Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bitnet: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Wijaya, Jodi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Classification of Coffee Fruit Ripe Levels from the Tree Using InceptionResnetv2, and MobileNetv2 Wijaya, Jodi; Kusrini, Kusrini
Bitnet: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 10 No. 1 (2025): Bitnet: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Publisher : Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33084/bitnet.v10i1.9278

Abstract

Tanaman kopi adalah komoditas ekpor terbesar dalam peningkatan ekonomi negara berkembang. Kopi memiliki peran penting dalam budaya Indonesia, dengan sejarah panjang dan berbagai citra rasa yang kaya. Ada dua jenis utama kopi di Indonesia: Arabika dan Robusta. Kematangan dan pengolahan biji kopi menjadi salah satu pengaruh citra rasa kopi. Untuk menghasilkan biji kopi berkualitas tinggi, proses pemanenan biji kopi yang tepat pada tingkat kematangan yang ideal sangat penting. MobileNet adalah arsitektur jaringan saraf tiruan CNN yang menggunakan konvolusi yang dipisahkan secara kedalaman (depthwise separable convolutions), untuk membuat jaringan yang ringan yang memungkinkan penggunaan sumber daya komputasi yang efektif. Penelitian ini akan memanfaatkan keunggulan arsitektur InceptionResNetV2 dan MobileNetV2 untuk mengatasi masalah yang rumit dengan klasifikasi gambar. Ini juga akan memanfaatkan kemampuan arsitektur MobileNet dan InceptionResNet untuk melakukan transfer learning dari dataset yang lebih besar, seperti ImageNet. Perbandingan dari 2 model yang digunakan hasil performa akurasi yang paling tinggi model MobileNetV2 yang sebesar ± 99%, diikuti InceptionResNetV2 = 90%.
Co-Authors Kusrini, Kusrini