File size: 2,066 Bytes
346ecc2
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
---
title: Klasifikasi Kematangan Pisang
emoji: 📉
colorFrom: gray
colorTo: green
sdk: streamlit
sdk_version: 1.25.0
app_file: app.py
pinned: false
license: unknown
duplicated_from: aryap2/klasifikasi_kematangan_pisang
---

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

---

# KlaKePi - Klasifikasi Tingkat Kematangan Pisang

KlaKePi (Klasifikasi Tingkat Kematangan Pisang) adalah aplikasi untuk memprediksi tingkat kematangan pisang berdasarkan gambar yang diunggah.

## Cara Menjalankan

### Persyaratan

Sebelum menjalankan aplikasi, pastikan Anda memiliki dependensi yang diperlukan terpasang di sistem Anda:

1. Python 3.x
2. Streamlit
3. torch
4. torchvision
5. PIL (Python Imaging Library)
6. Requests

Anda dapat menginstal dependensi dengan menggunakan perintah berikut:

```bash
pip install streamlit torch torchvision pillow requests
```

### Langkah 1: Klon Repository

Klon repository ini ke mesin lokal Anda menggunakan perintah berikut:

```bash
git lfs install
git clone https://huggingface.co/spaces/aryap2/klasifikasi_kematangan_pisang
```

### Langkah 2: Buka Direktori Proyek

Buka direktori proyek menggunakan perintah `cd`:

```bash
cd klasifikasi_kematangan_pisang
```

### Langkah 3: Jalankan Aplikasi Streamlit

Jalankan aplikasi Streamlit dengan perintah berikut:

```bash
streamlit run app.py
```

### Langkah 4: Akses Aplikasi

Buka web browser dan akses [http://localhost:8501](http://localhost:8501) untuk mengakses aplikasi KlaKePi.

### Langkah 5: Unggah dan Prediksi

1. Klik tombol "Unggah Gambar" untuk mengunggah gambar pisang.
2. Tunggu aplikasi memproses gambar dan menampilkan prediksi tingkat kematangan pisang.
3. Gambar dan hasil prediksi akan ditampilkan pada halaman web.

## Catatan Tambahan

- Anda dapat mengubah arsitektur model dan varian yang dipilih dalam antarmuka aplikasi Streamlit.
- Aplikasi ini mendukung pengunggahan gambar dalam format PNG, JPG, dan JPEG.
- Tekan `Ctrl+C` di terminal tempat aplikasi Streamlit berjalan untuk menghentikan aplikasi.

---