p-Index From 2021 - 2026
7.678
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Classification of Date Fruit Types Using CNN Algorithm Based on Type M. Fajrun Nadhif; Saruni Dwiasnati
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 1 (2023): MALCOM April 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i1.724

Abstract

Date fruits are an important commodity in the agriculture and food industry. However, in the process of sales and distribution to ordinary people, there are often errors in identifying different types of date fruits. Therefore, this research aims to develop an automatic classification system to distinguish the types of date fruits based on their types using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The case study was conducted at Hamima Dates date shop. The data used are fruit images with 9 categories and a total of 1658 samples, which are divided into 1496 samples for training data and 162 samples for testing data. The test results show that the CNN algorithm has a high level of accuracy in classifying the type of date fruit, with an accuracy of 96%. In this study, feature analysis was also conducted to determine the contribution of each feature to the classification of date fruit types. The results of this study can be the basis for the development of a more sophisticated date fruit automatic classification system and can be applied to other types of fruits
Penerapan Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk Mendiagnosa Penyakit Bercak Daun Cabai: Application of Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) for Diagnosing Chili Leaf Spot Disease Yudo Devianto; Saruni Dwiasnati; Bambang Sukowo; Ahmad Fauzi; Kiki Ahmad Baihaqi
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.850

Abstract

Produktivitas  tanaman  cabai  bergantung  kepada  iklim,  lingkungan,  serta hama  dan  penyakit. Petani yang baru dalam budidaya cabai merah menghadapi beberapa kesulitan karena memiliki sedikit pengalaman dalam budidaya, sehingga sulit untuk mengidentifikasi jenis penyakit dan hama yang menyerang. Hal ini menyebabkan penurunan produktivitas. Selain itu, petani juga belum memiliki pengalaman dalam menangani masalah yang timbul pada tanaman yang mereka budidayakan. Dalam rangka membantu petani mengatasi masalah ini, SPK berbasis web telah dikembangkan. Sistem ini menggunakan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah daun mudah mengkerut dengan warna mosaic kekuningan, daun mengkerut hingga menjadi ukuran kecil dan lebih tebal, bercak bulat berwarna coklat pada daun yang mengering, terdapat lubang pada bercak tua, dan pucuk daun yang berubah menjadi kuning jelas. Alternatif yang dipertimbangkan dalam penelitian ini  Daun Cabai " Penyakit Layu Bakteri ", Daun Cabai " Layu Pusertium ", Daun Cabai " Penyakit Virus Kuning ", dan Daun Cabai “Penyakit Bercak Daun”. Perhitungan dengan metode TOPSIS, Daun Cabai " Penyakit Virus Kuning" mendapatkan peringkat dengan nilai preferensi sebesar 2.0118. Penelitian ini disimpulkan bahwa metode TOPSIS dapat digunakan untuk mengetahui daun cabai dengan kriteria apa yang terbaik berdasarkan kriteria