LKP Deteksi Jenis Buah-buahan Menggunakan Deep Leaning
| Main Author: | Putra, Ilham Rizaldy Widy |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5392/1/17410200032-2020-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5392/2/17410200032-2020-LAMPIRAN.pdf https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5392/ |
Daftar Isi:
- 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%.