## IMPLEMENTASI METODE DEEP LEARNING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA CALIFORNIA
Muhammad Ihsan Muttaqin, Arnisa Stefanie, Lela Nurpulaela Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS. Ronggo Waluyo Karawang, Indonesia ihsanmuttaqin1502@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan pada saat ini sangat cepat dan digunakan pada berbagai industri. Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan ini harus dapat dioptimalkan pada seluruh bidang kehidupan manusia agar  pekerjaan  manusia  jadi  lebih  mudah,  salah  satunya  bidang  pada  bidang  pertanian.  Saat  ini  penggunaan kecerdasan  buatan  pada  bidang  pertanian  masih  belum  maksimal,  seperti  pada  buah  pepaya,  Buah  pepaya memiliki kandungan gizi dan vitamin yang bagus membuatnya banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Namun,  para  petani  saat  ini masih  menentukan  tingkat  kematangan  buah  secara  manual  yang hasilnya  kurang optimal karena faktor manusia. Peneliti membuat sistem untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah pepaya California dengan metode pembelajaran mendalam yaitu MobileNet-SSD V2, suatu algoritma object detection yang  merupakan  pengembangan  dari  metode  CNN  yang  mampu  bekerja  pada  perangkat  dengan  sumber  daya terbatas dengan num steps sebanyak 20000 dan dataset sebanyak 300 gambar.
Kata kunci: Kecerdasan Buatan, Pepaya California, Pembelajaran Mendalam, MobileNet-SSD V2

## 1. PENDAHULUAN
Buah pepaya dalam bahasa latin disebut dengan (Carica  papaya  L.)  kaya  akan  manfaat  serta  kaya kandungan gizi dan vitaminnya yang bagus [1]. Pada buah pepaya terdapat kandungan vitamin C dan serat yang  bagus  untuk  pencernaan.  selain  vitamin  C, vitamin  yang  terkandung  lainnya  adalah  vitamin  A, Vitamin  B,  Vitamin  E  dan  Vitamin  K,  serta antioksidan seperti karoten, zeaxanthin dan flavonoid. Bahkan  beberapa  mineral  penting  seperti,  kalium, kalsium, magnesium, zat besi dapat ditemukan dalam pepaya [2]. Dengan banyaknya manfaat yang dimiliki oleh buah papaya membuat masyarakat tertarik untuk mengkonsumsinya, ditambah lagi pohon buah papaya tersebut  mampu  untuk  beradaptasi  pada  iklim  tropis seperti di Indonesia. Selain itu perawatan buah papaya juga murah dan mudah untuk dilakukan.
Banyak  permasalahan  yang  dapat  dijumpai ketika  mengidentifikasikan  tingkat  kematangan  buah secara tradisional. Hal tersebut dapat juga disebabkan oleh  beberapa  hal  antara  lain  sifat  manusia  yang memiliki  kelemahan  seperti  lelah,  ketidakakuratan dikarenakan  keterbatasan  fisik,  dan  kelainan  pada panca indra manusia yang pada akhirnya menyebabkan  hasil  identifikasi  kematangan  tersebut menjadi  tidak  akurat  [3].  Saat  ini  para  pedagang  dan petani  buah  pepaya  masih  memantau  kematangan pepaya secara manual. Sistem manual yang dimaksud adalah  dengan  memantau  dengan  mata  manusia  dan menerka-nerka dan hanya dengan ditekan-tekan serta dari  aromanya  saja.  Hal  tersebut  membuat  para pedagang  dan  petani  kesulitan  untuk  mengetahui tingkat kematangan buah pepaya tersebut [4].
Pada  buah  pepaya  terdapat  tiga  tingkat kematangan yaitu belum matang, setengah matang dan matang. Namun terkadang manusia memiliki
kelemahan dalam menentukan buah yang matang atau belum.  Buah  pepaya  sendiri  kematangan  nya  diukur dengan  beberapa  parameter,  salah  satunya  adalah warna dari buah  nya  [5].  Cara  analisa  melalui  warna kulit  ini,  terdapat  permasalahan  seperti  adanya subjektivitas  dalam  menentukan  kematangan  karena tidak  adanya  tolak  ukur  yang  baku  dalam penentuannya. Pemantauan yang tidak efisien tersebut mengakibatkan hasil panen pepaya menjadi terkendala dan tidak maksimal.
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan, pemanfaatan  metode  Deep  Learning  dapat  dilakukan untuk  mendeteksi  buah  papaya  secara  lebih  efisien. Dalam  mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  papaya, sistem  ini  menggunakan  salah  satu  algoritma  object detection MobileNet-SSD V2 yang merupakan teknik arsitektur  dalam  model  deep  learning  yang  paling umum  digunakan  proses  object  detection  karena mampu  bekerja  secara  realtime  dan  terbukti  efisien dengan  akurasi  yang  baik  dan  dapat  dijalankan  pada perangkat komputasi yang ringan [6].
Metode  Deep  Learning  dibutuhkan  dalam mendeteksi  objek  berupa  buah  papaya  kemudian menganalisis  warna  buah  papaya  untuk  menentukan tingkat kematangannya. Dengan menggunakan MobileNet-SSD V2 membuat petani akan mendapatkan informasi mengenai tingkat kematangan buah  papaya  secara  lebih  cepat  dan  akurat  sehingga dapat  mengehemat  tenaga  serta  waktu  dalam mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  papaya tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  merancang  penelitian  ini,  terdapat beberapa tinjauan pustaka yang dilakukan antara lain, yaitu  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan,
kemudian  penjelasan  secara  singkat  mengenai  Deep Learning, CNN, MobileNet-SSD V2, dan lainnya yang menunjang penelitian ini.

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  pertama  yaitu  Krista  Bella,  dkk. dengan judul penelitian Implementasi Sistem Pendeteksi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pepaya Menggunakan  Metode  RGB  dimana  peneliti  merasa perbedaan  tingkat  kematangan  buah  menjadi  sebuah masalah karena akan menentukan  buah pepaya mana yang layak untuk dikonsumsi. Menurut peneliti saat ini untuk  mengetahui  kematangan  buah  pepaya  hanya dengan  menerka-nerka  dan  ditekan-tekan,  peneliti merancang  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu masyarakat yang kurang paham tingkatan kematangan buah  pepaya.  Sistem  yang  digunakan  menggunakan RGB yang merupakan sebuah hasil campuran warna- warna  primer.  Hasil  yang  dicapai  mendapat  nilai akurasi sebesar 50%. peneliti memberikan saran agar saat proses pengambilan gambar diharapkan memperhatikan posisi dan pencahayaan [7].
Penelitian  kedua  yang  dilakukan  oleh  Ellif, Sampe  Hotlan  Sitorus,  Rahmi  Hidayati  dengan  judul Klasifikasi Kematangan Pepaya Menggunakan Ruang Warna HSV dan Metode Naive Bayes Classifier . Pada penelitian  tersebut,  peneliti  membangun  sistem pengklasifikasian  tingkat  kematangan  buah  pepaya memanfaatkan  ruang  warna  HSV  ( Hue,  Saturation, and  value )  dan  metode naive  bayes yaitu  dengan mencari  nilai  probabilitas  pada  gambar  yang  diuji berdasarkan  tingkat  kemiripannya  dengan  citra  latih yang tersedia. Peneliti menggunakan 50 buah pepaya yang  dibagi  menjadi  30  data  latih  dan  20  data  uji mendapatkan hasil percobaan yang sesuai [8].

## 2.2. Deep Learning
Deep Learning  merupakan  bagian  dari  cabang ilmu  kecerdasan  buatan  atau  biasa  disebut  dengan Artificial  Intelligence  (AI)  yang  menggunakan jaringan  syarat  tiruan  dalam  mempelajari  dan menganalisis  data  [9].  Deep  learning  memungkinkan model  komputasi  dari  beberapa  lapisan  pemrosesan untuk memplejari dan mempresentasikan data dengan meniru  bagaimana  cara  kerja  otak  manusia  dalam memahami informasi dan mengambil keputusan.
Metode  ini  mampu  bekerja  dengan  jumlah  data yang  besar  dan  beradaptasi  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  sulit  diselesaikan  oleh  algoritma kecerdasan  buatan  lainnya. Deep  learning dapat diaplikasikan ke berbagai macam hal untuk membuat pekerjaan  manusia  menjadi  lebih  efisien,  cepat,  dan akurat. Deep  learning memiliki  beberapa  jenis algortima,  antara  lain  seperti Convolutional  Neural Network (CNN), Recurrent  Neural  Network (RNN), Long Short Term Memory Network (LSTM), dan Self Organizing Maps (SOM).
2.3. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah satu  metode  dari Deep  Learning yang  dikhususkan untuk  pengolahan  citra  digital  sehingga  dapat digunakan  dalam  pendeteksian  objek  [10].  CNN merupakan  salah  satu  teknik  paling  sukses  dalam computer  vision dalam  memahami  dan  mengerti  arti dari  gambar  yang  dimasukkan.  Hal  tersebut  karena metode  ini  mengimplementasikan  sistem  pengenalan citra  pada  visual  cortex  manusia  [11].  CNN  banyak digunakan  dalam  mengklasifikasikan  data  yang memiliki  label  menggunakan  metode  supervised learning,  yaitu  target  yang  diharapkan  adalah  berupa input  yang  diterima  oleh  jaringan  telah  diketahui sebelumnya.
Pada  umumnya  CNN  terdiri  dari  banyak  layer untuk  melakukan  proses  dan  ekstraksi  fitur  dari  data yang  didapatkan,  dan  biasanya  terdiri  dari  3  jenis utama neural  network seperti, convolutional  layer, pooling layer , dan fully connected layer . Convolutional layer merupakan layer yang melakukan operasi  konvolusi  pada  output  yang  dihasilkan  dari layer sebelumnya dan menjadi dasar. Konvolusi yaitu istilah  matematis  dalam  pengaplikasian  fungsi  pada output fungsi lain secara berulang [12].
Gambar 1. Arsitektur Convolutional Neural Network

## 2.4. Layer
Dalam  Deep  Learning  (DL),  layer  atau  lapisan adalah bagian yang penting dalam arsitektur Artificial Neural  Network  (ANN).  Setiap  lapisan  yang  berada dalam arsitektur ANN mempunyai peran khusus dalam pemrosesan  data  agar  kemampuan  jaringan  tersebut dapat  mempelajari  suatu  model  representasi  yang semakin kompleks [13].
Input  Layer adalah  lapisan  pertama  dalam jaringan yang menerima data masukan yang diberikan dan fitur-fitur dari dataset yang akan diproses.  Layer ini  bertugas  untuk  membawa  data  tersebut  kedalam sistem untuk diproses pada layer berikutnya.
Hidden  Layer atau  Lapisan  tersembunyi  yaitu sebutan  untuk  lapisan  yang  terdapat  diantara Input layer dan Output  layer . Hidden  Layer terdiri  dari beberapa  lapisan  tergantung  pada  kompleksitas jaringan.
Pooling Layer merupakan lapisan yang digunakan  untuk  mengambil  suatu  gambar  dengan ukuran dimensi yang besar kemudian mengecilkannya,  akan  tetapi  tetap  mempertahankan informasi  yang  penting  yang  berada  di  gambar tersebut,  proses  tersebut  disebut  dengan  reduksi
sampel ( downsampling )[14]. Pooling Layer berfungsi mengurangi jumlah parameter di dalam jaringan untuk menghasilkan  representasi  model  yang  lebih  ringkas untuk menghindari overfitting .
2.5. MobileNet-SSD V2 MobileNet-SSD merupakan model object detection yang  menggabungkan  arsitektur MobileNet dengan  metode  ojek  deteksi Single  Shot  Multibox Detector (SSD).  Mobilenet  adalah  model  yang mengandalkan kecepatan tetapi terdapat kelemahannya yaitu akurasi, SSD terbukti membantu meningkatkan akurasi dan mempertahankan kecepatan pada  model  ini.  Model  ini  dirancang  khusus  pada perangkat dengan sumber daya terbatas namun akurasi ketepatan yang dihasilkan cukup tinggi.
MobileNet-SSD  V2  adalah  peningkatan  dari model  sebelumnya  yaitu  MobileNet  V1  dengan modularitas  yang  yang  jauh  lebih  baik  untuk memperbaiki kelemahan yang terdapat pada MobileNet-SSD  V1  dengan  meningkatkan  performa dan efisiensi model dengan mengurangi kompleksitas serta meningkatkan efisiensi pada komputasi.
Dalam arsitektur MobileNet-SSD V2 menggunakan  MobileNet  V2  sebagai backbone atau tulang punggung detector SSD yang menggabungkan beberapa  teknik  seperti  ekspansi-linear, bottleneck layer , dan inverted residual blocks untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi [15]. Arsitektur ini membantu menghasilkan representasi-fitur yang lebih baik dan meningkatkan performa deteksi objek.
Gambar. 2. Arsitektur MobileNet-SSD V2
Pada  arsitektur  MobileNet-SSD  V2  terdapat convolutional  layer dan  17  modul residual  invers seperti yang ditunjukkan pada gambar 2 diatas. Setiap modul residual inversi memiliki lapisan konvolusional 1x1,  lapisan  konvolusional  yang  dapat  dipisahkan berdasarkan kedalaman ( Dwise ) 3x3, batch normalisasi (bn), dan fungsi eksitasi Relu6. Peta fitur input juga digabungkan dengan peta fitur output tanpa mengubah ukurannya. Memanfaatkan modul residual invers  memiliki  keuntungan  dalam  menangani masalah  penghilangan  gradien  untuk  mentransfer informasi  gradien  dengan  benar  ke  lapisan  jaringan yang  lebih  dalam  untuk  membentuk  pelatihan  yang baik selama backpropagation.
Lapisan  konvolusi  berskala  1/16  menyampling peta  fitur  Mobilene-SSD  tradisional.  Pengaturan  ini akan menyebabkan deteksi kecil yang buruk dan tidak stabil. Untuk mengatasi masalah ini, dalam arsitektur jaringan  kami,  kami  menggunakan  peta  fitur  pada
skala  1/16  dan  1/32  sebagai  gantinya.  Selain  itu, setelah jaringan tulang punggung, kami menambahkan empat  residu  terbalik  untuk  mengekstrak  peta  fitur pada  skala  1/64,  1/128,  1/256,  dan  1/512.  Terakhir, modul  FPN  meningkatkan  peta  fitur  skala  yang berbeda ini.

## 2.6. TensorFlow
Tensorflow merupakan library yang menggunakan  grafik  aliran  data  (data  flow  graph) untuk  mempresentasikan  komputasi  yang  melibatkan operasi  matematika  yang  kompleks  yang  digunakan pada pengembangan dan pelatihan model kecerdasan buatan. Tensorflow pertama kali diumumkan oleh tim Google  Brain  pada  tahun  2015.  Tensorflow  sangat memudahkan  dan  mempercepat  penelitian  dan penerapan model neural network [16].
TensorFlow telah mengalami beberapa rilis versi sejak awal peluncurannya. Setiap versi memiliki fitur, perbaikan,  dan  peningkatan  kinerja.  Perubahan  versi Tensorlow 1.x menuju 2.x mengalami perubahan yang signifikan  dalam  hal  antarmuka  pemrograman  dan penyederhaan.  Tensorflow  memiliki  berbagai  fungsi dan  library  yang  membantu  berbagai  macam  tujuan, sebagaimana yang ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 1. Library TensorFlow Library Fungsi TensorFlow Keras High-level API yang menyederhanakan proses pembuatan, pelatihan, dan evaluasi model kecerdasan buatan. TensorFlow Datasets Library untuk mengelola dan memuat dataset untuk digunakan dalam pelatihan model. TensorFlow Serving Framework untuk menyajikan model yang dilatih ke dalam lingkungan produksi. TensorFlow Lite Platform yang dioptimasi untuk menjalankan model kecerdasan buatan pada perangkat mobile dan perangkat terbatas lainnya. TensorFlow Core Library inti yang menyediakan fungsi- fungsi dasar untuk definisi, operasi, dan pelatihan model.

## 2.7. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  tingkat tinggi yang dinamis, berorientasi objek, dan digunakan pada pengembangan perangkat lunak. Python pertama kali dikembangkan oleh seorang ilmuwan asal Belanda bernama Guido Van Rossum pada tahun 1991. Pyhton dirancang  dengan  penekanan  pada  keterbacaan  kode sehingga  membuatnya  menjadi  bahasa  pemrograman dengan syntax sederhana yang ramah bagi para pemula dan mudah dipelajari. Hal tersebut juga yang membuat Pyhton  menjadi  pilihan  dalam  pengembangan prototipe,  aplikasi  web,  analisis  data,  kecerdasan buatan dan lainnya [17].
Salah satu keunggulan Python adalah banyaknya jumlah pustaka dan kerangka kerja (framework) yang ada  sehingga  memungkinkan  pengembang  untuk
memperluas kegunaan Python. Keberagaman pustaka tersebut  menjadikan  Python  dapat  digunakan  secara luas  dalam  berbagai  industri  dan  aplikasi  dengan mudah.
Tabel 2. Library Python Pustaka/ Library Kegunaan NumPy, Pandas, dan Matplotlib Melakukan analisis data dan visualisasi Django dan Flask Framework atau kerangka kerja untuk membangun aplikasi web TensforFlow dan PyTorch Pengembangan Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan Pygame Pengembangan game Tkinter atau PyQt Pengembangan aplikasi desktop SciPy dan scikit-learn Mendukung analisis permodelan ilmiah

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  ini  bertujuan  untuk menguji metode MobileNet-SSD V2 dalam mendeteksi  buah  papaya  dan  menentukan  tingkat kematangannya berdasarkan warna.

## 3.1. Rancangan Sistem
Gambar. 3. Flowchart Penelitian
Pada penelitian ini peneliti menggunakan bahasa pemrograman Python karena memiliki banyak pustaka yang  mendukung  proses  komputasi  dalam  bidang kecerdasan  buatan.  Dalam  proses  perancangan  ini, seperti pada gambar 3 dibawah dapat dijelaskan bahwa proses kerja sistem terdapat beberapa tahap.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pada metode pengumpulan data, gambar papaya California didapatkan secara langsung memfoto pada perkebunan buah pepaya yang dibagi menjadi 2 kelas, yaitu mentah dan setengah matang. Karena pada saat kami  melakukan  survey  ke  kebun  papaya,  kami mendapat  informasi  bahwa  petani  melakukan  panen saat  kondisi  setengah  matang  dan  menyimpan  di tempat  lain  agar  terhindar  dari  hama.  Dengan  total dataset  sebanyak  300  gambar  dan  pembagian  data dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut.

## Tabel 3. Pembagian Dataset
Jumlah Dataset Split Dataset Training Data Validation Data Testing Data 300 240 30 30
Data  tersebut  kemudian  masuk  pada  tahap anotasi dan labelling dengan tujuan menandakan buah papaya  pada  gambar dengan  membuat  bounding  box dan  memberikannya  label  sesuai  dengan  kelas  objek tersebut.
Training  Data  yang  dimaksud  pada  tabel  3 merupakan  data  yang  akan  dilatih  oleh  model  dalam menentukan  ketepatan  model  mendeteksi  objek berdasarkan  kelas  yang  telah  ditentukan  pada  proses labelling. Validation Data adalah data yang digunakan untuk  memvalidasi  model  selama  proses  pelatihan. Testing  Data  adalah  data  yang  digunakan  dalam menguji  model  saat  proses  pelatihan  sudah  selesai dilakukan.

## 3.3. Preprocessing Data
Tahap  pertama  pada  sistem  ini  adalah Preprocessing data,  pada  tahap  ini  terjadi  2  proses yaitu labelling dan split  dataset . Labelling adalah mengidentifikasikan  kelas  objek  dan  split  dataset adalah metode pemisahan data menjadi 2 (dua) bagian atau lebih yang membentuk subhimpunan data.

## 3.4. Konfigurasi
Tahap  selanjutnya  yaitu,  Konfigurasi  Google Colaboratory, sistem yang akan dibuat menggunakan platform  google  colaboratory  dan  harus  mengatur beberapa  konfigurasi  seperti  GPU.Setelah  itu, Konfigurasi  Parameter  Model,  tahap  ini  dilakukan untuk  menyesuaikan  dengan  pelatihan  model  yang dibuat.
Tabel 4. Konfigurasi Parameter Model Parameter Nilai Num steps 20000 Batch size 4
Parameter Nilai Image size 320x320 Num Classes 3 Activation ReLu Num epoch 1

## 3.5. Processing
Tahap  Processing  yang  terdiri  dari  2  proses training model dan testing model.
 Training  model adalah  proses  dimana  model jaringan  akan  mempelajari  data  yang  diberikan untuk  menghasilkan prediksi  yang  telah ditargetkan.  Pada  proses  pelatihan  data  dibagi menjadi training 80%, validation 10%,  dan testing 10%
 Testing model adalah pengujian terhadap model yang sudah dilatih dengan memasukkan gambar untuk menguji apakah model sudah dapat bekerja sesuai yang diharapkan

## 3.6. Analisis Data
Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini  adalah  analisis  deskriptif.  Hal  ini  karena  analisis deskriptif merupakan metode yang berfungsi mendeskripsikan  atau  memberikan  gambaran  secara sistematis  data  yang  telah  diperoleh  pada  penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengujian Sistem
Model  yang  telah  dibuat  kemudian  masuk kedalam  tahap  pengujian  sistem  dilakukan  dengan memasukkan  foto  kedalam  model  untuk  mengetahui apakah  model  sudah  dapat  mendeteksi  buah  papaya dan mengidentifikasikan tingkat kematangannya.
Gambar. 4. Pengujian Sistem
Pada  gambar  4.  Menampilkan  sistem  telah mampu  membaca  buah  pepaya  dan  menentukan kematangannya.  Terdapat  7  buah  pepaya  yang terdeteksi dengan tingkat kematangan mentah

## 4.2. Loss Function
Loss  Function atau  fungsi  kerugian  merupakan rumus yang diminimalkan oleh algoritma pembelajaran mesin selama pelatihan model. Cara ini digunakan  untuk  mengetahui  pengaturan  parameter terbaik untuk model agar hasil yang dicapai optimal.
Tabel 5. Nilai Loss Function Num Steps Loss Function Lear ning Rate Classifi cation loss Locali zation loss Regulari zation loss Total _loss 1000 0.3510 0.2662 0.1530 0.7704  0.0800 2000 0.1916 0.1225 0.1474 0.4615  0.0799 3000 0.1478 0.0862 0.1424 0.3765  0.0796 4000 0.1605 0.1411 0.1370 0.4387  0.7926 5000 0.0630 0.1320 0.3163 0.3163  0.0786 6000 0.2784 0.1196 0.1280 0.3123  0.0779 7000 0.0913 0.5014 0.1232 0.2647  0.0770 8000 0.1259 0.0674 0.1187 0.3120  0.0760 9000 0.0784 0.3166 0.1144 0.2245  0.0748 10000 0.1559 0.0754 0.1107 0.3421  0.0735 11000 0.0673 0.0279 0.1071 0.2024  0.0720 12000 0.0818 0.0415 0.1035 0.2269  0.0704 13000 0.2523 0.1599 0.1003 0.5126  0.0687 14000 0.1293 0.0669 0.0970 0.2933  0.0668 15000 0.1666 0.1051 0.0946 0.3665  0.0649 16000 0.1012 0.0446 0.0910 0.2380  0.0628 17000 0.0748 0.0372 0.0894 0.2015  0.0673 18000 0.0894 0.0430 0.0874 0.2199  0.0585 19000 0.0541 0.0238 0.0855 0.1639  0.0561 20000 0.0490 0.0282 0.0832 0.1605  0.0538
Classification  loss merupakan  fungsi  yang melatih  klasifikasi  untuk  menentukan  jenia  objek target. Localization  loss adalah  fungsi  untuk  melatih bounding  box yang  di  prediksi  dengan  nilai sebenarnya. Regularization  loss adalah  fungsi  yang digunakan untuk mencegah terjadinya overfitting dan meningkatkan generalisasi jaringan syaraf. Total loss yaitu rata-rata dari ketiga loss yang diukur. Sedangkan Learning  Rate merupakan  hyperparameter  yang digunakan untuk mengatur seberapa besar perubahan parameter model yang terjadi selama proses pelatihan. Berikut  ini  adalah  grafik  berdasarkan  data  tabel  5 diatas.
Gambar. 5. Classification_loss
Gambar. 6. Localization_loss
Gambar . 7. Regularization loss
Gambar . 8. Total loss
Pada Gambar 5. Menampilkan grafik
classification  loss  pada  pelatihan  sebanyak  20.000 num  steps  dan  mendapatkan  hasil  0.0490.  Pada Gambar 6. Menampilkan grafik localization loss pada pelatihan sebanyak 20.000 num steps dan mendapatkan  hasil  0.0282.  Pada  Gambar  7.
Menampilkan  grafik  Regularization  loss  pada pelatihan sebanyak 20.000 num steps dan mendapatkan  hasil  0.0832.  Pada  Gambar  8. Menampilkan  grafik  Total  loss  pada  pelatihan sebanyak  20.000  num  steps  dan  mendapatkan  hasil 0.1605. Pada Gambar 9. Menampilkan grafik Learning Rate  pada  pelatihan  sebanyak  20.000  num  steps  dan mendapatkan hasil 0.0538.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan untuk mengidentifikasikan tingkat kematangan  buah  pepaya  California  menggunakan algoritma deep  learning  object  detection yaitu MobileNet-SSD V2 telah diperoleh kesimpulan bahwa sistem yang dibuat ini dapat berfungsi dengan baik dan mampu mengidentifikasi kematangan pepaya California  dengan  baik.  Seluruh  percobaan  dan pengujian  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  hasil bahwa sistem bisa digunakan.
Akan  tetapi  terdapat  juga  kelemahan  dari  sistem ini seperti dataset yang dilatih perlu lebih banyak agar akurasi  model  lebih  baik,  dibutuhkannya  suatu database yang  menyimpan  hasil  deteksi,  algoritma yang  lebih  tinggi  dalam  tingkat  komputasinya  agar hasil yang didapat lebih maksimal, dan meningkatkan resolusi  kamera  yang  lebih  baik  agar  hasil  yang didapatkan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Prahara    H.W,  Sela  E.I.  2016. Tingkat Kematangan  Buah  Pepaya  Dengan  Jaringan Syaraf LVQ . Seminar Riset Teknologi Informasi (SRITI) tahun 2016.
[2] Mirani  .T,  Sinduningrum  .E,  Dzikrillah  A.R. 2018. Rancang Bangun Sistem Pengenalan Citra untuk  Tingkat  Kematangan  Buah  Pepaya California  Berdasarkan  Warna  Berbasis .  ISSN No. 2502-8782 Vol. 3, 2018.
[3] Arrofiqoh .N.E, dan Harintaka. 2018. Implementasi  Metode  Convolutional  Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi  Tinggi .  Geomatika  Volume  24  No.2
November 2018: 61-68.
[4] M.  dan  E.  Nurraharjo.  2019. Sistem  Deteksi
Kematangan Buah Alpukat Menggunakan Metode  Pengolah  Citra. Dinamika  Informatika,
pp. 2086-9398; 2019
[5] S.  Jatmika  dan  D.  Purnamasari.  2014. Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Apel dengan Menggunakan Metode Image Processing Berdasarkan  Komposisi  Warna .  Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA, 2014.
[6] Azeddine  Elhassouny,  Florentin  Smarandache. 2019. Smart  mobile  application  to  recognize tomato leaf diseases using Convolutional Neural Networks .  IEEE/ICCSRE2019,  22-  24  July, 2019, Agadir, Morocco.
[7] Widyasari .K.B, Rosiana U.D, Pramudhita A.N. 2021. Implementasi  Sistem  Pendeteksi  Tingkat Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Metode  RGB .  SMATIKA  Jurnal  Volume  11 Nomor 01, Juni Tahun 2021 ISSN: 2087-0256, e- ISSN: 2580-6939.
[8] Audy,  Zaini,  2022.  Analisis  Kualitas  Jagung Berbasis  IoT dengan Penerapan  Model  SSD Mobilenet  dan  Histogram.  Jurnal  Nasional Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  |  Vol. 11, No. 2, Mei 2022.
[9] Janiesch.  C,  Zschech.  P,  Heinrich.  K.  2021. Machine Learning and Deep Learning. Electronic Markets (2021) 31:685–695.
[10] Liu, W., Anguelov,  D.,  Erhan, D.,  Szegedy,  C., Reed,  S.,  Fu,  C.  Y.,  &  Berg,  A.  C.  2016. SSD: Single  shot  multibox  detector .  European conference on computer vision (pp. 21-37).
[11] LeCun, Y., Bengio , Y., & Hinton, G. 2015. Deep learning . Nature, 521(7553), 436–444.
[12] Sharma. N, Jain. V, Mishra. A. 2018 . An Analysis Of  Convolutional  Neural  Networks  For  Image Classification. Procedia  Computer  Science  Vol 132. Page 377-384.
[13] Desai.  M, Shah.  M.  2021. An  anatomization  on breast cancer detection and diagnosis employing multi-layer  perceptron  neural  network  (MLP) and  Convolutional  neural  network  (CNN). Clinical eHealth Volume 4, 2021, Pages 1-11.
[14] Suyanto, Ramadhani, K. N., & Mandala, S. 2019. Deep  Learning  Modernisasi  Machine  Learning untuk Big Data. (1st ed.). Informatika.
[15] Chiu. C., Y. Tsai. C., Y. Ruan. D., M. Shen, Y., G.  Lee,  T.,  T.  2020. Mobilenet-SSDv2:  An Improved Object Detection Model for Embedded Systems .  International  Conference  on  System Science and Engineering (ICSSE).
[16] Bo  Pang,  Nijkamp.  E,  Wu.  N.Y.  2019. Deep Learning With TensorFlow: A Review. Journal of Educational  and  Behavioral  Statistics  Vol.  XX, No. X, pp. 1–22.
[17] K.R.  Srinath.  2017.  Python  – The  Fastest Growing Programming Language. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET) Volume: 04 Issue: 12 | Dec- 2017. e-ISSN: 2395-0056 p-ISSN: 2395-0072.