Vol. 16, No. 4, Dec 2023, pp. 286~298 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i4.19564  286

## Penerapan Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifkasi Kualitas Daging Sapi pada Aplikasi Berbasis Android
Phaksi Bangun Asmoro 1 , Achmad Solichin 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Aug 04, 223 Revised Oct 31, 2023 Accepted Dec 12, 2023
The surging demand for beef in Indonesia poses a significant challenge for the food industry, leading to fraudulent practices among meat traders. To meet the high consumer demand and gain higher profits, fresh beef is mixed with spoiled  meat.  Unfortunately,  many  consumers  are  unable  to  distinguish between  fresh  and  spoiled  beef,  relying  solely  on  the  meat's  aroma  to determine its quality. However, recognizing spoiled beef requires considering other  indicators  of  spoilage.  To  address  this  issue,  researchers  focused  on developing a beef quality classification system using the Convolutional Neural Network (CNN) method. The study involved implementing TensorflowLite on Android devices and training the CNN model with deep learning algorithms to recognize visual patterns in beef images. The Android application provides clear  and  user-friendly  classification  results.  The  developed  beef  quality classification system achieved remarkable accuracy, with a precision of 97%, a recall of 96%, and an f1-score of 97%. With 100 beef images as test data, the  system  demonstrated  an  accuracy  rate  of  95.69%.  This  advancement  is expected to improve the efficiency and quality of beef processing in Indonesia, ensuring consumers receive genuine and safe products.
Keywords: CNN Daging Sapi Citra Digital Tensorflow Android
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Phaksi Bangun Asmoro, Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260, DKI Jakarta. Email: 1911501052@student.budiluhur.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Daging  sapi  merupakan  sumber  makanan  yang  sangat  nutrisi  dan  mengandung  banyak  protein, sehingga banyak orang memilih untuk mengonsumsinya secara rutin. Kandungan nutrisi yang melimpah dalam daging sapi, seperti protein, zat besi, selenium, zinc, vitamin B kompleks, dan omega 3, menjadi alasan utama popularitasnya  [1].  Berdasarkan  laporan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  konsumsi  daging  sapi/kerbau  di Indonesia cenderung stabil selama periode 2017-2021, dengan rata-rata sekitar 0,009 kg per orang per minggu. Meskipun  terjadi  penurunan  konsumsi  pada  tahun  2012-2014,  namun  pada  tahun  2015  hingga  tahun  2022, terjadi peningkatan signifikan hingga 60% dibandingkan tahun sebelumnya  [2]. Tingginya permintaan akan daging sapi sehari-hari telah mendorong munculnya praktek penipuan di kalangan pedagang daging. Mereka menggabungkan daging sapi segar dengan yang sudah busuk untuk memperoleh keuntungan yang lebih tinggi dan memenuhi permintaan konsumen.
Selain  itu  yang  menjadi  permasalahan  utama  yang  dialami  masyarakat  adalah  sulitnya  masyarakat awam  untuk  menentukan  kualitas  daging  sapi  dengan  cepat  dan  akurat  [3]. Terdapat  beberapa  keterbatasan dalam  mengidentifikasi  daging  sapi  secara  manual,  termasuk  batasan  penglihatan  manusia  dan  perbedaan persepsi dalam menilai kualitas suatu objek. Perbedaan antara daging sapi segar dan busuk tidak selalu terlihat
287
jelas secara visual, sehingga sulit bagi masyarakat umum untuk membedakannya. Tanda-tanda seperti warna, tekstur,  dan  serat  daging  dapat  menjadi  petunjuk,  tetapi  masyarakat  awam  sering  kali  tidak  memiliki pengetahuan yang cukup untuk memahami perbedaan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat  membedakan  antara  daging  sapi  segar  dan  busuk  dengan  cepat  dan  tepat.  Salah  satu  teknologi  yang digunakan dalam pengolahan citra adalah menggunakan teknologi deep learning yang diimplementasikan di platform android .
Perkembangan teknologi  informasi saat ini telah  memberikan dampak  yang signifikan pada proses pengolahan data, terutama data dalam bentuk pengilahan citra digital. Pengolahan citra digital adalah bidang yang  memfokuskan  pada  pembentukan,  pengelolaan,  dan  analisis  citra  untuk  menghasilkan  informasi  yang dapat dimanfaatkan. Salah satu konsep yang diterapkan dalam pengolahan citra adalah klasifikasi. Klasifikasi citra merupakan proses pengelompokan sejumlah pixel atau elemen gambar dalam citra ke dalam kelas-kelas tertentu, sehingga dapat memberikan deskripsi tentang entitas yang memiliki karakteristik yang dapat dikenali [4].
Penelitian  terkait  identifikasi  dan  klasifikasi  citra  daging  sapi  sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  1 sudah  cukup  banyak  dilakukan,  namun  masih  memiliki  beberapa  kelemahan.  Pertama,  dataset  yang  tidak berfokus  pada  kualitas  daging  sapi  yang  ada  di  pasaran.  Beberapa  penelitian  seperti  pada  [2] memperbandingkan daging sapi dan daging babi. Kelemahan kedua, beberapa penelitian yang berfokus pada kualitas  daging  sapi  seperti  pada  [3],  [5]  menggunakan dataset private maupun  publik  masih  memiliki performa  yang  belum  optimal.  Akurasinya  berkisar  antara  70-85%.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini diusulkan penerapan metode CNN yang terbukti lebih optimal dan memiliki performa yang lebih baik untuk mendeteksi  kualitas  daging  sapi.  Penelitian  ini  juga  mengimplementasikan  metode  deteksi  pada  perangkat bergerak sehingga lebih mudah digunakan.
Tabel 1. Penelitian terkait Tahun Judul Dataset Metode Hasil Penelitian 2018 Sistem Klasifikasi Kualitas  Sapi  Potong  di Kabupaten Semarang Menggunakan  Algoritme K-Means  Clustering  dan Naive  Bayes  Classifier Berbasis Web [5] Citra  daging  sapi yang dibuat sendiri oleh peneliti K – Means Clustering dan Naïve Bayes Hasil penelitian ini mempunyai akurasi sebesar 85% . 2019 Penganalisis Kesegaran Daging  Sapi  Dan  Daging Babi  Mentah  Berdasarkan Klasifikasi  Warna  Dan Kelembaban [6] Citra  daging  sapi dan  babi  yang dibuat sendiri oleh peneliti. Humidity Sensor Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 81% dalam mengidentifikasi kesegaran daging sapi dan daging babi 2020 Sistem Pendeteksi Kualitas  Daging  Berbasis Android. [7] Citra  daging  sapi yang  bersumber dari kaggle Thresholding dan HSV Penelitan ini menghasilkan akurasi berkisar antara 70 -  80% 2020 Klasifikasi Kualitas Daging  Sapi  Berdasarkan Warna[8] Citra  daging  sapi segar  di  pasaran yang dibuat sendiri oleh peneliti K-NN, Ekualisa Histogram, dan binary Penelitian dapat mengidentifikasi kualitas kesegaran daging sapi. Tidak dijelaskan mengenai performa metode 2021 Klasifikasi  Daging  Sapi Berdasarkan  Ciri  Warna Dengan  Metode  Otsu  dan K-Nearest Neighbor [9] Citra  daging  sapi yang dibuat sendiri oleh peneliti. Otsu dan K -NN Penelitian ini berhasil mempunyai akurasi sebesar 92%
288 2021 Sistem Klasifikasi Kesegaran  Daging  Sapi berdasarkan Citra menggunakan Metode Naïve Bayes berbasis Raspberry Pi [10]. Citra  daging  sapi yang dibuat sendiri oleh peneliti. Naïve Bayes Penelitian ini berhasil mempunyai akurasi sebesar 95% dengan rata rata komputasi 0,0009094 detik. 2021 Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Ekstraksi  Tekstur  GLCM dan KNN [11] Citra  daging  sapi yang  mempunyai data sebanyak 120 citra GLCM dan KNN Hasil penelitian mempunyai akurasi sebesar 82%, Precision sebesar 83%, Recall sebesar 82%, dan F- Measure sebesar 82% 2022 Multiple  Linear  Regressi pada Fuzzy Neural Network (FNN) Penentuan Kualitas Daging Sapi [12] Observasi lapangan  dengan melihat  indikator berdasarkan kualitas daging FNN Penelitian berhasil mendapatkan akurasi sebesar 99.8% 2022 Klasifikasi  Citra  Daging Sapi  dan  Daging  Babi Menggunakan Ekstraksi Ciri  dan  Convolutional Neural Network [13] Dataset  citra  citra daging  sapi,  citra daging  babi  dan citra daging oplosan. CNN Efficient – B0 Architecture Penelitian ini berhasil mendapatkan akurasi sebesar 95.17% 2023 Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas  Daging  Sapi  di PD Rumah Potong Hewan Medan Menggunakan Metode  AHP  Berbasis Web [14] Dataset  observasi langsung. AHP Penelitian ini mampu menghasilkan akurasi 80,8%
Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah aplikasi yang membantu masyarakat umum dalam mengenali kualitas daging sapi berdasarkan kesegarannya dengan menggunakan data gambar daging sapi segar dan  busuk  yang  telah  dikumpulkan.  Setelah  itu  aplikasi  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) serta memanfaatkan Framework Tensorflow dan library package Keras sebagai alat bantu pembuatan machine learning. Untuk membuat aplikasi yang dapat dijalankan di perangkat android,  digunakannya  juga  framework TensorflowLite dan software Android  Studio  sebagai Integrated Development Environment (IDE)

## 2. METODE
Sebagai  panduan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  metodologi  dilakukan  secara  berurutan.  Tahap penelitian yang akan dilakukan dijelaskan dalam Gambar 1.
Penelitian dimulai dengan pengumpulan data berupa daging segar dan busuk sebanyak 750 data untuk setiap masing masing kelasnya yang didapatkan dari website kaggle. Setelah itu data dibagi menjadi tiga dataset yaitu training,validation, dan testing . Sebelum dataset dilatih, dataset tersebut terlebih dahulu mengalami pra- pemrosesan  dengan  menggunakan  teknik  augmentasi  citra  dan  penyesuaian  ukuran  citra.  Hal  ini  dilakukan agar  data  yang  sudah  melalui  tahap  pra-pemrosesan  dapat  digunakan  untuk  melatih  model.  Selanjutnya, melakukan  implementasi  model  dengan  mengatur  konfigurasi  model  CNN  menggunakan optimizer Adam. Model tersebut akan dilatih untuk dapat mengklasifikasikan kualitas daging sapi berdasarkan data citra. Setelah model  selesai  dilatih,  tahap  terakhir  akan  dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil prediksi model terhadap data citra daging sapi .

## 2.1 Pengumpulan Data
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dengan dua cara. Pertama, berasal dari dataset  citra daging publik  yang tersedia di  Kaggle. Kedua, berasal dari dataset yang direkam oleh peneliti. Dataset publik yang digunakan dikembangkan oleh O. Ulucan, D. Karakaya, dan Turkan merupakan proyek kolaborasi  di  Universitas  Ekonomi  Izmir  [15].  Tujuan  proyek  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sistem penilaian  kualitas  daging  berdasarkan deep  learning .  Resolusi  gambar  yang  digunakan  adalah  1280  x  720 dengan menggunakan kamera ponsel. Total 1896 gambar berhasil dikumpulkan, terdiri dari 948 gambar untuk setiap kelas. Data ini dibagi menjadi tiga dataset, yaitu training, validation , dan testing . Dataset training terdiri dari 900 citra, dataset validation terdiri dari 600 citra, dan dataset testing terdiri dari 300 citra. Setiap dataset memiliki dua kelas, yaitu daging segar dan daging busuk.
Untuk  mendapatkan  dan  memperoleh  data  uji,  dilakukan  perekaman  data  uji.  Dataset  didapatkan dengan cara memfoto daging sapi dengan menggunakan kamera handphone yang difoto pada setiap jamnya untuk melihat proses pembusukan. Lama waktu pembuatan dataset sendiri memakan waktu selama 2 hari dan data yang dihasilkan pada dataset ini sebanyak 100 data dengan ukuran pixel sebesar 1280 x  720. Gambar 2 menyajikan contoh citra asli daging sapi yang segar dan busuk. Daging segar memiliki ciri warna kemerahan dan terlihat lebih cerah, sementara daging busuk memiliki warna kehitam-hitaman dan terlihat lebih pucat.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Daging Segar, (b) Daging Busuk

## 2.2 Pembagian Data
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  teknik  Split  Validation  untuk  membagi  data  menjadi  dua  bagian secara  acak[16],  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  tersebut  akan  dibagi  menjadi  tiga  dataset,  yaitu  dataset latihan, dataset validasi, dan dataset pengujian, dengan perbandingan masing-masing sebesar 80%, 10%, dan 10%. Jadi, terdapat 1440 data pada dataset latihan, 180 data pada dataset validasi, dan 180 data pada dataset pengujian. Rincian hasil pemisahan data dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Pembagian Data
Nama Folder Besaran Data% Jumlah Data Training 80% 1440 Validation 10% 180 Testing 10% 180 Total 100% 1800
290

## 2.3 Preprocessing
Setelah data terkumpul, citra-citra disesuaikan ukurannya dari yang sebelumnya berukuran 1280×720 menjadi  224×224[17].  Setelah  itu,  dilakukan  augmentasi  data  untuk  memperbanyak  citra  yang  digunakan dalam  tahap  pelatihan  sehinggadapat  mengoptimalkan  kinerja  metode  CNN.  Augmentasi  adalah  proses mengubah  atau  memodifikasi  gambar  dengan  cara  tertentu  sehingga  komputer  masih  dapat  mengenali perubahan tersebut sebagai gambar yang sama[11]. Augmentasi data merupakan suatu teknik yang digunakan dalam pengolahan data untuk menciptakan variasi atau modifikasi pada dataset pelatihan guna meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin. Dalam konteks penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk  klasifikasi  kualitas  daging  sapi  pada  aplikasi  berbasis  Android,  augmentasi  data  memiliki  beberapa tujuan  utama.  Pertama,  augmentasi  data  digunakan  untuk  menangani  ketidakseimbangan  dalam  dataset, khususnya jika ada perbedaan jumlah sampel antar kelas. Kedua, teknik ini membantu meningkatkan kekuatan umum  model  dengan  menciptakan  variasi  pada  data,  mengurangi  risiko  overfitting,  dan  meningkatkan kemampuan model untuk mengenali pola-pola yang mungkin muncul dalam situasi nyata. Ketiga, augmentasi data dapat meningkatkan kinerja model dengan menyediakan dataset yang lebih besar dan beragam, sehingga model dapat lebih baik dalam tugas klasifikasi yang kompleks. Terakhir, dengan menambahkan variasi pada dataset, augmentasi data juga membantu meningkatkan robustness model terhadap perubahan kecil dalam input data, sehingga model dapat lebih baik menangani variasi dalam kondisi perekaman gambar atau input lainnya. Dengan demikian, penerapan augmentasi data pada penelitian ini memiliki dampak positif pada kemampuan generalisasi dan performa model CNN.
Dalam penelitian ini, augmentasi data melibatkan rotasi citra secara acak dengan batas maksimal 30◦, pemotongan citra secara acak, serta penyesuaian saturasi, kontras, dan pencahayaan pada citra.  Contoh hasil citra setelah tahap pra-pemrosesan yang dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3. (a) Gambar Asli, (b) Rotasi 30◦, (c) Saturasi, (d) Cropping

## 2.4 Klasifikasi Citra dengan Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  merupakan  implementasi  khusus  dari  Jaringan  Saraf  Tiruan  (ANN)  yang  dianggap  sebagai metode terbaik dalam pengenalan gambar. Banyak penelitian telah menunjukkan bahwa CNN memiliki kinerja yang  sangat  baik  dalam  klasifikasi  gambar.  Arsitektur  CNN  terdiri  dari  tiga  lapisan  utama,  yaitu  lapisan konvolusi, lapisan penggabungan, dan lapisan terhubung penuh. Pada Gambar 4, terlihat arsitektur CNN yang menggunakan  dua  lapisan  konvolusi  dan  penggabungan,  serta  dua  lapisan  terhubung  penuh.  Metode  CNN memiliki  dua  komponen  utama,  yaitu  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi.  Ekstraksi  fitur  dilakukan  pada  lapisan konvolusi  dan  penggabungan,  yang  memungkinkan  pengenalan  fitur  khusus  dari  objek.  Sementara  itu, klasifikasi  dilakukan  pada  lapisan  terhubung  penuh,  yang  bertugas  melakukan  pembelajaran  model  dan mencari label yang sesuai untuk setiap gambar uji.
Gambar 4. Arsitektur CNN [18]

## 2.5 Evaluasi dan Hasil
Confusion matrix adalah suatu tabel yang mencatat jumlah data uji yang diklasifikasikan dengan benar dan jumlah data uji yang diklasifikasikan dengan salah [19]. Contoh dari confusion matrix untuk klasifikasi biner dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Class Positive Negative True Class Positive TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) Negative FN ( False Negative ) TN ( True Negative )

## Keterangan :
TP (True Positive) merupakan jumlah dokumen dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1. TN (True Negative) merupakan jumlah dokumen dari kelas 0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0. FN (False Negative) merupakan jumlah dokumen dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1. FP (False Positive) merupakan jumlah dokumen dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0.
a. Accuracy
Accuracy adalah ukuran proporsi dari total prediksi  yang benar (positif dan  negatif) dibandingkan dengan total jumlah data uji [6] . Rumus untuk menghitung akurasi akan dijelaskan pada Persamaan 1
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 X 100%
(1)
b. Precision
Precision mengukur seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan data positif . [14] . Dalam kata lain,  presisi  adalah  perhitungan  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  sistem  dalam menolak dokumen  yang tidak relevan dalam  suatu kelompok dokumen. Rumus untuk menghitung presisi akan dijelaskan pada Persamaan 2.
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 X 100% (2)
c. Recall
Recall mengukur seberapa baik model dapat mendeteksi data positif yang sebenarnya . [20] . Secara singkat, recall adalah perhitungan yang digunakan untuk menemukan semua dokumen yang relevan
292
dalam suatu kelompok dokumen. Rumus untuk menghitung recall akan dijelaskan pada persamaan 3.
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 X 100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  akan  disajikan  analisis,  hasil  implementasi,  dan  pengujian  serta  pembahasan  dari topik  penelitian.  Informasi  ini  dapat  diawali  dengan  penjelasan  tentang  metodologi  penelitian  yang  telah dilakukan.  Bagian  ini  juga  akan  mencakup  penjelasan  menggunakan  berbagai  representasi  visual  seperti gambar, tabel, dan lainnya. Skenario parameter pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Skenario Eksperimen
Jenis Parameter Original dan Augmentasi Pembagian Data 80% data training : 10% data validation , 10% data testing Class Daging Segar dan Daging Busuk Width & Height 224*224 pixel Batch Size 80 Learning Rate 0.5, 0.05, 0.005, 0.0005 Epoch 10, 15, 20, 25

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  sebagai dataset pada  penelitian  ini  bersumber  dari website kaggle.  Proses pengambilan  dataset  tersebut  adalah  dengan  cara  langsung  mengunduh  melalui  website  tersebut.  Data  ini sebanyak 1800 data yang terdiri dari 793 citra daging busuk, 512 citra daging setengah busuk, dan 511 citra daging segar. Pada penelitian ini hanya menggunakan 2 kelas saja yaitu daging segar dan daging busuk. Setelah itu dilakukannya teknik oversampling yaitu menyamaratakan jumlah kedua kelas dataset tersebut menjadi 900 citra untuk masing masing tiap kelas. Sehingga data yang digunakan untuk penelitian ini berjumlah 1800 citra dengan pixel berukuran 1280 x 720 piksel.
Selain itu untuk membuat dataset testing, pada penelitian ini juga membuat dataset secara manual dengan menggunakan handphone .  Dengan  bantuan  kamera handphone peneliti  berhasil  mengumpulkan  100  citra gambar yang terdiri dari 50 citra daging segar dan 50 citra daging busuk dengan resolusi pixel berukuran 1280 x 720 yang nantinya akan di- rescale pada tahap selanjutnya. Contoh data yang akan digunakan dapat dilihat pada Gambar 5.
(a) (b) (c)
(d)
(e) (f)
Gambar 5. Contoh citra daging segar (atas) dan daging busuk (bawah)

## 3.2 Proses Training Model
Pada proses selanjutnya dilakukan dengan mengatur hyperparamter epoch dan learning rate. Menurut jurnal yang menjadi acuan pada penelitian ini, pada dasarnya tidak ada ketentuan ataupun angka pasti untuk menentukan jumlah epoch dan learning rate, dikarenakan jumlah yang dibutuhkan dapat bervariasi tergantung pada kompleksitas masalah, jumlah data, dan arsitektur yang digunakan. Selain itu penambahan jumlah epoch dan learning juga berbanding lurus dengan nilai akhir yang diakurasikan. Percobaan ini untuk mencari nilai learning rate dan epoch terbaik. Tabel 5 menyajikan percobaan nilai epoch dan learning rate .
Tabel 5. Percobaan dengan Learning Rate dan Epoch Percobaan Ke Learning Rate Epoch Training Validation Accuracy Loss Accuracy Loss 1 0,5 10 0,1579 0,8487 0,3489 0,8687 2 0,5 15 0,1841 0,7564 0,4892 0,7895 3 0,5 20 0,2483 0,6184 0,4812 0,6756 4 0,5 25 0,3456 0,6012 0,5783 0,5761 5 0,05 10 0,3784 0,5978 0,6485 0,5137 6 0,05 15 0,3913 0,5756 0,6752 0,5721 7 0,05 20 0,4494 0,5218 0,7823 0,4972 8 0,05 25 0,4893 0,5041 0,7877 0,4672 9 0,005 10 0,5978 0,7862 0,8123 0,4537 10 0,005 20 0,6131 0,3542 0,8788 0,5442 11 0,005 25 0,8429 0,1236 0,9124 0,3918 12 0,0005 10 0,7453 0,1892 0,9264 0,3482 13 0,0005 15 0,8918 0,1546 0,9743 0,4452 14 0,0005 20 0,9521 0,1254 0,9845 0,2435 15 0,0005 25 0,9569 0,1129 0,9611 0,2129
Dari  hasil  melakukan  percobaan  untuk  mencari  tahu  komposisi  menentukan  model  terbaik.  Dapat disimpulkan  bahwa  hasil  terbaik  diperoleh  pada  percobaan  terakhir  yaitu  pada  percobaan  ke  –  16.  Dimana dengan  menggunakan  learning  rate  sebesar  0.0005  dan  jumlah  epoch  sebesar  25  menghasilkan accuracy training sebesar 0.9569 dan sedangkan untuk accuracy validation sebesar 0.9611. Hasil training dapat dilihat pada Gambar 6.
294
Gambar 6. Hasil Akurasi Training dan Validation
Selanjutnya  hasil  proses  akan  menghasilkan loss  validation sebesar  0.2129  dengan loss  accuracry 0.1129. Hasil training dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Loss Training dan Validation
Dapat dilihat pada Gambar 6, model dikatakan baik dikarenakan akurasi pada training dan validation memiliki  grafik  yang  selalu  naik  yang  berarti  model  selalu  mengalami  peningkatan  dalam  mengenali  citra daging. Sementara itu, berdasarkan Gambar 7 terlihat bahwa  loss accuracy dan validation selalu mengalami penurunan. Berdasarkan Gambar 6 dan Gambar 7, dapat disimpulkan menggunakan metode Elbow bahwa pada nilai  epoch  15,  sudah  tidak  terjadi  penambahan  nilai  akurasi  yang  signifikan.  Demikian  juga  dari  sisi  loss accuracy juga sudah tidak mengalami penurunan nilai secara signifikan. Dengan demikian, nilai epoch optimal dicapai dengan nilai 15.

## 3.3 Pengujian Model
Tahapan  pengujian  adalah  salah  satu  tahap  yang  harus  dilakukan  dalam  pembuatan  suatu  sistem, pengujian  juga dijadikan sebagai tolak ukur keberhasilan dari suatu penelitian. Pada sistem deteksi  kualitas kesegaran daging ini menggunakan metode pengujian blackbox dan pengujian fungsionalitas sistem. Pencarian nilai accuracy , precision, recall dan F1- Score dengan menggunakan perhitungan tabel confusion matrix.
a. Pengujian Berdasarkan Lama Waktu Pembusukan
Pada  Pengujian  kali  ini  penulis  melakukan  pengujian  berdasarkan  lama  waktu  pembusukkan  yang dialami  oleh  daging.  Jurnal  yang  menjadi  validator  pada  penelitian  ini  mengatakan  bahwa  daging dikatakan sudah busuk pada jam ke – 9 dikarenakan pada daging sudah terdapat embun putih NH4Cl yang  mengindikasikan  daging  tersebut  mengalami  pembusukan.  Hasil  pengujian  berdasarkan  lama waktu pembusukan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Pengujian Sistem Berdasarkan Lama Waktu Pembusukan
No Gambar Lama Waktu Pembusukkan Kelas Sebenarnya Kelas Hasil Pemrosesan
1.
2 Jam Segar Segar
2.
5 Jam Segar Busuk 3. 12 Jam Busuk Busuk
Pada  Tabel  6  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  mendeteksi  daging  mulai  dikatakan  busuk  apabila daging sudah berada 5 jam dalam suhu ruangan.
b. Pengujian Sistem Klasifikasi Kualitas Daging Sapi
Berikut adalah tabel pengujian sistem klasifikasi kualitas daging sapi menggunakan metode black box testing. Hasil pengujian perancangan aplikasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perancangan Pengujian Kasus Pengujian Skenario Pengujian Jenis Pengujian Hasil Pengamatan Kesimpulan Upload Citra Citra  dapat  diunggah dari file penyimpanan Blackbox Berhasil Normal Augmentasi Data Citra dapat di augmentasi Blackbox Berhasil Normal Upload Dataset Dataset  dapat  diunggah dari file penyimpanan Blackbox Berhasil Normal Membuat Klasifikasi Report Sistem dapat membuat klasifikasi report dari model yang dibuat Blackbox Berhasil Normal
296 Membuat Confusion Matriks Sistem  dapat  membuat confusion  matriks  dari pengujian  data testing terhadap model Blackbox Berhasil Normal Melakukan Klasifikasi Citra Daging Segar Sistem dapat melakukan klasifikasi  daging  segar dengan benar Blackbox Berhasil Normal Melakukan Klasifikasi Citra Daging Busuk Sistem dapat melakukan klasifikasi daging busuk dengan benar Blackbox Berhasil Normal
c. Pengujian Confusion Matrix
Berikut  adalah  hasil  dari  pengujian  akurasi  sistem.  Pengujian  ini  menggunakan  dataset testing yang berisi 100 citra daging, diantaranya terdapat 50 citra daging sapi segar dan 50 citra daging sapi busuk. Hasil confusion matriks dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Confusion Matrix
Dari gambar 8 dapat diketahui jumlah data True Positive (TP) sebesar 49% , True Negative (TN) sebesar 47%, False Positive (FP) sebesar 1% dan False Negative (FN) sebesar 3% yang dapat disimpulkan  bahwa  sebanyak  4  citra  daging  yang  salah  diklasifikasikan  oleh  sistem.  Hasil  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Precision, Recall, F1 – Score Precision Recall F1 – Score Support Fresh 0,95 0,94 0,97 90 Spoiled 0,96 0,94 0,97 90 Accuracy - - 0,97 100 Macro Average 0,97 0,97 0,97 100 Weighted Average 0,94 0,95 0,97 100
Tabel  8  menjelaskan  bahwa  model  dilatih  dapat  dianggap  sangat  baik.  Dalam  klasifikasi, presisi mengukur sejauh mana hasil prediksi positif benar, sedangkan recall mengukur sejauh mana prediksi  positif  berhasil  menemukan  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya.  F1-score  adalah gabungan antara presisi dan recall, memberikan gambaran keseluruhan dari kinerja model. Dalam kasus  ini, precision , recall ,  dan F1-score memiliki  nilai  yang  tinggi  untuk  kelas  " Fresh "  dan " Spoiled ".  Nilai  akurasi  mencapai  97%,  yang  menunjukkan  seberapa  baik  model  dapat
297
mengklasifikasikan data dengan benar. Dengan demikian, berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa  model  memiliki kinerja  yang  baik dalam  memprediksi dengan akurasi tinggi untuk kedua kelas.

## 3.4 Pembahasan
Hasil pengujian  yang tercantum pada Tabel 8  menunjukkan  bahwa  model  yang telah dilatih untuk klasifikasi kualitas  daging sapi pada aplikasi  berbasis Android dapat  dianggap sangat baik. Evaluasi kinerja model dilakukan melalui presisi, recall, F1-score, dan akurasi. Presisi mengukur tingkat keakuratan prediksi positif,  recall  mengukur  kemampuan  model  untuk  menemukan  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya, sedangkan F1-score memberikan gambaran keseluruhan dari keseimbangan antara presisi dan recall.
Dalam  kasus  ini,  nilai  presisi,  recall,  dan  F1-score  yang  tinggi  untuk  kedua  kelas  ("Fresh"  dan "Spoiled") menunjukkan bahwa model mampu memberikan prediksi yang akurat dan efektif untuk klasifikasi kualitas daging. Hal  ini  menandakan bahwa  model  memiliki kemampuan  yang baik dalam  mengidentifikasi kedua  kategori  dengan  benar.  Akurasi  yang  mencapai  97%  menegaskan  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan data dengan tingkat kebenaran yang tinggi.
Hasil  tersebut  memiliki  dampak  signifikan  dalam  konteks  pengembangan  keilmuan  terkait. Penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi kualitas daging sapi pada aplikasi berbasis Android tidak hanya memberikan hasil yang memuaskan tetapi juga membuktikan potensi aplikatif dalam industri pengolahan daging. Kontribusi penelitian ini dapat dilihat dari segi inovasi teknologi, di mana penerapan CNN pada aplikasi berbasis Android menjadi solusi efektif untuk pemantauan dan evaluasi kualitas daging secara otomatis. Selain itu, tingkat akurasi yang tinggi juga dapat meningkatkan efisiensi dan keandalan dalam rantai pasok daging, memberikan manfaat signifikan dalam industri pangan secara keseluruhan. Dengan demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  menghasilkan  model  yang  baik  secara  teknis,  tetapi  juga  memberikan kontribusi dalam konteks penerapan teknologi untuk meningkatkan kualitas dan keamanan produk pangan.

## 4. PENUTUP
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  sistem  klasifikasi  kualitas  daging  sapi  dan mengimplementasikan  model  CNN  menggunakan  TensorFlow  secara  baik.  Tingkat  akurasi  tertinggi  yang dicapai adalah 95,69% dengan 25 epoch dan learning rate sebesar 0,0005, serta data dibagi menjadi 80% data latihan  dan  20%  data  validasi.  Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  sistem  klasifikasi  kualitas  daging  sapi dengan  metode  CNN  dapat  diimplementasikan  dengan  baik.  Oleh  karena  itu,  hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam menentukan kualitas kesegaran daging secara tepat.
Untuk  mengembangkan  penelitian  klasifikasi  kualitas  daging  sapi  berbasis  Convolutional  Neural Network  (CNN)  pada  aplikasi  Android,  beberapa  saran  perlu  dipertimbangkan.  Pertama,  penelitian  dapat diperluas  dengan  memperbesar  dataset  untuk  mencakup  lebih  banyak  variasi  dan  representasi  situasi  yang mungkin terjadi dalam pengambilan gambar daging sapi. Pengujian  model  juga sebaiknya dilakukan dalam situasi nyata di industri atau pasar untuk menilai keaplikasian praktisnya. Selain itu, perlu dilakukan optimasi lebih  lanjut  terhadap  arsitektur  dan  parameter  model,  serta  analisis  kestabilan  terhadap  variasi  lingkungan. Integrasi  model  ke  dalam  sistem  otomatisasi  dan  analisis  ekonomi  terkait  penerapan  teknologi  ini  dalam industri juga merupakan aspek penting untuk dieksplorasi.
Peningkatan  aplikabilitas  dengan  menguji  model  pada  jenis  daging  lainnya  dan  melibatkan  ahli domain dalam validasi dapat membuat penelitian ini lebih holistik dan relevan dalam konteks industri pangan. Dengan mempertimbangkan saran-saran ini, penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi yang lebih  substansial  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  keandalan  dalam  pengolahan  daging  serta  memberikan solusi praktis untuk pemantauan kualitas daging.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Dharmawan, D. Syauqy, and G. E. Setyawan, “Sistem Pembeda Daging Sapi dan Daging Babi berdasarkan  Warna  dan  Kadar  Amonia  menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berbasis Android,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 11, pp. 2548– 964, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2] G. Y. Alhafis, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Syafria, and E. Budianita, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging  Babi  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  dan  Convolutional  Neural  Network,” JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 3, p. 653, Jun. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4175.
[3] L. Mahgfira and M. Nasir, “Sistem Pendeteksi Kualitas Daging Berbasis Android,” Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer , vol. 3, no. 2, pp. 1–10, 2020.
298
[4] M.  Yanto,  “MULTIPLE  LINEAR  REGRESSI  PADA  FUZZY  NEURAL  NETWORK  (FNN) PENENTUAN KUALITAS DAGING SAPI,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi) , vol. 11, no. 1, Feb. 2022, doi: 10.23887/jstundiksha.v11i1.38267.
[5] F. Rosalina Devi, E. Sugiharti, and R. Arifudin, “Sistem Klasifikasi Kualitas Sapi Potong di Kabupaten Semarang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dan Naive Bayes Classifier Berbasis Web,” in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIK) 2018 , 2018, pp. 1–10.
[6] N. A. Nafiasari and A. M. Handayani, “Penganalisis Kesegaran Daging Sapi Dan Daging Babi Mentah Berdasarkan Klasifikasi Warna Dan Kelembaban,” Jurnal Teknosains , vol. 8, no. 1, p. 66, 2019, doi: 10.22146/teknosains.35643.
[7] L. Mahgfira and M. Nasir, “Sistem Pendeteksi Kualitas Daging Berbasis Android,” Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer , vol. 3, no. 2, pp. 32–41, 2020.
[8] M. Astiningrum, M. Mentari, and R. R. N. Rachma, “Deteksi Kesegaran Daging Sapi Berdasarkan,” Seminar Informatika Aplikatif , pp. 217–222, 2014.
[9] N. Rahmi, Marhamah, and Nurul Fadillah, “Klasifikasi Kualitas Daging Sapi Berdasarkan Warna,” J- ICOM - Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer , vol. 1, no. 1, pp. 28–35, 2020, doi: 10.33059/j- icom.v1i1.2868.
[10] H. M. Al-Jabbar, H. Fitriyah, and R. Maulana, “Sistem Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi berdasarkan Citra menggunakan Metode Naïve Bayes berbasis Raspberry Pi,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 4, pp. 1646–1653, 2021.
[11] A.  Prabowo,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu,  “Klasifikasi  Kesegaran  Daging  Sapi  Menggunakan Metode Ekstraksi Tekstur GLCM dan KNN Freshness Classification of Beef Using GLCM Texture Extraction Method and KNN,” Jec , vol. 7, no. 1, 2021.
[12] M. Yanto, “Multiple Linear Regressi Pada Fuzzy Neural Network (Fnn) Penentuan Kualitas Daging Sapi,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknologi) ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  93–105,  2022,  doi: 10.23887/jstundiksha.v11i1.38267.
[13] G. Y. Alhafis, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Syafria, and E. Budianita, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi  Menggunakan Ekstraksi Ciri dan  Convolutional Neural Network,” JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 3, p. 653, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4175.
[14] A. D. Octaviani and S. L. Rahayu, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Daging Sapi di PD Rumah Potong Hewan Medan Menggunakan Metode AHP Berbasis Web,” vol. 1, no. 2, 2023.
[15] O. Ulucan, D. Karakaya, and M. Turkan, “Meat Quality Assessment based on Deep Learning,” in 2019 Innovations  in  Intelligent  Systems  and Applications  Conference  (ASYU) , IEEE,  Oct.  2019,  pp.  1–5. doi: 10.1109/ASYU48272.2019.8946388.
[16] R.  Y.  Choi,  A.  S.  Coyner,  J.  Kalpathy-cramer,  M.  F.  Chiang,  and  J.  P.  Campbell,  “Introduction  to Machine Learning , Neural Networks , and Deep Learning,” pp. 1–12, 2020.
[17] S. Lasniari, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Yanto, and M. Affandes, “Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi  Menggunakan  Deep  Learning  Arsitektur  ResNet-50  dengan  Augmentasi  Citra,” Jurnal  Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 4, p. 450, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4167.
[18] S.  Sena,  “Pengenalan  Deep  Learning  Part  7 :  Convolutional  Neural  Network  (CNN),”  Medium. Accessed:  Nov.  20,  2023.  [Online].  Available:  https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep- learning-part-7-convolutional-neural-network-cnn-b003b477dc94
[19] S. B. Valentino, P. Studi, T. Informatika, and  C. N. Network, “Klasifikasi kualitas daging  marmer berdasarkan citra warna daging menggunakan metode convolutional neural network,” vol. 7, no. 1, pp. 125–129, 2023.
[20] R. H. Laluma, B. Sugiarto, A. Santriyana, A. G. Azwar, N. Nurwathi, and G. Gunawan, “Klasifikasi Perbedaan  Daging  Sapi  Dan  Daging  Babi  Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network  Berbasis Web,” Infotronik :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Elektronika ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2021,  doi: 10.32897/infotronik.2021.6.1.603.