INNOVATIVE : Journal Of Social Science Research
Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 864-875 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Citra Jamur Berbasis Mobile
Ahmad Rizal Imaduddin 1 ✉ , Teguh Nurhadi Suharsono 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sangga Buana, Indonesia Email: ahmoodrizal@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Jamur  merupakan  jenis  tumbuhan  yang  mudah  tumbuh  dan  berkembang  di  berbagai  ekosistem, terdapat ribuan jenis jamur yang dapat dimanfaatkan untuk membantu kehidupan manusia maupun untuk dikonsumsi, namun beberapa jenis jamur juga mempunyai zat yang berbahaya sehingga dapat mengakibatkan keracunan apabila dikonsumsi makhluk hidup. Berdasarkan data pada periode tahun 2010 hingga 2020, terjadi 76 kasus keracunan konsumsi jamur liar di indonesia, dimana sebagian besar diakibatkan  oleh  kesalahan  identifikasi  jenis  jamur.  Tujuan  penelitian  berikut  ialah  untuk mengimplementasikan  sebuah  metode  kecerdasan  buatan  untuk  membantu  masyarakat  dalam mengklasifikasi jenis jamur konsumsi dan beracun. Berdasarkan hasil pengembangan sistem dengan metode convolutional neural network, didapatkan akurasi akhir yaitu 96% pada data training dan 84% pada data testing, serta validasi performa model dengan confusion matrix dengan nilai rata-rata 83%. Kata Kunci : citra, jamur, convolutional neural network, klasifikasi

## Abstract
Mushrooms  are  a  type  of  plant  that  easily  grows  and  develops  in  various  ecosystems,  there  are thousands of types of mushrooms that can be used to help human life or for consumption, but some types of mushrooms also have harmful substances that can cause poisoning when consumed by living things. Based on data from 2010 to 2020, there were 76 cases of poisoning from wild mushroom consumption in Indonesia, most of which were caused by misidentification of mushroom species. The purpose of the following research is to implement an artificial intelligence method to assist the public in  classifying  the  types  of  edible  and  poisonous  mushrooms.  Based  on  the  results  of  system development with the convolutional neural network method, the final accuracy is 96% on data training and 84% on data testing, and validation of model performance with confusion matrix with an average value of 83%.
Keyword: image, mushroom, convolutional neural network, classification

## PENDAHULUAN
Tumbuhan  merupakan  makhluk  hidup  biotik  yang  berperan  dalam  menjaga keseimbangan serta keberlangsungan ekosistem kehidupan, melalui proses fotosintesis, tumbuhan dapat  memproduksi zat organik atau  bahan makanan  berupa oksigen  serta glukosa (gula) [1], namun  proses tersebut hanya  dapat  dilakukan oleh  tumbuhan yang mempunyai zat hijau atau klorofil saja, sehingga tumbuhan  lainnya seperti  jamur tidak dapat melakukan fotosintesis, melainkan tumbuhan tersebut hidup dengan bergantung pada inangnya (parasit) atau dengan  cara menyerap  serta  mengurai  sisa  organisme  di lingkungan sekitarnya [2].
Jamur merupakan salah satu jenis tumbuhan yang mudah tumbuh dan berkembang di tengah lingkungan masyarakat, tumbuhan berikut termasuk ke dalam kelompok fungi serta organisme eukariotik [3] sehingga tumbuhan berikut tidak mempunyai klorofil dan tumbuh dengan cara menyerap nutrisi yang telah diolah di luar tubuh jamur tersebut yang kemudian diserap melalui dinding selnya. Terdapat ribuan jenis jamur yang tersebar di berbagai  wilayah  pada  lingkungan  tropis  maupun  subtropis,  dimana  setiap  jenisnya mempunyai  manfaat  serta  keuntungan  yang  dapat  membantu  kehidupan  manusia  [4], seperti jamur Aspergillus oryzae yang digunakan untuk membuat bahan makanan tape serta  jamur  tiram  ( Pleurotus  ostreatus)  dan  shitake  (Lentinula  edodes)  yang  mudah dibudidayakan serta sering dikonsumsi oleh sebagian besar masyarakat.
Namun terdapat juga jenis jamur yang berbahaya apabila dikonsumsi oleh makhluk hidup, hal ini dikarenakan beberapa jenis jamur mengandung zat berbahaya yang dapat menyebabkan gejala keracunan hingga berdampak pada kematian [5]. Dalam satu dekade terakhir (periode 2010-2020) di indonesia terjadi 76 kasus keracunan yang disebabkan oleh konsumsi jamur  liar, dengan total akumulasi korban mencapai 550 orang  dan 9  orang diantaranya  meninggal  dunia  [6],  berdasarkan  data  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa sebagian besar masyarakat masih mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi jenis jamur konsumsi serta jamur beracun, hal ini terjadi karena sulitnya melakukan identifikasi jamur dengan  menggunakan  mata  telanjang  serta  kurangnya  dokumentasi,  preservasi  dan informasi  mengenai  sampel  jenis  jamur  yang  aman  dikonsumsi.  Untuk  melakukan identifikasi  jenis  jamur  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengamati  bentuk  fisik  atau morfologi jamur tersebut seperti warna, tekstur tangkai, bentuk tangkai serta ciri lainnya [7],  namun  tetap  saja  hal  tersebut  sulit  dilakukan  oleh  masyarakat  awam,  dikarenakan beberapa  jenis  jamur  mempunyai  ciri  morfologi  yang  mirip  antara  jamur  satu  dengan jamur lainnya.
Salah satu solusi dalam membantu menyelesaikan permasalahan klasifikasi berikut
ialah dengan memanfaatkan metode pengolahan citra yang termasuk ke dalam metode artificial intelligence atau kecerdasan buatan yaitu convolutional neural network. Beberapa penelitian terdahulu telah mengimplementasikan metode berikut seperti penelitian pada tahun 2023 yang dilakukan oleh Ummi Sri Rahmadhani serta Noveri Lysbetti Marpaung dengan judul “Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus Dengan Menggunakan Metode CNN” [8] penelitian berikut menghasilkan sebuah model klasifikasi yang diolah dari 1200 citra dengan pembagian rasio dataset 7:3 dan  memiliki akurasi 89% pada data training dan 82% pada data testing, serta akurasi 76% saat melakukan testing dengan confusion matrix. Adapun penelitian pada tahun 2019 yang dilakukan oleh Setiawan Abdurrazaq, Suyanto Suyanto  serta  Dody  Qori  Utama  dengan  judul  “ Image-Based  Classification  of  Snake Species Using Convolutional Neural Network ” [9] penelitian berikut menghasilkan sebuah model  yang  dapat  mengklasifikasi  5  jenis  ular  beracun  dengan  menggunakan  dataset sebanyak 415 citra dan akurasi mencapai 82% dengan menggunakan five-cross validation. Berdasarkan data dan hasil pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan bahwa metode convolutional neural network merupakan metode yang paling cocok  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  berupa  citra  digital  dibandingkan metode neural network lainnya. Hal ini didukung dengan adanya MLP atau (multi layer perceptrons) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi [10].

## METODE PENELITIAN

## 1. Dataset
Dataset citra jamur yang digunakan pada penelitian berikut terdiri dari 4 jenis jamur  yang  aman  dikonsumsi  yaitu  jamur  tiram  ( pleurotus  ostreatus),  jamur  porcini ( boletus edulis), jamur kuping (exidia recisa) dan jamur cantharellus serta 1 buah jamur beracun yaitu amanita bisporigera, dengan total citra sebanyak 3015, dimana 80% data diambil melalui dokumentasi pada situs kaggle, kemudian 20% melalui observasi dan wawancara  terhadap  pelaku  budidaya  jamur  tiram.  Selain  itu  terdapat  2  skenario pembagian dataset dengan rincian sebagai berikut.
Tabel 1 Rasio dataset
Label Rasio 7:3 Rasio 8:2 Training Testing Training Testing Amanita bisporigera 403 173 456 120 Exidia recisa 236 101 270 67 Boletus edulis 713 306 815 204
Label Rasio 7:3 Rasio 8:2 Training Testing Training Testing Cantharellus 724 311 828 207 Pleurotus ostreatus  315 135 360 90

## 2. Data Preprocessing
Terdapat istilah ‘ garbage in garbage out’ , yang artinya apabila kualitas data yang digunakan sebagai input kurang baik maka output yang dihasilkan pun tidak maksimal [11],  oleh  karena  itu  sebelum  mengolah  data,  diperlukan  beberapa  tahapan preprocessing  seperti  seleksi  gambar  untuk  menghilangkan  duplikat  data  serta menghapus noise  data,  resizing  yaitu  untuk  mengubah  serta  memperkecil  ukuran dimensi  citra,  serta data  augmentation  yang  digunakan  untuk  memperkaya  citra sehingga  model  dapat  mendeteksi  citra  dalam  posisi  yang  tidak  natural  serta mengurangi resiko overfitting.
3. Convolutional Neural Network
Metode berikut merupakan turunan atau percabangan dari neural network yang berfokus untuk mengolah dan mengekstrak informasi dari sebuah kumpulan data yang berbentuk citra digital [12], metode berikut mengkonversi setiap data menjadi sebuah matriks dua dimensi, dimana setiap pixel nya memiliki nilai. CNN terdiri dari beberapa lapisan atau komponen yang masing-masing mempunyai peran yang berbeda dalam proses pengolahan citra, komponen tersebut antara lain:
a. Convolutional Layer
Layer berikut merupakan layer pertama yang berperan sebagai penerima input berupa  matriks  dua  dimensi,  pemrosesan  data  yang  diolah  pada  layer  berikut dilakukan secara berulang-ulang menghasilkan ekstraksi fitur yang akan digunakan pada layer selanjutnya [8]. Terdapat beberapa parameter yang digunakan pada layer berikut antara lain filter/kernel yang merupakan sebuah matriks kecil dan berperan melakukan operasi  konvolusi terhadap matriks yang  diberikan, stride merupakan jumlah  langkah  yang  dilakukan  saat  kernel  melakukan  pergeseran  ke  pixel selanjutnya,  serta padding  yang  berfungsi  untuk  memberikan  nilai  tambahan dengan nilai 0 untuk menjaga ukuran pixel tetap konsisten.
b. Pooling layer
Pooling layer berfungsi untuk memperkecil ukuran pixel dari layer sebelumnya [8] dengan 2 pilihan yaitu max pooling yang mengseleksi nilai tertinggi pada lingkup matriks yang diatur  serta average pooling yang mengkalkulasi nilai rata-rata dari
lingkup matriks yang diatur.
c. Flatten layer
Layer berikut berfungsi untuk mengubah matriks yang semula berbentuk dua dimensi menjadi vektor satu dimensi, yang dilakukan secara horizontal kemudian dilanjutkan secara vertikal.
d. Fully connected layer
Layer  berikut  merupakan  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer)  yang  terdiri  dari beberapa neuron yang saling terhubung dengan output dari layer sebelumnya yang berupa vektor satu dimensi [8], output pada layer berikut akan digunakan pada layer terakhir ( softmax) sebagai hasil klasifikasi.
e. Optimizer
Optimizer berfungsi untuk menentukan bobot serta bias yang diberikan secara acak berdasarkan proses pelatihan dilakukan, komponen berikut bertujuan untuk menjaga serta mengoptimalkan model berdasarkan parameter yang diberikan dan meminimalisir kesalahan,  jenis optimizer yang digunakan pada penelitian berikut ialah  adam  (adaptive  moment  estimation)  yang  merupakan  kombinasi  dari  jenis optimizer momentum dan RMSProp.
f. Activation fungsion
Fungsi aktivasi merupakan sebuah komponen yang dilakukan pada saat terakhir sebelum  proses  konvolusi  selesai,  komponen  berikut  memungkinkan  sebuah jaringan atau neuron untuk dapat belajar mengenai hubungan yang lebih kompleks antara input dan output selama proses pelatihan, terdapat beberapa jenis fungsi aktivasi yang diterapkan pada penelitian berikut antara lain ReLU (rectified linear unit) yang mengubah pixel dengan nilai negatif menjadi bernilai 0 dan softmax yang berfungsi  sebagai komponen penentu output  klasifikasi berdasarkan probabilitas jumlah kelas.
g. Confusion matrix
Komponen  berikut  berfungsi  untuk  mengukur  performa  model  atau  tingkat akurasi  dari  suatu  model  klasifikasi  terhadap  masing-masing  kelas  yang diberikan. Beberapa nilai yang dihasilkan pada proses berikut antara lain, akurasi, precision, recall dan f1-score.
4. Arsitektur LeNet-5
Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian berikut ialah LeNet-5 yang pertama kali  dikembangkan  pada  tahun  1998,  arsitektur  berikut  termasuk  ke  dalam  jenis arsitektur yang sederhana namun tetap dapat memberikan output yang baik [13],
arsitektur berikut terdiri dari sembilan lapisan, namun pada penelitian berikut satu lapisan fully connected layer dihilangkan untuk menghindari terjadinya overfitting. Ilustrasi LeNet-5 dapat dilihat pada gambar dibawah berikut.
Gambar  1 Arsitektur LeNet-5

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Skenario rasio dataset 7:3
Skenario  pembagian  dataset  yang  pertama  dilakukan  dengan  mengambil gambar secara acak sebanyak 70% yang akan digunakan  pada proses  data  training kemudian 30% digunakan untuk proses data testing, selain itu data dilatih sebanyak 125 epoch dengan menggunakan optimizer ‘ adam ’ dan learning rate dengan nilai 0.001.
Hasil akurasi dapat dilihat pada grafik dan tabel dibawah berikut.
Gambar  2 akurasi dataset 7:3
Table 1 akurasi rasio dataset 7:3 No. Epoch Akurasi Training Testing 1 10 73.83% 71.44% 2 25 81.34% 79.19% 3 50 86.11% 81.41% 4 75 90.46% 83.35% 5 100 93.12% 84.51% 6 125 94.17% 84.61%

## 2. Skenario rasio dataset 8:2
Skenario  pembagian  dataset  yang  kedua  dilakukan  dengan  mengambil gambar secara acak sebanyak 80% yang akan digunakan pada proses data training kemudian 20% digunakan untuk proses data testing, selain itu data dilatih sebanyak 125  epoch  dengan  menggunakan  optimizer ‘ adam’ dan learning  rate  dengan  nilai 0.001. Hasil akurasi dapat dilihat pada grafik dan tabel dibawah berikut.
Gambar  3 akurasi dataset 8:2
Table 2 akurasi rasio dataset 8:2
No. Epoch Akurasi Training Testing 1 10 79.72% 70.36% 2 25 85.78% 78.85% 3 50 88.99% 82.01% 4 75 91.65% 81.87% 5 100 92.98% 83.74% 6 125 96.23% 83.74%

## 3. Pengujian dengan confusion matrix
Model dengan akurasi terbaik yaitu skenario 8:2 diuji kembali menggunakan fungsi  confusion  matrix  untuk  mengukur  performa  akurasi  terhadap  keberhasilan dalam  mengklasifikasi  masing-masing  jenis  jamur,  dengan  mencari  nilai precision, recall dan f1-score yang disimpulkan pada gambar berikut.

## Gambar  4 hasil confusion matrix
4. Implementasi Program
Model  klasifikasi  yang  telah  dikembangkan  pada  bagian  sebelumnya, kemudian  dikonversi  menggunakan  sebuah library  yaitu  tensorflow  yang  akan menghasilkan  2  buah  file  yaitu model.tflite  dan  label.txt  yang  dapat  diintegrasikan dengan sistem berbasis mobile dengan SDK flutter yang dapat dilihat pada gambar dibawah berikut.
a. Halaman home screen
Halaman berikut menampilkan beberapa informasi seperti gejala dan penanganan pertama yang dilakukan apabila terjadi kasus keracunan jamur, detail jamur serta tombol untuk navigasi ke halaman klasifikasi.
Gambar  5 halaman home screen
b. Halaman klasifikasi
Halaman berikut merupakan halaman yang user gunakan untuk mengklasifikasi citra jamur, sumber citra dapat berasal dari gallery pada smartphone atau diambil secara langsung melalui kamera.
Gambar  6 halaman klasifikasi
c. Halaman output klasifikasi
Halaman  berikut  merupakan  implementasi  halaman  output  klasifikasi  jamur, pada halaman berikut user dapat mengetahui jenis jamur yang diklasifikasi beserta persentase atau keyakinan model tersebut.
Gambar  7 halaman ouput klasifikasi
d. Halaman detail jamur
Halaman berikut merupakan implementasi halaman detail jamur, pada halaman berikut  user  dapat  mendapatkan  informasi  detail  seperti  ciri  fisik  atau  morfologi mengenai jenis jamur tertentu.
Gambar  8 halaman detail jamur

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa metode convolutional neural network merupakan metode yang cocok digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi,  terutama  permasalahan  yang  menggunakan  data  dua  dimensi  (citra).  Hal tersebut  disebabkan  karena  metode  berikut  menggunakan  tiga  layer  utama  dalam melakukan  pemrosesan  data  yaitu  lapisan  konvolusi, lapisan pooling serta  lapisan fully connected. Tingkat akurasi terbaik dengan arsitektur LeNet-5 didapatkan dengan skenario pembagian dataset 8:2 serta jumlah epoch sebanyak 125 dengan akurasi akhir 96% pada data  training  dan  84%  pada  data  testing.  Selain  itu  performa  model  juga  diuji menggunakan confusion  matrix  yang  menghasilkan  nilai  rata-rata  83%  untuk  nilai precision, recall dan juga f1-score.

## DAFTAR PUSTAKA
F.  Zahara  and  S.  Fuadiyah,  “Pengaruh  Cahaya  Matahari  Terhadap  Proses  Fotosintesis,” Semnas.Biologi.Fmipa.Unp.Ac.Id,  vol.  1,  pp.  1 – 4,  2021,  [Online].  Available: https://semnas.biologi.fmipa.unp.ac.id/index.php/prosiding/article/view/2
A.  A.  Mahran,  R.  K.  Hapsari,  and  H.  Nugroho,  “Penerapan  Naive  Bayes  Gaussian  Pada Klasifikasi Jenis Jamur Berdasarkan Ciri Statistik Orde Pertama,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 5, no. 2, p. 91, 2020, doi: 10.21107/nero.v5i2.165.
Frenc is Matheos Sarimole and R. Ridad Diadi, “Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan Ekstraksi Fitur Glcm Dan K- Nearest Neighbor ( Knn ),” J. Inform. Teknol. dan Sains, vol. 4, no. 3, pp. 286 – 290, 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i3.1996.
S. Enggari, A. Ramadhanu, an d H. Marfalino, “Peningkatan Digital Image Processing Dalam Mendeskripsikan  Tumbuhan  Jamur  Dengan  Segmentasi  Warna,  Deteksi  Tepi  Dan Kontur,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis,  vol.  4,  no.  1,  pp.  70 – 75,  2022,  doi: 10.47233/jteksis.v4i1.358.
I. N. and T. N. W. Prayoga, Septian Arie, “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Untuk Identifikasi Jenis Jamur,” Ilm. Inform. Arsit. dan Lingkung., vol. 14, no. 2, pp. 134 – 144, 2019, [Online].
Available:
https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/pelitatekno/article/view/239/191
Putra Ivan Permana, “KASUS -KASUS KERACUNAN JAMUR LIAR DI INDONESIA Poisoning Cases of Wild Edible Mushrooms in Indonesia,” J. Ekol. Kesehat. , vol. 20, pp. 215 – 230, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.22435/jek.v20i3.4943
E. I. Hak soro and A. Setiawan, “Pengenalan Jamur Yang Dapat Dikonsumsi Menggunakan Metode Transfer Learning Pada Convolutional Neural Network,” J. ELTIKOM, vol. 5, no.
2, pp. 81 – 91, 2021, doi: 10.31961/eltikom.v5i2.428.
U.  S.  Rahmadhani et  al. ,  “Klasifikasi  Jamur  B erdasarkan  Genus  Dengan  Menggunakan Metode CNN,” vol. 8, no. 2, pp. 169– 173, 2023.
I. S. Abdurrazaq, S. Suyanto, and D. Q. Utama, “Image -Based Classification of Snake Species Using Convolutional Neural Network,” 2019 2nd Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2019, pp. 97 – 102, 2019, doi: 10.1109/ISRITI48646.2019.9034633.
H. A. Pratiwi, M. Cahyanti, and M. Lamsani, “Implementasi Deep Learning Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Sebatik, vol. 25, no. 1, pp. 124 – 130, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1297.
Fitri Andri Astuti, “Pemanfaatan Teknolog i Artificial Intelligence untuk Penguatan Kesehatan dan Pemulihan Ekonomi Nasional,” J. Sist. Cerdas, vol. 4, no. 1, pp. 25 – 34, 2021.
I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neura l Network (Cnn),” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273 – 282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
M. R. Alwanda, R. P. K. Ramadhan, and D. Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural  Network  Menggunakan  Arsitektur  LeNet- 5  untuk  Pengenalan  Doodle,” J. Algoritm., vol. 1, no. 1, pp. 45 – 56, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.