Styandi, Anggi Diatma (2019) Klasifikasi Umur Padi Berdasarkan Data Sensor Warna Dengan Menggunakan Metode K-NN. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Negara Indonesia adalah salah satu produsen beras. Sebagian besar penduduk indonesia bekerja dibidang pertanian. Namun sangat disayangkan hal ini tidak dapat memenuhi kebutuhan beras nasional yang mengharuskan indonesia mengimpor beras dari negara lain. Pemilihan waktu petani di Indonesialah yang masih menjadi salah satu penyebab kurangnya kualitas dan kuantitas beras yang kurang optimal, sehingga kualitas dari hasil berasnya masih dikatakan kurang. Padi yang terlambat dipanen sangat berdampak tidak baik. Maka dari itu, petani harus pintar dalam memilih waktu yang tepat untuk memanen padi. faktor cuaca dan lahan sawah yang cukup luas kian menyulitkan petani untuk melakukan pengecekan usia seluruh padinya secara rutin. Berdasarkan permasalahan tersebut, petani sekarang ini perlu adanya sistem untuk membantu melakukan pengamatan usia padi berdasarkan perubahan warna malai padi sehingga penelitian berjudul “Klasifikasi Umur Padi Berdasarkan Data Sensor Warna TCS3200 Dengan Menggunakan Metode Knn” diusulkan. Penelitian ini memanfaatkan Sensor Warna Integrated Circuit (IC) TCS320, perangkat lunak Arduino Integrated Development Enviroenment (IDE) serta LED sebagai indikator untuk dirangkai menjadi sebuah sistem. Di harapkan dengan sistem yang akan saya buat ini dapat membantu petani untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil panen padi. Sehingga pemerintah Indonesia tidak perlu mengimpor padi dari luar negri. Setelah dilakukan pengujian beberapa kali pengujian, diketahui bahwa sistem ini dapat mendeteksi warna secara tepat dalam 20 kali percobaan dengan cara menempelkan objek. Dari hasil pengujian KNN dihasilkan akurasi tertinggi terdapat pada K=5, dimana nilai akurasi yang didapatkan adalah 80%. Sedangkan akurasi terendah terdapat pada k=9, dimana nilai akurasi yang didapatkan hanya 10%
English Abstract
Indonesian country is one of the rice producers. Most of Indonesian people work in agriculture. However, it is unfortunately that Indonesia cannot meet the national rice needs so that supposes Indonesia to import rice from other countries. The cultivating time of farmers in Indonesia is still one of the causes lack of rice quality and quantity that is less than optimal, so that the quality of rice products is still said to be deficient. Rice that is cropped too late has very bad impacts. Therefore, farmers should be smart in choosing the right time to crop rice. Weather factors and large fields make it increasingly difficult for farmers to check the age of their whole rice regularly. Based on these problems, farmers now need a system to help observing the age of rice by seeing on changes in the color of rice plant so that the study entitled "Rice Plant Age Classification Based on TCS3200 Color Sensor Data Using the Knn Method" is proposed. This research utilizes TCS320 Integrated Circuit (IC) Color Sensor, Arduino Integrated Development Enviroenment (IDE) software and LED as an indicator to be arranged into a system. I hope the system that I create will help farmers to improve the quality and quantity of rice yields. So that the Indonesian government does not need to import rice from other countries. After testing several times of test, it is known that this system can detect colors precisely in 20 times the experiment by attaching objects. From the results of the KNN test the highest accuracy was found at K = 5, where the accuracy value obtained was 80%. While the lowest accuracy is at k = 9, where the accuracy value obtained is only 10%
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/571/051907763 |
| Uncontrolled Keywords: | Padi, Sensor TCS320, Arduino, Rice Plant, TCS320 Sensor, Arduino |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 01 Aug 2020 08:55 |
| Last Modified: | 19 Oct 2021 05:17 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/173900 |
Preview |
Text
Anggi Diatma Styandi.pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |