KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAGING SAPI DI PASAR MANDONGA KOTA KENDARI MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DEEP LEARNING VGG-16

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος:	KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAGING SAPI DI PASAR MANDONGA KOTA KENDARI MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DEEP LEARNING VGG-16
Συγγραφείς:	Cakra Cakra, Samsuddin Samsuddin, Fitriani Kahar
Πηγή:	Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer. 9:293-298
Στοιχεία εκδότη:	STMIK Catur Sakti Kendari, 2024.
Έτος έκδοσης:	2024
Περιγραφή:	Kualitas daging sapi merupakan aspek krusial dalam industri pangan, karena berpengaruh pada kesehatan konsumen serta kepercayaan pasar. Identifikasi dan klasifikasi kualitas daging secara manual sering kali kurang efisien dan kurang akurat. Untuk mengatasi masalah ini, metode otomatis berbasis teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi sangat diperlukan. Penelitian ini menggunakan arsitektur VGG16 yang telah dimodifikasi untuk mengklasifikasikan kualitas daging sapi ke dalam dua kategori: "Segar" dan "Tidak Segar". Data citra daging sapi dikumpulkan, kemudian dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Model dilatih melalui beberapa iterasi guna meningkatkan performanya. Berdasarkan hasil pengujian, model menunjukkan akurasi yang tinggi dan konsisten dalam mengidentifikasi perbedaan antara daging segar dan tidak segar. Temuan ini mengindikasikan potensi signifikan dalam penggunaan teknologi CNN untuk evaluasi kualitas produk pangan, dan dapat mendorong perkembangan lebih lanjut di bidang ini.
Τύπος εγγράφου:	Article
ISSN:	2540-7635 2502-5899
DOI:	10.51876/simtek.v9i2.1333
Rights:	CC BY NC
Αριθμός Καταχώρησης:	edsair.doi...........15618e0c7310d12f5be028c2b12e1e6b
Βάση Δεδομένων:	OpenAIRE

Περιγραφή
ISSN:	25407635 25025899
DOI:	10.51876/simtek.v9i2.1333