Metode Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah dan Sayuran : Tinjauan Sistematis

Abstract

Klasifikasi kematangan buah dan sayuran penting untuk memastikan kualitas produk dalam industri pertanian. Tujuan penelitian ini adalah mengoptimalkan waktu panen dan distribusi dengan metode deep learning dan machine learning. Sistematic Literatur Review (SLR) digunakan untuk mengidentifikasi metode dan model klasifikasi yang efektif. Metode yang dominan adalah image processing (65%), diikuti machine learning (50%) dan deep learning (42.5%). Model seperti CNN, AlexNet, dan ResNet-50 menunjukkan akurasi tinggi. Evaluasi kinerja menggunakan metrik seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score. Untuk meningkatkan akurasi, penelitian di masa depan disarankan untuk mengumpulkan dataset lebih beragam dan menggunakan metode hybrid. Pengembangan infrastruktur komputasi dan pelatihan tenaga kerja juga diperlukan untuk penerapan teknologi ini dalam industri pertanian.