Rancang bangun sistem pemilah kematangan buah Jambu biji (Psidium guajava) dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors dan sensor warna TCS3200

Sandi, Kurnia (2023) Rancang bangun sistem pemilah kematangan buah Jambu biji (Psidium guajava) dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors dan sensor warna TCS3200. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text
1_cover.pdf

Download (270kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2_abstrak.pdf

Download (920kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3_daftarisi.pdf

Download (498kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4_bab1.pdf

Download (779kB) | Preview
[img] Text
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (924kB) | Request a copy
[img] Text
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (816kB) | Request a copy
[img] Text
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
9_bab6.pdf
Restricted to Registered users only

Download (436kB) | Request a copy
[img] Text
10_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (325kB) | Request a copy

Abstract

Buah jambu biji termasuk kedalam buah klimaterik dan memiliki umur simpang yang singkat. Oleh karena ini, buah ini harus dipilah berdasarkan tingkat kematangannya agar dapat didistribusikan ke konsumen tepat waktu. Pada umumnya proses pemilahan buah jambu biji masih dilakukan secara manual yang dapat menghabiskan banyak tenaga dan kurang efisien dalam hal waktu, selain adanya kerentanan kesalahan karena tidak teliti dalam melakukan pemilahan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi berbasis pengendali mikro yang dapat bekerja secara otomatis dan akurat dalam memilah buah jambu biji berdasarkan kematangannya. Dalam menentukan tingkat kematangan pada sistem ini diimplementasikan metode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbors. Adapun fitur yang digunakan dalam klasifikasi adalah fitur warna red, green, blue (RGB) yang diekstraksi menggunakan sensor warna TCS3200. Sistem yang dibangun dapat mengklasifikasikan buah jambu biji dengan variasi model K, yaitu K=1, K=3, K=5, K=7, dan K=9, serta memvariasikan perbandingan data pada setiap pengujian K. Hasil pengujian menunjukan sistem terbaik dalam mengklasifikasikan buah jambu biji yaitu pada K= 5 dengan rasio 80%:20% dengan akurasi 100%.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Confusion Matrix; jambu biji; K-Nearest Neighbors; sistem klasifikasi; sensor warna TCS3200.
Subjects: Technology, Applied Sciences
Applied Physics > Electronics
Applied Physics > Computer Engineering
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro
Depositing User: KURNIA SANDI
Date Deposited: 01 Nov 2023 03:15
Last Modified: 01 Nov 2023 03:15
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/80993

Actions (login required)

View Item View Item