Text

Klasifikasi tingkat kematangan buah kelapa sawit secara real time berdasarkan citra buah kelapa sawit menggunakan algoritma radial basis function dan backpropagation

---

Penilaian

---

Klasifikasi tingkat kematangan pada buah kelapa sawit merupakan proses yang
sangat penting selama masa panen. Proses ini akan mempengaruhi baik atau
tidaknya kualitas dari buah kelapa sawit itu sendiri. Dalam penelitian ini telah
dikembangkan model berbasis Radial Basis Function dan Backpropagation yang
diimplementasikan ke dalam bentuk perangkat lunak klasifikasi tingkat
kematangan buah kelapa sawit berdasarkan citra buah kelapa sawit. Citra masukan
berupa foto digital buah kelapa sawit satuan berwarna RGB (Red, Green, Blue).
Pertama, ruang warna citra dikonversi ke dalam bentuk CIE Lab untuk dilakukan
segmentasi warna. Selanjutnya dilakukan proses ekstraksi ciri menggunakan
Color Feature Extraction yang menghasilkan sekumpulan vektor ciri untuk
digunakan sebagai vektor masukan. Setelah vektor ciri didapatkan maka
dilakukan proses pelatihan pada jaringan Radial Basis Function –
Backpropagation. Proses pelatihan akan membentuk bobot (weights) pelatihan
yang akan digunakan sebagai pengetahuan. Hasil yang didapatkan dari
pengembangan model berbasis Radial Basis Function – Backpropagation
menunjukkan bahwa model ini mampu memperbaiki waktu dalam proses
pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan dan mampu mengklasifikasi tingkat kematangan
buah kelapa sawit secara Real Time.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

-

Publisher

Inderalaya : Fak. Ilmu Komputer., 2016

Collation

xv, 56 hlm. ; ilus.

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

NONE

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Jaringan Syaraf Tiruan
Pengolahan Citra Digital

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment