KLASIFIKASI KESEGARAN BUAH APEL BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Tugas Akhir Elektro

KLASIFIKASI KESEGARAN BUAH APEL BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Suliati Aini - Nama Orang;

esegaran buah bergantung pada kualitas buah tersebut. Masyarakat menilai suatu buah yang segar berdasarkan dari warna buah tersebut khususnya pada buah apel. Penelitian ini mengklasifikasi kesegaran buah apel berdasarkan ekstraksi fitur warna dan tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix dan algoritma K-Nearest Neighbor. Dalam penelitian ini digunakan 150 citra latih dan 90 citra uji yang akan dilakukan ekstraksi fitur warna dan tekstur serta perhitungan menggunakan 9 parameter Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) sebelum masuk ke sistem klasifikasi. Ekstraksi fitur warna dilakukan dengan menggunakan Hue Saturation Intensity (HSI) Citra dan fitur tekstur dilakukan dengan Intensity Citra yang sebelumnya melalui proses ekstraksi fitur warna. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasi menggunakan nilai K. Pembuatan sistem klasifikasi ini dengan menggunakan MATLAB R2014B. Berdasarkan hasil pengujian penggunaan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) mampu mengenali tekstur buah apel dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) mampu mengklasifikasi menggunakan nilai K. Rata-rata persentase keberhasilan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah 100%. Pengujian menggunakan per parameter Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), persentase tertinggi pada kelas segar yaitu 43% untuk citra uji apel merah, 47% untuk citra uji apel malang, dan 50% untuk citra uji apel fuji. Kata kunci : Gray Level Co-occurrence Matrix, Hue Saturation Intensity Citra, K-Nearest Neighbor,Kesegaran buah apel, Ekstraksi fitur warna dan tekstur. ABSTRACT

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: 511.8.Sul.k
Penerbit: UNRAM : Fakultas Teknik Unram., 2018
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: 511.8
Tipe Isi: other
Tipe Media: other
Tipe Pembawa: -
Edisi: Edisi 1 Jilid 1
Subjek: Algoritma
Gray Level Co-occurrence Matrix
Hue Saturation Intensity Citra
K-Nearest
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: Suliati Aini

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

KLASIFIKASI KESEGARAN BUAH APEL BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Komentar

Anda harus login sebelum memberikan komentar