<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menguji keandalan algoritma You Only Look Once versi 11 (YOLOv11) dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas ke dalam empat kategori (Mentah, Kurang Matang, Matang, dan Terlalu Matang) serta mengimplementasikannya ke dalam aplikasi berbasis mobile. Dataset yang digunakan bersumber dari Roboflow Universe berjumlah 1.386 citra yang terbagi menjadi data latih, validasi, dan uji. Pengujian dilakukan melalui tiga tahap eksperimen, yaitu pelatihan awal YOLO11n (50 epoch), eksplorasi YOLO11s (100 epoch), dan fine-tuning lanjutan YOLO11s (30 epoch) dengan teknik feature freezing pada 10 layer pertama backbone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada tahap fine-tuning YOLO11s dengan nilai Precision sebesar 75,2%, Recall 80,1%, mAP@0.5 sebesar 85,4%, mAP@0.5:0.95 sebesar 78,0%, serta waktu inferensi yang sangat cepat yaitu 7,8 ms per citra. Bobot model terbaik selanjutnya dikonversi ke format ONNX dan diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis Flutter. Pengujian aplikasi membuktikan bahwa sistem mampu melakukan deteksi multi-objek secara presisi dan sepenuhnya offline pada perangkat pintar Android.]]>
Copyrights © 2026
