## Nutmeg Seed Image Classification Using Convolution Neural Network
Pengklasifikasian Citra Biji Pala Kering menggunakan Convolution Neural Network
Brando Margendy Bogar, Arie S. M. Lumenta, Agustinus Jacobus Jurusan Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado, Jl. Kampus Bahu, 95115, Indonesia E-mail: brandobogar@gmail.com , al@unsrat.ac.id , a.jacobus@unsrat.ac.id Received: 23 September 2021; revised: 17 December 2021; accepted: 31 December 2021
Abstract — Nutmeg  is  a  spice  plant  that  traded  and cultivated for generations. In the nutmeg trade, the quality of nutmeg seed is categorized into three classes based on the color of nutmeg shell, which is A grade, B grade, C grade. To do the sorting process manually, it requires experience and knowledge as a reference for the sorting process. The manual sorting process takes a long time, costs a lot and requires a lot of energy. To minimize time, cost and energy,  the  classification  process  is  carried  out  using  the Convolution Neural Network Method. With an application that can classify the image of nutmeg seeds based on the color of the shell, it can  easily  solve  the  problems  and  minimize  time  and  costs  in  the sorting process. In the testing process using 90 new data, it generates an accuracy value of 82%, a precision value of 82.22%, and a recall value of 82.23%
Key words — Classification; Convolution neural network; Nutmeg seed; Object detection.
Abstrak —  Pala  merupakan  tanaman  rempah  yang  di perdagangkan dan di budidayakan secara turun temurun. Dalam perdagangan  biji  pala  kering,  kualitas  biji  pala  di  kategorikan menjadi 3 kelas berdasarkan warna cangkang biji pala yaitu pala A, pala B, Pala C. Untuk melakukan proses sortir secara manual, membutuhkan  pengalaman  serta  pengetahuan  sebagai  acuan untuk proses sortir. Proses sortir secara manual memakan waktu yang  lama,  biaya  yang  besar  serta  tenaga  yang  banyak.  Untuk meminimalisir  waktu,  biaya,  dan  juga  tenaga  maka  di  lakukan proses  klasifikasi  dengan  metode Convolution  Neural  Network. Dengan  merancang  aplikasi  yang  bisa  mengklasifikasikan  citra biji  pala  berdasarkan  warna  cangkang  bisa  memudahkan  serta meminimalisir waktu dan biaya dalam proses sortir. Pada proses pengujian  menggunakan  90  data  baru  menghasilkan  nilai  - accuracy sebesar  82%,  nilai precision sebesar  82.22%,  dan  nilai recall sebesar 82.23% . Kata kunci — Biji pala; Convolutional Neural Network; Deteksi objek; klasifikasi.

## I. P ENDAHULUAN
Pala merupakan tanaman rempah yang di perdagangkan dan di  budidayakan  secara  turun  temurun.  Buah  pala  indonesia memiliki  nilai  jual  yang  tinggi  di  pasar  dunia  dan  multiguna karena  setiap  bagian  tanaman  dapat  di  dimanfaatkan  dalam berbagai jenis industri. Di dalam perdagangan biji pala kering, pala di kategorikan menjadi 3 kategori yaitu Pala A, Pala B, dan Pala C. Perbedaan ketiga kategori pala tersebut bisa di lihat dari warna  cangkang.  Semakin  gelap  warna  cangkang,  semakin bagus  kualitas  biji  pala.  Bagi  orang  awam,  sulit  untuk membedakan  ketiga  kategori  biji  pala  tersebut  [1].  Dan  juga untuk  melakukan  proses  sortir  secara  manual,  membutuhkan pengalaman  serta  pengetahuan  sebagai  acuan  untuk  proses
sortir.
Proses sortir memakan waktu yang lama serta tenaga yang besar  jika  jumlah  pala  yang  banyak  sehingga  mengeluarkan biaya  yang  mahal  untuk  melakukan  proses  sortir.  Untuk meminimalisir  waktu,  tenaga,  dan  biaya  untuk  melakukan proses sortir maka di terapkan metode klasifikasi.
Metode  klasifikasi  merupakan  bagian  dari  pembelajaran terarah yang termasuk pada Deep Learning . Algoritma di dalam Deep  learning bisa  di  terapkan  pada  klasifikasi  citra  [2], klasifikasi  suara  dan  sebagainya.  Melalui  metode  klasifikasi citra biji pala, proses sortir bisa berlangsung secara cepat dan tepat sehingga waktu dan biaya penyortiran bisa di minimalisir.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi biji pala kering  berdasarkan  warna  cangkang  menggunakan  model Convolution Neural Network.

## A. Penelitian Terkait
Terdapat beberapa penelitian yang berkaitan dengan topik Image Processing dan Convolution Neural Network.
Penelitian dilakukan oleh Tutut F.K. pada tahun 2018 [3]. yang  menggunakan  metode Convolution  Neural  Network (CNN) .  Data  yang  di  gunakan  di  penelitian  ini  berupa kumpulan  citra  jamur  yang  dikumpul  melalui  situs google image. Kemudian data tersebut di bagi menjadi menjadi data train dan data test. Setelah itu di beri label sesuai dengan jenis jamur.  Kemudian  dilakukan  pengklasifikasian  terhadap  data test menghasilkan nilai akurasi sebesar 81,667% dan terhadap data  baru  yang  berjumlah  3  citra  berhasil  diklasifikasikan dengan benar.
Penelitian dilakukan oleh Tiara Shafira pada tahun 2018 [4] yang  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network . Data yang digunakan pada penelitian ini adalah kumpulan citra tomat  yang  di  ambil  dari  berbagai  sisi  melalui smartphone dengan  latar  menggunakan  warna  putih.  Selanjutnya  citra dilakukan preprocessing citra  berupa  mengubah  ukuran  citra dan cropping citra.  Kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi terhadap data tes menghasilkan nilai akurasi sebesar 90% dan terhadap data baru yang berjumlah 10 berhasil diklasifikasikan dengan benar.
Penelitian  dilakukan  oleh  Ari  Peryanto  pada  tahun  2020 menggunakan  data  berupa  citra  tanaman yaitu  bunga  mawar, bunga tulip dan matahari [5]. Data didapatkan dari pencarian acak  di  internet, google  image dan kaggle.com.  Selanjutanya citra di lakukan preprocessing yang meliputi proses cropping untuk  menghilangkan  area  terluar  yang  tidak  diinginkan  dari
Gambar 2. Citra Biji Pala B
gambar  menggunakan software pengolah  gambar  dan  proses pembersihan noise untuk  meningkatkan  kualitas  gambar menggunakan software pengolah gambar. Kemudian dilakukan  pengklasifikasian  terhadap  data  tes  menghasilkan nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  80,36%  dan  rata-rata  akurasi tertinggi yaitu 76,49% serta akurasi sistem sebesar 72,02%.
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Febian  F.  M.  pada  tahun 2019 [6] menggunakan metode Convolutional Neural Network . Data yang digunakan pada penelitian ini berupa kumpulan citra buah-buahan dan sayur-mayur yang diperoleh dari situs kaggle berjumlah dengan dimensi citra 100x100 dengan total jumlah citra  75.937  yang  terdiri  dari  111  kelas.  Selanjutnya  citra  di lakukan preprocessing untuk  menyipakan  data  mentah  agar siap diolah oleh sistem. Proses preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini yaitu memilih 15 kelas dari 111 kelas citra buah. Kemudian dilakukan pengklasifikasian terhadap data tes yang  berjumlah  345  citra  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 97.97%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Erlyna  N.  A.  pada  tahun 2018  [7]  yang  bertujuan  untuk  membedakan  jenis  tanaman dengan memberikan label semantic dari objek jenis tananam. Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network .  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  berupa  foto udara hasil perekeman menggunakan teknologi UAV di ambil menggunakan kamera digital. Data meliputi citra dari 5 jenis tanaman yaitu kelapa, pisang, padi, cabai dan bawang merah. Kemudian  dilakukan  pengklasifikasian  terhadap  data  tes menghasilkan nilai akurasi sebesar 82%

## B. Buah Pala
Tanaman  pala (Myristica Fragran) adalah  tanaman  keras yang  dapat  berumur  panjang  hingga  lebih  dari  100  tahun. Tanaman  pala  tumbuh dengan  baik  di  daerah  tropis,  selain  di Indonesia terdapat pula di amerika, dan afrika. Pala termasuk famili Myristicaceae yang terdiri dari atas 15 genus(marga) dan 250  spesies  (jenis).  Pada  perdagangan  biji  pala  kering  di Kabupaten Sitaro, terdapat tiga kategori. Pala dengan kualitas A,  Pala  dengan  kualitas  B,  Pala  dengan  kualitas  C.  Pala  A memiliki  warna  hitam  yang  dominan  pada  cangkang  dan memiliki kualitas yang paling baik bisa dilihat pada gambar 1. Pala  B  memiliki  warna  hitam  tapi  tidak  secara  menyeluruh. Mempunyai  corak  warna  putih  dan  memiliki  kualitas  nomor dua  bisa  dilihat pada  gambar 2.  Pala  C  memiliki  warna  putih yang  lebih  dominan  pada  warna  cangkang  dan  memiliki kualitas nomor tiga bisa dilihat pada gambar 3 [1].

## C. Citra
Citra  adalah  representasi  dari  suatu  objek  atau  benda.  Citra terbagi  dua  yaitu  citra  yang  bersifat  analog  dan  citra  digital. Sebuah citra dapat di definisikan sebagai fungsi f(x,y) dimana x sebagai panjang dari citra dan y sebagai tinggi dari citra. Citra terdiri  pixel-pixel  yang  menyusun  citra  tersebut  dimana  pixel adalah  titik  perpotongan  antara  panjang  citra( x )  dan  tinggi citra( y ).  Tiap  pixel  merepresentasikan  informasi  warna  yang ada pada citra. Citra digital pada umumnya memiliki 3 saluran warna  yaitu  merah,  hijau  dan  biru  yang  disebut  citra RGB . Namun ada citra yang hanya memiliki satu saluran warna yaitu citra grayscale yang hanya memiliki tingkat keabuan dari citra tersebut.

## D. Deteksi objek
Deteksi  objek  adalah  proses  untuk  memisakan  objek  dari citra.  Untuk  memisahkan  objek  pada  citra,  dilakukan  proses cropping dimana  proses cropping menggunakan  modul OpenCV pada python. Langkah  pertama  dalam  mendeteksi objek adalah adalah mengganti dimensi dari citra agar citra bisa diolah  secara  cepat  oleh  sistem.  Selanjutnya  proses  deteksi objek menerapkan filter-filter untuk memudahkan sistem dalam proses cropping. Filter-filter  yang  diterapkan  antara  lain grayscale,  gaussianBlur,  contrast,  masking dan canny untuk membuat  kontur  dari  objek.  Kemudian  dijalankan  fungsi findContours() untuk  mendapat  kontur  yang  telah  di  buat menggunakan  filter canny. C anny adalah  proses  untuk menentukan  lokasi  titik-titk  yang  merupakan  tepi  objek. algoritma untuk mendeteksi tepi dari objek yang ada di dalam citra[8].

## E. Convolution Neural Network
Convolution Neural Network termasuk salah satu teknik dari metode supervised learning yang mana cara kerja terdapat data yang  berlabel  kemudian  di  latih  dan  di  jadikan  model  atau acuan [9] . Convolution neural network atau CNN adalah salah satu  algoritma  dari Deep  Learning yang  merupakan pengembangan  dari  Multi  Layer  perception.  Metode  CNN memiliki  hasil  yang  signifikan  dalam  pengenalan  citra,  hal tersebut  dikarenakan  CNN  adalah  jaringan  saraf  tiruan  yang meniru pengenalan citra pada visual cortex manusia sehingga memiliki kemampuan mengolah informasi citra.
CNN  di  bagi  menjadi  dua  bagian  yaitu feature  extraction layer dan fully-connected  layer . Feature  extraction  layer berfungsi untuk mengekstrak fitur dari citra dan merepresentasikannya  ke  dalam  matriks. Feature  extraction layer terdiri dari dua bagian yaitu convolution layer dan pooling layer. Convolution layer melakukan proses konvolusi pada citra input.
Proses konvolusi yaitu mengaplikasikan sebuah kernel pada citra . Kernal  bergerak  dari  sudut  kiri  atas  ke  kanan  bawah. Pooling  layer merupakan  lapisan  yang  menggunakan.  Hasil dari feature extraction layer adalah feature map dimana layer tersebut  berbentuk  array  multi  dimensi. Feature  map ini menjadi  input  pada fully-connected  layer dimana  fungis  dari fully-connected  layer yaitu  mengubah  array  multi  dimensi menjadi array satu dimensi

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahap  penelitian  yang  di  lakukan  di  mulai  dengan mengidentifikasi masalah seperti yang di jelaskan pada bab I, pengumpulan  data,  pembentukan  model,  perancangan  sistem, implementasi dan evaluasi. Penelitian di laksanakan mulai dari bulan  Januari  2019  dan  berlokasi  di  Kabupaten  SITARO  dan Kota Manado.

## A. Pengumpulan data
Tahap  pengumpulan  data  merupakan  tahap  pengambilan dataset yang di antaranya terdiri dari data training, data uji dan data tes. Data training berjumlah 300 citra yang terdiri dari 100 citra biji pala A, 100 citra biji pala B dan 100 citra biji pala C. Keterangan mengenai perbedaan citra biji pala bisa di lihat pada gambar 3 sampai dengan gambar 5. Untuk data uji berjumlah 15% dari jumlah biji tiap kelasnya dan total data uji berjumlah 45 biji pala. Data-data tersebut di ubah menjadi citra digital dan di simpan dengan format (,jpg).

## B. Perancangan Sistem
Pada tahap perancangan sistem bisa di lihat pada gambar 5 Prinsip  Kerja  Sistem.  Awalnya  sistem  menerima  input  citra, setelah  itu  lakukan preprocessing .  Pada  proses  precessing dilakukan  proses  deteksi  objek  untuk  memisahkan  objek  dari citra. Hasil dari preprocessing digunakan sebagai data tes. Data tes yang telah di buat dilakukan proses klasifikasi/prediksi dan Model yang telah di buat di gunakan sebagai acuan pada proses klasifikasi/prediksi. Output dari sistem adalah citra awal yang telah di klasifikasi/prediksi.

## C. Pembuatan Model
Proses  pembuatan  model  menggunakan  kumpulan  citra dengan  dimensi  224x224x3  sebagai input pada  data training dan  data  validasi.  Pembuatan  model  menggunakan  metode CNN dan sebagai input pada tahap ini adalah data training dan data  validasi  yang  berjumlah  30%  dari  jumlah  data training . CNN  mengambil  dimensi  dari  citra  yang  digunaakan  untuk membuat model  yang  akan dipakai  proses  klasifikasi.  Jumlah filter pada lapisan konvolusi adalah sebagai input pada proses training .  Hasil  dari  proses training adalah  model.  Setelah model dibuat, model dievaluasi untuk mengetahui nilai akurasi yang  tinggi  dan loss yang  rendah.  Jika  nilai  akurasi  dan loss belum  terpenuhi,  maka  perlu  di  lakukan  lagi  proses  training. Pada lapisan feature learning di tambahkan sebanyak tiga kali lapisan convolution dengan  parameter  jumlah  filter  yang berbeda  dan  lapisan pooling dengan  parameter  default.  Pada lapisan Multi Layer Perception ditambahkan lapisan flatten dan lapisan Dense sebanyak dua lapisan dengan parameter berbeda. Alur proses training bisa di lihat pada gambar 6 .
Gambar 6. Alur proses training

## D. Evaluasi
Pada tahap evaluasi meliputi pembuatan model terbaik yang di gunakan pada proses klasifikasi/prediksi, deteksi objek untuk memisahkan objek dari citra, pengujian model klasifikasi dan pengujian menggunakan dataset luar. Pembuatan model terbaik yaitu model yang memiliki akurasi yang tinggi dan loss yang rendah dan pengujian model klasifikasi untuk menguji kinerja dari model yang telah dibuat. Pengujian menggunakan 90 data yang terdiri dari 30 data citra biji pala A, 30 citra biji pala, 30 citra  pala  C  dan  akan  di  prediksi  menggunakan  model  yang telah  di  buat.  Hasil  dari  prediksi  di  tampilkan  dengan menggunakan  tabel confusion  matrix untuk  menghitung  nilai accuracy, precision, dan recall.
Confusion  matrix adalah  salah  satu  alat  untuk  mengukur kinerja dari model  yang di  buat  untuk proses  klasifikasi  [10]. Confusion matrix berbentuk tabel matrix yang berisi data aktual dan  data  hasil  prediksi.  Representasi  hasil  prediksi  pada confusion matrix adalah true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN).
= ℎ ℎ ×  100%       (1) .
Nilai accuracy diperoleh  dengan  menggunakan  rumus persamaan  1.  Nilai accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar dengan  keseluruhan  data.  Nilai accuracy menggambarkan seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan data dengan benar.
TABEL I D ATASET Kategori Data training Data validasi  Data uji Pala A 100 30 15 Pala B 100 30 15 Pala C 100 30 15 = ℎ + ×  100%  (2)
Nilai precision diperoleh  dengan  menggunakan  rumus persamaan  2.  Nilai precision menggambarkan  tingkat keakuratan antara data yang diminta dengan hasil prediksi yang benar.
= ℎ + ×  100%       (3)
Nilai recall diperoleh  dengan  menggunakan  rumus persamaan 3. Nilai recall menggambarkan peluang data dengan kategori positif yang dengan tepat di prediksi positif.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  terdiri  dari  data training, data  validasi,  data  uji  dan  data  tes.  Data training berjumah 300 citra yang terdiri 100 citra pala A, 100 citra pala B dan 100 citra pala C. Data validasi berjumlah 30% dari data training. Data uji merupakan data baru berjumlah 45 citra yang terdiri  dari  15  citra pada  tiap kelasnya.  Keterangan mengenai dataset bisa di lihat pada tabel I

## B. Implementasi CNN
Implementasi pengklasifikian biji pala menggunakan bahasa pemrograman python. Dalam mengklasifikasi biji pala, terdapat beberapa  tahapan  diantara  lain  mempersiapkan  data training, data  tes,  serta  pembuatan  model  menggunakan  algoritma Convolution Neural Network.
Implementasi CNN digunakana untuk mengolah data training menjadi  model  dalam  proses  klasifikasi.  Model  CNN  di gunakan  untuk  menjadi  acuan  dalam  proses  klasifikasi  dan model  CNN  menggunakan  data training dan  data  validasi. Proses training dilakukan  dengan epochs atau  pengulangan sebanyak  100.  Model  CNN  menggunakan adam sebagai paramter optimizer,  SparceCategorialCrossentrophy sebagai parameter loss, dan accuracy sebagai parameter metrics.
C. Implementasi Antarmuka
Tahap  ini  adalah  tahap  implementasi  rancangan  antarmuka yang di gunakan untuk untuk mempermudah pengguna dalam memprediksi  citra  dan  implementasi  antarmuuka  dibuat berbasis website menggunakan library flask sebagai framework web pada  python.  Implementasi  antarmuka  terdiri  dari  dua halaman  yaitu  halaman  utama  untuk  memasukan  citra  yang akan diklasifikasi dan halaman untuk melihat hasil klasifikasi.
Gambar 7. Kepadatan rendah (30 biji)
Gambar 10. Latar warna putih
Gambar 9. Latar dari wadah Gambar 11. Menambahkan benda lain

## D. Deteksi Objek
Proses deteksi objek ada proses dimana citra akan dilakukan proses cropping berdasarkan  objek  yang  telah  dideteksi  oleh sistem.  Pengujian  pendeteksi  objek  meliputi,  pengujian berdasarkan  tingkat  kepadatan  dalah  wadah,  pengujian berdasarkan  warna  latar  wadah  dan  pengujian  dengan menambahkan benda lain ke dalam wadah.
Pengujian pendeteksian objek berdasarkan tingkat kepadatan dalam wadah di bagi menjadi dua yaitu yang pertama jumlah objek yang ada di dalam wadah berjumlah 30 dan yang kedua berjumlah 50. Jumlah objek yang pertama adalah 30 biji pala  bisa  di  lihat  pada  gambar  10.  Hasil  dari  deteksi  objek adalah 30 buah yang artinya sesuai dengan jumlah objek pada citra  aslinya.  Tingkat  kepadatan  rendah  membuat  jarak  antar objek  menjadi  renggang  sehingga  tingkat  kepadatan mempengaruhi  hasil  dari  deteksi  objek.  Jumlah  objek  yang kedua adalah 50 biji pala bisa dilihat pada gambar 11. Hasil dari deteksi objek tidak berjumlah 46. Hasil dari deteksi objek tidak sesuai  dengan  jumlah  objek  yang  ada  pada  citra  aslinya. Tingkat  kepadatan  yang  tinggi  membuat  jarak  antar  objek menjadi  rapat  sehingga  mempengaruhi  sistem  untuk mendeteksi objek.
Pengujian  pendeteksian  objek  berdasarkan  warna  latar  di bagi  menjadi  dua  yaitu  menggunakan  warna  latar  dari  wadah dan  menggunakan  warna  latar  warna  putih.  Dengan menggunakan  warna  latar  dari  wadah  sistem  mendeteksi  40 objek yang bisa dilihat pada gambar 12. Hasil dari deteksi objek sesuai  dengan  citra  aslinya.  Warna  latar  yang  dipakai  cukup kontras  dengan  warna  objek  sehingga  proses  pendeteksian menghasilkan jumlah yang sama dengan yang ada pada wadah namun  mengalami  sedikit  penurunan  untuk  mendeteksi terhadap  bayangan  dari  objek  dilihat  dari  bentuk/ shape objek pada hasil deteksi objek.
Dengan  menggunakan  warna  latar  warna  putih  sistem mendeteksi  40  biji  pala  bisa  dilihat  pada  gambar  13. Menggunakan  latar  warna  putih  mempengaruhi  proses pendeteksian  objek.  Dengan  menggunakan  latar  warna  putih yang sangat kontras dengan objek menghasilkan jumlah objek yang  sama  dengan  yang  ada  pada  wadah  dan  juga  untuk bentuk/ shape hasil deteksi sangat presisi mengikuti bentuk/shape dari objek yang ada pada citra serta menggunakan latar  warna  putih  mereduksi  efek  dari  bayangan  yang mempengaruhi proses pendeteksian.
Pengujian pendeteksian objek dengan menambahkan benda lain didalam wadah bisa dilihat pada gambar 14. Jumlah pala yang  di  masukan  berjumlah  25  biji  pala.  Benda  yang  di tambahkan  berjumlah  buah  yaitu  sebuah flashdrive, sebuah tutup  botol,  dan  satu  penjepit  kertas.  Hasil  dari  pendeteksian objek  menghasilkan  28  objek  artinya  sesuai  dengan  jumlah objek  yang  ada  pada  citra.  Dengan  menambahkan  benda  lain selain, sistem mendeteksi semua objek di dalam wadah.
TABEL II P ERHITUNGAN RECALL MODEL -2
Gambar 13. Grafik proses training

## E. Pemilihan Model
Model  terbaik  dalam  proses  klasifikasi  yaitu  model  yang memiliki  akurasi  yang  tinggi  dan  loss  yang  sangat  rendah. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang dipakai  pada  proses  latih  dan  data  yang  dipakai  dalam pengujian menggunakan 15 data dari tiap kelas.
Tabel II merupakan tabel evaluasi model dengan jumlah filter pada  lapisan  konvolusi  sebagai  variabel.  Berdasarkan  tabel  II model yang memiliki hasil yang paling ideal ditunjukan dengan nomor model-2 dengan akurasi 97.8% dan loss 3,3%.
Model-2 memiliki tiga lapisan konvolusi. Lapisan konvolusi pertama memiliki 4 filter, lapisan konvolusi kedua memiliki 6 filter dan lapisan konvolusi yang ketiga memiliki 16 filter dan parameter  yang  di  latih  berjumlah  1.083.579.  Dengan menggunakan  fungsi evaluate(), Model-2  menghasilkan accuracy bernilai 97.8% dan loss bernilai 3.3%. Arsitektur dari model-2 bisa di lihat pada gambar 12. Proses training di ulangi sampai 100 kali atau memiliki epochs sama dengan 100. Dan learning rate bernilai default yaitu 0.001.
Bisa di lihat pada gambar 13, akurasi mengalami peningkatan di antara epoch 0 dan 20 atau lebih tepatnya pada epoch ke-9 bisa  di  lihat  pada  gambar  13.  Untuk  nilai loss mengalami penurunan pada awal proses training atau lebih tepatnya pada epoch  ke-3  bisa  dilihat  pada  gambar  13.  Yang  artinya  proses training berjalan  dengan  baik  dan  mencapai  tujuan  yaitu akurasi yang tinggi dan nilai loss yang rendah

## F. Pengujian Model menggunakan dataset luar
Pengujian  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  dataset luar di lakukan untuk menguji kinerja model yang telah di buat yang  meliputi  nilai  akurasi,  nilai recall dan  nilai preciosion . Untuk menguji model yang telah di buat dengan menggunakan 90  citra  yang  terdiri  dari  30  data  dari  tiap  kelas  dan  akan  di prediksi.  Hasil  dari  pengujian  model  di  tampilkan  dengan menggunakan tabel Confusion Matrix untuk menghitung nilai dari akurasi, presisi, dan recall.
Tabel  III  merupakan  tabel confusion  matrix hasil  pengujian menggunakan  model-2 . Data  yang  di  gunakan  berjumlah  90 data yang terdiri dari 30 citra pala A, 30 citra pala B, dan 30 citra  pala  C.  Hasil  prediksi  dari  90  data,  75  citra  di  prediksi dengar tepat sehingga nilai ini disebut true postive dan 15 data sisanya salah prediksi. Untuk kelas Pala A dari 30 data, 28 di antaranya  di  prediksi  dengan  tepat  dan  2  data  sisanya  salah prediksi  maka  nilai  ini  disebut false  negative .  Nilai false positive untuk kelas A bernilai 11.
No Parameter 1 Parameter 2 Parameter 3 Waktu training Acc Loss 1 2 4 8 59 detik 97.8% 12.3% 2 4 8 16 61 detik 100% 5% 3 8 16 32 72 detik 100% 0.1% 4 16 32 64 110 detik 97.8% 2.4% 5 32 64 128 165 detik 100% 0.2% 6 64 128 256 412 detik 97.8% 11.6% 7 128 256 512 1248 detik 100% 0.3%
TABEL III P ERHITUNGAN CONFUSION MATRIX MODEL -2
Untuk kelas pala B dari 30 data, 20 di antaranya di prediksi dengan tepat dan 10 data sisanya salah prediksi maka nilai ini disebut false negative . Nilai false positive untuk kelas B bernilai 4.
Untuk kelas Pala C dari 30 data, 27 di antaranya di prediksi dengan  tepat  dan  3  data  sisanya  salah  predikis.  Nilai false negative untuk  kelas  C berjumlah 3 dan  nilai false  positive untuk kelas C berjumlah 0.
Akurasi yang dihasilkan oleh model-2 dihitung menggunakan  persamaan  1.  Untuk  menghitung  akurasi diperlukan  nilai true  positive dari  setiap  kelas  dan  total  data. Perhitungan akurasi model-2 mengacu pada (4) bernilai 83.3%
= 28 + 20 + 27 90 ×  100% = 83.3%          (4)
Untuk  menghitung  nilai precision pada confusion  matrix multiclass di  perlukan  nilai precision pada  tiap  kelas.  Nilai precision pada confusion  matrix  multiclass dihitung  dengan cara  mencari  nilai  rata-rata precision pada  tiap  kelas  yaitu jumlah  nilai precision tiap  kelas  di  bagi  jumlah  kelas. Nilai precision dihitung dengan mengacu pada (2).
= 0.72 + 0.83 + 1
3 ×  100%  = 85%          (5)
Tabel  IV  merupakan  tabel  perhitungan  nilai precision dari tiap  kelas.  Nilai precision atau  nilai  yang  menggambarkan tingkat  keakuratan  antara  data  yang  di  minta  dengan  hasil prediksi  yang  benar  yang  di  hasilkan  oleh  model-2  mengacu pada (5) bernilai 85%.
Untuk  menghitung  nilai recall pada confusion  matrix multiclass di perlukan nilai recall pada tiap kelas. Nilai recall pada confusion matrix multiclass dihitung dengan cara mencari nilai rata-rata recall pada tiap kelas yaitu jumlah nilai recall tiap kelas  di  bagi  jumlah  kelas. Nilai recall dihitung  dengan mengacu pada (3).
= 0.93 + 0.67 + 0.9 3 ×  100% = 83.3%       (6)
TABEL IV P ERHITUNGAN PRECISION MODEL -2
TABEL V P ERHITUNGAN RECALL MODEL -2
Tabel IV merupakan tabel perhitungan nilai recall atau nilai yang  menggambarkan  peluang  data  dengan  kategori  positif yang dengan tepat diprediksi positif dari tiap kelas. Nilai recall yang di hasilkan oleh model-2 mengacu pada (6) bernilai 83.3%

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Setelah  melakukan  penelitian  di  mulai  dari  proses training , deteksi  objek  hingga  proses  prediksi  maka  dapat  menarik kesimpulan  yaitu  Model  CNN  mampu  mengklasifikasi  citra dan  memiliki  hasil  yang  baik.  Pengujian  dilakukan menggunakan 7 model dengan lapisan konvolusi yang berbeda. Berdasarkan confusion  matrix, hasil  klasifikasi  menunjukan model-2 menghasilkan nilai yang tiunggi di bandingkan dengan model-model  yang  lain.  Model-2  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  83%,  nilai  precision  sebesar  85%,  dan  nilai  recall sebesar 83.3%.
Deteksi  objek  yang  ada  pada  proses preprocessing mendeteksi  semua  objek  yang  ada  pada  citra.  Faktor  yang mempengaruhi  sistem  untuk  mendektesi  objek  adalah  jarak antar objek serta warna latar dari objek. Dan juga ada beberapa faktor  lain  yang  mempengaruhi  deteksi  objek  yaitu  yang pertama  adalah  intensitas  cahaya  dan  yang  kedua  adalah bayangan dari objek. Jika ada objek lain selain biji pala yang ada  pada  citra,  maka  sistem  akan  menambahkan  objek  itu sebagai objek pala.

## B. Saran
Setelah  melakukan  penelitian  yang  meliputi  pembuatan model,  deteksi  objek  dan  proses  prediksi,  tentunya  masih banyak  hal  yang  perlu  dikaju  lebih  dalam  agar  penelitian  ini menjadi  lebih  baik.  Saran  untuk  pengembangan  yang  lebih lanjut yaitu penelitian selanjutnya dapat membuat model yang terbaik dengan memperhatikan tingkat akurasi dan nilai loss. Untuk  proses  deteksi  objek  bisa  meningkatkat  tingkat pendeteksian  objek  yang  akan  di  deteksi  sampai  ke  tingkat klasifikasi  objek  sehingga  data  yang  akan  di  prediksi menghasilkan kualitas yang lebih baik.

## V. K UTIPAN
[1] Anonymous,  “BUKU  PERSYARATAN  INDIKASI GEOGRAFIS,” 2015.
[2] Z.  J.  Wang et  al. ,  “CNN  Explainer:  Learning Convolutional  Neural  Networks  with  Interactive Visualization,” Apr. 2020, doi: 10.1109/TVCG.2020.3030418. Prediksi Actual Pala A Pala B Pala C Pala A 28 2 0 Pala B 10 20 0 Pala C 1 2 27
Pala A Pala B Pala C True Positive 28 20 27 False Positive 11 4 0 Precision 28/39 = 0.72 20/24=0.83 27/27=1
Pala A Pala B Pala C True Positive 28 20 27 False Negative 2 10 3 Recall 28/30 = 0.93 20/30=0.67 27/30=0.9
[3] T.  F.  Kusumaningrum,  “Implementasi  Convolutional Neural  Network  (CNN)  Untuk  Klasifikasi  Jamur Konsumsi di Indonesia menggunakan Keras,” 2018.
[4] T.  Shafira,  “Implementasi  Convolutional  Neural Network untuk Klasifikasi Citra Tomat menggunakan Keras,” 2018.
[5] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar,  “Klasifikasi Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network dan  K  Fold  Cross  Validation,”  2020.  [Online].
Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[6] F.  Fitra  Maulana  and  N.  Rochmawati,  “Klasifikasi Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional  Neural Network,” vol. 01, no. 02, 2019.
[7] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka,  “Implementasi Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Tanaman pada Citra Resolusi Tinggi,” vol. 24, no. 2, p. 61, Nov. 2018, doi: 10.24895/jig.2018.24- 2.810.
[8] S.  M.  Pratiwi,  I.  Mulyana,  and  H.  Thaheer, “Pengolahan  Citra  Digital  menggunakan  Metode Canny  dan  Euclidean  Distance  untuk  Mengukur Tingkat Kemiripan Sketsa Wajah.”
[9] A. Ahmad, “Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning,” 2017. [Online]. Available: www.teknoindonesia.com
[10] B. Wisdom, “Understanding the Confusion Matrix (II) -  DEV  Community”,  Accessed:  Nov.  08,  2021. [Online].
Available:
https://dev.to/overrideveloper/understanding-the- confusion-matrix-264i
Brando Margendy Bogar , Lahir pada tanggal  10  Oktober  1997  di  Tahuna, Sulawesi Utara. Penulis mulai menempuh  Pendidikan  di  dua  sekolah dasar.  Tahun  2003-2007  di  SDN  1 Tahuna.  Dan  pada  tahun  2008-2009  di SD  Inpress  Akesimbeka.  Kemudian Penulis  melanjutkan  Pendidikan  ke SMP Negeri 1 Siau Timur (2009-2012). Setelah  itu  Penulis  melanjutkan  ke SMA  Negeri  1  Siau  Timur  dan  masuk  jurusan  IPA  (2012- 2015).  Penulis  kemudian  melanjutkan  studi  ke  Perguruan Tinggi yang ada di Manado pada tahun 2015 yaitu Universitas Sam Ratulangi Manado dengan mengambil Program Studi S-1 Teknik Informatika di Jurusan Elektro Fakultas Teknik. Selama kuliah  penulis  tergabung  organisasi  mahasiswa  diantaranya Himpunan  Mahasiswa  Elektro  (HME),  Pabrik  Aestethic,  dan Unsrat  IT  Community  (UNITY).  Pada  tahun  2020  Penulis membuat  Skripsi  untuk  memenuhi  syarat  meraih        gelar Sarjana (S1) dengan penelitian  berjudul Pengklasifikasian biji pala kering menggunakan Convolution Neural Network .