Cempedak merupakan tanaman yang merupakan salah satu jenis tanaman
tropis di Indonesia. Tanaman cempedak memiliki buah yang memiliki tingkat
ketuaan yang tidak seragam. Buah yang sudah tua akan cepat membusuk, untuk bisa
mengurangi tingkat busuk maka dilakukan deteksi kematangan buah cempedak.
Klasifikasi buah cempedak terdiri dari tiga klasifikasi yaitu mentah, setengah
matang, dan matang.
Salah satu metode yang digunakan untuk menentukan kematangan
berdasarkan fitur warna kulit yang artinya hanya berdasarkan citra gambar buah
cempedak adalah adalah convolution neural networks. Metode CNN menggunakan
model dasar yaitu MobileNet untuk bisa di implementasi di aplikasi Android
sehingga dengan memotret atau mengambil data dari galeri cempedak bisa
diketahui klasifikasi buah cempedak berdasarkan nilai akurasi. Penelitian
melakukan cross validation untuk mendapatkan nilai rata-rata akurasi tiap fold dan
didapatkan rata-rata akurasi terendah dengan epoch 10 adalah 61,87% dan yang
tertinggi dengan epoch 50 dengan akurasi rata-rata 67.47%, dan untuk kata
pengujian didapatkan akurasi 63.33% dan dengan presisi 62,6%.