Identifikasi Mutu Kedelai Hitam (Glycine soja) Berbasis Citra Digital Menggunakan Metode Jaringan Saraf Konvolusional

Abstract

Potensi pemanfaatan kedelai cukup luas menjadikan tingkat mutu dari kedelai hitam harus diperhatikan sesuai dengan tujuan konsumsinya. Permasalahan yang dihadapi dalam identifikasi mutu kedelai hitam adalah waktu yang cukup lama dan kualitas penilaian yang tidak konsisten. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan adaptasi teknologi terhadap penilaian mutu kedelai hitam yang masih dilakukan secara tradisional. Salah satu teknologi yang dapat diterapkan adalah penggunaan citra digital yang dianalisis dengan metode jaringan saraf konvolusional. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan arsitektur jaringan saraf konvolusional terbaik dengan membandingkan kinerja antara arsitektur Custom CNN, MobileNetV2 dan ResNet-34. Metode yang diterapkan dari penelitan ini adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional biasa (Custom CNN) dan arsitektur dari transfer learning (MobileNetV2 dan ResNet-34). Arsitektur tersebut akan diuji menggunakan rasio data splitting sebesar 50:25:25, 60:25:15, dan 70:20:10 serta total keseluruhan citra yang digunakan adalah 1300 citra. Pembahasan yang akan dianalisis meliputi akurasi data latih dan uji, kinerja hasil prediksi serta ukuran model dan kecepatan prediksi. Hasil terbaik untuk identifikasi mutu parameter fisik adalah pada arsitektur MobileNetV2 dengan rasio 50:25:25 yang menghasilkan akurasi sebesar 90,18% dan hasil terbaik untuk parameter kadar air adalah pada arsitektur ResNet-34 dengan rasio 70:20:10 yang menghasilkan akurasi sebesar 78,12%. Adapun hasil akurasi terbaik secara keseluruhan dengan identifikasi parameter fisik dan kadar air secara bersamaan adalah pada arsitektur ResNet-34 dengan rasio 70:20:10 dimana memiliki rata-rata akurasi data prediksi sebesar 79,21%. Apabila dilihat dari kecepatan komputasi, kecepatan prediksi dari ketiga arsitektur sudah cukup baik apabila hanya digunakan sebagai image recognition. Perbaikan akurasi dapat dilakukan dengan menerapkan arsitektur-arsitektur transfer learning yang lebih terbaru seperti Contrastive Captioners atau menerapkan fungsi aktivasi yang lebih terbaru seperti Swish, Mish, atau Logish pada Custom CNN. Selain itu, perbaikan juga dapat dilakukan dengan cara memperbanyak jumlah citra sehingga model dapat memahami segala kemungkinan yang terjadi dalam identifikasi mutu kedelai hitam. Adapun saran pemanfaatan yang lebih praktis adalah integrasi antara arsitektur dengan perangkat keras seperti penggunaan sensor kamera dan modul raspberry pi sehingga memungkinkan identifikasi mutu secara real time