KLASIFIKASI BUAH PISANG BERDASARKAN CITRA HUE,
SATURASI DAN VALUE MENGGUNAKAN ALGORITMA
NAÃVE BAYES
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
STMIK Akakom
Author
AZIMA, FAUZAN
Subject
Algoritma
Datestamp
2023-03-09 02:57:21
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
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
File :
1_2110050036TSD03_HALAMAN DEPAN.pdf
2_2110050036TSD03_BAB_I.pdf
3_2110050036TSD03_BAB_II.pdf
4_2110050036TSD03_BAB_III.pdf
5_2110050036TSD03_BAB_IV.pdf
6_2110050036TSD03_BAB_V.pdf
7_2110050036TSD03_DAFTAR_PUSTAKA.pdf
8_2110050036TSD03_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf
9_2110050036TSD03_LISTING_PROGRAM.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
