Segmentasi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Kemiripan Warna Menggunakan Algoritma K-means

Aulia, Atiqah (2021) Segmentasi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Kemiripan Warna Menggunakan Algoritma K-means. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara.

[img]
Preview
Text
SKRIPSI ATIQAH AULIA-1.pdf

Download (3MB) | Preview

Abstract

Kondisi kematangan buah jeruk dapat ditentukan dengan cara melihat beberapa parameter salah satunya dengan warna, pori-pori semakin besar serta kulit buah kuning merata. Identifikasi tingkat kematangan buah jeruk selama ini oleh petani dan konsumen dengan menggunakan cara manual, seperti pengamatan pada warna, pori-pori dan kulit buah jeruk. Identifikasi seperti itu akan membutuhkan waktu relatif lama dan menghasilkan kematangan yang beragam karena manusia memiliki keterbatasan visual dalam mengidentifikasi, tingkat kelelahan dan perbedaan pendapat tentang kematangan yang baik. Kekurangan dari metode secara manual diperlukan suatu teknologi yang mampu melakukan proses identifikasi kematangan secara objektif, konsisten dan hasil yang lebih jelas. Salah satunya adalah dengan proses segmentasi menggunakan algoritma k-means. Proses segmentasi bertujuan untuk membagi atau memisahkan citra ke dalam beberapa daerah (region) berdasarkan kemiripan atribut yang dimilikinya. Algoritma k-means akan mengclusterkan data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lainnya. Dari hasil pengambilan gambar dari 6 sudut, yaitu depan, belakang, atas, bawah, dan kanan kiri dengan menggunakan dataset sebanyak 8 maka menghasilkan gambar sebanyak 48, dan dengan pengujian metode tersebut hasil pengclusteran kematangan buah jeruk menghasilkan kematangan sebanyak 6 dan mentah sebanyak 2.

Jenis Item: Skripsi (Skripsi)
Subjects: 000 Generalities > 004 Data processing Computer science
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Ilmu Komputer > Skripsi
Pengguna yang mendeposit: Mr Muhammad Aditya
Date Deposited: 14 Jan 2022 08:12
Last Modified: 14 Jan 2022 08:12
URI: http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/13134

Actions (login required)

View Item View Item