Lewati ke konten
Repositori USB YPKP
Skripsi / Tesis / Disertasi 2022

IDENTIFIKASI JENIS KAYU MENGGUNAKAN EKSTRAKSI WARNA RED GREEN BLUE (RGB) DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

Pembimbing: Bambang Sugiarto (NIDN/NIDK 8861060017)

Abstrak

Perkembangan teknologi yang semakin pesat mempermudah dalam pengolahan data. Citra merupakan suatu komponen multimedia yang sangat penting. Suatu citra dapat menyimpan berbagai informasi di dalamnya, sehingga pengolahan citra sangat penting dikembangkan dan diidentifikasi. Computer Vision merupakan suatu pembelajaran menganalisis citra dan video untuk menghasilkan identifikasi dari ciri citra tersebut. Salah satu objek citra yang dapat dianalisis adalah citra kayu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan identifikasi citra kayu dengan ekstraksi warna Red Green Blue (RGB) dan klasifikasi K-Nearest Neighboor (KNN) memberikan kemudahan, efisiensi waktu. Dataset yang digunakan dalam metode penelitian ini adalah citra warna kayu yang diambil dengan lensa mikroskopik sehingga warna kayu bisa terlihat dan mudah di identifikasi oleh sitem. Sampai akhirnya dapat menyimpulkan suatu citra yang tidak dikenal sebelumnya menjadi memiliki jenis kayu yang ada sesuai tingkat tingkat akurasi tertentu. Hasil dari penelitian ini mendapatkan bahwa akurasi yang didapat pada metode Red, Green, Blue ini mencapai 81% dari keseluruhan data citra kayu yang digunakan.

Berkas

Sampul & halaman judul

Akses terbuka PDF, 1 MB CC0 (Public Domain)
Unduh

Halaman awal (pengesahan, pernyataan, daftar isi)

Akses terbuka PDF, 200,8 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Halaman awal (pengesahan, pernyataan, daftar isi)

Akses terbuka PDF, 225,1 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Abstrak

Akses terbuka PDF, 167,6 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Bab I Pendahuluan

Akses terbuka PDF, 175,6 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Daftar pustaka

Akses terbuka PDF, 878,3 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Detail

Jenis
Skripsi / Tesis / Disertasi — Sarjana (S1)
Institusi
UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP
Tanggal terbit
03 Maret 2022
Status publikasi
Sudah terbit
Program studi
S1 Teknik Informatika · kode PDDikti 55201
Bahasa
Indonesia
Fakultas/unit
S1 Teknik Informatika
Disetor oleh
Admin Repositori · terbit di repositori 16 Jul 2025
URI
https://repo.xbbh.net/items/5970