Main Article Content

Abstract

Dalam penelitian ini, pengolahan citra digital digunakan di bidang pertanian untuk menganalisis tandan buah sawit untuk menentukan kematangannya, khususnya dengan mengidentifikasi atau mengkategorikan Tandan Buah Segar (TBS) dan Tandan Buah Mentah (TBM) berdasarkan teknologi. Citra Tandan Buah Segar (TBS) dan Tandan Buah Mentah (TBM) digunakan dalam penelitian ini.  Segmentasi gambar latar belakang dihapus dari citra selama preprocessing dengan menetapkan nilai ambang saturasi 0,2 hingga 0,7, yang akan mengekstraksi fitur RGB. Pada penelitan ini algoritma klasifikasi yang akan digunakan yaitu Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation dan Learning Vektor Quantization (SOM). Hasil matriks ekstrak ciri RGB dipakai sebagai input Jaringan Saraf Tiruan backpropagation dan SOM. Dengan analisis Receiver Operating Characteristic (ROC) hasil penelitian dengan pengujian 20 TBS dan 20 TBM diperoleh tingkat precision =100%, accuracy=100%, sensitivity =100%, dan specificity=100% dengan metode klasifikasi backpropagation dengan threshold saturation 0,4 dan diperoleh hasil precision=95%, accuracy =98%, sensitivity =100%, dan specificity=95% dengan metode klasifikasi SOM dengan threshold saturation 0,4.

Keywords

Kualitas Minyak Sawit Ekstrak Fitur RGB Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan SOM

Article Details

How to Cite
Rosdiana, R., Utomo, W., Daud, M., & Muhammad, M. (2023). Analisa Deteksi Tingkat Kualitas Minyak Pada Buah Sawit Berdasarkan Tingkat Kematangan Warna Buah Menggunakan Drone Berbasis Pengolahan Citra Di PTPN Membang Muda Sumut. Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton, 9(1), 184–191. https://doi.org/10.35326/pencerah.v9i1.3027