IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH CENGKEH BERDASARKAN CIRI WARNA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Total View This Week3

Institusion

STMIK Akakom

Author

Sialun, Nurlia

Subject

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) 

Datestamp

2021-03-02 06:22:06 

Abstract :
Cengkeh merupakan salah satu sumber penghasilan bagi Petani di Indonesia, ketika memasuki masa panen petani kadang salah dalam mengidentifikasi kematangan buah cengkeh yang pas untuk dipanen. Sehingga, mengakibatkan petani cengkeh melakukan panen sebelum buah cengkeh siap dipanen dan bahkan buah cengkeh dipanen ketika sudah melewati masa kematangan buah, yang mengakibatkan kurangnya berat buah cengkeh pada saat ditimbang. Oleh karena itu, peneliti mencoba mengidentifikasi kematangan buah cengkeh berdasarkan ciri warna dengan aplikasi python desktop. Identifikasi kematangan buah cengkeh ini dilakukan dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Cengkeh akan diidentifikasi kedalam tiga kategori yaitu Muda, Matang dan Tua. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 200 buah cengkeh terdiri dari 160 data latih dan 40 data uji yang diambil dalam bentuk image (jpg). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi python desktop yang dapat mengidentifikasi kematangan buah cengkeh berdasarkan ciri warna. Tingkat akurasi pengenalan Muda sebesar 92,5 %, Matang 92,5 %, dan Tua 96,1 %. Kata kunci : Buah, Cengkeh, Identifikasi, LVQ, Warna. 

File :
1_175410062_HALAMAN_DEPAN.pdf
2_175410062_BAB_I.pdf
3_175410062_BAB_II.pdf
4_175410062_BAB_III.pdf
5_175410062_BAB_IV.pdf
6_175410062_BAB_V.pdf
7_175410062_DAFTAR PUSTAKA.pdf
8_175410062_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf
9_175410062_LISTING_PROGRAM.pdf