Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.829
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Basicedu JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Plusminus: Jurnal Pendidikan Matematika Indo-MathEdu Intellectuals Journal Research Review: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Jurnal Basicedu IPTEK: Jurnal Hasil Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Wicara Desa
Awalia, Nur
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

 1 
KLASIFIKASI RASA BUAH SALAK BERDASARKAN WARNA DAN BENTUK MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Chairati, Chairati; Awalia, Nur; Jamaluddin, Bunga Mawar; Kaswar, Andi Baso; Sasmita, Sasmita
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 3 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i3.6321

Abstract

Salak (Salacca zalacca) merupakan produk pertanian Indonesia yang populer di seluruh nusantara. Salak mempunyai nilai ekonomi yang tinggi dengan perawatan yang sangat penting untuk memperoleh kualitas yang enak. Masih adanya kendala dalam penentuan rasa salachis yang masih dilakukan secara manual berdasarkan pengalaman dan pengetahuan petani sehingga menyebabkan terjadinya kesalahan dan ketidakkonsistenan dalam klasifikasi. Pada penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi rasa mangga menggunakan metode saraf tiruan. Namun keakuratannya masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, klasifikasi buah salak dilakukan dengan menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (ANN). Beberapa skenario pelatihan dan pengujian dilakukan untuk memilih kombinasi fitur dengan akurasi tinggi dan waktu komputasi tercepat. Diperoleh kombinasi dari tiga fitur yang paling banyak digunakan yaitu fitur bentuk dan warna RGB. Berdasarkan hasil pemeriksaan 160 citra latih, akurasinya mencapai 100% dengan waktu komputasi 512,443 detik untuk seluruh citra. Sementara itu, hasil pengujian 40 gambar uji mencapai akurasi 100%, dan waktu perhitungan seluruh gambar adalah 321,389 detik. Oleh karena itu, dapat dinyatakan bahwa metode yang diterapkan berfungsi sempurna dalam mengklasifikasikan gambar salak berdasarkan warna dan bentuknya.
Co-Authors Amini, Rabiatul Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar Ari Aprilia Dwiana Azzahra, Fadlila Budiyono, Aan Chairati, Chairati Erika Erika Fiqri, Nabila Nurul Hasim Inayah, Siti Nurul Jafar, Eka Sufartianinsih Jamaluddin, Bunga Mawar M. Yasin Masrul Medina, Deayu Mitha Lailatul Molli Wahyuni Nauli Tama Sari Prabawati, Sri Ayu Ramdhan Witarsa Rostina Rostina Samosir, Angela Saputri, Veni Sasmita Sasmita SRI BULAN Suherman, Sutianto Pratama Supriadi, Zalzabila Maharani Widia Wati, Widia Zahra, Syarifah Fatimah Az