Ma'rifah, Puteri Nurul
Unknown Affiliation

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

Found 2 Documents
Search

Comparison of faster region-based convolutional network for algorithms for grape leaves classification Sarosa, Moechammad; Ma'rifah, Puteri Nurul; Kusumawardani, Mila; Al Riza, Dimas Firmanda
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 14, No 1: February 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v14.i1.pp222-230

Abstract

The shapes of leaves distinguish the Indonesian grape variants. The grape leaves might look the same at first glance, but there are differences in leaf shapes and characteristics when observed closely. This research uses a deep learning method combined with the faster region-based convolutional neural network (R-CNN) algorithm with the Inception network architecture, ResNet V2, ResNet-152, ResNet-101, and ResNet-50, and uses COCO weights trained to classify five grape varieties through leaf images. The study collected 500 images to be used as an independent dataset. The results show that network improvements can effectively improve operating efficiency. There are also limitations to training scores because the F1 score value tends to stabilize or decrease at a certain point. In the Inception ResNet V2 architecture, with the highest average F1 score of 92%, the average computing time for training and testing is longer than other network architectures. This suggests that the algorithm can classify types of grapes based on their leaves.
Penerapan sistem pemantauan cerdas kelembapan dan derajat keasaman tanah untuk optimalisasi produksi padi berkelanjutan Muti, Asri Amalia; Ma'rifah, Puteri Nurul; Muaziyah, Siti Eneng Sururiyatul
Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Vol. 6 No. 4 (2025)
Publisher : Universitas Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33474/jp2m.v6i4.24275

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat di Desa Gili Barat dilakukan untuk memperkenalkan sistem cerdas pemantauan kelembapan dan derajat keasaman tanah sebagai upaya peningkatan efisiensi dan produktivitas budidaya padi. Kegiatan ini mencakup sosialisasi dan demonstrasi penggunaan alat kepada kelompok tani, dengan tujuan meningkatkan pengetahuan dan pemahaman petani terhadap teknologi pertanian berbasis data. Melalui kegiatan ini, petani memahami prinsip kerja alat serta manfaatnya dalam memantau kondisi tanah secara lebih akurat untuk mendukung pengelolaan air dan pupuk yang efisien. Selain itu, kegiatan ini juga memperkuat kolaborasi antara dosen, mahasiswa, dan petani dalam pengembangan pertanian berbasis teknologi di tingkat desa. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan petani terhadap pemahaman kualitas tanah, yang terbukti dari hasil pretest dan posttest dengan kenaikan rata-rata sebesar 30% dari 20 orang peserta yang sebelumnya memiliki tingkat pemahaman awal sekitar 50%. Peningkatan ini mencerminkan efektivitas metode sosialisasi dan demonstrasi yang diterapkan. Program ini diharapkan menjadi langkah awal menuju penerapan sistem pertanian cerdas yang berkelanjutan serta mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), khususnya dalam aspek ketahanan pangan dan peningkatan kesejahteraan masyarakat desa.