Blog Archives
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Melinjo Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Buah melinjo (Gnetum gnemon) adalah buah yang banyak ditemukan di berbagai negara tropis. Buah ini memiliki beberapa tingkat kematangan yang berbeda, yang dapat dilihat dari perubahan warna kulitnya. Buah melinjo biasanya mengalami tiga tingkat kematangan: matang (warna merah), mentah (warna hijau), dan setengah matang (warna kuning). Identifikasi tingkat kematangan buah melinjo secara manual dapat menjadi tugas yang memakan waktu dan cenderung subjektif. Oleh karena itu, dalam artikel ini, akan dibahas pengembangan sistem otomatis untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah melinjo menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (JST) dengan metode backpropagation.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Ekspor Impor Komoditas
Jaringan syaraf tiruan backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi output dari suatu input dengan menggunakan prinsip jaringan syaraf. Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung kesalahan antara output yang dihasilkan oleh jaringan dan output yang sebenarnya, kemudian menghitung gradien kesalahan tersebut dan memperbarui bobot jaringan dengan menggunakan gradien tersebut. Tujuan dari algoritma backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot agar jaringan saraf tiruan dapat memetakan input ke output dengan benar. Algoritma ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti prediksi data ekspor dan impor komoditas.
Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation:
- Neuron buatan: Unit dasar jaringan syaraf tiruan adalah neuron buatan. Neuron buatan mewakili unit pemrosesan jaringan. Model neuron buatan yang diusulkan oleh McCulloch Pitts digunakan dalam aplikasi klasifikasi pola jaringan syaraf tiruan.
- Backpropagation: Backpropagation adalah metode pelatihan jaringan syaraf tiruan yang diawasi. Tujuan backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural untuk memetakan input arbitrer ke output dengan benar. Perceptron berlapis-lapis dapat dilatih menggunakan algoritma backpropagasi.
- Arsitektur: Arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi dapat memiliki beberapa lapisan tergantung pada kompleksitas masalah.
- Bobot: Bobot adalah parameter yang digunakan untuk menghubungkan neuron dalam jaringan syaraf tiruan. Bobot diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
- Bias: Bias adalah parameter yang digunakan untuk menambahkan offset ke keluaran neuron. Bias juga diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
Klasifikasi Citra Beras Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
I. Pendahuluan
Dalam era teknologi informasi dan pertanian yang semakin berkembang pesat, penggunaan metode pengolahan citra dan kecerdasan buatan menjadi semakin penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam klasifikasi citra beras. Klasifikasi citra beras memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengenali jenis-jenis beras berdasarkan ciri-ciri tertentu. Penelitian ini difokuskan pada klasifikasi beras menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode pembelajaran Backpropagation. Ciri-ciri bentuk yang digunakan adalah panjang, lebar, luas, dan keliling.
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Naga Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Buah naga adalah salah satu buah tropis yang semakin populer di seluruh dunia karena kandungan gizi dan manfaat kesehatannya. Identifikasi tingkat kematangan buah naga secara akurat adalah langkah penting dalam proses panen dan distribusi. Penggunaan teknologi pengolahan citra dengan algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation telah membantu mengatasi tantangan ini dengan efisien dan tepat.
Pengolahan citra telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir. Salah satu aplikasinya adalah dalam bidang pertanian, terutama dalam identifikasi tingkat kematangan buah. Buah naga memiliki variasi warna dan tekstur yang signifikan selama proses kematangan, sehingga metode pengolahan citra sangat berguna dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah naga.
-read more->
Pemrograman Matlab 