Gilang, Agustinus (2018) Klasifikasi Tekstur Tembakau Temanggung Menggunakan Metode Learning Vector Quantization. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
ABSTRAK.pdf
Download (146kB) | Preview
BAB I.pdf
Download (164kB) | Preview
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (629kB)
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (217kB)
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
BAB V.pdf
Download (7kB) | Preview
COVER DAN LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (4MB)
SKRIPSI FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (6MB)
Abstract
Tembakau di Indonesia menjadi pemasukan paling besar negara, salah satunya tembakau yang berada di daerah Temanggung Jawa Tengah,banyak jenis dan kualitas tembakau yang beredar di pasaran, banyak masyarakat yang mengkonsumsi tembakau namun susah menilai kelas tembakau. Disini penulis mengambil tiga sampel tembakau Temanggung yaitu kelas b, c, dan d untuk membedakan tembakau Temanggung dapat dilihat dari deteksi tepi (edge). Ciri yang digunakan untuk klasifikasi tembakau Temanggung ialah rata-rata, varian, dan standart deviasi. Pada proses pelatihan menggunakan parameter LVQ diperoleh presentase tertinggi sebesar 94,44% dengan alfa 0,0001 dan dec alfa 0,9. Pengujian menggunakan 60 yang terdiri dari 20 ciri kelas tembakau b, 20 ciri kelas tembakau c, dan 20 ciri kelas tembakau d, diperoleh presentase 100% untuk kelas b, 100% untuk kelas c, dan 75% untuk kelas d, dengan alfa 0,0001 dan dec alfa 0,9 diperoleh data kumulatif 91,66%
Kata Kunci : Tembakau Temanggung, Learning Vactor Quantization (LVQ), Edge
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Additional Information/Lokasi Hardcopy: | Supatman |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Teknik Informatika UMBY |
Date Deposited: | 27 Aug 2018 08:29 |
Last Modified: | 19 Aug 2022 03:56 |
URI: | http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/3613 |