Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
Klasifikasi Kematangan Tomat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
ABSTRAKSI :
Penelitian ini melakukan pengolahan citra, menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan kematangan buah tomat. Terdapat tiga level kematangan tomat yang dapat dibedakan berdasarkan warna dari tomat. Level kematangan dari tingkat warna tomat yaitu mentah adalah green, setengah matang adalah turning, dan matang adalah red. Penelitian ini juga melakukan tinjauan pustaka tentang beberapa studi terkait dan konsep dasar di CNN seperti convolution, pooling, dan fully connected layer. Penelitian metodologi melibatkan pembuatan dataset menggunakan augmentasi. Sistem dalalm penelitian ini menggunakan gambar tomat sebagai output citra sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, menguji model CNN dalam tugas klasifikasi citra kompleks dengan akurasi dalam mengidentifikasi kematangan tomat dengan masing – masing mendapatkan 10 citra tomat untuk masing – masing uji model yang terbentuk yaitu citra tomat mentah, matang dan setengah matang tersebut berhasil diklasifikasi dengan benar dan memiliki akurasi yang tinggi. Tingkat akurasi yang didapatkan dari uji model yang terbentuk 90