Abstract
Pentingnya beras sebagai komoditas pangan di Asia, terutama di Indonesia, tidak hanya terletak pada perannya sebagai sumber karbohidrat utama, tetapi juga pada kualitasnya yang memengaruhi nilai jual, aspek gizi, dan kepuasan konsumen. Dalam konteks ini, penelitian mengenai kualitas beras menjadi esensial, dengan penekanan pada bentuk dan warna sebagai faktor utama yang memengaruhi mutu beras. Beras yang semakin putih, bersih, dan utuh cenderung memiliki kualitas yang lebih baik, membuat penilaian atas tingkat keputihan dan kebersihan beras menjadi krusial dalam industri pangan. Untuk mengevaluasi kualitas beras, penelitian ini memanfaatkan teknologi Deep Learning dengan fokus pada pengembangan aplikasi Android. Model yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16. Penerapan metode pengembangan Extreme Programming dalam pembuatan aplikasi ini menunjukkan pendekatan yang adaptif dan responsif terhadap perubahan kebutuhan pengguna. Pada intinya, aplikasi ini bertujuan untuk memberikan solusi cerdas dan efisien dalam mengklasifikasi kualitas beras berdasarkan ciri-ciri fisiknya. Melalui analisis gambar beras, aplikasi dapat menilai tingkat keputihan dan kebersihan, sedangkan analisis luas objek beras digunakan untuk mengevaluasi tingkat keutuhan. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat yang dapat membantu para pelaku industri pangan, petani, dan konsumen dalam menilai dan memilih beras yang sesuai dengan standar kualitas yang diinginkan. Penelitian ini membuka peluang untuk meningkatkan pemahaman terkait evaluasi kualitas beras dengan memanfaatkan kemajuan teknologi Deep Learning.
Published Version
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call