Show simple item record

dc.contributor.advisorGinting, Herli
dc.contributor.authorAfrianda
dc.date.accessioned2020-10-02T06:56:11Z
dc.date.available2020-10-02T06:56:11Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/28271
dc.description.abstractThe design of a tool in the form of a digital image based on the ATMEGA328P mitrocontroler which is used to identify the maturity level of manga and tomato fruit has been successfully designed. This fruit maturity detection tool is expected to help farmers make it easier and more efficient in controlling the fruit maturity level more quickly. Images of mangoes are obtained using a camera integrated in the system. The image is processed using the method of comparing the RGB values of each image. Mangoes with a certain RGB value will be grouped with a sorting system under the control of a microcontroller. This study aims to see and determine the percentage color of ripe and underripe mangoes and tomatoes using digital images. The results of detection carried out by image processing with the RGB color transformation method have a fairly good percentage of accuracy, namely an average of 93% with 8 samples of manga fruit samples and 8 manga fruit samples, with 4 samples from each maturity phaseen_US
dc.description.abstractPerancangan alat berupa citra digital berbasis mitrokontroler ATMEGA328P yang di gunakan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan pada buah manga dan tomat telah berhasil di rancang. Alat deteksi kematangan buah ini diharapkan dapat membantu para petani agar lebih mudah serta efesien dalam mengontrol tingkat kematangan buah dengan lebih cepat. Citra dari buah mangga diperoleh menggunakan kamera yang terintegrasi pada sistem. Citra tersebut diolah dengan menggunakan metode perbandingan nilai RGB setiap citra. Buah mangga dengan nilai RGB tertentu akan dikelompokkan dengan suatu sistem pemilahan dibawah kendali mikrokontroller. Penelitian ini bertujuan untuk melihat dan menentukan persentasi warna mangga dan tomat yang matang dan kurang matang menggunakan citra digital. Hasil deteksi yang dilakukan oleh pengolahan citra dengan metode transformasi warna RGB mempunnyai persentase ketepatan yang cukup baik, yaitu rata-rata 93 % dengan contoh uji 8 sampel buah manga dan 8 sampel buah manga, dengan 4 sampel dari masing-masing fase kematangan.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectCitra Digitalen_US
dc.subjectBuah mangaen_US
dc.subjectBuah tomaten_US
dc.subjectMikrokontroler ATMEGA328Pen_US
dc.titleRancang Bangun Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Mangga & Tomat Berdasarkan Citra Digital (Vision) Berbasis Mikrokontroler Atmega328pen_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nimNIM180821052
dc.description.pages65 Halamanen_US
dc.description.typeSkripsi Sarjanaen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record