Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Convolutional Neural Network

Alexander Badaruddin, Frederick (2024) Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Convolutional Neural Network. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (811kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (194kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (580kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (2MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (187kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (213kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (288kB)

Abstract

Kesegaran daging sangat penting untuk memastikan kualitas produk, kesehatan konsumen, dan mempertahankan citra merek. Oleh karena itu, teknologi pengujian kesegaran yang akurat sangat dibutuhkan dalam industri daging. Penelitian ini berfokus pada penggunaan model ConvMixer berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi kesegaran daging sapi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengimplementasi model CNN ConvMixer mengukur akurasi dalam proses pengujian kesegaran daging, yang merupakan faktor krusial dalam menjaga standar kualitas produk daging di pasar. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari platform Kaggle, yang menyediakan dataset yang cukup besar dan bervariasi untuk melatih dan mengevaluasi model yang diusulkan. Dengan menggunakan data tersebut, model ConvMixer CNN dirancang dan diimplementasikan untuk melakukan klasifikasi kesegaran daging sapi. Pendekatan ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan metode konvensional yang saat ini digunakan dalam industri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ConvMixer CNN yang diterapkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 98.95%. Hal ini menunjukkan bahwa model ini sangat efektif dalam mengklasifikasikan kesegaran daging sapi, memberikan hasil yang dapat diandalkan dan konsisten. Keberhasilan ini tidak hanya menunjukkan potensi penerapan model ConvMixer CNN dalam industri daging, tetapi juga memberikan bukti bahwa teknologi berbasis CNN dapat membawa peningkatan signifikan dalam berbagai aplikasi pengujian kesegaran makanan. Dengan hasil yang sangat menjanjikan ini, diharapkan penelitian lebih lanjut dan pengembangan model ConvMixer CNN dapat terus dilakukan untuk memperluas penggunaannya dalam berbagai sektor industri makanan lainnya. Pada akhirnya, teknologi ini akan berkontribusi pada peningkatan kualitas produk, perlindungan kesehatan konsumen, dan penguatan citra merek di pasar global.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	CNN, ConvMixer, Daging Sapi, Klasifikasi, Machine Learning,
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	06 Nov 2024 03:08
Last Modified:	06 Nov 2024 03:08
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/32325

Actions (login required)

View Item