## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 95-101 e-ISSN: 2686-3154

## Klasifikasi Kualitas Mutu Daun Gambir Ladang Rakyat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Teddy Winanda 1  , Yuhandri Yunus 2 , Hendrick 3 1,3 Politeknik Negeri Padang
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## teddywinanda@gmail.com

## Abstract
Indonesia is one of the countries which have the best Gambier quality in the world. Those are a few areas in Indonesia which have best gambier quality such as Aceh, Riau, North Sumatera, Bengkulu, South Sumatera and West Sumatra. Kabupaten 50 Kota is one of the regencies in west Sumatra that supplies gambier in Indonesia. The gambier leaf selection is mostly done by manual inspection or conventional method. The leaf color, thickness and structure are the important parameters in selecting gambier  leaf  quality.  Farmers  usually  classify  the  quality  of  gambier  leaves  into  good  and  bad.  Computer  Vision  can  help farmers to classify gambier leaves automatically.  To realize this proposed method, gambier leaves  are collected to create a dataset  for  training  and  testing  processes.  The  gambier  image  leaves  is  captured  by  using  DLSR  camera  at  Kabupaten  50 Koto manually. 60 images were collected in this research which separated into 30 images with good and 30 images with bad quality.  Furthermore,  the  gambier  leaves  image  is  processed  by  using  digital  image  processing  and  coded  by  using  python programming  language.  Both  TensorFlow  and  Keras  were  implemented  as  frameworks  in  this  research.  To  get  a  faster processing time, Ubuntu 18.04 Linux is selected as an operating system. Convolutional Neural Network (CNN) is the basis of image  classification  and  object  detection.  In  this  research,  the  miniVGGNet  architecture  was  used  to  perform  the  model creation.  A  quantity  of  dataset  images  was  increased  by  applying  data  augmentation  methods.  The  result  of  image augmentation  for  good  quality  gambier  produced  3000  images.  The  same  method  was  applied  to  poor  quality  images,  the same  results  were  obtained  as  many  as  3000  images,  with  a  total  of  6000  images.  The  classification  of  gambier  leaves produced by the Convolutional Neural Network method using miniVGGNet architecture obtained an accuracy rate of 0.979 or 98%. This method can be used to classify the quality of Gambier leaves very well.
Keywords: Gambier, Convolutional Neural Network (CNN), Image classification, Deep learning, Machine learning.

## Abstrak
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  yang  memiliki  kualitas  gambir  terbaik  di  dunia.  Beberapa  daerah  di  Indonesia  yang memiliki  kualitas  gambir  terbaik  seperti  Aceh,  Riau,  Sumatera  Utara,  Bengkulu,  Sumatera  Selatan,  dan  Sumatera  Barat. Kabupaten  50  Kota  adalah  salah  satu  daerah  di  Sumatera  Barat  sebagai  pemasok  gambir  dunia.  Pemilihan  daun  gambir dilakukan  secara  konvensional  oleh  petani  dengan  melihat  langsung  warna,  bentuk  dan  ketebalan  daun.  Petani  biasanya mengelompokkan kualitas daun gambir menjadi bagus dan jelek. Computer Vision dapat membantu petani untuk melakukan klasifikasi  daun  gambir  secara  otomatis.  Untuk  membuat  system  ini  secara  otomatis  dengan  computer  vision,  maka dibutuhkan  citra  daun  gambir  untuk  membentuk  dataset.  Dataset  ini  yang  kemudian  digunakan  untuk  proses  training  dan testing klasifikasi daun gambir. Citra sudah dikumpulkan dalam penelitian ini sebanyak 60 citra daun gambir yang bersumber dari ladang rakyat Kabupaten 50 Kota. 60 citra daun gambir itu terdiri dari 30 citra gambir kualitas baik dan 30 citra gambir kualitas  jelek.  Selanjutnya  citra  daun  gambir  diolah  menggunakan  pengolahan  citra  digital  menggunakan  bahasa pemrograman  python  dengan  framework  TensorFlow  dan  Keras.  Untuk  mendapatkan  waktu  proses  yang  lebih  cepat, digunakanlah  sistem  operasi  Linux  Ubuntu  18.04.  Metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  klasifikasi  kualitas  daun gambir  ini  adalah  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  miniVGGNet.  Hasil  gambar augmentasi untuk gambir  kualitas  bagus  sebanyak  3000  gambar.  Sedangkan  untuk  gambar  kualitas  jelek  juga  didapatkan  hasil  yang  sama sebanyak 3000 gambar, dengan total gambar menjadi 6000 gambar. Klasifikasi daun gambir yang dihasilkan dengan metode Convolutional  Neural  Network  menggunakan  arsitekur  miniVGGNet  mendapatkan  tingkat  akurasi  0,9987  atau  99,87%. Metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas daun gambir dengan sangat baik.
Kata kunci: Gambir, Convolutional Neural Network (CNN), Image classification, Deep learning, Machine learning.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Gambir  ( Uncaria  Gambier  Roxb )  adalah  satu  produk dalam komoditi pertanian  yang diekspor keluar  negeri. Indonesia  merupakan  negara  yang  80%  mengisi kebutuhan  ekspor  dunia.  Kebutuhan  ekspor  dunia  itu
dipenuhi dari beberapa wilayah seperti Sumatera Barat, Riau,  Sumatera  Utara,  Bengkulu,  Sumatera  Selatan, dan  Aceh.  Di  wilayah  Sumatera  barat,  gambir umumnya  banyak  ditemui  di  Kabupaten  50  kota.
Kabupaten  50  kota  memasok  50%  dari  kebutahan nasional gambir untuk kualitas ekspor [ 1 ].
Dengan  tingginya  tingkat  permintaan  pasar  akan gambir,  bidang  ilmu  pertanian  memiliki  peran  yang sangat  penting  untuk  meningkat  kualitas  gambir  yang bagus.  Akan  tetapi,  kualitas  gambir  yang  bagus  saat ditanam ataupun dipanen tidak cukup untuk mendapatkan  indikator  bahwa  kualitas  ekspor  sudah bagus.  Daun  gambir  yang  bagus  atau  yang  kualitas eksport  adalah  hasil  sortir  secara  konvensional  yang dilakukan  oleh  pentani.  Petani  mampu  menentukan kualitas  daun  gambir  dengan  cepat  dikeranakan pengalaman  yang  telah  dilalui  selama  bertahun-tahun. Dengan  kondisi  seperti  itu  maka  tingkat  kesalahan manusia  sangat  besar  didalam  menentukan  kualitas daun  gambir  yang  hanya  bergantung  pada  penglihatan petani.
Ilmu yang berhubungan erat dengan penentuan kualitas produk,  jenis  dan  kuantitas  secara  visual,  bidang ilmunya  adalah computer  vision [ 6 ]. Computer  Vision umumnya  membahas  tentang  klasifikasi  objek  dan deteksi  objek  pada  gambar  [ 3 ]. Computer  Vision yang digunakan umumnya terdari dari pengumpulan gambar, pre-processing, training dan deploy [ 4 ]. Setelah semua proses  tersebut  dilalui  maka  akan  dihasilkan  model yang  akan  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  deteksi gambar  yang  baru  [ 5 ].  Pembuatan  model  didalam computer  vision biasanya  didasari  pada  metode Convolutional Neural Network (CNN) [ 2 ].
CNN  merupakan  metode  yang  dapat  memproses  data dua dimensi. CNN dibuat melalui proses pengembangan  dari  Multi  Layer  Perceptron  [ 7 ].  CNN memiliki  jaringan  yang  dalam  dan  tergolong  kepada Deep  Neural  Network  dan  banyak  digunakan  dalam memproses data citra [ 8 ].
Pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya, metode  CNN  digabungkan  dengan Ensemble  learning digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  objek  pada gambar dengan  menggunakan dataset cifar-10 . Dataset cifar-10 memiliki spesifikasi yang dibentuk dari 60.000 citra berwarna, dikelompokkan dalam 10 kategori, dan diatur pixel pada  ukuran  32x32.  Tingkat  keberhasilan yang  dihasilkan  oleh  metode  yang  diajukan  diatas adalah 98,89% [ 9 ].
Penelitian  lain  yang  dengan  metode  CNN  ini  adalah penelitian  yang  bertujuan  untuk  menentukan  penyakit pada  jagung.  Penyakit  jagung  itu  dikelompokkan kepada Coomon  Rust,  Gray  Leaf,  dan  Northern  Leaf Blight [ 10 ].  Pemodelan  untuk  pengenalan  penyakit jagung  ini  menggunakan  metoda  CNN.  Tingkat keberhasilan  model  untuk  mengelompokkan  penyakit jagung di penelitian ini adalah 99%.
Tidak  hanya  untuk  melakukan  pendeteksian  penyakit pada  jagung,  metoda  CNN  juga  digunakan  untuk mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi  dengan menggunakan sebanyak 500 gambar untuk membentuk
dataset [ 11 ]. Metode CNN berhasil mendeteksi 10 jenis penyakit pada tanaman padi dengan tingkat keberhasilan  sebesar  95,48%.  Kemampuan  metoda CNN  juga  dibuktikan  untuk  menentukan  penyakit  di daun mentimun dan tomat [ 12 ].
Akurasi  yang  tinggi  merupakan  hasil  yang  banyak didapatkan  oleh  peneliti  yang  menggunakan  metode CNN.  Seperti  penelitian  tentang  struktur  daun  yang memakai  44  jenis  daun.  Data  jenis  daun  yang digunakan  adalah  data  dari  MK  Leaf  Dataset.  Model CNN yang digunakan dalam penelitian ini adalah CNN standar,  GoogleNet,  dan  AlexNet.  Akurasi  yang didapatkan  oleh  ketiga  model  ini  adalah  99%,  100%, dan 96% [ 13 ].
Didasari  dari  masalah  yang  ditemui  dalam  penentuan kualitas  daun  gambir  dan  beberapa  penelitian  yang berkaian  dengan  deteksi  gambar,  maka  penulis mengusulkan metode CNN untuk melakukan klasifikasi daun  gambir. Oleh karena belum didapati dataset daun gambir,  maka  penulis  secara  langsung  melakukan pengambilan  gambar  daun  gambir  di  perkebunan. Untuk menyeragamkan kualitas gambar, kamera DLSR digunakan  untuk  melakukan  pengambilan  gambar. Arsitektur  CNN  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini adalah miniVGGNet.

## 2. Metodologi Penelitian
Garis  besar  tahapan  kegiatan  yang  dilakukan  dalam penelitian  dijelaskan  dalam  kerangka  penelitian  yang ada di Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian 2.1. Pembuatan Dataset Mengumpulkan data dilakukan untuk dapat memperoleh  informasi  data-data  yang  dibutuhkan dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian.  Pada penelitian ini peneliti melakukan observasi langsung di Kecamatan  Kapur  IX  Kabupaten  50  Kota,  Propinsi Sumatera  Barat.  Gambar  2  mempelihatkan  tanaman gambir secara utuh.

## Gambar 2. Tanaman Gambir
2.2. Pre-Processing
Bagian  ini  merupakan  salah  satu  bagian  yang  cukup signifikan  dalam  proses  training. Pre-processing berfungsi untuk pengolahan awal gambar daun gambir. Hal yang dilakukan ditahap ini adalah menyeragamkan besar  gambar  gambir  yang  telah  dikumpulkan.  Untuk menghasilkan  model  dengan  akurasi  yang  baik  salah satunya  dipengaruhi  oleh  jumlah  dataset  yang digunakan. Oleh karena itu dilakukan teknik augmentasi gambar  untuk  meningkatkan  jumlah dataset.  Selain  itu  dataset  yang  telah  dihasilkan  akan dikelompokkan  menjadi Traindataset  (trainset) dan Testdataset  (testset) . Traindataset adalah  gambar  yang digunakan untuk proses training . Sedangkan Testdataset digunakan  untuk  proses  pengujian  awal. Biasanya  komposisi trainset (70%)  dan testset (30%) dari total keseluruhan dataset.
2.3. Training data dengan CNN (miniVGGNet)
Arsitektur  CNN  yang  digunakan  untuk  pembuatan model  ini  adalah  mini  VGGNet.  Parameter  yang digunakan  untuk  pembuatan  model  ini  seperti  pada Tabel 1. Parameter-parameter ini yang selanjutnya akan diterjemahkan  kedalam  program  dengan  menggunakan library Tensorflow .  Proses training mini  VGGNet diperlihatkan di Gambar 3.
Tabel 1.Tabel  Hardware Pendukung Layer Type Output Size Filter Size / Stride INPUT IMAGE 32 x 32 x 3 CONV 32  x  32  x 32 3 x 3, K = 32 Layer Type Output Size Filter Size / Stride ACT 32  x  32  x 32 BN 32  x  32  x 32 CONV 32  x  32  x 32 3 x 3, K = 32 Layer Type Output Size Filter Size / Stride ACT 32  x  32  x 32 BN 32  x  32  x 32 POOL 16  x  16  x 32 2 x 2 DROPOUT 16  x  16  x 32 CONV 16  x  16  x 64 3 x 3, K = 64 ACT 16  x  16  x 64 BN 16  x  16  x 64 CONV 16  x  16  x 64 3 x 3, K = 64 ACT 16  x  16  x 64 BN 16  x  16  x 64 POOL 8 x 8 x 64 2 x 2 DROPOUT 8 x 8 x 64 FC 512 ACT 512 BN 512 DROPOUT 512 FC 10 SOFTMAX 10

## Gambar 3. Algoritma Program
2.4. Pengujian Model dengan Test Set
Gambar  tahapan  ini  dilakukan  untuk  menguji  model yang  sudah  dihasilkan  oleh  proses  training  dengan testset yang sudah disiapkan pada tahapan sebelumnya. Proses ini juga akan menilai tingkat keakurasian model dalam melakukan klasifikasi kualitas daun gambir.

## 2.5. Pembuatan Program Klasifikasi dengan OpenCV
Tahapan  ini  merupakan  proses deploy model  kedalam program  yang sesungguhnya yang diharapkan program akan bekerja secara langsung atau realtime classification  system .  Penulis  membuat  program aplikasi  yang  mampu  untuk  mengklasifikasikan  daun gambir  melalui gambar dari webcam dan  gambar  yang dipilih.  Sistem  yang  dirancang  menggunakan software phyton  3.8 dengan library  Tensorflow  dan  Keras. Implementasi  ini  dilakukan  untuk  membandingkan hasil  yang  didapatkan  dengan  analisa  secara  manual
dan  dengan  sistem.  Dalam  membangun  sebuah  sistem yang  berbasis  komputerisasi  ada  2  komponen  yang harus  dipenuhi,  yaitu  spesifikasi  hardware  dan software. Tabel 2 memperlihatkan spesifikasi hardware yang  digunakan.  Tabel  3  merupakan  software pendukung yang digunakan untuk melakukan penelitian ini.
Tabel 2.Tabel Hardware Pendukung Product Spesifikasi Laptop MSI GF63 Thin 9RCX Processor Intel Core i7-9750H Memory 8GB Hard disc 250GB Tabel 3. Tabel Software Pendukung Product Spesifikasi Sistem Operasi Linux Ubuntu 18.04 64 bit Processor Intel Core i7-9750H Memory 8GB Hard disc 250GB

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Gambar Daun Gambir
Gambar  4  dan  Gambar  5  adalah  contoh  gambar  daun gambir  dengan  kategori  bagus  dan  jelek.  Dari  dua ketegori  gambar  daun  gambir  ini,  data  yang  dimiliki adalah 30 gambar untuk  masing-masing katergori. Jadi total  data  gambar  daun  gambir  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  60  buah  gambar  daun  gambir. Untuk  mendapatkan  dataset  penilitian  yang  lebih banyak  dan  bervariasi,  maka  dilakukanlah  proses augmentasi  data  gambar  daun  gambir  ini.  Proses augmentasi  data  tidak  menghilangkan  informasi  asli yang  dimiliki  oleh  gambar  gambir  yang  didapatkan dengan memfoto daun gambir tersebut.
Gambar 4. Daun Gambir Kualitas Bagus

## Gambar 5. Daun Gambir Kualitas Jelek

## 3.2. Data Augmentasi
Proses ini bertujuan untuk memperbesar jumlah gambar hingga  dataset  yang  dihasilkan  memiliki  jumlah gambar  yang  cukup  untuk  melakukan training .  Proses augmentasi diperlihatkan  seperti  di  gambar  6.  Proses augmentasi terdiri  dari  beberapa  tahapan  seperti labelling dan resize , pre-processing,  augmentasi dan hasil sebagai image dataset . Setelah proses augmentasi , total  gambar  untuk  membentuk  dataset  adalah  6000 gambar.  Tampilan  proses  augmentasi  di  terminal seperti di gambar 7.
Gambar 6. Algoritma Program
Gambar 7. Tampilan proses augmentasi dari terminal Ubuntu.
Gambar  8  dan  gambar  9  memperlihatkan  contoh  data gambar  hasil  augmentasi  dari  kategori  daun  gambir bagus dan kategori daun gambir jelek.
` Gambar 8. Hasil augmentasi gambar daun gambir kategori bagus.
Gambar 9. Hasil augmentasi gambar daun gambir kategori jelek.

## 3.3. Hasil Training miniVGGNet
Cara proses training yang dilakukan dalam pembuatan model  memanfaatkan  GPU  yang  ada  di  laptop  untuk mempercepat  proses.  Gambar  10  memperlihatkan proses training yang dilakukan di Ubuntu 18.04. Kotak merah  memperlihatkan  bahwa  CUDA  sudah  berhasil dijalankan  dalam  proses training model  gambir. Gambar  11  memperlihatkan  bahwa  proses training sudah  selesai  dilakukan  saat epoch mencapai  100. Kotak  merah  memperlihatkan  hasil  akhir  training dimana  didapatkan  hasil  akurasi  model  0.9987  atau sekitar 99,87 %.
Gambar 10. Tampilan proses training dari terminal Ubuntu
3.4 Klasifikasi Daun Gambir
Setelah dilakukan pembuatan  model, tahap selanjutnya adalah  tahap  pengujian  dengan  gambar  yang  baru. Proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menguji model  dengan  sumber  gambar  selain  gambar dataset . Gambar  12  memperlihatkan  beberapa  hasil  pengujian klasifikasi daun gambir dengan kualitas bagus. Gambar 13memperlihatkan  beberapa hasil  pengujian  klasifikasi daun gambir dengan kualitas jelek.
Gambar 12. Hasil klasifikasi daun gambir kualitas bagus
Gambar 13. Hasil klasifikasi daun gambir kualitas jelek Dari Gambar 12 dan 13 tersebut terlihat bahwa uji coba terhadap model yang dihasilkan dari proses training ,dapat mengklasifikasikan gambar daun gambir dengan benar.

## 4. Kesimpulan
Setelah  melalui  serangkain  proses  dalam  pembuatan model  klasifikasi,  model  kualitas daun gambir berhasil diciptakan. Proses augmentasi berhasil melipatgandakan jumlah gambar sebanyak 100 kali dari setiap  gambar  asli.  Hasil  gambar augmentasi untuk gambir kualitas baik sebanyak 3000 gambar. Sedangkan untuk gambar kualitas jelek juga didapatkan hasil  yang  sama  melalui  proses  serupa.  Total  gambar menjadi  6000  gambar.  Dengan  menggunakan  CNN dengan  arsitektur  miniVGGNet  dihasilkan  nilai accuracy  sebesar  0,9987  atau  99,87%.  Untuk pengembangan  penelitian  akan  ditambahkan  jenis gambar  kualitas  sedang.  Selain  itu  akan  direncanakan pembuatan  mekanik  berupa beltconveyor sehingga sistem dapat digunakan sebagai sistem klasifikasi daun gambir yang utuh.

## Daftar Rujukan
[1] Ismail,  E.  H.,  (2019). Indonesia  Negara  Utama  Produsen  dan Eksportir  Gambir  Dunia . Republika. [Online]  (Updated  22 Augustus 2019). Available at: Accessed 10 December 2021].
[2] Danukusumo, K. P., Pranowo., & Maslim, M. (2017). Indonesia Ancient  Temple  Classification  Using  Convolutional  Neural Network. International  Conference  on  Control,  Electronics, Renewable  Energy  and  Communications  (ICCREC) .  DOI: http://dx.doi.org/10.1109/iccerec.2017.8226709 .
[3] Effendi, M., Fitriyah, F., & Effendi, U. (2017). Identifikasi Jenis dan  Mutu  Teh  Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital  dengan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal  Teknotan , 11 (2).  DOI: https://doi.org/10.24198/jt.vol11n2.7 .
[4] Liu, L., Ouyang, W., Wang, X., Fieguth, P., Chen, J., Liu, X., & Pietikäinen,  M.  (2019).  Deep  Learning  for  Generic  Object Detection: A Survey. International Journal of Computer Vision ,
128 (2),  261–318.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-019- 01247-4 .
[5] Santoso,  A.,  &  Ariyanto,  G.  (2018).  Implementasi  Deep Learning  Berbasis  Keras  Untuk  Pengenalan  Wajah. Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 18 (1), 15–21. DOI:
https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6235 .
[6] Du, J. (2018). Understanding of Object Detection Based on CNN Family and YOLO. Journal of Physics: Conference Series, 1004 .
DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1004/1/012029 .
[7] Dewa,  C.  K.,  Fadhilah,  A.  L.,  &  Afiahayati,  A.  (2018). Convolutional  Neural  Networks  for  Handwritten  Javanese Character Recognition. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 12 (1). DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.31144 .
[8] Putra,  W.  S.  E.  (2016).  Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS, 5 (1). DOI:
https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i1.15696 .
[9] Mo,  W.,  Luo,  X.,  Zhong,  Y.,  &  Jiang,  W.  (2019).  Image Recognition  Using  Convolutional  Neural  Network  Combined with  Ensemble  Learning  Algorithm. Journal  of  Physics: Conference  Series , 1237 (2).  DOI: https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1237/2/022026 .
[10] Hidayat, A., Darusalam, U., &  Irmawati,  I. (2019). Detection of Disease  on  Corn  Plants  Using  Convolutional  Neural  Network Methods. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informasi , 12 (1).  DOI:
https://doi.org/10.21609/jiki.v12i1.695 .
[11] Lu,  Y.,  Yi,  S.,  Zeng,  N.,  Liu,  Y.,  &  Zhang,  Y.  (2017). Identification of Rice Diseases Using Deep Convolutional Neural Networks. Neurocomputing , 267 , 378–384. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.023 .
[12] Zhang,  S.,  Huang,  W.,  &  Zhang,  C.  (2019).  Three-Channel Convolutional  Neural  Networks  For  Vegetable  Leaf  Disease Recognition. Cognitive  Systems  Research , 53 ,  31–41.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2018.04.006 .
[13] Sabri, N., Aziz, Z. A., Ibrahim, Z., Rasydan, M. A., & Hafiz, A.
(2018).  Comparing  Convolution  Neural  Network  Models  for Leaf  Recognition. International  Journal  of  Engineering  &
Technology , 7 (3.15), 141. DOI: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.15.17518