Feriawan, Jimmy and SWANJAYA, DANIEL and HELILINTAR, RISA (2020) IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA IDENTIFIKASI JENIS KAYU BERDASARKAN CITRA TEKSTUR KAYU. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.
Text (Full text)
RAMA_55201_16103020039.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (750kB) | Request a copy |
|
Text (Similarity)
RAMA_55201_16103020039_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (342kB) |
|
Text (References)
RAMA_55201_16103020039_0723098303_0721058902_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (198kB) |
Abstract
Kayu merupakan salah satu dari hasil hutan yang banyak dimanfaatkan untuk bahan bangunan dan furniture. Di Indonesia kayu jati, nangka glugu, akasia, sengon dan lain sebagainya merupakan jenis kayu yang sering dijumpai. Kayu bisa di identifikasi berdasarkan ciri beberapa parameter, diantaranya adalah warna, berat, tekstur dan masih banyak lagi. Back-propagation untuk identifikasi citra digital memiliki beberapa kekurangan seperti membutuhkan waktu yang cukup lama saat pre-rocessing, semakin besar dimensi citra akan semakin banyak weight yang diproses dan juga posisi obyek yang tidak selalu berada di tengah. Convolutional Neural Network (CNN) menjadi solusi karena bisa mendeteksi lokasi obyek dengan proses konvolusi. Neural Network (CNN) menjadi solusi karena bisa mendeteksi lokasi obyek dengan proses konvolusi. Arsitektur VGG16 adalah salah satu model arsitektur popular pada ILSVRC-2014 kareana berhasil menjadi bagian dari 5 teratas akurasi model. Penerapan Arsitektur VGG16 menghasilkan akurasi prediksi 88%. analisa dataset berdasarkan tabel 3 kayu Akasia dan Nangka berhasil mencapai akurasi 100% karena data masing-masing kelas memiliki perbedaan dengan data kelas lain, sedangkan pada Balau, Jati dan Sengon beberapa data memeiliki kesamaan dengan kelas lain
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Kayu, VGG16, Convolution Neural Network |
Subjects: | 410 Engineering science > 459 Computer science 410 Engineering science > 463 Software engineering |
Divisions: | Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika |
Depositing User: | Mr Jimmy Feriawan |
Date Deposited: | 27 Aug 2020 03:38 |
Last Modified: | 27 Aug 2020 03:40 |
URI: | http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/1246 |
Actions (login required)
View Item |