Detail Cantuman Kembali
Fruit Image Classification Using Naïve Bayes Algorithm with Histogram of Oriented Gradients (HOG) Feature Extraction
- Bagikan:
Sistem klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dikembangkan untuk membedakan antara buah segar dan busuk, khususnya apel, pisang, dan jeruk. Penelitian ini memanfaatkan dataset yang terdiri dari 13.599 gambar dan menerapkan teknik Histogram of Oriented Gradients (HOG) untuk ekstraksi fitur, diikuti dengan pelatihan dan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 87%, dengan presisi tertinggi pada kelas apel segar (0,9792) dan recall tertinggi pada kelas apel busuk (0,9843). Kelas pisang busuk menunjukkan kinerja seimbang dengan F1-score tertinggi sebesar 0,9085. Meskipun terdapat beberapa kesalahan klasifikasi, terutama pada kategori buah jeruk busuk, penelitian ini menunjukkan bahwa teknik pengolahan citra memiliki potensi besar dan dapat diandalkan untuk menilai kualitas buah berdasarkan karakteristik visual. Kata Kunci:Naïve Bayes, Klasifikasi Buah, Histogram of Oriented Gradients (HOG), Pemrosesan Gambar
Dr. Widyastuti Andriyani, S.Kom., M.Kom. - Personal Name
SAPUTRA, ANDIKA JODHI - 21/1005/0041/TSD/08 - Personal Name
SAPUTRA, ANDIKA JODHI - 21/1005/0041/TSD/08 - Personal Name
009 SAP F R.1
NONE
Thesis
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2025
Yogyakarta
LOADING LIST...
LOADING LIST...
