Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024

## IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI PASIR KALI KRASAK DAN PASIR KALI PUTIH DAERAH MUNTILAN JAWA TENGAH
Recoba Abednego Davinci 1* , Arita Witanti 2 1,2 Informatika, Universitas Mercubuana Yogyakarta email : recobaabdav01@gmail.com 1*
Abstrak: Perkembangan dunia teknologi yang sudah mulai berkembang pesat terutama dalam proses pengolahan suatu data pada  bidang  maching  learning  banyak  dikembangkan  akhir  akhir  ini  terutama  pemanfaatan  perngembangan    pada  bidang keilmuan baru yaitu deep learning dalam mengelola data salah satunya pada Penelitian ini, penelitian yang dilakukan untuk mengoptimalkan penggunaan metode convolutional neural network( CNN) dalam klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih di daerah Muntilan, Jawa tengah dengan bertujuan untuk mengetahui atau mengenal dua buah jenis pasir berdasarkan citra digital, jumlah dataset yang dikumpulkan berjumlah 1.305 yang terdiri dari 697 data citra pasir kali krasak dan 608 data citra pasir kali putih, yang kemudian setelah melalui proses Pre-processing Data didapatkan 1200 data citra yang bisa dipakai dalam penelitian ini, masing-masing terdiri dari 600 data dari masing-masing jenis pasir tersebut. Penelitian ini menggunakan 5  ukuran  input  citra  yang  berbeda  dn  mendapatkan  hasil  ukuran  input  citra  yang  terbaik  dengan  akurasi  99,58%  dalam mengenali  dan  mengklasifikasikan  pasir  kali  krasak  dan  pasir  kali  putih,  yang  kemudian  hasil  citra  input  paling  akurat  itu diimplementasikan  dalam  bentuk Graphical  User  Interface (GUI)  dalam  mempermudah  pengenalan  pengklasifikasian  pasir kali krasak dan pasir kali putih.
Kata Kunci : Klasifikasi, CNN, Pasir Kali Krasak, Pasir Kali putih, Muntilan
Abstract:.The development of the world of technology that has begun to develop rapidly, especially in the process of processing a data in the field of machine learning, has been developed lately, especially the utilization of developments in the new scientific field of deep learning in managing data, one of which is in this study, research conducted to optimize the use of convolutional neural network (CNN) methods in the classification of Krasak river sand and white river sand in the Muntilan area, Central Java  with  the  aim  of  knowing  or  recognizing  two  types  of  sand  based  on  digital  images,  the  number  of  datasets  collected amounted to 1. 305 consisting of 697 Krasak sand image data and 608 white sand image data, which then after going through the Data Pre-processing process obtained 1200 image data that can be used in this study, each consisting of 600 data from each type of sand. This research uses 5 different input image sizes and gets the best input image size results with an accuracy of 99.58% in recognizing and classifying krasak river sand and white river sand, which then the most accurate input image results are implemented in the form of a Graphical User Interface (GUI) in facilitating the recognition of the classification of krasak river sand and white river sand.

## Keywords: Classification, CNN, Krasak River Sand, White River Sand, Muntilan

## PENDAHULUAN
Alam dan manusia merupakan objek yang saling berkaitan satu sama lain yang dimana disitu terjalin sebuah hubungan sosial dalam pengolahannya. contohnya seperti(penambangan pasir)[1]. pemanfaatan dalam pengolahan pasir yang banyak membantu dalam setiap kehidupan sosial manusia. Pasir merupakan salah satu material dari alam yang merupakan elemen sangat penting dan tersebar luas di berbagai belahan dunia. Kegunaan pasir yang sangat beragam, mulai dari industri konstruksi, pertanian, rekayasa sipil, hingga manufaktur. Salah satunya penulis mengambil  materi  mengenai  pasir.  Dalam  industri,  pasir  digunakan  sebagai  salah  satu  bahan  dasar  dalam pembuatan beton, mortir, dan aspal.
Meskipun  terlihat  sederhana,  pasir  memiliki  beragam  karakteristik  yang  mempengaruhi  kualitas  dan kegunaannya  dalam  aplikasi  tertentu.  Salah  satunya  yang  paling  umum  kandungan  endapan  pasir  besi  yang bersumber dari vulkanik gunung berapi [2].Yang melalui beberapa proses yang bertahap sehingga abu vulkanik yang bercampur dengan  pasir mengalami  berbagai  macam  proses sehingga bisa dimanfaatkan. Pengaruh cuaca dalam proses endapan abu vulkanik juga sangat amat penting sehingga terbentuknya pasir besi [3]. Karakteristik ini termasuk ukuran butiran, bentuk  butiran, distribusi ukuran butiran, komposisi  mineral,  serta warna, tekstur, bahkan  material  vulkanik  yang  membuat  pasir  muntilan  ini  menjadi  sangat  eksis.  Pengenalan  dan  pemahaman terhadap karakteristik pasir menjadi kunci dalam memilih pasir yang sesuai untuk kebutuhan tertentu.
Pasir kali Krasak dan pasir kali Putih atau yang lebih dikenal dengan Pasir Muntilan, merupakan jenis pasir yang memiliki keunikan dan kekhasan tersendiri. Berlokasi di sekitar wilayah Muntilan, sebuah kota kecil yang
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024
terletak  di  Provinsi  Jawa  Tengah,  Indonesia,  pasir  ini  memiliki  karakteristik  fisik,  kimia,  dan  geologi  yang membedakannya dari jenis pasir lainnya.

## Gambar 1. Citra Pasir Kali Krasak Dan Pasir Kali Putih Muntilan Jawa Tengah
Oleh  karena  itu  dengan  penulis  mencoba  untuk  mengimplementasikan  metode  CNN  untuk mengklasifikasikan pasir kali Krasak dan pasir kali Putih berdasarkan citra visual mereka. Pendekatan ini akan memanfaatkan keunggulan CNN dalam menangani data gambar kompleks dan kemampuannya untuk mempelajari pola-pola yang lebih abstrak dan substan dari data. Adapun beberapa acuan dari penelitian yang penulis lakukan ini seperti, penelitian yang berjudul “Klasifikasi Tanaman Upakara Adat Hindu Di Kebun Raya Eka Karya Bali Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network” pada pengukuran tingkat akurasi digunakan 3 macam yaitu MobileNetV3Small,  VGG19, dan  VGG16.  Dari hasil  pengujian tersebut  diperoleh hasil  bahwa hasil  dari mode MobileNetV3Small memiliki hasil akuisi yang paling bagus dari VGG19, dan VGG16 [4].
Penelitian yang lainnya juga dengan menggunakan metode yang sama adalah pada penelitian “Penerapan Convolutional  Neural  Network Pada  Aplikasi  Deteksi  Wajah  Pengunjung  Perpustakaan”  yang  dilakukan  oleh Ricky  Aditya  P,  Sentot  Achmadi,  dan  Karina  Auliasari,  diperoleh  hasil  dengan  200  kali  uji  coba  terhadap  10 relawan, akurasi benar 87% dan akurasi kesalahan 13% sehingga penelitian pada program suda diperoleh hasil yang sudah sangat baik dengan hasil akurasi yang akurat [5].
Kemudian ada lagi penelitian dari Muhammad Akbar Yasin yang berjudul “Memecahkan Captcha-Text terdistorsi dengan Convolutional Neural Network”, diperoleh hasil dari percobaan yang dilakukan pada system mencapai tingkat akurasi 75% dalam waktu kurang lebih 29 jam pada proses eksekusi dari program yang dibuat[6]
Penelitian lain yang menjadi acuan penelitian saya yang menggunakan metode yang sama adalah penelitian dari Khairul Azmi,Sarjon Defit, dan Sumijan yang berjudul”Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat” yang memperoleh hasil pengujian nilai akurasi 98,75%  pada batik tanah liat di Sumatera Barat dari data latih, dan pada data uji sebesar 62,5%, hasil ini didapatkan dari 400 citra batik yang terdiri dari 320 citra data latih dan 80 citra data uji [7].
Terakhir ada penelitian  dari Yozika Arvio,Dine  Tiara Kusuma,Iriansyah  Sangadji, dan Erno Kurniawan Dewantara  pada  penelitian  yang  berjudul  ”penerapan  metode Convolutional  Neural  Network Dalam  Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker” , penelitian ini melibatkan 750 data uji mendapatkan persentase 99%, persentase dari 28 data uji adalah 96,4 % [8] .
Dari beberapa penelitian diatas seperti dalam penelitian klasifikasi batik dan penelitian deteksi cacat masker terdapat hasil Tingkat akurasi yang sangat tinggi hal itu dapat membantu peneliti  menjadikan sebagai Dasar atau pedoman  peneliti  untuk  mengembangkan  algoritma  CNN  dalam  pengemabangan  situasi  tertentu  seperti  dalam pembuatan  sistem  pengklasifikasian  kali  krasak  dan  kali  putih  di  daerah  Magelang,  Jawa  Tengah  dengan menyesuaikan  algoritma  yang  ada  serta  peningkatan  kinerja  ataupun  aplikabilitas  dari  algoritma  CNN  yang dikembangkan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Convolutional Neural Network(CNN) merupakan salah satu metode pada deep learning yang menggunakan hidden threelayer yang  penggunaan data berupa gambar dalam proses Machine Learningnya [9] . Yann LeCun merupakan  seorang  pertama  kali  yang  memperkenalkan  metode  CNN  pada  dunia  dalam  mengawali perkemabangan pertama munculnya deep learning [10]. penggunaan filter dalam metode CNN dalam mengekstrasi sebuah objek dalam citra input dalam mendeteksi warna,garis tepi,dan kurva [11], oleh karena itu dataset pada proses CNN diambil dari citra citra pada kamera digital untuk diteliti atu di training [12]. dapat dijelaskan bahwa sistem  kerja  dari  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  proses  pengenalan  kernel konvolusi(filter) yang terdapat di setiap sudut data gambar, yang kemudian setelah computer mendapatkan data informasi representatif tersebut selanjutnya dikelola dalam machine learning yang kemudian mendapatkan nilai
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024
hasil akhir,seperti pada penelitian sebelumnya pada penggunaan metode CNN dalam menetukan  dalam bahasa indonesia, pada penelitian tersebut penggunaan metode CNN dikombinasikan dengan metode LSTM [13] dalam pencaharian  output  akhir  yaitu  nilai  akurasi,  akan  tetapi  sayangnya  pada  penelitian    kurangnya  representasi pemanfaatan GUI  dalam menvisualkan secara otomatis hasil akhir secara otomatis dalam mendeteksi sebuah citra, hal  tersebutu  yang  menjadikan  dasar  bagi  penelitian  yang  sedang  dilakukan  peneliti  untuk  dikembangkan menggunakan  penggunaaan  metode  CNN.  Pengembangan  metode  CNN  dari  pengembangan  dari Multi  Layer Perception (MLP) yang dalam perancangan dua dimensi [14].

## Gambar 2. Proses Algoritma CNN
Proses cara kerja CNN:
1. Memecah gambar menjadi beberapa bagian kecil sehingga menjadi tumpang tindih
2. Kemudian  memasukan  bagian  bagian  kecil  tadi  pada  proses Small  Neural  Network ,pada  proses  ini semua  bagian  bagian  kecil  dimasukan  satu  persatu  sehingga  menjadi  Weight  Sharing.apabila  pada gambar terdapat objek yang lebih menarik dari bagian lainnya maka akan dinamai object of interest.
3. Penyimpanan dari hasil output bagian- bagian kecil tadi pada array yang baru.
4. Downsampling atau proses mengambil nilai pixel terbesar pada setiap bagian Poling Kernel.
5. Membuat prediksi atau output akhir pada pengenalan objek pada gambar.
Pada deep learning CNN banyak digunakan dalam berbagai penelitian khususnya untuk mengklasifikasikan suatu studi kasus (a.t.rhyosvaldo) [15].Arsitektur pada CNN banyak menghasilkan perkembangan luar biasa dalam proses pengenalan pola dan jenis pada gambar dalam pengklasifikasiannya, beberapa arsitektur CNN yang banyak diketahui seperti:
1. Le-Net 5.
2. Alexnet.
3. VGG (Visual Geometry Group).
4. ResNet (Residual Neural Network)
5. SqueezeNet

## METODE
Penelitian ini dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah dari kerangka proses kerja yang terstruktur dan terarah. Adapun dataset yang didapatkan melalui observasi lapangan secara mandiri.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024
Agustus 2024

## Gambar 3. Kerangka Penelitian CNN
1. Pengumpulan/Pengambilan Data
Pengambilan  dan  pengumpulan  data  dilakukan  langsung  oleh  peneliti  secara  mandiri  dengan melakukan observasi lapangan, di daerah Muntilan, Jawa Tengah, pada tahap ini dilakukan dengan pengambilan gambar langsung menggunakan kamera smartphone Samsung A03. Pada setiap objek berbeda dari beberapa tempat dari pasir kali krasak, dan pasir kali putih,diketahui  peneliti berhasil mendapatkan 1305 data yang terdiri dari 697 data citra pasir kali krasak, dan 608 citra pasir kali putih.
2. Pre-processing Data
Setelah proses pengambilan data kemudian melalui proses pembersihan data diambil beberapa citra yang layak untuk dimasukan sebagai bahan pada machine learning yang terdiri dari 1200 data.
3. Perancangan rsitektur CNN
Perancangan  arsitektur  CNN  menggunakan  3  Layer  pada  setiap  pengujiannya  pada  5  ukuran  citra input yang berbeda menggunakan data training 80% dan data uji 20% dari total semua data citra yang berjumlah 1.200 data dari 2 jenis pasir. Kemudian hasil pengujian dapat dilihat dari confusion matrix dari kelima ukuran data input. Disini confusion matrix berfungsi untuk menampilkan hasil evaluasi dari setiap performa pada dari setiap masing-masing kelasnya.
4. Pengimplementaian CNN
Setelah melakukan beberapa langkah-langkah diatas kemudian, dilakukan proses pengimplementasian Metode CNN pada penelitian klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih yang kemudian data masukan dan dianalisis dalam sistem metode CNN yang dibuat aplikasi matlab 2020.
5. Hasil output akurasi dan klasifikasi
Hasil akurasi pada machine learning dengan menggunakan metode CNN ini digunakan sebagai set data pengujian guna untuk menentukan hasil  akhir sebenarnya pada data baru, hasil  tersebut dapat memberikan tentang pemahaman yang jelas dan lebih akurat pada penelitian yang akan dilakukan.
6. Implementasi Graphical User Interface (GUI)
Setelah  dilakukan  hasil  uji  akurasi  Menggunakan  penggujian  CNN  kemudian  di  implementasikan hasil akurasi kedalam Graphical User Interface (GUI) Menggunakan sample data training dari input citra dengan hasil akurasi terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian tentang klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih di daerah muntilan dengan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  Dengan  5  ukuran  input  citra  yang  berbeda  yaitu:  32x32x3, 60x60x3,  122x122x3,  175x175x3,  225x225x3.  Jumlah  epoch  10,  laju  pelatihan  0,01,  dengan  3  layer  di  setiap pengujiannya. Dilakukan pengujian dengan 5 ukuran citra yang berbeda guna untuk menentukan resolusi mana
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024
yang  menghasilkan  hasil  yang  paling  optimal  diantara  5  ukuran  citra  input  tersebut.  Hasil  dari  pengujian  citra tersebut dari melihat hasil nilai uji accuracy dan loss dari setiap pengujiannya, dan kemudian di implementasikan dalam bentuk GUI.
Hasil citra input 32x32x3 pada klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih Muntilan.
Berikut adalah gambar output dari hasil pengujian citra input 32x32x3 dapat diliat pada gambar berikut;
Gambar 4.Hasil Citra Input 32x32x3
Hasil dari citra input 32x32x3 menggunakan metode CNN. Diperoleh hasil uji akurasi pengujian sebesar 94,58% dengan waktu lamanya 22 menit 14 detik, hasil pengujian ini dapat dilihat dari gambar 5 diatas.
Gambar 5. Confusion matrix 32x32x3
Pada confusion  matrix citra  input  32x32x3  diketahui  bahwa  data  citra  kali  krasak  adalah  data  uji  citra terbaik  dengan  hasil  total  yang  sesuai  terklasifikasi  adalah  114,  dan  total  kesalahan  ada  6  yang  terklasifikasi sebagai kali putih. Sementara itu pada kali putih diketahui bahwa ada 112 data yang terklasifikasi dengan baik sedangkan total kesalahan 8 yang terklasifikasi sebagai kali krasak, yang dapat dilihat dari gambar 8.
Hasil citra input 60x60x3 pada klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih Muntilan.
Berikut adalah gambar output dari hasil pengujian citra input 60x60x3 dapat diliat pada gambar berikut;
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024
Hasil  klasifikasi  dari  citra  input  60x60x3  dengan  menggunakan  metode CNN  diperoleh  hasil  data  uji akurasi sebesar 95,42% dengan waktu lamanya 25 menit 3 detik, yang dapat dilihat dari gambar 7 diatas.
Gambar 7. Confusion matrix citra input 60x60x3
Pada confusion  matrix citra  input  60x60x3  diketahui  bahwa  data  citra  kali  krasak  adalah  data  uji  citra terbaik  dengan  hasil  total  yang  sesuai  terklasifikasi  adalah  115,  dan  total  kesalahan  ada  5  yang  terklasifikasi sebagai kali putih. Sementara itu pada kali putih diketahui bahwa ada 114 data yang terklasifikasi dengan baik sedangkan total kesalahan 6 yang terklasifikasi sebagai kali krasak, yang dapat dilihat dari gambar 8.
Hasil citra input 122x122x3 pada klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih Muntilan
Berikut adalah gambar output dari hasil pengujian citra input 122x122x3 dapat diliat pada gambar berikut;
Gambar 8.  Hasil citra input 122x122x3
Hasil  klasifikasi dari  citra input 122x122x3 dengan menggunakan metode CNN diperoleh hasil  data uji akurasi sebesar 99,58% dengan waktu lamanya 33 menit 5 detik, yang dapat dilihat dari gambar 9 diatas.
Gambar 9. Confusion matrix citra input 122x122x3
Pada confusion  matrix citra  input  122x122x3  diketahui  bahwa  data  citra  kali  putih  adalah  data  uji  citra terbaik dengan tidak adanya kesalahan saat pengujian. Sementara itu pada kali krasak diketahui bahwa ada 119 data yang terklasifikasi dengan baik sedangkan total kesalahan 1 yang terklasifikasi sebagai kali putih, yang dapat dilihat dari gambar 10.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024

## Hasil citra input 175x175x3 pada klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih Muntilan
Berikut adalah gambar output dari hasil pengujian citra input 175x175x3 dapat diliat pada gambar berikut;
Gambar 10.  Hasil citra input 175x175x3
Hasil  klasifikasi dari  citra input 175x175x3 dengan menggunakan metode CNN diperoleh hasil  data uji akurasi sebesar 98,78% dengan waktu lamanya 42 menit 5 detik, yang dapat dilihat dari gambar 11 diatas.
Gambar 11. Confusion matrix citra input 175x175x3
Pada confusion matrix citra input 175x175x3 diketahui bahwa data citra kali krasak adalah data uji citra terbaik tanpa adanya kesalahan saat proses pengujian. Sementara itu pada kali putih diketahui bahwa ada 117 data yang terklasifikasi dengan baik sedangkan total kesalahan 3  yang terklasifikasi sebagai kali krasak, yang dapat dilihat dari gambar 12.
Hasil citra input 225x225x3 pada klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih Muntilan
Berikut adalah gambar output dari hasil pengujian citra input 255x255x3 dapat diliat pada gambar berikut;
Gambar 12.  Hasil citra input 225x225x3
Hasil  klasifikasi  dari  citra  input  225x225x3  dengan  menggunakan  CNN  diperoleh  hasil  data  uji  akurasi sebesar 99,58% dengan waktu lamanya 51 menit 38 detik, yang dapat dilihat dari gambar 13 diatas.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024

## Gambar 13. Confusion matrix citra input 225x225x3
Pada  confusion  matrix  citra  input  225x225x3  diketahui  bahwa  data  citra  kali  putih  adalah  data  uji  citra terbaik tanpa adanya kesalahan saat proses pengujian. Sementara itu pada kali krasak diketahui bahwa ada 119 data yang terklasifikasi dengan baik sedangkan total kesalahan 1 yang terklasifikasi sebagai kali putih, yang dapat dilihat dari gambar 14.

## Hasil implementasi Graphical User Interface (GUI).
Hasil dari uji citra input akurasi terbaik diatas pada gambar 10 kemudian di terapkan  dalam bentuk GUI.

## Gambar 14. Implementasi Pengujian GUI
Gambar  15  menunjukan  implementasi  GUI  sederhana    dalam  pengenalan  gambar  sample  citra  lainnya, pada  tampilan  desainnya    terdapat  dua  tombol  yaitu  tombol  cari  file  yang  terhubung  pada  manager  file  guna mencari dan mengupload citra yang ingin dikenali, tombol yang kedua push botton merupakan tombol dimulainya proses pengenalan citra yang telah di upload ke GUI kemudian dibawah tombol tersebut terdapat output hasil dari nama citra tersebut termasuk dalam kelompok citra pasir kali krasak atau gambar pasir kali putih, kemudian diatas citra tersebu adalah tempat membaca letak file citra terletak dimana. Hasil output yang dihasilkan GUI pun dapat dinyatakan sangat akurat.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang telah penulis lakukan menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dalam klasifikasi pasir kali krasak dan pasir kali putih dengan menggunakan jumlah epoch 10 dengan arsitektur CNN 3 layer dan 5 uji citra input didapatkan kesimpulan hasil akhir yaitu akurasi pengujian tertinggi dan terbaik adalah  99,58%  dari  citra  input  122  x122x3  dengan  waktu  lamanya  33  menit  5  detik.penelitian  yang  dilakukan menggunakan 5 ukuran input citra yang berbeda yaitu 32x32x3, 60x60x3, 122x122x3, 175x175x3, 225x225x3 guna  untuk  mengetahui  resolusi  citra  input  mana  yang  lebih  efektif  pada  penelitian.  Dan  hasil  penelitian  ini menunjukan bahwa ukuran input citra 122x122x3 merupakan input citra yang paling baik diantara 4 macam ukuran
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 13, 2024 | Revised July 19, 2024 | Accepted July 31, 2024
Agustus 2024
input yang lainnya. Yang kemudian hasil citra input yang paling akurat yaitu 122x122x3 di implementasikan dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) dan mendapatkan hasil output yang sesuai pada data citra yang baru untuk mengklasifikasikan jenis citra tersebut termasuk citra jenis pasir kali krasak ataupun jenis citra kali putih.
Pada penelitian selanjutnya mungkin dapat mengembangkan fokus pada aspek deployment yang lebih luas dapat menjadikan penelitian selanjutnya dapat dijadikan dalam bentuk aplikasi atau platform yang mudah ataupun praktis dalam Masyarakat dan industri

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Ain dan A Zahid, “Penambangan Pasir Ilegal,” Jurnal Ekologi, Masyarakat dan Sains , vol. 5, no. 1, hlm. 20–32, Apr 2024, doi: 10.55448/hskd7326.
[2] A. Subhan dan R. Ahmad, “Potensi Pasir Besi Pada Material Gunung Merapi di Sungai Krasak,” Jurnal Teknomineral , vol. 03, no. 2, hlm. 63–68, Okt 2021, doi: http://doi.org/10.34151/teknomineral.
[3] I.  Putra,  “IDENTIFIKASI  KANDUNGAN  FE  PADA  PASIR  BESI  HASIL  PROSES  KONSENTRASI MENGGUNAKAN SLUICE BOX,” Jurnal Cahaya Mandalika ISSN 2721-4796 (online) , vol. 4, no. 1, hlm. 256– 272, Feb 2023, doi: 10.36312/jcm.v4i1.1331.
[4] N.  W.  Utami,  P.  I  Nyoman,  dan  P.  I  Putu  Restu,  “KLASIFIKASI  TANAMAN  UPAKARA  ADAT  HINDU  DI KEBUN  RAYA  EKA  KARYA  BALI  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK,” Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains  (Jinteks) ,  vol.  5,  no.  4,  hlm.  671–678,  Des  2023,  doi: 10.51401/jinteks.v5i4.3416.
[5] R.  A.  Pratama,  S.  Achmadi,  dan  K.  Auliasari,  “PENERAPAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 1, hlm. 253–258, Mar 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4517.
[6] M. Akbar Yasin, “MEMECAHKAN CAPTCHA-TEXT TERDISTORSI DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains  (Jinteks) ,  vol.  6,  no.  1,  hlm.  98–104,  Feb  2024,  doi: 10.51401/jinteks.v6i1.3801.
[7] K. Azmi, S. Defit, dan S. Sumijan, “Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat,” JURNAL UNITEK , vol. 16, no. 1, hlm. 28–40, Jun 2023, doi: 10.52072/unitek.v16i1.504.
[8] Y.  Arvio,  D.  T.  Kusuma,  I.  B.  Sangadji,  dan  E.  K.  Dewantara,  “Penerapan  Metode  Convolution  Neural  Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker,” Faktor Exacta , vol. 16, no. 4, hlm. 340–350, Jan 2024, doi: 10.30998/faktorexacta.v16i4.20073.
[9] Efanntyo dan R. M. Aditya, “Perancangan Aplikasi Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Pencatatan Kehadiran Karyawan,” Jurnal  Instrumentasi  dan  Teknologi  Informatika  (JITI) , vol. 3, no. 1, hlm. 1–11, Okt 2021.
[10] R.  Errissya,  S.  Rudolf,  dan  P.  Yovi,  “Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit  dengan  Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 21, no. 2, hlm. 117– 123, Sep 2020.
[11] R. H. Alfikri, M. S. Utomo, H. Februariyanti, dan E. Nurwahyudi, “PEMBANGUNAN APLIKASI PENERJEMAH BAHASA ISYARAT DENGAN METODE CNN BERBASIS ANDROID,” Jurnal  Teknoinfo ,  vol.  16,  no.  2,  hlm. 183, Jul 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1752.
[12] altim  MUH  Zainal,  Faisal,  Salmiah,  Kasman,  yudhistira  Andi,  dan  Rita  Amalia  Syamsul,  “PENGKLASIFIKASI BERAS  MENGGUNAKAN  METODE  CNN  (CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK),” Jurnal  INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 7, no. 1, hlm. 151–155, Mar 2022, doi: 10.24252/instek.v7i1.28922.
[13] A.  K.  Antonius  dan  M.  Metty,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Metode  CNN  dan  LSTM  untuk Menentukan Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 05, no. 04, hlm. 544–552, Des 2020.
[14] V. Joelyan, A. Frisca, dan J. Bagas, “Implementasi Pendeteksi Penyakit pada Daun Alpukat Menggunakan Metode CNN,” SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI DAN SAINS , vol. 02, hlm. 155–162, 2023.
[15] A.  T.  Rhyosvaldo  dan  E.  P.  Ricky,  “Penerapan  Metode  Deep  Learning  Menggunakan  Algoritma  CNN  Dengan Arsitektur VGG Net Untuk Pengenalan Cuaca,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) , vol. 05, no. 01, hlm. 48–57, Jul 2023.