<![CDATA[Peredaran emas palsu menjadi permasalahan yang dapat merugikan masyarakat karena sulit dibedakan dengan emas asli hanya melalui pengamatan visual. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem aplikasi web deteksi emas asli dan palsu menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Dataset terdiri atas citra emas asli dan emas palsu yang melalui preprocessing berupa perubahan ukuran menjadi 224 × 224 piksel dan normalisasi nilai piksel. Model dilatih menggunakan Google Colaboratory dengan framework TensorFlow, kemudian dikonversi ke format Open Neural Network Exchange (ONNX) agar dapat diintegrasikan ke aplikasi berbasis web. Sistem yang dikembangkan memiliki dua jenis pengguna, yaitu administrator dan pengguna umum. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian Black Box, seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Sistem mampu mengklasifikasikan citra menjadi kategori emas asli dan emas palsu serta menampilkan nilai confidence sebagai tingkat keyakinan model. Sistem yang dibangun dapat digunakan sebagai media pendukung dalam proses identifikasi awal keaslian emas berdasarkan karakteristik visual citra.]]>
Copyrights © 2026
