PENERAPAN METODE ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI CITRA BUAH

SOFIYA NISRINA

Informasi Dasar

109 kali
23.04.524
006.32
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Buah merupakan salah satu komoditas yang paling melimpah di Indonesia. Namun disamping banyaknya produksi buah-buahan di Indonesia, proses pemilahan dan pengolahan buah dilakukan secara manual. Dalam melakukan proses transaksi penjualan buah, sering dijumpai bahwa penjual perlu memasukkan kode jenis buah menggunakan pengaturan di timbangan digital terlebih dulu sebelum bisa dihitung harga buah. Oleh karena itu, proyek akhir ini membuat sistem klasifikasi citra untuk mendeteksi jenis buah sehingga tercantum harga secara otomatis sesuai jenisnya. Buah yang akan menjadi sampel klasifikasi adalah apel jenis Fuji dan Royal Gala. Data latih menggunakan gambar yang diambil langsung dengan kamera smartphone. Pengembangan model klasifikasi menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan menerapkan arsitektur VGG-16 beserta library Tensorflow dan Keras, yang ditulis dengan bahasa pemograman Phyton. Hasil pengujian yang didapat adalah sistem mampu membedakan dua jenis apel dan menampilkan informasi tambahan berupa berat dan harga buah dengan rata-rata akurasi sebesar 97.42%

Subjek

ARTIFICIAL INTELLIGENCE
NEURAL NETWORKS,

Katalog

PENERAPAN METODE ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI CITRA BUAH
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SOFIYA NISRINA
Perorangan
Agus Pratondo
 

Penerbit

Universitas Telkom, D4 Rekayasa Multimedia
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • SMH4T6 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini