KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN WARNA HUE, SATURATION, VALUE (HSV) DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
Total View This Week0

Institusion

Universitas Peradaban

Author

PURWATI, Ratna Sri

Subject

Prinsip Matematika dalam Ilmu Komputer; Algoritma Komputer 

Datestamp

2022-08-09 07:27:17 

Abstract :
Tingkat kematangan buah dapat dilihat dari beberapa aspek yaitu dilihat dari warna, dilihat dari bentuk dan dilihat dari aroma buah tersebut. Pada aspek warna, kematangan buah dapat dilihat dengan menyesuaikan warna buah yang telah matang dan buah yang akan diuji tingkat kematangannya. Namun, proses klasifikasi tingkat kematangan tersebut juga dapat menyebabkan ketidakseragaman yang disebabkan oleh beberapa faktor seperti kelelahan yang dialami manusia, perbedaan persepsi antara yang satu dengan yang lainnya, dan keragaman visual manusia. Cara mengatasi permasalahan ketidakseragaman tingkat kematangan buah dapat dikomputerisasi dengan mengandalkan citra buah tomat tersebut yang diambil secara digital dan diproses menggunakan digital image processing. Metode yang digunakan yaitu algoritma Principal Component Analysis dan algoritma k-nearest neighbor dimana klasifikasinya berdasarkan ruang warna hsv. Hasil klasifikasi tingkat kematangan buah tomat berdasarkan warna hue, saturation, value (hsv) menggunakan algoritma k-nearest neighbor(knn) menunjukan bahwa diperoleh hasil akurasi mencapai 80%. 

File :
COVER-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2020.pdf
ABSTRAK-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2020.pdf
BAB I-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf
BAB II-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf
BAB III-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf
BAB IV-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf
BAB V-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf
DAFTAR PUSTAKA-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf
LAMPIRAN-Ratna Sri Purwati-42416025-Skripsi-2022.pdf