IMPLEMENTASI FUZZY TSUKAMOTO PADA PENENTUAN KEMATANGAN CITRA BUAH BELIMBING BERDASARKAN WARNA RGB

Mulyadi Mulyadi, Zulferiadi Zulferiadi, Sila Abdullah Sakry

Abstract


Pemilihan kategori buah khususnya pada buah belimbing dilakukan secara menual oleh manusia. Proses ini tentunya membutuhkan waktu lama jika diterapkan pada dunia industri, dikarenakan perlunya ketelitian dalam memilih kategori buah belimbing tersebut, maka dari itu untuk mendapatkan cara lain untuk melakukan pengidentifikasian kematangan pada buah belimbing dilakukan dengan teknik pengolahan citra dengan metode fuzzy tsukamoto, dengan mencari nilai average  pixel  R, G, dan B dari citra belimbing dan nilai Ztotal untuk menentukan jenis kematangan yaitu mentah dan matang. Hal yang mempengaruhi dalam aplikasi ini adalah kualitas citra buah yang berbeda sehingga menghasilkan hasil yang berhasil dan gagal dalam pengidentifikasian. Dari hasil uji yang dilakukan menunjukkan bahwa fuzzy tsukamoto dapat mengidentifikasi kematangan pada buah belimbing.


Full Text:

PDF

References


Atimi, Rizqia Lestika. 2012, Pengenalan Karakter Pada Surat Masuk Menggunakan Neural Network Backpropagation, Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjung Pura.

Dinata, R. K., & Ula, M. (2017). Aplikasi Teknologi Sistem Kontrol Fuzzy Inference System Dalam Penentuan Kriteria Prioritas Konsentrasi Pembangunan Gampong. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, 9(2), 118-138.

Dinata, R. K. (2018). Aplikasi Tutorial Resep Masakan Tradisional Aceh Berbasis Android Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 3(1), 24-33.

Fyanda, D. A., Ula, M., & Asrianda, A. (2017). Implementasi Fuzzy Time Series Pada Peramalan Penjualan Tabung Gas Lpg Di Ud. Samudera Lpg Lhokseumawe. Jurnal Sistem Informasi, 1(1).

Irmansah. 2009. Pemutuan Belimbing Berdasarkan Warna dan Rasa Dengan Pengolahan Citra dan Logika Fuzzy. Disertasi Institut Pertanian, Bogor.

Hidayat, R., & Ula, M. (2019). Penentuan Kelulusan Calon Mahasiswa Jalur SNMPTN Menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani (Studi Kasus: Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Negeri Lhokseumawe Jalur SNMPTN). TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, 8(1), 62-76.

Sitorus, ratna. 2006. Model Praktik Keperawatan Profesional di Rumah di Rumah Sakit,Penerbit Buku Kedokteran, EGD, Jakarta.

Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Andi.

Ula, M., Hendriana, Y., & Hardi, R. (2016, October). An expert system for early diagnose of vitamins and minerals deficiency on the body. In 2016 international conference on information technology systems and innovation (ICITSI) (pp. 1-6). IEEE.

Ula, M., Pratama, A., Asbar, Y., Fuadi, W., Fajri, R., & Hardi, R. (2021, April). A New Model of The Student Attendance Monitoring System Using RFID Technology. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1807, No. 1, p. 012026). IOP Publishing.

Winatasamita, Djamhur. 2006. Anatomi dan Fisiologi untuk Mahasiswa Keperawatan. Bandung : Alfabeta.

Wulandari, F. 2005. Pembuatan sistem pendukung keputusan berbasis teori fuzzy untuk mengembangkan suatu produk baru. Jurnal Sain, Teknologi & Industri, vol.2:62-66.

Whidhiasih Retno Nugroho, dkk. 2013, Klasifikasi Buah Belimbing Berdasarkan Citra Red-Green-Blue Menggunakan Knn Dan Lda .Bekasi, Universitas Islam.

Yuswanto, dkk. 2008. Panduan Lengkap Pemrograman Visual Basic 8.01 Jakarta: Cerdas Pustaka.

Yuniarti, T. 2008. Ensiklopedia Tananman Obat Tradisional. Cetakan Pertama.Yogyakarta: MedPress.




DOI: https://doi.org/10.29103/sisfo.v5i1.6344

Article Metrics

 Abstract Views : 39 times
 PDF Downloaded : 1 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
 
 

Universitas Malikussaleh