KLASIFIKASI BUAH LANGSAT BERDASARKAN KUALITAS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS CITRA DIGITAL DI KALIMANTAN BARAT - Muhammad Faqih Dzulqarnain; Novi Aryani Fitri; Agung Feby Prasetya (Program Studi D-III Teknologi Informasi Politeknik 'Aisyiyah Pontianak, 2022)
Langsat termasuk jenis buah tropis yang digemari karena rasanya dan memiliki pasar yang luas bahkan termasuk salah satu buah ekspor. Pada umumnya langsat tidak dapat bertahan lama setelah dipetik. Usia kematangan langsat yang singkat ini sering menjadi hambatan dalam pemilihan hasil buah yang siap dikirim ke berbagai daerah. Otomatisasi pemilihan buah berdasarkan citra digital pada tingkat kematangan buah dengan menggunakan Convolutional Neural Network. Tujuan Mengembangkan ilmu pengetahuan dibidang neural network yang dapat diterapkan pada kehidupan sehari-hari. Metode penelitian akan berupa eksperimen dan inovasi alih teknologi berdasarkan kecerdasan buatan berbentu nerual network. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa buah langsat dapat diklasifikasi dengan teknologi neural network berbasis citra digital. Hasil akurasi dari klasifikasi ini memperoleh nilai 74,74% untuk klasifikasi dengan pembagian dataset 80:20 dan nilai akurasi 69,43% untuk pembagian dataset 70:30. Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan buah langsat dapat diklasifikasikan dengan menggunakan teknologi jaringan syaraf tiruan yaitu convolutional neural network berbasis citra digital dengan nilai akurasi 74,74%. Nilai tersebut dapat dikembangkan dengan merubah metode pengambilan citra dan memperbanyak layer pada model CNN yang digunakan.