UMN Knowledge Center

implementasi algoritma naïve bayes classifier dan pengolahan citra digital untuk identifikasi tingkat kemanisan pepaya dan semangka

Putra, Westly (2017) implementasi algoritma naïve bayes classifier dan pengolahan citra digital untuk identifikasi tingkat kemanisan pepaya dan semangka. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (614kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (680kB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (605kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (611kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (3MB) | Preview

Abstract

Buah adalah salah satu sumber makanan yang memiliki khasiat baik bagi tubuh. Dengan rutin mengonsumsi buah, risiko terkena penyakit kronis dapat menurun. Buah pepaya dan semangka adalah contohnya. Akan tetapi, mengonsumsi secara berlebihan juga tidak baik, terutama bagi penderita diabetes mellitus, karena buah mengandung gula. Salah satu cara untuk mengetahui jumlah kandungan gula adalah dengan menggunakan alat refraktometer. Buah harus dibelah dan diambil dahulu dagingnya untuk mengetahui nilai derajat brix. Nilai derajat brix menentukan tingkat kemanisan buah. Dengan menggunakan pengolahan citra digital dan algoritma naïve Bayes classifier, buah dapat diukur tingkat kemanisannya tanpa harus dibelah. Penelitian dilakukan terhadap 20 buah pepaya dan semangka yang citranya diambil dari empat sisi lalu diambil juga nilai derajat brix-nya. Dari 20 data ini kemudian akan dijadikan training data dan test data. Pengolahan citra digital dilakukan dengan memisahkan buah dari background dan mengambil nilai normalisasi RGB. Setelah itu, dihitung peluang untuk masuk ke masing-masing tingkat kemanisan menggunakan algoritma naïve Bayes classifier, berdasarkan training data yang telah didapat. Pengujian dilakukan untuk mengetahui sisi terbaik untuk mengidentifikasi tingkat kemanisan buah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sisi atas dan bawah adalah yang terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 70%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD28 Management. Industrial Management > HD45-45.2 Technological innovations. Automation
H Social Sciences > HF Commerce > HF7 E-Commerce > HF79 Information Technology. Economic Aspects
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 21 Jan 2019 16:03
Last Modified: 21 Jan 2019 16:03
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/4812

Actions (login required)

View Item View Item