Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Varietas Pada Citra Daun Sawi Menggunakan Keras
Implementation of Neural Network Convolutionals For Classification of Variety on Image of Collards Meat Leaves Using The Keras
Ahmad Kurniadi 1 , Kusrini 2 , Moh. Fal Sadikin 3
1,2 Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta E-mail: 1 ahmad.kurniadi@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 fal_sadikin@yahoo.com

## Abstrak
Perkembangan pertanian di Indonesia membuat Indonesia memiliki banyak varietas sayuran salah satunya sayuran  yang banyak  diminasti  dikalangan  masyarakat yaitu sayur sawi.  Tapi sayangnya banyak  masyarakat kita  yang  masih  sulit  untuk  membedakan  atau  mengklasifikasi  berbagai  macam  sawi.  Hal  ini  akan  menjadi masalah  karena  ketidaktahuan  jika  terus  berlanjut  maka  akan  tidak  ada  yang  melestarikan.  Permasalahan  ini bisa  diatasi  dengan  menggunakan  metode  deep  learning  salah  satunya  yaitu  metode  convolutional  neural network untuk mengklasifikasi citra gambar sawi yang mampu melakukan proses pembelajaran secara sendiri dalam pengenalan sebuah gambar. Penelitian ini menghasilkan data uji coba dari klasifikasi citra pada sayuran varietas sawi yaitu sawi pakcoy, sawi putih, dan sawi caisim menghasilkan nilai akurasi sebesar 83%, recall 80 % dan presisi 89%. Ketika data training dilakukan perbedaan dengan jumlah perbandingannya maka hasil yang didapatkan adalah sama yaitu 83%

## Kata Kunci — Klasifikasi, Sawi, CNN

## Abstract
T he development of agriculture in Indonesia makes Indonesia has many varieties of vegetables, one of which is the most popular vegetable among the people, namely mustard greens. But unfortunately many of our society is still difficult to distinguish or classify various kinds of mustard. This will be a problem because ignorance if it continues then there will be nothing to preserve. This problem can be overcome by using deep learning methods, one of them is the convolutional neural network method to classify mustard images that are able to do the learning process by themselves in the introduction of an image. This research resulted in trial data  from  image  classification  on  mustard  vegetable  varieties  namely  mustard  greens,  mustard  white,  and mustard caisim produce accuracy values of 83%, 80% recall and 89% precision. When the training data is different from the number of comparisons, the results obtained are the same, namely 83%
Keywords — Classification, Collards, CNN

## P ENDAHULUAN
Menurut  data  statistik  holtikura  Daerah Istimewa  Yogyakarta  luas  panen  sayuran potensi  tanaman  sawi  pada  tahun  2016 adalah 539 hektar dan tahun 2017 adalah 438  hektar  artinya  luas  panen  sawi mengalami penurunan sebesar 101 hektar (18,74%).  Sedangkan  pada  tahun  2018
menjadi  397  hektar  artinya  luas  panen sawi  mengalami  penurunan  lagi  sebesar 41 hektar (9,36%).
Pada  tahun  2017,  secara  umum produksi tanaman sayur-sayuran mengalami penurunan yang  sangat signifikan.  Diantaranya  sawi  dari  jumlah produksi  tahun  2016  sebesar  39.105,
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
ditahun  2017  turun  menjadi  36.305,  dan ditahun 2018 turun menjadi 32.047 (BPS, 2018). Kondisi dimana semakin berkurangnya  lahan  pertanian  terutama di daerah perkotaan mendorong berbagai macam  teknologi dan inovasi dan dalam mengembangkan bidang pertanian.
Banyak masyarakat yang masih belum mengetahui  apa  saja  jenis  dan  macam sayuran  yang  ada  di  Indonesia  ini dikarenakan  terdapat  beberapa  macam jenis sayuran yang hanya mampu tumbuh atau  hidup  di  beberapa  bagian  wilayah saja  atau  metode  penanaman  tertentu saja. Dengan persoalan tersebut, diharapkan para petani  melakukan penanaman  dalam  skala  besar  sebagai langkah untuk melestarikan keanekaragaman  ini.  Penanaman  skala besar  ini  nanti  juga  akan  menjadi permasalahan  baru  jika  tidak  ditambah dengan teknologi untuk membantu dalam penanaman  dalam  skala  besar  tersebut. Maka  dari  itu,  harus  diimbangi  dengan suatu  teknologi  menggunakan  teknik deep learning dengan metode Convolutional  Neural  Network yang mampu  digunakan  sebagai  solusi  untuk mengklasifikasikan  macam-macam  jenis tanaman  sayuran  sebagai  langkah  untuk pendeteksian
tanaman sayuran khususnya tanaman sawi. Dalam
melakukan proses klasifikasi pada tumbuhan  dapat  dilakukan  dengan  cara gambar dan bentuk daun pada tumbuhan dilakukan  identifikasi.  Pola  daun  dapat dikenali  dengan  mengenali  karakteristik struktural  dan  seperti  tekstur    dan bentuk pada daun.
Karakteristik struktural  daun  dapat  dilakukan  analisa dengan memanfaatkan sebuah memanfaatkan sebuah metode
pemrosesan terhadap citra dengan memanfaatkan  pengelolaan  citra  digital. Pesatnya perkembangan teknologi terutama  untuk  teknik  pengelolaan  citra memuculkan  berbagai  pengembangan berbagai  tehnik  untuk  mempermudah manuasi  baik  dari  segi  pengolahan  citra, analisis  citra  untuk  berbagai  tujuan  dan keperluan.  Dalam  melakukan  pengolahan citra  untuk  memperoleh  hasil  yang  ideal sering  dihadapkan  dengan  berbagai
masalah  yang  bisa  mempengaruhi  hasil interpelasi  dan  akan  mempengaruhi analisa  dan  perancanaan  yang  akan dilakukan  diantaranya  seringkali  citra yang digunakan tidak dalam kondisi yang ideal untuk dikaji dikarenakan banyaknya gangguan  diantaranya  foto  atau  gambar kabur,  kurang  jelasnya  kenampakan obyek  dan juga dapat berupa bayangan,
Pengklasifikasian  tumbuhan  yang cepat  akan  didapatkan  dari  Sistem pengenalan  dan  pengklasifikasian  daun tumbuhan yang otomatis.
Daun
merupakan salah satu ciri tumbuhan yang mudah diamati, unik dan cukup representatif  sehingga  bisa  dijadikan obyek  untuk  ekstraksi  fitur  tumbuhan. Hasil klasifikasi tumbuhan dapat dipengaruhi oleh baik buruknya dari hasil ekstraksi  fitur  objek.  Beberapa  penelitian yang sudah dilakukan umumnya menggunakan  metode  jaringan  saraf tiruan  untuk  pengelompokkan  bentuk tumbuhan,    seperti  yang  dilakukan  Kadir dkk  tahun  2011,  Husin  dkk  tahun  2012, Stephen  dkk  tahun  2011,  dan  Chaki  dkk tahun 2011. Metode jaringan saraf tiruan dikenal  lebih  cepat  secara  substansial sehingga  banyak  yang  menggunakan. Akan  tetapi  dalam  menentukan  jumlah hidden  layer  yang  digunakan  akan berpengaruh pada hasil, serta dibutuhkan parameter  jumlah  epoch  yang  besar sehingga  membutuhkan  komputasi  yang lebih  tinggi.  Penelitian  yang  dilakukan oleh Arunpriya pada tahun 2012, tentang pengenalan tumbuhan menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM). Metode Support  Vector  Machine  ( SVM)
secara
teoritik hanya dapat
dikembangkan  untuk  permasalah  dua kelas dan bersifat linear classifier . Dalam  melakukan  pengolahan  citra banyak  metode  yang  dapat  digunakan untuk  melakukannya  salah  satunya adalah menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  (CNN). Penelitian Suartika tahun 2016 menyebutkan kemampuan dalam
mengolah  informasi  citra  dengan  CNN berusaha meniru  sistem  pengenalan  citra pada  visual  cortex  yang  dimiliki  oleh manusia. Beberapa penelitian sebelumnya
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
mengenai pengolahan citra dengan menggunan  metode  CNN  mendapatkan hasil  akurasi  yang  bagus,  diantaranya penelitian  yang  dilakukan  oleh  Budi Setiyono  dan  Muhammad  Zufar  pada tahun  2016  untuk  pengenalan  wajah secara realtime. Hasil  akurasi  yang didapatkan  yaitu  sebesar  89%.  Penelitian terbaru  juga  dilakukan  oleh  Kevin  Pudi Danukusumo tahun 2017 untuk klasifikasi citra candi berbasis GPU. Hasil pengujian
terhadap
citra
candi menunjukan akurasi sebesar 98,99% pada training set dan pada test sebesar 85,57% dengan waktu pelatihan mencapai 389,14 detik.  Dari  beberapa  penelitian  yang sudah  dilakukan  menyebutkan  bahwa klasifikasi citra dalam melakukan pengenalan tanaman menghasilkan akurasi  yang  sangat  baik  dengan  teknik Deep Learning dengan metode CNN.

## Metode Penelitian
Dalam  melakukan  tahapan  penelitian  ini ada    beberapa  tahap  yaitu,  akuisisi  data, praproses data, pembagian data, klasifikasi  CNN,  pengujian,  dan  evaluasi yang bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur kerja dari klasifikasi varietas sawi.

## 2.1.  Akuisisi Data/Citra
Proses  akuisisi  citra  daun  sawi  diambil dengan  menggunakan  kamera  digital. Pengambilan gambar daun sawi dilakukan di dalam ruangan yang sistem pencahaannya  cenderung  lebih  stabil. Pengambilan  citra  daun  sawi  dilakukan dengan  menempatkan  kamera  diatas objek  daun  dan  jarak  kamera  dengan objek  ditentukan  dikarenakan  ukuran daun  dari  masing-masing  varietas  sawi berbeda-beda.  Sebuah  kertas  berwarna putih  digunakan  sebagai  latar  belakang dari  objek  daun.  Varietas  sawi  yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 3 varietas yaitu sawi pakchoy, sawi putih,
dan sawi caisim.  Adapun  contoh  citra  tanaman sawi pada Gambar 2.
(a)SawiPutih (b)Sawi Caisim  c)Sawi Pakcoy Gambar 2. Citra daun sawi

## 2.2. Setting Parameter
Pada  tahap  ini  nilai  parameter  telah ditentukan  pada  saat  pembuatan  model CNN.  Parameter  yang  digunakan  meliputi jumlah epoch ,  jumlah batch ,  ukuran dimensi citra, dimensi citra, jumlah filter, ukuran convolution  layer ,  dan  ukuran pooling layer .

## 2.3. Praproses
Sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi CNN,  citra  terlebih  dahulu  dilakukan praproses.  Tahapan  praproses  yang pertama  ialah  mengubah  ukuran  piksel citra  asli  menjadi  32  x  32  piksel.  Proses analisis dalam penelitian ini menggunakan  bantuan software  Java
Script, Python 3.6.4 dan R Studio 1.1.419.

## 2.4. Pembagian Data
Tahapan  selanjutnya  setelah  dilakukan praproses,  semua  data  citra  daun  dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji sesuai prosentase yang sudah ditentukan.

## 2.5. Klasifikasi CNN
Dalam  pemrosesan  data  struktur  kotak (grid) hanya  jaringan  syaraf CNN yang mampu,  contohnya  yaitu  gambar  citra yang  berbentuk  dua  dimensi . Layer konvolusi merupakan operasi dari aljabar linear yang mengalikan matriks dari filter pada citra yang akan diproses. Salah satu jenis  dari  banyak  lapisan  yang  bisa dimiliki  dalam  suatu  jaringan  biasanya disebut  dengan  proses  lapisan  konvolusi. Lapisan  konvolusi  ini  merupakan  lapisan
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
utama  yang  paling  penting  digunakan. Jenis  lapisan  yang  lain  yang  tak  kalah pentingnya yang digunakan adalah Pooling  Layer ,  yaitu  lapisan  yang digunakan  untuk  mengambil  nilai  rata- rata  atau  mengambil  nilai  maksimal  dari bagian-bagian lapisan piksel pada sebuah citra. Penelitian ini menggunakan arsitektur  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Arsitektur CNN

## 2.5. Pengujian
Pengujian dilakukan dengan memasukkan sebuah  citra  data  uji  ke  dalam  model klasifikasi  CNN  yang  telah  dibuat.  Citra ini akan  masuk  ke  dalam  jaringan model melalui  tahapan fit  model dan  akan menghasilkan sebuah output yang dihitung  menggunakan  bobot  yang  telah dioptimasi.  Sehingga  model  klasifikasi yang  telah  dibuat  diharapkan  dapat mengklasifikasi data uji tersebut ke kelas yang benar. Pengujian ini dilakukan untuk menghitung nilai  akurasi  yang  dihasilkan pada model klasifikasi yang telah dibuat.

## 2.6. Evaluasi
Output  dari  penelitian  adalah  nilai akurasi  dimana  nilai  tersebut  yang  akan diujikan. Jumlah data uji yang terklasifikasikan  benar  dibagi  dengan jumlah  keseluruhan  data  uji  dihitung untuk  memperoleh  nilai  akuasi.    Untuk melihat  tingkat  keberhasilan  klasifikasi terhadap model hasil pelatihan dilakukan pengujian  pada  data  uji.  Banyaknya  data uji yang diprediksi secara benar dan tidak benar  oleh  model  bisa  didapatkan  dari proses Evaluasi dari kinerja model. Hal ini dapat  dihitung  menggunakan  akurasi yang diformulasikan pada persamaan (1).
Untuk  menganalisis  akurasi  yang diperoleh,
akurasi juga dapat direpresentasikan menggunakan
Confusion  matrix . Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  biasanya digunakan untuk melakukan  perhitungan akurasi. Tabel ini sering digunakan untuk menggambarkan performance dari sebuah model klasifikasi. Tabel ini terdiri dari  baris  dan  kolom  sebanyak  jumlah kelas  yang  menunjukkan  nilai false positives , false  negatives , true  positives , and true  negatives . Confusion  matrix digunakan  jika  nilai  akurasi  yang diperoleh  tidak  tepat  akibat  dari  data yang  tidak  seimbang.  Tabel  1  merupakan sebuah contoh confusion matrix .
Tabel 1. Confusion matrix dengan 3 kelas

## H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  diinterpretasikan hasil  dari  klasifikasi  gambar  dengan  3 kategori  objek  citra,  yaitu  citra  sawi pakcoy,  sawi  putih,  dan  sawi  caisim dengan menggunakan teknik dep learning dengan salah satu metode yang digunakan convolutional  neural  network (CNN). Hasil dan pembahasan akan dibagi menjadi  4  bagian,  yaitu  pengumpulan data  citra,  histogram  citra, preprocessing citra, dan pengolahan citra.

## 3.1. Data Citra
Data  citra  adalah  citra  yang  digunakan oleh  peneliti  adalah  sawi  pakcoy,  sawi putih, sawi pagoda, sawi caisim dan sawi samhong  Dalam  menggunakan  citra, peneliti terlebih dahulu mngetahui karakteristik dari citra yaitu format citra, ukuran  dimensi,  ukuran frame dari  citra dll.
Aktual
C1 C2 C3 Akurasi C1 C2 C3
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Gambar 4 . Citra data sebelum di proses
Gambar  4.  adalah  citra  data  yang belum  mengalami  proses resize,  combine dll. Citra diatas memiliki keterangan pada setiap  piksel  dari  citra.  Setiap  citra memiliki  format  warna,  dimensi  dan ukuran frame. Dapat  dilihat  dalam gambar 5.
Gambar 5. Keterangan citra
Berdasarkan  gambar  5.  pada  citra sawi pakcoy diatas yang menjadi sample, citra tersebut memiliki keterangan bahwa berwarna,  dengan  ukuran  dimensi  259 piksel x 194 piksel x 3 adalah format RGB yang dimiliki oleh citra dan data dari citra yang menjelaskan piksel pada citra.
Gambar 6. histrogram citra
Histogram  citra  mendeskripsikan tentang  intensitas  warna  yang  ada  dalam citra.  Format  dari Red,  Green  and  Blue (RGB) memiliki  intensitas  yang  berbeda, walaupun  intensitasnya  hampir  sama. Dalam  format  RGB  masing-masing  warna
dinyatakan sebagai komponen  dari spektrum dasar.

## 3.2. Pembuatan Data Latih dan Data Uji
Dalam memahami pola data agar machine semakin  baik  maka  dibutuhkan  sebuah data  latih  yang  besar.  Model classifier, dibentuk dari algoritma klasifikasi menggunakan data latih dimana model ini merupakan  gambaran  pengetahuan  yang akan  digunakan  untuk  data  baru  yang belum  pernah  ada  atau  memprediksi kelas  data  baru.  Untuk  mengukur  sejauh mana classifier berhasil melakukan klasifikasi dengan benar maka menggunakan  data  uji.  Data  yang digunakan  untuk  data  latih  dan  data  uji adalah  data  yang  telah  memiliki  label kelas,  dengan  jumlah  perbandingan  data latih 80% dan data uji 20%. Perbandingan tersebut  merupakan  acuan  dari  berbagai penelitian  sebelumnya  dalam  penentuan jumlah  data  latih  dan  data  uji  pada penelitian  analisis  citra  menggunakan metode convolutional neural network.
Data  latih  dan  data  uji  yang  telah dibuat  selanjutnya  diaplikasikan  dalam software  R  Studio. Pada  folder  dataset citra  yang  akan  digunakan  setiap  benda diberi  nama  berdasarkan  kategori  benda masing-masing  untuk  mempermudah pengurutan  dan  pembuatan  data  uji  dan data  latih.  Untuk  pembuatan  data  latih, script yang  digunakan  adalah  train  dan memasukkan  urutan  dari  dataset  citra dari masing-masing benda yang digunakan.
3.3. Resize dan Combine Proses resize dan combine dilakukan untuk  menyamakan  ukuran  dari  seluruh citra  yang  akan  diproses,  dengan dilakukan  proses resize dan combine maka  proses  analisis  akan  lebih  mudah dan  cepat  dikarenakan  ukuran  citra sesuai dengan kemampuan
dari perangkat yang digunakan.
Proses resize membuat ukuran dari data  citra  latih  dan  uji  masing-  masing berukuran  32  x  32,  ukuran  citra  yang dianjurkan adalah nilai pangkat dua. Nilai yang  lebih  kecil  dari  32  adalah  16  dan yang  lebih  besar  adalah  64.  Penggunaan piksel  16x16  membuat  informasi  yang
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
diberikan oleh citra akan tidak maksimal, karena  bentuk  citra  terlalu  kecil  dan banyak informasi yang hilang, sedangkan ukuran  64x64  menjadikan  proses  citra menjadi lambat dan berat pada perangkat.  Sehingga  digunakanlah  piksel sebesar  32x32  piksel.  Selain  itu  dataset citra  dibuat  dalam  format  RGB  ( Red, Green, Blue) yang artinya  seluruh  dataset citra  yang  digunakan  memiliki  warna, bukan grayscale. Pengubahan  ukuran citra menandakan bahwa setiap citra siap untuk  dilakukan  analisis  menggunakan metode convolutional  neural  network (cnn).
Fungsi dari script combine
digunakan untuk mengkombinasi  dataset latih  maupun  dataset  uji  dari  hasil pengubahan citra, sehingga dapat mengetahui  bahwa  pengubahan  ukuran citra  dilakukan  dengan  sempurna  pada seluruh dataset citra.
3.4. Reorder Dimension dan Response Reorder Dimension berfungsi agar penempatan  dimensi  citra  dapat  dibaca oleh  program  dalam  urutan  yang digunakan, program menginginkan combinasi  jumlah  dataset  citra  latih  dan uji,  ukuran  piksel  dan  format  RGB  yang digunakan. Sehingga dilakukan lah reorder  dimension agar  data  citra  dapat dianalisis.
Response berfungsi untuk memberikan  pelabelan  dataset  citra  latih dan  uji  yang  digunakan  berdasarkan klasifikasi  dataset  citra  agar  dalam pembentukan  matrik  nantinya  dapat dibaca dengan mudah dan benar.
One  hot  encoding berfungsi  untuk melakukan kategori dataset citra latih dan uji berdasarkan label yang telah dibuat.
Pada script diatas  menggunakan reorder dimension untuk membuat dataset  citra  latih  sebanyak  225  citra, dengan piksel ukuran 32 x 32 dan format citra yang digunakan adalah RGB. Dataset citra uji sebanyak 45 citra, dengan piksel ukuran  32x32  dan  format  citra  yang digunakan adalah RGB.
Response melakukan  klasifikasi berdasarkan  citra  dataset  uji  dan  latih, pada  data  latih  klasifikasi  sawi  pakcoy dengan label 0, sawi putih dengan label 1,
sawi  pagoda  dengan  label  2,  sawi  caisim dengan label 3 dan sawi samhong dengan label  4  dengan  masing-masing  klasifikasi sebanyak  36  citra.  Pada  data  uji klasifikasi  label  yang  digunakan  sama dengan  data  training  dengan  masing- masing  klasifikasi  sebanyak  9  citra. Setelah melakukan pelabelan maka dilakukan  kategorisasi  berdasarkan  data latih dan data uji.
3.5. Model Model  memuat  beberapa layer yang berbeda-beda  yaitu layer konvolusi, layer pooling,  layer  dropout,  layer  flatten dan layer  dense .  Selain  layer-layer  yang digunakan  dalam  proses  cnn  terdapat pula fungsi aktivasi, dalam studi kasus ini menggunakan fungsi aktivasi Relu.
Gambar 7. Model Convolutional Neural Network Model yang dibentuk pada  gambar 7. dapat  dijelaskan  bahwa  pada input gambar  dengan  dimensi  32  x  32  x  3 channel RGB kemudian dilakukan convolution untuk  lapisan  1  dengan kernel  3  x  3  dan filter 32  lapisan  5 menggunakan aktivasi ‘relu’ untuk mengambil nodes paling  tinggi  dan meneruskannya untuk convolution berikutnya,  sehingga output gambar menjadi  dimensi  30  x  30  x  3  RGB, sehingga keseluruhan parameternya menjadi ((3x3x3)+1 bias) x 32 filter = 896 parameter. Kemudian,
dilanjutkan dengan melakukan convoluion untuk  lapisan  2 menggunakan filter 32 lapisan dan kernel 3  x  3  menggunakan  aktivasi  ‘relu’ sehingga output dimensi menjadi 28 x 28 x  32 channel, sehingga  keseluruhan parameternya menjadi ((3x3x32)+1 bias) x 32 filter = 9.248 parameter.
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Setelah  dilakukan convolution 1  dan 2,  maka  dilanjutkan  dengan  melakukan proses pooling sehingga  parameter  tidak perlu dihitung karena setiap 2 kotak atau 2  piksel  x  2  piksel  menjadi  1  piksel  x  1 piksel sehingga dari input shape 28 piksel x 28 piksel menjadi 14 piksel x 14 piksel. Proses  setelah pooling ,  dilanjutkan dengan  proses dropout dimana  dengan batas  nilai rate =  0,01  dan  untuk  nilai yang  kurang  dari  0,01  maka  tidak  akan dilanjutkan  ke  dalam  proses  selanjutnya untuk  didalam  nilai  pikselnya.  Setelah dilakukan proses dropout maka dilanjutkan  dengan  proses convolution kembali yaitu dengan input shape 14 x 14 x 32 channel dengan filter 64 lapisan dan kernel  3  x  3  menghasilkan output berdimensi  12  x  12  x  64 channel , sehingga keseluruhan parameternya menjadi  ((3x3x32)+1  bias)  x  64  =  18.496 parameter.
Kemudian,  dilakukan  kembali  proses convolution ke 4 dengan input shape 12 x 12 x 32 channel RGB menggunakan kernel 3  x  3  dan  filter  sebanyak  64  lapisan menghasilkan output berdimensi  10  x  10 x  64 channel ,  sehingga  keseluruhan parameternya menjadi ((3x3x64)+1 bias) x 64 = 36.928 parameter. Setelah  dilakukan convolution 2  kali kemudian dinjutkan untuk proses pooling yang kedua yaitu dengan input shape 10 x 10 menjadi 5 x 5 dan tidak ada parameter pada  proses  ini.  Kemudian  dilanjutkan dengan  proses dropout dan  dihasilkan sama  dengan  hasil  pada pooling .  Setelah pooling dan dropout maka akan terbentuk layer  flatten yaitu  mengubah  menjadi nilai  vektor dengan  64 channel dan ukuran 5 x 5 menjadi bentuk ventor maka tinggal  dikalikan  menjadi  (5x5x64)  = 1.600,  sehingga  vektor  yang  terbentuk ada  1.600  nilai  yang  masuk  ke  jaringan syaraf  tiruan  dimana  setiap  nilai  dari layer  flatten berasal  dari  hasil  proses konvolusi ( nodes) . Kemudian,  hasil layer  dense dengan menetapkan  sebanyak  256  unit.  Hasil vektor  sebanyak  1600  nilai  akan  masuk satu-persatu  ke  dalam  256  unit  maka akan  menghasilkan  (1600x256)+256  bias = 409.856 parameter. Kemudian,
dilakukan dropout untuk  256  unit  tadi yang  nantinya  akan  diproses  kembali untuk layer  dense sebanyak  3  klasifikasi, sehingga parameter yang akan dihasilkan menjadi  (256*3)+3  bias  =  771  parameter. Total parameter keseluruhan yang dikerjakan  oleh deep  learning adalah 476.195 perhitungan.
3.6. Fit Model
Fit model adalah proses penentuan model  dari  data  citra  latih  dan  data  uji untuk mengetahui hasil dari nilai akurasi data  citra  latih  dan  data  citra  uji,  selain nilai  akurasi,  akan  terdapat  nilai loss. Model  ini  terbentuk  dari  arsitektur algoritma dalam cnn yang telah disiapkan sebelumnya.
Gambar 8. Fit Model Model
arsitektur yang akan membentuk proses dan output yang akan didapatkan  dalam  penelitian  ini.  Setelah terbentuk  model,  dilakukan fit  model untuk menentukan nilai akurasi dari data training dan  data Testing. Peneliti menggunakan epoch atau iterasi sebanyak 500  iterasi,  yang  hasilnya  bahwa  data mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  81% untuk  data training .  Dari  data training yang  telah  diklasifikasikan  dan  diketahui nilai akurasinya, sehingga terbentuk hasil dalam confusion  matrix untuk  data training :
Tabel 2. Hasil Klasifikasi pada Data Training
Jumlah  Pakcoy Putih Pagoda Pakcoy 10 8 0 1 Putih 10 0 9 1 Pagoda 10 2 1 8
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Hasil klasfikasi yang didapatkan pada tabel  2,  terbentuk  menjadi  sebuah confusion matrix yang artinya bahwa data yang  hasil  klasifikasi  tidak  seluruhnya mampu  terbaca  sama  oleh  program sesuai  dengan  kategori.  Pada  objek  citra sawi  pakcoy  hanya  45  citra  yang  mampu terdeteksi kategorinya dari 50 objek citra yang  diujikan,  objek  citra  sawi  putih sebanyak  34  objek  citra  dari  43  objek citra  yang  diujikan,  dan  objek  citra  sawi caisim  sebanyak  34  objek  citra  dari  47 objek  citra  yang  diujikan  pada  data training .
Hasil nilai prediksi pada data training yang  benar  menghasilkan  nilai  yang cukup besar dibandingkan dengan prediksi  data training yang  salah,  maka dapat  disimpulkan  perhitungan  dengan arsitektur  jaringan  dapat  dikatakan  baik dengan  mendapatkan  nilai precission sebesar  85%,  nilai recall sebesar  90%  dan nilai akurasi sebesar 81%.
Sedangkan, pada data testing program mampu  mengklasifikasikan  objek  citra sebesar 83% dari keseluruhan data testing yang diklasifikasikan.
Gambar 9. Hasil Evaluasi Training dan Prediksi Test Data
Sehingga,  didapatkan hasil  klasifikasi yang terbentuk dalam confusion matrix :
Tabel 3. Hasil Klasifikasi pada Data Testing
Hasil klasfikasi yang didapatkan pada tabel  3. memberikan  penjelasan  bahwa pada  objek  citra  sawi  pakcoy  hanya  8 citra  yang  mampu  terdeteksi  kategorinya dari  10  objek  citra  yang  diujikan,  objek citra  sawi  putih  hanya  9  objek  citra  dari 10  objek  citra  yang  diujikan,  dan  objek citra sawi caisim hanya 8 objek citra dari 10 objek citra yang diujikan.
Hasil  dari  nilai  prediksi  pada  data testing yang  benar  menghasilkan  nilai yang  cukup  besar  dibandingkan  dengan prediksi  data testing yang  salah,  maka dapat  disimpulkan  perhitungan  dengan arsitektur  jaringan  dapat  dikatakan  baik dengan  mendapatkan  nilai precission sebesar  89%,  nilai recall sebesar  80%  dan nilai akurasi sebesar 84%.
Tingkat  akurasi  84%  artinya  kinerja sistem  terhadap  metode  yang  digunakan mampu  mengerjakan  dengan  tingkat persentase sebesar 84% dari 100%. Sistem mampu  mengklasifikasikan  dengan  tepat data  citra  dengan  baik  sebesar  84%, kemudian  sisanya  artinya  16%  sistem tidak  mampu  mengklasifikasikan  dengan tepat.
Dengan hasil  tersebut  maka  dapat dikatakan  bahwa  penggunaan  metode convolutional neural network menggunakan library  Keras relevan diimplementasi  terhadap  citra  sawi  yaitu sawi pakcoy, sawi putih dan sawi caisim.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan hasilnya adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan model yang telah dibuat, hasil  validasi  dari  Prediksi  data testing memiliki nilai
loss
0,4465474dan  nilai  akurasi  sebesar 0,83.  Nilai  tersebut  dihasilkan  dari epoch  sebanyak  250,  batch  sice  32 dan  validation  split  0.2.  Pada  tabel prediksi  dapat  dilihat  pada  prediksi klasifikasi  citra  pakcoy  mengalami  1 kesalahan  dan  hanya  8  citra  yang diprediksi sesuai dengan yang diinginkan,  pada  citra  sawi  putih mengalami  1  kesalahan  dan  hanya  9 citra  yang  sesuai  dengan  yang
Jumlah  Pakcoy Putih Pagoda Pakcoy 50 45 2 6 Putih 43 0 34 7 Caisim 47 5 7 34
Vol. 4, No. 1, Agustus 2020, Pages 25-33                    http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
diinginkan,  pada  klasifikasi  sawi caisim  mengalami  3  kesalahan  dari 10  citra  yang  diharapkan.Untuk akurasi  model  uji  berasal  dari  hasil data testing.
2. Tingkat akurasi model yang didapatkan  dari  hasil  pendeteksian klasifikasi  citra  sawi  pakchoy,  sawi putih  dan  sawi  caisim  pada  suatu citra digital
menggunakan Convolutional  Neural  Network yaitu sebesar  84%  untuk  tingkat  akurasi, presisi 89% , dan recall 80%.

## SARAN
Untuk menyempurnakan penelitian selanjutnya  maka  ada  beberapa  saran yang bisa dikembangkan yaitu:
1. Tahapan
preprocessing
yang dilakukan juga dengan menambahkan proses segmentasi serta penghilangan noise pada  citra  dengan  bantuan komputer  untuk  mendapatkan  hasil kualitas citra yang lebih baik.
2. Data citra yang digunakan diperbanyak  untuk  melatih  model dan  mencapai  tingkat  akurasi  yang tinggi.
3. Spesifikasi komputer yang digunakan sebaiknya  lebih  tinggi,  yaitu  dengan menggunakan komputer dengan
Graphics  Processing  Unit  (GPU) dan Random  Access  Memory  (RAM) yang tinggi .
4. Perbandingan  antara  nilai  jumlah filter, learning  rate,  epoch , layer dropout, serta  fungsi  aktivasi  yang digunakan  bisa  menjadi  penelitian lebih lanjut untuk melihat bagaimana pengaruhnya terhadap tingkat akurasi yang diperoleh.

## DAFTAR PUSTAKA
Arun  Priya  C,  Balasaravanan  T.  2012. An
Efficient  Leaf  Recognition  Algorithm for Plant Classification Using Support Vector Machine ”, Proceedings  of  the  International Conference  on  Pattern  Recognition, Informatics and Medical Engineering . Hlm.  21-23
Chaki  J,  Parekh  R.  2011. Plant  Leaf Recognition  using  Shape  based Features and Neural Network
classifiers,  International  journal  of Advanced  Computer  Science  and Applications . Vol 2, no 10
Danukusumo,  K.  P.  2017. Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra Candi Berbasis GPU. Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya Yogyakarta Kadir,  Lukito  E.  N,  Adhi  N.  2011. Leaf Classification Using Shape, Color, and Texture Features, International Journal  of  Computer  Trends  and

## Technology
Stephen G. W., Forrest S. B., Eric Y. Xu, Yu- Xuan  W.,  Yi-F.  C.  and  Qiao-Liang  X. 2007. A  Leaf  Recognition  Algorithm for Plant Classification Using Probabilistic  Neural  Network. IEEE International Symposium. pp 11-16
Suartika,  I  Wayan  E.  P  ,  Arya  Yudhi  W. 2016. Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS Vol. 5, No. 1
Theodoridis,  Sergios.  and  Koutroumbas,
Kontantinos. 2003. Pattern Recognition .  2nd  Edition.  New  York.
USA: Academic Press
Z. Husin, A. Y. M. Shakaff, A. H. A. Aziz, R. S.  M.  Farook,  M.  N.  Jaafar,  U. Hashim,  A.  Harun.  2012. Embedded Portable  Device  For  Herb  Leaves Recognition  Using  Image  Processing Techniques  And  Neural  Network Algorithm, Science Direct on Computers and Electronics in
Agriculture . Hlm. 18–29
Zufar,  Muhammad,  Budi  Setiyono.  2016.
Convolutional Neural Networks untuk  Pengenalan  Wajah  Secara Real-Time. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 5 No. 2