Prasetyo, Eko (2020) SISTEM IDENTIFIKASI KUALITAS TELUR BEBEK MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK ORDE PERTAMA. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

Full text not available from this repository.

Abstract

Telur bebek merupakan salah satu bahan makanan favorit masyarakat Indonesia. Hal
tersebut disebabkan karena telur bebek memiliki lebih banyak manfaat untuk tubuh dibandingkan
dengan jenis telur ayam maupun telur puyuh. Banyaknya manfaat yang dimiliki telur bebek
menjadikan usaha telur bebek cukup menjanjikan. Karena memiliki banyak manfaat, harganya
pun lebih mahal dibandingkan telur ayam sehingga telur bebek dengan kualitas jelek
dimanfaatkan untuk dijual dengan cara dipoles agar terlihat seperti telur bebek dengan kualitas
baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang dapat melakukan identifikasi
kualitas telur bebek dengan menggunakan citra telur bebek tersebut.
Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Aplikasi
dirancang untuk melakukan beberapa tahapan pengolahan citra digital, yaitu konversi citra RGB
ke citra keabuan, dan ekstraksi ciri orde pertama dengan nilai rerata, varians, kecondongan dan
kurtosis. Pengujian dilakukan menggunakan metode kotak hitam dengan menguji seluruh fungsi
pada aplikasi.
Penelitian ini menghasilkan aplikasi yang dapat mengidentifikasi kualitas telur bebek melalui
tahapan pengolahan citra digital. Aplikasi mampu mengidentifikasi kualitas telur bebek yang baik
dan buruk menggunakan nilai dari ekstraksi ciri orde pertama. Berdasarkan pengujian kotak
hitam, aplikasi dapat berjalan sesuai dengan rancangan. Pengujian identifikasi dilakukan dengan
menggunakan 30 data uji dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,33%, sehingga terdapat 28
data yang teridentifikasi dengan benar menggunakan nilai k=1.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Pengolahan citra digital, telur bebek, Matlab, statistika orde pertama
Subjects:	Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Computer Engineering
Depositing User:	Users 214 not found.
Date Deposited:	02 May 2023 08:46
Last Modified:	26 May 2023 08:04
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/12488

Actions (login required)

View Item