Implementasi Computer Vision Terhadap Jenis Kualitas Pisang Susu Menggunakan Metode YOLOv8n Berbasis WebApps (Seminar Nasional Teknologi & Sains, 2025)
Penelitian ini mengeksplorasi penerapan teknologi computer vision untuk mendeteksi kualitas pisang khususnya jenis pisang susu, komoditas ekspor potensial di Kediri yang menghadapi tantangan dalam perawatan dan pengendalian kualitas. Metode YOLOv8n dan CNN (Convolutional Neural Network) digunakan untuk mengatasi masalah rendahnya kualitas hasil panen akibat metode tradisional dalam menentukan kematangan buah. Kematangan yang tidak tepat dapat mempengaruhi rasa, aroma, dan umur simpan pisang. CNN menganalisis warna dan tekstur buah, sementara YOLOv8n memungkinkan deteksi objek secara real-time dengan akurasi tinggi. Model dilatih selama 100 epoch dengan ukuran batch 8, dataset terdiri dari 200 gambar (70% pelatihan, 20% validasi, 10% pengujian), dengan menghasilkan rata-rata presisi 89,75% dan akurasi mAP50 92%. Implementasi dalam framework Streamlit menyediakan antarmuka WebApps yang user-friendly, memungkinkan pengguna mengunggah gambar dari komputer lokal, tautan, atau video kamera real-time. Hasil penelitian meningkatkan efisiensi dalam menentukan kematangan pisang susu dan memberikan solusi objektif, berpotensi meningkatkan daya saing pasar serta manfaat bagi petani dalam menentukan waktu panen optimal.