TRI HANDOYO ADI PUTRA, - (2024) KLASIFIKASI CITRA DAGING SAPI DAN BABI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK (BPNN) DENGAN EKSTRAKSI WARNA HSV DAN EKSTRAKSI TEKSTUR GLCM. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text SKRIPSI LENGKAP KECUALI BAB IV.pdf Download (5MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Meningkatnya konsumsi daging sapi, menyebabkan terjadinya peningkatan harga serta kelangkaan. Banyaknya praktik kecurangan oleh pedagang sapi dengan cara menggabungkan daging sapi dengan daging babi untuk mendapatkan keuntungan. Salah satu teknologi yang digunakan dalam pengolahan citra adalah Machine Learning. Penelitian ini menggunakan ekstraksi warna Hue Saturation Value (HSV), ditambahkan ekstraksi tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Backpropagation Neural Network (BPNN). Jumlah data keseluruhan berjumlah 1.050 dengan pembagian untuk 3 kelas berjumlah 350. Data yang digunakan merupakan data primer dan sekunder. Penelitian ini menggunakan beberapa skenario seperti ukuran data yaitu cropped, resize 150 piksel, resize 250 piksel, dan resize 350 piksel, menggunakan fungsi aktivasi ReLU, Leaky ReLU, PReLU, Logistic, Softplus dan Softmax, pembagian dataset yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10, hidden layers terdiri dari 1,2, dan 3 dan neuron hidden terdiri dari 7, 9, 11, 14, 16, 20, dan 40. Hasil tertinggi yang didapatkan menggunakan metode ekstraksi HSV GLCM dengan ukuran data resized 250, pembagian data 90:10, jumlah hidden layers 3, neuronnya hidden berjumlah 14 dan fungsi aktivasi ReLU. Hasil yang didapatkan berupa nilai accuracy 91%, precision 91%, recall 91% dan f1-score 91%.

Actions (login required)

View Item