Klasifikasi kematangan buah tin menggunakan convolutional neural network (cnn) berbasis android
| Main Author: | YUSMAN, MAULANA ADITYA |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umk.ac.id/17434/1/Hal.%20Judul.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/2/BAB%20I.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/3/BAB%20II.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/4/BAB%20III.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/5/BAB%20IV.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/6/BAB%20V.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/7/Daftar%20Pustaka.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/8/Lampiran.pdf http://eprints.umk.ac.id/17434/ |
Daftar Isi:
- Buah Tin merupakan buah yang berasal dari Timur Tengah. Namun ada beberapa varietas buah Tin yang ada di Indonesia salah satunya yaitu Buah Tin Green Jordan Fig. Buah varietas ini cukup banyak di Indonesia. Buah ini banyak diminati karena rasanya yang manis dan memiliki banyak khasiat. Buah Tin ini memiliki ciri-ciri kematangan yang tidak terlalu signifikan saat masih belum matang dan saat matang yaitu saat belum matang buah berwarna hijau sedangkan yang matang berwarna hijau muda agak kekuningan sehingga sulit untuk diidentifikasi oleh mata manusia yang subjektif. Dengan menggunakan penerapan dari teknologi klasifikasi ini dapat membantu dalam melakukan klasifikasi kematangan buah Tin. Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network. Untuk mempermudah dalam penggunan aplikasi ini dapat digunakan di Android. Hasil akurasi dalam penelitian ini mencapai 94%.