Aplikasi Pengklasifikasi Kematangan Pepaya menggunakan Metode CNN Berbasis Android

Abstract

Pepaya adalah buah tropis yang memiliki nilai ekonomi signifikan dan menyediakan kandungan gizi penting untuk kesehatan manusia. Tingkat kematangan pepaya memiliki dampak besar terhadap rasanya, teksturnya, dan nilai jualnya. Oleh karena itu, pengembangan sistem otomatis untuk mengidentifikasi tingkat kematangan pepaya sangat penting dalam industri pertanian. Sebuah penelitian telah mengembangkan aplikasi berbasis Android yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk secara otomatis mengenali tingkat kematangan pepaya. Dataset pepaya yang terkumpul digunakan untuk melatih model CNN agar dapat mengklasifikasikan pepaya menjadi tiga tingkat kematangan: belum matang, setengah matang, dan matang. Selain itu, aplikasi ini juga memberikan perkiraan waktu petik pepaya berdasarkan analisis tingkat kematangan. Dengan implementasi pada platform Android, aplikasi ini memungkinkan petani atau pemilik kebun pepaya untuk dengan mudah memantau tingkat kematangan buah mereka. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN yang diusulkan memiliki tingkat akurasi sebesar 96,97% dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan pepaya. Diharapkan aplikasi ini dapat membantu petani dalam meningkatkan efisiensi proses petik dan pengelolaan pepaya.