Klasifikasi Tingkat Kematangan Singkong Menggunakan CNN MobileNetV2 Berbasis Citra Daun dan Batang pada Sistem Pertanian Pintar - Raja Aditia,; Perdy Imam Samudra,; Sahrul Mahdi Muhammad, (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Penentuan tingkat kematangan singkong (Manihot esculenta Crantz) di lapangan secara tradisional masih bergantung pada perkiraan visual dan pengalaman petani. Metode subjektif ini seringkali menyebabkan ketidaktepatan waktu panen, yang berujung pada penurunan kualitas pati dan potensi kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem klasifikasi otomatis tingkat kematangan singkong (Mentah dan Matang) menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) MobileNetV2 berdasarkan citra daun dan batang tanaman. Perubahan warna daun menjadi menguning dan perubahan tekstur batang merupakan indikator visual alami yang dijadikan acuan klasifikasi. Dataset yang digunakan terdiri dari 400 citra asli yang telah melalui proses pre-processing dan Augmentasi Data (rotasi, flip horizontal, zoom, dan variasi kecerahan) untuk menghasilkan 800 sampel pelatihan efektif. Augmentasi ini bertujuan memperkaya variasi visual dan mengurangi risiko overfitting. Arsitektur MobileNetV2 dipilih karena sifatnya yang ringan dan efisien, sehingga cocok untuk implementasi pada sistem pertanian pintar (smart farming) berbasis perangkat IoT. Model dilatih selama 40 epoch dengan optimasi menggunakan Adam. Hasil evaluasi model pada data uji menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 80%. Berdasarkan confusion matrix, model menunjukkan performa yang lebih baik dalam mengenali kelas Mentah (Recall 0.87) dibandingkan kelas Matang (Recall 0.73), mengindikasikan bahwa variasi visual pada daun matang lebih kompleks. Secara keseluruhan, model MobileNetV2 terbukti efektif, akurat, dan efisien dalam klasifikasi kematangan singkong, memberikan solusi yang objektif untuk mendukung pengambilan keputusan waktu panen.