Desain dan perancangan Anfis pada Image Processing untuk klasifikasi jenis sayuran

Nugraha, Reza Mukti (2020) Desain dan perancangan Anfis pada Image Processing untuk klasifikasi jenis sayuran. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (318kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 4_Abstrak.pdf Download (169kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 6_DaftarIsi.pdf Download (210kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 7_Bab1.pdf Download (366kB) | Preview
	Text (BAB II) 8_Bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (548kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 9_Bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (227kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 10_Bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (435kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 11_Bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (885kB) | Request a copy
	Text (BAB VI) 12_Bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (166kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 13_DaftarPustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (286kB) | Request a copy

Abstract

Model Neuro-Fuzzy merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menentukan klasifikasi jenis citra sayuran. Model Neuro-Fuzzy mempunyai konsep matematis yang didasari penalaran fuzzy. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan model Neuro-Fuzzy dalam klasifikasi jenis sayuran dan mendeskripsikan tingkat keakuratannya dengan algorithma ANFIS. Proses yang dilakukan adalah mengubah tipe gambar sayur dari tipe red, green dan blue (RGB) ke tipe grayscale yang digunakan sebagai data penelitian.Selanjutnya dilakukan ekstraksi untuk memperoleh informasi dari gambar Informasi yang didapat dari gambar yaitu contrast, correlation,energy, homogeneity, metric, dan eccentric. Terdapat enam informasi yang digunakan sebagai input model fuzzy. Input model fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan segitiga untuk membangun aturan fuzzy pada 64 data training, sehingga terdapat 64 aturan fuzzy. Setelah aturan fuzzy diperoleh selanjutnya dilakukan proses inferensi dan defuzzifikasi. Hasil defuzzifikasi merupakan nilai untuk sayur yang dibagi menjadi empat kategori yaitu tomat, wortel, bawang pitih dan mentimun. Model fuzzy yang telah dibangun dilakukan pengujian model dengan cara menentukan tingkat keakuratan dan error dari model tersebut. Tingkat keakuratan untuk data testing hasil pengujian adalah sebesar 83%.

Actions (login required)

View Item