Machine Learning Techniques Untuk Mengklasifikasikan Kualitas Buah Durian Berbasis Aplikasi Web System

Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi kualitas durian berdasarkan tingkat kemanisannya menggunakan teknik pembelajaran mesin. Pendekatan ini berperan penting dalam mendukung perdagangan internasional serta meningkatkan kepuasan konsumen dengan memastikan standar kualitas yang lebih konsisten. Metode yang diterapkan mencakup pengumpulan dataset yang terdiri dari 154 gambar durian, yang merepresentasikan variasi tekstur dan warna kulit dari dua kategori utama: durian manis dan non-manis. Setiap gambar diproses melalui serangkaian tahap pra-pemrosesan, termasuk penyesuaian ukuran menjadi 550 × 550 piksel, normalisasi piksel, serta augmentasi data dengan teknik rotasi dan perubahan warna guna meningkatkan variasi dataset serta meningkatkan ketahanan model dalam klasifikasi. Penelitian ini terdiri dari enam tahap utama, yaitu pengumpulan data, pra-pemrosesan, anotasi dan augmentasi, pengembangan model klasifikasi, evaluasi model, serta analisis hasil. Hasil eksperimen menunjukkan adanya korelasi yang signifikan antara karakteristik fisik durian dengan tingkat kemanisannya. Petani membuktikan bahwa pembelajaran mesin dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan kualitas durian secara akurat, sehingga berpotensi diadopsi dalam industri pertanian guna meningkatkan efisiensi dan keandalan proses penilaian mutu durian.
Kata kunci : klasifikasi kualitas durian, machine learning, Image processing