Cover Image

Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Maps (SOM) Untuk Klasifikasi Kualitas Tanaman Nilam Pada Citra Daun

Main Author: Purwandari, Kartika
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2015
Subjects:
004 Computer science
Online Access: http://repository.ub.ac.id/146257/1/SKRIPSI-KARTIKAPURWANDARI-115060802111006.docx.pdf
http://repository.ub.ac.id/146257/
ctrlnum 146257
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/146257/</relation><title>Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Maps (SOM) Untuk Klasifikasi Kualitas Tanaman Nilam Pada Citra Daun.</title><creator>Purwandari, Kartika</creator><subject>004 Computer science</subject><description>Minyak atsiri banyak digunakan di berbagai industri dalam negeri. Salah satu produk minyak atsiri dari Indonesia adalah minyak nilam yang bisa digunakan sebagai komoditi ekspor. Permasalahannya adalah harga minyak nilam tidak stabil tiap tahunnya disebabkan kadar asamnya tinggi dan nilai kandungan alkoholnya rendah sehingga kualitasnya kurang baik. Salah satu cara untuk mengetahui kualitas dari tanaman nilam adalah pada daun. Daun yang memiliki kualitas yang baik dapat diperoleh dari daun yang kandungan minyaknya tinggi yaitu pada daun yang kecil, tebal dan berwarna sedikit merah kekuningan. Salah satu usaha untuk mengetahui kualitas tersebut adalah dengan membawa daun nilam ke dalam laboratorium untuk diuji, namun tindakan tersebut membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tidak cukup murah. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem berbasis komputasi cerdas dengan menggunakan teknik pengolahan citra digital untuk membantu dalam melakukan klasifikasi kualitas pada daun nilam. Algoritma jaringan syaraf tiruan Self Organizing Maps (SOM) merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi ini. Klasifikasi berbasis unsupervised learning ini akan mengelompokkan berdasarkan kesamaan pola tertentu pada kelas yang sama berdasarkan dari hasil jarak minimum antara data dengan bobot. Dari hasil pengujian menggunakan SOM menggunakan learning rate awal 0.1, pengurang learning rate 0.8, learning rate minimum 0.001, 60 data training, 40 data testing, dan iterasi maksimum 12 mampu menghasilkan rata-rata tingkat akurasi terbesar yaitu 85%.</description><date>2015-06-26</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/146257/1/SKRIPSI-KARTIKAPURWANDARI-115060802111006.docx.pdf</identifier><identifier> Purwandari, Kartika (2015) Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Maps (SOM) Untuk Klasifikasi Kualitas Tanaman Nilam Pada Citra Daun. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2015/213/051505106</relation><recordID>146257</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Purwandari, Kartika
title Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Maps (SOM) Untuk Klasifikasi Kualitas Tanaman Nilam Pada Citra Daun
publishDate 2015
isbn 1150608021110
topic 004 Computer science
url http://repository.ub.ac.id/146257/1/SKRIPSI-KARTIKAPURWANDARI-115060802111006.docx.pdf
http://repository.ub.ac.id/146257/
contents Minyak atsiri banyak digunakan di berbagai industri dalam negeri. Salah satu produk minyak atsiri dari Indonesia adalah minyak nilam yang bisa digunakan sebagai komoditi ekspor. Permasalahannya adalah harga minyak nilam tidak stabil tiap tahunnya disebabkan kadar asamnya tinggi dan nilai kandungan alkoholnya rendah sehingga kualitasnya kurang baik. Salah satu cara untuk mengetahui kualitas dari tanaman nilam adalah pada daun. Daun yang memiliki kualitas yang baik dapat diperoleh dari daun yang kandungan minyaknya tinggi yaitu pada daun yang kecil, tebal dan berwarna sedikit merah kekuningan. Salah satu usaha untuk mengetahui kualitas tersebut adalah dengan membawa daun nilam ke dalam laboratorium untuk diuji, namun tindakan tersebut membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tidak cukup murah. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem berbasis komputasi cerdas dengan menggunakan teknik pengolahan citra digital untuk membantu dalam melakukan klasifikasi kualitas pada daun nilam. Algoritma jaringan syaraf tiruan Self Organizing Maps (SOM) merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi ini. Klasifikasi berbasis unsupervised learning ini akan mengelompokkan berdasarkan kesamaan pola tertentu pada kelas yang sama berdasarkan dari hasil jarak minimum antara data dengan bobot. Dari hasil pengujian menggunakan SOM menggunakan learning rate awal 0.1, pengurang learning rate 0.8, learning rate minimum 0.001, 60 data training, 40 data testing, dan iterasi maksimum 12 mampu menghasilkan rata-rata tingkat akurasi terbesar yaitu 85%.
id IOS4666.146257
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-27T08:48:12Z
last_indexed 2021-10-28T07:33:46Z
recordtype dc
_version_ 1751454636060966912
score 17.538404

Lihat Juga