KLASIFIKASI JENIS BUAH TOMAT MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE KNN

Prastika, Frida Septina (2021) KLASIFIKASI JENIS BUAH TOMAT MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE KNN. Other thesis, Universitas Islam Lamongan.

	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - cover.pdf Download (13kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - daftar isi.pdf Download (31kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - abstrak.pdf Download (20kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - bab i.pdf Download (89kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - bab ii.pdf Download (333kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - bab iii.pdf Restricted to Repository staff only Download (332kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - bab iv.pdf Restricted to Repository staff only Download (152kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - bab v.pdf Restricted to Repository staff only Download (227kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - bab vi.pdf Restricted to Repository staff only Download (5kB)
	Text 111710119-FRIDA SEPTIANA P - daftar pustaka.pdf Restricted to Repository staff only Download (63kB)

Abstract

Tomat dalam bahasa latin disebut dengan Lycopersicum esculentum Mill merupakan jenis tanaman hortikultura. Salah satu jenisnya adalah Lycopersicon lycopersicum atau sering disebut tomat sayur. Buah tomat sayur dikenal dengan bentuknya yang oval. Tomat sudah menjadi kebutuhan pokok mengidentifikasi jenis-jenis tomat yang dilakukan disuatu industri masih banyak menggunakan secara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang diklasifikasi. Cara komputasi ini dilakukan dengan pengamatan tidak langsung dengan menggunakan kamera sebagai pengolahan citra digunakan untuk mempermudah dan mempercepat proses pengujian tingkat jenis tomat. Inputan pada proses klasifikasi adalah karakteristik nilai fitur citra yang didapatkan daritahap ekstraksi fitur warna menggunakan RGB. Metode klasifikasi untuk mengetahui jenis tomat adalah K- Nearest Neighbor. Data Tomat berjumlah 100 citra Tomat, untuk data latih sebanyak 80 data citra tomat dan data uji sebanyak 20 data tomat. Untuk hasil pengujian data uji memiliki tingak akurasi tertinggi yaitu sebesar 85%

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	FAKULTAS TEKNIK > PRODI TEKNIK INFORMATIKA
Depositing User:	Perpus admin UNISLA
Date Deposited:	10 Feb 2022 06:35
Last Modified:	10 Feb 2022 06:35
URI:	http://eprints.unisla.ac.id/id/eprint/197

Actions (login required)

View Item