Implementasi Machine Learning untuk Identifikasi Jamur pada Aplikasi Android Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network - Afif Fahri, Reyhan; Farouq Mauladi, Kemal; Hasan Wahyudi, Muhammad (CV Infinite Corporation, 2025)
Kurangnya pengetahuan masyarakat dalam mengenali jamur beracun di Indonesia masih menjadi masalah serius yang dapat menyebabkan kasus keracunan, terutama di daerah yang memiliki kebiasaan mengonsumsi jamur liar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis Android yang dapat membantu masyarakat dalam mengidentifikasi jenis jamur secara otomatis sebagai upaya pencegahan keracunan. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2, yang diimplementasikan menggunakan TensorFlow Lite agar dapat dijalankan secara efisien pada perangkat mobile. Dataset terdiri dari 2000 citra jamur yang dibagi dalam rasio 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi, dengan pelatihan dilakukan selama 30 epoch. Model yang dihasilkan mencapai akurasi pelatihan sebesar 83% dan akurasi pengujian sebesar 85%. Aplikasi yang dikembangkan mampu melakukan identifikasi secara cepat dan akurat, serta memiliki potensi besar untuk meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap keamanan pangan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi berbasis kecerdasan buatan di bidang kesehatan dan keamanan pangan.