eProceedings of Engineering
Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017

Perancangan Dan Implementasi Untuk Penyortiran Buah Tomat (lycopersicum Esculentum) Dengan Metode Learning Vector Quantizationprototype

Gayuh Erlanggono G (Telkom University)
Rumani Rumani (Telkom University)
Casi Setianingsih (Telkom University)

Article Info

Publish Date
01 Dec 2017

Abstract

Tomat merupakan buah yang dikonsumsi setiap hari oleh penduduk Indonesia Identifikasi kematangan buah tomat pada umumnya  masih banyak dilakukan secara manual oleh petani[2],Perkembangan teknologi informasi memungkinkan identifikasi tingkat kematangan buah berdasarkan ciitra dengan bantuan komputer. Cara komputasi ini dilakukan dengan menggunakan camera sebagai pengolah citra dari gambar yang direkam (image processing). Buah tomat diidentifikasi berdasarkan input RGB warna citra yang didapat dari hasil capture, setelha mendapatkan citra RGB akan di konversikan ke nilai HSV untuk pendeteksian kualitasnya. Dari beberapa sampel pola data HSV buah tomat dengan tingkatan kualitas yang berbeda didapatkan hasil beberapa golongan tingkat kematangan,beberapa tingkat golongan kematangan ini akan diklarifikasikan dengan algoritma Learning Vector Quantization yakni data RGB diolah menjadi data HSV dan diklasifikasikan dengan algoritma ini untuk mendapatkan tingkat kematangan dan kualitas yang akurat.

Copyrights © 2017




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
eProceedings of Engineering
Website

Abbrev

engineering

Publisher

Universitas Telkom

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing ...