Informasi Umum

Kode

24.04.969

Klasifikasi

006.32 - Neural networks, perceptrons, connectionism, neural computers

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Tugas Akhir

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Biji kopi Arabika memiliki rasa dan bentuk yang berbeda, menjadikannya salah satu komoditas kopi paling berharga di dunia. Proses memilih biji kopi dikenal sebagai <em>sortasi</em> dalam industri kopi. Identifikasi dan klasifikasi biji kopi dapat menjadi tugas yang sulit dan memakan waktu untuk dilakukan secara manual.</p>

<p>Tugas akhir ini menggunakan <em>Convolutional Neural Network</em> (CNN) dengan arsitektur <em>MobileNetV2</em>. Dengan kinerja yang baik, biji kopi di klasifikasikan menggunakan arsitektur <em>MobileNetV2</em>. <em>Hyperparameter</em> yang terdiri dari <em>epoch</em>, <em>batch size</em>, dan <em>learning rate</em> akan di optimalkan untuk meningkatkan kinerja model CNN.</p>

<p>Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk menemukan <em>hyperparameter</em> yang ideal yang akan memberikan kinerja yang baik pada model CNN. Digunakan empat kelas biji kopi di antaranya <em>Premium</em>, <em>Longberry</em>, <em>Peaberry</em>, dan <em>Cacat</em> yang akan diklasifikasi berdasarkan bentuk dan warna dari masing-masing biji kopi.</p>

<p>Percobaan sudah dilakukan, menunjukkan bahwa penentuan <em>hyperparameter</em> sangat memengaruhi kinerja model. Dengan <em>learning rate </em>0.0001, <em>batchsize </em>16, dan <em>epoch</em> 30 mendapatkan nilai akurasi 88,19%, presisi 96,74%, <em>recall</em> 89%, dan <em>f1-score </em>92,71%.</p>

<p><strong>Kata Kunci: </strong><em>Biji</em> <em>Kopi, Arabika, Klasifikasi, Sortasi, CNN, MobileNetV2</em></p>

• TKI4L3 - DATA SAINS DAN ANALISIS
• CEG3G3 - KECERDASAN BUATAN

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook