Sistem Identifikasi Citra Cabai Merah Keriting Kering Memanfaatkan Hibrid Deep Learning dan Decision Tree = Image Identification System of Dried Curly Red Chili Utilizing Hybrid Deep Learning dan Decision Tree |

SKRIPSI DIGITAL

Sistem Identifikasi Citra Cabai Merah Keriting Kering Memanfaatkan Hibrid Deep Learning dan Decision Tree = Image Identification System of Dried Curly Red Chili Utilizing Hybrid Deep Learning dan Decision Tree

VIONA ASTA DEWI - Nama Orang; Kurnianingsih - Nama Orang; TRI Raharjo Yudantoro - Nama Orang;

Viona Asta Dewi “Sistem Identifikasi Citra Cabai Merah Keriting Kering Memanfaatkan Hibrid Deep Learning dan Decision Tree”, Skripsi S.Tr Program Studi Teknologi Rekayasa Komputer, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang, dibawah bimbingan Dr. Ir. Kurnianingsih, S.T., M.T. dan Tri Raharjo Yudantoro, S.Kom., M.Kom., Juli 2024, …. halaman.

Cabai merah keriting kering memiliki nilai ekonomi tinggi, namun identifikasi dan klasifikasi kualitasnya secara manual seringkali tidak akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi citra cabai merah keriting kering menggunakan hibrid deep learning dan decision tree untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi. Metode waterfall diterapkan dalam pengembangan sistem ini yang terdiri dari tahap-tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Model deep learning menggunakan MobileNetV2 untuk ekstraksi fitur, yang digabungkan dengan atribut seperti berat cabai dan kadar air cabai untuk prediksi kadar air dengan decision tree regressor. Dataset berisi 1836 gambar cabai yang diklasifikasikan dalam tiga kategori: segar, sedang, dan kering. Hasil pengujian menunjukkan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.0009043 dan koefisien determinasi (R²) sebesar 0.999996, menunjukkan prediksi yang sangat akurat. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi identifikasi cabai serta mendukung pengembangan teknologi pertanian berbasis kecerdasan buatan.

Kata Kunci: Cabai Merah Keriting Kering, Deep Learning, Decision Tree, MobileNetV2, Identifikasi Citra

Fulltext

Harap masuk untuk melihat lampiran

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: RK 0025 2024
Penerbit: Semarang : Politeknik Negeri Semarang., 2024
Deskripsi Fisik: xv, 89 hal: ilus; 30 cm
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: NONE
Tipe Isi: text
Tipe Media: computer
Tipe Pembawa: online resource
Edisi: -
Subjek: REKAYASA KOMPUTER
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: VIONA ASTA DEWI

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar