@thesis{thesis,
		author={AZIMA  FAUZAN},
		title ={KLASIFIKASI BUAH PISANG BERDASARKAN CITRA HUE,
SATURASI DAN VALUE MENGGUNAKAN ALGORITMA
NAÏVE BAYES},
		year={2023},
		url={https://eprints.utdi.ac.id/9893/},
		abstract={Tanaman Pisang di Indonesia terdapat banyak sekali jenisnya bahkan
terdapat beberapa pisang yang memilki kemiripan mulai dari warna dan tekstur
akan tetapi memiliki bentuk, manfaat dan cara olah yang berbeda beda sehingga
menyebabkan banyak masyarakat yang kesulitan untuk membedakannya.
Dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan buah pisang dengan
efektif dan efisien. Tujuan dari penelitian ini yaitu merancang sistem yang dapat
membantu masyarakat dalam menentukan jenis pisang yang akan di konsumsi
sesuai dengan kebutuhkan.
Penelitian ini merupakan studi kepustakaan yang dilakukan dengan cara
mengumpulkan data dan dokumentasi bersumber dari karya ilmiah atau penelitian
yang telah di lakukan sebelumnya. Selain itu data yang dibutuhkan dalam penelitian
ini sebanyak 135 gambar buah pisang yang didapat dari dokumentasi pribadi
penulis.
Metode klasifikasi pada penelitian ini menggunaka algoritma Naïve Bayes
dan image processing dengan metode ekstraksi yaitu citra RGB (Red, Green, Blue).
Data yang di gunakan sebanyak 135 gambar untuk tiga jenis pisang yaitu pisan
emas, pisang kapas, dan pisang kepok terdiri dari 90 data latih dan 35 datan uji.
Pada penelitian ini maka penulis memberikan kesimpulan bahwa dalam
penggunaan algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan tiga jenis buah pisang
dengan tingkat akurasi tertinggi mencapai 94% dengan jumlah data latih setiap
kelasnya berjumlah 30 dan 45 jumlah data uji untuk semua kelas.
Kata Kunci: Emas, Kapas, Kepok, Klasifikasi, Citra Heu, Naïve Bayes}
		}