Klasifikasi Pisang Berbasis Algoritma VGG16 Melalui Metode CNN Deep Learning

Abstract

Pisang cavendish banyak dikonsumsi di Indonesia dan berpotensi menjadi komoditas utama di Indonesia. Namun, proses pemilihan kualitas pisang di Indonesia masih banyak yang dilakukan secara tradisional. Hal ini menjadi penghambat pisang dalam menjadi komoditas utama. Klasifikasi mutu modern dapat dilakukan untuk memperbaiki proses seleksi kualitas pisang dalam meningkatkan penjualan di sektor pertanian. Peningkatan penjualan pisang di sector pertanian akan menjadikan pisang sebagai komoditas utama dan meningkatkan ekonomi Indonesia. Metode deep learning yaitu CNN dengan model VGG16 dapat diimplementasikan sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Peneliti akan mencoba menggunakan berbagai jumlah epoch untuk mendapatkan hasil evaluasi yang terbaik. Variabel dibagi 5 dengan total kumpulan data gambar adalah 550. Kumpulan data juga dibagi dengan latihan dan tes dengan persentase 70%: 30%. Hasil eksperimen menunjukkan hasil performa terbaik pada epoch 50 dengan akurasi train 98.96% dan akurasi test 83.53%. Model akan disimpan dan akan digunakan oleh para pelaku dalam industri pertanian di Indonesia.