## KLASIFIKASI RASA BERDASARKAN CITRA BUAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN TEKNIK IDENTITAS GANDA

## TASTE CLASSIFICATION BASED ON FRUIT IMAGERY USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ALGORITHM WITH DUAL IDENTITY TECHNIQUE
Refiani Pintanarum 1 , Agi Prasetiadi 2 , Cepi Ramdani 3
1 Fakultas Informatika, Teknik Informatika Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: 16102100@st3telkom.ac.id

## Abstrak
Identitas ganda yang merupakan hal yang wajar dijumpai di dunia nyata, misal transgender salah satunya. Dalam penelitian ini, membedakan buah yang memiliki jenis rasa yang lebih dari satu, seperti buah lemon mempunyai identitas ganda yaitu asam dan asin.  Untuk pengkategorisasian Deep Learning, biasanya populasi dataset training  memiliki  objek  yang  berbeda  satu  sama  lain.  Pada  rasa  yang  terkandung dalam  buah,  bisa  kita  eksploitasi  untuk  melihat  perilaku  CNN  dalam  mengenali objek – objek yang memiliki identitas lebih dari satu. Adapun fase training dalam penelitian ini yaitu pada dua kategori rasa yang berbeda dengan sengaja dimasukkan beberapa  citra  buah  yang  sama  ke  dalam  dua  kategori  ini.  Akurasi  dari pengkategorisasian ini kemudian dibandingkan dengan akurasi dari pengkategorisasian  yang  murni  tidak  terdapat  objek  kembar  di  tiap  –  tiap kategorinya. Dari hasil simulasi didapatkan akurasi model ketika ada identitas ganda sebesar 95%, Adapun yang murni didapatkan sebesar 98%.
Kata Kunci: Machine Learning, Deep Learning, CNN, Rasa, Buah

## Abstract
Dual identity is a natural thing to find in the real world, such as transgender people. In this study, fruit with more than one taste, such as lemon, has a double identity  that  is  acidic  and  salty.    For  Deep  Learning  categorization,  usually,  the population  of  training  datasets  has  different  objects  from  each  other.  In  a  sense contained in the fruit, we can exploit CNN behavior in recognizing objects with more than one identity. This study's training phase is in two different flavor categories deliberately inserted several images of the same fruit into these two categories. The accuracy of this  categorization is then compared to the pure categorization of no
twin  objects  in  each  class.  The  simulation  results  obtained  the  model's  accuracy when there is a double identity of 95%, as for the pure obtained by 98%.
Keywords: Machine Learning, Deep Learning, CNN, Taste, Fruit

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara agraris.  Mulai  dari  sisi  geografis, Indonesia terletak pada daerah tropis yang memiliki curah  hujan  yang  tinggi  sehingga banyak  jenis  tumbuhan  yang  dapat hidup  dan  tumbuh  dengan  cepat[1]. Sebagian  besar  penduduk  Indonesia mempunyai  pencaharian  di  bidang pertanian atau becocok tanam.
Buah merupakan
hasil reproduksi  antara  putik  dan  serbuk sari  pada  tumbuhan  [2],  atau  juga disebut  buah  sejati,  organ  pada tumbuhan berbunga yang berasal dari perkembangan  lanjutan  bakal  buah (ovarium).
Buah merupakan
pembungkus  dan  pelindung  biji  yang berkaitan  dengan  fungsi  utama  buah, yaitu  sebagai  pemencar  biji  tanaman pada tanaman berbunga. Pada umumnya  buah  memiliki  2  bagian utama,  yaitu  lapisan  dinding  buah, serta  bagian  dalam  yang  berisi  biji. Bagian  lapisan  dinding  buah  dapat dibagi  menjadi  3  lapisan,  yaitu exocarp, mesocarp , dan endocarp [3] . Buah  yang  dapat  dikonsumsi tentunya  sangat  bermanfaat  bagi kehidupan manusia dan hewan sebagai  salah  satu  sumber  makanan. Buah salah satu
komoditas holtikultura yang mempunyai peranan penting  bagi  pembangunan  pertanian
di Indonesia. Peran buah dalam tubuh sangat  penting  untuk  metabolism tubuh  karena  mengandung  banyak vitamin dan mineral [4].
Hortikultura ( horticulture ) berasal dari bahasa Latin yaitu hortus (tanaman kebun) dan cultura/colere (budidaya), hortikultura memfokuskan pada budidaya  tanaman  buah  (pomologi atau  frutikultur),  tanaman  bunga (florikultura), tanaman sayuran (olerikultura),  tanaman  obat-obatan (biofarmaka), serta taman (lansekap)[5].
Saat  ini  penerapan  teknologi sudah  banyak  dilakukan  pada  sektor budidaya tanaman buah seperti pemanfaatan  teknologi internet  of think (IoT)  [6],  penerapan  IoT  pada budidaya tanaman buah seperti pemantauan kadar pH [7], pengendalian suhu dan kelembaban[8]. Selain IoT pemanfaatan teknologi pada budidaya tanaman adalah machine learning [9], penerapan machine  learning pada budidaya tanaman buah seperti identifikasi  kematangan  buah  [10], tingkat  kemanisan  [11],  jenis  buah [12] dan penyakit buah [13].
Pemanfaatan  teknologi  IoT  dan machine  learning  bertujuan  agar budidaya  tanaman  buah  agar  lebih efisien.
Deep  Learning adalah  bagian dari  kecerdasan  buatan  dan machine learning, yang merupakan pengembangan  dari neural  network multiple  layer untuk  memberikan ketepatan tugas seperti deteksi objek[14].    Salah  satu  pemanfaatan dari  Deep  Learning  yaitu  bidang image  processing  atau  pengolahan citra  digital,  dengan  adanya  image processing dimaksudkan untuk membantu  manusia  dalam  mengenali atau  mengklasifikasi  objek  dengan efisien  yaitu  cepat,  tepat,  dan  dapat melakukan proses dengan banyak data sekaligus[15]. Salah satu metode deep learning adalah Convolutional Neural Network  (CNN),  CNN  telah  banyak dimanfaatkan  pada  proses  efisiensi budidaya tanaman seperti kematangan buah  [16],  jenis  buah  [17]  dan penyakit buah [18].
Berdasarkan latar belakang diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk pemanfaatan  metode  CNN  dalam
mendeteksi rasa buah untuk memperkaya  literatur  yang  berkaitan tentang korelasi bentuk buah dan rasa, serta bertujuan untuk mencari korelasi bentuk buah dan rasanya.

## LANDASAN TEORI
Buah
merupakan bagian tumbuhan  yang  berasal  dari  bunga, dihasilkan melalui penyerbukan antara putik  dengan  benang  sari.  Didalam buah  sendiri  terdapat  biji  yang merupakan  bagian  sangat  penting
dalam tumbuhan sebagai alat perkembangbiakan  secara  generatif. Hal  ini  terjadi  karena  pada  biji  yang ditanam  nantinya  akan  tumbuh  dan berkembang  menjadi  suatu  individu baru  dengan  sifat  menyerupai  kedua induknya [19]. Holtikultura merupakan  salah  satu  cabang  ilmu yang  membahas  mengenai  tanaman buah-buahan, sayur mayur, dan tanaman hias. Kata holtikultura
berasal  dari  bahasa  Latin  yakni “Hortus” yang berarti tanaman kebun dan  “Colere”  yang  memiliki  arti budidaya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  hortikultura  adalah  budidaya tanaman kebun. Holtikultura merupakan cabang ilmu dari agronomi.  Hanya  saja  fokus  kepada tanaman buah (pomologi atau frutikultur), tanaman sayur (olerikultura),  tanaman  obat-obatan
(biofarmaka),  dan  taman  (lansekap) [20].

## Convolutional Neural Network
Jaringan syaraf tiruan merupakan jenis  algoritma  yang  banyak  dipakai pada  konsep deep  learning karena algoritma  ini  sangat  dekat  dengan konsep  hierarki  pada deep  learning . Salah  satu  jenis  algoritma  jaringan syaraf  tiruan  yaitu Convolational
Neural  Network (CNN)  merupakan pengembangan dari algoritma
MultiLayer  Perceptron (MLP).  CNN memiliki  layer  convolution  yang berguna  untuk  ekstraksi  fitur  data.
CNN  memiliki  tiga  lapisan  pokok, yaitu convolution,  pooling,  dan  fully connected  layer, lebih  jelasnya  bisa dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 1. Arsitektur Convolutional

## Neural Network

## Convolution Layer
Konvolusi  adalah  suatu  istilah matematis yang berati
mengaplikasikan  sebuah  fungsi  pada output  fungsi  lain  secara  berulang. Dalam  pengolahan  citra,  konvolusi berati  mengaplikasikan  sebuah  kernel (kotak  kuning)  pada  citra  disemua offset  yang  memungkinkan  seperti yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2.4. Kotak hijau secara keseluruhan adalah citra  yang  akan  dikonvolusi.  Kernel bergerak dari sudut kiri atas ke kanan bawah.  Sehingga hasil konvolusi dari citra  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar disebelah kanannya.
Tabel 1. Operasi Konvolusi
Image
4 3 4 2 4 3
2
Convolved Feature

## Pooling Layer
Pooling  Layer menggunakan
Feature Map, terdiri dari sebuah filter
dengan ukuran dan stride tertentu yang akan bergeser pada seluruh activation map. Pooling yang  digunakan  adalah max dan average pooling .

## Fully Connected
Fully  Connected  adalah  layer yang  biasanya  digunakan  dalam penerapan  MLP  dan  bertujuan  untuk melakukan  transformasi      pada dimensi      data      agar      data      dapat diklasifikasikan secara linear.

## Confusion Matrix
Confusion  Matrix  merupakan sebuah tabel yang menyatakan jumlah data uji benar dan salah diklasifikasi.
Metode  yang  biasanya  digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada  konsep  data  mining  atau  sistem pendukung keputusan. Dalam pengukuran kinerja confusion matrix, terdapat 4 istilah sebagai representasi hasil  proses  klasifikasi,  yaitu  True Positive  (TP),  True  Negative  (TN), False  Positive  (FP),  False  Negative (FN) [21].
Tabel 2. Confusion Matrix
TRUE FALSE 1 0 TRUE 1 TP FN FALSE 0 FP TN METODE PENELITIAN 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0
Subjek  penelitian  pada  tulisan ini adalah data citra buah yang diambil melalui  kamera smartphone dengan resolusi gambar sebesar 4096 x 2304 pixels.  Sedangkan  objek  penelitian berupa  citra  buah  asli  yang  diambil untuk  mengetahui  rasa  dari  27  jenis buah,  yaitu  rasa  asam,  asin,  manis,
pahit,  dan  umami,  menggunakan metode Convolutional Neural Network . Gambar 2. Alur Diagram Penelitian

## PERANCANGAN SISTEM
Berikut  alur  penelitian  ini terdapat  beberapa  tahapan  untuk model klasifikasi rasa buah menggunakan  Convolutional  Neural Network (CNN). Gambar 3. Arsitektur Model Dalam pengujian rasa diperlukan  dataset  yang  digunakan untuk  data  train  dan  testing  dan dibagi  menjadi  5 class .  Penulis menggunakan  model  dengan  8 lapisan konvolusi dan aktivasi Dense (Softmax) sejumlah 5 class yang digunakan. Nilai epoch yang digunakanan  pada  ke-8  model  ini yaitu  sebesar  30  epoch.  Dengan masing  –  masing  model  memiliki tingkatan  lapisan  konvolusi  yang berbeda.  M.1,  M.2,  dan  M.3 menggunakan 2 layer, M.4 dan M.5 menggunakan 3 layer, M.6, M.7, dan M.8 menggunakan 4 layer.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti  melakukan  klasifikasi lima  kelas  rasa  pada  buah  yaitu terdapat  rasa  asam,  asin,  pahit, manis,  dan  umami  menggunakan metode  algoritma Convolutional Neural Network . Proses utama dalam pembuatan model ini diawali dengan pengumpulan data citra buah sebanyak  27000  citra,  selanjutnya proses training data, untuk pengujian data  testing.  Citra  yang  terkumpul yaitu  dari  jenis  buah  kiwi,  markisa, lemon, strawberry, belimbing wuluh,
jeruk,  pisang,  apel,  coklat,  manga, karsen, melon, maja, bit, mengkudu, plum,  pare,  jeruk  nipis,  jeruk  purut, markisa, nanas, alpukat, bengkoang, kenitu,  naga,  pir,  tomat  dan  terong. Dari  model  ini  dapat  mengukur tingkat  keberhasilan  nilai  akurasi,
dengan nilai akurasi model ditentukan  pada  saat  melakukan pengujian data testing. Proses
training menggunakan package anaconda pada pyton dengan back- end tensorflow .
Gambar 4. Hasil Pelatihan Model 1 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap  pelatihan  model  pertama dilakukan  30 step  epoch dan  30 epoch . Pada model pertama, akurasi tertinggi  dihasilkan  sebesar  86,96% dengan membutuhkan waktu 6 jam . Sedangkan epoch ke-30 dari akurasi validasi sebesar 86,08%.
Gambar 5. Hasil Pelatihan Model 2 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap  pelatihan  model  pertama dilakukan  30 step  epoch dan  30 epoch .  Pada  model  kedua,  akurasi tertinggi  dihasilkan  sebesar  88,76% dengan membutuhkan waktu 7 jam . Sedangkan epoch ke-30 dari akurasi validasi sebesar 86,98%.
Gambar 6. Hasil Pelatihan Model 3 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap  pelatihan  model  pertama dilakukan  30 step  epoch dan  30 epoch .  Pada  model  kedua,  akurasi tertinggi  dihasilkan  sebesar  89,17% dengan membutuhkan waktu 8 jam . Sedangkan epoch ke-30 dari akurasi validasi sebesar 87,77% 0 1 0 10 20 30 40 Akurasi Model 1 acc val_acc 0 1 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Akurasi Model 2 acc val_acc 0 1 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Akurasi Model 3 acc val_acc
Gambar 7. Hasil Pelatihan Model 4 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap  pelatihan  model  4  dilakukan 30 step epoch dan 30 epoch , dengan akurasi  tertinggi  dihasilkan  sebesar
88,93% dengan membutuhkan waktu 7  jam .  Sedangkan epoch ke-
30  dari  akurasi  validasi  sebesar 88,03%.
Gambar 8. Hasil Pelatihan Model 5 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap  pelatihan  model  5  dilakukan 30 step epoch dan 30 epoch , dengan akurasi  tertinggi  dihasilkan  sebesar
89,45% dengan membutuhkan waktu 7  jam .  Sedangkan epoch ke-
30  dari  akurasi  validasi  sebesar 88,47%.
Gambar 9. Hasil Pelatihan
Model 6
Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap  pelatihan  model  6  dilakukan 30 step epoch dan 30 epoch , dengan
akurasi  tertinggi  dihasilkan  sebesar 89,24% dengan membutuhkan waktu 7  jam .  Sedangkan epoch ke-
30  dari  akurasi  validasi  sebesar
88,75%.
Gambar 10. Hasil Pelatihan Model 7 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap pelatihan model 7A dilakukan 30 step epoch dan 30 epoch , dengan akurasi  tertinggi  dihasilkan  sebesar
98,86% dengan membutuhkan waktu 6  jam .  Sedangkan epoch ke-
30  dari  akurasi  validasi  sebesar
98,59%.
0 1 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Akurasi Model 4 acc val_acc 0 1 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Akurasi Model 5 acc val_acc 0 1 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Akurasi Model 6 acc val_acc 0 2 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Akurasi Model 7 acc val_acc
Gambar 11. Hasil Pelatihan Model 8 Grafik  hasil  pelatihan  model untuk  menentukan  akurasi.  Dalam tahap pelatihan model 7B dilakukan 30 step epoch dan 30 epoch , dengan akurasi  tertinggi  dihasilkan  sebesar
99,14% dengan membutuhkan waktu 6  jam .  Sedangkan epoch ke-
30  dari  akurasi  validasi  sebesar 99,00%.
Gambar 12. Hasil Total Probabilitas Akurasi Pada  pengujian  dataset  dengan kode  uji  asam  0,  asin  1,  manis  2, pahit 3, dan umami 4. Dari model 1 hingga model 8 diperoleh hasil total akurasi  tertinggi  yang  dimiliki  oleh model 8  yaitu sebesar 98%. Setelah probabilitas diketahui, maka model 8
dapat
digunakan dalam
mengidentifikasi  citra  RGB  dari jenis buah ganda dengan akurat.
Model terbaik adalah model ke- 8 dengan akurasi total 98%. Berikut adalah confusion matrix nya.
Gambar 13. Confusion Matrix

## KESIMPULAN
Dalam  menggunakan  metode CNN  memerlukan  4 Convolution Layer , aktivasi ReLU, Dropout, dan Dense  (Softmax) ,  yang  diterapkan dalam membangun arsitektur model CNN  untuk  mengidentifikasi  suatu citra  input.  Model  klasifikasi  jenis buah  menggunakan  dataset  yang berisikan hasil augmentasi data citra asli pada 27 jenis buah, yang masing- masing jenis di klasifikasi berdasarkan  rasa  asam,  asin,  manis, pahit, dan umami. Dalam menentukan akurasi terbaik dibutuhkan nilai sebanyak 30 epoch.
Modeling pada class yang memiliki identitas ganda, akan mengakibatkan penurunan  akurasi  pada  salah  satu class , bahkan tidak terdeteksi bahwa buah  tersebut  buah  yang  akan identifikasi atau bukan. Jika modeling sedang berjalan class yang teridentifikasi hanya salah satu class asam  atau  asin,  dari  modeling  yang dibuat penulis, class dengan akurasi lebih  baik  berdominan  pada  class asin  model  6  dengan  akurasi  81%, menggunakan  30 epoch .  Maka penulis menambahkan 2 model yaitu model  7  dan  model  8  untuk
0 2 1 3 5 7 9 11131517192123252729

## Akurasi Model 8
acc val_acc
mengoptimalkan akurasi
dan identifikasi  rasa  pada  jenis  buah ganda tersebut dan mendapati akurasi  model  7  sebesar  99% class asam  dan class asin  80%,  model  8 sebesar 98% class asam, sedangkan class asin  99%  dengan  nilai epoch sebanyak 30 epoch.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  A.  Julianto,  “ Negara Agraris ,”
2017.
[2] L.  H.  Nugroho  and  I.  Sumardi, Biologi Dasar . 2004.
[3] Rimba,  “ Pengertian  Buah,  Jenis, Bagian dan Fungsi ,” 2019 . .
[4] Sinta,  “ Pengertian  Buah-buahan Lokal ,” vol. 11, no. 2, pp. 10–14, 2011.
[5] M. Pertanian, “ Pengertian Hortikultura, Macam, Ciri, Manfaat, dan Contohnya ,”
2018. .
[6] M.  I.  Abriyantoro,  “ Rancang Bangun  Prototipe Rumah  Kaca Pintar Berbasis IoT (Internet of Things) Untuk Budidaya Tanaman Tomat ,” 2020. http://repository.its.ac.id/id/epri nt/77220.
[7] A. Qalit and A. Rahman,
“ Rancang  Bangun  Prototipe Pemantauan  Kadar  Ph  Dan Kontrol  Suhu  Serta  Pemberian Pakan Otomatis Pada Budidaya Ikan Lele Sangkuriang Berbasis Iot ,” J. Karya Ilm. Tek. Elektro , vol. 2, no. 3, pp. 8–15, 2017.
[8] S. A. Helmy Fitriawan, Kholid Ali
Dwi  Cahyo,  Sri  Purwiyanti, “ Pengendalian Suhu dan Kelembaban Pda Budidaya Jamur Tiram Berbasis IoT ,” vol. 21, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[9] H.  Suroyo,  “ Penerapan  Machine Learning dengan Aplikasi Orange  Data  Mining  Untuk Menentukan Jenis Buah Mangga ,” Semin.  Nas.  Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 343–347, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-
id.com/index.php/sainteks/articl
e/view/177.
[10]H.  M.  Helmy  Noor,  Moch,
“ Image  Cluster  Berdasarkan Warna Untuk Identifikasi Kematangan Buah Tomat dengan Metode Valley Tracing ,”  vol.  2009,  no. semnasIF, pp. 15–24, 2009.
[11]Z.  M.  S.  Muhammad  Ichwan, Irma Amelia Dewi, “ Klasifikasi
Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan Tingkat Kemanisan Mangga Berdasarkan  Fitur  Warna ,” MIND J. ,  vol. 3, no. 2, pp. 16– 23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16- 23. [12]A. Saputra, “ Klasifikasi Pengenalan Buah Menggunakan  Algoritma  Naive Baiyes,”  J.  Resist.  (Rekayasa
Sist.  Komputer) ,  vol.  2,  no.  2, pp. 83–88, 2019, doi: 10.31598/jurnalresistor.v2i2.43 4.
[13]F. H.  Nashrullah,  “ Deteksi
Penyakit Tanaman Tomat Melalui  Tekstur  Daun  dengan Metode Gabor Filter ,” 2020.
[14]S.  Sena,  " Pengenalan  Deep Learning  Convolutional  Neural Network ," 2017.
[15]F. F. Maulana and N. Rochmawati,  “ Klasifikasi  Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network ,” J. Informatics
Comput.  Sci. ,  vol.  01,  pp.  104– 108, 2019. [16]F. Kirom, “ Klasifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit Per  Tandan  Untuk  Keperluan
Penjaminan  Kualitas  Crude Palm  Oil  (CPO)  Menggunakan Metode  Convolutional  Neural Network (CNN) ,” 2018.
[17]W.  S.  Eka  Putra,  “ Klasifikasi
Citra Menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  pada  Caltech  101 ,” J.
Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi:
10.12962/j23373539.v5i1.1569
6.
[18]M.  M.  F.  Alim,  “ Identifikasi Penyakit Tanaman Tomat Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network dan Pendekatan Transfer Learning ,” 2020.
[19]M.  Pertanian,  “ Pengertian  Buah,
Manfaat,  Tipe  Penggolongan, Dan Contohnya .” 2019. [20]Ika Lestari, “ Pengertian Hortikultura, Manfaat dan Jenis ,” 2020. https://pendidikan.co.id/pengert ian-derivatif-transaksi-alasan- pelaku-manfaat-dan-jenis/.
[21]A.  M.  H.  Y.  Bambang  Nurcahyo
Prastowo, Nur Achmad Sulistyo Putro,  Oktaf  Agni  Dhewa, “ Pengenalan Personal Menggunakan  Citra  Tampak Atas pada Lingkungan Cashierless  Store ,” J.  Buana Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  19, 2019, doi: 10.24002/jbi.v10i1.1779.