Gita Juliwanti, 201769040030 (2021) KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN LS-SVM BERDASARKAN EKTRAKSI FITUR WARNACOLOR MOMENT. Sarjana thesis, Universitas Yudharta.
![[img]](https://repository.yudharta.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I.pdf)
201769040030_BAB I.pdf Download (39kB) |
|
Text (BAB II.pdf)
201769040030_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (603kB) | Request a copy |
|
Text (BAB III.pdf)
201769040030_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (181kB) | Request a copy |
|
Text (BAB IV.pdf)
201769040030_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (548kB) | Request a copy |
|
Text (BAB V.pdf)
201769040030_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (8kB) | Request a copy |
|
Text (COVER DEPAN.pdf)
201769040030_COVER DEPAN.pdf Download (560kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA.pdf)
201769040030_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (103kB) |
|
Text (LAMPIRAN - LAMPIRAN.pdf)
201769040030_LAMPIRAN - LAMPIRAN.pdf Download (250kB) |
Abstract
Tomat merupakan tanaman hortkultura yang telah terkenal dan digunakan secara meluas sebagai sayuran oleh banyak masyarakat dari berbagai Negara terutama di Negara Indonesia. Dengan semakin meningkatnya jumlah kebutuhan tomat maka terdapat juga masalah seperti rentan terhadap berbagai serangan penyakit yang mengakibatkan kerugian dalam membudidaya tanaman tomat. Pada penelitian ini akan diusulkan metode Color Moment untuk ekstraksi fitur warna penyakit daun tomat. Dengan menggunakan Least Squares Support Vectors Machine (LS-SVM) untuk klasifikasi suatu data penyakit daun tomat. Dataset yang digunakan berjumlah 200 data, terdiri dari masing-masing 4kelas untuk penyakit jenis Ealy Blight,Leaf Mold, dan Tomato Mosaic Virus, serta kelas Healthy (daun tomat sehat). Dalam proses pengujian hasil akurasi yang didapatkan untuk setiap kernel sebesar 25%, missclass 60, dan error rate 75%. Dan dilakukan perbandingan dengan klasifikasi menggunakan fitur GLCM yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,2%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Identification Number: | 005.12 JUL K | ||||||
| Contributors: |
|
||||||
| Subjects: | Karya Umum > Ilmu Umum dan Komputer | ||||||
| Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika | ||||||
| Date Deposited: | 24 Nov 2021 13:30 | ||||||
| Last Modified: | 20 Nov 2023 02:22 | ||||||
| URI: | https://repository.yudharta.ac.id/id/eprint/1679 |
Actions (login required)
 |
View Item |