Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.319
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Informanika Jurnal Sistem Informasi Dan E-Bisnis Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Inovasi Teknologi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JCOSIS (Journal Computer Science and Information Systems) Jurnal Pengabdian Digital dan Rekayasa Informatika (JARDIRA)
Mariana Purba
Universitas Sjakhyakirti
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : jcosis journal computer science and information systems

 1 
Implementasi Grad-CAM pada EfficientNet untuk Deteksi Tingkat Kematangan Buah Sawit Berbasis Citra Digital Erwin Dwika Putra; Mariana Purba
JCOSIS (Journal Computer Science and Information Systems) Vol. 3 No. 1 (2026): May
Publisher : Institute for Research and Community Service

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61567/jcosis.v3i1.275

Abstract

Tujuan : Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Explainable Deep Learning menggunakan EfficientNetB0 dan Grad-CAM dalam mendeteksi tingkat kematangan buah kelapa sawit berbasis citra digital. Dataset yang digunakan berasal dari Annotated Datasets of Oil Palm Fruit Bunch Piles for Ripeness Grading yang terdiri dari beberapa kelas kematangan buah sawit. Metode/Design/Pendekatan: Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, augmentasi citra, pembagian dataset, pelatihan model EfficientNetB0 berbasis transfer learning, evaluasi performa model, serta visualisasi interpretasi menggunakan Grad-CAM. Hasil/Temuan: Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EfficientNetB0 mampu menghasilkan performa klasifikasi yang sangat baik dengan nilai accuracy sebesar 95,21%, precision sebesar 94,87%, recall sebesar 94,53%, dan F1-score sebesar 94,69%. Implementasi Grad-CAM berhasil memberikan visualisasi heatmap yang menunjukkan area citra paling berpengaruh terhadap hasil klasifikasi, dengan fokus utama model berada pada warna buah sawit sebesar 48% dan tekstur buah sebesar 27%. Kebaharuan/Originalitas/Nilai: Hasil penelitian membuktikan bahwa kombinasi EfficientNetB0 dan Grad-CAM mampu menghasilkan sistem klasifikasi kematangan buah sawit yang akurat, efisien, dan interpretable untuk mendukung penerapan Artificial Intelligence pada sektor perkebunan modern.
Co-Authors Ade Sukma Wati Agrinda Ghaniya Andi Nugroho Ayumi, Vina Bakhtiar Bakhtiar .K Bakhtiar K Cahyo Pambudi Darmo Dwi Fitri Brianna Erlangga Erwin Dwika Putra Hadiguna Setiawan Herlambang Kemas Welly Angga Permana Lemi Iryani Lemi Iryani Lemi Iryani M. Syidik Rizky Marissa Utami Nia Umilizah Nia Umilizah Noprisson, Handrie Nur Ani Octavia, Pipin Paisal Pipin Octavia Putra, Erwin Dwika Putri Maharani Rudiansyah Rudiansyah Rudiansyah Sarwati Rahayu Sulis Sandiwarno Syamsiar, Syamsiar Vina Ayumi Yadi