Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil)
Fa, Farrell Rio
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengembangan Aplikasi Deteksi Kematangan Buah Pisang Berbasis Web Menggunakan Model CNN-LSTM Sintiya, Cindy; Gunawan, Erin; Marpaung, Dhea Romantika; Fa, Farrell Rio; Sinaga, Frans Mikael
Jurnal Sifo Mikroskil Vol. 26 No. 1 (2025): JSM VOLUME 26 NOMOR 1 TAHUN 2025
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55601/jsm.v26i1.1500

Abstract

Klasifikasi tingkat kematangan buah merupakan salah satu tantangan dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan di sektor pertanian. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi tingkat kematangan pisang menggunakan arsitektur deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Dataset citra pisang diproses melalui tahapan preprocessing yang mencakup normalisasi, segmentasi warna (mask kuning dan hijau), serta deteksi tepi, untuk menonjolkan fitur visual yang relevan. Model yang diimplementasikan mampu mengklasifikasikan tingkat kematangan pisang ke dalam kategori "matang" dan "mentah". Sistem ini diintegrasikan dengan antarmuka berbasis web menggunakan Streamlit, memungkinkan prediksi dilakukan secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 100% pada dataset uji, dengan precision, recall, dan F1-score sempurna. Penelitian ini membuktikan efektivitas pendekatan CNN-LSTM dalam klasifikasi tingkat kematangan buah yang diharapkan dapat membantu memberikan kontribusi terhadap otomatisasi di sektor pertanian.
Co-Authors Gunawan, Erin Marpaung, Dhea Romantika Sinaga, Frans Mikael Sintiya, Cindy