## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276

## Deteksi Jamur Beracun dengan Algoritma Convolutional Neural Network dan Arsitektur EfficientNet-B0
Muh Wildan Mauludy * , Devita Rulyana, Mardi Hardjianto
Fakultas Teknologi Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1 2211601691@student.budiluhur.ac.id , 2 2211602277@student.budiluhur.ac.id, 3 mardi.hardjianto@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: 2211601691@student.budiluhur.ac.id
Abstrak − Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki kekayaan sumber daya alam yang melimpah dan keanekaragaman hayati, salah satunya adalah jamur. Jamur memiliki berbagai macam bentuk dan jenis nya. Beberapa diantaranya terdapat jamur yang tidak dapat dikonsumsi dikarenakan  mengandung racun  yang akan berdampak pada  kesehatan  manusia.  Spesies jamur yang  dapat  dikonsumsi  terkadang  memiliki  bentuk  yang  serupa  dengan  jamur  yang  tidak  dapat  dikonsumsi  sehingga menyebabkan terjadinya kasus  keracunan akibat salah  mengonsumsi jamur. Penelitian ini fokus pada deteksi  jamur beracun menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNet-B0. Data jamur diperoleh dari Kaggle, dan setelah pra pemrosesan, model dilatih dengan variasi jumlah epoch dan batch size. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan tentang deteksi jamur beracun dan tidak beracun, Disimpulkan bahwa algoritma CNN dengan arsitektur EfficientNet-B0 dapat membedakan jamur beracun dan tidak beracun dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam pengujian skenario, model yang dilatih menggunakan batch size 32 memiliki akurasi 84.2% dan loss 0.39, precision 0.855, recall 0.805, serta f1 score 0.815. Hal ini menunjukkan bahwa CNN arsitektur EfficientNet-B0 merupakan pendekatan yang efisien dan akurat dalam mengklasifikasikan jamur beracun dan tidak beracun. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa parameter seperti jumlah epoch dan jumlah batch size mempengaruhi proses pelatihan model.
Kata Kunci: Klasifikasi; Jamur; CNN; EfficientNet-B0; Pengolahan Citra Digital.
Abstract − Indonesia  is  a  tropical  country  that  has  abundant  natural  resources  and  biodiversity,  one  of  which  is  mushrooms. Mushrooms have various shapes and types. Some of them contain mushrooms that cannot be consumed because they contain toxins that will have an impact on human health. Mushroom species that can be consumed sometimes have a similar shape to mushrooms that cannot be consumed, causing cases of poisoning due to consuming the wrong mushrooms. This research focuses on  detecting  poisonous  mushrooms  using  a  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  the  EfficientNet-B0  architecture. Mushroom data was obtained from Kaggle, and after praprocessing, the model was trained by varying the number of epochs and batch  size.  Based  on  the  results  of  research  and  discussion  on  the  detection  of  poisonous  and  non-toxic  mushrooms,  it  is concluded  that  the  CNN  algorithm  with  the  EfficientNet-B0  architecture  can  differentiate  between  poisonous  and  non-toxic mushrooms with a high level of accuracy. In scenario testing, the model trained using batch size 32 had an accuracy of 84.2% and loss of 0.39, precision of 0.855, recall of 0.805, and f1 score of 0.815. This shows that the CNN architecture EfficientNet- B0 is an efficient and accurate approach in classifying poisonous and non-poisonous mushrooms. Apart from that, this research also found that parameters such as the number of epochs and the number of batch sizes influence the model training process.
Keywords: Classification; Mushroom; CNN; EfficientNet-B0; Digital Image Processing.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  tropis  yang  memiliki  kekayaan  sumber  daya  alam  yang  melimpah  dan keanekaragaman  hayati,  salah  satunya  adalah  jamur.  Jamur  merupakan  salah  satu  jenis  tumbuhan  yang  mudah tumbuh  dan  berkembang,  mereka  diklasifikasikan  sebagai  jamur  dan  organisme  eukariotik  [1].  Jamur  hidup  di berbagai  habitat  termasuk  tanah,  kayu,  sampah  dan  kotoran  hewan.  Jamur  merupakan  mahkluk  yang  tidak melakukan fotosintesis dan telah lama dimanfaatkan sebagai sumber makanan. Jamur memiliki banyak manfaatnya sehingga dapat dikonsumsi sebagai bahan pangan serta sebagai bahan obat. Jamur yang dapat dikonsumsi memiliki kandungan  garam  mineral  yang  lebih  baik  dibandingkan  daging  sapi  atau  domba[2].  Jamur  memiliki keanekaragaman  bentuk  dan  jenis  nya.  Keanekaragaman  tersebut  mempengaruhi  kandungan  yang  terdapat  pada jamur. Ada beberapa jenis jamur yang memiliki kandungan racun sehingga tidak dapat dikonsumsi dan berdampak pada kesehatan manusia. Jenis  jamur yang dapat dikonsumsipun terkadang memiliki bentuk yang serupa dengan jamur  yang  tidak  dapat  dikonsumsi.  Hal  tersebut  menyebabkan  terjadinya  kasus  keracunan  akibat  salah mengonsumsi  jamur.  Menurut  Pusat  Pengendalian  dan  Pencegahan  Penyakit  (CDC)  lebih  dari  41.000  orang meninggal akibat keracunan yang tidak disengaja pada tahun 2008. Selain itu, Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mencatat sekitar 0,346 juta kematian sejak tahun 2004 [3]. Maka penelitian-penelitian  yang  memiliki fokus pada klasifikasi dan deteksi jamur beracun sangat diperlukan agar masyarakat dapat mengkonsumsi jamur yang tepat. Salah satu kemajuan teknologi saat ini yang semakin pesat adalah teknologi pengolahan gambar digital. Teknologi pengolahan citra digital dapat membantu menemukan dan mendeteksi jamur yang beracun. Ini dapat membedakan jamur antara yang dapat dimakan dan yang tidak dapat dimakan dengan mendeteksi jamur tersebut terlebih dahulu. Salah satu metode alternatif untuk mengatasi ketidakmampuan untuk membedakan atau mendeteksi jamur beracun adalah klasifikasi citra menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Salah satu algoritma neural network yang  paling  umum  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  gambar  adalah  Convolutional  Neural  Network  (CNN). Keunggulan  utama  CNN  dibandingkan  dengan  teknik  deep  learning  lainnya  adalah  kemampuan  untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar. [4]. Jaringan saraf konvolusional adalah salah satu model deep

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276
learning  yang  dapat  menangani  data  dalam  bentuk  pola  grid  [5].  Hal  ini  disebabkan  upaya  CNN  untuk  meniru mekanisme pengenalan gambar korteks visual manusia., yang memungkinkan mereka untuk mengolah gambar [6]. Selain  itu,  CNN  juga  cocok  untuk  mengklasifikasikan  pengolahan  gambar  skala  besar.  CNN  sangat  baik  dalam mengekstraksi  fitur  kompleks  secara  otomatis  dan  efisien  [6].  CNN  merupakan  pengembangan  Multilayer Perceptron (MLP), yang dirancang terutama untuk pemrosesan data 2D. Struktur jaringannya yang kompleks, CNN diklasifikasikan sebagai Deep Neural Network  [7]. Metode Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan layer kombinasi pada sebuah input dengan fitur filter.[8]
Convolutional Neural Network (CNN) dapat dibagi menjadi dua tahap utama: tahap pembelajaran fitur dan tahap  klasifikasi.  Lapisan  konvolusional,  Rectified  Linear  Unit  (ReLU),  dan  lapisan  Pooling  adalah  komponen dalam langkah pembelajaran fitur. Sedangkan tahap kategorisasi bertugas untuk mengkategorikan neuron ke kelas yang  sesuai  [9].  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  memerlukan  pra-pemrosesan  lebih  rendah dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  lainnya.  Hal  ini  karena  CNN  berupaya  meniru  cara  kerja  otak  untuk membedakan dan mengklasifikasi sebuah gambar [10].EfficientNet merupakan salah satu komponen pendekatan Convolutional Neural Network (CNN), yang berisi banyak model mulai dari EfficientNet-B0 hingga EfficientNet- B7  [9].  EfficientNet  memiliki  kemampuan  dalam  mencapai  akurasi  yang  tinggi  pengenalan  gambar,  serta menurunkan jumlah parameter model dan Operasi Titik Mengambang Per Detik (FLOPS). Hasilnya, EfficientNet adalah metode yang cepat dan efektif untuk meningkatkan performa model [5].
Beberapa  penyelidikan  sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  pendekatan  untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan spesies jamur yang berbeda. Pada tahun 2021, Mahran (2021) menggunakan pendekatan  Nave  Bayes  Gaussian  untuk  mengkategorikan  jenis  jamur  berdasarkan  sifat  statistik  orde  pertama. Pendekatan ini menggunakan lima parameter. Pengujian dilakukan terhadap 60 foto jamur dengan akurasi paling besar  sebesar  98,75%[11]. Penelitian  Hayami  (2022)  menggunakan  Naïve  Bayes  dalam  klasifikasi  jamur  dan menggunakan  8124  data  tabel.  Pemrosesan  klasifikasi  dilakukan  sebanyak  empat  kali  untuk  setiap  bagian  data, menggunakan  Categorical  Naive  Bayes  dan  Multinomial  Naive  Bayes,  dengan  model  yang  memanfaatkan Categorical  Naive  Bayes  yang  memiliki  performa  akurasi  paling  besar.  Sebaliknya,  model  Multinomial  1  dan Multinomial 2 memiliki akurasi 100% [12]. Aziz (2022) menggunakan pendekatan Nave Bayes dan pemilihan fitur berdasarkan Association Rule Mining dalam penelitian lain. Berdasarkan temuan penelitian ini, akurasi maksimum klasifikasi jamur menggunakan Nave Bayes dan seleksi fitur mencapai 95% dengan  satu fitur terpilih. Sedangkan jika menggunakan ketujuh karakteristik terpilih maka akurasi yang diperoleh sebesar 94%, dan jika tidak digunakan pemilihan fitur maka akurasi yang diperoleh sebesar 95% [13] . Penelitian Rahmadhani (2023) yang menggunakan pendekatan CNN untuk klasifikasi jamur berdasarkan genus memberikan hasil akurasi paling besar, yaitu 89% pada data  latih  dan  82%  pada  data  validasi  [14].  Pramutighna  (2023)  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan pendekatan CNN untuk mengidentifikasi kemungkinan racun dan meningkatkan keamanan pangan pada jamur dengan membuat data augmented dengan akurasi 96,53% untuk data pelatihan dan 93,22% untuk data validasi. Beberapa penelitian telah dilakukan dengan menggunakan desain EfficientNet-B0, salah satunya adalah mempelajari kategorisasi penyakit makula pada retina berdasarkan gambar retina OCT. Penelitian ini mempunyai tingkat  akurasi  pengujian  sebesar  90,60%  dan  nilai  loss  sebesar  0,27  [16]. Berdasarkan  temuan  penelitian sebelumnya  yang  membahas  klasifikasi  dan  deteksi  jamur  beracun  menggunakan  metode  Convolutional  Neural Network (CNN) yang digabungkan dengan arsitektur EfficientNet-B0 sampai saat ini belum ada yang melakukan penelitian dengan arsitektur ini di Indonesia. Maka penelitian ini fokusnya adalah deteksi jamur menggunakan CNN dan arsitektur EfficientNet-B0 diharapkan dapat menambah kontribusi baru dalam pengembangan model yang lebih efisien dan akurat untuk mendeteksi jamur beracun.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian digunakan untuk mencapai tujuan dan hasil yang diharapkan secara berurut dan teratur sesuai dengan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  oleh  penelitia  dalam  melakukan  penelitian  ini.  Untuk  mencapai tujuan dan hasil yang diharapkan, metodologi penelitian digunakan untuk menjelaskan secara sistematis langkah- langkah dan tahapan proses penelitian. Gambar 1 menunjukkan langkah-langkah dan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan menggunakan metode pengumpulan data sekunder. Informasi yang dibutuhkan  diambil  dari  berbagai  sumber  yang  sudah  ada,  termasuk  situs  web  resmi.  Pemilihan  metode  ini dilakukan karena memberikan akses yang lebih meluas terhadap informasi yang relevan dan terkini. Selain itu, data juga  dapat  diperoleh  dari  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  terdokumentasi  secara  daring.  Data  yang  terkumpul mencakup  informasi  tentang  gambar  jamur  beracun  dan  jamur  tidak  beracun,  yang  akan  digunakan  untuk mendukung analisis dalam penelitian ini. Data pada penelitian ini akan dikumpulan melalui situs kaggel.com. Data yang akan dikumpulkan merupakan data gambar jamur beracun dan jamur tidak beracun.

## 2.3 Pra Pemrosesan Gambar
Pra pemrosesan gambar merupakan langkah awal dalam analisis gambar yang memiliki tujuan untuk menyiapkan dan mengubah gambar sebelum dilakukan tahap analisis atau pengolahan lebih lanjut. Dalam tahap pra pemrosesan gambar,  berbagai  teknik  dapat  diterapkan,  termasuk  membersihkan  noise,  meningkatkan  kontras,  atau menyesuaikan format gambar. Fokus dari langkah ini adalah untuk meningkatkan kualitas gambar dan membuatnya lebih  cocok  untuk  langkah-langkah  analisis  atau aplikasi  yang  spesifik.  Setelah  data terkumpul  maka  dilakukan tahap  pra  pemrosesan  gambar.  Dataset  yang  sudah  di  ambil  akan  di  resize  agar  dapat  meningkatkan  efisiensi komputasi dalam klasifikasi gambar seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Pra Pemrosesan Gambar untuk Dataset
Prosedur konfigurasi augmentasi data untuk model dilakukan pada tahap ini. Strategi augmentasi data ini berupaya menghindari model overfitting dan dapat meningkatkan akurasi model. Pra pemrosesan yang dilakukan adalah resizing gambar menjadi ukuran 94x94.

## 2.4 Deep Learning
Setelah gambar sudah diproses pada tahap sebelumnya. Tahap kategorisasi datang berikutnya. Pada penelitian ini klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  Deep  Learning  yaitu  algoritma  CNN  dan  arsitektur EfficientNet-B0. a. Feature Learning
Pada Feature Learning, lapisan dalam pembelajaran fitur yang menerima masukan gambar segera di awal dan memprosesnya  untuk  membuat  keluaran  data  array  multidimensi.  Model  CNN  yang  dilatih  pada  data  Edge Image Impluse digunakan untuk Pembelajaran Fitur. Penelitian ini akan menggunakan model CNN yang akan dilatih menggunakan teknik pelatihan dan pengujian.
b. Classification
Lapisan classification  memiliki beberapa  banyak lapisan, yang masing-masing berisi neuron dan sepenuhnya digabungkan  satu  sama  lain.  Lapisan  ini  mendapat  masukan  dari  lapisan  keluaran  pembelajaran  fitur,  yang kemudian  diproses  secara  rata  dengan  penambahan  banyak  lapisan  tersembunyi  yang  terhubung  sepenuhnya untuk memberikan keluaran berupa akurasi klasifikasi untuk setiap kelas.

## 2.5 Evaluasi
Confusion  Matrix  adalah  suatu  metode  evaluasi  yang  digunakan  dalam  analisis  klasifikasi  untuk  mengevaluasi kinerja suatu model atau sistem klasifikasi. Confusion Matrix  menampilkan perbandingan antara prediksi  model dengan  nilai  sebenarnya  dari  data  yang  diuji.  Matriks  ini  terdiri  dari  empat  sel,  yaitu  True  Positive  (TP),  True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). Dengan menggunakan Confusion Matrix, kita dapat menghitung  berbagai  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score,  yang  memberikan  gambaran lebih rinci tentang seberapa baik model tersebut dalam melakukan klasifikasi pada data tertentu. Confusion Matrix adalah  cara  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  sistem  klasifikasi.  Ilustrasi  matriks  konfusi  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Ilustrasi Confusion Matrix [17] Nilai Nilai Prediksi: Yes Nilai Prediksi: No Nilai Aktual: Yes TP FN Nilai Aktual: No FP TN
Nilai  True Negative  (TN)  adalah titik data yang telah dikategorikan secara tepat sebagai keluaran negatif atau salah. Data True Positive (TP) adalah informasi yang telah diidentifikasi secara tepat sebagai keluaran positif atau benar. False Positive (FP) adalah informasi yang salah diidentifikasi sebagai keluaran positif atau benar. False
Gambar Asli
Mengubah urutan gambar menjadi 96x96

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276
Negative (FN) adalah data yang salah dikategorikan sebagai keluaran negatif atau tidak akurat. Pada penelitian ini matriks yang digunakan adalah accuracy, precision, recall, dan fi score dengan rumus 1, 2, 3 dan 4 [18].
Accuracy(%)    = (TP+TN) (TP+FP+TN+FN) (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(%)    = 𝑇𝑃 (𝐹𝑃+𝑇𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(%)          = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(%)     = (2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  model  dan  melakukan  implementasi  berupa  prototype  yang mampu  mengidentifikasi  foto jamur berdasarkan klasifikasi  beracun atau tidak beracun. Teknik  yang digunakan dalam  hal  ini  adalah  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  memanfaatkan  arsitektur  EfficientNet-B0. Diperlukan dataset berisi foto jamur  beracun dan tidak beracun  yang akan dikategorikan untuk mengembangkan model  ini.  Kategorisasi  jenis  jamur  difokuskan  pada  12  kategori  dalam  konteks  penelitian  ini,  yaitu  Agaricus Bisporus, Amanita Bisporigera, Amanita Phalloides, Amanita Virosa, Auricularia Auricula Judae, Boletus edulis, Cantharellus Cibarius, Cortinarius Rubellus, Flammulina velutipes, Galerina Marginata, Gyromitra Esculenta, dan Pleurotus  Ostreatus.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pengumpulan  dataset,  proses  pra pemrosesan, melatih model klasifikasi arsitektur EfficientNet-B0, dan, deployment prototype model berbasis web.

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Pada penelitian ini dataset yang akan digunakan bersumber dari metode pengumpulan data yang dilakukan melalui situs  link  https://www.kaggle.com/datasets/thehir0/mushroom-species/data  dan  https://www.kaggle.com/c/fungi- challenge-fgvc-2018/data. Dataset terlampir pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis Jamur Beracun dan Tidak Beracun [15,16]
Jenis Jamur Jumlah Data Beracun (B)  Tidak Beracun (TB) Agaricus Bisporus Amanita Bisporigera Amanita Phalloides Amanita Virosa Auricularia Auricula Judae Boletus Edulis Cantharellus Cibarius Cortinarius Rubellus Flammulina Velutipes 19 186 131 71 285 560 144 96 352 - B B B - - - B - TB - - -
TB
TB TB - TB Galerina Marginata Gyromitra Esculenta Pleurotus Ostreatus 211 76 238 B B - - - TB
Data yang akan dikumpulkan  merupakan data  jamur dengan 12  jenis  jamur  yang  berbeda. Data jamur di definisikan  sebagai  B,  sedangkan  jamur  tidak  beracun  di  definisikan  sebagai  TB.  Jumlah  jamur  yang  dijadikan dataset sebanyak 2.237 citra jamur yang terdiri dari jamur beracun dan jamur tidak beracun.

## 3.2 Pra Pemrosesan Gambar
Setelah  data  terkumpul  maka  dilakukan  tahap  pra  pemrosesan  gambar.  Pra  pemrosesan  gambar  yang  dilakukan adalah Resizing . Dataset yang telah dikumpulkan akan diubah ke ukuran 94x94 piksel .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276
Setelah melalui proses pra pemrosesan, gambar akan diubah menjadi fitur numerik yang dapat digunakan sebagai input untuk model. Proses ini melibatkan ekstraksi fitur dari gambar yang dapat  mencakup teknik-teknik seperti ekstraksi fitur Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur EfficientNet-B0. Hasil dari proses ini adalah representasi  numerik  dari  gambar  yang  mencerminkan  fitur-fitur  penting  dalam  gambar  tersebut.  Fitur-fitur  ini kemudian dapat digunakan sebagai input untuk melatih model CNN untuk melakukan klasifikasi jamur. Proses ini dapat  membuat  citra  lebih  baik  untuk  diproses  ditahap  berikutnya.  Kumpulan  data  set  akan  diunggah  untuk selanjutnya akan diberi label sesuai dengan jenis  jamur antara lain jamur beracun dan jamur tidak beracun. Dari 2.237 gambar, 1.799 gambar digunakan untuk set data pelatihan dan 438 gambar untuk set data uji.

## 3.3 Hasil Klasifikasi
Setelah gambar diproses pada tahap sebelumnya, tahap selanjutnya adalah melakukan klasifikasi. Pada penelitian ini klasifikasi yang digunakan yakni pendekatan Deep Learning yakni menggunakan algoritma CNN dan arsitektur EfficientNet-B0. Jumlah epoch dan ukuran batch merupakan salah satu uji yang akan dilakukan pada tahapan ini.

## 3.3.1 Pengujian Jumlah Epoch
Saat melatih model pada kumpulan data jamur, jumlah mengacu pada jumlah iterasi yang dijalankan saat model memproses kumpulan dataset. Setiap epoch menunjukkan bahwa seluruh data dijalankan melalui model satu kali. Dalam  studi  ini,  lima  skenario  berbeda  dijalankan  dengan  jumlah  epoch  yang  berbeda-beda  untuk  menentukan dampaknya terhadap performa model. Hal ini ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Epoch Epoch loss accuracy  val_loss  val_accuracy 1 0.6226 64.98% 0.5226 76.39% 2 0.4626 79.50% 0.4458 80.83% 3 0.3853 83.60% 0.4164 82.22% 4 0.3302 86.31% 0.4028 83.89% 5 0.2973 89.23% 0.3915 84.17%
Peningkatan jumlah epoch dari 1 menjadi 5 menghasilkan peningkatan progresif dalam akurasi model pada table 3. Semakin banyak periode yang ada, semakin baik performa model pada data validasi. Model dengan 5 epoch memiliki akurasi tertinggi dari seluruh skenario yang ada, menunjukkan bahwa jumlah epoch tersebut merupakan pilihan optimal untuk melatih model pada dataset jamur pada penelitian ini.

## 3.3.2 Pengujian Jumlah Batch Size
Peneliti melakukan pengujian dengan berbagai nilai ukuran batch untuk skenario pengujian batch size untuk menilai pengaruhnya terhadap performa model. Jumlah sampel data yang ditangani di setiap iterasi pelatihan model disebut sebagai ukuran batch. Dari situasi dalam penelitian ini, dengan ukuran batch adalah 8 hingga 32.
Hasil dari percobaan ditampilkan dalam tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Batch Size
Batch Size loss accuracy 8 0.45 80.3% 32 0.39 84.2%
Pada tabel 4,  batch size  32  memberikan  hasil  lebih baik,  yaitu akurasi sebesar 84.2% dan  loss 0.39. Dari hasil  ini, dapat  disimpulkan  batch size  32  dapat memberikan kinerja  model  lebih  baik  dari batch size  8.  Penting untuk diingat bahwa ukuran batch mempunyai dampak besar pada pelatihan model CNN EfficientNet-B0. Dengan ukuran  size  lebih  besar,  model dapat  menganalisis  lebih  banyak  data dalam setiap  iterasi,  yang berdampak  pada peningkatan  kecepatan  pelatihan  karena  lebih  banyak  operasi  dapat  dijalankan  secara  paralel.  Namun,  memilih ukuran batch  yang sesuai  perlu  mempertimbangkan ketersediaan sumber daya serta bahaya penggunaan  memori yang berlebihan. Ukuran batch yang lebih rendah juga dapat menyebabkan model mengubah parameter lebih cepat, namun akan memperlambat proses pelatihan. Oleh sebab itu, memilih ukuran batch yang ideal dalam melatih model CNN EfficientNet-B0 sangat penting untuk membangun keseimbangan antara efisiensi dan kinerja model.

## 3.3.3 Pengujian Confusion Matrix
Uji  confusion  matrix  dilakukan  dengan  nilai  batch  size  yang  berbeda  untuk  mengetahui  pengaruhnya  terhadap kinerja pengujian dengan confusion matrix. Hasilnya dapat diliat pada table 5.
Tabel 5. Hasil Uji Confusion Matrix
Batch Size loss accuracy  precision  recall  f1 score 8 0.45 80.3% 0.82 0.75 0.765%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276
Batch Size loss accuracy  precision  recall  f1 score 32 0.39 84.2% 0.855 0.805 0.815%
Model batch size 32 mendapat akurasi terbaik lalu dievaluasi kembali menggunakan fungsi matriks konfusi untuk menentukan kinerja akurasi keberhasilan dalam mengkategorikan spesies jamur yang berbeda yaitu beracun atau tidak, dengan memeriksa nilai presisi, recall, dan f1-score.

## 3.4 Implementasi Prototype
Implementasi prototype adalah tahapan dalam pengembangan suatu produk atau sistem di mana sebuah model awal dari  produk  atau  sistem  tersebut  dibangun  dan  diuji  untuk  memvalidasi  dan  mengumpulkan  umpan  balik  dari pengguna  atau  pemangku  kepentingan.  Prototype  adalah  representasi  awal  yang  dapat  mencakup  sejumlah  fitur atau  fungsionalitas  yang  direncanakan.  Tujuan  utama  dari  implementasi  prototype  adalah  untuk  memberikan gambaran nyata tentang bagaimana produk atau sistem akan beroperasi dan berinteraksi dengan pengguna. Model CNN arsitektur EfficientNet-B0 telah diintegrasikan ke dalam situs web berupa prototype. Prototype ini memiliki dua halaman utama: "Unggah Image" untuk mengunggah gambar dan "Deteksi Gambar" untuk menampilkan hasil prediksi objek secara realtime.

## 3.4.1 Unggah Gambar
Unggah Gambar, pada halaman ini pengguna dapat memilih gambar dari direktori lokal. Selain itu juga, antarmuka ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar untuk di validasi apakah jamur tersebut beracun atau tidak beracun.  Jamur  yang  beracun  dikategorikan  class  1  sedangkan  jamur  yang  tidak  beracun  dikategorikan  class  2 seperti pada gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276
Untuk  halaman  Unggah  Gambar,  pada  halaman  ini  pengguna  dapat  memilih  gambar  dari  direktori  lokal. Selain itu juga, antarmuka ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar untuk di validasi apakah jamur tersebut  beracun  atau  tidak  beracun  dengan  hasil  probability  hasil  deteksi  akan  muncul  pada  halaman  unggah gambar.

## 3.4.2 Deteksi Gambar
Deteksi  Gambar  Realtime  dapat  dilihat  pada  gambar  6,  tampilan  ini  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk mendeteksi objek jamur secara langsung menggunakan fitur kamera pada perangkat.

## Gambar 6. Hasil Prototype Deteksi Gambar Realtime
Di  Halaman  deteksi  gambar  ini,  pengguna  dapat  menggunakan  kamera  untuk  mendeteksi  gambar  jamur dengan menggunakan model jaringan saraf tiruan dengan arsitektur EfficientNet-B0 akan melakukan prediksi untuk mengklasifikasikan objek jamur. Hasil prediksi akan ditampilkan dalam bentuk teks, memberikan informasi tentang objek jamur tersebut beracun atau tidak dan probabilitas klasifikasinya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian tentang deteksi jamur beracun dan tidak beracun, disimpulkan bahwa algoritma CNN dengan arsitektur EfficientNet-B0 bisa membedakan jamur beracun dan tidak beracun mendapat hasil akurasi yang baik.  Pengujian  dengan  model  yang  dilatih  menggunakan  batch  size  32  memiliki  akurasi  84.2%  dan  loss  0.39, precision  0.855,  recall  0.805,  serta  f1  score  0.815.  Hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  CNN  arsitektur EfficientNet-B0 merupakan  metode yang efisien dan akurat dalam  mendeteksi jamur beracun dan tidak beracun. Penelitian  ini  menerangkan  bahwa  untuk  parameter  seperti  jumlah  epoch  dan  batch  size  dapat  memberikan pengaruh pada hasil pelatihan model. Kesimpulan berikuitnya adalah penelitian ini memiliki dampak yang penting bagi keselamatan masyarakat, terutama dalam mengenali potensi racun dalam jamur. Temuan ini dapat digunakan sebagai  referensi  bagi  masyarakat  umum  untuk  lebih  tepat  mengidentifikasi  jenis  jamur  yang  berbahaya  jika diskonsumsi karena beracun dengan akurasi yang baik. Dengan kemampuan model untuk klasifikasi jamur beracun dan tidak beracun, prototipe ini berpotensi menjadi alat yang berguna untuk keselamatan masyarakat. Diharapkan dengan terus mengoptimalkan model, model prototipe ini akan menjadi lebih dapat dipercaya dan berhasil dalam menjaga kualitas dan keamanan pangan, serta  menurunkan dampak  buruk racun pada  jamur terhadap kesehatan masyarakat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini  sehingga penelitian dapat selesai dengan baik. Penghargaan yang tinggi kami sampaikan atas kontribusi dan dukungan yang diberikan. Semoga hasil penelitian ini dapat menjadi tambahan referensi berharga bagi peneliti lain yang tertarik dalam bidang penelitian yang serupa. Ucapan terima kasih kami haturkan untuk semua yang telah berperan dalam kelancaran dan keberhasilan penelitian ini.

## REFERENCES
[1]  Frencis Matheos Sarimole and R. Ridad Diadi, “Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan Ekstraksi Fitur Glcm Dan K-Nearest Neighbor  (KNN),”  Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains,  vol.  4,  no.  3,  pp.  286–290,  Aug.  2022,  doi: 10.51401/jinteks.v4i3.1996.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7276
[2]  S. M. Siagian, H. Febriani, and M. A. Hutasuhut, “Macroscopic Fungi Exploration in Batang Gadis National Park Resort 7 Mandailing Natal District, North Sumatra,” Agrinula : Jurnal Agroteknologi dan Perkebunan, vol. 4, no. 2, pp. 139–151, Aug. 2021, doi: 10.36490/agri.v4i2.169.
[3]  M. R. Al Aziz, M. T. Furqon, and L. Muflikhah, “Klasifikasi Jamur Dapat Dimakan atau Beracun Menggunakan Naïve Bayes  dan  Seleksi  Fitur  berbasis  Association  Rule  Mining,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, pp. 3948–3955, 2022.
[4]  S.  Winiarti,  C.  Wukir,  U.  Ahdiani,  and  T.  Ismail,  “Klasifikasi  Image  Untuk  Jenis  Buku  Bacaan  Anak-Anak  dengan Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 738, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3504.
[5]  R.  Andre,  B.  Wahyu,  and  R.  Purbaningtyas,  “Klasifikasi  Tumor  Otak  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Dengan Arsitektur Efficientnet-B3,” 2021. [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
[6]  N. H.  Harani, C. Prianto, and M.  Hasanah, “Deteksi Objek  Dan Pengenalan  Karakter Plat Nomor  Kendaraan  Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Python,” Jurnal Teknik Informatika, vol. 11, no. 3, pp. 47–53, 2019.
[7]  R. Yohannes and M. E. Al Rivan, “Klasifikasi Jenis Kanker Kulit Menggunakan CNN-SVM,” Jurnal Algoritme, vol. 2, no. 2, pp. 133–144, Apr. 2022, doi: 10.35957/algoritme.v2i2.2363.
[8]  N.  Dewi and F.  Ismawan, “Implementasi  Deep Learning Menggunakan Cnn  Untuk Sistem Pengenalan Wajah,” Faktor Exacta, vol. 14, no. 1, p. 34, Mar. 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.8989.
[9]  S. Alamgunawan and Y. Kristian, “Klasifikasi Tekstur Serat Kayu pada Citra Mikroskopik Veneer Memanfaatkan Deep Convolutional Neural Network,” Journal of Intelligent System and Computation, vol. 2, no. 1, pp. 06–11, Jul. 2021, doi: 10.52985/insyst.v2i1.152.
[10] A. Susanto, Y. Kusumawati, E. Dhimas Niagara, and C. A. Sari, “Convolutional Neural Network Dalam Sistem Deteksi Helm Pada Pengendara Motor,” 2 st Proceeding STEKOM, vol. 2022, 2022.
[11] R. K. H. dan H. N. A. A. Mahran, “Penerapan Naive Bayes Gaussian Pada Klasifikasi Jenis Jamur Berdasarkan Ciri Statistik Orde Pertama,” Network Engineering Research Operation, vol. 5, pp. 91–99, 2020.
[12] R.  Hayami,  Soni,  and  I.  Gunawan,  “Klasifikasi  Jamur  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  Jurnal  CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 3, no. 1, pp. 28–33, May 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i1.3685.
[13] M. R. Al Aziz, M. T. Furqon, and L. Muflikhah, “Klasifikasi Jamur Dapat Dimakan atau Beracun Menggunakan Naïve Bayes dan Seleksi Fitur berbasis Association Rule Mining,” 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] U.  Sri  Rahmadhani  and  N.  Lysbetti  Marpaung,  “Klasifikasi  Jamur  Berdasarkan  Genus  Dengan  Menggunakan  Metode CNN,” Jurnal Informatika: Jurnal pengembangan IT (JPIT), vol. 8, no. 2, 2023.
[15] I. Rafiedhia Pramutighna and A. Hermawan, “Pengenalan Potensi Racun dan Peningkatan Keamanan Pangan Dalam Jamur Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, pp. 1716–1726, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6372.
[16] D.  A.  Anam,  L.  Novamizanti,  and  S.  Rizal,  “Klasifikasi  Patologi  Makula  Pada  Retina  Berdasarkan  Citra  Retinal  Oct Menggunakan Convolutional Neural Network,” 2021.
[17] D.  Efendi,  J.  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 3, p. 607, Jun. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4176.
[18] M.  Wibowo,  M.  Rizieq,  and  F.  Djafar,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Untuk  Deteksi  Stress  Pada  Mahasiswa  di Perguruan Tinggi,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5182.
[19] A.  I.  Rizal  and  T.  N.  Suharsono,  “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Citra  Jamur Berbasis Mobile,” Journal Of Social Science Research, vol. 3, pp. 864–875, 2023.
[20] E. Iedfitra Haksoro and A. Setiawan, “Pengenalan Jamur Yang Dapat Dikonsumsi Menggunakan Metode Transfer Learning Pada Convolutional Neural Network,” Online, 2021.