71130039, ALFONSUS AGUNG WAYANTO L (2018) SISTEM PENGENALAN BUAH STROBERI MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.
Text (Skripsi Informatika)
71130039_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (396kB) |
|
Text (Skripsi Informatika)
71130039_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Untuk mendapatkan buah stroberi yang baik dan matang konsumen harus dapat mengenali buah stroberi tersebut matang atau mentah. Permasalahan tersebut merupakan hal yang mudah untuk diatasi akan tetapi sistem komputer belum tentu dapat mengenali masalah tersebut. Pada penelitian ini dirancang sebuah program pengenalan buah stroberi matang dan buah stroberi mentah menggunakan fitur pada metode Gray Level Co-occurrence Matrix. Penelitian ini menggunakan gambar buah stroberi yang berisi maksimal 5 buah stroberi dalam satu gambar. Data uji yang dilakukan data penelitian berjumlah 25 data uji dan data latih yang digunakan berjumlah 20 data latih. Proses pertama yaitu resize dan grayscale, proses yang kedua adalah threshold dan dilasi dan yang ketiga adalah crop. Kemudian diekstraksi cirinya menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix. Berdasarkan 25 data uji menghasilkan rata-rata tingkat keberhasilan pengujian dengan fitur contrast sebesar 91%, fitur energy sebesar 93%, fitur correlation sebesar 86% dan fitur homogeneity sebesar 85% untuk mengenali tekstur buah stroberi. Pengujian dengan fitur hue sebesar 86%, fitur saturation sebesar 87% dan fitur value sebesar 53% untuk mengenali buah stroberi matang dan buah stroberi mentah.
Item Type: | Student paper (Final Year Projects (S1)) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | hsv, tekstur, threshold, Gray Level Co-occurrence Matrix |
Subjects: | Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer S Pertanian > Pertanian (umum) T Teknologi > Teknologi (Umum) |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika |
Depositing User: | ms Melania Putri |
Date Deposited: | 27 Apr 2021 06:41 |
Last Modified: | 27 Apr 2021 06:41 |
URI: | http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/1338 |
Actions (login required)
View Item |