@thesis{thesis,
		author={abdur  abdur rohim and reiva  reiva mariska harmie},
		title ={SISTEM PENDETEKSI BUAH LADA BERBASIS
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)},
		year={2021},
		url={http://repository.polman-babel.ac.id/id/eprint/304/},
		abstract={ABSTRAK
Pohon lada tumbuh merambat hingga ketinggian 4 meter dengan ditopang oleh pohon lain atau memakai tiang disebut dengan junjung. Permasalahan yang ada saat ini adalah saat proses pemanenan lada, para petani umumnya memetik dengan tangan. Pada tahun 2020 mahasiswa D3 membuat alat rancang bangun pemetik lada dengan menggunakan remote untuk mengontrol pergerakannya, alat
ini belum bisa bergerak secara otomatis, dari persoalan tersebut dibuatlah sistem pendeteksi buah lada berbasis convolutional neural network (CNN). Dengan membuat sistem pendeteksi ini, maka robot diharapkan bisa mendeteksi objek buah lada sehingga kedepannya dapat digunakan untuk memetik buah lada secara otomatis. Sistem ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Implementasi CNN menggunakan tools Tensorflow dengan bahasa pemograman Python. Jumlah dataset sebanyak 100 gambar buah lada dan 100 gambar non lada. Berdasarkan hasil pengujian tingkat precision prediksi sebesar 95 %, accuracy 89 %, dan recall 90 %, Jadi dapat disimpulkan bahwa sistem pendeteksi dengan menggunakan webcam dapat memprediksi buah lada dengan baik.
Kata kunci : Buah lada, Sistem pendeteksi, Buah lada}
		}