Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.481
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Indonesian Journal of Mathematics Education Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Budimas : Jurnal Pengabdian Masyarakat jurnal syntax admiration Journal Zetroem Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) ICTEE (Engineering Journals of Information, control, telecommunication and electrical) Jurnal Sosial dan Teknologi Jurnal Tika Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal ADAM : Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal Of Information System And Artificial Intelligence Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Radisi Teknologi : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Suharjo, Imam
Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Penerapan CNN Berbasis Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Beras Organik dan Anorganik Muzhaffar, Rafi; Suharjo, Imam
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 2 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i2.1117

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis untuk membedakan beras organik dan anorganik yang secara visual sulit dibedakan oleh mata manusia. Beras merupakan bahan pangan pokok utama masyarakat Indonesia, dengan varian organik dan anorganik yang kini banyak beredar di pasaran. Namun, secara visual keduanya sulit dibedakan karena memiliki bentuk dan warna yang serupa. Perbedaan karakteristik yang tidak tampak secara kasat mata mendorong perlunya pendekatan berbasis teknologi untuk mengidentifikasi jenis beras secara objektif dan akurat. Penelitian ini memanfaatkan teknik pengolahan citra digital dan algoritma deep learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) berbasis ResNet-50 untuk mengklasifikasikan citra mikroskopik beras organik dan anorganik. Dataset terdiri dari 1.000 citra hasil tangkapan mikroskop digital dengan resolusi 640×480 piksel, yang melalui proses cropping, resize, dan augmentasi untuk meningkatkan generalisasi model. Data kemudian dibagi ke dalam subset training, validasi, dan testing dengan rasio 70:15:15. Model ResNet-50 dimodifikasi pada lapisan classifier dengan multilayer perceptron dan dilatih menggunakan transfer learning. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix, classification report, serta visualisasi grafik training loss dan accuracy. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan beras dengan akurasi sebesar 96,67%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi dan seimbang pada kedua kelas. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan CNN dengan arsitektur ResNet-50 efektif digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan visual antara beras organik dan anorganik secara otomatis, dan berpotensi diterapkan sebagai sistem bantu klasifikasi berbasis citra dalam industri pertanian serta laboratorium pengujian mutu pangan.
Co-Authors Agata Febrian Juadon ageng sanaris Ahmad Muzakki Aji Santoso, Zulfikar Arif Lumute Unihehu Budi Rahayu, Tri Dari, Natasya Wulan Dudi Ali Erdinus, Erdinus Firwansyah, Andi Haryo Wicaksono, Aji Rahadian Agung Hilmi Afifi Al-Atsari Ihsanudin, Muhammad Indah Susilawati Indah Susilawati Joko Winahyu Malik Ilmi Sri Koryoga Mustakim Mustakim Mustakim Mustakim Muttaqin, Muhammad Anwar Muzhaffar, Rafi Noraga, Bima Nuryasa, Arnanda Pili, M. Ali Sahbana Pranto Suwarno Prasetya, Agustinus Bayu Putry Wahyu Setyaningsih Putry Wahyu Setyaningsih Setyaningsih, Putry Wahyu Teguh Wibawa Tengku Riza Zarzani N Tri Sakti Wahyu Setyaningsih, Putry Widiyatmoko, Ari Winahyu, Joko Xaverius Kati Lile, Fransiskus Yudhistira, Octavian Erwin