<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pendeteksi dan klasifikasi perbedaan varietas mangga menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN dipilih karena kemampuannya untuk secara otomatis mengekstrak pola visual dari gambar buah tanpa ekstraksi fitur manual. Dataset gambar mangga diperoleh dari sumber publik dengan berbagai bentuk, warna, dan kondisi pencahayaan. Model ini menggunakan pendekatan transfer learning dengan arsitektur ResNet-18, di mana lapisan fully connected disesuaikan dengan jumlah kelas varietas mangga. Proses pelatihan dilakukan menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0,001 dan batch size 32. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mencapai akurasi, presisi, dan recall yang tinggi dalam membedakan varietas mangga. Hasil ini menunjukkan bahwa CNN efektif sebagai solusi otomatis untuk mendeteksi perbedaan varietas mangga berdasarkan gambar digital.]]>
Copyrights © 2026
