Analisis Perbandingan Algoritma Artificial Neural Network, Logistic Regression, dan Random Forest Menggunakan Fitur SqueezeNet untuk Klasifikasi Kematangan Buah Jeruk Nipis - Robi Aziz Zuama; Arina Selawati (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Kematangan buah jeruk nipis merupakan faktor penting yang memengaruhi kualitas dan nilai jual produk. Penentuan tingkat kematangan secara manual masih bergantung pada pengamatan visual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan ketidakkonsistenan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja algoritma Artificial Neural Network (ANN), Logistic Regression (LR), dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah jeruk nipis menggunakan fitur hasil ekstraksi SqueezeNet. Dataset yang digunakan terdiri dari 104 citra buah jeruk nipis yang terbagi secara seimbang menjadi dua kelas, yaitu 52 citra buah matang dan 52 citra buah mentah. Seluruh citra diproses melalui tahap cropping dan resize menjadi 227 × 227 piksel, kemudian dilakukan ekstraksi fitur menggunakan model SqueezeNet pada aplikasi Orange Data Mining. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode 10-Fold Cross Validation dengan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Area Under Curve (AUC), dan Confusion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Artificial Neural Network memberikan performa terbaik dengan nilai Accuracy sebesar 95,2%, Precision sebesar 95,3%, Recall sebesar 95,2%, F1-Score sebesar 95,2%, dan AUC sebesar 0,997. Logistic Regression memperoleh akurasi sebesar 94,2%, sedangkan Random Forest sebesar 87,5%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi SqueezeNet sebagai metode ekstraksi fitur dan Artificial Neural Network sebagai algoritma klasifikasi mampu memberikan performa terbaik dalam mengidentifikasi tingkat kematangan buah jeruk nipis.