Penerapan Kecerdasan Artifisial untuk Prediksi Waktu Panen dan Kematangan Buah Jambu Kristal - Faroos Naufal Raziin,; Rayhan Andhika Fadlillah,; Arya Prayoga, (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Jambu kristal (Psidium guajava L. cv. Kristal) merupakan varietas unggulan yang banyak dibudidayakan di Indonesia karena memiliki daging buah tebal, renyah, berbiji sedikit, dan rasa manis. Kualitas dan nilai jual jambu kristal sangat bergantung pada ketepatan waktu panen, namun sebagian besar petani masih menentukannya secara subjektif berdasarkan pengalaman, sehingga sering terjadi ketidakkonsistenan mutu dan peningkatan kehilangan hasil pascapanen. Seiring berkembangnya teknologi digital, penerapan kecerdasan artifisial (AI), khususnya deep learning berbasis computer vision, menawarkan solusi objektif dalam menganalisis citra buah untuk menentukan tingkat kematangan secara otomatis dan akurat. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksplanatif-edukatif yang bertujuan memberikan pemahaman konseptual dan panduan prosedural penerapan deep learning dalam prediksi kematangan dan penentuan waktu panen jambu kristal. Data yang digunakan bersifat sekunder dari literatur ilmiah dan sumber terbuka terkait analisis citra buah. Tahapan penelitian mencakup perancangan sistem, pengumpulan dan pra-pemrosesan citra, edukasi pelatihan model Convolutional Neural Network (CNN), serta simulasi penerapan hasil prediksi. Hasil kajian ini diharapkan menjadi referensi edukatif bagi peneliti dan petani dalam memahami penerapan teknologi IA di bidang hortikultura, sekaligus menjadi dasar bagi penelitian terapan berikutnya dalam pengembangan sistem prediksi kematangan buah berbasis deep learning.