IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM PENGEMBANGAN KLASIFIKASI JAMUR LAYAK KONSUMSI MENGGUNAKAN ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2 - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUJAHIDIN SYAMIL KAFFAH
Informasi Umum
Kode
25.04.235
Klasifikasi
006.3 - Special Computer Methods- Artificial intelligence
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Kecerdasan Buatan
Dilihat
286 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Indonesia memiliki keanekaragaman hayati termasuk berbagai jenis jamur. Beberapa di antaranya aman dikonsumsi sementara lainnya beracun. Identifikasi yang salah dapat menyebabkan keracunan serius sehingga dibutuhkan sistem yang mampu mengklasifikasikan jenis jamur secara otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi jamur layak konsumsi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNetV2. Dataset terdiri dari 3000 citra jamur layak konsumsi dan 3000 citra jamur tidak layak konsumsi yang diperoleh dari Kaggle. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, augmentasi data, tuning hyperparameter, dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi hyperparameter learning rate 0.0001, batch size 32 dan 50 epoch memberikan akurasi tertinggi sebesar 95,75%. Sistem ini diharapkan mampu membantu masyarakat dalam mengidentifikasi jamur dengan lebih aman dan akurat.
- ACK3BAB3 - KECERDASAN BUATAN
- ACK4PBB3 - PENGOLAHAN CITRA
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUJAHIDIN SYAMIL KAFFAH |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Isa Hafidz, Pangestu Widodo |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer - Kampus Surabaya |
| Kota | Surabaya |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
