Analisis Klasifikasi Kematangan Buah Tomat dengan Pendekatan Transfer Learning Model EfficientNet - Mardianto, Yudhi; Dewi, Tresna; Risma, Pola (Techno Bahari, 2024)
Ketahanan pangan harus terus dipertahankan seiring dengan peningkatan populasi penduduk suatu negara. Namun pertanian mengalami berbagai masalah diantaranya pergeseran fungsi lahan pertanian dan semakin menurunnya jumlah petani. Masalah pertanian ini dapat diatasi dengan integrasi teknologi pada bidang pertanian atau disebut dengan pertanian pintar. Integrasi pertanian ini dapat berupa sistem otomatisasi robotika yang sangat mengandalkan pengolahan data dan citra untuk dapat berfungsi dengan baik. Pengolahan data dan citra membutuhkan komputasi yang besar, sehingga perlu diambil langkah untuk mengurangi biaya komputasi diantaranya dengan kecerdasan buatan Convolution Neural Network yang dapat disederhanakan dengan metode transfer learning. Metode transfer learning menyediakan model yang telah ditraining dengan data besar sehingga pengguna transfer learning dapat melakukan training dengan data sedikit untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik. Salah satu model yang membutuhkan komputasi singkat adalah EfficientNet yang merupakan pengembangan dari MobileNet dan RestNet. Penelitian ini menggunakan pendekatan transfer learning Model EfficientNet untuk klasifikasi kematangan buah tomat. Buah tomat adalah buah yang hampir selalu digunakan dalam masakan masyarakat Indonesia dan cepat sekali berubah warna dari orange menuju merah sehingga diperlukan metode yang tepat dalam pengemasan.