Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Jenis dan Kesegaran Buah pada Neraca Buah

Sabilla, Irzal Ahmad (2020) Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Jenis dan Kesegaran Buah pada Neraca Buah. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
05111850010020-Master_Thesis.pdf - Accepted Version

Download (4MB) | Preview

Abstract

Neraca merupakan suatu alat yang digunakan untuk menghitung berat suatu objek untuk menentukan harga. Adapun dua jenis neraca yang sering digunakan, yaitu neraca tradisional dan modern. Neraca modern mampu menampilkan harga sesuai dengan berat setelah kode buah di masukan. Namun, neraca modern masih memiliki kelemahan, yaitu tidak mampu membedakan jenis buah tanpa bantuan petugas. Sehingga dibutuhkan sebuah otomatisasi pada neraca berbasis internet untuk klasifikasi jenis dan kesegaran buah dengan cepat dan akurat. Image processing dimanfaatkan dalam neraca otomatis untuk membedakan jenis dan kesegaran buah tanpa perlu memasukkan kode buah oleh petugas. Metode Convolutional Neural Network (CNN) sering digunakan untuk memproses klasifikasi gambar. Namun, beberapa arsitektur CNN yang sudah ada memerlukan waktu komputasi yang lama, misalnya Alexnet dan Googlenet. Hal ini dikarenakan banyaknya jumlah layer dan filter yang digunakan. Penelitian ini menggunakan arsitektur CNN dengan jumlah layer dan filter, yang lebih sedikit. Layer dan filter direduksi untuk menghasilkan waktu komputasi yang lebih singkat dibandingkan dengan Alexnet dan Googlenet. Penelitian ini membangun konvolusi baru dan menggabungkan layer Fully-conected dengan beberapa metode klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K Nearest Neighbor (KNN). Metode klasifikasi penelitian ini diimplementasikan pada neraca buah yang secara otomatis mampu mengklasifikasi jenis dan kesegaran buah menggunakan kamera. Hasil percobaan dari metode yang diusulkan menghasilkan nilai akurasi sebesar 96% dengan menggunakan dua layer konvolusi, 92 filter pada layer pertama, dan 64 filter pada layer kedua. Akurasi ini didapatkan dengan menggunakan metode klasifikasi SVM pada layer fullyconnected CNN. Hal ini menunjukkan bahwa metode usulan memiliki nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan akurasi arsitektur terdahulu seperti Alexnet dan Googlenet. ======================================================================================================= The scale sheet is a tool used to calculate the weight of an object to determine prices. There are two types of scale sheets that are often used. There are traditional and modern scale sheets. Modern scale sheets have been equipped with mini-computers to store price based on the type of fruit. Modern scale sheets display prices according to the weight and code of an object automa tically. An example is the modern scale sheet that is implemented in supermarkets. However, the modern scale sheet still has a drawback, which is not able to distinguish the types of fruit without the help of officers. Officers still need to enter the fruit code on the scale sheet to get the price per gram. Then, the accumulated price is displayed based on the total weight of the fruit. To overcome these problems, image processing is used in an automatic scale sheet to differentiate fruit types without the need for input of the fruit code by the officer. In image processing, the Convolutional Neural Network (CNN) method is often used to process image classification. CNN is used because it often gets high akurasi values. However, some existing CNN architectures require a long computational time, for example Alexnet and Googlenet. This is because of the large number of layers and filters used. This study proposes the CNN architecture form by reducing layers and filters, and modifying the fully-connected layer. Layers and filters are reduced to produce a shorter computational time compared to that of Alexnet and Googlenet. The fully-connected is modified using several classification methods such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and K-Nearest Neighbor (KNN). The new CNN architecture proposed in this study is implemented on a fruit scale that is automatically able to classify the type and freshness of fruit using a camera. The experimental results of the proposed method produce an akurasi value of 96% using two convolution layers, 92 filters in the first layer, and 64 filters in the second layer. This akurasi is also obtained by using the SVM classification method on the fully-connected CNN layer.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTFi 006.32 Sab a-1 3100020084969
Uncontrolled Keywords: Convolution Neural Network, Alexnet, Googlenet, Klasifikasi gambar, Neraca, Alexnet, Convolution Neural Network (CNN), Googlenet, Internet of Thing (IoT), Transfer Learning
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Irzal Ahmad Sabilla
Date Deposited: 29 Oct 2020 10:41
Last Modified: 29 Oct 2020 10:41
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/73567

Actions (login required)

View Item View Item