Klasifikasi Jenis Buah Menggunakan Metode CNN - Ikasari, Ines Heidiani; Rosyani, Perani; Amalia, Resti (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Klasifikasi jenis buah merupakan aplikasi penting dalam pengolahan citra, terutama di sektor pertanian, perdagangan, dan teknologi pangan. Proses identifikasi buah secara manual cenderung lambat dan rentan kesalahan, terutama karena variasi bentuk, warna, dan ukuran buah. Indonesia memiliki lebih dari 27 jenis buah yang diproduksi secara masif, namun pengenalan jenis buah masih banyak dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis menggunakan metode Deep Learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN). CNN dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola visual dari citra digital melalui ekstraksi fitur menggunakan lapisan konvolusi dan pooling. Dataset citra buah diperoleh dari Kaggle dan terdiri dari 8 jenis buah yang diproses melalui tahap preprocessing seperti resizing, normalisasi, dan augmentasi data. Model CNN diuji pada dua skenario pembagian data: 80:20 dan 70:30. Pada skenario 80:20, model mencapai akurasi rata-rata 91% dan akurasi validasi 97%, sedangkan pada skenario 70:30 mencapai akurasi rata-rata 91% dan validasi 98%. Hasil ini menunjukkan bahwa CNN efektif untuk klasifikasi citra buah dengan akurasi tinggi.