Sistem Deteksi Cacat Buah Tomat Menggunakan Metode Deteksi Tepi SUSAN, Ekstraksi Ciri Statistik, dan CNN

Rahma Della, Putri (2024) Sistem Deteksi Cacat Buah Tomat Menggunakan Metode Deteksi Tepi SUSAN, Ekstraksi Ciri Statistik, dan CNN. JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics, Vol. 7 (No. 2). pp. 305-216. ISSN E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4

Text (Artikel Jurnal) SISTEM DETEKSI CACAT BUAH TOMAT MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI SUSAN, EKSTRAKSI CIRI STATISTIK, DAN CNN.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (896kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah deteksi cacat pada tomat yang sering kali mengganggu kualitas produk dalam industri pertanian. Kesulitan dalam mendeteksi cacat secara otomatis dan akurat menjadi tantangan utama, sehingga diperlukan metode yang efisien dan efektif. Untuk itu, dibuat sebuah sistem deteksi dengan menggabungkan metode deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik, dan Convolutional Neural Network (CNN). Metode SUSAN dipilih karena kehandalannya dalam mendeteksi tepi dengan baik, yang penting untuk mengidentifikasi area cacat pada tomat. Proses dimulai dengan deteksi tepi menggunakan metode SUSAN, diikuti oleh ekstraksi ciri statistik seperti nilai mean, standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum intensitas piksel pada gambar tomat. Data ini kemudian digunakan untuk melatih model CNN, yang mencapai akurasi latih sebesar 97,50% dan akurasi uji sebesar 90%. Dari pengujian 50 sampel tomat, diperoleh akurasi CNN sebesar 96%, presisi 96%, dan recall 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem ini bekerja dengan baik dalam mendeteksi cacat pada tomat. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas produk buah tomat dan mendukung standar mutu industri pertanian.

Item Type:	Article
Additional Information:	Pembimbing: Yulia Darnita
Uncontrolled Keywords:	Cacat_buah_tomat deteksi_tepi SUSAN_ekstraksi_ciri statistik_CNN.
Subjects:	Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions:	02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User:	Mrs Sarah Mentari Utama
Date Deposited:	15 Mar 2025 04:02
Last Modified:	19 Mar 2025 03:49
URI:	http://repository.umb.ac.id/id/eprint/829

Actions (login required)

View Item