Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode CNN
ABSTRAKSI :
Kemajuan teknologi dalam pengolahan citra dan kecerdasan buatan telah membuka peluang baru dalam berbagai aplikasi, termasuk pertanian dan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kematangan buah pisang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dengan menggunakan dataset berisi 4.716 gambar buah pisang yang diambil dari situs www.kaggle.com, model CNN dilatih untuk membedakan pisang matang dan busuk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dilatih selama lima epoch berhasil mencapai tingkat akurasi 95%, presisi 95%, recall 95%, dan f1-score 94%. Temuan ini menunjukkan bahwa metode CNN efektif dalam membantu petani dan produsen pangan menentukan waktu panen dan distribusi yang tepat, memastikan kualitas buah yang baik, mengurangi limbah pangan, dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan.
NOMOR INDUK :
FTI/IA/SSM/9329/2025
PEMBIMBING :
Winda Widya Ariestya
TANGGAL SIDANG :
31/07/2024
TANGGAL PENYERAHAN :
06/02/2025
JENIS PENULISAN :
PENULISAN ILMIAH JENJANG S1 (SETARA SARJANA MUDA / SSM)