Text

Klasifikasi Citra Jamur Menggunakan Deep Learning dengan Arsitektur ConvNeXt-V2

---

Identifikasi jenis jamur secara manual kerap mengalami kesulitan akibat kemiripan morfologis antar spesies yang tinggi, seperti warna tudung, bentuk batang, dan tekstur permukaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan citra jamur ke dalam empat kategori: edible, conditionally edible, poisonous, dan deadly menggunakan pendekatan deep learning berbasis arsitektur ConvNeXt-V2. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan terdiri dari 8.280 citra yang dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji dengan rasio 80:10:10. Metode penelitian ini dimulai dengan pengumpulan dan verifikasi dataset, diikuti oleh proses preprocessing berupa konversi gambar ke format red, green, blue, penyesuaian ukuran citra, augmentasi data, konversi ke tensor, serta normalisasi. Selanjutnya, dilakukan pelatihan model menggunakan teknik transfer learning pada arsitektur ConvNeXt-V2, yang disesuaikan untuk klasifikasi empat kelas. Proses pelatihan dilakukan dengan empat skenario yang mengombinasikan dua jenis optimizer (Adam dan AdamW) serta dua nilai learning rate (1e-4 dan 1e-5). Evaluasi performa model dilakukan dengan menghitung akurasi serta analisis confusion matrix. Hasil terbaik diperoleh pada skenario pertama (Adam, learning rate 1e-4) dengan akurasi validasi sebesar 99,64% dan akurasi pengujian sebesar 99,52%. Model terbaik kemudian diimplementasikan dalam aplikasi web untuk memungkinkan klasifikasi gambar jamur secara otomatis. Pengujian menggunakan citra baru menunjukkan hasil klasifikasi yang akurat dan konsisten. Temuan ini membuktikan bahwa arsitektur ConvNeXt-V2 efektif dalam mengatasi tantangan klasifikasi citra jamur dan dapat menjadi solusi alternatif dalam mendukung keamanan pangan melalui teknologi deep learning.

---

Availability

Detail Information

Call Number

-

Language

Indonesia

NPM

213510237

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2025

Keyword(s)

Kata kunci: Citra Jamur, Klasifikasi, Deep Learnin

Other Information

Petugas

Budi Santoso

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment