Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Dwimanhendra, Muhammad Rifaldi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI JENIS KAYU BERDASARKAN CITRA SERAT KAYU MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Dwimanhendra, Muhammad Rifaldi; Syahrullah, Syahrullah; Joefrie, Yuri Yudhaswana; Angreni, Dwi Shinta; Azhar, Ryfial; Nugraha, Deny Wiria; rezandy Lapatta, Nouval; Najar, Abdul Mahatir
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5726

Abstract

Kayu merupakan sumber daya alam yang sangat penting bagi industri mebel atau furnitur. Pemilihan jenis kayu yang tepat sangat krusial dalam industri mebel untuk menentukan kualitas hasil produksi. Pemilihan kayu secara manual memiliki risiko kesalahan yang dapat berdampak negatif pada kualitas akhir produk mebel. Oleh karena itu, diperlukan penerapan teknologi untuk meminimalkan kesalahan pemilihan jenis kayu dan meningkatkan efisiensi proses produksi. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi jenis kayu (nantu, palapi, dan uru) berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan citra serat kayu. Dataset terdiri dari 1.584 citra yang dibagi menjadi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Arsitektur model CNN terdiri dari 4 lapisan konvolusi, 4 lapisan pooling, dan 2 lapisan fully-connected. Hasil pelatihan mencapai akurasi 97,06%, sedangkan hasil pengujian dan evaluasi menggunakan matriks konfusi mencapai akurasi 95,56%. Penelitian ini membuktikan bahwa CNN dapat digunakan secara efektif untuk klasifikasi jenis kayu dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga dapat membantu meningkatkan efisiensi proses produksi mebel.
Co-Authors Abdul Mahatir Najar Deny Wiria Nugraha Dwi Shinta Angreni Nouval Trezandy Lapatta Ryfial Azhar, Ryfial Syahrullah Syahrullah Yuri Yudhaswana Joefrie