KLASIFIKASI KUALITAS CITRA CABAI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GRADIEN BOOSTING - Mahdiyah, Umi; Wahyuniar, Lilia Sinta; Rochana, Siti (Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar, 2023)
Objektif. Kementerian Pertanian Indonesia memiliki tujuan untuk meningkatkan penggunaan teknologi oleh petani dengan target 65-80% pada tahun 2020 dan 80-95% pada tahun 2024. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan ekonomi dalam sektor pertanian yang merupakan sektor penting dalam perekonomian Indonesia. Salah satu upaya untuk mencapai hal tersebut adalah dengan melakukan klasifikasi kualitas cabai berbasis citra. Material and Metode. Dalam penelitian ini algoritma Gradien Boosting digunakan untuk melakukan klasifikasi citra cabai. Untuk simulasinya menggunakan aplikasi python. Hasil. Rata-rata performa dari Gradient Boosting cukup baik untuk klasifikasi kualitas cabai berbasis citra. Akan tetapi pada kasus kelas “dried” selalu ada perbedaan dibandingkan kelas lain, karena banyak datanya jauh lebih besar dibandingkan yang lain, serta vasriasi data citranya lebih banyak. Kesimpulan. Performa dari Gradien boosting cukup baik untuk klasifikasi kualitas cabai dengan nilai precision, recall, F-Score dan akurasinya adalah sekitar 69,7%, 69,1% 69,7%, dan 76%