Klasifikasi Umur Padi Berdasarkan Data Sensor Warna Dengan Menggunakan Metode K-NN
| Main Author: | Styandi, Anggi Diatma |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/173900/1/Anggi%20Diatma%20Styandi.pdf http://repository.ub.ac.id/173900/ |
Daftar Isi:
- Negara Indonesia adalah salah satu produsen beras. Sebagian besar penduduk indonesia bekerja dibidang pertanian. Namun sangat disayangkan hal ini tidak dapat memenuhi kebutuhan beras nasional yang mengharuskan indonesia mengimpor beras dari negara lain. Pemilihan waktu petani di Indonesialah yang masih menjadi salah satu penyebab kurangnya kualitas dan kuantitas beras yang kurang optimal, sehingga kualitas dari hasil berasnya masih dikatakan kurang. Padi yang terlambat dipanen sangat berdampak tidak baik. Maka dari itu, petani harus pintar dalam memilih waktu yang tepat untuk memanen padi. faktor cuaca dan lahan sawah yang cukup luas kian menyulitkan petani untuk melakukan pengecekan usia seluruh padinya secara rutin. Berdasarkan permasalahan tersebut, petani sekarang ini perlu adanya sistem untuk membantu melakukan pengamatan usia padi berdasarkan perubahan warna malai padi sehingga penelitian berjudul “Klasifikasi Umur Padi Berdasarkan Data Sensor Warna TCS3200 Dengan Menggunakan Metode Knn” diusulkan. Penelitian ini memanfaatkan Sensor Warna Integrated Circuit (IC) TCS320, perangkat lunak Arduino Integrated Development Enviroenment (IDE) serta LED sebagai indikator untuk dirangkai menjadi sebuah sistem. Di harapkan dengan sistem yang akan saya buat ini dapat membantu petani untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil panen padi. Sehingga pemerintah Indonesia tidak perlu mengimpor padi dari luar negri. Setelah dilakukan pengujian beberapa kali pengujian, diketahui bahwa sistem ini dapat mendeteksi warna secara tepat dalam 20 kali percobaan dengan cara menempelkan objek. Dari hasil pengujian KNN dihasilkan akurasi tertinggi terdapat pada K=5, dimana nilai akurasi yang didapatkan adalah 80%. Sedangkan akurasi terendah terdapat pada k=9, dimana nilai akurasi yang didapatkan hanya 10%