## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Sistem Deteksi Cacat Buah Tomat Menggunakan Metode Deteksi Tepi SUSAN, Ekstraksi Ciri Statistik, dan CNN
1 Putri Rahma Della, 2 Yulia Darnita
1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 pr1557130@gmail.com ; 2 yuliadarnita@umb.ac.id ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history:
Received, 2024-05-30 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-10
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah deteksi cacat pada tomat yang sering kali mengganggu kualitas produk dalam industri pertanian.  Kesulitan  dalam  mendeteksi  cacat  secara  otomatis  dan akurat menjadi tantangan utama, sehingga diperlukan metode yang efisien dan efektif. Untuk itu, dibuat sebuah sistem deteksi dengan menggabungkan metode deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik, dan Convolutional Neural Network (CNN). Metode SUSAN dipilih karena  kehandalannya  dalam  mendeteksi  tepi  dengan  baik,  yang penting  untuk  mengidentifikasi  area  cacat  pada  tomat.  Proses dimulai dengan deteksi tepi menggunakan metode SUSAN, diikuti oleh ekstraksi ciri statistik seperti nilai mean, standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum intensitas piksel pada gambar tomat. Data  ini  kemudian  digunakan  untuk  melatih  model  CNN,  yang mencapai akurasi latih sebesar 97,50% dan akurasi uji sebesar 90%. Dari  pengujian  50  sampel  tomat,  diperoleh  akurasi  CNN  sebesar 96%, presisi 96%, dan recall 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem ini bekerja dengan baik dalam mendeteksi cacat pada tomat. Dengan  demikian,  sistem  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan kualitas produk buah tomat dan mendukung standar mutu industri pertanian.
Kata Kunci: Cacat_buah_tomat deteksi_tepi SUSAN_ekstraksi_ciri statistik_CNN.

## ABSTRACT
Keywords:
Tomato_fruit_defects SUSAN_edge_detection_statistical feature_extraction_CNN
This research aims to overcome the problem of detecting defects in tomatoes  which  often  interfere  with  product  quality  in  the agricultural  industry.  Difficulty  in  automatically  and  accurately detecting  defects  is  a  major  challenge,  so  efficient  and  effective methods are needed. For this reason, a detection system was created by combining the SUSAN edge detection method, statistical feature extraction, and Convolutional Neural Network (CNN). The SUSAN method was chosen because of its reliability in detecting edges well, which is important for identifying defective areas on tomatoes. The process  begins  with  edge  detection  using  the  SUSAN  method, followed  by  extraction  of  statistical  features  such  as  mean  value, standard  deviation,  minimum  value,  and  maximum  value  of  pixel intensity in tomato images. This data was then used to train a CNN model,  which  achieved  a  training  accuracy  of  97.50%  and  a  test accuracy of 90%. From testing 50 tomato samples, CNN obtained 96% accuracy, 96% precision and 100% recall. These results show that this system works well in detecting defects in tomatoes. Thus, it is hoped that this system can improve the quality of tomato products and support the quality standards of the agricultural industry.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Yulia Darnita, Program Studi Teknik Informatika,

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Email: yuliadarnita@umb.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Tomat  ( Lycopersicon  esculentum  Mill )  merupakan  sayuran  buah  yang  termasuk  tanaman  semusim berbentuk perdu dan merupakan famili Solanaceae [1] . Tomat termasuk kategori buah yang banyak disukai karena kaya akan vitamin A, C, dan sedikit vitamin B yang baik untuk tubuh. Buah tomat dapat dikonsumsi secara langsung serta dapat dijadikan sebagai bumbu masakan, dan bisa diolah lebih lanjut menjadi bahan baku industri makanan [2] . Tomat adalah salah satu hasil pertanian yang mempunyai tingkat produksi yang tinggi dan termasuk ke dalam tanaman annual karena memiliki siklus hidup yang singkat dan umur tomat hanya satu kali masa panen, kurang lebih 4 bulan kemudian mati setelah berproduksi. Kondisi buah pada saat panen sangat berpengaruh ketika kita menyimpan tomat dan menjualnya di pasaran. Adanya kerusakan saat proses panen dapat menurunkan  kualitas tomat  dan harga jual di pasaran [3] .  Kerusakan  secara  fisik  seperti adanya  cacat menyebabkan tomat kurang laku di pasaran karena konsumen akan memilih tomat yang bagus dibandingkan yang cacat [4] .
Untuk mengatasi masalah di atas, peneliti membuat sistem deteksi cacat pada tomat yang efektif dan akurat dalam mendeteksi adanya cacat pada buah tomat. Sistem deteksi cacat ini menggunakan tiga metode, deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik, dan Convolutional Neural Network (CNN) .
Metode  deteksi  tepi  SUSAN  dipilih  karena  kehandalannya  dalam  mengidentifikasi  batas  cacat  pada tomat [5] .  Metode  ini  unggul  dalam  menangkap  detail  tepi  tanpa  dipengaruhi  oleh  noise  yang  biasanya mengganggu metode deteksi tepi tradisional seperti Sobel dan Canny [6] . SUSAN memiliki efisiensi komputasi yang lebih baik dibandingkan metode lainnya karena menggunakan pendekatan non-linear yang lebih adaptif terhadap perubahan intensitas.
Ekstraksi  ciri  statistik  digunakan  untuk  mengetahui  informasi  dari  tomat  hasil  deteksi,  seperti  nilai mean, nilai standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum. Ekstraksi ciri statistik memberikan gambaran mendetail mengenai tekstur dan distribusi intensitas piksel pada gambar, yang sangat penting untuk analisis lanjutan [7] . Metode ini lebih sederhana dan cepat dibandingkan dengan teknik yang lebih kompleks seperti Haralick’s texture features ,  yang meskipun memberikan detail lebih  kaya  namun  membutuhkan  komputasi lebih besar [8] . Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk klasifikasi dengan dua label, yaitu banyak cacat dan  sedikit  cacat,  serta  untuk  mengetahui  nilai  akurasinya [9] .  CNN  dipilih  karena  kemampuannya  dalam menangkap  pola  visual  kompleks  dan  telah  terbukti  sangat  efektif  dalam  berbagai  tugas  pengenalan gambar [10] ,  dibandingkan  dengan  metode  pembelajaran  mesin  tradisional  seperti  SVM  ( Support  Vector Machine )  dan k-NN ( k-Nearest  Neighbors ) [11] .  CNN  memiliki  kemampuan  melakukan feature  extraction secara  otomatis,  mengurangi  kebutuhan  untuk  teknik  ekstraksi  ciri  manual  yang  rumit  dan  rentan  terhadap kesalahan. Selain itu, CNN lebih unggul dalam mengelola data dalam jumlah besar dan memiliki fleksibilitas untuk meningkatkan performa dengan penambahan data dan pelatihan yang lebih panjang [12] .
Dengan menggabungkan  ketiga metode  ini,  sistem  deteksi cacat pada  tomat  dapat  memberikan hasil yang  lebih  akurat  dan  efisien,  sehingga  meningkatkan  kualitas  produk  buah  tomat  dan  mendukung  standar mutu industri pertanian.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melalui  beberapa  tahapan.  Tahapan-tahapan  akan  dijelaskan  dalam metode penelitian. Berikut kerangka tahapan penelitian pada gambar 1.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 1. Kerangka Tahapan Penelitian
Tahapan pertama akan dilakukan proses pengumpulan data yang dibutuhkan untuk penelitian. Data yang digunakan untuk penelitian ini merupakan data yang dikumpulkan sendiri dari dokumentasi pribadi dan 2 gambar dari google [13]. Data yang didapat merupakan 50 gambar buah tomat cacat. Dokumentasi diambil menggunakan kamera Smartphone dengan jarak pengambilan 10 cm, dengan background berwarna hitam.

## Gambar 2. Dataset
Tahap  kedua  proses  deteksi  tepi  SUSAN  (Smallest  Univalue  Segment  Assimilating  Nucleus) merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam pemrosesan citra untuk mendeteksi tepi atau fitur penting  dalam  gambar.  Dalam  penelitian  ini,  deteksi tepi  SUSAN  dijelaskan  sebagai  metode  yang mengidentifikasi tepi berdasarkan kesamaan lokal di sekitar setiap piksel pada citra tomat. Metode ini menganggap piksel sebagai bagian dari tepi. Pada sistem ini, deteksi tepi SUSAN meliputi beberapa tahap, yaitu proses Gaussian smoothing, penerapan operator SUSAN, dan penentuan ambang batas. Proses Gaussian smoothing berfungsi untuk menghaluskan gambar dengan mengurangi noise, yang penting untuk meningkatkan keakuratan deteksi tepi SUSAN pada citra. Penggunaan kernel Gaussian

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
membantu dalam menyebarkan intensitas piksel secara lebih merata, mengurangi efek dari fluktuasi intensitas lokal yang mungkin disebabkan oleh noise. Selanjutnya, operator SUSAN bekerja dengan menghitung  kesamaan antara piksel  pusat dan tetangga  dalam jendela  kecil  di  sekitar  piksel  pusat. Kesamaan ini dihitung menggunakan fungsi Gaussian yang menekankan perbedaan intensitas antara piksel pusat dan tetangga. Jika kesamaan maksimum antara piksel pusat dan tetangga dalam jendela kecil lebih rendah dari ambang batas yang sudah ditentukan dengan nilai 0,3, piksel tersebut dianggap sebagai bagian dari tepi citra gambar. Ambang batas kesamaan merupakan parameter penting dalam metode  deteksi  SUSAN.  Dalam  sistem  ini,  digunakan  ambang  batas  dengan  nilai  0,3.  Nilai  ini menentukan seberapa ketat kriteria untuk menganggap sebuah piksel sebagai bagian dari tepi.
Gambar 3. Hasil Deteksi Susan
Hasil dari deteksi tepi susan pada citra buah tomat dapat dilihat pada gambar 3 diatas, metode SUSAN  memiliki  kelebihan  dalam  mendeteksi  tepi  yang  halus  dan  melengkung.  Hal  ini  karena SUSAN  menggunakan  informasi  lokal  dalam  jendela  kecil  untuk  menilai  kesamaan,  yang membuatnya lebih adaptif  terhadap variasi lokal dalam gambar, sehingga hasil dari deteksi lebih jelas dan bagus.
Tahapan ketiga adalah ekstraksi ciri statistik, setelah melakukan deteksi menggunakan metode susan,  langkah  selanjutnya  mengekstraksi  fitur  –  fitur  statistik  dari  gambar  yang  telah  dideteksi tepinya  dengan  metode  deteksi  susan.  Fitur  –  fitur  ini  memberikan  informasi  yang  berguna  untuk tahap  selanjutnya.  Fitur  statistik   yang  diekstraksi  atau  dihasilkan  meliputi  nilai  rata  –  rata( mean ), standar  deviasi ,  nilai  minmun,  dan  nilai  maximum  dari intensitas  piksel pada  gambar tomat  cacat hasil deteksi[14]. Rata – rata (mean) adalah ukuran tendensi sentral yang menghitung nilai rata-rata dari semua piksel dalam gambar. Rumus menghitung nilai Mean .
Mean = 1 𝑛 ∑ xi 𝑛 𝑖=1
Standar  deviasi mengukur  seberapa  tersebar  nilai  piksel  di  sekitar  rata-rata.  Ini  memberikan informasi tentang variasi atau keragaman intensitas piksel dalam gambar. Rumus menghitung standar deviasi.
Standar Deviation  = √ 1 n ∑(𝑥𝑖 − 𝜇 )2 𝑛 𝑖=1
Nilai minimum adalah nilai piksel terendah dalam gambar. Rumus menghitung nilai minimum.
Min = min(𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑁)
Nilai maximum adalah nilai piksel tertinggi dalam gambar. Rumus menghitung nilai Maximum.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Max = max(𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑁)
Hasil dari perhitungan ekstraksi ciri statistik dengan menggunakan rumus diatas dan sudah diimplementasikan kedalam sistem, hasil dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi ciri statistik Nama Citra MEAN STD MIN MAX Tomat 1 0.0430 0.2028 0 1 Tomat 2 0.0349 0.1835 0 1 Tomat 3 0.0322 0.1766 0 1 Tomat 4 0.0246 0.1549 0 1 Tomat 5 0.0162 0.1262 0 1 Tomat 6 0.0259 0.1587 0 1 Tomat 7 0.0251 0.1565 0 1 Tomat 8 0.0268 0.1616 0 1 Tomat 9 0.0226 0.1486 0 1 Tomat 10 0.0234 0.1510 0 1 Tomat 11 0.0268 0.1615 0 1 Tomat 12 0.0186 0.1350 0 1 Tomat 13 0.0271 0.1624 0 1 Tomat 14 0.0331 0.1789 0 1 Tomat 15 0.0254 0.1573 0 1 Tomat 16 0.0275 0.1636 0 1 Tomat 17 0.0232 0.1507 0 1 Tomat 18 0.0247 0.1552 0 1 Tomat 19 0.0156 0.1240 0 1 Tomat 20 0.0193 0.1377 0 1 Tomat 21 0.0143 0.1187 0 1 Tomat 22 0.0591 0.2358 0 1 Tomat 23 0.0260 0.1592 0 1 Tomat 24 0.1119 0.3153 0 1 Tomat 25 0.0295 0.1692 0 1 Tomat 26 0.0216 0.1453 0 1 Tomat 27 0.0338 0.1808 0 1 Tomat 28 0.0241 0.1532 0 1 Tomat 29 0.0188 0.1358 0 1 Tomat 30 0.0277 0.1641 0 1 Tomat 31 0.0246 0.1549 0 1 Tomat 32 0.0225 0.1484 0 1 Tomat 33 0.0235 0.1514 0 1 Tomat 34 0.0182 0.1336 0 1 Tomat 35 0.0206 0.1419 0 1 Tomat 36 0.0190 0.1366 0 1 Tomat 37 0.0251 0.1565 0 1 Tomat 38 0.0254 0.1572 0 1 Tomat 39 0.0276 0.1638 0 1 Tomat 40 0.0223 0.1475 0 1 Tomat 41 0.0158 0.1246 0 1 Tomat 42 0.0115 0.1064 0 1 Tomat 43 0.0146 0.1200 0 1 Tomat 44 0.0231 0.1503 0 1 Tomat 45 0.0257 0.1582 0 1 Tomat 46 0.0167 0.1281 0 1 Tomat 47 0.0263 0.1601 0 1 Tomat 48 0.0320 0.1759 0 1 Tomat 49 0.0309 0.1732 0 1 Tomat 50 0.0237 0.1521 0 1
Tahap akhir pada penelitian ini, peneliti mengimplementasikan sistem deteksi cacat buah tomat menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN) .  Sebelum  cnn  dimasukkan  kedalam  sistem deteksi,  dilakukan  proses  training  dan  testing  menggunakan  dataset  yang  telah  dikumpulkan  dan dibagi menjadi data training dan data testing . Dengan tujuan mendapatkan hasil yang baik, setelah melakukan training maka  selanjutnya  menghitung nilai los serta akurasi  dari testing ,  gambar  buah tomat  yang  diinputkan  dengan  resolusi  64x64  piksel  dan  validasi  dengan  rasio  80:20  dengan  cnn

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
terdiri  dari  beberapa  lapisan  konvolusi, pooling , batch  normalization ,  dan ReLU  activation ,  yang diikuti  oleh  lapisan fully  connected. Proses  pelatihan  dijalankan  selama  50  epoch  dengan menggunakan Stochastic  Gradient  Descent  with  Momentum  (SGDM) dan learning  rate 0.01.  Pada epoch pertama, model mencapai akurasi mini-batch sebesar 62.50% dan nilai loss 0.9144, sedangkan pada epoch ke-50, akurasi mini-batch meningkat  menjadi  97.50%  dan  nilai loss menurun  menjadi 0.0370 [10] .  Evaluasi  pada  data  validasi  menunjukkan  akurasi  prediksi  sebesar  90%.  Hasil  ini mengindikasikan bahwa model mampu mengenali pola dengan baik dan mencapai konvergensi yang optimal [15] .
Gambar 4. Akurasi Data Training
Gambar 5. Training plot loss dan accuracy
Setelah selesai melakukan training pada cnn selanjutnya adalah proses pengujian dengan sistem yang  menggunakan  antarmuka  pengguna  grafis  ( GUI ),  proses  klasifikasi  cacat  dilakukan  melalui beberapa tahapan penting yang diintegrasikan dalam fungsi callback yang diaktifkan oleh tombol pada antarmuka pengguna grafis ( GUI ). Setelah itu, model CNN digunakan untuk melakukan klasifikasi gambar  melalui  fungsi classify [16] ,  yang  menghasilkan  prediksi  kelas,  serta  fungsi predict ,  yang memberikan skor untuk setiap kelas. Skor tertinggi dari hasil prediksi diambil sebagai nilai akurasi. Berdasarkan  nilai  akurasi  tersebut,  sistem  menginterpretasikan  kondisi  tomat,  jika  akurasi  ≥  80%, tomat  dianggap  memiliki  "banyak  cacat";  jika  ≤  80%,  tomat  dianggap  memiliki  "sedikit  cacat". Setelah proses pengujian selesai hasil dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Pengujian
Citra Tomat Kelas Skor Citra Tomat Kelas Skor Citra Tomat Kelas Skor Banyak Cacat 99.97% Banyak Cacat 100.00% Sedikit Cacat 58.87%

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Banyak Cacat 85.62% Banyak Cacat 99.81% Sedikit Cacat 58.30% Sedikit Cacat 59.71% Sedikit Cacat 61.32% Sedikit Cacat 71.52% Banyak Cacat
100.00% Sedikit Cacat
54.43%
Sedikit Cacat 56.80% Sedikit Cacat 59.48% Banyak Cacat
96.82%
Sedikit Cacat 55.87% Sedikit Cacat 59.48% Banyak Cacat
95.99%
Sedikit Cacat 55.41% Sedikit cacat 64.03% Sedikit Cacat 67.05% Sedikit Cacat 55.57% Banyak Cacat 97.06% Banyak Cacat 87.26% Sedikit Cacat 51.79% Banyak Cacat 95.99% Banyak cacat 91.60% Sedikit Cacat 64.20% Sedikit Cacat 65.78% Sedikit Cacat 55.16% Banyak Cacat 94.04% Sedikit Cacat 56.43% Sedikit Cacat 64.69% Sedikit Cacat 55.71% Sedikit Cacat 51.79% Sedikit Cacat 53.42% Sedikit Cacat 55.71% Sedikit Cacat 67.20% Sedikit Cacat 55.65% Sedikit Cacat 50.91%

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Dalam penelitian ini, sistem deteksi cacat buah tomat diuji dengan menggunakan 50 citra buah tomat cacat. Sistem dimulai dengan membuat antarmuka pengguna grafis ( GUI) terlebih dahulu sebelum memasuki tahapan selanjutnya. Kemudian inputkan citra gambar tomat cacat dengan tombol input, dan memilih gambar tomat cacat pada dataset yang telah dikumpulkan. Setelah memasukkan citra asli kemudian dilakukan deteksi tepi  dengan  tombol  deteksi,  maka  sistem akan  mendeteksi tepi  dengan  menggunakan  deteksi tepi  SUSAN, hasil  deteksi  akan  ditampilkan.  Kemudian  dari  hasil  deteksi  sistem  akan  menampilkan  hasil  ekstraksi  ciri statistik. Hasil ekstraksi ciri dari 50 citra tomat cacat dapat dilihat pada tabel 1. Langkah terakhir merupakan convolutional  neural  network  (CNN) untuk  mengklasifikasi  citra  dengan  2  kelas  yaitu  “banyak  cacat”  dan “sedikit cacat” dengan menyertai skor akurasi. Hasil dapat dilihat pada tabel 2. Berikut gambaran sistem deteksi cacat buah tomat.

## Gambar 6. Tampilan sistem antarmuka
Setelah  proses pengujian  selesai ,  dilakukan analisis  dan pembahasan terhadap hasil yang  diperoleh. Hasil  dari  deteksi cacat  dievaluasi  berdasarkan akurasi  dan kesesuaian  dengan data  referensi  yang tersedia. Analisis dilakukan untuk mengevaluasi kinerja pada sistem untuk melakukan deteksi cacat pada buah tomat.
Tahapan  ini  berguna  untuk mengetahui  proses  pengerjaan dari  suatu  penelitian agar  dapat  diketahui apakah sistem dapat digunakan untuk mendeteksi cacat pada buah tomat dengan menggunakan 3 metode yaitu deteksi tepi susan, ekstraksi ciri statistik, dan convolutional neural network , dari data referensi. Dari data tabel 2  akan  dilakukan perhitungan  manual  untuk  prediksi  hasil  klasifikasi  sistem  degan  3  kombinasi  metode menggunakan Confusion Matrix untuk mengevaluasi hasil prediksi dengan perhitungan berikut [17] :
• True Positive (TP) :Sampel yang sebenarnya positif dan diprediksi positif.
• True Negative (TN) : Sampel yang sebenarnya negatif dan diprediksi negatif. Sedikit Cacat 78.18% Banyak Cacat 99.98% Sedikit Cacat 59.57% Sedikit Cacat 54.09% Banyak Cacat 83.60% Banyak Cacat 84.43% Banyak Cacat
87.10% Sedikit Cacat
51.69%
Sedikit Cacat 50.98% Banyak Cacat
81.17%
Sedikit
Cacat 55.67%

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
• False Positive (FP) : Sampel yang sebenarnya negatif tetapi diprediksi positif.
• False Negative (Fn) : Sampel yang sebenarnya positif tetapi diprediksi negative
Tabel 3. Hasil Pengujian Data Pengujian Data aktual Prediksi cnn TP TN FP FN Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √
Sedikit Cacat Banyak Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat
√ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Banyak Cacat Banyak Cacat √ Sedikit Cacat Sedikit Cacat √ Dari data diatas, kita mendapatkan :
• TP: 48
• TN : 0
• FP : 2 • FN : 0
Akurasi = Jumlah Prediksi benar jumlah total data
= 48 50 x 100%  = 0.96 = 96% Presisi  = TP TP+FP = 48 48+2 =  0.96  =  96% Recall  = TP TP+FN = 48 48+0 =  1.0  =  100%
Dari perhitungan menggunakan confusion matrix diatas dapat disimpulkan bahwa sistem deteksi cacat buah tomat menggunakan convolutional neural network berhasil mendeteksi cacat dengan Akurasi cnn sebesar 96%, Presisi 96%, dan recal 100%.  Presentase keberhasilan dapat dikategorikan berhasil jika nilai akurasi mencapai  nilai  70%  keatas,  dalam  penelitian  ini  presentase  yang  didapatkan  dari  hasil  50  pengujian  data mencapai akurasi sebesar 96% [18] .
Perhitungan  ini memberikan  gambaran  tentang  kinerja  sistem deteksi dalam klasifikasi  deteksi  cacat pada  dataset  ini.  Presisi  menunjukkan  seberapa  tepat  sistem  dalam  memprediksi  hasil  klasifikasi  dengan kategori banyak cacat dan sedikit cacat, recall menunjukkan seberapa baik sistem dalam menangkap semua contoh positif, dan akurasi menunjukkan seberapa sering sistem membuat prediksi yang benar.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan pada penelitian ini adalah bahwa metode deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik, dan Convolutional Neural Network (CNN) efektif dalam mendeteksi cacat pada buah tomat. Pada tahap pelatihan cnn, mendapatkan nilai plot loss dan accuracy training menunjukkan nilai loss sebesar 0.0370, dengan akurasi latih (training accuracy) sebesar 97.50% dan akurasi testing 92% terhenti pada 50 epoch . Sistem ini berhasil mengklasifikasi  citra  tomat  cacat  dengan  akurasi  sebesar  96%, presisi 96%,  dan recall 100%.  Hasil  ini menunjukkan bahwa sistem dapat digunakan secara efektif untuk mendeteksi cacat pada buah tomat. Penelitian

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan sistem deteksi cacat pada buah tomat dan meningkatkan kinerja sistem.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Setelah  menyelesaikan  penelitian  ini,  saya  mengucapkan  terima  kasih  kepada  ibu  Yulia  Darnita, S.Kom,.  M.Kom    selaku  dosen  pembimbing  saya  yang  sudah  memberikan  arahan  dalam  menyelesaikan penelitian ini. Dan kepada seluruh keluarga serta teman-teman yang sudah memberikan dukungan serta support kepada saya dalam melakukan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] I. Amal, M. Muhammad, and A. Baso Kaswar, “Sistem Pendeteksi Kematangan Buah Tomat Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal MediaTIK : Jurnal Media Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer , vol. 65, no. 1, 2022.
[2] L. Dwi, A. Sari, R. Surya Ningrum, A. H. Ramadani, and E. Kurniawati, “Kadar Vitamin C Buah Tomat (Lycopersicum esculentum Mill) Tiap Fase Kematangan Berdasar Hari Setelah Tanam,” Jurnal Farmasi Dan Ilmu Kefarmasian Indonesia , vol. 8, no. 1, p. 74, 2021.
[3] N.  Astrianda,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Tomat  Dengan  Variasi  Model  Warna  Menggunakan Support Vector Machine,” VOCATECH: Vocational Education and Technology Journal , vol. 1, no. 2, pp. 45–52, Apr. 2020, doi: 10.38038/vocatech.v1i2.27.
[4] R.  Yuniastri,  V.  M.  Atkhiyah,  and  K.  Al  Faqih,  “KARAKTERISTIK  KERUSAKAN  FISIK  DAN KIMIA BUAH TOMAT Tomato Physical and Chemical Damage Characteristics,” Journal of Food Technology and Agroindustry , vol. 2, 2020.
[5] D. Silalahi, “RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi Penerapan Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus (SUSAN) Untuk Mendeteksi Tepi Citra Mammogram,” Media Online , vol. 2, no. 2, pp. 48–57, 2021.
[6] I.  Marojahan  Sitanggang  and  preddy  Marpaung,  “JIKOMSI  [Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi] Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Dan Canny Pada Deteksi Tepi Citra Daun Sirh Merah,” vol. 3, no. 3, pp. 140–149.
[7] R.  Hutasoit,  “(media  cetak)  Perancangan  Aplikasi  Indentifikasi  Kematangan  Jambu  Madu  Dengan Metode Ekstraksi Ciri Statistik,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 2, no. 1, 2020.
[8] S. K. Wildah, A. Latif, A. Mustopa, S. Suharyanto, M. S. Maulana, and A. Sasongko, “Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Menggunakan Kombinasi Haralick, Color Histogram dan Random Forest,” Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (JustIN) ,  vol.  11,  no.  1,  p.  35,  Jan.  2023,  doi: 10.26418/justin.v11i1.60985.
[9] Z. E. Fitri, R. Rizkiyah, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Penerapan Neural Network untuk Klasifkasi Kerusakan  Mutu  Tomat,” Jurnal  Rekayasa  Elektrika ,  vol.  16,  no.  1,  May  2020,  doi: 10.17529/jre.v16i1.15535.
[10] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI SIDIK JARI MENGGUNAKAN RESNET-50,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, Dec. 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[11] P.  Sumber et  al. , CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  UNTUK  IDENTIFKASI KARAKTER  HIRAGANA  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  FOR  HIRAGANA CHARACTER IDENTIFICATION 1) Vol 5, No.2, September 2022.
[12] M.  F.  Naufal,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  ALGORITMA  SVM,  KNN,  DAN  CNN  UNTUK KLASIFIKASI CITRA CUACA”, doi: 10.25126/jtiik.202184553, Vol. 03 No. 01 (2022) 49 -55.
[13] T.  Dwi  Antoko,  M.  Azhar  Ridani,  and  A.  Eko  Minarno,  “Klasifikasi  Buah  Zaitun  Menggunakan Convolution Neural Network,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 119–126, Aug. 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4475.
[14] M. Sipan and R. Kartika Pramuyanti, “Deteksi Kualitas Kuning Telur Ayam Kampung Menggunakan Ekstraksi Ciri Secara Statistika Orde Satu Berbasis Logika Fuzzy,” Vol. 12 No.2 Tahun 2020; hal 73- 79.
[15] B. Yanto et al. , “Klasifikasi Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network,” vol. 6, no. 2, p. 2021.
[16] A. Setya, S. Pratama, A. Prasetya Wibawa, and A. N. Handayani, “CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK  (CNN)  UNTUK  MENENTUKAN  GAGRAK  WAYANG  KULIT,”  Vol  5,  No.2, September 2022.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 305~316 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[17] R.  Rofifah,  F.  Abdullah,  A.  Alhamad,  and  M.  Hasan,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Network (CNN) Untuk Klasifikasi Penggunaan Masker,” Copyright @BALOK , vol. 1, no. 2, p. 79, 2022.
[18] A.  Bagas  Prakosa  and  dan  Radius  Tanone,  “IMPLEMENTASI  MODEL  DEEP  LEARNING CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  PADA  CITRA  PENYAKIT  DAUN JAGUNG UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN,” , volume (6) No (1) April 2023–eISSN : 2621- 1467.