Rochmansyah, Rilga (2024) Rancang bangun Prototipe Konveyor Pemilah Limbah Tekstil Kain Perca berdasarkan tingkatan warna dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_Cover.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_Abstrak.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_Daftar isi.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab I.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB II)
5_bab II.pdf Download (2MB) | Preview |
|
|
Text (BAB III)
6_BAB III.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB IV)
7_BAB IV.pdf Download (2MB) | Preview |
|
|
Text (BAB V)
8_BAB V.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB VI)
9_BAB VI.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_Daftar Pustaka.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Industri tekstil merupakan salah satu sektor yang berkontribusi signifikan terhadap produksi limbah, termasuk limbah kain perca jika tidak terkelola dengan baik, dapat memberikan dampak negatif terhadap lingkungan. Dalam konteks industri dan kerajinan, pemilahan kain berdasarkan warna, terutama antara kategori cerah dan gelap, menjadi penting untuk mempermudah proses produksi dan meningkatkan kualitas hasil akhir. Kain cerah dan gelap memiliki peran krusial dalam menentukan estetika produk yang dihasilkan, sehingga akan membantu pengrajin menciptakan produk bernilai jual. Namun, proses pemilahan manual memerlukan waktu dan tenaga yang cukup besar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem pemilah limbah tekstil otomatis berbasis klasifikasi warna, menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Sistem ini memanfaatkan Sensor TCS3200 untuk mendeteksi warna kain, dengan mikrokontroler arduino UNO sebagai pengendali utama, dan algoritma KNN untuk mengklasifikasikan kain perca kedalam kategori cerah dan gelap. Melalui pengujian, rasio data latih dan uji terbaik ditemukan pada 80:20, dengan akurasi mencapai 92%. Pada nilai K=3 dan K=5, sistem berhasil mencapai tingkat keberhasilan 100%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pemilahan limbah tekstil secara otomatis berpotensi diterapkan di industri tekstil.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | limbah tekstil; K-Nearest Neighbors; sensor warna; klasifikasi otomatis; pemilahan kain; machine learning |
| Subjects: | Special Computer Methods > Artificial Intelligence |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Rilga Rochmansyah |
| Date Deposited: | 01 Oct 2024 22:53 |
| Last Modified: | 01 Oct 2024 22:53 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/99780 |
Actions (login required)
 |
View Item |
