MORINA LISA PURA (2018) PENERAPAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF)UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN MODEL WARNA HSV. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER_2018180TIF.pdf Download (114kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018180TIF.pdf Download (235kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018180TIF.pdf Download (94kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018180TIF.pdf Download (276kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_2018180TIF.pdf Download (266kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018180TIF.pdf Download (184kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018180TIF.pdf Download (835kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018180TIF.pdf Download (332kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV_2018180TIF.pdf Download (1MB) | Preview |
|
Text
10. BAB V_2018180TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
||
|
Text
11. BAB VI_2018180TIF.pdf Download (93kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA_2018180TIF.pdf Download (233kB) | Preview |
Abstract
Tomat merupakan salah satu hasil pertanian yang memiliki tingkat kematangan yang berbeda-beda, sehingga tomat harus diklasifikasikan tingkat kematangannya untuk mengurangi resiko pembusukan pada buah tomat.Klasifikasi buah tomat terdiri dari green, lihgt red, pink, reddan turning.Namun, klasifikasi level kematangan buah tomat masih menggunakan metode manual yaitu penilaian secara subjektifitas dari petani. Sehingga menyebabkan tingkat akurasi dalam penilaian terhadap warna untuk tingkat kematangan buah tomat sangat rendah dan tidak konsisten.Penelitian ini menggunakan pengolahan citra digital yaitu dengan citra warna Hue, Saturation dan Value(HSV)serta jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function(RBF) sebagai metode klasifikasi tingkat kematangan buah tomat. Jumlah data yang digunakan adalah 100 citra buah tomat dari beberapa pasar yang ada di kota Pekanbaru. Parameter yang dijadikan sebagai masukan adalah meanH, meanS dan meanV. Persentase pembagian data latih dan data uji adalah50:50, 60:40, 70:30, 80:20 dan 90:10, nilai spread1 sampai 10 dan treshold0,1; 0,4;0,5;0,6;0,7. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi tertinggi adalah 95%, pada persentase data latih dan data uji80:20 dengan nilai spread1, nilaitreshold0,6. Dapat disimpulkan bahwa RBF dapat diterapkan dalam menentukan tingkat kematangan buah tomat menggunakan citra warna HSV.Kata Kunci: Buah Tomat, HSV, Klasifikasi, Radial Basis Function(RBF).
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
Date Deposited: | 22 Jul 2019 04:30 |
Last Modified: | 22 Jul 2019 04:30 |
URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16494 |
Actions (login required)
View Item |