PENGARUH OPTIMIZER TERHADAP AKURASI KLASIFIKASI PISTACHIO MENGGUNAKAN MOBILENETV2 - Liana Trihardianingsih; Hanifah Permatasari (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2025)
Inovasi teknologi di bidang pertanian berperan penting dalam meningkatkan produktivitas hasil panen serta berkontribusi pada kesejahteraan petani. Salah satu komoditas pertanian bernilai tinggi adalah kacang pistachio. Pada penelitian ini diusulkan klasifikasi jenis pistachio dengan mengambil dua varietas utama yang sering dijumpai, yaitu Kirmizi dan Siirt menggunakan model MobileNetV2. Proses pendistribusian dataset dilakukan secara acak menjadi tiga bagian train, validasi, dan testing menggunakan rasio 80:10:10. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan batch size 32, epoch 50, dan learning rate 1e-4. Untuk mengoptimalkan kinerja MobileNetV2, dilakukan pengujian menggunakan dua jenis optimizer yang berbeda, yaitu Adam dan SGD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan optimizer Adam pada MobileNetV2 menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibanding penggunaan optimizer SGD. Dengan menggunakan Adam diperoleh akurasi sebesar 96,30% sedangkan pada SGD diperoleh akurasi yang lebih rendah yaitu 91,20%. Hal ini membuktikan bahwa Adam memiliki kemampuan yang dapat menggabungkan keunggulan dari momentum dan adaptive learning rate, yang membuatnya lebih efisien dalam konvergensi serta lebih stabil dalam menemukan titik optimal sehingga memperoleh akurasi yang lebih tinggi dibanding menggunakan SGD