Al-Maslul, Taufiq Syaifullah (2026) PENGARUH EKSTRAKSI FITUR WARNA PADA AKURASI KLASIFIKASI SAYURAN MENGGUNAKAN NAIVE BAYES. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Fulltext)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ FULLTEXT.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (Turnitin)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ TURNITIN.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (13MB) | Request a copy |
|
Text (Abstrak+Bab 1)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ Abstrak & BAB 1.pdf - Submitted Version Download (1MB) |
|
Text (Bab 2)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ BAB 2.pdf - Submitted Version Download (281kB) |
|
Text (Bab 3)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ BAB 3.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (371kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 4)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ BAB 4.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (620kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 5)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ BAB 5.pdf - Submitted Version Download (198kB) |
|
Text (Referensi+Lampiran)
Taufiq Syaifullah Al-Maslul_ 2155201157_ REF & LAM .pdf - Submitted Version Download (271kB) |
Abstract
Proses pengenalan jenis sayuran yang dilakukan secara manual oleh manusia kerap dipengaruhi oleh subjektivitas, terutama ketika harus membedakan warna-warna yang memiliki tingkat kemiripan tinggi. Keterbatasan persepsi visual ini membuka peluang terjadinya kesalahan identifikasi. Dalam konteks teknik informatika, pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital menjadi alternatif yang relevan untuk menghadirkan proses identifikasi yang lebih konsisten dan efisien. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu mengenali objek secara otomatis dengan mengandalkan karakteristik numerik khas dari setiap citra. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sekaligus mengevaluasi kinerja sebuah sistem dalam mengidentifikasi jenis sayuran berbasis data visual digital. Fokus utama penelitian diarahkan pada analisis pengaruh parameter kromatisitas terhadap tingkat akurasi identifikasi objek pada lima kategori sayuran yang berbeda. Tahapan penelitian dimulai dari pengumpulan data berupa 50 citra sayuran yang terdiri atas kol, labu siam, sawi, terong ungu, dan wortel. Implementasi sistem dilakukan menggunakan perangkat lunak MATLAB R2017b dengan dukungan antarmuka Graphical User Interface (GUI). Proses pengolahan citra mencakup beberapa tahapan, yaitu praproses, segmentasi untuk memisahkan objek dari latar belakang berwarna merah, serta ekstraksi fitur berupa nilai rata-rata warna dalam ruang RGB dan HSV. Selain itu, digunakan pula parameter morfologi seperti eccentricity dan metric untuk memperkuat representasi bentuk objek. Proses klasifikasi dilakukan dengan pendekatan probabilistik menggunakan algoritma Naive Bayes. Dalam tahap evaluasi, data dibagi menjadi 45 citra sebagai data latih dan 5 citra sebagai data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai tingkat akurasi rata- viii rata sebesar 80,0%. Secara lebih rinci, objek dengan karakteristik visual yang kontras, seperti wortel dan terong ungu, dapat dikenali dengan sangat baik karena memiliki dominasi warna yang jelas serta bentuk yang relatif khas. Namun demikian, masih ditemukan kesalahan klasifikasi, khususnya pada labu siam yang teridentifikasi sebagai sawi. Hal ini berdampak pada nilai presisi yang berada pada 70,0% dan recall sebesar 80,0%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa parameter kromatisitas memiliki kontribusi yang signifikan dalam proses identifikasi. Sistem menunjukkan performa optimal pada objek dengan perbedaan warna yang mencolok, tetapi masih menghadapi kendala ketika menangani objek dengan kemiripan nilai Hue. Secara umum, sistem yang dikembangkan telah menunjukkan kinerja yang cukup baik dan layak digunakan sebagai solusi awal dalam klasifikasi otomatis jenis sayuran berbasis pengolahan citra digital
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Yovi Apridiansyah, S. Kom., M. Kom |
| Uncontrolled Keywords: | Ekstraksi fitur warna, Naive Bayes, klasifikasi sayuran, pengolahan citra digita |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs Hesti Ayu |
| Date Deposited: | 07 Sep 2026 04:42 |
| Last Modified: | 07 Sep 2026 04:42 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3296 |
Actions (login required)
 |
View Item |