Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PENERAPAN DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS JAGUNG MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Pengarang
EMA SARI - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Yudha Nurdin - 197910012010121002 - Dosen Pembimbing I
Nomor Pokok Mahasiswa
2004111010040
Fakultas & Prodi
Fakultas Teknik / Teknik Komputer (S1) / PDDIKTI : 56202
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Teknik (S1)., 2024
Bahasa
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Abstrak – Jagung merupakan salah satu tanaman yang berperan penting dalam kehidupan sehari-hari. Jagung mengambil peran terpenting kedua setelah padi sebagai sumber karbohidrat, baik sebagai makanan pokok manusia maupun sebagai pakan hewan ternak. Kualitas jagung dapat dinilai dengan melihat tekstur dan juga melihat kerusakan fisik jagung lainnya, sehingga klasifikasi kualitas jagung akan memakan waktu yang cukup lama dan sering terjadi keliru jika dilakukan secara manual. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka peneliti akan melakukan penelitian yang bertujuan untuk membangun model deep learning dalam klasifikasi kualitas jagung menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNetV2-S, EfficientNetV2-M, dan EfficientNetV2-L. Penelitian ini dilakukan dengan melatih model arsitektur menggunakan 900 dataset citra jagung dengan kelas normal dan rusak menggunakan beberapa hyperparameter yang telah ditentukan. Model yang sudah dilatih kemudian diuji dengan 100 citra jagung lainnya dan menghasilkan akurasi sebesar 98% pada EfficientNetV2-S, 95% pada EfficientNetV2-M, dan 95% pada EfficientNetV2-L.
Kata Kunci : Jagung, Klasifikasi, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNetV2
Abstract – Maize is one of the crops that plays an important role in daily life. Maize takes the second most important role after rice as a source of carbohydrates, both as a staple food for humans and as feed for livestock. The quality of corn can be assessed by looking at the texture and also looking at other physical damage to the corn, so the classification of corn quality will take quite a long time and is often mistaken if done manually. Based on these problems, the researcher will conduct a study that aims to build a deep learning model in corn quality classification using the Convolutional Neural Network (CNN) method with EfficientNetV2-S, EfficientNetV2-M, and EfficientNetV2-L architectures. This research was conducted by training the architecture model using 900 datasets of corn images with normal and damaged classes using several predetermined hyperparameters. The trained model was then tested with 100 other corn images and resulted in an accuracy of 98% on EfficientNetV2-S, 95% on EfficientNetV2-M, and 95% on EfficientNetV2-L. Keywords : Maize, Classification, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNetV2
ANALISIS DAMPAK WARNA LATAR TERHADAP KLASIFIKASI BIJI KOPI BERBASIS DEEP LEARNING (Patimah Lubis, 2024)
PERBANDINGAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK LENET-5 DAN ALEXNET DALAM PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR (Firman Maulana Adhari, 2021)
IMPLEMENTASI AUGMENTASI GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK PADA METODE MOBILENET UNTUK KLASIFIKASI ANAK STUNTING (CUT NANDA NURUL MEURISYAH, 2024)
PERBANDINGAN KINERJA METODE DEEP LEARNING DALAM PENDETEKSIAN KERUSAKAN BIJI KOPI (Yayang Hafifah, 2023)
PENERAPAN ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI BIJI LADA NORMAL DAN RUSAK: STUDI KASUS RESNET 50, VGG 16, EFFICIENTNET B1, DAN YOLO V5 (Ulil Albab, 2023)