Dewi Lestari
Teknik informatika universitas samudra

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Sistem Deteksi kualitas Beras Berdasarkan Warna menggunakan Fuzzy C-Means Clustering Guna Membantu Tingkat Pengetahuan Masyarakat Dewi Lestari; Nurul Fadillah; Ahmad Ihsan
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 3, No 2 (2019): InfoTekJar Maret
Publisher : Universitas Islam Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (640.071 KB) | DOI: 10.30743/infotekjar.v3i2.920

Abstract

Beras  merupakan bahan makanan pokok bangsa Indonesia. Tidak hanya di Indonesia, sebagian besar penduduk dunia juga memilih beras sebagai bahan makanan pokok utama. Semakin tingginya  konsumsi beras di Indonesia dapat memicu terjadinya perkembangan beras bebas produk, maka dari itu masyarakat yang cerdas harus lebih teliti dalam melihat warna beras, apakah warna beras tersebut bagus dan layak untuk di masak atau warna beras tersebut termasuk kategori warna beras tidak bagus.  Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah metode Fuzzy C-Means. Algoritma Fuzzy C-Means merupakan satu algoritma yang mudah dan sering di gunakan dalam pengelompokkan data karena membuat suatu perkiraan yang efisien dan tidak memerlukan banyak parameter. Pada kasus penelitian ini akan menganalisis penerapan metode Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan beras bagus dan beras tidak bagus berdasarkan warna beras, dengan menggunakan dua gambar objek yang di jadikan sebagai sampel data. Salah satu teknik fuzzy clustering adalah Fuzzy C-Means Clustering (FCM). FCM merupakan suatu teknik pengklasteran data yang keberadaan setap datanya dalam suatu cluster di tentukan oleh nilai/derajat keanggotaan tertentu. Beberapa penelitian telah menghasilkan kesimpulan bahwa metode Fuzzy C-Means dapat di gunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan atribut-atribut tertentu.  Penerapan algorita Fuzzy C-Means dalam penentuan kategori warna beras di kelompokkan menjadi 2 cluster yaitu beras tidak bagus dan beras bagus. Dari sampel data yang diambil di peroleh 2 cluster berdasarkan kriteria mana yang lebih di kategorikan dengan nilai terbesar pada jarak akhir merupakan cluster warna beras yang bagus, sedangkan cluster dengan nilai terkecil merupakan cluster yang di kategorikan beras tidak bagus. Pada gambar objek ke-1 range nilai 0.1667 - 0.9877 untuk kategori beras bagus dan 0.2 - 0.1667 untuk kategori beras tidak bagus. Sementara pada gambar objek ke-2 yaitu dengan range 0.9583 - 0.9936 untuk kategori beras bagus dan 0.6742 - 0.9596 untuk kategori beras tidak bagus.