ARIANDA, DHARMA BELLA (2026) IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS KEMATANGAN BUAH ALPUKAT. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER Dharma Bella Arianda.pdf Download (209kB)
	Text ABSTRAK Dharma Bella Arianda.pdf Download (275kB)
	Text BAB 1 Dharma Bella Arianda.pdf Download (274kB)
	Text DAPUS Dharma Bella Arianda.pdf Download (266kB)
	Text Skripsi_Dharma Bella Arianda.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Alpukat (Persea americana) merupakan komoditas unggulan, di mana Kabupaten Bener Meriah dikenal sebagai salah satu daerah produksi terbesar di Aceh. Penentuan tingkat kematangan buah yang masih dilakukan secara manual, sering menimbulkan ketidakkonsistenan dan berisiko merugikan pelaku usaha. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel RBF untuk menentukan kualitas kematangan buah alpukat secara otomatis berbasis pengolahan citra digital. Dataset yang digunakan terdiri atas 100 citra alpukat jenis Hass yang diambil menggunakan kamera smartphone, dengan pembagian 80% data latih dan 20% data uji. Fitur utama yang diekstraksi meliputi warna RGB yang dikonversi ke HSV serta bentuk melalui deteksi kontur untuk memperoleh nilai area dan perimeter. Sistem dirancang menggunakan Python dan OpenCV, sehingga mampu mendeteksi objek alpukat secara otomatis melalui kamera dan menampilkan hasil klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan alpukat ke dalam empat kategori, yaitu matang besar, matang kecil, belum matang besar, dan belum matang kecil dengan tingkat akurasi tinggi berdasarkan perhitungan confusion matrix. Kinerja model semakin diperkuat dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang pada sebagian besar kelas mendekati 100%, sehingga membuktikan bahwa sistem dapat bekerja secara konsisten dan andal dalam mendeteksi kualitas kematangan alpukat secara otomatis. Penelitian ini menghasilkan prototipe sistem yang diharapkan dapat membantu pelaku usaha dalam melakukan sortasi alpukat secara cepat, akurat, dan konsisten.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	DHARMA BELLA ARIANDA
Date Deposited:	23 Feb 2026 07:42
Last Modified:	23 Feb 2026 07:42
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/18555

Actions (login required)

View Item