## 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.v7i3.6445

## Klasifikasi Jenis Mangga Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Risma Yati * , Tatang Rohana, Adi Rizky Pratama
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.rismayati@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id, 3 adi.rizky@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if19.rismayati@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Mangga yang bernama latin Mangnifera IndicaL. Merupakan buah yang berasal dari India dan menyebar sampai ke Indonesia.  Terdapat  berbagai  jenis  variasi  mangga  dengan  bentuk  dan  warna  yang  berbeda  sesuai  dengan  jenisnya.  Untuk membedakan  setiap  mangga  dilihat  dari  bentuk  dan  warnanya.  Akan  tetapi  jika  dalam  proses  panen  petani  mangga  harus memilih  secara  manual  memerlukan  waktu  yang  lama  dan  berpotensi  salah  dalam  menentukan  jenisnya.  Sehingga diperlukannya teknologi yang dapat mempermudah dalam membedakan jenis mangga berdasarkan bentuknya. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model dengan akurasi terbaik pada proses klasifikasi 5 jenis mangga berdasarkan bentuknya. Data yang digunakan pada penelitian kali ini adalah 5 jenis mangga yaitu Mangga Apel, Mangga Arumanis, Mangga Gedong Gincu, Mangga Golek, dan Mangga Manalagi. Digunakan 375 citra mangga sebagai data set. Data set sebelum masuk kedalam proses training  sebelumnya  dilakukan  tahap  pre  processing  yang  meliputi  proses  augmentasi  dan  resize.  Setelah  dilakukan  tahap augmentasi jumlah citra menjadi 2250. Citra tersebutlah yang dipakai dalam proses training dan pengujian. Data set dibagi ke dalam 3 bagian yaitu 70% data training, 20% data validasi, dan 10% data test. Selanjutnya yaitu proses segmentasi, segmentasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah segmentasi otsu. Proses klasifikasi menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dengan 3layer convolution 16,32 dan 64, juga menggunakan optimizer Adam. Dilakukan 4 skenario percobaan untuk mencari nilai akurasi terbaik dengan membedakan learning rate dan batch size. Dari hasil pengujian dengan confusion matrix nilai akurasi terbaik dihasilkan dari hyperparameter input size100x100, epoch 100, learning rate 0,001 dan batch size 15 dengan nilai accuracy 99,56%, precision 100%, recall 100%, dan f1-score 100%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Jenis Mangga; Bentuk; Convolutional Neural Network; Confusion matrix
Abstract− The name of the mango is Mangnifera IndicaL. It originated in India and spread to Indonesia. There are various types of mango variations with different shapes and  colors according to the type. To distinguish each mango is seen by its shape and color. However, if in the harvest process mango farmers have to choose manually it takes a long time and potentially mistaken in determining the type. So it needs technology that can make it easier to differentiate the type of mango based on its shape. The study aims to create models with the best accuracy on the process of classifying 5 types of mango based on its shape. The data used in the research this time there are 5 types of mango that will be classified, namely Mangga Apel, Arumanis mango, Mangga Gedong Gincu, Golek mango and Mangga Manalagi. Used 375 images of mango as data sets. The data set before entering the previous training process is undergoing a pre-processing phase that includes the augmentation and resize process. The number of images increased to 2250. The data set is divided into three parts: 70% training data, 20% validation data, and 10% test data. Next is the process of segmentation, the segmentation used in this research is otsu segmentation. The classification process uses the Convolutional Neural Network (CNN) architecture with 3 layers of convolution 16,32 and 64, also using the Adam optimizer. 4 experimental scenarios were performed to find the best accuracy value by distinguishing between learning rate and batch size. From the confusion matrix test results, the best accuracy values were obtained from the input hyperparameter size100x100, epoch 100, learning rate 0,001 and batch size 15 with accurate values of 99.56%, precision 100%, recall 100%, and f1-score 100%.
Keywords : Classification; Type of Mangas; Forms; Convolutional Neural Network; Confusion matrix

## 1. PENDAHULUAN
Mangga  (Mangifera  IndicaL.)  adalah  buah  yang  asli  dari  India  dan  menyebar  ke  Asia  Tenggara  hingga Indonesia.[1] Dataran rendah dan hawa panas membuat tanaman mangga tumbuh dengan baik. Akan tetapi pada ketinggian yang mencapai 600 mdpl tanaman mangga dapat tumbuh. [2] Kandungan nutrisi dalam buah mangga baik bagi kesehatan yang dapat menaikkan daya tahan tubuh dan mengurangi resiko kerusakan mata dan sariawan yaitu vitamin A dan C. [3] [4] Buah mangga sangat digemari masyarakat Indonesia sehingga masyarakat menanam pohon  mangga  untuk  keperluan  pribadi  atau  komersil.[4]  Terdapat  varietas  dan  jenis  mangga  yang  populer  di Indonesia yaitu jenis Mangga Arumanis, jenis Mangga Golek, jenis Mangga Endog, jenis Mangga Manalagi, jenis Mangga Lalijwo, jenis Mangga Madu, jenis Mangga Pakel, jenis Mangga Kemang, dan jenis Mangga Kweni. Dari setiap jenis tersebut mempunyai bentuk yang bervariasi seperti bentuk pipih, bulat memanjang, bundar, dan bulat telur. Ukuran dari Panjang sekitar 2,5-30 cm, dengan warna yang berbeda-beda seperti hijau, kuning, merah, atau campuran  dari  ketiganya.  Dari  beragam  jenis  mangga  yang  tersebar  di  Indonesia  tidak  menjamin  kelengkapan serta  kemudahan  terkait  infomasi  dan  akses  dalam  informasi  terkait  varietas  mangga.  Untuk  meningkatkan produksi buah dan pemilihan jenis mangga unggulan yang baru diperlukannya ketersediaan informasi mengenai varietas buah mangga. [5]
Terdapat berbagai jenis variasi mangga dengan bentuk dan warna yang berbeda sesuai dengan jenisnya. Untuk membedakan setiap mangga dilihat dari bentuk dan warnanya. Dalam proses panen petani mangga harus memilih secara manual satu persatu dan memisahkannya sesuai jenis mangga nya. Proses memilih secara manual memerlukan  waktu  yang  lama  dan  berpotensi  salah  dalam  menentukan  jenisnya.  Ketika  petani  salah  dalam

## 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.v7i3.6445
melakukan kesalahan pada proses memilih jenis mangga maka akan berpengaruh terhadap proses distribusi dan perdagangan pada konsumen atau pembeli. Sehingga diperlukannya teknologi yang dapat mempermudah dalam membedakan jenis mangga berdasarkan bentuknya. Untuk itu pada penelitian ini dilakukan pembuatan model yang akan digunakan untuk proses klasifikasi jenis mangga. Telah dilakukan beberapa penelitian mengenai mangga, baik  klasifikasi  tingkat  kematanagn,  maupun  jenis  varietas  mangga.  Salah  satunya  tigkat  kematangan  mangga Badami menggunakan metode CNN. Pada penelitian tersebut citra yang digunakan adalah data uji berjumlah 25 citra dan citra latih berjumlah 179 citra, adapun nilai akurasi dari pengujian model yaitu 97,2%.[6] Penelitian lain Dengan  menggunakan  metode  Hue  Saturation  Intensity  (HIS)  yaitu  membedakan  tingkat  kematangan  Mangga Harumanis.  20 data digunakan untuk penelitian ini. Data tersebut terdiri dari 10 citra mangga matang sebagai data latih, dan 10 citra sebagai data uji. Data uji  tersebut terdiri  atas 5 citra mangga yang sudah  matang dan 5 citra mangga yang masih mentah. Adapun Hasil dari pengujian tersebut adalah 87%.[1] Ada Metode lain yag digunakan menentukan  tingkat  kematangan  mangga  yaitu  metode  GLCM  yang  disatukan  bersama  metode  K-Means Clustering untuk mengekstrasi fitur buah mangga supaya bisa diaplikasikan pada varietas mangga lainnya. Metode yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  tingkat  kemtangan  mangga  yaitu  LS-SVM.  Terdapat  240  data  set  yang digunakan. 240 set merupakan hasil gabungan dari beberapa data jenis mangga, yaitu 80 data Mangga Harumanis, 80 data Mangga Manalagi, dan 80 Mangga Kent. Dari 80 data mangga memiliki 2 jenis data yaitu 40 data Mangga yang sudah matang dan 40 data Mangga yang masih Mentah. Dari proses pengujian menghasikan akurasi dengan nilai 98,33% dengan data uji.[2] Penelitian berikutnya menggunakan citra jenis daun Mangga Golek, jenis daun Mangga Arumanis, dan jenis daun Mangga Manalagi sebagai data set nya, lalu digunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan varietas mangga berdasarkan bentuk dan teksturnya. Hasil tes membutuhkan waktu rata-rata 2 detik untuk diselesaikan, 52 detik merupakan waktu terlama pada saat proses tes. Nilai akurasi yang didapatkan rata-rata nilai 1.[4]
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  peneliti  akan  melakukan  penelitian  untuk  membedakan  5  jenis mangga. Citra mangga dari 5 jenis mangga dikumpulkan lalu dilakukan proses  pre processing, segmentasi dan metode  yang  digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi  jenis  mangga  berdasarkan  bentuknya  dengan menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network.  Hasil  yang  sangat  signifikan  untuk  pengenalan  citra digital dapat dikaitkan dengan pendekatan Convolutional Neural Network. Hal tersebut karena CNN didasarkan pada  sistem  pengenalan  gambar  di  korteks  visual  otak  manusia.[7]  Beberapa  penelitian  terdahulu  telah membuktikan hasil akurasi yang bagus menggunakan algoritma CNN diantaranya Performa Metode Convolutional Neural  Network  dengan  berdasarkan  Citra  Ct-Scan  Thoax  yang  dipakai  dalam  Klasifikasi  Covid-19  Varian Omicron.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan  membedakan  jumlah  data  set.  Pengujian  pertama menggunakan data sebanyak 400 data, iterasi (epoch) 30 kali, dan step_per_epoc 30 menghasilkan nilai akurasi 0.88 atau 88% dan nilai Loss 0.3119. Pada pengujian ke-dua menggunakan data sebanyak 800 data, dengan iterasi (epoch) 30 kali, dan step_per_epoch 30 menghasilkan akurasi yang bernilai 0.93 atau 93% dan Loss yang bernilai 0.2711.[8]  Selanjutnya  penelitian  mengenai  deteksi  otomatis  jerawat  wajah  metode  yang  digunakan  adalah Convolutional Neural Network (CNN) adapun diperoleh  hasil dari proses learning  metode CNN mendapatkan nilai  akurasi  99,8%  hingga  100%[7]  Selain  itu  terdapat  pula  sistem  klasifikasi  penyakit  kulit  menggunakan algoritma  CNN  menggunakan  1125  citra  latih  dan  375  citra  uji,  hasil  yang  maksimal  didapatkan  pada  saat parameter hidden  layer  5,  digunakan  optimizer  Adam,  serta  ukuran  nilai  dari  learning  rate  yaitu bernilai 0,001 adapun hasil dari sistem adalah sebagai berikut : akurasi bernilai  96,53%, precission bernilai 95%, recall  bernilai 95%, f1-score bernilai 95% dan Loss bernilai 0,2486.[9] Terdapat pula penelitian yang membandingkan nilai 6 learning rate yaitu 0,01, 0,001, 0,0001, 0,00001, 0,000001 dan 0,0000001. Untuk  batch size membandinglan 3 angka yaitu 5, 10, 15. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan arsitektur yang digunakan pada proses pengujian,  hasil  yang  maksimal  dari  perbandingan  tersebut  adalah  nilai  learning  rate  yang  bernilai  0,0001  dan learning rate yang bernilai  0,00001.  Adapun nilai batch size yang paling  baik nilainya adalah angka batch size dengan nilai paling kecil yaitu 5. [10]
Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  memiliki  kinerja  yang  bagus  dalam  proses pengklasifikasian.[7][8]  [9],  [10][10]Terdapat  pula  pada  salah  satu  penelitian  Learning  rate  dan  batch  size berpengaruh terhadap hasil akhir dari proses deep learning[10] dan uraian permasalahan mengenai pemilihan jenis mangga secara manual memerlukan waktu yang lama. Maka penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model dengan  akurasi  terbaik  untuk  proses  klasifikasi  5  jenis  mangga  berdasarkan  bentuknya.  Digunakan  algoritma Convolutioanl Neural Network (CNN) sebagai metode penelitiannya  dan akan dilakukan empat skenario untuk mendapatkan akurasi terbaik dengan berdasarkan dua hyperparameter yaitu learning rate dan batch size. Selain itu model yang dihasilkan dari penelitian ini dapat dikembangkan lagi yang nantinya akan berguna untuk petani dalam proses pemilahan mangga secara otomatis, dan meminimalisir terjadinya kesalahan dalam proses pemilahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Objek Penelitian
Citra mangga merupakan objek yang digunakan untuk proses penelitian ini. Terdapat lima jenis citra mangga yaitu Mangga Apel, Mangga Arumanis, Mangga Gedong Gincu, Mangga Golek, dan Mangga Manalagi. Citra mangga

## 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.v7i3.6445
digunakan sebagai data set yang akan dibagi untuk proses training, validasi saat pembuatan model menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), dan confusion matrix digunakan saat tahapan evaluasi.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Proses dari setiap tahapan penelitian  merupakan hal yang dilakukan  untuk mencapai tujuan penelitian. Adapun proses  tahapan  penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data,  pre  processing,  segmentasi,  pembuatan  arsitektur CNN, training, dan evaluasi. Tahapan dari proses penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  merupakan  tahap  dari  proses  penelitian.  Proses  penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan  data berupa 5 jenis citra mangga yaitu Mangga Apel, Mangga Arumanis, Mangga Gedong Gincu, Mangga Golek, dan Mangga Manalagi. Tahapan selanjutnya adalah proses pre processing, pada tahap ini dilakukan dua proses yaitu resize  dan  augmentasi.  Selanjutnya  adalah  proses  segmentasi  dengan  menggunakan  segmentasi  otsu.  Tahap selanjutnya membuat arsitektur CNN, proses pembuatan arsitektur terdiri dari  Convolution, Pooling, Flattening, dan Full Connection. Tahap selanjutnya adalah proses training, proses training menggunakan  optimizer Adam, dan dilakukan 4 skenario untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik berdasarkan 2  hyperparameter yaitu learning rate  dan  batch  size.  Setelah  proses  training  selesai  dan  didapatkan  sebuah  model  maka  tahap  terakhir  adalah mengevaluasi model dengan menggunakan confusion matrix.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dengan  lima  jenis  citra  mangga,  yaitu  Mangga  Apel,  Mangga Arumanis, Mangga Gedong Gincu, Mangga Golek, dan Mangga Manalagi. Gambar diambil menggunakan kamera smart phone dengan resolusi 12 MP. Dari hasil akuisisi didapatkan 375 citra. Rincian dari masing-masing citra adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Jumlah Citra Mangga Jenis Mangga Jumlah Citra Mangga Apel 75 Mangga Arumanis 75 Mangga Gedong Gincu 75 Mangga Golek 75 Mangga Manalagi 75
Tabel  1  merupakan  jumlah  citra  pada  setiap  jenis  mangga.  Citra  tersebut  merupakan  citra  asli  yang dihasilkan dari proses akuisisi.

## Gambar 2. Citra Buah Mangga
Gambar 2 merupakan citra 5 jenis mangga yang akan digunakan pada penelitian ini. (a) Mangga Apel, (b) Mangga Arumanis, (c) Mangga Gedong Gincu, (d) Mangga Golek, dan (e) Mangga Manalagi. Mangga dari hasil akuisisi selanjutnya dilakukan proses pre processing. Setelah proses  pre processing selesai data dibagi menjadi tiga yaitu sebagai data train, data validasi, dan data test. Data training adalah data yang digunakan algoritma untuk mengklasifikasikan dan melatih model untuk mendeteksi kelas kelas baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Data ini biasanya memiliki rasio paling tinggi di antara ketiga set data. Data validation adalah data yang digunakan saat  training  yang  berfungsi  untuk  mengoreksi  nilai  error.  Sedangkan  data  test  digunakan  ketika  model  sudah selesai  dilatih  dan  digunakan  untuk  membandingkan  sebagus  apa  performa  model  dari  hasil  training  yang

## 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.v7i3.6445
dilakukan. [11]Data dibagi dengan jumlah persentase 70%,20%, dan 10%. Rincian dari pembagian data terdapat pada tabel 2
Tabel 2. Pembagian Data Set Jenis Mangga Training  Validasi  Test Mangga Apel 70% 20% 10% Mangga Arumanis 70% 20% 10% Mangga Gedong Gincu 70% 20% 10% Mangga Golek 70% 20% 10% Mangga Manalagi 70% 20% 10%
Tabel 2 merupakan tabel pembagian data set menjadi tiga bagian dari masing-masing jenis mangga yaitu data training, validasi dan data test.

## 2.4 Pre processing
Pre processing merupakan tahap pemroresan data (pada penelitian ini citra) agar mendapatkan data yang layak untuk digunakan pada tahap berikutnya.[1] Pada tahap pre processing meliputi proses Augmentasi dan Resize. a. Augmentasi
Augmentasi  yaitu  gambar  atau  citra  yang  ada  akan  dimanipulasi.  [12]  Augmentasi  memiliki  kemampuan meningkatkkan variasi gambar yang digunakan untuk memperkecil  overfitting.[13] Proses Augmentasi yang digunakan pada penelitian ini adalah flip horizontal, flip vertikal, rotasi 90 o , rotasi 270 o , dan zoom. Dari proses augmentasi jumlah citra menjadi 2250 citra. Citra hasil Augmentassi ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Augmentasi
Gambar 3 merupakan salah satu proses augmentasi yang dilakukan pada data set. Terlihat gambar asli yang kemudian dilakukan augmentasi yaitu flip horizontal, flip vertikal, rotasi 90 o , rotasi 270 o , dan zoom. b. Resize
Resize  merupakan  merubah  ukuran  piksel  suatu  citra.[14] Tujuan dari  resize  ini  adalah untuk memperkecil ukuran citra dan mempercepat saat diproses.[15] Pada penelitian ini hasil dari akuisisi citra memiliki ukuran yang beragam. Sehingga ukuran cita dibuat menjadi seragam menjadi ukuran 100x100 piksel dengan proses resize.

## 2.5 Segmentasi
Proses membagi atau memisahkan sebuah gambar menjadi beberapa area (region) atau objek dengan karakteristik yang identik dikenal dengan segmentasi. Hal ini memungkinkan untuk pengambilan individual dari setiap objek gambar dan penggunaannya sebagai input untuk proses lainnya.[16] Metode Otsu digunakan dalam penelitian ini. Histogram  grayscale  ditransformasikan  menjadi  citra  biner  menggunakan  metode  Otsu.  Analisis  diskriminan digunakan dalam metode Otsu untuk mengidentifikasi ciri-ciri yang membedakan dua ataupun lebih kelompok yang muncul secara alami. Analisis diskriminan akan memaksimalkan variabel-variabel ini untuk membedakan antara objek latar depan dan latar belakang.[17] Penjelasan metode otsu adalah sebagai berikut. Pertama-tama, probabilitas nilai intensitas I dalam histogram dihitung melalui persamaan 1:
𝑃(𝑖) = 𝑛𝑖 𝑁 , 𝑝(𝑖) ≥ 0  ∑ 𝑝(𝑖) = 1 256 1
(1)

## 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.v7i3.6445
Ket : P : Probabilitas i : nilai intensitas ni : Jumlah piksel berintensitas N : Jumlah Semua Piksel Jumlah piksel berintensitas I dan N dinyatakan dengan ni.[18]

## Gambar 4. Citra Segmentasi
Gambar  4  merupakan  gambar  dari  proses  segmentasi  hasil  citra  merupakan  citra  biner  yang  digunakan dalam proses training.

## 2.6 Arstektur Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) termasuk ke dalam algoritma deep learning. Merupakan penyempurnaan dari Multilayer Perceptron (MPL). CNN merupakan algoritma yang dirancang untuk memproses gambar dan suara dalam dua dimensi. Memiliki kemampuan untuk langsung belajar dari gambar.[19] CNN meniru cara otak manusia memproses  informasi  visual  untuk  mengidentifikasi  objek.  Komputer  kini  dapat  melihat  dan  membedakan berbagai  objek  berkat  CNN.  Kemampuan  ini  dikenal  sebagai  image  recognition.[20]  Susunan  neuron  disetiap lapisan neuron konvolusional adalah 3D (lebar, tinggi, kedalaman). Dengan lebar, tinggi adalah ukuran layer, dan kedalaman  merupakan  jumlah  layer.[21]  Feature  Extraction  Layer  dan  Fully  Connected  Layer  merupakan  dua bagian besar Arsitektur  Convolutional Neural Network dibagi menjadi, yaitu. Proses “encoding” suatu citra ke dalam feature map berupa angka yang merepresentasikan citra tersebut berlangsung pada Feature Extraction Layer. [8]Tahapan dalam membangun arsitektur CNN yaitu :
a. Convolutional Layer
Convolutional  Layer  yaitu  proses  konvolusi  akan  terjadi  pada  setiap  data  yang  bersentuhan  dengan convolutional layer. Activation map atau featur map 2D akan dibuat sebagai hasil dari perubahan lapisan setiap filter  agar  cocok  dengan  semua  data  input.  Hal  ini  dioptimalkan  dengan  mengatur  ukuran  filter,  stride  dan padding.[22] Proses convolution dilakukan sebanyak 3 kali, yaitu menggunakan Layer Filter 16, Layer Filter 32, dan Layer Filter 64. Ketiga proses tersebut menggunakan kernel 3x3 dan stride 1. Aktifasi yang digunakan pada saat proses convolutional adalah ReLU (Rectified Linear Unit). ReLU merupakan sebuah operasi untuk mengenalkan nonlinieritas dalam meningkatkan representasi model. [23]
Gambar 5. Proses Convolution
Gambar 6. Proses zero padding 2 pada data 3x3
Gambar 5 menunjukkan Proses convolution dengan stride 1 dengan input data 5x5, filter 3x3 dan bidang receptive 3x3. Adapun pada Gambar 6 menunjukkan proses zero padding 2 pada data 3x3.
b. Pooling
Proses membuat  ukuran  gambar lebih kecil dikenal sebagai  pooling atau subsampling. Max Pooling adalah metode  pooling  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Setelah  membagi  output  convolution  layer  menjadi beberapa grid yang lebih kecil, Max Pooling mengkompilasi nilai maksimum dari setiap grid menjadi matriks gambar yang lebih kecil,

## 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.v7i3.6445
Gambar 7. Perhitungan Max-Pooling
Gambar 7 menunjukkan proses perhitungan dari max pooling. Output lapisan dibagi menjadi beberapa grid kemudian diambil nilai yang paling besar dan terbentuklah matrix baru.
c. Flattening
Merubah  data  Pooling  yang  mempunyai  array  2  dimensi  dirubah  menjadi  data  satu  dimensi  single  vector merupakan proses dari Flattening.

## Gambar 8. Proses Flattening
Gambar 8 menunjukan proses Flattening gambar, sebelah kiri merupakan contoh gambar dari hasil pooling dengan ukuran matrix 3x3. selanjutnya dibentuk ke dalam 1 vektor dengan 9 baris.
d. Full Connection
Selanjutnya  adalah  proses  dropout  sebanyak  satu  kali.  Parameter  dikontrol  melalui  prosedur  ini  untuk mencegah overfitting. Lalu dilakukan proses dense sejumlah 3 kali. 1024unit node digunakan saat proses dense kesatu. 512unit node digunakan saat proses dense kedua, dan proses dense yang ketiga digunakan jumlah unit code sama dengan jumlah class yaitu 5. Pada saat proses dense kesatu dan kedua menggunakan aktifasi ReLU serta yang ketiga aktifasi softmax yang digunakan.

## Gambar 9. Arsitektur CNN
Diatas telah dijelaskan mengenai pembuatan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Gambar 9 menunjukkan struktur yang dijelaskan diatas dan digunakan dalam arsitektur CNN.

## 2.7 Training
Training  dilakukan  untuk  mendapatkan  model  dengan  akurasi  terbaik.  Proses  training  menggunakan  algoritma CNN,  jupyter  notebook  digunakan  sebagai  tools  dalam  proses  pengujian,  dan  Bahasa  pemrograman  yang digunakan adalah python 3.10.  Training menggunakan optimizer Adam yang digunakan agar model yang dibuat lebih akurat.[24] Learning rate yang akan diterapkan pada training dataset ditentukan sebelum  optimizer Adam dapat digunakan. Salah satu nilai parameter yang digunakan dalam menentukan nilai koreksi bobot selama training adalah learning rate. Selain itu, nilai untuk batch size, atau jumlah contoh pelatihan yang digunakan dalam satu iterasi, ditetapkan. Proses training akan dilakukan dengan membedakan learning rate dan batch size.

## 2.8 Evaluasi
Evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix. Confusion matrix adalah alat yang digunakan dalam proses evaluasi model dalam mengklasifikasi untuk memperkirakan objek yang benar ataupun salah.[25] Data uji merupakan  data  test  yaitu  10%  dari  keseluruhan  data.  Adapun  nilai  yang  diukur  ada  empat  adalah  nilai  True Positive (TP), nilai True Negative (TN), nilai False Positive (FP), serta nilai False Negative (FN). Pengujian suatu kelas x TP merupakan jumlah data kelas x yang teridentifikasi benar, FP merupakan jumlah data bukan kelas x

## 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.v7i3.6445
yang teridentifikasi kelas x, FN merupakan jumlah data kelas x yang teridentifikasi sebagai kelas bukan x, dan TN merupakan jumlah data kelas bukan x yang teridentifikasi benar.[26]
Tabel 3. Ilustrasi Confusion matrix Predicted : Yes Predicted : No Actual : Yes TP FN Actual : No FP TN
Tabel  3  merangkum  keempat  istilah  yang  telah  dijelaskan  diatas,  dan  merupakan  penggambaran  dari confusion matrix. Macro avg atau nilai rata-rata hasil nilai dari accuracy, nilai dari precision, nilai dari recall, dan nilai dari f1-score digunakan sebagai nilai matrix untuk 5 kelas, yaitu Mangga jenis Apel, Mangga jenis Arumanis, Mangga jenis Gedong Gincu, Mangga jenis Golek, dan Mangga jenis Manalagi. Persamaan yang dipakai dalam proses menghitung nilai accuracy, nilai precision, nilai recall, dan nilai F1-score yaitu rumus 2,3,4 dan 5.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦(%) = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁) (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(%) = 𝑇𝑃 (𝐹𝑃+𝑇𝑃) (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(%) = 𝑇𝑃 (𝐹𝑁+𝑇𝑃) (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(%) = (2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑜𝑛)
(𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Training
Proses  training  menghasilkan  model  python.  Training  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Convolutional Neural Network (CNN) dengan tool jupyter notebook, dan Bahasa pemrograman python 3.10. Data yang dipakai untuk proses training dan pengujian adalah data hasil augmentasi yang berjumlah 2250 citra. Data yang digunakan untuk proses training adalah sebanyak1575 citra, dan proses validasi sebanyak 450 citra dari 5 jenis mangga yang akan  diklasifikasi.  Training  menggunakan  optimizer  Adam  untuk  mengoptimalkan  nilai  akurasi.  Untuk mendapatkan akurasi terbaik dilakukan 4 skenario training dengan membedakan nilai learning rate dan batch size. Hyperparameter  ke-1  dengan  ukuran  nilai  learning  rate  adalah  0,001  dan  batch  size  10,  hyperparameter  ke-2 dengan ukuran nilai learning rate adalah 0,001 dan batch size 15, hyperparameter ke-3 dengan ukuran nilai learning rate adalah 0,0001 dan batch size 10, dan hyperparameter ke-4 dengan ukuran nilai learning rate adalah 0,0001 dan batch size 15. Semua proses training menggunakan epoch dan input size yang sama yaitu dengan epoch 100 dan input size 100x100.
Tabel 4. Hyperparameter yang digunakan Hyperparameter Ke Nilai Input size Nilai Epoch Nilai Learning rate Nilai Batch size 1 100x100 100 0,001 10 2 100x100 100 0,001 15 3 100x100 100 0,0001 10 4 100x100 100 0,0001 15
Tabel 4 merupakan rangkuman dari keempat hyperparameter yang digunakan. terdapat 4 hyperparameter yang akan dilakukan pada penelitian kali ini untuk mendapatkan model dengan nilai akurasi terbaik. Setelah proses penentuan hyperparameter telah ditentukan selanjutnya melakukan proses training. Hasil proses training dijelaskan dibawah ini :

## 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.v7i3.6445
Gambar  10  menunjukkan  grafik  performance  dari  proses  pengujian  hyperparameter  ke-1  dengan hyperparameter nilai input size adalah 100x100, nilai epoch adalah 100, nilai learning rate adalah 0,001, dan nilai batch size adalah 10. Nilai akurasi terbaik proses training ada pada epoch 81 yaitu dengan nilai Loss 0,1024, nilai accuracy 0,9651, nilai val_Loss 0,2206, dan nilai val_acc 0,94889.
Gambar 11. Grafik Loss dan Accuracy hyperparameter ke-2
Gambar  11  menunjukkan  grafik  performance  dari  proses  pengujian  hyperparameter  ke-2  dengan hyperparameter nilai input size adalah 100x100, nilai epoch adalah 100, nilai learning rate adalah 0,001, dan nilai batch size adalah 15. Nilai akurasi terbaik proses training ada pada epoch 85 yaitu dengan nilai Loss 0,0800, nilai accuracy 0,9702, nilai val_Loss 0,2853, dan nilai val_acc 0,9533.
Gambar 12. Grafik Loss dan Accuracy hyperparameter ke-3
Gambar  12  menunjukkan  grafik  performance  dari  proses  pengujian  hyperparameter  ke-3  yaitu  dengan hyperparameter nilai input size adalah 100x100, nilai epoch adalah 100, nilai learning rate adalah 0,0001, dan nilai batch size adalah 10. Nilai akurasi terbaik proses training ada pada epoch 98 yaitu dengan nilai Loss 0,1092, nilai accuracy 0,9632, nilai val_Loss 0,2227, dan nilai val_acc 0,94667.
Gambar 13. Grafik Loss dan Accuracy hyperparameter ke-4
Gambar  13  menujukkan  grafik  performance  dari  proses  pengujian  hyperparameter  ke-4  yaitu  dengan hyperparameter nilai input size adalah 100x100, nilai epoch adalah 100, nilai learning rate adalah 0,0001, dan nilai batch size adalah 15. Nilai akurasi terbaik proses training ada pada nilai epoch 100 yaitu dengan nilai Loss 0,0939, nilai accuracy 0,9689, nilai val_Loss 0,2170, dan nilai val_acc 0,9444.

## 3.2 Evaluasi Model
Setelah  melakukan  proses  training  dan  mendapatkan  model  dengan  akurasi  terbaik,  maka  model  tersebut  akan diuji dengan data yang sudah dibagi sejak awal yaitu 10% dari keseluruhan data atau sebanyak 225 citra dengan

## 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.v7i3.6445
masing-masing 45 citra dari setiap jenis mangga. Dalam proses evaluasi menggunakan confusion matrix. Berikut hasil dari pengujian confusion matrix.
Gambar 14. Confusion matrix hasil pengujian model
Gambar  14  merupakan  hasi  pengujian  model  dari  keempat  hyperparameter.  Dari  hasil  pengujian menggunakan  model  hyperparameter  ke-1  mendapatkan  nilai  accuracy  99,11%,  precision  bernilai  99%,  recall bernilai  99%,  dan    f1-score  bernilai  99%.  Pengujian  dengan  model  hyperparameter  ke-2  menghasilkan  nilai accuracy 99,56%, precision bernilai 100%, recall bernilai 100%, dan f1-score bernilai 100%. Pengujian dengan model hyperparameter ke-3 menghasilkan nilai accuracy 97,78%, precision bernilai 98%, recall bernilai 98%, dan f1-score  bernilai  98%.  Pengujian  dengan  model  hyperparameter  ke-4  menghasilkan  accuracy  bernilai  96,00%, precision bernilai 96%, recall bernilai 96%, dan f1-score bernilai 96%.
Tabel 5. Hasil Proses Pengujian Hyperparameter ke- Input size epoch Learning rate Batch size Accuracy  Precision Recall F1-score 1 100x100 100 0,001 10 99,11% 99% 99% 99% 2 100x100 100 0,001 15 99,56% 100% 100% 100% 3 100x100 100 0,0001 10 97,78% 98% 98% 98% 4 100x100 100 0,0001 15 96,00% 96% 96% 96%
Tabel 5 merupakan rangkuman dari hasil pengujian confusion matrix berdasarkan 4 model yang yang telah ditraining. Nilai dari proses pengujian  Hyperparameter yang ke-2 dengan nilai input size adalah 100x100, nilai epoch adalah 100, nilai learning rate adalah 0,001, dan nilai batch size adalah 15 memiliki akurasi terbaik dengan menghasilkan nilai accuracy 99,56%, precision bernilai 100%, recall bernilai 100%, dan f1-score bernilai 100%. Disusul dengan hyperparameter ke-1 dengan menghasilkan nilai accuracy 99,11%, precision bernilai 99%, recall bernilai  99%,  dan  f1-score  bernilai  99%.  Nilai  akurasi  terbaik  selanjutnya  adalah  hyperparameter  ke-3  dengan menghasilkan nilai accuracy 97,78%, precision bernilai 98%, recall bernilai 98%, dan f1-score bernilai 98%. Dan yang terakhir adalah hyperparameter ke-4 dengan menghasilkan nilai accuracy 96,00%, precision bernilai 96%, recall bernilai 96%, dan f1-score bernilai 96%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  proses  pengujian  pada  penelitian  yang  telah  dilaksanakan  tentang  klasifikasi  jenis  mangga menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) hasilnya sama dengan tujuan dari proses penelitian ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik  dengan  membedakan  hyperparameter learning  rate  dan  batch  size.  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dapat  mengklasifikasi  5  jenis

## 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.v7i3.6445
mangga dengan baik dan menghasilkan nilai akurasi baik. Nilai  learning rate adalah 0,001 dan nilai batch size adalah 15 pada hyperparameter ke-2 memiliki nilai akurasi terbaik yaitu nilai accuracy 99,56%, precision bernilai 100%, recall bernilai 100%, dan f1-score bernilai 100%. Disusul dengan hyperparameter ke-1 yang memiliki nilai accuracy 99,11%,  precision bernilai  99%,  recall  bernilai  99%,  dan  f1-score  bernilai  99%.  Nilai  akurasi  terbaik selanjutnya  adalah  hyperparameter  ke-3  dengan  nilai  accuracy  97,78%,  precision  bernilai  98%,  recall  bernilai 98%, dan f1-score bernilai 98%. Dan yang terakhir adalah hyperparameter ke-4 dengan nilai accuracy 96,00%, precision bernilai 96%, recall bernilai 96%, dan f1-score bernilai 96%. Seluruh percobaan memiliki nilai akurasi tinggi. Dari hasil pengujian bisa disimpulkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) layak menjadi salah satu model untuk klasifikasi, dan membuktikan bahwa learning rate dan batch size memang berpengaruh terhadap proses training. Akan tetapi dengan pengolahan citra yang berbeda, data set yang berbeda akan berpengaruh juga terhadap proses training. Karena pada penelitian sebelumnya mendapatkan akurasi terbaik dengan nilai  learning rate dan batch size yang berbeda.

## REFERENCES
[1] H. Edha et al., “PENERAPAN METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA HUE SATURATION INTENSITY (HSI) UNTUK MENDETEKSI KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUM MANIS,” 2020.
[2] C.  Bagus  Sanjaya  and  dan  Muhammad  Imron  Rosadi,  “KLASIFIKASI  BUAH  MANGGA  BERDASARKAN TINGKAT KEMATANGAN MENGGUNAKAN LEAST-SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2018.
[3] A. Arip Munawar and D. Suhandy, “Prediction of Vitamin C, Titratable Acidity, and Soluble Solids Content of Mango Fruits Using Near-Infrared Reflectance Spectroscopy,” 2020.
[4] D.  Hidayat,  “KLASIFIKASI  JENIS  MANGGA  BERDASARKAN  BENTUK  DAN  TEKSTUR  DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIO NALNEURAL NETWORK(CNN) CLASSIFICATION OF TYPES OF MANGO BASED ON LEAVE SHAPE AND TEXTURE USING CONVOLUTIO NALNEURAL NETWORK(CNN) METHOD,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), vol. 5, no. 1, 2022.
[5] Z. E. Fitri, R. Aprilia, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Ensiklopedia Digital Berdasarkan Klasifikasi Varietas Buah Mangga (Mangifera spp.) Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer, vol. 11, no. 2, pp. 113–120, Feb. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.5513.
[6] A.  Arkadia  et  al.,  Klasifikasi  Buah  Mangga  Badami  Untuk  Menentukan  Tingkat  Kematangan  dengan  Metode  CNN. 2021.
[7] F. Sudana Putra, D. Otomatis Jerawat Wajah, and M. P. Kurniawan, “Deteksi Otomatis Jerawat Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” JIFOTECH (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY, vol. 1, no. 2, 2021.
[8] O. Nurdiawan, R. Herdiana, I. Ali, and M. Fijriani, “Kinerja Algoritma Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Covid-19 Varian Omicron Berdasarkan Citra Ct-Scan Thoax,” Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4884.
[9] M.  A.  Hanin,  R.  Patmasari,  R.  Yunendah,  and  N.  Fu’adah,  “SISTEM  KLASIFIKASI  PENYAKIT  KULIT MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  SKIN  DISEASE  CLASSIFICATION SYSTEM USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” Feb. 2021.
[10]  N. Rochmawati et al., “Analisa Learning rate dan Batch size Pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep learning dengan Optimizer Adam,” 2021.
[11]  D. Luthfy, C. Setianingsih, and M. W. Paryasto, “Indonesian Sign Language Classification Using You Only Look Once,” Feb. 2023.
[12]  A.  Aziz,  R.  Reyhan  Zhafari,  and  M.  M.  Santoni,  Klasifikasi  10  Spesies  Monyet  Berdasarkan  Citra  Menggunakan Convolutional Neural Network. 2021.
[13]  C. Uswatun Khasanah, A. Kusuma Pertiwi, F. Witamajaya, P. Akbara Surakarta, and J. Sumbing Raya, “Implementasi Data  Augmentation  Random  Erasing  dan  GridMask  pada  CNN  untuk  Klasifikasi  Batik  Implementation  of  Random Erasing  and  GridMask  Data  Augmentations  on  CNN  for  Batik  Classification,”  vol.  13,  no.  1,  2023,  doi: 10.30700/jst.v13i1.1274.
[14]  I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “KLASIFIKASI  CITRA  DIGITAL  BUMBU  DAN  REMPAH  DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” Jurnal Gaussian, vol.  9, no. 3, pp. 273–282, 2020, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[15]  S. Sunardi, A. Yudhana, and S. A. Wijaya, “Penerapan Metode Median Filtering untuk Optimasi Deteksi Wajah pada Foto Digital,” Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA), vol. 4, no. 1, pp. 51–60, Jun. 2022, doi: 10.35970/jinita.v4i1.1214.
[16]  M. Mellyadi and P. Harliana, “Segmentasi Citra Satelit dalam Observasi dan Konservasi Hutan Lindung Taman Nasional Gunung Lauser Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” Hello World Jurnal Ilmu Komputer, vol. 1, no. 2, pp. 90– 96, Jul. 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i2.44.
[17]  A.  Susanto  and  A.  Kesehatan,  “KOMBINASI  SOBEL,  CANNY  DAN  OTSU  UNTUK  SEGMENTASI  CITRA PENGGUNA HELEM SAFETY DAN TANPA HELEM SAFETY,” 2022.
[18]  A.  Rizky  Pratama,  A.  Ratna  Juwita,  and  T.  Al  Mudzakir,  “Klasifikasi  Daging  Sapi  Berdasarkan  Ciri  Warna  Dengan Metode Otsu dan K-Nearest Neighbor,” Apr. 2021.
[19]  S. Ilahiyah and A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” vol. 3, no.2, pp. 49–56, 2018.
[20]  Rifkie Primartha and Romi Satria Wahono, Algoritma Machine Learning. Bandung: INFORMATIKA, 2021.
[21]  Ilyas  and  Risnawati,  PENGENALAN  TANAMAN  CABAI  DENGAN  TEKNIK  KLASIFIKASI  MENGGUNAKAN METODE CNN. 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.v7i3.6445
[22]  P.  Adi  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) PADA EKSPRESI MANUSIA,” JURNAL ALGOR, vol. 2, no. 1, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
[23]  A.  Ratna  Juwita  et  al.,  “IDENTIFIKASI  CITRA  BATIK  DENGAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK,” 2021, vol. 6, no. 1, pp. 192–208.
[24]  E.  Oktafanda,  “Klasifikasi  Citra  Kualitas  Bibit  dalam  Meningkatkan  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),”  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  pp.  72–77,  Aug.  2022,  doi: 10.37034/infeb.v4i3.143.
[25]  I.  Nawangsih,  I.  Melani,  S.  Fauziah,  and  A.  I.  Artikel,  “PELITA  TEKNOLOGI  PREDIKSI  PENGANGKATAN KARYAWAN  DENGAN  METODE  ALGORITMA  C5.0  (STUDI  KASUS  PT.  MATARAM  CAKRA  BUANA AGUNG,” Jurnal Pelita Teknologi, vol. 16, no. 2, pp. 24–33, 2021.
[26]  U. Muhammadiyah Jember, M. Ainur Rohman, and D. Arifianto, “Penerapan Metode Euclidean Probality dan Confusion Matrix dalam Diagnosa Penyakit Koi Application of the Euclidean Probability and Confusion Matrix Methods in the Diagnosis of Koi Disease,” 2021. [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST