Literature Review : Sistem Pakar Untuk Prediksi Kualitas Produk Pangan Berbasis Deep Learning Dengan Metode Recurrent Neural Networks (RNN) Dan Predictive Analytics - Tri Pratiwi, Agni; Barizi, Ahmad; Bintang; Irfan Maulana, Muhammad; Rosyani, Perani (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2024)
Pangan adalah segala sesuatu yang diperoleh dari sumber alam dan dapat dikonsumsi untuk mencukupi kebutuhan energi dan gizi. Produk pangan merupakan salah satu aspek terpenting dalam kehidupan manusia, tidak hanya berfungsi sebagai sumber energi tetapi juga mendukung pertumbuhan, perkembangan, dan kesehatan secara keseluruhan. Dalam industri pangan, memprediksi kualitas produk merupakan aspek penting untuk menjamin keamanan dan kepuasan konsumen. Penelitian ini menjelaskan penerapan sistem pakar berbasis Deep Learning, khususnya menggunakan Recurrent Neural Networks (RNN) atau jaringan saraf berulang dan analisis prediktif, untuk memprediksi kualitas pangan. RNN memiliki kemampuan menganalisis data berkelanjutan, yang sangat relevan dengan kualitas pangan, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti suhu, kelembapan, dan waktu penyimpanan. Penelitian ini mengulas berbagai penelitian yang menunjukkan efektivitas RNN dalam prediksi kualitas makanan dan memberikan rekomendasi untuk pengembangan sistem pakar yang lebih akurat. Penelitian ini menggunakan data yang dikumpulkan dari artikel jurnal terkait yang relevan dan di terbitkan dalam rentang tahun 2021 hingga 2024. Metode atau teknik yang digunakan oleh peneliti adalah Studi Literature Review, yaitu suatu penelusuran dan penelitian kepustakaan dengan cara membaca dan menelaah berbagai jurnal, buku, dan berbagai naskah terbitan lainnya yang berkaitan dengan topik penelitian untuk menghasilkan sebuah tulisan yang berkenaan dengan topik atau isu tertentu. Hasilnya menunjukkan bahwa mengintegrasikan RNN dan analisis prediktif dapat meningkatkan akurasi prediksi sekitar 90% dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di industri makanan.