p-Index From 2021 - 2026
6.093
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Akuntansi Indonesia Jurnal Simetris Prosiding SNATIF Jurnal Pseudocode E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal SOLMA Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal DISPROTEK International Journal of Elementary Education EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Abdimas Toddopuli: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Information Technology Ampera Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) Journal of Software Engineering Ampera Jurnal UNITEK Devotion: Journal of Research and Community Service Jurnal Pengabdian Masyarakat (ABDIRA) Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Muria Jurnal Layanan Masyarakat Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer IC Tech: Majalah Ilmiah Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Sasambo: Jurnal Abdimas (Journal of Community Service) International Journal of Artificial Intelligence and Science IC Tech: Majalah Ilmiah
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal DISPROTEK

CLASSIFICATION OF FRESH AND ROTTEN APPLES BASED ON IMAGE ANALYSIS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Ferianti, Lydya Ayu; Setiaji, Pratomo; Triyanto, Wiwit Agus
Jurnal Disprotek Vol 16, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jdpt.v16i2.8329

Abstract

The steps of this research lead to the design of a system that can help classify the condition of fresh or rotten apples by utilizing Convolutional Neural Network (CNN)-based image analysis, specifically by applying the You Only Look Once (YOLO) algorithm. YOLO was chosen because of its ability to be useful in fast and accurate object detection in real-time, making it effective for fruit quality recognition. The CNN model will be trained using a data set of apple images with various conditions, such as differences in color, texture, and level of damage, so that the system is able to distinguish fresh and rotten apples optimally. It is hoped that the results of this research will be useful in producing a web-based system that can automatically detect and classify apple quality. With this system, the apple quality inspection process becomes faster, more efficient, and reduces dependence on manual inspections, while helping to increase accuracy in the apple sorting process to determine whether the apples are rotten or fresh.KLASIFIKASI APEL SEGAR DAN BUSUK BERBASIS ANALISIS CITRA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)Pada langkah tahapan penelitian ini menuju pada perancangan sebuah sistem yang dapat membantu klasifikasi kondisi buah apel segar atau busuk dengan memanfaatkan analisis citra berbasis Convolutional Neural Network (CNN), khususnya dengan menerapkan algoritma You Only Look Once (YOLO). YOLO dipilih karena kemampuannya berguna dalam deteksi objek secara cepat dan akurat secara real-time, sehingga efektif untuk pengenalan kualitas buah. Model CNN akan dilatih menggunakan kumpulan data citra apel dengan berbagai variasi kondisi, seperti perbedaan warna, tekstur, serta tingkat kerusakan, agar sistem mampu membedakan apel segar dan busuk secara optimal. Diharapkan, hasil dari penelitian ini berguna menghasilkan suatu sistem berbasis web yang dapat melakukan proses deteksi dan klasifikasi kualitas apel secara otomatis. Dengan adanya sistem ini, proses pemeriksaan kualitas apel menjadi lebih cepat, efisien, serta mengurangi ketergantungan terhadap inspeksi manual, sekaligus membantu meningkatkan akurasi dalam proses sortir buah apel lebih cepat mengetahui busuk atau segar.
Co-Authors - Universitas Muria Kudus, Muhammad Arifin - Universitas Muria Kudus, Nanik Susanti A.A. Ketut Agung Cahyawan W Agusta, Feriyan Alif Catur Murti, Alif Catur Amalia, Syifa Anastasya Latubessy Arif Setiawan Diana Laily Fithri Dimyati Utoyo Erlina Nofianti Fajar Nugraha Fakhriyyah, Anis Farid Noor Romadlon Ferianti, Lydya Ayu Fernando Candra Yulianto Fikri Hamdhan Fithri, Diana Layli H. Himawan Hanafi, Bachtiar Hartiningsih Hartiningsih Hasan Basri Hidayatullah, Muhamad Arzak Hutomo Rusdianto Ilyas, Muhamad Dwi Iskandar Iskandar Jamhari Jamhari Jayanti Putri Purwaningrum Kevin Putra Adama Khoiruz Zahro Latifah Nur Ahyani Maula, Ahmad Inzul Mochammad Imron Awalludin Muhammad Arifin Muzakkiy, Muhammad Nandalisa Lisa Fa’ati Rahmawati Nanik Susanti Nia Zuliyana, Nia Nisa, Nila Akhidatul Noor Latifah Nurhaliza, Aulia Nurhaliza, Maulin Pambudi, Satrio Pramita, Alvina Gusti Pratomo Setiaji Pratomo Setiaji Pratomo Setiaji Putri, Rizka Ferbriliana R Rhoedy Setiawan Ramandani, Fitri Ratna Wijayani, Dianing Retno Tri Handayani Riawan Yudi Purwoko Ridwan, Muhammad Eldo Rizal Naufal Farras Arkanda Selamet , Ahmad Alif Candra Semit, Danial Setiawan, Faris Apri Slamet Kusmanto, Agung Sonia Shekha Anggriani Sri Septiana, Deyana Fitri Stiaji, Pratomo Suku Rahayu, Sri Intan Supriyono Supriyono Syafiul Muzid Sya’diah, Ary Kania Tamami, Ghufron Teguh Prasetyo Vincent Suhartono Wahyu Wibowo, Angga Wardhani, Indah Kusuma Widodo, Wahyu Kurniawan Ade Nur Yudie Irawan Yuniarsi Rahayu Zahra, Fatimah Az Zuliyati Zuliyati Zuliyati Zuliyati