STUDI PENGGUNAAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EUCLIDEAN DISTANCE DALAM SISTEM PENGENALAN KUALITAS BUAH TOMAT

DESSY MAYA SARY, 1415061013 (2019) STUDI PENGGUNAAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EUCLIDEAN DISTANCE DALAM SISTEM PENGENALAN KUALITAS BUAH TOMAT. Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

[img]
Preview
File PDF
ABSTRAK.pdf

Download (146Kb) | Preview
[img] File PDF
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Hanya staf

Download (13Mb)
[img]
Preview
File PDF
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (13Mb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Kualitas buah tomat akan berkurang jika pemasarannya memerlukan waktu yang cukup lama. Karena disetiap area domestik maupun Internasional yang menjadi pasar tomat memiliki tuntutan kualitas buah yang berbeda beda. Karena itu dibutuhkan buah tomat yang memiliki kualitas tinggi untuk bisa diekspor dan bersaing dengan negara lain. Dalam penelitian ini dibuat studi penggunaan metode Principal Component Analysis dan Euclidean Distance dalam sistem pengenalan kualitas buah tomat. Proses PCA untuk menyederhanakan data matriks citra agar lebih mudah di proses pada tahap ektraksi ciri. Pada penelitian ini metode PCA digunakan untuk mengurangi dimensi. Proses identifikasi buah tomat cacat dan tidak cacat yang paling mirip pada objek. Masing – masing nilai bobot citra latih dan citra uji akan dibandingkan dengan meminimalkan nilai Euclidean Distance. Pada penelitian ini menggunakan 30 buah tomat untuk data latih dan 10 buah tomat untuk data uji. Dari uji coba dengan data uji menghasilkan nilai akurasi 90%, dimana terdapat 9 buah tomat yang terbaca oleh sistem dengan tepat dan 1 buah tomat yang tidak terbaca dengan tepat oleh sistem. Kata kunci : Buah tomat, Kualitas, PCA, Euclidean Distance The quality of tomatoes will be reduced if the marketing requires a bit long time. Because in every domestic and international area which is tomato market has the demand of different fruit quality. Because of that the high quality tomatoes are needed to be exported and compete to other countries. In this research using the Principal Component Analysis and Euclidean Distance method in the tomatoes quality recognition system. PCA process to simplify image matrix data to make it easier to process at the feature extraction stage. In this study the PCA method is used to reduce dimensions. The process of identifying defective and non-defective tomatoes is most similar to the object. Each weight value of the training image and test image will be compared by minimizing the Euclidean Distance value. In this study using 30 tomatoes for training data and 10 tomatoes for test data. From the trials with test data resulted in an accuracy value of 90%, there were 9 tomatoes that were read correctly by the system and 1 tomato that was not read correctly by the system. Keywords: Tomato, Quality, PCA, Euclidean Distance

Jenis Karya Akhir: Skripsi
Subyek: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Program Studi: Fakultas Teknik > Prodi S1-Teknik Informatika
Pengguna Deposit: UPT . Digilib9
Date Deposited: 30 Mar 2022 05:06
Terakhir diubah: 30 Mar 2022 05:06
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/56803

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir Lihat Karya Akhir