IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN DAGING SAPI DENGAN VARIASI TINGKAT PENCAHAYAAN DAN PENSKALAAN

Abstract

Konsumsi daging sapi mendukung peningkatan kecerdasan dan stamina yang dibutuhkan untuk aktivitas keseharian. Daging sapi segar menjamin kesehatan dan daging sapi yang tidak segar dapat membahayakan kesehatan. Kelangkaan stok terbatas akibat kelonjakan permintaan yang tinggi membuat oknum penjual mencampur daging segar dan daging tidak segar agar mendapatkan keuntungan lebih. Pembeli awam yang minim pengalaman dan ketelitian dalam membedakannya akan berbahaya bagi kesehatan jika mengonsumsi daging yang tidak segar. Sistem klasifikasi daging sapi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang melibatkan pengolahan citra digital dengan arsitektur Inception V3 dan optimasi hyperparameter. Penelitian ini menggunakan 70% data latih, 20% data validasi, dan 10% untuk data uji. Hasil akurasi terbaik sebesar 99.42% pada data latih, 98.65% pada data validasi dan 100% pada data uji dengan rata-rata akurasi 99.36% pada 1440 citra asli dengan tambahan cahaya. Sistem yang dikembangkan berbasis web dengan nama Freshpi yang memiliki menu beranda, dataset penelitian, latih model baru, klasifikasi dengan model tersimpan, dan akurasi terbaik. Penelitian ini diharapkan membantu pembeli awam dalam membedakan kesegaran daging sapi agar aman bagi kesehatan saat dikonsumsi dengan variasi tingkat pencahayaan dan penskalaan.