IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING DALAM KLASIFIKASI KEMATANGAN BUAH NAGA MENGGUNAKAN MODEL INCEPTION V3

BERLY RAMADHAN (2025) IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING DALAM KLASIFIKASI KEMATANGAN BUAH NAGA MENGGUNAKAN MODEL INCEPTION V3. Skripsi thesis, Universitas Bina Insan Lubuklinggau.

Text RAMA_55201_2102020162.pdf Download (15MB)

Abstract

ABSTRAK Seiring dengan kemajuan teknologi, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi salah satu bidang yang berkembang pesat, khususnya dalam bidang pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan transfer learning dalam klasifikasi kematangan buah naga menggunakan model Inception V3. Buah naga merupakan salah satu buah yang banyak ditemukan di Indonesia dan memiliki berbagai variasi kematangan yang perlu dideteksi untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi distribusi. Transfer learning memungkinkan penggunaan model yang sudah dilatih sebelumnya untuk meningkatkan akurasi model baru dengan data yang terbatas. Inception V3 dipilih sebagai model karena kemampuannya dalam melakukan ekstraksi fitur dengan efisien melalui jaringan konvolusional multi lapis. Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan terdiri dari citra digital buah naga yang dibagi menjadi tiga bagian: data training, validasi, dan testing. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan framework TensorFlow untuk implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan model Inception V3 dengan transfer learning dapat mencapai akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan kematangan buah naga, yang dapat menjadi solusi praktis untuk membantu petani dalam menentukan waktu yang tepat untuk memanen buah naga.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Komputer > Program Studi Informatika
Depositing User:	Admin Perpus UnivBI
Date Deposited:	30 Mar 2026 07:43
Last Modified:	30 Mar 2026 07:43
URI:	https://eprints.univbinainsan.ac.id/id/eprint/632

Actions (login required)

View Item