Mendeteksi Kualitas Kacang Tanah Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Binary (Thresholding) Dengan Metode K-NN (K-Nearest Neighbor)

Gunawan, Aditya Chandra (2019) Mendeteksi Kualitas Kacang Tanah Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Binary (Thresholding) Dengan Metode K-NN (K-Nearest Neighbor). Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.

[img] Text (Ringkasan)
7. RINGKASAN.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (82kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
13. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (126kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
18. DAFTAR PUSTAKA.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (207kB)
[img] Text (Laporan Lengkap)
20. E32160805 Aditya Chandra Gunawan.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)

Abstract

Kacang tanah (Arachis hypogea L.) adalah komoditas produksi pertanian yang bernilai ekonomi cukup tinggi di Indonesia dan merupakan tanaman palawija yang menempati urutan ke tiga setelah jagung dan kedelai (Shelviana dkk, 2015). Permintaan kacang tanah nasional pada tahun 200 diproyeksikan 1,99 juta ton, sehingga masih ada kekurangan sebesar 988.000 ton. Selanjutnya, Astanto dan Didik (2014) mengatakan bahwa karateristik varietas kacang tanah dapat dibedakan dua tipe : Spanish – Valencia dan Virginia. Sehingga ada beberapa hal yang diperhatikan dimana penentuan mutu kacang tanah yang masih minim menggunakan proses pengolahan citra digital. Penentuan mutu kacang tanah merupakan proses membantu para petani untuk menentukan kualitas kacang tanah yang dilihat dari ukuran panjang suatu kacang tanah. Sehingga dengan adanya permasalahan tersebut maka dibutuhkan sebuah aplikasi untuk mendeteksin kualitas kacang tanah yang berguna untuk membantu para petani dengan menggunakan metode K-NN (K-Nearest Neighbor) dimana bertujuan untuk mengelompokkan beberapa mutu kedalam 5 kelas sehingga mengurangi waktu petani untuk menentukan kualitas kacang. Hasil yang didapatkan kacang dibagi kedalam 5 kelas yaitu Sangat Besar, Besar, Sedang, Kecil dan Sangat Kecil.

Item Type: Thesis (Diploma)
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDK
Thesis advisorPurwadi, AgusNIP197308312008011003
Subjects: 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 457 - Teknik Komputer
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 462 - Teknologi Informasi
Divisions: Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D3 Teknik Komputer > Tugas Akhir
Depositing User: Sri Supriyatiningsih
Date Deposited: 08 Jan 2026 02:56
Last Modified: 08 Jan 2026 02:56
URI: https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/50145

Actions (login required)

View Item View Item