Klasifikasi Genus Tanaman Anggrek berdasarkan Citra Kuntum Bunga Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

MOHAMMAD IKHSAN SYAHPUTRA

Informasi Dasar

114 kali
20.04.2246
621.367
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Keindahan bunga membuat tanaman tersebut memiliki banyak peminatnya sehingga tanaman anggrek mempunyai nilai jual yang tinggi. Banyaknya genus tanaman anggrek membuat masyarakat umum sulit untuk membedakan genus tanaman anggrek yang berjumlah kurang lebih berjumlah 900 genus tanaman anggrek. Dengan membuat sistem yang dapat mengenali dan mengklasifikasi genus tanaman anggrek akan mempermudah masyarakat umum dalam mengenali genus-genus anggrek yang mempunyai ciri khasnya masing-masing sehingga tanaman anggrek dapat dibudidayakan dengan optimal sesuai dengan ciri khas genusnya. Sistem ini dikembangkan dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang dibangun menggunakan K-Fold Cross Validation untuk memvalidasi struktur model CNN, memiliki dataset sebanyak 900 data citra kuntum bunga anggrek dari empat genus anggrek yang umum dibudidayakan di Indonesia, yakni genus Cattleya, Dendrobium, Oncidium, dan Phalaenopsis dengan hasil performansi akurasi pengujian sebesar 97,00%.

Subjek

IMAGE PROCESSING
 

Katalog

Klasifikasi Genus Tanaman Anggrek berdasarkan Citra Kuntum Bunga Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MOHAMMAD IKHSAN SYAHPUTRA
Perorangan
AGUNG TOTO WIBOWO
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2020

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini