KLASIFIKASI JENIS BIBIT MANGGA BERDASARKAN TEKSTUR TULANG DAUN MENGGUNAKAN METODE PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN FITUR GLCM

Ellana, Maria (2023) KLASIFIKASI JENIS BIBIT MANGGA BERDASARKAN TEKSTUR TULANG DAUN MENGGUNAKAN METODE PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN FITUR GLCM. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text 1923250061 Maria Ellana.pdf Download (2MB)

Abstract

Banyak sekali masyarakat Indonesia terutama para petani yang berminat ingin membuat kebun mangga. Bibit mangga secara umum belum ada buahnya, sehingga para petani menjadi kesulitan menentukan bibit mangga . Petani selalu berharap bahwa buah mangga yang dihasilkan dari bibit yang ditanamnya merupakan jenis buah mangga sesuai dengan yang diinginkan. Penelitian ini mengangkat topik terkait dengan klasifikasi jenis bibit mangga berdasarkan tekstur tulang daun menggunakan kecerdasan buatan. Namun belum diketahui pada ukuran citra berapa yang memiliki tingkat pengenalan yang terbaik dalam penelitian tersebut. Penelitian ini membandingkan tingkat akurasi jenis bibit mangga berdasarkan ukuran citra. Jenis bibit mangga yang digunakan adalah daun mangga madu, arumanis, kweni, pelem, dan yuwen . Data yang digunakan sebanyak 100 citra yang terdiri dari 70 citra latih dan 30 citra uji pada setiap ukuran citranya. Metode pengenalan menggunakan jaringan syaraf tiruan, dengan input berupa nilai tekstur dari hasil ekstraksi ciri menggunakan fitur GLCM dari citra campuran semen dan pasir. Pengujian sistem dilakukan dengan variasi ukuran cropping citra yaitu 550x550 piksel, 450x450 piksel, 350x350 piksel, 250x250 piksel, 150x150 piksel, dan 50x50 piksel. Tingkat akurasi tertinggi didapatkan pada ukuran citra 550x550 piksel yaitu sebesar 90% dengan hasil pengenalan sebanyak 27 dari 30 data uji. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi pada penelitian lanjutan dengan objek karakter sejenis ataupun objek yang sama

Actions (login required)

View Item