Wibowo, Andityas Jati (2016) IDENTIFIKASI APEL MANALAGI DAN GRANNY SMITH DENGAN METODE KNN. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
![[thumbnail of TESIS FULL TEXT]](http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Text (TESIS FULL TEXT)
laporan.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
Text (Naskah Publikasi)
Publikasi.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (415kB)
![[thumbnail of SOURCE CODE]](http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/style/images/fileicons/other.png)
Other (SOURCE CODE)
source code.rar
Restricted to Repository staff only
Download (56kB)
Abstract
Sektor perkebunan masih menjadi andalan negara Indonesia dalam bidang
agraris. Salah satunya apel yang merupakan komoditas buah andalan untuk
konsumsi dalam negeri maupun pasar ekspor karena konsistensi kualitas
Penelitian ini bertujuan untuk membuat perangkat lunak yang berfungsi
untuk mengidentifikasi jenis apel berdasarkan tekstur. Metode klasifikasi yang
digunakan adalah K-Nearest Neighbour sebagai pengenalan polanya. Data yang
dipakai adalah 120 citra apel, yang terdiri dari 2 jenis apel. Banyaknya data
pelatihan yang digunakan adalah 60 citra, sedangkan untuk data uji sebanyak 60
citra apel. Ekstraksi fitur ciri yang digunakan adalah Correlation, Contrast, ASM,
IDM, Entropy, Sum Entropy. Perangkat lunak (algoritma) mampu
mengidentifikasi data uji dengan tingkat persentase keberhasilan 85 %.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | jenis apel, K-Nearest Neighbor. |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Teknik Informatika UMBY |
| Date Deposited: | 19 Nov 2024 06:19 |
| Last Modified: | 19 Nov 2024 06:19 |
| URI: | http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/21652 |
Actions (login required)
- View Item