Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Deteksi Jenis Sayuran dengan Tensorflow Dengan Metode Convolutional Neural Network
Agung Rizqi Hidayat 1 , Veronica Lusiana 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Indonesia e-mail: arizqi423@gmail.com 1 , vero@edu.unisbank.ac.id 2
Abstract
Vegetables are food ingredients of plant origin that have a high water content, vegetables can be  consumed  fresh  or  processed  into  a  dish.  The  diversity  of  vegetables  in  the  world  causes many classification processes for vegetables. Such as classification based on cultivation method, edible  organs,  botanical  classification  and  classification  based  on  growing  conditions.  In  this study,  a  dataset  of  17  types  of  vegetables  and  2,550  images  of  vegetables  were  used.  The vegetable  species  classification  process  uses  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) algorithm because it has good ability in classifying image objects. The trial process was carried out using five smartphones with an Android-based operating system. The process of designing this  android-based  application  uses  the  python  programming  language  with  the  Tensor  flow module  for  the  testing  and  training  process  of  data.  The  final  result  of  the  accuracy  test  on vegetables resulted in an average accuracy of recognizing the types of vegetables by 70% with one of the results of the classification test on vegetables producing the highest accuracy rate of 86%.
Keywords : Convolutional  Neural Network (CNN), TensorFlow,Sayuran, Deep Learning, Sistem Deteksi

## Abstrak
Sayuran  merupakan  bahan  masakan  asal  tumbuhan  yang  memiliki  kandungan  air  tinggi, sayuran  dapat  dikonsumsi  dalam  keadaan  segar  atau  diolah  menjadi  sebuah  masakan. Keanekaragaman  sayur  di  dunia,  menyebabkan  banyaknya  proses  klasifikasi  terhadap sayuran. Seperti klasifikasi berdasarkan cara budidaya, organ yang dimakan, klasifikasi botani dan klasifikasi berdasarkan syarat tumbuh. Pada penelitian ii meggunakan dataset berupa 17 jenis sayur dan 2.550 gambar sayur. Proses klasifikasi jenis sayuran menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) karena memiliki kemampuan yang baik dalam klasifikasi objek  citra.  Proses  uji  coba  dilakukan  mnggunakan  lima  smartphone  dengan  sistem  operasi berbasis  Android.  Proses  perancangan  aplikasi  berbasis  android  ini  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan modul Tensor flow untuk proses testing da training data. Hasil akhir  test akurasi pada sayuran  menghasilkan tingkat  keakuratan  rata-rata  mengenali jenis sayuran  sebesar  70%  dengan  salah  satu  hasil  pengujian  klasifikasi  terhadap  sayur menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 86%.
Kata kunci : Convolutional  Neural Network (CNN), TensorFlow,Sayuran, Deep Learning, Sistem Deteksi
1 . PENDAHULUAN
Sayuran  merupakan  bahan  masakan  asal  tumbuhan  yang  memiliki kandungan  air  tinggi,  sayuran  dapat  dikonsumsi  dalam  keadaan  segar  atau diolah  menjadi  sebuah  masakan.  Keanekaragaman  sayur  di  dunia, menyebabkan  banyaknya  proses  klasifikasi  terhadap  sayuran.  Seperti klasifikasi berdasarkan cara budidaya, organ yang dimakan, klasifikasi botani dan klasifikasi berdasarkan syarat tumbuh [1].
Banyaknya  pengklasifikasian pada sayuran, diperlukan sebuah sistem untuk  mengenali  beragam  jenis  sayuran  dengan  tepat.  Salah  satu  caranya
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menggunakan Deep Learning atau bidang ilmu baru pada Machine Learning , Ada  beberapa  library  yang  bisa  digunakan  seperti  Tensorflow.  Tensorflow merupakan  teknologi  computer  yang  dapat  berfungsi  untuk  mendeteksi berbagai macam object yang sudah ditentukan dan menggunakan alat seperti kamera handphone. Tensorflow dapat membantu manusia untuk mendeteksi penyakit wajah dengan cara mendeteksi gambar [2].
Convolutional n eural n etwork merupakan metode dalam Deep Learning yang  berfungsi  mengenali  dan  mendeteksi  objek  pada  sebuah  citra  digital. Pada convolutional  neural  network (CNN)  Jaringan  dilatih  untuk  mencari berbagai fitur seperti perbedaan warna, tepi, sudut. Proses pendeteksian pada sebuah  objek,  sistem  harus  mengestimasi  lokasi  dari  sebuah  objek  supaya dapat  diketahui  hasil  klasifikasi  dan  tingkat  akurasi  [3][4].  Pada  saat  ini teknologi  mobile  sudah  berkembang  sangat  pesat,  salah  satu  macam teknologi mobile adalah smartphone . Smartphone sudah menjadi kebutuhan penting  untuk  masyarakat  karena  dapat  memudahkan  masyarakat  dalam kehidupan  sehari-hari  [5].  Android  merupakan  sebuah  platform  sistem operasi yang digemari masyakat karena sifatnya yang open source sehingga memungkinkan  pengguna  melakukan  pengembangan  [6].    Berdasarkan penjelasan  diatas,  penulis  ingin  membuat  sebuah  sistem  deteksi  sayuran menggunakan tensorflow dengan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) berbasis android untuk mempermudah masyarakat dalam mengenali beragam jenis sayuran dengan tepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  perancangan  deteksi  jenis  sayuran  berbasis  android  ini  akan menggunakan  bahasa  pemrograman python dan flutter ,  dengan memanfaatkan aplikasi Jupyter Notebook dan mengimplementasikan metode CNN .
2.1. Proses Layer CNN

## Gambar 1. Arsitektur CNN
Pada  gambar  1  proses  layer CNN terbagi  menjadi  2  bagian, Feature Learning dan Classification .  Pada  saat Classification akan  dilakukan  proses Softmax dan Fully-Connected Layer . Pada proses Feature Learning memiliki 2 lapisan  yaitu  lapisan Pooling  Layer dan Convolutional  Layer .  Hasil  dari  2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
proses yang dilakukan, kemudian digunakan untuk membuat sebuah sistem dengan memanfaatkan teknologi berbasis android. Diagram alur pembuatan system  pendeteksian  jenis  sayuran  akan  ditunjukan  pada  gambar  dibawah ini [7][8].

## Gambar 2. Diagram Deteksi Jenis Sayuran
Pada Gambar 2 diagram deteksi Jenis Sayuran  dapat diketahui tahapan dalam  pembuatan  sistem  yang  di  mulai  dari  resize  dataset  hingga  hasil. Sistem akan mendeteksi jenis sayuran secara real-time .

## 2.2. Kebutuhan data
Pada proses penelitian data, terdapat 3 proses yaitu [9]:
a) Data Test, adalah sebuah data untuk menguji sistem ketika dijalankan.
b) Data  Validation,  adalah  sebuah  data  untuk  menguji  ketepatan  saat proses training.
c) Data Training, adalah sebuah data untuk melakukan proses training pada sayuran dengan jumlah 1200 gambar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  deteksi  pada  sayuran  dilakukan  dengan  melakukan  proses perhitungan  ketepatan pada  sistem.  Klasifikasi  ketepatan  dilakukan  dengan memanfaatkan  metode Convolutional  Neural  Netwok .  Data  utama  yang digunakan  adalah  data  gambar  format  png  dan  jpg  yang  didapat  pada Google Image berjumlah  2550  gambar terdiri dari 17 jenis sayuran: bayam, brokoli,  buncis,  kale,  kangkung,  kubis,  pepaya,  pare,  peterseli,  sawi,  selada, seledri, singkong, terong, timun, tomat, wortel.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Dataset Jenis Sayuran
Proses training oleh convolutional  layer pertama  menggunakan  filter 32 kernel menghasilkan parameter 27776 dengan proses perhitungan (17 x 17  x  3  +1)  32  =  27776.  Untuk  mendapatkan  ketepatan  yang  tinggi  pada metode  CNN  digunakan  proses  training  citra.  Setelah  itu  hasil  perhitungan convolution  layer pertama  akan  dilakukan  proses  perhitungan  oleh convolution layer kedua dengan filter  64  kernel yang  memiliki ukuran  17 x  17  x  64 dengan hasil ukuran sama dan parameter bernilai 18496, proses perhitungan  yang  dilakukan  adalah    (17  x  17  x  1)x  64  yang  menghasilkan nilai  18496.  Hasil  perhitungan convolution  layer kedua  akan  dilakukan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perhitungan  pada  convolution  layer  ketiga  dengan  filter  96  kernel berukuran  37  x  37  x  96  berparameter  55329,  proses  perhitungan  yang dilakukan  (17  x  17  x  2  -  1)  x  96  yang  menghasilkan  nilai  55329.  Hasil perhitungan pada convolution layer ketiga akan dilakukan perhitungan pada convolution layer keempat dengan  filter  96  kernel  berukuran  17  x  17  x 96 yang  memiliki  hasil  ukuran  sama,  namun  berparameter  83040  proses perhitungan  yang  dilakukan  (17  x  17  x  3  -  2)  x  96  yang  menghasilkan  nilai sebesar 83040.

## Gambar 4. Hasil pelatihan pada setiap layer
Jumlah hidden layer pada dataset yang telah dilakukan proses training berjumlah  4.175.762  dengan  membatasi  50  epoch  untuk  data  trainingnya, kemudian data trainingnya  disimpan  untuk dilakukan proses testing.

## Gambar 5. Grafik Ketepatan
Pada grafik  proses seperti yang ditunjukan gambar 5, digunakan untuk menampilkan  hasil los dan accuary oleh  model  yang  sedang  di  uji  dan memastikan  bahwa  langkah  yang  dilakukan  sudah  benar  dan  tidak  ada kesalahan pada proses.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 6. hasil dari confusion matrix .
Dari gambar 6 dapat diketahui bahwa terdapat beberapa jenis sayuran yang telah diprediksi jenis sayuran lain dengan hasil akurasi yang tinggi.

## 3.1. Hasil Pengujian
Contoh kasus seperti berikut, telah ditampilkan hasil dari uji coba  citra jenis sayuran menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).

## Gambar 7. Hasil Pengujian  Brokoli
Pada  percobaan  pengujian  brokoli,  brokoli  tidak  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  sebuah  persentase  berdasarkan  kemiripan  data  dengan  citra yang digunakan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. Hasil Pengujian Bayam
Pada  percobaan  pengujian  bayam,  bayam  tidak  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  sebuah  persentase  berdasarkan  kemiripan  data  dengan  citra yang digunakan.
Gambar 9. Hasil Pengujian  Kubis
Pada  percobaan  pengujian  kubis,  kubis  tidak  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  sebuah  persentase  berdasarkan  kemiripan  data  dengan  citra yang digunakan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 10. Hasil Pengujian Seledri
Pada  percobaan  pengujian  seledri,  seledri  tidak  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  sebuah  persentase  berdasarkan  kemiripan  data  dengan  citra yang digunakan.
Tabel 1. Merupakan hasil pengujian dari 17 jenis  sayuran.
No Penyakit Uji 1 Uji 2 Uji 3 1. Bayam 51,01%  72,75%  78,25% 2. Brokoli 71,91%  79,62%  82,29% 3. Buncis 70,15%  71,25%  95,71% 4. Kangkung 70,76%  77,38%  84,23% 5. Kubis 65,69%  70,96%  75,17% 6. Pare 67,31%  72,51%  83,20% 7. Seledri 68,13%  70% 78,77% 8. Selada 78,01%  70,66%  5,89% 9. Singkong 69,36%  74,12%  86,83% 10. Terong 70,89%  70% 70% 11. Timun 70,12%  70% 70% 12. Tomat 72,34%  76,30%  86,34% 13. Wortel 70,21%  70% 70% 14. Kale 81,62%  70,5%  70,13% 15. Kates 73,52%  71,12%  71,72% 16 Peterseli 61,22%  71,12%  74,62% 17 Sawi 74,01%  71,12%  70,22%

## 4.  SIMPULAN
Sistem  deteksi  sayuran  menggunakan  dataset  berjumlah  2550  citra dengan  jumlah  17  jenis  sayur,  menghasilkan  nilai  ketepatan  tertinggi  86% dan  rata-rata  ketepatan  sebesar  70%.  Hasil  yang  telah  diperoleh menunjukkan  jika  hasil  klasifikasi  sayuran  dengan  mengimplementasikan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 1032-1040 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
algoritma Convolutional  Neural  Network dapat  berfungsi  cukup  maksimal. Dengan  hasil  yang  telah  diperoleh  diharapkan  dapat  digunakan  untuk membantu masyarakat khususnya generasi muda dapat mengenali beragam jenis sayuran dengan mudah dan tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jalil,  Abdul.  "Sistem  kontrol  deteksi  level  air  pada  media  tanam hidroponik berbasis arduino uno." JURNAL IT 8.2 (2017): 97-101.
[2]  Prastika,  Indah  Widhi,  and  Eri  Zuliarso.  "Deteksi  penyakit  kulit  wajah menggunakan  tensorflow  dengan  metode  convolutional  neural network." Jurnal  Manajemen  Informatika  dan  Sistem  Informasi 4.2 (2021): 84-91.
[3] Savera,  Teresia  R.,  Winsya  H.  Suryawan,  and  Agung  Wahyu  Setiawan. "Deteksi  Dini  Kanker  Kulit  menggunakan  K-NN  dan  Convolutional Neural  Network." Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer 7.2 (2020): 373-378 .
[4] Rozaqi,  Abdul  Jalil,  Andi  Sunyoto,  and  M.  rudyanto  Arief.  "Deteksi Penyakit  Pada  Daun  Kentang  Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan Metode  Convolutional  Neural  Network." Creative  Information Technology Journal 8.1 (2021): 22-31 .
[5] Gifary,  Sharen.  "Intensitas  penggunaan  smartphone  dan  perilaku komunikasi (Studi pada pengguna smartphone di kalangan mahasiswa program  studi  Ilmu  Komunikasi  Universitas  Telkom)." Jurnal Sosioteknologi 14.2 (2015): 41719.
[6] Astuti,  Irnin  Agustina  Dwi,  Ria  Asep  Sumarni,  and  Dandan  Luhur Saraswati. "Pengembangan media pembelajaran fisika mobile learning berbasis  android." Jurnal  Penelitian  &  Pengembangan  Pendidikan Fisika 3.1 (2017): 57-62.
[7] Nugroho, Pulung Adi, Indah Fenriana, and Rudy Arijanto. "Implementasi Deep  Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn) Pada Ekspresi Manusia." Algor 2.1 (2020): 12-20.
[8] Putra,  I.  W.  S.  E. Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural network  (CNN)  pada  caltech  101 .  Diss.  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2016.
[9] Mulyanto, Agus, et al. "Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) pada  Pengenalan  Aksara  Lampung  Berbasis  Optical  Character Recognition (OCR)." JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) 7.1 (2021): 52-57.