IMPLEMENTASI CNN DAN DEEP LEARNING UNTUK PENGKLASIFIKASIAN KESEGARAN BUAH DAN SAYURAN SECARA REAL-TIME

Larosu, Leonurdin Aziz Okiliano (2024) IMPLEMENTASI CNN DAN DEEP LEARNING UNTUK PENGKLASIFIKASIAN KESEGARAN BUAH DAN SAYURAN SECARA REAL-TIME. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (516kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (249kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (946kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (838kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (513kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (69kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (257kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 17.11.1168.zip Restricted to Repository staff only Download (189kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (673kB)

Abstract

Dalam industri pertanian dan ritel, penentuan kesegaran buah dan sayuran secara akurat dan cepat sangat penting untuk menjamin kualitas produk sampai ke konsumen. Penelitian ini mengusulkan penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dan teknologi deep learning untuk mengembangkan sistem klasifikasi kesegaran buah dan sayuran secara real-time. Dengan menggunakan kemampuan CNN dalam mengenali dan menginterpretasikan fitur visual dari gambar, sistem ini mampu mengidentifikasi tingkat kesegaran produk berdasarkan karakteristik seperti warna, tekstur, dan bentuk. Data gambar buah dan sayur yang dikumpulkan digunakan untuk melatih model CNN, yang kemudian diuji untuk mengevaluasi kinerjanya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai akurasi tinggi dalam klasifikasi kesegaran, dengan metrik evaluasi seperti presisi, perolehan, dan skor F1 memuaskan. Penerapan sistem ini memungkinkan pemantauan kualitas produk secara otomatis dan efisien, yang dapat diterapkan di berbagai tahap rantai pasokan, mulai dari panen hingga distribusi. Oleh karena itu, penelitian ini tidak hanya menawarkan solusi inovatif terhadap permasalahan praktis di industri pertanian dan ritel, namun juga berkontribusi pada pengembangan teknologi pemrosesan gambar dan kecerdasan buatan yang lebih maju

Actions (login required)

View Item