PT Jaya Gemilang Sukses) Linda Primary Author 1555301041 Additional Author mixed material bibliography Pekanbaru Pustaka Politeknik Caltex Riau 2019 id Indonesia

Text

xvii, 75 hlm.; 21 cm PT Jaya Gemilang Sukses (JGS) adalah salah satu perusahaan yang bergerak di bidang perminyakan dengan menghasilkan Crude Palm Oil (CPO). Dalam proses pengolahan buah kelapa sawit menjadi CPO, PT JGS melakukan proses penyortiran buah kelapa sawit secara manual dan subjektif. Faktor eksternal seperti kelelahan, rasa malas, dan keterbatasan jumlah pekerja dapat mempengaruhi proses penyortiran buah kelapa sawit. Dari permasalahan tersebut, dibangunlah aplikasi pengolahan citra digital yang mampu mengidentifikasi kualitas buah kelapa sawit. Pengolahan citra digital yang diterapkan pada aplikasi berupa ekstraksi ciri warna HSV (Hue, Saturation, Value) dan ekstraksi ciri tekstur GLCM (Gray Level CoOccurrence Matrix). Hasil dari ekstraksi ciri selanjutnya menjadi inputan metode Learning Vector Quantization (LVQ), sehingga output dari sistem ini adalah kualitas dan tingkat kematangan buah kelapa sawit. Berdasarkan hasil pengujian confusion matrix, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi ciri tekstur GLCM kurang tepat digunakan karena rentan terhadap rotasi dan menyebabkan akurasi tidak terlalu tinggi yaitu 43.75% pada klasifikasi tingkat kematangan dan 78.125% pada klasifikasi kualitas. Berdasarkan pengujian usability, didapatkan persentase sebesar 81.33% yang menyatakan sistem sangat membantu pekerja di PT JGS dalam proses penyortiran buah di PT JGS. Berdasarkan pengujian perhitungan metode LVQ, dapat dipastikan bahwa source code yang digunakan telah benar dan sesuai algoritma. Kata kunci: Pengolahan Citra Digital, Ekstraksi Ciri, Learning Vector Quantization PA Teknik Informatika PA TI Politeknik Caltex Riau Politeknik Caltex Riau PA TI PA1555301041 Perpustakaan PCR (R) Poster - Pengolahan Citra Digital untuk Mengidentifikasi Kualitas Buah Kelapa Sawit dengan Metode Learning Vector Quantization (Studi Kasus: PT Jaya Gemilang Sukses) 10838 2019-08-18 00:00:00 2019-11-19 15:26:13 machine generated