Eksplorasi Data

Ringkasan Dataset

2.500 gambar tomat dalam 3 kelas kematangan dari Kaggle (Kaggle – nexuswho/tomatofruits), dengan variasi pencahayaan dan kondisi lingkungan nyata.

Total Gambar

2.500

Kelas

Gambar Latih

1.750

Pembagian 70%

Gambar Uji

375

Pembagian 15%

Distribusi Kelas

Matang

Mentah

Tidak

Pembagian Latih / Validasi / Uji

Detail Kelas

Kelas	Bahasa Inggris	Total	Latih	Validasi	Uji	Proporsi
Matang	Ripe	1.125	787	169	169	45%
Mentah	Unripe	875	613	131	131	35%
Tidak Layak	Unfit	500	350	75	75	20%
Total		2.500	1.750	375	375	100%

Pipeline Pra-pemrosesan

Pemuatan Gambar

Gambar dimuat dari Kaggle (nexuswho/tomatofruits) dengan variasi pencahayaan dan lingkungan nyata.

Ubah Ukuran 224 × 224

Semua gambar diubah ukurannya agar sesuai dengan dimensi input yang dibutuhkan InceptionResNetV2.

Normalisasi

Nilai piksel dibagi 255 untuk menormalisasi dari [0, 255] menjadi float32 [0, 1].

Pembagian Berstrata

Dataset dibagi Latih 70% / Validasi 15% / Uji 15% dengan stratifikasi dan seed = 24.

Tensor input

(None, 224, 224, 3) · float32 [0, 1]

Augmentasi Data

Diterapkan hanya pada set pelatihan

Horizontal & Vertical Flip

Rotation (±20°)

Width & Height Shift (±10%)

Zoom (±15%)

Brightness Adjustment

Shear Transformation

Catatan

Augmentasi hanya diterapkan saat pelatihan. Set validasi dan uji hanya menggunakan ubah ukuran dan normalisasi.