IKRAM Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik Komputer 2022

Skripsi

Mutu buah apel yang baik sangat ditentukan oleh jenis tingkat ketuaan dan warna buah, secara tampilan sebenarnya cukup mudah untuk diamati karena tanda-tanda yang ada pada buah segar atau busuk mudah untuk dibedakan. Tapi akan sulit dan menghabiskan banyak usaha jika dilakukan proses penyortiran satu persatu untuk ratusan bahkan jutaan buah. Oleh karena itu, menggunakan teknologi untuk membantu menyelesaikan permasalahan merupakan pilihan yang baik untuk menghemat waktu dan tenaga. Penelitian ini mengusulkan penggunaan Model Yolov5 yang memiliki algoritma CNN dan merupakan jenis dari Deep Learning. Sehingga diharapkan sistem ini dapat meningkatkan proses dalam penyortiran buah apel berdasarkan kategori segar, rusak, dan busuk dengan lebih mudah dan cepat. Berdasarkan hal tersebut kemudian dilakukan penelitian mengenai deteksi tingkat kesegaran apel untuk mengetahui hasil deteksi seperti akurasi yang diperoleh sebesar 96.5%, presisi sebesar 96.6%, dan recall sebesar 96.5%. Kata Kunci: Deteksi Apel, Yolo, Deep Learning, CNN. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 106714 2022-12-12 15:15:48 2022-12-12 15:27:06 machine generated