Analisis Ciri Visual Beras Menggunakan Arsitektur Deep Learning MobileNetV2 - Wijayanto, Bayu; Pamungkas, Danar Putra; Kasih, Patmi (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Beras merupakan makanan pokok utama bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Kualitas beras, termasuk usia penyimpanannya, memengaruhi nilai gizi dan preferensi konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan usia penyimpanan beras yaitu beras baru, sedang, dan lama berdasarkan citra visual butiran beras menggunakan metode deep learning dengan arsitektur MobileNetV2. Proses penelitian mengikuti pendekatan Waterfall yang meliputi tahapan pengumpulan sampel, pengambilan gambar, preprocessing, ekstraksi fitur, pelatihan model, dan evaluasi. Dataset terdiri dari 2.500 citra beras yang telah melalui proses deteksi tepi dan normalisasi untuk meningkatkan kualitas input model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan usia beras dengan tingkat akurasi tinggi, mencapai hingga 99%. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan teknologi deep learning berbasis citra visual dapat menjadi solusi praktis dan efisien untuk membantu proses identifikasi kualitas beras secara otomatis.