IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI KESEGARAN PADA APEL

Saat ini, perkembangan teknologi telah menjadi sangat cepat dan produk kecerdasan buatan seperti visi komputer yang mampu menganalisis benda-benda di sekitarnya dan kemudian memberikan informasi yang dapat dipahami oleh manusia telah mulai menggantikan peran manusia dalam beberapa bidang pekerjaan. Berdasarkan data BPS, persentase ekspor buah Indonesia tumbuh 10,36% pada Februari 2022 dengan nilai US$ 340 juta. Hal ini menyebabkan perlunya efisiensi waktu saat melakukan proses ekspor untuk menentukan kualitas buah. Jumlah waktu, sumber daya manusia, dan kurangnya pemahaman dalam menentukan kualitas buah adalah hal yang perlu diperhatikan. Berdasarkan permasalahan dan pertanyaan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah proyek yang membuktikan bahwa visi computer juga dapat melakukan pekerjaan serupa yang awalnya dilakukan oleh manusia sehingga dapat mempermudah penentuan kualitas buah dengan menerapkan algoritma Convolutional Neural Network dengan struktur LeNet-5 dan mendapat akurasi sebesar 93%. Proyek ini merupakan aplikasi berbasis mobile android yang dapat mendeteksi kondisi buah apakah cocok (segar) atau tidak cocok (busuk) untuk dikonsumsi sehingga menciptakan gaya hidup yang lebih sehat.