Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Deni Hidayat
Personal
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Deni Hidayat
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 1 (2022): 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.v5i1.3401

Abstract

Mangga merupakan salah satu tanaman jenis buah-buahan yang digemari oleh masyarakat khususnya masyarakat Indonesia. Jenis mangga yang paling banyak ditanam di Indonesia adalah jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi karena rasanya yang enak. Dalam penelitian ini menggunakan daun mangga sebagai dataset dari tiga jenis mangga yaitu jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi. Berbagai cara dapat dilakukan untuk membedakan jenis mangga salah satunya dengan melihat bentuk dan tekstur daun dari pohon mangga. Jika melihat data yang ada di lapangan bentuk dan tekstur daun mangga jenis arumanis, golek, dan manalagi memiliki banyak kesamaan sehingga sulit dibedakan dengan kasat mata. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis mangga berdasarkan bentuk dan tekstur daun menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).Metode klasifikasi yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pengujian memerlukan waktu rata rata 2 detik dan yang terlama adalah 52 detik. Nilai akurasi rata rata di dapatkan nilai 1.
Co-Authors