Implementasi Transfer Learning Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Naga Menggunakan Model Inception V3


Authors

  • Berly Ramadhan Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
  • Cindi Wulandari Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
  • Fido Rizki Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.47065/jieee.v5i1.2701

Keywords:

Classification; Dragon Fruit; Deep Learning and Python

Abstract

Abstract? The process of processing dragon fruit maturity data using inception V3 architecture which in analyzing dragon fruit maturity can classify results related to image processing. The purpose of this research is to develop the implementation of dragon fruit maturity that relates to the phyton programming language and transfer learning on fruit maturity. Can perform the process of extracting fruit maturity pattern recognition based on digital images using the Inception V3 model. In addition, data processing uses accurate calculations such as accuracy, precision, recall and F1-score which can divide the fityr class so that the image processing system can distinguish which fruit is ripe from immature fruit.

Downloads

Download data is not yet available.

References

H. Rahman, R. S. D’Cruze, M. U. Ahmed, R. Sohlberg, T. Sakao, dan P. Funk, “Artificial Intelligence-Based Life Cycle Engineering in Industrial Production: A Systematic Literature Review,” IEEE Access, vol. 10, no. December, hal. 133001–133015, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3230637.

G. Gumelar et al., “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) Implentation of CNN for Corn Leaf Disease Identification,” vol. 6, no. 2, hal. 175–180, 2025.

N. IBRAHIM et al., “Klasifikasi Tingkat Kematangan Pucuk Daun Teh menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 10, no. 1, hal. 162, 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i1.162.

R. Ronal dan Y. Yuliana, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Penerjemahan Bahasa Isyarat bagi Penyandang Disabilitas Tunarungu,” J. Pustaka AI (Pusat Akses Kaji. Teknol. Artif. Intell., vol. 5, no. 1, hal. 30–34, 2025, doi: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i1.906.

M. Yusuf, R. Ruimassa, A. I. Tawainella, dan D. Maharani, “Klasifikasi Kualitas Beras Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android,” J. Komput. dan Inform., vol. 12, no. 2, hal. 186–192, 2024, doi: 10.35508/jicon.v12i2.18004.

A. Abdiansyah, B. Baharuddin, dan M. Sulkifly Said, “Klasifikasi Jenis Beras Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Pada Arsitektur Mobilenet,” Simtek J. Sist. Inf. dan Tek. Komput., vol. 9, no. 2, hal. 299–305, 2024, doi: 10.51876/simtek.v9i2.1334.

M. Nur, B. Rahman, C. Cakra, A. Patombongi, S. Samsuddin, dan F. Kahar, “Mendeteksi Dan Mengklasifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Jagung Menggunakan Jaringan Saraf Konvolusional,” Simtek J. Sist. Inf. dan Tek. Komput., vol. 10, no. 1, hal. 94–99, 2025, doi: 10.51876/simtek.v10i1.1498.

A. E. Putra, K. Kartini, dan A. P. Sari, “Metode Convolutional Neural Network dan Extreme Gradient Boost untuk Mengklasifikasi Penyakit Pneumonia,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer), vol. 6, no. 1, hal. 33–40, 2024, doi: 10.26905/jasiek.v6i1.11464.

AL Sigit Guntoro, Edy Julianto, dan Djoko Budiyanto, “Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Inform. Atma Jogja, vol. 3, no. 2, hal. 155–160, 2022, doi: 10.24002/jiaj.v3i2.6790.

L. R. Aisyah, M. Azka, A. Musthofa, dan K. Yulianto, “Perancangan Aplikasi Alat Uji Motor Listrik UAV Berbasis Graphic User Interface (GUI) Menggunakan Software Python,” Aviat. Sci. Technol. J., vol. 1, no. 01, hal. 20–26, 2024, doi: 10.54147/astj.v1i01.1022.

W. Tarasiuk dan K. Halicka, “Artificial intelligence in manufacturing – systematic literature review,” Sci. Pap. Silesian Univ. Technol. Organ. Manag. Ser., vol. 2025, no. 215, 2025, doi: 10.29119/1641-3466.2025.215.39.

R. Rahayu, “Rancang Bangun Smart Traffic Light DenganComputer Vision Sebagai OptimalisasiPengaturan Lalu Lintas,” no. 32, 2023.

N. Bangkit Indarmawan, M. M. Yoshananda, dan A. Zaenul, “Analisa Hierarki Tipografi Pada Ui Web Menggunakan Hitungan Fibonacci Dengan Aplikasi Adobe Illustrator,” Insect (Informatics Secur. J. Tek. Inform., vol. 11, no. 1, hal. 25–33, 2025, doi: 10.33506/insect.v11i1.4215.

D. A. Budi, “Perancangan Sistem Login pada Aplikasi Berbasis GUI Menggunakan Qtdesigner Python,” J. SIMADA (Sistem Inf. dan Manaj. Basis Data), vol. 4, no. 2, hal. 92–100, 2021, doi: 10.30873/simada.v4i2.2961.

T. Informasi, M. Sandi, dan M. Knn, “Jurnal Pengembangan Sistem Deteksi Hand Gesture untuk Mempermudah Development of Hand Gesture Detection System to,” vol. 12, no. 1, hal. 31–40, 2025.

Imam Fathurrahman, Mahpuz, Muhammad Djamaluddin, Lalu Kerta Wijaya, dan Ida Wahidah, “Pengembangan Model Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Penyakit Kulit Berbasis Citra Digital [Development of Convolutional Neural Network (CNN) Model for Skin Disease Classification Based on Digital Images],” Infotek J. Inform. dan Teknol., vol. 8, no. 1, hal. 298–308, 2025.

E. A. Nugroho, D. Mulyadi, dan Nanang Roni wibowo, “Sistem Klasifikasi Citra untuk Proses Inspeksi Kain Menggunakan Teachable Machine dan Raspberry Pi,” J. Teknol., vol. 14, no. 1, hal. 49–60, 2024, doi: 10.51132/teknologika.v14i1.368.

E. Zidni dan M. Akbar, “Klasifikasi Citra Makanan Khas Kota Pasuruan menggunakan Convolutional Neural Network,” Informatics Artif. Intell. J., vol. 1, no. 2, hal. 65–72, 2024, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.forai.or.id/index.php/forai/article/view/10

A. Ibnul Rasidi, Y. A. H. Pasaribu, A. Ziqri, dan F. D. Adhinata, “Klasifikasi Sampah Organik dan Non-Organik Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 1, hal. 142–149, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4314.

S. Sriani dan A. Nabila, “Implementasi Deep Learning Untuk Mengidentifikasi Umur Manusia Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 3, hal. 1836–1843, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3.4457.

F. N. Darmawan, E. P. Silmina, dan T. Hardiani, “Sistem Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Website,” Pros. Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 2, no. 2, hal. 871–881, 2024.

A. B. Prakosa, Hendry, dan R. Tanone, “Implementasi Model Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) Pada Citra Penyakit Daun Jagung Untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman,” J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 6, no. 1, hal. 107–116, 2023.

M. Yusuf, Khoirunnisa, D. Kurniawan, dan T. Agustin, “Klasifikasi penyakit tanaman jagung dengan kecerdasan buatan berbasis CNN,” Semin. Nas. AMIKOM Surakarta, no. November, hal. 355–368, 2024.

A. C. Siregar et al., “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Timun Berbasis Convolutional Neural Network ( CNN ) Classification of Cucumber Leaf Diseases Based on Convolutional Neural Network ( CNN ),” vol. 6, no. 2, hal. 285–291, 2025.

A. Putra, “Klasifikasi Penyakit Daun Cabai Dengan Metode CNN Untuk Deteksi Awal.,” J. Profesi Ins. Univ. Lampung, vol. 6, no. 1, hal. 2–7, 2025, doi: 10.23960/jpi.v6n1.147.

B. Widianto, E. Utami, dan D. Ariatmanto, “Identifikasi Penyakit Tanaman Jagung Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” Techno.Com, vol. 22, no. 3, hal. 599–608, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i3.8425.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Implementasi Transfer Learning Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Naga Menggunakan Model Inception V3

Dimensions Badge

ARTICLE HISTORY


Published: 2025-09-20
Abstract View: 62 times
PDF Download: 40 times