Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

PENGOLAHAN CITRA PENGELOMPOKAN BUAH KELAPA MENGGUNAKAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION MIXTURE OF GAUSSIAN 2 DENGAN PUSTAKA OPENCV C++

KAMARUR RAMA (2017) PENGOLAHAN CITRA PENGELOMPOKAN BUAH KELAPA MENGGUNAKAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION MIXTURE OF GAUSSIAN 2 DENGAN PUSTAKA OPENCV C++. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER.pdf

Download (406kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK.pdf

Download (494kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf

Download (589kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI.pdf

Download (409kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I.pdf

Download (528kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II.pdf

Download (784kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III.pdf

Download (772kB) | Preview
[img] Text
9. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (982kB)
[img]
Preview
Text
10. BAB V.pdf

Download (398kB) | Preview
[img]
Preview
Text
11. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (504kB) | Preview

Abstract

Pengolahan citra dapat menggunakan pustaka yang bersifat open source, seperti OpenCVyang didalamnya terdapat metode background subtraction.Background subtraction memiliki tiga algoritma umum salah satunya, yaitu Mixture of Gaussian 2(MOG2). Penelitianini bertujuan untukmembuat aplikasi yang mampu mengelompokanbuah kelapa secara otomatisdengan menggunakan video.Aplikasi dibuat menggunakanmetode Mixture of Gaussian 2(MOG2) dengan pustaka OpenCV 3.0. Pengambilan rekaman video dilakukan dengan 3 variasi jumlah kelapa yang digunakan dalam rekaman video yaitu, 16, 14 dan 19 buah kelapa untuk masing-masing video. Selanjutnya, ukuran kelapa yang diukur secara manual dibandingkan dengan ukuran kelapa yang terdeteksi oleh aplikasi yang kemudian dihitung persentase error. Hasil dari persentase error rata-rata ukuran kelapa pada video 1,2 dan 3 secara berturut-turut adalah 2,473099341 %, 2,314059943 % dan 1,862728094 %. Persentase akurasi aplikasi pada video 1 sebesar 87,50%, pada video 2 dan 3 masing-masing sebesar 85,71 % dan 84,21 %.Waktu yang dibutuhkan oleh aplikasi untuk mengklasifikasi dan menghitung jumlah buah kelapa yaitu selama 0,02detik/kelapa.Kata kunci :background subtraction, mixture of gaussian 2, nilai akurasi, perbandingan waktu

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Elektro
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 23 Aug 2019 04:29
Last Modified: 23 Aug 2019 04:29
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/17991

Actions (login required)

View Item View Item