UBUB
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu KomputerJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu KomputerBuah dan sayur merupakan sumber utama vitamin, mineral, dan serat yang sangat penting untuk menjaga kesehatan tubuh. WHO merekomendasikan konsumsi sebesar 400 gram per hari untuk gizi seimbang. Namun, kualitas dan kesegaran buah dan sayur sering kali sulit diidentifikasikan secara manual, terutama dalam skala besar, karena metode tradisional memiliki keterbatasan akurasi dan rentan terhadap kesalahan manusia. Kemajuan kecerdasan buatan, khususnya deep learning, memberikan solusi inovatif dalam klasifikasi citra. Convolutional Neural Network (CNN) telah terbukti efektif dalam pengenalan dan klasifikasi gambar. Penelitian ini menerapkan CNN dengan arsitektur Inception V3 dalam mengklasifikasikan kesegaran buah dan sayuran menjadi dua kategori utama, yaitu segar dan busuk. Model dikembangkan menggunakan dataset yang terdiri dari 11.441 citra, dibagi menjadi tiga subset utama: training data (sekitar 44.38%), validation data (sekitar 11.07%), dan test data (sekitar 44.55%), dengan 14 kelas yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 95% dan validasi akurasi sebesar 100% pada epoch ke-4, dengan val_loss terendah sebesar 0.0260 dan MAE sebesar 0.26, yang menunjukkan kinerja model yang sangat baik dalam mendeteksi kesegaran buah dan sayur.
Penelitian ini berhasil mengembangkan dan mengevaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan gambar buah dalam 14 kelas berdasarkan kondisi segar dan busuk.Dataset yang digunakan terdiri dari total 11.441 gambar, yang dibagi ke dalam tiga subset utama.Pembagian dilakukan dengan mempertahankan distribusi kelas secara merata (stratifikasi) guna memastikan keadilan dalam proses pelatihan dan pengujian.Hasil penelitian menunjukkan akurasi tinggi pada sebagian besar kelas, dengan prediksi benar lebih dominan.Kesalahan kecil terjadi pada kategori mirip, seperti fresh-apples diprediksi sebagai rotten-categories, namun jumlahnya sedikit.False Negative cenderung terjadi pada kelas seperti rotten-tomato karena kemiripan visual dengan kelas lain.Model memiliki akurasi keseluruhan 95% dengan performa terbaik pada fresh-banana & rotten-banana (precision sempurna, recall hampir sempurna).Namun, masih ada ruang perbaikan untuk kelas tertentu seperti rotten-tomato.
Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk meningkatkan generalisasi model dengan menggunakan dataset yang lebih beragam dan mengintegrasikan komputasi tepi (edge computing) untuk inspeksi kualitas langsung di lokasi. Selain itu, perlu dipertimbangkan untuk memperluas jumlah kelas dan jenis buah serta sayuran guna meningkatkan generalisasi model. Teknik augmentasi data, fine-tuning arsitektur, serta optimasi parameter pelatihan dapat diterapkan untuk meningkatkan akurasi. Pengembangan ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas penelitian dan berkontribusi lebih luas dalam penerapan machine learning untuk klasifikasi kesegaran buah dan sayuran.
- IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) | JATI... doi.org/10.36040/jati.v7i3.7137IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK CNN JATI doi 10 36040 jati v7i3 7137
- Classification of Pineapple (Ananas comosus l.) Maturity Level Using Deep Learning Method | G-Tech: Jurnal... ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g-tech/article/view/4122Classification of Pineapple Ananas comosus l Maturity Level Using Deep Learning Method G Tech Jurnal ejournal uniramalang ac index php g tech article view 4122
- Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Kematangan Buah Pisang Menggunakan Inception... doi.org/10.33633/joins.v8i2.9074Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Kematangan Buah Pisang Menggunakan Inception doi 10 33633 joins v8i2 9074
| File size | 883 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
UMUM Konsep kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kemajuan teknologi yang menandai era Industry 4. 0 dan Society 5. DalamKonsep kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kemajuan teknologi yang menandai era Industry 4. 0 dan Society 5. Dalam
RCF INDONESIARCF INDONESIA Keterbatasan studi ini terletak pada jumlah artikel dan periode publikasi yang terbatas, sehingga penelitian lanjutan disarankan untuk memperluas cakupanKeterbatasan studi ini terletak pada jumlah artikel dan periode publikasi yang terbatas, sehingga penelitian lanjutan disarankan untuk memperluas cakupan
RCF INDONESIARCF INDONESIA Hasil penelitian menunjukkan bahwa komunikasi yang strategis tidak hanya berperan dalam menyampaikan informasi, tetapi juga memperkuat kemampuan individu,Hasil penelitian menunjukkan bahwa komunikasi yang strategis tidak hanya berperan dalam menyampaikan informasi, tetapi juga memperkuat kemampuan individu,
RCF INDONESIARCF INDONESIA Studi ini menegaskan bahwa keberhasilan pengelolaan sumber daya manusia ditentukan oleh kemampuan organisasi memadukan pendekatan berbasis bukti denganStudi ini menegaskan bahwa keberhasilan pengelolaan sumber daya manusia ditentukan oleh kemampuan organisasi memadukan pendekatan berbasis bukti dengan
RCF INDONESIARCF INDONESIA Temuan ini memperlihatkan bahwa komunikasi tidak hanya berfungsi sebagai sarana penyampaian informasi, tetapi juga sebagai instrumen strategis yang memperkuatTemuan ini memperlihatkan bahwa komunikasi tidak hanya berfungsi sebagai sarana penyampaian informasi, tetapi juga sebagai instrumen strategis yang memperkuat
RCF INDONESIARCF INDONESIA Integrasi praktik MSDM dengan strategi bisnis meningkatkan efisiensi dan kapabilitas SDM.organisasi perlu menjadikan MSDM mitra strategis dalam perencanaan,Integrasi praktik MSDM dengan strategi bisnis meningkatkan efisiensi dan kapabilitas SDM.organisasi perlu menjadikan MSDM mitra strategis dalam perencanaan,
RCF INDONESIARCF INDONESIA Keterpaduan antara teknologi digital, analitik sumber daya manusia, dan kecerdasan buatan secara signifikan memperkuat efektivitas fungsi SDM dan keberlanjutanKeterpaduan antara teknologi digital, analitik sumber daya manusia, dan kecerdasan buatan secara signifikan memperkuat efektivitas fungsi SDM dan keberlanjutan
IAIN PONOROGOIAIN PONOROGO Model pendidikan tasawuf Ibn Taymiyya mempertahankan konsep tawazun, tasamuh, tadil, dan tawasuth, yang menumbuhkan karakter moderat yang secara positifModel pendidikan tasawuf Ibn Taymiyya mempertahankan konsep tawazun, tasamuh, tadil, dan tawasuth, yang menumbuhkan karakter moderat yang secara positif
Useful /
UBUB Evaluasi dilakukan pada 12 dataset NASA Metrics Data Program (NASA MDP) dengan penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menanganiEvaluasi dilakukan pada 12 dataset NASA Metrics Data Program (NASA MDP) dengan penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani
UMUM Tujuan utama penelitian ini adalah memetakan dan mengkaji secara kritis lintasan riset dan pendidikan dalam Psikologi Indigen yang diterbitkan antara tahunTujuan utama penelitian ini adalah memetakan dan mengkaji secara kritis lintasan riset dan pendidikan dalam Psikologi Indigen yang diterbitkan antara tahun
UMUM Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh konstruksi instrumen, menentukan validitas dan reliabilitas instrumen, memperoleh hasil instrumen, sertaTujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh konstruksi instrumen, menentukan validitas dan reliabilitas instrumen, memperoleh hasil instrumen, serta
UMUM The expert validation average score of 3. 38, which is in the excellent category, shows that the earth layer application is suitable for usage. The applicationsThe expert validation average score of 3. 38, which is in the excellent category, shows that the earth layer application is suitable for usage. The applications