This Author published in this journals
All Journal DEVICE
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Madani Berdasarkan Bentuk Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Perceptron Finis Hermanto Laia; Rika Rosnelly; Karuniaman Buulolo; Mega Christin Lase; Alvinur Naswar
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4095

Abstract

Proses pendeteksian gambar secara otomatis merupakan bentuk dari kecerdasan buatan sehingga sistem dapat mengidentifikasi jenis gambar tertentu yang dikenal sebagai visi komputer. Mangga merupakan buah sesekali musiman yang memiliki banyak varietas namun beberapa jenis mangga memiliki bentuk yang hampir sama. Parameter pengenal yang diperoleh dari hasil ekstraksi ciri dapat dipadukan dengan teknik pengolahan citra digital sehingga terbentuk suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis mangga berdasarkan kematangan dari buah tersebut. Hal ini menyebabkan masyarakat keliru dalam memilih jenis kematangan buah mangga. Penentuan penamaman klasifikasi buah mangga madani dengan jaringan syaraf tiruan metode perceptron menggunakan software matlab. Pada penelitian ini data latih dan data uji yang digunakan masing-masing 40 citra buah mangga madani diantaranya 10 citra mentah, 10 citra cukup matang, 10 citra matang, dan 10 citra sangat matang. Pada proses data uji yang di hasilkan mendapatkan tingkat akurasi pengujian 50%. Kata Kunci : Mangga, Jaringan Syaraf Tiruan, Matlab