PENGEMBANGAN METODE DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MELON BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Agung Prayoga; Hilmy Abidzar Tawakal; Reza Aldiansyah

PENGEMBANGAN METODE DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MELON BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Penulis

Agung Prayoga Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri
Hilmy Abidzar Tawakal
Reza Aldiansyah

Abstrak

Penelitian ini diajukan untuk mendeteksi tingkat kematangan buah melon berdasarkan tekstur kulit buah. Pada penelitian ini menggunakan 450 data buah melon yang terbagi atas 300 data untuk proses training dan 150 data untuk proses testing. Metode yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah metode Ekstraksi Ciri Statistik untuk proses ekstraksi fitur, dan metode support vector machine untuk proses pengambilan keputusan tingkat kematangan buah melon. Hasil akurasi yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 76.00%. Sistem ini sangat membantu masyarakat dalam mendeteksi tingkat kematangan buah melon.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Diterbitkan

2018-07-01

Cara Mengutip

Prayoga, A., Tawakal, H. A., & Aldiansyah, R. (2018). PENGEMBANGAN METODE DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MELON BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Jurnal Teknologi Terpadu, 4(1). Diambil dari https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt/article/view/112