IMPLEMENTASI METODE DEEP LEARNING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA CALIFORNIA

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan pada saat ini sangat cepat dan digunakan pada berbagai industri. Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan ini harus dapat dioptimalkan pada seluruh bidang kehidupan manusia agar pekerjaan manusia jadi lebih mudah, salah satunya bidang pada bidang pertanian. Saat ini penggunaan kecerdasan buatan pada bidang pertanian masih belum maksimal, seperti pada buah pepaya, Buah pepaya memiliki kandungan gizi dan vitamin yang bagus membuatnya banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Namun, para petani saat ini masih menentukan tingkat kematangan buah secara manual yang hasilnya kurang optimal karena faktor manusia. Peneliti membuat sistem untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah pepaya California dengan metode pembelajaran mendalam yaitu MobileNet-SSD V2, suatu algoritma object detection yang merupakan pengembangan dari metode CNN yang mampu bekerja pada perangkat dengan sumber daya terbatas dengan num steps sebanyak 20000 dan dataset sebanyak 300 gambar