KLASIFIKASI RASA BERDASARKAN CITRA BUAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN TEKNIK IDENTITAS GANDA - Arum, Refiani Pintan; Prasetiadi, Agi; Ramdani, Cepi (IJIS - Indonesian Journal On Information System, 2021)
Identitas ganda yang merupakan hal yang wajar dijumpai di dunia nyata, misal transgender salah satunya. Dalam penelitian ini, membedakan buah yang memiliki jenis rasa yang lebih dari satu, seperti buah lemon mempunyai identitas ganda yaitu asam dan asin.  Untuk pengkategorisasian Deep Learning, biasanya populasi dataset training memiliki objek yang berbeda satu sama lain. Pada rasa yang terkandung dalam buah, bisa kita eksploitasi untuk melihat perilaku CNN dalam mengenali objek – objek yang memiliki identitas lebih dari satu. Adapun fase training dalam penelitian ini yaitu pada dua kategori rasa yang berbeda dengan sengaja dimasukkan beberapa citra buah yang sama ke dalam dua kategori ini. Akurasi dari pengkategorisasian ini kemudian dibandingkan dengan akurasi dari pengkategorisasian yang murni tidak terdapat objek kembar di tiap – tiap kategorinya. Dari hasil simulasi didapatkan akurasi model ketika ada identitas ganda sebesar 95%, Adapun yang murni didapatkan sebesar 98%.Kata Kunci: Machine Learning, Deep Learning, CNN, Rasa, Buah