IMPLEMENTASI METODE GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX PADA SISTEM DETEKSI BUSUK CABAI MERAH

71110062, HANAKO YAMASHIKA TANJUNG (2015) IMPLEMENTASI METODE GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX PADA SISTEM DETEKSI BUSUK CABAI MERAH. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71110062_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (3MB)
	Text (Skripsi Informatika) 71110062_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Dalam mengahasilkan produk olahan cabai merah yang terbaik maka proses pemilihan cabai perlu diperhatikan. Perusahaan pengolahan cabai maupun petani cabai masih menggunakan cara manual untuk memilah cabai segar dan tidak (busuk). Pada penelitian ini dirancang sebuah program sistem deteksi busuk pada cabai merah besar. Metode Gray Level Co-Ocurrence Matric (GLCM) digunakan untuk mengenali tekstur cabai dan metode Naive Bayes Classification (NBC) untuk mengklasifikasi data. Proses metode GLCM menggunakan gray level 4, 4 arah sudut yaitu , , , dan dengan jarak d= 1. Fitur yang digunakan sebagai ciri yaitu energi, kontras, homogenitas, dan korelasi. Dari 60 sample percobaan yang terdiri dari 30 cabai baik dan 30 cabai busuk didapat nilai akurasi untuk sudut sebesar 70%, untuk sudut, sebesar 82%, sudut sebesar 85%, untuk sudut sebesar 83% dan skurasi tertinggi sebesar 87% untuk gabungan dari keempat sudut.

Actions (login required)

View Item