UNIPOLUNIPOL
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi kesulitan dalam membedakan jenis kurma yang banyak beredar di Indonesia, yaitu Ajwa, Sukari, dan Medjool, yang sering kali memiliki karakteristik visual mirip. Tujuan penelitian adalah mengembangkan sistem klasifikasi otomatis berbasis pengolahan citra digital dan machine learning. Data citra kurma dikumpulkan dan melalui tahapan pra‑pemrosesan, segmentasi dengan adaptive thresholding dan operasi morfologi, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur warna (HSV mean dan standar deviasi), bentuk (luas area dan moment invariants), serta tekstur (GLCM). Fitur yang dihasilkan kemudian diklasifikasikan menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan validasi silang k‑fold serta optimasi parameter melalui Grid Search, menggunakan kernel linear dan RBF. Hasil penelitian menunjukkan akurasi yang sangat tinggi, dengan rata‑rata akurasi 96.86% pada kernel linear dan 88.33% pada kernel RBF, dengan model terbaik pada kernel linear dengan parameter C=100. Minimnya kesalahan klasifikasi menunjukkan bahwa fitur yang digunakan mampu membedakan ketiga jenis kurma secara konsisten. Temuan ini membuktikan bahwa metode berbasis ekstraksi fitur klasik yang dipadukan dengan SVM masih sangat kompetitif dan efisien, terutama pada dataset terbatas. Implikasi dari penelitian ini adalah potensi penerapannya dalam mendukung industri perdagangan buah impor serta sebagai acuan untuk penelitian lanjutan di bidang agro‑informatika.
Penelitian ini berhasil mengembangkan model klasifikasi jenis kurma berbasis pengolahan citra digital, dengan akurasi tinggi 96,86% pada kernel linear SVM.Penerapan preprocessing, segmentasi adaptif, dan ekstraksi fitur mendukung representasi visual ketiga jenis kurma secara konsisten.Rekomendasi selanjutnya meliputi perluasan dataset, eksplorasi metode klasifikasi lain, dan integrasi sistem ke aplikasi mobile.
Penelitian selanjutnya dapat memanfaatkan dataset yang lebih beragam dan representatif, termasuk variasi pencahayaan serta kondisi pemotretan yang berbeda, guna men‑stabilkan model terhadap situasi dunia nyata. Selain itu, menguji algoritma klasifikasi alternatif seperti Random Forest, Gradient Boosting, atau jaringan saraf konvolusional ringan dapat memberikan wawasan tentang apakah peningkatan performa dapat dicapai dengan arsitektur lain di lingkungan sumber daya terbatas. Akhirnya, pelaksanaan prototipe aplikasi mobile berbasis pengenalan kurma secara real‑time akan memungkinkan penjual dan konsumen untuk mengidentifikasi varietas secara akurat di lapangan, sekaligus menawarkan platform evaluasi data yang dapat digunakan kembali untuk pelatihan model berkelanjutan.
| File size | 624.29 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
PNCPNC Sistem ini menggunakan Arduino Mega dan ESP32 dengan sensor GPS dan LiDAR, serta output DAC untuk membatasi tegangan pedal akselerator saat pelanggaranSistem ini menggunakan Arduino Mega dan ESP32 dengan sensor GPS dan LiDAR, serta output DAC untuk membatasi tegangan pedal akselerator saat pelanggaran
UNNESUNNES Hasil awal menunjukkan bahwa penggunaan media interaktif dapat membuat siswa lebih aktif dan memahami konsep matematika secara lebih baik, namun masihHasil awal menunjukkan bahwa penggunaan media interaktif dapat membuat siswa lebih aktif dan memahami konsep matematika secara lebih baik, namun masih
USIUSI Keberhasilan pemberdayaan tidak hanya bergantung pada dukungan luar, tetapi lebih ditentukan oleh kemampuan kelompok dalam membangun kemandirian dan memperkuatKeberhasilan pemberdayaan tidak hanya bergantung pada dukungan luar, tetapi lebih ditentukan oleh kemampuan kelompok dalam membangun kemandirian dan memperkuat
POLBANGTANBOGORPOLBANGTANBOGOR Namun, tantangan seperti keterbatasan akses informasi, tingkat kosmopolitanisme yang rendah, dan ketergantungan pada pakan hijau harus diatasi melaluiNamun, tantangan seperti keterbatasan akses informasi, tingkat kosmopolitanisme yang rendah, dan ketergantungan pada pakan hijau harus diatasi melalui
PNCPNC Data dari sistem monitoring sensor serta perhitungan biaya dapat ditampilkan secara efektif di Google Spreadsheet, yang berfungsi dengan baik untuk mengukurData dari sistem monitoring sensor serta perhitungan biaya dapat ditampilkan secara efektif di Google Spreadsheet, yang berfungsi dengan baik untuk mengukur
TRILOGITRILOGI Pengujian usability testing dan System Usability Scale (SUS) dengan 10 responden menghasilkan nilai rata‑rata 83,5, yang memenuhi standar kelayakan AcceptablePengujian usability testing dan System Usability Scale (SUS) dengan 10 responden menghasilkan nilai rata‑rata 83,5, yang memenuhi standar kelayakan Acceptable
TRILOGITRILOGI Oleh karena itu dibuatlah sistem inventarisasi barang berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrogaman PHP dan basis data MySQL. Dengan demikian dapatOleh karena itu dibuatlah sistem inventarisasi barang berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrogaman PHP dan basis data MySQL. Dengan demikian dapat
UNPABUNPAB Pandemi mempercepat optimasi e‑commerce secara massal, menjadikannya pendorong penting bagi ekonomi digital Indonesia. Peran e‑commerce berbasis MuslimPandemi mempercepat optimasi e‑commerce secara massal, menjadikannya pendorong penting bagi ekonomi digital Indonesia. Peran e‑commerce berbasis Muslim
Useful /
UNNESUNNES Rata-rata keterampilan mengajar calon guru sains setelah mengikuti kuliah yang menerapkan model pembelajaran berbasis proyek dengan pendekatan TPACK beradaRata-rata keterampilan mengajar calon guru sains setelah mengikuti kuliah yang menerapkan model pembelajaran berbasis proyek dengan pendekatan TPACK berada
UNNESUNNES Sehingga instrumen ini cocok untuk digunakan dan dapat membantu LPTK dalam menilai TPACK calon guru. Pengembangan instrumen self-assessment TPACK berbasisSehingga instrumen ini cocok untuk digunakan dan dapat membantu LPTK dalam menilai TPACK calon guru. Pengembangan instrumen self-assessment TPACK berbasis
UNNESUNNES Penelitian ini membandingkan kinerja model VGG16 dengan dan tanpa transfer learning (TL) pada klasifikasi biner Covid‑19 vs Normal menggunakan 800 gambarPenelitian ini membandingkan kinerja model VGG16 dengan dan tanpa transfer learning (TL) pada klasifikasi biner Covid‑19 vs Normal menggunakan 800 gambar
UNPABUNPAB Dengan pertumbuhan rata‑rata 4 persen, dalam lima tahun ke depan, pertumbuhan investasi diperkirakan akan meningkat menjadi 58, 51, 0, 2,16, dan 5,95Dengan pertumbuhan rata‑rata 4 persen, dalam lima tahun ke depan, pertumbuhan investasi diperkirakan akan meningkat menjadi 58, 51, 0, 2,16, dan 5,95