## PERBAIKAN MODEL ALEXNET UNTUK MENDETEKSI KEMATANGAN TBS KELAPA SAWIT DENGAN MENGGUNAKAN IMAGE ENHANCEMENT DAN HYPERPARAMETER TUNING
1 Indra Alfredo, 2 Suharjito
12 Computer Science Department, BINUS Graduate Program – Master of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta
1 indra.alfredo@binus.ac.id, 2 suharjito@binus.edu

## Abstrak
Kualitas  CPO  yang  baik  adalah  dihasilkan  dari  buah  sawit  yang  mempunyai  tingkat kematangan  yang  baik.  Pada  umumnya  penentuan  kematangan  TBS  kelapa  sawit  dilakukan melalui penilaian warna buah secara visual dan subjektif, sehingga perlu dikembangkan suatu model  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kematangan  berdasarkan  karakteristik  warna.  Adapun tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  model  deep  learning  agar mendapatkan  hyperparameter  terbaik  dari  model  yang  diteliti  yaitu  AlexNet  untuk mengklasifikasi  tingkat  kematangan.  Jumlah  dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  6.000  buah gambar  kelapa  sawit  dengan  enam  tingkat  kematangan.  Teknik  augmentation  akan  digunakan untuk  membantu  memperbanyak  jumlah  dataset,  selain  itu  menambahkan  parameter  image enhancement  untuk  mencerahkan  gambar  agar  lebih  nyata.  Parameter  lainnya  menggunakan binary  crossentropy  untuk  mengurangi  loss  dan  optimizer  menggunakan  Stochastic  Gradient Descent  (SGD)  untuk  menemukan  nilai  optimal.  Kemudian  dari  hasil  evaluasi  initial  model dilakukan  hyperparameter  tuning  untuk  mendapatkan  optimal  parameter  dari  model  AlexNet yang  dibangun.  Dari  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  diajukan menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  menggunakan  model AlexNet  akurasi  meningkat  setelah  menggunakan  hyperparameter  tuning  dan  image enhancement berhasil mencapai 0.9530.
Kata kunci : AlexNet, Convolutional Neural Network, kelapa sawit, kematangan

## Abstract
Good  quality  CPO  is  produced  from  palm  fruit  that  has  a  good  maturity  level.  In  general, satisfying oil palm FFB is done through visually and subjectively colorful, so it is necessary to develop a model to develop levels based on color characteristics. The purpose of this research is to develop a deep learning model in order to get the best hyperparameters from the studied model, namely AlexNet to classify maturity levels. The dataset used consists of 6,000 images of oil palms with six levels of maturity. Augmentation techniques will be used to help increase the number of datasets, in addition to adding image enhancement parameters to brighten images to make  them  more  real.  The  other  parameters use  binary  crossentropy  to  reduce  losses  and  the optimizer  uses  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD)  to  find  the  optimal  value.  Then  from  the results  of  the  initial  model  evaluation,  hyperparameter  adjustments  were  made  to  obtain  the optimal  parameters  of  the  AlexNet  model  that  was  built.  The  results  of  this study indicate  that the  proposed  model  uses  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method  using  the  AlexNet model,  the  accuracy  increases  after  using  hyperparameter  tuning  and  image  enhancement successfully reaches 0.9530.
Keywords : AlexNet, Convolutional Neural Network, maturity, oil palm

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  produsen
Crude Palm Oil (CPO) di dunia.
Keberlangsungan  produksi  CPO  Indonesia perlu  dijaga  karena  industri  kelapa  sawit merupakan komoditas penunjang perekonomian Indonesia. Tingkat  kematangan  Tandan  Buah Segar  (TBS)  kelapa  sawit  merupakan  faktor penting  sebagai  penentu  kualitas  CPO  yang dihasilkan. Tingkat kematangan yang sempurna adalah keadaan yang  menghasilkan kandungan  produk  total  yang  maksimum  [1]. Ada  berbagai  macam  produk  olahan  TBS kelapa sawit yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari di seluruh dunia, seperti margarin,  sabun  minyak  goreng,  dan  lainnya [2].  Ada  3  faktor  yang  menentukan  kualitas minyak  sawit  yaitu  kematangan  TBS,  asam lemak  bebas  yang  rendah  dan  tingkat ekstraksi  minyak  yang  tinggi  [3].  Penentuan tingkat  kematangan  secara  tradisional  yang masih mengandalkan tenaga manusia menyebabkan  kualitas  panen  dipengaruhi pengalaman,  keahlian,  dan  pengetahuan. Pemanenan secara tradisional ini juga bersifat subjektif,  lambat  dan  tidak  menyeluruh  [4]. Deep  learning telah  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan untuk mengklasifikasikan gambar,  bahkan  untuk  kasus  yang  kompleks sekalipun.  Dengan  penekanan  khusus  pada penggunaan  di  sektor  kelapa  sawit,  dimana penggunaan informasi dari kecerdasan buatan dalam proses produksi minyak dapat mengarah  pada  perbaikan  besar  terhadap
dampak  ekonomi  dan  lingkungan  [5].  Oleh karena  itu,  perlu  dikembangan  sebuah  model untuk  mengidentifikasi  tingkat  kematangan berdasarkan ciri warna.
Penelitian identifikasi
tingkat kematangan  TBS  kelapa  sawit  menggunakan deep learning sudah ada digunakan. Penelitian  yang  dilakukan  [6]  mengatakan Convolutional Neural Networks (CNNs) telah ditetapkan sebagai kelas model yang dominan untuk  masalah  klasifikasi  gambar.  Penelitian bertujuan  untuk  menerapkan  dan  meng- analisis  keakuratan deep  learning untuk mengklasifikasikan  buah  masak  pada  buah kelapa  sawit.  CNN  digunakan  untuk  meng- klasifikasikan  628  gambar  menjadi  2  kelas yang  berbeda.  Selanjutnya,  eksperimen  CNN dengan  5  epoch  memberikan  hasil  klasifikasi yang  menjanjikan  dengan  akurasi  98%,  lebih baik  dari  metode  sebelumnya.  Kesimpulan- nya,  penelitian  ini  berhasil  menyelesaikan klasifikasi  citra  dengan  mendeteksi  dan membedakan kematangan buah kelapa sawit.
Penelitian  [7]  mengembangkan  sebuah model  menggunakan  mekanisme residual attention agar model dapat mengenal perbedaan di  antara  gambar  yang  luput  dari  mata. Dataset yang digunakan terdiri dari 400 buah gambar  dengan  tujuh  tingkat  kematangan. Dikarenakan jumlah dataset yang  kecil,  maka teknik preprocessing Ten Crop akan digunakan  untuk  membantu  memperbanyak jumlah  gambar.  Penelitian  ini  menunjukkan bahwa  model  yang  dilakukan  yaitu ResAtt DenseNet dapat meningkatkan akurasi sebesar
3.89%, dibandingkan dengan model DenseNet (densenet121) tanpa Visual Attention .
Penelitian  [8],  membuat  aplikasi berbasis  mobile,  untuk  mengklasifikasikan tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  meng- gunakan CNN. Pada penelitian ini implementasi proses transfer learning menggunakan Image- Net  pada  4  model  CNN lightweight ,  dengan augmentasi  data  yang  dinamakan “9-angle crop”. Dari  penelitian  tersebut,  transfer learning dan 9 angle crop berhasil meningkat- kan  akurasi  model  dengan  tetap  menjaga kecepatan  pemrosesan  sehingga  model  dapat diimplementasikan pada perangkat seluler dan didapatkan  akurasi  sebesar  0.898  meng- gunakan model EfficientNetB0.
Penelitian  [9],  melakukan  penelitian terhadap  model EfficientNetB0  dan B1 untuk mendeteksi  kematangan  sawit  ke  dalam  6 kelas, yaitu TBS Kurang masak, TBS Masak, TBS  Mentah,  TBS  terlalu  masak,  TBS abnormal  dan  janjang  kosong  menggunakan optimizer  RMSprop  dan  SGD.  Dari  hasil penelitian,  didapat  akurasi  tertinggi  dengan menggunakan  optimizer  RMSprop  sebesar 0.9955  menggunakan  model  EfficientNetB0 dan 0.9949 menggunakan model EfficientNetB1. Sementara  menggunakan  optimizer  SGD, akurasi yang diraih.
Penelitian  [10],  melakukan  penelitian dengan  dataset  sejumlah  120  gambar  yang terdiri  dari  4  tingkat  kematangan  dengan membandingkan antara fiture handcrafted dan pendekatan  pengklasifikasi  yang  terdiri  dari tiga  fitur  berbeda  yaitu  momen  warna,
FREAK  dan  HOG  dengan  pengklasifikasi SVM,  CNN  dan  CNN  yang  dilatih  sebelum- nya yaitu model AlexNet , yang berfokus pada akurasi  dan  waktu  pemrosesan.  Performa CNN  bergantung  pada  jumlah  data  pelatihan dan  jumlah  lapisan.  Dengan  menerapkan CNN  dari  awal  membutuhkan  data  pelatihan yang  sangat  banyak  untuk  mencapai  hasil yang  relatif  baik.  Lapisan  di  dalamnya  dapat memberikan  hasil  yang  lebih  baik  tetapi menghasilkan  waktu  pemrosesan  yang  lambat. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa AlexNet mengungguli dua pendekatan lainnya (CNN  dan  Handcrafted  Features )  karena memiliki  lebih  banyak  lapisan  di  mana  lebih banyak  fitur  dapat  diekstraksi  tetapi  dengan waktu pemrosesan yang lebih tinggi.
Penggunaan  AlexNet  cocok  untuk  meng- klasifikasi di mana sejumlah besar data.
Pada  penelitian  ini,  diharapkan  dapat mengembangkan sebuah model deep learning agar  mendapatkan hyperparameter terbaik dari  model  yang  diteliti  yaitu  AlexNet  untuk mengklasifikasi  tingkat  kematangan  TBS kelapa  sawit.  Jumlah  dataset  yang  digunakan terdiri  dari  6.000  buah  gambar  kelapa  sawit dengan  enam  tingkat  kematangan.  Teknik augmentation akan  digunakan  untuk  mem- bantu  memperbanyak  jumlah  dataset,  selain itu menambahkan parameter image enhancement untuk  mencerahkan  gambar  agar  lebih  nyata. Parameter  lainnya menggunakan  binary crossentropy  untuk  mengurangi  loss  dan optimizer  menggunakan  Stochastic  Gradient Descent  (SGD)  untuk  menemukan  nilai
optimal.  Kemudian  dari  hasil  evaluasi  initial model  dilakukan  proses hyperparameter tuning dan image  enhancement untuk  men- dapatkan optimal  parameter dari  model AlexNet yang dibangun.

## METODE PENELITIAN

## 1. Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Pada  Gambar  1,  tahap  awal  yaitu studi  literatur  merupakan  studi  mengenai literatur-literatur  yang  dilakukan  untuk  men- dukung  penelitian.  Penelitian  ini  difokuskan pada  identifikasi  tingkat  kematangan  tandan buah  segar  kelapa  sawit  menggunakan deep learning dengan metode Convolutional Neural  Network model  AlexNet.  Pada  tahap identifikasi  masalah,  yaitu  melihat  dari keadaan dilapangan pada permasalahan identifikasi  tandan  buah  segar  di  perusahaan kelapa sawit, yang mana masih ada perbedaan tentang  mengidentifikasi  tingkat  kematangan. Melalui  sumber  dataset  foto-foto  di  lapangan
yang  ada  maka  akan  dapat  membantu membangun  model  AlexNet dalam  pengolah untuk mengidentifikasi tingkat kematangan. Di  dalam  pengumpulan  data  untuk  men- dapatkan  gambar  lebih  banyak  dari  gambar yang sudah ada sebelumnya  dilakukan proses augmentasi .  Beberapa  metode  yang  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  jumlah  data dengan melakukan augmentasi ini diantaranya adalah:  pantulan  bayangan  baik  horizontal maupun  vertikal  (flip),  peningkatan  kontras, pergeseran  dan  rotasi  [11].  Kemudian  dari data  tersebut  dilakukan  lah  proses pre- processing dengan  menentukan  label  dari setiap  data.  Kemudian  gambar  yang  telah diambil  disamakan  ukuran  atau  resolusinya, pada  penelitian  ini  resolusi  yang  digunakan adalah  128x128  piksel.  Kemudian  dilakukan analisa  dan  evaluasi  terkait  model  yang  telah dibangun.  Proses  selanjutnya  adalah  evaluasi kinerja  model  yang  sudah  dibangun  melalui data training, test dan validasi dan menghasilkan  akurasi  dari  model . Adapun resource yang  digunakan  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tabel 1. Spesifikasi Resource Compute Engine
Platform Graphical Processing Units CPUs RAM Storage Hardware Accelerator Runtime Shape Google Colab Pro NVIDIA Tesla P100 / NVIDIA T4 2 x vCPU 24
200 GB
GPU High-RAM
Gambar 2. Ilustrasi Struktur Convolutional Neural Network (CNN), [12]

## 2. Model Yang Diusulkan
Convolutional Neural Network
(CNN/ConvNet)  adalah  salah  satu  algoritma dari deep learning yang merupakan pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MLP)  yang  dirancang  untuk  mengolah  data dalam  bentuk  dua  dimensi,  misalnya  gambar atau  suara.  CNN  digunakan  untuk  meng- klasifikasi  data  yang  terlabel  dengan  meng- gunakan  metode supervised  learning .  Cara kerja dari supervised learning adalah terdapat data  yang  dilatih  dan  terdapat  variabel  yang ditargetkan  sehingga  tujuan  dari  metode  ini adalah  mengelompokan  suatu  data  kedata yang sudah ada. Adapun ilustrasi struktur dari Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat dilihat pada Gambar 2.
Model  yang  diusulkan  adalah  pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan
yang dapat dilihat dari Gambar 3
Pada  Gambar  3,  tahap  awal  adalah input  images  dataset TBS  kelapa  sawit, kemudian  dilakukan  proses images  enhance- ment untuk  mencerahkan  gambar  agar  lebih berwarna  dan process  augmentation yang digunakan untuk memperbanyak dan mengatur jumlah gambar yang akan digunakan.  Selanjutnya  proses  label  untuk mengkonversi  data  kategori  atau  data  teks menjadi  angka  agar  lebih  mudah  dipahami, kemudian proses standarisasi yang merupakan prosedur  standard  sebelum  data  mulai  di training  dan  dataset  di  split  menjadi  data training,  test  dan  validasi,  dengan  ratio  7:2:1. Di  dalam  proses  ini  juga  terdapat  proses process  image yaitu image yang  ada kemudian  di  kecilkan  dan  di shuffle dan dibagi dalam batch .

## Gambar 3. Model Yang Diusulkan
Pada hal ini AlexNet yang selanjutnya dilakukan  proses  awal  training  model. AlexNet arsitekturnya  terdiri  dari  CNN  2 dimensional, normalisasi, maxpool dan kembali ke tahap CNN lagi, kemudian proses flatten  untuk  menjadikan  1  dimensi  (128x 128,3)  proses dense yaitu  memampatkan, proses rectified linear unit (ReLu), dan proses softmax sebagai aktivasinya. Selanjutnya juga terdapat proses compile loss untuk menghitung loss  function  (loss,  optimize dan accuration) dalam  hal  ini  menggunakan binary_crossentropy yang  merupakan  model paling  cocok  untuk  melakukan  klasifikasi biner, dimana nilai target berada di set {0, 1}. Selanjutnya  proses optimize menggunakan
Stochastic  Gradient  Descent  (SGD) untuk menemukan nilai optimal.
Selanjutnya, model telah dapat dibangun  dengan  menggunakan  data training dan  data  validasi  tadi.  Dengan  menentukan epoch, yaitu hyperparameter yang  menentu- kan  berapa  kali  algoritma  pembelajaran  akan bekerja  melalui  seluruh training  dataset. Semakin  tinggi  nilai epoch -nya,  maka  akan semakin  baik  akurasi  yang  didapat,  namun
akan  semakin  panjang  prosesnya  dan  tentu saja  akan  memakan  waktu  lebih  lama, sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  meng- gunakan  parameter Early  Stopping untuk dapat  membantu  menentukan  banyaknya jumlah  periode  training  dan  menghentikan training  setelah    kinerja  model  berhenti meningkat  pada  validasi  dataset.  Setelah model  berhasil  dibangun  maka  didapatkan hasil  initial  model  untuk AlexNet .  Dari  hasil initial  model  ini  pada  model AlexNet dilakukan  proses hyperparameter  tuning dengan  arsitektur  yang  masih  sama  untuk kembali  mencari  nilai  parameter  yang  paling terbaik, dan terakhir adalah mengevaluasi dari model yang dibangun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Dataset
Pengujian  dengan  total  jumlah  6.000 citra  atau images TBS  kelapa  sawit  dengan spesifikasi  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  2. Melalui  data  tersebut  kemudian  dilakukan augmentasi untuk mencapai data yang banyak untuk  menghasilkan  model  yang  baik.
Augmentasi  data  adalah  proses  untuk  men- dapatkan  gambar  lebih  banyak  dari  gambar yang  sudah  ada  sebelumnya.  Beberapa  metode yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan jumlah  data  dengan  melakukan  augmentasi  ini diantaranya  adalah:  pantulan  bayangan  baik horizontal maupun vertikal (flip), peningkatan
kontras,  pergeseran  dan  rotasi  [9].  Hasil augmentasi data ditunjukkan pada Tabel 3.
Pada  Tabel  4,  merupakan  contoh gambar  dataset  yang  digunakan,  terbagi dalam  enam  kelas  yaitu  TBS  mentah,  TBS mengkal,  TBS  matang,  TBS  terlalu  matang, TBS abnormal dan TBS janjang kosong.
Tabel 2. Jumlah Dataset Sebelum Proses Augmentasi Deskripsi Training (70%) Test (20%) Validasi (10%) Jumlah TBS Mentah 700 200 100 1.000 TBS Mengkal 700 200 100 1.000 TBS Matang 700 200 100 1.000 TBS Terlalu Matang 700 200 100 1.000 TBS Abnormal 700 200 100 1.000 TBS Janjang Kosong 700 200 100 1.000 TOTAL 4.200 1.200 600 6.000 Tabel 3. Jumlah Dataset Sesudah Proses Augmentasi Deskripsi Training (70%) Test (20%) Validasi (10%) Jumlah TBS Mentah 2.100 600 300 3.000 TBS Mengkal 2.100 600 300 3.000 TBS Matang 2.100 600 300 3.000 TBS Terlalu Matang 2.100 600 300 3.000 TBS Abnormal 2.100 600 300 3.000 TBS Janjang Kosong 2.100 600 300 3.000 TOTAL 12.600 3.600 1.800 18.000 Tabel 4. Cuplikan Dataset Kelas Gambar 1 Gambar 2 Gambar 3 1. TBS Mentah
2. TBS Mengkal
3. TBS Matang
4. TBS Terlalu Matang
5. TBS Abnormal
6. TBS Janjang Kosong

## 2. Pre-processing Data
Pada  tahap  pre-processing  ada  3 bagian  proses  yang  dilakukan  pertama  yaitu proses feature  extraction  and  augmentation , labeling  and  standardization, dan  terakhir split,  shuffle  and  pre-trained .  Dataset  yang digunakan di tetapkan sebanyak 1.000 gambar per-masing-masing  kelas,  kemudian  di  resize 128 x 128  piksel  dan   digunakan image
enhancement sebanyak  3  dan  augmentasi sebanyak  2  kali,  adapun  parameter  tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Pada  Tabel  6,  menjelaskan images dataset  sebelum enhancement dan  dataset setelah mengalami enhancement , dapat dilihat images yang  sebelumnya  kurang  terang menjadi lebih cerah.
Tabel 5. Pre-processing Image Enhancement dan Augmentation Parameter Nilai os.listdir(folder) [:1000] resize 128, 128 Image.enhance.Color 3 rotate 90, 180
Tabel 6. Hasil Images Enhancement Kelas Dataset Sebelum Enhancement Dataset Setelah Enhancement 1. TBS Mentah
2. TBS Mengkal 3. TBS Matang 4. TBS Terlalu Matang 5. TBS Abnormal 6. TBS Janjang Kosong

## 2. Hasil Evaluasi
Performa  dari  setiap  model  dilihat dari  klasifikasi  akurasinya . Di  mana  model yang  terbaik  akan  didapat  dari  melihat  hasil akurasinya. Untuk mendapatkan model dengan  akurasi  yang  baik,  perlu  dilakukan penyesuaian  model.  Dari  hasil initial  model yang telah dibangun, didapat hasil pada Tabel 7.
Untuk  meningkatkan  akurasi  dari hasil  initial  model AlexNet maka  dilakukan proses hyperparameter tuning . Pada standard value merupakan  nilai  standard  dari  model AlexNet  dan  parameter  value  merupakan range untuk mendapatkan optimal value , hasil hyperparameter  tuning dapat  dilihat  pada Tabel 8.
Tabel 7. Parameter Yang Digunakan Model Total Parameter Trainable Parameter Non-trainable parameter AlexNet (Sebelum menggunakan Hyperparameter Tuning) 24,756,998 24,754,246 2,752 AlexNet (Setelah menggunakan Hyperparameter Tuning) 44,431,750 44,427,910 3,840 Tabel 8. Hasil Hyperparameter Tuning AlexNet Hyperparameter Standard Value Parameter Value Optimal Value Conv2D filters=96 min_value=96, max_value=256, default=96 256 Conv2D filters=256 min_value=256, max_value=512, default=256 448 Conv2D filters=384 min_value=384, max_value=512, default=384 448 Conv2D filters=384 min_value=384, max_value=512, default=384 416 Conv2D filters=256 min_value=256, max_value=512, default=256 480 Dense filters=4096 min_value=4096, max_value=8192, default=4096 7168 Dense filters=4096 min_value=4096, max_value=8192, default=4096 7424
Gambar 4. Accuracy dan Loss model AlexNet
Gambar 4. Precision dan Recall model AlexNet
Gambar 5. Confusion Matrix Hasil Pengujian Model
Dari  Gambar  4,  model  AlexNet  yang dibangun  menggunakan  parameter early stopping menunjukkan epoch sudah convergence saat  memasuki  epoch  lebih  dari  25.  Begitu pun  untuk  nilai loss,  precision  dan  recall mulai convergence di epoch lebih dari 25.
Hasil  klasifikasi  dari  model  yang sudah  di  bangun  akan  dihadirkan  dalam bentuk confusion  matix yaitu  dengan  mem- bandingkan nilai aktual (True Label) dan nilai prediksi  (Predict  Label)  yang  terdapat  pada Gambar 5 di bawah ini.
Pada  Tabel  9,  dapat  dilihat   bahwa
dengan menggunakan parameter image enhance- ment dapat meningkatkan nilai accuracy pada model  AlexNet,  yang  sebelumnya  0,8666 setelah menggunakan image enhancement men- jadi  0,8999  mengalami  peningkatan  sebesar 0,033  (3,3%).  Dengan image  enhancement memperoleh  image  yang  lebih  sesuai  di- gunakan untuk aplikasi lebih lanjut dan dapat membantu meningkatkan kinerja CNN [13].
Hasil  akurasi  yang  di  dapatkan  dari image enhancement akan  dibandingkan  dengan model  AlexNet  yang  telah  dilakukan  oleh penelitian [10].
Tabel 9. AlexNet Menggunakan Image Enhancement Nama Model Accuracy AlexNet (Sebelum menggunakan Image Enhancement) [10] 0.8666 AlexNet (Setelah menggunakan Image Enhancement) 0.8999 Tabel 10. AlexNet Menggunakan Hyperparameter Tuning Nama Model Accuracy AlexNet (Sebelum menggunakan Hyperparameter Tuning) [10] 0.9230 AlexNet (Setelah menggunakan Hyperparameter Tuning) 0.9530
Dari  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa dengan menggunakan parameter hyperparameter tuning dapat  meningkatkan  nilai accuracy pada  model  AlexNet,  yang  sebelumnya  0,9230 setelah  menggunakan hyperparameter  tuning menjadi  0,9530  mengalami  peningkatan  se- besar 0,03 (3%).
Hasil  akurasi  yang  di  dapatkan  dari hyperparameter  tuning akan  dibandingkan dengan  model  AlexNet  yang  telah  dilakukan oleh penelitian [10].

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang dilakukan,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan antara  lain  yaitu,  model  AlexNet  telah  ber- hasil  dibangun  dengan  menggunakan  dataset yang  terdiri  dari  TBS  kurang  masak,  TBS masak,  TBS  mentah,  TBS  terlalu  mentah, TBS  abnormal  dan  janjang  kosong.  Dari model AlexNet yang  dibangun  hasil  akurasi dari  evaluasi  initial  model  yaitu  0.8666, setelah  model  dilakukan  proses image enhancement dan hyperparameter  tuning memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  yaitu 0.9530
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  di- lakukan,  dapat  diberikan  beberapa  saran  untuk meningkatkan  kontribusi  penelitian  selanjutnya antara  lain  yaitu  menggunakan  proses hyper- parameter  tuning di  model  DenseNet121,
RestNet50 dan VGG16. Meng-gunakan metode optimizer  lain,  misalnya  Adam,  Adadelta, Adagrad,  Adamax,  dan  Nadam  dan  terakhir yaitu  menggunakan  layanan  Google  Colab Pro + untuk dapat memproses jumlah data yang besar untuk mendapatkan hasil yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  H.  Razali,  S.  Abdul  and  R.  Syazili,
"A Review on Crop Plant Production and
Ripeness Forecasting," International
Journal of Agriculture and Crop Sciences (IJACS), vol. 4, no. 2, hal. 54-63, 2012.
[2]   S. A. Ghazalli, H. Selamat, Z. Omar and R.  Yusof,  "Image  Analysis  Techniques for Ripeness Detection of Palm Oil Fresh Fruit  Bunches," ELEKTRIKA-Journal  of Electrical  Engineering, vol.  18,  no.  3,
hal. 57-62, 2019.
[3]   Z. B. M. Sharif, N. B. M. Taib, M. S. B.
Yusof, M. Z. B. Rahim, A. L. B. M. Tobi and  M.  S.  B.  Othman,  "Study  on Handling  Process  and  QualityDegradation of Oil Palm Fresh Fruit Bunches (FFB),"
IOP Conference Series: Materials
Science  and  Engineering,  vol.  203,  no.1, hal. 012027, 2017.
[4]   M. H. M. Hazir, A. R. M. Shariff and M.
D.  Amiruddin,  "Determination  of  Oil Palm  Fresh  Fruit  Bunch  ripeness-Based
on Flavonoids and Anthocyanin Content," Industrial Crops and Products, vol. 36, no. 1, hal. 466-475, 2012.
[5]   I. Bonet, F. Caraffini, A. Pena, A. Puerta and  M.  Gongora,  "Oil  Palm  Detection via  Deep  Transfer  Learning," In  2020
IEEE Congress on Evolutionary
Computation (CEC), hal. 1-8, July, 2020.
[6]   A.  Y.  Saleh  and  E.  Liansitim,  "Palm  Oil Classification  Using  Deep  Learning," Sci.  Inf.  Technol.  Lett, vol.  1,  no.  1,  hal. 1-8, 2020.
[7]   H. Herman, A. Susanto, T. W. Cenggoro,
S.  Suharjito  and  B.  Pardamean,  "Oil Palm Fruit Image Ripeness Classification with  Computer  Vision  using  Deep Learning  and  Visual  Attention," Journal of  Telecommunication,  Electronic  and Computer  Engineering  (JTEC), vol.  12, no. 2, hal. 21-27, 2020.
[8]   G.  N.  Elwirehardja,  J.  S.  Prayoga  and
Suharjito,  "Oil  Palm  Fresh  Fruit  Bunch
Ripeness Classification On Mobile Devices
Using  Deep  Learning  Approaches," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 188, hal. 106359, 2021.
[9]   M.  Rifqi and Suharjito, "Deteksi
Kematangan  Tandan  Buah  Segar  (Tbs) Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Komposisi Warna," Jurnal  Teknik  Informatika, vol.
14, no. 2, hal. 125-134, 2021.
[10]  Z.  Ibrahim,  N.  Sabri  and  D.  Isa,  "Palm Oil  Fresh  Fruit  Bunch  Ripeness  Grading Recognition Using Convolutional Neural Network," Journal  of  Telecommunication, Electronic  and  Computer  Engineering (JTEC), vol. 10, no. 3-2, hal. 109-113, 2018.
[11]  T.  A.  Korzhebin  and  A.  D.  Egorov, "Comparison  of  Combinations  of  Data Augmentation  Methods  and  Transfer Learning Strategies in Image Classification Used  in  Convolution  Deep  Neural Networks," 2021  IEEE  Conference  of Russian Young Researchers in Electrical and  Electronic  Engineering  (ElConRus), hal. 479-482, 2021.
[12]  Y.  LeCun,  L.  Bottou,  Y.  Bengio  and  P. &  Haffner,  "Gradient-Based  Learning Applied  to  Document  Recognition," Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11,
hal. 2278-2324, 1998.
[13]  X. Chen, "Image Enhancement Effect On The Performance Of Convolutional Neural Networks," Tesis, Department of Computer Science, Faculty of Computing, Blekinge Institute of Technology, Sweden, 2019.