Klasifikasi Jenis Tanaman Kelengkeng Berdasarkan Ciri Tekstur Daun Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (AFIS)

Universitas Yudharta Pasuruan, M. Lutfi (2022) Klasifikasi Jenis Tanaman Kelengkeng Berdasarkan Ciri Tekstur Daun Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (AFIS). Explore IT, 14 (1). ISSN 2549-354X

[img] Text
6. plagiasi_Klasifikasi Jenis Tanaman Kelengkeng Berdasarkan Ciri Tekstur Daun Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (AFIS).pdf

Download (1MB)

Abstract

Dimocarpus Longan atau kelengkeng merupakan buah yang memiliki beberapa jenis varietas yang dapat dilihat dari tiga ciri yang berbeda yaitu daun, batang dan buah. Namun tidak semua orang dapat mengidentifikasi jenis tanaman kelengkeng dari beberapa ciri tersebut. Salah satunya ciri daun kelengkeng yang susah untuk diidentifikasi jenisnya karena persamaan bentuk yang hampir mirip dengan jenis tanaman kelengkeng lainnya. Salah satu cara untuk mengatasi yang dapat dilakukan untuk membedakan jenis tanaman dengan menggunakan metode citra digital. Oleh karena itu pada penelitian ini menggunakan daun kelengkeng sebagai data citra untuk klasifikasi dan ektraksi fitur untuk identifikasi ciri tanaman kelengkeng. Untuk metode klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan citra daun kelengkeng adalah Adaptive Neuro Fuzzy Sistem (ANFIS) dengan ekstraksi fitur tektur daun tanaman kelengkeng menggunakan metode ekstraksi Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) dan menggunakan citra daun kelengkeng diamond river, new kristal mata lada dan puang rai. Klasifikasi ANFIS merupakan teknik fuzzy inference pada pemodelan berdasarkan pasangan data input dan output. Error yang dilakukan selama pelatihan atau selisih keluaran FIS dengan data training sebesar 0.10475 dengan kemampuan pengenalan atau akurasi sebesar 67.5%.

Item Type: Article
Contributors:
ContributionContributorsEmail
UNSPECIFIEDUniversitas Yudharta Pasuruan, M. Lutfi, M.KomUNSPECIFIED
Subjects: Teknologi & Ilmu Terapan > Ilmu Teknik dan Ilmu yang Berkaitan
Date Deposited: 25 Mar 2024 06:26
Last Modified: 25 Mar 2024 06:26
URI: https://repository.yudharta.ac.id/id/eprint/4108

Actions (login required)

View Item View Item