KECERDASAN BUATAN DALAM PERTANIAN UNTUK DETEKSI CACAT PADA BUAH APEL MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

ZAKARIA, LINGGAR KIKI (2020) KECERDASAN BUATAN DALAM PERTANIAN UNTUK DETEKSI CACAT PADA BUAH APEL MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS. S1 thesis, Universitas Mercu Buana.

[img]
Preview
Text (HAL COVER)
1.COVER.pdf

Download (467kB) | Preview
[img] Text (BAB I)
2.. Bab 1.pdf
Restricted to Registered users only

Download (92kB)
[img] Text (BAB II)
3_. Bab 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (274kB)
[img] Text (BAB III)
4. Bab 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (163kB)
[img] Text (BAB IV)
5. Bab 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (179kB)
[img] Text (BAB V)
6. Bab 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (49kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
7. DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (61kB)

Abstract

Technology has been a major factor in achieving optimal results and minimum waste in agriculture over the past few decades through the use of heavy machinery in agriculture and also digital computing. With the advent of big data and artificial intelligence, the agricultural sector has received an extraordinary boost in solving most of its challenges and ensuring maximum quality in products. Artificial intelligence has continued to be used to improve agricultural output, storage and analysis since the advent of machine learning and deep learning. The development of artificial intelligence (Artificial Intelligence) can be a solution for the community in developing more efficient agricultural systems. AI can carry out an early monitoring system and the first countermeasures for farmers so that it can help overcome quickly and overcome the minimal costs. Often found that the condition of fruit is not good when the fruit is already in the hands of consumers so that it will be able to make the image of producers down, there are several factors that make the quality of the fruit decline, especially in apples, is the minimal number of fruit farmers who work as well as the lack of knowledge and experience of conditions apples are good for consumption, therefore technology is needed related to the detection of apples that are not suitable for consumption such as apples that have been eaten by caterpillars, rotten apples, and so on. By utilizing artificial intelligence, especially deep learning can monitor early and real time by using the CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ALGORITHM method, this method is very suitable for cases of object detection in real time conditions. So using these methods can help check the quality of the fruit before the fruit is sold to consumers. Keywords : deep learning, machine learning, cnn Teknologi telah menjadi faktor utama dalam mencapai hasil optimal dan pemborosan minimum dalam pertanian selama beberapa dekade terakhir melalui penggunaan mesin berat di pertanian dan juga komputasi digital. Dengan munculnya big data dan kecerdasaan buatan, sektor pertanian telah menerima dorongan luar biasa dalam menyelesaikan sebagian besar tantangannya serta memastikan kualitas maksimum dalam produk. Kecerdasaan buatan telah terus digunakan untuk meningkatkan hasil pertanian, penyimpanan dan analisa sejak munculnya machine learning dan deep learning. Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligent) dapat menjadi solusi bagi masyarakat dalam mengembangkan sistem pertanian yang lebih efisien. AI dapat melakukan sistem peringatan dini dan penanggulangan pertama bagi petani sehingga penanganan permasalahan dapat dengan cepat diatasi dan resiko yang ditanggung akan minim. Sering kali ditemukan kondisi buah yang tidak baik ketika buah tersebut sudah berada ditangan konsumen sehingga akan dapat membuat citra produsen menjadi turun, ada beberapa faktor yang membuat kualitas buah menurun khususnya pada buah apel adalah minimnya jumlah petani buah yang bekerja serta minimnya pengetahuan dan pengalaman tentang kondisi buah apel yang baik untuk dikonsumsi, oleh karena itu diperlukan teknologi terkait dengan pendeteksian buah apel yang tidak layak untuk dikonsumsi seperti buah apel yang telah dimakan ulat, buah apel yang telah membusuk, dan sebagainya. Dengan memanfaatkan kecerdaan buatan khususnya deep learning dapat memantau secara dini dan real time dengan menggunakan metode CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ALGORITHM metode ini sangat cocok untuk kasus pendeteksian objek dalam kondisi real time. Sehingga dengan menggunakan metode tersebut dapat membantu pengecekkan kualitas buah sebelum buah tersebut dijual kepada konsumen. Kata kunci : deep learning, machine learning, cnn.

Item Type: Thesis (S1)
Call Number CD: FT/ELK. 20 265
Call Number: ST/14/21/037
NIM/NIDN Creators: 41416010018
Uncontrolled Keywords: deep learning, machine learning, cnn.
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 006 Special Computer Methods/Metode Komputer Tertentu > 006.3 Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan > 006.32 Neural Nets (Neural Network)/Jaringan Saraf Buatan
600 Technology/Teknologi > 630 Agriculture and Related Technologies/Pertanian dan Teknologi Terkait > 631 Specific Techniques; Apparatus, Equipment, Materials/Teknik Spesifik; Peralatan, Peralatan, Bahan > 631.3 Tool, Machinery, Apparatus, Equipment of Agriculture/Alat-alat, Mesin dan Perlengkapan Pertanian
600 Technology/Teknologi > 680 Manufacture For Specific Uses/Industri Pembuatan produk untuk penggunaan tertentu > 681 Precision Instruments/Produksi Instrumen Presisi > 681.2 Testing, Measuring, Sensing Instruments/Produksi Alat-alat untuk Tes, Pengujian dan Sensor
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Elektro
Depositing User: Dede Muksin Lubis
Date Deposited: 07 Feb 2022 00:42
Last Modified: 15 Apr 2023 03:21
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/55476

Actions (login required)

View Item View Item