Identifikasi Jenis Kayu Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) Dengan Ekstraksi Fitur Hough Circle Pada Citra Kayu Makroskopik

Syahrizal, Adyanto (2024) Identifikasi Jenis Kayu Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) Dengan Ekstraksi Fitur Hough Circle Pada Citra Kayu Makroskopik. Skripsi thesis, Universitas Sangga Buana YPKP.

	Text 01. Cover Skripsi - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (57kB)
	Text 02. Lembar Persetujuan Dan Pengesahan Skripsi - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (210kB)
	Text 03. Lembar Pernyataan - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (153kB)
	Text 04. Abstrak Watermark - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (55kB)
	Text 05. Bab 1 - Watermark - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (63kB)
	Text 06. Skripsi Full Watermark - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text 07. Daftar Pustaka Watermark - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (116kB)
	Text 08. Plagiarisme - Adyanto Syahrizal - 2113201020.pdf Download (453kB)

Abstract

ABSTRAK Perkembangan teknologi yang pesat sangat mendorong berbagai inovasi dalam berbagai bidang Machine Learning, Computer Vision, dan Pengolahan Citra, termasuk untuk melakukan proses identifikasi citra kayu yang menjadi sebuah fokus dalam sebuah industri kayu. Studi ini bertujuan untuk dapat mengembangkan sebuah sistem untuk melakukan identifikasi jenis kayu Menggunakan algoritma Artificial Neural Network dan metode ekstraksi fitur Hough Circle untuk dapat meningkatkan sebuah akurasi dan efisiensi dibandingkan dengan metode identifikasi manual yang rentan terhadap kesalahan. Pada identifikasi ini terdapat 5 jenis kayu sebagai bagian dari dataset kayu yang digunakan, dengan jumlah citra 500 citra, terdapat 100 citra mewakili masing-masing jenis citra kayu. Berdasarkan analisis hasil pelatihan dan pengujian sebuah model, model B dengan proporsi data pelatihan 80:20 menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 72% dibandingkan dengan model A (70:30) dengan akurasi 65% dan model C (90:10) dengan akurasi 62%. Bagian pengujian dengan citra baru berjumlah 5 citra acak menunjukkan perbedaan kinerja yang signifikan terkait dengan probabilitas prediksi dan citra yang dikenali, dengan hasil tertinggi didapatkan oleh model B (80:20) sangat akurat secara keseluruhan dengan probabilitas tertinggi untuk sebagian jenis citra dengan skor probabilitas tertinggi 72% dan terendah 62% Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Artificial Neural Network dapat menjadi sebuah alat yang efektif untuk melakukan identifikasi citra jenis kayu. Keyword: Kayu, machine learning, computer vision, sistem identifikasi, artificial neural network, hough circle

Actions (login required)

View Item