Pengembangan Aplikasi Mobile Pendeteksi Kematangan Buah Mangga Menggunakan Convolutional Neural Network
Seluruh data, kampus, statistik, kutipan, dan temuan dalam materi ini bersifat sintetis. Gunakan untuk mempelajari struktur, bukan sebagai sumber akademik.
Abstrak
Penelitian ini mengembangkan aplikasi mobile berbasis Android untuk mendeteksi tingkat kematangan buah mangga menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Dataset terdiri dari 3.000 gambar mangga yang diklasifikasikan dalam 3 kategori: mentah, setengah matang, dan matang. Arsitektur model menggunakan MobileNetV2 yang di-transfer learning dan dioptimasi untuk perangkat mobile. Hasil menunjukkan akurasi model sebesar 94,7% pada data testing dengan precision 93,2%, recall 95,1%, dan F1-score 94,1%. Waktu inferensi rata-rata di smartphone Android mid-range sebesar 230ms per gambar. Aplikasi diuji dengan UAT melibatkan 20 pedagang buah di Pasar Caringin Bandung dengan skor System Usability Scale (SUS) sebesar 82,5 (kategori excellent).