Membangun Model Pengidentifikasi Kesegaran Daging dengan Metode Jaringan Syaraf Konvolusi (CNN) Jenis Resnet-50 - Herianto; Adam Arif Budiman; Linda Nur Afifa; Timor Setiyaningsih; Tri Amin Ridho (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2023)
Penelitian yang dilakukan bertujuan mengembangkan model yang dapat mengidentifikasi kesegaran daging menggunakan metode deep learning. Kesegaran daging adalah faktor krusial dalam industri pangan untuk memastikan kualitas dan keselamatan konsumen. Namun, pengukuran kesegaran daging secara visual oleh manusia dapat menjadi subjektif dan memakan waktu. Oleh karena itu penelitian ini memanfaatkan kemajuan dalam bidang deep learning untuk mengatasi masalah tersebut. Dalam penelitian ini dilakukan pengumpulan dataset berupa gambar daging dalam berbagai kondisi kesegaran. Kemudian, digunakan teknik transfer learning pada arsitektur model jaringan saraf konvolusi (CNN=Convolution Neural Network) jenis Resnet-50 yang sudah terbukti, untuk melatih model. Dengan memanfaatkan fitur-fitur visual dari gambar daging yang dihasilkan oleh model, diperoleh tingkat akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi tingkat kesegaran daging. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model deep learning Resnet-50 dapat dengan tepat mengklasifikasikan daging menjadi beberapa kategori tingkat kesegaran, seperti segar, setengah segar, dan tidak segar. Selain itu, juga dilakukan analisis perbandingan dengan metode tradisional dan menunjukkan bahwa model deep learning lebih unggul dalam kecepatan dan akurasi mencapai 96,5%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam industri pangan, membantu dalam penanganan daging yang berkualitas rendah, dan memastikan keselamatan konsumen. Selain itu, pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini dapat diadaptasi untuk masalah pengenalan kualitas produk lainnya dalam bidang industri dan manufaktur.