LKP : Deteksi Jenis Buah-buahan Menggunakan Deep Leaning

Putra, Ilham Rizaldy Widy (2021) LKP : Deteksi Jenis Buah-buahan Menggunakan Deep Leaning. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

Preview	Text 17410200032-2020-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf - Accepted Version Download--- (1MB) | Preview
	Text 17410200032-2020-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download--- (991kB)

Search this title on : |

Abstract

Perkembangan teknologi AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan sudah merajalela di kehidupan. Salah satunya adalah Deep Learning yang sedang dikembangkan oleh peneliti dunia. Deep Learning adalah metode pembelajaran yang dirancang untuk terus menganalisis data dengan struktur logika yang mirip dengan bagaimana manusia mengambil keputusan. Maka dari itu diperlukan berkembangnya Deep learning seperti mendeteksi benda – benda sekitar secara otomatis. Salah satunya yang akan dibahas pada laporan ini adalah deteksi buah-buahan menggunakan Deep Learning dan pada kerja praktik ini, metode yang digunakan adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali object pada sebuah image. CNN terdiri dari neuron yang memiliki weight, bias dan activation function. Convolutional layer juga terdiri dari neuron yang tersusun sedemikian rupa sehingga membentuk sebuah filter dengan panjang dan tinggi (pixels). Deteksi dilakukan dengan training data gambar sebanyak 67.692 dan data tes sebanyak 22.688. Hasil proses data training dan data tes dimasukkan pada model H5 file. Uji akurasi dilakukan secara manual. Data yang diujikan untuk mengukur akurasi sebanyak 40 gambar buah, terdapat 4 gambar yang terdeteksi dengan tidak sesuai sehingga mengahasilkan akurasi sebesar 90%.

Export Record

ASCII Citation Atom BibTeX Dublin Core EP3 XML EndNote HTML Citation JSON METS MODS MPEG-21 DIDL OpenURL ContextObject OpenURL ContextObject in Span RDF+N-Triples RDF+N3 RDF+XML Refer Reference Manager Simple Metadata

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item