Pisang Indonesia Jadi Primadona: Peran CNN VGG16 dalam Menjamin Kualitas

Pisang Indonesia Jadi Primadona: Peran CNN VGG16 dalam Menjamin Kualitas

Dalam era industri 4.0, otomatisasi dan teknologi berbasis deep learning memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi berbagai sektor, termasuk sektor pertanian. Salah satu inovasi yang menarik perhatian adalah penerapan teknologi Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG16 untuk klasifikasi citra, khususnya dalam pemilihan kualitas buah. Penelitian yang dilakukan oleh Jayadi Halim dan Ahmad Nurul Fajar (2023) dalam Jurnal INFORMASI memfokuskan penerapan teknologi CNN untuk mengklasifikasikan kualitas pisang cavendish berdasarkan tingkat kematangan. Dengan 550 gambar pisang yang dibagi ke dalam lima kategori – mulai dari pisang mentah hingga busuk – model ini diuji pada berbagai jumlah epoch untuk menentukan akurasi terbaik.

Keunggulan dari metode ini adalah kemampuan model CNN untuk mempelajari dan mengekstraksi fitur-fitur penting dari citra, yang secara signifikan dapat meningkatkan keandalan pemilahan kualitas buah. Penelitian ini mencatat bahwa pada epoch ke-50, model mencapai akurasi pelatihan sebesar 98,96% dan akurasi uji sebesar 83,53%, menandakan efektivitas metode ini dalam klasifikasi otomatis. Sebelumnya, cara pemilahan kualitas pisang di Indonesia masih dilakukan secara manual, yang rawan kesalahan manusia dan tidak efisien, terutama di daerah penghasil pisang utama seperti Lampung. Otomatisasi dengan model CNN menawarkan solusi yang jauh lebih efisien dan dapat diterapkan untuk memperbaiki distribusi dan kualitas produk pertanian.

Peningkatan akurasi seleksi kualitas tidak hanya berdampak pada efisiensi proses produksi, tetapi juga berpotensi mendongkrak ekspor komoditas pisang Indonesia, yang produksi tahunan mencapai 8,18 juta ton pada tahun 2020 (BPS, 2020).

Penelitian yang dilakukan oleh Jayadi Halim dan Ahmad Nurul Fajar (2023) ini menunjukkan bagaimana teknologi deep learning, khususnya CNN dengan model VGG16, dapat mengatasi tantangan dalam klasifikasi kualitas pisang secara otomatis. Model CNN digunakan untuk mempelajari gambar pisang cavendish dalam lima kategori berbeda, mulai dari pisang mentah, matang, hingga busuk. Data yang digunakan terdiri dari 550 gambar, dengan proporsi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, yang memastikan bahwa model dapat belajar dari beragam citra dan mampu melakukan prediksi yang akurat pada data uji.

Pada epoch 50, model mencapai tingkat akurasi pelatihan yang luar biasa yaitu 98,96%, dan akurasi pengujian 83,53%. Angka-angka ini menandakan keberhasilan model CNN dalam mengidentifikasi karakteristik visual pisang dari berbagai tahap kematangan. Namun, yang lebih penting adalah bagaimana teknologi ini dapat diimplementasikan secara nyata dalam rantai pasokan industri pertanian. Sebelumnya, proses pemilahan kualitas pisang di Indonesia dilakukan secara manual, yang menyebabkan ketidakakuratan dan memerlukan banyak tenaga kerja. Menurut Badan Pusat Statistik (2020), produksi pisang di Indonesia mencapai 8,18 juta ton per tahun, menjadikannya salah satu komoditas buah terbesar. Dengan jumlah produksi yang besar ini, metode manual jelas tidak efisien dan rentan terhadap human error, yang pada akhirnya berdampak pada kualitas produk di pasar.

CNN, dengan kemampuannya dalam pengolahan citra, menawarkan solusi yang bisa mengatasi masalah ini. Studi lain juga menunjukkan hasil serupa, seperti penelitian Song et al. (2019) yang menerapkan CNN berbasis VGG16 untuk mendeteksi buah kiwi dalam berbagai kondisi pencahayaan. Dengan hasil yang serupa, akurasi model ini lebih tinggi dibandingkan metode-metode lain, mencapai lebih dari 90%. Hal ini mengindikasikan bahwa CNN dapat diandalkan untuk mengolah berbagai jenis citra buah dalam kondisi berbeda.

Selain itu, CNN tidak hanya meningkatkan akurasi pemilahan kualitas, tetapi juga mempercepat proses tersebut. Dalam penelitian ini, data gambar pisang diambil dengan kamera smartphone dan diproses dengan cepat menggunakan perangkat lunak yang terhubung ke cloud. Kemudahan ini memungkinkan teknologi diterapkan pada skala besar tanpa perlu infrastruktur canggih, menjadikannya solusi yang tepat guna di negara-negara agraris seperti Indonesia. Penerapan teknologi seperti ini juga membuka peluang ekspor yang lebih besar, karena standar kualitas produk yang lebih konsisten dapat dipenuhi.

Dengan angka akurasi yang tinggi dan potensi efisiensi yang signifikan, penerapan CNN dalam klasifikasi buah dapat mengubah cara industri pertanian dioperasikan. Jika diintegrasikan dengan sistem distribusi dan pengolahan hasil pertanian, otomatisasi berbasis AI ini dapat mengurangi biaya operasional, memperbaiki kualitas produk, dan meningkatkan daya saing komoditas Indonesia di pasar internasional.

Secara keseluruhan, penelitian yang dilakukan oleh Jayadi Halim dan Ahmad Nurul Fajar (2023) menunjukkan bagaimana teknologi Convolutional Neural Network (CNN) berbasis VGG16 dapat membawa perubahan signifikan dalam industri pertanian Indonesia. Dengan akurasi pelatihan hingga 98,96% dan akurasi uji 83,53%, penelitian ini membuktikan bahwa otomatisasi pemilahan kualitas pisang dengan metode deep learning tidak hanya efisien, tetapi juga lebih andal dibandingkan metode manual yang rentan kesalahan. Penerapan teknologi ini dapat mengatasi masalah produksi pisang yang mencapai 8,18 juta ton per tahun (BPS, 2020) dengan metode seleksi yang lebih tepat dan konsisten.

Implikasinya jelas: adopsi teknologi ini akan meningkatkan efisiensi rantai pasokan pertanian, mengurangi ketergantungan pada tenaga manual, dan membuka peluang ekspor yang lebih besar. Dengan kualitas produk yang lebih terjaga, Indonesia dapat meningkatkan daya saing komoditasnya di pasar internasional serta memperkuat perekonomian nasional.

Referensi

Halim, J., & Fajar, A. N. (2023). Klasifikasi pisang berbasis algoritma VGG16 melalui metode CNN deep learning. INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), 15(1), 1-16.