Penanda Bagikan

SKRIPSI DIGITAL

Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network dan Fitur Seleksi Untuk Klasifikasi Bunga Anggrek = Application of Convolutional Neural Network Algorithm and Feature Selection for Orchid Flower Classification

Fadilla Febrianna “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Dan
Fitur Seleksi Untuk Klasifikasi Bunga Anggrek”, Skripsi Program Studi Teknologi
Rekayasa Komputer, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang,
dibawah bimbingan Slamet Handoko, S.Kom., M.Kom. dan Sirli Fahriah, S.Kom.,
M.Kom. Juli 2024
Anggrek merupakan salah satu jenis tanaman hias bunga yang digemari banyak
masyarakat. Banyak masyarakat kesulitan untuk mengenali jenis anggrek. Dari
permasalahan tersebut, peneliti bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi
bunga anggrek yang memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network
(CNN) dan Principal Component Analysis (PCA) sebagai metode fitur seleksi.
Sistem ini diharapkan dapat membantu para penggemar anggrek dalam
mengidentifikasi jenis-jenis bunga anggrek dengan lebih mudah dan akurat. Pada
tahap pertama, dilakukan pengumpulan dan pengolahan dataset gambar bunga
anggrek dari berbagai jenis. Selanjutnya, fitur dari gambar-gambar ini diekstraksi
menggunakan metode PCA untuk menggambarkan kompleksitas dan pola unik
pada setiap jenis bunga anggrek. Fitur PCA yang diekstraksi kemudian digunakan
sebagai input untuk jaringan CNN, yang telah dilatih dengan menggunakan dataset
gambar anggrek. Model CNN yang digunakan dalam penelitian ini adalah
MobileNetV2, yang dilatih dengan dataset gambar anggrek yang telah diproses.
Model ini kemudian dievaluasi dengan menggunakan data uji untuk mengukur
akurasi dan kinerja klasifikasinya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang
dikembangkan mampu mengklasifikasikan jenis-jenis bunga anggrek dengan
tingkat akurasi sebesar 100%. Penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa
kombinasi antara CNN dan PCA efektif dalam klasifikasi gambar bunga anggrek.
Sistem klasifikasi ini diharapkan dapat menjadi alat yang berguna bagi para
penggemar anggrek dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk aplikasi yang lebih
luas dalam bidang botani dan identifikasi tanaman.
Kata Kunci : Bunga Anggrek, CNN, Fitur Seleksi, Android

Fulltext
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
RK 0043 2024
Penerbit
Semarang : Politeknik Negeri Semarang.,
Deskripsi Fisik
viii, 77 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
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar