Show simple item record

dc.contributor.advisorBukhori, Saiful
dc.contributor.advisorRetnani, Windi Eka Yulia
dc.contributor.authorMuslimin, Yani Nur
dc.date.accessioned2015-12-01T03:51:23Z
dc.date.available2015-12-01T03:51:23Z
dc.date.issued2015-12-01
dc.identifier.nim112410101017
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/handle/123456789/65364
dc.description.abstractAplikasi Untuk Mengidentifikasi Kematangan Buah Pisang Menggunakan Image Processing Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Berbasis Android; Yani Nur Muslimin, 112410101017; 2015; 184 halaman; Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember. Pada pengolahan hasil pertanian buah pisang, proses pemilihan buah pisang salah satunya dapat dilakukan berdasarkan tingkat kematangan buah. Proses tersebut dilakukan dengan melihat perubahan kekerasan, bentuk ujung dan warna kulit pada buah pisang. Petani atau penyeleksi buah pisang umumnya mengidentifikasi tingkat kematangan buah pisang dilihat dari perubahan warna kulit pisang, karena hal tersebut yang paling mudah untuk dilakukan. Walaupun mudah dilakukan, pada kenyataannya hal tersebut menimbulkan permasalahan yang terkadang membuat proses pemilihan buah pisang kurang optimal yang secara tidak langsung akan berdampak pada kepuasan konsumen, apalagi hal tersebut dilakukan secara manual. Hal tersebut bisa terjadi karena perbedaan persepsi dari petani atau penyeleksi buah pisang terhadap fActor komposisi warna pada buah pisang tersebut. Perbedaan itu terjadi karena persepsi dari setiap manusia dalam mengamati komposisi warna atau citra suatu objek berbeda – beda walaupun objek yang dilihat sama persis, hal ini bisa terjadi oleh banyak fActor. Salah satu alternatif teknologi yang dapat digunakan untuk mengurangi atau mengatasi masalah yang ada adalah dengan memanfaatkan pengolahan citra digital dan metode klasifikasi yaitu Learning Vector Quantization (LVQ). Teknik pengolahan citra digital yang digunakan adalah pengolahan warna. Teknik tersebut digunakan untuk mengekstraksi atau mengambil nilai histogram warna (RGB) citra digital buah pisang yang di capture menggunakan kamera smartphone. Hasil pengolahan warna akan menjadi dataset untuk selanjutnya diolah menggunakan metode klasifikasi Learning Vector Quantization agar dapat mengidentifikasi kematangan buah pisang. Pengolahan citra digital dan metode klasifikasi Learning ix Vector Quantization (LVQ) diimplementasikan ke dalam bentuk aplikasi berplatform android, hal ini dimaksudkan agar aplikasi dapat digunakan secara praktis dan cepat. Aplikasi ini telah diimplementasikan pada smartphone Sony Xperia E dengan nilai learning rate = 0,5 dan eps = 0,001 serta max epoch = 5 kali dan 10 kali pada dataset berjumlah 9 data dan 12 data hasil pengolahan citra digital berupa nilai histogram warna (RGB) citra digital buah pisang yang di capture pada jarak = 14 cm, dan kemudian data - data tersebut diolah menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dengan menghasilkan tingkat akurasi identifikasi yang sama yaitu 90% dengan rincian hasil identifikasi 9 kali benar dan 1 kali salah dari 10 kali percobaan menggunakan data testing hasil pengolahan citra digital berupa nilai histogram warna (RGB) pada citra digital buah pisang yang di capture pada jarak = 14 cm.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.subjectAPLIKASI UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH PISANGen_US
dc.titleAPLIKASI UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH PISANG MENGGUNAKAN IMAGE PROCESSING DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION BERBASIS ANDROIDen_US
dc.typeUndergraduat Thesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record