Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
KLASIFIKASI MUTU FISIK BIJI KOPI BERAS ROBUSTA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL (IMAGE PROCESSING) DAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Pengarang
DWI ANINDEA PUTRI - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Indera Sakti Nasution - 198007042005011006 - Dosen Pembimbing I
Nomor Pokok Mahasiswa
1705106010007
Fakultas & Prodi
Fakultas Pertanian / Teknik Pertanian (S1) / PDDIKTI : 41201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Pertanian., 2022
Bahasa
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Standar mutu biji kopi di Indonesia menggunakan sistem nilai cacat yang diatur dalam standar Nasional Indonesia (SNI) 01-2907-2008. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan mutu kopi beras robusta dengan menggunakan Pengolahan citra digital dan metode Support Vector Machine (SVM) serta untuk mendapatkan tingkat akurasi tertinggi. Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Support Vector Machine (SVM) diimplementasikan untuk merancang pengklasifikasian otomatis mutu biji kopi beras robusta. Fitur yang digunakan yaitu fitur warna, fitur tekstur dan fitur bentuk. Berdasarkan hasil klasifikasi menggunakan metode Linear Discriminant Analysis (LDA) untuk mendapatkan fitur terbaik yaitu fitur warna yang terdiri dari G, B, L*, a*, b*. Selanjutnya fitur bentuk yang terdiri dari area, perimeter. Kemudian tekstur yang terdiri dari energi, kontras, korelasi dan homogeneity. Metode Support Vector Machine (SVM) mampu mengklasifikasi biji kopi beras robusta dengan tingkat akurasi training sebesar 93.56% dan tingkat akurasi testing sebesar 80.75%.
Coffee bean quality standards in Indonesia use a defect value system regulated in the Indonesian National Standard (SNI) 01-2907-2008. The purpose of this study was to determine the quality of robusta rice coffee using digital image processing and the Support Vector Machine (SVM) method and to obtain the highest level of accuracy. Linear Discriminant Analysis (LDA) and Support Vector Machine (SVM) were implemented to design an automatic classification of the quality of Robusta coffee beans. The features used are color features, texture features and shape features. Based on the classification using the Linear Discriminant Analysis (LDA) method to get the best features, namely the color features consisting of G, B, L*, a*, b*. Further features of the form consisting of area, circumference. Then the texture which consists of energy, contrast, correlation and homogeneity. The Support Vector Machine (SVM) method is able to classify Robusta coffee beans with a training accuracy rate of 93.56% and a testing accuracy rate of 80.75%.
KLASIFIKASI KUALITAS FISIK KOPI BERAS ARABIKA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) (RENI MARDISA, 2022)
KLASIFIKASI MUTU FISIK JAGUNG PIPIL MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (Azkia Maghfirah, 2019)
KARAKTERISTIK SIFAT FISIK BIJI KOPI ROBUSTA ACEH (NURRIFKA AULIA, 2024)
PEMILIHAN TEKNIK AKUISISI SPEKTRUM NIRS UNTUK MEMBEDAKAN KOPI ARABIKA GAYO DAN ROBUSTA GAYO DENGAN METODE PCA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) (ALMIZAN, 2019)
PERBANDINGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST PADA CITRA SENTINEL-2A UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN KOTA BANDA ACEH MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE (Safira, 2024)