Vol. 12. No. 2, Mei 2021: 73-79 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Artificial Intelligence For Banana's Ripeness Detection Using Conventional Neural Network Algorithm
Melinda Utami 1* , Julpri Andika 2 , Said Attamimi 2
1 PT. Nusa Network Prakarsa, Jakarta
2 Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* melindauta98@gmail.com
Abstrak — Sistem  pendeteksian  tingkat  kematangan  buah pisang  ini  dirancang  untuk  melihat  perbedaan  buah  yang  layak dikonsumsi  dan  tidak  layak  dikonsumsi.  Menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  yang  telah  dilatih,  Metode  CNN merupakan  salah  satu  metode  deep  learning  yang  mampu melakukan  proses  pembelajaran  mandiri  untuk  pengenalan objek,  ekstraksi  objek  dan  klasifikasi  serta  dapat  diterapkan dapat diterapkan pada citra resolusi tinggi yang memiliki model distribusi nonparametrik. Kemudian gambar yang telah diterima dijalankan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  python  pada laptop operasional menggunakan platform google chrome. Setelah program  dijalankan  maka  outputnya  adalah  sebuah  citra  yang dengan  keterangan  pisang  mentah  untuk  buah  pisang  dengan kondisi yang mentah atau tidak layak di konsumsi, pisang matang dengan kondisi yang layak di konsumsi dan pisang busuk untuik buah  pisang  dengan  kondisi  tidak  layak  dikonsumsi.  Penelitian menggunakan  empat  kelompok  gambar  percobaan  dan menggunakan  jarak,  gambar  kelompok  pertama  berisikan gambar  dengan  objek  buah  pisang  dengan  kondisi  mentah, kelompok  gambar  kedua  berisikan  buah  pisang  dengan  kondisi matang, kelompok gambar ketiga berisikan buah pisang dengan kondisi  busuk  dan  kelompok  gambar  selain  buah  pisang.  Pada percobaan kelompok pertama hasil deteksi mencapai 100%, Dan kelompok  kedua  di  dapat  hasil  deteksi  mencapai  78%,  Dan kelompok ketiga di dapat hasil deteksi mencapai 89%. Dan pada percobaan  gambar  kelompok  keempat  system  tidak  mendeteksi adanya  pola  buah  pisang.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  penggunaan  metode  CNN  berpotensi  untuk  pendekatan pengenalan objek secara otomatis dalam membedakan jenis pola buah pisang bahan pertimbangan interpreter dalam menentukan objek pada citra.
Kata  Kunci—  Convolutional  Neural  Network,  Deep  Learning, Machine Learning, Python.
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i2.005

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligent ) dapat  menjadi  solusi  bagi  masyarakat  dalam  mengembangkan sistem pertanian yang lebih efisien. AI dapat melakukan sistem peringatan  dini  dan  penanggulangan  pertama  bagi  petani sehingga penanganan permasalahan dapat dengan cepat diatasi dan resiko yang ditanggung akan minim.
Seiring  dengan  meningkatnya  populasi  manusia  global setiap  tahun,  permintaan  akan  makanan  pertanian  dan  hasil pertanian  juga  meningkat.  Sebaliknya,  peradaban  yang  cepat dialami  di  negara-negara  dan  kota-kota  di  seluruh  dunia  terus
menunjukkan  migrasi  besar-besaran ke  kota,  ditambah  dengan pergeseran  dalam  sifat  pekerjaan  di  mana  kebanyakan  orang lebih suka bekerja di sektor non-pertanian. Oleh karena itu, ada tekanan  tinggi  pada  sektor  pertanian  untuk  memproduksi  dan memenuhi  kebutuhan  pangan  dan  industri  dari  tuntutan kehidupan modern yang terus berkembang.
Sering  kali  ditemukan kondisi  buah  yang  tidak  baik  ketika buah  tersebut  sudah berada  ditangan  konsumen  sehingga akan dapat  membuat  citra  produsen  menjadi  turun,  oleh  karena  itu diperlukan  teknologi  terkait  dengan  pendeteksian  tingkat kematangan  pisang  [1]  [2].  Dengan  memanfaatkan  kecerdaan buatan khususnya deep learning dapat memantau secara dini dan real  time  dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network  Algorithm, [3]  metode  ini  sangat  cocok  untuk  kasus pendeteksian objek  dalam  kondisi real  time .  Sehingga dengan menggunakan  metode  tersebut  dapat  membantu  pengecekkan kualitas  buah  sebelum  buah  [4]  [5]  tersebut  dijual  kepada konsumen.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Pada  penelitian  mengenai  “ Object  Recognition  With  Deep Learning  Applied  To  Fashion  Items  Detection  In  Images ” menggunakan  metode  Fast  R-CNN  untuk  mengklasifikasikan dan mendeteksi item fashion tertentu yang digunakan oleh orang pada  sebuah  gambar.  Pada  penelitian  dilakukan  3677  train image  per  kategori  dan  melakukan  696  testing  image  per kategorinya.  Hasil  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan metode CNN untuk mendeteksi fashion item yang dipakai oleh seseorang  menghasilkan  rata-rata precision  of  close sebesar 78%,  untuk pants sebesar  65%  dan  untuk  rata-rata  aksesoris seperti glasses sebesar  57%.  Metode  Fast  R-CNN  digunakan untuk lebih mempersingkat waktu dalam pelatihan objek [6].
Penelitian  yang  berjudul  “ Ripeness  Classification  of Bananas Using an Artificial Neural Network ” bertujuan untuk mengakuratkan  tingkat  kematangan  buah  pisang  jatuh  kepada konsumen. Data input yang digunakan berupa hasil tangkapan kamera handpone ( Samsung  note 3)  data  yang  dimasukkan dibagi menjadi empat antara lain kulit buah pisang dengan warna hijau,  kulit  buah  pisang dengan  warna  hijau  kekuningan,  kulit buah pisang dengan warna kuning dan kulit buah pisang dengan warna  kuning  bercak  kecoklatan. Data  gambar  tersebut  akan diproses  menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM) Algorithm, Naive Bayes Algorithm, k-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm dan data akan keluar melalui display [7].
Penelitian  terkait  “ Real-Time  Classification  Of  Facial Expressions  Using  Aprincipal  Component  Analysis  And Convolutional Neural Network ”  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  untuk  mengklasifikasikan  dan mendeteksi  ekspresi  wajah  manusia  disaat  kondisi  senang  dan murung [8].
Penelitian  terkait  “ Multivariate  Analysis  and  Machine Learning  for  Ripeness  Classification  of  Cape  Gooseberry Fruits ”  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network untuk  mengklasifikasikan  dan  mendeteksi  tingkat  kematangan buah Gooseberry , secara real time menggunakan webcam VGA Halion-HA-411 [9].
Penelitian  mengenai  “ Implementasi  Convolutional  Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Citra  Tomat  Menggunakan  Keras ” menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network untuk klasifikasi  dan  mendeteksi  kelayakan  buah  tomat  secara  real- time dengan menggunakan kamera. Pada penelitian ini terdapat dataset citra tomat layak maupun tidak layak sebanyak 100 citra gambar [10].
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Deteksi  Jenis  Dan Kematangan  Pisang  Menggunakan  Metode Extreme  Learning Machine ”  bertujuan  untuk  mendeteksi  tingkat  kematangan  9 jenis  buah  pisang  secara  real-time  dengan  menggunakan kamera.  Sehingga  dapat  membantu  para  petani  dalam  hal memilah  jenis  -  jenis  buah  pisang  tersebut  secara  cepat  dan akurat  [11]. Artificial  Intelligence (AI)  merupakan  salah  satu disiplin ilmu yang luas, beberapa lingkup utama AI antara lain adalah Sistem Pakar ( Expert System ), Pengolahan Bahasa Alami ( Natural  Languange  Processing /NLP),  Pengenalan  Ucapan ( Speech Recognition ), Computer Vision, Intelligent  Computer- Aided Instruction , dan lainnya. Pengenalan ucapan yaitu dimana manusia  dapat  melakukan  komukasi  dengan  komputer menggunakan  suara. Computer  vision yaitu  dalam  hal menginterpretasikan  objek  atau  gambar  yang  tampak  melalui komputer.  Intelligent Computer-Aided  Instruction yaitu bagaimana  komputer  dapat  berperan  sebagai  tutor  yang  dapat mengajar  atau  melatih. Neural  Network merupakan  kategori ilmu Soft Computing . Neural Network sebenarnya mengadopsi dari  kemampuan  otak  manusia  yang  mampu  memberikan stimulasi/rangsangan,  melakukan  proses,  dan  memberikan output. Output diperoleh dari variasi stimulasi dan proses yang terjadi di dalam otak manusia [12].
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan pengembangan dari multilayer perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi dalam bentuk citra. CNN ini termasuk  kedalam  jenis Deep  Neural  Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data  citra.  CNN  ini  pertama  kali  dilakukan  oleh  Hubel  dan Wiesel  [13]  mengenai visual  cortex pada  indera  penglihatan kucing. Secara teknis, CNN adalah sebuah arsitektur yang dapat dilatih  dan  terdiri  dari  beberapa  tahap.  Masukan  (input)  dan keluaran (output) dari  setiap tahap adalah terdiri dari beberapa array  yang  biasa  disebut  feature  map. Setiap tahap  terdiri  dari tiga  layer  yaitu  konvolusi,  fungsi  aktivasi  layer  dan pooling layer [14].
Deep  learning adalah  salah  satu  bidang machine  learning yang  memanfaatkan  banyak  layer  pengolahan  informasi nonlinier untuk melakukan ekstraksi fitur, pengenalan pola, dan
klasifikasi  [15].  Menurut  [16], deep  learning adalah  sebuah pendekatan  dalam  penyelesaian  masalah  pada  sistem pembelajaran  komputer  yang  menggunakan  konsep  hierarki. Konsep  hierarki  membuat  komputer  mampu  mempelajari konsep  yang  kompleks  dengan  menggabungkan  dari  konsep- konsep yang lebih sederhana [17].
Machine  Learning merupakan  cabang  ilmu  dari Artificial Intelligence yang memungkinkan komputer memiliki kemampuan  untuk  belajar  tanpa  perlu  di  program  lagi  [18]. Secara  sederhana machine  learning membangun  sebuah algoritma yang memungkinkan program komputer untuk belajar dan  melakukan  tugasnya  sendiri  tanpa  adanya  instruksi  dari penggunanya.  Algoritma  semacam  ini  bekerja  dengan  cara membangun sebuah model dari input atau masukan untuk dapat menghasilkan  suatu  prediksi  atau  pengambilan  keputusan berdasarkan data yang ada [19].
Python merupakan bahasa pemograman tingkat tinggi yang diracik oleh Guido van Rossum, python banyak digunakan untuk membuat  berbagai  macam  program,  seperti:  program  CLI, program  GUI  (desktop),  aplikasi Mobile , Web , IoT , Game , program untuk Hacking dsb. Python adalah bahasa pemograman interpretatif  multiguna,  dengan  filosofi  perancangan  yang berfokus  pada  tingkat  keterbacaan  kode. Python dapat digunakan untuk berbagai keperluan pengembangan perangkat lunak  dan  dapat  berjalan  di  berbagai  platform  sistem  operasi. Python juga  dikenal  dengan  bahasa  pemograman yang mudah dipelajari,  karena  struktur  sintaknya rapi  dan mudah  dipahami [20].
Menurut  Murni,  pengolahan  citra  merupakan  proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai  ciri data masukan dan  informasi keluaran  berbentuk  sebuah  citra.  Teknik  pengolahan  citra menggunakan  komputer  untuk  mendijitasi  pola  bayangan  dan warna  pada  gambar yang  sudah tersedia  [21].  XAMPP  adalah sebuah paket perangkat lunak ( software ) komputer yang sistem penamaannya diambil dari akronim kata Apache, MySQL (dulu) / MariaDB (sekarang), PHP, dan Perl [1].

## III. P ERANCANGAN A LAT D AN S ISTEM

## A. Variabel
Variabel  yang digunakan dalam penelitian ini ditampilkan dalam  Tabel  1.  tentang  penjelasan  dan  definisi  operasional penelitian:
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel
Variabel Definisi Operasional Variabel Manusia Gambar yang berisi manusia yang bernama Melinda Pisang Mentah Gambar  yang  berisi  buah  pisang  dengan kondisi yang masi muda atau bisa di sebut juga  dengan  buah  pisang  dengan  kondisi berkulit hijau.
Pisang Matang Gambar  yang  berisi  buah  pisang  dengan kondisi yang matang atau bisa di sebut juga dengan  buah  pisang  dengan  kondisi berkulit kuning.
Pisang Busuk Gambar  yang  berisi  buah  pisang  dengan kondisi yang busuk atau bisa di sebut juga
dengan  buah  pisang  dengan  kondisi  kulit buah  pisang  dipenuhi  dengan  bercak- bercak warna coklat ke hitam. Bukan  Pisang atau Buah lain Gambar  yang  berisi  selain  buah  pisang seperti buah apel, jeruk dan lain-lain.

## B. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari data citra buah pisang yang diambil menggunakan kamera hp, maka diperoleh indeks  kematangan pada buah pisang yang ditentukan  berdasarkan    warna  kulitnya,  dan  data  yang dikumpulkan  sebanyak  mungkin  diatas  500  gambar  sehingga hasilnya lebih akurat.
Gambar 1. Gambar Buah Pisang
Data gambar dibagi kedalam 2 kelompok yaitu data train dan data test . Data train berisi 607 gambar sedangkan data test berisi 190 gambar.

## C. Proses Tahap Training
Proses ini menampilkan alur dalam melakukan training pada dataset yang berupa gambar buah pisang yang kulitnya bewarna hijau, kuning dan kecoklatan atau kehitaman telah di- input pada penelitian  ini.  Alur  proses  tahap training dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Proses Training
Berdasarkan  Gambar  1,  proses  training  dimulai  dengan meng-input dataset gambar yang telah diberikan label dengan 5 kelas klasifikasi yaitu Manusia, Pisang Mentah, Pisang Matang, Pisang Busuk dan Bukan Pisang atau Buah Lain.

## D. Alur Prediksi Real-Time
Proses  ini  menampilkan  bagaimana  sebuah  prediksi Real- time.
Gambar 3. Alur Prediksi Real-time
Berdasarkan  Gambar  3,  proses  dari  jalannya  prediksi real- time dimulai dengan memanggil kamera yang digunakan untuk mendeteksi keadaan warna kulit buah pisang, selanjutnya sistem akan  membaca  video  secara realtime yang  telah  tertangkap kamera  kemudian  akan  diproses  untuk  mengenali  keadaan warna  kulit  buah  pisang  yang  terdeteksi  dari  gambar  tersebut. Memanggil  hasil  dari  proses  training  dan  akan  memanggil labelmap untuk mendapatkan definisi dari label untuk prediksi keadaan.  Langkah  selanjutnya  yaitu  membaca frame dari masukkan realtime , kemudian akan melakukan dan menampilkan hasil prediksi dari keadaan pisang yang terdeteksi.

## E. Rancangan Dataset
Penggunaan  dataset  pada  metode  CNN  yaitu  berupa  data gambar.  Model  CNN  akan  berjalan  dengan  baik  ketika menggunakan data train gambar yang banyak. Sehingga sebuah model dapat  belajar mengenali gambar tersebut. Dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  gambar  yang dikumpulkan melalui search engine google . Data gambar yang digunakan  kali  ini  adalah  gambar  Manusia,  Pisang  Muda, Pisang  Matang,  Pisang  Busuk  dan  Bukan  Pisang  atau  Buah Lain. Pengumpulan dataset jika dilakukan secara manual akan memakan  waktu  yang  cukup  lama.  Sehingga  peneliti menggunakan metode crawling gambar dengan menggunakan program javascript dan  python.  Program javascript bertujuan untuk pengambilan URL gambar yang terdapat pada google dan program python yang melakukan eksekusi untuk mendownload gambar tersebut.
Gambar 4. Sampel Dataset

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada bagian ini  akan  dilakukan  uji  coba  pendeteksian  buah pisang.  Setelah dataset telah  terkumpul  dan  dirapikan  dalam folder  sesuai  kelas  dan  telah  melalui  tahap  preprocessing, selanjutnya dataset diberi  label  sesuai  kelas/kategori  yaitu pisang mentah, pisang matang, pisang busuk dan bukan pisang atau buah lain.
Selanjutnya dataset akan  dilatih  menggunakan  algoritma convolutional  neural  network (CNN) .  Dalam  algoritma convolutional  neural  network (CNN) pembentukan  arsitektur jaringan dapat mempengaruhi hasil dari akurasi model.

## Gambar 5. Arsitektur CNN
Penelitian ini menggunakan input gambar, tujuannya adalah untuk  membandingkan  nilai  akurasi  berdasarkan  ukuran gambarnya.

## A. Analisa Pengenalan Objek Buah Pisang
Metode pengujian dengan menginputkan objek buah pisang lalu  membaca  output  deteksi  yang  dikeluarkan  oleh  program, input  buah  pisang  tidak  statis,berubah-ubah  posisi.  Pengujian pengenalan  gambar  diambil  sebanyak  100  kali  dengan  buah pisang lurus sejajar kearah kamera sejauh 15 cm.
Gambar 6. Pisang Mentah, Pisang Matang dan Pisang Busuk
Tabel 2. Hasil Data Sampling Akurasi Pisang Mentah
No Ruang Redup Ruang Terang Objek B/S Objek B/S 1 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 2 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 3 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 4 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 5 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 6 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 7 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 8 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 9 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 10 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 11 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 12 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 13 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 15 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 16 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 17 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 18 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 19 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 20 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 21 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 22 Pisang Mentah Benar Pisang Busuk Salah 23 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 24 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 25 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 26 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 27 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 28 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 29 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 30 Pisang Matang Salah Pisang Mentah Benar 31 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 32 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar 33 Pisang Mentah Benar Pisang Mentah Benar
Tabel 3. Hasil Data Sampling Akurasi Pisang Matang No Ruang Redup Ruang Terang Objek B/S Objek B/S 1 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 2 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 3 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 4 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 5 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 6 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 7 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 8 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 9 Pisang Busuk Salah Pisang Matang Benar 10 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 11 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 12 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 13 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 15 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 16 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 17 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 18 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 19 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 20 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 21 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 22 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 23 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 24 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 25 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 26 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 27 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 28 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 29 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 30 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 31 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 32 Pisang Matang Benar Pisang Matang Benar 33 Pisang Matang Benar Pisang Mentah Salah
Tabel 4. Hasil Data Sampling Akurasi Pisang Busuk No Ruang Redup Ruang Terang Objek B/S Objek B/S 1 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 2 Apel Salah Pisang Busuk Benar 3 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 4 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 5 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 6 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 7 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 8 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 9 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 10 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 11 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 12 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 13 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 15 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 16 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 17 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 18 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 19 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 20 Pisang Busuk Benar Pisang Mentah Salah 21 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 22 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 23 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 24 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 25 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 26 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 27 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 28 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 29 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 30 Pisang Matang Salah Pisang Busuk Benar 31 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 32 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar 33 Pisang Busuk Benar Pisang Busuk Benar
Pada  tabel  2,  3  dan  4  didapatkan  bahwa  sistem  dapat mengenali  masing-masing  kelas  pisang  yaitu  pisang  mentah, matang  dan  busuk  dengan  sangat  baik,  sehingga  akurasinya pada jarak 15 cm di ruang terang dan redup adalah 100%.
Berdasarkan  tabel  2,  3  dan  4  dengan  menggunakan  satu objek  deteksi  dengan  33  kali  pengujian  didapat  data  bahwa sistem dapat mengenali buah pisang mentah, matang dan busuk serta  bukan  pisang  dengan  baik.  Tingkat  akurasinya  33/33  x 100% yaitu 100%.

## B. Analisa Pengenalan Objek Buah Pisang Dengan Jarak
Pada bagian ini akan dilakukan uji coba pendeteksian buah pisang  dengan  menggunakan  jarak  dan  menggunakan  objek selain pisang.
Tabel 5. Pendeteksi Buah Pisang
Berdasarkan  Tabel  5  menambahkan  jarak  :  3cm,  6cm, 10cm,14cm, 17cm, 25cm, 30cm, 45cm, 55cm didapatkan hasil untuk pisang mentah berhasil terdeteksi dengan jumlah : 9 maka hasilnya  adalah  :  9/9*100  =  100%,  untuk  pisang  matang berhasil  terdeteksi  dengan  jumlah  7/9*100  =  78%,  dan  untuk pisang busuk berhasil terdeteksi dengan jumlah 8/9*100 = 89%.

## C. Analisa Pengenalan Objek Menggunakan Warna Kulit Buah (Hijau & Kuning) Selain Buah Pisang
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  uji  coba  pendeteksian dengan menggunakan objek warna kulit buah (hijau & kuning) selain  buah  pisang,  dimana  fungsi  analisa  untuk  mengetahui apakah  program  dapat  membedakan  buah  pisang  atau  buah lainnya dengan menggunakan warna kulit yang sama (hijau & kuning).
Gambar 6. Bukan buah pisang tetapi buah apel dan jeruk
Gambar  6  adalah  hasil  pengenalan  selain  buah  pisang dengan  menggunakan  buah  lainnya  tetapi  dengan  warna  kulit yang sama (hijau & kuning).

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan,  implementasi  serta pengujian  yang  telah  di  lakukan,  penulis  ingin  menarik kesimpulan sebagai berikut :
• Pemograman  deteksi  dan  pengenalan  buah  pisang menggunakan metode cnn dengan memanfaatkan bahasa pemograman  pyhton,  webcame  serta  aplikasi  XAMPP dapat dijalankan dengan baik.
• Berdasarkan  data  pengujian  yang  dikerjakan  sebanyak 100 kali didapat tingkat akurasi pembacaan dari program pada  ruang  redup  dan  terang  pada  jarak  15  cm  adalah masing-masing  sebesar  100%  untuk  pisang  mentah, matang  dan  busuk.  Artinya  sistem  dapat  mengenali pisang dengan sangat baik.
• Untuk  pengujian  jarak  :  3cm,  6cm,  10cm,14cm,  17cm, 25cm, 30cm, 45cm, 55cm didapatkan hasil untuk pisang mentah  berhasil  terdeteksi  dengan  jumlah  :  9  maka hasilnya adalah : 9/9*100 = 100%, untuk pisang matang berhasil  terdeteksi  dengan  jumlah  7/9*100  =  78%,  dan untuk  pisang  busuk  berhasil  terdeteksi  dengan  jumlah 8/9*100 = 89%.
• Pemograman deteksi dan pengenalan selain buah pisang dengan menggunakan buah lainnya tetapi dengan warna kulit  yang  sama  (hijau  &  kuning)  dapat  dijalankan  dan mengenali dengan baik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  rekan-rekan  kerja  PT  Nusa  Network Prakarsa  yang  telah  mensupport  moral  dan  doa,  serta  teman- teman  Teknik  Elektro  Universitas  Mercu  Buana  yang  telah membantu serta mendukung penelitin ini. Terima kasih juga di haturkan  kepada  Editorial  Jurnal  Teknik  Elektro  atas terpublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  H.  Romario,  E.  Ihsanto,  and  T.  M.  Kadarina,  “Sistem  Hitung  dan Klasifikasi  Objek  dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Teknologi  Elektro ,  vol.  11,  no.  2,  p.  108,  Jun.  2020,  doi: 10.22441/jte.2020.v11i2.007.
[2] M. Vijayalakshmi and V. J. Peter, “CNN based approach for identifying banana  species  from  fruits,” International  Journal  of  Information Technology , vol. 13, no. 1, pp. 27–32, Nov. 2020, doi: 10.1007/s41870- 020-00554-1.
[3] H.  Dhika,  Nia  Rahma  Kurnianda,  Puput  Irfansyah,  and  Wisnu  Ananta, “Model  Prediksi  Jenis  Hewan  dengan  Metode  Convolution  Neural Network,” Format : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol. 9, no. 1, pp. 31–40, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.22441/format.2020.v9.i1.004.
[4] M. K. Sri, K. Saikrishna, and V. V. Kumar, “Classification of Ripening of Banana Fruit Using Convolutional Neural Networks,” SSRN Electronic
Journal , 2020, doi: 10.2139/ssrn.3558355.
[5] A.  F.  Al-Daour,  M.  O.  Al-Shawwa,  and  S.  S.  Abu-Naser,  “Banana Classification Using Deep Learning,” International Journal of Academic Information Systems Research (IJAISR) , vol. 3, no. 12, 2020.
[6] A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “Deep learning in agriculture: A survey,” Computers and Electronics in Agriculture , vol. 147, pp. 70–90, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.compag.2018.02.016.
[7] A. Fuentes, S. Yoon, S. Kim, and D. Park, “A Robust Deep-Learning- Based  Detector  for  Real-Time  Tomato  Plant  Diseases  and  Pests Recognition,” Sensors ,  vol.  17,  no.  9,  p.  2022,  Sep.  2017,  doi: 10.3390/s17092022.
[8] A. Schultz, R. Wieland, and G. Lutze, “Neural networks in agroecological modelling  —  stylish  application  or  helpful  tool?,” Computers  and Electronics  in  Agriculture ,  vol.  29,  no.  1–2,  pp.  73–97,  Oct. 2000,  doi: 10.1016/s0168-1699(00)00137-x.
[9] C.  DeChant  et  al.,  “Automated  identivication  of  northern  leaf blightinfected maize plants from field imagery using deep learning,'” Phy- topathology, vol. 107, no. 11, pp. 1426-1432, 2017, https://doi.org/10.1094/PHYTO-11-16-0417-R.
[10] D. Mishkin. Models accuracy on imagenet 2012 val. https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Models-accuracy-on-ImageNet- 2012-val. Accessed:2015-10-2.
[11] E.  M.  Petriu,  “Neural  Networks:  Basics,”  School  of  Electrical Engineering and Computer Science, University of Ottawa, Canada, 2004.
[12] N. M. Hussain Hassan and A. A. Nashat, “New effective techniques for automatic  detection  and  classification  of  external  olive  fruits  defects based  on  image  processing  techniques,” Multidimensional  Systems  and Signal  Processing ,  vol.  30,  no.  2,  pp.  571–589,  Mar.  2018,  doi: 10.1007/s11045-018-0573-5.
[13] D.  H.  Hubel  and  T.  N.  Wiesel,  “Receptive  fields  and  functional architecture of monkey striate cortex,” The  Journal  of  Physiology ,  vol.
195, no. 1, pp. 215–243, Mar. 1968, doi: 10.1113/jphysiol.1968.sp008455.
[14] Rismiyati and S. Azhari, "Convolutional Neural Network implementation for image-based Salak sortation," 2016 2nd International Conference on Science  and  Technology-Computer  (ICST) ,  2016,  pp.  77-82,  doi: 10.1109/ICSTC.2016.7877351.
[15] L.  Deng  and  D.  Yu,  “Deep  Learning:  Methods  and  Applications”, Foundations and Trends® in Signal Processing : Vol. 7: No. 3–4, pp 197- 387, 2014, doi: 10.1561/2000000039.
[16] I.  Goodfellow,  Y.  Bengio,  and  A.  Courville,  “Deep  Learning,” Cambridge: MIT Presss , vol. 1, no. 2, 2016.
[17] J.  Redmon and  A.  Farhadi, “YOLOv3:  An  Incremental  Improvement,” arXiv.org , 2018. https://arxiv.org/abs/1804.02767
[18] A. L. Samuel, “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers,” IBM Journal of Research and Development, vol. 3, no. 3, pp. 210–229, Jul. 1959, doi: 10.1147/rd.33.0210.
[19] K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” arXiv.org , 2014.
https://arxiv.org/abs/1409.1556
[20] K.  Shiruru  and  G.  S.  Anita,  “Neural  Network  Approach  for  Processing Substation  Alarms,” International  Journals  of  Power  Electronics Controllers and Converters , vol. 1, no. 1, 2017.
[21] O. S. Eluyode and D. T. Akomolafe, “Comparative Study of Biological and  Artificial  Neural  Networks,”  European  Journal  of  Applied Engineering and Scientific Research, vol. 2, no. 1, 2013, pp. 36-46.