## Klasifikasi Kualitas Teh Hitam Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Berbasis  Citra Digital

## Classification quality of black tea using digital image-based CNN method
Aprilia Nur Komariyah 1* , Bagas Rohmatulloh 2 , Yusuf Hendrawan 1 , Sandra Malin Sutan 1 , Dimas Firmanda Al Riza 1 , Mochamad Bagus Hermanto 1 1 Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
2 PT Perkebunan Nusantara XIV, Makassar, Indonesia Email*: aprilianurq@gmail.com
Received:
28 June 2023
Revised: 10 August 2023 Accepted: 10 September 2023 Published: 27 September 2023 DOI: 10.29303/jrpb.v11i2.542 ISSN 2301-8119
e-ISSN 2443-1354
Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/
Abstract: As a tropical country, the production of black tea in Indonesia is very huge. Because of its quality, black tea in Indonesia has been exported to many countries. To meet  the  required  quality  standards,  black  tea  is  classified  into  three  grades,  we mention it as grade A, grade B, and grade C.  However, the industries have suffered from lack of standard of quality control because they are still using manual methods. The purpose of this study was to classify three quality levels of black tea automatically using a convolutional neural network (CNN) based on deep learning. Two types of pre-trained networks were used in this study such as AlexNet and ResNet50. From the  sensitivity  analysis  results  showed  very  high  accuracy  in  the  training  and validation  process.  Three  best  CNN  models  i.e  AlexNet  with  Adam  solver  and learning  rate  0.00005;  AlexNet  with  RMSProp  solver  and  learning  rate  0.0001; ResNet50 with SGDm solver and learning rate 0.00005 were able to achieve training and validation accuracy up to 100%. The classification accuracy based on results from pre-trained AlexNet with Adam solver can classify Grade B and Grade C perfectly 100% without the slightest error. But, for Grade A the average accuracy was 99,7%. Meanwhile, from the confusion matrix result using AlexNet with RMSProp solver and learning  rate  0.0001;  ResNet50  with  SGDm  solver  and  learning  rate  0.00005  can perfectly classified the black tea. From the results, it can be concluded that the CNN model can work effectively to classify black tea.
Keywords: AlexNet; black tea; classification; CNN; ResNet50
Abstrak: Sebagai  negara  tropis,  produksi  teh  hitam  di  Indonesia  sangat  besar. Berdasarkan kualitasnya, teh hitam di Indonesia telah diekspor ke beberapa negara. Dalam  rangka  memenuhi  permintaan  standar  kualitas  yang  dibutuhkan  di  tiap negara, teh hitam diklasifikasikan menjadi tiga jenis, diantaranya grade A, grade B, dan  grade  C.  tetapi,  pada  kenyataannya  industri  memiliki  permasalahan  pada pemenuhan standar quality control karena kebanyakan industri masih menggunakan metode manual. Maka dari itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikan tiga jenis mutu teh secara otomatis dengan menggunakan convolutional neural network (CNN).  Dua  tipe pre-trained  network digunakan  yakni  arsitektur  AlexNet  dan ResNet50. Berdasarkan analisis sensitivitas didapatkan nilai akurasi yang tinggi pada proses training dan  validasi. Tiga  model  terbaik  dari  CNN  didapatkan diantaranya AlexNet  dengan  solver  Adam  dan learning  rate 0.00005;  AlexNet  dengan  solver RMSProp  dan learning  rate 0.0001;  ResNet50  dengan  solver SGDm  dan learning  rate 0.00005  yang  mana  mendapatkan  nilai  akurasi  training  dan  validasi  hingga  100%. Selanjutnya  didapatkan  nilai  akurasi  klasifikasi  dengan  arsitektur  AlexNet  dengan solver Adam dan learning rate 0.00005 mampu mengklasifikasikan grade B dan grade
C tepat 100% tanpa adanya error . Tetapi untuk grade A terdapat kesalahan sehingga nilai  akurasi  menjadi  99.7%.  Sedangkan  untuk  arsitektur  AlexNet  dengan  solver RMSProp dan learning rate 0.0001 dan arsitektur ResNet50 dengan solver SGDm dan learning rate 0.00005 dapat mengklasifikasikan teh hitam tepat sesuai dengan kelasnya. Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  CNN  mampu mengklasifikasikan teh hitam secara efektif.
Kata kunci: AlexNet; CNN; klasifikasi; ResNet50; teh hitam

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Teh merupakan salah satu komoditas pertanian sub sektor perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia. Industri teh berperan sebagai sumber pendapatan  dan  devisa,  penyedia  lapangan  kerja,  dan  pengembangan  wilayah.  Berdasarkan laporan produksi teh di Indonesia yang bersumber dari Direktorat Jenderal Perkebunan, pada tahun 2020 Indonesia menghasilkan 144.063 Ton teh dengan kenaikan sebesar 10,96% dari tahun sebelumnya. Produksi teh ini didominasi oleh teh hitam ortodoks sebanyak 85% serta teh hitam CTC (Crush Tear Curl) sebanyak 15%. Besarnya jumlah produksi teh di Indonesia ini membuat Indonesia memiliki potensi untuk mengekspor teh ke seluruh belahan dunia. Hingga saat ini, produksi  teh  Indonesia  telah  diekspor  ke  62  negara  dimana  mayoritas  ekspor  ditujukan  ke Malaysia (13,12%), Rusia(12,63%) serta Australia (10,32%).
Potensi pengeksporan teh dari Indonesia ini didasarkan pada kebutuhan teh dunia yang sangat tinggi, mengingat teh merupakan bagian dari gaya hidup masyarakat di seluruh belahan dunia  (Zakariyah,  2014).  Namun  demikian,    berdasarkan  data  Kementerian  Pertanian  (2016), volume ekspor teh terus mengalami penurunan dari tahun 2011 hingga 2015 dengan rata-rata penurunan tiap tahun sebesar 8,89% per tahun. Hal ini diakibatkan karena adanya penurunan kualitas teh serta adanya penurunan produksi teh diakibatkan karena biaya produksi yang tinggi akibat  tingginya  harga  tenaga  kerja,  pupuk  serta  obat  (Nurohman,  2018).  Maka  dari  itu, kolaborasi  dan  sinergi  antara  pemerintah  dengan  petani  dibutuhkan  untuk  menunjang  dan meningkatkan kualitas produksi teh sehingga mampu meningkatkan daya saing teh Indonesia di  tingkat  global.  Salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan  produksi  teh  yakni  dengan pengembangan  inovasi mulai  dari  pengadaan  bibit  hingga  pengawasan  kualitas  dan  jaminan mutu teh yang siap dipasarkan dengan memanfaatkan perkembangan teknologi.
Seiring dengan perkembangan zaman, menuntut seluruh orang menggunakan metode digital (Ngafifi, 2014). Hal ini berlaku untuk semua sektor termasuk sektor pertanian. Dengan menggunakan  metode  digital,  lebih  memudahkan  para  pelaku  usaha  untuk  melakukan usahanya  dalam  upaya  peningkatan  kualitas  sehingga  produknya  mampu  bersaing  di  pasar lokal maupun internasional. Penggunaan metode digital ini juga dapat diterapkan dalam upaya pemilahan  teh  ketika  proses  klasifikasi.  Karena  ukuran  butiran  teh  merupakan  parameter penting untuk penyortiran, hal itu dapat diatasi dengan analisis tekstur citra. Citra dari grade teh yang berbeda dengan berbagai ukuran butiran akan berbeda teksturnya. Dalam kasus seperti itu, metode analisis tekstur dapat berfungsi sebagai alat yang berguna dalam memperkirakan ukuran butiran teh dengan mengklasifikasikan tekstur ke dalam kelas yang sesuai. Ini akan membantu
dalam memantau proses penilaian sebelum pengemasan teh akhir dalam varietas yang beragam (Gill, 2013).
Deep learning sebagai bagian dari machine learning merupakan salah satu cakupan yang di dalamnya  terdapat  berbagai  sistem  operasi  berbasis Artificial  Intelligence .  Dua  diantara  sistem operasi ini ialah Convolutional Neural Network (CNN) CNN dapat bekerja untuk menerima input berupa citra yang nantinya akan diolah sehingga mampu membedakan suatu citra dengan citra yang lainnya. Penelitian sebelumnya dilakukan penggunaan deep learning untuk teh diantaranya Klasifikasi Teh Hitam secara Non-Destruktif berdasarkan Analisis Tekstur (Gill, 2013). Klasifikasi Teh  Hitam  dengan  Probabilistics  Neural  Network  (PNN)  (Sari,  2021).  Klasifikasi  Teh  Hitam dengan menggunakan Hidung dan Lidah Elektronik (Roy, 2014). Klasifikasi Teh dengan CNN berbasis  Multi-Channel  LED-Induced  Fluorescence  (Lin,  2019).  Tetapi  belum  ada  penelitian terkait klasifikasi teh hitam berdasarkan kualitas dengan menggunakan metode CNN berbasis citra  digital.  Menurut  Anton.  et.al  (2021),  metode  CNN  memiliki  keunggulan  yakni  mampu memberikan  akurasi  terbaik  dalam  proses  klasifikasi.  Selain  itu,  Alzubaidi  et.al  (2021) menyebutkan  bahwa  CNN  memiliki  fitur  pembagian  bobot  yang  mana  hal  tersebut  dapat menghindari  adanya overfitting. Maka  dari  itu,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses klasifikasi teh hitam dengan menggunakan metode CNN.

## Tujuan
Atas dasar latar belakang pada poin sebelumnya, maka dalam penelitian ini dilakukan pengolahan  data  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  kemampuan  dalam  proses  klasifikasi berbasis machine learning pada teh hitam menggunakan arsitektur pengolahan citra Convolutional Neural Network (CNN) agar diperoleh penilaian dengan tingkat konsistensi yang tinggi, efisien, efektif dan berkelanjutan

## METODE PENELITIAN Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya kamera digital SONY/ DSC-H200- 20.1Mp,  black  box  yang  terbuat  dari styrofoam serta  software  Matlab  yang  digunakan  untuk pengolahan data. sedangkan bahan yang digunakan ialah teh hitam yang diperoleh dari pabrik teh Wonosari Kab. Malang sebanyak tiga kualitas yang mana masing-masing kualitas terdiri dari 700 citra sampel yang digunakan sebagai data training-validasi. Bahan lainnya yang digunakan yakni teh komersial yang dijual di masyarakat dengan merk dagang Teh Villa (sebagai kualitas grade A) Awi Black Tea (sebagai kualitas grade B), dan teh naga (sebagai kualitas grade C) yang mana masing-masing kualitas terdiri dari 300 citra sampel yang nantinya digunakan sebagai data testing .

## Metode

## 1. Pengambilan Citra Digital
Citra  yang  diambil  merupakan  citra  sampel  yang  digunakan.  Sebelum  dilakukan pengambilan  citra,  dilakukan  penyiapan  alat  dan  bahan.  Alat  yang  digunakan  yakni  kotak sampel, black box serta kamera digital SONY/ DSC-H200-20.1 Mp. Bahan sebanyak 50 gram yang telah ditentukan diletakkan ke dalam kotak sampel yang berasal dari styrofoam dengan ukuran panjang dan lebar 15 cm serta kedalaman 3 cm. Setelah bahan diletakkan ke dalam kotak sampel, selanjutnya bahan serta kotak sampel dimasukkan ke dalam black box yang terdiri dari 4 buah
bola lampu phillip dengan daya 3 watt telah dinyalakan terlebih dahulu. Setelah siap, dilakukan pengambilan  citra  sebanyak  satu  kali.  Setelah  diambil  citra,  dilakukan  pengadukan  sampel supaya objek berubah dari sebelumnya. Ketika proses pengadukan selesai, kembali diambil citra. Hal  ini  dilakukan  secara  berulang  hingga  mendapatkan  50  citra.  Setelah  didapatkan  50  citra, sampel diganti dengan grade yang masih sama dan dilakukan pengulangan kembali. Total citra yang  harus  diambil  dari  masing-masing  grade  adalah  sebanyak  700  citra.  Sehingga  total pengambilan citra untuk seluruh sampel yakni 2100 citra yang nantinya akan digunakan sebagai data training sebanyak 70% (Wardana, 2021)  dan data validasi sebanyak 30% (Hakim, 2021).
Selain pengambilan citra untuk data training dan validasi, juga diperlukan citra sebagai data testing . Prosedur pengambilan citra sama seperti sebelumnya. Hanya saja, jumlah citra yang diambil  yakni  300  citra  setiap  sampel.  Sehingga  berdasarkan  hal  tersebut,  akan  didapatkan jumlah citra sebanyak 900 citra sebagai data testing . Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa jumlah citra yang diambil untuk digunakan sebagai data training dan validasi serta testing yakni sebanyak 3000 citra. Proses pengambilan citra digambarkan dengan diagram alir pada Gambar 1.  Contoh pengambilan citra beserta penjelasan terkait jumlah citra yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 1. Berdasarkan data hasil citra didapatkan citra yang memiliki kesamaan di setiap frame.  Meskipun  begitu,  dalam  penelitian  ini  tetap  menggunakan  metode  CNN  dikarenakan metode  ini  memberikan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Jika  dibandingkan  dengan  penelitian- penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dengan metode yang berbeda belum didapatkan nilai akurasi yang tinggi. Sehingga dalam penelitian ini digunakan metode CNN dengan harapan agar  akurasi  yang  didapatkan  lebih  baik  dari  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.
Gambar 1. Diagram Alir Proses Pengambilan Citra Digital
Tabel 1. Contoh Citra Teh Hitam Berdasarkan Kualitasnya
Proses Jenis Teh Citra Keterangan Jumlah Citra Training- validasi Grade A Teh  BP  1  yang  diperoleh dari Kebun Teh Wonosari 700 Grade B Teh  Fann  yang  diperoleh dari Kebun Teh Wonosari 700 Grade C Tea Waste yang diperoleh dari Kebun Teh Wonosari 700 Testing Grade A Teh  yang  diproduksi  oleh PT  Karya  Mas  Makmur dengan merek dagang Teh Villa 300 Grade B Teh  dari  produksi  PTPN IV Bah Butong Sidamanik, Sumatera  Utara  dengan merek  dagang  Awi  Black Tea 300 Grade C Teh Naga 300 2. Pre-processing Citra Digital
Setelah  dilakukan  pengambilan  citra  digital,  selanjutnya  dilakukan pre-processing citra digital. Hal ini bertujuan untuk menyeragamkan citra satu dengan citra lainnya. Pre-processing dilakukan  dengan  memotong  objek  citra  yang  tidak  diperlukan  sehingga  hanya  menyisakan bagain  objek  citra  yang  diperlukan  untuk  proses  CNN.  Selanjutnya  dilakukan  penyesuain ukuran sesuai dengan ketentuan yang telah dipilih sebelumnya yakni ukuran 224x224x3 pixel. Penyesuaian ukuran ini dilakukan dengan memasukkan code sebagai berikut
% Resize teh images to match teh network input layer. augimdsTrain = augmentedImageDatastore([224 224 3],imdsTrain); augimdsValidation = augmentedImageDatastore([224 224 3],imdsValidation); datacobatrain1=augmentedImageDatastore([224 224 3],datacoba1);
datacobatrain2=augmentedImageDatastore([224 224 3],datacoba2); datacobatrain3=augmentedImageDatastore([224 224 3],datacoba3)

## 3. Pengujian dengan Metode CNN
Metode  yang  digunakan  yakni  metode  CNN.  Pemilihan  metode  ini  mengacu  kepada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hendrawan  (2021).  Pada  metode  ini  digunakan  dua optimizer yakni  AlexNet  (Irfansyah,  2021)  dan  Resnet50  (Celano,  2021).  Pemilihan  optimizer  AlexNet didasarkan karena AlexNet merupakan salah  satu optimizer yang memiliki arsitektur hampir mirip dengan LeNet tetapi lebih dalam dengan tambahan filter pada setiap layernya. Sedangkan pemilihan  optimizer  Resnet  dikarenakan  optimizer  ini  memiliki fitur skip  connection dan  fitur batch  normalization .  Sehingga  dalam  penelitian  ini  membandingkan  kedua  optimizer  tersebut apakah mampu untuk mengklasifikasikan citra yang diberikan. Dari masing-masing optimizer tersebut  digunakan  3  solver  yakni  SGDm  (Setiawan,  2021),  Adam  (Rochmawati,  2021)  serta RMSProp  (Wikarta,  2020).  Dari  masing-masing  solver  digunakan  initial  rate  masing-masing 0,00005 (Hendrawan, 2022) serta 0,0001 (Jepkoech, 2021) dengan jumlah epoch sebanyak 20. Pada metode CNN dilakukan penginputan data citra. Data citra yang telah diinput kemudian diproses untuk dilakukan training-validasi . Proses training-validasi menggunakan metode cross validation (Naufal, 2021) yang mana 70% data digunakan sebagai data training dan 30% data digunakan sebagai  data  validasi.  Setelah  didapatkan  hasil,  selanjutnya  dilakukan  proses testing untuk menguji akurasi metode yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  proses  training  dan  validasi  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Pada  penelitian  ini digunakan beberapa arsitektur diantaranya digunakan AlexNet  dan ResNet50. Untuk analisis sensitivitas digunakan learning rate sebesar 0.00005 dan 0.0001 serta optimizer SGDm, Adam serta RMSProp.  Berdasarkan  hasil  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi  yang  bervariasi  dengan  nilai akurasi yang tertinggi sebesar 100% dan terendah sebesar 88.57%. Selain itu didapatkan bahwa nilai learning rate 0.0001 menghasilkan rata-rata akurasi dengan nilai yang tinggi sebesar 99.84% jika  dibandingkan  dengan learning  rate 0.00005  yang  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar 98.01%.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hendrawan  (2021)  yang menyatakan  bahwa  nilai learning  rate 0.0001  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan learning  rate 0.00005  dan  0.0005.  Sedangkan  untuk  arsitektur  ResNet50 memberikan  nilai  rata-rata  akurasi  yang  tinggi  sebesar  99.84%  jika  dibandingkan  dengan AlexNet  yang  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  98.02%.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa arsitektur ResNet50 merupakan arsitektur terbaik jika dibandingkan dengan arsitektur AlexNet karena menghasilkan nilai akurasi yang paling tinggi. Hal ini dikarenakan arsitektur ResNet 50 memiliki kelebihan yakni adanya penurunan tingkat error dibanding arsitektur lainnya serta adanya pengenalan terhadap konsep pembelajaran residual sehingga dapat menghasilkan nilai  akurasi  yang  tinggi  (Saleem,  2022).  Tetapi  hasil  akurasi  ini  berbanding  terbalik  dengan waktu rata-rata yang dihasilkan dimana arsitektur ResNet50 membutuhkan waktu training yang lebih lama yakni selama 42 menit 27 detik jika dibandingkan dengan arsitektur AlexNet yang hanya membutuhkan rata-rata selama 13 menit 30 detik. Hal ini dikarenakan ResNet50 memiliki kelemahan yakni adanya adaptasi hyperparameter yang berlebihan untuk menyelesaikan suatu proses akibat adanya penumpukan modul (Saleem, 2022). Hasil dari penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Hendrawan (2021).
Berdasarkan hasil training-validasi didapatkan beberapa arsitektur dengan nilai akurasi mencapai  100%  diantaranya  AlexNet  dengan  solver  Adam  dan learning  rate 0.00005;  AlexNet dengan  solver  RMSProp  dan learning  rate 0.0001;  serta  ResNet50  dengan  solver  SGDm  dan learning rate 0.00005. Proses training-validasi dari ketiga arsitektur dengan nilai akurasi terbaik dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  ketiga  arsitektur memiliki pola yang sama dimana pada setiap arsitektur yang digunakan, pada proses training, nilai  akurasi  akan  meningkat  setiap  peningkatan  iterasi  yang  diproses  hingga  konvergen mendekati  nilai  akurasi  100%.  Sedangkan,  nilai  loss  akan  semakin  turun  setiap  peningkatan iterasi hingga konvergen mendekati nilai 0. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Hendrawan (2021) yang mana pada  penelitiannya, nilai akurasi akan semakin naik  seiring  penambahan  iterasi  sedangkan  nilai  loss  akan  semakin  menurun  seiring penambahan jumlah iterasi. Dalam penelitian ini, jumlah iterasi yang digunakan ialah 1460 iterasi dengan epoch sebanyak 20, sehingga jumlah iterasi per epoch sebanyak 73 iterasi. Berdasarkan grafik tersebut di atas juga dapat dilihat bahwa pada proses validasi nilai akurasi dan juga loss mengikuti  nilai  training  yang  mana  untuk  nilai  akurasi  akan  semakin  meningkat  hingga konvergen  pada  setiap  penambahan  iterasi  serta  nilai  loss  akan  menurun  hingga  konvergen seiring dengan adanya penambahan iterasi
Tabel 2. Performansi CNN untuk Mengklasifikasikan Teh Hitam berdasarkan Kualitas
Architecture  Solver Initial learning rate epoch miniba cth size max iteration Accuracy (%) Training Time (min) Alexnet RMSProp 0.00005 20 20 1460 99.84 12 min 31 sec Adam 0.00005 20 20 1460 100 13 min 21 sec SGDm 0.00005 20 20 1460 88.57 12 min 31 sec RMSProp 0.0001 20 20 1460 100 12 min 43 sec Adam 0.0001 20 20 1460 99.84 14 min 16 sec SGDm 0.0001 20 20 1460 99.88 12 min 59 sec Resnet50 RMSProp 0.00005 20 20 1460 99.84 37 min 04 sec Adam 0.00005 20 20 1460 99.84 43 min 00 sec SGDm 0.00005 20 20 1460 100 41 min 34 sec RMSProp 0.0001 20 20 1460 99.84 40 min 56 sec Adam 0.0001 20 20 1460 99.68 51 min 31 sec SGDm 0.0001 20 20 1460 99.84 49 min 13 sec
Setelah  didapatkan  arsitektur  yang  terbaik  pada  proses  training-validasi,  selanjutnya dilakukan testing dengan menggunakan arsitektur tersebut. Hasil testing menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 3 . Berdasarkan citra tersebut, citra (a) merupakan performansi data testing pada  arsitektur  AlexNet  dengan  menggunakan  optimizer  Adam  dan learning  rate 0.00005.  Citra  (b)  merupakan  performansi  data testing pada  arsitektur  AlexNet  dengan menggunakan optimizer RMSProp dan learning rate 0.0001. Citra (c) merupakan performansi data testing  pada  arsitektur  ResNet50  dengan  menggunakan  optimizer  SGDm  dan learning  rate 0.00005. Confusion  matrix pada  citra  diatas  memberikan  penjelasan  bahwa  hampir  seluruh arsitektur terbaik yang dipilih menghasilkan nilai akurasi untuk data testing sebesar 100% untuk memprediksi teh dengan kualitas grade A, grade B, dan grade C. Hanya terdapat satu arsitektur yang  memiliki  eror  yakni  AlexNet  dengan  menggunakan  optimizer  Adam  dan learning  rate
0.00005. Pada arsitektur tersebut, terdapat 0.3% error dalam memprediksi teh dengan kualitas B yang mana teh tersebut masuk ke dalam kelompok teh dengan kualitas A. Hal ini menjadikan akurasi  prediksi  untuk  grade  B  menjadi  99.7%.  Hampir  keseluruhan confusion  matrix pada arsitektur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  100%.  Artinya model mampu mengklasifikasikan teh tepat sesuai dengan kelasnya. Tetapi, terdapat beberapa arsitektur  yang  menghasilkan  akurasi  kurang  dari  100%.  Ketidaksesuaian  kelas  klasifikasi  ini kebanyakan  terjadi  pada  grade  A  dan  Grade  B.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  adanya  sedikit kemiripan teh pada kategori Grade A dan Grade B
(a) (b) (c)
Gambar 2. Grafik Proses Training-Validasi. (a)  AlexNet dengan solver Adam dan learning rate 0.00005; (b) AlexNet dengan solver RMSProp dan learning rate 0.0001; (c)ResNet50 dengan solver SGDm dan learning rate 0.00005
Tabel 3 Nilai Persentasi Akurasi pada Arsitektur Terbaik
Architecture Persentase Akurasi Grade A Grade B Grade C AlexNet  dengan  solver  Adam  dan  learning rate 0.00005 99.7% 100% 100% AlexNet  dengan  solver  RMSProp  dan learning rate 0.0001 100% 100% 100% ResNet50 dengan solver SGDm dan learning rate 0.00005 100% 100% 100%

## KESIMPULAN Kesimpulan
Kualitas teh hitam dibagi menjadi tiga yakni grade A, grade B dan grade C. Pada penelitian ini digunakan CNN untuk melakukan klasifikasi dengan menggunakan arsitektur AlexNet dan ResNet50. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi dari proses training-validasi tertinggi
didapatkan  oleh  arsitektur  AlexNet  dengan  solver  Adam  dan learning  rate 0.00005;  AlexNet dengan solver RMSProp dan learning rate 0.0001; ResNet50 dengan solver SGDm dan learning rate 0.00005 dengan akurasi mencapai 100%. Hasil testing berdasarkan arsitektur terbaik didapatkan bahwa  arsitektur  AlexNet  dengan  solver  Adam  dan learning  rate 0.00005  mampu mengklasifikasikan grade B dan grade C sesuai dengan kelasnya tetapi terdapat sedikit eror pada grade sehingga akurasi testing didapatkan sebesar 99.7%. Sedangkan untuk arsitektur  AlexNet dengan solver RMSProp dan learning rate 0.0001 dan ResNet50 dengan solver SGDm dan learning rate 0.00005 mampu mengklasifikasikan teh hitam tepat sesuai dengan kelasnya sehingga mampu menghasilkan akurasi testing sebesar 100%. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa model CNN dapat bekerja secara efektif untuk mengklasifikasikan teh hitam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  LPDP  (Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan)  dari  Kementerian Keuangan  selaku  pemberi  dana  pada  penelitian  ini,  juga  kepada  seluruh  pihak  yang  telah membantu dalam proses pengambilan citra serta pengolahan data.

## PENDANAAN
Penelitian  ini  didanai  oleh  dana  penelitian  awardee  beasiswa  pendidikan  Indonesia, Lembaga Pengelola Dana Pendidikan (LPDP).

## CONFLICT OF INTEREST
Pemberi  dana  tidak  memiliki  peran  dalam  desain  penelitian;  dalam  pengumpulan, analisis,  atau  interpretasi  data;  dalam  penulisan  naskah;  atau  dalam  keputusan  untuk mengumumkan hasil penelitian

## DAFTAR REFERENSI
Alzubaidi,  L. et  al. (2021) Review  of  deep  learning:  concepts,  CNN  architectures,  challenges, applications,  future  directions , Journal  of  Big  Data . Springer  International  Publishing.  doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
Anton,  A. et  al. (2021)  ‘Application  of  Deep  Learning  Using  Convolutional  Neural  Network (CNN) Method For Women’s Skin Classification’, Scientific Journal of Informatics , 8(1), pp. 144 – 153. doi: 10.15294/sji.v8i1.26888.
Celano,  G.  G.  A.  (2021)  ‘A  ResNet -50-based  Convolutional  Neural  Network  Model  for Language  ID  Identification  from  Speech  Recordings’, SIGTYP  2021  -  3rd  Workshop  on Research in Computational Typology and Multilingual NLP, Proceedings of the Workshop , pp. 136 – 144. doi: 10.18653/v1/2021.sigtyp-1.13.
Gill,  G.  S.,  Kumar,  A.  and  Agarwal,  R.  (2013)  ‘Nondestructive  grading  of  black  tea  based  on physical parameters by texture analysis’, Biosystems Engineering , 116(2), pp. 198 – 204. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2013.08.002.
Hakim,  A.  A.  (2021)  ‘Klasifikasi  Human  Activity  Recognition  Menggunakan  Metode  CNN’, Jurnal Repositor , 3(2). doi: 10.22219/repositor.v3i2.1265.
Hendrawan, Y. et al. (2022) ‘Deep Learning to Detect and Classify the Purity Level  of Luwak Cof fee  Green  Beans’, Pertanika  Journal  of  Science  and  Technology ,  30(1),  pp.  1 – 18.  doi: 10.47836/pjst.30.1.01.
Hendrawan, Y. et al. (2021) ‘Classification of soybean tempe quality using deep learning’, IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  924(1),  pp.  1 – 9.  doi:  10.1088/1755- 1315/924/1/012022.
Irfansyah, D., Mustikasari, M. and Suroso, A. (2021) ‘Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)  Alexnet  Untuk  Klasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun  Tanaman  Kopi’, Jurnal Informatika:  Jurnal  pengembangan  IT  (JPIT) ,  6(2),  pp.  87 – 92.  Available  at: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/2802.
Jepkoech,  J. et  al. (2021)  ‘The  Effect  of  Adaptive  Learning  Rate  on  the  Accuracy  of  Neural Networks’, International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 12(8), pp. 736 – 751. doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120885.
Lin,  H. et  al. (2019)  ‘Robust  classification  of  tea  based  on  multi -channel  LED-induced fluorescence and a convolutional neural network’, Sensors (Switzerland) , 19(21), pp. 1 – 9. doi: 10.3390/s19214687.
Naufal, M. F. et al. (2021) ‘Analisis Perbandingan Algoritma Klasi fikasi Citra Chest X-ray Untuk Deteksi Covid- 19’, Teknika , 10(2), pp. 96 – 103. doi: 10.34148/teknika.v10i2.331.
Ngafifi,  M.  (2014)  ‘Kemajuan  Teknologi  Dan  Pola  Hidup  Manusia  Dalam  Perspektif  Sosial Budaya’, Jurnal  Pembangunan  Pendidikan:  Fondasi  dan  Aplikasi ,  2(1),  pp.  33 – 47.  doi: 10.21831/jppfa.v2i1.2616.
Nurohman,  Lirphandari  RH,  Dwiastuti  R.  Analisis  Kinerja  Pasar  Benih  Padi  Di  Kabupaten Madiun. J Ekon Pertan dan Agribisnis . 2018;2(5):405-416. doi:10.21776/ub.jepa.2018.002.05.6
Rochmawati,  N. et  al. (2021)  ‘Analisa  Learning  Rate  dan  Batch  Size  pada  Klasifikasi  Covid Menggunakan  Deep  Learning  dengan  Optimizer  Adam’, Journal  of  Information Engineering and Educational Technology , 5(2), pp. 44 – 48. doi: 10.26740/jieet.v5n2.p44-48.
Roy,  R.  B. et  al. (2014)  ‘Improved  classification  of  black  tea  employing  feature  level  fusion  of electronic  nose  and  tongue  responses’, International  Conference  on  Control, Instrumentation,  Energy  and  Communication,  CIEC  2014 ,  pp.  166 – 170.  doi: 10.1109/CIEC.2014.6959071.
Saleem,  M.  A. et  al. (2022)  ‘Comparative  Analysis  of  Recent  Architecture  of  Convolutional Neural Network’, 2022.
Sari,  E.  I.,  Prasetya,  N.  H.  and  Lubis,  R.  S.  (2021)  ‘Black  Tea  Grade  Classification  Using Probabilistic Neural Network ( PNN ) Corresponding Author ’:, 2(1), pp. 7– 12.
Setiawan,  W. et  al. (2021)  ‘Deep  Convolutional  Neural  Network  AlexNet  and  Squeezenet  for Maize Leaf Diseases Image Classification’, Kinetik: Game Technology, Information System, Computer  Network,  Computing,  Electronics,  and  Control ,  4,  pp.  0 – 7.  doi: 10.22219/kinetik.v6i4.1335.
Wardana, B. K., Rachmawati, E. and Wirayuda, T. A. B. (2021) ‘Pengenalan Gestur Tangan Statis Menggunakan CNN Dengan Arsitektur Efficient- Net B4’, 8(2), pp. 3446– 3463.
Wikarta, A ., Sigit Pramono, A. and Ariatedja, J. B. (2020) ‘Analisa Bermacam Optimizer Pada Convolutional  Neural  Network  Untuk  Deteksi  Pemakaian  Masker  Pengemudi Kendaraan’, Seminar Nasional Informatika , 2020(Semnasif), pp. 69 – 72.
Zakariyah  MY.  2014.  Analisis  Daya  Saing  Teh  Indonesia  di  Pasar  Internasional.  Agrimeta: Jurnal Pertanian Berbasis Keseimbangan Ekosistem. Volume 4, Nomor 8, Halaman 29- 37. Denpasar: Universitas Mahsaraswati Denpasar