DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN FERMENTASI SINGKONG
(TAPE SINGKONG)
MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
(CNN)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Author
Subayu, Abdi
Subject
QA75 Electronic computers. Computer science
Datestamp
2022-01-07 09:21:21
Abstract :
Tape merupakan makanan yang proses pembuatannya melibatkan ragi. Tidak seperti makanan-makanan lain, tape memerlukan proses fermentasi menggunakan ragi yang mengandung Kapang Amylomyces Rousi, Mucor sp, Rhizopus sp, Khamir Saccharomycopsis fibuligera, Candida Utilis, Pichia burtonii, Saccharomyces Cerevisiae, Saccharomycopsis Malanga, serta bakteri Pediococcus sp dan Bacillus sp. Tape yang mengandung unsur tersebut salah satunya adalah tape singkong (Manihot Utilissima). Permasalahan muncul ketika masyarakat awam tidak mengetahui kematangan pada fermentasi singkong. Maka dari itu, dikembangkan sebuah sistem syaraf tiruan untuk mendeteksi kematangan fermentasi singkong dengan menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN merupakan salah satu metode Deep Learning yang mampu melakukan proses pembelajaran mandiri untuk pengenalan objek yang diekstraksi dan diklasifikasi kemudian dapat diterapkan pada citra yang beresolusi tinggi yang memiliki model distribusi nonparametrik. Hasil dari penelitian dengan membuat 45 data latih mencapai 96.88% dan menggunakan 30 data uji tape singkong memiliki hasil mencapai 90%. Hasil ini memiliki tujuan dapat mengurangi tingkat kekeliruan masyarakat khususnya konsumen dalam menentukan kematangan pada tape singkong
Tape merupakan makanan yang proses pembuatannya melibatkan ragi. Tidak seperti makanan-makanan lain, tape memerlukan proses fermentasi menggunakan ragi yang mengandung Kapang Amylomyces Rousi, Mucor sp, Rhizopus sp, Khamir Saccharomycopsis fibuligera, Candida Utilis, Pichia burtonii, Saccharomyces Cerevisiae, Saccharomycopsis Malanga, serta bakteri Pediococcus sp dan Bacillus sp. Tape yang mengandung unsur tersebut salah satunya adalah tape singkong (Manihot Utilissima). Permasalahan muncul ketika masyarakat awam tidak mengetahui kematangan pada fermentasi singkong. Maka dari itu, dikembangkan sebuah sistem syaraf tiruan untuk mendeteksi kematangan fermentasi singkong dengan menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN merupakan salah satu metode Deep Learning yang mampu melakukan proses pembelajaran mandiri untuk pengenalan objek yang diekstraksi dan diklasifikasi kemudian dapat diterapkan pada citra yang beresolusi tinggi yang memiliki model distribusi nonparametrik. Hasil dari penelitian dengan membuat 45 data latih mencapai 96.88% dan menggunakan 30 data uji tape singkong memiliki hasil mencapai 90%. Hasil ini memiliki tujuan dapat mengurangi tingkat kekeliruan masyarakat khususnya konsumen dalam menentukan kematangan pada tape singkong
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
