Penerapan Deep Learning Untuk Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Berbasis Mobile Apps
Abstract
Tingginya konsumsi daging sapi di Indonesia membuat kebutuhan daging sapi di Indonesia selalu naik secara signifikan setiap tahun. Hal ini berbanding terbalik dengan produksi daging sapi di Indonesia yang menyebabkan impor dan harga daging sapi terus melonjak naik. Keadaan ini membuat pedagang daging sapi melakukan kecurangan mencampur daging sapi segar dengan tidak segar. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibutuhkan suatu sistem untuk mengklasifikasi dan mendeteksi kesegaran daging sapi sesuai karakteristik yang dimilikinya. Salah satu metode deep learning yang banyak digunakan saat ini yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Pada CNN, citra diolah menjadi sebuah model yang mampu mengklasifikasikan kelas pada kesegaran daging sapi. Model klasifikasi terbaik pada penelitian ini yaitu akurasi sebesar 100% pada data latih dan data uji, nilai loss sebesar 0,0233 dengan learning rate, epoch dan optimizer ADAM untuk meningkatkan tingkat akurasi pada model. Implementasi model pada mobile apps berbasis Android yang dapat digunakan untuk mendeteksi tingkat kesegaran daging sapi.
References
Anwar, F., Fadlil, A., & Riadi, I. (2020). Analisis Validasi Image PNG File Upload menggunakan Metadata pada Aplikasi Berbasis Web. Edu Komputika Journal, 7(1), 10-15. https://doi.org/10.15294/edukomputika.v7i1.38722
Developer, G. (n.d.). Mengenal Android Studio. Retrieved November 20, 2022, from https://developer.android.com/studio/intro
Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan Kementerian Pertanian. (2021). Statistik Peternakan dan Kesehatan Hewan 2021/ Livestock and Animal Health Statistics 2021.
Fakhrani, G. (2021). Klasifikasi Tingkat Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine Berbasis Android. Universitas Sumatera Utara Medan.
Harwanti, S. P. (2014). Upaya Penyediaan Daging Sapi Yang Sehat dan Bermutu. Dinas Pertanian, Perkebunan Dan Peternakan Kabupaten Bangka Barat. https://portal.bangkabaratkab.go.id/content/upaya-penyediaan-daging-sapi-yang-sehat-dan-bermutu
Magnolia, C., Nurhopipah, A., & Kusuma, B. (2022). Penanganan Imbalanced Dataset untuk Klasifikasi Komentar Program Kampus Merdeka Pada Aplikasi Twitter. Edu Komputika Journal, 9(2), 105 - 113. https://doi.org/10.15294/edukomputika.v9i2.61854
Nurfita, R. D. (2018). Implementasi Deep Learning Berbasis Tensorflow. Jurnal Emitor, 18(01), 22–27.
Nurhikmat, T. (2018). Implementasi Deep Learning Untuk Image Classification Menggunakan Algoritma Menggunakan ALgoritma Convolution Neural Network (CNN) Pada Citra Wayang. Universitas Islam Indonesia.
Prihharsanti, A. H. T. (2016). Populasi Bakteri dan Jamur pada Daging Sapi dengan Penyimpanan Suhu Rendah. Sains Peternakan, 7(2), 66. https://doi.org/10.20961/sainspet.v7i2.1060
Purba, R. R. (2017). Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Pengidentifikasian Kualitas Daging . In Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota (Vol. 1, Issue 3).
Putri, O. N. (2020). Implementasi Metode CNN Dalam Klasifikasi Gambar Jamur Pada Analisis Image Processing (Studi Kasus: Gambar Jamur Dengan Genus Agaricus Dan Amanita). Universitas Islam Indonesia.
Riftiarrasyid, M. F., Setyawan, D. A., & Maulana, H. (2021). Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Gray Level Cooccurrence Matrix dan DNN. 3, 34–38.
Sholihin, M., & Burhanuddin, M. R. Z. (2021). Identifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan Citra Insang dengan Metode Convolution Neural Network. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(3), 1352–1360. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.939
Susanto, E. (2014). Standar Penanganan Pasca Panen Daging Segar. Jurnal Ternak, 05(01), 15–20.
Tim EWS. (2011). Profil Komoditas Daging Sapi. https://ews.kemendag.go.id/sp2kp-landing/assets/pdf/131118_ANL_UPK_DagingSapi.pdf
Wardana, L. A. (2016). Perancangan Antarmuka Aplikasi Mobile Konseling Pada Gereja Katolik dengan Metode User Centered Design dan Wireframe. S2 Thesis, 17–39. http://eprints.stainkudus.ac.id/192/5/5. BAB II.pdf
Yanuar, A. (2018). Klasifikasi Gambar Sederhana menggunakan Convolutional Neural Network. Universitas Gajah Mada Menara Ilmu Machine Learning https://machinelearning.mipa.ugm.ac.id/2018/09/30/klasifikasi-gambar-sederhana-menggunakan-convolutional-neural-network/
