• Login
    View Item 
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • View Item
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Identifikasi Macam Jenis Biji Kopi Menggunakan Metode K-NN (K-Nearest Neighbour) dengan Analisis Ekstraksi Warna

    Thumbnail
    View/Open
    171810201033_LATIFAH_TA2024_SKRIPSI_2024.pdf (1020.Kb)
    Date
    2024-08-05
    Author
    RAHMAWATI, Latifah
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Kopi adalah komoditas penting dalam subsektor perkebunan di Indonesia, memberikan kontribusi signifikan pada ekonomi nasional melalui penciptaan lapangan kerja dan sebagai sumber pendapatan. Indonesia, sebagai salah satu produsen kopi terbesar di dunia, menempati posisi keempat setelah Brazil, Kolombia, dan Vietnam. Produsen kopi lokal didorong untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi dalam produksi kopi. Namun, untuk membedakan antara varietas biji kopi, terutama Arabika dan Robusta, sering kali sulit bagi petani dan produsen, yang dapat mengakibatkan kesalahan dalam produksi dan kualitas kopi. Metode pencitraan digital dapat membantu dalam mengidentifikasi varietas biji kopi berdasarkan tekstur, warna, dan berat. Algoritma K-NN (K-nearest neighbour) merupakan metode yang cocok untuk klasifikasi objek berdasarkan karakteristik yang paling mirip dengan data pembelajaran. Segmentasi citra, khususnya segmentasi warna, berguna untuk memisahkan objek dari latar belakang untuk analisis lebih lanjut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dan mengklasifikasi macam jenis biji kopi yang diuji. Permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini meliputi pengambilan citra gambar biji kopi, pengolahan data serta melakukan analisis pada hasil pengolahan data. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan pengambila citra gambar pada biji kopi. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan metode K-NN dengan mengekstraksi warna biji kopi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat nilai akurasi yang paling mendekati dengan perbandingan data training dan data testing. Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode K-NN dengan ekstraksi warna dapat memberikan hasil akurasi yang paling mendekati. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang berarti dalam bidang fisika, pertanian khusunya bagi perkebunan kopi dan menjadi referensi bagi penelitian-penelitian selanjutnya.
    URI
    https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/126654
    Collections
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences [3432]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Context

    Edit this item

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository