KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1207-1215 DOI 10.30865/klik.v4i2.1243 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Stochastic Gradient Descent
Dedy Armiady 1 , Imam Muslem R 2,*
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Medis, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia Email: 1 dedy.armiady@gmail.com , 2,* imamtkj@gmail.com Email Penulis Korespondensi: imamtkj@gmail.com
Abstrak− Kualitas buah pisang merupakan faktor penting dalam memenuhi permintaan konsumen dan menjaga kualitas produk dalam rantai  pasokan.  Pengembangan  metode  otomatis  untuk  mengklasifikasikan  kualitas  buah  pisang  menjadi  semakin  penting  seiring dengan pertumbuhan konsumsi buah pisang di seluruh dunia. Dalam penelitian ini, kami mengajukan metode klasifikasi kualitas buah pisang dengan menggunakan algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja SGD dalam mengklasifikasikan kualitas buah pisang dan menganalisis pengaruh pemilihan hyperparameter pada hasil klasifikasi. Dataset yang  dikumpulkan  berupa  dataset  yang    berisi  gambar  buah  pisang  dengan  berbagai  tingkat  kematangan  dan  kondisi.  Dataset  ini digunakan untuk melatih dan menguji model  klasifikasi menggunakan SGD. Selama eksperimen, dilakukan proses hyperparameter tuning seperti learning rate, momentum, dan ukuran batch untuk memahami bagaimana parameter-parameter ini mempengaruhi kinerja SGD dalam klasifikasi. Kami melaporkan hasil evaluasi klasifikasi berdasarkan akurasi dan menganalisis perubahan performa dengan variasi  hyperparameter.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  SGD  memiliki  potensi  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  buah pisang,  dimana  pada  model  SGD  optimal  didapatkan  akurasi  klasifikasi  sebesar  99,9%,  dibandingkan dengan  model  SGD  standar dimana hanya mendapatkan akurasi klasifikasi sebesar 94,7%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Buah Pisang; Kualitas; Stochastic Gradient Descent; Hyperparameter.
Abstract− Banana fruit quality is an important factor in meeting consumer demand and maintaining product quality in the supply chain. The development of automatic methods for classifying the quality of bananas is becoming increasingly important as the worldwi de consumption of bananas grows. In this study, we propose a classification method for banana fruit quality using the Stochastic Gradient Descent (SGD) algorithm. This study aims to evaluate the performance of SGD in classifying the quality of bananas and to analyze the effect of selecting hyperparameters on the classification results. The dataset collected is a dataset containing pictures of banan as with various levels of ripeness and conditions. This dataset is used to train and test a classification model using SGD. During the experiment, hyperparameter tuning processes such as learning rate, momentum, and batch size were carried out to understand how these parameters affect the performance of SGD in classification. We report the results of evaluating the classification based on accuracy and analyze changes in performance with variations in hyperparameters. The results of this study indicate that SGD has the potential to classify the quality of bananas, where the optimal SGD model obtained a classification accuracy of 99.9%, compared to the standard SGD model which only obtained a classification accuracy of 94.7%.
Keywords : Classification; Banana Fruit; Quality; Stochastic Gradient Descent; Hyperparameter.

## 1. PENDAHULUAN
Pisang adalah sebuah buah yang berasal dari tumbuhan berjenis Musa, keluarga Musaceae [1]. Buah ini dikenal dengan bentuknya yang khas, kulitnya yang dapat dikupas, dan rasa manisnya [2]. Pisang adalah salah satu buah yang populer dan dikonsumsi  di  seluruh dunia. Pisang memiliki  kulit  berwarna kuning saat  matang, tetapi  ada juga varietas dengan kulit  berwarna hijau, merah, atau bahkan ungu. Daging  pisang biasanya berwarna putih atau kuning pucat, tergantung pada jenisnya. Buah pisang mengandung berbagai nutrisi, termasuk karbohidrat seperti glukosa, fruktosa, dan serat diet. Mereka juga mengandung vitamin dan mineral seperti vitamin C, vitamin B6, kalium, dan magnesium. Karena kandungan nutrisinya yang bermanfaat, pisang sering dianggap sebagai  camilan sehat  dan sumber energi yang baik.  Pisang dapat dimakan langsung atau digunakan dalam berbagai hidangan dan makanan, seperti smoothie, roti pisang, kue, es krim, dan banyak lagi. Selain itu, pisang juga memiliki beberapa varietas seperti pisang raja, pisang kepok, pisang ambon, dan lain- lain, yang memiliki ukuran, rasa, dan tekstur yang berbeda-beda [3]–[5].
Pisang adalah salah satu buah yang memiliki konsumsi yang sangat tinggi di seluruh dunia. Permintaan yang tinggi terhadap pisang menimbulkan kebutuhan untuk mengembangkan metode yang efektif dalam mengklasifikasikan kualitas buah pisang. Kualitas pisang, yang meliputi  tingkat  kematangan, keutuhan, dan aspek lainnya, menjadi  faktor penting dalam memenuhi ekspektasi konsumen serta menjaga kualitas produk dalam rantai pasokan. Namun, klasifikasi kualitas buah pisang secara manual bisa menjadi pekerjaan yang melelahkan [6], [7], masalah pada efisiensi waktu, serta rentan terhadap  ketidakpastian  [8]–[16].  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  melakukan  klasifikasi  buah  pisang,  baik dalam  menentukan  tingkat  kematangan  maupun  dalam  menentukan  kualitas  serta  kematangan  buah  pisang.  Beberapa teknologi  berbasis  machine  learning  digunakan  dalam  melakukan  tugas  klasifikasi,  misalnya  seperti  klasifikasi  buah pisang menggunakan algoritma CNN [3]. Klasifikasi tingkat kematangan buah pisang juga dilakukan oleh [17] dengan menggunakan  Naive  Bayes.  Beberapa  penelitian  lain  juga  dilakukan  untuk  melakukan  tugas  klasifikasi  buah  pisang seperti  yang  dilakukan  oleh  [18]  dengan  menggunakan  Support  Vector  Machine,  klasifikasi  buah  pisang  berkualitas dengan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  [19],  bahkan  ada  juga  penelitian  yang  menggunakan  SVM-KNN  untuk melakukan klasifikasi jenis pisang berdasarkan warna [5].
Dedy Armiady, Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Stochastic Gradient Descent
Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi pengolahan citra dan machine learning telah mengalami perkembangan pesat  yang  membuka  peluang  untuk  mengotomatisasi  proses  klasifikasi  buah  pisang  [17]–[23].  Salah  satu  algoritma optimasi  yang  umum  digunakan  dalam  pelatihan  model  machine  learning,  termasuk  untuk  tugas  klasifikasi,  adalah Stochastic Gradient Descent (SGD) [24]. Stochastic Gradient Descent adalah metode optimasi yang mampu menemukan parameter model yang menghasilkan prediksi yang akurat dengan mengiterasi berdasarkan sejumlah sampel data  [25]. Namun, meskipun Stochastic Gradient Descent memiliki potensi untuk digunakan dalam klasifikasi kualitas buah pisang, masih perlu diteliti lebih lanjut bagaimana Stochastic Gradient Descent dapat diterapkan dengan efektif untuk tugas ini. Pengaruh pemilihan hyperparameter seperti learning rate, momentum, dan sebagainya pada Stochastic Gradient Descent juga perlu dipahami agar penggunaan Stochastic Gradient Descent dalam klasifikasi buah pisang menghasilkan performa yang  optimal  [26].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  potensi  penggunaan  metode  Stochastic Gradient  Descent  dalam  klasifikasi  kualitas  buah  pisang.  Dengan  melakukan  eksperimen  yang  cermat  dan  analisis mendalam terhadap parameter Stochastic Gradient Descent, penelitian ini berusaha untuk menyediakan wawasan yang lebih baik tentang efektivitas Stochastic Gradient Descent dalam mengklasifikasikan kualitas buah pisang dan bagaimana mengoptimalkan performa algoritma ini dalam konteks tersebut. Dengan demikian, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan dalam pengembangan solusi otomatis untuk mengklasifikasikan kualitas buah pisang, yang pada akhirnya akan mendukung industri pisang dan memastikan kualitas produk yang lebih baik untuk konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun alur penelitian yang dilalui dalam penelitian ini dimulai dari proses pengumpulan data hingga publikasi  hasil penelitian, dimana rinciannya dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun penjelasan dari alur penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data dan Praproses: Data untuk penelitian ini dikumpulkan dalam bentuk gambar buah pisang dengan berbagai  tingkat  kematangan  dan  kondisi.  Setiap  gambar  dianotasi  dengan  label  yang  sesuai  dengan  kualitasnya. Selanjutnya,  data  gambar  tersebut  menjalani  tahap  praproses  di  mana  fitur-fitur  ekstraksi  diekstraksi  dari  gambar, termasuk ekstraksi warna, tekstur, dan bentuk. Ini dilakukan untuk mengubah data gambar menjadi bentuk yang dapat dianalisis oleh algoritma klasifikasi.
b. Pembagian  Data:  Data  gambar  dibagi  menjadi  dua  bagian  utama,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  uji.  Pembagian ini dilakukan secara acak untuk memastikan representasi yang adil dari setiap kategori kualitas buah pisang dalam kedua subset data tersebut.
c. Pembuatan  Model  dengan  SGD:  Dalam  tahap  ini,  model  klasifikasi  dibuat  menggunakan  algoritma  Stochastic Gradient  Descent  (SGD)  yang  diimplementasikan  dalam  tool  Orange  Data  Mining.  Selama  pembuatan  model, beberapa  hyperparameter  penting  ditentukan,  termasuk  learning  rate  yang  mengontrol  ukuran  langkah  iterasi, momentum yang mengatur kecepatan konvergensi, dan ukuran batch yang menentukan seberapa banyak sampel yang digunakan dalam setiap iterasi.
d. Pelatihan dan Evaluasi Model: Model yang telah dibuat dilatih dengan menggunakan data pelatihan. Selama pelatihan, model mengiterasi melalui data pelatihan dan mengoptimasi parameter-parameternya berdasarkan hasil perhitungan gradien. Setelah pelatihan selesai, model diuji pada data uji untuk mengukur kinerjanya. Metrik evaluasi yang umum,
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score,  digunakan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan kualitas buah pisang.
e. Analisis Hasil dan Visualisasi: Setelah mendapatkan hasil kinerja dari model, langkah selanjutnya adalah menganalisis hasil klasifikasi. Dalam tool Orange Data Mining, analisis ini dapat dilakukan dengan menghasilkan visualisasi seperti confusion  matrix  untuk  melihat  di  mana  model  berhasil  dan  gagal  mengklasifikasikan  data.  Grafik  performa berdasarkan variasi hyperparameter juga dapat digunakan untuk melihat pengaruh setiap parameter terhadap kinerja model.
f. Optimasi  Hyperparameter:  Berdasarkan  hasil  analisis,  langkah  optimasi  hyperparameter  dilakukan.  Pemilihan hyperparameter  yang  optimal  dapat  mempengaruhi  performa  model  secara  signifikan.  Dalam  tahap  ini,  berbagai kombinasi hyperparameter dieksplorasi untuk mencari konfigurasi yang paling cocok untuk kasus klasifikasi kualitas buah pisang.
g. Interpretasi  Hasil:  Setelah  mengoptimalkan  hyperparameter,  hasil  akhir  dari  model  klasifikasi  dievaluasi  dan diinterpretasikan dalam konteks aplikasi. Temuan dari penelitian ini disimpulkan dan dibahas bagaimana penggunaan metode  Stochastic  Gradient  Descent  dapat  mendukung  solusi  otomatis  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  buah pisang, serta implikasinya terhadap industri pisang.
h. Penulisan Laporan: Langkah terakhir adalah menyusun laporan penelitian yang mencakup semua langkah yang telah dilakukan, termasuk latar belakang, tujuan, metodologi, hasil, analisis, kesimpulan, dan rekomendasi untuk penelitian lanjutan. Laporan ini akan mencerminkan keseluruhan proses penelitian serta hasil yang diperoleh.
i. Presentasi  Hasil:  Hasil  penelitian  dapat  disajikan  dalam  bentuk  presentasi  kepada  audiens  yang  relevan,  seperti kelompok penelitian, dosen pembimbing, atau komunitas ilmiah. Presentasi ini akan memberikan pemahaman lebih lanjut tentang metode yang digunakan, temuan penelitian, dan implikasinya dalam konteks yang lebih luas.

## 2.2 Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  yang  dikumpulkan  dari  sumber  terbuka,  yang  memuat sebanyak 2200 data citra buah pisang yang terbagi kedalam dua kelas, yaitu Pisang Bagus sebanyak 1113 data dan Pisang Busuk sebanyak 1087 data:

## Gambar 1. Dataset

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Stochastic  Gradient  Descent  (SGD)  adalah  algoritma  optimasi  yang  digunakan  secara  luas  dalam  pelatihan  model machine learning dan deep learning. Tujuannya adalah untuk menemukan nilai parameter model yang dapat mengurangi nilai fungsi kerugian dengan iterasi melalui dataset pelatihan. Algoritma ini dimulai dengan menginisialisasi parameter model, lalu pada setiap iterasi, secara acak dipilih sejumlah sampel dari dataset pelatihan. Gradien dari fungsi kerugian terhadap parameter dihitung berdasarkan sampel tersebut, dan parameter model diperbarui dengan mengurangi langkah (learning  rate)  kali  gradien.  Pendekatan  ini  menghasilkan  stokastisitas  dalam  perhitungan  gradien.  Proses  ini  diulang dalam beberapa iterasi hingga konvergensi tercapai. SGD memiliki variasi seperti Mini-batch SGD, di mana sejumlah kecil  sampel  dipilih  dalam  setiap  iterasi,  serta  SGD  dengan  Momentum,  yang  menggunakan faktor  momentum  untuk mempertahankan arah perubahan gradien antar iterasi. Meskipun  sederhana, SGD sangat  efektif dalam melatih model dalam tugas deep learning dan pemilihan hyperparameter yang tepat sangat penting untuk mencapai konvergensi yang cepat dan stabil [27]–[29].
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 − 𝛼. ∇𝐽(𝜃 𝑡 ; 𝑥 (𝑖) , 𝑦 (𝑖) ) (1)
Model machine learning dalam penelitian ini dirancang menggunakan tool Orange Data Mining, dimana model klasifikasi  dibangun  menggunakan  algoritma  jaringan  saraf  tiruan  atau  neural  network.  Adapun  Stochastic  Gradient Descent digunakan untuk melakukan optimasi proses learning pada jaringan saraf tiruan, dimana SGD akan mengoptimasi
Dedy Armiady, Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Stochastic Gradient Descent
beberapa parameter yang ada dalam jaringan saraf tiruan.  Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah salah satu teknik optimisasi yang paling umum digunakan dalam machine learning. Tujuan utama dari SGD adalah untuk menemukan nilai parameter model yang optimal dengan meminimalkan fungsi biaya. Dalam konteks SGD, terdapat beberapa parameter yang dapat dikonfigurasi untuk mengoptimalkan proses pembelajaran. Ada beberapa parameter yang digunakan dalam SGD diantaranya adalah:
a. Learning  rate,  Learning  rate adalah salah satu  parameter yang paling penting dalam algoritme Stochastic Gradient Descent  (SGD).  Parameter  ini  menentukan  seberapa  besar  langkah  yang  diambil  dalam  setiap  iterasi  ketika menyesuaikan nilai parameter. Learning rate yang terlalu besar dapat membuat algoritme melompati minimum yang diinginkan, sementara learning rate yang terlalu kecil dapat  membuat  konvergensi  menjadi sangat  lambat.  Sebagai contoh,  jika  learning  rate  terlalu  besar,  SGD  mungkin  melewatkan  minimum  global  atau  minimum  lokal  yang diinginkan,  sehingga  algoritme  tidak  dapat  mencapai  konvergensi.  Di  sisi  lain,  jika  learning  rate  terlalu  kecil, algoritme akan mengambil langkah kecil dalam arah penurunan gradien, yang mungkin membutuhkan jumlah iterasi yang sangat  banyak untuk  mencapai  konvergensi, sehingga proses optimisasi  akan berjalan dengan sangat  lambat. Oleh karena itu, penting untuk memilih learning rate yang sesuai agar algoritme dapat mencapai konvergensi yang cepat dan stabil. Terkadang, penting juga untuk mengubah learning rate seiring berjalannya waktu.
b. Epochs, Dalam konteks algoritme Stochastic Gradient Descent (SGD) atau optimisasi pada machine learning, "epoch" merujuk  pada  satu  iterasi  lengkap  dari  seluruh  dataset  pelatihan.  Dengan  kata  lain,  satu  epoch  berarti  model  telah melihat dan menjalani pelatihan pada seluruh dataset pelatihan satu kali. Dalam praktiknya, terutama ketika dataset besar, SGD sering kali dijalankan selama beberapa epoch untuk mencapai konvergensi yang optimal. Setiap epoch terdiri dari serangkaian langkah-langkah berikut:
1. Memecah  dataset  menjadi  batch-batch  kecil:  Dataset  pelatihan  seringkali  terlalu  besar  untuk  dimuat  secara keseluruhan ke dalam memori komputer. Oleh karena itu, dataset biasanya dibagi menjadi batch-batch kecil yang dapat diproses secara terpisah. Setiap batch digunakan untuk menghitung gradien dan memperbarui parameter model.
2. Melakukan iterasi pada setiap batch: Pada setiap iterasi, SGD menggunakan satu batch data untuk menghitung gradien dari fungsi biaya (loss function) dan memperbarui parameter model. Hal ini dilakukan secara berulang untuk setiap batch hingga seluruh dataset telah dilewati.
3. Mencatat performa model: Setelah satu epoch selesai, performa model dievaluasi menggunakan dataset validasi atau dataset pengujian untuk mengevaluasi seberapa baik model dapat melakukan prediksi.
c. Batch Size, Dalam algoritme Stochastic Gradient Descent (SGD) dan berbagai variasinya, "batch size" merujuk pada jumlah sampel data yang digunakan dalam satu iterasi untuk mengestimasi gradien dari fungsi biaya (loss function). Dalam  prakteknya,  data  yang  diperoleh  sering  kali  terlalu  besar  untuk  diproses  sekaligus,  sehingga  dataset  dibagi menjadi  batch-batch yang lebih kecil untuk  mengakomodasi  keterbatasan memori  dan komputasi. Pemilihan batch size memengaruhi beberapa aspek utama dari proses pembelajaran mesin, termasuk:
1. Kinerja komputasi: Batch size yang terlalu besar mungkin membebani memori dan daya komputasi, terutama jika model yang digunakan sangat kompleks. Sebaliknya, batch size yang terlalu kecil mungkin mempercepat waktu komputasi tetapi juga mengurangi efisiensi penggunaan sumber daya komputasi.
2. Estimasi  gradien:  Batch  size  yang  lebih  besar  dapat  memberikan  estimasi  gradien  yang  lebih  stabil  karena mewakili lebih banyak variasi data, tetapi mungkin memperlambat proses optimisasi. Di sisi lain, batch size yang lebih kecil memberikan estimasi gradien yang lebih bervariasi secara stokastik, yang dapat membantu algoritme melompati minimum lokal, tetapi juga dapat memperkenalkan kebisingan ke dalam estimasi gradien.
3. Keterkaitan  antara  batch  size, learning  rate,  dan momentum:  Pemilihan  batch  size  juga  harus  dipertimbangkan bersama  dengan  learning  rate  dan  momentum.  Ketika  batch  size  diperbesar,  learning  rate  mungkin  perlu disesuaikan untuk mengkompensasi pengaruh peningkatan gradien yang lebih stabil.
d. Momentum,  Dalam  konteks  algoritme  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD)  dan  optimisasi  pada  machine  learning, "momentum"  mengacu  pada  parameter  yang  digunakan  untuk  membantu  percepatan  dan  stabilitas  konvergensi algoritme  optimisasi.  Momentum  membantu  menangani  masalah  laju  konvergensi  yang  lambat  atau  kemungkinan terjebak dalam minimum lokal pada fungsi biaya yang kompleks. Konsep momentum dalam SGD dapat dianalogikan dengan  konsep  fisika.  Ketika  bola  bergulir  ke  bawah  bukit,  kecepatan  bola  bertambah  seiring  dengan  kemiringan lereng. Dalam SGD, momentum bekerja dengan cara yang serupa, yaitu dengan mengakumulasi gradien dari iterasi sebelumnya untuk menyesuaikan langkah-langkah yang diambil dalam arah yang relevan. Dengan adanya momentum, algoritme  SGD  dapat  mengurangi  fluktuasi  atau  "getaran"  yang  terjadi  selama  proses  optimisasi.  Ini  membantu algoritme melewati cekungan yang sempit atau minimum lokal yang dangkal dan terus bergerak menuju minimum yang lebih dalam. Momentum dapat ditentukan sebagai parameter tambahan yang biasanya berada dalam rentang 0 hingga 1. Nilai momentum yang lebih tinggi cenderung memberikan dampak yang lebih besar terhadap kecepatan konvergensi,  tetapi  terlalu  tinggi  juga  dapat  menyebabkan  algoritme  melompati  minimum  yang  diinginkan. Sebaliknya, nilai momentum yang rendah mungkin tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap konvergensi.
e. Decay  Rate,  parameter  ini  umumnya  digunakan  untuk  mengoptimalkan  laju  pembelajaran  (learning  rate)  secara adaptif selama proses optimisasi. Penggunaan decay rate bertujuan untuk  mengurangi learning  rate seiring  dengan berjalannya  waktu  atau  jumlah  iterasi,  dengan  harapan  bahwa  langkah  yang  lebih  kecil  akan  membantu  SGD mendekati minimum global atau minimum lokal dengan lebih efisien. Dengan penurunan learning rate yang lambat
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
seiring  waktu,  algoritme  dapat  menyesuaikan  diri  terhadap  lingkungan  optimisasi  yang  berubah  seiring  dengan kemajuan iterasi. Beberapa metode umum yang memanfaatkan konsep decay rate antara lain:
1. Learning rate scheduling: Mengurangi learning rate secara sistematis berdasarkan jadwal tertentu, seperti secara linier atau eksponensial seiring dengan berjalannya waktu atau jumlah iterasi.
2. Learning  rate  decay:  Mengurangi  learning  rate  secara  eksponensial  dengan  faktor  penurunan  (decay  factor) tertentu setelah setiap epoch atau sejumlah iterasi tertentu.
3. Adaptive learning rate methods: Metode optimisasi adaptif seperti AdaGrad, RMSprop, dan Adam, yang secara dinamis menyesuaikan learning rate berdasarkan perubahan parameter selama proses optimisasi
f. Loss Function, Loss function pada SGD (Stochastic Gradient Descent) adalah fungsi yang mengukur seberapa buruk atau bagus performa model dalam memprediksi output yang benar dari input yang diberikan. Loss function biasanya digunakan sebagai  acuan untuk  menghitung  gradien yang akan digunakan oleh algoritme optimisasi, seperti SGD, untuk  menyesuaikan parameter model dalam upaya meminimalkan kesalahan prediksi. Salah satu  contoh  dari  loss function yang umum digunakan adalah Mean Squared Error (MSE) untuk masalah regresi. Rumus lengkap dari MSE adalah sebagai berikut:
𝐿(𝑦, 𝑦̂) =   − 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
di mana: 1. L adalah fungsi kerugian (loss function).
2. y adalah nilai target yang sebenarnya.
3. y^ adalah nilai prediksi yang dihasilkan oleh model.
4. n adalah jumlah sampel data.
Selain itu, untuk masalah klasifikasi, salah satu contoh dari loss function yang umum digunakan adalah Cross- Entropy Loss. Jika yy adalah label yang benar dan y^y^ adalah probabilitas prediksi yang diberikan oleh model, maka rumus Cross-Entropy Loss adalah sebagai berikut:
𝐿(𝑦, 𝑦̂) =   − 1 𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔(𝑦̂ 𝑖 ) + (1 − 𝑦 𝑖 )log (1 − 𝑦̂ 𝑖 ) (3)
di mana:
1. L adalah fungsi kerugian (loss function).
2. y adalah label yang benar dalam bentuk one-hot encoding.
3. y^ adalah probabilitas prediksi yang diberikan oleh model.
4. n adalah jumlah sampel data.
Adapun rancangan model klasifikasi kualitas buah pisang dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Rancangan Model Klasifikasi Buah Pisang
Dalam  penelitian  ini  model  dirancang  menggunakan  tool  Orange  Data  Mining,  dimana  pada  proses  awal digunakan widget Import Image untuk mengimport seluruh dataset citra buah pisang. Dalam proses ini dataset yang di import berupa data citra gambar sebanyak 2200 gambar, yang terbagi menjadi dua kelas, yaitu Pisang Bagus sebanyak 1113 data dan Pisang Busuk sebanyak 1087 data. Proses berikutnya yaitu menggunakan widget Image Embedding untuk melakukan konversi data menjadi data numerikal, dimana pada proses ini digunakan SqueezeNet sebagai embeddernya. SqueezeNet adalah salah satu arsitektur model Convolutional Neural Network (CNN) yang dirancang untuk mencapai keseimbangan antara akurasi dan ukuran model. Arsitektur ini dikenal karena kemampuannya menghasilkan model yang lebih ringan tanpa mengorbankan performa yang signifikan. SqueezeNet dikembangkan dengan fokus pada mengurangi jumlah parameter dalam model, yang pada gilirannya mengurangi kompleksitas dan ukuran model. Hal ini sangat penting dalam implementasi model pada perangkat dengan sumber daya terbatas, seperti perangkat mobile atau Internet of Things (IoT) yang memiliki batasan komputasi dan memori.
Dedy Armiady, Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Stochastic Gradient Descent
Proses berikutnya adalah menambahkan dua model Stochastic Gradient Descent (SGD), dengan rincian parameter sebagai berikut:
Tabel 1. Parameter Model SGD Parameter Model SGD Standar SGD Optimal Classification Hinge Hinge Regression Squared Loss Squared Loss Regularization Ridge (L2) Ridge (L2) ɑ 0,00001 0,00001 Learning Rate Invers Scaling Constant Ƞ 1 0,0001 t 1 0,2500 Number of Iteration 1000 1000 Tolerance 0,0010 0,0010 FR for Random Shuffing 5 0
Setelah proses hyperparameter tuning dilakukan, yaitu dengan membandingkan dua model SGD dengan parameter yang  berbeda,  maka  proses  selanjutnya  yaitu  menggunakan  widget  Test  and  Score  untuk  mengevaluasi  model  yang dibangun. Proses test and score dilakukan menggunakan Random Sampling, dimana digunakan sebesar 20% data training sebagai data uji. Adapun hasil yang didapatkan pada pengujian test and score untuk kedua model tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 4. Hasil Test and Score

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan hasil test and score dari kedua model SGD yang telah disebutkan pada bagian sebelumnya, maka didapatkan hasil  bahwa  model  SGD  optimal  lebih  baik  daripada  model  SGD  standar.  Model  SGD  optimal  yang  menggunakan hyperparameter tuning mendapatkan nilai akurasi klasifikasi sebesar 99,9%, dengan waktu training sebesar 11,876 dan loss sebesar 0,024. Hal ini berbeda dengan model SGD standar, dimana akurasi klasifikasi yang didapatkan adalah sebesar 94,2%, waktu training 20,167 serta loss sebesar 2,017.
Dari perhitungan test and score yang dijalankan, maka langkah berikutnya yaitu menguji hasil klasifikasi dengan menggunakan  confusion  matrix.  Confusion  matrix  adalah  tabel  evaluasi  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  supervised learning untuk membandingkan hasil prediksi model dengan label kelas sebenarnya pada dataset uji. Ini terdiri dari empat komponen utama: True Positives (data yang benar-benar diklasifikasikan dengan benar sebagai positif), True Negatives (data yang benar-benar diklasifikasikan dengan benar sebagai negatif), False Positives (data yang salah diklasifikasikan sebagai  positif),  dan  False  Negatives  (data  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  negatif).  Dari  komponen  ini,  metrik evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  dapat  dihitung,  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  kinerja  model  dan  jenis  kesalahan  yang  dilakukannya.  Adapun  hasil  perhitungan  confusion  matrix  untuk  tiap model dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
Pada model SGD standar, dapat dilihat bahwa terjadi kesalahan klasifikasi dimana terdapat 188 data pisang bagus yang diprediksi sebagai pisang busuk. Disamping itu, terdapat 69 data pisang busuk yang diprediksi sebagai pisang bagus. Adapun data hasil kesalahan prediksi tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Kesalahan Klasifikasi Model SGD Standar
Adapun  pada  model  SGD  optimal  yang  dilakukan  hyperparameter  tuning  dengan  akurasi  99,9%,  kesalahan klasifikasi dapat dilihat pada confusion matrix sebagai berikut:

## Gambar 7. Confusion Matrix Model SGD Optimal
Pada  confusion  matrix  model  SGD  optimal,  dapat  dilihat  bahwa  hanya  terdapat  2  data  kesalahan  klasifikasi, dimana kelas sebenarnya adalah pisang bagus, diprediksi sebagai pisang busuk. Pada actual pisang busuk, juga terdapat 1 data yang diprediksi sebagai pisang bagus. Adapun hasil kesalahan klasifikasi model SGD optimal dapat dilihat pada gambar berikut:

## Dedy Armiady, Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Stochastic Gradient Descent

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, serta pembahasan pada bagian sebelumnya, penulis dapat menarik beberapa kesimpulan diantarnya adalah parameter learning rate berpengaruh pada akurasi klasifikasi dari model machine learning. Adapun penggunaan Stochastic Gradient Descent (SGD) berdampak pada optimalnya proses pembelajaran pada machine learning  dalam  mengklasifikasikan  citra  buah  pisang  berdasarkan  kualitasnya.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  pada penelitian ini, model SGD optimal dengan learning rate 0,0001 mendapatkan hasil yang baik, dimana akurasi klasifikasi yang didapatkan sebesar 99,9 %. Hal ini berbeda dengan model SGD Standar yang menggunakan learning rate sebesar 1,000 dimana didapatkan hasil akurasi klasifikasi sebesar 94,2%. Model SGD Optimal memiliki waktu proses yang lebih cepat  dibandingkan  dengan  model  SGD  standar,  hal  ini  dikarenakan  parameter  SGD  yang  diatur  mampu  mencapai konvergensi yang lebih baik dibandingkan dengan model SGD standar.

## REFERENCES
[1] E. Riandini, R. R. S. Astuti, and M. R. Setiawan, “Jenis-Jenis Pisang (Musaceae) di Kecamatan Curup Tengah Kabupaten Rejang Lebong Types of Banana (Musaceae) in Curup Tengah District, Rejang Lebong Regency,” Biologica Samudra, vol. 3, no. 1, 2021.
[2] F. K. Arinta, F. S. Pranata, and Y. R. Swasti, “Potensi daging buah pisang dan kulit pisang (Musaceae) untuk peningkatan kualitas roti  dan  kue,”  Teknologi  Pangan :  Media  Informasi  dan  Komunikasi  Ilmiah  Teknologi  Pertanian,  vol.  12,  no.  2,  2021,  doi: 10.35891/tp.v12i2.2416.
[3] G. Gampur, I. W. Ordiyasa, and S. Hasta Mulyani, “Klasifikasi Jenis Pisang Menggunakan Convolutional Neural Network,” Seminar Nasional Teknik Elektro, Informatika dan Sistem Informasi, vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.35842/sintaks.v1i1.6.
[4] K. H. Wardhany, Khasiat Ajaib Pisang Khasiatnya A to Z Dari Akar Hingga Kulit Buahnya. 2014.
[5] Y. E. Yana and N. Nafi’iyah, “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN,”  RESEARCH :  Journal  of  Computer,  Information  System  &  Technology  Management,  vol.  4,  no.  1,  2021,  doi: 10.25273/research.v4i1.6687.
[6] I. Muslem, “Prototype Kunci RFID (Radio Frequency Identification) dalam Meningkatkan Keamanan Kendaraan Bermotor,” JURNAL TIKA, vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.51179/tika.v5i3.104.
[7] T. Firmansyah and I. M. R, “Visualisasi Instruksi Kerja Sistem Informasi Pelelangan Online E-Auction Pt Pupuk Iskandar Muda Berbasis Multimedia,” Tika, vol. 4, no. 1, 2019.
[8] V.  Aurellya,  “Kinetika  Perubahan  Kualitas  Pisang  Kepok  Tanjung  (Musa  Paradisiaca  L.)  Pada  Pemeraman  Menggunakan Ethepon Di Bawah Pengaruh Suhu Penyimpanan,” pisang kepok, 2022.
[9] G. E. Gunawan, “Kualitas nugget berbahan dasar jantung pisang,” Jurnal Ilmiah Pariwisata dan Bisnis, vol. 1, no. 8, 2022, doi: 10.22334/paris.v1i8.133.
[10]  I. Muslem R, “Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas Rumah Tangga Menggunakan Mq-2 Sensor Dan Mikrokontroler,” JURNAL TIKA, vol. 6, no. 02, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i02.457.
[11]  D. Armiady and I. Muslem R., “Penetapan Klaster Siswa Unggul Dengan Menggunakan Algoritma Roc-Smarter,” Jurnal TIKA, vol. 7, no. 2, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i2.1229.
[12]  F. Fitriani and I. Muslem R, “E-Absensi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Berbasis Web,” JURNAL TIKA, vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.51179/tika.v5i3.141.
[13]  S.  Winar, E.  Rizki  Putra,  and  I.  Muslem  R.,  “Sistem  Informasi Kalkulasi  Zakat  Pada Kantor  Baitul  Mal  Kabupaten  Bireuen Berbasis Android,” Jurnal TIKA, vol. 7, no. 3, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i3.1584.
[14]  T. Fakhrurrazi, T. M. Johan, and I. Muslem R., “Rancang Bangun Sistem Pengamanan Pintu Rumah Menggunakan Android Berbasis Arduino Uno,” Jurnal Ilmu Komputer Aceh, vol. 1, no. 1, 2023, doi: 10.51179/ilka.v1i1.1896.
[15]  R. Dewi, T. M. Johan, and I. Muslem R., “Aplikasi Kriptografi Dalam Mengamankan Pesan Teks Dengan Metode Algoritma Rc4 Berbasis Android,” JURNAL TIKA, vol. 6, no. 01, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i01.416.
[16]  I. R. Muslem and T. M. Johan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Citra Ikan Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur  VGG-16,”  Media  Online),  vol.  4,  no.  2,  pp.  978–985,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i2.1209.
[17]  Z. Hakim, S. Rahayu, and K. Irawati, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Kepok Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Academic Journal of Computer Science Research, vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.38101/ajcsr.v4i1.442.
[18]  Y.  Amrozi,  D.  Yuliati,  A.  Susilo,  N.  Novianto,  and  R.  Ramadhan,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Pisang  Berdasarkan  Citra Warna dengan  Metode  SVM,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  vol.  11,  no.  3,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1502.
[19]  A.  Harjoko  and  U.  G.  Mada,  “Pemrosesan  Citra  Digital  untuk  Klasifikasi  Mutu  Buah  Pisang  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan,” IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems), vol. 4, no. 1, 2014, doi: 10.22146/ijeis.4222.
[20]  S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3287.
[21]  M. F. Ajizi, D. Syauqy, and M. H. H. Ichsan, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Berbasis Sensor Warna Dan Sensor Load Cell Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2019.
[22]  J. Jusrawati, A. Futri, and A. B. Kaswar, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Dalam Ruang Warna RGB Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),”  Journal  of  Embedded  Systems,  Security  and  Intelligent  Systems,  vol.  2,  no.  1,  2021,  doi: 10.26858/jessi.v2i1.20327.
[23]  A.  D.  Putro  and  A.  Hermawan,  “Pengaruh  Cahaya  dan  Kualitas  Citra  dalam  Klasifikasi  Kematangan  Pisang  Cavendish Berdasarkan  Ciri  Warna  Menggunakan  Artificial  Neural  Network,”  MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1396.
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
[24]  K. Marti, Stochastic optimization methods: Applications in engineering and operations research. 2015. doi: 10.1007/978-3-662- 46214-0.
[25]  V. Gandikota, D. Kane, R. K. Maity, and A. Mazumdar, “VqSGD: Vector Quantized Stochastic Gradient Descent,” IEEE Trans Inf Theory, vol. 68, no. 7, 2022, doi: 10.1109/TIT.2022.3161620.
[26]  J. Sirignano and K. Spiliopoulos, “Stochastic gradient descent in continuous time: A central limit theorem,” Stochastic Systems, vol. 10, no. 2, 2020, doi: 10.1287/stsy.2019.0050.
[27]  J. An, J. Lu, and L. Ying, “Stochastic modified equations for the asynchronous stochastic gradient descent,” Information and Inference, vol. 9, no. 4, 2020, doi: 10.1093/IMAIAI/IAZ030.
[28]  K. Marti, Stochastic optimization methods (Second edition). 2008. doi: 10.1007/978-3-540-79458-5.
[29]  W. Li, Z. Wu, T. Chen, L. Li, and Q. Ling, “Communication-Censored Distributed Stochastic Gradient Descent,” IEEE Trans Neural Netw Learn Syst, vol. 33, no. 11, 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3083655.