Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kematangan Buah Pisang : Perbandingan Arsitektur ResNet152V2, MobileNetV2, dan EfficientNetB3

Proposal
NIM: 1217050028
Year: 2025

Description

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pisang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Tiga arsitektur CNN yang dibandingkan dalam penelitian ini adalah ResNet152V2, MobileNetV2, dan EfficientNetB3. Perbandingan dilakukan berdasarkan akurasi, performa model, serta efisiensi waktu pelatihan, guna menentukan arsitektur yang paling optimal dalam mengenali kematangan buah pisang.