Kombinasi Pretrained Model dan Random Forest Pada Klasifikasi Bakso Mengandung Boraks dan Non-Boraks Berbasis Citra

Abstract

Makanan memainkan peran penting dalam kelangsungan hidup manusia. Salah satu makanan tradisional yang populer di Indonesia adalah bakso. Penggunaan Bahan Tambahan Makanan (BTM) dalam makanan, terutama makanan olahan, tidak dapat dihindari. Salah satu BTM yang sering digunakan adalah boraks. Penggunaan boraks dalam pembuatan bakso dapat menyebabkan efek samping kesehatan bagi konsumen. Oleh karena itu, penting untuk menentukan apakah suatu produk bakso mengandung borax atau tidak. Artikel ini bertujuan untuk mengusulkan pendekatan kombinasi model yang terdiri dari pretrained model sebagai fitur extractor dan Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan gambar bakso serta melakukan evaluasi terhadap model yang dibangun. Kombinasi parameter yang digunakan pada Random Forest menggunakan parameter terbaik dari tuning hyperparameter GridsearchCV. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi pretrained model Xception dan Random Forest menghasilkan kinerja dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 87%, recall sebesar 83% dan F1-score sebesar 85%.