Pemanfaatan convolutional neural network untuk klasifikasi efisien dan akurat pada berbagai jenis sampah
(1) Universitas Muhamadiyah Semarang
(*) Corresponding Author
Abstract
Full Text:
PDFReferences
Jinan, A., & Hayadi, B. H. (2022). Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Mengunakan Metode Convolutional Neural Network Melalui Citra Daun (Multilayer Perceptron). Journal of Computer and Engineering Science, 37-44.
Lawi, A., Intizhami, N. S., Mukhtarom, R., & Amir, S. (2023, February). Klasifikasi Penyakit Citra Daun Tanaman Tomat Dengan Ensemble Convolutional Neural Network. In Seminar Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI) (Vol. 8, No. 1, pp. 239-243).
Solikin, S. (2020). Deteksi Penyakit Pada Tanaman Mangga Dengan Citra Digital: Tinjauan Literatur Sistematis (SLR). Bina Insani Ict Journal, 7(1), 63-72.
Purwadi, P., & Nasyuha, A. H. (2022). Implementasi Teorema Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Hawar Daun Bakteri (Kresek) Dan Penyakit Blas Tanaman Padi. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(4), 777-783.
Rofiqoh, S., Kurniadi, D., & Riansyah, A. (2020). Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining untuk Diagnosa Penyakit Tanaman Karet. Prosiding Konstelasi Ilmiah Mahasiswa Unissula (KIMU) Klaster Engineering.
Krishnaswamy Rangarajan, A., & Purushothaman, R. (2020). Disease classification in eggplant using pre-trained VGG16 and MSVM. Scientific reports, 10(1), 2322.
Mahmud, K. H., Adiwijaya, A., & Al Faraby, S. (2019). Klasifikasi Citra Multi-Kelas Menggunakan Convolutional Neural Network. eProceedings of Engineering, 6(1).
Johan, T. M. (2023). Klasifikasi Citra Ikan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG-16. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4(2), 978-985.
ANALISIS PERFORMA ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS MENGGUNAKAN ARSITEKTUR LENET DAN VGG16
Mayana, H. C., & Leni, D. (2023). Deteksi Kerusakan Ban Mobil Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur ResNet-34. Jurnal Surya Teknika, 10(2), 842-851.
Article Metrics
Abstract view : 81 timesPDF - 5 times
DOI: https://doi.org/10.26714/jkti.v2i2.13945
Refbacks
- There are currently no refbacks.
=======================================================================================
Penerbit:
- JKTI | Jurnal Komputer dan Teknologi Informasi
- Program Studi S1 Informatika, Unimus| Universitas Muhammadiyah Semarang
- Sekretariat: Gedung Kuliah Bersama II (GKB II) Lantai 7, Jl. Kedungmundu Raya No 18 Semarang
- email: informatika@unimus.ac.id, Phone: + +62 813 2504 3677
- e-ISSN: 2986-7592
Paper Template: Download
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------