Toko Wahana Suara Elektronik merupakan sebuah toko yang menyediakan
berbagai alat elektronik seperti sparepart, lampu, baterai, dan lain-lainnya. Jumlah
produk yang dijual oleh toko ini sangatlah banyak, hal ini menyebabkan beberapa
produk sulit untuk dikenali baik oleh pembeli maupun pegawai. Beberapa produk
juga memiliki bentuk yang mirip, sehingga dibutuhkan ketelitian dan kecermatan
untuk mengenali produk.
Sebuah fitur machine learning berupa image processing akan
dikembangkan ke dalam sistem informasi milik toko untuk membantu penjual dan
pembeli dalam mengklasifikasikan produk berdasarkan gambarnya. Fitur machine
learning yang dibangun akan menggunakan arsitektur convolutional neural
network. Penulis akan menerapkan metode transfer learning dengan menggunakan
MobileNetV2 dalam proses pembangunan model.
Penelitian ini dibagi dalam lima kali percobaan dengan membedakan
variabel epochs yang digunakan. Dari kelima percobaan tersebut didapatkan bahwa
model dengan 40 epochs mampu mencapai hasil paling optimal dengan akurasi
sebesar 0,9752 pada proses training. Saat model diimplementasikan ke dalam
sistem, model mampu mencapai akurasi sebesar 0,9285.