## KLASIFIKASI BUAH SEGAR MENGGUNAKAN TEKNIK COMPUTER VISION UNTUK PENDETEKSIAN KUALITAS DAN KESEGARAN BUAH
Satrya Darmawan Putra Bahari, Ulinnuha Latifa Program Studi S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Karawang, Indonesia satrya.putra19094@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pendeteksian  kualitas  dan  kesegaran  buah  segar  merupakan  aspek  penting  dalam  industri  pertanian  dan pemasaran buah-buahan. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan metode klasifikasi buah apel, jeruk, dan pisang segar menggunakan teknik Computer Vision . Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan sistem otomatis untuk mengenali jenis buah dan menilai kualitas serta kesegarannya berdasarkan gambar digital buah yang diambil secara non-destruktif. Metode yang digunakan meliputi pra-pemrosesan gambar, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Gambar  buah  diproses  untuk  mengurangi  noise  dan  meningkatkan  kontras,  kemudian  fitur-fitur  penting diekstraksi  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  berbasis  teksur.  Fitur-fitur  ini  digunakan  sebagai  input  untuk algoritma  klasifikasi  menggunakan  pendekatan Deep  Learning dengan  model Convolutional  Neural  Network (CNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mengklasifikasikan buah apel, jeruk, dan pisang segar dengan tingkat akurasi yang tinggi. Selanjutnya, kami mengembangkan aplikasi Klasifikasi Jenis dan Kualitas Buah-Buahan berbasis website. Aplikasi ini menggunakan metode Transfer Learning dengan model VGG16  yang  dilengkapi  dengan  arsitektur  tambahan Fully  Connected  Layer untuk  klasifikasi  kualitas  buah- buahan, serta metode Deep Learning dengan model CNN untuk klasifikasi jenis buah-buahan. Berdasarkan hasil pengujian  akurasi  klasifikasi  kualitas  buah-buahan  sebesar  98.17%  dan  akurasi  klasifikasi  jenis  buah-buahan sebesar 95.38%. Aplikasi ini  memberikan  manfaat signifikan dalam  mengenali jenis dan kualitas buah-buahan dengan akurasi yang baik, memberikan informasi yang tepat dan akurat. Aplikasi ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam memilih buah-buahan dan meningkatkan pengalaman berbelanja buah-buahan secara online maupun offline .
Kata kunci: Klasifikasi, Buah, Computer Vision, Deep Learning, Website

## 1. PENDAHULUAN
Tahap sebelum memproduksi hasil dari perkebunan  salah  satunya  yaitu  dengan  penyortiran produk berdasarkan kualitas dari buah-buahan. Proses penyortiran  buah  masih  menggunakan  metode tradisional  (pengecekan  secara  manual/satu  persatu dengan  membutuhkannya  banyak  tenaga  manusia), sementara metode ini sering tidak akurat dan hasilnya bervariasi, karena persepsi yang berbeda dari masing- masing orang.
Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi, menjadikan kebutuhan untuk mendapatkan informasi  menjadi  lebih  instant,  Banyaknya  aplikasi yang  menggunakan  sensor  warna  seperti  kamera digital,  spektroskopi,  atau  alat  deteksi  kesegaran  ini dapat  menentukan  buah  dan  sayur  yang  segar  atau yang kurang segar dan juga dapat mendeteksi buah dan sayur yang busuk, dengan menggunakan sensor warna dan  sensor  kelembaban,  di  mana  sensor  warna  yang digunakan  untuk  menentukan  kesegaran  buah  dan sayur.
Ditambah  lagi  dengan  melonjaknya  permintaan pasar maka diperlukan berbagai bentuk teknologi yang dapat  membantu  untuk  percepatan  produksi  serta mengefisienkan proses setelah produksi buah-buahan. Maka  dari  itu  Aplikasi  Pengklasifikasian  Jenis  dan Kualitas  Buah-Buahan  ini  sangat  dibutuhkan  agar dapat mengurangi beban pekerja dan biaya yang harus
dikeluarkan  dalam  melakukan  produksi  hingga penjualannya.
Selain digunakan oleh seseorang yang memproduksi  buah-buahan  dalam  jumlah  yang banyak, aplikasi ini juga dapat digunakan oleh orang yang  mengkonsumsi  buah-buahan.  Karena  tidak sedikit  orang  yang  masih  belum  bisa  membedakan mana buah yang segar atau tidak.
Aplikasi  yang  dibuat  menggunakan  basis deep learning yang  merupakan  bagian  dari machine learning ,  sehingga  memudahkan  aplikasi  untuk memilih serta memilah jenis buah serta kesegarannya berdasarkan Dataset yang telah dilatih saat pembuatan sehingga  meminimalisir  kesalahan  dalam  proses klasifikasi yang dilakukan.
Machine learning merupakan bidang studi yang fokus  kepada  desain  dan  analisis  algoritma  sehingga komputer  memungkinkan  belajar  secara  mandiri. Menurut Samuel Arthur, Machine Learning berisikan sebuah  algoritma  bersifat  umum  yang  dimana algoritma tersebut memanfaatkan Data untuk menghasilkan sesuatu tanpa harus menulis kode yang spesifik  [1] Machine  Learning memiliki  batasan  saat banyaknya  Data  yang  diproses  maka  semakin melambat  pula  kinerja  serta  performanya,  berbeda dengan pendalaman dari machine learning yaitu deep learning [2].
Deep learning merupakan metode pembelajaran terhadap  Data  yang  bertujuan  untuk  membuat representasi  (abstraksi)  Data  secara  bertingkat menggunakan  sejumlah  layer  pengolahan  Data  [3]. Secara  garis  besar  perbedaan, deep  learning mampu memproses Data dalam jumlah banyak dalam lingkup yang  lebih  spesifik.  Berbanding  terbalik  dengan machine  learning , deep  learning memiliki  performa yang  lebih  baik  dengan  semakin  banyak  Data  yang diproses.
Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini dibuatlah  aplikasi  klasifikasi  buah  yang  akan menggunakan deep  learning dengan  metode  CNN serta  struktur  VGG16  serta  aplikasi  berbasis website dengan bahasa pemrograman pyhton .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Artificial Intelligence
Artificial  Intelligence merupakan  sebuah  studi mengenai  cara  membangun  sebuah  komputer  atau program  komputer  yang  memungkinkan  berjalan sendiri  atau  berpikir  sendiri  [4].  Teknologi Artificial Intelligence saat ini semakin banyak digunakan dalam rancang bangun sebuah program atau model komputer sehingga dapat melakukan banyak kegiatan yang bisa mengganti  campur  tangan  manusia  dengan  maksud mengurangi  kesalahan  yang  terjadi  akibat human error .

## 2.2. Machine Learning
Studi  Machine  Learning  berkaitan  dengan algoritma  untuk belajar  bagaimana  melakukan tugas- tugas  tertentu  secara  otomatis,  yang  biasanya dilakukan  oleh  manusia.  Belajar  dalam  konteks  ini mencakup  kemampuan  untuk  melakukan  aktivitas yang sudah dikenal serta untuk mengambil kesimpulan baru dengan benar berdasarkan pola yang telah diamati sebelumnya [5].

## 2.3. Deep Learning
Deep Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence dan Machine Learning . Hal ini melibatkan pengembangan  jaringan  saraf  berlapis-lapis  yang dapat melakukan tugas-tugas khusus seperti pengenalan  objek,  pengenalan  ucapan,  terjemahan bahasa, dan sebagainya. Dibandingkan dengan teknik machine  learning konvensional, deep  learning memiliki  perbedaan  karena  secara  otomatis  dapat mewakili Data seperti gambar, video, atau teks tanpa perlu  aturan  pengkodean  atau  pengetahuan  domain manusia yang lebih spesifik [6].
2.4. Convolutional Neural Networks (CNN) Convolutional  Neural  Networks atau  yang disingkat  (CNN)  merupakan  bagian  dari  kategori utama  saat  menggunakan  pengenalan  gambar  serta klasifikasi  gambar.  Bidang  tersebut  mencakup pengenalan  objek  ( object  detection ),  pengenalan wajah ( face detection ), dan masih banyak lagi bidang dimana  CNN  dapat  digunakan.  Klasifikasi  Gambar
CNN  melalui  proses  mulai  dari  mengambil  gambar masukan,  mengolahnya,  lalu  mengklasifikasikan gambar tersebut ke dalam satu kategori tertentu. Pada studi kasus saat ini adalah buah-buahan yang dijadikan objek untuk diproses yaitu apel, jeruk, dan pisang.
Komputer melihat gambar atau citra yang diinput sebagai  pikesl  dan  bergantung  pada  resolusi  gambar. Dari resolusi gambar tersebut mulai dari tinggi, lebar, dan  dimensi  dari  gambar.  Misalnya,  gambar  dengan array dengan matriks 5 x 5 x 3 RGB yang dimana nilai 3 mengacu pada nilai RGB [7].
Satu  hal  yang  dilakukan  secara  teknis  guna melatih dan menguji model deep learning CNN adalah setiap gambar input akan melewati serangkaian lapisan konvolusional  dengan  filter  (kernel),  penyatuan, lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  (FC),  dan menggunakan fungsi softmaxx untuk mengklasifikasikan  objek  menurut  probabilitas  biner yang mencakup nilai 0 dan 1. Kemudian diproses pada aliran  CNN  untuk  memproses  gambar  input  dan mengklasifikasikan objek berdasarkan nilai tersebut

## 2.5. VGG16
Arsitektur  VGG16,  merupakan Convolutional Neural  Network (CNN)  yang  sederhana  dan  populer, telah digunakan secara luas dalam proyek basis  Data visual ImageNet untuk  pengenalan  objek  visual. Dikembangkan  dan  diperkenalkan  oleh  Karen Simonyan  dan  Andrew  Zisserman  dari University  of Oxford ,  arsitektur  VGG16  didokumentasikan  dalam makalah tahun 2014 mereka yang berjudul " Very Deep Convolution  Networks  for  Large-Scale  Image Recognition ".  "VGG"  adalah  singkatan  dari Visual Geometry  Group ,  sebuah  kelompok  peneliti  di University  of  Oxford yang  bertanggung  jawab  atas pengembangan  arsitektur  ini,  sedangkan  angka  "16" menunjukkan  bahwa  arsitektur  ini  terdiri  dari  16 lapisan [8].

## 2.6. Evaluasi dan Implementasi
Evaluasi  yang  digunakan  pada  tahap modelling terhadap aplikasi yang dikembangkan ini menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall , dan f1 score . Tools confusion matriks juga digunakan untuk  mengevaluasi  hasil  peroleh  prediksi  yang berguna  untuk  mengetahui  banyaknya  Data  aktual supaya dapat diprediksi dengan benar dan banyaknya kesalahan prediksi pada Data [9].
Pada  tahap deployment atau  tahapan  akhir  dari pembuatan  aplikasi, framework web  yang  digunakan adalah flask . Flask ditulis  menggunakan  bahasa pemrograman Python yang  diklasifikasikan  sebagai jenis microframework . Flask disini bertindak sebagai kerangka  kerja  aplikasi  serta  memonitor  web. Perpaduan  antara flask dan python memungkinkan pengembangan  membuat  jaringan  terstruktur  dan mengelola  aktivitas  jaringan  dengan  cukup  mudah [10].
Selain flask ,  digunakan  juga bootstrap pada pembuatan aplikasi berbasis web ini. Bootstrap adalah
perpustakaan  HTML,  CSS,  dan  JS  yang  difokuskan pada  penyederhanaan  pengembangan  halaman  web informatif,  bukan  aplikasi  web.  Tujuannya  adalah menerapkan pilihan warna, ukuran, font, dan tata letak Bootstrap ke proyek web. Setelah diimplementasikan, Bootstrap  memberikan  gaya  dasar  untuk  semua elemen HTML, menghasilkan tampilan yang konsisten untuk paragraf, tabel, dan elemen formulir di berbagai browser. Pengembang juga dapat menggunakan kelas CSS yang telah ditentukan dalam Bootstrap  untuk  menyesuaikan  tampilan  konten mereka.  Misalnya,  Bootstrap  menyediakan  tabel dengan latar belakang berwarna terang dan gelap, gaya judul  halaman,  kutipan  yang  menonjol,  serta  teks dengan sorotan khusus [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  mulai  dari pembuatan hingga pengumpulan Data setelah aplikasi dibuat  dan  melewati  proses development sebagai berikut
Gambar 1. Diagram Alur Modelling Machine Learning

## 3.1. Problem Scoping
Problem  Scoping merupakan  tahapan  pencarian masalah yang terjadi di lingkungan masyarakat, pada penelitian ini topik yang diambil adalah masalah yang terjadi pada masyarakat mengenai sortir buah-buahan setelah  panen  dan  pemilahan  buah  untuk  konsumen terhadap buah yang ada dihadapan mereka khususnya buah apel, jeruk, dan pisang.

## 3.2. Data Acquisition
Data Acquisition merupakan tahapan pengumpulan Data atau mencari Data maupun statistik yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang  ada. Proses  ini  termasuk  tahapan  yang  cukup  penting karena  dengan  adanya  Data  yang  diterima  membuat penelitian atau alat yang akan dibuat lebih berguna dan efektif  terhadap  permasalahan  yang  ada  atau permasalahan  yang  akan  diatasi  dengan  hasil penelitian yang akan dilakukan.

## 3.3. Data Splitting
Metode  Data  splitting,  juga  dikenal  sebagai pemisahan  Data,  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk  membagi  Data  menjadi  dua  atau  lebih  subset yang  membentuk  sub-himpunan  Data. Secara  umum, Data splitting  memisahkan  Data  menjadi dua bagian, di  mana  bagian  pertama  digunakan  untuk  pengujian atau  evaluasi  Data,  sementara  Data  yang  lain digunakan untuk melatih model [12].
Dalam konteks pengertian, metode, dan kegunaannya, Data splitting menjadi hal yang penting dalam  bidang  ilmu  Data,  terutama  dalam  pembuatan model  berbasis  Data.  Teknik  ini  membantu memastikan  bahwa  model  Data  yang  dibangun memiliki  tingkat  akurasi  yang  memadai  dan  dapat digunakan  dalam  proses  lanjutan,  seperti  machine learning.

## 3.4. Data Preprocessing
Proses  Data preprocessing melibatkan  konversi Data  mentah  ke  dalam  format  yang  lebih  mudah dipahami.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk memperbaiki  kesalahan  yang  umumnya  terjadi  pada Data mentah, seperti kekurangan informasi dan format yang tidak teratur.
Dalam proses preprocessing , terdapat dua tahap utama,  yaitu  validasi  Data  dan  imputasi  Data.  Tahap validasi  bertujuan  untuk  mengevaluasi  tingkat kelengkapan  dan  akurasi  Data  yang  telah  disaring. Sementara  itu,  tahap  inputasi  bertujuan  untuk memperbaiki kesalahan dan mengisi nilai yang hilang, baik melalui intervensi manual maupun menggunakan program business process automation (BPA).
Kualitas  Data  memiliki  dampak  langsung terhadap kesuksesan proyek yang melibatkan analisis Data.  Pada  konteks machine  learning ,  Data preprocessing memiliki peran penting dalam memastikan  bahwa  big  Data  telah  diformat  dengan benar dan informasinya dapat dipahami oleh algoritma
perusahaan,  sehingga  menghasilkan  hasil  yang  lebih akurat [13].

## 3.5. Data Augmentation
Teknik  augmentasi  Data  dirancang  untuk meningkatkan jumlah Data yang Anda miliki dengan mengubah  Data  yang  telah  ada.  Dengan  menerapkan augmentasi  Data,  Data  baru  akan  dimunculkan  yang dapat  digunakan  untuk  melatih  model machine learning .
Pada penelitian ini dikhususkan untuk melakukan modifikasi  dari  sampel  Data  gambar  padab  buah- buahan  mulai  dari  modifikasi  ukuran  gambar,  warna gambar, kontras gambar, hingga pencerminan gambar supaya Data gambar menjadi lebih layak pakai untuk digunakan  pada  model machine  learning sehingga mengurangi  waktu  pelatihan  pada  modelnya  serta mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
3.6. Modelling
Pada tahapan modelling atau rancang model pada machine  learning dalam  penelitian  ini  digunakan kategori Convolutional  Neural  Networks (CNN  atau ConvNets ).  CNN  ini  berfungsi  sebagai  pengenal gambar pada sistem komputer yang dimana komputer dapat  mengenali  gambar  dengan  cara  memecah gambar  tersebut  menjadi  barisan  kode  biner  yang memudahkan komputer untuk membaca, karena pada dasarnya  komputer  tidak  dapat  melihat  gambar. Komputer  hanya  dapat  membaca  barisan  kode  yang melabelkan gambar atau warna yang kemudian dapat ditampilkan  barisan  kode  yang  dimaksud  adalah satuan piksel.
Secara  spesifik  metode  CNN  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  VGG16  atau  ( Very  Deep Convolution  Networks  for  Large-Scale  Image Recognition )  yang  ditemukan  oleh Visual  Graphics Group yaitu  kelompok  penelitinya  yang  berasal  dari Universitas Oxford.

## 3.7. Evaluasi
Berdasarkan hasil modelling serta training yang telah dilakukan selama penelitiannya terjadi, dilakukan beberapa tahapan untuk menguji ketepatan serta  kualitas  dari  aplikasi machine  learning supaya didapatkan  hasil  yang  maksimal  serta  memiliki tinggkat akurasi yang tinggi dengan tingkat error atau kesalahan  yang  sudah  sangat  diminimalisir.  Teknik pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  perhitungan akurasi, presisi, recall , serta f1 score .
3.8. Deployment
Pada proses ini, dilakukan persiapan untuk men- deploy atau  meluncurkan  aplikasi  supaya  dapat digunakan  secara  umum.  Proses deployment yang dilakukan  menggunakan  sistem hosting sendiri menggunakan framework  flask yang  menggunakan jaringan pribadi untuk menghosting web supaya dapat dilakukan  pengujian.  Hal  ini  dikarenakana  model aplikasi machine learning yang dibuat pada penelitian
ini  menggunakan  web  sebagai  tampilan  tatap  muka terhadap pengguna bukan menggunakan aplikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil  dan  pembahasan  tentang  skripsi yang telah dilakukan
4.1. Data Acquisition
Proses  pengambilan  Data  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  mencari  serta  menggunakan Dataset yang sudah tersedia pada repository di website Kaggle .  Data  yang  diambil  serta  digunakan  meliputi Dataset  untuk  gambar apel, jeruk, dan pisang. Selain jenis buah, Dataset gambar kesegaran dan kebusukan dari ketiga buah tersebut diambil yang nantinya akan digunakan untuk modelling terhadap machine learning yang dibuat.

## 4.2. Data Splitting
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemilahan  Dataset sehingga  digolongkan  menjadi  beberapa  kelompok gambar  yang  nantinya  akan  memudahkan  dalam proses modelling. Secara  detail,  Datasetnya  terbagi menjadi  6  kelas  dengan  masing-masing  jumlah  tiap kelasnya terdiri dari apel segar sebanyak 1693 gambar, pisang  segar  sebanyak  1581  gambar,  jeruk  segar sebanyak  1466  gambar,  apel  busuk  sebanyak  2342 gambar,  pisang  busuk  sebanyak  2224  gambar,  jeruk busuk sebanyak 1595 gambar.
4.3. Data Preprocessing dan Augmentasi Data Pada  proses  pembersihan  data  dan  augmentasi data,  dilakukan  untuk  memaksimalkan  beberapa data pelatihan, kemduian “memperbesar” keseluruhan data dengan  cara  melakukan  sejumlah  transformasi  acak. Hal  ini  akan  membantu  mencegah  terjadinya overfitting dan membantu model untuk menggeneralisasi  lebih  baik.  Pada  TensorFlow  dapat dilakukan
dengan melalui
kelas tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator. Kelas ini dapat memungkinkan untuk:
a. Konfigurasi  transformasi  acak  dan  operasi normalisasi  yang  akan  dilakukan  pada  data gambar selama pelatihan.
b. Institate  generator  dari  kumpulan  gambar  yang diperbesar  (dan  labelnya)  melalui  .flow  (data, labels)  atau  .flow_from_directory(directory). Generator ini kemudian dapat digunakan dengan metode model tf.keras yang menerima generator data sebagai input, fit, evaluate, dan predict.
Kemudian  pada  proses  augmentasi  data  dilakukan proses seperti berikut:
a. width_shift  dan  height_shift  adalah  rentang (sebagai  pecahan  dari  total  lebar  atau  tinggi) untuk  menerjemahkan  gambar  secara  vertikal atau horizontal secara acak
b. rescale  adalah  nilai  yang  digunakan  untuk mengalikan  data  sebelum  pemrosesan  lainnya. Gambar  asli  kami  terdiri  dari  koefisien  RGB dalam  0-255,  tetapi  nilai  tersebut  akan  terlalu tinggi  untuk  diproses  oleh  model  kami  13
(mengingat tingkat pembelajaran yang khas), jadi kami  menargetkan  nilai  antara  0  dan  1  sebagai gantinya  dengan  penskalaan  dengan  1/255. faktor. c. shear_range adalah
untuk
menerapkan transformasi geser secara acak
d. zoom_range adalah untuk  memperbesar gambar secara acak
e. fill_mode  adalah  strategi  yang  digunakan  untuk mengisi  piksel  yang  baru  dibuat,  yang  dapat muncul setelah rotasi atau pergeseran lebar/tinggi.  6.  horizontal_flip  adalah  strategi yang digunakan untuk membuat gambar dengan flip horizontal.
f. vertical_flip  adalah  strategi  yang  digunakan untuk membuat gambar dengan flip vertikal .

## 4.4. Modelling
Pada  proses modelling ,  berikut  tahapan-tahapan yang  dilakukan  pada  pembuatan  model machine learning yang  digunakan  untuk  klasifikasi  gambar buah-buahan serta kesegarannya.
Dimulai  dari training pada  model  VGG16 terhadap kualitas buah-buahan segar ataupun busuknya a. Arsitektur Model VGG16 Pengklasifikasi
Kualitas  Buah-Buahan.  Berikut  hasil  arsitektur model  VGG16  kami  yang  telah  dikembangkan dengan penambahan Fully Connected Layers .
Gambar 2. Arsitektur Model VGG16
b. Hasil  Evaluasi  Model  VGG16  Pengklasifikasi Kualitas  Buah-Buahan  Berikut  hasil  evaluasi model  VGG16  kami  yang  telah  dikembangkan dengan penambahan Fully Connected Layers .
Gambar 3. Hasil Loss dan Akurasi Model VGG16
Gambar 4. Grafik Loss dan Akurasi Model VGG16
Berdasarkan  pemodelan  yang  telah  dilakukan, dari epoch 1 sampai epoch 10 didapatkan hasil akurasi training sebesar  94%  dengan  nilai loss  training sebesar  0.1508  dan  hasil  akurasi  validation  94.98% dengan  nilai  loss  validation  sebesar  0.1319.  Maka, dapat  dikatakan  evaluasi  model  yang  kami  lakukan sudah memiliki nilai yang baik.
Gambar 5. Hasil Pengujian Model VGG16
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix Model VGG16
Pada  tahapan training terhadap  model  VGG16 untuk melakukan klasifikasi jenis buah-buahan, untuk arsitekturnya dapat dilihat pada gambar berikut:
a. Arsitektur  Model  CNN  Pengklasifikasi  Jenis Buah-Buahan
Gambar 7. Arsitektur Model CNN
b. Hasil Evaluasi Model CNN Pengklasifikasi Jenis Buah-Buahan
Gambar 9 Grafik Loss dan Akurasi Model CNN
Berdasarkan  pemodelan  yang  telah  dilakukan, dari epoch 1 sampai epoch 10 didapatkan hasil akurasi training sebesar  99.13%  dengan  nilai loss training sebesar  0.0277  dan  hasil  validasi  akurasi  sebesar 93.94%  dengan  nilai  validasi loss sebesar  0.2190. Maka,  dapat  dikatakan  evaluasi  model  yang  telah dibuat sudah memiliki nilai yang baik.
Gambar 10. Hasil Pengujian Model CNN
Gambar 11. Hasil Confusion Matrix CNN
4.5. Deployment
Setelah proses modelling pada penelitian ini telah dilakukan,  tahapan  selanjutnya  adalah deployment atau  tahapan  untuk  meluncurkan  model machine learning yang  nantinya  dapat  digunakan  oleh pengguna.  Pada  penelitian  ini  khususnya,  proses deployment dilakukan  dengan  menggunakan website sebagai tampilan antarmuka untuk pengguna.
Berikut tampilan website yang telah dibuat untuk digunakan setelah dihosting menggunakan local host .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  dapat disimpulkan bahwa kesegaran buah merupakan faktor penting dalam pemilihan dan pembelian buah-buahan. Dengan adanya model ini, pengguna dapat memperoleh  informasi  yang  berguna  untuk  memilih buah  segar  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka. Oleh  karena  itu,  dibuatlah  model machine  learning menggunakan metode VGG16 untuk klasifikasi buah jeruk,  apel,  dan  pisang  serta  penilaian  kesegarannya dengan  menggunakan  website  sebagai  tampilan antarmuka  bertujuan  untuk  membantu  para  petani yang  baru  melakukan  panen  supaya  memudahkan petani untuk melakukan penyortiran.
Metode  VGG16,  yang  merupakan  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN),  digunakan untuk  melatih  model  yang  dapat  mengklasifikasikan jenis buah jeruk, apel, dan pisang. Model ini memiliki kemampuan yang baik dalam mengenali ciri-ciri visual dari  masing-masing  jenis  buah  tersebut.  Model machine  learning yang  telah  dilatih  dengan menggunakan  metode  VGG16  dapat  memberikan hasil  klasifikasi  buah  yang  akurat.  Tingkat  akurasi model  pada training klasifikasi  jenis  buah-buahan yang memiliki nilai validasi sebesar 99.13% dan pada training klasifikasi  kualitas  dari  ketiga  buah-buahan tersebut  tingkat  akurasinya  mencapai  94%  dirasa sudah  memadai  untuk  digunakan.  Pengguna  dapat melihat  hasil  klasifikasi  buah  jeruk,  apel,  dan  pisang dengan informasi yang tepat dan akurat.
Model  juga  dapat  menilai  kesegaran  buah berdasarkan  gambar  yang  diunggah  oleh  pengguna. Penggunaan website sebagai  tampilan  antarmuka memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  untuk mengakses aplikasi pengklasifikasian buah. Pengguna dapat  mengunggah  gambar  buah  yang  ingin diklasifikasikan melalui antarmuka website ini. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan informasi mengenai kualitas dan kesegaran buah yang akan  mereka  beli  atau  konsumsi.  Selain  itu  juga diharapkan  aplikasi  berbasis website ini  dapat digunakan untuk konsumen yang baru membeli buah, khususnya buah apel, jeruk, dan pisang.
Saran  yang  dapat  diberikan  oleh  penulis  adalah penambahan beberapa fitur atau training lebih banyak jenis  dataset  sangat  diperlukan,  seperti  penambahan jenis buah-buahan dapat dilakukan dengan menambahkan gambar sebagai bahan training model. Modifikasi  pada  tampilan  antarmuka  bagi  pengguna juga  dapat  dilakukan,  atau  bahkan  mengalihkan  dari berbasis website menjadi  basis  aplikasi  pada  sistem android .  Selain  itu  juga  peningkatan  pada  tahapan modelling tingkat akurasi klasifikasi kualitas kesegaran  buah-buahan  dapat  dilakukan  dengan menambahkan  lebih  banyak  lagi  dataset,  akan  tetapi itu akan memakan usaha dan waktu yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dakiki,  I.,  (2021),  Machine  Learning:  Teori, Studi  Kasus  dan  Implementasi  Menggunakan Python. UR Press. (pp. 6-7.)
[2] Trivusi,  (2022,  Maret  13).  Apa  Bedanya Artificial  Intelligence,  Machine  Learning,  dan Deep Learning?. Diakses pada Juni 11, 2023, dari https://www.trivusi.web.id/2022/03/perbedaan- ai-ml-dl.html
[3] Heryadi,  Y.,  Irwansyah,  E.,  2020.  Deep Learning: Aplikasinya
di
Bidang
Geospasial. AWI Technology Press , (pp. 8-9)
[4] Russell,  S.,  Norvig,  P.,  2021.  Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson India Education Services Private Limited, (pp. 2-3).
[5] Shalev-Shwartz,  S.,  &  Ben-David,  S.  (2013). Understanding machine learning: From theory to algorithms  (Vol.  9781107057).  Cambridge University Press.
DOI:
10.1017/CBO9781107298019.
[6] S  Universitas  Gadjah  mada.  (2018,  Juni  10). Pengenalan Deep Learning.  Universitas  Gadjah Mada menara ilmu. Diakses pada Juni 11, 2023, dari https://machinelearning.mipa.ugm.ac.id/2018/06 /10/pengenalan-deep-learning/
[7] ICHI.PRO.  Memahami  Convolutional  Neural Network (CNN) - Deep Learning . Diakses pada Juni 11, 2023, dari https://ichi.pro/id/memahami-
convolutional-neural-network-cnn-deep- learning-168732222943560
[8] ICHI.PRO.  Apa  itu  VGG16?  —  Pengantar VGG16.  Diakses  pada  Juni  11,  2023,  dari https://ichi.pro/id/apa-itu-vgg16-pengantar- vgg16-267001881294357
[9] Holidin,  U.  2019.  LinkedIn.  AKURASI  DAN PRESISI.  Diakses  pada Juni 11,  2023,  dari https://id.linkedin.com/pulse/akurasi-dan- presisi-uu-holidin
[10] Maulid,  R.  2021.  DQLAB.  Mengenal  Flask, Library  Machine Learning Python  Idaman Developer.  Diakses  pada  Juni  11,  2023,  dari https://dqlab.id/mengenal-flask-library-machine- learning-python-idaman-developer
[11] Rozi  A.  Zaenal  &  Comunity  Smit  Dev,  2015. Bootstrap  Design  Framework.  Jakarta:  PT  Elex Media Komputindo. (pp. 1-2.).
[12] Trivusi,  (2022,  September  16).  Data  Splitting: Pengertian,  Metode, dan Kegunaannya.  Diakses pada
Juni 12, 2023, dari
https://www.trivusi.web.id/2022/08/Data- splitting.html
[13] Dharma,  Rifqi.,  (2022  Agustus  22),  Accurate. Data  Preprocessing:  Pengertian,  Manfaat,  dan Tahapan Kerjanya. Diakses pada Juni 12, 2023. dari https://accurate.id/teknologi/Data- preprocessing/#Apa_Itu_Data_Preprocessing