Klasifikasi Warna dengan Metode Support Vector Machine untuk Peningkatan Kualitas Produksi Bahan Olahan Karet (BOKAR)

Nagara, Bangga Surya (2025) Klasifikasi Warna dengan Metode Support Vector Machine untuk Peningkatan Kualitas Produksi Bahan Olahan Karet (BOKAR). Other thesis, UNIVERSITAS BINA DARMA.

	Text (BAB 0) BAB 0.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf Download (1MB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DP.pdf Download (524kB)
	Text (LAPORAN HASIL) LH.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text (LAMPIRAN) L.pdf Download (4MB)

Abstract

Bahan Olahan Karet (BOKAR) merupakan hasil olahan lateks dari perkebunan karet rakyat, salah satu aspek yang menentukan kualitas bokar adalah warna yang mencerminkan tingkat kebersihan dan kemurniannya. Dalam penelitian ini, akan dikembangkan sebuah sistem klasifikasi warna bokar menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Metode SVM dipilih karena kemampuannya yang efektif dalam menangani dataset dengan dimensi tinggi dan memberikan hasil klasifikasi yang akurat. Data warna bokar akan diambil menggunakan pendekatan digital lalu dilakukan ekstraksi fitur warna menggunakan model ruang warna RGB. Selanjutnya masuk ke tahap pelatihan (data latih) dan pengujian (data uji) model SVM untuk membedakan bokar kualitas baik dan kurang baik. Dari laporan hasil klasifikasi, diperoleh akurasi 95 persen.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Bahan Olahan Karet (BOKAR), Klasifikasi Warna, Support Vector Machine (SVM), Kualitas Karet, Model Ruang Warna.
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Miss Marina Ina
Date Deposited:	19 Jun 2025 06:13
Last Modified:	19 Jun 2025 06:13
URI:	http://repository.binadarma.ac.id/id/eprint/9120

Actions (login required)

View Item