Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Deteksi Jenis Rempah-Rempah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Secara Real Time
Mellynia Sanjaya 1 , Eddy Nurraharjo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang, Indonesia e-mail: mellyniasanjaya2@gmail.com 1 , eddynurraharjo@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstract
Spices are one of the products of natural wealth owned by Indonesia which has been recognized by the world. Spices are part of plants that have benefits not only as a complement to spices in cooking, but are also used to boost the immune system of living things. Due to the many types of spices that exist in Indonesia,  a  system  is  needed  to  help  the  community,  especially  millennial  children,  to  know  the various  types  of  spices  correctly  and  clearly.  The  spice  detection  process  is  carried  out  using  an accuracy calculation on the system using a dataset in the form of 1800 images and 12 types of spices. The  classification  process  for  spices  is  generated  using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) method with the tensorflow module used for the training and testing process of data. The results of the accuracy experiment on spices resulted in an accuracy value of recognizing the type of spice of 60%.
Keywords : Spices, Detection system, Convolutional Neural Network, tensorflow, deep learning

## Abstrak
Rempah-remah merupakan salah satu hasil kekayaan alam yang dimiliki oleh indonesia yang sudah diakui oleh dunia. Rempah-rempah adalah bagian dari tanaman yang memiliki manfaat tidak hanya sebagai  pelengkap  bumbu  pada  masakan,  tetapi  juga  digunakan  untuk  mengingkatkan  sistem kekebalan  tubuh  makhluk  hidup.  Karena  banyaknya  jenis  rempah-rempah  yang  ada  di  Indonesia, maka  diperlukan  sebuah  sistem  guna  membantu  masyarakat  khususnya  anak  milenial  mengetahui beragam  jenis  rempah-  rempah  dengan  tepat  dan  jelas.  Proses  deteksi    rempah-rempah  dilakukan dengan  menggunakan  perhitungan  ketepatan  pada  sistem  dengan  menggunkan  dataset  berupa gambar  berjumlah  1800  gambar  dan  12  jenis  rempah-rempah.  Proses  klasifjikasi  pada  rempah- remph dihasilkan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan modul tensorflow digunakan untuk proses training dan testing data. Hasil percobaan akurasi pada rempah- rempah menghasilkan nilai keakuratan mengenali jenis rempah-rempah sebesar 60%.
Kata  kunci :  Rempah-rempah,  Sistem  deteksi,  Convolutional  Neural  Network,  tensorflow,  deep learning

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  kekayaan  sumber  daya  alam yang  melimpah,  rempah-remah  merupakan  salah  satu  hasil  kekayaan  alam  yang dimiliki  oleh  indonesia  yang  sudah  diakui  oleh  dunia.  Rempah-rempah  adalah bagian dari tanaman yang memiliki manfaat tidak hanya sebagai pelengkap bumbu pada  masakan,  tetapi  juga  digunakan  untuk  mengingkatkan  sistem  kekebalan tubuh makhluk hidup [1].
Banyaknya  jenis  rempah-rempah  yang  ada  di  Indonesia,  maka  diperlukan sebuah sistem guna membantu masyarakat khususnya anak milenial mengetahui beragam jenis rempah- rempah dengan tepat dan jelas [2]. Perkembangan dalam bidang deep learning pada  saat  ini  dapat  dilakukan  dengan  mudah  karena  telah banyaknya library dan Application Program Interface (API) yang  telah  tersedia. Library yang nantinya akan digunakan dalam implementasi ini adalah Tensorflow .
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tensorflow merupakan antarmuka untuk mengekspresikan algoritma pembelajaran  mesin  dan  untuk  mengeksekusi  perintah  dengan  menggunakan informasi  yang  dimiliki  tentang  objek  tersebut  atau  target  yang  dikenali  serta dapat membedakan objek satu dengan objek lainnya [3].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) sebagai  salah  satu  teknologi Deep  Learning untuk  membantu  adanya masalah  klasifikasi  jenis  rempah-rempah  akan  lebih  mudah  untuk  dilakukan. Convolutional Neural Network (CNN) yaitu salah satu metode dalam deep learning, yang  dirancang  untuk  menutupi  kesalahan  dan  kelemahan  dari  metode sebelumnya  secara  visual  digital  agar  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil klasifikasi [4].
Dengan  melihat  perkembangan  teknologi mobile yang  semakin  pesat, penelitian  ini  akan  memanfaatkan  teknologi mobile untuk  memudahkan masyarakat  khususnya  anak  milenial  memperoleh  informasi  mengenai  rempah- rempah  melalui  aplikasi  berbasis  android  yang  diterapkan  pada  mobile smartphone. Android adalah salah satu platform yang digemari masyarakat karena sifatnya  yang open  source sehingga  memungkinkan  pengguna  untuk  melakukan pengembangan [5].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  penelitian  ini  akan  berfokus  pada penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam pendeteksian jenis rempah-rempah  dengan  memanfaatkan framework  Tensorflow berbasis  android guna mempermudah dalam pengenalan jenis rempah-rempah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  6  tahapan  atau  alur  dalam  proses penyelesaiannnya, seperti yang akan ditunjukan pada gambar 1  berikut.
Gambar 1. Diagram alur deteksi jenis - jenis rempah
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sebelum  memulai  penelitian  tahap  yang  harus  dilakukan  yaitu  proses pembuatan dataset. Peneliti  akan  mengumpulkan  citra  / dataset yang  nantinya akan  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  melalui  website  yang  ada  pada google .  Selanjutnya  citra  akan  melalui  proses  resize  data  agar  dapat  digunakan sebagai model, setelah selesai data di bagi menjadi dua yaitu proses training dan text data dimana  data  tersebut  akan  dilakukan  uji  coba  method CNN ,    sebelum digunakan  pada  proses  text  data  akan  melalui  proses  label  data,  setelah  selesai data  akan  dirubah  menjadi  list  dan  kemudian  akan  dijadikan array, langkah selanjutnya peneliti melakukan training data ,proses ini citra akan melakukan uji coba  menggunakan  metode  CNN,  dimana  proses  penggunaan  data  dan  jumlah epochs yang  sama,  untuk  mendapatkan  bobot  yang  tepat.  Langkah  selanjutnya peneliti  akan  melakukan testing untuk  dapat  membuat  akurasi  dan loss pada proses training. Data  citra  yang  sudah  ditest  akan  dirubah  menjadi  model tflite agar  dapat  digunakan  untuk  model tensorflow, setelah  model  TFLite,  maka  akan diinputkan kedalam android studi yang nantinya akan digabungkan dengan coding yang  sudah  ada,  setelah  input  data  selesai  akan  melakukan build apk  agar  dapat digunakan pada platform android.

## 2.1. Prose Layer Convolutional neural network
Proses  layer  pada convolutional neural network (CNN)  terbagi  menjadi  dua bagian  lapisan  yaitu Classification dan feature  Learning .  Lapisan Classification memiliki  fungsi  untuk  melakukan  klasifikasi  kepada  setiap  neuron  yang  sudah dilakukan proses ekstrak pada fitur sebelumnya [6].

## Gambar 2. Lapisan pada CNN
Pada lapisan Classification terdiri dari 3 tahapan yaitu flatten untuk merubah data  awal  menjadi  vector, fully-Connected  Layer berfungsi  untuk  mengolah  data supaya  dapat  dilakukan  klasifikasi  dan  yang  terakhir softmaxd berfungsi  untuk menghitung  probabilitas  setiap  kelas  sehingga  dapat  membantu  dalam menentukan setiap kelas target pada input.
Pada lapisan feature Learning terdiri dari 2 tahapan yaitu tahapan pertama convolutional berfungsi untuk melakukan proses filter pada sebuah gambar seperti mengatur tinggi, warna, tebal dan lebarnya sebuah gambar. Tahapan kedua pooling
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
layer berfungsi untuk melakukan pengurangan pada ukuran spasial pada fitur konvolusi, sehingga dapat memproses data melalui pengurangan setiap dimensi dari downsampling ( feature map ). Filter lapisan pooling mempunyai filter yang berukuran 2 x 2 yang beroprasi pada tiap irisan inputan, berikut operasi Max Pooling [7][8].

## Gambar 3. Pooling Layer
Lapisan pooling berkerja  dengan  cara  bergantian  pada  setiap  irisan volume input.  Diperlihatkan  pada  gambar  3  menunjukkan  lapisan pooling yang ada  pada operasi sudah maksimal.

## 2.2. Kebutuhan Data
Pada proses data penelitian terdiri dari 3 bagian, yaitu [9][10].
a) Data Validation , data validation adalah sebuah data yang digunakan unyuk pengujian ketepatan saat melakukan proses training.
b) Data Training ,  Data  training  adalah  sebuah  data  untuk  melakukan  proses training rempah-rempah yang berjumlah 1800 file gambar.
c) Data Test , Data Test adalah sebuah data yang digunakan untuk melakukan pengujian sistem ketika dijalankan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  proses  deteksi    rempah-rempah  dilakukan  dengan menggunakan  perhitungan  ketepatan  pada  sistem.  Proses  klasisikasi    dilakukan menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN).  Data  berupa  gambar dengan ukuran yang sama menjadi data paling utama untuk proses penelitian ini dengan  perhitungan  parameter  (17  x  17x1)  =  1896  berjumlah  1800  gambar terdiri  dari  17  jenis  rempah-rempah.  Data  rempah-rempah  yang  digunakan seperti  kunyit,  pala,  kayu  manis,  jahe,  cengkeh,  kemiri,  kencur,  vanili,  kapulaga, kayu secang, ketumbar, lengkuas.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Data set rempah-rempah
Pada  saat  proses training yang  dilakukan  oleh convolutional layer pertama denga jumlah filter 32 kernel memperoleh hasil parameter sebesar 27776 dengan menggunakan  perhitungan  (17  x  17  x  3  +1)  32  =  27776.  Pada  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  menggunakan  proses  training  citra  untuk menghasilkan  nilai  ketepatan  yang  tinggi.  Proses  perhitungan convolution  layer pertama  akan  melakukan  perhitungan  dengan convolution  layer kedua menggunakan  filter  64  kernel  yang  berukuran  17  x  17  x  64  dengan  hasil ukuran  sama  dan  menghasilkan  parameter  akhir  bernilai  1849.  Hasil  akhir  dari perhitungan convolution  layer kedua  akan  digunakan  untuk  perhitungan  pada convolution  layer  ketiga  menggunakan  filter  96  kernel  berukuran  37  x  37  x  96 dengan hasil parameter sebesar 55329,  perhitungan yang digunakan adalah (17 x 17 x 2 - 1) x 96 dengan nilai akhir 55329. Hasil akhir perhitungan pada convolution layer ketiga  akan  digunakan  untuk  perhitungan  pada convolution layer keempat menggunakan  filter  96  kernel  y a n g   berukuran  17  x  17  x  96  dengan  memiliki hasil ukuran sama dan berparameter 83040,  perhitungan yang digunakan adalah (17 x 17 x 3 - 2) x 96 dengan nilai akhir sebesar 83040.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 5. Pelatihan setiap layer
Proses penjumlahan hidden layer untuk setiap dataset yang sudah dilakukan proses  training  menghasilkan  jumlah  4.175.762  dengan  melakukan  pembatasan pada  50  epoch  untuk  setiap  data  trainingnya,  kemudian  setiap  data  training disimpan  sehingga dapat dilakukan proses testing.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 6. Grafik presentase ketepatan
Pada  grafik  presentase  ketepatan  seperti  yang  ditunjukan  gambar  6, berfungsi untuk menampilkan sebuah hasil accuary dan los pada model data yang sedang  dilakukan  proses  penujian  untuk  memastikan  bahwa  perhitungan  yang telah dilakukan sudah tepat dan tidak ada kesalahan pada saat proses dilakukan.
Gambar 7. Perolehan hasil pada confusion matrix
Pada  gambar  7  telah  diketahui  bahwa  diperoleh  beberapa  jenis  rempah- rempah  yang  telah  dilakukan  proses  prediksi  dengan  jenis  rempah-rempah  lain sehingga menghasilkan nilai  akurasi yang bernilai tinggi.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.1. Hasil dan pengujian
Contoh studi kasus yang dilakukan seperti berikut, telah ditampilkan sebuah hasil uji coba citra jenis rempah-rempah dengan melakukan implementasi metode Convolutional Neural Network (CNN).
Gambar 8. Hasil pengujian jahe
Gambar 9. Hasil pengujian Pala
Gambar 10. Hasil pengujian Cengkeh
Gambar 11. Hasil pengujian Kemiri Pada  Gambar  8  hasil  percobaan  uji  pada  jahe,  jahe  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  nilai  persentase  berdasarkan  hasil  kemiripan  data  dan  citra  yang digunakan.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada  Gambar  9  hasil  percobaan  uji  pada  Pala,  Pala  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  nilai  persentase  berdasarkan  hasil  kemiripan  data  dan  citra  yang digunakan.
Pada Gambar 10 hasil percobaan uji pada Cengkeh, Cengkeh terdeteksi dan sistem menghasilkan nilai persentase berdasarkan hasil kemiripan data dan citra yang digunakan.
Pada  Gambar  11  hasil  percobaan  uji  pada  Kemiri,  Kemiri  terdeteksi  dan sistem menghasilkan nilai persentase berdasarkan hasil kemiripan data dan citra yang digunakan.
Tabel 1. merupakan hasil pengujian dari 12 jenis  rempah.
No Rempah Uji 1 Uji 2 Uji 3 1. Cengkeh 50% 62% 86% 2. Jahe 49% 59% 52% 3. Kapulaga 40% 51% 65% 4. Kayu manis 70 % 77% 80% 5. Kayu secang 65% 60% 55% 6. Kemiri 67% 52% 56% 7. Kencur 68% 70% 50% 8. Ketumbar 58% 50% 50% 9. Kunyit 69% 64% 76% 10.   Lengkuas 60% 60% 51% 11. Pala 61% 59% 81% 12. Vanili 62% 46% 59%

## 4.  SIMPULAN
Sistem  deteksi  pada  rempah-rempah  menggunakan  dataset  berupa  gambar berjumlah  1800  gambar  dan  terdiri  dari  12  jenis  rempah-rempah,  mendapatkan hasil  nilai  ketepatan  tertinggi  sebesar  86%  dengan  rata-rata  hasil  ketepatan sebesar  60%.  Perolehan  hasil  yang  telah  didapatkan  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi  pada  rempah  menggunakan  implementasi  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dapat berjalan  dengan cukup maksimal. Hasil  yang  telah didapatkan diharapkan dapat digunakan untuk membantu masyarakat khususnya generasi muda dapat mengenali beragam jenis rempah-rempah dengan mudah dan sesuai dengan kegunaannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tanuwijaya,  Evan,  and  Angelica  Roseanne.  "Modifikasi  Arsitektur  VGG16  untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah Rempah Indonesia." (2021).
[2] Kaharruddin, Kaharruddin, Kusrini Kusrini, and Emha Taufiq Luthfi. "Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor." Informasi Interaktif 4.1 (2019): 17-22.
[3] Hasma,  Yunita  Aulia,  and  Widya  Silfianti.  "Implementasi  Deep  Learning Menggunakan  Framework  Tensorflow  Dengan  Metode  Faster  Regional
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 22-31 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Convolutional  Neural  Network  Untuk  Pendeteksian  Jerawat." Jurnal  Ilmiah
Teknologi Dan Rekayasa 23.2 (2020): 89-102.
[4] Prastika,  Indah  Widhi,  and  Eri  Zuliarso.  "Deteksi  penyakit  kulit  wajah menggunakan  tensorflow  dengan  metode  convolutional  neural  network." Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi 4.2 (2021): 84-91.
[5] Hutauruk,  Junita  Sri  Wisna,  Tekad  Matulatan,  and  Nurul  Hayaty.  "Deteksi kendaraan secara real time menggunakan metode YOLO berbasis android." Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan 9.1 (2020): 8-14.
[6]
Putra,  I.  W.  S.  E. Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural  network
(CNN) pada caltech 101 . Diss. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[7] Nugroho,  Pulung  Adi,  Indah  Fenriana,  and  Rudy  Arijanto.  "Implementasi  Deep Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Ekspresi Manusia." Algor 2.1 (2020): 12-20.
[8] Rozaqi, Abdul Jalil, Andi Sunyoto, and M. rudyanto Arief. "Deteksi Penyakit Pada Daun  Kentang  Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan  Metode  Convolutional Neural Network." Creative Information Technology Journal 8.1 (2021): 22-31 .
[9] Prastika,  Indah  Widhi,  and  Eri  Zuliarso.  "Deteksi  penyakit  kulit  wajah menggunakan  tensorflow  dengan  metode  convolutional  neural  network." Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi 4.2 (2021): 84-91. [10] Choirunisa, Nadia Azahro, Tita Karlita, and Rengga Asmara. "Deteksi Ras Kucing Menggunakan Compound Model Scaling Convolutional Neural Network." Technomedia Journal 6.2 Februari (2022): 236-251.