DOI: https://doi.org/10.31933/jemsi.v5i3 Received: 29 Desember 2023, Revised: 03 Januari 2024, Publish: 10 Januari 2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Klasifikasi Citra Pada Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Algoritma Deep Learning
Alfath Arjun 1
1 Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia, email: alfatharjun2@gmail.com
Corresponding Author: alfatharjun2@gmail.com
Abstract: This research aims to classify images to predict banana ripeness based on skin color features using a deep learning algorithm method. The research method used is a quantitative approach, where the population in this study is to collect data by downloading datasets from Mendeley & Kaggle, the dataset taken is 200 images of bananas, namely 100 images of ripe bananas & and 100 images of unripe bananas. The sample selection technique uses classified images through the pre-processing stage, the tomato fruit image will be divided into 2 methods for  testing  the  Self-Organizing  Maps  Algorithm  model,  namely  80%  training  data  and  20% testing data.
Keyword: Image Classification , Deep Learning Algorithm, Banana Ripeness
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  gambar  untuk  memprediksi kematangan  pisang  berdasarkan  fitur  warna  kulit  menggunakan  metode  algoritma  deep learning.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  pendekatan  kuantitatif,  dimana  populasi dalam penelitian ini mengumpulkan data dengan cara mendownload dataset dari Mendeley & Kaggle, dataset yang diambil adalah 200 gambar buah pisang yaitu 100 gambar pisang matang &  dan  100  gambar  pisang  mentah.  Teknik  pemilihan  sampel  menggunakan  citra  klasifikasi melalui tahap pre-processing, citra buah tomat akan dibagi menjadi 2 metode pengujian model Algoritma Self-Organizing Maps yaitu 80% data latih dan 20% data uji.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra, Algoritma Deep Learning , Kematangan Buah Pisang

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  diberbagai  bidang  kehidupan  manusia  semakin  canggih  dan berkembang  sangat  pesat.  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  fokus  pada  bidang pertanian.  Hal  ini  didukung  oleh  iklim  tropis  dengan  curah  hujan  yang  tinggi,  sehingga Indonesia memiliki tanah yang subur dan jenis tanaman yang beragam. Secara antropometri, pertumbuhan  anak  yang  sehat  sesuai  dengan  umur,  berat  badan  dan  tinggi  badan,  hal  ini berkaitan  dengan  kecukupan  asupan  zat  gizi,  zat  gizi  makro,  kalsium,  magnesium,  fosfor, vitamin  D,  yodium  dan  zinc  (Melani  et  al.,  2022).  Pisang  merupakan  buah  bergizi  yang
mengandung serat, antioksidan, mineral, dan vitamin. Karena mengandung sumber energi yang baik, termasuk karbohidrat kompleks dan  sederhana yang dapat mendukung sistem kekebalan tubuh. Pisang kaya akan potasium dan pektin. Selama proses pascapanen,  pisang  mengalami perubahan komposisi kimia akibat aktivitas metabolisme seperti respirasi dan reaksi enzimatik. Oleh  karena  itu,  untuk  menentukan  waktu  yang  tepat  dalam  mengolah  buah  pisang,  perlu dilakukan penilaian terhadap kematangan buah pisang setelah panen (Hartoyo et al., 2019).
Klasifikasi  pisang  berdasarkan  kualitas  warna  umumnya  bergantung  pada  persepsi manusia  terhadap  komponen  warna  gambar  buah.  Kondisi  buah  dapat  diperkirakan berdasarkan warna buah yang diamati dan ukuran objek pada gambar bila diambil dengan latar belakang yang kontras. Algoritma adalah metode atau langkah untuk melakukan penghitungan, pemrosesan data, dan pemikiran otomatis. Ada banyak jenis algoritma yang tersedia saat ini. Salah satunya adalah algoritma deep learning yang dapat dijadikan referensi penelitian. Proses pembelajaran  dilakukan  oleh  mesin  dengan  meniru  fungsi  jaringan  otak  manusia.  Deep learning  adalah  teknologi  yang  menerapkan  transformasi  abstraksi  model  nonlinier  dan canggih ke database besar (Moshayedi et al., 2022).

## METHOD
Penelitian ini menggunakan Metode artificial Neural network (Jaringan Syaraf Tiruan), Jaringan saraf tiruan adalah hubungan yang tidak diketahui dan tidak dapat diprediksi secara statistik untuk aplikasi yang memprediksi output. Selain itu, jaringan saraf tiruan juga dapat secara eksplisit merepresentasikan hubungan yang tidak terlihat karena modelnya tidak linier (Kokyay,  2020).  Jaringan  syaraf  tiruan  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program komputer  yang  dapat  melakukan  berbagai  proses  komputasi  selama  proses  pembelajaran. (Yanti  dkk,  2019).  Dalam  penelitian  ini,  jenis  penelitian  yang  akan  digunakan  adalah  jenis penelitian  kuantitatif.  Data  tersebut  akan  menghasilkan  sebuah  informasi  baru  yang  dapat dianalisis pada penelitian terkait. tahap penelitian secara umum dilanjutkan dengan penjelasan deskriptif.  Langkah-langkah  dalam  menulis  caption  gambar  dapat  dilihat  pada  gambar tersebut.
Berdasarkan  Gambar  1,  Penelitian  ini  di  mulai  dengan  melakukan  pengumpulan  data dengan mengunduh dataset dari Mendeley & Kaggle, dataset yang di ambil berupa 200 citra buah pisang, yaitu 100 citra buah pisang matang & 100 citra buah pisang mentah, lalu citra yang  di  dapat  akan  di  proses  ke  dalam  perancangan  pre-processing,  perancangan  pre- processing ini akan meliputi perubahan citra seperti mengubah citra ke grayscale, menghapus background citra dan memaksimalkan hasil segmentasi.
Setelah citra terklasifikasi melalui tahap pre-processing, citra buah pisang akan dibagi ke dalam 2 metode untuk pengujian model Algoritma Self-Organizing Maps , yakni data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Setelah pembagian dataset, peneliti akan merangkai model algoritma Self-Organizing Maps yang ingin digunakan, setelah model berhasil dibuat algoritma Self-Organizing Maps akan melakukan clustering dengan ciri-ciri citra yang telah di ekstrak melalui tahap preprocessing .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Set
Pada  tahap  pengumpulan  data  saya  mengambil  data  dari  Kaggle  &  Mendeley,  saya mengambil  200  foto  pisang,  100  foto  pisang  kuning  (matang)  dan  100  foto  pisang  hijau (mentah). Setelah mendapatkan  200 gambar  pisang, kemudian saya  membagi  datanya, yang dimana data tersebut akan dibagi menjadi data latih 80% dari data yang tersedia dan data uji 20% dari data yang tersedia.

## Pre-Processing
Preprocessing  merupakan  proses  menyiapkan  citra  untuk  meningkatkan  kualitas  citra. Proses preprocessing citra yang umumnya digunakan adalah menghilangkan noise, perbaikan citra, transformasi dan menentukan citra yang ingin diobservasi. Berikut merupakan beberapa tahapan dalam Pre-Processing citra: 1) Membaca dan menampilkan citra asli; 2) Mengkonversi citra asli warna RGB menjadi Grayscale; 3) Mengkonversi citra Grayscale menjadi citra biner; 4) Melakukan penghapusan background agar tidak berpengaruh terhadap hasil klasifikasi citra; 5)  Melakukan  penyempurnaan  citra  dengan  mengisi  bagian  kosong  pada  sebuah  citra;  6) Melakukan  pengikisan  dengan  operasi  morfologi  yaitu  menghilangkan  noise  yang  berada disekitaran citra; dan 7) Hasil dari citra yang telah di sempurnakan.

## Pembuatan Model
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Self-Organizing Maps, algoritma ini berjalan tanpa perlu di awasi. Metode Self-Organizing Maps akan menghasilkan klasifikasi / clustering dengan hasil output “Matang” dan “Mentah”.
Tabel 1. Definisi Variabel Variabel Definisi Variabel Ciri Variabel Citra Pisang Matang Citra Pisang Matang di dominasi dengan besarnya jumlah nilai pada atribut merah Matang = (1) Citra Pisang Mentah Citra Pisang Mentah di dominasi dengan besarnya jumlah nilai pada atribut hijau Mentah = (2)
Metode  Self-Organizing  Maps  (SOM)  bekerja  dengan  suatu  kompetisi,  yaitu  neuron  / jaringan akan saling berkompetisi untuk dapat diaktifkan, dengan hasil satu neuron yang akan menang pada setiap kelompok / cluster. Neuron keluaran dari kompetisi akan dianggap sebagai neuron  pemenang.  Berikut  tahapan  dalam  pembuatan  model  ini  yang  akan  digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Pembuatan Model SOM
Dalam mencari nilai bobot pada suatu jaringan, bobot pada neuron yang diberikan akan di inisialisasi secara acak dengan menggunakan variable wnet 1 & wnet 2, di karenakan bobot jaringan  pada weight  1  &  weight  2 di  pilih  secara  acak,  maka  kita  harus  menghitung  jarak masing-masing kelas dengan titik pusat kelas itu sendiri menggunakan pfn 1 & pfn 2. Tahapan dalam  Modelisasi  SOM  akan  diurutkan  sebagai  berikut:  1)  Membuat  bobot  jaringan;  2) Mencari  nilai  jarak  masing-masing  kelas  terhadap  titik  pusat;  3)  Mencari  nilai  minimum sebagai  pemenang  dari  kompetisi  SOM;  dan  4)  Mendapatkan  hasil  clusterisasi  data  dengan kompetisi SOM.

## Visualisasi Data
Model yang di dapatkan dari hasil Visualisasi Data ini akan di tampilkan ke dalam dua variable yaitu Weight 1 dan Weight 2 . Bobot pada neuron yang diberikan akan di inisialisasi secara acak, di karenakan bobot jaringan pada weight 1 & weight 2 di pilih secara acak seperti gambar dibawah ini:

## Pengujian
Dalam  tahap  pengujian  ini  akan  dilakukan  beberapa  test  yaitu,  mengakses  citra  yang ingin  diuji,  melakukan  segmentasi  citra,  meng-ekstraksi  ciri  dari  citra  dan  melakukan klasifikasi.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian  dengan  aplikasi  Matlab  R2018B sebagai berikut: 1) Tampilan GUI dari program; 2) Memilih citra yang ingin di observasi; 3) Hasil dari citra yang telah dipilih; 4) Melakukan Segmentasi citra, yaitu dengan merubah citra asli ke dalam Biner dan penghapusan background; 5) Melakukan Ekstraksi Ciri dari citra yang telah di segmentasi; dan 6) Melakukan Klasifikasi dari hasil ekstraksi ciri yang diperoleh.
Gambar 4.
Tampilan
Dari Hasil Klasifikasi Citra Buah Pisang

## Analisis Hasil
Tabel 2. Hasil Perhitungan Akurasi Data Jumlah Data Hasil Pengujian Nilai Akurasi Sesuai  Tidak Sesuai Training 160 Citra  122 38 (122/160)*100% = 76.25 % Testing 40 Citra 33 7 (34/40)*100% = 82.5 % Total 200 Citra 79.375 %
Data Testing dengan 40 citra buah pisang menghasilkan akurasi yang cukup tinggi yaitu 82.5%  sedangkan  hasil  klasifikasi  pada  Data  Training  dengan  160  citra  buah  pisang menghasilkan akurasi 76.25%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Dalam  penerapan  algortima  Deep  Learning  digunakan  untuk  mendeteksi  kematangan proses pembelajaran yang dilakukan  mesin dengan  meniru fungsi jaringan otak manusia menggunakan teknik SOM.
b. Penerapan metode Self-Organizing Maps untuk mengekstraksi gambar pisang memerlukan data  yang  lebih  banyak,  karena  parameter  penilaian  hasil  klasifikasi  didasarkan  pada banyaknya data dengan tipe yang berbeda atau tipe yang mirip.
c. Tingkat akurasi data uji yang diperoleh algoritma SOM sebesar 82,5% pada pengolahan citra pisang.

## REFERENSI
Kokyay,  S.,  Kilinc,  E.,  Uysal,  F.,  Kurt,  H.,  Celik,  E.,  &  Dugenci,  M.  (2020).  A  Prediction Model of Artificial Neural Networks in Development of Thermoelectric Materials with Innovative  Approaches.  In  Engineering  Science  and  Technology,  an  International Journal.
Koswara, S. (2019). Peningkatan Nilai Tambah Usaha Olahan Keripik Pisang di Desa Tenajar, Kabupaten  Indramayu,  Jawa  Barat. Agrokreatif:  Jurnal  Ilmiah  Pengabdian  kepada Masyarakat , 5 (3), 251-257.
Melani, A., Atikah, A., Arjeni, R., & Robiah, R. (2022). Pengaruh Volume Pelarut NaOH Dan Temperatur Pemasakan Pulp Dari Pelepah Pisang Klutuk. Jurnal Distilasi , 7 (1), 18-27. Moshayedi, A. J., Roy, A. S., Kolahdooz, A., & Shuxin, Y. (2022). Deep learning application pros and cons over algorithm deep learning application pros and cons over algorithm. EAI Endorsed Transactions on AI and Robotics , 1 (1).
Yanti,  N.,  Cynthia,  E.  P.,  Vitriani,  Y.,  &  Azmi,  G.  (2019).  Prediksi  Radiasi  Matahari DenganPenerapan Metode Elman Recurrent Neural Network. Jurnal InfortechVol2No1.