Pengembangan Aplikasi Deteksi Kematangan Buah Pisang Berbasis Web Menggunakan Model CNN-LSTM - Sintiya, Cindy; Gunawan, Erin; Marpaung, Dhea Romantika; Fa, Farrell Rio; Sinaga, Frans Mikael (Fakultas Informatika, 2025)
Klasifikasi tingkat kematangan buah merupakan salah satu tantangan dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan di sektor pertanian. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi tingkat kematangan pisang menggunakan arsitektur deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Dataset citra pisang diproses melalui tahapan preprocessing yang mencakup normalisasi, segmentasi warna (mask kuning dan hijau), serta deteksi tepi, untuk menonjolkan fitur visual yang relevan. Model yang diimplementasikan mampu mengklasifikasikan tingkat kematangan pisang ke dalam kategori