Journal of Deep Learning, Computer Vision and Digital Image Processing
Volume 2 Issue 2 September 2024

Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jeruk Nipis (Citrus Aurantifolia) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Citra Digital

Nurhidayat (Unknown)
Andi Jaedil Bugdady (Unknown)
Fadhil Dhanendra (Unknown)
Marwan Ramdhany Edy (Unknown)



Article Info

Publish Date
26 Sep 2024

Abstract

Jeruk Nipis Merupakan warisan budaya indonesia yang telah diturunkan berabad-abad. Buah Jeruk nipis memiliki banyak Vitamin terutama Vitamin C yang dianggap bermanfaat signifikan kepada Tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kematangan buah jeruk nipis (Citrus Aurantifolia) menggunakan Citra digital. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret 2024. Penelitian ini menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan penggambilan citra jeruk nipis untuk mendeteksi tingkat kematangan buah Jeruk Nipis yang dibagi menjadi dua dataset Uji dan Latih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini mencapai tingkat akurasi sebesar 87% pada tahap pelatihan dan 68% pada tahap pengujian. Waktu komputasi yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan satu citra adalah 207.36 detik pada tahap pelatihan dan 42.15 detik pada tahap pengujian.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

DECODING

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

The Journal of Deep Learning, Computer Vision and Digital Image Processing (DECODING), covers all topics of artificial intelligence and soft computing and their applications, including but not limited to: • Neural networks • Reasoning and evolution • Intelligent search • Intelligent planning ...