KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2918-2927 DOI 10.30865/klik.v4i6.1938 https://djournals.com/klik

## Deep Learning Menggunakan Algoritma Xception dan Augmentasi Flip Pada Klasifikasi Kematangan Sawit
Fathan Fanrita Masaugi, Febi Yanto * , Elvia Budianita, Suwanto Sanjaya, Fadhilah Syafria
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 12050116900@studens.uin-suska.ac.id, 2,* febiyanto@uin-suska.ac.id, 3 elvia.budianita@uin-suska.ac.id,
4 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: febiyanto@uin-suska.ac.id
Abstrak− Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia, terlebih Indonesia merupakan negara pengekspor minyak sawit  tertinggi  di  dunia.  Kematangan  buah  sawit  ditandai  dengan  perubahan  warna  pada  buah  dari  hitam  menjadi  warna  kuning kemerahan.  Selain  itu,  buah  sawit  yang  tidak  matang  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  hasil  produksi  CPO.  Proses pengumpulan data dilakukan dengan mengambil langsung gambar buah sawit pada perkebunan kelapa sawit dan data yang didapatkan dari Kaggle. Jumlah keseluruhan data yaitu 1000 gambar dan 1000 data hasil augmentasi flip. Algortima Xception merupakan salah satu algoritma dalam deep learning yang merupakan kepanjangan dari Extreme version of Inception.  Kombinasi tersebut kemudian terbukti memberikan akurasi yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi gambar suatu dataset. Optimizer yang digunakan merupakan optimizer pada tensorflow yaitu Adam ( Adaptive Moment Estimation ) dengan menggunakan nilai learning rate dan dropout. Citra sawit matang  dan  tidak  matang  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  Xception  dengan  data  augmentasi  dan  tanpa augmentasi. Selain itu, dilakukan percobaan dengan mengubah nilai parameter nilai learning rate 0,1, 0,01, 0,001 dan dropout 0,1, 0,01, 0,001. Didapatkan  pembagian data (90;10) akurasi terbaik mencapai 95%, Parameter uji yang dilakukan dengan mencobakan terbukti dapat meningkatkan akurasi jika dibandingkan dengan tanpa menggunakan parameter dan augmentasi flip. Akurasi terbaik model Xception 95% pada data yang diberi augmentasi dengan learning rate 0,001 dan dropout 0,1.
Kata Kunci: Xception; CNN; Augmentasi Flip; Adam; Kematangan Sawit
Abstract− Palm oil is an important commodity in Indonesia, especially as Indonesia is the highest palm oil exporting country in the world. Ripe palm fruit is marked by a change in color of the fruit from black to reddish yellow. Apart from that, immature palm fruit has a negative and significant effect on CPO production. The data collection process was carried out by directly taking pictures of palm fruit on oil palm plantations and data obtained from Kaggle. The total amount of data is 1000 images and 1000 data resulting from flip augmentation.  The  Xception  algorithm  is  an  algorithm  in  deep  learning  which  stands  for  Extreme  version  of  Inception.  This combination was then proven to provide better accuracy in classifying images from a dataset. The optimizer used is the optimizer in TensorFlow, namely Adam (Adaptive Moment Estimation) using learning rate and dropout values. Images of mature and immature palm oil were classified using the Xception algorithm with augmented and without augmented data. In addition, experiments were carried out by changing the parameter values of learning rate to 0.1, 0.01, 0.001 and dropout to 0.1, 0.01, 0.001. It was found that the data division was (90;10) with the best accuracy reaching 95%. Test parameters carried out by trialling were proven to increase accuracy when compared to without using parameters and flip augmentation. The best accuracy of the Xception model is 95% on augmented data with a learning rate of 0.001 and a dropout of 0.1.
Keywords : Xception; CNN; Augmentation Flip; Adam; Palm Maturity

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia, terlebih Indonesia merupakan negara pengekspor minyak sawit tertinggi di dunia [1]. Badan Pusat Statistik mencatat pada tahun 2022 jumlah produksi CPO di Indonesia sebanyak 46,8 juta ton. Produksi CPO dapat dipengaruhi oleh dua faktor yaitu dengan tingkat ekstraksi minyak di pabrik kelapa  sawit  dan  kandungan  minyak  pada  tandan  buah  segar  sawit  [2].  Buah  sawit  yang  dikategorikan  matang  pada umumnya buah yang berumur 5-6 bulan setelah penyerbukan [2]. Kematangan buah sawit ditandai dengan perubahan warna pada buah dari hitam menjadi warna kuning kemerahan. Selain itu, buah sawit yang tidak matang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap hasil produksi CPO [1].
Pemanenan buah mentah akan mempengaruhi terhadap hasil rendeman minyak yang akan dihasilkan dari buah mentah < 20% sedangkan buah matang mencapai 24%-26% [2]. Semakin matang buah sawit maka semakin banyak pula produksi  CPO  yang  dihasilkan  dari  buah  sawit  segar  begitupun  sebaliknya.  Kandungan  tokol  dan  beta  karoten  yang terdapat pada buah kelapa sawit juga dipengaruhi oleh tingkat kematangan buah [3]. Presentase peningkatan kematangan buah  sawit  terhadap  asam  lemak  pada  buah  meningkat  0,4  hingga  0,5%  pada  kondisi  buah  sawit  matang  [2]Pada umumnya  klasifikasi  kematangan  buah  sawit  dilakukan  dengan  mengandalkan  tenaga  manusia,  beberapa  tingkat kematangan akan sulit dibedakan dikarenakan kemiripan warna [4]. Hal ini dapat mempengaruhi hasil produksi dari buah kelapa sawit yang dihasilkannya.
Penelitian mengenai kematangan buah sawit telah dilakukan beberapa penelitian sebelumnya. Seperti penelitian dengan menggunakan ekstraksi fitur dan pemrosesan data pada ANN menunjukkan bahwa untuk seluruh hasil evaluasi, akurasi  sebesar  90%  [5].  Selanjutnya  penelitian  menggunakan  SVM  yang  dilakukan  oleh  Setiawan  dan  Ananda didapatkan hasil sistem yang dikembangkan ini relatif lebih rendah dibandingkan dengan penelitian yang lain, akurasi data latih baru mencapai 66,67% dan 57,14% untuk data uji [6] .
Pada bidang informatika penelitian kematangan buah sawit apabila kualitas dan kuantitas data yang digunakan lebih banyak maka dapat dengan menggunakan deep learning dalam membantu pengklasifikasian kematangan buah sawit
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi

## Kematangan Sawit
[6] . Beberapa penelitian sebelumnya telah dilakukan dalam upaya untuk mengetahui kematangan buah sawit segar. Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ashari  dengan  menggunakan  CNN  menunjukkan  akurasi  validasi  data  mencapai  0,92 dengan  nilai  loss  0,21,  hasil  akurasi  recall  sebesar  0,76  [7].  Pada  penelitian  Saleh  dan  Liansitim  juga  mendapatkan algoritma CNN dapat memprediksi kematangan buah sawit matang dan maupun mentah secara efektif [8] . Xception  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  Xception  merupakan  kepanjangan  dari  Extreme  version  of Inception[9].  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  Xception  seperti  pada  klasifikasi  citra  tanaman  minyak  atsiri. Model yang digunakan performa pelatihan mencapai 93% dan validasi 77% dengan menggunakan 5 epoch [9]. Kemudian pada kasus klasifikasi Pneumotoraks menggunakan algoritma Xception [10]. Hasil performa terbaik dengan mengguakan Xception dengan memodifikasi model Xception sebesar 99,18% akurasi pelatihan.
Augmentasi data dapat meningkatkan kemampuan generalisasi jaringan dan mencegah masalah over-fitting [11]. Sehingga dalam melakukan klasifikasi gambar harus dilakukan augmentasi data untuk mencegah terjadinya over-fitting. Selain  itu  juga,  augmentasi  data  juga  dapat  meningkatkan akurasi  prediksi  dalam  melakukan  klasifikasi  gambar  [12]. Pada penelitian sawit secara langsung dibandingkan menggunakan foto non-sekuensial, pra-pemrosesan akan lebih sulit. Sehingga  perlu  Dataset  yang  terdiri  dari  kelas-kelas  gambar  yang  seimbang  dan  dataset  dilakukan  augmentasi  untuk mendapatkan  performa  yang  lebih  baik  dalam  pengembangan  model  perlu  dilakukan  augmentasi  data  guna memperbanyak dataset [13]. Beberapa penelitian telah dilakukan pada klasifikasi gambar dengan menggunakan teknik augmentasi data. Pada penelitian klasifikasi penyakit beras dengan menggunakan deep learning dan augmentasi data Flip pembalikan  horizontal  dan  vertikal [14] .  Tanpa  augmentasi,  model  CNN  mencapai  akurasi  56,42%,  dan  dengan augmentasi  data,  akurasi  dipicu  sebesar  86,59%.  Augmentasi  data  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  melakukan klasifikasi gambar pada algoritma pembelajaran mendalam bekerja lebih baik dengan lebih banyak data yang digunakan [8] .
Optimasi  merupakan  teknik  dalam  mengoptimalkan  akurasi  dalam  melakukan klasifikasi  untuk  mencapai  hasil yang  ideal  [15].  Pada  penelitian  yang  menggunakan  optimasi  dengan  menggunakan  arsitektur  CNN  [16]  Didapatkan optimasi Adam dengan menggunakan nilai dropout 0,3 memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan optimasi menggunakan SGD (Stochastic Gradient Descent). Kemudian pada penelitian membandingkan optimasi SGD, Adadelta, dan Adam pada arsitektur CNN  [15]. Hasil menunjukkan optimasi Adam memiliki skor terbaik dengan akurasi 0,835, Adadelta 0,8225 dan SGD 0,6375.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penilitian ini terdapat 2 proses klasifikasi dengan menggunakan data yang diaugmentasi dan data tanpa augmentasi. Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  sawit  yang  terdiri  dari  2  kelas  yaitu  sawit  matang  dan  belum matang. Percobaan dilakukan dengan  57 skema dengan membandingkan nilai learning rate dan dropout terhadap data yang diaugmentasi dan tanpa diaugmentasi. Berikut tahapan penelitian dalam mengklasifikasi kematangan buah sawit pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan penelitian klasifikasi kematangan sawit
Pada  Gambar  1  menjelaskan  tahapan  penelitian  dalam  melakukan  klasifikasi  kematangan  sawit  dengan menggunakan  arsitektur  Xception  dan  hyperparameter  Adam.  Penelitian  ini  dimulai  dari  identifikasi  masalah, pengumpulan dataset dan penerapan algoritma Xception. Kemudian didapatkan hasil dari pengujian data yang digunakan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam tahapan ini, penelitian menggunakan citra gambar sawit matang dan belum matang sebagai data inputan yang akan digunakan. Proses pengumpulan data dilakukan dengan mengambil langsung gambar buah sawit pada perkebunan kelapa sawit  dan  data  yang  didapatkan  dari  Kagglehttps://www.kaggle.com/datasets/ahmadfathan/kematangansawit.  Gambar citra sawit yang diambil langsung menggunakan kamera handphone. Foto langsung diambil dari pohonnya dan buah yang telah dipanen. Jumlah keseluruhan data yaitu 1000 gambar dengan masing masing kelas matang 500 gambar dan kelas
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi Kematangan Sawit
belum matang 500 gambar. Selain itu, terdapat data tambahan dari proses augmentasi yang dilakukan dengan augmentasi flip.

## 2.3 Prepocessing
Prepocessing citra menggunakan rescale dalam penelitian ini. Rescale digunakan untuk mengubah skala citra. Rescale membuat rentang nilainya menjadi 0 dan 1 yang sebelumnya nilai rentangan nya antara 0 dan 255 [17]. Ukuran citra juga diubah ukurannya sesuai dengan ukuran inputan gambar dari algoritma Xception yaitu 299x299.
𝑹𝒆𝒔𝒄𝒂𝒍𝒆 = 𝒑𝒊𝒌𝒔𝒆𝒍 𝟐𝟓𝟓 (1)

## 2.4 Augmentasi
Augmentasi dilakukan untuk memperkaya data yang digunakan[18]. Data yang digunakan merupakan data citra sawit matang dan belum matang. Augmentasi dilakukan dengan augmentasi flip vertikal dan horizontal. Augmentasi dilakukan dengan otomatis pada Google Colab dengan bahasa pemograman python dan library Augmentor. Jumlah data augmentasi yang  dibuat  sebanyak  500  gambar  sawit  matang  dan  500  gambar  sawit  belum  matang.  Jadi  total  citra  sawit  yang diaugmentasi sebanyak 1000 data.

## 2.5 Pembagian Data
Setelah citra dilakukan augmentasi, langkah selanjutnya membagi data latih, data uji dan data validasi. Pembagian data akan dilakukan dengan skala data latih dan data uji, data validasi adalah (90:10), (80:20) dan (70:30) pada data yang di augmentasi dan tidak diaugmentasi. Data validasi diambil dari data citra sebanyak 20%.

## 2.6 Deep Learning
Deep  learning  merupakan  cabang  ilmu  dari  machne  learning  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan.  Deep  learning  adalah algoritma permodelan tingkat tinggi pada kumpulan data yang ditansformasikan dan di tata berlapis-lapis serta mendalam Pada[19] umumnya model deep learning dibangun berdasarkan jaringan syaraf tiruan (neuron network). Algoritma deep learning mampu dalam melakukan fitur ekstraksi secara otomatis dari kumpulan data mentah secara detail. Fitur ekstraksi berguna dalam membantu menghasilkan prediksi yang akurat dalam membedakan setiap kelas data [20]. Deep learning mampu  mengklasifikasikan  secara  langsung  dari  data  yang  digunakan  salah  satunya  yaitu  citra  gambar  dan  dapat meningkatkan akurasi [21]

## 2.7 Xception
Xception  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam deep  learning yang  merupakan  kepanjangan dari  Extreme version of Inception. Xception memiliki lapisan konvolusi yang menggabungkan konvolusi pointwise yang kemudian diikuti oleh konvolusi mendalam [10]. Kombinasi tersebut kemudian terbukti memberikan akurasi yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi gambar suatu dataset.
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi

## Kematangan Sawit
Pada  Gambar  2 merupakan  layer  yang  terdapat  dalam  arsitektur  Xception.  Xception  menggunakan  ukuran inputan 299x299. Arsitektur lapisan Xception memiliki 36 lapisan konvolusi yang menjadi dasar jaringan ekstraksi fitur. Berikut lapisan yang terdapat pada algoritma Xception

## 2.8 Hyperparameter Adam
Hyperparameter merupakan tahap dengan mengkombinasikan parameter uji. Tujuannya menghasilkan akurasi yang lebih optimal  dan  mengurangi  overfitting.  Optimizer  yang  digunakan  merupakan  optimizer  pada  tensorflow  yaitu  Adam ( Adaptive Moment Estimation ). Learning rate yang digunakan 0,1 0,01 0,001, epoch 20, aktifasi menggunakan softmax dan dropout layer dengan rate 0,1 0,01 dan 0,001 pada Tabel 1.
Tabel 1. Percobaan skema yang dilakukan

## 2.9 Confusion Matrix
Pada tahapan evaluasi, penilaian dilakukan dengan confusion matrix dengan hasil akurasi, recall, presisi dan f1 score. Tahapan ini bertujuan mengukur kinerja algoritma dan augmentasi yang digunakan. Hasil evaluasi akan membandingkan data yang menggunakan augmentasi dan tidak menggunakan augmentasi pada klasifikasi kematangan buah sawit. Selain itu evaluasi akan dilakukan dengan membagi data latih dan data validasi sebesar (90:10), (80:20) dan (70:30). Berikut tabel confusion matrix klasifikasi kematangan sawit dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion matrix klasifikasi kematangan sawit Kelas Benar Sawit Matang Belum Matang Sawit Matang True Positive False Positive Sawit Belum Matang  True Negative  False Negative
Confusion matrik menampilkan klasifikasi hasil sebagai berikut :
a. True Positive (TP) adalah citra sawit yang menampilkan data negative yang diprediksi positive.
b. True Negative (TN) adalah citra sawit yang menampilkan data positive yang diprediksi negative.
c. False Positive (FP) adalah citra sawit yang menampilkan data  negative yang diprediksi positive.
d. False Negative (FN) adalah citra sawit yang menampilkan data positive yang diprediksi negative. Confusion matrik terdari 4 fitur matrik [22] yang terdiri dari sebagai berikut:
a. Akurasi
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = (𝑻𝑷+𝑻𝑵) (𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵) (2)
b. Presisi
𝑷𝒓𝒆𝒔𝒊𝒔𝒊 = 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑷) (3)
c. Recall
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 ( 𝑻𝑷+𝑭𝑵) (4)
d. F1 Score
𝒇𝟏 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 𝒙 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam tahapan ini, penelitian menggunakan citra gambar sawit matang dan belum matang sebagai data inputan yang akan digunakan. Proses pengumpulan data dilakukan dengan mengambil langsung gambar buah sawit pada perkebunan kelapa sawit dan data yang didapatkan dari Kaggle. Jumlah keseluruhan data yaitu 1000 gambar dengan masing masing kelas matang 500 gambar dan kelas belum matang 500 gambar. Selain itu, terdapat data citra sawit hasil dari augmentasi Flip vertikal dan Flip horizontal sebanyak 500 masing masing kelas dengan total 1000 citra sawit hasil augmentasi. Data terdiri data sekunder dari Kaggle dan data ambil langsung dari perkebunan perkebunan kelapa sawit di Kabupaten Siak Indragiri. Data  sekunder  terdiri  dari 249  pada kelas  sawit  matang  dan  363  citra  sawit  pada  kelas  tidak  matang.  Dari  citra  sawit ditambah data langsung yang diambil dari perkebunan kelapa sawit yang terdiri dari 251 data sawit matang dan 137 sawit
Pembagian data Learning rate Dropout 90;10 0,1 0,1 80;20 0,01 0,01 70;30 0,001 0,001
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi Kematangan Sawit
belum matang. Keseluruhan data dari dua kelas sawit matang dan tidak matang 1000 data citra sawit yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Citra sawit Nama Matang  Belum Matang Citra Sawit (Kaggle) 249 363 Data Primary 251 137 Augmentasi 500 500 Total 1000 1000

## 3.2 Prepocessing
Prepocessing citra berarti suatu proses dengan memasukan atau input citra atau gambar dan menghasikan output berupa citra gambar yang diinginkan.Prepocessing digunakan dengan menggunakan rescaling dan resize. Rescaling dilakukan untuk mengubah skala citra warna yang sebelumnya rentang warna 0-255 menjadi 0-1. Kemudian resize digunakan untuk mengubah ukuran citra kedalam ukuran inputan dari algoritma yang digunakan yaitu Xception dengan ukuran inputan citra 299x299. Berikut hasil prepocessing yang dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3. Hasil prepocessing rescale dan resize

## 3.3 Augmentasi Flip
Augmentasi dilakukan untuk memperkaya data yang digunakan menjadi lebih banyak yaitu data citra sawit. Augmentasi dilakukan dengan menambah masing masing kelas  sebanyak 500 citra dengan total citra sawit hasil augmentasi sebanyak 1000  citra.  Augmentasi  yang  digunakan  adalah  augmentasi  Flip  vertikal  dan  Flip  horizontal.  Flip  adalah  teknik augmentasi  data  dengan  membalikkan  citra  atau  gambar  yang  dapat  dilakukan  secara  vertikal  maupun  horizontal. Misalnya pada citra buah sawit yang menghadap ke kiri dapat di balik menjadi menghadap ke arah kanan. Augmentasi menggunakan  library  Augmentor  Pipline  pada  Google  Colab.  Augmentasi  dilakukan  dengan  probabilitas  100%. Kemudian  data  hasil  Augmentasi  digabungkan  dalam  folder  pada  kelas  matang  dan  belum  matang.  Berikut  hasil augmentasi data flip vertikal dan horizontal pada Gambar 4, Gambar 5 dan Gambar 6.
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi Kematangan Sawit
Gambar 5. Augmentasi flip vertikal
Gambar 6. Augmentasi flip horizontal

## 3.4 Pembagian Data
Pembagian data dilakukan dengan menggunakan 3 skema percobaan. Data dibagi menjadi data latih, data uji dan data validasi. Data validasi diambil dari 20% dari total citra gambar sawit pada dua kelas sawit matang dan belum matang. Data latih dan data uji dibagi menjadi (90;10), (80;20) dan (70;30). Berikut tabel pembagian data pada Tabel 4.
Tabel 4. Pembagian data Pembagian Data Data Latih  Data Uji  Data Validasi (90;10);20 720 80 200 (90;10);20 Augmentasi 1440 160 400 (80;20);20 640 160 200 (80;20);20 Augmentasi 1280 320 400 (70;30);20 560 240 200 (70;30);20 Augmentasi 1120 480 400

## 3.5 Implementasi Xception
Pengujian menggunakan Library Tensorflow yang ada pada Keras dengan menggunakan bahasa pemograman Python. Pengujian  dilakukan pada  Google  Colab  dengan  memanggil  library  Xception.  Pengujian dilakukan dengan  57  Skema dengan mengubah parameter uji yaitu Learning rate dan nilai drop out. Learning rate yang digunakan 0,1 0,01 dan 0,001. Untuk dropout yang digunakan 0,1 0,01 dan 0,001. Berikut library algoritma Xception yang digunakan pada tensorflow. Pada arsitektur Xception dengan library tensorflow pada Gambar 7 terdapat langkah langkah penerapan dalam klasifikasi kematangan sawit.

## Gambar 7. Librari Xception pada tensorflow

## 3.6 Hyperparameter Adam
Optimasi  yang  digunakan  dengan  menggunakan  optimasi  Adam  ( Adaptive  Moment  Estimation ).  Optimasi  dilakukan dengan menggunakan epoch 20 dalam semua skema yang ada sebanyak 57. Selain itu, optimasi dilakukan dengan mencari nilai akurasi model terbaik dengan mengubah nilai learning rate dan dropout dengan nilai 0,001, 0,01 dan 0,1 dapat dilihat pada  Tabel  5.  Berikut  hasil  percobaan  parameter  learning  rate  dan  dropout  dengan  optimasi  Adam  pada  algoritma Xception.
Tabel 5. Skema yang digunakan dengan mencobakan beberapa kombinasi nilai learning rate dan dropout
No Pembagian Data Learning rate Dropout Augmentasi Tanpa Augmentasi 1 90;10 - - - 85,56% 2 0,001 0,001 93,75% 92,5% 3 0,001 0,01 93,75% 93,75%
1. from keras.applications import Xception
2. base_model=tf.keras.applications.Xception(include_top=False, weights="imagenet",input_tensor=Input(shape=(299,299,3)))
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi Kematangan Sawit
4 0,001 0,1 95% 88,75% 5 0,01 0,001 93,12% 86,25% 6 0,01 0,01 91,87% 87,5% 7 0,01 0,1 93,75% 92,5% 8 0,1 0,001 86,25% 77,5% 9 0,1 0,01 84,38% 78,75% 10 0,1 0,1 85% 77,5% 11 80;20 - - - 87,22% 12 0,001 0,001 90,31% 90% 13 0,001 0,01 94,06% 90,62% 14 0,001 0,1 93,12% 89,38% 15 0,01 0,001 89,06% 90,62% 16 0,01 0,01 90,62% 90,62% 17 0,01 0,1 92,81% 88,75% 18 0,1 0,001 82,81% 84,38% 19 0,1 0,01 82,5% 85,62% 20 0,1 0,1 88,44% 72,5% 21 70;30 - - - 88,15% 22 0,001 0,001 92,29% 81,25% 23 0,001 0,01 89,38% 90,62% 24 0,001 0,1 90,62% 89,38% 25 0,01 0,001 88,33% 88,75% 26 0,01 0,01 87,5% 82,92% 27 0,01 0,1 87,08% 89,38% 28 0,1 0,001 74,17% 72,5% 29 0,1 0,01 80,62% 82,5% 30 0,1 0,1 83,75% 79,37%
Dari  hasil  percobaan  pembagian  data  90;10,  80;20  dan  70;30  diperoleh  pembagian  data  90;10  merupakan pembagian data terbaik dengan akurasi tertinggi 95%. Learning rate terbaik yaitu learning rate 0,001 jika dibandingkan leaning rate 0,01 dan 0,1 dilihat dari akurasi yang diperoleh. Sedangkan nilai dropout terbaik 0,01 dibandingkan dropout 0,001 dan 0,1. Akurasi terendah diperoleh pada percobaan learning rate 0,1 dan dropout 0,001. Augmentasi data yang dilakukan  terbukti  dapat  meningkatkan  akurasi  pada  percobaan  yang  dilakukan  dengan  membandingkan  data  yang diaugmentasi dan tanpa diaugmentasi.

## 3.7 Pembahasan
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  57  skema  dengan  mengubah  parameter  learning  rate  dan  dropout  pada algoritma Xception. Didapatkan hasil pembagian data 90;10 lebih baik dibandingkan pembagian data 80;20 dan 70;30 dilihat dari akurasi yang didapatkan. Kemudian parameter terbaik yaitu dengan menggunakan learning rate 0,001 dan dropout 0,1. Akurasi terbaik dengan augmentasi sebesar 95% dan tanpa augmentasi sebesar 93,75% pada pembagian data dan parameter uji learning rate 0,001 dropout 0,1 ditunjukan pada Gambar 8, 9, 10 dan 11.
Gambar 8. Hasil percobaan pembagian data (90;10) learning rate 0,001 dan dropout 0,01 tanpa augmentasi
Pada Gambar 8 percobaan pembagian data 90;10 dengan learning rate 0,001 dan dropout 0,1 merupakan akurasi terbaik dari percobaan data tanpa augmentasi 93,75%. dan nilai loss 0,3175. Epoch terbaik diperoleh pada epoch ke-9 dari 20 epoch.
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi Kematangan Sawit
Gambar 9. Hasil confusion matrix pembagian data (90;10) learning rate 0,001 dan dropout 0,01 tanpa augmentasi
Pada Gambar 9 percobaan pembagian data 90;10 dengan learning rate 0,001 dan dropout 0,1 tanpa augmentasi data hasil confusion matrix diperoleh kelas yang diprediksi benar matang 43 dan diprediksi salah pada kelas matang 3. Sedangkan  pada  kelas  belum  matang  diprediksi  benar  belum  matang  32  dan  diprediksi  salah  2.  Nilai  fitur  confusion matrix diperoleh akurasi 94%, presisi 93%, recal 94% dan f1-score 94%.
Gambar 10. Hasil percobaan pembagian data (90;10) learning rate 0,001 dan dropout 0,1 augmentasi
Pada  Gambar  10  percobaan  pembagian  data  90;10  dengan  learning  rate  0,001  dan  dropout  0,001  merupakan akurasi terbaik dengan augmentasi 95%. dan nilai loss 0,3175. Epoch terbaik diperoleh pada epoch ke-11 dari 20 epoch.
Gambar 11. Hasil confusion matrix pembagian (90;10) learning rate 0,001 dan dropout 0,01 augmentasi
Pada Gambar 11 percobaan pembagian data 90;10 dengan learning rate 0,001 dan dropout 0,01 dengan augmentasi data hasil confusion matrix diperoleh kelas yang diprediksi benar matang 70 dan diprediksi salah pada kelas matang 5. Sedangkan  pada  kelas  belum  matang  diprediksi  benar  belum  matang  82  dan  diprediksi  salah  3.  Nilai  fitur  confusion matrix diperoleh akurasi 95%, presisi 95%, recal 95% dan f1-score 95%.
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi Kematangan Sawit

## 4. KESIMPULAN
Pendekatan deep learning menggunakan algoritma Xception pada klasifikasi kematangan sawit dengan membandingkan data  yang diaugmentasi  dan  tanpa  diaugmentasi  ditambahkan  dengan  mengubah  parameter  learning rate  dan dropout. Didapatkan  model  Xception  yang  ditambahkan  learning  rate,  dropout  memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  dengan augmentasi  dibandingkan  Xception  tanpa  learning  rate  dropout  dan  tanpa  augmentasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian dengan  skema  pembagian  data  dan  mengatur  nilai  parameter  didapatkan  pembagian  data  90;10  terbaik  dengan  nilai learning  rate  0,001  dan  dropout  0,1.  Pembagian  data  (90;10)  akurasi  terbaik  mencapai  95%,  pembagian  data  (80;20) akurasi terbaiknya 94,06% dan pembagian data (70;30) akurasi terbaiknya adalah 92,29%. Berdasarkan hasil pengujian terbukti learning rate dan dropout dapat meningkatkan akurasi jika dibandingkan dengan tanpa menggunakan parameter learning rate dan dropout. Tanpa menggunakan learning rate, dropout optimasi Adam dan augmentasi pada pembagian data didapatkan akurasi sebesar 85,56%, 87,22% dan 88,15%. Hasil percobaan parameter uji dengan nilai akurasi terendah didapatkan akurasi sebesar 72,5% pada percobaan pembagian data 70;30 dengan learning 0,1 dan dropout 0,1. Kemudian pada percobaan dengan akurasi terbaik didapatkan akurasi 95% pada percobaan pembagian data 90;10 dengan learning rate  0,001  dan  dropout  0,1  Selain  augmentasi,  pengaturan  parameter  learning  rate  dan  dropout  juga  berperan  penting dalam meningkatkan akurasi dan mengurangi overfitting. Kombinasi kedua nya memberikan akurasi yang tinggi dengan model Xception yang dimodifikasi dengan akurasi tertinggi yaitu 95% pada data yang diberi augmentasi. Learning rate 0,001  pada  3  pembagian  data  merupakan  parameter  dengan  akurasi  terbaik  dibandingkan  learning  rate  0,01  dan  0,1. Sedangkan  untuk  nilai  dropout  terbaik  0,01  dibandingkan  learning  rate  0,001  dan  0,1.Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa, algoritma Xception yang diberikan parameter uji learning rate, dropout, optimasi Adam dan Augmentasi terbukti mampu meningkatkan akurasi model Xception yang digunakan.

## REFERENCES
[1] M.  Lambok,  F.  Sitorus,  E.  N.  Akoeb,  R.  Sembiring,  and  M.  A.  Siregar,  “AGRISAINS:  Jurnal  Ilmiah  Magister  Agribisnis Peningkatan  Produksi  Crude  Palm  Oil  Melalui  Kriteria  Matang  Panen  Tandan  Buah  Segar  untuk  Optimalisasi  Pendapatan Perusahaan Improving Crude Palm Oil Production Through Fresh Fruit Harvest Criteria for Optimization of Company Income,” Jurnal Ilmiah Magister Agribisnis, vol. 2, no. 1, pp. 26–32, 2020, [Online].
[2] F. Murgianto, E. Edyson, A. Ardiyanto, S. K. Putra, and L. Prabowo, “Potential Content of Palm Oil at Various Levels of Loose Fruit in Oil Palm Circle,” Jurnal Agro Industri Perkebunan, pp. 91–98, Oct. 2021, doi: 10.25181/jaip.v9i2.2161.
[3] I. U. P. Rangkuti, “Rendemen dan Komponen Minor Minyak Sawit Mentah Berdasarkan Tingkat Kematangan Buah pada Elevasi Tinggi,” Agrotekma: Jurnal Agroteknologi dan Ilmu Pertanian, vol. 3, no. 1, p. 9, Dec. 2018, doi: 10.31289/agr.v3i1.1933.
[4] M. Y. M. A. Mansour, K. D. Dambul, and K. Y. Choo, “Object Detection Algorithms for Ripeness Classification of Oil Palm Fresh Fruit Bunch,” International Journal of Technology, vol. 13, no. 6, pp. 1326–1335, 2022, doi: 10.14716/ijtech.v13i6.5932.
[5] A.  Septiarini,  A. Sunyoto,  H.  Hamdani,  A.  A.  Kasim,  F.  Utaminingrum,  and  H.  R.  Hatta,  “Machine  vision  for  the  maturity classification  of  oil  palm  fresh  fruit  bunches  based  on  color  and  texture  features,”  Sci  Hortic,  vol.  286,  Aug.  2021,  doi: 10.1016/j.scienta.2021.110245.
[6] A.  W.  Setiawan  and  A.  R.  Ananda,  “Pengembangan  Sistem  Penilaian  Kematangan  Tandan  Buah  Segar  Kelapa  Sawit Menggunakan Citra 680 dan 750 Nm,” vol. 7, no. 2, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072603.
[7] S. Ashari, G. J. Yanris, and I. Purnama, “Oil Palm Fruit Ripeness Detection using Deep Learning,” Sinkron, vol. 7, no. 2, pp. 649–656, May 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11420.
[8] A. Y. Saleh and E. Liansitim, “Palm oil classification using deep learning,” Science in Information Technology Letters, vol. 1, no. 1, pp. 1–8, Apr. 2020, doi: 10.31763/sitech.v1i1.1.
[9] J. O. Carnagie, A. R. Prabowo, E. P. Budiana, and I. K. Singgih, “Essential Oil Plants Image Classification Using Xception Model,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2022, pp. 395–402. doi: 10.1016/j.procs.2022.08.048.
[10]  C. Upasana, A. S. Tewari, and J. P. Singh, “An Attention-based Pneumothorax Classification using Modified Xception Model,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2022, pp. 74–82. doi: 10.1016/j.procs.2022.12.403.
[11]  A. Abbas, S. Jain, M. Gour, and S. Vankudothu, “Tomato plant disease detection using transfer learning with C-GAN synthetic images,” Comput Electron Agric, vol. 187, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.compag.2021.106279.
[12]  F. Harrou, A. Dairi, A. Dorbane, and Y. Sun, “Energy consumption prediction in water treatment plants using deep learning with data augmentation,” Results in Engineering, vol. 20, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.rineng.2023.101428.
[13]  Suharjito, G. N. Elwirehardja, and J. S. Prayoga, “Oil palm fresh fruit bunch ripeness classification on mobile devices using deep learning approaches,” Comput Electron Agric, vol. 188, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.compag.2021.106359.
[14]  M. S. H. Talukder and A. K. Sarkar, “Nutrients deficiency diagnosis of rice crop by weighted average ensemble learning,” Smart Agricultural Technology, vol. 4, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.atech.2022.100155.
[15]  Irfan, Desi & Rosnelly, Rika & Wahyuni, Masri & Samudra, Jaka & Rangga, Aditia., "Perbandingan Optimasi Sgd, Adadelta, Dan Adam Dalam Klasifikasi Hydrangea Menggunakan Cnn," JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, vol. 5, p. 244, 2022. doi: 10.54314/jssr.v5i2.789.
[16]  S.  Mehta,  C.  Paunwala  and  B.  Vaidya,  ‘CNN  based  Traffic  Sign  Classification  using  Adam  Optimizer,’  2019  International Conference  on  Intelligent  Computing  and  Control  Systems  (ICCS),  Madurai,  India,  2019,  pp.  1293-1298,  doi: 10.1109/ICCS45141.2019.9065537.
[17]  E.  N.  Cahyo,  E.  Susanti,  and  R.  Y.  Ariyana,  “Model  Machine  Learning  Untuk  Klasifikasi  Kesegaran  Daging  Menggunakan Arsitektur Transfer Learning Xception,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 11, no. 2, p. 371, Jul. 2023, doi: 10.26418/justin.v11i2.57517.
[18]  A. Mumuni and F. Mumuni, “Data augmentation: A comprehensive survey of modern approaches,” Array, vol. 16. Elsevier B.V., Dec. 01, 2022. doi: 10.1016/j.array.2022.100258.
Fathan  Fanrita  Masaugi,  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  Xception  dan  Augmentasi  Flip  Pada  Klasifikasi

## Kematangan Sawit
[19]  H. A. Pratiwi, M. Cahyanti, and M. Lamsani, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING FLOWER SCANNER MENGGUNAKAN METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,”  Sebatik,  vol.  25,  no.  1,  pp.  124–130,  Jun.  2021,  doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1297.
[20]  F. H. Kuwil, “A new feature extraction approach of medical image based on data distribution skew,” Neuroscience Informatics, vol. 2, no. 3, p. 100097, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.neuri.2022.100097.
[21]  R. A. Tilasefana and R. E. Putra, “Penerapan Metode Deep Learning Menggunakan Algoritma CNN Dengan Arsitektur VGG NET Untuk Pengenalan Cuaca,” Journal of Informatics and Computer Science, vol. 05, 2023.
[22]  D. Marcella and S. Devella, “Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur VGG- 19,” vol. 3, no. 1, pp. 60–70, 2022.