Persea Americana MillĀ (Buah Alpukat Mentega) adalah salah satu jenis buah yang disukai dengan ciri khas daging tebal, lembut serta memiliki nilai ekonomi yang tinggi. Kelayakan buah alpukat mentega sangat berdampak pada harga jual dan pendapatan petani. Penyortiran yang dilakukan secara manual oleh petani sering kali tidak akurat sehingga mampu meningkatkan potensi kesalahan klasifikasi serta kerugian bagi para petani. Penelitian ini menggunakan arsitektur dari Convolutional Neural Network (CNN) yaitu MobileNetV2 untuk mengembangkan suatu sistem klasifikasi kelayakan buah alpukat mentega berdasarkan kondisi dan tampilan kulit buah pada citra. Model MobileNetV2 dilatih menggunakan citra alpukat yang telah diproses dan diklasifikasikan ke dalam tiga kelas, yaitu alpukat layak, alpukat busuk dan alpukat hama. Hasil klasifikasi menunjukan akurasi 98% epoch 10 batch size 32. Ini membuktikan bahwa arsitektur MobileNetV2 memiliki potensi tinggi untuk mengklasifikasikan kondisi buah alpukat mentega secara optimal sehingga mampu menekan kerugian petani akibat kesalahan klasifikasi serta dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas hasil panen buah alpukat mentega.
Copyrights © 2025