Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/153911
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Wahjuni, Sri | - |
dc.contributor.advisor | Priandana, Karlisa | - |
dc.contributor.author | Ningsih, Yunia | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-17T02:04:21Z | - |
dc.date.available | 2024-07-17T02:04:21Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/153911 | - |
dc.description.abstract | Terdapat 94 varietas melon unggulan di Indonesia, yang paling banyak dibudidayakan adalah melon jenis Alisha F1. Melon Alisha F1 memiliki keunggulan penampilan kulit luar yang menarik dengan warna kuning, dan memiliki kadar kemanisan mencapai 12.21 °Brix. Penanganan waktu panen buah melon berdasarkan umur tanaman menyebabkan ketidakseragaman terhadap tingkat kematangan buah melon. Persepsi visual manusia tentang warna buah melon untuk penilaian kematangan adalah fenomena kompleks yang bergantung pada banyak faktor, membuat penilaian seringkali tidak akurat dan tidak konsisten. Penelitian ini mengusulkan untuk mendeteksi citra buah melon menggunakan metode Fuzzy Inference System. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode Fuzzy Inference System untuk melihat pengaruh terhadap tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan citra buah melon. Metode Fuzzy Inference System ini akan digunakan untuk mengklasifikasi buah melon menjadi tiga kategori kematangan yaitu matang, setengah matang, dan belum matang berdasarkan citra buah melon. Dalam penelitian ini, fitur citra yang digunakan untuk klasifikasi buah melon adalah fitur warna HSV (Hue, Saturation, Value). Data penelitian diambil dari Agribusiness and Technology Park (ATP) IPB Cikarawang Jalan Carang Pulang No.1, Cikarawang, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Data penelitian diambil pada tanggal 17 Februari 2023 – 17 Maret 2023 pukul 10:00 WIB. Data citra yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 180 citra, 60 citra kategori belum matang, 60 citra kategori setengah matang, dan 60 citra kategori matang. Penelitian ini menggunakan dua skenario dengan metode Fuzzy Inference System Mamdani, skenario pertama dengan menggunakan membership function set manual (0.5, 0.5, 0.5) berdasarkan paper sebelumnya dengan output membership function (0.5, 0.5, 0.5). Skenario kedua melakukan penentuan membership function berdasarkan deskripsi statistik data nilai HSV citra melon yang digunakan dengan nilai (0.17, 0.46, 0.90) dan output membership function yang sama pada skenario kedua. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, Fuzzy Inference System standar skenario pertama menghasilkan presentase akurasi 67% dan skenario kedua menghasilkan akurasi 82%. | - |
dc.description.sponsorship | Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti | - |
dc.language.iso | id | - |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.title | Pengembangan Fuzzy Inference System untuk Deteksi Kematangan Buah Melon Berdasarkan Citra HSV. | id |
dc.title.alternative | Development of Fuzzy Inference System for Detection of Melon Maturity Based on HSV Image. | - |
dc.type | Tesis | - |
dc.subject.keyword | budidaya melon | id |
dc.subject.keyword | deskripsi statistik | id |
dc.subject.keyword | fuzzy inference system | id |
dc.subject.keyword | hsv | id |
dc.subject.keyword | klasifikasi | id |
Appears in Collections: | MT - Mathematics and Natural Science |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
cover_G6501201030_.pdf Restricted Access | Cover | 357.42 kB | Adobe PDF | View/Open |
fulltext_G6501201030.pdf Restricted Access | Fullteks | 12.18 MB | Adobe PDF | View/Open |
lampiran.pdf Restricted Access | Lampiran | 9.6 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.