IMPLEMENTASI APLIKASI WEB UNTUK PENGENALAN JENIS TANAMAN HIAS DENGAN METODE CNN

Mochamat Riezal Setiawan, 3011710035 (2022) IMPLEMENTASI APLIKASI WEB UNTUK PENGENALAN JENIS TANAMAN HIAS DENGAN METODE CNN. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (115kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (112kB)
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (494kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (361kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (293kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (288kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 6. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (282kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 7. DAFTAR ISI.pdf Download (294kB)
	Text (DAFTAR GAMBAR) 8. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (284kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR TABEL) 9. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (283kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 10. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (373kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 11. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (527kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 12. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (360kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 13. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (787kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 14. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (288kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (353kB)
	Text (LAMPIRAN) 16. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (449kB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) 17. SKRIPSI - MOCHAMAT RIEZAL SETIAWAN (3011710035).pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) 18. SKRIPSI - MOCHAMAT RIEZAL SETIAWAN (3011710035).docx Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy
	Text (DRAFT JURNAL) 19. JURNAL - MOCHAMAT RIEZAL SETIAWAN (3011710035).docx Restricted to Repository staff only Download (246kB) | Request a copy

Abstract

Tanaman hias adalah bunga atau daun dengan bentuk dan warna yang indah. Tanaman hias memiliki banyak ragam dan jenis, baik lokal maupun non-asli. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi tanaman hias dan dalam penelitian ini menggunakan tujuh jenis tanaman hias yaitu Lidah Mertua, Gelombang Cinta, Kuping Gajah, Sirih Gading, Sri Rejeki, Pucuk Merah, dan Lili Paris karena tanaman-tanaman tersebut mudah untuk didapatkan dan dibudidayakan. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah Convolutional neural network (CNN) yang merupakan algoritma deep learning yang dapat menentukan aspek atau objek pada gambar yang dapat digunakan mengenali gambar, dan membedakan satu gambar dengan gambar lainnya. Penelitian ini menggunakan arsitektur MobileNetV2, InceptionV3, dan Xception. Untuk mempermudah klasifikasi tanaman hias daun, maka perlu dibangun sebuah aplikasi web yang dapat menklasifikasi tanaman hias daun untuk mengetahui jenis-jenis tanaman hias daun tersebut. Pada pembuatan aplikasi web ini menggunakan framework Flask. Flask berfungsi sebagai kerangka kerja aplikasi dan tampilan dari suatu web. Dengan menggunakan Flask dan bahasa Python, pengembang dapat membuat sebuah web yang terstruktur dan dapat mengatur suatu web dengan lebih mudah. Hasil dari penelitian ini mendapatkan hasil accuracy 98,3% pada MobileNetV2, accuracy 96,9% pada InceptionV3, dan accuracy 98,1% pada Xception

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Soft File
Uncontrolled Keywords:	CNN, Tanaman Hias, Deep Learning
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Yohanes Indra Riskajaya, S.Kom.,M.Kom. yohanes.riskajaya@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	Mochamat Riezal Setiawan
Date Deposited:	18 Feb 2022 19:14
Last Modified:	18 Feb 2022 19:14
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/3112

Actions (login required)

View Item