This Author published in this journals
All Journal Sebatik
Rahmadani, Irwan
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

KLASIFIKASI KUALITAS HASIL PRODUKSI TAHU PUTIH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Rahmadani, Irwan; Muqimuddin, Muqimuddin; Hertadi, Christopher Davito Prabandewa; Nugroho, Bowo
Sebatik Vol. 27 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46984/sebatik.v27i2.2401

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sebuah model Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan klasifikasi kategori mutu tahu berdasarkan citra digital dan menentukan grid produk tahu berdasarkan kategori mutunya. Tahapan penelitian ini meliputi pengambilan sampel data, pelabelan data, preprocessing citra, pembuatan model CNN, training model CNN, evaluasi model CNN dan visualisasi kategorisasi. Sampel data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 600 citra tahu yang terbagi menjadi tiga kategori mutu, yaitu mutu A, B, dan C. Peneliti menggunakan metode pembaharuan stokastik (Stochastic Gradient Descent) dengan learning rate 0.001, dan fungsi aktivasi ReLU. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa model kedua keseluruhan bentuk memiliki tingkat performansi dan validasi akurasi yang lebih tinggi sebesar 100 % dibandingkan dengan model pertama tampak permukaan sebesar 77%. Model kedua  memiliki arsitektur yang lebih kompleks dan lebih sesuai dengan karakteristik deteksi keseluruhan bentuk pada tahu. Dengan pengembangan model CNN ini, diharapkan industri tahu dapat meningkatkan efisiensi dalam penentuan kualitas tahu dan harga jual yang sesuai. Implementasi teknologi ini memungkinkan kategorisasi mutu tahu yang akurat dan objektif berdasarkan citra digital, yang dapat mengurangi ketergantungan pada penilaian manual.