Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB)
Secara umum proses menentukan jeruk manis layak (bagus) dan tidak layak (busuk) masih banyak menggunakan cara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diamati. Pengamatan dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan yaitu adanya keterbatasan vis...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2023-02-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858594753282048 |
|---|---|
| author | Budi Yanto Erni Rouza Luth Fimawahib B.Herawan Hayadi Rinanda Rizki Pratama |
| author_facet | Budi Yanto Erni Rouza Luth Fimawahib B.Herawan Hayadi Rinanda Rizki Pratama |
| author_sort | Budi Yanto |
| collection | DOAJ |
| description |
Secara umum proses menentukan jeruk manis layak (bagus) dan tidak layak (busuk) masih banyak menggunakan cara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diamati. Pengamatan dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan yaitu adanya keterbatasan visual manusia, di pengaruhi oleh kondisi psikis pengamatannya serta memakan waktu yang lama terutama bagi perkebunan besar. Untuk itu, diperlukan suatu algoritma untuk menentukan buah jeruk manis dengan sistem terkomputerisasi yang dibuat menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma dari deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Percepton (MLP) yang mampu mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar serta mampu melakukan klasifikasi pada citra dengan kelas–kelas yang lebih banyak atau besar. Sistem ini dirancang dan dibangun menggunakan bahasa pemrograman matlab versi R2018a, dengan 100 dataset gambar jeruk manis menunjukan tingkat akurasi sebesar 96% untuk training 92% untuk testing yang dinilai telah mampu melakukan klasifikasi kelayakan buah jeruk manis dengan sangat baik. Pada pengujian menggunakan data baru dari 10 citra jeruk manis dihasilkan 9 citra jeruk manis dengan nilai benar dan 1 citra jeruk manis dengan nilai salah.
Abstract
In general, the process of determining appropriate (good) and unfit (rotten) sweet oranges still uses manual methods. The manual method is carried out based on direct visual observation of the fruit to be observed. Observations in this way have several weaknesses, namely the presence of human visual limitations, being influenced by the psychological condition of the observations and taking a long time, especially for large plantations. For this reason, an algorithm is needed to determine sweet oranges with a computerized system created using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is one of the deep learning algorithms, which is the development of Multilayer Perceptron (MLP), which is able to process data in two-dimensional form, for example. Images as well as being able to classify images with more or larger classes. This system is designed and built using the Matlab programming language version R2018a, with 100 sweet orange image datasets showing an accuracy rate of 96% for training 92% for testing which is considered to have been able to classify the feasibility of sweet oranges very well. In testing using new data from 10 images of sweet oranges, 9 images of sweet oranges were generated with the correct value and 1 image of sweet oranges with a false value.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-f2e0a713167b4557a27bfc9c7f22bc9f |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2023-02-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-f2e0a713167b4557a27bfc9c7f22bc9f2025-02-11T10:39:50ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792023-02-0110110.25126/jtiik.202310156951073Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB)Budi Yanto0Erni Rouza1Luth Fimawahib2B.Herawan Hayadi3Rinanda Rizki Pratama4Universitas Pasir Pengaraian, BengkuluUniversitas Pasir Pengaraian, BengkuluUniversitas Pasir Pengaraian, BengkuluUniversitas Potensi Utama, MedanUniversitas Pasir Pengaraian, Bengkulu Secara umum proses menentukan jeruk manis layak (bagus) dan tidak layak (busuk) masih banyak menggunakan cara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diamati. Pengamatan dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan yaitu adanya keterbatasan visual manusia, di pengaruhi oleh kondisi psikis pengamatannya serta memakan waktu yang lama terutama bagi perkebunan besar. Untuk itu, diperlukan suatu algoritma untuk menentukan buah jeruk manis dengan sistem terkomputerisasi yang dibuat menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma dari deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Percepton (MLP) yang mampu mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar serta mampu melakukan klasifikasi pada citra dengan kelas–kelas yang lebih banyak atau besar. Sistem ini dirancang dan dibangun menggunakan bahasa pemrograman matlab versi R2018a, dengan 100 dataset gambar jeruk manis menunjukan tingkat akurasi sebesar 96% untuk training 92% untuk testing yang dinilai telah mampu melakukan klasifikasi kelayakan buah jeruk manis dengan sangat baik. Pada pengujian menggunakan data baru dari 10 citra jeruk manis dihasilkan 9 citra jeruk manis dengan nilai benar dan 1 citra jeruk manis dengan nilai salah. Abstract In general, the process of determining appropriate (good) and unfit (rotten) sweet oranges still uses manual methods. The manual method is carried out based on direct visual observation of the fruit to be observed. Observations in this way have several weaknesses, namely the presence of human visual limitations, being influenced by the psychological condition of the observations and taking a long time, especially for large plantations. For this reason, an algorithm is needed to determine sweet oranges with a computerized system created using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is one of the deep learning algorithms, which is the development of Multilayer Perceptron (MLP), which is able to process data in two-dimensional form, for example. Images as well as being able to classify images with more or larger classes. This system is designed and built using the Matlab programming language version R2018a, with 100 sweet orange image datasets showing an accuracy rate of 96% for training 92% for testing which is considered to have been able to classify the feasibility of sweet oranges very well. In testing using new data from 10 images of sweet oranges, 9 images of sweet oranges were generated with the correct value and 1 image of sweet oranges with a false value. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695 |
| spellingShingle | Budi Yanto Erni Rouza Luth Fimawahib B.Herawan Hayadi Rinanda Rizki Pratama Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB) |
| title_full | Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB) |
| title_fullStr | Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB) |
| title_full_unstemmed | Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB) |
| title_short | Penerapan Algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network Dalam Menentukan Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Citra Red Green Blue (RGB) |
| title_sort | penerapan algoritma deep learning convolutional neural network dalam menentukan kematangan buah jeruk manis berdasarkan citra red green blue rgb |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/5695 |
| work_keys_str_mv | AT budiyanto penerapanalgoritmadeeplearningconvolutionalneuralnetworkdalammenentukankematanganbuahjerukmanisberdasarkancitraredgreenbluergb AT ernirouza penerapanalgoritmadeeplearningconvolutionalneuralnetworkdalammenentukankematanganbuahjerukmanisberdasarkancitraredgreenbluergb AT luthfimawahib penerapanalgoritmadeeplearningconvolutionalneuralnetworkdalammenentukankematanganbuahjerukmanisberdasarkancitraredgreenbluergb AT bherawanhayadi penerapanalgoritmadeeplearningconvolutionalneuralnetworkdalammenentukankematanganbuahjerukmanisberdasarkancitraredgreenbluergb AT rinandarizkipratama penerapanalgoritmadeeplearningconvolutionalneuralnetworkdalammenentukankematanganbuahjerukmanisberdasarkancitraredgreenbluergb |