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)

Eguh Budi Leksono, NIM.: 1716020032 (2022) 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). Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

Preview	Text (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)) 17106020032_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
	Text (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)) 17106020032_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

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%.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item