InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.11, no.1, April 2021, 65-72 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Klasifikasi Citra Buah Pir Menggunakan
Convolutional Neural Networks
Syauqani Juliansyah, Arif Dwi Laksito *
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Yogyakarta 55281, Indonesia *Email Penulis Koresponden: arif.laksito@amikom.ac.id
Abstrak: Buah  Pir  ( Pyrus )  adalah  salah  satu  buah  yang  kaya  akan nutrisi, seperti vitamin, niasin, asam pantotenat, dan folacin. Pir salah satu buah favorit dan banyak digemari diindonesia. Sebab, rasa yang khas dan identik dengan banyak air, masir, dan manis. Setiap jenis buah pir memiliki karakteristik yang berbeda, tentu setiap jenisnya mempunyai rasa yang khusus sehingga menghasilkan harga dan pengistimewaan berbeda dari setiap orang. Para petani buah pir tentu memiliki tempat penyimpanan  untuk  mengumpulkan  hasil  dari  panen  yang didapat. Sehingga para petani memisahkan jenis buah secara manual  yang  tentu  akan  membutuhkan  waktu,  kebosanan dan  biaya  tinggi.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengatasi  permasalahan  klasifikasi  buah  secara  manual tersebut  dengan  menggunakan  salah  satu  algoritma Deep Learning dalam klasifikasi suatu gambar yaitu Convolutional Neural Network .  Studi  ini  melakukan  uji akurasi  pada  dua  proses  yaitu  training  dan  testing  dengan akurasi  yang  didapatkan  yaitu  100%  untuk  training  dan testing  menggunakan  100  sample  data  baru  dengan  nilai akurasi 98%.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Katakunci: Convolutional Neural Network ;
Deep Learning ; Klasifikasi Buah; Pir;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 21 November 2020 Direvisi 29 Maret 20201 Diterima 7 April 2021 Dipublikasi 15 April 2021
DOI : 10.22441/incomtech.v10i2.10185

## 1. PENDAHULUAN
Buah Pir ( Pyrus ) merupakan buah yang digemari di indonesia, sebab tingginya konsumsi  masyarakat  indonesia  pada  buah  pir  yang  dibuktikan  dengan  adanya impor dari China, Australia, Korea Selatan dan Amerika yang mencapai 69 ribu ton  ditahun  2012.  Selain  itu  buah  ini  mempunyai  rasa  khas  dan  identik  dengan banyak air, masir, dan manis. Terdapat juga nutrisi serta berbagai macam vitamin dari buah yang hidup di tanah tropis ini, antara lain A, B1, B2, C, E, K, niasin, asam pantotenat, dan folacin [ 1 ].
Dalam  menyelesaikan  masalah  persaingan  pasar  dan  meningkatkan  jumlah penjualan  proses  seleksi  jenis  buah  pir  dirasa  sangat  penting.  Masalah  yang ditimbulkan  dari  petani  buah  pir  yaitu  tercampurnya  berbagai  jenis  buah  dari
tempat gudang penyimpanan. Terdapat beberapa indikator yang signifikan dalam proses seleksi tersebut yaitu ukuran, bentuk, warna dan kualitasnya. Masih banyak petani  melakukan  pemisahan  jenis  buah  secara  manual  sehingga  bisa  memakan waktu  lebih  banyak  dan  kebosanan  untuk  mengurutkan  jenis  buah  pir  tersebut. Dengan  adanya  permasalahan  diatas,  maka  perlu  adanya  suatu  cara  untuk pembuatan model yang mampu mengenali jenis buah pir secara otomatis.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses klasifikasi buah pir berdasarkan citra. Metode yang digunakan yaitu Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan jenis buah pir dari Pir Williams dan Forelle. Metode CNN ini didesain untuk tujuan mengolah data dua dimensi dan pengembangan dari metode sebelumnya  yaitu Multiplayer  Perceptron (MLP).  Secara  teknis,  metode  CNN mempunyai  arsitektur  yang  memungkinkan  untuk  dilatih  dan  tersusun  dari beberapa tahapan. Dalam beberapa hal, kinerja CNN telah terbukti  mendapatkan hasil  yang  baik,  termasuk  untuk  mendektesi  objek  dan  pengenalan  gambar. Penelitian ini juga mengevaluasi kinerja model yang akan dibuat dari penentuan parameter serta bagaimana untuk meningkatkan akurasi pada model tersebut [ 2 , 3 , 4 ].
Pada  penelitian  sebelumnya  mengenai  klasifikasi  Citra  Jeruk  menggunakan CNN bertujuan untuk membedakan kelayakan dari citra jeruk baik itu jeruk yang belum matang, busuk, dan rusak. Peneliti menggunakan data sebanyak 1000 citra yang  dikumpulkan  melalui  smartphone.  Setiap  kelas  memiliki  jumlah  citra sebanyak 200 terbagi dalam 60% data training , 20% data validation , dan 20% data testing. Hasil akurasi data testing yang diperoleh sebesar 96% dan nilai loss sebesar 0.147128. Sehingga dapat disimpulkan dalam pembuatan model CNN yang telah dilakukan pengujian telah mampu melakukan klasifikasi maupun pengidentifikasian kelayakan buah jeruk [ 5 ].
Penelitian selanjutnya mengenai Deteksi Kanker Kulit Menggunakan K-NN (K- Nearest Neighbor) dan CNN. Penelitian ini menggunakan data dari Internasional Skin Imaging Collaboration yaitu 80 citra latih benign, 80 citra latih malingnant, 20 citra uji benign, dan 20 citra uji malingnant. Pada penelitian ini membandingkan kedua  metode  dengan  hasil  yang  kurang lebih  sama  yaitu  75%  untuk  klasifikasi menggunakan K-NN dan 76% dengan CNN. Sehingga dapat disimpulkan dari hasil perbandingan kedua metode mendapatkan hasil yang hampir sama [4].

## 2. METODE

## 2.1. Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  Fruit-360  yang  memiliki  citra  jenis buah dan sayur. Dataset Fruit-360 diperoleh dari itus Kaggle. Pada dataset Fruit- 360 memiliki total jumlah citra yaitu 75.937, yang terdiri dari 111 kelas buah dan sayur dan memiliki ukuran sebesar 100x100 piksel untuk seluruh citra.

## 2.2. Convolutional Neural Network (CNN)
Algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) didesain  dengan  tujuan mengolah  data  dua  dimensi,  CNN  juga  termasuk  didalam  jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi serta banyak diterapkan pada data citra.  Algoritma  dari  cabang  bidang deep learning ini  dalam  satu  proses  akan
mengekstraksi fitur kemudian mengklasifikasi citra. Dapat dikatakan juga dalam proses ekstraksi fitur di algoritma CNN juga dilakukan proses learning [ 6 ][ 7 ]. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  model  CNN  yang  dapat mengklasifikasi  citra  buah  pir  dengan  akurasi  yang  baik.  Terdapat  beberapa tahapan dalam proses model CNN seperti yang ditunjukan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Arsitektur CNN
Terdapat 3 layer utama dalam model CNN yaitu layer konvolusi, pooling , dan fullt connected .  Perancangan  model  dilakukan  menggunakan  tools Google Colaboratory .  Model  dari  arsitektur  CNN  yang  dibuat  pada  penelitian  ini ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Arsitektur CNN
Pada  input  citra  atau  proses  preprocessing  menggunakan  ukuran  100x100 piksel,  selanjutnya  pada layer  konvolusi yang  pertama  terdapat  16 feature maps dengan  ukuran  matriks  3x3.  Lalu  dilakukan  proses pooling menggunakan  2x2. Proses pooling bertujuan  untuk  mengurangi  spasial  dan  mengurangi  banyaknya parameter. Pada penelitian ini proses pooling menggunakan Max Pooling karena metode  ini  menggunakan  salah  satu  piksel  terbesar  pada  luas  piksel  suatu  citra sehingga  tidak  mengurangi  informasi  pada  citra.  pada  layer  konvolusi  kedua menggunakan  32 feature maps dan  konvolusi  ketiga  64 feature maps dengan ukuran dan proses pooling yang sama seperti pada layer konvolusi pertama [ 8 ][ 9 ]. Pada  proses  selanjutnya  yaitu  layer fully - connected yang  pertama  merupakan flatten . Flatten digunakan  untuk  mengubah feature maps yang  berbentuk multidimensional arrat kedalam  bentuk  vektor  agar  dapat  digunakan  sebagai inputan untuk fully connected layer . Kemudian pada layer dense , masing-masing flatten akan dilewatkan ke 512 neuron. Setelah itu pada layer output menggunakan layer dense sebanyak 1, karena pada penelitian ini menggunakan 2 kelas sehingga outputnya berupa 0 dan 1 [ 10 ][ 11 ].

## 2.3. Preprocesing
Pada tahap ini dilakukan persiapan data mentah yang akan diolah  oleh sistem. Selanjutnya data tersebut akan dilakukan proses seleksi, yaitu membagikan data berupa  data training dan  data  validasi  dari  dataset  yang  telah  kita  siapkan. Pembagian data menggunakan library splitfolder dengan perbandingan 80% dan 20%. Kemudian dataset akan di resize pada semua citra menjadi ukuran 100x100 piksel. Hal ini untuk memudahkan pada proses training [ 12 ][ 13 ].

## 2.4. Training
Pada  tahap  ini  yaitu  proses Training (pelatihan)    merupakan  proses  untuk melatih  model  CNN  yang  telah  dibuat  sehingga  dapat  memahami  serta membedakan  jenis  buah.  Jumlah  data  citra  yang  digunakan  pada  proses  ini sebanyak 640 untuk total data training dan 160 untuk total data validasi sehingga semua totalnya menjadi 800 citra. Proes training akan menggunakan 15 epoch, serta variabel yang digunakan sebagai target pada proses training ini yaitu akurasi ≥ 0.999 dan loss ≤ 0.05. alur proses training ditunjukan pada Gambar 3 [ 14 ].

## Gambar 3. Alur Proses Learning

## 2.5. Testing
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  terakhir  yaitu  pengujian.  Proses  testing  ini dilakukan  untuk  mengetahui  ketepatan  klasifikasi  dengan  menilai  indeks  yang telah dihasilkan oleh model CNN yang telah dibuat. Alur proses testing ditunjukan pada Gambar 4 .

## Gambar 4. Alur Proses Testing
Pada alur proses testing pertama yaitu mengubah ukuran atau resize pada citra menjadi 100x100 piksel sebagai input. Kemudian citra input akan diklasifikasi oleh CNN.  Pada  proses  testing  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  citra  baru sebanyak 100 citra, dengan masing-masing 50 citra pada jenis buah pir.

## 2.6. Proses Penghitungan Akurasi
Pada tahap ini dilakukan proes penghitungan dari hasil yang telah didapat pada proses  testing.  Untuk  mengukur  keberhasilkan  moden  CNN  pada  jenis  buah  pir digunakan  akurasi  yang  merupakan  variabel  untuk  merepresentasikan  kinerja. Rumus untuk menghitung akurasi ditunjukan pada (1).
Overall Accuracy = 𝑇𝑇𝑃𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Proses Training
Pada  proses training menggunakan  15  epoch  dan  nilai training rate 0.001. seperti yang ditunjukan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Hasil Proses Training
Epoch Accuracy Loss Val Accuracy Val Loss ke-15 1 1.4397e-09 1 1.4677e-09
Tabel  1  menunjukan  hasil  proses  pelatihan  yang  didapat  dari  data training sebanyak  640  citra  dan  validasi  160  citra.  Dengan  menggunakan batch size sebanyak  20. Batch size merupakan jumlah citra yang akan diproses dalam sekali tahapan [ 15 ].
Gambar 5. Grafik Akurasi Proses Training
Pada Gambar  5 yaitu  grafik  dari  akurasi  proses  training  diperoleh  hasil  akhir accuracy sebesar 100% dan val accuracy sebesar 100% sehingga model CNN yang dibuat telah memenuhi syarat untuk dilakukan pengujian.
Gambar 6. Grafik Loss Proses Training
Loss merupakan  fungsi  yang  menggambarkan  kerugian  yang  berkaitan  dengan hasil  model  CNN  yang  telah  dibuat.  Pada Gambar  5 menghasilkan  nilai loss sebesar 3.8482e-09 dan val loss sebesar 4.5585e-09.

## 3.2. Hasil Proses Testing
Pada tahapan testing akan menggunakan 100 data citra baru. dengan setiap jenis buah pir sebanyak 50 citra dan dilakukan testing sebanyak 3x dengan mendapatkan hasil yang sama. Berikut hasil confusion matriks ditunjukan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil Proses Testing
Matriks Predict Class Williams Forelle Actual Class Williams 50 0 Forelle 2 48
Pada pengujian menggunakan data citra baru sebanyak 100 citra. prediksi jenis pir williams diklasifikasi kedalam williams , artinya klasifikasi terhadap citra tersebut adalah benar. Kemudian prediksi jenis buah pir forelle diklasifikasi benar sebanyak 48 dan missing data dari input forelle diklasifikasikan sebagai williams sebanyak 2 data.

## 3.3. Penghitungan Akurasi
Setelah melakukan pengujian, kemudian dilakukan penghitungan akurasi untuk menilai persentase keberhasilan moden CNN dalam mengklasifikasi citra. proses penghitungan akurasi menggunakan (1).
Overall accuracy = 98/100 = 98%

## 3.4. Perbandingan Parameter Model
Untuk mendapatkan hasil akurasi dari arsitektur model CNN yang telah dibuat, maka  harus  menentukan  nilai  parameter  terbaik  untuk  mencari  model  terbaik. Parameter  yang  dimaksud  yaitu  pengaruh  nilai  learning  rate  dan  jumlah  epoch. Sehingga tujuannya dari menentukan parameter ini yaitu membandingkan model mana yang paling terbaik dari arsitektur CNN pada penelitian ini.

## Perbandingan Nilai Learning Rate
Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  perbandingan  nilai Learning  Rate yang berbeda  dan epoch 15.  Pada  klasifikasi  untuk  gambar  umumnya  banyak mengguakan nilai learning rate sebesar 0.1 sampai 00001. Dalam penentuan nilai ini  biasanya  akan  ditentukan  oleh  peneliti.  Dalam  perbandingan  ini  peneliti membandingkan tiga nilai yaitu 0.1, 0.01, dan 0.001. Penentuan nilai learning rate ini  sangat  berpengaruh  pada  performa  akurasi.  Berikut  perbandingan  dari  nilai learning rate yang sudah diteliti pada Tabel 3 .
Tabel 3. Hasil Perbandingan Nilai Learning Rate
Nilai Learning Rate Val Accuracy Los Validation Waktu (seconds) 0.1 47% 0.7142 19 0.01 50% 0.6936 19 0.001 100% 1.4677e-09 19
Berdasarkan Tabel 3 , semakin kecil nilai learning rate maka akan semakin bagus hasil  akurasi.  Hal  ini  dikarenakan  saat  menggunakan  nilai learning rate yang
cukup besar, maka nilai loss akan semakin meningkat ketika menjalankan iterasi pada saat proses training .

## Perbandingan Jumlah Epoch
Penentuan jumlah epoch terdapat pada tahapan pelatihan pada model CNN yang sudah  dibuat.  Semakin  banyak  jumlah epoch maka  semakin  lama  waktu  yang diproses pada saat pelatihan, berikut hasil perbandingan jumlah epoch pada Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil Perbandingan Jumlah Epoch
Jumlah Epoch Val Accuracy Los Validation Waktu (seconds) 15 100% 1.4677e-09 19 20 100% 2.6384e-10 25 30 100% 4.4506e-11 37
Berdasarkan Tabel 4 , hasil yang didapatkan yaitu akurasi yang sama setiap nilai epoch tetapi  semakin  tinggi  nilai epoch maka  hasil  nilai loss nya  akan  semakin kecil.  Kemudian  pada  waktu  hasil  yang  didapatkan  yaitu  semakin  tinggi  nilai epoch maka akan semakin besar waktu yang digunakan pada proses training .

## 4. KESIMPULAN
Pada  peneltian  ini  diimplementasikan  menggunakan  Bahasa  Python, Google Colab ,  dan library TensorFlow dan keras.  Input  shape pada  model  CNN  di penelitian ini adalah 100x100 piksel, nilai learning rate 0,001, ukuran filter 3x3, jumlah  epoch  15,  dan  data training sebanyak  640  dan validation sebanyak  160 data. Diperoleh dari proes training sebesar 100% untuk akurasi dan 100% untuk validasi.  Data  baru  sebanyak  100  image  digunakan  sebagai  data  testing  untuk diujikan  ke  dalam  model  yang  telah  dibuat.  Testing  ini  menghasilkan  tingkat akurasi baru dalam melakukan klasifikasi gambar citra buah pir sebesar 98% antara jenis buah pir Williams dan Forelle. Semakin tinggi nilai dari learning rate maka semakin  turun  akurasi  pada  proses  pelatihan.  Semakin  besar  nilai  epoch  maka semakin lama proses pelatihannya akan tetapi tidak terlalu mempengaruhi akurasi.

## REFERENSI
[1] S. Ilahiyah and A. Nilogiri, "Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural  Network," Jurnal  Sistem & Teknologi  Informasi  Indonesia, vol.  3,  no.  2,  pp.  49-56,  2018,  doi:  10.32528/ justindo.v3i2.2254
[2] U. Khasanah, N. H. Furdiyanti and R. Yuswantina, "Uji Efek Diuretika Perasan Buah Pir (Pyrus Communis L.) Pada Tikus Putih Jantan Gaslur Wistar," Jurnal Gizi dan Kesehatan (JGK), vol. 8, no. 19, pp. 136-141, Juli 2016
[3] F. F. Maulana and N. Rochmawati, "Klasifikasi  Citra Buah Menggunakan  Convolutional Neural Network," Journal of Informatic and Computer Science (JINACS), vol. 1, no. 2, pp. 104-108, 2019
[4] T.  R.  Savera,  W.  H.  Suryawan  and  A.  W.  Setiawan,  "Deteksi  Dini  Kanker  Kulit Menggunakan K-NN Dan Convolutional Neural Network," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 7, no. 2, pp. 373-378, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020702602
[5] D. M. Asriny, S. Rani and A. F. Hidayatullah, "Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Citra  Jeruk," Thesis,  Universitas  Islam Indonesia, 2019
[6] A.  Kurniadi,  K.  and  M.  F.  Sadikin,  "Implementasi  Convolutional  Neural  Network  Untuk Klasifikasi Varietas Pada Citra Daun Sawi Menggunakan Keras," DoubleClik: Journal of Computer  and  Information  Technology, vol.  4,  no.  1,  pp.  25-33,  2020,  doi:  10.25273/ doubleclick.v4i1.5812
[7] P. A. Nugroho, I. Fenriana and R. Arijanto, "Implementasi  Deep Learning  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi Manusia," ALGOR, vol. 2, no. 1, pp.
12-20, 2020
[8] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  ,  "Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  Untuk Klasifikasi  Tanaman  Pada  Citra  Resolusi  Tinggi," Geromatika, vol.  24,  no.  2,  pp.  61-68,
2018, doi: 10.24895/JIG.2018.24-2.810
[9] M.  Saputra,  K.  and  M.  P.  Kurniawan,  "Identifikasi  Mutu  Biji  Kopi  Arabika  Berdasarkan Cacat  Dengan  Teknik  Convolutional  Neural  Network," Inspiration:  Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 10, no. 1, pp. 27-35, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2533
[10] A. Mutiara and R. Refianti, Pengantar Deep Neural Network Untuk Sistem Cerdas , Jakarta: Penerbit Gunadarma, 2018
[11] K.  R.  P,  I.  C.  O  and  H.  Setiawan,  "Implementasi  Convolutional  Neural  Network  untuk Sistem  Prediksi  Pigmen  Fotosintesis  pada  Tanaman  Secara  Real  Time," Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 330-340, 2018
[12] I. Wayan Suartika E. P, A. Y. Wiajaya and R. Soelaiman, "Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101," Jurnal Teknik ITS, vol. 5, no. 1, pp. A65-A69, 2016
[13] A.  Santoso  and  G.  Ariyanto,  "Implementasi  Deep  Learning  Berbasis  Keras  Untuk Pengenalan Wajah," Emitor: Jurnal Teknik Elektro, vol. 18, no. 01, pp. 15-21, 2018
[14] T.  M.  Sipayung,  P.  N.  Gunawan  and  J.  A.  Khoman,  "Pengaruh  Konsumsi  Pir  (Pyrus) terhadap Indeks Debris pada Siswa SD Garuda di Kota Manado," Jurnal e-GiGi (eG), vol. 6, no. 2, pp. 50-55, 2018, doi: 10.35790/eg.6.2.2018.19939
[15] W. Widyastuti, "Kinerja Deep Convolutional Network untuk Pengenalan Aksara Pallawa,"
Media  Teknika  Jurnal  Teknologi, vol.  12,  no.  2,  pp.  115-123,  2017,  doi:  10.24071/ mt.v12i2.1085