Abstrak—Produksi  apel  pada  tahun  2012  hingga  2014  sebesar 590.004  ton,  838.915  ton,  dan  708.438  ton.  Salah  satu  produk olahan  yang  dapat  diciptakan  dengan  berbahan  dasar  apel adalah cuka apel. Namun untuk saat ini penilaian kualitas cuka apel  dilakukan  dengan  pengindraan  manusia  dimana  hal tersebut  tidaklah  akurat.  Pada  penelitian  ini  dilakukan perancangan sistem identifikasi kualitas cuka apel menggunakan  kamera,  sensor  kimia,  dan  metode  artificial neural  network  (ANN).  Parameter  yang  diambil  untuk pengukuran  dan  penentuan  standar  antara  lain  keasaman, warna,  dan  kadar  alkohol  pada  cuka  apel.  Alat  ini  diuji  coba pada 6 cuka apel berbeda yaitu, Bragg, Heinz, Cuka Apel Batu, Cuka Apel Kusuma, Daesang Chung Jun One, dan Cuka Apel Tahesta.  Alat  ini  dapat  menggolongkan  cuka  apel  ke  dalam  3 golongan berbeda.
Kata Kunci—Cuka Apel, Neural Network, Raspberry Pi, Sensor Kimia, Visual Komputer.

## I. PENDAHULUAN
RODUKSI  apel  pada  tahun  2012  hingga  2014  sebesar 590.004 ton,  838.915 ton, dan 708.438 ton [1]. Dengan begitu  produk  olahan  berbasis  apel  menjadi  peluang perusahaan  untuk  meningkatkan  harga  produk  dengan  cara memproses  apel  menjadi  produk  makanan  atau  minuman olahan.  Salah  satu  produk  olahan  yang  dapat  diciptakan dengan berbahan dasar apel adalah cuka apel. Pada umumnya cuka  apel  ini  digunakan  untuk  bahan  tambahan  sebagai penyedap  rasa  makanan.  Pembuatannya  tergolong  mudah. Lama  pembuatan  dari  langkah  awal  hingga  langkah  akhir selama kurang lebih 3–4 minggu tergantung spesifikasi yang diinginkan.  Selain  cuka  apel  digunakan  untuk  bahan tambahan sebagai penyedap rasa di beberapa makanan, cuka apel  juga  diketahui  memiliki  manfaat  untuk  menurunkan berat badan bagi orang yang mengalami obesitas atau untuk meraih  tubuh  yang  ideal  dan  mengatasi  diabetes  melitus dengan  mengontrol  kadar  glukosa  pada  darah,  yang dilakukan oleh asam asetat yang merupakan komponen aktif yang terkandung dalam cuka apel dengan efek anti-glycemic [2] .
Diabetes  merupakan  suatu  penyakit  yang  dapat  ditandai dengan  kadar  gula  darah  melebihi  batas  normal  yaitu  lebih dari  atau  sama  dengan  200mg/dl  atau  126mg/dl  kadar  gula darah puasa [3]. Diabetes melitus merupakan penyakit yang menyerang  hampir  seluruh  tubuh  manusia  seperti  kulit  dan jantung dan dapat menimbulkan komplikasi [4].
Total  pengidap  diabetes  melitus  di  dunia  dalam  waktu tertentu  adalah  sebanyak  1,9%  dimana  hal  tersebut menjadikan  diabetes  melitus  sebagai  penyebab  kematian dengan urutan ke tujuh di dunia [5]. Pada tahun 2000, jumlah manusia yang terjangkit diabetes melitus di dunia sebanyak 171  juta  jiwa  dan  diperkirakan  pada  tahun  2030  akan
meningkat pesat menjadi 366 juta jiwa [6]. Komplikasi yang dapat  disebabkan  oleh  diabetes  melitus  antara  lain  katarak, nephropathy , retinopathy ,  infeksi  luka,  dan atherosclerosis [7].  Masalah  yang  ditemui  ketika  dilakukan  penanganan pengidap  penyakit  diabetes  melitus  ini  adalah  kejenuhan pasien ketika diberi serangkaian terapi diet dimana terapi diet sangatlah diperlukan untuk mencapai keberhasilan [8].
Sedangkan  obesitas  merupakan  suatu  keadaan  dimana terjadi  penumpukan  lemak  di  dalam  tubuh.  Manusia  yang mengalami  obesitas  dapat  meningkatkan  risiko  untuk terjangkit  penyakit–penyakit  lain  seperti  penyakit  jantung [9].  Selain  penyakit  jantung,  obesitas  juga  dapat meningkatkan  risiko  terjadinya  kerusakan  sendi  dan  tulang [10].  Faktor–faktor  yang  dapat  memicu  terjadinya  obesitas antara lain tekanan dari pendidikan, pekerjaan, asupan makan yang berlebih, stress, kurangnya aktivitas fisik, jenis kelamin, serta usia. Penduduk Indonesia memiliki prevalensi obesitas sebesar  15,4%,  sedangkan  di  Surabaya  memiliki  prevalensi penduduk pengidap obesitas terbanyak di Jawa Timur, yaitu sebesar 27,3% dan 39,2%.
Dengan produksi apel yang melimpah khususnya di Jawa Timur  dan  manfaat  yang  dapat  diambil  dari  apel  cukup banyak,  mulai  bermunculan  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil Menengah)  baru  yang  memproduksi  hasil  olahan  dari  apel, salah  satunya  cuka  apel.  Namun,  UMKM  yang  baru kebanyakan  tidak  memiliki  peralatan  yang  memadai  untuk menghasilkan  cuka  apel  dengan  rasa  yang  konsisten  dan memenuhi  standar  kualitas  rasa.  Penilaian  rasa  sering  kali menggunakan lidah manusia (kualitatif).
Maka  dari  itu,  diperlukan  alat  dengan  harga  terjangkau namun cukup akurat untuk menjaga kualitas serta konsistensi rasanya.  Dengan  rasa  dan  kualitas  yang  konsisten,  UMKM akan  mendapatkan  kepercayaan  dari  konsumen  dan mengundang  konsumen  untuk  menjadi  pembeli  tetap. Memanfaatkan perpaduan dari sensor pH, kamera, dan sensor gas dibantu dengan neural network , produksi cuka apel akan menjadi lebih konsisten pada rasa dan kualitas produk. Selain itu, quality control dapat dilakukan secara otomatis oleh alat dengan  cara  klasifikasi  dan  pengidentifikasian  apakah  cuka apel yang jadi sudah cukup bagus untuk dipasarkan.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Diagram Blok
Pada alat ini menggunakan Raspberry Pi, MCP3008, Raspi Cam,  sensor  gas,  sensor  pH  beserta  papan  pengondisian sinyalnya.  Diagram  blok  pada  Gambar  1  menunjukkan hubungan  antara  komponen–komponen  yang  digunakan dalam sistem identifikasi kualitas cuka apel.

## Sistem Identifikasi Kualitas Cuka Apel Menggunakan Kamera, Sensor Kimia, dan Metode Artificial Neural Network
Achmad Setiawan, Muhammad Rivai, dan Harris Pirngadi Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
P

## B. Perancangan Perangkat Keras
Rancangan pada Gambar 2 dibagi menjadi 2, yaitu bagian bawah (kontainer) dan bagian atas (braket Raspberry Pi dan Raspi Cam). Pada bagian bawah terdapat 4 komponen utama yaitu signal processing module untuk sensor pH, probe sensor pH, sensor gas MQ - 3, dan kontainer atau wadah cuka apel.
Kontainer  berukuran  114  x  114  x  47  mm  pada  dengan ketebalan 3 mm keluar. Volume yang dapat ditampung oleh kontainer  ini  maksimal  sebanyak  610812  mm 3 atau  setara dengan 0.610812 liter.
Signal  processing  module untuk  sensor  pH  diletakkan  di bagian  samping  kiri  wadah  cuka  apel  di  sisi  yang  sama dengan probe sensor ph. Probe sensor pH diletakkan sedikit keluar  dari  wadah  cuka  apel  dimaksudkan  agar  tidak mengganggu  pembacaan  atau  pengambilan  gambar  yang dilakukan  oleh  Raspi  Cam.  Di  sisi  kanan  wadah  cuka  apel terdapat sensor gas MQ – 3. Sensor ini diletakkan di bagian sedikit di belakang dan tidak di dalam wadah (sedikit di atas wadah  dengan  jarak  2  mm  dari  tepi  atas  wadah  cuka  apel) dengan  pertimbangan  agar  tidak  mengganggu  pembacaan atau pengambilan gambar Raspi Cam.
Pada bagian atas terdapat 4 komponen utama, yaitu Raspi Cam,  Raspberry  Pi,  dan  HAT  MCP3008.  Raspi  Cam diletakkan  sejauh  90  mm  dari  permukaan  wadah  cuka  apel sedangkan  Raspberry  Pi  dan  HAT  MCP  3008  diletakkan bertumpukan satu sama lain dengan HAT MCP3008 berada di atas.
Bagian  bawah  dengan  bagian  atas  dihubungkan  dengan pipa  dengan  ukuran  ¾  dim.  Jarak  bagian  bawah  dengan bagian  atas  dapat  diatur  secara  manual.  Untuk  mempererat hubungan antara pipa dengan braket menggunakan kabel tis dengan memanfaatkan keempat lubang yang tersedia. Untuk meminimalisir  gangguan  cahaya  dari  luar  maka  diperlukan box. Dimensi box adalah 35 cm x 20 cm x 24 cm. Di dalam box terdapat lampu LED 5050 sebanyak 162.
Dengan  LED  sebanyak  162  buah  diperlukan  daya  yang cukup  besar  untuk  menghidupkan  LED  tersebut.  LED tersebut  dikemas  dalam  bentuk  strip.  Pada  setiap  strip  nya terdiri  dari  6  LED.    Setiap  LED  memerlukan  daya  sebesar 0,24  watt.  Total  konsumsi  daya  untuk  pencahayaan  dalam box adalah sebesar 38,8 watt. Diffuser pada LED bagian atas ditambahkan  agar  cahaya  dari  LED  tidak  terefleksi  ke permukaan cairan cuka apel.
Gambar 1. Diagram blok keseluruhan sistem.
Gambar 2. Rancangan keseluruhan alat.
Gambar 3. Diagram blok keseluruhan sistem kerja perangkat lunak.
Gambar 4. Diagram blok pra-pemrosesan data.
Gambar 5. Ilustrasi cara kerja algoritma K-Nearest neighbor.

## C. Cara Kerja Perangkat Lunak
Cara kerja perangkat lunak alat sistem identifikasi kualitas cuka apel ditunjukkan pada Gambar 3. Langkah pertama pada perancangan  perangkat  lunak  ini  adalah  pengambilan  data. Data yang diambil adalah konsentrasi pH dan kadar alkohol dan disimpan dalam bentuk file csv. Data lain yang diambil adalah data gambar yang telah dikonversikan colorspace nya menjadi HSV colorspace . HSV merupakan colorspace yang lebih selaras atau sesuai dengan penglihatan manusia. Selain itu,  HSV colorspace juga  memiliki  kelebihan  tidak terpengaruh  dengan  kondisi  cahaya  yang  variatif  [6]. Augmentasi data dilakukan menggunakan script yang dibuat menggunakan python. Untuk augmentasi gambar menggunakan library Tensorflow.  Setiap  gambar  disimpan dalam format csv dalam bentuk nilai – nilai setiap pixel pada gambar  tersebut.  Kedua  file  csv  lalu  digabungkan  menjadi satu.  Data–data  yang  sudah  digabungkan  akan  diacak  atau shuffle agar data tidak berurutan. Data yang berurutan akan memengaruhi  hasil training neural  network. Penambahan kelas  pada  file  csv  dilakukan  secara  otomatis  berdasarkan keberadaan gambar pada folder.
Data  yang  sudah  siap  dimasukkan  ke  model neural network untuk  proses training .  Model  hasil training akan disimpan dalam bentuk model Keras (dengan format h5) dan model dikonversi menjadi model tflite (tensorflowlite). Script untuk  pengujian  model  dibuat  menggunakan  bahasa
pemrograman python.
Setelah  proses training ,  model  dievaluasi  agar  dapat diketahui  bahwa  model overfit atau underfit .  Kemudian model  yang  sudah  jadi  akan  dimuat  dan  digunakan  untuk memprediksi  kualitas  cuka  apel  menggunakan  data  yang didapat dari sensor pH, gas MQ-3, dan kamera sebagai input . Pemrosesan data perlu dilakukan sebelum dimasukkan ke model neural network . Hal yang perlu dilakukan untuk pra- pemrosesan  data  adalah  pertama  data  berupa  nilai  alkohol, pH, dan gambar dijadikan satu dalam bentuk file csv. File csv terdiri dari 270004 kolom, yaitu data pH, data alkohol, data gambar  (pixel  0  hingga  269999),  index,  dan  kelas  untuk klasifikasinya. Data alkohol dan pH disajikan dalam bentuk angka dan data gambar pada file csv disajikan dalam bentuk nilai–nilai  setiap  pixel pada  gambar  tersebut.  Semua dilakukan otomatis menggunakan script python. Kelas pada file csv ditambahkan secara otomatis berdasarkan keberadaan gambar pada folder tertentu. Data yang sudah terkelompokkan  atau  dikelaskan  akan  di  acak.  Fungsi  dari pengacakan ini adalah agar tidak mengganggu proses training neural  network .  Data  yang  telah  diacak  dibagi  menjadi  3 keperluan, yaitu train, validation, dan test . Bagian train untuk dimasukkan  ke  model neural  network ,  bagian validation digunakan  untuk  validasi  pada  saat  proses  training,  dan bagian test digunakan untuk evaluasi hasil training.
Nilai dari kolom kelas dibagi menjadi 3, yaitu A, B, dan C. Setelah semua data siap, file csv disimpan dalam format file
Gambar 6. Diagram alir augmentasi data gambar.
Gambar 7. Diagram alir perangkat lunak untuk klasifikasi.
Tabel 1. Nilai pH dan alkohol per hari Hari pH Alkohol (V) Hari pH Alkohol (V) 1 4 1,7048 13 2,135 1,730 2 3,27 1,5179 14 2,537 1,473 3 2,36 1,444 15 1,924 1,553 4 2,713 1,430 16 1,862 1,573 5 2,975 1,435 17 1,562 1,440 6 2,749 1,673 18 1,840 1,386 7 2,528 1,343 19 1,939 1,495 8 2,239 1,663 20 1,854 1,463 9 4,518 1,664 21 1,887 1,456 10 2,818 1,440 22 1,940 1,496 11 2.084 1,492 23 1,930 1,521 12 2,081 1,690 24 1,940 1,567 Tabel 2. Tabel perbandingan ketiga produk cuka apel Produk Data 09:00 12:00 15:00 18:00 Bragg pH 2,573 2,112 1,954 2,093 Alkohol 1,853 1,721 1,843 1,730 Heinz pH 2,3 1,991 1,976 2,429 Alkohol 1,86 1,77 1,78 1,695 Cuka Apel pH 2,248 2,238 1,718 2,075 Alkohol 1,74 1,65 1,73 1,617 Tabel 3. Data akhir untuk keperluan training sebelum pengacakan. index pH Gas pixel_0 ... pixel_269999 kelas 0 2.36 1.80 20 ... 196 0 1 2.03 1.79 22 ... 147 0 2 2.55 1.81 20 ... 205 0 3 1.95 1.82 23 ... 206 0 4 2.26 1.84 24 ... 143 0 ... ... ... ... ... ... ... 185 2.01 1.68 49 ... 143 2 186 1.91 1.73 27 ... 212 2 187 1.87 1.65 47 ... 168 2 188 1.93 1.71 43 ... 177 2
.csv. File csv ini yang nantinya dimuat untuk diambil datanya pada  script  lain  untuk  keperluan training .  Gambar  4 menunjukkan diagram blok pra-pemrosesan data. Data yang digunakan untuk training adalah data augmentasi. Data yang berupa  angka  dan  gambar  yang  digunakan  sebagai  acuan untuk training akan dihapus terlebih dahulu dari file training. Dengan  begitu  training  tidak  melibatkan  data  acuan augmentasi  sehingga  data  acuan  dapat  digunakan  untuk menguji model neural network.
D. Rancangan Perangkat Lunak Augmentasi Data pH dan

## Alkohol
Augmentasi  diperlukan  agar  data training yang  terbatas menjadi  lebih  banyak.  Semakin  banyak  data  untuk training maka  semakin  baik  juga  model  hasil training nya. Augmentasi  data  alkohol  dan  data  pH  dipisah  dengan  data gambar agar mempermudah proses augmentasi. Pada bagian ini data yang diaugmentasi adalah data alkohol dan data pH.
Augmentasi  data  pH  dan  alkohol  memanfaatkan  teknik SMOTE.  SMOTE  merupakan  singkatan  dari Synthetic Minority Over-Sampling Technique . SMOTE memanfaatkan algoritma K-Nearest  Neighbor saat  membuat  data  sintetis . Pada  awalnya  SMOTE  akan  memilih  data  secara  acak  dari yang  sudah  tersedia.    Setelah  itu K-Nearest  Neighbor diimplementasikan.  Data  sintetis  akan  dibuat  diantara  data yang  sudah  tersedia  dengan K-Nearest  Neighbor nya. Algoritma tersebut akan diulang secara terus menerus hingga sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Cara  kerja  algoritma K- Nearest Neighbor diilustrasikan pada Gambar 5.

## E. Rancangan Perangkat Lunak Augmentasi Data Gambar
Augmentasi  gambar  dilakukan  agar  data  gambar  yang terbatas menjadi lebih banyak. Input berupa gambar dengan format  .jpg  atau  .png  dikonversi colorspace nya  dari  BGR menjadi  HSV  (untuk  gambar  yang  belum  dalam  HSV colorspace ). Lalu gambar dirotasi secara acak ke kanan atau ke kiri. Selain itu gambar juga digeser terhadap sumbu x dan y. Gambar juga di flip dan di mirror. Setelah melalui proses augementasi, beberapa pixel pada gambar akan hilang yang direpresentasikan  dalam  warna  hitam.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut,  pixel  terdekat  digunakan  untuk  menutupi pixel yang hilang. Dengan menduplikasi pixel terdekat, maka pixel yang hilang tersebut dapat tertutupi dengan pixel yang baru tanpa harus mengubah terlalu banyak pada Gambar 6.

## F. Arsitektur Neural Network
Algoritma neural  network memiliki  kemampuan  untuk mempelajari dan memahami pola tertentu yang menyebabkannya tidak terpengaruh terhadap data error yang dihasilkan dari derau sensor [8]. Identifikasi pola merupakan proses  mengenali  sifat-sifat  pola  berdasarkan  pola  yang sudah tersedia. Pola baru dapat diklasifikasikan berdasarkan pola  yang  sudah  dipelajari  [9]. Neural  network bekerja dengan mengubah nilai  bobot  yang  terdapat  pada  arsitektur neural network 2.
Neural network digunakan untuk melatih data – data yang sudah  tersedia.  Arsitektur  yang  digunakan  untuk  penelitian ini terdiri dari 5 layer . Layer pertama adalah layer input yang terdiri  dari  data  alkohol,  pH,  dan  gambar.  Setelah layer pertama terdapat 3 hidden layer. Hidden layer pertama berisi 128 neuron dengan activation function relu. Hidden layer
(a) (b) (c)
Gambar 8. Perbandingan gambar cuka apel (a) Bragg, (b) Heinz, dan (c) Cuka apel batu.
Gambar 9. Hasil augmentasi data pH dan alkohol.
Tabel 4.
Data akhir untuk keperluan training setelah pengacakan index pH Gas pixel_0 ... pixel_269999 kelas 175 2.14 1.63 46 ... 195 2 113 2.04 1.74 17 ... 189 1 1 2.03 1.79 22 ... 147 0 123 2.32 1.78 11 ... 225 1 ... ... ... ... ... ... ... 6 2.02 1.78 19 ... 142 0 65 2.24 1.81 30 ... 135 1 154 2.21 1.72 32 ... 147 2 78 2.13 1.72 43 ... 150 1 82 2.30 1.82 39 ... 135 1
Tabel 5.
Tabel hasil pengujian ke produk bragg, heinz, dan cuka apel batu
Tabel 6.
Tabel hasil pengujian ke beberapa merek cuka apel
kedua berisi 64 neuron dengan activation function relu, dan hidden layer ketiga  berisi  32 neuron dengan activation function relu. Layer terakhir merupakan layer output . Layer output berisi  3 neuron ,  yaitu  golongan  A,  golongan  B,  dan golongan C. Layer output menggunakan activation function softmax.
G. Perancangan Perangkat Lunak untuk Klasifikasi
Program  diawali  dengan  mengimpor library yang diperlukan.  Setelah library siap,  program  memuat  model Keras  yang  sudah  dikonversi  menjadi  Tflite.  Lalu  program membaca nilai pin 3 MCP3008, bila nilai tegangan diatas 3 (tombol  ditekan)  maka  proses  dilanjutkan,  bila  tidak  maka program  menunggu.  Setelah  tombol  ditekan,  program mengambil data dari sensor pH dan sensor alkohol masing - masing  sebanyak  20  data  selama  10  detik  (0,5  detik  setiap pengambilan  datanya).  Data yang  didapat  kemudian  difilter menggunakan moving average filter .  Setelah  data  pH  dan alkohol  siap,  selanjutnya  program  mengambil  data  berupa gambar.  Gambar  yang  diambil  dikonversi  menjadi  HSV colorspace dan ukurannya diubah menjadi 300 x 300 pixel. Gambar  yang  telah  diubah  ukurannya  dilakukan  flatten. Flatten berfungsi untuk mengubah data 3D menjadi 1D. Data yang  sudah  siap  dimasukkan  ke  dalam  python list dan dilakukan  klasifikasi.  Diagram  alir  dari  perangkat  lunak untuk klasifikasi ditunjukkan pada Gambar 7.

## III. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Analisa Pembuatan Cuka Apel
Untuk  menganalisa  bagaimana  karakteristik  cuka  apel pada  saat  proses  pembuatannya  maka  dibuatlah  cuka  apel. Untuk percobaan ini, digunakan apel sebanyak satu setengah buah dan dipotong dadu menjadi berukuran kecil. Potongan – potongan  tersebut  kemudian  dimasukkan  ke juicer dan dihaluskan.  Sari  apel  yang  berhasil  didapat  pada  percobaan ini  adalah  sebanyak  217.7  ml.  Kemudian  campurkan  ragi sebanyak  10-gram  lalu  diaduk  sampai  merata.  Setelah  itu cuka  apel  disimpan  di  tempat  tertutup.  Pastikan  agar  ada celah untuk udara keluar dan masuk tetapi celah cukup kecil bagi  serangga  untuk  tidak  masuk.  Untuk  memastikan  cuka apel jauh dari serangga, digunakan kain atau cheesecloth atau barang  serupa  untuk  menutupi  lubang  pada  wadah  untuk menampung cuka apelnya.
Tabel  1  menunjukkan  pH  dalam  satuan  volt,  konsentrasi pH,  dan  alkohol  dalam  satuan  volt  setiap  harinya. Pengambilan data dilakukan pada pukul 14:00 WIB di ruang terbuka. Suhu rata–rata saat pengambilan data adalah 32 o C.

## B. Analisa Produk Cuka Apel
Produk  cuka  apel  yang  digunakan  pada  percobaan  ini antara lain Bragg, Heinz, dan Cuka Apel Batu. Karakteristik yang diamati dan dibandingkan antara lain pH, alkohol, dan warna.  Pengambilan data  pH dan  alkohol  dilakukan  pada  4 waktu berbeda yaitu saat pagi pada pukul 09:00, siang pada pukul 12:00, sore pada pukul 15:00, dan malam pada pukul 18:00.  Tujuan  diambilnya  data  pada  4  waktu  tersebut memiliki  suhu  lingkungan  yang  berbeda–beda.  Suhu  yang berbeda memengaruhi pembacaan sensor pH.
Untuk  pengambilan  gambar  pada  waktu  berbeda  tidak akan  terpengaruh  oleh  kondisi  lingkungan  dikarenakan  box atau  kotak  yang  tersedia  meminimalisir  gangguan  dari  luar yang  tidak  diharapkan.  Gambar  dari  masing-masing  cuka apel dapat dilihat pada Gambar 8.
Setelah  dilakukan  pengamatan  pada  ketiga  produk  cuka apel  pada  4  waktu  berbeda,  maka  dilakukan  perbandingan untuk mengetahui apa perbedaan paling mencolok dari ketiga produk  tersebut.  Perbandingan  produk  cuka  apel  Bragg, Heinz, dan “Cuka Apel Batu” dapat diamati pada Tabel 2.
Data berupa pH berubah ubah setiap waktunya. Pada jam 09:00,  Bragg  memiliki  nilai  pH  yang  cukup  tinggi  bila dibandingkan dengan Heinz dan Cuka Apel Batu. Pada jam 12:00, Cuka Apel Batu memiliki pH tertinggi dibandingkan dengan  yang  lainnya.  Pada  pukul  15:00  semua  nilai  pH berada dibawah nilai 2 dan Heinz memiliki nilai pH tertinggi. Sedangkan  pada  pukul  18:00  pH  kembali  mendekati  nilai seperti saat pukul 09:00.

## C. Training Neural Network
Sebelum  data  digunakan  untuk  training,  data  akan diaugmentasi  terlebih  dahulu.  Algoritma  yang  digunakan untuk  augmentasi  data  pH  dan  alkohol  adalah K-Nearest Neighbor. Untuk mempermudah melakukan augmentasi data, menggunakan fungsi SMOTE dari library imblearn dimana pada library tersebut dapat melakukan penyeimbangan data yang  tidak  berimbang  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil dari Augmentasi dapat dilihat pada Gambar 9.
Data yang digunakan untuk training disajikan pada Tabel 3. Agar tidak mengganggu proses training, data perlu diacak agar  kelas  tidak  berurutan  dan  tergolongkan.  Bila  model ditraining dalam keadaan kelas berurutan atau berkelompok maka model akan terlatih dengan mengira kemungkinan data yang diuji adalah kelas yang tergolong yang diproses paling pertama  oleh  program.  Tabel data  yang  sudah  diacak  dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Dapat  diamati  pada  data  yang  sudah diacak  tidak  terdapat  klasifikasi  kelas  yang  berkumpul berdekatan antara baris satu dengan baris lainnya.
Pada  Tabel  4  terdapat  total  data  pH,  alkohol,  dan  pixel dengan jumlah 270000 sebanyak 189 data. Data pada Tabel 3 dan  Tabel 4  merupakan  kumpulan  data  yang  sudah  melalui proses  augmentasi  dan  pengacakan  sehingga  data  tersebut sudah  siap  untuk  melalui  proses  training.  Pengacakan dilakukan otomatis dengan menggunakan bahasa pemrograman  python.  Dengan  bantuan  fungsi  shuffle  dari library sckit-learn dataframe dapat diacak dengan mudah.
Gambar  10.  Grafik  hasil  dari  proses  training  data  gambar  melalui  2 epochs.
Gambar  11.  Grafik  hasil  dari  proses  training  data  sensor  melalui  50 epochs.
Proses training data  gambar  dilakukan  dengan  2 ephocs sedangkan  proses training data  sensor  dilakukan  dengan epochs sebanyak  50.  Gambar  10  menunjukkan  grafik  yang dihasilkan dari proses training data gambar dan Gambar 11 menunjukkan grafik yang dihasilkan dari proses training data pH dan alkohol.
D. Hasil Pengujian
Pengujian  model neural network dilakukan  kepada  Cuka apel  Bragg,  Heinz,  dan  “Cuka  Apel  Batu”.  Pengujian  ini dilakukan agar dapat mengetahui seberapa besar error yang terjadi  ketika  pembacaan  dilakukan.  Tabel  hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel 5. Selanjutnya model neural network diuji  pada  produk  cuka  apel  yang  berbeda.  Model neural network diuji pada Cuka Apel Kusuma, Daesang Chung Jun One,  dan  Tahesta.  Hasil  dari  klasifikasi  dapat  dilihat  pada Tabel  6.  Hasil  yang  didapat  dari  Tabel  5  dan  Tabel  6 menunjukkan bahwa model neural network pada data gambar terbukti  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan  model neural network pada  data  sensor.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan pengklasifikasian pada gambar selalu menunjukkan keyakinan  sebesar  100%  pada  setiap  penggolongannya sedangkan  pada  model neural  network data  sensor  terdapat keraguan  yang  direpresentasikan  dengan  bentuk  prosentase prediksi  pada  setiap  golongannya.  Error  yang  terjadi  pada setiap  klasifikasi  tergolong  tidak  terlalu  besar,  sehingga menghasilkan prosentase keyakinan hasil akhir diatas 70%.
Pada kasus Cuka Apel Kusuma, data gambar tergolongkan sebagai golongan A sedangkan pada data sensor tergolongkan sebagai golongan C. Terjadi kebingungan pada model neural network saat  menggolongkan  Cuka  Apel  Kusuma.  Untuk mengatasi  hal  tersebut  pada  setiap  model neural  network melakukan  penggolongan,  maka  dilakukan  kalkulasi  untuk mendapatkan hasil akhir, seperti pada persamaan (1), (2), dan (3).  Ketiga  hasil  prediksi  selanjutnya  dibandingkan.  Nilai prediksi  akhir  (p1,  p2,  p3)  terbaik  akan  dijadikan  sebagai hasil akhir dengan hasil perhitungan sebagai probabilitasnya.
Dari  hasil  yang  didapat  pada  Tabel  5  dan  6  dapat disimpulkan  bahwa  model neural network mampu melakukan  penggolongan  atau  pengklasifikasian  cuka  apel antara satu dengan lainnya melalui konsentrasi pH, alkohol, dan gambar.
𝑝1 = ( 𝑝𝑟𝑜𝑏 𝑔𝑜𝑙 𝐴 𝑖𝑚𝑔+𝑝𝑟𝑜𝑏 𝑔𝑜𝑙 𝐴 𝑛𝑢𝑚 2 ) × 100 (1) 𝑝2 = ( 𝑝𝑟𝑜𝑏 𝑔𝑜𝑙 𝐵 𝑖𝑚𝑔+𝑝𝑟𝑜𝑏 𝑔𝑜𝑙 𝐵 𝑛𝑢𝑚 2 ) × 100 (2) 𝑝3 = ( 𝑝𝑟𝑜𝑏 𝑔𝑜𝑙 𝐶 𝑖𝑚𝑔+𝑝𝑟𝑜𝑏 𝑔𝑜𝑙 𝐶 𝑛𝑢𝑚 2 ) × 100 (3)

## IV. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan rancang bangun sistem identifikasi kualitas cuka apel menggunakan kamera, sensor kimia, dan metode artificial neural network. Komponen yang
digunakan  meliputi  Raspberry  Pi  sebagai  pusat  pengolahan data  dan  tempat  neural  network  bekerja,  MCP3008  sebagai ADC  dimana  mengubah  tegangan  analog  menjadi  sinyal digital,  Raspi  Cam  sebagai  pengambil  data  berupa  gambar, sensor pH E-201C sebagai pengambil data berupa konsentrasi pH,  dan  sensor  gas  MQ-3  sebagai  pengambil  data  berupa kandungan  alkohol  yang  terdapat  pada  cuka  apel. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, alat yang telah dibuat mampu untuk membaca konsentrasi pH, kadar alkohol dalam bentuk tegangan, mengambil gambar, dan mengklasifikasikan cuka apel. Hasil pengujian menunjukkan alat dapat mengklasifikasikan Cuka Apel Bragg dengan error sebesar  5,595%,  Cuka  Apel  Heinz  dengan  error  sebesar 20,69%, dan Cuka Apel Batu dengan error sebesar 12,434%. Alat  juga  diuji  dengan  Cuka  Apel  Kusuma  yang terklasifikasikan  sebagai  golongan  A  dengan  keyakinan 50,748%,  Cuka  Apel  Daesang  Chung  Jun  One  yang terklasifikasikan  sebagai  golongan  C  dengan  keyakinan 98,957%,  dan  Cuka  Apel  Tahesta  yang  terklasifikasikan sebagai golongan A dengan keyakinan 92,584%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Deoranto, A. Harwitasari, and D. Morita Ikasari, “Productivity and profitability  analysis  of  apple  cider  production  using  American productivity  center  method  on  KSU  brosem,” Ind.  J.  Teknol.  Dan Manaj. Agroindustri , vol. 5, no. 3, pp. 114–124, 2017.
[2]  S. Kausar, A. Humayun, Z. Ahmed, M. A. Abbas, and A. Tahir, “Effect of apple cider vinegar on glycemic control, hyperlipidemia and control on body weight in type 2 diabetes patients,” Int. J. Med. Res. \& Heal. Sci. , vol. 8, no. 5, pp. 59–74, 2019.
[3]  D.  W.  Hestiana,  “Faktor-faktor yang berhubungan dengan kepatuhan dalam pengelolaan diet pada pasien rawat jalan diabetes mellitus tipe 2 di Kota Semarang,” JHE (Journal Heal. Educ. , vol. 2, no. 2, pp. 137– 145, 2017.
[4]  I. M. Sofa, “Kejadian obesitas, obesitas sentral, dan kelebihan lemak viseral pada lansia wanita,” Amerta Nutr. , vol. 2, no. 3, pp. 228–236, 2018.
[5]  V. G. Rontoyanni, J. C. Avila, S. Kaul, R. Wong, and S. P. Veeranki, “Association between obesity and serum 25 (OH) D concentrations in older Mexican adults,” Nutrients , vol. 9, no. 2, p. 97, 2017.
[6]  E. Hamuda, B. Mc Ginley, M. Glavin, and E. Jones, “Automatic crop detection  under  field  conditions  using  the  HSV  colour  space  and morphological operations,” Comput. Electron. Agric. , vol. 133, pp. 97– 107, 2017.
[7]  A. N. Kasanah, M. Muladi, U. Pujianto, and others, “Penerapan teknik SMOTE  untuk  mengatasi  imbalance  class  dalam  klasifikasi objektivitas  berita  online  menggunakan  algoritma  KNN,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  196–201, 2019.
[8]  M.  A.  Putra,  M.  Rivai,  and  A.  Arifin,  “Milk  Assessment  using Potentiometric and Gas Sensors in Conjunction with Neural Network,” in 2018  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its Applications (ISITIA) , 2018, pp. 409–412.
[9]  F.  Winjaya,  M.  Rivai,  and  D.  Purwanto,  “Identification  of  Cracking Sound  During  Coffee  Roasting  using  Neural  Network,”  in 2017 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) , 2017, pp. 271–274.
[10]  F. Budiman, M. A. Nursyeha, M. Rivai, and others, “Pengenalan suara burung menggunakan mel frequency cepstrum coefficient dan jaringan syaraf tiruan pada sistem pengusir hama burung,” J. Nas. Tek. Elektro , vol. 5, no. 1, pp. 64–72, 2016.