Elektron Jurnal Ilmiah Volume 16  Nomor  1 Juni  2024
TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 72/E/KPT/2024
DOI : https://doi.org/ 10.30630/ eji.0.0.453

## Deteksi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan CNN dan YOLO
Nurul Fajria 1 , Lifwarda 2* , Ramiati 3 , dan Yulindon 4 1,2,3,4, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang, Jl. Limau Manih Padang, 25164, Indonesia *Corresponding Author, email: lifwarda@pnp.ac.id
Abstrak —  Di Indonesia yang memiliki iklim tropis dan ada banyak  kayu yang sangat cocok  untuk  pertumbuhan jamur.  Namun,  beberapa  jamur  ini  ada  yang  beracun  dan  harus  dihindari.  Dengan  memeriksa  cici-ciri  morfologi jamur, seperti bentuk tudung jamur, warna, bau, dan ciri lainnya dimungkinkan untuk mengidentifikasi antara jamur beracun dan tidak beracun. Namun, beberapa jamur beracun memiliki sifat morfologis yang sama dengan jamur tidak beracun,  sehingga  sulit  bagi  kita  untuk  membedakannya  jika  dilihat  dengan  mata  biasa.    Sebagai  solusi  dari permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi  jamur  yang  beracun  dan  tidak. Seperti pada penelitian kali ini digunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look Once (YOLO) sebagai metode untuk identifikasi. Tahapan pada penelitian ini antara lain pengumpulan dataset, lalu pemodelan dan data  latih,  dan  proses  yang  terakhir  yaitu  deployment.  Metode  CNN    mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  55%  dan berhasil  mengidentifikasi  5  gambar  benar  dan  5  salah  dari  10  gambar  yang  diberikan.  Sedangkan  menggunakan YOLOv5 mendapatkan nilai akurasi yang besar yaitu 91% dan berhasil mengidentifikasi 9 gambar benar dan 1 salah dari  10  gambar  yang  diberikan.  Dari  perbandingan  2  metode  tersebut  didapatkan  bahwa  untuk  mendeteksi  jamur beracun dan tidak beracun itu lebih bagus dengan menggunakan metode YOLO daripada metode CNN.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Jamur Beracun, Jamur Tidak beracun, Training, YOLO
Abstract— In Indonesia, which has a tropical climate there is a lot of wood which is very suitable for mushroom growth. However, some of these mushrooms are poisonous and should be avoided. By examining the morphological characteristics of the mushroom, such as the shape of the mushroom cap, color, smell, and other characteristics it is possible to identify between poisonous and non-poisonous mushrooms. However, some poisonous mushrooms have the same morphological characteristics as non-poisonous mushrooms, making it difficult for us to differentiate them when seen with the naked eye. As a solution to this problem, machine learning is needed to identify which mushrooms are poisonous and which are not. As in this research, Convolutional Neural Network (CNN) and You Only Look Once (YOLO) were used as methods for identification. The stages in this research include collecting datasets, modeling and training data, and the final process, namely deployment. CNN Method got an accuracy value of 55% and succeeded in identifying 5 correct and 5 incorrect images  from  the  10  images  given.  Meanwhile,  using  YOLOv5,  we  got  a  high  accuracy  value  of  91%  and  succeeded  in identifying 9 correct and 1 incorrect image out of the 10 images provided. From a comparison of the 2 methods, it was found that detecting poisonous and non-toxic mushrooms was better using the YOLO method than the CNN method.
Keywords: Convolutional Neural Network, Poisonous Mushrooms, Edible Mushrooms, Training, YOLO
© 2024 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Di Indonesia yang memiliki iklim tropis dan ada banyak  kayu  yang  sangat  cocok  untuk  pertumbuhan jamur, jamur merupakan salah satu tumbuhan liar yang banyak tersebar di alam bebas. Namun, beberapa jamur ini ada yang beracun dan harus dihindari. Jamur yang tersebar  di  dunia  saat  ini  diperkirakan  sedikitnya  ada 45.000 jenis dan 2.000 jenis diantaranya tidak beracun. Ada  banyak  spesies  jamur  mematikan  yang  ada  di dunia.  Ada  sekitar  70  hingga  80  spesies  yang  paling beracun  dan  mematikan  yang  bisa  berakibat  fatal jika dikonsumsi [1]. Dengan memeriksa cici-ciri morfologi jamur, seperti bentuk payung atau tudung jamur, warna, tekstur,  bau,  dan  ciri  lainnya  dimungkinkan  untuk mengidentifikasi  antara  jamur  beracun  dan  tidak beracun.  Namun,  beberapa  jamur  beracun  memiliki sifat  morfologis  yang  sama  dengan  jamur  tidak beracun, sehingga sulit bagi kita untuk membedakannya  jika  dilihat  dengan  mata  biasa.
Pembelajaran  mesin  diperlukan  untuk  membedakan antara jamur beracun dan tidak pada masalah ini. Untuk mengidentifikasi dengan hasil yang lebih baik dan lebih akurat  diperlukan  pendekatan  algoritma  pembelajaran mesin khususnya deep learning , dengan memanfaatkan kumpulan data berupa gambar.
Beberapa penelitian sebelumnya yang membahas tentang  teknik  untuk  membedakan  antara  jenis  jamur beracun  dan  tidak  beracun.  Seperti  penelitian  yang telah dilakukan oleh Nuke L. Chusna, dkk [2], mereka telah  melakukan  klasifikasi  terhadap  jamur  dengan menggunakan  Algoritma Multiclass  Support  Vector Machin (SVM).  Aplikasi untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  jamur  dibuat  menggunakan  Matlab  dengan tingkat akurasi dari klasifikasi yang dihasilkan sebesar 83%.  Kemudian  penelitian  oleh  Khoiru  Nurfitri,  dkk [3],  melakukan  klasifikasi  jenis  jamur  yang  beracun dan tidak beracun dengan menerapkan algoritma PCA dan  KNN.    Aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  matlab
dengan  nilai  akurasi  92%  dari  25  data  uji.  Penelitian lain  oleh  Yohannes,  dkk  [4],  yang  melakukan klasifikasi jenis jamur menggunakan SVM dengan fitur HSV  dan  HOG.  Pada  penelitian  itu  didapatkan  nilai akurasinya  sebesar    82,69%.  Penelitian  oleh  Elok Iedfitra  Haksoro  dan  Abas  Setiawan  [5],  tentang pengenalan jamur yang dapat dikonsumsi menggunakan metode transfer learning pada convolutional neural network . Akurasi yang didapatkan  sebesar  92,19%. Kemudian  penelitian  lain dilakukan oleh Sofika Enggari, dkk  [6], penelitiannya tentang  peningkatan digital  image  processing dalam mendeskripsikan  tumbuhan  jamur  dengan  segmentasi warna,  deteksi  tepi  dan  kontur.  Pada  penelitian  ini menggunakan  matlab  untuk  membuat  aplikasinya. Lima penelitian tersebut  tidak mengindentifikasi objek secara real time, perlu memfoto objek dulu baru upload ke aplikasi dan keluarlah hasil identifikasi.
Pemilihan  penggunaan  metode Convolutional Neural  Network (CNN)  dan  You  Only  Look  Once (YOLO)  dikarenakan  kelebihan  dari  metode  tersebut. Kelebihan dari metode CNN adalah  metode ini dapat secara  otomatis  mengekstrak  detail  kecil  dari  setiap gambar. Selain itu, metode CNN lebih efektif daripada pendekatan jaringan saraf lainnya, khususnya dalam hal kompleksitas dan memori. Pendekatan CNN memiliki kelemahan  yaitu  membutuhkan  banyak  data training , proses pelatihan yang memakan waktu, dan overfitting . Pendekatan  YOLO  memiliki  manfaat  kecepatan pemrosesan  yang  cepat  dan  kesederhanaan  dalam beradaptasi  dengan  foto input baru.  Meskipun  YOLO cepat  mengenali  item  dalam  foto,  melokalisasi beberapa  hal  dengan  tepat,  terutama  yang  kecil, membutuhkan banyak usaha.
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  disebutkan sebelumnya,  maka  pada  penelitian  kali  ini  digunakan CNN dan YOLO sebagai metode untuk mengenali jenis jamur  yang  beracun  dan  tidak  beracun.  Yang membedakan metode ini dari penelitian yang sudah ada sebelumnya  adalah  aplikasi  ini  digunakan  secara  real time  sehingga  pengguna  bisa  langsung  mengarahkan device ke objek lalu muncul hasil identifikasinya.
Perbedaan  antara  jamur  beracun  dan  tidak beracun  memiliki  konsekuensi  serius  terhadap keamanan  pangan  dan  kesehatan  manusia,  yang memperkuat urgensi dari penelitian tentang identifikasi yang  akurat.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi proses identifikasi jamur. Metode ini menggunakan teknologi Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan  YOLO (You  Only  Look  Once)  untuk  mengidentifikasi  jamur secara real-time berdasarkan citra visual. Implementasi teknologi  ini  tidak  hanya  mempercepat  proses identifikasi,  tetapi  juga  dapat  digunakan  sebagai  alat bantu  dalam  mendukung  pengawasan  keamanan pangan dan pencegahan keracunan jamur[7].
II. METODE
A. Dataset
Data yang penulis kumpulkan pada tahap ini adalah citra  jamur  beracun  dan  tidak  beracun  yang  di  dapat dari website Kaggle.com,  sebuah  platform  yang menyediakan  berbagai  dataset  untuk  keperluan penelitian  dan  pengembangan..  Sebanyak  1.234  citra jamur dengan berbagai jenis jamur digunakan sebagai dataset  pada  penelitan  ini.  Jamur  yang  tidak  beracun adalah jamur tiram, jamur kuping, jamur kancing, dan jamur enoki  yang total  gambarnya  ialah 595 gambar. Lalu jenis jamur yang beracun adalah  jamur death cap , jamur conocybe filaris , jamur webcaps , jamur autumn skullcap ,  jamur destroying  angels ,  jamur deadly dapperling dan magic mushroom yang total gambarnya ialah 639 gambar.
Sebelum dataset dapat digunakan untuk pengujian, setiap gambar harus melalui proses pelabelan. Metode YOLO  (You  Only  Look  Once)  digunakan  untuk pelabelan ini, dimana setiap gambar diberi label secara manual  satu  per  satu,  menghasilkan  file  .txt  yang menyertai  setiap  gambar.  Pelabelan  dilakukan  untuk memastikan bahwa model YOLO dapat mengenali dan mengklasifikasikan  jamur  dengan  benar.  Proses  ini melibatkan  penandaan  posisi  dan  jenis  jamur  dalam setiap gambar.

## B. Labelling Dataset
Labelling  atau  Anotasi,  sering  dikenal  sebagai pelabelan,  adalah  proses  pemberian  detail  tentang banyak  hal  yang  diperlukan  seperti  jamur.  Untuk menentukan  koordinat  kotak  pembatas ground-truth yang akan dibandingkan dengan kotak pembatas yang diprediksi, koleksi gambar yang terkumpul diberi label satu per satu. Nilai Intersection over Union (IoU) akan ditentukan  dengan membandingkan  dua kotak ground[8]. Proses labelling ini dilakukan pada dataset yang  menggunakan  metode  YOLO.  Untuk  metode CNN  tidak  perlu  melakukan  labelling  pada  gambar jamurnya.
Proses  memberikan  label  pada  gambar  yang dibutuhkan  digunakan  aplikasi LabelImg.  Setelah memberi  label  nantinya  akan  disimpan  kedalam file .xml/.txt dengan  format YOLO.  Proses  untuk membuat  anotasi  gambar  jamur  yang  dilakukan  pada LabelImg terdapat pada Gambar 1.

## Nurul Fajria,.dkk: Deteksi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan CNN dan YOLO

## C. Pemodelan dan Training Metode CNN
Dataset yang  sudah  dikumpulkan  sebelumnya akan  buatkan  dalam  2  kelas  yaitu  jamur  beracun  dan jamur  tidak  beracun.  Setelah  itu  dilakukan  proses training untuk  membuat  sistem  identifikasi  jamur beracun  dan  tidak  beracun  dengan  menggunakan Google  Colaboratory.  Proses  yang  dilalui  saat pemodelan terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Blok diagram pemodelan CNN
1. Preprocessing data: Pada tahap preprocessing data di lakukanlah seperti resizing gambar ke ukuran yang seragam, normalisasi nilai piksel, serta pemisahan data menjadi train set dan validation set pada dataset yang telah kita kumpulkan tadi.
2. Bangun  model  CNN:  Gunakan  framework  deep learning  seperti  TensorFlow  atau  PyTorch  untuk membangun  arsitektur  model  CNN  dengan menggunakan  lapisan-lapisan  konvolusi, pooling, dropout , dan lain-lain yang terbaik sehingga model tersebut mendapatkan akurasi yang baik.
3. Training model:  Latih  model  CNN  menggunakan train  set  yang  telah  dipersiapkan  sebelumnya. Selama  pelatihan  ( training ),  pastikan  untuk memantau  performa  model  di  validation  set  agar dapat melakukan evaluasi secara berkala. Training model dilakukan dengan mengatur epoch yang baik agar menghasilkan nilai akurasi yang tinggi.
4. Evaluasi  Model  :  Setelah  melakukan training selama beberapa epoch yang diberikan atau hingga mencapai  tingkat  akurasi  optimal.  Selanjutnya dilakukan  evaluasi  pada  performa  model  dengan memperhatikan  matrik akurasi ( accuracy ),  presisi (precision ), recall, f1-score , dll.
5. Validasi Model : Langkah terakhir adalah menguji model  dengan  menggunakan  gambar  jamur  yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk memeriksa keakuratan  dan  kinerja  keseluruhan  dari  model tersebut.
Tahapan  pertama  yang  harus  dilakukan  pada identifikasi jamur beracun dan tidak beracun menggunakan  metode  CNN  yaitu  pembacaan  dataset citra. Selanjutnya pada proses klasifikasi pertama akan dilakukan  split  dataset  dimana  akan  dibagi  antara  data training  dan  validasinya  dan  pada  tahap  ini  juga dilakukan pengubahan resolusi seluruh gambar menjadi 224x224  pixel.  Setelah  dibagi  didapatkan  988  gambar untuk  data  training  dan  246  data  validasi.  Selanjutnya
dilakukan  pembuatan  layer-layer  pada  modelnya, menggunakan  beberapa  layer  seperti  Convolution Layer,  Maxpolling  layer,  dropout  layer,  flatten  layer, dan dense layer.
Selanjutnya melakukan training model menggunakan  Google  Colaboratory  dengan  mengatur epoch  dan  steps  per  epoch.  Epoch  digunakan  untuk mengukur  seberapa  banyak  kali  model  dilatih  dengan dataset  yang  sama,  steps  per  epoch  untuk  mengatur banyaknya  batch  yang  akan  dieksekusi  pada  setiap epoch.  Lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  training tersebut sekitar 30 menit.

## D. Pemodelan dan Training Metode YOLO

## Gambar 3. Blok diagram pemodelan dengan YOLO
Pada Gambar 3 menunjukkan diagram blok proses training model  YOLO  yang  diajukan  pada  penelitian ini.  Dimulai  dari  import dataset lalu  setelah  itu dilanjutkan preprocessing data,  yang  dilakukan  pada saat preprocessing yaitu split dataset atau  pemisahan data adalah metode membagi data menjadi dua bagian. Citra  dibagi  kedalam  folder  train  dan  test  untuk dilakukan proses training secara terpisah. Selanjutnya dilakukan training model menggunakan versi yolov5m6.  Yolov5m6  adalah  salah  satu  versi  atau varian dari arsitektur YOLO  versi  kelima (YOLOv5). Varian  ini  memiliki  model  dengan  tingkat  keakuratan yang  lebih  tinggi  daripada  varian  yang  lebih  kecil seperti  YOLOv5s (small) [9].  Setelah  itu  dilakukan evaluasi akurasi dari model, apakah sudah benar hasil deteksinya  dan  sudah  bagus  nilai  akurasinya. Selanjutnya  menguji  model  dengan  menggunakan gambar  jamur  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya untuk  memeriksa  keakuratan  dan  kinerja  keseluruhan dari  model  tersebut.  Terakhir,  dilakukan  save  model YOLO dalam bentuk best.pt yang nanti akan digunakan pada proses deployment .
Dataset  yang  sudah  di  labelling  pada  tahap sebelumnya  akan  dilatih  sehingga  membentuk  sebuah pola  yang  hasilnya  berbentuk  Bobot.  Bobot  tersebut akan digunakan untuk mendeteksi objek di dalam citra. Training akan dilakukan menggunakan metode YOLO. Pertama  kali  yang  dilakukan  untuk  training  adalah mengimport  library  PyTorch,  library  ini  utamanya digunakan untuk aplikasi yang menggunakan GPU dan CPU [10]. Selanjutnya juga mengimport library yolov5 yang akan kita gunakan. Selanjutnya import file dataset yang  telah  dilabelling  sebelumnya.  Dataset  tersebut akan  dilakukan  pembagian  dataset  menjadi  data  latih
Nurul Fajria,.dkk: Deteksi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan CNN dan YOLO
dan validation data. Selanjutnya perlu mengatur epoch dan batch size seperti
Confusion  matrix yang  terdapat  pada  Tabel  1 dapat  digunakan  untuk  menentukan  hasil  akurasi klasifikasi model. Nilai precision dan nilai recall setiap kelas  pada  setiap  model  dapat  digunakan  untuk menghitung kebaikan klasifikasi. Hasil dalam masalah klasifikasi dapat dikategorikan menjadi empat kategori berdasarkan  kombinasi  kelas ground  truth dan  kelas prediksi  yaitu true  positive (TP),  false  positive  (FP), true  negative (TN),  dan false  negative (FN)  [11]. Ketentuan untuk kelas prediksi berdasarkan letak yang ada  pada  data confusion  matrix setelah  dilakukan training .
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Class
Positive Negative P re d ic ti o n C la ss
Positive
True Positive (TP) False Negative (FP) Negative False Negative (FN)
True Positive
(TN)
Persamaan  1,2,  dan  3  berikut  dapat  digunakan untuk  menentukan accuracy,  precision dan recall berdasarkan data confusion matrix .
Accuracy adalah rasio hasil aktual terhadap total prediksi  sistem. Untuk  mencari  nilai  akurasi  dapat dilihat pada persamaan (1)
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Precision  atau  presisi  adalah  rasio  item  yang diprediksi terhadap semua hasil yang diprediksi sistem sebagai positif. Untuk mencari nilai presisi dapat dilihat pada persamaan (2)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(2)
Recall  merupakan  Rasio  objek  yang  diprediksi dengan  hasil  akhir  [12].  Untuk  mencari  nilai  recall dapat dilihat pada persamaan (3).
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## E. Deployment
Pada deployment diperlukan  2  file  yaitu  file python  untuk  membuat  dengan  flask  dan  file  html untuk  membuat  tampilan website yang  diinginkan.
Microframework web  berbasis  Python  yang  disebut Flask  disebut  sebagai  web framework [13].  Langkah pertama dalam deployment adalah membangun virtual environment menggunakan anaconda command kemudian menginstall flask dan ngrok ke dalam virtual environment  setelah  menyimpan  model  mengikuti proses training . Langkah selanjutnya adalah mendownload  file template dari  GitHub,  dimana gambar  tersebut  terdapat  pada  bagian  statis,  setelah flask dan ngrok sudah berhasil terinstall.
Gambar  4  memberikan  ilustrasi  desain website identifikasi jamur. Ada tiga button yang  berlabel ‘start webcam’  yang  berfungsi  untuk  memulai  deteksi melalui  webcam  dari  perangkat  yang  digunakan. Button ‘ take  snapshot ’ berfungsi untuk meng capture atau  mengambil  gambar  secara  langsung  melalui webcam  yang  nantinya  format  berupa  .jpg  dan langsung keluar hasil deteksinya. Pada button ‘ upload ’ berfungsi untuk mengupload foto yang akan digunakan untuk deteksi.
Gambar 4. Perancangan website

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma  CNN  dan  YOLO  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  membuat  web  real-time  yang membedakan antara jamur beracun dan tidak beracun. Data  yang  digunakan  terdiri  dari  1.234  foto,    988 diantaranya  digunakan  untuk training dan  246  untuk validasi. Foto-foto ini dibagi menjadi dua kelas, jamur tidak beracun dan beracun.

## A. Hasil Metode CNN
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  model  akhir  untuk training menggunakan  metode  ini  mendapatkan  nilai loss  73,5%  dan  nilai  akurasi  sebesar  69,1%.  Nilai tersebut  menunjukkan  bahwa  akurasi  deteksi  objek model CNN pada identifikasi jamur beracun dan tidak beracun memiliki nilai yang rendah.
Tabel 2. Hasil Training CNN Class Precision Recall F1-score Accuracy Jamur Beracun 0.55 0.72 0.62 Jamur Tidak Beracun 0.55 0.37 0.44 Semua 0.55

## Nurul Fajria,.dkk: Deteksi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan CNN dan YOLO
Gambar 5 merupakan hasil confusion matrix yang didapat.  Menggunakan  persamaan  1,2,  dan  3  maka dilakukanlah perhitungan untuk mencari akurasi.
Gambar 5. Confusion matrix CNN Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Accuracy = 91+44 91+44+36+75 = 135
246
= 0,55 x 100%  = 55%
Setelah  dilakukan  perhitungan,  didapatkan  nilai akhir akurasi deteksi pada metode CNN sebesar 55%. Pada  Gambar  6  terdapat  hasil  deteksi  yang  dilakukan setelah  raining  model.  Hasil  deteksi  tersebut  salah karena  ia  mendeteksi  jamur  yang  beracun  menjadi jamur  yang  tidak  beracun.  Ternyata  menggunakan metode  CNN  dalam  mendeteksi  jamur  akurasinya rendah  dan  hasil  deteksi  tidak  akurat.  Kemudian  saat dilakukan  evaluasi  model,  diberikan  5  gambar  jamur beracun diluar dari dataset yang telah ada ia mendeteksi semua  gambar  jamur  beracun  tersebut  sebagai  jamur tidak  beracun.  Diberikan  5  buah  gambar  jamur  tidak beracun  ia  mendeteksi  benar  semua  gambar  tersebut jamur tidak beracun.  Rendahnya akurasi pada  metode CNN  dalam  identifikasi  jamur  beracun  dan  tidak beracun  bisa  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor. Pertama,  keterbatasan  jumlah  data  pelatihan  yang cukup  besar  dan  representatif  dapat  menyebabkan kurangnya  generalisasi  model  terhadap  variasi  jamur dalam  kondisi  nyata.  Kedua,  proses  tuning  parameter yang tidak optimal atau penerapan arsitektur CNN yang kompleks  dapat  memicu  overfitting,  di  mana  model terlalu  beradaptasi  dengan  data  pelatihan  dan kehilangan  kemampuan  untuk  mengenali  pola  umum. Terakhir,  kurangnya  kerjasama  antara  lapisan-lapisan konvolusi  dan  dropout  yang  tidak  memadai  dapat mempengaruhi kemampuan model untuk mengekstrak fitur  secara  efektif[14].    Umumnya  pada  model  CNN menggunakan  dataset  yang  banyak,  disarankan menggunakan dataset sebanyak puluhan ribu
jumlahnya  dengan  jumlah  per  kelas  ribuan.  Kualitas citra  yang  diperbaiki  bisa  berupa  resolusi,  kontras, ukuran citra, dan sebagainya.
Gambar 6. Hasil deteksi dengan metode CNN

## B. Hasil Metode YOLO
Tabel  3.  Menunjukan  bahwa  model  akhir  untuk jamur tidak beracun memiliki precision sebesar 85,3%, Recall  sebesar  80,4%  dan  peringkat  validasi  mAP sebesar  88,5%.  Untuk  jamur  beracun  mendapat precision  79,7%,  recall  85,6%,  dan  mAP  sebesar 86,6%,  skor  tersebut  menunjukkan  bahwa  akurasi deteksi objek model YOLOv5 pada identifikasi jamur beracun dan tidak beracun bagus dan akurat.
Tabel 3. Hasil Training YOLOv5 Class Precision Recall mAP Semua 0.825 0.83 0.875 Jamur Beracun 0.853 0.804 0.885 Jamur Tidak Beracun 0.797 0.856 0.866
Gambar 7 merupakan hasil confusion matrix yang didapat.  Menggunakan  persamaan  1,2,  dan  3  maka dilakukanlah perhitungan untuk mencari akurasi.

## Nurul Fajria,.dkk: Deteksi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan CNN dan YOLO
Gambar 7. Confusion matrix YOLO
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Accuracy = 79+85 79+85+6+9 = 164 179
= 0,91 x 100%  = 91%
Setelah  dilakukan  perhitungan,  didapatkan  nilai akhir akurasi deteksi pada metode YOLO sebesar 91%.
Setelah  proses training selesai,  langkah  pertama dalam melakukan pendeteksian citra adalah memasukkan gambar atau video jamur yang akan dites. Keluaran  sistem  mencakup  tingkat confidence ,  nama kelas,  dan  lokasi  koordinat  kotak  pembatas  tempat jamur ditemukan. Seperti yang terlihat pada gambar 8, disana output yang diperoleh yaitu hasil deteksi berupa jamur beracun dan nilai confidence nya 0,53 atau 53% yang berarti nilai tersebut adalah nilai yang bagus dan metode  yang  digunakan  akurat  untuk  mendeteksi jamur.  Kemudian  saat  dilakukan  evaluasi  model, diberikan  5  gambar  jamur  beracun  diluar  dari  dataset yang telah ada ia mendeteksi 1 gambar sebagai jamur tidak  beracun.  Diberikan  5  buah  gambar  jamur  tidak beracun  ia  mendeteksi  benar  semua  gambar  tersebut jamur  tidak  beracun.  Pada  Google  Colab  untuk meningkatkan  akurasi  dapat  dilakukan  dengan mengubah  nilai  epoch,  batch  size,  pengaturan  versi yang digunakan, meningkatkan kualitas citra, menambah jumlah dataset, dataset diproses menggunakan  roboflow,  dan  juga  menggunakan training function yang sesuai.
Gambar 8. Hasil deteksi jamur beracun

## C. Pengujian Secara Realtime
Pengujian  dilakukan  dengan  2  jenis  jamur,  1 jamur  beracun  dan  1  jamur  tidak  beracun.  Pengujian secara  realtime  dilakukan  dengan  kamera  dari  laptop yang  nantinya  jamur  akan  dihadapkan  ke  kamera  dan kamera akan mendeteksi apakah itu jamur beracun atau tidak. Seperti yang terdapat pada gambar 9 dan 10 hasil deteksi berupa bounding box pada bagian objek jamur dan muncul hasil deteksi dan nilai confidence nya pada jamur beracun 90%, pada jamur tidak beracun 69%.
Gambar 9. Pengujian pada jamur beracun secara realtime

## Gambar 10. Pengujian pada jamur tidak beracun secara realtime
Kemudian  dilakukan  juga  pengujian  secara realtime pada jamur tidak beracun, lalu jamur tersebut dikeringkan sehingga membuat tampilan dan warnanya berubah.  Seperti  pada  gambar  11  menampilkan  hasil deteksi pada jamur tersebut.

## Nurul Fajria,.dkk: Deteksi Jamur Beracun dan Tidak Beracun Menggunakan CNN dan YOLO
Gambar 11. Pengujian pada jamur yang dibuat menjadi beracun

## D. Pembahasan
Dapat  dilihat  pada  Tabel  4  perbandingan  pada kedua  metode  yang  digunakan  untuk  nilai precision, recall, F1-score metode CNN lebih rendah dari metode YOLO.  Nilai-nilai  tersebut  mempengaruhi  hasil akurasinya.  Akurasi  pada  metode  CNN  hanya mendapatkan  nilai  0.55  saja  sedangkan  untuk  YOLO berada  di  nilai  yang  tinggi  yaitu  0.91.  Akurasi  pada metode CNN tersebut mendapatkan nilai yang kurang baik  bisa  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti jumlah dataset yang  tidak  banyak,  resolusi  gambar pada  dataset  yang  tidak  bagus,  dan  terjadinya overfitting pada  model.  Maka  sebiknya  untuk meningkatkan  nilai  akurasi  pada  metode  yang digunakan  bisa  dengan  melakukan  pengambilan dataset secara mandiri dan langsung.

## Tabel 4. Hasil Metode CNN dan YOLO
CNN YOLO Jamur Beracun Jamur Tidak Beracun Jamur Beracun Jamur Tidak Beracun Precision 0.55 0.55 0.853 0.797 Recall 0.72 0.37 0.804 0.856 F1-Score / mAP 0.62 0.44 0.885 0.866 Accuracy 0.55 0.91
Metode YOLO  menunjukkan performa  yang lebih baik,  yang  dibuktikan  dengan  nilai precision,  recall , dan F1-score yang lebih tinggi. Precision pada YOLO untuk  jamur  beracun  adalah  0.853  dan  untuk  jamur tidak  beracun  adalah  0.797,  sementara recall masing- masing  adalah  0.804  dan  0.856.  Nilai-nilai  ini menunjukkan  bahwa  YOLO  mampu  mengidentifikasi jamur  beracun  dan  tidak  beracun  dengan  tingkat kesalahan  yang  lebih  rendah  dibandingkan  CNN. F1- score yang lebih tinggi pada YOLO juga menunjukkan keseimbangan  yang  lebih  baik  antara precision dan recall . YOLO dapat mendeteksi jamur secara real-time dengan cukup akurat, yang terlihat dari pengujian pada
jamur  yang  tidak  beracun  tetapi  telah  dikeringkan sehingga bentuk dan warnanya berubah. YOLO mampu mendeteksi perubahan ini dan memberikan hasil yang tepat.
Meskipun  metode  You  Only  Look  Once  (YOLO) diyakini  telah  akurat  dakam  mendeteksi  objek  tapi beberapa  keterbatasan  masih  ada.  YOLO  cenderung kurang  efektif  dalam  mendeteksi  objek  yang  sangat kecil atau memiliki perubahan ukuran yang signifikan dalam  gambar.  Selain  itu,  YOLO  dapat  mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi objek yang tumpang tindih  atau  objek  yang  terlalu  dekat  satu  sama  lain. Variabilitas  kondisi  pencahayaan  yang  tinggi  atau perbedaan latar belakang dapat memengaruhi performa deteksi.  Meskipun  telah  ada  pengembangan  dan peningkatan  pada  model  YOLO,  pemahaman  akan keterbatasan  ini  tetap  penting  untuk  memastikan keandalan  dan  kesesuaian  penggunaannya  dalam berbagai kontekas[15].
Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa YOLO lebih unggul dibandingkan CNN  dalam  tugas  deteksi  jamur,  dengan  nilai precision, recall, F1-score, dan akurasi yang lebih baik. YOLO  mampu  mengatasi  beberapa  tantangan  dalam deteksi objek dan memberikan hasil yang lebih akurat dan  efisien  dalam  aplikasi real-time .  Namun, pemahaman  akan  keterbatasan  YOLO  penting  untuk memastikan bahwa  model ini digunakan dengan tepat dalam berbagai kondisi dan konteks.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  identifikasi  jenis  jamur beracun  dan  tidak  beracun  dengan  metode  CNN  dan YOLO.  Setelah  dilakukan  penelitian,  didapatkan bahwa pada metode CNN nilai akurasi sebesar 55% dan hasil  deteksi  yang  dilakukan  tidak  akurat.  Hal  itu disebabkan  oleh  banyak  faktor  seperti  jumlah dataset yang  tidak  banyak  dan  terjadinya overfitting pada model. Sedangkan menggunakan
YOLOv5
mendapatkan  nilai  akurasi  yang  besar  yaitu  91%  dan hasil deteksi yang dilakukan akurat dan nilai confidence yang  cukup  bagus  yaitu  53%.  Dari  perbandingan  2 metode  tersebut  didapatkan  bahwa  untuk  mendeteksi jamur  beracun  dan  tidak  beracun  itu  mengidentifikasi dengan  lebih  baik  menggunakan  metode  YOLO daripada metode CNN.
Implikasi  dari  temuan  ini  sangat  relevan  dengan tujuan  penelitian  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan akurasi proses identifikasi jamur, menunjukkan bahwa penggunaan  YOLO  dalam  konteks  ini  dapat memberikan  solusi  yang  lebih  efektif.  Keunggulan YOLO  dalam  mendeteksi  jamur  beracun  dan  tidak beracun  memiliki  implikasi  positif  terutama  dalam mendukung keamanan pangan dan kesehatan masyarakat,  serta  memberikan  kontribusi  pada pengembangan  teknologi  deteksi  yang  lebih  canggih dalam  bidang  ini.  Selain  itu,  temuan  ini  juga  mengisi celah dalam literatur yang menunjukkan bahwa model
YOLO  dapat  diandalkan  untuk  tugas  deteksi  objek yang  kompleks  seperti  identifikasi  jamur,  yang sebelumnya  belum  banyak  dieksplorasi  dalam penelitian.  Hal  ini  menekankan  pentingnya  pemilihan metode  yang  tepat  dalam  analisis  citra  untuk  aplikasi kritis,  dan  memberikan  arahan  yang  jelas  untuk penelitian  lebih  lanjut  dalam  meningkatkan  teknik deteksi  objek  menggunakan  dataset  yang  lebih  besar dan beragam untuk mencapai hasil yang lebih optimal.

## REFERENSI
[1] Y. Suryani, O. Taupiqurrahman, and Y. Kulsum, Buku Mikologi Dr. Yani Suryani_Lengkap, 2020.
[2] N.  L.  Chusna,  M.  I.  Shalahudin,  U.  Riyanto,  and  A.  D. Alexander,  Klasifikasi  Citra  Jenis  Tanaman  Jamur  Layak Konsumsi Menggunakan Algoritma Multiclass Support Vector Machine, Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS) , vol. 4, no. 1, Jun. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1624.
[3] K.  Nurfitri,  A.  D.  Pradana,  and  I.  Widaningrum,  Jurnal Rekayasa  Teknologi  dan  Komputasi  Penerapan  Algoritma Principal  Component  Analysis  (PCA)  Dan  K-Nearest Neighbors (KNN) Pada Klasifikasi, 2021.
[4] Y.  Yohannes,  D.  Udjulawa,  and  T.  Ivan  Sariyo,  Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan SVM dengan Fitur HSV dan HOG, PETIR ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  113–120,  Dec.  2021,  doi: 10.33322/petir.v15i1.1101.
[5] E. Iedfitra Haksoro and A. Setiawan, Pengenalan Jamur Yang Dapat  Dikonsumsi  Menggunakan  Metode  Transfer  Learning Pada  Convolutional  Neural  Network, Jurnal  ELTIKOM :
Jurnal  Teknik  Elektro,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer , Online, 2021.
[6] S.  Enggari,  A.  Ramadhanu,  and  H.  Marfalino,  Peningkatan Digital  Image  Processing  Dalam  Mendeskripsikan  Tumbuhan Jamur  Dengan  Segmentasi  Warna,  Deteksi  Tepi  Dan  Kontur,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 70–75, Jan. 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.358.
[7] Li,  W.,  Zhao,  X.,  Li,  S.,  &  Niu,  D.  Real-time  recognition  of edible  and  poisonous  mushrooms  based  on  deep  learning. Computers and Electronics in Agriculture , 174, 105450. 2020. doi: 10.1016/j.compag.2020.105450
[8] Khairunnas,  E.  Mulyanto  Yuniarno,  and  A.  Zaininas, Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek  Manusia  Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot, 2021.
[9] R. Gelar Guntara, Pemanfaatan Google Colab Untuk Aplikasi Pendeteksian  Masker  Wajah  Menggunakan  Algoritma  Deep Learning  YOLOv7, Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  55–60,  Feb.  2023,  doi: 10.47233/jteksis.v5i1.750.
[10] Algorit.ma.  Mengenal  Unstructured  Data.  2022.  [Online] Tersedia: https://algorit.ma/blog/pytorch-adalah-2022/. [30 Juli 2023]
[11] A. F. Fandisyah, N. Irawan, and W. S. Winahju, Deteksi Kapal di Laut Indonesia Menggunakan YOLOv3, 2021.
[12] A. K. E. Lapian, S. R. U. A. , Sompie, and P. D. K. Manembu, You Only  Look Once (YOLO)  Implementation For Signature Pattern Classification, 2021.
[13] Shrivastava, H. (2021). Symptomatic Assistance . International Journal  for  Research  in  Applied  Science  and  Engineering Technology ,9(VII).https://doi.org/10.22214/ijraset.2021.37132
[14] Tan, M., & Le, Q. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 2019
[15] Bochkovskiy, A., theNM22, & AlexeyAB. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. 2020