KLASIFIKASI BUAH SEGAR DAN BUSUK MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) - Ayu Syaharani, Maesha; Aurelly Claudia Budianto, Theresia; Ibnu Adam, Riza (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Dalam sektor pertanian, mempertahankan kualitas produk merupakan kunci untuk kepuasan pelanggan dan keunggulan di pasar. Namun, klasifikasi buah segar dan busuk sering menjadi tantangan karena metode konvensional yang bergantung pada inspeksi visual pekerja cenderung tidak efisien, memakan waktu, dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan memanfaatkan dataset gambar buah yang mencakup berbagai kondisi kesegaran, berjumlah total 13.619 gambar. Teknik computer vision dan pengolahan citra diterapkan agar CNN dapat mengekstraksi dan menganalisis fitur visual kompleks dari buah-buahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi klasifikasi sebesar 96,67% pada data uji, yang mencerminkan kemampuan model dalam mengidentifikasi buah segar dan busuk secara efektif. Hal ini menegaskan bahwa pendekatan berbasis CNN merupakan solusi yang sangat efektif untuk mengotomatisasi proses penilaian kesegaran buah, yang diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam menjaga kualitas produk pertanian.