STUDI PERBANDINGAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI AGLAONEMA

DZIHAN SEPTIANGRAINI, 1755061004 (2022) STUDI PERBANDINGAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI AGLAONEMA. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
Text
1. ABSTRAK-ABSTRACT.pdf

Download (141kB) | Preview
[img] Text
2. SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[img]
Preview
Text
3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Popularitas tanam hias semakin meningkat dikalangan masyarakat secara luas dan juga dapat membuka peluang bisnis bagi pencinta tanaman hias. Jenis tanaman hias yang memiliki peminat sangat tinggi salah satunya adalah Aglaonema. Tanaman Aglaonema memiliki varietas yang beragam, dalam membedakannya dapat menimbulkan kesulitan karena setiap varietas Aglaonema memiliki kemiripan pada struktur daun seperti bentuk, warna, dan tekstur. Pada penelitian ini, dilakukan proses klasifikasi terhadap 5 kelas citra Aglaonema dengan membandingan 5 arsitektur dari metode Convolutional Neural Network (CNN) yaitu LeNet, AlexNet, VGG16, Inception V3, dan ResNet50. Total dataset yang digunakan sebanyak 500 data citra dengan pembagian data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Hasil pengujian yang dilakukan terhadap 5 kelas citra Aglaonema didapatkan hasil akurasi, precision, dan recall terbaik pada arsitektur Inception V3 dengan nilai sebesar 92,8%, 93%, dan 92,8%. Kata kunci: Aglaonema, Convolutional Neural Network (CNN), LeNet, AlexNet, VGG16, Inception V3, ResNet50

Item Type: Other
Divisions: Fakultas Teknik > Prodi Teknik Elektro
Depositing User: 2208431700 . Digilib
Date Deposited: 14 Sep 2022 06:50
Last Modified: 14 Sep 2022 06:50
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/66092

Actions (login required)

View Item View Item