Klasifikasi rasa apel berdasarkan fitur warna RGB menggunakan algoritma naive bayes / Annisa Putri Ayudhitama - Repositori Universitas Negeri Malang

Klasifikasi rasa apel berdasarkan fitur warna RGB menggunakan algoritma naive bayes / Annisa Putri Ayudhitama

Ayudhitama, Annisa Putri (2020) Klasifikasi rasa apel berdasarkan fitur warna RGB menggunakan algoritma naive bayes / Annisa Putri Ayudhitama. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

RINGKASAN A Annisa Putri. 2019. Klasifikasi Rasa Apel Berdasarkan Fitur Warna RGB Menggunakan Algoritma Na ve Bayes. Skripsi Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Heru Wahyu Herwanto S.T. M.Kom (II) Muhammad Iqbal Akbar S.ST. M.MT. Kata Kunci Rasa Apel Apel Manalagi RGB Na ve Bayes Pengolahan Citra Apel manalagi merupakan apel yang memiliki kandungan fenolik dan flavonoid yang sangat bermanfaat bagi kesehatan. Apel manalagi juga memiliki rasa manis yang menyegarkan ketika dikonsumsi oleh karena itu apel manalagi banyak dicari dibanding jenis apel lainnya. Apel manalagi memiliki ciri khas yang terletak pada tingkat warna kematangannya dan hal tersebut mempengaruhi penentuan rasa buah apel manalagi. Hal tersebut akan menyulitkan konsumen yang tidak mengerti tentang ciri rasa apel manalagi dari warna kulitnya terutama wisatawan diluar Malang karena rata rata para penjual memperjual belikan apel manalagi saat warna kulitnya masih hijau penuh sehingga rasa apel manalagi masih asam atau sedikit asam dan mengharuskan konsumen yang membeli harus menyimpannya selama beberapa hari agar apel manalagi memiliki rasa manis dan dapat dikonsumsi. Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti melakukan klasifikasi rasa apel berdasarkan fitur warna RGB menggunakan algoritma Na ve Bayes dengan menerapkan pengolahan citra pada smartphone. Klasifikasi rasa apel yang dilakukan dengan menggunakan fitur nilai rata rata Red nilai rata rata Green dan nilai rata rata Blue. Terdapat 3 kelas atau kategori yaitu Asam Sediki Asam dan Manis. Sebelum melakukan proses klasifikasi dilakukan tahap preprocessing yaitu (1) Cropping (Memotong Background Citra) dan (2) Resize (Mengubah Ukuran Citra). Setelah itu dilakukan pengambilan nilai rata rata RGB pada citra apel yang telah diproses. Nilai rata rata RGB itulah yang akan digunakan sebagai fitur klasifikasi. Klasifikasi ini menggunakan 90 data latih dan 30 data uji gambar apel manalagi dengan latar belakang berwarna putih. Pengujian aplikasi dilakukan dengan pengujian sistem melalui perhitungan dengan confussion matrix pengujian ahli pertanian dan pengujian oleh pengguna aplikasi. Hasil dari klasifikasi Na ve Bayes memperoleh akurasi yang cukup tinggi yaitu 90%. Pengujian aplikasi dilakukan oleh ahli pertanian dan penjual apel memperoleh kesimpulan bahwa aplikasi mudah digunakan dalam menentukan rasa apel manalagi dari warna kulitnya bermanfaat bagi pembeli dan sesuai dengan rasa apel yang sebenarnya sedangkan pengujian oleh pengguna yaitu pembeli apel memperoleh kesimpulan bahwa aplikasi mudah digunakan mudah dipahami dan bermanfaat dalam menentukan rasa apel manalagi.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 08 Jan 2020 04:29
Last Modified: 09 Sep 2020 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/99046

Actions (login required)

View Item View Item