## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166

## Klasifikasi Varietas Buah Kiwi dengan Metode Convolutional Neural Networks Menggunakan Keras
Aldi Jakaria * , Sofiyatul Mu’minah, Dwiza Riana, Sri Hadianti
Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1,* 14002457@nusamandiri.ac.id, 2 sofiyatul.muminah@gmail.com, 3 dwiza@nusamandiri.ac.id,
4 sri.shv@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: 14002457@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Buah kiwi dikenal dengan buah kaya manfaat karena mengandung banyak nutrisi, sumber serta serta antioksidan yang tinggi. Di Indonesia buah kiwi yang banyak dijual di pasaran ada dua varietas yaitu green kiwi dan golden kiwi dan ada satu varietas lagi yaitu red kiwi. Kandungan dari tiga varietas tersebut berbeda dan harga nya pun juga berbeda. Gold kiwi merupakan  memiliki  kandungan  nutrisi  paling  tinggi  sehingga  harga  nya  diatas  varietas  kiwi  lainnya  namun  dari  luar penampakan buah kiwi ini sekilas sama dan banyak orang yang kurang mengenali varietas kiwi yang akan mereka beli padahal tiga varietas kiwi ini memiliki cita rasa dan kandungan nutrisi yang berbeda. Untuk itu peneliti mengusulkan sistem klasifikasi varietas buah kiwi dengan metode CNN menggunakan keras . Metode CNN adalah salah satu metode Deep learning yang dapat digunakan  untuk  mengenali  dan  mengklasifikasi  sebuah  objek  pada  sebuah  citra  digital.  Kemudian  dilakukan  proses preprocessing  dengan  menggunakan  labeling  pada  data.  Lalu  dilakukan  perancangan  arsitektur  CNN  dengan  Input  berisi 320x258x3  neuron.  Data  kemudian  dilakukan  pelatihan  denngan  menggunakan  25  epoch  dengan  tingkat  akurasi  0.98. Kemudian data uji menggunakan data test mendapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.987, sedangkan untuk presisi dan recall juga sama sama pada angka 0.987.
Kata Kunci: Kiwi; CNN; Keras; Image Processing
Abstract− Kiwi fruit is known as a fruit rich in benefits because it contains many nutrients, sources as well as high antioxidants. In Indonesia, there are two varieties of kiwi fruit sold in the market, namely green kiwi and golden kiwi and there is one more variety, namely red kiwi. The content of the three varieties is different and the price is also different. Gold kiwi has the highest nutritional content so that the price is above other kiwi varieties, but from the outside the appearance of this kiwi fruit at a glance is the same and many people do not recognize the kiwi variety they will buy even though these three kiwi varieties have different tastes and nutritional content. For this reason, the researcher proposes a classification system for kiwi fruit varieties using the hard CNN method. The CNN method is one of the deep learning methods that can be used to recognize and classify an object in a digital image. Then the preprocessing process is carried out using labeling on the data. Then the CNN architecture is designed with Input containing 320x258x3 neurons. The data was then trained using 25 epochs with an accuracy rate of 0.98. Then the test data using test data get an average accuracy value of 0.987, while for precision and recall it is also the same at 0.987.
Keywords : Kiwi; CNN; Keras; Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Buah kiwi  merupakan buah yang berasal  dari Cina, meskipun  buah ini merupakan buah  subtropics namun  bisa berdaptasi dengan iklim lokal [1] sehingga bisa ditanam di berbagai negara lainnya. Buah kiwi dianggap sebagai salah satu buah terbaik karena nilai gizinya yang tinggi. Selain kaya sumber vitamin C, buah kiwi mengandung cukup banyak nutrisi (Kalsium, Magnesium, Nitrogen, Fosfor, Kalium, Besi, Natrium, Mangan, Seng & Tembaga) dan vitamin (A, B1, B2, B6 & E). Buah Kiwi ada beberapa varietas namun pada penelitian kali ini kami hanya akan membahas 3 varietas buah kiwi yaitu, green kiwi, red kiwi dan golden kiwi. Berdasarkan hasil riset peneliti ke beberapa swalayan dan media oline yang menjual Kiwi harga dari golden kiwi lebih mahal dibanding harga kiwi  lainnya  dikarenakan kandungan  nutrisi  pada  golden kiwi  lebih tinggi  dibanding varietas buah kiwi  lainny bahkan jenis buah lainnya [2].
Pada  tahun  1989,  Yann  LeCun  dan  teman-temannya  berhasil  melakukan  klasifikasi  citra  kode zip menggunakan kasus khusus dari Feed Forward Neural Network dengan nama Convolution Neural Network (CNN) [3].  Perkembangan  dalam Convolutional  Neural  Network  (CNN) sangat  mengesankan  dalam computer vision , terutama dalam klasifikasi gambar dan merupakan salah satu metode deep learning yang paling sering digunakan dalam pengolahan citra. Keras adalah High Level Neural Network API yang dapat dijalankan di atas framework- framework machine learning seperti TensorFlow , CNTK, atau Theano. Keras ditulis dalam bahasa Python  [4]. Lebih  lanjut, Keras menyediakan API yang mempermudah user dalam membangun arsitektur ANN sedangkan TensorFlow  adalah framework machine  learning yang  bekerja  dalam  skala  besar  dan  dalam  environment  yang heterogeneous [5]. TensorFlow digunakan untuk melakukan eksperimen model deep learning , melatih model pada dataset yang berukuran besar, dan membuatnya layak diproduksi. Selain itu TensorFlow juga mendukung training dan inference berskala besar dengan menggunakan ratusan server yang menggunakan Graphic Processing Unit (GPU) untuk training secara efisien. Penelitian ini menggunakan TensorFlow sebagai backend framework untuk Keras.
Terdapat  beberapa  penelitian  terkait  dengan  penelitian  buah  Kiwi  diantaranya  adalah  [6]  penelitian Longsheng  Fu  dkk  klasifikasi grade buah  kiwi  berdasarkan  ukuran  buah Length,  Maximum  diameter  of  the

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166
equatorial  section  (MaDES)  dan  Minimum  diameter  of  the  equatorial  section(MiDES) namun  sebelumnya dilakukan Image  Pre-Processing  dan  Segmentation. Kemudian  ada  penelitian  [7]  oleh  Song  Zhenzhen  dkk  ini menghasilkan  robot  pemanen  yang  bisa  mendeteksi  buah  kiwi  diwaktu  Pagi,  Siang  dan  Malam.  Dan  ada  juga penelitian [8] dengan hasil klasifikasi 15 macam buah dengan tingkat akurasi 99%. Namun belum ada penelitian khusus terkait klasifikasi varietas buah kiwi sehingga  dalam penelitian ini kami mengusulkan sistem klasifikasi varietas  buah  kiwi  dengan  metode  CNN  menggunakan keras .  Dengan  tujuan  pembeli  bisa  dengan  mudah membedakan varietas buah kiwi dan untuk kedepannya membantu para petani kiwi di Indonesia dalam klasifikasi varietas buah kiwi.

## Gambar 1 . Varietas Buah Kiwi [9]
Pada gambar 1 dapat dilihat perbedaan tiga varetas buah kiwi, berikut penjelasan ciri-ciri dari 3 varietas buah kiwi: a) Kiwi emas ( gold kiwi). Kulitbuah kiwi ini bisa dikonsumsi dan berwarna cokelat keemasan, berbentuk lonjong dan tidak berbulu. Daging buah berwarna kuning cerah dengan biji hitam halus dibagian tengahnya. Rasanya lebih manis dibandingkan kiwi hijau [10]. b) Kiwi hijau ( green kiwi). Kulit berwarna cokelat dengan bulu-bulu halus diseluruh permukaannya. Daging buah berwarna hijau dengan biji hitam halus dibagian tengahnya. Rasanya asam manis dan segar [10]. c) Kiwi merah (red kiwi). Merupakan varian baru dari buah kiwi [9] Kulit berwarna cokelat gelap tidak berbulu. Daging buah berwarna merah. Rasanya manis.
Berdasarkan  perbedaan  varietas  buah  kiwi  tersebut,  maka  dengan  dilakukannya  peneilitian  ini  akan membantu petani ataupun pembeli buah kiwi untuk memudahkan membedakan varietas buah kiwi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  menyelesaikan  penelitian.  Dengan dilakukannya  tahapan-tahapan  dengan  terstruktur  dan  sistematis  agar  penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik [11].  Berikut  merupakan  tahapan-tahapan  pada  penelitian  ini,  yang  dapat  digambarkan  melalui  diagram  alur penelitian seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian Penjelasan gambar 2 Diagram Alur Penelitian :
Pengumpulan Dataset Praproses & Pembagian Dataset Perancangan Arsitektur CNN Pelatihan Dataset Pengujian & Confusion matrix

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166
a. Pengumpulan dataset
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengumpulan  dataset  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan  dan  patokan  dalam penelitian.  Data  disini  juga  termasuk  pengumpulan  data  mentah  atau  data  set  yang  digunakan  untuk  proses pengenalan citra.
b. Praproses & Pembagian Dataset
Preprocessing  adalah  tahap  yang  dilakukan  sebelum  training  atau  testing  model.  Pada  tahap  ini  dilakukan proses resize, augmentasi, dan normalisasi. Resize adalah mengubah ukuran citra. Teknik ini digunakan untuk menyesuaikan  citra  supaya  dapat  dilakukan  training  atau  testing  [12].  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengubahan citra menjadi dataset yang siap untuk dilakukan training. Pada tahap ini juga dilakukan pembagian data untuk data training dan data validation
c. Perancangan Arsitektur CNN
Pada tahap ini dilakukan perancangan arsitektur CNN yang cocok  untuk data yang akan digunakan, mulai dari jumlah layer yang digunakan, jenis aktivasi, jumlah batch, jumlah epoch, ukuran convolution, ukuran pooling dan beberapa parameter lainya yang diperlukan [13].
d. Pelatihan Dataset
Pada tahap ini dilakukan proses pelatihan dataset untuk kemudian di implementasikan ke model yang sudah diusulkan. Kemudian dicari parameter terbaik berdasarkan akurasi. Kemudian hasil pelatihan di dalam sebuah model.
e. Pengujian & Confusion matrix
Pada tahap ini melakukan pengujian terhadap model yang sudah terbuat. Dilakukan pengujian terhadap data test untuk didapatkan hasil akurasinya. Kemudian dimodelkan dalam confusion matrix [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  citra  dari  tiga  genus  buah  kiwi  yaitu  Golden Kiwi,  Green Kiwi, Red Kiwi. Dataset yang digunakan berasal dari penelitian sebelumnya, yaitu Automatic Fruit Recognition Based On DCNN For Commercial Source Trace System [8]. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4292  citra  buah  kiwi.    Citra  terdiri  dari  2200  Kiwi  A,  1067  Kiwi  B,  dan  1025  Kiwi  C.   Citra  yang  diambil  di lingkungan lab di bawah skenario berbeda. Citra ditangkap pada latar belakang yang jelas dengan resolusi 320x258 piksel. Kamera yang digunakan yaitu webcam HD Logitech. Dataset Citra telah meliputi beberapa tantangan, yang bisa dihadapi dalam skenario pengenalan di dunia nyata di supermarket dan toko buah seperti cahaya, bayangan, sinar  matahari,  variasi  pose,  untuk  membuat  model  ini    kuat,  mungkin  diperlukan  untuk  mengatasi  variasi iluminasi, artefak penangkap kamera, bayangan dan bayangan refleksi specular.

## 3.2 Praproses dan pembagian dataset
Sebelum dilakukan pembagian dataset menjadi data train dan data test, terlebih dahulu akan dilakukan praproses dataset. Tahapannya yaitu pertama-tama data set yang berjumlah 4292 akan diseleksi, untuk citra yang berkualitas buruk  dan  blur  akan  dibuang  karena  khawatir  akan  mengganggu  proses  pembelajaran  model  CNN  nantinya. Hasilnya menjadi 3030 (1010 citra/kelas). Selanjutnya, sebagai langkah terakhir dari praproses dataset, semua citra akan dinamai ulang (rename/labeling) sesuai dengan nama kelasnya dengan pola sebagai berikut:
a. A001.png, A002.png, A003.png dan seterusnya untuk kelas golden kiwi.
b. B001.png, B002.png, B003.jpg dan seterusnya untuk kelas green Kiwi.
c. C001.jpg, C002.jpg, C003.jpg dan seterusnya untuk kelas red Kiwi.
Selanjutnya dalam proses klasifikasi citra di CNN, dataset dibagi menjadi dua yaitu data latih (train) dan data uji (test). Merujuk pada uraian sebelumnya, total dataset yang berhasil terkumpul setelah melalui praproses dan augmentasi yaitu 3030 citra, dibagi menjadi: a. Data train terdiri dari 2400 citra (800/kelas)
b. Data test terdiri dari 630 citra (210/kelas)
Data train digunakan untuk proses pelatihan (training) sehingga menghasilkan sebuah model CNN beserta bobot perubahannya. Sedangkan data test digunakan untuk menguji (testing) model CNN yang dihasilkan tersebut, untuk dievaluasi. Namun sebelum melakukan training dan testing, data train maupun data test ini perlu di praproses terlebih dahulu, diubah ke dalam bentuk array, sehingga dapat diolah sesuai kebutuhan.
Praproses citra input dilakukan pada saat implementasi dalam penulisan kode program (coding) dengan bahasa pemrograman Python. Tujuan praproses citra input yaitu untuk menyesuaikan format citra agar pada saat citra memasuki arsitektur CNN dapat terbaca dengan baik. Tahapannya sebagai berikut: a. Mengubah data citra (.jpg) ke dalam bentuk array.
b. Mendapatkan  fitur (X)  dan  label  (y)  citra,  lalu  digabung,  hasilnya  menjadi  variable  berupa train_generator, validation_generator.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166
c. Normalisasi (feture scaling) untuk train_generator dan validation_generator, yaitu mengubah rentang nilai 0- 225 menjadi 0-1.
d. One-hot-encoding untuk untuk train_generator dan validation_generator yaitu mengubah setiap nilai di dalam kolom  menjadi  kolom  baru  dan  mengisinya  dengan  nilai  biner  yaitu  0  dan  1  (biasa  digunakan  untuk  data kategorial).
Selanjutnya variable yang merepresentasikan citra tersebut sudah siap diolah ke dalam algoritma CNN untuk dilakukan proses training kemudian testing.

## 3.3 Perancangan arsitektur CNN
Dalam implementasinya, metode Convolutional Neural Network (CNN) dikembangkan melalui beberapa tahapan, yaitu Model Building, Model Training, Model Evaluation, dan Final Model Prediction. Struktur CNN terdiri dari dua proses yaitu ekstraksi fitur dan klasifikasi. Proses ekstraksi fitur dalam CNN terdiri dari beberapa hidden layer, yaitu  lapisan  konvolusi,  fungsi  aktifasi,  dan  pooling  layer.  CNN  bekerja  secara  hierarki,  sehingga output  pada lapisan konvolusi pertama digunakan sebagai input pada lapisan konvolusi selanjutnya [15]. Dalam penelitian ini kami mengusulkan CNN arsitektur LeNet yang muncul pada 1998. Pada saat itu metode ini belum mendapatkan perhatian dan kurang sukses dikalangan para peneliti karena terbatasnya dataset ujicoba, komputer yang digunakan masih lambat dan berbagai kesalahan dalam penerapan fungsi non linear [16].

## Gambar 3. Arsitektur CNN yang diusulkan
Jalur  pertama  terdiri  dari  jaringan  saraf  konvolusi  dalam  dengan  max-pooling  untuk  meningkatkan kemampuan sistem, sedangkan jalur kedua terdiri dari lapisan yang terhubung penuh. Jaringan memiliki  empat lapisan  neuron  tersembunyi  (dua  convolutional-pooling),selain  dari  lapisan  padat  akhir  neuron  keluaran  (input tidak dianggap sebagai lapisan). Input berisi 320x258x3 neuron, mewakili nilai RGB untuk gambar 320x258x3. Sedangkan output layer terdiri dari 3 neuron, sesuai dengan jumlah kelas target. Sementara hiden layer terdiri dari Lapisan convolution-pooling pertama menggunakan bidang reseptif local (convolutional kernel) berukuran 3x3 dengan  panjang  langkah  1  piksel  untuk  mengekstrak  32  peta  fitur,  diikuti  oleh  maksimal  operasi  penyatuan dilakukan  di  wilayah  2x2,  lapisan  convolution-pooling  kedua  dan  ketiga  menggunakan  bidang  reseptif  lokal (kernel) 3x3 yang sama yang menghasilkan 64 dan 128 fitur peta masing-masing  sedangkan parameter lainnya
dense_2: Dense
input: (None, 64)
output: (None, 3) dropout_2: Dropout input: (None, 64) output: (None, 64) dense_1: Dense input: (None, 78624) output: (None, 64) flatten_1: Flatten
input: (None, 78, 63, 16)
output: (None, 78624) dropout_1: Dropout
input: (None, 78, 63, 16)
output: (None, 78, 63, 16) max_pooling2d_2: MaxPooling2D
input: (None, 157, 126, 16)
output: (None, 78, 63, 16) conv2d_2: MaxPooling2D
input: (None, 159, 128, 8)
output: (None, 157, 126, 16) max_pooling2d_1: MaxPooling2D input: (None, 318, 256, 8) output: (None, 159, 128, 8) conv2d_1: Conv2D
input: (None, 320, 258, 3)
output: (None, 318, 256, 8)
conv2d_1_input: InputLAyer input: (None, 320, 258, 3) output: (None, 320, 258, 3)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166
tetap tidak berubah. Dalam lapisan konvolusional, setiap bidang terhubung ke satu atau lebih peta fitur dari lapisan sebelumnya. Koneksi dihubungkan dengan topeng konvolusi, yang merupakan matriks 2-D dari entri yang dapat disesuaikan  yang  disebut  bobot  ( weights )  [17].  Lapisan  keempat  adalah  lapisan  yang  sepenuhnya  terhubung dengan  64  neuron  ReLU  (rectifier  linear  unit)  dan  lapisan  keluaran  memiliki  15  neuron  SoftMax  yang  sesuai dengan 15-berbagai kategori buah-buahan. Tiga lapisan convolutional-pooling juga menggunakan fungsi aktivasi ReLU. Empat operasi utama dilakukan di Conv.Net seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.
a. Konvolusi Lapisan konvolusi menggunakan filter untuk mengekstraksi objek dari citra input [18].
b. Non-Linearitas (ReLU)
ReLU  (Rectification  Linear  Unit)  merupakan  operasi  untuk  mengenalkan  nonlinearitas  dan  meningkatkan representasi dari model [18].
c. Pooling & Sub Sampling
Pooling atau subsampling adalah pengurangan ukuran matriks [18]. d. Klasifikasi ( fully connected layer )
Lapisan fully connected layer merupakan kumpulan dari proses konvolusi [18].

## 3.4 Pelatihan Dataset
Proses pelatihan (training) dilakukan dengan skenario data train yaitu 2400 data train dengan masing-masing 800 citra/kelas. Selain itu, Juga digunakan beberapa hyperparameter sebagai berikut : a. Input Shape Citra : 320x258x3 (RGB channel )
b. Batch Size : 64 (25 iterasi dalam satu epoch )
c. Epoch : 25 (Hasil sudah cukup optimal)
d. Optimizer : rmsprop (Salah satu optimizer terbaik)

## Gambar 4. Hasil Akurasi Pelatihan Dataset

## 3.5 Pengujian & Confusion Matrix
Pada gambar 4. dapat terlihat bahwa nilai akurasi untuk data training bermula pada epoch pertama 0.46 hingga maksimal  ada  di epoch 15  pada  akurasi  0.98.  sementara  untuk  data  validasi  pada epoch pertama  0.55  hingga maksimal  ada pada akurasi  0.97 yaitu pada epoch 25. Dataset  pada Penelitian ini memiliki tiga kelas sehingga termasuk dalam multi class dimana perhitungan untuk  akurasi, presisi  dan recall nya adalah rata-rata dari  nilai akurasi, recall dan presisi dari setiap kelas dengan formula perhitungan sebagai berikut:
Akurasi = ∑ 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 𝑖 + 𝑇𝑁 𝑖 + 𝐹𝑃 𝑖 + 𝐹𝑁 𝑖 𝐼 𝑖=1 𝐼 ∗ 100% (1) Presisi = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝐼 𝑖=1 ∑ (𝐹𝑃 𝑖 + 𝑇𝑃 𝑖 ) 𝐼 𝑖=1 ∗ 100% (2)
Recall = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝐼 𝑖=1 ∑ (𝑇𝑃 𝑖 + 𝐹𝑁 𝑖 ) 𝐼 𝑖=1 ∗ 100% (3)
Keterangan dari formula diatas adalah : a. TP i adalah True Positive , yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem untuk kelas ke- i.
b. TN i adalah True Negative , yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem untuk kelas ke-i.
c. FN i adalah False Negative , yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem untuk kelas ke-i. d. FP i adalah False Positive , yaitu jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem untuk kelas ke-i

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166
e. I adalah jumlah kelas.
Model pada gambar 4 kemudian dievaluasi kembali menggunakan data Test yang berbeda dan diplot dalam confusion matrix pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Confusion matrix
Seperti  pada  gambar  5.  bisa  dilihat  bahwa  akurasi  menggunakan  data  test  tersebut  ada  di  angka  0.987. sedangkan untuk presisi dan recall juga sama sama pada angka 0.987. di mana ini merupakan akurasi yang cukup baik.

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi Buah kiwi yang dilakukan dengan menggunakan metode CNN dan menggunakan 3030 dataset yang telah  terkumpul.  Kemudian  dilakukan  proses preprocessing dengan  menggunakan  labeling  pada  data.  Lalu dilakukan perancangan arsitektur CNN dengan Input berisi 320x258x3 neuron. Data kemudian dilakukan pelatihan denngan  menggunakan  25 epoch dengan  tingkat  akurasi  0.98.  Kemudian  data  uji  menggunakan  data  test mendapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.987, sedangkan untuk presisi dan recall juga sama sama pada angka 0.987.  berdasarkan  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  CNN  cukup  handal  untuk  digunakan.    Pada penelitian ini tentu masih banyak memiliki kekurangan dan perlu perbaikan dalam penelitian selanjutnya dengan menggunakan  metode  lain  dan  lebih  memperdalam  lagi  pada  tahap preprocessing sehingga  diharapkan mendapatkan nilai yang lebih tinggi dari penelitian ini. Kemudian bisa dilakukan penggunaan dataset lain yang memiliki jumlah kelas yang lebih banyak.

## REFERENCES
[1] S. A. Mir, M. A. Shah, and M. M. Mir, Postharvest biology and technology of temperate fruits , no. September 2019. 2018.
[2] Z. Research, “Zespri Scientific Pack: Nutrition & Health Attributes of Kiwifruit,” pp. 2–60, 2016.
[3] and  L.  D.  J.  Y.  Le  Cun,  B.  Boser,  J.  S.  Denker,  D.  Henderson,  R.  E.  Howard,  W.  Hubbard,  “Handwritten  Digit Recognition  with  a  Back-Propagation  Network,” Dermatol.  Surg. ,  vol.  39,  no.  1  Pt  2,  p.  149,  1990,  doi: 10.1111/dsu.12130.
[4] Keras, “Deep learning for humans.” https://keras.io/ (accessed Aug. 01, 2020).
[5] M. Abadi et al. , “TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems,” 2016, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1603.04467.
[6] L. Fu, S. Sun, R. Li, and S. Wang, “Classification of kiwifruit grades based on fruit shape using a single camera,” Sensors (Switzerland) , vol. 16, no. 7, pp. 1–14, 2016, doi: 10.3390/s16071012.
[7] Z. Song, L. Fu, J. Wu, Z. Liu, R. Li, and Y. Cui, “Kiwifruit detection in field images using Faster R-CNN with VGG16,” IFAC-PapersOnLine , vol. 52, no. 30, pp. 76–81, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.12.500.
[8] I. Hussain, Q. He, and Z. Chen, “Automatic Fruit Recognition Based on DCNN for Commercial Source Trace System,” Int. J. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 2/3, pp. 01–14, 2018, doi: 10.5121/ijcsa.2018.8301.
[9] zespri, “Kiwi,” 2021. https://www.zespri.com/ (accessed Aug. 01, 2021).
[10]  L. Y. DAMANIK, Penetapan kadar magnesium, besi dan natrium pada buah kiwi hijau ( . 2017.
[11]  N. Azis, H. Herwanto, and F. Ramadhani, “Implementasi Speech Recognition Pada Aplikasi E-Prescribing Menggunakan Algoritme Convolutional Neural Network,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. Vol 5, No, pp. 460–467, 2021.
[12]  M.  Afif,  A.  Fawwaz,  K.  N.  Ramadhani,  and  F.  Sthevanie,  “Klasifikasi  Ras  pada  Kucing  menggunakan  Algoritma Convolutional Neural Network(CNN),” J. Tugas Akhir Fak. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 715–730, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3166
[13]  C. N. Ihsan, “Klasifikasi Data Radar Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 115–121, 2021.
[14]  M.  R.  R.  Allaam,  “KLASIFIKASI  GENUS  TANAMAN  ANGGREK  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (  CNN  )  Program  Studi  Sarjana  Informatika  Fakultas  Informatika Universitas Telkom Bandung,” vol. 8, no. 2, pp. 3147–3179, 2021.
[15]  B. Nugroho and E. Y. Puspaningrum, “Kinerja Metode CNN untuk Klasifikasi Pneumonia dengan Variasi Ukuran Citra Input,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, p. 533, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021834515.
[16]  N.  F.  Mustamin,  Y.  Sari,  and  H.  Khatimi,  “Klasifikasi  Kualitas  Kayu  Kelapa  Menggunakan  Arsitektur  Cnn,” Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 49, 2021, doi: 10.20527/klik.v8i1.370.
[17]  H. Fonda, “Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 7–10, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[18]  E. N. Arrofiqoh and Harintaka, “IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI  TANAMAN  PADA  CITRA  RESOLUSI  TINGGI  (  The  Implementation  of  Convolutional  Neural Network Method for Agricultural Plant Classification in High Resolution Imagery ),” Geomatika , vol. 24, no. 2, pp. 61– 68, 2018.