Identifikasi Mangga Harum Manis Karbitan dan Tidak Karbitan Dengan Learning Vector Quantization - Wahyu Puspitaningrum; Supatman Supatman (JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence), 2018)
Buah mangga memiliki banyak jenis salah satunya adalah mangga harum manis. Kematangan buah mangga arum manis ada yang alamiah atau melalui proses pengkarbitan. Karbit adalah kepanjangan dari kalsium karbida. Karbit biasanya digunakan dalam proses las karbit dan juga dapat mempercepat pematangan buah.Pengambilansample dilakukan pada dua jenis kematangan mangga harum manis yaitu mangga harum manis karbitan dan tidak karbitan. Pengembangan algoritma yang dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasi mangga harum manis yang dapat membedakan kematangan mangga karbitan dan tidak karbitan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ).Ciri yang digunakan untuk mengidentifikasi citra mangga adalah rata-rata, varian dan standar deviasi.Jumlah data pelatihan yang digunakan terdiri dari 2 kelas(kelas 1: mangga karbitan, kelas 2: mangga tidak karbitan), dan masing-masing kelas berjumlah 30 data pelatihandengan total data berjumlah 60 data pelatihan. Sedangkan untuk data uji masing-masing kelas menggunakan 25 data uji dengan total berjumlah 50 data uji.Pada proses pelatihan menggunakan parameter LVQ alfa 0.001 dengan dec alfa 0.9, diperoleh unjuk kerja terbaik sebesar 98.33%. Bobot akhir yang diperoleh dari unjukkerja terbaik pada pelatihan digunakan untuk melakukan pengenalan. Unjuk kerja terbaik dari 50 data uji mencapai 98%dengan perincian 96 % mangga karbitan dan 100 % mangga tidak karbitan.