KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1737-1746 DOI 10.30865/klik.v4i3.1421 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
Yuwan Jumaryadi 1 , Alif Muhammad Ihsan 2,* , Bagus Priambodo 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: 1 yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id, 2,* 41519210017@student.mercubuana.ac.id, 3 bagus.priambodo@mercubuana.ac.id Email Penulis Korespondensi: 41519210017@student.mercubuana.ac.id
Abstrak− Dampak pandemi COVID-19 sangat terasa pada perubahan pola konsumsi masyarakat. Masyarakat dan pola konsumsi tidak dapat dipisahkan sangat berpengaruh pada kualitas hidup masyarakat. Pola konsumsi masyarakat yang meningkat pada masa pandemi yakni buah-buahan. Buah-buahan merupakan makanan kaya vitamin yang dibutuhkan tubuh untuk membangun imunitas pada masa pandemi  ini.  Jenis  buah dikelompokkan  menjadi 2, yaitu  buah kering  dan  buah berdaging.  Untuk mempermudah  konsumen  dalam mengetahui citra data jenis buah tersebut menggunakan metode CNN. Convolutional Neural Network (CNN) adalah algoritma deep learning yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar atau suara. Berdasarkan hasil klasifikasi yang  telah dilakukan  didapatkan nilai yaitu  Precision  sebesar  94%  dan  85%,  Recall  sebesar  85% dan  95%,  F1-score  sebesar  90%, Accuracy sebesar 90%, Macro Average sebesar 90%, dan Weighted Average sebesar 90%.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network; Deep Learning; Image Processing; Classification
Abstract− The impact of the COVID-19 pandemic has been felt in changes in consumption patterns. Society and consumption patterns are inseparable, greatly people's consumption patterns that increase during the pandemic are fruits. Fruits are foods rich in vitamins that the body needs to build immunity during this pandemic. Types of fruits are grouped into 2, namely dried fruits and fleshy fruits. To make it easier for consumers to find out the image data of these types of fruit using the CNN method. Convolutional Neural Network is  a  deep  learning  algorithm  designed  to  process  data  in  two-dimensional  form,  for  example  images  or  sounds.  Based  on  the classification results that have been carried out obtained values, namely Precision of 94% and 85%, Recall of 85% and 95%, F1-score of 90%, Macro Average of 90%, and Weighted Average of 90%, Weighted Average of 90%.
Keywords : Convolutional Neural Network; Deep Learning; Image Processing; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  tidak  kunjung  menurun  memberi  dampak  amat  besar  pada  pola  konsumsi  masyarakat. Masyarakat dan pola konsumsi tidak dapat dipisahkan karena apa yang dikonsumsi sehari-hari akan berpengaruh pada kualitas  hidup  Masyarakat  [1].  Salah  satu  pola  konsumsi  yang  marak  terjadi  yakni  pola  konsumsi  buah-buahan  yang merupakan  salah  satu  makanan  yang  kaya  akan vitamin  yang  dibutuhan  oleh  tubuh  untuk  membangun  imunitas  pada masa pandemi ini. Sejak merebaknya pandemi di indonesia, keputusan konsumen dalam memilih jenis buah tentunya tergantung akan kebutuhan tubuh, alternatif penguatan imun, dan tentunya kepuasan konsumen [2]. Jenis buah-buahan di Indonesia dikelompokkan menjadi 2, yakni jenis buah kering dan buah berdaging [3]. Umumnya buah kering termasuk ke dalam jenis buah tunggal, yaitu buah yang terbentuk dari satu bunga dengan satu bakal buah dan berisi 1 biji atau lebih. Sedangkan buah berdaging mempunyai daging yang pada umumnya dapat dimakan.
Dalam penelitian ini, penulis menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) Metode CNN merupakan teknik  deep  learning  yang  dapat  diterapkan  pada  citra  resolusi  tinggi  dengan  model  distribusi  nonparametrik  dan melakukan proses pembelajaran mandiri untuk pengenalan objek, ekstraksi objek, dan klasifikasi [4][5][6]. Penelitian ini bertujuan  mengimplementasikan  algoritma  CNN  untuk  melakukan  klasifikasi  dari  objek  jenis  buah-buahan  yang difokuskan pada pembuatan model dalam melakukan ekstraksi fitur dan klasifikasi objek penelitian dengan melakukan pengolahan citra digital (Digital Image Processing). Selain itu, Penelitian ini bertujuan agar mempermudah konsumen untuk mengetahui citra data jenis buah kering dan buah berdaging yang tentunya berbeda dengan memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN). Selain itu, konsumen juga dapat memiliki  pertimbangan untuk membeli buah- buahan  sesuai  dengan  kebutuhan  tubuhnya  dengan  menentukan  jenis  vitamin,  tingkat  kesesuaian  tubuh  dan  dampak positifnya terhadap tubuh yang bertujuan membangun imunitas pada masa pandemi.
Penelitian  ini  didukung  oleh  beberapa  penelitian  terkait  penggunaan  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN) dalam proses pengenalan objek berdasarkan citra digital yang telah dilakukan sebelumnya, diantaranya penelitian yang  dilakukan  oleh  Dewi  dan  Ismawan  (2021)  yang  bertujuan  merancang  sistem  pengenalan  wajah  dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan mengaplikasikan library OpenFace untuk memperdalam pengetahuan tentang deep learning dan mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan. Hasilnya adalah dalam melakukan proses pengenalan wajah, algoritma CNN berhasil mendapatkan tingkat akurasi 98% [7]. Selanjutnya penelitian Santony, dkk  (2021)  menerapkan  Convolutional  Neural  Networks  untuk  mengklasifikasikan  teks  pada  citra/gambar  untuk diterjemahkan dari Bahasa Indonesia ke Bahasa Daerah Minangkabau [8]. Hasilnya adalah penelitian ini telah berhasil mengimplementasikan  metode  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  dalam  mengidentikasi  teks  pada  citra  teks  dan metode  Leveinstan  Distance  dalam  menerjemahkan  teks  bahasa  indonesia  ke  dalam  teks  bahasa  daerah.  Selanjutnya Yuliany,dkk (2022) melakukan penelitian dengan pembagian data training dan data testing juga penggunaan beberapa parameter yang  berfungsi  mengurangi masalah  overfitting.  Pada penelitian  tersebut,  model  pelatihan  terbaik  memiliki nilai akurasi validasi 83,02% sedangkan pada pengujiannya, hasil akurasi yang didapat yaitu 69,33% [9]. Berdasarkan
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, maka pada penelitian ini akan mengklasifikasi jenis buah-buahan menggunakan citra digital dengan metode Convolutional Neural Networks.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan. Penelitian terapan ialah setiap penelitian yang bertujuan untuk meningkatkan  pengetahuan  ilmiah  dengan  suatu  tujuan  praktis  yang  hasilnya  diharapkan  segera  dapat  dipakai  untuk keperluan  praktis  [10].  Penelitian  ini  tidak  berfokus  pada  ide,  teori,  maupun  gagasan,  tetapi  lebih  berfokus  kepada penerapan  penelitian  dalam  kehidupan  sehari-hari.  penelitian  yang  dilakukan  merupakan  salah  satu  solusi  untuk menjawab permasalahan para konsumen dalam memudahkan pencarian jenis buah-buahan yang jumlahnya banyak. Tahapan  penelitian  merupakan  tingkatan  dalam  penelitian  yang  digambarkan  secara  terstuktur,  logis  dan  sistematis [11][12]. Untuk memahami tahapan penelitian yang dilakukan, penelitian ini menggunakan flowchart atau diagram alir. Tahapan  penelitiannya  menggunakan  Applied  Research  yang  menghasilkan  solusi  dari  suatu  masalah  yang  terjadi. Gambaran tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai
Identifikasi dan Perumusan Masalah Pengumpulan Dataset Preprocessing Data (Split, Augmentasi, Resize) InceptionV3 Klasifikasi Layer Hasil dan Evaluasi Model (Akurasi, Prediksi) Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan terkait tahapan penelitian pada gambar 1, dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Identifikasi dan Perumusan Masalah
Identifikasi masalah merupakan langkah awal yang sangat penting dalam suatu proses penelitian. Mengidentifikasi masalah dapat dianggap sebagai Langkah awal dalam penelitian yang dilakukan [13].
b. Pengumpulan Dataset
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu crawling pada search engine google. Data yang dikumpulkan dalam melakukan penelitian klasifikasi jenis buah-buahan adalah jenis buah kering dan jenis buah berdaging.  Dalam  melakukan  pengumpulan  data  peneliti  menggunakan  extensions  dari  google,  yaitu  fatkun  batch download image.
c. Preprocessing Data
Setelah  menyelesaikan  tahapan  pengumpulan  dataset  berupa  dataset  gambar  jenis  buah  kering  dan  jenis  buah berdaging,  maka  selanjutnya  akan  dilakukannya  tahapan  pre-processing  data.  Pengelolaan  citra  pada  penelitian  ini dilakukan dengan cara split dataset menjadi train, val, dan test. Proses pembagian dataset dilakukan untuk memastikan
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
bahwa model yang telah dibangun dapat bekerja dengan baik pada data yang baru dilihat. Pada tahap selanjutnya adalah melakukan augmentasi data yang merupakan trik umum untuk dapat mengurangi over-fitting. Dataset juga melakukan tahapan resize  agar  dapat  meningkatkan  akurasi  model.  Apabila  dataset  memiliki  ukuran  yang berbeda  tentunya  akan menyulitkan dalam menemukan pola yang sama dalam bentuk yang berbeda. Dengan melakukan resize, model akan lebih mudah dalam mempelajari pola yang ada pada data sehingga dapat memberikan hasil yang akurat. Pada penelitian ini proses resize dilakukan agar dapat menyesuaikan model InceptionV3, menjadi 224x224x3.
d. InceptionV3
Tahapan  selanjutnya  adalah membuat  arsitektur dari  CNN  untuk proses  klasifikasi  jenis  buah  kering dan  buah berdaging,  dengan  menggunakan  library  TensorFlow  keras  untuk  memanggil  pre-trained  model  yang  bernama InceptionV3 sebagai konvolusi layer dan pooling layer. Arsitektur InceptionV3 ini memakai beberapa filter pada layer convolutionalnya dan arsitektur ini merupakan sebuah model dari deep convolutional network yang dikembangkan oleh google untuk mengikuti ILSRVC (ImageNet Large Visual Recognition Challenge) di tahun 2012 [14].
InceptionV3  dikembangkan  berdasarkan  arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  [15][16].  Dalam arsitektur  InceptionV3  terdapat  berbagai  macam  prosedur/langkah  dilakukan  diantaranya  adalah  konvolusi,  Average Pool, MaxPool, dropout, fully connected, softmax. Pada dasarnya dalam penelitian ini menggunakan langkah yang sama. Namun tidak semua fungsi aktivasi dilakukan.
e. Klasifikasi Layer
Selanjutnya  adalah  klasifikasi  layer  yang berfungsi  untuk melakukan  pooling pengurangan  dimensi  pada  suatu tensor,  agar  dapat  dilakukan  proses  klasifikasi  atau  prediksi.  Kemudian  malakukan  teknik  dropout  layer  untuk  dapat mengurangi  overfitting  pada  saat  train  model.  Selanjutnya  malakukan  aktivasi  sigmoid  untuk  melakukan  binary classification.
f. Hasil dan Evaluasi Model
Pada tahap terakhir ini akan disimpulkan hasil analisis dan evaluasi terhadap metode klasifikasi CNN yang telah dilakukan. Dan juga mengetahui akurasi data dan visualiasi data setelah melakukan tahapan training.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  crawling  pada  search  engine  google  dan  potret langsung dengan kamera smartphone. Data yang dikumpulkan dalam melakukan penelitian klasifikasi jenis buah-buahan adalah jenis buah kering dan jenis buah berdaging. Data yang dikumpulkan berupa data gambar citra jenis buah kering dan buah berdaging yang dikumpulkan dengan cara melakukan crawling pada search engine google dengan extensions dari google, yaitu fatkun batch download image. Dataset tersimpan seperti gambar 2.

## Gambar 2. Dataset Tersimpan

## 3.2 Pre-processing
Setelah  menyelesaikan  proses  pengumpulan  dataset  berupa  data  citra  gambar  pada  jenis  buah  kering  dan  jenis  buah berdaging,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  tahapan  preprocessing  image.  Dalam  proses  preprocessing  image tahapan-tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Pembagian Dataset
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
Setelah  mengumpulkan  dataset,  data  tersebut  harus  melalui  tahapan  processing  terlebih dahulu.  Pre-processing dilakukan dengan cara membagi 3 dataset yang sudah tersedia dengan cara melakukan split Folders menjadi 3 bagian yang diubah menjadi data train, data validasi, dan data testing. Kode program dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Pembagian Dataset
Adapun dataset yang digunakan dalam penelitian ini sebanyakan 1138, dengan data training sebanyak 60%, data validasi sebanyak 20%, dan data testing sebanyak 20%. Pada Tabel 1 merupakan detil mengenai dataset yang digunakan.
Tabel 1 . Perbandingan Dataset Dataset Training (60%)  Validasi (20%)  Testing (20%) Kering dan Berdaging 682 227 229 Total 1138
b. Augmentasi Data
Proses bersamaan selanjutnya yang dilakukan dalam Pre-processing adalah augmentasi data. Proses augmentasi data dilakukan untuk menambah data agar lebih banyak pada saat proses pelatihan. Pada proses ini menggunakan library TensorFlow image data generator. Kode Program dapat dilihat pada gambar 4.
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
Gambar 4. Augmentasi Data
c. Resize Dataset
Tahapan yang tidak kalah penting pada proses pre-processing adalah resize dataset atau menyamakan ukuran citra jenis buah kering dan jenis buah berdaging. Proses resize bertujuan untuk menyamakan semua ukuran gambar agar proses pelatihan  atau  training  model  menjadi  lebih  cepat  dan  efesien  karna  membutuhkan  waktu  yang  lebih  sedikit  untuk mengelolanya. Setelah di resize semua ukuran gambar berubah menjadi 224x224 agar sesuai dengan input model deep learning.    Beberapa  model  deep  learning  yang  populer  seperti  ResNet,  VGG,  dan  InceptionV3  telah  melakukan  train dengan diresize menjadi 224x224 karena dianggap sebagai ukuran standar dataset gambar pada deep learning.

## 3.3 Pembuatan model
a. Pre-Trained Model
Pada penelitian ini model CNN yang digunakan dalam proses pre-trained model adalah inceptionV3. Arsitektur inceptionV3 ini merupakan pengembangan arsitektur Inception v1 dari GoogLeNet yang dikembangkan lebih lanjut oleh Christian Szegedy dan kawan-kawan [17]. Untuk mengurangi jumlah operasi matematika dalam Arsitektur inceptionV3 memanfaatkan teknik faktorisasi convolution asimetris yang memungkinkan untuk memproses gambar dengan cepat dan efesien. Kode program dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Pre-trained Model
b. Fully Connected Layer
Lapisan fully connected layer adalah  kumpulan dari sebuah proses konvolusi. Lapisan ini mendapatkan input dari proses sebelumnya untuk menentukan fitur mana yang paling berkorelasi dengan kelas tertentu [18]. Pada lapisan fully connected layer kita perlu mengimpor library tensorflow lalu memanggil Mobile NET V3 Large, Mobile Net V3 Small, Inception V3, Layers dan Models. Kode program dan keseluruhan layer dapat dilihat pada gambar 6.
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
Gambar 6. Pre-trained Model

## 3.4 Pengujian
a. Compile Model
Sebelum  model  CNN  dilakukan  pelatihan,  kita  perlu  menggunakan  metode  compile  dari  library  keras  yang digunakan untuk melakukan kompilasi dengan menambahkan beberapa parameter dalam menentukan bagaimana model tersebut akan dikompilasi. Kode Program dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Compile Model
b. Proses Training Model
Pada tahapan training model, penelitian ini menggunakan mobile_net.fit pada library Tensorflow. Saat method tersebut  dipanggil,  model  akan  melakukan  iterasi  (putaran)  melalui  data  latih  yang  disediakan  sebelumnya  lalu memperbarui  bobot  (parameter)  sesuai  dengan  algoritma.  Sebuah  model  diharapkan  mampu  memprediksi  ataupun mengambil keputusan dengan hasil akurasi yang lebih tinggi daripada sebelumnya setelah proses training selesai. Kode program dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Training Model
Hasil dari proses training dapat dilihat pada gambar 9 dan tabel 2.
Gambar 9. Hasil Proses Training
Tabel 2 . Hasil Akurasi dan Jumlah Epoch
Jumlah Epoch Parameter Nilai 10 accuracy 0.9691 10 precision 0.9691 10 Recall 0.9691 10 auc 0.9964
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks

## 3.5 Visualisasi Data
Setelah  semua  proses  training  dilakukan,  selanjutnya  adalah  menggambarkan  visualisasi  datanya.  Visualisasi  data merupakan proses penggunaan elemen visual seperti diagram, grafik atau peta untuk merepresentasikan data [19]. Pada penelitian ini penggambaran plot dari nilai akurasi menggunakan library matplotlib.pyplot as plt dengan  menggunakan parameter  proses_fitting.history  yang  berisi  tentang  informasi  pelatihan  CNN  sebelumnya.  Grafik  hasil  akurasi  dapat dilihat pada gambar 10 (a) dan 10 (b).
(a) (b)
Gambar 10. Grafik Hasil Akurasi
Sedangkan grafik untuk nilai loss selama proses pelatihan dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Grafik Hasil Akurasi

## 3.6 Analisis Hasil
a. Mengevaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasi  gambar  [20].  Evaluasi model pada penelitian ini menggunakan metode mobile_net.evaluate. Pada metode ini dataset dibagi menjadi 3 fold yang dalam proses nya training akan dilakukan sebanyak 3 kali putaran, dengan jumlah pada setiap fold terdiri dari 229 data. Untuk hasil terbaik dari percobaan 3 kali putaran adalah seperti gambar 12.
b. Melakukan Testing Terhadap Model
Testing model pada penelitian ini menggunakan metode Y_pred = mobile_net.predict. Dalam prosesnya penelitian ini menggunakan 2 parameter, parameter pertama adalah  test_dataset yang merupakan data yang sudah di training dalam
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
proses sebelumnya dan dimasukkan ke dalam variabel mobile_net.predict. Parameter kedua adalah workers yang bernilai 1 yang artinya project yang dikerjakan adalah 1. Dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Testing Model
c. Menampilkan Hasil Prediksi
Hasil prediksi merupakan proses bagaimana model CNN mendeteksi serta menampilkan data yang sudah dilatih sebelumnya. Pada penelitian ini menggunakan metode y_pred = np.argmax. Dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Menampilkan Hasil Prediksi
d. Panjang Prediksi dan Testing Dataset
Tahapan  ini  adalah  proses  melihat  kesesuaian  prediksi  yang  dilakukan  oleh  len(y_pred)  sama  dengan len(test_dataset.classes). Dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Panjang Prediksi dan Testing Dataset
e. Menampilkan Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan metode pengukuran performa untuk masalah klasifikasi machine learning [21][22]. Biasanya,  keluaran  klasifikasi  tersebut  dapat  berupa  2  kelas  atau  lebih.  Confusion  matrix  juga  merupakan  4  tabel kombinasi berbeda dari nilai prediksi dan nilai aktual. Dalam penelitian ini pembuatan Confusion Matrix menggunakan metode tf.math.confusion_matrix. Penelitian ini menggunakan library untuk membuat grafik dan statistik berdasarkan library matplotlib yang sudah ada. Hasil dari tampilan Confusion Matrix dapat dilihat pada gambar 16.
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
Gambar 16. Confusion Matrix
f. Hasil Dari Klasifikasi
Setelah melewati beberapa proses dalam pelatihan maka akan mendapatkan hasil dari klasifikasi yang dilakukan. Hasil  klasifikasi  adalah  proses  mengelompokkan  sesuatu  dengan  cara  melakukan  proses  membedakan  dan mendistribusikan jenis ke dalam kelompok yang berbeda. Hasil dari proses klasifikasi dapat dilihat pada gambar 17.

## Gambar 17. Hasil Klasifikasi
Dari hasil klasifikasi diatas, diperoleh nilai untuk beberapa kategori yaitu:
a. Precision: akurasi 2 data yaitu data yang diinginkan dan prediksi yang  diberikan model. Diperoleh nilai 94% untuk buah berdaging dan 85% untuk buah kering.
b. Recall:  gambaran  model untuk  menemukan  informasi.  Diperoleh  nilai  85%  untuk buah berdaging  dan  95%  untuk buah kering.
c. F1-Score: perbandingan nilai precision dan recall. Diperoleh nilai sebesar 90%.
d. Accuracy: gambaran seberapa akurat sebuah model mengklasifikasikan data tersedia dengan benar. Diperoleh nilai sebesar 90%.
e. Average: untuk menghitung matrix secara bebas dari tiap kelas dan menghitung rata-ratanya. Diperoleh nilai sebesar 90%
f. Wighted Average: untuk menghitung rata-rata dengan memperhitungkan bobot datanya. Diperoleh nilai sebesar 90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  buah  berdaging  dan  buah  kering menggunakan metode Convolutional Neural Network berdasarkan citra digital dengan InceptionV3. Pembagian dataset sebesar 60% untuk data training atau sebanyak 682 data citra, 20% untuk data validasi atau sekitar 227 data citra dan 20% untuk  data  testing  atau  sekitar  229  data  citra.  Setelah  melakukan  proses  training  model  dengan  10  epoch  dapat disimpulkan bahwa Convolutional Neural Network (CNN) mampu mengklasifikasikan dan memprediksi pada data citra yang telah diujikan dengan hasil nilai yang dapat dijabarkan menjadi nilai Precision sebesar 94% dan 85%, Recall sebesar
Yuwan Jumaryadi, Klasifikasi Jenis Buah-Buahan Menggunakan Citra Digital Dengan Metode Convolutional Neural Networks
85%  dan  95%,  F1-score  sebesar  90%,  Accuracy  sebesar  90%,  Macro  Average  sebesar  90%,  dan  Weighted  Average sebesar 90%. Hal tersebut merupakan hasil dari keseluruhan proses pelatihan yang dilakukan.

## REFERENCES
[1] A.  A.  Mutezar  and  Umniy  Salamah,  “Pengembangan  Sistem  Manajemen  Event  Pameran  Karya  Mahasiswa  Menggunakan Metode  Extreme  Programming,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  5,  no.  4,  pp.  809–819,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3249.
[2] Y. R. Jannah, S. Edwina, and A. Rifai, “Analisis Kepuasan Konsumen Berbelanja Buah Di Pasar Modern Saat Pandemi Covid- 19 Di Kota Pekanbaru (Studi Kasus Jumbo Mart Delima),” SEPA J. Sos. Ekon. Pertan. dan Agribisnis, vol. 20, no. 1, p. 96, 2023, doi: 10.20961/sepa.v20i1.58485.
[3] I. Q. Lailaty, Y. Suhendri, and M. Efendi, “Seed conservation of Begonia spp. from West Sumatra, Indonesia,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 1192, no. 1, 2023, doi: 10.1088/1755-1315/1192/1/012002.
[4] V. Ayumi and I. Nurhaida, “Klasifikasi Chest X-Ray Images Berdasarkan Kriteria Gejala Covid-19 Menggunakan Convolutional Neural Network,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 4, no. 2, pp. 147–153, 2021, doi: 10.36085/jsai.v4i2.1513.
[5] V. Ayumi, I. Nurhaida, and H. Noprisson, “Implementation of Convolutional Neural Networks for Batik Image Dataset,” Int. J. Comput. Sci. Appl. Math., vol. 8, no. 1, p. 5, 2022, doi: 10.12962/j24775401.v8i1.5053.
[6] R. I. Komaraasih, I. S. Sitanggang, Annisa, and M. A. Agmalaro, “Sentinel-1A image classification for identification of garlic plants using decision tree and convolutional neural network,” IAES Int. J. Artif. Intell., vol. 11, no. 4, pp. 1323–1332, 2022, doi: 10.11591/ijai.v11.i4.pp1323-1332.
[7] N. Dewi and F. Ismawan, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Cnn Untuk Sistem Pengenalan Wajah,”  Fakt. Exacta, vol. 14, no. 1, p. 34, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.8989.
[8] M. M. Santoni, N. Chamidah, D. S. Prasvita, H. N. Irmanda, R. Astriratma, and R. A. Prayoga, “Penerapan Convolutional Neural Networks  untuk  Mesin  Penerjemah  Bahasa  Daerah  Minangkabau  Berbasis  Gambar,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1153–1160, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3614.
[9] S.  Yuliany,  Aradea,  and  Andi  Nur  Rachman,  “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),”  J.  Buana  Inform.,  vol.  13,  no.  1,  pp.  54–65,  2022,  doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[10]  A. Tzanetos and M. Blondin, “A qualitative systematic review of metaheuristics applied to tension/compression spring design problem: Current situation, recommendations, and research direction,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 118, no. October 2022, p. 105521, 2023, doi: 10.1016/j.engappai.2022.105521.
[11]  M. Fasounaki, E. B. Yüce, S. Öncül, and G. Ince, “CNN-based Text-independent Automatic Speaker Identification Using Short Utterances,” in 2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), 2021, pp. 413–418. doi: 10.1109/UBMK52708.2021.9559031.
[12]  R. Prayoga, A. T. Suci, T. Kristanto, S. Lutfi, - Desyanti, and Y. Pernando, “Kombinasi Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pemilihan Tablet PC Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 63–69, 2023, doi: 10.47065/jimat.v3i2.256.
[13]  A.  Gultom,  T.  Kristanto,  Y.  Pernando,  J.  Kuswanto,  N.  Putra,  and  -  Amsar,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  dalam Penyeleksian Supervisor Terbaik,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 42–47, 2023.
[14]  N.  Ramadhani,  J.  Hendryli,  and  D.  E.  Herwindianti,  “Pencarian  Objek  Wisata  Bersejarah  Di  Pulau  Jawa  Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., pp. 87–91, 2019.
[15]  N. W. Wulansari, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Kematangan Buah Pisang Menggunakan Inception V3,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 8, no. 2, pp. 147–155, 2023, doi: 10.33633/joins.v8i2.9074.
[16]  A. H. Nasrullah and H. Annur, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Citra Digital Daun,” J. Media Inform., vol. 7, no. 2, pp. 726–736, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5962.
[17]  J. E. Widyaya and S. Budi, “Pengaruh Preprocessing Terhadap Klasifikasi Diabetic Retinopathy dengan Pendekatan Transfer Learning  Convolutional  Neural  Network,”  J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  110–124,  2021,  doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3327.
[18]  M. H. Romario, E. Ihsanto, and T. M. Kadarina, “Sistem Hitung dan Klasifikasi Objek dengan Metode Convolutional Neural Network,” J. Teknol. Elektro, vol. 11, no. 2, p. 108, 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i2.007.
[19]  B. Priambodo, B. Jokonowo, Samidi, A. Ahmad, and R. A. Kadir, “Predict Traffic State Based on PCA-KMeans Clustering of neighbouring roads,” in Advances in Visual Informatics. IVIC 2023, Selangor: Springer, 2023. doi: 10.1007/978-981-99-7339- 2_36.
[20]  R. Munarto and A. Darma, “Klasifikasi Gender dan Usia Berdasarkan Citra Wajah Manusia Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Setrum, vol. 10, no. 2, pp. 30–43, 2021, doi: 10.36055/setrum.v10i2.12991.
[21]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[22]  R. Tuntun, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2111, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4681.