Vol. 17, No. 1, March 2024, pp. 20~29 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v17i1.21101  20

## Fruit Zone: Media Pembelajaran Interaktif Pengenalan Buah Anak Kelompok Belajar Menggunakan ResNet18
Siti Ingefatul Komariah 1 , Desti Fitri Aisyah Putri 2 , Siska Yulia Rahmawati 3 Zilvanhisna Emka Fitri 4 , Ery Setiyawan Jullev Atmadji 5
Reski Yulina Widiastuti 6 , Arizal Mujibtamala Nanda Imron 7 1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jember
6 Program Studi Pendidikan Guru Pendidikan Anak Usia Dini, Universitas Jember
7 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Jember
Article Info ABSTRACT Article history: Received Nov 22, 2023 Revised Mar 13, 2024 Accepted Apr 23, 2024 The development of interactive learning tools is crucial in enhancing the  quality  of  early  childhood  education.  This  paper  discusses  the application  of  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  and  artificial intelligence  (AI)  technology  in  creating  an  application  for  fruit recognition  for  children.  The  developed  CNN  model  can  accurately identify  fruits,  even  in  varying  lighting  conditions  and  angles  of image  capture.  Moreover,  this  application  is  not  only  used  for  fruit recognition,  but  also  supports  independent  learning  in  children through  its  user-friendly  interface  and  interactive  features.  The integration  of  fruit  recognition  into  the  early  childhood  curriculum helps in the development of various skills, such as language and fine motor skills. However, this research also addresses the challenges in the learning process at PAUD Alamanda 105, particularly regarding the limited learning resources and the teacher-centered approach. An interactive, affordable, and accessible solution  is needed to  improve students'  understanding,  especially  in  recognizing  fruits  using Indonesian  and  English.  By  utilizing  Deep  Learning  and  the ResNet18  architecture,  this  research  aims  to  address  these challenges  and  improve  the  quality  of  early  childhood  education  at PAUD Alamanda 105. The results of the study show an accuracy rate of 96% and a noticeable improvement  in  children's performance, as indicated  by  pre-  and  post-use  of  the  media.  The  potential  of  this application  in  enhancing  early  childhood  education  in  the  given context is significant.

## Keywords:
Learning Media Fruit Zone
Deep Learning
ResNet18
Corresponding Author:
Zilvanhisna Emka Fitri, Informatics Engineering, Politeknik Negeri Jember, Jl. Mastrip No.164, Krajan Timur, Sumbersari, Kec. Sumbersari, Kabupaten Jember, Jawa Timur 68121. Email: zilvanhisnaef@polije.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Media  pembelajaran  secara  umum  adalah  alat  bantu  proses  belajar  mengajar.  Selain  itu,  media pembelajaran juga dapat digunakan untuk merangsang pikiran, perasaan, kemampuan murid sehingga dapat mendorong  terjadinya  proses  belajar  yang  lebih  efektif  [1].  Salah  satu  aspek  penting  yang  perlu dikembangkan  adalah  aspek  kognitif.  Tingkat  pencapaian  perkembangan  anak  dalam  aspek  perkembangan
21
kognitif  terbagi  atas  enam  indikator,  salah  satunya  adalah  mengenal  benda  berdasarkan  warna,  bentuk, ukuran, serta fungsinya . Media pembelajaran sangat penting dalam menunjang kegiatan pembelajaran pada anak kelompok belajar karena pada masa ini anak sedang menjalani suatu proses perkembangan yang pesat. Hal tersebut menjadi dasar utama pentingnya pendidikan anak kelompok belajar. Aspek perkembangan anak mencakup pembentukan nilai agama, moral, kognitif, bahasa, motorik, emosional, serta kemandirian [2].
Media Pembelajaran Pengenalan Buah diterapkan di Pos PAUD Alamanda 105 yang berlokasi di  Kel. Jumerto,  Kec.  Patrang,  Kab.  Jember,  pemilihan  lokasi  didasarkan  pada  adanya  keterbatasan  sarana  dan prasarana  media pembelajaran pada Pos PAUD  Alamanda 105  yang  masih  berupa poster buah-buahan dan buah  imitasi  sebagai perlengkapan dalam  menunjang proses pembelajaran  anak usia dini. Tentunya dengan adanya  penerapan  penggunaan  Aplikasi  Media  Pengenalan  Buah  (Fruits  Zone)  pada  Pos  PAUD  Alamanda 105 dapat membantu menunjang proses pembelajaran sehingga siswa dapat lebih mengetahui dan mengenal berbagai  jenis  buah  yang  populer  maupun  unik  dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris  melihat pentingnya  pembelajaran  menggunakan  Bahasa  Inggris  bagi  pendidikan  anak  usia  dini  [3].  Tiga  ciri  yang merupakan kelebihan media pembelajaran yang dapat membantu guru melakukan proses pembelajaran yaitu; ciri  fiksatif,  ciri  manipulatif,  ciri  distributif  [4]  yang  merupakan  alasan  mengapa  Pos  PAUD  Alamanda105 membutuhkan  media  pembelajaran  interaktif  seperti  Fruits  Zone  .  Selain  itu,  respon  positif  pun  diberikan oleh Ibu Nur Mabruroh, S.Pd selaku Kepala Sekolah Pos PAUD Alamanda 105 untuk digunakannya Aplikasi Media Pembelajaran Pengenalan Buah (Fruits Zone) sebagai sarana penunjang dalam pembelajaran anak usia dini di Pos PAUD Alamanda 105
Sebelumnya,  Politeknik  Negeri  Jember  telah  mengembangkan  sebuah  media  pembelajaran  untuk pengenalan buah menggunakan computer vision yang telah diterapkan pada program pengabdian masyarakat, namun  media  pembelajaran  tersebut  dinilai  kurang  efektif  dikarenakan  algoritma  cerdas  yang  digunakan adalah  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  yang  proses  klasifikasinya  dilakukan  dengan  pendekatan  nilai  K  pada atribut  objek  yang  paling  dekat,  Selain  itu,  media  pembelajaran  tersebut  masih  dijalankan  pada  platform desktop  yang  hanya  dapat  digunakan  pada  perangkat  komputer  atau  laptop,  sehingga  dinilai  kurang  efektif [5]. Menimbang kekurangan media pembelajaran terdahulu, maka peneliti melakukan pengembangan media pembelajaran  pengenalan  buah  dengan  menerapkan  algoritma  cerdas  yang  lebih  baru  yaitu  Convolutional Neural  Network  (CNN)  yang  termasuk  ke  dalam  deep  learning.  Algoritma  CNN  tergolong  baru  namun memiliki banyak kelebihan yang powerful seperti dapat mengenali objek dengan background yang beragam dan  dataset  yang  digunakan  dapat  lebih  dinamis  [6].  Peneliti  juga  mempertimbangkan  penggunaan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  sebagai  metode  pengembangan  media  pembelajaran  yang  dirancang khusus untuk memfasilitasi pengenalan buah.  Karena model ini secara efektif mengambil fitur-fitur penting dari citra buah yang beragam, memungkinkan pengenalan yang akurat bahkan dalam konteks variasi cahaya, sudut  pengambilan  gambar,  dan  perbedaan  ukuran.  Pengembangan  media  pembelajaran  terdahulu  juga berupa  penambahan  beberapa  fitur  seperti  keluaran  berupa  nama  buah  dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa Inggris,  serta  suara  penyebutan  nama  buah  dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris,  hal  tersebut dimaksudkan agar anak dapat mudah dalam belajar mengenal nama buah-buahan dengan mempertimbangkan tingkat  kemampuan  anak  umur  4  -  6  tahun  yang  masih  belum  mahir  dalam  mengeja  dan  membaca. Penambahan bahasa Inggris pada aplikasi bertujuan untuk mengenalkan bahasa Inggris sejak dini pada anak.
Media  pembelajaran  ini  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  alat  pengenalan  buah,  tetapi  juga  sebagai sarana  untuk  mendukung  pembelajaran  mandiri  anak-anak.  Dengan  antarmuka  yang  ramah  anak  dan  fitur interaktif,  kami  mengaktifkan  proses  belajar  yang  lebih  mandiri,  memungkinkan  anak-anak  untuk mengembangkan  keterampilan  pengenalan  buah  secara  mandiri  dengan  pantauan  orang  tua.  Penelitian  ini tidak hanya sekadar menghadirkan sebuah aplikasi tetapi juga memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan  media  pembelajaran  interaktif  untuk  pengenalan  buah-buahan  pada  anak  usia  dini.,  yang secara faktual membuktikan peningkatan belajar yang signifikan dari anak-anak PAUD Alamanda 105, yang terindikasi  melalui  hasil Quizzizz yang  diberikan  sebelum  dan  sesudah  pengujian  aplikasi.  Peningkatan pengetahuan  yang  dipantau  melalui Quizzizz menunjukkan  adanya  peningkatan  pengetahuan  anak  usia  dini setelah penggunaan aplikasi, menandakan bahwa aplikasi ini efektif dalam meningkatkan pemahaman anak- anak  terhadap  buah-buahan  dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris.  Dengan  demikian,  penelitian  ini tidak  hanya  menghadirkan  inovasi  teknologi  yang  lebih  efektif,  tetapi  juga  memberikan  kontribusi  nyata dalam meningkatkan kualitas pendidikan anak usia dini.

## 2. METODE
Tahapan penelitian yang dilakukan terdiri dari pengumpulan dataset, pemrosesan dataset, pelatihan model,  pengujian  model,  penerapan  model  pada  media  pembelajaran  interaktif,  pengujian  media pembelajaran interaktif seperti Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan dataset citra buah
Pengumpulan  dataset  gambar  buah  dalam  penelitian  ini  meliputi  pengambilan  data  secara  primer dan  sekunder.  Data  citra  primer  diperoleh  dengan  mengambil  gambar  buah  secara  langsung  menggunakan kamera.  Adapun  data  sekunder  diperoleh  dari  situs  Kaggle.com.  Terdapat  21  kelas  buah  yang  yang  akan dikenalkan pada penelitian ini, terdiri dari buah alpukat, anggur, apel, belimbing, buah naga, delima, durian, jeruk,  kiwi,  lemon,  mangga,  manggis,  melon,  nanas,  pir,  pisang,  rambutan,  salak,  semangka,  srikaya,  dan strawberry. Contoh dataset gambar buah dapat seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2 Sampel Dataset Buah
Setiap  kelas  buah  memiliki  masing-masing  jumlah  data  100  gambar  yang  terdiri  dari  30  gambar primer dan 70 gambar sekunder dengan total keseluruhan dataset adalah 2.100 citra buah (Tabel 1). Proses awal yang dilakukan adalah melakukan preprocessing pada dataset seperti menormalisasi ukuran citra dataset atau resize dimana  citra  dataset  berukuran  224  x  224  piksel.  Kemudian  dataset  dibagi  menjadi  data  untuk pelatihan dan data untuk pengujian. Pembagian data menjadi 85% untuk pelatihan dan 15% untuk pengujian yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Dataset dan pembagian datanya
Selain  itu terdapat 42 audio penyebutan  nama  buah  baik dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris  yang dipersiapkan untuk media pembelajaran interaktif seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Audio Nama Buah

## 2.2. Pelatihan data dengan CNN
Convolutional Neural  Network (CNN) merupakan metode cerdas deep learning yang paling sering digunakan pada pengolahan citra [7]. Terdiri  dari  layer  neuron 3D,  yaitu  layer  yang  memiliki  lebar, tinggi, dan kedalaman. CNN memiliki Arsitektur jaringan yang terdiri dari tahap feature learning dan classification seperti pada Gambar 4.
Jumlah Data Data Primer Data Sekunder Data Latih Data Uji 630 1.470 1.731 369 2.100 2.100
Fruit Zone: Media Pembelajaran Interaktif Pengenalan Buah Anak Kelompok Belajar Menggunakan ResNet18 (Siti Ingefatul Komariah)
Gambar 4 Arsitektur CNN
Convolution  Layer merupakan  lapisan  yang  melakukan  proses  konvolusi  pada  keluaran  dari  layer sebelumnya,  yaitu antara matriks citra  input dengan  matriks  filter (kernel) sehingga  menghasilkan  keluaran berupa feature  map .  Tujuan  konvolusi  citra  yaitu  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  citra input .  Proses Convolution Layer adalah tahap kunci dalam pengolahan gambar yang melibatkan filter (kernel) berisi bobot yang digunakan untuk mendeteksi karakter dari objek seperti tepi, kurva, atau warna gambar buah-buahan [8] seperti pada ilustrasi operasi konvolusi (Gambar 5) menggunakan persamaan rumus (1) :
Gambar 5 Ilustrasi Operasi Konvolusi
FM [𝑖] 𝑗,𝑘 = ( ∑ ∑ 𝑁 [𝑗−𝑚,𝑘−𝑛] 𝐹 [𝑚,𝑛] + 𝑏𝐹 𝑛 𝑚 ) ( 1 )
Pooling  Layer biasanya  digunakan  setelah convolutional  layer [9] merupakan  komponen  penting yang digunakan untuk mengurangi dimensi spasial dari feature map yang dihasilkan oleh lapisan konvolusi [10].  Dilakukan  dengan  membagi  feature  map  menjadi  area  yang  lebih  kecil  dan  mengambil  nilai representatif dari setiap area, seperti nilai maksimum dalam max pooling (Gambar 6).

## Gambar 6 Ilustrasi Proses Max Pooling

## 2.4. Flatten
Flatten berperan  dalam  mengonversi  array  multidimensional  ke  dalam  bentuk  vektor,  sehingga memungkinkan  data  dari  lapisan  sebelumnya  dapat  diolah  oleh  lapisan fully  connected [11]. Flatten juga langkah  yang  dilakukan  setelah  tahap  konvolusi  dan pooling serta  bertujuan  untuk  mengubah  tensor
24
multidimensional  hasil  ekstraksi  fitur  menjadi  vektor  satu  dimensi.  Hal  ini  penting  karena  lapisan-lapisan berikutnya dalam jaringan saraf biasanya memerlukan input berupa vektor satu dimensi.
Fully  Connected  Layer bertanggung  jawab  atas  tugas  klasifikasi  gambar  buah  ke  dalam  kategori yang sesuai, seperti apel, jeruk, atau pisang. Lapisan-lapisan fully connected ini mengambil vektor fitur yang telah  diekstrak  oleh Flatten  Layer dan  menghubungkannya  dengan  sejumlah  neuron  yang  sesuai  dengan jumlah kategori buah [12].

## 2.5. Softmax
Softmax merupakan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  data  dengan melihat  nilai  probabilitas  tertinggi  [7]. Softmax digunakan  dalam  lapisan  output  untuk  menghitung probabilitas relatif dari setiap kelas, dan kelas dengan probabilitas tertinggi akan menjadi prediksi akhir.
z_ 𝑖𝑛 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑗 ∗ 𝑉 𝑗,𝑖 +  𝑉 𝑜,𝑖 𝑛 𝑗=1 (2)
Pada  penelitian  ini  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  yaitu  ResNet-18  ( Residual  Network  18 layers ).  ResNet-18  adalah  salah  satu  model  dalam  keluarga  ResNet  yang  dikenal  dengan  keunggulannya dalam  mengatasi  masalah  vanishing  gradient.  Arsitektur  ini  terdiri  dari  18  lapisan,  yang  mengoptimalkan ekstraksi fitur dari citra serta akan menghasilkan akurasi yang baik [13]. . 2.6. Perancangan Sistem
Media pembelajaran pengenalan buah dirancangan meggunakan bahasa pemrograman Python. Beberapa library yang digunakan pada aplikasi ini antara lain, numpy, gradio, FastAi, pathlib. Aplikasi ini berbasis website sehingga lebih fleksibel dalam penggunaannya .

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah suatu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining [14]. Confusion  Matrix akan mencantumkan  berapa  banyak  buah dari setiap  jenis  yang berhasil  diidentifikasi  dengan  benar (True  Positive) dan  berapa  yang  salah  diidentifikasi (False  Positive) , serta berapa yang gagal diidentifikasi (False Negative) seperti pada Tabel 2. Berdasarkan ilustrasi confusion matrix tersebut, kita bisa mencari akurasi, presisi dan recall menggunakan persamaan rumus (3-5):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐴 + 𝐷 / 𝐴 + 𝐵 + 𝐶 + 𝐷 (3)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝐴 /( A + C ) (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝐴 /( 𝐴 + 𝐷 ) (5)
Tabel 2. Confussion Matrix Aktual Klasifikasi + - + True Positive (A) True Negatif (B) - False Positive (C) False Negatif (D)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  awal  tahapan  yaitu  melakukan  normalisasi  ukuran  citra  dataset  menjadi  berukuran  224  x  224 piksel. Hal ini digunakan untuk mengurangi beban komputasi. Kemudian citra dataset tersebut menjadi input dari  metode  klasifikasi  CNN.  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  yaitu  ResNet-18  yang  dijabarkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Arsitektur ResNet-18 Layer Name Output Size 18-Layer Conv1 112 x 112 7 x 7, 64, stride 2 Conv2_x 56 x 56 3 x 3 max pool, stride 2
25
[ 3x3, 64 3x3, 64 ] x2 Conv3_x 28 x 28 [ 3x3, 128 3x3, 128 ] x2 Conv4_x 14 x 14 [ 3x3, 256 3x3, 256 ] x2 Conv5_x 7 x 7 [ 3x3, 512 3x3, 512 ] x2 Average pool, 1000-d fc, softmax FLOOPs 1.8 x 10 9

## 3.1. Pengaplikasian Res-Net 18
Langkah-langkah  dalam  mengaplikasikan  ResNet-18  untuk  pengenalan  buah  dalam  media pembelajaran  sesuai  dengan  tabel  4.  Pertama  data  gambar  buah  yang  akan  diinput  di resize sehingga berukuran  224  x  224  piksel  dan  terdiri  dari  tiga  saluran  warna  yaitu  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  diolah  dan dipersiapkan  untuk  pelatihan  model  ResNet-18.  Data  tersebut  akan  dibagi  menjadi  kategori  buah  yang berbeda  sesuai  dengan  jenisnya.  Kemudian  data  melalui  proses  blok  konvolusi  layer  yang  berfungsi mengekstrak  fitur-fitur  dari  gambar  inputan,  setiap  blok  terdiri  dari  basic  blok  dan  blok  identitas.  Blok konvolusi  ini dimulai dengan  mengalikan gambar  input dengan kernel (filter) 7x7 (64) sehingga dihasilkan output dengan ukuran 112x112 piksel yang selanjutnya akan dijadikan inputan  pada layer selanjutnya. Pada blok  konvolusi  ke-2  inputan  112x112  piksel  melalui  proses  perkalian  dengan  kernel  3x3  lalu max  pooling sehingga didapat output berukuran 56x56 piksel.
Blok konvolusi ke-3 inputan berukuran 56x56 dikalikan dengan kernel 3x3 (128) sehingga didapat output  28x28.  Masuk  ke  blok  konvolusi  ke-4  dimana  inputan  berukuran  28x28  dikalikan  kembali  dengan kernel  3x3  (256)  sehingga  diperoleh  output  berukuran  14x14.  Dilanjutkan  blok  konvolusi  ke-5  dimana inputan  berukuran  14x14  dikalikan  dengan  filter  atau  kernel  3x3  (512)  sehingga  didapat  output  berukuran 7x7  yang  kemudian  melalui  proses  average pooling untuk  mendapatkan  output  berukuran  1x1.  Lalu dilanjutkan  dengan  proses flattening .  Pada  proses flattening ,  data  yang  masih  bernilai  array  multidimensi selanjutnya akan diubah  menjadi sebuah  vektor agar dapat diproses pada fully connected layer karena pada fully connected layer terjadi proses klasifikasi jenis buah yang didapat, seperti apel atau pisang.

## 3.2. Proses Softmax
Proses  terakhir  adalah Softmax, dimana  dalam  konteks  pengenalan  buah, softmax memungkinkan model untuk mengeluarkan hasil yang menunjukkan sejauh mana gambar tersebut cocok dengan setiap jenis buah, yang sangat berguna dalam mengklasifikasikan gambar-gambar berdasarkan jenis buahnya. Misalnya, jika gambar mengandung sebuah apel, softmax akan menghasilkan probabilitas yang lebih tinggi untuk kelas "apel"  dibandingkan  dengan  kelas-kelas  lain  seperti  "jeruk"  atau  "pisang".  Hal  ini  memungkinkan  sistem untuk  memberikan  prediksi  akhir  yang  paling  mungkin,  yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  buah  dalam  gambar.  Dengan  demikian, softmax adalah  langkah  terakhir  dalam  proses pengenalan buah yang memungkinkan model CNN untuk menghasilkan hasil yang lebih terstruktur.
Pada  proses  pelatihan  dilakukan  penentuan  banyaknya epoch yang  akan  digunakan, epoch ini merupakan  proses  pengulangan  CNN  dalam  mempelajari  seluruh  dataset.  Peneliti  mencoba  melakukan pelatihan  model  menggunakan  maksimal epoch 20  dan epoch 100  lalu  akan  membandingkannya  untuk mengetahui  hasil  yang  terbaik  jika learning  rate yang  digunakan  adalah  0.0002.  Grafik  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
26 (a) (b)
Gambar 7 (a) Grafik Epoch 20 dengan Learning rate 0.0002 dan (b) Epoch 100 dengan Learning rate 0.0002
Gambar  7  menunjukkan  grafik  hasil  pelatihan  model  menggunakan learning  rate 0.0002  namun epoch yang digunakan berbeda yaitu epoch 20 dan epoch 100. Pada epoch 20, nilai akurasi cenderung naik dan error rate cenderung menurun secara stabil dengan nilai akhir akurasi sebesar 92% dan nilai error rate sebesar  0.7.  kemudian  saat  menggunakan epoch 100  hasil  yang  diperoleh  hampir  sama  yaitu  nilai  akurasi meningkat  hingga  mencapai  nilai  akhir  sebesar  95%  dengan  nilai error  rate yang  menurun  hingga  0.5  . Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini  menggunakan learning  rate 0.0002 lebih  baik  menggunakan epoch 100  karena  hasil  yang  didapatkan  lebih  baik.  Hasil  pelatihan  dan  validasi seluruh epoch terhadap akurasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pelatihan Model Menggunakan Epoch 100
Epoch Train Loss Valid Loss Akurasi Error Rate Time 10 0.500841 0.291809 0.915966 0.084034 01:22 20 0.289420 0.294542 0.924370 0.075630 01:19 30 0.243133 0.371901 0.941176 0.058824 01:20 40 0.197710 0.358979 0.907563 0.092437 01:25 50 0.139993 0.340635 0.929972 0.070028 01:23 60 0.118484 0.309995 0.938375 0.061625 01:24 70 0.085669 0.302909 0.949580 0.050420 01:25 80 0.073428 0.315439 0.949580 0.050420 01:26 90 0.064818 0.312708 0.949580 0.050420 01:26 100 0.062231 0.309757 0.959580 0.050420 01:26
Berdasarkan Tabel 4, pada epoch ke-10 akurasi sistem 91,59% kemudian akurasi tersebut naik seiring pertambahan  jumlah epoch sehingga  pada epoch ke-100  sistem  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu 95,95%  atau  96%  dengan  nilai error  rate sebesar  0.5.  Hal  tersebut  juga  berlaku  pada  nilai error  rate contohnya pada epoch ke-40, didapatkan error rate sebesar 0.9% kemudian mulai menurun hingga mencapai nilai  stabil  sebesar  0.5%  pada epoch ke-70  hingga epoch ke-100.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin banyak epoch yang digunakan, nilai akurasi cenderung semakin tinggi dan error rate yang semakin menurun. Hal  tersebut  dikarenakan  semakin  banyak  data  yang  dilatih  secara  berulang  ulang  sehingga  sistem  dapat mengenali pola dari objek buah tersebut.

## 3.3. Pengujian Confusion Matrix
Setelah  proses  pelatihan  dilakukan  proses  pengujian  dengan  total  data  uji  sebanyak  369  data  citra buah. Hasil pengujian dihitung menggunakan confusion matrix untuk mengetahui kemampuan model dalam melakukan klasifikasi jenis buah (Gambar 8).
Gambar 8 Pengujian Confusion Matrix
Selanjutnya  perhitungan  menggunakan  Micro  F1  dimana  nilai  TP  =  339  ;  FP  =  18  ;  FN  =  18. Perhitungan ini menghitung metrik secara global berdasarkan nilai TP total, FP total dan FN total pada model maka:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 339 339+18 = 339 357 = 0.9495 = 0.95
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 339 339+18 = 339 357 = 0.95
Pada perhitungan Micro F1 umumnya nilai presisi = recall = akurasi, maka:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠i Pengujian = 339 357 𝑥100% = 95%
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  sistem  mendapatkan  tingkat  akurasi  pengujian  sebesar  95%,  Presisi 95%,  dan Recall 95%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  terdapat  18  data  citra  buah  yang  misklasifikasi. Contohnya  pada  kelas  melon,  total  data  uji  sebanyak  24  citra  namun  sistem  hanya  mampu mengklasifikasikan dengan benar sesuai target sebanyak 17 citra sedangkan 9 citra diklasifikasikan menjadi kelas  lain  (1  citra  sebagai  buah  naga,  1  citra  sebagai  buah  manggis  dan  5  citra  sebagai  buah  semangka). Sedangkan  pada  buah  semangka  sendiri  dari  21  data  uji,  hanya  1  data  citra  yang  diklasifikasikan  salah menjadi  kelas  buah  melon.  Kesalahan  klasifikasi  pada  sistem  di  karenakan  citra  buah  tersebut  memiliki kemiripan  baik  dari  warna  atau  bentuk  dengan  citra  buah  lain  sehingga  hal  tersebut  mengakibatkan  sistem salah mengklasifikasikan.

## 3.3. Hasil Tampilan Media Pembelajaran
Hasil  tampilan  media  pembelajaran  pengenalan  buah  (Fruit  Zone)  untuk  anak  kelompok  belajar ditunjukkan pada Gambar 9.
28 (a) (b)
Gambar 9 . (a) Tampilan Fruits Zone Bahasa Indonesia dan (b) Tampilan Fruits Zone Bahasa Inggris
Gambar  9  menunjukkan  bahwa  Media  pembelajaran  pengenalan  buah  (Fruits  Zone)  kami  untuk anak kelompok belajar dikembangkan berbasis website yang memberikan keluaran berupa tulisan nama buah dan audio penyebutan nama buah baik dalam Bahasa Indonesia maupun Bahasa Inggris sehingga membantu siswa KB untuk mengenal buah.

## 3.4. Kegiatan Pengujian
Aplikasi kami juga telah diimplementasikan ke  Pos PAUD Alamanda 105 yang bertempat di Desa Jumerto, Kecamatan Patrang (Gambar 10).
Gambar 10 . Dokumentasi kegiatan pengujian
Setelah diadakan pengujian fungsionalitas hasil pengujian aplikasi Fruits Zone anak-anak di Pos PAUD Alamanda  105  mengalami  peningkatan  pengetahuan  yang  dapat  dilihat  pada  penelitian[15]  pada  penelitian sudah dijelaskan secara rinci berapa anak jumlah yang belum mengetahui nama buah dan berapa jumlah anak yang mengalami peningkatan pengetahuan setelah dilakukan pengujian terhadap aplikasi Fruits Zone . Hasil pengujian  membuktikan  sebelum  diterapkan  media  pembelajaran  buah Fruits  Zone anak-anak  kurang mengetahui  nama  buah  seperti  sebelum  dilakukan  pengujian  anak  yang  mengetahui  nama  buah  “Delima” dalam Bahasa Inggris yaitu “ Pomegranate ” sebanyak 2 orang tetapi setelah dilakukan pengujian jumlah anak yang mengetahui “ Pomegranate ” menjadi 9 orang dengan persentase peningkatan sebesar 81,82%. Selain itu terjadi  peningkatan  yang  signifikan  pada  pengenalan  buah  “Naga”  yang  dalam  Bahasa  Inggris “ Pomegranate ” dengan persentase 90,91%. Dari beberapa  buah  yang sudah diujikan dengan  menggunakan media pembelajaran Fruits Zone pengetahuan anak-anak terhadap nama-nama buah dalam Bahasa Indonesia dan  juga  Bahasa  Inggris  mengalami  perkembangan  pengetahuan.  Jadi,  aplikasi Fruits  Zone ini  sangat bermanfaat untuk mendukung pembelaran anak-anak di Pos PAUD Alamanda 105.

## 4. PENUTUP
Media  pembelajaran  pengenalan  buah  ( Fruits  Zone )  mampu  melakukan  klasifikasi  21  jenis  buah menggunakan ResNet18 dengan learning rate 0.0002 dan maksimal epoh sebesar 100 menghasilkan tingkat akurasi pelatihan sebesar 96% dan akurasi pengujian sebesar 95%.  Selain itu, pada pengujian fungsionalitas juga  mengalami  peningkatan  yang  signifikan  dengan  persentase  90,91%.  Namun,  perlu  adanya pengembangan  lebih  lanjut  pada  media  pembelajaran Fruits  Zone ,  termasuk  untuk  menambahkan  jumlah epoch yang digunakan agar model semakin pintar dan mengenal terhadap objek. Lalu pada bagian tampilan
29
pengguna Fruits  Zone menggunakan  tools  gradio  untuk  desain  tampilan  pengguna  karena  Gradio  cukup mudah untuk diimplementasikan, namun Gradio memiliki keterbatasan yaitu desainnya sudah sesuai template dari  Gradio  sehingga  tidak  dapat  meng-custom  desain  tampilan  dengan  leluasa.  Jika  ingin  mendesain tampilan dengan lebih bebas maka dapat menggunakan framework yang telah disediakan oleh Python seperti Django atau Flask.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  Dan  Teknologi Republik  Indonesia,  Direktorat  Pembelajaran  Dan  Kemahasiswaan,  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Vokasi dan Politeknik Negeri Jember yang telah mendanai melalui Program Kreativitas Mahasiswa Karya Inovasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Magdalena,  A.  Fatakhatus  Shodikoh,  A.  R.  Pebrianti,  A.  W.  Jannah,  I.  Susilawati,  and  U.  M.  Tangerang, “Pentingnya Media Pembelajaran Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sdn Meruya Selatan 06 Pagi,” Ed. J. Edukasi Dan Sains , vol. 3, no. 2, pp. 312–325, 2021.
[2] Maghfiroh and D. Shofia Suryana, “Pembelajaran di Pendidikan Anak Usia Dini,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 05, no. 01, p. 1561, 2021.
[3] N. Na’imah, “Urgensi Bahasa Inggris Dikembangkan  Sejak Anak  Usia Dini,” J.  Obsesi  J.  Pendidik.  Anak  Usia Dini , vol. 6, no. 4, pp. 2564–2572, 2022, doi: 10.31004/obsesi.v6i4.1916.
[4] A. P. Wulandari, A. A. Salsabila, K. Cahyani, T. S. Nurazizah, and Z. Ulfiah, “Pentingnya Media Pembelajaran dalam Proses Belajar Mengajar,” J. Educ. , vol. 5, no. 2, pp. 3928–3936, 2023, doi: 10.31004/joe.v5i2.1074.
[5] Z. E. Fitri et al. , “Attractive Learning Media for Introduction to Popular Fruits Using Computer Vision,” pp. 14– 19, 2022.
[6] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan  Rempah  Dengan  Algoritma Convolutional  Neural  Network  (Cnn),” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  273–282,  2020,  doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[7] F.  M.  Qotrunnada  and  P.  H.  Utomo,  “Metode  Convolutional  Neural  Network  untuk  Klasifikasi  Wajah Bermasker,” Prisma , vol. 5, pp. 799–807, 2022.
[8] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka,  “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi Tinggi,” Geomatika , vol. 24, no. 2, p. 61, 2018, doi: 10.24895/jig.2018.24-2.810.
[9] U.  Muhamammadiyah  Jember,  I.  Rizki  Ramadhani,  and  A.  Nilogiri,  “Klasifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Classification Of Plants Based On Leaf Image Using Convolutional Neural Network Method,” J. Smart Teknol. , vol. 3, no. 3, pp. 2774–1702, 2022.
[10]  A. Hibatullah and I. Maliki, “Penerapan Metode Convolutional Neural Network Pada Pengenalan Pola Citra Sandi Rumput,” J. Inform. Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 1–8, 2019.
[11]  Bambang  Pilu  Hartato,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Network  pada  Citra  Rontgen  Paru-Paru  untuk  Deteksi SARS-CoV-2,” J.  RESTI  Rekayasa  Sist.  Dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  747–759,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3153.
[12]  I.  W.  Suartika  E.  P,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Caltech 101Dewa,  C.  K.,  Fadhilah,  A.  L.,  &  Afiahayati,  A.  (2018).  Convolutional  Neural  Networks  for  Handwritten Javanese Character Recognition.  IJCCS (Indonesian Journal  of Computing an,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  5,  no.  1,  p.  76, 2016.
[13]  N.  Thongpance,  P.  Dangyai,  K.  Roongprasert,  and  A.  Wongkamhang,  “Exploring  ResNet-18  Estimation  Design through  Multiple  Implementation  Iterations  and  Techniques  in  Legacy  Databases,”  vol.  4,  no.  5,  pp.  650–661, 2023, doi: 10.18196/jrc.v4i5.19589.
[14]  E.  Elvin  and  C.  Lubis,  “Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J.  Ilmu  Komput. Dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.24912/jiksi.v10i1.17827.
[15]  D.  F.  A.  Putri,  S.  I.  Komariah,  I.  Permatasari,  Z.  E.  Fitri,  and  A.  M.  N.  Imron,  “Peningkatan  Kemampuan Berbahasa  Inggris  pada  Anak  Usia  Dini  Melalui  Media  Pembelajaran  Fruits  Zone  di  Pos  Paud  Alamanda  105 Kabupaten  Jember,” J.  Pengabdi.  Masy.  Bangsa ,  vol.  1,  no.  10,  pp.  2621–2630,  Dec.  2023,  doi: 10.59837/jpmba.v1i10.572.