SELENGKAPNYA

NIM MAHASISWA : 11043029


NAMA MAHASISWA : NUR HIDAYATULLAH


JUDUL TA : Identifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Warna Dan Bentuk Daun Menggunakan Metode ANN Voted Perceptron


DOSEN PEMBIMBING 1 : Eko Prasetyo


DOSEN PEMBIMBING 2 : Arif Arizal


ABSTRAK : Bagi sebagian masyarakat, membedakan jenis bibit mangga merupakan hal yang sulit dilakukan mengingat bentuk daun dan fisik tanaman yang hampir sama. Masyarakat baru bisa mengenali jenis mangga ketika mangga sudah berbuah dan itu masih harus menunggu minimal 6 bulan untuk berbuah. Voted Perceptron adalah salah satu metode klasifikasi linier yang arsitekturnya menggunakan layer input dan layer output dengan nilai vektor bobot tertentu untuk memaksimalkan margin antara dua kelas data. Penelitian ini menggunakan nilai Mean, momen nth, dan standart deviasi dari fitur warna green serta nilai compactness dan circularity untuk deskripsi bentuk dari citra daun. Dengan data latih sejumlah 30 data untuk masing masing kelas dengan perbandingan 20 data latih dan 10 sebagai data uji. Hasil penelitian ini didapat nilai akurasi sebesar 60% dan error sebesar 40% serta nilai precission untuk kelas mangga curut sebesar 0, kelas mangga gadung sebesar 0.6428, kelas mangga manalagi sebesar 0, kelas mangga madu sebesar 0.5263, kelas mangga golek sebesar 0.7778, kelas tidak terdaftar sebesar 0.625. Sedangkan nilai recall untuk kelas mangga curut sebesar 0, kelas mangga gadung sebesar 0.9, kelas mangga manalagi sebesar 0, kelas mangga madu sebesar 1.0, kelas mangga golek sebesar 0.7, kelas tidak terdaftar sebesar 1.0.


KATA KUNCI : voted perceptron, mangga, citra, golek, gadung, madu, manalagi, curut