IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Setyawan, Arif (2017) IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
BAB 1 SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf

Download (21kB) | Preview
[img] Text
BAB 2 SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (166kB)
[img] Text
BAB 3 SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (495kB)
[img] Text
BAB 4 SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (462kB)
[img]
Preview
Text
BAB 5 SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf

Download (12kB) | Preview
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (14kB)
[img] Text
LAMPIRAN SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (745kB)
[img] Text
SKRIPSI ARIF SETYAWAN FTI 12111034 IDENTIFIKASI BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN PEPAYA JINGGA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Buah pepaya (Carica papaya L.) adalah salah satu jenis buah yang nilai jual, memiliki kandungan vitamin C dan serat yang tinggi sehingga sangat baik dikonsumsi. Untuk mengetahui tingkat kematangan buah, petani masih melakukan secara visual sehingga hasil pengamatan bersifat subjektif. Hal ini diakibatkan keterbatasan fisik dari setiap individu berbeda-beda. Teknologi memungkinkan identifikasi tingkat jenis buah pepaya berdasarkan ciri warna dengan bantuan komputer pada citra buah pepaya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifkasi citra buah pepaya dalam jenisnya. Dengan adanya kemajuan teknologi komputer dapat membantu dalam proses identifikasi buah pepaya dengan metode pengolahan citra yang mampu mengidentifikasi dari jenis warnanya. Dengan menggunakan histogram, citra buah pepaya dilakukan pemrosesan awal yaitu cropping citra. Dari hasil tersebut kemudian citra diambil ciri menggunakan histogram. Nilai ciri histogram dilakukan perhitungan menggunakan varians, standard deviation dan skewness. Nilai yang didapatkan dari ekstraksi ciri kemudian digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian menggunakan Learning Vector Quantization. Hasil identifikasi dengan metode Learning Vector Quantization menggunakan 40 data citra untuk pelatihan dan 40 data citra untuk pengujian. Pada proses pengujian buah pepaya california berhasil dikenali sebesar 90% dan buah pepaya jingga berhasil dikenali sebesar 95%. Sehingga rata-rata akurasi identifikasi buah pepaya menggunakan jaringan syaraf tiruan dalam penelitian ini sebesar 92.50%. Kata kunci: buah pepaya, histogram, Learning Vector Quantization.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Supatman, S.T., MT
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Teknik Informatika UMBY
Date Deposited: 10 Feb 2018 04:35
Last Modified: 19 Aug 2022 04:15
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/1644

Actions (login required)

View Item View Item