## ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA CNN DAN NN PADA BUAH PIR
Handi Fajar Setyawan, Budi Nugroho, Yisti Vita Via Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia handifajars21@gmail.com

## ABSTRAK
Secara umum, buah pir  merupakan buah yang umum dikonsumsi masyarakat Indonesia, yaitu buah pir Asia (Pyrus pyrifolia) yang memiliki ciri khas rasa manis, asam, dan renyah. Buah ini merupakan buah yang populer di  Indonesia  karena  tingginya  konsumsi    buah  pir  oleh  masyarakat  Indonesia,  terbukti  dengan    impor  dari Tiongkok, Australia, Korea Selatan, dan Amerika Serikat yang mencapai 69.000 ton pada tahun 2012. Selain itu, buah ini memiliki rasa yang unik dan  banyak mengandung air, tumbuk dan rasa manis. Ditemukan di tanah tropis, buah  ini  juga  mengandung  unsur  hara  seperti  A,  B1,  B2,  C,  E,  K,  niasin,  asam  pantotenat,  dan  folacin,  serta berbagai vitamin. Metode yang digunakan adalah Convolution Neural Network (CNN) dan Neural Network (NN) dengan menggunakan asitektur dari kedua metode tersebut untuk mendapatkan perbandingan hasil tingkat akurasi. Untuk parameter tingkat akurasi dibagai 6 bagian untuk data trainnya  sebagai  berikut presentasnya  50%, 55%, 60%, 65%, 70%, dan 75% kemudian dari hasil training tersebut akan memunculkan tingkat akurasi dari kedua algoritma tersebut dengan tingkat akurasi tertinggi untuk metode CNN (98%) dan NN (93%). Seletah melakukan training akan dilakukan proses uji dengan menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan hasil validasi, untuk metode CNN tingkat akurasi mendapatkan 97%, tingkat precision 97%, sensitivity_recall 97%, f1_score 97% dan untuk  metode  NN  tingkat  akurasi  mendapatkan  86%,  tingkat precision 89%, sensitivity_recall 86%, f1_score 86%.
Kata kunci : CNN, NN, Klasifikasi, Dataset, Training

## 1. PENDAHULUAN
Pir  (Pyrus)  merupakan  buah  yang  populer  di Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan  masyarakat  Indonesia banyak  mengkonsumsi  buah  pir,  terbukti  dengan impor  dari  China,  Australia,  Korea  Selatan,  dan Amerika Serikat yang mencapai 69.000 ton pada tahun 2012. Selain itu, buah ini memiliki rasa yang unik dan tinggi air, garam, dan rasa manis. Ditemukan di tanah tropis, buah ini juga mengandung unsur hara seperti A, B1, B2, C, E, K, niasin, asam pantotenat, dan folacin, serta berbagai vitamin. [1].
Perkembangan pada zaman modern ini teknologi yang  begitu  pesat  perkembangannya  dan  mulai merambat  pada  faktor  diluar  teknologi  informasi  itu sendiri,  mulai  dari  pencatatan  dan  pemilihan  sebuah produk.  Perkembangan  pada  era  globalsasi  ini  dapat mempengaruhi  aktifitas  masyarakat  pun  bergantung pada  teknologi.  Hal  ini  membuat  manusa  memiliki hasrat untuk melakukan perkembangan pada teknologi yang  lebih  baik  lagi,  terutama  pada  sektor  sebuah perkebunan buah dimana nantinya akan mempermudah  para  petani  yang  akan  melakukan pemanenan  buah  sesuai  dengan  jenisnya  melalui proses  seleksi  tersebut  yaitu  ukuruan  dan  warna. Diantaranya adalah mengembangan teknologi informasi  klasifikasi  pemilihan  jenis  buah  yang  akan dipanen, terutama pada jenis buah pir.
Buah pir sudah dikenal tidak hanya di Indonesia tetapi  juga  oleh  masyarakat  di  seluruh  dunia,  dan merupakan  salah  satu  jenis  buah  yang    disukai masyarakat  Indonesia.  Varietas  buah  pir  ada  banyak sekali,  dan  setiap  varietas  mempunyai  bentuk  yang
berbeda-beda [2]. Hal ini juga dapat dilakukan dengan menggunakan  kecerdasan  buatan  untuk  melakukan klasifikasi  guna  mengidentifikasi  spesies  buah  pir. Jenis buah pir yang digunakan kali ini adalah sebagai berikut.  Pear,  Pear  2,  Pear  Abate,  Pear  Forelle,  Pear Monster, Pear Stone, Pear Williams.
Dengan  adanya  sebuah  sistem  klasfikasi  pada buah  pir  mampu  mengurangi  permasalahan  dan membantu  para  pekerja  untuk  melakukan  pemisahan jenis  buah  pir,  yang  dapat  menguntungkan  berbagai pihak  dalam  perngembangan  teknologi  tersebut. Dalam  proses  pembuatan  sebuah  klasifikasi  pada penelitian  ini  harus  memiliki  alur  dan  perhitungan yang  sudah  siap  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal pada saat proses hasil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dasar  ini  merupakan  acuan  penelitian  ini dilakukan.  Penelitian  terdahulu  ini  terkait  dengan permasalahan  yang  dibahas.  Acuan  ini  berdasarkan jurnal–jurnal yang sudah penulis kumpulkan, diantaranya.
Jurnal yang berjudul “Analisis Pengaruh Tingkat Akurasi  Klasifikasi  Citra Wayang Dengan Algoritma Convolutional  Neural  Network”  yang  membahas tentang akurasi CNN. Untuk dapat mengenali berbagai tokoh  wayang  dengan  baik  dibutuhkan  model  yang baik.  Kualitas  model  dapat  diukur  dengan  variabel akurasi,  presisi  dan  recall  pada  proses  pengujian model. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi pembentukan  model,  diantaranya  adalah  raiso pembagian dataset, jumlah perulangan (epoch) dalam
pembelajaran  dan  tentunya  perlakuan  terhadap  data sebelum digunakan dalam proses pembentukan model. Pada  penelitian  ini  digunakan  dataset  sebanyak  3500 data yang terbagi ke dalam  7  kelas  yang akan dilatih menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network)  untuk  menghasilkan  model.  Berdasarkan hasil  percobaan  yang  dilakukan  didapatkan  akurasi terbaik  sebesar  97%,  presisi  93%  dan  recall  sebesar 87%  dengan  menerapkan  kombinasi  augmentation, mengubah  citra  menjadi  grayscale  pada  tahap preproccessing,  penggunaan  rasio  dataset  80:20  dan epoch  sebesar  100  sangat  berpengaruh  signifikan dalam meningkatkan nilai akurasi.
Jurnal  yang  berjudul  “Klasifikasi  Citra  Daun Herbal  Dengan  Menggunakan  Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk” yang  membahas  tentang  penerapan  algoritma  NN. Citra  daun  herbal  yang  dijadikan  sample  dalam penelitian tersebut Algoritma NN mampu menyelesaikan permasalahan kompleks, karena jaringan  dengan  algoritma  ini  melakukan  pelatihan melalui  pendekatan supervised sehingga  dapat memeplajari pola input melalui fase maju, fase mundur dan  fase  modifikasi  bobot  sehingga  menghasilkan klasifikasi  yang  optimal.  Untuk  mendukung  kinerja algoritma  NN  digunakan  ekstraksi  ciri  bentuk menggunakan parameter metric dan eccentricity yang mampu  mengekstraksi  ciri  bentuk  sehingga  mampu mendapatkan ciri yang dapat dikenali. Agar ekstraksi ciri bentuk dapat bekerja dengan baik, setelah tahapan segementasi  dilakukan  perbaikan  hasil  segmentasi dengan operasi morfologi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 88,75%, ini menunjukkan model yang dibangun dapat mengklasifikasikan daun herbal dengan baik.
Jurnal  yang  berjudul  “Klasifikasi  Citra  Buah Menggunakan Convolutional  Neural  Network ”  yang membahas  tentang  klasifikasi  citra  buah  dengan algoritma  CNN.  Algoritma  CNN  terdiri  dari  3  layer utama yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer. Pada penelitian ini menggunakan  arsitektur  CNN  dengan  perpaduan  3 Convolutional Neural Network dan 2 Fully Connected La yer. Pada tahap pembuatan system klasifikasi yang menggunakan deep learning terdapat beberapa tahapan proses  utama  yaitu  pengumpulan  data,  perancangan system,  training,  dan  testing.  Dataset  yang  diolah adalah  dataset  citra  buah-buahan  yang  berasal  dari dataset  Fruit-360.  Kelas  data  yang  digunakan  yaitu sejumlah  15  kelas  dari  111  kelas  pada  dataset  fruit- 360. Hasil dari proses learning didapatkan model CNN dengan  akurasi  100%  dan  loss  sebesar  0,012.  Pada proses  pengujian  model  CNN  yang  mengguakan  45 sampel citra buah didapatkan akurasi sebesar 91,42%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN yang dirancang  pada  penelitian  ini  dapat  mengklasifikasi citra dengan baik.

## 2.1. Buah Pir
Buah  pir  adalah  buah  yang  memiliki  banyak kandungan gizi  yang bemanfaat pada tubuh  manusia, seperti karbohidrat, kalori, protein serat, vitamin K dan vitamin  C.  Buah  pir  juga  memiliki  manfaaat  bagi tubuh  manusia  antara  lain  yaitu  manfaat  dalam pencegahan  sembelit  dikarenakan  buah  pir  yang memiliki  kandungan  serat  cukup  tinggi,  berpotensi untuk  menurunkan  diabetes,  membantu  menjaga kesehatan tulang, bisa juga dijadikan teman diet hanya memakan  buah  pir,  dan  menjaga  kesehatan  jantung karena  buah  pir  juga  terdapat  zat  antioksidan.  Untuk jenis  buah  pir  tidak  hanya  1  melainkan  ada  berbagai macam  jenis  buah  pir  yang  memiliki  manfaat  yang sama bagi tubuh.

## 2.2. Image Prosesssing
Tahap image  prosessing adalah  sebuah  tahap yang  dimana  sebuah  data  gambar  yang  citra  atau gambar  yang  sudah  di  inputkan  di  dataset  dan  sudah seleksi menjadi 2 bagian data train dan data test. Image prossesing  digunakan  untuk  menemukan  sebuah informasi  dari  sebuah  gambar  untuk  mendapatkan informasi.  Informasi  tersebut  akan  diperoleh  dari beberapa  proses  dari  image  prosessing  yaitu  proses morfologi,  dalam  proses  morfologi  ada  beberapa tahapan yaitu erosion, dilation, closing , dan opening.

## Gambar 1. Gambar tahapan morfologi
Tahapan proses morfologi pada image prosessing untuk yang pertama adalah dilation dimana proses ini menambahkan sebuah pixel pada gari tebih bagian luar objek, proses erasion merupkan proses pengurangan pixel pada bagian tebih dalam sebuah objek, closing dan opening merupakan bagian proses dimana dilation diikut sertakan pada proses erosion.

## 2.3. Model NN
Neural  Network (NN)  adalah  suatu  metode pembelajaran  yang  diinspirasi  dari  jaringan  sistem pembelajaran  biologis  yang  terjadi  dari  jaringan  sel syaraf  ( neuron )  yang  terhubung  satu  dengan  yang lainnya.  Struktur  NN  yang  digunakan  adalah Backpropagation (BP)  yang  merupakan  sebuah metode  sistematik  untuk  pelatihan multiplayer . Metode  ini  memiliki  dasar  matematis  yang  kuat, objektif  dan  algoritma  ini  mendapatkan  bentuk persamaan dan  nilai koefisien dalam  formula dengan meminimalkan  jumlah  kuadrat  galat  error  melalui model  yang  dikembangkan  ( training set )  untuk mendapatkan tingkat pemahaman pada tahap pendalaman pelatihan.

## 2.4. Model CNN
Convolutional  Neural  Networ k  (CNN)  adalah jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan  dalam pengenalan  dan  pemrosesan  gambar.  convolutional neural  network meniru  cara  sel-sel  saraf  kita berkomunikasi dengan neuron yang saling berhubungan  dan convolutional  neural  network memiliki arsitektur yang sama. Apa yang membuatnya unik  dari  jaringan  saraf  lain  adalah  operasi konvolusional  yang  menerapkan  filter  pada  setiap bagian  dari  input  sebelumnya  untuk  mengekstraksi pola dan features maps. Ahli statistik dan peneliti telah mencari  ide-ide  jaringan  saraf  di  abad  ke-20  untuk mengerjakan Pengenalan Pola.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Gambar alur metodelogi
Adapun  tahapan  tahapan  dalam  pembuatan sebuah sistem klasifikasi jenis buah pir menggunakan metode  klasifikasi  dari  Convolution  Neural  Network dan Neural Network, dapat dilihat pada gambar 1.

## 3.1. Dataset
Pada  penelitian  ini  penulis  medapatkan  dataset pada Fruit-360 yang menyediakan data citra jenis buah dan sayur. Dataset Fruit-360 dapat diperoleh dari situs Kaggle.  Pada  penelitian  ini dataset yang  diambil berjumlah 3500 citra buah pir yang terdiri dari 7 kelas yang berbeda data yang  diambil memiliki ukuran citra sebesar 100x100 piksel untuk keseluruhan citra.

## 3.2. Convolution Neural Network (CNN)
Algoritma Convolution  Nerual  Network (CNN) dikembangkan  untuk  melakukan  proses  data  dua dimensi,  CNN  juga  termasuk  dalam  jenis  jaringan Deep Neural  Network karena kedalaman  jaringannya besar  dan  sering  diterapkan  pada  data  gambar  [3]. Algoritma  dari  faktor deep learning ini  melakukan pembelajaran  mengekstraksi  fitur  dalam  proses  dan mengklasifikasinya.  Dapat  dikatakan  juga  terdapat proses  pembelajaran  pada  proses  ekstrasi  klasifikasi pada algoritma CNN juga terdapat proses learning  [4].
Tujuan  dari  Penelitian  ini  adalah  merancang model  CNN  yang  dapat  mengkalasifikasikan  citra buah  pir  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Proses  pada model  CNN  terdiri  dari  beberapa  tahapan  akan dilakukan yaitu sebuah image prosessing 2 tahap yaitu dari dataset  yang  memiliki 2 dimensi akan dilakukan proses terlebih dahulu, kemudian dilakukan perpindahan dimensi dari 2 dimensi menjadi 1 dimensi seperti pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Contoh umum arsitektur CNN
Model CNN terdiri dari tiga lapisan utama yaitu yang  pertama convolution dengan  aktivasi RELU, pooling atau maxpooling, dan fully  connected  layer . Desain  model  dilakukan  menggunakan tools Google Colaboratory. Model dari arsitektur CNN yang dibuat pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  gambar  3  di bawah ini.
Gambar 3. Model arsitektur CNN
Pada proses input gambar dan image preprocessing menggunakan  ukuran  100x100  piksel, lapisan  konvolusional  pertama  memiliki  16 feature maps dengan  ukuran  matriks  3x3.  Kemudian dilakukan  proses maxpooling dengan  ukuran  matriks 2x2.  Proses maxpooling bertujuan  untuk  mengurangi spasial dan  mengurangi  jumlah  parameter.  Pada penelitian  ini  proses maxpooling. Sebab,  cara  ini menggunakan  salah  satu  piksel  gambar  pada  luas piksel  suatu  gambar  sehingga  tidak  mengurangi informasi  pada  gambar.  pada  lapisan  konvolusional kedua menggunakan 32 feature maps dan konvolusional ketiga 64 feature maps dengan ukuran dan proses maxpooling yang sama seperti pada lapisan konvulusional pertama [5].
Pada  proses  selanjutnya  yaitu layer  fully- connected untuk  melakukannya  dilakukan  proses flatten . Flatten digunakan  untuk  mengubah  bentuk model gambar dua dimensi akan menjadi satu dimensi agar  dapat  digunakan  sebagai  inputan  untuk fully connected layer . Kemudian pada layer dense , masing- masing flatten akan dilewatkan ke 512 neuron . Setelah itu  pada layer  output menggunakan layer  dense sebanyak 7, karena pada penelitian ini menggunakan 7 kelas sehingga outputnya berupa 0,1,2,3,4,5,7 [6].

## 3.3. Neural Network
Algoritma Neural  Network (NN)  disebut  juga sebagai jaringan syaraf karena algoritma NN meliputi algoritma Suervisesd Learning yang memiliki lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan luar kemudian akan  dilakukan  proses  perubahan  bobot  yang menghubungkan pada masing-masing lapisan. Metode ini memiliki tujuan untuk dapat melakukan perubahan nilai  bobot,  latih  jaringan  saraf  untuk  memetakan keluaran [7]. Berikut adalah gambaran model NN yang
memiliki  tahap-tahapan  dalam  melakukan  proses klasifikasi gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Arsitektur NN
Pada  gambar  4  yaitu  arsitektur  NN  yang  terdiri dari  3  tahapan  yang  pertama  melakukan  input  layer, dilanjutkan pada tahap ke 2 proses hidden layer 1 dan hidden layer 2, dan yang terakhir adalah hasil output layer [8] . Pada pemodelan arsitektur nn dapat dilihat pada gambar 3 dibagian fully connected layer [9] . NN tidak  memerlukan  proses  dari  2  dimensi  melainkan langsung ke 1 dimensi yang didapat pada proses flatten perubahan dari 2 dimensi yaitu input dataset menjadi 1 dimensi  dan  melakukan  perhitungan  sampai  keluar output layernya [10].

## 3.4. Preprocessing
Pada tahap ini mempersiapkan data mentah yang akan diolah oleh sistem. Selanjutnya proses pemilihan data  akan  dilakukan  penyeleksian,  yaitu  menjadi  2 berupa data training dan data validasi dari dataset yang telah disiapkan. Pembagian data menggunakan library splitfolder dengan  perbandingan  75%  dan  22%. Kemudian  dataset  akan  di resize pada  semua  citra menjadi  ukuran  100x100  piksel.  Hal  ini  untuk memudahkan pada proses pembelajaran.

## 3.5. Proses Training
Pada tahap  ini  yaitu proses Training (pelatihan) merupakan  proses  untuk  melatih  model  CNN  dan model  NN  yang  telah  dibuat  sehingga  dapat memahami serta membedakan jenis buah. Jumlah data citra  yang  digunakan  pada  proses  ini  yaitu  sebanyak 2625 untuk total data training dan 875 untuk total data test sehingga  semua  totalnya  menjadi  3500  citra. Proses training akan  menggunakan  10 epoch untuk menghasilkan akurasi.

## 3.6. Testing
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  terakhir  yaitu pengujian.  Proses  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui kecepatan klasifikasi dengan mengavaluasi  indeks  yang dihasilkan dari dua  model yaitu  CNN  dan  NN.  Alur  proses  pengujian  akan ditunjukkan pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Alur proses testing
Pada  alur  proses testing tahap  pertama  yaitu mengubah  ukuran  atau resize pada  gambar  menjadi 100x100  piksel  dijadikan  sebagai  data  input. Kemudian  gambar  yang  di  input  akan  dilakukan sebuah  proses  klasifikasi  pada  dua  metode  CNN dan NN.  Pada  proses testing pada  penelitian  ini menggunakan  data  gambar testing sebelumnya  yang berjumlah 875 gambar buah pir.

## 3.7. Proses Perhitungn Akurasi
Pada  tahap  proses  perhitungan  dari  hasil  yang telah didapat pada proses testing akan digunakan untuk mengukur  tingkat  keberhasilkan  model  CNN.  Pada data  jenis  buah  pir  digunakan  untuk  menentukan tingkat  akurasinya  dengan  menggunakan  variabel untuk  merepresentasikan  kinerja.  Rumus  untuk menghitung akurasi ditunjukan pada (1).
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑇𝑃𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 (1) 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Proses Pemodelan
Pada  proses  pemodelan  ini  yaitu  perubahan image  prosessing  yang  akan  disiapkan  untuk  tahap selanjutnya  yaitu proses  training. Untuk  hasil pemodelan  dari  kedua  Metode  yaitu  CNN  dan  NN dapat dilihat pada tabel 3.1 dan tabel 3.2 berikut.

## Tabel 3.1. Pemodelan CNN
Layer (type) Output Shape Para m # conv2d (Conv2D) (None, 100, 100, 16) 160 max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 50, 50, 16) 0 conv2d_1 (Conv2D) (None, 50, 50, 32) 4640 max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 25, 25, 32) 0 conv2d_2 (Conv2D) (None, 25, 25, 64) 18496 max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 12, 12, 64) 0 flatten_1 (Flatten) (None, 9216) 0 dense_5 (Dense) (None, 128) 11797 76 dense_6 (Dense) (None, 7) 903 Total params: 1203975 (4.59 MB) Trainable params: 1203975 (4.59 MB) Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
Tabel 3.2. Pemodelan NN Layer (type) Output Shape Param # flatten (Flatten) (None, 10000) 0 dense (Dense) (None, 1024) 10241024 dense1 (Dense) (None, 512) 524800 dense2 (Dense) (None, 256) 131328 dense3 (Dense) (None, 128) 32896 dense4 (Dense) (None, 7) 903 Total params: 10930951 (41.70 MB)
Trainable params: 10930951 (41.70 MB) Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
Pada  kedua  tabel  3.1  dan  tabel  3.2  yaitu mendapatkan  sebuah  jumlah  param  yang  sama  pada saat proses terakhir yaitu yang bernilai 903 dan untuk model  CNN  untuk  mendapatkan  hasilnya  memakan waktu  yang  lebih  lama  dikarenakan  CNN  memiliki sturktur  model  yang  kompleks  daripada  NN  yang simpel dan memakan waktu yang singkat.

## 4.2. Hasil Proses Training
Tahap proses training atau pemodelan ini adalah untuk mengetahui seberapa akurat  model  yang sudah dibuat  yaitu  pada  CNN  dan  NN  dalam  melakukan pembelajar bentuk citra yang sudah di inputkan yang berjumlah  2625  citra  yang  akan  dilakukan  proses pembelajaran training. Pada proses training ini dengan menggunakan  10  epoch  yang  akan  ditunjukan  pada tabel 3.3 dan tabel 3.4 berikut.

## Tabel 3.3. Hasil training CNN
Epoch 1/10 83/83
[==============================] - 23s 266ms/step - loss: 9.9496 - accuracy: 0.6998
Epoch 2/10 83/83
[==============================] -
26s 318ms/step - loss: 0.1013 - accuracy: 0.9691 Epoch 3/10 83/83
[==============================] - 22s 269ms/step - loss: 0.0290 - accuracy: 0.9928 Epoch 4/10 83/83
[==============================] - 23s 273ms/step - loss: 0.0134 - accuracy: 0.9977 Epoch 5/10 83/83
[==============================] -
22s 260ms/step - loss: 0.0048 - accuracy: 1.0000
Epoch 6/10 83/83
[==============================] - 23s 279ms/step - loss: 0.0028 - accuracy: 0.9996 Epoch 7/10 83/83
[==============================] -
21s 258ms/step - loss: 8.7960e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 8/10 83/83
[==============================] - 23s 281ms/step - loss: 5.4501e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 9/10
83/83
[==============================] - 21s 257ms/step - loss: 3.9480e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 10/10
83/83 [==============================] - 24s 284ms/step - loss: 2.9848e-04 - accuracy: 1.0000
Pada  tabel  3.3  mendapatkan  hasil  proses pelatihan yang dapat dari data training sebanyak 2625 dan  data  validasi  875  akan  memunculkan  gambar grafik akurasi pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Grafik akurasi proses training
Dapat  dilihat  pada  gambar  6  pada  tingkat akurasinya  memiliki kenaikan sangat signifikan  yang dimana  pada  saat  memulai  berada  pada  0,70  naik hingga 1,00.

## Tabel 3.4 Hasil Training NN
Epoch 1/10 83/83
[==============================] - 20s 222ms/step - loss: 345.4403 - accuracy: 0.3341 Epoch 2/10 83/83
[==============================] - 17s 205ms/step - loss: 9.4500 - accuracy: 0.7291 Epoch 3/10 83/83
[==============================] - 17s 201ms/step - loss: 3.8062 - accuracy: 0.8232 Epoch 4/10 83/83
[==============================] - 17s 201ms/step - loss: 6.4519 - accuracy: 0.8042 Epoch 5/10 83/83
[==============================] - 17s 201ms/step - loss: 0.8838 - accuracy: 0.9143 Epoch 6/10 83/83
[==============================] - 17s 201ms/step - loss: 1.9600 - accuracy: 0.8731 Epoch 7/10 83/83
[==============================] -
17s 207ms/step - loss: 1.8485 - accuracy: 0.8930
Epoch 8/10 83/83 [==============================] -
18s 216ms/step - loss: 0.3087 - accuracy: 0.9566
Epoch 9/10 83/83 [==============================] -
17s 203ms/step - loss: 0.3422 - accuracy: 0.9505
Epoch 10/10
83/83 [==============================] -
17s 203ms/step - loss: 0.5644 - accuracy: 0.9333
Pada tabel 3.3 melihat hasil proses pelatihan dari data training sebanyak  2625  dan  data  validasi  875, maka  memunculkan  gambar  grafik  akurasi  pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Grafik akurasi proses training
Dapat  dilihat  pada  gambar  7  perbandigan  dari kedua algoritma NN memiliki grafik yang sangat tidak stabil  dari pada grafik akurasi CNN.

## 4.3. Hasil Akurasi
Pada  tahap  ini  akan  mendapatkan  hasil  akurasi yang didapat dari kedua metode CNN dan NN  dengan tingkat  presentasi  akurasi  CNN  99%  dan  NN  77% dimana CNN mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi  dikarenakan  Pada  proses  training  lebih kompleks  sedangkan NN dalam proses training  lebih simpel  dan  tingkat  akurasi  lebih  rendah  dari  CNN ditunjukan pada tabel 3.5 dan tabel 3.6 berikut.

## Tabel 3.5 Hasil Akurasi CNN dan NN
CNN NN 50% 55/55 - 6s - loss: 0.0442 - accuracy: 0.9846 - 6s/epoch - 109ms/step 50% 55/55 - 1s - loss: 1.8225 - accuracy: 0.8926 - 1s/epoch - 26ms/step 55% 50/50 - 7s - loss: 0.0997 - accuracy: 0.9727 - 7s/epoch - 146ms/step 55% 50/50 - 2s - loss: 0.9572 - accuracy: 0.9232 - 2s/epoch - 41ms/step
CNN NN 60% 44/44 - 7s - loss: 0.0495 - accuracy: 0.9850 - 7s/epoch - 163ms/step 60% 44/44 - 2s - loss: 2.8174 - accuracy: 0.8621 - 2s/epoch - 48ms/step 65% 39/39 - 3s - loss: 0.0697 - accuracy: 0.9771 - 3s/epoch - 85ms/step 65% 39/39 - 2s - loss: 3.4011 - accuracy: 0.8931 - 2s/epoch - 41ms/step 70% 33/33 - 3s - loss: 0.0643 - accuracy: 0.9810 - 3s/epoch - 89ms/step 70% 33/33 - 1s - loss: 2.7881 - accuracy: 0.8905 - 852ms/epoch - 26ms/step 75% 28/28 - 4s - loss: 0.0223 - accuracy: 0.9931 - 4s/epoch - 153ms/step 75% 28/28 - 1s - loss: 5.0768 - accuracy: 0.7463 - 767ms/epoch - 27ms/step Tabel 3.6 Hasil Confusion Matrix CNN dan NN CNN NN Accuracy 0,97 (97%) 0,86 (86%) Precision 0,97 (97%) 0,89 (89%) Sensitivity_recall 0,97 (97%) 0,86 (86%) F1_score 0,97 (97%) 0,86 (86%)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasaran  paparan  dari  bab  sebelumnya  dapat dijabarkan  bahwa  sistem  ini  menggunakan  motede Convolution  Neural  Network  dan  Neural  Network sebagai  inti  dari  algoritma  supaya  sistem  dapat melakukan perbandingan dari kedua algoritma dengan melakukan klasifikasi dari sebuah data citra buah pir. Diawali  dengan  melakukan  input  dataset  kemudian dilakukan image prosessing yang berjumlah 3500 data set  100x100  piksel,  akan  dilakukan  proses  lanjut dengan  melakukan  sebuah  proses  training    untuk pembelajara dari kedua algoritma CNN dan NN untuk mendapatkan  model  masing-masing,  dan  kemudia dilakukan  sebuah  proses  testing  untuk  mendapatkan tingkat  akurasi  yang  akan  didapatkan  yaitu  untuk metode CNN mendapatkan 99% tingkat akurasi yang sangat  baik  dalam  proses  klasifikasi  dan  metode NN mendapatkan  77%  tingkat  akurasi  yang  dibawa  dari metode CNN dengan tingkat akurasi yang didapatkan akan mempermudah dalam seleksi jenis buah pir yang bermanfaat  bagi  sebuah  perusahaan.  Saran  dari penelitian ini adalah pegembangan sistem diharapkan dapat  menambah  jumlah  jenis  buah  atau  bisa  juga dengan  menambah  dengan  jenis  buah  lain  selain  pir dan  dilakukan  klasifikasi  dengan  metode  yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Paniza,  Rusbandi  and  D.  Alamsyah, "Identifikasi Jenis Buah Pir Berdasarkan Bentuk Menggunakan  Metode  HOG  dan  JST," Jurnal Algoritme , vol. 2, pp. 62-72, 2021.
[2] S. Illahiyah and A. Nilogiri, "Implementasi Deep Learning  Pada  Indentifikasi  Jenis  Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolution  Neural  Network," Sistem  & Teknologi Informasi Indonesia, vol. 3, no. 2, pp. 49-56, 2018
[3] F.  F.  Maulana,  "Klasifikasi  Citra  Buah Menggunakan  Convolutional  Neural," (Journal of  Informatics  and  Computer  Science), vol.  01, no. 02, pp. 104 - 108, 2019.
[4] A. Kurniadi, Kusrini and F. Sadikin, "Implementasi  Convolutional  Neural  Network Untuk Klasifikasi Varietas Pada Citra Daun Sawi Menggunakan Keras," Journal of Computer and Information Technology, vol. 4, no. 1, pp. 25- 33, 2020.
[5] A. Hediansah, R. Indra Borman and A. Aristo J Sinlae,  "Klasifikasi  Citra  Daun  Herbal  Dengan Menggunakan  Backpropagation," JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer), vol. 9, no. 2, pp. 388- 395, 2022.
[6] M.  Saputra  and  Kusrini,  "IDENTIFIKASI
MUTU BIJI KOPI
ARABIKA

## BERDASARKAN CACAT DENGAN TEKNIK
CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK," Jurnal Teknologi informasi dan komunikasi, vol.
10, no. 1, pp. 27-35, 2020.
[7] K.  Rega  P,  I.  Christianto  O  and  H.  Setiawan, "Implementasi  Convolutional  Neural  Network untuk Sistem Prediksi Pigmen Fotosintesis pada Tanaman  Secara  Real  Time," Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 4, no. 2, 2018.
[8] A.  Y.  Prathama,  A.  Aminullah  and  A.  Saputra, "PENDEKATAN ANN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) UNTUK PENENTUAN PROSENTASE  BOBOT  PEKERJAAN  DAN ESTIMASI  NILAI  PEKERJAAN  STRUKTUR PADA  RUMAH  SAKIT  PRATAMA," Jurnal Tekno Sains, vol. 7, pp. 1-82, 2017.
[9] N.  A.  Izati,  B.  Warsito  and  T.  Widiharih, "PREDIKSI HARGA EMAS
MENGGUNAKAN FEED FORWRD NEURAL
NETWORK  DENGAN  METODE  EXTREME LEARNING MACHINE," JURNAL GAUSSIAN, vol. 8, pp. 171 - 183, 2019.
[10] J. R. Simanungkalit, "Algoritma Backpropagation Neural Network dalam memprediksi  Harga  Komoditi  Tanaman  Karet," ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 12, pp. 32-38, 2020.