Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Ilmu dan Aplikasi
Iqbal Kurniawan Asmar Putra
Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang, Indonesia
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Benchmark Multi-Model untuk Klasifikasi Daun Amaranthus Viridis Muhmmad Ainul Fikri; Iqbal Kurniawan Asmar Putra; Apriska Prameswari; Puji Hastuti
Jurnal Teknik Ilmu dan Aplikasi Vol. 7 No. 02 (2026): Jurnal Teknik Ilmu dan Aplikasi
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jtia.v7i02.9832

Abstract

Penelitian ini mengkaji klasifikasi kesehatan daun Amaranthus viridis menggunakan sepuluh algoritma machine learning dalam kerangka eksperimen yang terstandarisasi dan terkontrol. Dataset yang digunakan berupa citra daun dengan dua kelas, yaitu sehat dan terinfeksi, dengan distribusi tidak seimbang untuk merepresentasikan kondisi nyata. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, ekstraksi fitur berbasis piksel, pembagian data menggunakan Stratified Train-Test Split, serta evaluasi menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil menunjukkan bahwa XGBoost mencapai performa terbaik dengan F1-Score sebesar 96.78%, diikuti oleh AdaBoost dan Bagging, sementara model sederhana menunjukkan performa lebih rendah. Analisis menunjukkan adanya bias terhadap kelas mayoritas akibat ketidakseimbangan data, sehingga F1-Score menjadi metrik yang lebih representatif dibandingkan Accuracy. Penelitian ini menegaskan bahwa model berbasis boosting lebih efektif dalam menangani data tidak seimbang serta memberikan benchmark yang dapat digunakan sebagai acuan dalam pengembangan sistem pertanian cerdas berbasis machine learning
Co-Authors Apriska Prameswari Muhmmad Ainul Fikri Puji Hastuti