Muhammad, Arif, 51304110108 and Rochman, Mimin Fatchiyatur, 070121 and Ronny, Machfuddin Akbar (2020) KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK. Bachelor thesis, Universitas Islam Majapahit.
|
Text
arif pdf abstrack.pdf Download (68MB) | Preview |
|
|
Text
BAB I PENDAHULUAN-dikonversi.pdf Download (150kB) | Preview |
|
|
Text
BAB II TINJAUAN PUSTAKA-dikonversi.pdf Download (410kB) | Preview |
|
|
Text
BAB III ANALISA SISTEM.pdf Download (916kB) | Preview |
|
|
Text
BAB IV PEMBAHASAN DAN IMPLEMENTASI.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
BAB V PENUTUP.pdf Download (148kB) | Preview |
|
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (150kB) | Preview |
|
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (348kB) | Preview |
Abstract
Buah pepaya (Carica papaya L.) adalah salah satu jenis buah yang nilai jual, memiliki kandungan vitamin C dan serat yang tinggi sehingga sangat baik dikonsumsi. Untuk mengetahui tingkat kematangan buah, petani masih melakukan secara visual sehingga hasil pengamatan bersifat subjektif. Hal ini diakibatkan keterbatasan fisik dari setiap individu berbeda-beda. Oleh sebab itu, dibutuhkan pengklasifikasian buah pepaya yang tepat untuk memperoleh mutu buah yang baik. Metode backpropagation merupakan metode yang dapat digunakan untuk menentukan sekaligus membandingkan klasifikasi kematangan buah pepaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan Metode backpropagation dalam klasifikasi tingkat kematangan buah pepaya dan mendeskripsikan tingkat keakuratannya. Untuk metode backpropagation pepaya diidentifikasi berdasarkan input histogram RGB warna citra yang didapat dari hasil foto. Dari beberapa sampel pola data buah pepaya dengan tingkatan kematangan yang berbeda diinputkan pada jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk menghasilkan nilai bobot. Nilai bobot yang diperoleh tersebut digunakan untuk proses identifikasi buah pepaya muda, setengah masak, masak. Tingkatan keberhasilan identifikasi dipengaruhi oleh faktor pencahayaan terhadap citra yang diidentifikasi. Kata kunci : Pepaya, Kematangan, RGB, Histogram, Model Backpropagation
| Item Type: | Skripsi/Thesis (Bachelor) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pepaya, Kematangan, RGB, Histogram, Model Backpropagation |
| Subjects: | T Technology > TF Railroad engineering and operation 0 Majapahit Islamic University Subject Areas > Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Computer and Information Technology |
| Depositing User: | Muhammad Arif |
| Date Deposited: | 05 Feb 2020 05:27 |
| Last Modified: | 05 Feb 2020 05:27 |
| URI: | http://repository.unim.ac.id/id/eprint/1755 |
Actions (login required)
 |
View Item |
