Perbandingan Model Deteksi Citra Digital Jajanan Tradisional Dengan Deep Learning

Peminatan akan jajanan tradisional di indonesia tinggi, namun identifikasi secara digital masih menjadi tantangan. Pembuatan model machine learning untuk melakukan pengenalan jajanan tradisional indonesia merupakan sebuah solusi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan beberapa model deteksi citra digital jajanan tradisional dengan metode deeep learning untuk mendeteksi jajanan tradisional Dadar Gulung, Grontol, Klepon, Kue Lapis, Kue Lumpur, Lumpia, Putu Ayu, Serabi, Wajik. Model deep learning dikembangkan menggunakan teknik transfer learning pada pre-trained model MobileNet, MobileNetV2, MobileNetV3Small, MobileNetV3Large, VGG16 dan VGG19 mendapatkan hasil accuracy dengan rata-rata 87%. Hasil uji coba evaluasi dan web mendapatkan model MobileNetV3Small dan MobileNetV3Large memiliki hasil yang baik pada evaluasi metri dengan rata-rata 0,88 dan prediksi web yang baik yaitu 25 dari 27 sampel.