• Beranda
  • Website Perpustakaan
  • Panduan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Penanda Bagikan

TA DIGITAL

Aplikasi Cerdas Klasifikasi Dan Prediksi Kadar Air Pada Pengeringan Cabai Rawit Merah Menggunakan Algoritma Deep Learning Berbasis Android = Smart Application for Classification and Prediction of Water Content in Drying Red Cayenne Peppers Using an Android-Based Deep Learning Algorithm

Reza Amalia Amnesti - Nama Orang; Kirana Romansa Setiaji - Nama Orang; MARDIYONO - Nama Orang; Aisyatul Karima - Nama Orang;

Kirana Romansa Setiaji, Reza Amalia Amnesti, “Aplikasi Cerdas Klasifikasi Dan Prediksi Kadar Air Pada Pengeringan Cabai Rawit Merah Menggunakan Algoritma Deep Learning Berbasis Android”, Tugas Akhir DIII Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang, di bawah bimbingan Bapak Mardiyono, S.Kom., M.SC. dan Ibu Aisyatul Karima , S.Kom., Mcs. (bulan tahun) 2023.

Penelitian ini membahas tantangan dalam mengamankan daya simpan cabai rawit merah, sebuah produk hortikultura, karena kandungan air yang tinggi. Hal ini mengarah pada penanganan pasca panen yang cermat untuk memperpanjang daya simpan. Masalah lain yang dihadapi petani adalah fluktuasi harga di pasar akibat peningkatan produksi. Penelitian sebelumnya telah mengulas proses pengeringan untuk mempertahankan kualitas cabai kering dan penelitian lainnya berfokus pada pengklasifikasian cabai kering menggunakan metode pengolahan citra. Penelitian ini mengusulkan solusi berupa aplikasi mobile untuk mendeteksi kadar air secara akurat selama proses pengeringan cabai rawit merah. Teknik machine learning, terutama deep learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Regresi Linear, digunakan untuk mengatasi masalah ini. Hasil akhir dari penelitian ini adalah pengembangan aplikasi Android yang dapat mengidentifikasi status klasifikasi (basah/kering) dan mengukur kadar air cabai rawit merah. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi praktis bagi petani dan pelaku industri dalam memperpanjang masa simpan cabai rawit merah serta mengurangi kerugian yang mungkin timbul akibat fluktuasi harga.
Kata kunci : Cabai Rawit Merah, Kadar Air, Machine Learning, deep learning, Aplikasi Android, Klasifikasi


Fulltext
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
IK 051 2023
Penerbit
Semarang : Politeknik Negeri Semarang., 2023
Deskripsi Fisik
xii, 77 hal.; ilus, 30 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
text
Tipe Media
computer
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
-
Subjek
aplikasi android
deep learning
MACHINE LEARNING
kadar air
CABAI RAWIT MERAH
KLASIFIKASI
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Kirana Romansa Setiaji
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

  • Panduan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Si-Repo adalah platform digital yang dikelola oleh UPA Perpustakaan Politeknik Negeri Semarang, menyimpan karya ilmiah seperti Tugas Akhir, Skripsi, dan Tesis dari sivitas akademika Polines, untuk mendukung kebutuhan akademik, penelitian, dan pengembangan.

Pengunjung Web

Hari ini : Minggu ini : Bulan ini : Total :

© 2025 — Perpustakaan Politeknik Negeri Semarang

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?