SISTEM PREDIKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUANAKAN ARSITEKTUR VGG16 - Rayhan Dzikri Fauzi; Muhammad Fachrie (Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi, 2024)
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi kematangan buah tomat menggunakan metode Convolutional Neural Networks (CNN). Sistem ini dirancang untuk menggantikan penilaian manual yang sering kali kurang efisien dan akurat akibat subjektivitas manusia. Data penelitian berupa gambar buah tomat yang diperoleh dari platform Kaggle, dengan kategori matang, mentah, dan setengah matang. Dua model CNN, yaitu Simple CNN dan VGG16, diterapkan untuk melakukan klasifikasi. Setelah melalui proses pra-pemrosesan dan augmentasi data, kedua model dibor dan diuji. Hasil menunjukkan bahwa model VGG16 memberikan kinerja terbaik dengan akurasi 97,17% pada data latih dan 95,56% pada validasi data. Kesimpulannya, model VGG16 lebih unggul dalam prediksi kematangan buah tomat dan diharapkan mampu meningkatkan efisiensi serta akurasi penilaian kematangan buah di industri pertanian.