e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## Application Of Computer Vision Detection Of Apples And Oranges Using Python Language
Penerapan Computer Vision Pendeteksi Buah Apel Dan Jeruk Menggunakan Bahasa Python
Normalisa 1 , Ani Rachmaniar 2 , Desi Diana 3 ,
Mohamad Saefudin 4 , Robin Parulian 5
Information System Study Program 1 , Department of Informatics Management 2,3 , Department of Information System 4,5
Universitas Lintas Internasional Indonesia International University Liaison Indonesia 1 , STMIK Jakarta STI&K 2,3,4,5
norma.lisa@gmail.com 1 , anistore700@gmail.com 2 , desidiana2208@gmail.com 3 , saefudin@gmail.com 4 , robin@gmail.com 5
Received: September 25, 2022 Revised: October 15, 2022 Accepted: October 27, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp. 455-466
Abstrak: Bangsa  Indonesia  yang  cukup  besar  memiliki  sumber  daya  alam  dan tenaga  kerja  potensial  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  industri  buah  nusantara. Iklim  dan  cuaca  yang  baik  menyebabkan  indonesia  memiliki  beragam  jenis  buah- buahan.  Produksi  Tanaman  buah-buahan  di  indonesia  pada  tahun  2021  berdasarkan situs web badan pusat statistik, indonesia memproduksi jutaan ton buah lebih secara total.  Dalam  industri  pengolahan  produksi  buah,  umumnya  dilakukan  pengecekan kualitas  masing-masing  buah,  apakah  layak  untuk  lanjut  ke  tahap  pengolahan  atau tidak. Pengecekan  ini dilakukan dengan oleh karyawan  secara  manual tanpa adanya bantuan  alat.  Program  atau  sistem  yang  canggih  dapat  melakukan  tugas  ini  secara otomatis.  Kecerdasan  buatan,  yang  mencakup  pengenalan  objek,  telah  maju  seiring kemajuan  teknologi.  Itu  dapat  mengidentifikasi  item  dalam  sebuah  gambar.  Object detection  ini  termasuk  salah  satu  bidang  dalam  computer  vision.  Penggunaan teknologi  visi  komputer  memungkinkan  mesin  untuk  melihat  dan  mengidentifikasi item  di  lingkungan  mereka  mirip  dengan  manusia.  Dengan  menerapkan  real-time object detection ke sebuah aplikasi dapat membantu memilah buah-buah yang layak diolah secara real-time melalui kamera yang dipasang sedemikian rupa. Berdasarkan keakuratan  dan  hasil  penjelasan,  buah  yang  lewat  akan  terdeteksi  secara  otomatis. Penulis  menggunakan  dataset  citra  buah  dengan  dua  kelas  objek:  buah  segar  dan bukan  buah  segar.  Hasil  penelitian  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam pendeteksian buah apel dan jeruk.
Kata kunci: Aplikasi, Pendeteksi, Computer Vision.
Abstract: The Indonesian nation, which is quite large, has the natural resources and potential manpower needed to build the archipelago's fruit industry. The climate and good  weather  cause  Indonesia  to  have  various  types  of  fruits.  Production  of  fruit
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
crops  in  Indonesia  in  2021  based  on  the  website  of  the  Central  Statistics  Agency, Indonesia  produces  millions  of  tons  of  fruit  in  total.  In  the  fruit  production processing  industry,  the  quality  of  each  fruit  is  generally  checked,  whether  it  is feasible  to  proceed  to  the  processing  stage  or  not.  This  check  is  carried  out  by employees manually without the help of tools. Sophisticated programs or systems can perform  this  task  automatically.  Artificial  intelligence,  which  includes  object recognition, has advanced as technology advances. It can identify items in an image. Object  detection is one of the fields in  computer vision. The use of computer vision technology allows machines to see and identify items in their environment similar to humans. By applying real-time object detection to an application, it can help sort out fruits that deserve to be processed in real-time through a camera that is installed in such a way. Based on the accuracy and the explanation result, the passing fruit will be  detected  automatically.  The  author  uses  a  fruit  image  dataset  with  two  object classes: fresh fruit and non-fresh fruit. The results obtained a high level of accuracy in the detection of apples and oranges.
Keywords: Applications, Detectors, Computer Vision.

## I. PENDAHULUAN
Bangsa Indonesia yang cukup besar memiliki sumber daya alam dan tenaga kerja potensial yang dibutuhkan untuk  membangun  industri  buah  nusantara.  Iklim  dan  cuaca  yang  baik  menyebabkan  indonesia  memiliki beragam  jenis  buah-buahan.  Produksi  Tanaman  buah-buahan  diindonesia  pada  tahun  2021  berdasarkan  situs web badan pusat statistik, indonesia memproduksi jutaan ton buah lebih secara total. Dalam industri pengolahan produksi  buah,  umumnya  dilakukan  pemisahan  masing-masing  buah,  proses  pemilihan  dan  pengawasan  buah dilakukan oleh karyawan industry secara manual tanpa adanya bantuan alat. Program atau sistem yang canggih dapat melakukan tugas ini secara otomatis. Kecerdasan buatan yang mencakup pendeteksian objek merupakan perkembangan  teknologi  yang  dapat  mengidentifikasi  item  dalam  sebuah  gambar.  Salah  satu  subbidang  visi komputer adalah deteksi objek.
Penggunaan teknologi visi komputer memungkinkan mesin untuk melihat dan mengidentifikasi lingkungan mereka seperti yang dilakukan manusia. Menggunakan bentuk, warna, atau kumpulan data yang dikembangkan untuk  mengidentifikasi  item dalam gambar, deteksi objek digunakan. Pendekatan CNN (Convolutional Neural Network) dan sistem deteksi YOLO (You Only Look Once) adalah dua dari sekian banyak pendekatan dan cara untuk  membangun  aplikasi  pendeteksian  objek.  Real-time  object  detection  dalam  video  juga  telah  dibuktikan dalam  penelitian  yang dilakukan pada tahun 2016 olehJoseph Redmon dan  Ali  Farhadi  dengan  sistem deteksi YOLO.  Karena  dapat  memproses  lebih  dari  24  frame  per  detik,  tidak  seperti  gambar  dalam  film,  identifikasi objek  secara  real-time  dapat  mengenali  objek  yang  berkaitan  dengan  kecepatan.  Dua  video  dari  pendeteksian objek akan berkualitas buruk dan rusak jika prosesnya terlalu lama.
Melalui kamera  yang dipasang sedemikian rupa, dapat membantu  membedakan apel dan  jeruk secara real- time dengan  menerapkan deteksi objek secara real-time pada  suatu aplikasi.  Berdasarkan keakuratan dan  hasil penjelasan, buah yang lewat akan terdeteksi secara otomatis. Penulis bermaksud untuk membuat sebuah sistem pendeteksi  apel  dan  jeruk  secara  otomatis  sebagai  respon  dari  uraian  penggunaan  sistem  cerdas  di  atas. Diharapkan  dengan  adanya  teknologi  cerdas  dapat  mempermudah  pemisahan  buah  dalam  bisnis  buah, khususnya di Indonesia.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1 Metode Penelitian
Penelitian  dan  pengumpulan  data-data  yang  mendukung  perancangan  aplikasi  ini  dilakukan  metode pengambilan data. Metode perancangan sistem menggunakan Sytem Development Life Cycle (SDLC). Berikut tahapan sistem SDLC:
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
a. Tahap  pengumpulan  data  menggunakan  metode  studi  pustaka  dilakukan  dengan  cara  mencari  bahan penelitian yang bersumber dari buku-buku serta internet yang berhubungan dengan penelitian.
b. Tahap Perencanaan dilakukan untuk mengidentifikasi sistem dan prosedur yang ingin dibuat. Menetapkan hasil yang diharapkan dari sistem dan prosedur dilakukan perancangan untuk mewujudkan penelitian ini.
c. Analisis  Masalah  dengan  mempelajari data  yang  diperoleh dari  sistem  yang  sedang  beroperasi, kemudian melakukan  analisa  sistem  secarake  seluruhan,  serta  permasalahan  yang  sedang  terjadi  untuk  menemukan jawaban penyebab masalah yang terjadi.
d. Tahap  perancangan  menjelaskan  langkah-langkah  merancang  sebuah  aplikasi  dimulai  dari  use  case diagram, activity diagram dan class diagram.
e. Memberi  label  pada  citra  dan  menjalankan  empat  prosedur  pelatihan  untuk  membuat  model  deteksi merupakan  langkah-langkah  dalam  pengembangan  aplikasi.  Program  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman Python  oleh  para  peneliti.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengatur  deteksi  objek  menggunakan  model  yang dibuat dari data latihan.
f. Beberapa  teknik  untuk  mengenali  sesuatu  secara  akurat  diuji,  dan  jika  temuannya  tidak  akurat,  prosedur pelatihan data dapat diulang untuk meningkatkan akurasi pendeteksian objek.

## 2.2 Pengertian Kecerdasan Buatan
Komputer  yang  memiliki  kecerdasan  buatan  dapat  membuat  keputusan  dan  menarik  kesimpulan seperti  yang  dilakukan  manusia.  Kecerdasan  buatan  adalah  entitas  kecerdasan  yang  dihasilkan  dengan  meniru kecerdasan  manusia.  Kecerdasan  buatan  dapat  didekati  dengan  berbagai  macam  tujuan.  Dua  hal  besar  yang perlu dipertimbangkan adalah:
a. Berfokus pada berpikir (think) atau berperilaku (behavior).
b. Membangun model yang meniru manusia atau bekerja berdasarkan standar ideal.
AI  lebih  berkembang  dengan  sangat  cepat  pada  saat  mulai  digunakannya  metode-metode  ilmiah  di dalam  berbagai  eksperimen  yang  membandingkan  berbagai  macam  pendekatan.  Sekarang  ini,  dasar  teoritis kecerdasan telah berubah menjadi lebih realistis untuk diterapkan ke dunia nyata, dan AI telah dianggap sebagai landasan umum bagi semua disiplin ilmu yang ada. [2]

## 2.3 Pengertian CNN (Convolutional Neural Network)
Multilayer  Perceptron  (MLP)  telah  dikembangkan  menjadi  Convolutional  Neural  Network  (CNN), yang  ditujukan  untuk  menganalisis  data  dua  dimensi.  Jenis  jaringan  saraf  CNN  sering  diterapkan  pada  data gambar. CNN adalah alat yang dapat digunakan untuk menemukan dan mengidentifikasi hal-hal dalam gambar. CNN  adalah  jenis  Convolutional  Neural  feed-forward  (FNN)  di  mana  pola  konektivitas  antara  neuronnya terinspirasi oleh korteks visual hewan. Dalam beberapa tahun terakhir, CNN telah menunjukkan kinerja manusia super  dalam  layanan  pencarian  gambar,  mobil  self-driving,  klasifikasi  video  otomatis,  pengenalan  suara,  dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Ada beberapa bagian penting dari metode CNN yaitu:

## 2.3.1 Convolutional Layer
Prosedur  matematika  yang  disebut  konvolusi  menggeser  satu  fungsi  ke  fungsi  lain  dan  menghitung integral dari produk titik. Ini memiliki hubungan yang mendalam dengan transformasi Fourier dan transformasi Laplace dan banyak digunakan dalam pemrosesan sinyal. Lapisan konvolusi sebenarnya menggunakan korelasi silang, yang sangat mirip dengan konvolusi. Dengan demikian, blok bangunan paling penting dari CNN adalah lapisan  konvolusi.  Neuron  di  lapisan  konvolusi  pertama  tidak  terhubung  ke  setiap  piksel  dalam  gambar  input (yaitu, seperti FNN—misalnya, MLP dan DBN) tetapi hanya ke piksel di bidang reseptifnya. Lihat Gambar 2.1 Setiap  neuron  di  lapisan  konvolusi  kedua  secara  eksklusif  digabungkan  ke  neuron  di  dalam  persegi  panjang kecil lapisan pertama.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 1. Convulutional Layer

## 2.3.2 Pooling Layer
Pooling  layer  adalah  untuk  mensubsampelkan  citra  masukan  untuk  mengurangi  beban  komputasi, penggunaan memori, dan jumlah parameter. Ini membantu untuk menghindari overfitting dalam tahap pelatihan. Mengurangi ukuran gambar input juga membuat jaringan saraf mentolerir sedikit pergeseran gambar. Semantik spasial dari operasi konvolusi bergantung pada skema padding yang dipilih.[3]

## 2.3.3 YOLO
Yolo  adalah  teknik  pendeteksian  objek  real-time  yang  telah  dibuat.  Pengklasifikasi  atau  pelokalan yang digunakan kembali digunakan dalam sistem pendeteksian. Pada berbagai skala dan tempat, sebuah model diterapkan pada sebuah gambar. Deteksi akan menjadi wilayah gambar yang menerima skor terbesar. Yolo menemukan hal-hal dalam sebuah gambar dengan menggunakan metode CNN. Jaringan mengelompokkan gambar  ke  dalam  wilayah  dan  memperkirakan  kotak  pembatas  dan  probabilitas  setiap  wilayah.  Kemudian, seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  kotak  pembatas  ini  dibandingkan  dengan  setiap  probabilitas  yang diantisipasi. Dengan prediksi  yang didasarkan pada gambar di seluruh dunia  selama pengujian, Yolo  memiliki sejumlah  keunggulan  dibandingkan  pendekatan  berorientasi  pengklasifikasi.  Yolo  jauh  lebih  cepat  daripada Region Convolutional Neural Network (R-CNN), yang membutuhkan ratusan komputasi untuk memproses satu gambar. Ini juga menghasilkan prediksi menggunakan sintesis jaringan saraf ini. [4]

## Gambar 2. YOLO

## 2.4. Python.
Bahasa  pemrograman  Python  mampu  secara  linguistik.  menggabungkan  fitur  dan  sintaks  pemrograman yang bersih dengan kemampuan perpustakaan standar yang cukup besar dan luas. Pemrograman Bahasa Python difokuskan  untuk  digunakan  dalam  menganalisis  data,  visualisasi  data,  membuat  dan  mengembangkan  Al. Pemrograman Python adalah pemrograman yang paling mudah di pelajari dengan code yang pendek dan tidak
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
susah. Python memiliki pustaka yang luas dan dapat dikembangkan ke bidang-bidang lainnya. Beberapa library python yang popular dalam Data Science dan AI adalah Scilcit, Leani, TensorFlow, PyTorch.
Python adalah bahasa pemrograman yang tidak menggunakan compiler. mengingat itu adalah open-source. Python  adalah  bahasa  yang  mudah  dipelajari  orang  karena  dapat  digunakan  untuk  membangun  desktop  GUI, mengembangkan aplikasi, membuat situs web, dan menghasilkan video game. [5]

## 2.5 Computer Vision
Karena  sangat  erat  kaitannya  dengan  penglihatan,  pencahayaan  juga  menjadi  pertimbangan  utama dalam  computer  vision,  cabang  ilmu  komputer  yang  mengkaji  bagaimana  komputer  dapat  melihat  seperti manusia.  Tujuan  dari  computer  vision  adalah  untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari  gambar.  Ini terbukti  merupakan tugas  yang sangat  menantang;  itu telah  menduduki ribuan pikiran  yang cerdas  dan kreatif selama  empat  dekade  terakhir,  dan  meskipun  demikian,  kita  masih  jauh  dari  mampu  membangun  "mesin melihat", masalahnya adalah kompleksitas data visual. [6]

## 2.6 Open CV
Dapat  diunduh  di  https://opencv.org,  OpenCV  adalah  perpustakaan  berbasis  "Sumber  Terbuka" dengan lebih dari 500 fungsi untuk menangani visi komputer. Perangkat lunak ini dapat digunakan untuk tujuan bisnis dan komersial dan didistribusikan di bawah lisensi BSD. Platform seperti Windows, Linux, Mac OS, iOS, dan Android didukung. Open Source Computer Vision adalah tempat asal nama OpenCV. Bahasa C digunakan untuk membuat OpenCV. Python dapat digunakan sebagai antarmuka untuk mengakses perpustakaan OpenCV. [7].

## 2.7 LabelImg
Labellmg  adalah  salah  satu  alat  Anotasi  Gambar  untuk  visi  komputer.  Untuk  memberi  label  pada kotak pembatas objek dalam gambar, Anda dapat menggunakan alat anotasi gambar grafis sumber terbuka dan gratis  yang  disebut  Labelimg.  Alat  anotasi  gambar  grafis  disebut  LabelImg.  Ia  menggunakan  Qt  untuk antarmuka  pengguna  grafisnya  dan  dikembangkan  dengan  Python.  Dalam  format  VOC  PASCAL,  yang merupakan format yang digunakan oleh ImageNet, anotasi dicatat sebagai file XML. Selain itu, format YOLO didukung.  Alat  anotasi  gambar  grafis  disebut  Labellmg.  Ia  menggunakan  Qt  untuk  antarmuka  pengguna grafisnya  dan  dikembangkan  dengan  Python.  Dalam  format  VOC  PASCAL,  yang  merupakan  format  yang digunakan  oleh  ImageNet,  anotasi  dicatat  sebagai  file  XML.  Kita  bisa  langsung  mendownload  aplikasi Labelimg dari Google. [8]

## 2.8 CUDA
Nvidia  mengembangkan  platform  komputasi  paralel  dan  model  antarmuka  pemrograman  aplikasi (API) yang dikenal sebagai CUDA (Compute Unified Device Architecture). Hal ini memungkinkan teknik yang dikenal sebagai GPGPU, yang memungkinkan insinyur dan pengembang perangkat lunak untuk menggunakan unit  pemrosesan  grafis  (GPU)  dengan  dukungan  CUDA  untuk  pemrosesan  tujuan  umum  (Komputasi  Tujuan Umum pada Unit Pemrosesan Grafis). Untuk eksekusi kernel komputasi, CUDA adalah platform yang memiliki lapisan perangkat lunak  yang  menawarkan akses langsung ke set instruksi  virtual GPU dan elemen komputasi paralel.
CUDA  adalah  platform  komputasi  paralel  dan  model  antarmuka  pemrograman  aplikasi  yang  dibuat oleh  Nvidia  dan  memungkinkan  pengembang  perangkat  lunak  dapat  menggunakan  untuk  melakukan  suatu kesatuan  proses  grafik  yang  diaktifican  CUDA.  Oleh  karena  itu  dalam  model  CUDA  terdapat  CUDA  yang digunakan untuk mengalokasikan memori pada perangkat dengan 11 tujuan untuk melakukan peluncuran kemel sedangkan  CUDA  yang  digunakan  untuk  memproses  satuan  grafik.  Berdasarkan  referensi  tersebut,  CUDA digunakan  oleh  peneliti  untuk  membantu  proses  kerja  yang  terjadi  pada  tensorflow  dalam  memproses  sebuah grafik yang terdapat pada sebuah gambar.[8]
2.9 Epoch
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Satu epoch terlalu besar untuk dimasukkan ke dalam komputer, sehingga harus dibagi menjadi bagian- bagian yang lebih kecil. Epoch adalah saat full dataset telah melalui proses training pada neural network hingga dikembalikan ke awal untuk satu putaran (batch). [9]

## 2.10 Batch
Jumlah  sampel  data  yang  dikirim  ke  jaringan  saraf  dikenal  sebagai  ukuran  batch.  Misalnya,  jika ukuran batch Anda adalah 5 dan Anda memiliki 100 kumpulan data, algoritme ini akan menggunakan 5 sampel data pertama dari 100 kumpulan data tersebut (ke-1, ke-2, ke-3, ke-4, dan ke-5), mendistribusikan atau melatih jaringan saraf hingga selesai, maka ambil kembali 5 sampel dataset kedua dari 100 dataset tersebut (ke-6, 7, 8, 9, dan 10), dan seterusnya hingga sampel data ke-5 mencapai 20 (1005=20). [9] 2.11 Rekursi Jumlah batch yang diperlukan untuk menyelesaikan satu epoch dalam jaringan saraf disebut iterasi. Jumlah batch dalam satu epoch sama dengan jumlah iterasi. [9].

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Buah  adalah  makanan  yang  mengandung  beragam  vitamin  yang  jika  dikonsumsi  akan  memberikan Kesehatan  bagi  tubuh  manusia.  Salah  satunya  adalah  buah  apel  dan  jeruk.  Kendala  atau  masalah  yang ditemukan dalam industri pengolahan produksi buah, pada saat dilakukan pemilihan jenis masing-masing buah, Proses pemisahan buah dilakukan oleh karyawan secara manual tanpa adanya bantuan alat.
Berdasarkan analisa masalah pemilihan jenis buah secara manual oleh karyawan pada industri buah tanpa bantuan alat maka diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu proses pemilihan jenis buah. Penyelesaian untuk  masalah tersebut adalah  merancang sebuah aplikasi  yang dapat  membantu proses pemilihan  jenis  buah secara otomatis.
Teknik  UML  (Unified  Modeling  Language)  digunakan  dalam  desain  proses.  Sebuah  sistem  untuk mengembangkan perangkat lunak berbasis objek divisualisasikan, ditentukan, dibangun, dan didokumentasikan menggunakan  UML,  bahasa  berbasis  gambar  yang  digunakan  dalam  proses  desain.  Hanya  2  diagram—Use Case Diagram dan Activity Diagram—digunakan dalam desain proses ini, dan keduanya berhubungan langsung dengan pemetaan (mapping) dari model yang dihasilkan.

## Gambar 3 Diagram Use Case Sistem Pendeteksi
Use  Case  Diagram  menggambarkan  fungsi  yang  diharapkan  dari  sebuah  sistem.  Use  Case  Diagram merepresentasikan  interaksi  antara  aktor  dengan  sistem.  Pada  Aplikasi  Pendeteksi  Apel  dan  Jeruk  secara otomatis hanya terdapat satu aktor yaitu user. Use case diagram dapat dilihat pada gambar 3.
Activity dibuat berdasarkan sebuah atau beberapa use case digunakan untuk menggambarkan proses bisnis dan urutan aktivitas dalam sebuah proses. Activity diagram digunakan untuk menjelaskan proses bisnis dan alur kerja operasional secara langkah demi langkah dari komponen suatu sistem. Pada aplikasi pendeteksi apel dan jeruk secara otomatis ini activity diagram digambarkan pada gambar 4.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 4. Diagram Activity Sistem Pendeteksi
Dan juga untuk mempermudah dalam pembuatan program penulis menggunakan flowchart sebagai acuan alur  program.  Flowchart  alur  program  ditunjukan  oleh  Gambar  5,  Pada  rancangan  sistem  dimulai  dengan menjalankan  program  aplikasi  melalui  command  prompt  yang  direktori  filenya  sudah  disesuaikan  dengan folder aplikasi python. Menjalankan aplikasi dengan menuliskan “python aplikasi.py” maka program aplikasi akan terbuka dan menjalankan video capture device secara otomatis pada saat aplikasi mulai berjalan.
Proses  video  capture  device  sudah  siap,  letakkan  atau  arahkan  benda  objek  yang  ingin  dideteksi,  jika dideteksi  objek  yang  sesuai  dengan  buah  apel  atau  buah  jeruk,  maka  objek  tersebut  akan  dikelilingi  oleh bounding box atau kotak berwarna hijau jika objek tersebut adalah apel, atau kotak berwarna kuning jika objek tersebut adalah jeruk, pada objek yang berhasil dideteksi disertakan berapa persen akurasi pendeteksian objek tersebut, dan untuk mengakhiri aplikasidapat menekan tombol “Q” pada keyboard.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 5.  Flowchart Sistem Pendeteksi

## 3.2. Spesifikasi Perangkat Lunak
Berikut  ini  adalah  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  membangun  system  pendeteksi  Apel  dan Jeruk. Semua perangkat lunak ini harus di install pada computer yang digunakan untuk ujicoba pendeteksi.
a. Sistem Operasi Windows 11
b. Python 3.10
c. Tensorflow 2.9.1
d. OpenCV
e. Cython
f. Pillow
g. Microsoft Visual C++ Redistributable Package
h. CUDA 11.2
i. cuDNN
j. labelImg
Gambar 6. Tampilan Bahasa Pemrograman Python
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 7. Tampilan OpenCV menggunakan pip
Gambar 8. Proses Membuat label gambar dengan peragkat lunak LabelImg

## 3.3. Hasil Proses Sistem
Berikut ini adalah beberapa tampilan proses pendeteksian objek apel dan  jeruk sesuai dengan system yang dikembangkan menggunakan beberapa perangkat lunak yang digunakan.
Gambar 9. Tampilan Tensorboard Train
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 10. Tampilan Tensorboard eval image
Gambar 11 Tampilan Aplikasi mendeteksi objek apel.

## 3.4 Hasil Pendeteksian
Pada tahap ini dilakukan pendeteksian untuk mengukur tingkat keakurasian dan keberhasilan mendeteksi objek. Untuk hasil pendeteksian dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Ujicoba Sistem No Nama Objek Pengujian Hasil deteksi Objek yang terdeteksi Akurasi 1 Buah apel berwarna merah Apel menghadap kamera bagian samping buah Berhasil Apel 99% 2 Buah apel berwarna merah Apel menghadap kamera bagian atas buah Gagal - 97% 3 Buah apel berwarna merah Apel dimiringkan menghadap kamera Berhasil Apel 95% 4 Buah apel Jarak antara apel dan kamera ± dua Berhasil Apel 93%
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
berwarna merah puluh centimeter 5 Buah apel berwarna merah Pendeteksian dilakukan dengan pencahayaan redup Gagal - 0% 6 Buah apel berwarna merah Pendeteksian dilakukan dengan pencahayaan yang terlalu tinggi Gagal - 0% 7 Buah apel berwarna merah Setengah buah apel dihalangi objek lain Gagal - 0% 8 Buah apel berwarna merah Apel yang dibelah menjadi dua, dan sisi dalamnya menghadap kamera Gagal - 0% 9 Buah apel berwarna merah Apel menghadap kamera secara tidak langsung (foto) Berhasil Apel 92% 10 Buah apel berwarna hijau Apel hijau menghadap kamera bagian samping buah Gagal, salah deteksi Jeruk 95% 11 Buah jeruk berwarna jingga Jeruk menghadap kamera bagian samping buah Berhasil Jeruk 98% 12 Buah jeruk berwarna jingga Jeruk menghadap kamera bagian atas buah Berhasil Jeruk 97% 13 Buah jeruk berwarna jingga Jeruk dimiringkan menghadap kamera Berhasil Jeruk 95% 14 Buah jeruk berwarna jingga Jarak antara buah jeruk dan laptop ± dua puluh centimeter Berhasil Jeruk 95% 15 Buah jeruk berwarna jingga Objek jeruk secara tidak langsung (foto) Berhasil Jeruk 95% 16 Buah jeruk berwarna hijau Jeruk menghadap kamera bagian samping buah Berhasil Jeruk 95% 17 Buah jeruk berwarna hijau Jeruk menghadap kamera bagian atas buah Berhasil Jeruk 96% 18 Buah jeruk berwarna hijau Jeruk dimiringkan menghadap kamera Berhasil Jeruk 95% 19 Buah jeruk berwarna hijau Jarak antara buah jeruk dan laptop ± dua puluh centimeter Berhasil Jeruk 96% 20 Buah jeruk berwarna hijau Objek jeruk secara tidak langsung (foto) Berhasil Jeruk 96%
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 1 dapat diambil kesimpulan dalam pendeteksian objek aplikasi ini membutuhkan  kamera  yang  memiliki  resolusi  minimal  480p  atau  lebih,  pencahayaan  yang  cukup  serta  jarak antara  objek  dengan  kamera  yang  tidak  boleh  terlalu  dekat  maupun  terlalu  jauh.  Variasi  data  yang  akan ditraining, sebagai contoh dalam percobaan apel berwarna hijau, aplikasi mendeteksi objek sebagai buah jeruk dikarenakan  data  yang  dilatih  untuk  objek  apel  hanyalah  apel  berwarna  merah.  Maka  itu  untuk  mendapatkan hasil  yang  lebih  akurat  dan  menimialisir  terjadinya  bias  dalam  pendeteksian,  yaitu  pengumpulan  dataset  atau foto  dibutuhkan  lebih  banyak  variasi  pada  setiap  kelasnya,  pada  objek  buah  variasi  yang  dataset  yang  dapat dimasukkan diantaranya dengan berbagai macam jenis buah, foto dengan jarak dan pencahayaan yang berbeda dengan jumlah yang lebih banyak

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  uji  coba  aplikasi  yang  telah  dilakukan,  Aplikasi  Pendeteksi  Buah  Apel  dan  Jeruk  Secara Otomatis  Berbasis  Computer  Vision  ini  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  rancangannya  dan  penulis menyimpulkan bahwa :
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
a. Objek dapat dideteksi bila jarak antara objek dengan kamera laptop kurang dari satu meter dilengkapi oleh pencahayaan yang cukup atau tidak gelap
b. Akurasi  pendeteksian  sangat  dipengaruhi  oleh  dataset  yaitu  dari  sudut  pandang  pengambilan  gambar, kejelasan bentuk sebuah objek, jumlah dataset, jumlah training dan keragaman dataset.
c. Aplikasi  Pendeteksi  Buah  Apel  dan  Jeruk  Secara  Otomatis  Berbasis  Computer  Vision  ini  berhasil membedakan antara apel dan jeruk secara langsung dengan baik dan tingkat akurasi yang cukup tinggi.

## REFERENSI
[1.] Pane,  Syafrial  Fachri.  dkk.  2020. Membangun  Aplikasi  Peminjaman  Jurnal  Menggunakan  Aplikasi  Oracle Apex Online . Bandung: Kreatif Industri Nusantara
[2.] Gaffar,  Achmad  Fanany  Onnilita.  dkk.  2021. Artificial  Intelligence Konsep  Fundamental  dan  Terapan. Malang: Media Nusa Creative (MNC Publishing )
[3.] Sewak,  Mohid.  dkk.  2018. Practical  Convolutional  Neural  Networks  Implement  Advanced  Deep  Learning Models Using Python . Birmingham: Packt Publishing
[4.] Putro,  Eko  Cahyono  dan  Awangga,  Rolly  Maulana.  2020. Tutorial  Gender  Classification  Using  The  You Look Only Once (Yolo) . Bandung: Kreatif Industri Nusantara
[5.] Setiawan,  Gabriella  Alicia  dan  Evelyn  Vania.  2022. Praktek  Pemrograman  C++  dan  Python .  Semarang: SCU Knowledge Media
[6.] Prince,  Simon  J.  D.  2012. Computer  Vision  Models,  Learning,  and  Inference .  New  York:  Cambridge University Press
[7.] Kadir,  Abdul.  2019. Langkah  Mudah  Pemrograman  OpenCV  &  Python .  Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo
[8.] Batubara, Nur Arkhamia dan Rolly Maulana Awangga. 2020. Tutorial Object Detection Plate Number With Convolution Neural Network (CNN) . Bandung: Kreatif Industri Nusantara
[9.] Rayendra. dkk. 2021. Kecerdasan Buatan . Kubung: Mitra Cendekia Media
[10.] Irawan,  Muhammad  Dedi.  2022. Flowchart  dan  Pseudo-Code:  Implementasi  Notasi  Algoritma  dan Pemrograman . Bandung: Media Sains Indonesia
[11.] Zumstein, Felix. 2021. Python For Excel . United Of States: O’Reilly Media, Inc.
[12.] Susanto,  R.  dan  Andriana,  A.  D.  2016. Perbandingan  Model  Waterfall  dan  Prototyping  Untuk Pengembangan Sistem Informasi . Majalah Ilmiah UNIKOM
[13.] Z. Azmi, M. Zarlis, and V. Yasin,  “Perceptron Dengan Input Citra Untuk Pengenalan Huruf Rusia,” Pros. SeNTIK STI&K , vol. 2, pp. 111–116, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.jak- stik.ac.id/files/journals/2/articles/sentik2018/3156/3156.pdf
[14.] R. Buaton, M. Zarlis, and V. Yasin,  “Konsep Data Mining Dalam Implementasi,” Jakarta:  Mitra  Wacana Media ,  vol.  1,  2021,  [Online].  Available:  https://www.mitrawacanamedia.com/Konsep-Data-Mining-dalam- Implementasi
[15.] M. Awaludin et al. , “Optimization of Naïve Bayes Algorithm Parameters for Student Graduation Prediction at Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 91–106, 2022, doi: 10.52362/jisicom.v6i1.785.
[16.] H. Heriyanto, V. Yasin, and A. B. Yulianto, “Vipos application development design,” J. Eng. Technol. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 19–31, 2022, [Online]. Available: https://journal.binainternusa.org/index.php/jetcom/article/view/3
[17.] H. Hamidah, V. Yasin, R. Hartawan, and A. Z. Sianipar, “Designing a warehouse management information system:(Cases  Study:  PT.  Fatijja  Digital  Indonesia),” J.  Math.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  91–103,  2022, [Online]. Available: http://journal.binainternusa.org/index.php/matech/article/view/75
[18.] V. Yasin, M. Zarlis, O. S. Sitompul, and P. Sihombing, “Hierarchical Of Grid Partition (HGP) For Measuring The  Similarity  Of  Data  In  Optimizing  Data  Accuracy,” Webology ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  1495–1514,  2022, [Online]. Available: https://www.webology.org/abstract.php?id=1369