Tugas Akhir

Klasifikasi Kualitas Kubis Berdasarkan Cacat Daun Dengan Metode Laplacian Of Gaussian (Log) Dan Algoritma Learning Vektor Quantization (Lvq)

---

Kubis merupakan tanaman hortikultura jenis sayuran, tanaman dengan nama
ilmiyah Brassica oleraceae L. var. capitata L. Pengklasifikasian kualitas kubis
untuk menentukan kelas cacat daun masih banyak dilakukan secara manual oleh
distributor tanaman kubis. Hal ini tentu membutuhkan waktu yang cukup lama
karena harus menyeleksi satu persatu berdasarkan tingkat cacat pada daun kubis
dan mengelompokannya berdasarkan kualitasnya. Mengingat permintaan pasar
yang semakin meningkat maka perlu adanya sistem klasifikasi kualitas tanaman
kubis berdasarkan cacat pada daun untuk mempermudah dan mempercepat dalam
proses pengklasifikasian berdasarkan mutu kelasnya. Klasifikasi Kualitas Kubis
dapat dilakukan dengan menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan dengan salah satu
algoritma yaitu Learning Vector Quantitazion (LVQ) dan metode deteksi tepi
Laplacian Of Gaussian (LoG).
Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan suatu metode untuk
melakukan pelatihan tehadap lapisan-lapisan kompetitif yang terawasi. Lapisan
kompetitif belajar secara otomatis untuk melakukan klasifikasi terhadap vector
input yang diberikan. Apabila vector input memiliki jarak yang berdekatan, maka
akan dikelompokan dalam kelas yang sama.
Laplacian Of Gaussian (LoG) adalah salah satu operator deteksi tepi yang
dikembangkan dari turunan kedua. Operator Laplacian Of Gaussian sangat
berbeda dengan operator yang lainya, karena operator Laplacian Of Gaussian
berbentuk omny directional (tidak horizontal tidak vertikal). Operator ini akan
menangkap tepian dari semua arah dan menghasilkan tepian yang lebih tajam dari
operator yang lainya. Laplacian Of Gaussian terbetuk dari proses Gaussian yang
xi
diikuti operasi laplace. Hasilnya tidak terlalu terpengaruh oleh derau karena fungsi
Gaussian adalah mengurangi derau.
Pada penelitian ini, pengklasifikasian kualitas kubis berdasarkan cacat daun
didesain melalui tahapan Pengolahan Citra, Segmentasi, Ekstraksi Warna, dan
pengenalan pola Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ).
Masukan berupa sampel cupang yang telah di foto menggunakan kamera.
Pengujian dilakukan dengan program simulasi menggunakan perangkat Matlab
7.1. Dari hasil uji coba program menunjukkan bahwa Jaringan Saraf Tiruan
Learning Vector Quantization (LVQ) dapat cacat daun berdasarkan kelasnya
dengan ketepatan 80 % pada data uji.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Laplacian Of Gaussian (LoG), Learning
Vector Quantization (LVQ), Klasifikasi Kualitas Kubis Berdasarkan Cacat Daun.

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

FASTIKOM 761 ETI k

Penerbit

Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2016

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Metode laplacian of gaussian

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Etika Istiyanti

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar