IMPLEMENTASI XCEPTION ARSITEKTUR PADA PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH PISANG
Pemilihan buah pisang ambon belum adanya sistem pendeteksi pada saat pemilihan buah-buahan terutama buah pisang ambon menjadikan masyarakat memilih buah pisang ambon berdasarkan perasaan dan Visualnya saja. Sehingga tidak sedikit masyarakat yang salah dalam melakukan pemilihan buah pisang ambon. Metode yang digunakan yaitu Deep learning Xception dengan metode awal dilakukan pra-proses data seperti mengkonversi citra menjadi array, pelabelan data citra dan normalisasi data kemudian dilakukan proses training dan testing. Menggunakan deep learning, gambar pisang ambon digunakan sebagai input data. Melatih model deep learning memerlukan dataset besar yang sulit didapat untuk melakukan tugas tersebut agar mencapai hasil yang optimal. Pada penelitian ini, digunakan dataset berjumlah 1000 data latih yang diklasifikasikan dengan matang, mentah dan busuk. Berdasarkan hasil eksperimen menggunakan dataset buah pisang ambon, pendeteksian buah pisang ambon dilakukan oleh sistem dengan akurasi yang didapat adalah 87%.
APA Style
. (2023).IMPLEMENTASI XCEPTION ARSITEKTUR PADA PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH PISANG ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.IMPLEMENTASI XCEPTION ARSITEKTUR PADA PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH PISANG ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
MLA Style
.IMPLEMENTASI XCEPTION ARSITEKTUR PADA PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH PISANG ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
Turabian Style
.IMPLEMENTASI XCEPTION ARSITEKTUR PADA PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH PISANG ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
