IMPLEMENTASI METODE CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)
DETEKSI KONDISI JERUK
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Sarastefanny, Sarastefanny
Subject
005.262 Programming in Specific Program Language/Pemrograman untuk Bahasa Pemrograman Tertentu
Datestamp
2024-10-18 01:59:11
Abstract :
Buah memiliki tekstur lembut dan hanya dapat disimpan selama beberapa hari, selain itu, produk sereal memiliki tingkat kadar air yang rendah, berkisar antara 10 hingga 20 persen dan memiliki tekstur keras. sebagai akibatnya produk sereal dapat disimpan beberapa tahun. Hal ini berbanding terbalik dengan buah, jadi penelitian ini membuat sistem untuk membantu peneliti perkebunan dan pertanian, ahli botani, dokter, dan sebagai media pembelajaran. Dalam penelitian sebelumnya, penelitian ini menguji akurasi pada dua proses, instruksi dan pengujian, dengan akurasi seratus persen untuk instruksi dan pengujian dengan menggunakan 38 sampel data baru dengan nilai akurasi seratus persen. Dengan pengolahan citra digital menggunakan CNN, Hal ini menjadikan jeruk sebagai salah satu komoditas unggulan karena kontribusinya yang besar terhadap perekonomian nasional. Indikator penting selama pemilihan adalah kualitas, ukuran, bentuk dan warna jeruk. Pemilihan dilakukan berdasarkan pengamatan visual langsung terhadap jeruk. Penelitian kali ini mengklasifikasikan buah jeruk berdasarkan citra. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang telah terbukti bekerja dengan baik dalam berbagai aspek sampai mendapatkan akurasi sebesar 80% pada data uji.
Buah memiliki tekstur lembut dan hanya dapat disimpan selama beberapa hari, selain itu, produk sereal memiliki tingkat kadar air yang rendah, berkisar antara 10 hingga 20 persen dan memiliki tekstur keras. sebagai akibatnya produk sereal dapat disimpan beberapa tahun. Hal ini berbanding terbalik dengan buah, jadi penelitian ini membuat sistem untuk membantu peneliti perkebunan dan pertanian, ahli botani, dokter, dan sebagai media pembelajaran. Dalam penelitian sebelumnya, penelitian ini menguji akurasi pada dua proses, instruksi dan pengujian, dengan akurasi seratus persen untuk instruksi dan pengujian dengan menggunakan 38 sampel data baru dengan nilai akurasi seratus persen. Dengan pengolahan citra digital menggunakan CNN, Hal ini menjadikan jeruk sebagai salah satu komoditas unggulan karena kontribusinya yang besar terhadap perekonomian nasional. Indikator penting selama pemilihan adalah kualitas, ukuran, bentuk dan warna jeruk. Pemilihan dilakukan berdasarkan pengamatan visual langsung terhadap jeruk. Penelitian kali ini mengklasifikasikan buah jeruk berdasarkan citra. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang telah terbukti bekerja dengan baik dalam berbagai aspek sampai mendapatkan akurasi sebesar 80% pada data uji.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
