PEMILIHAN KUALITAS BUAH JERUK KEPROK MENGGUNKAN IMAGES PROCESSING DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Rian Fajriansyah, - (2017) PEMILIHAN KUALITAS BUAH JERUK KEPROK MENGGUNKAN IMAGES PROCESSING DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Skripsi thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta.

	Text AWAL.pdf Download (1MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (155kB)
	Text BAB 1.pdf Download (939kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (1MB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (904kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (949kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (852kB)
	Text RIWAYAT HIDUP.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (160kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (1MB)

Abstract

Penelitian dilakukan untuk membuat suatu aplikasi yang dapat mempermudah user/ pembudidaya buah jeruk untuk mengetahui jenis jeruk sehat dan jeruk yang tidak sehat akibat penyakit dan serangan hama. Dalam pembuatan aplikasi ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan sebagai proses pengenalan citra, dan menggunakan algoritma Backpropagation sebagai metode pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan. yang melakukan penghitungan bobot-bobot yang diatur secara iteratif untuk meminimumkan nilai error (kesalahan), nilai error ini dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan Mean Square Error (MSE). MSE adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Dari hasil proses pelatihan aplikasi ini dapat diketahui dari 2000 epoch yang telah ditentukan, data mencapai hasil (goal) pada epoch ke-24. Nilai mse yang dicapai pada angka 0,00828 dan membutuhkan waktu kurang lebih 3 detik, dan memiliki 83,3% tingkat akurasi dari 30 data uji. Sehingga dapat di simpulkan tingkat akurasi dari aplikasi yang dapat mengenali objek gambar berdasarkan nilai histogram dan sobel edge detection adalah semakin banyak data latih yang digunakan maka tingkat akurasi akan semakin maksimum.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	[No. Panggil: 1210511075] [Ketua Penguji: Jayanta] [Penguji I: Indra Permana Solihin] [Penguji II (Pembimbing): Ridwan Raafi'udin]
Uncontrolled Keywords:	Jeruk, Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma Backpropagation, Sobel Edge Detection
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Program Studi Informatika (S1)
Depositing User:	Daniel Parlindungan
Date Deposited:	20 Nov 2019 02:29
Last Modified:	20 Nov 2019 02:30
URI:	http://repository.upnvj.ac.id/id/eprint/1654

Actions (login required)

View Item