Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
DETEKSI KUALITAS BUAH APEL DENGAN PENERAPAN DEEP LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE v5 (YOLOv5)
ABSTRAKSI :
Apel merupakan jenis buah-buahan, atau buah yang dihasilkan dari pohon apel. Buah apel biasanya berwarna merah kulitnya jika masak dan siap dimakan, tetapi bisa juga kulitnya berwarna hijau atau kuning.. Pemilihan kualitas pada buah apel melibatkan berbagai faktor, seperti warna kulit, tekstur, aroma, kepadatan, dan keadaan cacat. Menganalisis secara manual dapat menjadi rumit dan rentan terhadap kesalahan manusia. Perbedaan kualitas apel yang fresh dan rotten dapat memiliki dampak signifikan pada rasa, nutrisi, keamanan pangan, dan kepuasan konsumen. Oleh karena itu, untuk memilih apel yang berkualitas baik diperlukan teknologi yang menerapkan model Deep Learning dengan menggunakan Algoritma YOLOv5. Jumlah data yang digunakan sebanyak 978 gambar untuk Fresh Apple sebanyak 520 gambar, dan untuk Rotten Apple sebanyak 551 gambar. Lalu diberikan 2 label yaitu Fresh_Apple dan Rotten_Apple untuk Training Set sebanyak 682 gambar, Validation Set sebanyak 196 gambar, dan Training Set sebanyak 100 gambar. Hasil akurasi yang didapat saat pengujian model untuk Fresh Apple dengan Precision 0.799, Recall 0.914, dan Best mAP 0.918 dan Rotten Apple dengan Precision 0.873, Recall 0.851, Best mAP 0.901 dapat disimpulkan bahwa algoritma YOLOv5 memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi dan popular dikalangan machine learning.
NOMOR INDUK :
FTI/IA/SSM/9033/2024
PEMBIMBING :
SUSI INDRATI
TANGGAL SIDANG :
06/09/2023
TANGGAL PENYERAHAN :
04/10/2024
JENIS PENULISAN :
PENULISAN ILMIAH JENJANG S1 (SETARA SARJANA MUDA / SSM)