%0 Thesis
%9 Skripsi
%A Fathin Musthafa Habiburrahman, NIM. 17106020020
%B Fakultas Sains dan Teknologi
%D 2022
%F digilib:50769
%I UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
%K fluorescence imaging system, high power UV-LED, kulit babi, kulit sapi, fluoeresensi, citra fluoresensi, dan deep learning
%P 131
%T DISKRIMINASI CITRA FLUORESENSI KULIT BABI DAN KULIT SAPI MENGGUNAKAN FLUORESCENCE IMAGING SYSTEM BERBASIS HIGH POWER UV-LED TERKOMBINASI  DEEP LEARNING
%U https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/50769/
%X Penilitian ini dilatarbelakangi oleh adanya penggunaan kulit babi dalam produk kerajinan kulit serta rumitnya metode uji FTIR sehingga memerlukan tenaga profesional khusus untuk mengoperasikannya dan mahalnya biaya pengujian. Penelitian ini bertujuan untuk mengakuisisi dan mendiskriminasi citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi menggunakan fluorescence imaging system berbasis high power UV-LED terkombinasi deep learning. Penelitian ini dilakukan dalam dua tahapan, yaitu pengambilan dan pengolahan data. Pengambilan data dilakukan dengan mengakuisisi citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi menggunakan fluorescence imaging system berbasis high power UV-LED terhadap 50 potong sampel kulit babi dan kulit sapi sebagai data latih dan 10 potong sampel kulit babi dan kulit sapi sebagai data uji dengan ukuran 5 x 5 cm hingga didapatkan 100 citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi sebagai data latih dan 10 citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi sebagai data uji. Pengolahan data dilakukan dengan melatih dan memvalidasi 100 data latih citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi menggunakan algoritma CNN hingga didapatkan model latih, kemudian menguji model latih untuk mendiskriminasi 10 data uji citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi dengan mengklasifikasikan sesuai kelasnya, lalu menghitung nilai akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa citra fluoresensi kulit babi dan kulit sapi telah berhasil diakuisisi menggunakan fluorescence imaging system berbasis high power UV-LED dan didiskriminasi menggunakan deep learning beralgoritma CNN dengan akurasi yang sangat baik yakni 100%.
%Z Pembimbing : Frida Agung Rakhmadi, S.Si., M.Sc