Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris
Antonio Ciputra
Universitas Dian Nuswantoro
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH APEL MANALAGI DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN EKSTRAKSI FITUR CITRA DIGITAL Antonio Ciputra; De Rosal Ignatius Moses Setiadi; Eko Hari Rachmawanto; Ajib Susanto
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 9, No 1 (2018): JURNAL SIMETRIS VOLUME 9 NO 1 TAHUN 2018
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (451.513 KB) | DOI: 10.24176/simet.v9i1.2000

Abstract

Apel merupakan buah yang cukup populer dikonsumsi dan memiliki berbagai jenis bentuk dan warna.  Apel  sendiri  memili  berbagai  warna  kulit,  seperti  merah,  hijau,  dan  kekuningan.  Malang merupakan salah satu pusat budidaya apel di Indonesia. Jenis apel lokal indonesia yang banyak diminati adalah apel manalagi atau lebih sering disebut sebagai apel Malang. Salah satu keunikan apel manalagi adalah warnanya, warna apel ketika mentah dan matang cukup sulit dibedakan karena perbedaanya tidak terlalu siginifikan. Apel yang masih mentah berwarna hijau, sedangkan apel yang sudah matang berwarna hijau kekuningan. Hal ini membuat orang awam cukup sulit untuk membedakannya. Teknologi klasifikasi saat  ini dapat  dimanfaatkan untuk  membatu  proses pemilahan tersebut.    Penelitian  ini mengusulkan metode  naive  bayes  dan  ekstraksi  fitur  citra  untuk  mengklasifikasi  tingkat  kematangan  buah  apel manalagi. Dimana tingkat kematangan akan dibagi menjadi dua jenis, yaitu apel matang dan apel mentah. Ekstraksi fitur  yang digunakan pada penelitian ini rerata intensitas, energi, entropy, standar deviasi, smothness dan skewness. Keenam fitur tersebut diklasifikasi dengan naive bayes. Data yang digunakan pada penelittian ini adalah 130 citra, yang terdiri dari 100 citra latih dan 30 citra uji. Hasil akurasi metode ini mencapai 63%. Kata kunci:  apel manalagi, naïve bayes, klasifikasi, ekstraksi fitur, citra digital.
Co-Authors Ajib Susanto De Rosal Ignatius Moses Setiadi Eko Hari Rachmawanto