DEEP LEARNING UNTUK MENDETEKSI OBJEK BUAH DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) MENGGUNAKAN MATLAB

MAHDALENA MAHDALENA

Abstrak


Pada masa sekarang ini perkembangan teknologi semakin canggih. Salah satu permasalahan teknologi pada masa ini terutama pada visi komputer yang lagi dicari solusi dan terus dikembangkan yaitu tentang klasifikasi objek pada gambar atau citra secara umum. Permasalahan yang sedang dicari solusi adalah bagaimana cara menduplikasikan kemampuan manusia dalam memahami dan medeteksi informasi pada gambar yang dilihatnya, agar dapat diterapkan ke komputer supaya dapat mengenali objek gambar seperti manusia. Hal tersebut sulit diterapkan pada komputer karena pendeteksian pada gambar memiliki berbagai perbedaan pada setiap objek gambar, misalnya sudut pandang objek, perbedaan skala, kondisi pencahayaan, dan sebagainya. Dalam penelitian ini nantinya akan menghasilkan sistem yang mampu mengklasifikasikan jenis-jenis pisang. Sistem yang akan dibangun ini menerapkan jaringan syaraf yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan MATLAB. Hasil yang didapatkan dalam penelitian ini yaitu,Image Processing dengan menggunakan data gambar pisang dapat mendeteksi jenis pisang apa yang diinput, sistem Matlab berhasil melakukan pengenalan kemiripan gambar pisang melakukan proses komputasi dengan baik model algoritma Convotional Neural Network (CNN).Tingkat kemiripan atau nilai akurasi dalam pendeteksian gambar pisang, memiliki tingkatan akurasi yang berbeda. Tingkat akurasi pada setiap image mencapai 50%  lebih, dimana tingkat kemiripan terbaca dengan baik oleh sistem.


Teks Lengkap:

PDF

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.



ISSN : p - XXXX-XXXX , e2987-9035


Indexed By :




Creative Commons License

Jurnal Literasi Informatika Universitas Jabal Ghafur is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.