Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi
Fauzi, Rayhan Dzikri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
SISTEM PREDIKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUANAKAN ARSITEKTUR VGG16 Fauzi, Rayhan Dzikri; Fachrie, Muhammad
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 5, No 3 (2024): Desember
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v5i3.5005

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi kematangan buah tomat menggunakan metode Convolutional Neural Networks (CNN). Sistem ini dirancang untuk menggantikan penilaian manual yang sering kali kurang efisien dan akurat akibat subjektivitas manusia. Data penelitian berupa gambar buah tomat yang diperoleh dari platform Kaggle, dengan kategori matang, mentah, dan setengah matang. Dua model CNN, yaitu Simple CNN dan VGG16, diterapkan untuk melakukan klasifikasi. Setelah melalui proses pra-pemrosesan dan augmentasi data, kedua model dibor dan diuji. Hasil menunjukkan bahwa model VGG16 memberikan kinerja terbaik dengan akurasi 97,17% pada data latih dan 95,56% pada validasi data. Kesimpulannya, model VGG16 lebih unggul dalam prediksi kematangan buah tomat dan diharapkan mampu meningkatkan efisiensi serta akurasi penilaian kematangan buah di industri pertanian.
Co-Authors Mochammad Imron Awalludin