Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.607
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal Jupiter Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Rekursif: Jurnal Informatika Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Buletin Konstitusi Prosiding (SIAR) Seminar Ilmiah Arsitektur
Muhammad Fachrurrozi
Sriwijaya University
Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Physics Social Sciences

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
A Image Classification of Poisonous Plants Using the MobileNetV2 Convolutional Neural Network Model Method Nazuli, Muhammad Furqan; Fachrurrozi, Muhammad; Rizqie, Muhammad Qurhanul; Abdiansah, Abdiansah; Ikhsan, Muhammad
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 24 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v24i2.4284

Abstract

Poisonous plants can be dangerous for many people, but some can be used as medicines or as pest killers. Some people, especially those in environments with a wide variety of plants, can take advantage of this poisonous plant. Lack of knowledge and information causes the use of this poisonous plant to be inappropriate. This research aims to develop software to classify images of poisonous plants using the Convolutional Neural Network method with the MobileNetV2 model and to compare the accuracy of classification results with various dataset configurations and varying parameters. The research method used is a Convolutional Neural Network, which has relatively high accuracy in classifying various digital images. The data used in this research consists of eight poisonous plants and several non-poisonous plants. The research results on 153 test data show that the accuracy value was 99.34%, precision was 99%, recall was 99%, and F1-Score was 99%. This research contributes to developing software that can quickly provide information and knowledge about poisonous plants, offering a high-accuracy solution for classifying poisonous plants using image data. Furthermore, implementing MobileNetV2 provides an efficient and lightweight model suitable for deployment on mobile devices, enhancing accessibility and usability in the field. The potential applications of this software extend beyond individual use, potentially benefiting agricultural, medical, and educational sectors. Future work will expand the dataset to include more plant species and refine the model to improve its robustness against diverse environmental conditions and image qualities.
Evaluasi Ruang Gerak Sirkulasi Koridor Pasar Klewer terhadap Kenyamanan dan Keamanan para Pengunjung (Studi Kasus Pasar Klewer Solo Pasca Renovasi) Fachrurrozi, Muhammad; Astuti, Dyah Widi
Prosiding (SIAR) Seminar Ilmiah Arsitektur 2020: Prosiding (SIAR) Seminar Ilmiah Arsitektur
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kebebasan sirkulasi untuk pengguna di sebuah bangunan sangatlah penting, karena dengan adanya pola sirkulasi maka akan memberi kenyamanan dan keamanan untuk pengguna bangunan tersebut, terlebih kepada sirkulasi untuk pejalan kaki di koridor. Sirkulasi ini cukup menarik untuk di kaji di penelitian ini, seperti contohnya sirkulasi pada bangunan salah satu Pasar yaitu Pasar Klewer yang terletak di kota Surakarta, Jawa Tengah. Sebelum direnovasi karena kejadian kebakaran pada bulan Desember 2014 tersebut, sirkulasi pada pasar klewer ini cukup baik. Namun, setelah dilaksanakan renovasi, sirkulasi Pasar Klewer menjadi lebih buruk dari sebelum di renovasi karena kebutuhan ruang kios yang berlebihan. Studi literatur dilakukan untuk menambah referensi guna memperkuat bukti-bukti yang telah ada. Metode observasi dapat mempermudah penelitian dari bangunan yang telah ada dan sudah berjalan cukup lama untuk kegiatan jual-beli sehingga data-data yang sudah di dapatkan bersifat fakta atau asli adanya, observasi dilakukan pada lantai 1 karena merupakan lantai yang paling ramai. Kemudian untuk melengkapi semua data tersebut, perlu adanya sebuah sesi wawancara kepada narasumber yang telah lama berada di bangunan tersebut. Ditunjang denga adanya dokumentasi berupa foto ditempat tersebut untuk melengkapi data-data tersebut. Dari data-data diatas maka dapat disimpulkan apakah sirkulasi pada Pasar Klewer ini sudah sesuai ketentuan standar arsitektur sehingga layak untuk menjadi bahan evaluasi agar Pasar Klewer nyaman dan aman untuk kegiatan jual beli pakaian dan batik serta mendapatkan penilaian yang baik di mata orang-orang saat berkunjung ke pasar klewer yang ada di kota Surakarta.
Co-Authors Abdiansah, Abdiansah Archibald Hutahaean, Jerrel Adriel Armansyah, Risky Bambang Tutuko Bayu Wijaya Putra Darmawahyuni, Annisa Dwiyono, Aswin Dyah Widi Astuti Fahreza, Irvan Firdaus Firdaus Firdaus Fishwaranta, Alexandra Islami, Anggun Kade Wida, Dewa Ayu Maharani, Masayu Nadila Mira Afrina Muhammad Ikhsan Muhammad Naufal Rachmatullah Muhammad Qurhanul Rizqie Muhammad, Fadzli Nazuli, Muhammad Furqan Novi Yusliani Pratama, Jimiria Pratama, Reksi Hendra Rossi Passarella Samsuryadi Samsuryadi Sapitri, Ade Iriani Setiadi, Raihan Mufid Sitepu, Delvi Nur Ropiq Siti Nurmaini Suci Dwi Lestari Yesi Novaria Kunang