Harneni, Lufi
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Klasifikasi Jamur yang Dapat Dikonsumsi Berdasarkan Citra Menggunakan Pre-Trained Model Inception V3 Harneni, Lufi; Jauhari, Cindy Kamelita; Hia, Riski Rahmat; Pideksa, Nalendra Kayana; Musthofa, Muhammad Ali; Hendriyadi, Muhammad Zidan; Aldrian.N, Muhammad Erzie; Rizal, Muammar; Lestari, Mei; Septiani, Ni Wayan Parwati
Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan Vol 4, No 02 (2024)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrkt.v4i02.11132

Abstract

Jamur merupakan organisme yang memiliki berbagai macam jenis di alam. Beberapa jenis jamur dapat dikonsumsi oleh manusia. Namun, tidak semua jamur dapat dikonsumsi karena beberapa jamur bersifat toksik atau beracun apabila dikonsumsi oleh manusia. Oleh karena itu klasifikasi jamur yang dapat dikonsumsi dan tidak dapat dikonsumsi sangat penting. Dalam penelitian ini menggunakan Pre-Trained model Inception V3 sebagai ekstraksi fitur dalam gambar untuk mengklasifikasi gambar jamur. Ada 14 kelas jamur yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Amanita Muscaria, Amanita Rubescens, Boletus Edulis, Calycina Citrina, Cerioporus Squamosus, Flammulina Velutipes, Fomes Fomentarius, Ganoderma Applanatum, Gyromitra Gigas, leccinum Aurantiacum, Paxillus Involutus, Pleurotus Ostreatus, Schizophyllum Commune, Trichaptum Biforme. Total dataset yang digunakan adalah 21.630, dengan 515 gambar untuk setiap kelas. Hasil percobaan klasifikasi dalam penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 85%.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kista Ovarium Menggunakan Metode Forward Chaining Harneni, Lufi; Lina, Ika Mei; Mutia, Intan
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 6, No 03 (2025): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v6i03.12602

Abstract

Kista ovrium merupakan penyakit yang dapat terjadi pada wanita disegala usia, namun informasi mengenai bahayanya penyakit ini masih belum banyak diketahui. Sistem pakar dalam penelitian ini dirancang untuk diagnosis dini penyakit kista ovarium menggunakan metode forward chaining secara mudah dan efektif. Penilitan ini menggunakan metode observasi, wawancara, dan penelitian kepustakaan untuk mendapatkan data yang sesuai dengan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kista Ovarium. Proses diagnois dilakukan menggunakan metode forward chaining dan algoritma pohon keputusan (decision tree) berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien untuk mendapatkan kesimpulan. Pemodelan sistem dibuat menggunakan Unified Modelling Language (UML) karena dapat mendeskripsikan secara rinci pemodelan sistem yang akan dibuat. Sistem pakar dibuat berbasis desktop menggunakan Java NeatbensĀ  dan MySQL untuk pengelolaan database.