Deteksi Tingkat Kematangan Buah Pepaya menggunakan Model Convolutional Neural Network - Sutrisna, Naufal Putra; Sahirah, Rafifa Addin; Laksono, Khansa Salsabila Sangdiva; Permadhi, Raditya Atmaja Satria; Nurannisa, Nadhira; Larasati, Saqina Salsabila; Asmani, Wahayu Widyaning; Yudistira, Novanto (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2024)
Pepaya merupakan buah yang memiliki banyak manfaat dengan nilai gizi yang tinggi. Setiap 100 gram pepaya mengandung 3,65 mg vitamin A dan 78 mg vitamin C. Salah satu keunggulan pepaya adalah kemampuannya untuk berbuah terus menerus, apapun musimnya. Kematangan buah pepaya dapat ditentukan oleh tekstur dan warna kulit buahnya. Deteksi tingkat kematangan buah pepaya memiliki signifikansi penting dalam industri pertanian dan pengelolaan persediaan makanan. Metode konvensional seringkali mengalami keterbatasan dalam akurasi dan efisiensi dalam pengidentifikasian kematangan buah pepaya. Dalam penelitian ini, diperkenalkan pendekatan inovatif dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dataset yang digunakan merupakan dataset gambar buah pepaya dalam berbagai tingkat kematangan. Dataset kemudian dilatih menggunakan model CNN untuk mengklasifikasikan buah pepaya berdasarkan warna kulit dan fitur visual lainnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN yang digunakan mampu mengidentifikasi tingkat kematangan buah pepaya dengan tingkat akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 96,63% sehingga dapat menghasilkan solusi yang andal dan efisien.