Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.607
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System INTI Nusa Mandiri Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Computer Science (CO-SCIENCE) Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Indonesian Journal Computer Science (ijcs) INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Jurnal Media Penyiaran
khairul rizal
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Klasifikasi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan Transfer Learning Model Mobilenetv2 Pada Tensorflow di Indonesia Syafiq Hidayatullah; Adinda Gadis Insan Cemerlang; Rifaldi Bagas Permana; Khairul Rizal; Rahmat Hidayat; Susliansyah Susliansyah
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 11 No 1 (2026): Vol 11 No 1 - 2026
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v11i1.1211

Abstract

Jamur memiliki peran penting dalam pangan dan kesehatan, tetapi kesamaan morfologis antara jamur beracun dan tidak beracun menyulitkan identifikasi akurat. Penelitian ini mengklasifikasikan jamur beracun dan tidak beracun di Indonesia menggunakan Transfer Learning dengan arsitektur MobileNetV2 pada TensorFlow. Metode penelitian mengikuti tahapan CRISP-DM yang mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan citra, pelatihan model, serta evaluasi kinerja. Model MobileNetV2 mencapai akurasi 99,13%, precision 99,49%, recall 98,97%, dan F1-score 99%. Grafik akurasi dan loss menunjukkan peningkatan kinerja yang stabil tanpa overfitting. Hasil ini menegaskan efektivitas Transfer Learning menggunakan MobileNetV2 dalam identifikasi fitur visual jamur. Model ini berpotensi diaplikasikan pada platform web atau aplikasi mobile sebagai alat bantu identifikasi jamur otomatis, mengurangi risiko keracunan.
Co-Authors Ade Christian Adinda Gadis Insan Cemerlang Ahmad Mustajib Ainun Zumarniansyah Amir Amir Amir Amir Amir Amir Amir Destia Sari Rahmadhani Fadillah Eka Wulansari Fridayanthie, Eka Wulansari Fattya Ariani Firstianty Wahyuhening Fibriany Harsih Rianto Hasan Basri Jaka Atmaja Mohammad Syamsul Azis Muhammad Rayhan Nur Alam Rahmat Hidayat Rahmat Tri Yunandar Rifaldi Bagas Permana Susliansyah, Susliansyah Syafiq Hidayatullah Teguh Tri Susanto Yesni Malau Yuris Alkhalifi Zahrah Rachmawaty