TY - THES N1 - Pembimbing : Frida Agung Rakhmadi, S.Si., M.Sc ID - digilib53697 UR - https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/53697/ A1 - Eguh Budi Leksono, NIM.: 1716020032 Y1 - 2022/08/18/ N2 - Penilitian ini dilatarbelakangi oleh adanya penggunaan kulit babi dalam produk kerajinan kulit. Penelitian ini bertujuan untuk mengakuisisi dan mendiskriminasi citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda menggunakan high power fluorescence imaging system UV-LED terkombinasi deep learning dengan algoritma CNN. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahapan, yaitu pengambilan data, pembuatan model deep learning, dan pengujian model deep learning. Pengambilan data dilakukan dengan mengakuisisi citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda menggunakan high power UV-LED fluorescence imaging system terhadap 50 potong sampel kulit babi dan kulit kuda sebagai data latih dan 10 potong sampel kulit babi dan kulit kuda sebagai data uji dengan ukuran 5 x 5 cm hingga didapatkan 100 citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda sebagai data latih dan 10 citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda sebagai data uji. Pembuatan model deep learning dilakukan menggunakan algoritma CNN, lalu dilatih dan divalidasi dengan 100 citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda. Terakhir, pengujian model deep learning untuk mendiskriminasi 10 data uji citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda dengan mengklasifikasikan sesuai kelasnya, lalu menghitung nilai akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa citra fluoresensi kulit babi dan kulit kuda telah berhasil diakuisisi menggunakan high power UV-LED fluorescence imaging system dan didiskriminasi menggunakan deep learning beralgoritma CNN dengan akurasi yang sangat tinggi yakni 100%. PB - UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA KW - CNN KW - deep learning KW - fluorescence imaging system KW - kulit babi KW - dan kulit kuda. M1 - skripsi TI - DISKRIMINASI CITRA FLUORESENSI KULIT BABI DAN KULIT KUDA MENGGUNAKAN HIGH POWER UV-LED FLUORESCENCE IMAGING SYSTEM TERKOMBINASI DEEP LEARNING DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) AV - restricted EP - 129 ER -