Identifikasi Daging Ruminansia dan Babi Hutan menggunakan Convolution Neural Network

Kebutuhan daging di Indonesia sangat banyak dan terus meningkat setiap tahunnya. Daging terdiri dari protein, asam amino, air mineral, lemak, asam lemak, serta sedikit karbohidrat dan vitamin lainya. Pencampuran daging antara daging sapi dan babi hutan sering dilakukan oleh penjual daging hanya untuk mendapatkan keuntungan tambahan karena daging babi hutan lebih murah dari pada daging sapi. Penipuan daging pada dasarnya dilakukan oleh produsen atau penjual daging yang tidak jujur untuk meningkatkan keuntungan penjualan. Convolutional Neural Network atau di kenal sebutan convNets merupakan metode untuk memproses suatu data dalam bentuk beberapa array, seperti contohnya yaitu gambar berwarna yang terdiri, dari tiga array 2D yang menggandung intensitas piksel dalam tiga warna. Tujuan penelitian ini digunakan untuk mengidentifikasi daging ruminansia dan babi hutan dengan menggunakan Convolution Neural Network. Variasi sampel yang digunakan 500 data (validasi-testing) dan 100 data training dengan pengambilan sampel menggunakan Wifi Digital Microscope. Hasil akurasi validasi pada arsitektur GoogLeNet menggunakan optimizier adam learning rate 0.0001 dengan akurasi sebesar 98,83% dan adam learning rate 0.0005 dengan akurasi sebesar 98,50%. Sedangkan pada Inception V3 akurasi validasi memiliki model terbaik RmsProp leaning rate 0.0001 dengan akurasi sebesar 100% dan adam learning rate 0.0005 dengan akurasi sebesar 99,62%. Sedangkan hasil akurasi data testing pada arsitektur GoogLeNet menggunakan optimizier adam learning rate 0.00005 dengan akurasi sebesar 50%, sementara pada Inception V3 menggunakan optimizier RmsProp learning rate 0.00005 mendapatkan akurasi sebesar 54,5%. Penggunaan Wifi Digital Microscope menggunakan dalam CNN mampu untuk mengklasifikasinya daging pada daging kerbau, daging sapi, daging kambing dan daging babi hutan

Klasifikasi Jenis Rimpang (Jahe, Lengkuas, Temulawak, Kunci, dan Kencur) menggunakan Metode Convolutional Neural Network dengan Pre-Trained GoogLeNet dan ResNet 50

Rimpang merupakan jenis tanaman yang tumbuh di daratan Indonesia. Biasanya tanaman ini sering dimanfaatkan sebagai produk herbal atau bumbu untuk memasak. Rimpang memiliki banyak sekali jenis, aroma, dan warna. Orang biasanya akan mudah mengenal dan mengetahui jenis rimpang dari aroma dan warnanya.Namun tidak dengan sebuah mesin atau komputer yang belum dilengkapi dengan sistem cerdas. Sehingga adanya kemiripan dan perbedaan dari rimpang akan cukup sulit diidentifikasi. Untuk itu dalam penelitian ini dapat memanfaatkan AI deep learning sebagai metode pengklasifikasian rimpang. CNN/ConvNet merupakan salah satu algoritma deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MPL) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi yang nantinya digunakan untuk mengklasifikasi data yang terlabel dengan menggunakan metode supervised learning. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi citra dari rimpang jahe, lengkuas, temulawak, kunci dan kencur dengan tepat menggunakan metode CNN. Variasi sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 250 sampel pada setiap jenis yang dibagi menjadi dua data set yaitu 200 data untuk pengujian (training) dan 50 data untuk pelatihan (testing). Model Pre-Trained yang digunakan dalam penelitian ini adalah arsitektur GoogLeNet dan ResNet 50. Hasil dari penelitian ini dimana dari data training - validation, pada arsitektur GoogLeNet nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan Adam 0.00005 sebesar 100%. Sedangkan pada arsitektur ResNet 50 nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan optimizer RMSProp 0.0001 sebesar 100%. Dari data testing, pada arsitektur GoogLeNet nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan optimizer Adam 0.00005 sebesar 99,2%. Sedangkan pada arsitektur ResNet 50 nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan optimizer RMSProp 0.0001 sebesar 95,6%

Pengaruh Ketebalan Irisan dan Suhu Penggorengan terhadap Karakteristik Fisik Keripik Bit (Beta Vulgaris L.) Hasil Penggorengan Vakum

Bit (Beta Vulgaris L.) merupakan salah satu buah yang rentan mengalami penurunan mutu, namun berpotensi untuk diolah menjadi keripik menggunakan mesin vacuum frying. Pada penelitian ini terdapat faktor penting, yaitu perlakuan ketebalan irisan dan suhu penggorengan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh perlakuan ketebalan irisan dan suhu penggorengan terhadap perubahan karakteristik fisik keripik bit hasil penggorengan vakum, serta mengetahui pengaruh perlakuan terbaik ketika dibandingkan dengan produk komersil. Metode penelitian yang digunakan adalah Rancangan Percobaan Acak Lengkap (RAL) dengan 2 faktor yang disusun secara faktorial. Faktor pertama adalah perlakuan irisan yang terdiri dari 3 variasi ketebalan irisan yaitu 3 mm, 4 mm, dan 5 mm. Faktor kedua adalah suhu yang terdiri dari 3 variasi suhu penggorengan, yaitu 70 oC, 75 oC, dan 80 oC. Pengujian sampel dilakukan berdasarkan parameter rendemen, kadar air, tektur, warna, dan uji organoleptik. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa ketebalan irisan memberikan pengaruh nyata terhadap kadar air dan berpengaruh sangat nyata terhadap tekstur keripik, namun tidak berpengaruh nyata terhadap rendemen, kecerahan (L), kemerahan (a), dan kekuningan (b) keripik. Suhu penggorengan berpengaruh sangat nyata terhadap tekstur keripik, namun tidak berpengaruh nyata terhadap rendemen, kadar air, kecerahan (L), kemerahan (a), dan kekuningan (b) keripik. Uji organoleptik panelis lebih menyukai keripik bit dengan ketebalan irisan 5 mm dan suhu penggorengan 80 oC dengan skor total sebesar 546, namun ketika keripik tersebut dibandingkan dengan keripik komersil berupa keripik ubi ungu sebagai kontrol, data hasil pengujian T-test menunjukkan bahwa keripik komersil tidak dapat dikatakan sebagai yang terbaik karena terbukti tidak ada perbedaan rata-rata dengan keripik eksperimental, sehingga dapat disimpulkan bahwa keripik eksperimental sudah cukup bagus