Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jeruk Menggunakan Arsitektur VGG16 - Dimas Arbi Ardian; Allya Saffira; Tasya Evrillia; Fitri Sulistiawati; Ditia Mutiara Putri; Indra Yustiana (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2025)
Buah jeruk termasuk jenis buah yang terkenal digemari banyak orang dikarenakan memiliki rasa yang manis serta kandungan vitamin C yang melimpah. Untuk memenuhi kebutuhan Permintaan terhadap buah jeruk yang terus meningkat, diperlukan panen buah jeruk pada tingkat kematangan yang tepat guna menjaga kualitas dan masa simpannya. Namun, metode tradisional seperti pengamatan visual seringkali menyebabkan kesalahan dalam penentuan tingkat kematangan buah, yang dapat berdampak pada kualitas dan nilai jualnya. Oleh karenanya, penelitian ini dimaksudkan guna mendesain dan mengembangkan sebuah sistem klasifikasi tingkat kematangan buah jeruk memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG16 sebagai model pretrained. Pelatihan dan pengujian model ini menggunakan 180 citra jeruk yang dikelompokkan ke dalam 3 kelas yaitu, mentah, matang dan busuk yang terdiri dari 60 citra per kelasnya. Adapun hasil penelitian membuktikan bahwasanya model yang diterapkan berhasil memperoleh akurasi pelatihan sebesar 97% dan akurasi validasi sebesar 94%.