Cover Image

Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB)

Main Authors: Yanto, Budi, Rouza, Erni, Fimawahib, Luth, Hayadi, B.Herawan, Pratama, Rinanda Rizki
Format: Article info application/pdf eJournal
Bahasa: ind
Terbitan: Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya , 2023
Online Access: http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695
http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695/pdf
ctrlnum article-5695
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="id">Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB)</title><creator lang="id">Yanto, Budi</creator><creator lang="id">Rouza, Erni</creator><creator lang="id">Fimawahib, Luth</creator><creator lang="id">Hayadi, B.Herawan</creator><creator lang="id">Pratama, Rinanda Rizki</creator><description lang="id">Secara umum proses menentukan jeruk manis layak (bagus) dan tidak layak (busuk) masih banyak menggunakan cara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diamati. Pengamatan dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan yaitu adanya keterbatasan visual manusia, di pengaruhi oleh kondisi psikis pengamatannya serta memakan waktu yang lama terutama bagi perkebunan besar. Untuk itu, diperlukan suatu algoritma untuk menentukan buah jeruk manis dengan sistem terkomputerisasi yang dibuat menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma dari deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Percepton (MLP) yang mampu mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar serta mampu melakukan klasifikasi pada citra dengan kelas&#x2013;kelas yang lebih banyak atau besar. Sistem ini dirancang dan dibangun menggunakan bahasa pemrograman matlab versi R2018a, dengan 100 dataset gambar jeruk manis menunjukan tingkat akurasi sebesar 96% untuk training 92% untuk testing yang dinilai telah mampu melakukan klasifikasi kelayakan buah jeruk manis dengan sangat baik. Pada pengujian menggunakan data baru dari 10 citra jeruk manis dihasilkan 9 citra jeruk manis dengan nilai benar dan 1 citra jeruk manis dengan nilai salah.&#xA0;AbstractIn general, the process of determining appropriate (good) and unfit (rotten) sweet oranges still uses manual methods. The manual method is carried out based on direct visual observation of the fruit to be observed. Observations in this way have several weaknesses, namely the presence of human visual limitations, being influenced by the psychological condition of the observations and taking a long time, especially for large plantations. For this reason, an algorithm is needed to determine sweet oranges with a computerized system created using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is one of the deep learning algorithms, which is the development of Multilayer Perceptron (MLP), which is able to process data in two-dimensional form, for example. Images as well as being able to classify images with more or larger classes. This system is designed and built using the Matlab programming language version R2018a, with 100 sweet orange image datasets showing an accuracy rate of 96% for training 92% for testing which is considered to have been able to classify the feasibility of sweet oranges very well. In testing using new data from 10 images of sweet oranges, 9 images of sweet oranges were generated with the correct value and 1 image of sweet oranges with a false value.</description><publisher lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</publisher><date>2023-02-28</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>File:application/pdf</type><identifier>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695</identifier><identifier>10.25126/jtiik.20231015695</identifier><source lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 10 No 1: Februari 2023; 59-66</source><source lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 10 No 1: Februari 2023; 59-66</source><source>2528-6579</source><source>2355-7699</source><source>10.25126/jtiik.2023101</source><language>ind</language><relation>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695/pdf</relation><rights lang="en">Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</rights><recordID>article-5695</recordID></dc>
language ind
format Journal:Article
Journal
Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Other
File:application/pdf
File
Journal:eJournal
author Yanto, Budi
Rouza, Erni
Fimawahib, Luth
Hayadi, B.Herawan
Pratama, Rinanda Rizki
title Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB)
publisher Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
publishDate 2023
isbn 20231015695
url http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695
http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695/pdf
contents Secara umum proses menentukan jeruk manis layak (bagus) dan tidak layak (busuk) masih banyak menggunakan cara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diamati. Pengamatan dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan yaitu adanya keterbatasan visual manusia, di pengaruhi oleh kondisi psikis pengamatannya serta memakan waktu yang lama terutama bagi perkebunan besar. Untuk itu, diperlukan suatu algoritma untuk menentukan buah jeruk manis dengan sistem terkomputerisasi yang dibuat menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma dari deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Percepton (MLP) yang mampu mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar serta mampu melakukan klasifikasi pada citra dengan kelas–kelas yang lebih banyak atau besar. Sistem ini dirancang dan dibangun menggunakan bahasa pemrograman matlab versi R2018a, dengan 100 dataset gambar jeruk manis menunjukan tingkat akurasi sebesar 96% untuk training 92% untuk testing yang dinilai telah mampu melakukan klasifikasi kelayakan buah jeruk manis dengan sangat baik. Pada pengujian menggunakan data baru dari 10 citra jeruk manis dihasilkan 9 citra jeruk manis dengan nilai benar dan 1 citra jeruk manis dengan nilai salah. AbstractIn general, the process of determining appropriate (good) and unfit (rotten) sweet oranges still uses manual methods. The manual method is carried out based on direct visual observation of the fruit to be observed. Observations in this way have several weaknesses, namely the presence of human visual limitations, being influenced by the psychological condition of the observations and taking a long time, especially for large plantations. For this reason, an algorithm is needed to determine sweet oranges with a computerized system created using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is one of the deep learning algorithms, which is the development of Multilayer Perceptron (MLP), which is able to process data in two-dimensional form, for example. Images as well as being able to classify images with more or larger classes. This system is designed and built using the Matlab programming language version R2018a, with 100 sweet orange image datasets showing an accuracy rate of 96% for training 92% for testing which is considered to have been able to classify the feasibility of sweet oranges very well. In testing using new data from 10 images of sweet oranges, 9 images of sweet oranges were generated with the correct value and 1 image of sweet oranges with a false value.
id IOS577.article-5695
institution Universitas Brawijaya
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
repository_id 577
subject_area Program Komputer dan Teknologi Informasi
city MALANG
province JAWA TIMUR
repoId IOS577
first_indexed 2023-03-08T06:08:40Z
last_indexed 2024-06-02T20:42:51Z
recordtype dc
_version_ 1800783732117864448
score 17.538404

Lihat Juga