Klasifikasi Citra Buah Apel Multikelas Menggunakan Transfer Learning dan Implementasi Inferensi Berbasis Web - Sri Aryanti; Gustam Efendi; Yanti Setiyowati; Charles Butar Butar; Hendriyanto (Universitas Pamulang, Prodi teknik Elektro, 2025)
Pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan membuka peluang besar dalam modernisasi sektor hortikultura, khususnya pada otomatisasi identifikasi komoditas. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan metode transfer learning ke dalam sistem klasifikasi citra buah apel multikelas yang terhubung dengan layanan inferensi berbasis web. Permasalahan utama yang diangkat adalah ketergantungan industri pada proses identifikasi varietas secara konvensional yang memiliki risiko tinggi terhadap subjektivitas manusia, inefisiensi waktu, dan kesalahan penentuan jenis. Metodologi penelitian ini menerapkan pendekatan deep learning dengan memanfaatkan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) melalui teknik transfer learning untuk mengenali enam varietas apel unggulan. Pengembangan sistem dilakukan dengan membangun antarmuka web menggunakan bahasa pemrograman PHP yang berfungsi menjembatani pengguna dengan model prediktif melalui Hugging Face Inference API. Mekanisme ini memungkinkan pemrosesan data citra dilakukan secara real-time tanpa memerlukan komputasi lokal yang berat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggabungan model pembelajaran mendalam dengan infrastruktur berbasis cloud mampu menghasilkan sistem klasifikasi yang tidak hanya memiliki tingkat akurasi tinggi, tetapi juga menawarkan kemudahan akses bagi pengguna akhir. Implementasi ini diharapkan dapat menjadi prototipe bagi sistem penyortiran buah otomatis yang lebih efisien dan reliabel di masa depan.