Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Arsitektur EfficientNet-B2 dan Augmentasi Data - Deny Ardianto; Jasril Jasril; Suwanto Sanjaya; Lestari Handayani; Fadhilah Syafria (Teknik Informatika Universitas Pamulang, 2023)
Permintaan daging sapi Indonesia meningkat secara signifikan setiap tahun. Meningkatnya kebutuhan daging sapi ini sering dimanfaatkan oleh pedagang untuk mendapatkan untung lebih dengan cara mencampurkan daging sapi dan babi (oplosan). Membedakan daging sapi, babi, dan oplosan secara manual menggunakan penciuman dan penglihatan manusia sangatlah sulit. Untuk membantu membedakan daging tersebut dapat menggunakan teknologi yaitu pengolahan citra. Penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur EfficientNet-B2 untuk pengolahan citra dan klasifikasi. Pada penelitian ini juga dilakukan proses augmentasi data citra untuk memperbanyak citra dengan tujuan meningkatkan akurasi. Jumlah citra asli daging sebanyak 900 telah mengalami peningkatan setelah dilakukan proses augmentasi, menjadi 9000 citra yang mencakup daging sapi, babi, dan oplosan. Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu dataset pelatihan dan testing, dengan rasio perbandingan 80:20 dan 90:10. Dengan menggunakan dataset citra augmentasi dengan kombinasi optimizer Adamax, activation Swish, dan learning rate 0.1, penelitian ini menghasilkan akurasi klasifikasi tertinggi, yaitu 98,22% accuracy, 98,25% precision, 98,22% recall, 98,22% f1-score, dengan rasio perbandingan data 90:10.