Sistem Klasifikasi Citra Simplisia Fructus dalam Obat Tradisional Madura menggunakan Transfer Learning pada Algoritma CNN
Dian Budi Elnursa 1 , Muhlis Tahir 2 , Abdul Azis Jakfar 3 , Rio Meisya Resnanda 4
124 Pendidikan Informatika, Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan, Indonesia.
3 Agroteknologi, Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan, Indonesia. email: 1 dianelnursa06@gmail.com , 2 muhlis.tahir@trunojoyo.ac.id, 3 abdul.aziz@trunojoyo.ac.id,
4 teamprivate.resnanda@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v10i1.22957

## Abstrak
Tanaman herbal telah lama menjadi bagian dari praktik pengobatan tradisional di berbagai budaya, termasuk dalam pengobatan tradisional Madura. Salah satu komponen penting dalam pembuatan obat tradisional adalah Simplisia Fructus.  Pengetahuan  yang  tepat  dari  simplisia  fructus  ini  seringkali  menjadi  masalah,  bagi  orang  yang  masih awam  tentunya  akan  sulit  mengenali  bentuk  jenis  simplisia  fructus,  terlebih  simplisia  fructus  memiliki  banyak jenisnya. Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan, seperti Convolutional Neural Network (CNN) dapat menjadi solusi  untuk  membantu  mengidentifikasi  dan  mengenalkan  jenis  simplisia  fructus.  Penelitian  ini  menggunakan transfer learning yang akan diuji dalam dataset skala kecil. Adapun objek dataset dibagi menjadi 6 kelas yakni Piperis Nigri Fructus (Lada Hitam) , Piperis Albi Fructus (Lada Putih) , Cumini Fructus (Jinten) , Amomi Fructus (Kapulaga), Tamarindus Indica Fructus Piper Retrofractum Fructus (Cabai Jawa), Capsici Frutescentis Fructus (Cabai Rawit). Total dataset dari keseluruhan kelas tersebut memiliki 979 dataset. Dataset preprocessing dibagi menjadi tiga bagian yaitu 80% dataset untuk pelatihan, 10% validasi dan 10% dataset untuk uji. Evaluasi model menggunakan confusion matrix diperoleh tingkat akurasi sebesar 97%, serta pengujian sistem web menggunakan uji blackbox sebesar  99,17%  dalam  kategori  “Sangat  Layak” . Pada  pengimplementasian  sistem  dibangun menggunakan model software development life cycle (SDLC) yaitu model waterfall sebagai metode pembuatan perangkat  lunak  dan  proses  pengkodean  basis  web  menggunakan framework flask.  Hasil  dalam  penelitian  ini adalah sebuah aplikasi berbasis web yang dapat mengenali jenis simplisia fructus dalam kategori obat tradisional Madura.
Kata Kunci:  Klasifikasi Citra, Simplisia Fructus, Convolutional Neural Network, Transfer Learning

## Abstract
Herbal plants have long been a part of traditional medical practices in various cultures, including in Madurese traditional  medicine.  One  crucial  component  in  the  preparation  of  traditional  medicine  is  Simplisia  Fructus. Accurate  knowledge  of  Simplisia  Fructus  is  often  a  challenge,  especially  for  those  unfamiliar  with  it,  as recognizing the various forms of Simplisia Fructus can be difficult due to its numerous types. The utilization of artificial  intelligence  technology,  such as Convolutional  Neural Network (CNN),  can be a  solution to assist in identifying and introducing types of Simplisia Fructus. This research employs transfer learning tested on a small- scale dataset. The dataset comprises six classes: Piperis Nigri Fructus (Black Pepper), Piperis Albi Fructus (White Pepper), Cumini Fructus (Cumin), Amomi Fructus (Cardamom), Tamarindus Indica Fructus Piper Retrofractum Fructus (Javanese Chili), Capsici Frutescentis Fructus (Bird's Eye Chili). The total dataset for all classes is 979. Dataset preprocessing involves dividing it into three parts: 80% for training, 10% for validation, and 10% for testing. Model evaluation using a confusion matrix yielded an accuracy rate of 97%. Additionally, web system testing  using  blackbox  testing  resulted  in  a  99.17%  rating  in  the  "Highly  Acceptable"  category.  The  system implementation follows the software development life cycle (SDLC), specifically the waterfall model for software development and web coding using the Flask framework. The outcome of this research is a web-based application capable of recognizing types of Simplisia Fructus within the category of Madurese traditional medicine.
Keywords: Image Classification, Simplisia Fructus, Convolutional Neural Network, Transfer Learning.

## PENDAHULUAN
Tanaman  herbal  merupakan  komponen  penting  sebagai  bahan  pembuatan  obat  tradisional  di berbagai daerah, termasuk dalam pengobatan tradisional Madura. Salah satu bagian tanaman herbal yang diambil dan dimanfaatkan sebagai bahan pembuatan obat tradisional adalah simplisia fructus. Simplisia Fructus adalah  bahan nabati dari  tumbuhan herbal yang diambil pada bagian  buahnya sebagai bahan baku  pembuatan  obat  tradisional.  (Raharjo,  2022). Simplisia  Fructus  bisa  disebut  juga  simplisia buah,  menjadi  bahan  yang  sering  dipakai  untuk  pembuatan  obat  herbal  dan  modern  karena jumlah  ketersediaannya  sangat  melimpah  khususnya  di  Indonesi  (Irwanta  et  al.,  2015). Beberapa contoh simplisia fructus banyak terdapat pada obat tradisional Madura diantaranya yakni Piperis Nigri Fructus (Lada Hitam), Piperis Albi Fructus (Lada Putih), Amomi Fructus (Kapulaga),  Cumini  Fructus  (Jinten),  Coriandri  Fructus  (Ketumbar),  Piper  Retrofractum Fructus (Cabai Jawa), Capsici Frutescentis Fructus (Cabai Rawit). Pengetahuan yang tepat dari simplisia  fructus  ini  seringkali  menjadi  masalah,  terutama  bagi  individu  yang  belum  memiliki pengetahuan botani memadai.
Pada proses  pembuatan obat herbal, identifikasi simplisia fructus yang  akurat sangat penting untuk memastikan keaslian dan kualitas produk sebagai bahan baku. Kurangnya pengetahuan akan jenis Simplisia Fructus dapat menyebabkan kesalahan dalam meracik obat herbal (Widiyastuti, 2020). Bagi sebagian  masyarakat  yang  terbiasa  berinteraksi  dengan  bahan  simplisia  fructus  misalnya  petani, pedagang rempah, pedagang jamu keliling hingga apotekter mungkin bukan menjadi sesuatu yang sulit. Namun,  bagi  sebagian  masyarakat  dengan  pengetahuan  botani  yang  kurang  dan  baru  pertama  kali mempelajarinya akan sulit membedakan termasuk siswa di SMK Kesehatan Yannas Husada.
Pemanfaatan  teknologi,  seperti  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dapat  menjadi  solusi untuk membantu mengidentifikasi dan mengenalkan jenis simplisia fructus. CNN merupakan teknologi pengolahan citra digital sangat efektif, cepat, dan akurat dalam mengidentifikasi atau memantau suatu objek bentuk gambar (Marpaung et al., 2022). Pendekatan transefer learning dapat dimanfaatkan untuk melatih dataset dengan jumlah kecil. Transfer learning adalah teknik menggunakan model yang telah  dilatih  sebelumnya  pada  dataset  yang  besar  (pre-trained  model),  dan  kemudian disesuaikan atau melatih kembali pada dataset yang lebih kecil dan spesifik (fine-tuning) sesuai dengan kebutuhan (Hussain et al., 2019).
Sebelumnya telah dikembangkan algoritma Convolutional Neural Network pre-trained model untuk mendeteksi daun tanaman obat menggunakan Transfer Learning MobileNetV2. Metode transfer learning  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  kembali  model  pernah  dibuat.  Hasil penelitian ini mendapatkan akurasi 97% training, 96% validasi dan 93% pengujian (Butar-butar et al., 2023).  Penelitian  serupa  juga  dikembangkan  pada  aplikasi  untuk  identifikasi  jenis  tanaman  herbal menggunakan  metode transfer  learning dengan convolutional  neural  network. Arsitektur  yang digunakan adalah xception. Dataset penelitian ini sebanyak 1.000 dataset dengan jumlah pada masing- masing gambar tanaman herbal sebanyak 50 gambar. Hasil tingkat akurasi yang diperoleh memuaskan yakni  sebesar  96,3%.  Kemudian  aplikasi  dibangun  berbasis mobile menggunakan framework flask (Tirtana et al., 2021)
Berdasarkan uraian diatas, dikembangkan sistem klasifikasi citra simplisia fructus dalam obat tradisional  Madura.  Dengan  adanya  sistem  tersebut,  bertujuan  untuk  membantu  mengatasi  kesulitan dalam mengidentifikasi jenis simplisia fructus dalam ramuan obat. Pengembangan aplikasi berbasis web dengan  Flask  menggunakan  teknologi  CNN,  diharapkan  dapat  memberikan  akses  mudah  dan  akurat bagi  praktisi  peramu  obat  tradisional  Madura,  siswa  Farmasi  khususnya  di  SMK  Kesehatan  Yannas Husada, maupun masyarakat umum dalam mengenali dan membedakan jenis simplisia fructus.

## METODE PENELITIAN
Pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  SLDC  dengan  tahapan  pada model waterfall . Waterfall terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu  analisis,  desain,  pengembangan, pengujian,  dan  implementasi  (Nurseptaji  &  Ramdhani,  2021).  Adapun  tahapan  pengembangan  dapat dilihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian dengan Model Waterfall
Tahapan penelitian dimulai dengan melakukan analisis, desain, pengembangan, pengujian, dan diakhir dengan implementasi sistem.
2.1 Analisis. Tahap awal dalam penelitian adalah analisis, dimana prosesnya mencakup pengumpulan data, identifikasi masalah, dan analisis kebutuhan. Tujuannya adalah untuk menganalisis kebutuhan serta  menentukan  solusi  yang  diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian.  Melalui  hasil wawancara,  peneliti  mengidentifikasi  kebutuhan  akan  sistem  klasifikasi  simplisia  fructus  yang mencakup enam jenis simplisia fructus dalam konteks obat tradisional Madura.
2.2 Desain. Tahap desain merupakan tahap dimana peneliti membuat rancangan model sistem. Tahapan ini mencakup desain flowchart , use case diagram, activity diagram, dan desain tampilan pengguna atau user interface.
2.3 Pengembangan. Tahap pengembangan merupakan tahap dimana sistem yang telah dianalisis dan dirancang  diimplementasikan  ke  dalam  mesin  melalui  bahasa  pemrograman.  Pembuatan  kode program model CNN pada tahap ini peneliti menggunakan Google Colaboratory dan Visual Code Studio untuk  pengembangan  antarmuka  pengguna.  Sementara,  bahasa  pemrograman  yang diterapkan pada tahap ini adalah python dengan framework flask .
2.4 Pengujian. Dalam  tahap  ini,  program  dijalankan  melalui  serangkaian  uji  coba  dengan  tujuan memastikan  bahwa  semua  komponen  berfungsi  dengan  baik.  Peneliti  menggunakan  uji blackbox testing untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  sudah  dapat  digunakan  dengan  baik  tanpa  adanya terkendala dari alur proses rancangan. Blackbox testing adalah metode pengujian perangkat lunak yang berfokus pada uji fungsionalitas sistem tanpa mempertimbangkan struktur internal atau detail implementasinya (Putra et al., 2020).
2.5 Implementasi. Tahap akhir dalam penelitian adalah implementasi, dimana hasil dari pengembangan dan pengujian sistem akan diterapkan kepada pengguna khususnya siswa jurusan Farmasi di SMK Kesehatan Yannas Husada Bangkalan.
Lokasi  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  SMK  Kesehatan  Yannas  Husada  dengan  objek penelitian  yang  peneliti  ambil  sebagai  dataset  adalah  jenis  simplisia  fructus  dalam  obat  tradisional madura. Teknik pengumpulan data dilakukan beberapa cara antara lain (1) Wawancara dan observasi yaitu  pengumpulan  data  untuk  memperoleh  informasi  terkait  dataset  yang  menjadi  objek  penelitian. Peneliti  melakukan  wawancara  kepada  narasumber  ahli  terkait  obat  tradisional  Madura.  Kemudian dilanjutkan  kembali  observasi  terkait  data  validasi  dengan  cara  melakukan  validasi  dataset  oleh narasumber  ahli  materi  sehingga  dapat  digunakan  secara  benar  dan  valid  yaitu  melalui  observasi
Analisis Desain Pengembangan Pengujian Implementasi
narasumber guru bidang Farmakognosi di SMK Kesehatan Yannas Husada Jurusan Farmasi; (2) Studi Literatur  yaitu  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  berbagai  buku referensi yang sesuai dengan permasalahan yang akan dibahas untuk membantu membuat konsep dalam penulisan.
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  melibatkan  dua  teknik,  yaitu  analisis  kuantitatif  dan  analisis deskriptif kualitatif. Analisis kuantitatif digunakan untuk mengolah data berupa angka yang diperoleh dari hasil kuisioner yang diisi oleh ahli sistem dan pengguna. Instrumen penelitian uji pengguna dapat ditemukan di Tabel 1.
Tabel 1. Instrumen Penilaian Uji Pengguna No Tingkat Pencapaian Kualifikasi 1 81%-100% Sangat Layak 2 61%-80% Layak 3 41%-60% Cukup Layak 4 21%-40% Tidak Layak 5 0%-20% Sangat Tidak Layak
Analisis deskriptif kualitatif dilakukan setelah  memperoleh masukan, tanggapan, serta kritik dan saran  dari  kuisioner  uji  coba  ahli  sistem.  Hasil  dari  analisis  ini  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk melakukan perbaikan pada produk perangkat lunak yang sedang dalam tahap pengembangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  meliputi  kebutuhan  yang  dilakukan  selama  pengembangan  sebuah sistem. Peneliti menggunakan dataset yang dikumpulkan secara langsung dengan mengambil foto simplisia fructus menggunakan kamera handphone. Total dataset terkumpul sebanyak 979 citra dari 6 kelas yaitu Piperis Nigri Fructus, Piperis Albi Fructus, Cumini Fructus, Amomi Fructus, Piper Retrofractum Fructus, Capsici Frutescentis Fructus. Dataset kemudian dibagi menjadi 3 yakni 80% data latih, 10% data uji dan 10% data validasi. Adapun detail dataset dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Detail dataset Kelas Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji Jumlah Data Valid Piperis Albi Fructus 181 23 23 Piperis Nigri Fructus 144 18 18 Piper Retrofractum Fructus 165 20 20 Cumini Fructus 94 12 12 Amomi Fructus 93 12 12 Capsici Frutescentis Fructus 106 13 13 Total 783 98 98
Adapun contoh dataset simplisia fructus yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Dataset Simplisia Fructus
Jumlah dataset penelitian ini tergolong kecil sehingga diperlukan metode transfer learning dalam  pembuatan  modelnya  agar  mencapai  akurasi  kinerja  yang  optimal  dengan  menerapkan arsitektur  model  dari ,  Xception .  Proses  ini  bertujuan  untuk  memperluas  kemampuan  generalisasi Convolutional  Neural  Network (CNN)  agar  berlaku  di  dataset  yang  berbeda  dengan  tetap mempertahankan generalisasi yang telah diperoleh dari dataset asli (Prasetyo et al., 2021).
Selain  dataset,  terdapat  beberapa  analisis  spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak,  perangkat keras, dan library pendukung yang peneliti gunakan. Detail spesifikasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel spesifikasi perangkat lunak dan perangkat keras
Spesifikasi Perangkat Lunak Bahasa Pemrograman (1) Python; (2) Javascript. Library (1) Keras; (2) Tensorflow; (3) Pandas; (4) Scikit-Learn; (5) Numpy; (6) Matplotlib; (7) Seaborn; (8) Os; (9) Flask. Tools (1)  Google  Collaboratory;  (2)  Visual  Code  Studio;  (2) Cpanel Hosting. Spesifikasi Perangkat Keras (1)  Processor  Intel  3  Core;  (2)  HDD  1  TB;  (3)  RAM  12 GB;  (4)  Sistem  Operasi  Windows  10  64-Bit;  (5)  Kamera Handphone 3.2 Desain 3.2.1 Flowchart
Flowchart pada penelitian ini untuk mengetahui alur jalannya model sistem. Ada dua flowchart yang dibuat dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
(a)
(b)
Gambar 3. Flowchart: (a) Sistem Algoritma CNN; (b) Aplikasi Sistem Klasifikasi

## 3.2.2 Use Case Diagram
Use  Case  Diagram digunakan  untuk  menggambarkan  setiap  operasi  sistem klasifikasi  citra  simplisia  fructus  yang  dapat  ditunjukan  pada  Gambar  4.  Dimana  sistem akan  terdapat  tiga  fungsi  dalam  penggambaran  perilaku  pengguna  diantaranya  yaitu melihat  menu  tentang  pengembang,  menu classification  image untuk  melakukan  upload citra simplisia yang akan dideteksi serta melihat  hasil prediksi klasifikasi jenis simplisia fructus.
Gambar 4. Use Case Digaram Sistem Klasifikasi

## 3.2.3 Activity Diagram
Activity  diagram  dari  aplikasi  sistem  klasifikasi  yang  dibuat  dapat  dilihat  pada Gambar  5.  Dimana  tahap  awal  adalah  pengguna  membuka  halaman  website,  kemudian sistem akan menampilkan form input image yakni pada menu classification image. Pada menu tersebut user dapat memasukan image citra dan setelah itu harus menekan tombol submit.  Setelah  gambar  sudah  diunggah  maka  dilanjutkan  oleh  sistem  akan  mengambil image, kemudian melakukan proses klasifikasi hingga akhirnya sistem akan menampilkan hasil prediksi dari gambar yang terdeteksi.
Gambar 5. Activity Diagram Sistem Klasifikasi
3.3 Pengembangan
Setelah tahap desain perancangan sistem, langkah berikutnya adalah mengimplementasikannya  ke  dalam  mesin  melalui  bahasa  pemrograman.    Proses  pengembangan model CNN dalam penelitian ini menggunakan pendekatan transfer learning dari arsitektur CNN yang sudah dilatih sebelumnya ( pre-trained CNN). Pendekatan transfer learning ini tepat digunakan pada kasus ini karena jumlah data sangat sedikit, dimana jumlah citra pada dataset adalah 979 citra dari  6  kelas.  Peneliti  melakukan  percobaan transfer  learning terhadap  arsitektur  CNN  yaitu Xception. Penyesuaian hyperparameter yang dilakukan selama penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hyperparameter CNN No Hyperparameter Nilai 1 Jumlah neuron pada hidden fully connected layer 1024 2 Dropout 0.5 3 Optimizer Adam 4 Learning Rate 1e-3 5 Loss Function Categorical crossentropy 6 Epoch 10 7 Batch Size 64 8 Height 128 piksel 9 Weight 128 piksel
Grafik akurasi dan loss dari model training dan validasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Model Loss dan Accuracy
Berdasarkan Gambar 6 diperoleh hasil kesimpulan nilai loss model sebesar 0.0867 atau 8,67% dan nilai accuracy model sebesar 0.9694 atau 96,94%. Setelah mendapatkan model terbaik, kemudian model  diterapkan  dalam  deployment  sistem  menggunakan framework  flask .  Berikut  adalah  hasil tampilan antarmuka pengguna dari pengembangan aplikasi sistem klasifikasi simplisia fructus:
a. Halaman Informasi Pengembang
Gambar 7. Halaman Informasi Pengembang
b. Halaman Image Classification
c. Tampilan Hasil Prediksi Klasifikasi Citra Simplisia Fructus

## Gambar 9. Halaman Hasil Prediksi Klasifikasi Citra Simplisia Fructus

## 3.4 Pengujian
Evaluasi pada penelitian ini menggunakan dua jenis pengujian untuk mengukur kelayakan sistem  sebelum  diimplemetasikan  kepada  pengguna.  Pengujian  untuk  model  CNN  menggunakan confusion  matrix dan  pengujian  sistem  menggunakan blackbox  testing yang  dilakukan  oleh  ahli sistem . Hasil pengujian model CNN dari model arsitektur Xception didapatkan akurasi 97% seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Uji Confusion Matrix
Sedangkan, hasil pengujian blackbox testing dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Blackbox Testing No Skenario Uji Tanggal Uji Hasil Uji 1 Klik tombol menu info pengembang Selasa, 19 September 2023 Berhasil 2 Klik tombol menu image classification Selasa, 19 September 2023 Berhasil 3 Klik tombol upload gambar klasifikasi citra Selasa, 19 September 2023 Berhasil 4 Klik tombol submit gambar klasifikasi citra Selasa, 19 September 2023 Berhasil 5 Menampilkan hasil prediksi klasifikasi citra simplisia fructus Selasa, 19 September 2023 Berhasil
Didapatkan hasil keseluruhan pengujian metode blackbox testing dari skenario uji nomor 1 s/d 5 sudah terlaksana dengan baik. Adapun kemudian dilakukan pengujian validasi citra simplisia fructus pada aplikasi secara manual dengan dataset baru sebanyak 10 pada tiap kategori kelas. Berikut adalah hasil dari sampel uji validasi pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Coba Akurasi Ketepatan Prediksi Pada Sistem
Label Presentase Akurasi Gambar (%) Piperis Albi Fructus 100% Piperis Nigri Fructus 98% Piper Retrofractum Fructus 100% Cumini Fructus 97% Amomi Fructus 100% Capsici Frutescentis Fructus 100% Rata-rata % berhasil 99,17%
Hasil persentase yang didapatkan adalah 99,17%, dari hasil tersebut dikonversikan menjadi predikat  seperti  pada  Tabel  1.  maka  nilai  yang  didapat  dari  konversi  predikat  masuk  dalam klasifikasi Sangat Layak.

## 3.5 Implementasi
Pada tahap akhir ini, dilakukan implementasi produk pengembangan sistem terhadap produk yang telah dikembangkan untuk dapat digunakan atau diujikan kepada pengguna. Uji coba pengguna merupakan  uji  coba  yang  dilakukan  kepada  siswa  jurusan  Farmasi  di  SMK  Kesehatan  Yannas Husada  untuk  mengetahui  kebutuhan  pengguna.  Uji  coba  sistem  informasi  dilakukan  secara individu yang berjumlah 35 pengguna. Hasil uji coba sistem informasi wisata kuliner dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7.Uji Coba Pengguna
No Pernyataan Tanggapan STS TS RR S SS 1 Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus mudah untuk digunakan. 0 0 0 15 20 2 Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus dapat diakses kapan dan dimana saja. 0 0 0 9 26 3 Tombol-tombol yang ada pada tampilan aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus mudah untuk dipahami. 0 0 0 10 25 4 Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus tidak mengalami error tiba-tiba saat dijalankan. 0 0 2 10 23 5 Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus mampu menampilkan hasil prediksi simplisia fructus yang cepat dan akurat. 0 0 2 15 18 6 Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus dapat mendukung kegiatan belajar mengenal simplisia fructus sebagai media pembelajaran. 0 0 0 22 13 7 Pengguna merasa tidak mengalami kesulitan atau kebingungan saat mencoba menggunakan kembali aplikasi ini setelah beberapa waktu tidak menggunakannya. 0 0 3 10 22 8 Pengguna merasa terbantu menyelesaikan tugas dengan cepat menggunakan Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus. 0 0 5 15 15 9 Pengguna merasa puas dengan pengalaman menggunakan Aplikasi Sistem Klasifikasi Simplisia Fructus ini secara keseluruhan. 0 0 1 14 20 TOTAL 0 0 12 120 182
Hasil  angket  yang  telah  di  uji  coba  kepada  pengguna  didapatkan  hasil  tanggapan  sebagai berikut: sangat setuju (SS) berjumlah 182, setuju (S) berjumlah 120, ragu-ragu (RR) berjumlah 12, tidak  setuju  (TS)  berjumlah  0,  sangat  tidak  setuju  (STS)  berjumlah  0,  dengan  hasil  yang  telah diperoleh dari angket pengguna, selanjutnya dilakukan perhitungan persentase kelayakan terhadap sistem klasifikasi simplisia fructus sebagai berikut:
Persentase kelayakan = ∑ 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑀𝑎𝑘𝑠 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑥 100%
= (182𝑥5) + (120𝑥4) + (12𝑥3) + (0𝑥2) + (0𝑥1) 9𝑥35𝑥5 𝑥100%

## =  90,79%
Dari  hasil  persentase  yang  didapatkan  dari  perhitungan  sebesar  97,79%  selanjutnya dikonversi  dalam  data  kualitatif  dengan  menggunakan  tabel  konversi  seperti  tabel  1.  Hasil  dari perhitungan persentase kelayakan yang didapat dengan nilai 84%, jika dikonversikan menjadi data kualitatif termasuk dalam klasifikasi “Sangat Layak”.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  aplikasi  sistem  klasifikasi  citra  simplisia  fructus menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan menerapkan metode transfer learning dari model arsitektur Xception. Dataset terdiri dari 979 citra yang mencakup 6 kelas jenis simplisia fructus. Hasil pengujian kelayakan model CNN menunjukkan akurasi sebesar 97% melalui confusion matrix, dan uji kelayakan sistem dengan uji blackbox mendapatkan hasil sebesar 99,17%, dikategorikan sebagai "sangat  layak"  oleh  ahli  sistem.  Uji  respon  pengguna  dengan  melibatkan  35  partisipan  mendapatkan hasil  sebesar  90,70%,  juga  dikategorikan  sebagai  "sangat  layak".  Berdasarkan,  hasil  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  memprediksi  simplisia  fructus dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Selain  itu,  implementasi  sistem  sebagai  aplikasi  berbasis  web menggunakan  framework  Flask  memberikan  efektivitas  dan  efisiensi  tambahan,  memungkinkan pengguna  untuk  menggunakan  sistem  klasifikasi  simplisia  fructus  tanpa  perlu  menginstal  aplikasi tambahan.  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  sebagai  media  pembelajaran  dalam mengidentifikasi jenis simplisia fructus.

## .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  Universitas  Trunojoyo  Madura  yang  telah memberikan  kesempatan  kepada  penulis  untuk  dapat  melaksanakan  penelitian  melalui  penelitian mandiri 2023 .

## DAFTAR PUSTAKA
Butar-butar, R. J. H., Marpaung, N. L., Studi, P., Informatika, T., Teknik, F., Riau, U., & Pekanbaru, K.
(2023). Deep Learning untuk Identifikasi Daun Tanaman Obat Menggunakan Transfer Learning MobileNetV2 . 8 (2), 142–148.
Hussain, M., Bird, J. J., & Faria, D. R. (2019). A study on CNN transfer learning for image classification. Advances in Intelligent Systems
and Computing , 840 (October), 191–202. https://doi.org/10.1007/978-3-319-97982-3_16
Irwanta, E., Hikmat, A., Ervizal, D., & Zuhud, A. M. (2015). Keanekaragaman Simplisia Nabati dan Produk  Obat  Tradisional  yang  Diperdagangkan  di  Kabupaten  Pati,  Jawa  Tengah  (Diversity  of Vegetable Simplisia and Traditional Medicine Products on the Market in Pati Regency, Central Java). Media Konservasi , 20 (3), 197–204.
Marpaung, F., Aulia, F., & Nabila, R. C. (2022). Computer Vision Dan Pengolahan Citra Digital .
Nurseptaji, A.,  & Ramdhani, Y. (2021). Sistem Informasi Perpustakaan dengan Implementasi Model Waterfall. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi) , 13 (1), 61–79.
Prasetyo,  E.,  Purbaningtyas,  R.,  Adityo,  R.  D.,  Prabowo,  E.  T.,  &  Ferdiansyah,  A.  I.  (2021). Perbandingan  Convolution  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Bandeng  Pada Citra Mata . 8 (3), 601–608. http://www.joi.isoss.net/PDFs/Vol-7-no-2-2021/03_J_ISOSS_7_2.pdf
Putra, A. P., Andriyanto, F., Karisman, K., Harti, T. D. M., & Sari, W. P. (2020). Pengujian Aplikasi Point  of  Sale  Menggunakan  Blackbox  Testing. Jurnal  Bina  Komputer , 2 (1),  74–78. https://doi.org/10.33557/binakomputer.v2i1.757
Raharjo,  H.  (2022).  Suplemen  Dan  Obat  Herbal:  Sejarah  Serta  Gambaran  Pemanfaatannya  Dalam Tindakan Preventif Dan Kuratif Pada Pandemi Covid-19 Di Indonesia (Telaah Naratif) Oleh. Open Journal Systems , 16 (12), 7897.
Tirtana, A., Febriani, M. G. T., Masrui, D. I., & Aisyah, A. A. (2021). Perbandingan Convolution Neural Network  Untuk  Klasifikasi  a  Comparison  of  Convolution  Neural  Network  for  Classifying Milkfish. Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan Dan Informatika , 8 (1), 19–30.
https://doi.org/10.21107/edutic.v8i1.11650
Widiyastuti, Y. (2020). Orasi Pengukuhan Profesor Riset Bidang Tanaman Obat dan Obat Tradisional.
In Lembaga Penerbit Badan Litbangkes Kementerian Kesehatan RI . https://repository.badankebijakan.kemkes.go.id/id/eprint/3933/1/Pengembangan Standar Simplisia_Yuli Widiastuti.pdf