• 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

SISTEM APLIKASI PENGENALAN VARIETAS TANAMAN HERBAL MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE = HERBAL PLANT VARIETY IDENTIFICATION SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED IMAGE PROCESSING TECHNOLOGY

Alvin Aprianto - Nama Orang; Bagas Miftahun Na'im - Nama Orang; Slamet Handoko - Nama Orang; TRI Raharjo Yudantoro - Nama Orang;

Salah satu sumber daya alam di Indonesia yang luar biasa yaitu jenis tanaman. Sejak lama, masyarakat Indonesia telah menggunakan tanaman sebagai obat tradisional. Karena keterbatasan memori manusia, pengetahuan manusia tentang jenis tanaman obat semakin menurun. Sulit bagi masyarakat untuk mengklasifikasikan jenis tanaman obat Indonesia karena varietasnya yang sangat banyak dan beragam. Penggunaan aplikasi Android yang meningkat membuat semua tugas yang biasa dilakukan melalui situs web lebih efisien. Salah satunya adalah sistem aplikasi pengenalan varietas tanaman herbal berbasis android yang membantu masyarakat umum mengetahui varietas tanaman herbal. Teknologi deep learning digunakan untuk mengembangkan penelitian ini. Proses pengenalan varietas tanaman herbal tersebut menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) karena sangat handal dalam pengenalan objek. Data set gambar daun dikumpulkan oleh penulis menggunakan Kaggle Data. Penelitian ini menunjukkan bahwa CNN berhasil digunakan untuk mengidentifikasi tanaman herbal. Hasil testing menunjukkan bahwa nilai akurasi paling tinggi dalam mengklasifikasikan jenis tanaman herbal yaitu sebesar 90.17%. Sistem akan mengklasifikasikan ke dalam beberapa jenis tanaman herbal diantaranya Lidah Buaya, Daun Jeruk, Kunyit dan Kemangi. Tak hanya mengklasifikasikan jenis tanaman herbal tetapi juga memberikan cara untuk mengolah jenis tanaman herbal tersebut sebagai obat. Hasil dari sistem aplikasi ini diharapkan dapat membantu pengguna dalam mengetahui dan menentukan jenis tanaman herbal yang tepat sehingga mampu mempercepat proses pengenalan dan meningkatkan tingkat pemahaman mereka.


Fulltext
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
IK 017 2023
Penerbit
Semarang : Politeknik Negeri Semarang., 2023
Deskripsi Fisik
xiv, 68 hal.; ilus, 30 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
text
Tipe Media
computer
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
-
Subjek
ANDROID
TANAMAN HERBA;
DEPP LEARNING
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Alvin Aprianto
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?