Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Salsabila Ainal Wasilah, Qonita
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI CNN RESNET50 UNTUK MENDETEKSI KUALITAS BUAH DAN SAYURAN DI PASAR TRADISIONAL Salsabila Ainal Wasilah, Qonita; Martanto, Martanto; Rinaldi Dikananda, Arif; Rohman, Dede
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13349

Abstract

Kualitas dan kesegaran produk merupakan faktor penting dalam industri ritel yang mempengaruhi kepuasan pelanggan dan potensi kerugian akibat produk yang tidak layak. Pendekatan manual sering kali tidak efisien dan subyektif, sehingga diperlukan solusi otomatis yang lebih akurat dan konsisten. Dalam konteks ini, Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50 terbukti efektif dalam mengenali pola visual pada gambar, termasuk mendeteksi perubahan visual seperti warna dan tekstur yang berkaitan dengan kualitas produk. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan deteksi kesegaran produk menggunakan model CNN ResNet50. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar produk segar, yang dibagi menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian. Proses penelitian mencakup pra-pemrosesan data, pelatihan model, dan pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Hasil menunjukkan bahwa model CNN ResNet50 mencapai akurasi 84,43% dalam mendeteksi kualitas produk pada data uji. Akurasi ini menunjukkan kemampuan model untuk menggeneralisasi data baru dan mengurangi potensi kesalahan manusia. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN ResNet50 memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam manajemen produk segar di industri ritel, meningkatkan efisiensi operasional, dan meminimalkan kerugian akibat produk yang rusak atau tidak layak.
Co-Authors Martanto . Rinaldi Dikananda, Arif Rohman, Dede