Tanaman Apel merupakan buah tahunan yang berasal dari daerah Asia Barat dengan iklim sub tropis. Di Indonesia tanaman Apel ditanam sejak tahun 1934 hingga saat ini. Tanaman Apel dapat tumbuh dan berbuah baik di daerah dataran tinggi. Para petani biasanya melakukan pencegahan penyakit atau hama dengan melakukan penyemprotan setiap 1 – 2 minggu sekali dengan dosis ringan. Pencegahan ini agar penyakit/hama dapat segera ditanggulangi dan baik jika dilakukan pada pagi atau sore hari. Terkadang petani juga membutuhkan seorang pakar dalam menentukan jenis hama/penyakit pada tanaman Apel agar dapet memberikan solusi terbaik. Oleh karena itu diperlukan adanya pendekatan digital agar dapat mengenali beragam jenis hama/penyakit tanaman Apel dengan cepat dan mudah. Teknologi Deep Learning, merupakan salah satu bidang ilmu baru dalam Machine Learning dan berkembang dengan depat. Deep Learning memiliki kemampuan yang baik dalam Computer Vision, salah satunya yaitu image classification atau klasifikasi objek pada citra. Metode yang dapat digunakan dalam melakukan klasifikasi citra ini yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Berdasarkan hasil uji coba, aplikasi berhasil diimplementasikan dengan baik menggunakan framework dart berbasis android dengan hasil final test accuracy yang diperoleh yaitu didapat keakuratan sebesar 97,1%.
Bunga atau kembang adalah alat reproduksi seksual pada tumbuhan berbunga. Pada bunga terdapat organ reproduksi, yaitu benang sari dan putik. Pada beberapa spesies, bunga majemuk dapat dianggap awam sebagai bunga (tunggal), ada sekitar 391.000 spesies tanaman vaskular yang saat ini diketahui sains, dimana sekitar 369.000 spesies (atau 94 persen) adalah tanaman berbunga. Klasifikasi jenis bunga merupakan pekerjaan yang membutuhkan waktu dan pengetahuan. Perkembangan visi komputer memungkinkan otomatisasi klasifikasi jenis bunga dengan efisien dan akurat. Deep Learning merupakan cabang ilmu machine learning berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau bisa dikatakan sebagai perkembangan dari JST. Dalam Deep Learning, sebuah komputer belajar mengklasifikasi secara langsung dari gambar atau suara. Dengan menggunakan teknologi Deep Learning yang merupakan salah satu bidang ilmu baru dalam Machine learning dan berkembang dengan sangat pesat. Deep Learning memiliki kemampuan yang baik dalam Computer Vision, yaitu Image Classification atau kalsifikasi objek pada citra dalam bentuk dua dimensi misalnya gambar dan suara. Hasil final test accuracy yang diperoleh yaitu didapat keakuratan sebesar 100% dengan salah satu hasil pengujian yaitu klasifikasi bunga mawar dengan akurasi sebesar 99,30%. Model data latih menggunakan dengan total dataset 460 gambar (yang diambil melalui pencarian gambar pada Google Image) sebanyak 30 kali dilatih, di mana setiap 13 langkah terhitung 1 training. Sehingga menghasilkan keluaran nilai akurasi dari data yang telah dilatih (val_acc) dan nilai akurasi dari data yang hilang atau miss (val_loss). Diharapkan dengan adanya implementasi aplikasi ini dapat membantu pengguna untuk memelihara bunga hias dengan jenis sesuai dengan keinginan.
Sayuran merupakan sebutan bagi bahan pangan asal tumbuhan yang biasanya mengandung kadar air tinggi dan dikonsumsi dalam keadaan segar atau setelah diolah secara minimal. Keanekaragaman sayur yang terdapat di dunia menyebabkan keragaman pula dalam pengklasifikasian sayur. Oleh karena itu diperlukan adanya pendekatan digital agar dapat mengenali jenis sayuran dengan cepat dan mudah. Dalam penelitian ini jumlah jenis sayuran yang digunakan sebanyak 7 jenis diantara: brokoli, jagung, kacang panjang, pare, terung ungu, tomat dan kubis. Dataset yang digunakan berjumlah 941 gambar sayur dari 7 jenis sayur, ditambah 131 gambar sayur dari jenis yang tidak terdapat pada dataset, selain itu digunakan 291 gambar selain sayuran. Untuk melakukan klasifikasi jenis sayuran digunakan algoritme Convolutional Neural Network (CNN), yang merupakan salah satu bidang ilmu baru dalam Machine Learning dan berkembang dengan pesat. CNN merupakan salah satu algoritme yang terdapat pada metode Deep Learning dengan memiliki kemampuan yang baik dalam Computer Vision, salah satunya yaitu image classification atau klasifikasi objek citra. Uji coba dilakukan pada lima perangkat selular berbasiskan sistem operasi Android. Python digunakan sebagai bahasa pemrograman dalam merancang aplikasi mobile ini dengan menggunakan modul Tensor flow untuk melakukan training dan testing data. Metode yang dapat digunakan dalam melakukan klasifikasi citra ini yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Hasil final test accuracy yang diperoleh yaitu didapat keakuratan mengenali jenis sayuran sebesar 98.1% dengan salah satu hasil pengujian yaitu klasifikasi sayur jagung dengan akurasi sebesar 99.98049%.
Setiap tahun pengguna kendaraan bermotor selalu terjadi peningkatan, hal ini terbukti dari data yang diperoleh melalui Badan Pusat Statistik yaitu sebanyak 136.320.000 juta unit pada 2020. Banyaknya jumlah kendaraan bermotor tersebut, membuat pelaku bisnis membuka jasa layanan untuk pencucian kendaraan bermotor khususnya untuk pencucian kendaraan mobil dan motor. Dalam menjalankan usaha jasa cuci mobil dan motor banyak pelaku bisnis yang masih menggunakan sistem transaksi secara manual dengan menggunakan buku besar. Selain itu mencatat setiap transaksi, yang nantinya akan digunakan untuk membuat laporan harian, bulanan, dan tahunan sebagai informasi yang diberikan kepada atasannya. Pada lain sisi pengguna kendaraan juga merasa dirugikan ketika melakukan pencucian, pelanggan tidak mendapatkan nota dari transaksi mereka, pemilik kendaraan mendapatkan kendaraannya masih dalam keadaan kotor, terdapat goresan setelah melakukan pencucian, harga paket pencucian yang selalu berubah-ubah, dan pelanggan pun merasa dirugikan dengan hal ini. Untuk mengatasi permasalahan tersebut peneliti membuat sebuah aplikasi jasa pencucian kendaraan khususnya untuk mobil dan motor dengan menggunakan metode Waterfall mulai dari perencanaan, analisis, desain, implementasi dan sampai tahapan pemeliharaan, sehingga dengan metode tersebut dapat menyelesaikan masalah-masalah tersebut. Hasil dari penelitian diharapkan aplikasi ini dapat menguntungkan dari sisi pemilik kendaraan dan pelaku bisnis tersebut. Pelaku bisnis dapat mengatur sistem kerja dari proses pencucian, penggajian pegawai sampai hasil laporan, dan pelanggan mendapatkan kenyamanan dalam bertransaksi. Implementasi dalam pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman C# dengan basis data Microsoft Office Access.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.