dc.contributor.advisor | Zarlis, M | |
dc.contributor.advisor | Zendrato, Niskarto | |
dc.contributor.author | Putra, Timothy Christian | |
dc.date.accessioned | 2021-03-30T07:49:39Z | |
dc.date.available | 2021-03-30T07:49:39Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/31543 | |
dc.description.abstract | Technology is not a difficult thing to find today. Many people have started doing research using this technology, one of which has become the center of research recently is the digital image classification system. One of the topics that can be highlighted is the difference in the characteristics of a type of fruit. One of the fruits that are commonly found in Indonesia is the avocado (Perseaamericana mill). In Indonesia, there are several types of avocado, such as: butter avocado, alligator avocado, miki avocado, hass avocado, jambon avocado, wina avocado, pluwang avocado, and other types that have different external characteristics. However, not a few of these fruits have the same outer shape in order that it's far tough to differentiate them from the eye. In fact, not a few think that the avocado that is similar is only one type, while in fact the fruit consists of several types. Like avocado butter and miki for example. This is what makes this research focus on avocado. The avocado will be classified based on its type using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. CNN will be tested to see how CNN performs in the classification process and its accuracy in distinguishing 3 types of avocado. The three types of avocado are avocado butter, avocado miki, and avocado wina. This assessment will use image data with .jpeg and .png formats. The optimization result of this algorithm is obtained an accuracy value of 90%. | en_US |
dc.description.abstract | Teknologi bukanlah sebuah hal yang sulit untuk ditemui pada masa kini. Banyak orang yang mulai melakukan penelitian menggunakkan teknologi tersebut, salah satu yang menjadi pusat penelitian belakangan ini ialah system klasifikasi citra digital. Salah satunya topik yang dapat disorot adalah tentang perbedaan ciri dari jenis suatu buah-buahan. Salah satu buah yang banyak ditemui di Indonesia ialah buah alpukat (Perseaamericana mill). Di Indonesia, terdapat beberapa jenis buah alpukat antara lain seperti: alpukat mentega, alpukat alligator, alpukat miki, alpukat hass, alpukat jambon, alpukat wina, alpukat pluwang, dan jenis lainnya yang memiliki ciri luar yang berbeda. Namun, tak sedikit pula diantara buah tersebut memiliki wujud bagian luar yang sama sehingga sulit untuk dibedakan dengan mata. Bahkan tak sedikit yang menganggap jenis alpukat yang mirip itu hanya satu jenis, sedangkan kenyataannya buah tersbut terdiri dari beberapa jenis. Seperti alpukat mentega dan miki contohnya. Hal tersebutlah yang membuat penelitian ini berfokuskan pada buah alpukat. Buah alpukat tersebut akan diklasifikasi berdasarkan jenisnya menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN akan diuji guna melihat bagaimana kinerja CNN dalam proses klasifikasi serta keakuratannya dalam membedakan 3 jenis alpukat. Ketiga jenis alpukat tersebut ialah alpukat mentega, alpukat miki, dan alpukat wina. Pengkajian ini akan menggunakan data gambar dengan format .jpeg dan .png. Hasil optimasi dari algoritma ini diperoleh nilai keakuratan sebesar 90%. | en_US |
dc.description.abstract | Teknologi bukanlah sebuah hal yang sulit untuk ditemui pada masa kini. Banyak orang yang mulai melakukan penelitian menggunakkan teknologi tersebut, salah satu yang menjadi pusat penelitian belakangan ini ialah system klasifikasi citra digital. Salah satunya topik yang dapat disorot adalah tentang perbedaan ciri dari jenis suatu buah-buahan. Salah satu buah yang banyak ditemui di Indonesia ialah buah alpukat (Perseaamericana mill). Di Indonesia, terdapat beberapa jenis buah alpukat antara lain seperti: alpukat mentega, alpukat alligator, alpukat miki, alpukat hass, alpukat jambon, alpukat wina, alpukat pluwang, dan jenis lainnya yang memiliki ciri luar yang berbeda. Namun, tak sedikit pula diantara buah tersebut memiliki wujud bagian luar yang sama sehingga sulit untuk dibedakan dengan mata. Bahkan tak sedikit yang menganggap jenis alpukat yang mirip itu hanya satu jenis, sedangkan kenyataannya buah tersbut terdiri dari beberapa jenis. Seperti alpukat mentega dan miki contohnya. Hal tersebutlah yang membuat penelitian ini berfokuskan pada buah alpukat. Buah alpukat tersebut akan diklasifikasi berdasarkan jenisnya menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN akan diuji guna melihat bagaimana kinerja CNN dalam proses klasifikasi serta keakuratannya dalam membedakan 3 jenis alpukat. Ketiga jenis alpukat tersebut ialah alpukat mentega, alpukat miki, dan alpukat wina. Pengkajian ini akan menggunakan data gambar dengan format .jpeg dan .png. Hasil optimasi dari algoritma ini diperoleh nilai keakuratan sebesar 90%. | en_US |
dc.language.iso | id | en_US |
dc.publisher | Universitas Sumatera Utara | en_US |
dc.subject | Alpukat | en_US |
dc.subject | Alpukat Mentega | en_US |
dc.subject | Alpukat Miki | en_US |
dc.subject | Alpukat Wina | en_US |
dc.subject | Convolutional Neural Network (CNN) | en_US |
dc.title | Klasifikasi Jenis Buah Alpukat Menggunakan Convolutional Neural Network | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.identifier.nim | NIM161402058 | |
dc.description.pages | 62 Halaman | en_US |
dc.description.type | Skripsi Sarjana | en_US |