Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Intelek Insan Cendikia
Abrori Musafic Al Rasyid
Unknown Affiliation
Religion Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Artificial Neural Network (ANN) Untuk Klasifikasi Varietas Kismis Berdasarkan Fitur Morfologi Abrori Musafic Al Rasyid; Hasbi Firmansyah; Wahyu Asriyani; Rizki Prasetyo Tulodo
Jurnal Intelek Insan Cendikia Vol. 2 No. 12 (2025): Desember 2025
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Industri pengolahan hasil pertanian, terutama kismis, menghadapi kesulitan dalam memilah varietas yang bagus seperti Kecimen dan Besni karena kedua jenis tersebut memiliki bentuk yang mirip. Cara penyortiran secara manual memakan waktu dan bisa salah akibat kesalahan manusia. Penelitian ini mencoba menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) untuk mengklasifikasikan jenis kismis secara otomatis berdasarkan karakteristik bentuknya. Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository, terdiri dari 900 sampel dengan 7 karakteristik bentuk, yaitu Area, Major Axis Length, Minor Axis Length, Eccentricity, Convex Area, Extent, dan Perimeter. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, dengan tahap pra-pemrosesan berupa normalisasi data (Z-transformation) untuk meningkatkan kinerja jaringan. Metode pengecekannya menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil uji coba menunjukkan bahwa algoritma ANN mampu mengenali jenis kismis dengan akurasi sebesar 87.00% Hal ini membuktikan bahwa metode Neural Network efektif digunakan sebagai alternatif sistem cerdas dalam memperbaiki kualitas produk pertanian.
Co-Authors Asriyani, Wahyu Hasbi Firmansyah Rizki Prasetyo Tulodo