<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="167015">
 <titleInfo>
  <title>PENENTUAN BERAT TANDAN BUAH SEGAR (TBS) BERDASARKAN LUAS AREA OBJEK MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>YUNITA MARISA PUTRI</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Pertanian</publisher>
   <dateIssued>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Proses sortasi dan grading yang dilakukan di pabrik masih dilakukan oleh seorang karyawan pabrik sehingga karyawan tersebut yang akan bertugas untuk mengamati dan menilai secara visual pada TBS (tandan buah segar) tersebut. Kegiatan yang masih dilakukan secara subjektif sehingga memiliki tingkat kelemahan yang dapat merugikan petani kelapa sawit karena prediksi pemotongan berat yang diberikan oleh pabrik saat dilakukan proses sortasi dan grading. Pemotongan yang dilakukan di pabrik ke pedagang untuk bagian sortasi hingga 3%, pemotongan yang diberikan oleh pabrik kepada pedagang pengumpul semakin menekan petani. Pedagang pengumpul akan memberikan pemotongan harga yang tidak masuk akal kepada petani dengan pemotongan persen timbangan dan kadar air hingga 4-5% (Jelliani dan Maifianti, 2021). Pemotongan yang dilakukan pedagang besar kepada petani untuk menutupi kerugian pedagang besar saat menjual TBS ke pabrik. Sehingga untuk meminimalisir tingkat kerugian pihak petani kelapa sawit akibat pemotongan yang dilakukan oleh pedagang besar, maka perlu memunculkan alternatif baru untuk menghindari pemotongan timbangan ini dengan memperbaiki sistem sortasi di pabrik salah satunya dengan menggunakan pengolahan citra digital berdasarkan luas area citra TBS kelapa sawit.&#13;
TBS (tandan buah segar) diperoleh dari petani kelapa sawit di Kota Jantho sebanyak 18 TBS dengan ukuran dan tingkat kematangan yang bervariasi. Penelitian ini menggunakan 12 TBS sebagai data kalibrasi dan 6 TBS sebagai data validasi, data berat aktual TBS diperoleh dari hasil penimbangan menggunakan timbangan digital dan luas area piksel diperoleh dari foto TBS yang diambil menggunakan kamera Canon EOS 1500D 24 mega piksel didalam photobox, foto yang diambil per TBS yaitu 8 foto sehingga total foto yang digunakan 144 foto. Photobox dilengkapi dengan pencahayaan menggunakan lampu LED 5 watt disekeliling photobox sehingga tidak membentuk bayangan didalam photobox. Jarak kamera ke objek yaitu 73 cm, jarak yang diperoleh berdasarkan kepada penelitian pendahuluan yang dilakukan. Foto yang dihasilkan maka hasil foto disimpan dalam format JPG dan kemudian akan dilakukan perhitungan luas area piksel citra menggunakan software MVTec halcon versi 24.11 menggunakan operator area_center. Analisis data dilakukan menggunakan metode regresi polinomial untuk memperoleh persamaan pada model kalibrasi dan model akan di validasi menggunakan data luas area piksel dari 6 TBS menggunakan Microsoft excel 2019. &#13;
model pada seleksi citra tunggal dan rata-rata luas area piksel dari 8 frame citra menunjukkan bahwa model berbasis rata-rata luas area piksel dari 8 frame citra menghasilkan performa yang lebih akurat dibandingkan model seleksi citra tunggal, sebagaimana tercermin dari nilai MAE (±1.550 gram &lt; ±1.603 gram) dan MAPE (18% &lt; 18.9%) yang lebih rendah. Peningkatan akurasi ini disebabkan oleh kemampuan model multi-frame dalam mengurangi noise melalui proses rata-rata dan menangkap geometri TBS secara lebih komprehensif dari berbagai sudut pandang. Namun, terdapat trade-off berupa penurunan konsistensi pola yang ditunjukkan oleh nilai R² yang sedikit lebih rendah (0.8208 &lt; 0.8338), mengindikasikan bahwa meskipun prediksi per titik lebih akurat, hubungan keseluruhan antara variabel menjadi kurang konsisten.&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>167015</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-07-25 04:49:19</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-07-25 10:07:47</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>