Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## DETEKSI JENIS BUAH MANGGA MENGGUNAKAN METODE CNN
(CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) BERBASIS ANDROID SECARA REAL-

## TIME

## MANGO FRUIT TYPE DETECTION USING CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) BASED ON ANDROID IN REAL-TIME
Lailatul Fadhilah 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Unisbank Semarang lailatulfadhilah@mhs.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Mango has the Latin name Mangifera indica L.  and belongs to the  Anacardiacea family. The development  of technology and artificial intelligence has brought various innovations, one of the growing applications is object detection and recognition using the Convolutional Neural Network (CNN) method. In this context, this research aims to implement the CNN method in the detection and recognition of mango fruit types in real-time through the  Android  platform.  The  process  of  designing  this  Android-based  application  uses  the  python  programming language with the Tensorflow module. The types of mangoes used in the research are: Arumanis Mango, Apple Mango, Golek Mango, Kweni Mango and GedongGincu Mango. This test uses 5 images as test images and 100 images as training images from 400 total images. With a model testing accuracy of 80%.
Keywords : Mango, Convolutional Neural Network (CNN), Tensorflow, Deep Learning, Detection System.

## ABSTRAK
Mangga  merupakan  salah  satu  jenis  tanaman  buah  yang  berasal  dari  India.  Mangga  memiliki  nama  latin Mangifera indica L . dan termasuk dalam famili Anacardiacea . Perkembangan teknologi dan kecerdasan buatan telah  menghadirkan  berbagai  inovasi  ,salah  satu  aplikasi  yang  semakin  berkembang  adalah  deteksi  dan pengenalan  objek  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  Dalam  konteks  ini,  penelitian ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode  CNN  dalam  deteksi  dan  pengenalan  jenis  buah  mangga secara real-time melalui platform Android.  Proses  perancangan  aplikasi  berbasis  android  ini  menggunakan bahasa  pemrograman python dengan  modul Tensorflow .  Jenis  buah  mangga  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  :  Mangga  Arumanis,  Mangga  Apel,  Mangga  Golek,  Mangga  Kweni  dan  Mangga  GedongGincu. Pengujian ini dengan memakai citra sebanyak 5 citra sebagai citra uji dan 100 citra sebagai citra latih dari 400 total citra. Dengan akurasi pengujian model sebesar 80%.
Kata Kunci : Mangga, Convolutional Neural Network (CNN), Tensorflow, Deep Learning, Sistem Deteksi.

## PENDAHULUAN
Mangga  merupakan  tanaman  buah asal  India  yang  memiliki  nama  latin Mangifera  indica  L.  dan  termasuk  dalam famili Anacardiacea. Tanaman ini tersebar luas  di  Asia  Tenggara,  termasuk  Malaysia dan  Indonesia.  Mangga  kaya  akan  gizi, terutama  vitamin  A  dan  C, yang bermanfaat  untuk  meningkatkan  daya tahan  tubuh  serta  melindungi  mata  dan mencegah  sariawan. (Utami  et  al.,  2019) Tanaman ini dapat tumbuh baik di dataran rendah  dengan  iklim  panas,  namun  juga dapat tumbuh di daerah dengan ketinggian hingga  600  meter  di  atas  permukaan  laut. Pohon  mangga  memiliki  batang  tegak  dan bercabang  kuat,  dengan  kulit  buah  yang
tebal,  kasar,  dan  memiliki  celah-celah kecil  serta  sisik-sisik  bekas  tangkai  daun. (Imron,  2018)  Perkembangan  teknologi dan  kecerdasan  buatan  telah  membawa inovasi,  salah  satunya  adalah  penggunaan Convolutional  Neural  Network  (CNN) dalam  mendeteksi  dan  mengenali  objek. Penelitian  ini  fokus  pada  deteksi  dan pengenalan  buah  mangga  secara  real-time melalui  platform  Android  menggunakan metode CNN. Convolutional Neural Network  (CNN)  adalah  jenis  arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  yang  sangat  efisien untuk  mengklasifikasikan  gambar.  CNN bekerja  dengan  konsep  utama  konvolusi, di  mana  citra  diproses  untuk  mengekstrak fitur-fiturnya  sehingga  pola-pola  yang
penting  bisa  terbentuk,  yang  kemudian mempermudah proses
klasifikasi.
Pendekatan ini secara signifikan meningkatkan efisiensi pembelajaran mesin untuk mengenali dan mengklasifikasikan  gambar  dengan  tepat. (Fasounaki et al., 2021)
Platform  Android  dipilih  karena kepopulerannya dan ketersediaan perangkat  yang  mendukung  kamera  serta pemrosesan gambar. Dengan memasukkan model  CNN  ke  dalam  aplikasi  Android, pengguna  bisa  mengarahkan  kamera  ke buah  mangga,  lalu  aplikasi  akan  secara langsung mengidentifikasi jenisnya.
Klasifikasi  Jenis  Buah  Mangga Menggunakan
Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  Berbasis  Android
Secara Realtime untuk membantu masyarakat  dalam  memilih  jenis  buah mangga.  Dalam  Penelitian  ini  memakai citra sebanyak 5 citra sebagai citra uji dan 100  citra  sebagai  citra  latih  dari  400  total citra.  Dengan  akurasi  pengujian  model sebesar 80%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Purba  et  al.,  2022).  bertujuan  untuk mendeteksi  buah  nanas  menggunakan Mikrokontroler dengan menerapkan metode  Convolutional  Neural  Network (CNN).  Penelitian  ini  menciptakan  suatu sistem  pendeteksian  kulit  buah  nanas dengan menggunakan Mikrokontroler ESP32  untuk  mengolah  data  dari  server. Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  150 gambar buah nanas yang diambil menggunakan  kamera  android,  dengan setiap  klasifikasi  memiliki  50  gambar. Metode  CNN  digunakan  untuk  membagi dataset  menjadi  data  latih  (80%)  dan  data uji  (20%).  Proses  pelatihan  dilakukan dengan  ukuran  gambar  48x48  piksel  dan sebanyak  64  kali  iterasi.  Hasil  pengujian menunjukkan  akurasi  tertinggi  mencapai 86%  dan  terendah  80%,  dengan  rata-rata akurasi keseluruhan mencapai 83,33%.
Penelitian  oleh  (Malik  &  Zuliarso, 2021) menggunakan dataset berisi 16 jenis sayuran  dengan  total  2400  gambar. Mereka menerapkan Convolutional Neural
Network (CNN) untuk mengklasifikasikan jenis  sayuran  karena  CNN  terkenal memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam mengenali objek dalam citra. Penelitian ini melakukan uji coba menggunakan perangkat  seluler  Android,  dengan  bahasa pemrograman  Python  untuk  merancang aplikasi  mobile  menggunakan  model TensorFlow  untuk  melatih  dan  menguji data. Proses hidden layer dari dataset yang telah dilatih menghasilkan sekitar 4.158.764. Mereka menggunakan 50 epoch dalam proses pelatihan. Dari hasil pengujian,  deteksi  sayur  mencapai  akurasi sebesar 85%.

## METODE
Pada  bagian  ini  akan  menunjukan mengenai  kebutuhan  sistem  yang  akan diaplikasikan  pada  deteksi  jenis  buah mangga  berbasis  android.  Aplikasi  ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Phython serta menggunakan metode Covolutional Neural Network.
1. Perangkat Lunak Dalam pembuatan sistem dibutuhkan perangkat  lunak  untuk  mendukung  sistem yang  akan  dibuat.  Perangkat  lunak  yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Perangkat Lunak No Software Tipe Software 1 Sistem Operasi Windows 10 Pro 64-bit 2 Bahasa Pemrograman Python 3,7, Dart 3 Framework Flutter 4 Module - Tensorflow - CV2 - Numpy - Seaborn - Pandas - Keras - H5py - Sequential
- Sklearn-utlis
2. Perangkat Keras Pada  penelitian  ini  perangkat  keras digunakan  untuk  mendukung  perangkat lunak agar sebuah sistem berjalan sebagaimana  mestinya.  Perangkat  keras yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Perangkat Keras No Hardware Tipe Hardware 1 Procesor Intel(R) Core (TM) i3- 5005U CPU @ 2.00GHz 2.00GHz 2 RAM 4.00 GB 3 VGA NVIDIA(R) GeForce(R) 930 M 2GB DDR3VRAM 4 Hardisk ITB HDD 5 Laptop DELL 6 HandPhone Oppo A5s
3. Metode Pengumpulan Data a. Studi Pustaka Dalam tahapan ini peneliti melakukan  pengumpulan  data  dan informasi yang relavan terkait 5 jenis buah mangga yang akan diklasifikasikan menggunakan metode CNN, yaitu mangga Arumanis,  Mangga  Apel,  Mangga Golek,  Mangga  Kweni  dan  Mangga Gedong  Gincu.  Pada  penelitian  ini sumber  informasi  yang  digunakan mencakup  jurnal,  buku,  dan  artikel yang  terkait  dalam  topik  pada penelitian.
b. Observasi
Penelitian  ini  menggunakan  metode non-partisipan dengan memanfaatkan gambar-gambar untuk mengumpulkan informasi tentang  jenis  buah  mangga.  Tahap awal mencari gambar-gambar tersebut dari internet, mengelompokkannya sesuai kategori, dan kemudian
menggunakan  data  tersebut  sebagai dataset  untuk  melatih  dan  menguji
sistem yang dikembangkan.
4. Sumber dan Teknik Pengumpulan Data
Peneliti menggunakan teknik pengumpulan  data  berupa  metode  field research  dan  library  research  dengan memanfaatkan data sekunder. Data sekunder  adalah  informasi  yang  tidak diperoleh langsung oleh peneliti, melainkan  berasal  dari  sumber  lain  atau pihak  ketiga.  Untuk  mengumpulkan  data, peneliti  menggunakan  data  sekunder  dari beberapa  situs  seperti  Kaggle,  Pienters, dan Google Image.

## 5. Kebutuhan Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan kumpulan  data  berupa  500  citra  gambar yang  terbagi  menjadi  lima  jenis  kategori buah  mangga,  yaitu  mangga  Arumanis, mangga  Apel,  mangga  Golek,  mangga Kweni,  dan  mangga  Gedong  Gincu.  Data ini telah disortir berdasarkan karakteristiknya  seperti  ukuran,  warna kulit,  dan  bentuknya.  Sebanyak  80%  dari data  digunakan  untuk  melatih  model Convolutional  Neural  Network  (CNN), sementara  20%  digunakan  untuk  validasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mencapai hasil  klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi yang tinggi.

## 6. Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
TFLite  merupakan  format  yang dirancang  khusus  agar  dapat  menjalankan model  TensorFlow  secara  optimal  pada perangkat  mobile  dan  perangkat  terbatas lainnya.  Setelah  penyelesaian  proses  input data, peneliti akan mengembangkan aplikasi  menggunakan  Android  Studio.
Hasil  akhir  dari  aplikasi  tersebut  akan dapat  diakses.  Pada  Gambar  1  Alur Penelitian Deteksi Jenis Buah Mangga.

## Proses Layer CNN
Proses  Layer CNN dibagi  menjadi  2 bagian  yaitu Classification dan Feature Learning .

## Gambar 2. Proses Layer CNN
Gambar  diatas  bisa  dilihat  bahwa Algoritma CNN terdiri dari 2 bagian yaitu Classification  untuk  mengklasifikasikan tiap  data  yang  telah  disiapkan  dan  akan dibagian  Flatten,  Fully  Connected  Layer, Softmax.  Sedangkan  Feature  Learning merupakan  proses  di  mana  input  diubah menjadi fitur-fitur berdasarkan karakteristik  atau  ciri-ciri  uniknya.  Proses melibatkan  konversi  input  menjadi  angka- angka dalam bentuk vektor, yang dilakukan  melalui  lapisan-lapisan  seperti Convolutional Layer dan Pooling Layer

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut hasil dan pembahasan dengan  menggunakan  sistem  deteksi  pada sayuran  dilakukan  dengan  melakukan proses  perhitungan  ketepatan  pada  sistem. Klasifikasi  ketepatan  dilakukan  dengan memanfaatkan metode Convolutional Neural Netwok.
Gambar 3. Import Layer CNN
Gambar  3  adalah  baris  dari  perintah python yang digunakan untuk mengimport module-module  yang  akan  digunakan dalam proses layer CNN.

## Gambar 4. Add Data Model
Gambar  4  adalah  baris  dari  perintah python  yang  digunakan  untuk  membuat model,  dalam  proses  ini  kita  akan menetapkan ukuran dari gambar yang akan kita gunakan dalam proses training.
Gambar 5. Training Model Loss & Val_loss
Gambar 6. Training Model Accuracy &
Val_ accuracy

## Pelatihan Model Aplikasi
Hasil  tampilan  di  bawah  ini  menampilkan hasil  dari  proses  pelatihan  aplikasi pengenalan  jenis  buah  mangga  berserta akurasi yang diberikan :
Tabel 3. Hasil Pengujian Deteksi dan Pengenalan Mangga No  Deteksi Pengenalan Mangga Uji 1 Uji 2 Uji 3  Uji 4  Uji 5 1 Manga Arumanis 86% 80% 74% 90%  82% 2 Manga Apel 90% 77% 86% 83%  93% 3  Mangga Golek  77% 60% 81% 91%  79% 4  Mangga Kweni  91% 73% 86% 83%  92% 5  Mangga Gedong Gincu 77% 80% 83% 95%  70%

## Gambar 7. Pelatihan Model Aplikasi

## Pengujian Model Aplikasi
Dibawah  ini  menampilkan  hasil pengujian  dari  aplikasi  deteksi  dan pengenalan  jenis  buah  mangga  yang menunjukan  persentase  tingat  keakurasian proses pengenalannya.

## Gambar 8. Pengujian Model Aplikasi
Kesimpulan  dari  tabel  3  Pengujian Pengenalan Jenis Mangga adalah : Akurasi = Hasil Pengenalan Benar/ Jumlah Akurasi = 12 / 20 = 0.6
Jadi  Akurasi  rata-rata  dari  pengenalan jenis Mangga ini adalah 80%.

## Analisa Hasil Pengujian
Analisa  hasil  pengujian  dilakukan setelah  semua  rangkaian  yang  peneliti lakukan mulai dari training data yang akan menghasilkan  grafik  validasi  akurasi  dan validasi loss dengan  cara epochs lalu peneliti  melakukan testing data  sehingga peneliti  mendapatkan test  loss dan test akurasi. Setelah itu semua peneliti melakukan random  simple  testing dari testing model kaggle dan testing model aplikasi dari dataset . Hasilnya menunjukkan  bahwa  peneliti  berhasil memprediksi  dengan  akurasi  rata-rata sekitar  80%  dari  data  yang  sesuai  dengan hasil prediksi pada sampel acak

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan dapat disimpulkan. Sistem deteksi  jenis  buah  mangga  menggunakan algoritma  Covolutional  Neural  Network (CNN) dengan dataset berjumlah 500 citra dengan  jumlah  5  jenis  buah  mangga.
Menghasilkan  tingkat  nilai  akurasi  data training  sebesar  80%.  Hasil  penelitian menunjukan bahwa algoritma Covolutional  Neural  Network  (CNN) mampu mengidentifikasi perbedaan  antara
berbagai  jenis  buah  mangga  dengan tingkat akurasi yang maksimal

## DAFTAR PUSTAKA
Fasounaki,  M.,  Yüce,  E.  B.,  Öncül,  S.,  &
Ince,  G.  (2021).  CNN-based  Text- independent Automatic Speaker Identification Using Short Utterances. Procedings - 6th International Conference on Computer  Science  and  Engineering,
UBMK 2021 , 01 , 413–418.
Imron,  S.  &.  (2018).  Klasifikasi  Buah
Mangga Berdasarkan Tingkat
Kematangan  Menggunakan  Least- Squares  Support  Vector  Machine.
Explore  IT :  Jurnal  Keilmuan  Dan Aplikasi  Teknik  Informatika , 10 (2), 1–8.
Malik,  R.  A.,  &  Zuliarso,  E.  (2021).
Metode Convolutional Neural
Network  Untuk  Mendeteksi  Jenis Sayur  Menggunakan  Tensorflow.
Media  Bina  Ilmiah , 15 (1978),5873– 5882.
Purba, Y. B. E., Saragih, N. F., Silalahi, A. P.,  &  ...  (2022).  Perancangan  Alat Pendeteksi Kematangan Buah Nanas
Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal  Ilmiah  Teknik  … ,
2 (1), 13–21.
Utami,  S.,  Baskoro,  K.,  Perwati,  L.  K.,  & Murningsih,  M.  (2019).  Keragaman Varietas  Mangga  (Mangifera  indica L.)  Di  Kotamadya  Semarang  Jawa Tengah. Bioma :  Berkala  Ilmiah Biologi , 21 (2), 121-125.
Arkadia,  A.,  Ayu  Damayanti,  S.,  & Sandya Prasvita,
D. (2021). Klasifikasi  Buah  Mangga  Badami Untuk
Menentukan
Tingkat Kematangan  dengan  Metode  CNN. Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu Komputer Dan Aplikasinya
(SENAMIKA) Jakarta-Indonesia , 2 (2), 158–165.
Fitrianingsih, & Rodiah. (2020). Klasifikasi Jenis Citra Daun Mangga
Menggunakan  Convolutional  Neural Network. Jurnal  Ilmiah  Teknologi
Dan Rekayasa , 25 (3), 223–238. Furqani,  N.  El.  (n.d.). PENERAPAN TEKNOLOGI  DEEP  LEARNING
DALAM  PENGENALAN  WAJAH UNTUK  SISTEM  KEAMANAN .  1– 12.
Hanila,  S.,  Afif  Alghaffaru,  M.,  Ekonomi, F.,  &  Manajemen,  P.  (2023).
Pelatihan Penggunaan Artificial Intelligence (AI) Terhadap Perkembangan Teknologi Pada Pembelajaran Siswa Sma 10 Sukarami  Kota  Bengkulu. Jurnal Dehasen Mengabdi , 2 (2), 221–226.
Ihsan,  M.,  Niswatin,  R.  K.,  &  Swanjaya, D.  (2021).  Deteksi  Ekspresi  Wajah Menggunakan  Tensorflow. Joutica ,
6 (1), 428.
Natbais, Y. H., &  Umbu,  A.  B. S. (2023). Aplikasi  Deteksi  Penyakit  pada Daun  Tomat  Berbasis  Android
Menggunakan Model Terlatih Tensorflow  Lite. Teknotan , 17 (2), 83.
Rahman  Sya’ban,  D.,  Hamzah,  A.,  & Susanti,  E.  (2022).  Klasifikasi  Buah Segar  Dan  Busuk  Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network  Dengan  Tflite  Sebagai Media  Penerapan  Model  Machine Learning. Prosiding Snast ,
November , F7-16.
Rizal,  A.  I.,  &  Suharsono,  T.  N.  (2023). Implementasi  Metode  Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi Citra Jamur Berbasis Mobile. Journal Of Social Science Research ,
3 , 864–875.
Marinda,  D.  E.,  &  Al  Amin,  I.  H.  (2023). Implementasi  Metode  Convolutional Neural  Network  untuk  Deteksi Penggunaan  Masker  secara  Real- Time. Jurnal TeknikInformatika Unika  ST.  Thomas  (JTIUST) , 8 (1), 2657–1501.
Maulana,  R.  R.  M.  A.  R.,  Rizal,  F.,  & Shudiq,  W.  J.  (2023).  Implementasi Algoritma Convolutional Neural
Network (Cnn) Untuk Deteksi Kesegaran  Telur  Berbasis  Android.
Jusikom:  Jurnal  Sistem  Komputer Musirawas , 8 (1), 1–10.