Klasifikasi Jenis Buah Apel Lokal Berdasarkan Penciri Warna, Aspectratio Dan Glcm Menggunakan Belt Konveyor Berbasis Raspberry Pi
| Main Author: | Fitriani, Lita Nur |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/13619/1/Lita%20Nur%20Fitriani.pdf http://repository.ub.ac.id/13619/ |
Daftar Isi:
- Kota Batu terletak pada ketinggian rata-rata 871 mdpl. Sehingga membuat Kota Batu memiliki berbagai macam hasil bumi. Salah satu hasil perkebunan yang berlimpah adalah Buah apel. Buah dengan nama latin Malus sylvestris Mill merupakan komoditas utama hasil perkebunan. Terdapat empat jenis apel yaitu Apel Anna, Manalagi, Wanglin dan Rome Beauty. Dari keempat jenis apel tersebut pada saat dilakukan panen lalu dilakukan sortir bedasarkan jenisnya, proses ini masih menggunakan tenaga manusia. Tentunya proses ini sering kali tidak akurat karena proses pemilihan yang dilakukan dapat berbeda-beda tiap orang, karena bedanya persepsi tiap orang. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuat sebuah sistem sortir yaitu dengan memanfaatkan klasifikasi yang dapat memisahkan keempat jenis apel berdasarkan bentuk, warna, dan tekstur. Dalam sistem ini menggunakan Webcam sebagai sensor untuk menangkap gambar buah apel lalu di proses pada Raspberry Pi 3. Untuk melakukan proses pemilahan dengan menggunakan tiga buah servo sebagai aktuator untuk mendorong buah apel masuk pada klasifikasinya. Citra yang sudah ditangkap oleh webcam selanjutnya akan diproses pada Raspberry Pi lalu gambar tersebut akan dilakukan metode pengolahan citra sehingga mendapatkan nilai Hue, Aspectratio dan GLCM Contrast. Jika nilai sudah didapatkan maka Raspberry Pi 3 dan Arduino Uno berkomunikasi menggunakan komunikasi serial I2C sehingga servo akan bergerak sesuai hasil klasifikasi. Dari percobaan yang telah dilakukan didapatkan hasil akurasi nilai aspectratio sebesar 80%. Untuk pengujian akurasi antara software dan hardware sebesar 80%. Sedangkan rata-rata waktu komputasi sebesar 15997.2 ms atau sebesar 15 detik