Maulana, M.Andrea (2026) Implementasi Model SVM Dalam Deteksi Rasa Buah Mangga. Diploma thesis, Universitas Islam Indragiri.
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-01-Awal.pdf Download (1MB) |
|
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-02-Bab I.pdf Download (579kB) |
|
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-03-Bab II.pdf Download (2MB) |
|
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-04-Bab III.pdf Download (1MB) |
|
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-05-Bab IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-06-Bab V.pdf Download (229kB) |
|
|
Text
403221010044-M. Andrea mualana-07-Akhir.pdf Download (999kB) |
|
|
Text
TURNITIN SKRIPSI ANDREA MAULANA SI 34%.pdf Download (1MB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi rasa buah mangga berbasis citra digital. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset, pre-processing, ekstraksi fitur warna dan tekstur, pelatihan model, pengujian, serta implementasi sistem pada aplikasi Android. Fitur yang digunakan meliputi RGB, HSV, histogram warna, tekstur Local Binary Pattern (LBP), rasio warna kematangan, edge density, dan grid spasial. Model SVM menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) untuk mengklasifikasikan tiga kategori rasa, yaitu asam, manis, dan pahit. Hasil pengujian terhadap 597 data testing menunjukkan nilai Accuracy sebesar 92,96%, Precision 93,02%, Recall 92,96%, dan F1-Score 92,96%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode SVM mampu mendeteksi rasa buah mangga dengan tingkat akurasi yang baik. Model kemudian diimplementasikan pada aplikasi Android yang dapat digunakan secara offline untuk membantu proses deteksi secara cepat dan efisien
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Buah Mangga, Deteksi Rasa, Pengolahan Citra, Support Vector Machine (SVM). |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Program Studi Sistem Informasi |
| Depositing User: | Nilam Sari |
| Date Deposited: | 24 Sep 2026 04:16 |
| Last Modified: | 24 Sep 2026 04:16 |
| URI: | http://repository.unisi.ac.id/id/eprint/1205 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
