IDENTIFIKASI JENIS KAYU DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERNS DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS iOS

Akbar, Faizal Nur (2019) IDENTIFIKASI JENIS KAYU DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERNS DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS iOS. Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP BANDUNG.

[img] Text
Cover.pdf

Download (276kB)
[img] Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (96kB)
[img] Text
BAB I.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (85kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (180kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (71kB)
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (78kB)

Abstract

Seiring dengan berkembangnya teknologi yang semakin pesat, mendorong pula kemajuan di berbagai bidang, khususnya kemajuan di bidang penelitian, Teknik informatika memiliki banyak cabang penelitian, salah satunya adalah penelitian computer vision, computer vision bertujuan untuk mengolah citra hingga menjadi informasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu aplikasi pengenalan citra kayu berbasis mobile khusus nya iOS dengan menggunakan bahasa pemrograman swift. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan software Xcode, dan menambahkan library OpenCV untuk dapat mengolah citra. Aplikasi ini akan merubah citra kayu asli menjadi citra grayscale yang akan dirubah kembali menjadi citra biner, kemudian algoritma KNN akan mengklasifikasikan jenis kayu berdasarkan pola yang terdekat dengan data training, dan juga menampilkan tingkat akurasi berdasarkan kecocokan jenis kayu sebanyak data training dalam sample yang menghasilkan tingkat akurasi di atas 90%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci : iOS, Pengolahan Citra, Swift, KNN
Subjects: Skripsi S1 > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Users 7 not found.
Date Deposited: 13 Nov 2019 02:49
Last Modified: 30 Nov 2019 02:33
URI: http://repository.usbypkp.ac.id/id/eprint/139

Actions (login required)

View Item View Item