<![CDATA[Cengkeh merupakan salah satu komoditas unggulan di sektor pertanian Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun rentan mengalami penurunan kualitas akibat kontaminasi jamur selama proses panen dan pascapanen. Selama ini, proses klasifikasi cengkeh berjamur dan tidak berjamur masih dilakukan secara manual, yang cenderung tidak efisien, subjektif, dan berpotensi menimbulkan inkonsistensi, terutama ketika harus menangani volume data dalam jumlah besar. Oleh karena itu, penelitian ini dirancang untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis berbasis kecerdasan buatan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur InceptionV3. Penelitian akan dilakukan di Kecamatan Lasusua, Kabupaten Kolaka Utara, dengan menggunakan dataset sebanyak 1.000 citra digital cengkeh yang diambil dari dua pose berbeda. Seluruh citra akan melalui tahapan preprocessing dan augmentasi guna memperkuat kualitas dan keragaman data, sebelum digunakan dalam proses pelatihan model CNN. Evaluasi terhadap performa model akan dilakukan dengan mengukur nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menentukan sejauh mana efektivitas sistem dalam mengklasifikasikan cengkeh ke dalam dua kelas, yaitu berjamur dan tidak berjamur. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses sortasi cengkeh serta menjadi langkah awal dalam penerapan teknologi deep learning untuk mendukung digitalisasi mutu hasil pertanian, khususnya pada komoditas strategis seperti cengkeh]]>
