Optimasi Support Vector Machine untuk Klasifikasi Kematangan Buah Alpukat Menggunakan Moth Flame Optimization - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal
KEMAL CRISANNAUFAL
Informasi Umum
Kode
25.04.483
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Tugas Akhir
Dilihat
128 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Alpukat merupakan buah bernilai tinggi berkat rasa dan nutrisi yang terkandung di dalamnya. Pada alpukat, tingkat kematangan menjadi aspek penting karena berpengaruh terhadap penjualan. Alpukat mentah seringkali ditolak oleh konsumen sehingga dapat menimbulkan kerugian. Oleh karena itu, proses pemilihan kematangan menjadi sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi yang mengkategorikan kematangan alpukat ke dalam lima tingkat menggunakan Support Vector Machine. Ekstraksi fitur warna dan tekstur dilakukan untuk menangkap pola-pola kematangan buah. Ekstraksi fitur menghasilkan jumlah fitur yang sangat besar sehingga PCA digunakan. Pada penelitian ini hyperparameter model dipilih menggunakan Moth Flame Optimization. Model yang diusulkan memperoleh hasil terbaik menggunakan kernel polynomial dengan akurasi sebesar 82,68%. Penerapan Moth Flame Optimization meningkatkan kinerja model secara keseluruhan dibandingkan dengan model SVM tanpa optimasi.<br />
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | KEMAL CRISANNAUFAL |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Wikky Fawwaz Al Maki |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
