Oki Prianto, - (2020) PENERAPAN GRAY LEVEL CO-OCCURRANCE MATRIX DAN RADIAL BASIS FUNCTION PADA KLASIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN TEKSTUR DAUN MANGGA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text Lap Bab I, II, III, VI.pdf Download (3MB)
	Text (BAB IV) Bab IV dan Bab V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Mangga adalah salah satu jenis tanaman buah-buahan yang mudah dijumpai dan digemari oleh masyarakat di Indonesia. Tanaman mangga memiliki berbagai macam varietas yang memiliki karakteristik masing-masing. Dalam menentukan jenis tanaman mangga dapat dilakukan dengan melihat bentuk dan tekstur buahnya secara langsung. Selain dari bentuk buahnya, tanaman mangga juga dapat dibedakan berdasarkan tekstur daunnya. Dalam penelitian ini menggunakan metode Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) untuk mendapatkan nilai tekstur dari daun mangga dan Radial Basis Function (RBF) sebagai metode klasifikasi. Data yang digunakan adalah citra daun mangga yang terdiri dari mangga apel, mangga arumanis, mangga keweni, mangga lalijiwo dan mangga madu. Total data citra yang digunakan sebanyak 100 data citra dengan data masing-masing jenis mangga sebanyak 20 data citra. Pengujian dilakukan dengan persentasi data latih dan data uji yaitu 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Berdasarkan pengujian akurasi menggunakan nilai spread 1 dan nilai threshold dari 0,4; 0,6 dan 0,8 nilai tertinggi diperoleh pada persentasi data 90%:10% dengan nilai threshold 0,6 yaitu 90%. Dengan demikian, metode GLCM dan RBF dapat diterapkan untuk klasifikasi jenis daun mangga.

Actions (login required)

View Item