UNPRIUNPRI
Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP)Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP)Kualitas minyak goreng memiliki peran penting dalam menjaga kesehatan masyarakat; oleh karena itu, metode yang praktis dan mudah diakses diperlukan untuk menilai keberfungsian minyak tersebut. Penelitian ini bertujuan menerapkan pendekatan Vision Artificial Intelligence (Vision AI) berbasis Convolutional Neural Networks (CNN), khususnya MobileNetV2 dengan transfer learning, untuk mengklasifikasikan keberfungsian minyak goreng rumah tangga yang dikemas menggunakan gambar visual. Dataset terdiri dari gambar minyak goreng yang dikategorikan menjadi dua kelas: layak dan tidak layak. Metode penelitian meliputi akuisisi gambar, pra‑proses data, pelatihan model, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1‑score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan mencapai akurasi 83,33 % pada dataset uji, dengan presisi 78,57 %, recall 91,67 %, dan F1‑score 84,62 %. Evaluasi menggunakan 5‑fold cross‑validation menghasilkan rata‑rata akurasi 86,6 % dalam skenario terbaik, menunjukkan kemampuan generalisasi model yang baik, meskipun distribusi data yang lebih menantang menurunkan akurasi rata‑rata menjadi 58,1 %. Proses pelatihan menampilkan pola pembelajaran yang stabil, ditandai dengan peningkatan akurasi dan penurunan nilai loss melalui epoch. Keseluruhan temuan menunjukkan bahwa pendekatan Vision AI memiliki potensi kuat untuk dijadikan sistem pendukung keputusan non‑destruktif dalam menilai keberfungsian minyak goreng berdasarkan analisis citra visual. Namun, diperlukan perbaikan lebih lanjut, terutama dalam meningkatkan ketahanan model, mengurangi kesalahan positif palsu, dan meningkatkan konsistensi kinerja di berbagai distribusi data.
Model Vision AI berbasis MobileNetV2 dapat mengklasifikasikan keberfungsian minyak goreng dengan akurasi 83,33 % pada data uji dan rata‑rata akurasi 86,6 % pada cross‑validation.Model menunjukkan pola pelatihan yang stabil namun masih rentan terhadap kesalahan positif palsu, yang dapat menimbulkan risiko kesehatan.Oleh karena itu, perlu dilakukan peningkatan dataset, augmentasi data, dan kalibrasi probabilitas untuk meningkatkan keandalan sistem di dunia nyata.
Pertama, dilakukan penelitian ulang dengan memperluas dataset gambar minyak goreng yang mencakup berbagai merek, kondisi pencahayaan, dan tingkat pemakaian, sehingga model dapat belajar pola visual yang lebih beragam dan meningkatkan generalisasi. Kedua, dieksplorasi penerapan teknik augmentasi data lanjutan—seperti perubahan kecerahan, kontras, dan blur—bersamaan dengan strategi ensemble learning guna mengurangi bias pada kelas tidak layak dan memperkecil kesalahan positif palsu. Ketiga, dikembangkan sistem multimodal yang menggabungkan data visual dengan informasi kimia (misalnya nilai TPC, FFA) atau sensor tambahan, sehingga model tidak hanya bergantung pada warna dan kebersihan, tetapi juga memperoleh indikasi degradasi lebih dalam, meningkatkan akurasi dan keandalan dalam aplikasi nyata.
| File size | 689.09 KB |
| Pages | 16 |
| DMCA | Report |
Related /
PLBPLB Penelitian sebelumnya telah menerapkan model Artificial Neural Network (ANN) berbasis data klinis nyata dengan tingkat akurasi sekitar 85%, namun masihPenelitian sebelumnya telah menerapkan model Artificial Neural Network (ANN) berbasis data klinis nyata dengan tingkat akurasi sekitar 85%, namun masih
UMUSUMUS Selain meningkatkan tingkat kesehatan serta kecerdasan, juga semakin menggairahkan sektor perikanan untuk dapat mendorong peningkatan penyerapan tenagaSelain meningkatkan tingkat kesehatan serta kecerdasan, juga semakin menggairahkan sektor perikanan untuk dapat mendorong peningkatan penyerapan tenaga
SUBSETSUBSET Selanjutnya, dilakukan eksperimen lanjutan dengan menghilangkan proses tokenisasi tambahan pada preprocessing. Hasilnya, akurasi meningkat secara signifikanSelanjutnya, dilakukan eksperimen lanjutan dengan menghilangkan proses tokenisasi tambahan pada preprocessing. Hasilnya, akurasi meningkat secara signifikan
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Temuan ini menunjukkan bahwa ResNet-50 efektif dalam klasifikasi tumor otak berbasis MRI, dan fine-tuning yang tepat berpengaruh terhadap performa akhirTemuan ini menunjukkan bahwa ResNet-50 efektif dalam klasifikasi tumor otak berbasis MRI, dan fine-tuning yang tepat berpengaruh terhadap performa akhir
UMIUMI Hasil ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mengidentifikasi tanaman secara cepat dan tepat guna. Model klasifikasi yang dikembangkan menghasilkanHasil ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mengidentifikasi tanaman secara cepat dan tepat guna. Model klasifikasi yang dikembangkan menghasilkan
SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER Jadi, melalui penelitian seleksi fitur dengan algoritma genetik, kami dapat meningkatkan kinerja akurasi algoritma XGBoost pada dataset kredit Australia.Jadi, melalui penelitian seleksi fitur dengan algoritma genetik, kami dapat meningkatkan kinerja akurasi algoritma XGBoost pada dataset kredit Australia.
PNCPNC Saat ini aktivitas jual beli telah banyak dilakukan pada layanan e-commerce. Tingginya pengguna e-commerce menjadi faktor utama dalam meningkatkan kualitasSaat ini aktivitas jual beli telah banyak dilakukan pada layanan e-commerce. Tingginya pengguna e-commerce menjadi faktor utama dalam meningkatkan kualitas
MARANATHAMARANATHA Hasil menunjukkan bahwa VGG-16 lebih unggul dari ResNet-50 dalam hal kecepatan inferensi namun tidak dalam hal metrik evaluasi lainnya. Perubahan parameterHasil menunjukkan bahwa VGG-16 lebih unggul dari ResNet-50 dalam hal kecepatan inferensi namun tidak dalam hal metrik evaluasi lainnya. Perubahan parameter
Useful /
NURISNURIS Penelitian ini menyimpulkan bahwa perusahaan media dan hiburan di Indonesia mengalami perubahan signifikan dalam likuiditas dan profitabilitas selama periodePenelitian ini menyimpulkan bahwa perusahaan media dan hiburan di Indonesia mengalami perubahan signifikan dalam likuiditas dan profitabilitas selama periode
NURISNURIS Rekomendasi termasuk program pendampingan yang menanamkan nilai spiritual guna meningkatkan kualitas usaha halal. Penelitian lanjutan disarankan memperluasRekomendasi termasuk program pendampingan yang menanamkan nilai spiritual guna meningkatkan kualitas usaha halal. Penelitian lanjutan disarankan memperluas
MARANATHAMARANATHA Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit menular dengan angka kematian tertinggi di dunia dan masih menjadi masalah di banyak negara, termasuk Indonesia. StudiTuberkulosis (TB) merupakan penyakit menular dengan angka kematian tertinggi di dunia dan masih menjadi masalah di banyak negara, termasuk Indonesia. Studi
MARANATHAMARANATHA Teh daun sambung nyawa dikonstruksi melalui deaktivasi enzim primer dan sekunder, rolling, pembekuan, serta vacuum freeze-drying. Kombinasi keduanya akanTeh daun sambung nyawa dikonstruksi melalui deaktivasi enzim primer dan sekunder, rolling, pembekuan, serta vacuum freeze-drying. Kombinasi keduanya akan