© jkj,gwww.itda.ac.id 2024

Detail Skripsi

KLASIFIKASI WARNA DENGAN CIRI YIQ UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PISANG SUNPRIDE MENGGUNAKAN ALGORITMA k-NN
Penulis
GRACELIA ADELAIDA BERE
Pembimbing : E.N. Tamatjita,S.Kom,MM,MCS, - Anggraini Kusumaningrum,S.Kom,MCS

ABSTRAK :
YIQ (Iuma, In-phase, Quadrature) merupakan ciri warna yang biasa digunakan pada TV analog dan belum digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya untuk klasifikasi warna buah Pisang khususnya jenis Sunpride. Algoritma yang digunakan pada klasifikasi ini ialah Algoritma k-NN (k-Nearest Neighbors) yang dapat membantu dalam penggolongan buah pisang Sunpride berdasarkan tingkat kematangannya. Proses klasifikasi terdiri dari tahap training dan testing. Pada tahap training, proses yang terjadi ialah konversi ciri warna RGB ke YIQ, membangun kelas dan ekstraksi ciri. Pada Tahap testing, proses yang dilakukan ialah konversi ciri warna RGB ke YIQ, menghitung jarak menggunakan Euclidean distance dan menguji algoritma k-NN dengan menggunakan parameter k=3 dan k=1. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Pengujian yang dilakukan menggunakan Algoritma k-NN berhasil dalam klasifikasi warna dengan ciri warna YIQ untuk menentukan tingkat kematangan buah Pisang Sunpride pada 120 gambar buah Pisang yang diuji, dengan hasil persentase untuk uji k=3 pada Kelas Sangat Matang sebesar 100%, Kelas Busuk sebesar 66,67%, Kelas Mengkal sebesar 60% dan Kelas Matang sebesar 60% Sedangkan uji k=1, pada Kelas Sangat Matang sebesar 100%, Kelas Busuk sebesar 66,67%, Kelas Mengkal sebesar 66,67% dan Kelas Matang sebesar 56,67%.


Tulisan Lengkap dapat Dibaca di Ruang Tesis/Disertasi
Penulis : GRACELIA ADELAIDA BERE
NIM : 12030029
Foto :
File : [ Baca file skripsi ]
   

E-LibSTTA

Sistem Informasi Perpustakaan STTA Yogyakarta

© E-LibSTTA 2024