Elzandy, Imeldha
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

KLASIFIKASI VARIETAS ANGGUR BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN VGG16-XGBOOST Elzandy, Imeldha; Yulia Puspaningrum, Eva; Lina Nurlaili, Afina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14309

Abstract

Tanaman anggur memiliki varietas beragam dengan karakteristik daun yang cukup mirip antar varietas, hal ini menjadi tantangan tersendiri dalam proses pengenalan varietas secara manual, terutama bagi masyarakat awam. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi varietas anggur berdasarkan citra daun menggunakan kombinasi metode CNN dengan arsitektur VGG-16 sebagai ekstraksi fitur dan XGBoost sebagai klasifikasi. Adapun empat varietas anggur yang digunakan pada penelitian ini, yaitu Jumer, Ninel, Ruby88, dan Transfigurasi. Dataset yang digunakan terdiri dari 560 citra untuk pelatihan dan 60 citra untuk pengujian, yang kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan VGG-16 dan diklasifikasikan menggunakan XGBoost. Model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil pada penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode VGG-16 dan XGBoost mampu menghasilkan accuracy klasifikasi dengan hasil 89.58%, precision = 89.64%, nilai recall = 89.58%, nilai f1-Score = 89.55% dengan estimasi waktu training selama 832.55 detik