Natasha, Sonya Natasha (2025) KLASIFIKASI TINGKAT KEMEKARAN BUNGA MAWAR MERAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.
This is the latest version of this item.
![]() |
Text (Full Text)
RAMA_55201_2113020005.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) |
![]() |
Text (Similarity)
RAMA_55201_2113020005_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (304kB) |
![]() |
Text (Cover sd BAB 1 + References)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) |
![]() |
Text (BAB 2)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) |
![]() |
Text (BAB 3)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) |
![]() |
Text (BAB 4)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) |
![]() |
Text (BAB 5)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (409kB) |
![]() |
Text (References)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (377kB) |
![]() |
Text (Lampiran)
RAMA_55201_2113020005_0719068702_0707079001_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) |
Abstract
Bunga mawar merah merupakan salah satu bunga yang populer dan banyak dibudidayakan karena nilai estetika dan simbolismenya. Dalam proses budidaya maupun penjualan, penting untuk mengetahui tingkat kemekaran bunga karena berpengaruh terhadap kualitas dan nilai jual. Namun, proses identifikasi tingkat kemekaran secara manual sering kali tidak konsisten dan membutuhkan waktu serta keahlian khusus. Permasalahan ini menjadi tantangan dalam dunia pertanian modern, terutama dalam skala produksi besar. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan solusi berupa sistem klasifikasi otomatis tingkat kemekaran bunga mawar merah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) murni. Sistem ini dirancang untuk mengklasifikasikan citra bunga ke dalam tiga kategori, yaitu kuncup, setengah mekar, dan mekar penuh, melalui antarmuka GUI yang mudah digunakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dibangun mampu mengklasifikasikan gambar dengan akurasi sebesar 80%. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN murni cukup efektif digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi tingkat kemekaran bunga mawar merah secara otomatis dan efisien.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Bunga mawar merah, Convolutional Neural Network (CNN), Klasifikasi |
Subjects: | 410 Engineering science > 457 Computer engineering 410 Engineering science > 459 Computer science 410 Engineering science > 461 Information systems |
Divisions: | Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika |
Depositing User: | Sonya Natasha |
Last Modified: | 08 Aug 2025 07:09 |
URI: | http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/21433 |
Available Versions of this Item
- KLASIFIKASI TINGKAT KEMEKARAN BUNGA MAWAR MERAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). (deposited UNSPECIFIED) [Currently Displayed]
Actions (login required)
![]() |
View Item |