Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Aplikasi untuk menentukan kualitas pucuk daun teh dengan membandingkan metode sobell,roberts dan prewitt pada matlab berbasis PC
Acep Husni Mubaroq Alfazri NIM. (2014) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Pucuk daun teh merupakan tumbuhan yang daunnya sering dimanfaatkan sebagai minuman penyegar yang menjadi favorit dalam masyarakat luas. Kualitas daun teh merupakan hal yang penting supaya rasa dan aroma menjadi pilihan yang terbaik dikalangan masyarakat, dengan menentukan daun teh yang paling baik maka dibutuhkan suatu aplikasi untuk menentukan kualitas pucuk daun teh. Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto analog, foto digital dan lain-lain. Pengolahan citra merupakan proses awal (preprocessing) dari komputer yang berfungsi sebagai proses memperbaiki kualitas citra agar mudah di interpretasi oleh manusia atau komputer. Deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra merupakan suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari objek-objek gambar. Dengan memanfaatkan teknik digital (image processing) maka dapat diartikan bahwa suatu teknik digital atau pengolahan citra dapat dioperasikan sebagai pengenalan kualitas daun teh yang terbaik dengan menggunakan beberapa metode seperti sobel, roberts dan prewitt yang di operasikan pada software MatLab. Dari hasil pengujian dalam penentuan pola maupun warna daun teh, ada beberapa jarak yang menjadi perbandingan dalam penentuan kualitas daun teh, jarak warna dan pola acuan dapat dihasilkan yaitu untuk piksel warna hijau 37-255 piksel, dan pola acuan 0.0306. Hasil uji coba dari 11 sampel daun teh, didapat dengan nilai rata-rata untuk hasil deteksi roberts mampu melakukan 10 percobaan yang baik dengan nilai (0.1256, 0.0513, 0.1305, 0.0879, 0.1228, 0.1261, 0.1735, 0.0431, 0.1549, 0.3178) atau rata-rata 90%, sedangkan pada metode sobel dan prewitt mampu melakukan 8 percobaan yang baik mencapai rata-rata 72% dengan nilai sobel (0.0942, 0.0374, 0.0900, 0.0717, 0.0424, 0.0494, 0.0557, 0.1767) dan prewitt (0.0882, 0.0392, 0.0912, 0.0865, 0.0457, 0.0531, 0.0593, 0.1801).
Ringkasan Alternatif
Shoots of tea is the plant which its leave are often used as a refresh drink becom a favorite in society at broad. The quality of the tea leaves is crucial so that the flavour and fragrance be the best choice among the community, by determining the best tea leave then needed an application to determine the quality of the tea leave and shoots.The image is a representation, imitation, or likeness of an object. Image as output a data recording systems can be analogue photographic optics, digital photos and others. Image processing is the process beginning (preprocessing) from a computer that is functioning as the process of improving the quality of the image to be easy in the interpretation by a human or a computer. Edge Detection on a image is a process which produced the edge of image objects. By making use of digital techniques (image processing) then it can be interpreted that a technique or digital image processing can be operated as the introduction of best quality tea leave by using some method such as sobel, roberts and prewitt's MatLab software operated on.From the results of testing in the determination of the pattern and color of the tea leave, there are some distance into the comparison in the determination of the quality of the tea leave, the colors and patterns that can be generated for the reference pixel of the color green 37-255 pixels, and the pattern of reference 0.0306. Trial results of 11 samples of tea leaves, obtained average value results for detection of roberts was able to do 10 trials were good value (0.1256, 0.0513, 0.1305, 0.0879, 0.1228, 0.1261, 0.1735, 0.0431, 0.1549, 0.3178) or an average of 90%, While sobel and prewitt methods capable of doing a good experiment 8 achieved an average of 72% with sobel (0.0942, 0.0374, 0.0900, 0.0717, 0.0424, 0.0494, 0.0557, 0.1767) and prewitt (0.0882, 0.0392, 0.0912, 0.0865, 0.0457, 0.0531, 0.0593, 0.1801).