Implementasi Multi-View Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kualitas Buah Jambu Kristal - Simangunsong, Varel (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2024)
Jambu kristal atau Psidium Guajava merupakan buah yang umum dibudidayakan di negara-negara tropis, seperti India, Indonesia, Bangladesh, dan Amerika Selatan, dan banyak digunakan untuk kebutuhan industri. Dalam industri, menjaga standar kualitas buah di tahap produksi merupakan suatu tantangan yang membutuhkan perhatian khusus. Kelelahan dan keterampilan pekerja yang bervariasi membuat proses penilaian menjadi tidak konsisten. Untuk meningkatkan pengendalian kualitas pada buah, diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan pengecekan kualitas secara konsisten dan efisien. Pembuatan sistem ini memiliki tantangan tersendiri, informasi yang diberikan oleh satu sisi yang ditangkap oleh kamera tidak cukup untuk mengetahui kualitas buah. Untuk mengatasi tantangan di atas, penelitian ini akan membuat sistem klasifikasi kualitas jambu kristal menggunakan Multi-View Convolutional Neural Network yang menerima input gambar dari dua view, atas dan bawah. Hasil dari penelitian adalah model dengan loss, akurasi, dan f1-score yang mencapai 0.194, 0.91, 0.93. Dengan melakukan pengurangan lapisan max-pooling sebanyak 1 di akhir, model mengalami peningkatan performa dengan loss, akurasi, dan f1-score yang mencapai 0.193, 0.93, 0.94.