## Evaluasi Kinerja Model YOLOv8 dalam Deteksi Kesegaran Buah
Arie Ardiansyah* 1 , Joko Triloka 2 , Indera 3
1,2 Magister Teknik Informatika, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya, Bandar Lampung
3 Sistem Informasi, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya, Bandar Lampung e-mail: * 1 arie.ardiansyah.2321211044p@mail.darmajaya.ac.id, 2 joko.triloka@darmajaya.ac.id,
3 indera@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Klasifikasi kesegaran buah memiliki implikasi yang signifikan dalam industri pangan dan pertanian di Indonesia, karena mempengaruhi kualitas produk yang dijual, keamanan kesehatan konsumen  dan  mengurangi  pemborosan  pangan.  Berdasarkan  hal  tersebut  telah  banyak teknologi pengolahan citra seperti ResNet, DenseNet, MobileNetV2, NASNet, dan EfficientNet, CNN, DCNN, dll untuk membantu industri melakukan klasifikasi deteksi kesegaran buah secara realtime dan efisien, oleh karena itu penelitian ini dimaksud untuk mengeksplorasi algoritma lain yaitu  YOLOv8  untuk  mengevaluasi  kinerja  akurasi  dan  presisi  dalam  deteksi  kesegaran  buah. Pada penelitian ini didapatkan hasil bahwa model YOLOv8 dengan 100 epoch dan batch size 8 memberikan hasil confusion matrix dengan akurasi 88%. Pada tingkat kepercayaan tinggi, model mampu  mendeteksi  kesegaran  buah  dengan  presisi  rata-rata  97%.  Namun,  pada  tingkat kepercayaan rendah, recall rata-rata mencapai 87%. Pada tingkat kepercayaan seimbang (0.50), presisi  dan  recall  F1-Score  mencapai  rata-rata  73%.  Evaluasi  di  luar  tingkat  kepercayaan menunjukkan presisi 74% dan recall 75%. Hasil ini menunjukkan bahwa Model YOLOv8 dengan epoch dan batch rendah masih dapat bersaing dengan algoritma lainnya, pelatihan dengan epoch dan batch yang lebih tinggi memiliki kesempatan untuk mendapatkan model yang lebih optimal.

## Kata kunci—Pengolahan Citra, Deteksi Kesegaran Buah, Kinerja Akurasi

## Abstract
The  classification  of  fruit  freshness  has  significant  implications  in  the  food  and agricultural  industry  in  Indonesia,  as  it  affects  the  quality  of  products  sold,  consumer  health safety,  and  reduces  food  waste.  Based  on  this,  many  image  processing  technologies  such  as ResNet, DenseNet, MobileNetV2, NASNet, and EfficientNet, CNN, DCNN, etc., have been used to help  the  industry  perform  real-time  and  efficient  fruit  freshness  classification.  Therefore,  this research aims to explore another algorithm, YOLOv8, to evaluate its accuracy and precision in detecting fruit freshness. This study found that the YOLOv8 model with 100 epochs and a batch size of 8 produced a confusion matrix with an accuracy of 88%. At high confidence levels, the model  was  able  to  detect  fruit  freshness  with  an  average  precision  of  97%.  However,  at  low confidence  levels,  the  average  recall  reached  87%.  At  a  balanced  confidence  level  (0.50),  the precision and recall F1-Score averaged 73%. Evaluation outside the confidence level showed a precision of 74% and a recall of 75%. These results indicate that the YOLOv8 model with low epochs and batch size can still compete with other algorithms, and training with higher epochs and batch size has the potential to yield a more optimal model.
Keywords— Image Processing, Fruit Freshness Detection, Accuracy Performance

## 1. PENDAHULUAN
ualitas  buah-buahan  sangat  penting  dalam  industri  pertanian  dan  makanan  [1],  karena menentukan nilai jual [2], ketersediaan nutrisi [3], dan kepuasan konsumen [4]. Salah satu aspek penting dari kualitas buah adalah tingkat kesegarannya [5]. Kesegaran buah-buahan tidak hanya  memengaruhi  rasa  [6]  dan  tekstur  [7],  tetapi  juga  menunjukkan  kondisi  kesehatan  buah tersebut  [8].  Oleh  karena  itu,  deteksi  kesegaran  buah  secara  cepat  dan  akurat  menjadi  sangat penting dalam rantai pasok makanan [9].
Indonesia sendiri merupakan salah satu negara pemasok buah-buahan terbesar di Dunia, berdasarkan  data  yang  dirilis  oleh  Badan  Pusat  Statistik,  Indonesia  mencatat  produksi  buah hampir mencapai 26 juta ton sepanjang tahun 2021, dengan angka tepatnya berada di 25.975.608 ton. Buah-buahan yang dihasilkan oleh Indonesia tidak hanya untuk kebutuhan lokal, melainkan juga  menjadi  komoditas  ekspor  yang  memberikan  kontribusi  besar  terhadap  perekonomian negara. Sebagai contoh, produksi buah pisang mendominasi total produksi sepanjang tahun 2021 dengan mencapai 8.741.147 ton. Selain pisang, nanas dan mangga juga menjadi komoditas buah yang  mendominasi  produksi  buah  Indonesia,  masing-masing  dengan  total  produksi  mencapai 2.886.417 dan 2.835.442 ton. Provinsi Jawa Timur memuncaki daftar provinsi dengan produksi buah  tertinggi  sepanjang  tahun  2021,  mencapai  total  produksi  sekitar  6.513.030  ton.  Di  posisi kedua terdapat Jawa Barat dengan total produksi sekitar 3.236.582 ton, dan di posisi ketiga adalah Provinsi Jawa Tengah dengan total produksi mencapai 3.101.741 ton buah pada tahun 2021 [10].
Berdasarkan statistik tersebut tentunya kesegaran dari buah yang dihasilkan adalah hal yang harus diperhatikan untuk menjaga kualitas sehingga aman dikonsumsi oleh masyarakat pada umumnya.  Untuk  membantu  para  pelaku  industri  buah  dalam  melakukan  assessment  terhadap kualitas yang buah yang diproduksi, banyak penelitian dibidang deep learning untuk membantu petani  dan industri  untuk  mendeteksi  kesegaran  buah secara realtime , seperti  pada tahun 2022 Nazrul Ismail et al membandingkan algoritma ResNet, DenseNet, MobileNetV2, NASNet, dan EfficientNet untuk menemukan model terbaik dalam menentukan tingkat kesegaran buah-buahan, dengan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  EfficientNet  memberikan  akurasi  rata-rata sebesar  95,2  %  [11].    Zarnaq et  al dalam  penelitiannya  menggunakan  klasifikasi Multilayer Perceptron (MLP)  dengan  metode  seleksi  fitur  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA)  dan mendapatkan  akurasi rata-rata  sebesar  97,2%  [12].  Pada tahun  2023  Amin et  al menggunakan arsistektur  Alexnet  pada  algoritma  Deep  Convolutional  Neural  Network  (DCNN)  untuk mengidentifikasi kesegaran buah dengan akurasi sebesar 99.1% [13]. Ren S et al pada tahun 2023 menggunakan YOLOv5 untuk mendeteksi kesegaran buah nanas menghasilkan pengujian sebesar 94.5% [14].
Kemudian  pada  tahun  2024  Sharafudeen  M et  al menggunakan  YOLOv7  untuk mendeteksi kesegaran buah dan mencapai akurasi  95.90% [15]. Dengan demikian  penggunaan deep learning sangatlah potensial untuk dieksplorasi lebih lanjut untuk menguji algoritma lainnya untuk  deteksi  kesegaran  buah.  Dalam  penelitian  ini  YOLOv8  akan  digunakan  untuk  menguji seberapa  baik  algoritma  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  kesegeran  buah,  sehingga  akan memberikan  kontribusi  dan  gambaran  baru,  bagaimana  akurasi,  presisi  dan recall ketika menggunakan  model  YOLOv8  dalam  endeteksi  kesegaran  buah,  sehingga  bisa  menjadi pertimbangan bagi industry terkait dalam memilih teknologi kecerdasan buatan dalam mendeteksi kesegaran buah.
K

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi presisi dan akurasi model YOLOv8 dengan 100 epoch dan  8 batch .  Sehingga  kita  akan  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  jelas  performa pada  model  YOLOv8  yang  dilatih  dengan  parameter  tersebut.  Adapun  alur  penelitian diilustrasikan pada gambar 1.

## Gambar  1. Metode Pengembangan Penelitian
Pada gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan dataset jenis buah yang segar dan tidak  segar.  Dalam  penelitian  ini,  kami  hanya  mengambil  sampel  Apel,  Pisang,  Mangga, Melon, Jeruk, Persik dan Pir.
2. Pada  tahap  kedua  kami  melaukan  anotasi  dan  labelisasi  gambar  untuk  memberikan  objek koordinat terhadap jenis-jenis kesegaran buah dengan kelas segar, tidak segar dan semi segar.
3. Pada tahap ketiga kami melakukan pelatihan dataset dengan menggunakan library ultralytics untuk mendapatkan bobot convultional network dalam format PT.
4. Selanjutnya di tahap kelima Bobot PT yang telah didapat akan dibaca dan kode python yang telah disusun, dan digunakan untuk melakukan deteksi kesegaran buah.
5. Pada tahap keeenam, hasil dari deteksi akan kami evaluasi dengan F1- Score untuk melihat akurasi deteksi yang dihasilkan.

## 2.2 Algoritma YOLO
YOLOv8 adalah iterasi terbaru dalam seri keluarga detektor objek YOLO yang memiliki tingkat  akurasi  dan  kecepatan  diatas  YOLO  seri  sebelumnya,  sehingga  menjadi  pilihan  yang paling baik untuk tugas deteksi kesegaran buah. Adapun illustrasi arsitektur YOLOv8 dijabarkan pada gambar 1.
Gambar  2. Arsitektur YOLOv8
Pada  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  YOLOv8  memiliki  2  arsitektur  jaringan  yaitu backbone dan head . Backbone adalah  bagian  dari  jaringan  saraf  konvolusi  (CNN)  yang bertanggung jawab untuk mengekstraksi fitur-fitur dari data masukan seperti gambar, video atau stream dari kamera. Pada Lapisan backbone , terdapat lima tingkatan yang meruapakan tahapan metode pendeteksian.
1. Tingkatan P1 digunakan untuk mengenali fitur-fitur dasar dari objek, seperti garis, bentuk, warna dan elemen lainnya pada objek.
2. Tingkatan P2 digunakan untuk mengenali fitur yang lebih komplek dari objek seperti sudut gambar.
3. Tingkatan P3 digunakan untuk menggabungkan informasi yang telah dikumpulkan oleh P1 dan P2 untuk diproses lebih lanjut.
4. Tingkatan  P4  digunakan  untuk  melakukan  pendalaman  pengenalan  objek  yang  sudah dikumpulkan level P1 dan P2.
5. Tingkatan P5 digunakan untuk menggabungkan semua informasi dan prediksi objek. Yang selanjutnya digunakan sebagai landasan untuk deteksi.
Selanjutnya  pada  tingkatan head ,  semua  informasi  yang  telah  diproses  oleh backbone akan diproses untuk melakukan prediksi objek dengan membuat bounding box , confidence score dan  mengeliminasi  objek-objek  lain  dengan  skor  dibawah threshold yang  telah  diatur.  Secara umum, YOLOv8 bekerja dengan metode yang ditunjukkan pada gambar 3, dimana ada 4 alir yang akan dilalui.
Gambar  3. Metode YOLOv8
1. Pada tahap awal, YOLO akan membagi gambar menjadi sel-sel ( grid cells ), dengan setiap sel bertugas untuk memprediksi objek yang terdapat di dalamnya . [16].
2. Selanjutnya, setiap sel akan membuat prediksi terhadap beberapa bounding box beserta skor kepercayaannya ( confidence score ) [17]. Bounding box ini menggambarkan koordinat objek
yang  dideteksi  dalam  gambar,  dengan  menghubungkan  koordinat  objek  yang  sebenarnya dengan  koordinat  yang  terdapat  dalam  dataset  [18].  Untuk membuat  bounding  box,  maka akan digunakan rumus (1)
(𝑥, 𝑦) = ( 1 1+𝑒 −𝑡𝑥 , 1 1+𝑒 −𝑡𝑦 ) (1)
(𝑥, 𝑦) merupakan koordinat pusat dari bounding box objek. Sedangkan (𝑡𝑥, 𝑡𝑦) merupa kan koordinat pusat dari bounding box objek yang dihitung menggunakan fungsi sigmoid sebagaimana yang dijelaskan dalam rumus (1).
Kemudian, untuk menentukan ukuran bounding box, akan digunakan rumus (2).
(𝑤, ℎ) = (𝑝𝑤. 𝑒 𝑡𝑤 , 𝑝ℎ. 𝑒 𝑡ℎ ) (2)
dimana 𝑝𝑤 dan 𝑝ℎ merepresentasikan dimensi anchor box yang dipilih, sedangkan 𝑡𝑤 dan 𝑡ℎ adalah output dari jaringan saraf untuk dimensi kotak pembatas objek.
Lalu untuk menghitung confidence score maka akan menggunakan rumus (3).
𝑃(𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘) =  𝜎 (𝑡 𝑜𝑏𝑗 ) (3)
Dimana 𝑡 𝑜𝑏𝑗 adalah output dari  jaringan saraf  yang  menunjukkan  probabilitas  keberadaan objek.
3. Selanjutnya, pada langkah terakhir, YOLO menggunakan teknik Non-Maximum Suppression (NMS)  untuk  menghilangkan bounding  box yang  memiliki  skor  kepercayaan  rendah, sehingga hanya bounding box dengan skor kepercayaan tinggi yang dipertahankan. [19].
4. Terakhir, model menghasilkan output berupa bounding box yang mencakup prediksi objek berserta  skornya.  Setiap bounding  box juga  mencantumkan  label  kelas  objek  dan  tingkat kepercayaan model terhadap prediksi tersebut. [20].

## 2.3 Parameter Dataset dan Pelatihan
Keterbatasan hardware menjadi  perhatian  dalam  pemilihan  parameter  dalam  melatih model YOLOv8 untuk mendeteksi kesegaran buah. Pada penelitian ini kami menggunakan google colab pro dengan GPU Nvidia L2 dengan 24Gb Vram untuk melatih 5215 gambar dataset yang bersumber dari Jawaharlal Nehru University [21]. Dataset tersebut  dibagi kedalam  83% untuk training  data,  11%  untuk  validasi  data,  dan  6%  untuk  testing  data  dengan  rincian  seperti  yang dijabarkan pada tabel 1.
Tabel 1. Penjabaran Dataset No  Jenis Buah Class Jumlah 1 Apel Apple 221 Apple Rotten 183 Apple Semifresh 63 Apple Semirotten 158 2 Pisang Banana 57 Banana Rotten 173 Banana Semifresh 533
No  Jenis Buah Class Jumlah Banana Semirotten 83 3 Mangga Mango 37 Mango Rotten 127 Mango Semifresh 64 Mango Semirotten 112 4 Melon Melon 47 Melon Rotten 12 Melon Semifresh 21 Melon Semirotten 18 5 Orange Orange 81 Orange Rotten 103 Orange Semifresh 62 Orange Semirotten 47 6 Pir Pear 31 Pear Rotten 95 Pear Semifresh 46 Pear Semirotten 21 7 Peach Peach 83 Peach Rotten 72 Peach Semifresh 152 Peach Semirotten 47 Preprocessing Orient: Applied Resize: Stretch to 640x640 Augmentations Outputs per training example: 3 Flip: Horizontal, Vertical
Pada  tabel  1. Orient merujuk  pada  fitur  untuk  menyesuaikan  orientasi  gambar  dalam dataset,  sehingga  semua  gambar  dalam  dataset  memiliki  orientasi  yang  konsisten  dan  sesuai dengan kebutuhan model yang akan dilatih. Selain itu ukuran gambar dataset juga dibuat dengan ukuran 640x640 px.  Selanjutnya pada augmentasi, kami menambahkan variasi gambar dengan merotasinya  secara  horizontal  dan  vertikal,  masing-masing  gambar  akan  di  augmentasi  3x. Selanjutnya kami menggunaka 100 epoch pelatihan dengan 8 batch . Epoch mengacu pada jumlah siklus  melalui  seluruh  dataset  pelatihan  yang  akan  dilakukan  selama  proses  pelatihan  [22]. Sedangkan batch mengacu pada jumlah sampel data yang dimasukkan ke dalam model pada satu waktu untuk setiap iterasi pelatihan [23].

## 2.4 Presisi, Recall dan F1-Score
Untuk menghitung presisi, recall dan F1- score pada model YOLOv8 yang dikembangkan untuk mendeteksi kesegaran buah. Maka kami menggunakan rumus (4) untuk menghitung presisi, rumus (5) untuk menghitung presisi, dan rumus (6) hasil F1- score .
1. Rumus  Presisi  ( precision) untuk  mengukur  seberapa  banyak  dari  prediksi  positif  yang benar [24] adalah sebagai berikut:
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
(4)
2. Rumus recall untuk  mengukur  seberapa  banyak  dari  keseluruhan  data  positif  yang berhasil ditemukan oleh model [25] adalah sebagai berikut:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (5)
3. Terakhir untuk mendapatkan f1- score kami menggunakan formula (6) sebagai berikut:
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (6)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Deteksi
Pada  gambar  4  ditampilkan  hasil  deteksi  dengan confidence  score antara  0.4  –  1.0  dalam mendeteksi  kesegaran  buah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu  untuk  mendeteksi kesegaran buah secara baik.
Gambar  4. Hasil Deteksi

## 4.2 Confusion Matrix
Pada sesi ini kami mengevaluasi kinerja model YOLOv8 yang telah dihasilkan dengan beberapa pengujian. Pada tahap pertama, kami menggunakan Confusion Matrix Normalized untuk mengetahui  seberapa  baik  model  dalam  membedakan  antara  buah-buah  segar  dan  buah-buah busuk [26]. Hasil pengujian disajikan pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar  5. Confusion Matrix Normalized
Berdasarkan hasil grafik pada gambar 4, dapat  terlihat bahwa model YOLOv8 mampu mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam mendeteksi  kesegaran buah,  dengan  nilai rata-rata akurasi  sekitar  0.88  hingga  0.92  untuk  setiap  kelas  buah  yang  diuji.  Ini  menunjukkan  bahwa model  dapat  dengan  efektif  membedakan  antara  buah  segar,  semi  busuk,  dan  busuk  dalam berbagai kondisi dan variasi, seperti yang dijabarkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix Normalized Buah Fresh (Benar) Semirotten (Benar) Rotten (Benar) Fresh (Salah) Semirotten (Salah) Rotten (Salah) Akurasi Rata-rata Apple 0.90 0.05 0.05 0.02 0.01 0.02 0.90 Banana 0.88 0.09 0.03 0.01 0.03 0.01 0.88 Mango 0.89 0.07 0.04 0.03 0.02 0.03 0.89 Melon 0.85 0.10 0.05 0.02 0.02 0.03 0.85 Orange 0.92 0.04 0.04 0.01 0.01 0.02 0.92 Pear 0.87 0.08 0.05 0.02 0.02 0.03 0.87 Peach 0.88 0.09 0.03 0.01 0.02 0.01 0.88

## 4.3 Presisi, Recall dan F1-Score Berdasarkan Tingkat Kepercayaan
Pada evaluasi pertama model YOLOv8 yang telah dilatih memiliki presisi sebesar 97% saat mencapai tingkat kepercayaan 100%. Hal ini menunjukkan pada tingkat kepercayaan yang tinggi,  model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  optimal  dalam  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan objek dalam semua kelas.
Gambar  6. Precision-Confidence Curve
Kemudian dalam tingkat kepercayaan yang paling rendah atau di 0%, model YOLOv8 memiliki recall atau  sensitifitas  deteksi  sebesar  87%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun model  memiliki  tingkat  keyakinan  yang  sangat  rendah  terhadap  prediksinya,  ia  masih  mampu mengidentifikasi dan mengenali kembali objek dalam semua kelas dengan akurat.
Gambar  7. Recall-Confidence Curve
Grafik dari hasil evaluasi F1-Score pada grafik di gambar 5 menunjukkan bahwa presisi model  adalah  sebesar  0.73  atau  73%  dengan  ambang  batas threshold diatas  50%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  keseimbangan  yang  cukup  baik  antara  presisi  dan recall pada tingkat kepercayaan diatas 50%.
Gambar  8. Hasil F1 Score

## 4.4 Metric Recall and Precision
Evaluasi  terakir  adalah  dengan  menghitung metrics  precision untuk  mengukur  tingkat keakuratan dari prediksi positif yang dibuat oleh model deteksi objek. Semakin tinggi nilai presisi, semakin sedikit objek negatif yang salah diprediksi sebagai positif  [27]. Sedangkan metrics recall untuk  mengukur  proporsi  dari  semua  objek  positif  yang  benar-benar  diprediksi  sebagai  positif oleh model. Semakin tinggi nilai recall , semakin sedikit objek positif yang terlewatkan atau tidak terdeteksi oleh model [28]. Hasil dari evaluasi terhadap metric recall dan precision disajikan pada grafik di gambar 8.
Gambar  9. Grafik metrik presisi dan recall
Dari grafik pada gambar 9 dapat disimpulkan bahwa model YOLOv8 untuk mendeteksi kesegeran buah memiliki presisi sebesar 74% dan memiliki recall sebesar 75% pada parameter epoch ke 100 dengan 8 batch .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil metrik evaluasi yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Model  YOLOv8  yang  dilatih  dengan  100  epoch  dan  batch  ukuran  8  mampu mengklasifikasikan  kesegaran  buah  ( fresh,  semirotten,  rotten )  dengan  akurasi  rata-rata 88%.
2. Evaluasi pada metrik umum menunjukkan presisi 74% dan recall 75% pada epoch ke- 100.  Sehingga  Rata-rata  presisi  keseluruhan  model  dalam  mendeteksi  kesegaran  buah adalah sekitar 73%.

## 5. SARAN
Model  YOLOv8  yang  dilatih  dengan  100 epoch ,  8 batch dan  5215  gambar  memiliki tingkat  akurasi  sebesar  88%,    ini  menunjukkan  dengan epoch yang  terbatas  model  object YOLOv8  dapat  masih  bersaing  dengan  algoritma  deteksi  lainnya  seperti  gabungan  ResNet, DenseNet, MobileNetV2, NASNet, dan EfficientNet yang memiliki akurasi sebesar 95,2 % [11]. Kemudian Multilayer Perceptron (MLP) dengan akurasi 97,2% [12], arsistektur Alexnet dengan akurasi 99.1% [13] dan YOLOv5 dengan akurasi sebesar 94.5% [14].  Oleh karena itu percobaan epoch dan batch yang lebih tinggi memiliki potensi menjadi penelitian selanjutnya, untuk dapat mengembangkan model YOLOv8 untuk deteksi buah dengan akurasiyang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Ni,  J.  Gao,  L.  Deng,  and  Z.  Han,  “Monitoring  the  Change  Process  of  Banana  Freshness  by GoogLeNet,” IEEE Access , vol. 8, pp. 228369–228376, Jan. 2020, doi:
10.1109/ACCESS.2020.3045394.
[2] I. J. González-Hernández, R. Granillo-Macías, J. L. Martínez-Flores, D. Sánchez-Partida, and D. E. Gibaja-Romero, “Hybrid model to design an agro-food distribution network considering food quality,” International Journal of Industrial Engineering : Theory Applications and Practice , vol. 26, no. 4, pp. 588–609, Jan. 2019.
[3] V. L. Flax, C. Thakwalakwa, C. H. Schnefke, J. C. Phuka, and L. M. Jaacks, “Food purchasing decisions  of  Malawian  mothers  with  young  children  in  households  experiencing  the  nutrition transition,” Appetite , vol. 156, p. 104855, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.appet.2020.104855.
[4] V. Quick et al. , “Preserving farm freshness: Consumer preferences for local value-added products at urban farmers markets,” J Agric Food Syst Community Dev , vol. 11, no. 2, pp. 113–134, doi: 10.5304/jafscd.2022.112.004.
[5] H. N. J. Schifferstein, T. Wehrle, and C. C. Carbon, “Consumer expectations for vegetables with typical and atypical colors: The case of carrots,” Food Qual Prefer , vol. 72, pp. 98–108, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.foodqual.2018.10.002.
[6] S.  R.  Jaeger,  S.  L.  Chheang,  C.  M.  Roigard,  and  M.  B.  Frøst,  “Consumers’  expectations  and experiences  of  salad  greens,  herbs,  and  fruits  from  vertical  farming:  Comparison  with  organic produce,” Food Qual Prefer , vol. 112, p. 105020, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.foodqual.2023.105020.
[7] X. Du, M. Davila, C. Williams, and Y. Weng, “Fresh Cucumber Fruit Physicochemical Properties, Consumer  Acceptance,  and  Impact  of  Variety  and  Harvest  Date,” ACS  Food  Science  and Technology , vol. 2, no. 4, pp. 616–629, Apr. 2022, doi: 10.1021/acsfoodscitech.1c00433.
[8] H. Neetoo et al. , “A comparative assessment of the quality of minimally processed pineapples sold in wet markets and supermarkets of mauritius,” Current Research in Nutrition and Food Science , vol. 7, no. 1, pp. 128–141, Apr. 2019, doi: 10.12944/CRNFSJ.7.1.13.
[9] P. Choosung, T. Wasusri, W. Utto, P. Boonyaritthongchai, and C. Wongs-Aree, “The supply chain and its development concept of fresh mulberry fruit in Thailand: Observations in Nan Province, the largest production area,” Open  Agric ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  401–419,  Jan.  2022,  doi:  10.1515/opag- 2022-0102.
368  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 357 - 368
[10] “Produksi Tanaman Buah-buahan - Tabel Statistik - Badan Pusat Statistik Indonesia.” Accessed: Apr. 04, 2024. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/id/statistics-table/2/NjIjMg==/produksi- tanaman-buah-buahan.html
[11] N. Ismail and O. A. Malik, “Real-time visual inspection system for grading fruits using computer vision and deep learning techniques,” Information Processing in Agriculture , vol. 9, no. 1, pp. 24– 37, Mar. 2022, doi: 10.1016/J.INPA.2021.01.005.
[12] M.  H.  Zarnaq,  M.  Omid,  M.  S.  Firouz,  M.  Jafarian,  and  P.  Bazyar,  “Freshness  and  quality assessment of parsley using image processing and artificial intelligence techniques,” Agricultural Engineering International: CIGR Journal , vol. 24, no. 2, pp. 282–290, Jun. 2022.
[13] U. Amin, M. I. Shahzad, A. Shahzad, M. Shahzad, U. Khan, and Z. Mahmood, “Automatic Fruits Freshness Classification Using CNN and Transfer Learning,” Applied Sciences 2023, Vol. 13, Page 8087 , vol. 13, no. 14, p. 8087, Jul. 2023, doi: 10.3390/APP13148087.
[14] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell , vol. 39, no. 6, pp. 1137–1149, Jun. 2017, doi: 10.1109/TPAMI.2016.2577031.
[15] M. Sharafudeen and V. Chandra S S, “Multimodal Siamese Framework for Accurate Grade and Measure Estimation of Tropical Fruits,” IEEE Trans Industr Inform , vol. 20, no. 3, pp. 4283–4291, Mar. 2024, doi: 10.1109/TII.2023.3316182.
[16] D. Kholiya, A. K. Mishra, N. K. Pandey, and N. Tripathi, “Plant Detection and Counting using Yolo  based  Technique,” 2023  3rd  Asian  Conference  on  Innovation  in  Technology,  ASIANCON 2023 , p. Ravet, doi: 10.1109/ASIANCON58793.2023.10270530.
[17] Sandhya  and  A.  Kashyap,  “A  novel  method  for  real-time  object-based  copy-move  tampering localization  in  videos  using  fine-tuned  YOLO  V8,” Forensic  Science  International:  Digital Investigation , vol. 48, p. 301663, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.fsidi.2023.301663.
[18] Y.  Tang,  H.  Zhou,  H.  Wang,  and  Y.  Zhang,  “Fruit  detection  and  positioning  technology  for  a Camellia oleifera C. Abel orchard based on improved YOLOv4-tiny model and binocular stereo vision,” Expert Syst Appl , vol. 211, p. 118573, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118573.
[19] Z. Sun, P. Li, Q. Meng, Y. Sun, and Y. Bi, “An Improved YOLOv5 Method to Detect Tailings Ponds from High-Resolution Remote Sensing Images,” Remote Sens (Basel) , vol. 15, no. 7, p. 1796, Apr. 2023, doi: 10.3390/rs15071796.
[20] Z. Dahirou and M. Zheng, “Motion Detection and Object Detection: Yolo (You only Look Once),” Proceedings - 2021 7th Annual International Conference on Network and Information Systems for Computers, ICNISC 2021 , pp. 250–257, 2021, doi: 10.1109/ICNISC54316.2021.00053.
[21] J. N. University, “Fruits Detection and Quality Analysis Dataset,” Roboflow Universe . Roboflow, Aug.  2023.  [Online].  Available:  https://universe.roboflow.com/jawaharlal-nehru-university- utour/fruits-detection-and-quality-analysis
[22] V.  K.  Kavyapriya et  al. ,  “CNN  Based  Identification  of  weeds  in  Tomato  Farm,” 2023  14th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, ICCCNT 2023 , p. Delhi, doi: 10.1109/ICCCNT56998.2023.10307829.
[23] N. F. Alhussainan, B. Ben Youssef, and M. M. Ben Ismail, “A Deep Learning Approach for Brain Tumor  Firmness  Detection  Based  on  Five  Different  YOLO  Versions:  YOLOv3–YOLOv7,” Computation , vol. 12, no. 3, p. 44, Mar. 2024, doi: 10.3390/computation12030044.
[24] Md. Akkas Ali,  R.  Kumar Dhanaraj,  and S. Kadry, “AI-enabled  IoT-based pest prevention and controlling system using sound analytics in large agricultural field,” Comput Electron Agric , vol. 220, p. 108844, May 2024, doi: 10.1016/j.compag.2024.108844.
[25] M. A. Ali, A. K. Sharma, and R. K. Dhanaraj, “Heterogeneous features and deep learning networks fusion-based pest detection, prevention and controlling system using IoT and pest sound analytics in a vast agriculture system,” Computers  and  Electrical  Engineering ,  vol.  116,  p.  109146,  May 2024, doi: 10.1016/j.compeleceng.2024.109146.
[26] B.-G. M., H. A., P.-M. S., A.-C. R., M.-R. F., and P. G., “Performance evaluation of three versions of  a  convolutional  neural  network  for  object  detection  and  segmentation  using  a  multiclass  and reduced  panoramic  radiograph  dataset,” J  Dent ,  vol.  144,  p.  104891,  May  2024,  doi: 10.1016/j.jdent.2024.104891.
[27] D.  Sukumarran et  al. ,  “An  optimised  YOLOv4  deep  learning  model  for  efficient  malarial  cell detection  in  thin  blood  smear  images,” Parasit  Vectors ,  vol.  17,  no.  1,  p.  188,  Dec.  2024,  doi: 10.1186/s13071-024-06215-7.
[28] A. Smith et al. , “Computer vision model for the detection of canine pododermatitis and neoplasia of the paw,” Vet Dermatol , vol. 35, no. 2, pp. 138–147, Apr. 2024, doi: 10.1111/vde.13221.