p-Index From 2021 - 2026
6.074
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Information Technology and Telematics Dinamik Jurnal Ilmiah Dinamika Teknik Bulletin of Electrical Engineering and Informatics International Journal of Advances in Intelligent Informatics Proceeding SENDI_U Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Informatika Upgris Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Informatika Jurnal Komputer Terapan IJIS - Indonesian Journal On Information System JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURTEKSI Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Jurnal Informasi dan Komputer JURNAL MAHAJANA INFORMASI Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Journal of Applied Data Sciences Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Jurnal Rekayasa elektrika
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science

Deteksi Jenis Buah Mangga Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network) Berbasis Android Secara Real-Time Fadhilah, Lailatul; Hadikurniawati, Wiwien
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10029

Abstract

Mangga merupakan salah satu jenis tanaman buah yang berasal dari India. Mangga memiliki nama latin Mangifera indica L. dan termasuk dalam famili Anacardiacea. Perkembangan teknologi dan kecerdasan buatan telah menghadirkan berbagai inovasi ,salah satu aplikasi yang semakin berkembang adalah deteksi dan pengenalan objek menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode CNN dalam deteksi dan pengenalan jenis buah mangga secara real-time melalui platform Android. Proses perancangan aplikasi berbasis android ini menggunakan bahasa pemrograman python dengan modul Tensorflow. Jenis buah mangga yang digunakan dalam penelitian adalah : Mangga Arumanis, Mangga Apel, Mangga Golek, Mangga Kweni dan Mangga GedongGincu. Pengujian ini dengan memakai citra sebanyak 5 citra sebagai citra uji dan 100 citra sebagai citra latih dari 400 total citra. Dengan akurasi pengujian model sebesar 80%. Kata Kunci: Mangga, Convolutional Neural Network (CNN), Tensorflow, Deep Learning, Sistem Deteksi