## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381

## Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Menggunakan Pendekatan Deep Learning Dengan Arsitektur DenseNet-121 dan Augmentasi Data
Rizkiya Indah Permata, Febi Yanto * , Elvia Budianita, Iwan Iskandar, Fadhilah Syafria
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 12050120402@students.uin-suska.ac.id, 2,* febiyanto@uin-suska.ac.id, 3 elvia.budianita@uin-suska.ac.id,
4 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: Febiyanto@uin-suska.ac.id Submitted: 20/06/2024 ; Accepted: 26/06/2024 ; Published : 27/06/2024
Abstrak− Mangga merupakan buah musiman yang ada diindonesia. Pada daratan rendah dan beriklim panas, tanaman mangga ini dapat  tumbuh  dengan  subur.  Masyarkat  yang  memanfaatkan  buah  mangga  pada  umumnya  melihat  tingkat  kematangan  buah mangga pada karakteristik buah mangga itu sendiri yang memerlukan klasifikasi yang lebih tepat agar lebih pasti. Pengklasifikasian secara  tradisional  terkadang  gagal  untuk  mengkartikulasikan  kriteria  kematangan  dengan  benar.  Penilitian  ini  mengklasifikasi kematangan  buah  mangga  menggunakan  pendekatan  deep  learning  dengan  arsitektur  densenet-121,  parameter,  learning  rate, dropout,  dan  augmentasi  data.  Augmentasi  merupakan  proses  mengubah  atau  memodifikasi  gambar  sedemikian  rupa  sehingga komputer akan medeteksi bahwa gambar yang diubah tersebut adalah gambar yang sama. Jumlah dataset asli sebanyak 895 data, setelah diaugmentasi menjadi sebanyak 1790 data terdiri dari tiga kelas yaitu mangga masak, mangga muda, dan mangga busuk. Pengujian membandingkan antara data asli dan data asli yang di tambahkan dengan augmentasi. Akurasi menggunakan data asli sebesar 95.95%. Sedangkan menggunakan data asli yang digabungkan dengan augmentasi mendapatkan akurasi 99.73%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Deep Learning; Densenet-121; Mangga
Abstract− Mango is a seasonal fruit in Indonesia. In lowland areas and hot climates, this mango plant can grow abundantly. People who use mangoes generally focus more on the characteristics of the fruit which require a more precise classification to be more certain. Traditional classifications sometimes fail to properly articulate maturity criteria. This research classifies mango  ripeness using  a  deep  learning  approach  with  densenet-121  architecture,  parameters,  learning  rate,  dropout,  and  data  augmentation. Augmentation is the process of changing or modifying an image in such a way that the computer will detect that the image has been changed is the same picture. The original dataset was 895 data, after being augmented it became 1790 data consisting of three classes, namely ripe mango, young mango, and rotten mango. The test compares the original data and the original data added with augmentation.  Accuracy  using  original  data  is  95.95%.  Meanwhile,  using  original  data  combined  with  augmentation  gets  an accuracy of 99.73%
Keywords :  Classification; Deep Learning; Densenet-121; Mango

## 1. PENDAHULUAN
Orang  Indonesia  mengenal  buah  mangga  yang  merupakan  buah  musiman.  Di  daratan  rendah  dan  beriklim  panas, tanaman  mangga  ini  dapat  tumbuh  dengan  subur.  Masyarakat  yang  memanfaatkan  buah  mangga  umumnya  lebih berpatokan pada karakteristik buah yang memerlukan klasifikasi yang lebih tepat agar lebih pasti [1]. Pada penelitan yang akan dilakukan ini merujuk pada mangga harum manis. Dalam kasus kematangan buah mangga harum manis ini  terkadang  ada  buah  mangga  yang  memiliki  warna  yang  cukup  matang  tetapi  masih  terasa  asam,  begitu  pun sebaliknya [2] . Dalam proses panen petani harus mangga harus memilih secara manual satu persatu. Proses memilih manual  ini  memerlukan  waktu  yang  lama  dan  juga  berpotensi  salah  dalam menentukan kematangan  buah mangga tersebut  [3].  Pengklasifikasian  secara  tradisional  terkadang  gagal  untuk  mengkartikulasikan  kriteria  kematangan dengan benar  [4]. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah teknologi yang dapat memudahkan pemanen dalam memilih buah mangga dengan menggunakan teknologi deep learning dengan arsitektur DenseNet-121 dan Augmentasi data dalam proses pengklasifikasian kematangan buah mangga.
Deep learning adalah evolusi teknologi machine learning yang menggunakan algoritma berdasarkan hukum matematika yang bertindak seperti otak manusia. Salah satu aplikasi deep learning adalah pada image processing dan pengolahan citra digital [5]. Pada penelitan ini dataset yang digunakan untuk tahapan preprocessing memiliki 2 tipe yaitu  mangga  kupas  dan  mangga  tidak  dikupas.  Percobaan  penelitian  dengan  menggunakan  deep  learning mendapatkan  akurasi  sebesar  98%  [4].  Deep  learning  ini  terdapat  berbagai  macam  arsitektur  yang  dimana  salah satunya ialah DenseNet.
DenseNet adalah arsitektur modern CNN untuk pengenalan objek visual yang canggih dengan parameter lebih sedikit [6]. Pada penelitian yang sudah dilakukan dengan menggunakan DenseNet-121 untuk mengidentifikasi pasien covid-19 menggunakan klasifikasi klasifikasi gambar CT dengan akurasi keseluruhan adalah 92% dan perolehannya adalah 95% [6]. Pada penelitian ini menggunakan Augmentasi data. Augmentasi yang digunakan yaitu gaussian blur. Augmentasi  data  adalah  suatu  proses  dalam  pengolahan  data  gambar.  Augmentasi  merupakan  proses mengubah atau memodifikasi gambar sedemikian rupa sehingga computer akan medeteksi bahwa gambar yang diubah tersebut adalah gambar yang sama[7]. Tujuan dari augmentasi blur adalah untuk meningkatkan kinerja model atau meningkatkan  keberlanjutan  gambar  dengan  memperkenalkan  variasi  atau  noise ke dataset.  Peneltian  ini  juga menggunakan optimizer ADAM.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
Optimisasi dapat diartikan sebagai suatu bentuk untuk mengoptimalkan sesuatu hal yang sudah ada ataupun merancang dan membuat sesuatu secara optimal. Pada penelitian yang telah dilakukan motode ADAM terbukti lebih akurat dibandingkan dengan SGD dan Adelta yang mana metode ADAM mencapai akurasi sebesar 83% [8].
Penelitian terkait sebagai landasan pada penelitian ini yang dilakukan oleh bagus  [9] klasifikasi kematangan buah  mangga  berdasarkan  Tingkat  kematangan  dengan  menggunakan  least-squares  support  vector  machine  hasil klasifikasi LS-SVM dengan menggunakan metode GLCM dan K-means Clustering untuk ekstraksi fitur mendapatkan nilai akurasi sebesar 98,33% pada data uji. Penelitian selanjutnya color grading system to classify ripeness off apple mango fruit yang dilakukan oleh prayogi dan Budiman  [10] Uji validasi menggunakan k-fold sebesar 7, 9, dan 11 dengan rata-rata akurasi 90.61%, 91.41%, dan 90.82%. Akurasi tertinggi dengan nilai 91.41% pada k-fold 9 sedangkan pada  k-fold  11  akurasinya  lebih  rendah  tetapi  mempunyai  nilai  standar  deviasi  paling  kecil.  Standar  deviasi  kecil menyatakan bahwa akurasinya lebih stabil dibandingkan yang lain. Penelitian selanjutnya Amelia [11] perbandingan metode deep learning dan machine learning untuk klasifikasi (uji coba pada data penyakit kangker) Dengan akurasi metode machine learning sebesar 97.0803% dan deep learning sebesar 98.5401%. Nilai MSE pada pengklasifikasian menggunakan FFNN adalah sebesar 0.0814, sedangkan pada RBM sebesar 0.0584.
Penelitian terkait lainnya yang dilakukan Gottapu [12] DenseNet for anatomical brain segmentation Hasilnya menunjukkan bahwa pendekatan kami dapat melakukan segmentasi secara akurat. Penelitian selanjutnya Fitrianingsih [3] klasifikasi jenis mangga menggunakan algoritma CNN Proses klasifikasi menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dengan 3layer convolution 16,32 dan 64, juga menggunakan optimizer Adam. Dilakukan 4 skenario percobaan untuk mencari nilai akurasi terbaik dengan membedakan learning rate dan batch size. Dari hasil pengujian  dengan  confusion  matrix  nilai  akurasi  terbaik  dihasilkan  dari  hyperparameter  input  size100x100,  epoch 100, learning rate 0,001 dan batch size 15 dengan nilai accuracy 99,56%, precision 100%, recall 100%, dan f1-score 100%.  Penelitian  yang  dilakukan  arkadia  [13]  Klasifikasi  Buah  Mangga  Badami  Untuk  Menentukan  Tingkat Kematangan dengan Metode CNN Pengujian ini dengan memakai citra sebanyak 25 citra sebagai citra uji dan 179 citra sebagai citra latih dari 204 total citra. Dengan akurasi pengujian model sebesar 97,2%. Penelitian Chauhan [14] Optimization  and  fine-tuning  of  DenseNet  model  for  classification  of COVID-19 cases  in  medical  imaging Pengoptimal adamx dengan fungsi kerugian cross entropy dan penjadwalan stepL memiliki kinerja lebih baik dengan akurasi 98,45% untuk gambar CXR normal-sehat dan akurasi 98,32% untuk gambar Covid-19.
Penelitian terkait selanjutnya yaitu yang dilakukan Nana [5] Optimasi klasifikasi buah anggur menggunakan data  augmentasi  dan  CNN  Optimalisasi  klasifikasi  dilakukan  pada  citra  buah  anggur  menggunakan  dua  model pengujian yaitu model Sequencial dan model on-top VGG16 yang beroperasi pada website aplikasi Google Collabs dan keras. Nilai untuk model sequential dengan akurasi 98,54% dan loss sebesar 0,027% untuk model on-top VGG16 nilai akurasinya adalah 99,37% dan nilai lossnya 0.029%. penelitian Finis Hermanto [1] klasifikasi kematangan buah mangga madani berdasarkan bentuk dengan jaringan syaraf tiruan metode perceptron penelitian ini data latih dan data uji yang digunakan masing-masing 40 citra buah mangga madani diantaranya 10 citra mentah, 10 citra cukup matang, 10  citra  matang,  dan  10  citra  sangat  matang.  Pada  proses  data  uji  yang  di  hasilkan  mendapatkan  tingkat  akurasi pengujian  50%.  Penelitisn  Niki  Nurdayani  [9]  klasifikasi  kematangan  buah  mangga  harum  manis  berdasarkan normalisasi  warna  menggunakan  metode  fuzzy  logic  berbasis  web  Data  yang  digunakan  sebanyak  48  data  citra mangga dengan rincian 36 data latih dan 12 citra manggasebagai data uji. Sehingga dari data latih dan data uji tersebut menghasilkan nilai akurasi yang diperoleh menggunakan normalisasi warna dan fuzzy logic sebesar 40%.
Penelitian selanjutnya Wikarta [15] mengatakan bahwa hasil training CNN menunjukan bahwa optimizer SGD memiliki akurasi terendah yakni sebesar 0,7577, sementara optimizer ADAM memiliki akurasi tertinggi dengan nilai 0,9654. Oleh karena itu pada penelitian yang telah dilakukan akan menggunakan optimizer jenis ADAM, memiliki akurasi yang terbaik dibandingjkan yang lain. Penelitian setiawan  [16] melakukan ujicoba terhadap optimasi adam yang menghasilkan nilai akurasi terbaik dengan arsitektur AlexNet yaitu 90,7%, sensitivitas 93,5%, dan spesifisitas 88,3%.  Penelitian  Rachman  [17]  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  CNN  (1D  Convolution)  menempati posisi paling baik dengan nilai akurasi training mencapai 97%. Posisi kedua adalah bidirectional LSTM dengan nilai akurasi  training  mencapai  94%  mengungguli  LSTM  dan  Simple  RNN.  Sedangkan  posisi  terendah  adalah  Neural Network (tanpa word embedding) dengan nilai akurasi training hanya 86%. Sedikit lebih rendah jika dibandingkan dengan NN dengan word embedding.
Berdasarkan  melihat  latar  belakang,  maka  yang  menjadi  tujuan  penelitian  ini  adalah  pengklasifikasian kematangan buah mangga menggunakan pendekatan deep learning dengan arsitektur DenseNet-121 dan augmentasi data gaussian blur.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini terdapat dua proses klasifikasi yaitu proses yang akan menggunakan augmentasi data dan tanpa augmentasi  data.  Pada  proses  penggunaan  data  asli  proses  augmentasi  data  tidak  dilakukan.  Setelah  tahapan processing dilanjutkan ke tahap deep learning. Sedangkan, pada proses augmentasi data, tahap augmentasi dilakukan sesuai dengan tahapan penelitian. Pada kelas mangga matang terdapat sebanyak 297 data, mangga mudah sebanyak 298 data, dan mangga busuk sebanyak 300 data.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
Gambar 1 merupakam tahapan penelitian yang akan dilakukan untuk klasifikasi kematangan citra mangga pada penelitian yang akan dilakukan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Dataset citra mangga dalam penelitian ini diperoleh dari sebuah dataset public kaggle [18] (iansangaji, 2022). Alasan penggunaan  dataset  ini  ialah  bersifat  publik  dan  dapat  diakses  oleh  peneliti  lain.  Penggunaan  dataset  publik memudahkan  perbandingan  performa  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  selanjutnya  [19].  Dataset  yang  didapat sebanyak 895 data yang dibagi menjadi tiga kelas. Dateset mangga ini terdiri dari tiga kelas yaitu mangga matang, mangga muda, dan mangga busuk. Pada kelas mangga matang terdapat sebanyak 297 data, mangga mudah sebanyak 298 data, dan mangga busuk sebanyak 300 data. Contoh kelas pada dataset buah mangga dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Dataset Berdasarkan Label Klasifikasi
Setiap citra yang akan digunakan untuk proses training dan testing akan  melalui tahap resize dengan ukuran 224x224 piksel. Hal ini dilakukan agar semua data memiliki ukuran piksel yang sama. Dataset yang sudah terbagi dalam beberapa bagian akan dilakukan proses labelling dengan kategori yang sudah ditentukan. Selanjutnya proses agumentasi data yaitu memperbanyak dataset dengan cara melakukan pengolahan citra seperti gaussian blur.
Data  yang dikumpulkan  yaitu  citra  buah  mangga  yang  terdiri  dari  3  kelas  yaitu  mangga matang,  mangga mentah,  dan  mangga  busuk.  Data  tersebut  merupakan  data  sekunder  yang  yang  didapatkan  dari  website  penyedia dataset yaitu Kaggle. Dataset yang digunakan sebanyak 895 citra. Pada kelas mangga matang terdapat sebanyak 297 data, mangga mudah sebanyak 298 data, dan mangga busuk sebanyak 300 data.

## 2.3 Preprocessing
S etelah dilakukannya tahap pengumpulan data maka selanjutnya dilakukan tahap preprocessing. Tahapan ini bertujuan untuk  menghasilkan  citra yang  dapat  digunakan  dengan  mudah.  Jenis  processing  yang digunakan  yaitu resize  dan rescale.
No Label Klasifikasi Contoh Dataset
1 Mangga Matang 2 Mangga Mentah
3 Mangga Busuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
a. Resize
Resize bertujuan untuk mengubah ukuran citra dengan memperkecil ukutan citra pada arah horizontal ataupun vertikal  menjadi  ukuran  224x224  piksel.  Ini  bertujuan  untuk  menyamakan  dimensi  dari  setiap  citra  yang  akan digunakan selama tahap penelitian dan pengujian karena jika terjadinya perbedaan ukuran akan mengakibatkan proses pelatihan yang lama dan akan mempengaruhi tingkat akurasi.
b. Rescale
Rescale bertujuan untuk mengubah skala citra. Tahapan ini berguna untuk membuat rentang nilai yang berawal 0 dan 255 menjadi rentang nilai 0 dan 1

## 2.4 Augmentasi
Tahapan Augmentasi ini tidak digunakan pada tahapan klasifikasi menggunakan data asli. Augmentasi ini bertujuan untuk  memperbanyak  jumlah  citra.  Selain  itu,  tujuan  augmentasi  data  juga  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi penelitian yang akan dilakukan. Augmentasi dilakukan secara otomatis menggunakan google collabs dengan Bahasa pemograman python.
Adapun  Teknik  augmentasi  yang  digunakan  adalah  gaussian  blur.  Teknik  gaussian  blur  adalah  Teknik pemrosesan gambar yang digunakan dengan mengurangi noise dan detail yang tidak diinginkan.
Gambar  2  adalah  sampel  data  citra  augmentasi  pada  penelitian  yang  merupakan  mangga  matang,  mangga mentah, dan mangga busuk.
Mangga Matang Mangga Mentah Mangga Busuk
Gambar 2. Sampel Citra Augmentasi
Data yang di augmentasi sebanyak  895 data citra. Setelah dilakukannya proses augmentasi data. Maka data yang akan digunakan merupakan gabungan dari data asli dan data augmentasi yang bertambah menjadi 1.790 data .

## 2.5 Deep Learning
Setelah tahapan augmentasi maka selanjutnya adalah tahap pembagian data. Data tersebut dibagi menjadi data latih (train) dan  data uji  (test).  Perbadingan  yang  akan  digunakan  untuk  pembagian  data  yaitu  90:10,  80:20,  dan  70:30. Pembagian data tersebut dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Pembagian Data Citra Pembagian Data Data Latih Data Uji Data Validasi Data Asli (90:10):20 644 72 179 (80:20):20 572 144 179 (70:30):20 501 215 179 Data Augmentasi (90:10):20 1288 144 358 (80:20):20 1145 267 358 (70:30):20 1002 430 358
a. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN adalah algoritma yang berkerja dengan cara menerima masukan gambar. Cara kerja CNN mirip dengan jaringan syaraf tiruan, tetapi perbedaannya ialah bahwa setiap lapisan pada CNN memiliki dua dimensi yang kemudian dikonvolusi dengan masukan dari lapisan tersebut. Lapisan CNN terdiri dari Convolutional Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer. Pada gambar 3 merupakan contoh ilustrasi arsitektur CNN.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
Gambar 3 Ilustrasi Arsitektur CNN
b. DenseNet-121
DenseNet  merupakan  salah  satu  jenis  arsitektur  CNN  yang  merupakan  pengembangan  dari  RenseNet. Keuntungan  arsitektur  DenseNet  ini  adalah  kemampuannya  untuk  menggabungkan  fitur  dari  sebuah  lapisan, mengatasi  permasalahan  gradien,  dan  secara  efesien  menggunakan  parameter  jaringan.  DenseNet-121  merupakan salah satu struktur DenseNet yang paling banyak digunakan. Arsitektur DenseNet-121 terdiri dari beberapa blok yang saling  terhubung,  yang  mana  setiap  blik  terhubung  dengan  semua  blok  diatasnya.  Hal  ini  menciptakan  jalur-jalur pendek untuk aliran informasi dan dapat membantu fitur menjadi lebih baik.
Gambar 4 merupakan arsitektur DenseNet-121 yang digunakan pada penelitian ini
Gambar 4. Arsitektur DenseNet-121
c. Hyper Parameter Optimization
Pada tahapan ini bertujuan untuk menghasilkan akurasi yang lebih optimal dan untuk mengurangi overfitting dalam penelitian. Hyper parameter yang akan digunakan adalah ADAM (Adaptive Moment Estimation).

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode klasifikasi [20]. Confusion matrix dapat menghasilkan fitur matrix yang terdiri dari nilai accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Berikut nilai untuk mengevaluasi model klasifikasi.
a. Accuracy
Accuracy merupakan nilai yang digunakan sebagai parameter dari Tingkat akurasi dalam model klasifikasi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) (1)
b. Precission
Precision  merupakan  nilai  yang  digunakan  dalam  menggambarkan  Tingkat  ketepatan  dalam  model  untuk memprediksi true positif atau kejadian positif dari hasil prediksi.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (2)
c. Recall
Recall merupakan nilai yang digunakan untuk melihat Tingkat detail performa suatu system atau kelas.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (3)
d. F1-Score
Fi-Score merupakan nilai yang digunakan untuk mengetahui perhitungan rata-rata kombinasi nilai precision dan recall.
𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada penelitian ini menggunakan library DenseNet-121 yang ada pada keras dengan menggunakan Bahasa pemograman  Python.  Pengujian  dilakukan  pada  Google  Colab  dengan  menggunakan  library  DenseNet-121. Eksperimen  dilakukan  sebanyak  54  kali  dengan  mengubah  parameter  uji  yaitu  learning  Rate,  dan  nilai  dropout. Learning rate yang digunakan 0,1, 0,01, dan 0,001. Untuk dropout yang digunakan 0,1, 0,01, dan 0,001. Berikut library algoritma  DenseNet-121  yang  digunakan  pada  tensorflow.  Gambar  5  merupakan  arsitektur  yang  terdapat  pada DenseNet-121 dengan library tensorflow dalam Langkah-langkah penerapan klasifikasi kematangan buah mangga.
Gambar 5. Arsitektur yang ada pada DenseNet-121
Tabel 3 dibawah ini merupakan hasil pengujian yang dilakukan oleh peneliti dengan menggunakan Bahasa pemogrman python dengan bantuan google colabs.
Tabel 3. Skenario Pengujian No Pembagian Data Learning Rate Dropout Augmentasi Tanpa Augmentasi 1 90;10 0,001 0,001 99.47 % 90.00 % 2 0,001 0,01 99.49 % 91.30 % 3 0,001 0,1 99.15 % 86.96 % 4 0,01 0,001 99.19 % 93.48 % 5 0,01 0,01 99.62 % 84.78 % 6 0,01 0,1 94.68 % 82.61 % 7 0,1 0,001 33.90 % 32.61 % 8 0,1 0,01 35.40 % 39.13 % 9 0,1 0,1 33.46 % 39.13 % 10 80;20 0,001 0,001 99.59 % 93.81 % 11 0,001 0,01 97.97 % 94.85 % 12 0,001 0,1 97.57 % 91.75 % 13 0,01 0,001 98.76 % 90.72 % 14 0,01 0,01 91.25 % 85.57 % 15 0,01 0,1 94.19 % 86.60 % 16 0,1 0,001 42.68 % 35.05 % 17 0,1 0,01 43.03 % 42.27 % 18 0,1 0,1 43.90 % 30.93 % 19 70;30 0,001 0,001 98.61 % 90.54 % 20 0,001 0,01 99.72 % 95.95 % 21 0,001 0,1 98.33 % 95.27 % 22 0,01 0,001 99.73 % 65.54 % 23 0,01 0,01 99.18 % 82.43 % 24 0,01 0,1 98.88 % 77.70 % 25 0,1 0,001 38.68 % 34.46 % 26 0,1 0,01 41.32 % 39.86 % 27 0,1 0,1 36.39 % 35.14 %
Dari hasil eksperimen yang telah dilakukan pada pembagian data 90;10, 80;20, dan 70;30 didapatkan akurasi terbaik pada pembagian data 70;30 dengan akurasi 99.73%. dari hasil eskperimen yang telah dilakukan augmentasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
data terbukti dapat meningkatkan akurasi dengan perbandingan antara akurasi data yang diaugmentasi dengan data asli (tanpa augmentasi).
Dari hasil eskperimen yang telah dilakukan mendapatkan hasil akurasi terbaik menggunakan data asli sebesar 95.95% dan menggunakan data yang sudah diaugmentasi sebesar 99.73%. hal ini ditunjukan pada gambar 6,7, dan 8 :

## 3.1 Data Asli
Pada  gambar  6  menunjukan  hasil  accuracy  dan  loss  dari  data  latih  dan  validasi  pada  pengujian  citra  asli.  Garis berwarna merah menandakan pergerakan dari data latih. Sedangkan, garis berwarna hijau menandakan pergerakan dari  data validasi.  Hasil  ini  diperoleh dari  eksperimen pada  pembagian  data 70;30  dengan  learning  rate 0.001  dan dropout 0.01. grafik diatas menunjukan bahwa accuracy yang diperoleh pada citra asli sebesar 95.95%.
Gambar 6. Grafik Model Accuracy dan Loss pada Training data citra asli
Pada  gambar  7  hasil  confusion  matrix  dengan  menggunakan  citra  asli  diperoleh  kelas  yang  memprediksi mangga busuk secara benar sebanyak 36 data, mendeteksi mangga busuk menjadi mangga masak sebanyak 2 data, dan  mendeteksi  mangga  busuk  menjadi  bangga  mudah  0  data.  Pada  kelas  mangga  masak  dideteksi  secara  benar sebanyak 48 data, mendeteksi mangga masak menjadi mangga busuk sebanyak 0 data, dan mendeteksi mangga masak menjadi mangga muda sebanyak 3 data. Pada kelas mangga muda dideteksi secara benar sebanyak 58 data, mendeteksi mangga  muda  menjadi  mangga  busuk  sebanyak  0  data,  dan  mendeteksi  mangga  muda  menjadi  mangga  masak sebanyak 1 data.

## Gambar 7. Hasil Confusion Matrix pada data asli

## 3.2 Data Augmentasi
Gambar  8  menunjukan hasil  accuracy  dan  loss  dari  data  latih  dan  validasi  pada  pengujian  citra  augmentasi.  Garis berwarna  merah  menandakan  pergerakan  data  latih,  sedangkan  garis  berwarna  biru  menunjukan  pergerakan  data validasi. Hasil ini diperoleh dari eksperimen pada pembagian data 70;30 dengan learning rate 0.01 dan dropout 0.001. Grafik diatas menunjukan bahwa accuracy yang diperoleh sebesar 99.73%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381
Gambar 8. Hasil Accuracy dan Loss pada Training data Citra Augmentasi
Pada  gambar  9  hasil  confusion  matrix  dengan  menggunakan  data  augmentasi  diperoleh  kelas  yang memprediksi mangga busuk dengan benar sebanyak 97, mendeteksi mangga busuk menjadi mangga masak sebanyak 0 data, dan mendeteksi mangga busuk menjadi mangga mudah sebanyak 0 data. Pada kelas mangga masak dideteksi dengan  benar  sebanyak  122 data,  mendeteksi  mangga  masak  menjadi  mangga  busuk  sebanyak  0 data,  mendeteksi mangga masak menjadi mangga muda sebanyak 1 data. Pada kelas mangga muda dideteksi dengan benar sebanyak 144 data, mendeteksi mangga muda menjadi mangga busuk sebanyak 0 data, dan mendeteksi mangga muda menjadi mangga masak sebanyak 0 data.
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix dengan Menggunakan Data Augmentasi
Pada  gambar  10  menunjukan  bahwa  eskperimen  pengujian  dengan  menggunakan  data  asli  yang  ditambahkan dengan data augmentasi mendapatkan akurasi yang lebih baik dari pada hanya menggunakan data asli.
90,00% 92,00% 94,00% 96,00% 98,00% 100,00% 102,00% 90;10 80;20 70;30

## Perbandingan Akurasi
Data Asli Data Augmentasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 236−2 44 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5381

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  klasifikasi  citra  mangga  menggukan  pendekatan  deep  learning  dengan  arsitektur  DenseNet-121 menggunakan augmentasi citra gaussian blur. Data citra yang digunakan berupa data asli sebanyak 895 citra dan data sebanyak 450 citra yang diaugmentasi yang terdiri dari tiga kelas yaitu mangga matang, mangga muda, mangga busuk. Nilai  akurasi  menggunakan  citra  augmentasi  tertinggi  diperoleh  yaitu  sebesar  99.73%.  Nilai  akurasi  tertinggi menggunakan data asli yaitu sebesar 95.95%. Hasil penelitian menunjukan bahwa augmentasi dapat meningkatkan hasil akurasi. Penggunaan hyperparameter optimization juga mempengaruhi hasil akurasi dari penelitian ini. Untuk peneliti  selanjutnya  direkomendasikan  untuk  menggunakan  metode  augmentasi  lain  dan  learning  rate  dan  dropout yang lebih banyak lagi.

## REFERENCES
[1] F.  Hermanto  Laia,  R.  Rosnelly,  K.  Buulolo,  M.  Christin  Lase,  and  A.  Naswar,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Mangga Madani Berdasarkan Bentuk Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Perception,” Device , vol. 13, no. 1, pp. 14–20, 2023.
[2] B. L. Iverson and P. B. Dervan, “analisis struktur kovarian terhadap indikator terkait kesehatan pada lansia yang tinggal di rumah dengan fokus pada rasa subjektif terhadap kesehatan” pp. 7823–7830.
[3] Fitrianingsih  and  Rodiah,  “Klasifikasi  Jenis  Citra  Daun  Mangga  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J.  Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 3, pp. 223–238, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i3.3519.
[4] A. Y. Saleh and E. Liansitim, “Palm oil classification using deep learning,” Sci. Inf. Technol. Lett. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.31763/sitech.v1i1.1.
[5] N. Nana, D. Iskandar Mulyana, A. Akbar, and M. Zikri, “Optimasi Klasifikasi Buah Anggur Menggunakan Data Augmentasi dan Convolutional Neural Network,” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 148–161, 2022, doi: 10.30591/smartcomp.v11i2.3527.
[6] N. Hasan, Y. Bao, A. Shawon, and Y. Huang, “DenseNet Convolutional Neural Networks Application for Predicting COVID- 19 Using CT Image,” SN Comput. Sci. , vol. 2, no. 5, pp. 1–11, 2021, doi: 10.1007/s42979-021-00782-7.
[7] 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,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, p. 450, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4167.
[8] D. Irfan, R. Rosnelly, M. Wahyuni, J. T. Samudra, and A. Rangga, “Perbandingan Optimasi Sgd, Adadelta, Dan Adam Dalam Klasifikasi Hydrangea Menggunakan Cnn,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 2, p. 244, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.789.
[9] C. Bagus and M. Imron, “Klasifikasi Buah Mangga Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan Least-Squares Support Vector  Machine,” Explor.  IT    J.  Keilmuan  dan  Apl.  Tek.  Inform. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  1–8,  2018,  doi: 10.35891/explorit.v10i2.1255.
[10]  Y. R. Prayogi and S. N. Budiman, “Color Grading Systems to Classify Ripeness of Apple Mango Fruit,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 3, no. 2, pp. 57–61, 2018, doi: 10.25139/inform.v3i2.1010.
[11]  Y. Amelia, P. Eosina, and F. A. Setiawan, “Perbandingan Metode Deep Learning Dan Machine Learning Untuk Klasifikasi (Ujicoba Pada Data Penyakit Kanker Payudara),” Inova-Tif , vol. 1, no. 2, p. 109, 2018, doi: 10.32832/inova-tif.v1i2.5449.
[12]  R. D. Gottapu and C. H. Dagli, “DenseNet for anatomical brain segmentation,” Procedia Comput. Sci. , vol. 140, pp. 179– 185, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.327.
[13]  A.  Arkadia,  S.  Ayu  Damayanti,  and  D.  Sandya  Prasvita,  “Klasifikasi  Buah  Mangga  Badami  Untuk  Menentukan  Tingkat Kematangan dengan Metode CNN,” Pros. Semin. Nas. Mhs. Bid. Ilmu Komput. dan Apl. , vol. 2, no. 2, pp. 158–165, 2021, [Online]. Available: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/1813
[14]  T. Chauhan, H. Palivela, and S. Tiwari, “Optimization and fine-tuning of DenseNet model for classification of COVID-19 cases in medical imaging,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 1, no. 2, p. 100020, 2021, doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100020.
[15]  A. Wikarta, A. Sigit Pramono, and J. B. Ariatedja, “Analisa Bermacam Optimizer Pada Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Pemakaian Masker Pengemudi Kendaraan,” Semin. Nas. Inform. , vol. 2020, no. Semnasif, pp. 69–72, 2020.
[16]  W. Setiawan, “Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Fundus,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6551.
[17]  F.  P.  Rachman,  “Perbandingan  Model  Deep  Learning  untuk  Klasifikasi  Sentiment  Analysis  dengan  Teknik  Natural Languange Processing,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 113–121, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6506.
[18]  D.  Husen,  K.  Kusrini,  and  K.  Kusnawi,  “Deteksi  Hama  Pada  Daun  Apel  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2103, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[19]  M. F. Naufal and S. F. Kusuma, “Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning untuk Klasifikasi Citra Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI),” J.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. , vol.  10, no.  4,  pp.  873–882,  2023, doi: 10.25126/jtiik.20241046823.
[20]  N. Hadianto, H. B. Novitasari, and A. Rahmawati, “Klasifikasi Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 163–170, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658.