PENGENALAN TANGGAL KEDALUWARSA PADA KEMASAN PRODUK DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Cordellya Agatha, Lina Lina
{"title":"PENGENALAN TANGGAL KEDALUWARSA PADA KEMASAN PRODUK DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK","authors":"Cordellya Agatha, Lina Lina","doi":"10.51876/simtek.v8i2.210","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tanggal kedaluwarsa merupakan hal yang krusial dalam sebuah produk karena kedaluwarsa berfungsi untuk memberitahu informasi kepada konsumen mengenai usia simpan dari sebuah produk.Tanggal kedaluwarsa tercantum pada setiap kemasan produk instan. PT XYZ merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi minuman kopi instan. Dalam proses pengemasan produk, terdapat tahapan pencetakan tanggal kedaluwarsa yang dilakukan secara manual. Hal tersebut menyebabkan tidak jarang terjadinya kesalahan memasukkan data dan tentunya akan merugikan perusahaan dalam biaya produksi. Untuk meminimalisir kesalahan tersebut, dibutuhkan aplikasi yang dapat melakukan rekognisi tanggal kedaluwarsa pada kemasan. Pembuatan program dalam penelitian ini menerapkan metode segmentasi automatic cropping dan algoritma convolutional neural network dalam melakukan proses pengenalan. Hasil pengujian automatic cropping mendapatkan persentase akurasi sebesar 94.55%. Hasil automatic cropping akan dilanjutkan ke pengenalan menggunakan metode convolutional neural network. Akurasi pengenalan yang diperoleh adalah sebesar 85.22% untuk proses pengujian dengan data latih dan akurasi sebesar 77.5% untuk proses pengujian dengan data hasil automatic cropping.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Sisfokom","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.210","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Tanggal kedaluwarsa merupakan hal yang krusial dalam sebuah produk karena kedaluwarsa berfungsi untuk memberitahu informasi kepada konsumen mengenai usia simpan dari sebuah produk.Tanggal kedaluwarsa tercantum pada setiap kemasan produk instan. PT XYZ merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi minuman kopi instan. Dalam proses pengemasan produk, terdapat tahapan pencetakan tanggal kedaluwarsa yang dilakukan secara manual. Hal tersebut menyebabkan tidak jarang terjadinya kesalahan memasukkan data dan tentunya akan merugikan perusahaan dalam biaya produksi. Untuk meminimalisir kesalahan tersebut, dibutuhkan aplikasi yang dapat melakukan rekognisi tanggal kedaluwarsa pada kemasan. Pembuatan program dalam penelitian ini menerapkan metode segmentasi automatic cropping dan algoritma convolutional neural network dalam melakukan proses pengenalan. Hasil pengujian automatic cropping mendapatkan persentase akurasi sebesar 94.55%. Hasil automatic cropping akan dilanjutkan ke pengenalan menggunakan metode convolutional neural network. Akurasi pengenalan yang diperoleh adalah sebesar 85.22% untuk proses pengujian dengan data latih dan akurasi sebesar 77.5% untuk proses pengujian dengan data hasil automatic cropping.
用反革命网络产品产品识别保质期
保质期在产品中是至关重要的,因为保质期是向消费者提供关于产品保质期的信息。保质期列在任何即时产品包装上。PT XYZ是一家生产速溶咖啡的公司。在包装过程中,手动打印的保质期已经完成。这通常会导致数据输入错误,并可能损害公司的生产成本。为了将这些错误降到最低,需要应用程序能够对包装上的保质期进行重新认识。本研究的程序创建采用了自动膨胀和神经联导算法进行识别过程。自动碰撞测试结果为94.55%的准确率。通过神经联导网络,自动剥离将继续进行引入。引入验证准确率为8.22%的测试过程和练习数据的测试准确率为77.5%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
8 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信