KLASIFIKASI KUALITAS TELUR AYAM MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author
Aprillyano, Rio
SANJAYA, ARDI
WIDODO, DANANG WAHYU
SANJAYA, ARDI
WIDODO, DANANG WAHYU
Subject
462 Information technology
Datestamp
2022-08-21 13:45:14
Abstract :
Klasifikasi Kualitas Telur Ayam Menggunakan Metode K-Means Clustering bertujuan mendapatkan telur ayam yang berkualitas, diperlukan sebuah proses sortir. Dalam proses sortir telur ayam, rata-rata pedagang masih menggunakan sortir konvensional yang tentunya kurang efisien dan kurang akurat karena dibutuhkan banyaknya pekerja untuk memilah telur tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut penulis ingin membuat sistem identifikasi kualitas telur ayam berbasis pengolahan citra untuk mensortir telur ayam. Sistem dibangun menggunakan metode akuisi citra, K-Means Clustering, citra bentuk, dan citra ciri tekstur. Berdasarkan hasil proses Training data 1 yang berjumlah 120 data telur, dimana setiap telur akan diolah dan diukur berdasarkan fitur bentuk untuk diambil ukuran besar dan kecil telur, dan hasil akurasi diperoleh sebesar 90,83%, dan hasil proses Training data 2 yang berjumlah 120 data telur, dimana setiap telur akan diolah dan diukur berdasarkan fitur tekstur untuk diambil data bersih dan kotor telur, dan hasil akurasi diperoleh sebesar 80,83%. Untuk hasil pengujian didapatkan akurasi sebesar 75% dari total pemrosesan 20 citra pengujian yang data ukuran besar dan kecil didapat dari hasil Training1 dan data bersih dan kotor telur didapat dari hasil Training 2, lalu hasil output berupa kualitas telur. Dari pengujian diatas, terdapat 5 kesalahan identifikasi data.
Klasifikasi Kualitas Telur Ayam Menggunakan Metode K-Means Clustering bertujuan mendapatkan telur ayam yang berkualitas, diperlukan sebuah proses sortir. Dalam proses sortir telur ayam, rata-rata pedagang masih menggunakan sortir konvensional yang tentunya kurang efisien dan kurang akurat karena dibutuhkan banyaknya pekerja untuk memilah telur tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut penulis ingin membuat sistem identifikasi kualitas telur ayam berbasis pengolahan citra untuk mensortir telur ayam. Sistem dibangun menggunakan metode akuisi citra, K-Means Clustering, citra bentuk, dan citra ciri tekstur. Berdasarkan hasil proses Training data 1 yang berjumlah 120 data telur, dimana setiap telur akan diolah dan diukur berdasarkan fitur bentuk untuk diambil ukuran besar dan kecil telur, dan hasil akurasi diperoleh sebesar 90,83%, dan hasil proses Training data 2 yang berjumlah 120 data telur, dimana setiap telur akan diolah dan diukur berdasarkan fitur tekstur untuk diambil data bersih dan kotor telur, dan hasil akurasi diperoleh sebesar 80,83%. Untuk hasil pengujian didapatkan akurasi sebesar 75% dari total pemrosesan 20 citra pengujian yang data ukuran besar dan kecil didapat dari hasil Training1 dan data bersih dan kotor telur didapat dari hasil Training 2, lalu hasil output berupa kualitas telur. Dari pengujian diatas, terdapat 5 kesalahan identifikasi data.
File :
RAMA_55201_18103020097.pdf
RAMA_55201_18103020097_SIMILARITY.pdf
RAMA_55201_18103020097_0706118101_0720117501_01_front_ref.pdf
RAMA_55201_18103020097_0706118101_0720117501_02.pdf
RAMA_55201_18103020097_0706118101_0720117501_03.pdf
RAMA_55201_18103020097_0706118101_0720117501_04.pdf
RAMA_55201_18103020097_0706118101_0720117501_05.pdf
RAMA_55201_18103020097_0706118101_0720117501_06_ref.pdf
RAMA_55201_18103020097_07_lamp.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
