KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAGING SAPI DI PASAR MANDONGA KOTA KENDARI MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DEEP LEARNING VGG-16 - Cakra, Cakra; Samsuddin, Samsuddin; Kahar, Fitriani (Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer, 2024)
Kualitas daging sapi merupakan aspek krusial dalam industri pangan, karena berpengaruh pada kesehatan konsumen serta kepercayaan pasar. Identifikasi dan klasifikasi kualitas daging secara manual sering kali kurang efisien dan kurang akurat. Untuk mengatasi masalah ini, metode otomatis berbasis teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi sangat diperlukan. Penelitian ini menggunakan arsitektur VGG16 yang telah dimodifikasi untuk mengklasifikasikan kualitas daging sapi ke dalam dua kategori: "Segar" dan "Tidak Segar". Data citra daging sapi dikumpulkan, kemudian dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Model dilatih melalui beberapa iterasi guna meningkatkan performanya. Berdasarkan hasil pengujian, model menunjukkan akurasi yang tinggi dan konsisten dalam mengidentifikasi perbedaan antara daging segar dan tidak segar. Temuan ini mengindikasikan potensi signifikan dalam penggunaan teknologi CNN untuk evaluasi kualitas produk pangan, dan dapat mendorong perkembangan lebih lanjut di bidang ini.