RAMADHAN, Muhammad (2023) IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NAGA DENGAN RED GREEN BLUE (RGB) DAN HUE SATURATION VALUE (HSV) MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Bachelor thesis, UNIVERSITAS PERADABAN.
Text (ABSTRAK)
ABSTRAK-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.docx - Published Version Download (8kB) |
|
PDF (COVER)
COVER-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
PDF (BAB I)
BAB I-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Download (59kB) |
|
PDF (BAB II)
BAB II-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Download (309kB) |
|
PDF (BAB III)
BAB III-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (13kB) |
|
PDF (BAB IV)
BAB IV-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (404kB) |
|
PDF (BAB V)
BAB V-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Download (6kB) |
|
PDF (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Download (65kB) |
|
PDF (LAMPIRAN)
LAMPIRAN-MUHAMMAD RAMADHAN-42418022-SKRIPSI-2023.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (656kB) |
Abstract
Buah naga merupakan buah dari beberapa jenis kaktus dari genus Hylocereus dan Selenicereus, penentuan klasifikasi kematangan buah naga yang dilakukan secara langsung memiliki beberapa kekuarangan antara lain kurang akurat dalam pemilihan buah naga yang matang atau sebaliknya, Selain itu, saya juga membutuhkan waktu yang lama. Peneliti menghasilkan sistem klasifikasi kematangan buah naga dengan menggunakan pengolahan citra digital untuk menangani hal tersebut. Pengolahan Citra Digital digunakan untuk menganalisis fitur-fitur yang terdapat pada Citra Buah Naga. Penelitian ini menggunakan 2 ekstraksi fitur warna yaitu RGB dan HSV dengan algoritma Naive Bayes. peneliti menggunakan 4 jenis tingkat kematangan buah naga yaitu buah naga Mentah, buah naga setengah matang, buah naga agak matang, dan buah naga matang. Penelitian ini menggunakan data 48 citra buah naga yang digunakan untuk data latih dan 52 citra buah naga yang digunakan untuk data uji. Hasil pengujian didapatkan akurasi 98%
Item Type: | Thesis (Bachelor) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Contributors: |
|
|||||||||
Uncontrolled Keywords: | Naive Bayes, hsv, rgb,buah naga | |||||||||
Subjects: | 000 Ilmu Komputer, Informasi dan Karya Umum > 000 Ilmu Umum; Ilmu Komputer dan Informasi > 004-Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika > Prinsip Matematika dalam Ilmu Komputer; Algoritma Komputer | |||||||||
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Informatika - S1 | |||||||||
Depositing User: | Ms Nur Afni Taflikhatun | |||||||||
Date Deposited: | 11 Dec 2023 08:39 | |||||||||
Last Modified: | 11 Dec 2023 08:39 | |||||||||
URI: | http://eprints.peradaban.ac.id/id/eprint/1462 |
Actions (login required)
View Item |