## IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Tariska Putri Ananda, Sherina Viola Widyasari, Muhammad Ihsan Muttaqin, Arnisa Stefanie Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang
Jalan HS. Ronggo Waluyo, Peseurjaya. Karawang, Indonesia
Tariska.Putri19099@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Buah pepaya merupakan salah satu buah yang populer bagi masyarakat indonesia. Namun kondisi saat ini, untuk menentukan tingkat kematangan buah pepaya hanya dengan kemampuan manusia secara manual dengan visual mata manusia. Kegiatan perdagangan luar negeri serta pertukaran barang sangat menguntungkan bagi para petani buah pepaya dan jenis  buah  lainnya.  Oleh karena  itu, diperlukan suatu sistem otomatisasi yang mampu mengidentifikasi tingkat kematangan buah pepaya. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa proses pemilihan buah dilakukan secara optimal. Sistem yang dirancang untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah papaya menggunakan  metode deep  learning CNN (Convolutional  Neural  Network). Model  ini  mampu memprediksi tingkat kematangan pepaya dengan memanfaatkan parameter warna buah dan membagi ke dalam 3 kelas yaitu unmature (mentah), partially  mature (setengah  matang),  dan mature (matang).  Model  yang  dibangun menggunakan dataset sebanyak 300 foto buah pepaya untuk proses training dan testing. Hasil yang didapatkan yaitu accuracy sebesar 99% dengan nilai validasi sebesar 97%.
Kata kunci : CNN , deep learning, testing, training

## 1. PENDAHULUAN
Buah  pepaya  atau  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.  Di  samping vitamin  C,  pepaya  juga  mengandung  vitamin-vitamin lain  seperti  vitamin  A,  berbagai  jenis  vitamin  B, vitamin  E,  serta  vitamin  K.  Tidak  hanya  itu,  terdapat pula  zat  antioksidan  seperti  karoten,  zeaxanthin,  dan flavonoid  dalam  buah  pepaya.  Bahkan,  beberapa mineral  penting  seperti  kalium,  kalsium,  magnesium, dan zat besi dapat dijumpai dalam buah pepaya . [2]. Saat  ini  para  pedagang  dan  petani  buah  pepaya masih  memantau  kematangan  pepaya  secara  manual [3].  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  [5].  Namun  terkadang  manusia memiliki  kelemahan  dalam  menentukan  buah  yang matang atau belum. Buah pepaya sendiri kematangan nya diukur dengan beberapa parameter, salah satunya adalah dari warna buahnya [6].
Dalam  mendeteksi  tingkat  kematangan  buah pepaya,  sistem  ini  menggunakan  algoritma deep learning yaitu CNN ( Convolutional Neural Network ). CNN sendiri merupakan salah satu algoritma dari deep learning yang digunakan dalam image processing yang dimanfaatkan  untuk  membantu  manusia  dalam mengenali  dan/atau  mengklasifikasi  objek.  CNN menggunakan suatu metode konvolusi yang
melibatkan  pergerakan  kernel  konvolusi  (filter)  pada suatu gambar ( image ). Konvolusi adalah suatu operasi aljabar  linear  yang  melibatkan  perkalian  matriks  dari filter  dengan  gambar  ( image )  secara  berulang. Umumnya,  CNN  memiliki  tiga  tipe  lapisan,  yaitu lapisan  konvolusi,  lapisan  penggabungan  ( pooling ), dan lapisan terhubung penuh ( fully connected layer ). Tahap  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan buah  pepaya  terdiri  dari  3  kelas,  yaitu  belum unmature,  partially  mature ,  dan mature yang  akan membantu para petani menentukan tingkat kematangan  buah  pepaya  secara  otomatis  dan  lebih efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Deep Learning
Pembelajaran  dalam  kedalaman  ( deep  learning ) ialah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  (AI)  yang memanfaatkan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (ANN)  atau jaringan  syaraf  tiruan  guna  menggali  dan  mengurai data . [7].
Model  deep  learning  bekerja  secara  berlapis- lapis,  dan  paling  tidak  sedikitnya  memiliki  3  (tiga) layer  atau  lapisan  yang  menerima  informasi  dari lapisan sebelumnya ke lapisan berikutnya. Model deep learning  cenderung  berkinerja  lebih  baik  dengan jumlah data input yang lebih banyak [8].

## 2.2. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah salah  satu  bentuk  arsitektur  dalam  bidang  Deep Learning  (DL)  yang  secara  khusus  diciptakan  untuk memproses  gambar  digital.  Ini  memungkinkan  CNN digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam sebuah gambar  digital.  Arsitektur  CNN  relatif  sederhana,
terdiri  dari  sebuah  lapisan  input  (input  layer),  sebuah lapisan  output  (output  layer),  serta  beberapa  lapisan tersembunyi (hidden layer) di antaranya [9].
CNN  adalah  salah  satu  metode  yang  paling berhasil  digunakan  dalam  domain  visi  komputer  atau teknologi  yang  bertujuan  untuk  meniru  kemampuan penglihatan  manusia  ke  dalam  sistem  komputer  agar mampu  menafsirkan  dan  mengartikan  makna  dari gambar  yang  diinputkan.  CNN  terdiri  dari  tiga  jenis utama  jaringan  saraf,  yaitu  lapisan  konvolusi (convolutional  layers),  lapisan  pooling  (pooling layers), dan lapisan konvolusi penuh (fully convolutional layers) [10].

## 3.     METODE PENELITIAN
3.1. Penelitian Lapangan (Field Research)
Penelitian lapangan dilakukan dengan melakukan konsultasi  kepada  dosen  pembimbing  yang  berkaitan pada penelitian ini untuk dijadikan sebagai acuan dan perbandingan  untuk  mengatasi  masalah  dalam  proses pembuatan sistem.
3.2. Penelitian Pustaka ( Library Research ) Melalui melakukan telaah literatur, penelitian ini menggali  informasi  dan  data  untuk  memperluas pengetahuan  dan  wawasan.  Proses  ini  melibatkan pencarian  sumber  dari  buku,  sumber-sumber  daring, dan bahan lainnya yang relevan dengan isu yang tengah diselidiki  dalam  penelitian  ini . Hal  yang  dipelajari dalam  studi  literatur  adalah  konsep,  komponen  dan cara kerja CNN, serta terkait pembahasan buah pepaya.

## 3.3. Metode Pengumpulan data
Cara  pengumpulan  data  melalui  studi  pustaka melibatkan  pengumpulan  informasi  dari  buku-buku yang  memiliki  relevansi  dengan  isu  yang  sedang dihadapi.

## 3.4. Perancangan Sistem
Untuk merancang sistem ini, diperlukan langkah pendefinisian sistem yang direncanakan dan penggambaran  yang  menggambarkan  alur  kerja perangkat ini.
Dari  flowchart  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa proses kerja alat adalah sebagai berikut: a. Mengumpukan  data  buah  pepaya  sebanyak  300 foto  yang dibagi  menjadi 3 bagianyaitu, unmature (mentah), partially mature (setengah matang), dan mature (matang).
b. Split Data, membagi data menjadi 2 bagian  yaitu training data  yang  digunakan  untuk training model , dan validation data digunakan untuk proses validasi data dan mencegah overfitting .
Gambar 1. Flowchart sistem
Gambar 2. Proses Split Data
c. Tahap Preprocessing ,  Proses  ini  merujuk  pada tahapan  mengubah  data  mentah  menjadi  bentuk yang lebih sederhana untuk kemudahan pemahaman.  Proses  ini  memiliki  signifikansi penting  karena  data  mentah  seringkali  tidak memiliki struktur yang teratur.
Gambar 4. Tahap Preprocessing Data
d. Image processing , perbaikan informasi bergambar untuk  interpretasi  manusia.  Manipulasi  dan pemfilteran dasar dapat meningkatkan pemahaman untuk ekstraksi fitur juga.
Gambar 5. Tahap Image Processing
e. Data Visualitation ,  pada  tahap  ini  dapat  mulai menjelajahi  dataset  dan  memvisualisasikan  label dari kelas apa pun.
Gambar 6. Tahap Data Visualitation
f. Implementasi,  Dalam  tahap  implementasi,  sistem yang telah direncanakan akan dikonstruksi sesuai dengan  langkah-langkah  perancangan.  Proses  ini dimulai dari pengumpulan data, hingga melakukan prediksi dengan menggunakan model CNN .
g. Pengujian,  Tahap  pengujian  ini  merupakan  tahap akhir  dalam pembuatan  sistem  tersebut.  Maksud dari  pengujian  sistem  ini  adalah  untuk  menilai apakah sistem yang telah dibuat beroperasi dengan efektif dan sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Jika  terdapat  kesalahan  atau  gangguan  dalam sistem, evaluasi akan dilakukan untuk memperbaiki  masalah  tersebut  agar  sistem  dapat berjalan lebih efisien.

## 4.     HASIL DAN PEMBAHASAN
Guna memverifikasi kinerja sistem, diperlukan proses pengujian. Langkah pengujian ini melibatkan pelatihan model CNN, yang dilaksanakan sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil training model CNN
Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, dilakukan percobaan sebanyak 10 epoch menghasilkan tingkat  accuracy  90%.  loss  adalah  nilai  yang  coba diminimalkan  oleh  jaringan  saraf:    jarak  perbedaan antara label yang sebenarnya dan label prediksi. Nilai loss  yang  didapatkan  sebesar  0.0314  yang  berarti model dapat menyesuaikan bobot dan bias. Sedangkan val_acc  untuk  representasi  kinerja  model  yang  adil karena  jaringan  saraf  yang  baik  pada  akhirnya  akan menyesuaikan data pelatihan pada 100%.
Tabel 1. Hasil training model CNN accuracy loss val_loss Val_accuracy 0,6667 0,7564 0,2439 0,9467 0,9367 0,2545 0,0991 0,9733 0,9600 0,1459 0,0704 0,9733 0,9500 0,1166 0,0557 0,9733 0,9667 0,0832 0,0287 0,9733 0,9800 0,0689 0,0267 1,000 0,9867 0,0522 0,0206 1,000 0,9767 0,0595 0,0119 1,000 0,9933 0,0285 0,0126 1,000 0,9900 0,0314 0,0332 0,9733
Model  CNN  yang  dibuat  ini  menggunakan  dataset berisi foto buah pepaya yang berjumlah 300 foto buah pepaya yang di resizing menjadi (224, 224,  3)  dibagi menjadi 3 kelompok itu mentah, setengah matang, dan matang. Hasil yang didapatkan yaitu accuracy sebesar 99% dengan nilai validasi sebesar 97%. Nilai tersebut tidak mengakibatkan overfitting , yaitu kondisi dimana model tidak dapat menggeneralisasi dan justru terlalu pas dengan set data pelatihan.
Setelah  melakukan  training  dan  testing,  kemudian model  diuji  untuk  melakukan  sebuah  prediksi  agar mengetahui  apakah  model  sudah  bisa  mendeteksi tingkat  kematangan  buah  pepaya.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  memasukkan  foto  buah  pepaya  ke dalam  model  kemudian  model  akan  mendeteksi apakah  pepaya  tersebut  mentah (unmature) ,  setengah matang (partially mature) , atau matang
Gambar 8. Prediksi papaya mentah
Gambar 9. Prediksi papaya setengah matang
Gambar 10. Prediksi papaya matang
Pada gambar 8, 9 dan 10 merupakan hasil prediksi yang  didapatkan,  dapat  dilihat  hasil  prediksi  tersebut dapat membuktikan bahwa model mampu mendeteksi dengan baik tingkat kematangan buah pepaya.

## 5.     KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas  didapatkan kesimpulan bahwa, antara lain: Sistem dapat digunakan untuk  mendeteksi tingkat kematangan pepaya dengan memasukkan foto  ke  dalam  model  untuk  melakukan prediksi. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan sebanyak  10  epoch,  dapat  dihasilkan  tingkat  akurasi 90%. Tidak terjadi Overfifting pada penelitian ini yang dimana  ketika  model  terlalu  cocok  dengan  data pelatihan, dan loss terus berkurang sementara val_loss tidak berubah, atau meningkat.

## 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]  Rivan, M.E.A, dan Sung G.R. 2021. Identifikasi Mutu Buah Pepaya California (Carica Papaya L.) Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan.
Jurnal SISFOKOM. Volume 10 No.01. 113-119.
[4]  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
[5]  Prahara  H.W,  dan  Sela  E.I.  2016.  Tingkat Kematangan  Buah  Pepaya  Dengan  Jaringan Syaraf LVQ. SRITI. 388-391.
[6]  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.
[7]  Janiesch.  C,  Zschech.  P,  Heinrich.  K.  2021. Machine Learning and Deep Learning.
Electronic Markets (2021) 31:685–695.
[8]  LeCun,  Y.,  Bengio,  Y.,  &  Hinton,  G.  (2015). Deep learning. Nature , 521(7553), 436–444.
[9]  Alom,  M.  Z.,  Taha,  T.  M.,  Yakopcic,  C., Westberg,  S.,  Sidike,  P.,  Nasrin,  M.  S.,  Van Esesn,  B.  C.,  Awwal,  A.  A.  S.,  &  Asari,  V.  K. (2018). The  History  Began  from AlexNet:  A Comprehensive  Survey  on  Deep  Learning Approaches .
[10]  Voulodimos, A., Doulamis, N., Doulamis, A., & Protopapadakis,  E.  (2018). Deep  Learning  for Computer Vision: A Brief Review . Computational Intelligence and Neuroscience , 2018 .