<![CDATA[Identifikasi kultivar jambu Semarang secara manual rentan subjektif. Penelitian ini mengusulkan model MobileNetV2 berbasis transfer learning untuk mengklasifikasikan 12 kultivar. Sebagai studi awal, keterbatasan utama penelitian ini adalah ukuran dataset yang sangat kecil, yakni 192 citra dengan distribusi seimbang 16 citra per kelas. Data diakuisisi pada kondisi bervariasi (in-the-wild) mencakup perbedaan latar belakang, pencahayaan, dan sudut pengambilan. Dataset dibagi dengan rasio 70% pelatihan dan 30% validasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi validasi mencapai 94% (F1-score rata-rata 0,94). Namun, analisis menggunakan confusion matrix dan evaluasi per kelas menunjukkan model masih kesulitan pada misklasifikasi fine-grained antar buah yang mirip. Mengingat ukuran data yang kecil serta ketiadaan pengujian menggunakan test set independen maupun cross-validation, performa model ini baru sebatas indikasi awal yang memiliki batasan generalisasi. Selain itu, tahap fine-tuning juga terbukti kurang signifikan. Sebagai rekomendasi, diperlukan peningkatan volume data, pengujian cross-validation, dan eksplorasi arsitektur bermekanisme attention pada penelitian selanjutnya.]]>
Copyrights © 2026
