Naufal, Ahmad Afif Nasiruddin (2022) IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK IDENTIFIKASI VARIETAS MANGGA BERDASARKAN CITRA DAUN. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (586kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (229kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (599kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (321kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (480kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (33kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (64kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-17.11.1548-Ahmad Afif Nasiruddin Naufal - Ahmad Afif Nasiruddin Naufal.rar Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1548 - Ahmad Afif Nasiruddin Naufal - Ahmad Afif Nasiruddin Naufal.pdf Restricted to Repository staff only Download (543kB) |
Abstract
Indonesia merupakan negara agraris yang terdapat berbagai banyak jenis tumbuhan. Pohon mangga (Mangifera indica L.) adalah jenis tumbuhan yang banyak ditanam oleh masyarakat Indonesia dan varietas mangga sangat beraneka ragam. Dari banyaknya varietas mangga tersebut masih banyak masyarakat umum yang awam dalam membedakan varietas mangga. Menentukan jenis varietas mangga dapat menggunakan berbagai objek pada struktur tumbuhan mangga seperti akar, batang, buah dan daun. Daun merupakan struktur tumbuhan yang baik untuk dijadikan parameter identifikasi varietas mangga. Untuk dapat mengidentifikasi daun mangga maka dibuatlah sistem yang dapat membantu masyarakat dalam menentukan varietas mangga. Sistem yang dibuat ini memanfaatkan teknologi deep learning berupa image processing dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural network (CNN) dan model arsitektur VGG16. Dataset citra daun mangga dilatih (training) menggunakan model arsitektur VGG16 dengan 20 epoch, sehingga hasil accuracy yang diperoleh sebesar 100% dengan loss 0.024%. Dari model tersebut diimplementasikan ke halaman website dengan menggunakan Ngrok dan framework Streamlit, sehingga dapat digunakan oleh masyarakat umum. Website akan menampilkan hasil berupa nama varietas mangga dari gambar yang sudah diinputkan.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | CNN, Deep learning, VGG16, Ngrok, Streamlite | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 08 Jun 2022 08:30 | ||
| Last Modified: | 08 Aug 2023 02:12 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/508 |
Actions (login required)
 |
View Item |