TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Abstract-TOC.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (145kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (254kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (21kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (580kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (555kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (582kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (12kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (139kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-23396-160431100020_Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (698kB)
Abstract
Indonesia merupakan negara yang kaya dengan keanekaragaman jenis buah-buahan, buah durian yang disebut juga dengan Durio Zibenthinus. Buah durian sangat populer karena rasa dan aromanya, selain itu pada buah durian banyak ditemukan varietas durian yang dapat dilihat dari segi rasa, aroma dan warna daging pada buahnya. Kemudian buah durian juga dapat diidentifikasi berdasarkan dari segi bentuk daun, buah serta pohonnya. Pada penelitian ini alat untuk klasifikasi jenis durian berdasarkan bentuk daun menggunakan metode Artificial Neural Network berbasis android. Untuk mengetahui hasil klasifikasi tersebut petani atau masyarakat Hanya memerlukan smartphone untuk pengambilan gambar tanpa harus memperhatikan seluruh detail bagian pohon durian. Kesesuaian hasil identifikasi dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu: jumlah data daun, intensitas cahaya dan tahapan identifikasi. Dalam penelitian ini digunakan 75 data citra daun untuk setiap kelas daun durian. Data citra daun dibagi 80% untuk data citra latih dan 20% untuk data citra uji. Berdasarkan hasil pengujian alat diperoleh tingkat keakurasian dari pendeteksi jenis daun durian dapat disimpulkan aplikasi ini dengan menggunakan motede Artificial Neural Network bekerja dengan baik. Hasil pengujian membutikan bahwa identifikasi jenis daun pada percobaan ini berhasil dengan melakukan sepuluh kali pengujian dan terdeteksi dengan persentase tertinggi pada pengujian ke 10 yaitu sebesar 91,67% sedangkan pengujian dengan akurasi terendah pada pengujian ke 3 yaitu dengan presentase sebesar 72,50%.
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM RACHMAD GILANG PRADANA |
| Department | Teknik Elektro |
| Uncontrolled Keywords | Daun Durian, Artificial Neural Network, Android, Citra |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Teknik Elektro |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 19 Oct 2026 12:22 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 16:47 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/4296 |
