Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Cnn Arsitektur Vgg19 - Arinal Haq, Fatahillah; Kurniawan, Muchamad; Bagus S, Dadang; Wicaksono, Mukhlis Adi; Sandi Alala, Pratama (Jurnal Tika, 2024)
Pisang adalah salah satu buah yang melimpah di Indonesia, kaya akan nutrisi, dan memiliki nilai ekonomis tinggi. Namun, proses pemilahan pisang pascapanen masih mengandalkan penilaian manusia yang tidak konsisten, menyebabkan kerugian bagi petani. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan kematangan buah pisang berdasarkan warna. Dataset berisi 450 gambar pisang dengan tiga kelas kematangan: mentah, matang, dan sangat matang, diambil dari Kaggle. Augmentasi data dilakukan dengan Image Data Generator. CNN dirancang menggunakan arsitektur VGG-19 dan dilatih dengan menggunakan optimizer Adam dan SGD. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tertinggi 100% dengan loss terendah 0.02 pada penggunaan optimizer Adam dengan epoch 20. Optimizer SGD juga memberikan akurasi 100% dengan loss 0.04 pada epoch 20. Kesimpulan penelitian menunjukkan bahwa CNN dengan arsitektur VGG-19 dapat digunakan untuk klasifikasi kematangan buah pisang dengan tingkat akurasi yang tinggi. Untuk pengembangan selanjutnya, model akan diperbaiki dengan penyesuaian lapisan dan preprocessing untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi kehilangan data