SIMULASI PENYORTIRAN BUAH JERUK DENGAN EKRAKSI CIRI RGB TO HSV MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES

Naufal Muji Dwicahyo, Naufal (2024) SIMULASI PENYORTIRAN BUAH JERUK DENGAN EKRAKSI CIRI RGB TO HSV MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_17103020028.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_01_Front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (485kB)
	Text (BAB 3) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (953kB)
	Text (BAB 4) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 5) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (256kB)
	Text (References) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (213kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_17103020028_0719068702_0708049001_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (317kB)
	Text (Similarity) RAMA_55201_17103020028_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (380kB)

Abstract

Naufal Muji Dwicahyo Simulasi Penyortiran Buah Jeruk Dengan Ektraksi Ciri RGB to HSV Menggunakan Naive Bayes, Skripsi, Teknik Informatika, FKIP UN PGRI Kediri, 2024. Kata Kunci: Kematangan Buah Jeruk, Ekstraksi Fitur Warna, RGB ke HSV, Naïve Bayes, Kecerdasan Buatan, Pertanian Modern, Edukasi Petani. Penentuan tingkat kematangan buah jeruk secara akurat sangat penting untuk memastikan kualitas dan nilai jual yang optimal. Namun, metode konvensional yang digunakan oleh petani sering kali subjektif dan tidak konsisten. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kematangan buah jeruk menggunakan metode Naïve Bayes dengan ekstraksi fitur warna dari RGB ke HSV sebagai solusi untuk masalah ini. Sistem ini tidak hanya diharapkan dapat memberikan penilaian yang lebih objektif dan konsisten, tetapi juga mengedukasi dan mensimulasikan para petani mengenai penggunaan teknologi dalam proses pemilihan buah jeruk. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Nganjuk, Kecamatan Gondang, Desa Balonggebang dengan mengumpulkan data citra buah jeruk sebagai sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengklasifikasikan kematangan buah jeruk dengan tingkat akurasi sebesar 90%. Implementasi aplikasi web yang responsif memudahkan petani untuk mengakses sistem ini melalui perangkat mobile, sehingga meningkatkan efisiensi proses penyortiran dan menyediakan alat edukasi interaktif bagi petani. Dengan demikian, petani dapat mempelajari dan mensimulasikan penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan kualitas hasil panen dan memperkenalkan teknologi kecerdasan buatan kepada para petani, yang diharapkan dapat menginspirasi adopsi teknologi lebih lanjut dalam bidang pertanian.

Actions (login required)

View Item