Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4874

## APLIKASI
PENGEMBANGAN METODE SELEKSI KUALITAS KACANG KULIT OVEN DENGAN
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Taufik Ismail 1* , Supatman 1 , Ihsanti Dwi Rahayu 2
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercubuana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia.
2 Program Studi Farmasi, Fakultas Kedokteran, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia.
Received: 11 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Kacang Kulit Oven, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Neural Network, Artificial Intelligence.
*Corespondent Email: 201110007@student.mercuba na-yogya.ac.id, supatman@mercubuana- yogya.ac.id, ihsanti.rahayu@fk.unila.ac.id
Abstrak. Salah  satu  makanan  camilan  yang  banyak  diminati  masyarakat hingga saat ini adalah kacang kulit oven. Kacang kulit oven yang telah beredar luas  di  masyarakat,  seringkali  menemui  permasalahan  khususnya  pada penentuan kualitas produk. Hal ini sering kita jumpai adalah banyak kacang kulit  oven  yang  terlihat  baik  dari  segi  tampilan  kulit  luarnya  akan  tetapi apabila kacang kulit dibuka, ternyata kacang kulit tersebut memiliki kualitas biji kacang yang jelek serta rasa yang tidak enak ketika dikonsumsi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  metode  seleksi  kualitas  kacang  kulit oven  dengan  penggunaan  convolutional  neural  network.  Penelitian  dimulai dengan  proses  akuisisi  data  dengan  menggunakan  kamera,  pemberian  label kacang baik dan kacang jelek, penyusunan dataset pada proses pelatihan dan pengujian,  dan  perancangan  arsitektur  convolutional  neural  network. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil pengujian perangkat lunak untuk seleksi kualitas kacang kulit oven dengan metode ini mencapai 65.42%.
Abstract. One snack food that is currently in great demand among the public is oven-baked peanuts. Peanut shell ovens, which have been widely circulated in the community, often discuss problems, especially in determining product quality. It is often encountered that many oven-shelled nuts look good in terms of the appearance of the outer shell, but when the shelled nuts are opened, it turns out that the shelled nuts have poor seed quality and an unpleasant taste when  consumed.  This  research  aims  to  develop  a  method  for  selecting  the quality  of  oven-shelled  nuts  using  convolutional  neural  networks.  The research  began  with  the  data  acquisition  process  using  a  camera,  labeling good nuts and bad nuts, compiling a dataset during the training and testing process, and designing a convolutional neural network architecture. Based on the  research  results  obtained,  the  software  testing  results  for  selecting  the quality of oven-shelled nuts using this method reached 65.42%.

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  pasar  tradisional,  sedang  ramai digemari masyarakat. Karena, harga kebutuhan sembako  mengalami  kenaikan  harga,  akibat tekanan  inflasi.  Masyarakat  untuk  mencari harga  yang  lebih  murah,  dalam  kehidupan berbelanja  kebutuhan  sehari-hari.  Salah  satu
tempat  kegiatan  penjualan  yang  dilakukan secara  langsung,  dengan  harga  komoditas eceran atau grosir, maupun induk pada tingkat pelayanan lingkup terbatas, yang dimunculkan setiap  hari  raya  idul  fitri,  idul  adha,  maupun musim panen.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fasilitas  tempat  usaha  yang disediakan pemerintah  berupa,  bahan-bahan  produksi lokal,  agar  pedagang  berlomba-lomba  dalam mencari  rezeki,  untuk  dijual  dan  dibeli masyarakat. Mengenai kacang kulit oven, agar diperiksa  keadaan  pada  kualitas  biji  kacang tersebut.
Eksplanasi dilakukan setiap kemasan produk terkenal dari Pringsewu yang bermerek, Kacang  Asin  Cap  Jago ,  maupun Kacang  Asli Cap  Jago .  Sehingga,  banyak  masyarakat membeli produk ini. Kemasan kacang sangrai, telihat  menarik  di  setiap  rasa,  dan  harga  lebih murah berkisar Rp,9.000,00. Permintaan produk  tinggi,  terkait  dengan  merek  tertentu. Jumlah  waktu  permintaan  di  setiap  penjualan 100 Pack dalam 3 hari habis, dan untung sekitar
Rp,90.000,00,  dan  keuntungan  lapak  berkisar Rp,83.000,00. Artinya, satu kemasan dapat Rp, 700.00  per  pack.  Profit  yang  diperoleh  dalam waktu  pendapatan  senilai,  700.000  per  100 pack, maupun Rp, 1,4 juta per 200 pack, bahkan 2.1  jt  per  300  pack.  Produsen  melibatkan produk  kacang,  untuk  disortir  dan  ditukar terlebih dahulu, agar dikemas rapih berdasarkan biji kacang terbaik. Meskipun, sudah dianalisa, dari  sampel  secara  kasat  mata,  dan  ditemukan ada  jamuran,  umes  dan  busuk.  Sehingga, terlihat  jelek  atau  baik  ketimbang  dikonsumsi. Tujuannya,  memproses  metode Convolutional Neural  Network ,  guna  menyeleksi  kualitas kacang dengan penerapan prosedur.
Metode  CNN,  banyak  sekali  manfaatnya, termasuk pemilihan kualitas kacang kulit oven yang  diperoleh,  peningkatan  akurasi  dalam mengklasifikasi  gambar  lebih  efektif  dan akurat.  Pendeteksian  cepat,  untuk  memproses klasifikasi gambar secara real-time.
Penggunaan luas dalam berbagai aplikasi, pada arsitektur  dan  pemrograman.  Pengurangan biaya  secara  otomatisasi  dan  optimal,  serta peningkatan  kualitas  produk  yang  dapat mendeteksi  lebih  akurat.  Klasifikasi  gambar kacang banyak dipakai untuk pengujian sampel diperoleh,  tingkat  akurasi  data  training  dan testing.  Pemberian  respon  pada  region,  yang saling  overlapping  di  area  visual,  dan penghilangan noise pada teknik komputasi.
Masalah  aspek  dalan  penelitian  meliputi, kualitas  data  input  pada  arsitektur.  Model kompleksitas terhadap parameter dan menimbulkan overfitting. Diperlukan, perangkat  keras  pada  komputasi  besar.
Pemilihan arsitektut  dan transformasi data  dua dimensi  yang  tepat.  Harapan  penelitian  ini, dapat  berkontribusi  dengan  aman  dan  lancar [12].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut ini, merupakan bagian dari landasan komponen  teori  yang  berhubungan  dengan metode CNN terdiri Computer Vision , Artificial Intelligence,  Neural  Network ,  dan Deep learning yang  berdasarkan  gambar  konsep berikut.

## 2.1. Pengertian Kacang Tanah
Kacang  tanah  berasal  dari  nama  taksonomi Arachis  hipogaeya  L .  Tanaman  pangan  dapat menyerupai  semak  yang  berasal  dari  Brazil. Karena,  pertama  kali  ditanam  orang  India. Penanaman  berkembang,  hanya  dijalankan pendatang  Eropa.  Kacang  tanah  masuk Indonesia,  di  awal  abad  ke-17  oleh  pedagang Spanyol, Cina dan Portugis.
Istilah bahasa Inggris, yaitu peanut dijadikan tingkat  Internasional,  dan  mulai  berpusat  di seluruh  dunia,  termasuk  indonesia  di  pulau- pulau  nusantara.  Kacang  tanah,  sebagai  salah satu  bahan  pangan  masyarakat,  mengenai penghasil  karbohidrat  dan  protein  nabati. Permintaan di Asia Selatan dan Asia Tenggara, mengalami  peningkatan  dengan  pertumbuhan penduduk, urbanisasi, pendidikan, dan pendapat penghasilan ekonomi masyarakat.

## 2.2. Artificial Intelligent
AI  sebagai  komputer  untuk  menyelesaikan masalah  kognitif,  yang  berikatan  manusia. Karena,  pertama  kali  dikembangkan John McCarthy ,  sebagai  julukan  bapak  AI  pada tahun 1956. Teknologi diakui tiga rekan ialah, Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester yang membantu penelitian di bidang automata, neural network dan inteligent learning[2].

## Gambar 1: Komponen teori CNN
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Artificial Intelligent sudah terjadi dari awal hingga  akhir,  dalam  generasi  ke  generasi. Sebab,  orang  yang  dapat  belajar,  menalar, memahamkan,  dan  memisahkan  kebenaran dengan pertimbangan makna yang tepat[3].
AI  dapat  dipakai,  dalam  penelitian  kacang kulit oven menggunakan metode CNN. Sebagai bahan  pokok  utama,  guna  identifikasi  pola gambar  dengan  prinsip  aljabar  linear,  yang dirancang istimewah dalam memproses jumlah data  piksel  dan  citra.  Cukup    memodifikasi perhitungan  matematika  dalam  memprediksi gambar,  dengan  proses  pergerakan  konvolusi pada kernel, pada filter  ukuran.

## 2.3. Computer Vision
Visi komputer itu, semacam teknologi yang berkembang  pesat,  karena  kemajuan  pada kecerdasan buatan, serta pembelajaran mendalam  yang  sering  terjadi,  dari  tahun  ke tahun.  Neural  network,  dapat  membangun sebuah  teknologi  AI  pada  Computer  Vision, dapat  memahami  terhadap  lingkungan  dalam pengambilan  tindakan,  berdasarkan  perceptron pada  computer  vision  yang  berkaitan  dengan persepsi visual [1].
Komponen utama metode CNN melingkupi, Computer  Vision  berpatokan  Deep  Learning, Neural  Network,  dan  Artificial  Intelligent betujuan,  untuk  pengenalan  gambar  dalam proses klasiikasi citra.

## 2.4. Neural Network
Neural  network  itu,  suatu  proses  informasi memiliki  karakteristik,  berupa  jaringan  saraf manusia  terstruktur,  pada  pemecahan  masalah dalam  teknik  klasifikasi  pengenalan  pola. Karena,  didasarkan  asumsi  meliputi  neuron, yaitu  informasi  dapat  diproses  terjadi  pada elemen  sederhana.  Dengan  sejumlah  besar elemen yang tersusun kompleks, pada kegiatan analog  dengan  fungsi  biologis  neuron  yang lebih  elementer.  Tujuannya,  berproses  pada kinerja  menyerupai  manusia  dan  dapat memiliki ciri-ciri diantaranya, pola antarkoneksi  neuron  dalam  menentukan  bobot koneksi  berupa,  pelatihan  atau  pembelajaran maupun algoritma dan fungsi aktivasi[4].
Tahun 1958, Bernard Widrow dan Ted Hoff mendirikan algoritma pembelajaran baru, pada sistem  pelatihan  saraf  linier  dengan  jaringan adaptif. Ini,  terlihat  kemampuan  dan  struktur menyerupai  perceptron. Aturan  pembelajaran
Widrow-Hoff , agak eksis dipakai sekarang[5]. Neural  network,  diartikan  sebagai  jaringan syaraf tiruan sebagai mesin pembelajaran yang dapat simulasi, pada mekanisme dengan organ tubuh  manusia,  yang  berisi  unit  komputasi  di bagian neuron. Komputer dapat berpikir seperti manusia,  dengan  peniruan  terhadap  aktivitas tes,  didalam  jaringan  biologis.  Jaringan  saraf tiruan tidak dapat diprogramkan, guna perolehan  keluaran  dalam  bentuk  apapun. Karena,  berawal  dari  kesimpulan  cocok  untuk studi kasus metode CNN[6].

## 2.5. Deep Learning
Deep  learning  itu,  komponen  berasal pembelajaran mesin, guna melakukan pembelajaran  hierarki.  Metode  ini,  salah  satu pengembangan  dari  ANN  dan  ML.  Deep learning  dapat  melaksanakan  pembelajaran yang  terdiri  dari,  kumpulan  layer  banyak. Lapisan awal memperoleh fitur sederhana, dari awal  hingga  akhir  mendapat  fitur  kompleks, yang  dapat  diaplikasi  pada  teknik  klasifikasi, clustering,  segmentasi  ataupun  recognition. Deep  Learning    dijadikan  sebagai  teknik  ML, yang  dapat  mengajarkan  komputer  untuk mempelajari  data,  dan  mencakup  untuk melaksanakan pembelajaran in-depth, pada data dengan  kapasitas  luas,  serta  network  dengan jumlah layar sampai ratusan[7].
Konsep jaringan saraf Hopeflied, tertumpuk jumlah  lapisan  disebut Restricted  Boltman Machine (RBM), sebagai peningkatan performa yang signifikan, dan menjadi titik awal.
Gambar 2: Cara kerja neural network
Gambar 3: Teori Deep Learning
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Teknik ini, dijadikan pendekatan jenis pakar dan  penanganan  big  data,  yang  melingkupi neural  network,  untuk  dipakai  studi  kasus metode cnn adalah deep supervised learning [11].

## 2.5.1. Deep Supervised Learning
Teknologi  bagian  induk  Deep  Learning sebagai  pendekatan  metode,  yang  dapat membangkitkan fungsi pemetaan proses input- output. Berdasarkan pemberian pada label data, yang  dipakai  penyelesaian  masalah  klasifikasi file gambar, pada validasi label setiap pelatihan data, untuk dikhususkan metode CNN.

## 2.6. Convolutional Neural Network
Metode ini, didirikan oleh David Hubel dan Torsten Weisel . Dia berhasil dalam memperoleh sel  sederhana  dan  kompleks  ditahun  1959. Dalam  eksperimen  biologis,  pada  bentuk Computer  Vision  yang  terlatih.  Metode  ini, diartikan  sebuah  model  Deep  learning  yang didapatkan hasil terbaik, berdasarkan klasifikasi  gambar  secara  kompetisi.  Pertama, Dan  Ciresan berhasil  mendapat  anugerah  dua kompetisi,  di  ajang  pengenalan  karakter  Cina ICDAR 2011 dan IJCNN 2011. CNN termasuk bagian Deep-feed-forward pada  kelas  DL, dikombinasi  NN  dan  AI  disebut  Artificial Neural  Network.  Karena,  teknologi  lebih terkenal  dalam  tantangan,  pada  hasil  cepat menjanjikan  dengan  Computer  Vision[8]. Metode  ini,  sebagai  arsitektur  yang  dapat merakit data, dalam mengolah dan analisis[12].
CNN adalah, pengembangan ANN konvensional  melingkup  arsitektur  network yang terdiri, puluhan dan ratusan lapisan dalam memproses  citra,  pada  network  layer  untuk mendapatkan output, disetiap kelas pembelajaran.  Tiap  layer,  memperoleh  fitur- fitur  sederhana  melingkupi,  warna,  kecerahan, dan  tepi  dalam  mendapat  fitur-fitur  kompleks. Optimasi CNN, dilakukan alur Back- propagation ,  terdiri forward-pass pada loss-
function , dan backward-pass sebagai overfitting ,  bertujuan  untuk  prosedur  dalam perbaikan,  terhadap  loss  function  secara interaktif,  dapat  tercapai  disetiap  dua  kondisi mengikuti  epoch  maksimal  atau  validasi data[7].

## 2.7. MATLAB
Matlab merupakan, software dapat membantu guna melaksanakan kegiatan perhitungan  matematik,  analisis  data,  dan pengembangan algoritma, permodelan simulasi, dan pendekatan jaringan saraf tiruan, serta pengolahan citra. Matlab dipakai penerapan  dibidang  teknik,  yang  meliputi bidang studi kasus[9].
Matlab didirikan Cleve Moller, seorang ahli matematika  dan  pemrograman  dalam  analisis numerik  pada  tahun  1970-an.  Moller  aktif dalam  menciptakan  perpustakaan,  mengenai LINPACK dan EISPACK. MATLAB dibangun oleh  perusahaan MathWork.inc ,  bersama rekannya  Steve  Bangert  dan  Jack  Little. Software  ini,  dijadikan  sebagai  salah  satu pemograman  ilmu  komputer.  Teknik  ini, berkembang  dengan  fungsi  pada  metode numerik, agar lebih mudah dan menarik. Istilah Matlab dari singkatan berasal Matrix Laboratory .  Sebab,  software  dapat  dipakai untuk  aplikasi  bidang  ilmu  pengetahuan,  baik teknik  komputer,  maupun  bidang  apapun.  Di kasus metode CNN, berkaitan aplikasi pemograman Matlab yang biasanya, menggunakan arsitektur dengan Matlab Network  App  Design .  Banyak  mahasiswa memakai Matlab, sebagai software paling laris dan  terkenal  dalam  penelitian,  agar  lebih mudah,  simpel  dan  efisien  guna  memperoleh skala  dalam  pemakaian  bahasa  pemrograman sendiri[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Bab ini, yang memuat pada langkah-langkah dan  perlengkapan  dalam  metode  penelitian, berdasarkan prosedur yang dijalankan.

## 3.1. Bahan penelitian
Bahan  penelitian  kita  disiapkan,  mengenai hardware  dan  software  yang  berupa,  laptop dengan sistem operasi Windows, serta aplikasi perangkat lunak Matlab, dan kacang kulit oven yang  sudah  dibeli,  pada  kondisi  kemasan
Gambar 4: Teori Konsep Arsitektur
CNN
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tertutup,  kertas  HVS  A4  kosong,  juga menyediakan, pulpen atau pensil, serta gunting dan  smartphone  sebagai  kamera.  Tujuan  ini, sebagai  perlengkapan  penelitian  yang  sudah direncanakan,  agar  cepat  selesai  dan  lancar secara tepat waktu.

## Table 1: Spesifikasi Laptop
DISPLAY 14" FHD (1920x1080) RAM 20GB DIRECT3D X12 VGA Intel Iris Xe Graphics, NVIDIA MX350 2GB STORAGE NVMe SSD 512GB CPU Core  i5-gen  11th  4  8  2.5GHz 4.5GHz, BATTERY 2 Cell 38Wh Internal Battery OS WINDOWS 11 23H2 – Reupdateable APLKASI MATLAB R2021 (SUPPORT)

## 3.2. Pengumpulan Data
Tahap  pertama,  melaksanakan  data  primer beserta sekunder bertujuan, untuk menyediakan proses  pelaksanaan,  dalam  pengumpulan  data sebelum  memasuki  tahap  analisis  data. Tujuannya,  berguna  untuk  observasi  dan pengambilan objek sampel, agar diolah menjadi data  primer  dan  sekunder.  Data  tersebut,  akan diolah menjadi analisis data untuk, mendeteksi dan  mengenali  objek  pada  kacang  kulit  oven. Pada saat membedakan, dan mengelompokkan secara klasifikasi langsung, untuk mendapatkan hasil performa validasi dan loss.

## 3.2.1.Data Primer
Data  primernya  berupa,  bungkusan  kacang yang dibeli tempat warung, ataupun toko sentral oleh-oleh.  Di  mana  pembelian  ini,  adalah tempat  lokasi  paling  strategis,  yang  dijadikan bahan  penelitian  kacang  kulit  oven.  Untuk menyeleksi,  pada  kualitas  isi  biji  kacang,  agar dikelompokkan  dalam  proses  identifikasi dengan  metode  CNN.  Tujuannya,  guna mendeteksi  dan  mengenali  objek  kacang tersebut. Agar dapat membedakan dan
mengelompokkan  secara  klasifikasi,  antara  isi biji  kacang  baik  dan  buruk.  Supaya,  dapat memberikan hasil validasi dan loss, saat proses kinerja metode tersebut.

## 3.2.2.Data Sekunder
Data sekundernya berupa, hasil gambar dari pemotretan  objek  terhadap  kacang  kulit  oven, pada  kondisi  biji  kacang  keadaan  terbuka  dan tertutup,  baik  bagus  atau  jeleknya.  Nantinya, akan dikelompokkan ke dalam folder direktori, sesuai  nama  kelompok  terhadap  kondisi  biji kacang.  Apabila  sudah  dibuka,  ketika  proses berjalannya  pemeriksaan  terhadap  biji  kacang kulit,  pada  pemrograman  MATLAB  dengan metode CNN.

## 3.3. Analisis Data
Analisis  data  penelitian  dengan  cara, mendapatkan informasi sesuai kebutuhan dalam menyeleksi  kualitas  kacang  kulit  oven.  Data sekundernya  berupa,  gambar  yang  sudah dikelompokkan,  dan  dikumpulkan  ke  folder directory,  untuk  diproses  ke  metode  CNN berupa  kurva  akurasi  dari  validasi  dan  loss. Karena, proses identifikasi kualitas kacang itu, berdasarkan  pengumpulan  data  lewat  folder, berupa gambar objek kacang tertutup yang telah di cropping, dan sudah disimpan menggunakan snipping  tools  secara  data  augmentasi.  Proses data  augmentasi,  terletak  pada  output,  yang melaksanakan  voting  untuk  memperoleh  data output akhir, pada proses pengujian input model klasifikasi yang banyak.

## 3.4. Desain Sistem
Desain  sistem,  menggunakan  aplikasi Matlab, yang tertera disetiap tools pada bagian menu antarmuka. Kemudian memilih MATLAB  Deep  Network  Design,  alat  untuk mendesain  rangkaian  arsitektur  pada  metode CNN,  sesuai  pada  alur  lapisan  dari  metode tersebut.  Kerangka  desain  penelitian  dengan arsitektur  metode  CNN,  yang  menggunakan tool dari MATLAB.
3.4.1. Arsitektur  CNN  dengan  MATLAB Deep Network Designer
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Taufik  dkk
Arsitektur CNN menggunakan tools berupa, Matlab  Deep  Network  Designer.  Tujuannya, untuk  mengenali  lapisan  pada  metode  ini melingkupi  fungsi  layers.  Karena,  sampel gambar citra akan diinputkan, untuk memperoleh  pengelompokkan  dan  memilih data sampel secara klasifikasi. Cukup membutuhkan  seberapa  data  sampel  untuk dihitung, pada alur kerja pemrograman koding yang di rancang dari desain arsitektur tersebut.
Berdasarkan  penjelasan  konsep  arsitektur CNN, dengan MATLAB Deep Network Design yang dijelaskan berikut ini:
1. Convolution  layer :  Lapisan  konvolusi sebagai  blok  bangunan  inti,  sebagian besar  terletak  komputasi  yang  dapat melaksanakan lapisan ini. Pada lembar yang  terhubung  area  kecil,  terhadap citra  input.  Tiap  ukuran  pixel,  dapat menyerupai  bidang  reseptif,  guna neuron  dapat  mengatakan  bahwa  filter yang  dipakai,  pada  ukuran  pixel tersebut.  Fungsi  Convolutional  2D Layer, biasanya dipakai pada data citra 2D,  dalam  melakukan  proses  operasi konvolusi.
2. Rectiflied  Linear  Unit :  Lapisan  unit linear, yang  mengaplikasi  fungsi aktivasi. Tujuan ini, untuk peningkatan bersifat  nonlinearitas  pada  fungsi keputusan dan jaringan, beserta semua tanpa  berpengaruh  bidang  reseptif  di lapisan  konvolusional.  Setiap  fungsi aktivasi,  dapat  dipakai  pada  jaringan saraf,  dan  menghasilkan  input  secara langsung,  apabila  dinyatakan  input tersebut positif menjadi 1. Jika negatif, outputnya akan menjadi nol.
3. Pooling Layer : Lapisan yang berfungsi dalam  menjaga  ukuran  data,  apabila konvolusionalnya  dapat  melakukan reduksi  sampel.  Dengan  demikian,
lapisan  ini  dapat  mempresentasi  data menjadi data terkecil, untuk dkelola dan mengendalikan overfitting. Proses pooling layer, dapat melakukan memakai  sistem  Max  Pooling.  Teknik
yang  dipakai  dalam  MATLAB,  salah satu  operasi  pemilihan  elemen  pada pooling  maksimum,  dari  daerah  peta fitur yang ditutupi oleh filter.
4. Full  connected  layer :  Lapisan  koneksi penuh  yang  biasanya  dipakai  dalam MLP, untuk melaksanakan berubahnya dimensi.  Supaya,  dapat  melaksanakan proses klasifikasi secara linier. Neuron dari  lapisan  convolutional  awal  yang diubah,  untuk  dijadikan  data  satu dimensi, sebelum memasuki ke lapisan terhubung  penuh.  Apabila  neuron terhubung  pada  koneksi  penuh,  ke seluruh aktivitas pada lapisan berikutnya. Proses perataan output dari layer  sebelumnya,  untuk  dimasukkan ke dalam proses neural network secara standar yang diterapkan proses transformasi  linear,  di  setiap  vektor input pada matriks bobot.
5. Softmax Layer : Proses lapisan jaringan saraf  yang  diubah  dengan  vektor  nilai real,  dan  dijadikan    perhitungan probabilitas distribusi, pada kelas target setiap  data  sampel,  dalam  proses klasifikasi. Element vektor input, yang dapat diubah menjadi 1 dan 0. Supaya, seluruh  elemen  vektor  output  sama dengan 1.
6. Input  layer :  Lapisan  masukan  pada jaringan syaraf tiruan, sebagai penerimaan  input  data  yang  diproses berupa, file gambar pada sampel objek, untuk  dikumpul  dan  dimasukkan  ke dalam  folder  saat  pelaksanaan  proses konvolusi.  Alat  yang  dipakai  dalam matlab,  pada  input  layer  berupa Imageinput.
7. Output  layer :  Lapisan  keluaran  di jaringan syaraf tiruan dalam memperoleh hasil output, yang diprogramkan  dari  alur  proses,  pada prediksi  akhir  berdasarkan  peluang tertinggi. Output  layer  dalam  aplikasi matlab yang dipakai ialah Classoutput.
Gambar 5: Studi kasus arsitektur CNN dengan MATLAB Deep Network Designer
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
3.5. Flowchart
Tahapan  alur  proses  penelitian  metode  cnn meliputi tahapan, yang disesuaikan pada desain alur  flowchart.  Perlu  langkah  pada  proses melibatkan  prosedur,  dan  dikelola  secara konsep taktik dan strategis. Guna menciptakan proses,  pada  waktu  penelitian  berjalan  aman dan  lancar.  Dan  inilah  gambar  alur  proses penelitian dalam bentuk flowchart:
Gambar flowchart ini, memberikan paparan alur  proses  penelitian  metode  cnn  terhadap kacang  kulit  oven,  untuk  peletakan  sampel kacang  yang  terbuka  dan  tertutup  pada  data primer  diatas  kertas  dan  dinomor  pulpen,  agar diolah  menjadi  data  sekunder,  untuk  dipotret dalam bentuk file gambar dan di cropping, guna memisahkan  untuk  disimpan  ke  dalam  folder yang dikelompok.
Selanjutnya, melakukan perancangan konsep dengan setiap kasus metode CNN, pada alur  aplikasi  pemrograman  matlab  secara flowcart,  berdasarkan  proses  yang  telah
dirancang.  Inilah  bentuk  flowchart,  dari  alur proses  pemrograman  MATLAB  CNN.  Sesuai dengan  prosedur  yang  sudah  di  rancang,  pada konsep berikut ini:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini,  mengenai  analisis  dan  laporan hasil  percobaan,  berdasarkan  hasil  metode CNN, dalam melbatkan data yang diperoleh.

## 4.1. Analisis Laporan
Analisis  laporan  didapat  kali  ini,  berupa hasil pengolahan data, yang berawal dari proses pengumpulan data sampel kacang dari warung.
Gambar 7: Flowchart Pada Alur Pemrograman
MATLAB CNN
Gambar 6: Flowchart pada alur proses penelitian metode
CNN
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Cakupan  dataset  berupa,  file  gambar  dengan kapasitas sederhana. Membuka kemasan kacang,  untuk  diletakkan  di  atas  kertas  yang ditulis  nomor  angka.  Melakukan  pemotretan gambar  kacang  di  atas  kertas  yang  sudah dinomori, untuk data asli pada folder. Membuka cangkang  untuk  melihat  kondisi  keadaan  biji kacang,  apabila  dinyatakan  baik  atau  buruk. Lalu,  dipisahkan  dan  dikelompokkan  menjadi dua  folder,  agar  diolah  menjadi  dataset,  untuk disalin dalam bentuk alamat link folder dari File Explorer, guna diimplementasi dengan arsitektur  koding  matlab  CNN.  Melaksanakan pra-pemrosesan  gambar  secara  normalisasi, augmentasi  data,  dan  pembagian  dataset menjadi  proses  training  dan  tesiting.  Terakhir, model  pelatihan  data  dengan  validasi  berupa, akurasi  dan  loss  yang  diukur  dalam  bentuk persen.
4.2. Hasil kinerja performa data training dan output data testing .
Berikut  ini  mengenai,  hasil  laju  kurva akurasi berupa pelatihan dan validasi mengalami  peningkatan  maupun  stabil,  dan diiringi  dengan  jumlah  literasi.  Berdasarkan waktu  durasi  estimasi,  dan  kurva  kehilangan mengalami  penurunan  yang  baik,  dipengaruhi pelatihan  dan  validasi  akurasi,  pada  jumlah iterasi  dalam  waktu  memprediksi  klasifikasi data. Jumlah iterasi tercapai apabila laju kurva terhenti, untuk perolehan output yang berdasarkan  frekuensi  kisaran  5  iterasi  dan learning rate 0.01 atau 0.001:
Pertama,  menguji  5  epoch  yang  diperoleh, validasi  akurasi  hanya  65.42%  pada  jumlah kisarannya  465  iterasi,  duarasi  estimasi  392 menit  19  detik,  dan iterasi  per  epoch  93.  Data menujukan, benar positif 1005 kacang baik dan benar  negatif  306  kacang  jelek.  Sedangkan,
salah positif 419 Kacang baik dan salah negatif 274 kacang jelek.
Kedua,  pengujian  13  epoch  menunjukan, akurasi validasi 58.70%, dengan jumlah iterasi 299,  disertai  estimasi  24  menit  35  detik,  serta iterasi per epoch 23. Berdasarkan prediksi yang didapat,  benar  positif  834  kacang  baik  dan benar  negatif  340  kacang  jelek.  Sedangkan, salah positif 586 Kacang baik dan salah negatif 240 kacang jelek.
Ketiga, uji coba 5 epoch sedang mengalami kenaikan angka yang signifikan. Hasil menunjukan, validasi akurasi berkisar 57,40%, disertai dengan jumlah 465 iterasi. Estimasi 70 menit  11  detik,  serta  iterasi  per  epoch  93. Hasilnya,  benar  positif  779  kacang  baik  dan benar  negatif  369  kacang  jelek.  Sedangkan, salah positif 641 kacang baik dan salah negatif 211 kacang jelek.
Gambar 8: Hasil kelajuan kurva data training pre-processing
Gambar 9: Output pertama
Gambar 10: Output kedua
Gambar 11: Output  ketiga
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Berikut  ini,  data  tabel  laporan  percobaan berdasarkan  hasil  perolehan  data  matriks kebingungan  secara  kuantitatif,  berdasarkan validasi akurasi:

## Tabel 2: hasil laporan percobaan metode CNN

## 5. KESIMPULAN
a. Tabel percobaaan diperoleh klasifikasi dari validasi akurasi, pada data kacang baik  dan  kacang  jelek,  Jumlah  iterasi diperoleh  epoch  dan  estimasi  waktu, berdasarkan hasil output running.
b. Untuk  jumlah  kebenaran  positif  dan negative  terbanyak,  dengan  akurasi 57.40  s/d  65.42%.  Hasilnya,  kondisi kacang  jelek  menyusut,  jamuran, busuk, dan tidak dimakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Demikian artikel ilmiah ini, apabila ada yang kritik dan saran, dan mengucapkan terima kasih kepada  dosen  pembimbing  saya,  dan  pihak dosen dari pubilkasi jurnal unila. Semoga dapat memberi  kemudahan  dan  kelancaran  ini, dengan  berkah  dari  Allah.swt,  Amin.  Untuk lebih lanjut, hubungi nomor WhatsApp berikut: +628127813326.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Elgendy. M, Deep Learning for Vision Systems.
New York: Manning Publications Co, 2020.
[2]  Suyanto,  Artificial  Intelligent:  Searching, Reasoning,  Planning,  Learng  -Revisi  Kedua. Bandung: Penerbit Informatika, 2014.
[3]   Santoso.  T.J,  KECERDASAN  BUATAN (Artificial  Intelligence).  Semarang:  Penerbit YAYASAN PRIMA AGUS TEKNIK, 2022.
[4]   Manik.Y.F, Sartika.D,  dan Harumy.F.H, DEEP NEURAL NETWORK - Implementasi dalam  Berbagai  Kasus  dan  Disertai  dengan struktur koding Purbalingga: Penerbit
CV.EUREKA MEDIA AKSARA, 2022.
[5]   Hagan.  M,  Demuth.H,  Hudson  Beale.M,  De Jesús.O,  Neural  Network  Design  –  2nd Edition. Stillwater: Oklahoma State University, 2014.
[6]   Aggarwal.C.C.  Neural  Networks  and  Deep Learning. New York: Springer Nature¸ 2018.
[7]   Wahyudi.S,  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  -  Teori  dan Aplikasi. Malang: MNC Publishing, 2021.
[8] Collet.F, Deep Learning with Python - SECOND EDITION.  New  York:  Manning  Publications Co, 2021.
[9]   Hutahaean.Y.R,  Pemrograman  MATLAB Untuk Mahasiswa. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2018.
[10]  Marwan.  2017.  Belajar  Mudah  MATLAB Berserta  Aplikasinya.  Yogyakarta:  Penerbit Andi.
[11]  Suyanto,  Ramadhani.N.K,  dan  Mandala.  S, Deep Learning:Modernisasi Machine Learning untuk Big Data. Bandung: Penerbit
Informatika, 2019.
[12]  Saputra.R.A,  Rizqullah  Putra.R.D,  dan Asyrofi.A.M,  “Implementasi  Convolutional
Neural Network Untuk Mendeteksi
Penggunaan  Masker  Pada  Gambar,”  JITET (Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan),  Vol.  11  No.  3  Aug.  2023,    Doi: 10.23960/Jitet.V11i3.3286.
Ep och Iter asi K-Baik K-Jelek Rate % ➕ ➕ ➖ ➖ 5 465 1005 419 306 274 65,42 13 299 834 586 340 240 58,70 5 465 779 641 369 211 57,40