## MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 9 | No.  1 | Halaman 13 - 24 DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal.v9i1.13-24 Juni 2024
Media Pembelajaran Pengenalan Buah ( Fruits Zone ) untuk Anak KB Menggunakan Deep Learning
SITI INGEFATUL KOMARIAH 1 , DESTI FITRI AISYAH PUTRI 2 , INTAN PERMATASARI 3 , ZILVANHISNA EMKA FITRI 4 , ERY SETIYAWAN JULLEV ATMADJI 5 , RESKI YULINA WIDIASTUTI 6 , ARIZAL MUJIBTAMALA NANDA IMRON 7
1,2,3,4,5 Program Studi D4 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jember
6 Program Studi S1 Pendidikan Guru Pendidikan Anak Usia Dini, Universitas Jember 7 Program Studi D4 Teknologi Rekayasa Elektronika, Universitas Jember Email : zilvanhisnaef@polije.ac.id
Received 6 November 2023 | Revised 1 Februari 2024 | Accepted 8 Maret 2024

## ABSTRAK
Keterbatasan media pembelajaran dan metode pembelajaran yang masih terpusat pada kemampuan  guru  menjadi  kendala  bagi  Pos  Alamanda  105  Jumerto,  Jember. Dibutuhkan sebuah media pembelajaran yang interaktif dan dapat diakses dimanapun untuk meningkatkan kemampuan siswa khususnya dalam pengenalan buah. Solusinya, peneliti mengembangkan media pembelajaran interaktif pengenalan buah pada anak usia dini. Metode yang digunakan adalah Deep Learning (CNN) dengan arsitektur yaitu Resnet18. Arsitektur Resnet-18 dipilih karena tidak menghilangkan gradien  dan fitur citra  meski  layer  yang  digunakan  semakin  dalam,  sehingga  connected  layer  dapat mengenali objek dengan akurat. Penelitian ini menggunakan 21 jenis buah populer dan buah unik yang dilengkapi fitur suara berbahasa Indonesia dan Bahasa Inggris. Jumlah data  sebanyak  2100  citra  buah  dengan  learning  rate  sebesar  0.0002  dan  maksimal epoch  sebesar 100  mampu  mengklasifikasikan buah  dengan tingkat  akurasi sebesar 96% (pelatihan sistem) dan 95% (pengujian sistem).
Kata Kunci: Media Pembelajaran, Fruits Zone , Deep Learning, ResNet18

## ABSTRACT
Limitations in learning media and teaching methods that are still centered on teachers' abilities  pose  challenges  for  Pos  Alamanda  105  in  Jumerto,  Jember.  An  interactive learning media accessible anywhere is needed to enhance students' abilities, especially in fruit recognition. The solution is researchers developing an interactive early childhood fruit  recognition  learning  media.  The  method  used  is  Deep  Learning  (CNN)  with  the Resnet18 architecture. Resnet-18 architecture is chosen because it preserves gradients and  image  features  even  as  the  layers  go  deeper,  allowing  the  connected  layer  to accurately recognize objects. This study covers 21 popular and unique fruits with voice features in Indonesian and English. With 2100 fruit images, a learning rate of 0.0002, and a maximum epoch of 100, the system achieves a classification accuracy of 96% (training) and 95% (testing).
Keywords: Learning Media, Fruits Zone , Deep Learning, ResNet18

## 1. PENDAHULUAN
Media pembelajaran secara umum adalah alat bantu proses belajar mengajar. Selain itu, media pembelajaran  juga  dapat  digunakan  untuk  merangsang  pikiran,  perasaan,  kemampuan  murid sehingga dapat mendorong terjadinya proses belajar yang lebih efektif (Magdalena dkk., 2021) . Media pembelajaran sangat penting dalam menunjang kegiatan pembelajaran pada anak kelompok belajar karena pada masa ini anak sedang menjalani suatu proses perkembangan yang pesat. Salah satu  aspek  penting  yang  perlu  dikembangkan  adalah  aspek  kognitif.  Tingkat  pencapaian perkembangan  anak  dalam  aspek  perkembangan  kognitif  terbagi  atas  enam  indikator,  salah satunya adalah mengenal benda berdasarkan warna, bentuk, ukuran, serta fungsinya (Sulaiman dkk., 2019) , selain itu, aspek perkembangan anak mencakup pembentukan nilai agama, moral, kognitif, bahasa, motorik, emosional, serta kemandirian (Maghfiroh & Shofia Suryana, 2021) . Menilai  pentingnya  penggunaan  media  dalam  menunjang  kegiatan  belajar,  Politeknik  Negeri Jember telah mengembangkan sebuah media pembelajaran untuk pengenalan buah menggunakan computer  vision yang  telah  diterapkan  pada  program  pengabdian  masyarakat,  namun  media pembelajaran tersebut  dinilai kurang efektif  karena algoritma cerdas yang digunakan adalah K- Nearest Neighbor (KNN) yang proses klasifikasinya dilakukan dengan pendekatan nilai K=1 pada atribut objek yang paling dekat sehingga sangat besar kemungkinan terjadi overfitting , Selain itu, media pembelajaran tersebut masih dijalankan pada platform desktop yang hanya dapat digunakan pada perangkat komputer atau laptop, sehingga dinilai kurang efisien (Z. E. Fitri dkk., 2022) . Lalu  dikembangkan  menggunakan  metode Backpropagation ,  dengan  hasil  akurasi  98,73  namun kelas buah yang dikenalkan hanya 11 kelas buah (Z. E. Fitri dkk., 2024) . Menimbang kekurangan media  pembelajaran  terdahulu,  maka  peneliti  melakukan  pengembangan  media  pembelajaran dengan menerapkan Convolutional Neural Network (CNN) yang termasuk ke dalam deep learning . Algoritma  CNN  memiliki  banyak  kelebihan  yang  powerful  terutama  pada  arsitektur  Resnet-18. Arsitektur Resnet-18 dipilih karena tidak menghilangkan gradien dan fitur citra meski layer yang digunakan  semakin  dalam,  sehingga connectecd  layer dapat  mengenali  objek  dengan  akurat walaupun background pada  citra  beragam  dan  dataset  yang  digunakan  lebih  dinamis  sehingga dapat menambahkan lebih banyak kelas buah (I. Wulandari dkk., 2020) . Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan media pembelajaran yang menerapkan CNN dengan arsitektur Resnet-18 agar mendapatkan akurasi yang tinggi. Pengembangan media pembelajaran terdahulu juga berupa penambahan  beberapa  fitur  seperti  keluaran  berupa  nama  buah  dalam  bahasa  Indonesia  dan bahasa Inggris, serta suara penyebutan nama buah dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris.
Media Pembelajaran terdahulu sudah diterapkan pada KB Nurul Kharomah Kabupaten Jember, dan berhasil mengenalkan buah dengan baik (Sahenda dkk., 2022) . Media Pembelajaran Fruits Zone diterapkan di Pos PAUD Alamanda 105 yang berlokasi di Kel. Jumerto, Kec. Patrang, Kab. Jember, pemilihan lokasi didasarkan pada adanya keterbatasan sarana dan prasarana media pembelajaran pada Pos PAUD Alamanda 105 yang masih berupa poster buah-buahan dan buah imitasi sebagai perlengkapan  dalam  menunjang  proses  pembelajaran  anak  usia  dini (D.  Fitri  dkk.,  2023) . Tentunya dengan adanya penerapan penggunaan Aplikasi Media Pengenalan Buah ( Fruits Zone ) pada Pos PAUD Alamanda 105 dapat membantu menunjang proses pembelajaran sehingga siswa dapat  lebih  mengetahui  dan  mengenal  berbagai  jenis  buah  yang  populer  maupun  unik  dalam bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris  melihat  pentingnya  pembelajaran  menggunakan  Bahasa Inggris  bagi  pendidikan  anak  usia  dini (Na’imah,  2022) .  Tiga  ciri  yang  merupakan  kelebihan media pembelajaran yang dapat membantu guru melakukan proses pembelajaran yaitu; ciri fiksatif, ciri manipulatif, ciri distributif (A. P. Wulandari dkk., 2023) yang merupakan alasan mengapa Pos PAUD Alamanda105 membutuhkan media pembelajaran interaktif seperti Fruits Zone .
Media pembelajaran pengenalan buah (fruits zone) untuk anak KB menggunakan deep learning

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian yang dilakukan terdiri dari pengumpulan data, pelatihan model CNN, proses klasifikasi, dan hasil klasifikasi model media pembelajaran interaktif yang dapat dilihat Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Proses Klasifikasi CNN

## 2.1 Dataset citra buah
Pengumpulan dataset gambar buah meliputi pengambilan data secara primer dan sekunder. Data citra primer diperoleh dengan mengambil gambar buah secara langsung menggunakan kamera. Adapun data sekunder diperoleh dari situs Kaggle.com. Terdapat 21 kelas buah yang yang akan dikenalkan  pada  penelitian  ini,  terdiri  dari  buah  alpukat,  anggur,  apel,  belimbing,  buah  naga, delima, durian, jeruk, kiwi, lemon, mangga, manggis, melon, nanas, pir, pisang, rambutan, salak, semangka, srikaya, dan strawberry. Contoh dataset gambar buaht seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Sampel Dataset Buah Alpukat
Setiap kelas buah memiliki masing-masing jumlah data 100 gambar yang terdiri dari 30 gambar primer dan 70 gambar sekunder dengan total keseluruhan dataset adalah 2.100 citra buah (Tabel 1).  Proses  awal  yang  dilakukan  adalah  menormalisasi  ukuran  citra  dataset  atau resize menjadi berukuran 224 x 224 piksel. Kemudian dataset dibagi menjadi data untuk pelatihan 85% dan data untuk pengujian 15%.

## Tabel 1. Jumlah Dataset dan pembagian datanya
Selain itu peneliti membuat 42 audio penyebutan nama buah baik dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris yang dipersiapkan untuk media pembelajaran interaktif seperti pada Gambar 3.
Jumlah Data Data Primer Data Sekunder Data Latih Data Uji 630 1.470 1.731 369 2.100 2.100

## Gambar 3. Audio Nama Buah

## 2.3. Convolution Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan metode cerdas deep learning yang paling sering digunakan pada pengolahan citra (Qotrunnada & Utomo, 2022) . Terdiri dari layer neuron 3D, yaitu layer yang memiliki lebar, tinggi, dan kedalaman. CNN memiliki Arsitektur jaringan yang terdiri dari  tahap feature  learning dan classification . Convolution  Layer merupakan  lapisan  yang melakukan proses konvolusi pada keluaran dari layer sebelumnya, yaitu antara matriks citra input dengan  matriks  filter  (kernel)  sehingga  menghasilkan  keluaran  berupa feature  map .  Tujuan konvolusi citra yaitu untuk mengekstraksi fitur dari citra input . Proses Convolution Layer adalah tahap kunci dalam pengolahan gambar yang melibatkan filter (kernel) berisi bobot yang digunakan untuk  mendeteksi  karakter  dari  objek  seperti  tepi,  kurva,  atau  warna  gambar  buah-buahan (Arrofiqoh  &  Harintaka,  2018) seperti  pada  ilustrasi  operasi  konvolusi  (Gambar  4) menggunakan Persamaan (1) :
Gambar 4. Ilustrasi Operasi Konvolusi
𝐹𝑀[𝑖] 𝑗,𝑘 = (∑ ∑ 𝑁 [𝑗−𝑚,   𝑘−𝑛] 𝑛 𝑚 𝐹 [𝑚,   𝑛] + 𝑏𝐹) ( 1 )
Pooling  Layer biasanya  digunakan  setelah convolutional  layer (Muhamammadiyah  Jember dkk., 2022) merupakan komponen penting yang digunakan untuk mengurangi dimensi spasial dari feature map yang dihasilkan oleh lapisan konvolusi (Hibatullah & Maliki, 2019) . Dilakukan dengan membagi feature map menjadi area yang lebih kecil dan mengambil nilai representatif dari setiap area, seperti nilai maksimum dalam max pooling (Gambar 5).
Gambar 5. Ilustrasi Proses Max Pooling

## Media pembelajaran pengenalan buah (fruits zone) untuk anak KB menggunakan deep learning
Flatten berperan  dalam  mengonversi  array  multidimensional  ke  dalam  bentuk  vektor,  sehingga memungkinkan data dari lapisan sebelumnya dapat diolah oleh lapisan fully connected (Bambang Pilu Hartato, 2021) . Flatten juga langkah yang dilakukan setelah tahap konvolusi dan pooling serta bertujuan untuk mengubah tensor multidimensional hasil ekstraksi fitur menjadi vektor satu dimensi.  Hal  ini  penting  karena  lapisan-lapisan  berikutnya  dalam  jaringan  saraf  biasanya memerlukan input berupa vektor satu dimensi.
Fully Connected Layer bertanggung jawab atas tugas klasifikasi gambar buah ke dalam kategori yang sesuai, seperti apel, jeruk, atau pisang. Lapisan-lapisan fully connected ini mengambil vektor fitur  yang  telah  diekstrak  oleh Flatten  Layer dan  menghubungkannya  dengan  sejumlah  neuron yang sesuai dengan jumlah kategori buah (Suartika E. P, 2016) .
Softmax merupakan    fungsi    aktivasi    yang    digunakan    untuk    mengklasifikasikan  suatu    data dengan  melihat  nilai  probabilitas  tertinggi (Qotrunnada & Utomo, 2022) . Softmax digunakan dalam  lapisan  output  untuk  menghitung  probabilitas  relatif  dari  setiap  kelas,  dan  kelas  dengan probabilitas tertinggi akan menjadi prediksi akhir, pada Persamaan (2).
𝑍 𝑖𝑛𝑖 = ∑ 𝑋 𝑗 ∗ 𝑉 𝑗,𝑖 + 𝑉 𝑜,𝑖 𝑛 𝑗=1 (2)
Pada  penelitian  ini  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  yaitu  ResNet-18  ( Residual  Network  18 layers ).  ResNet-18  adalah  salah  satu  model  dalam  keluarga  ResNet  yang  dikenal  dengan keunggulannya dalam mengatasi masalah vanishing gradient. Arsitektur ini terdiri dari 18 lapisan, yang  mengoptimalkan  ekstraksi  fitur  dari  citra  serta  akan  menghasilkan  akurasi  yang  baik (Thongpance dkk., 2023) .

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah suatu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining (Elvin & Lubis, 2022) . Confusion Matrix akan mencantumkan berapa banyak buah dari setiap jenis yang berhasil diidentifikasi dengan benar (True Positive) dan berapa yang salah diidentifikasi (False Positive) , serta berapa yang gagal diidentifikasi (False Negative) seperti pada Tabel 2. Berdasarkan ilustrasi confusion matrix tersebut, kita bisa mencari akurasi, presisi dan recall menggunakan Persamaan (3) - Persamaan(5):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐴 + 𝐷 𝐴 + 𝐵 + 𝐶 + 𝐷 𝑥 100% (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝐴 𝐴 + 𝐶 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝐴 𝐴 + 𝐷 (5) Tabel 2. Confussion Matrix Aktual Klasifikasi + - + True Positive (A) True Negatif (B) - False Positive (C) False Negatif (D)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses awal tahapan yaitu melakukan normalisasi ukuran citra dataset menjadi berukuran 224 x 224 piksel. Hal ini digunakan untuk mengurangi beban komputasi. Kemudian citra dataset tersebut
menjadi  input  dari  metode  klasifikasi  CNN.  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  yaitu  ResNet-18 yang  dijabarkan  pada  Tabel  3.  Langkah-langkah  dalam  mengaplikasikan  ResNet-18  untuk pengenalan buah dalam media pembelajaran sesuai dengan tabel 4. Pertama data gambar buah yang akan diinput di resize sehingga berukuran 224 x 224 piksel dan terdiri dari tiga saluran warna yaitu  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  diolah  dan  dipersiapkan  untuk  pelatihan  model  ResNet-18.  Data tersebut akan dibagi menjadi kategori buah yang berbeda sesuai dengan jenisnya.
Kemudian  data  melalui  proses  blok  konvolusi  layer  yang  berfungsi  mengekstrak  fitur-fitur  dari gambar inputan, setiap blok terdiri dari basic blok dan blok identitas. Blok konvolusi ini dimulai dengan  mengalikan  gambar  input  dengan  kernel  (filter)  7x7  (64)  sehingga  dihasilkan  output dengan ukuran 112x112 piksel yang selanjutnya akan dijadikan inputan pada layer selanjutnya. Pada blok konvolusi ke-2 inputan 112x112 piksel melalui proses perkalian dengan kernel 3x3 lalu max pooling sehingga didapat output berukuran 56x56 piksel.
Tabel 3. Arsitektur ResNet-18 Layer Name Output Size 18-Layer Conv1 112 x 112 7 x 7, 64, stride 2 Conv2_x 56 x 56 3 x 3 max pool, stride 2 [ 3x3, 64
3x3, 64 ] x2 Conv3_x 28 x 28 [ 3x3, 128 3x3, 128 ] x2 Conv4_x 14 x 14 [ 3x3, 256 3x3, 256 ] x2 Conv5_x 7 x 7 [ 3x3, 512 3x3, 512 ] x2 Average pool, 1000-d fc, softmax FLOOPs 1.8 x 10 9
Blok konvolusi ke-3 inputan berukuran 56x56 dikalikan dengan kernel 3x3 (128) sehingga didapat output 28x28. Masuk ke blok konvolusi ke-4 dimana inputan berukuran 28x28 dikalikan kembali dengan kernel 3x3 (256) sehingga diperoleh output berukuran 14x14. Dilanjutkan blok konvolusi ke-5  dimana  inputan  berukuran  14x14  dikalikan  dengan  filter  atau  kernel  3x3  (512)  sehingga didapat output berukuran 7x7 yang kemudian melalui proses average pooling untuk mendapatkan output berukuran 1x1. Lalu dilanjutkan dengan proses flattening . Pada proses flattening , data yang masih  bernilai  array  multidimensi  selanjutnya  akan  diubah  menjadi  sebuah  vektor  agar  dapat diproses pada fully connected layer karena pada fully connected layer terjadi proses klasifikasi jenis buah yang didapat, seperti apel atau pisang.
Proses terakhir adalah Softmax, dimana dalam konteks pengenalan buah, softmax memungkinkan model untuk mengeluarkan hasil yang menunjukkan sejauh mana gambar tersebut cocok dengan setiap  jenis  buah,  yang  sangat  berguna  dalam  mengklasifikasikan  gambar-gambar  berdasarkan jenis  buahnya.  Misalnya,  jika  gambar  mengandung  sebuah  apel, softmax akan  menghasilkan probabilitas  yang  lebih  tinggi  untuk  kelas  "apel"  dibandingkan  dengan  kelas-kelas  lain  seperti
Media pembelajaran pengenalan buah (fruits zone) untuk anak KB menggunakan deep learning
"jeruk" atau "pisang". Hal ini memungkinkan sistem untuk memberikan prediksi akhir yang paling mungkin, yang kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan buah dalam gambar. Dengan demikian, softmax adalah langkah terakhir dalam proses pengenalan buah yang memungkinkan model CNN untuk menghasilkan hasil yang lebih terstruktur.
Pada  proses  perancangan  model  dilakukan  penentuan  banyaknya epoch yang  akan  digunakan, epoch ini  merupakan  proses  pengulangan  CNN  dalam  mempelajari  seluruh  dataset.  Peneliti mencoba melakukan perancangan model menggunakan maksimal epoch 20 dan epoch 100 lalu akan membandingkannya untuk mengetahui hasil yang terbaik jika learning rate yang digunakan adalah 0.0002. Grafik dapat dilihat pada Gambar 6.
(a)
(b)
Gambar 6. (a) Grafik Epoch 20 dengan Learning rate 0.0002 dan (b) Epoch 100 dengan Learning rate 0.0002
Gambar  6  menunjukkan  grafik  model  menggunakan learning  rate 0.0002  namun epoch yang digunakan berbeda yaitu epoch 20 dan epoch 100. Pada epoch 20, nilai akurasi cenderung naik dan error rate cenderung menurun secara stabil dengan nilai akhir akurasi sebesar 92% dan nilai error rate sebesar 0.7. kemudian saat menggunakan epoch 100 hasil yang diperoleh hampir sama yaitu nilai akurasi meningkat hingga mencapai nilai akhir sebesar 95% dengan nilai error rate yang menurun  hingga  0.5  .  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini menggunakan learning  rate 0.0002  lebih  baik  menggunakan epoch 100  karena  hasil  yang
didapatkan lebih baik.  Hasil pelatihan dan validasi seluruh epoch terhadap akurasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pelatihan Model Menggunakan Epoch 100 Epoch Train Loss Valid Loss Akurasi Error Rate Time 10 0.500841 0.291809 0.915966 0.084034 01:22 20 0.289420 0.294542 0.924370 0.075630 01:19 30 0.243133 0.371901 0.941176 0.058824 01:20 40 0.197710 0.358979 0.907563 0.092437 01:25 50 0.139993 0.340635 0.929972 0.070028 01:23 60 0.118484 0.309995 0.938375 0.061625 01:24 70 0.085669 0.302909 0.949580 0.050420 01:25 80 0.073428 0.315439 0.949580 0.050420 01:26 90 0.064818 0.312708 0.949580 0.050420 01:26 100 0.062231 0.309757 0.959580 0.050420 01:26
Berdasarkan Tabel 4, pada epoch ke-10 akurasi sistem 91,59% kemudian akurasi tersebut naik seiring pertambahan jumlah epoch sehingga pada epoch ke-100 sistem menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu 95,95% atau 96% dengan nilai error rate sebesar 0.5. Hal tersebut juga berlaku pada nilai error rate contohnya pada epoch ke-40, didapatkan error rate sebesar 0.9% kemudian mulai menurun hingga mencapai nilai stabil sebesar 0.5% pada epoch ke-70 hingga epoch ke-100. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak epoch yang  digunakan,  nilai  akurasi  cenderung semakin tinggi dan error rate yang semakin menurun. Hal tersebut dikarenakan semakin banyak data yang dilatih secara berulang ulang sehingga sistem dapat mengenali pola dari objek buah tersebut. Setelah proses pelatihan dilakukan proses pengujian dengan total data uji sebanyak 369 data  citra  buah.  Hasil  pengujian  dihitung  menggunakan confusion  matrix untuk  mengetahui kemampuan model dalam melakukan klasifikasi jenis buah (Gambar 7).

## Gambar 7. Pengujian Confusion Matrix
Selanjutnya perhitungan menggunakan Micro F1 dimana nilai TP = 339 ; FP = 18 ;  FN = 18. Perhitungan ini menghitung metrik secara global berdasarkan nilai TP total, FP total dan FN total pada model maka:

## Media pembelajaran pengenalan buah (fruits zone) untuk anak KB menggunakan deep learning
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 339 339 + 18 = 339 357 = 0.9495 = 0.95
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 339 339 + 18 = 339 357 = 0.95
Pada perhitungan Micro F1 umumnya nilai presisi = recall = akurasi, maka:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 = 339
357 𝑥100% = 95%
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  sistem  mendapatkan  tingkat  akurasi  pengujian  sebesar  95%, Presisi  95%,  dan Recall 95%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  terdapat  18  data  citra  buah  yang misklasifikasi. Contohnya pada kelas melon, total data uji sebanyak 24 citra namun sistem hanya mampu  mengklasifikasikan  dengan  benar  sesuai  target  sebanyak  17  citra  sedangkan  9  citra diklasifikasikan menjadi kelas lain (1 citra sebagai buah naga, 1 citra sebagai buah manggis dan 5 citra sebagai buah semangka). Sedangkan pada buah semangka sendiri dari 21 data uji, hanya 1 data citra yang diklasifikasikan salah menjadi kelas buah melon. Kesalahan klasifikasi pada sistem di karenakan citra buah tersebut memiliki kemiripan  baik dari warna atau bentuk dengan citra buah  lain  sehingga  hal  tersebut  mengakibatkan  sistem  salah  mengklasifikasikan.  Hasil  tampilan media pembelajaran pengenalan buah ( Fruit Zone ) untuk anak kelompok belajar ditunjukkan pada Gambar 8.
(a) (b) Gambar 8 . (a) Tampilan Fruits Zone  dalam Bahasa Indonesia dan (b) Tampilan Fruits Zone dalam Bahasa Inggris
Gambar 8 menunjukkan bahwa Media pembelajaran pengenalan buah ( Fruits Zone ) kami untuk anak kelompok belajar dikembangkan berbasis website yang memberikan keluaran berupa tulisan nama  buah  dan  audio  penyebutan  nama  buah  baik  dalam  Bahasa  Indonesia  maupun  Bahasa Inggris  sehingga  membantu  siswa  KB  untuk  mengenal  buah.  Aplikasi  kami  juga  telah diimplementasikan  ke  Pos  PAUD  Alamanda  105  yang  bertempat  di  Desa  Jumerto,  Kecamatan Patrang (Gambar 9).

## Gambar 9. Dokumentasi kegiatan pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, penerapan deep learning pada media pembelajaran pengenalan buah untuk  anak  kelompok  belajar  menggunakan convolutional  neural  network dengan  arsitektur Resnet-18 merupakan solusi yang efektif untuk mengenalkan buah pada anak usia dini di Pos PAUD Alamanda 105. Jumlah data sebanyak 2100 citra buah dengan learning rate sebesar 0.0002 dan maksimal epoch sebesar 100 mampu mengklasifikasikan buah dengan tingkat akurasi pelatihan sebesar  96%  dan  akurasi  pengujian  sebesar  95%  menunjukkan  bahwa  media  pembelajaran memiliki performance yang  baik.  Namun  perlu  adanya  pengembangan  lebih  lanjut  pada  media pembelajaran Fruits Zone , termasuk untuk menambahkan jumlah data dan kelas buah agar lebih beragam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  Dan  Teknologi  Republik Indonesia , khususnya Direktorat Jenderal Pendidikan Vokasi yang mendanai kami dalam program Program Kreativitas Mahasiswa Karya Inovatif (PKM KI) . Serta kami sampaikan terima kasih kepada Politeknik Negeri Jember beserta pembimbing dan pakar ahli dari Universitas Jember.

## DAFTAR RUJUKAN
Arrofiqoh, E. N., & Harintaka, H. 2018. Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi Tinggi. Geomatika , 24 (2), 61. https://doi.org/10.24895/jig.2018.24-2.810
Bambang Pilu Hartato. 2021. Penerapan Convolutional Neural Network pada Citra Rontgen Paru-
Paru untuk Deteksi SARS-CoV-2. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) ,
5 (4), 747 – 759. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3153
Elvin, E., & Lubis, C. 2022. Klasifikasi Citra Ikan Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , 10 (1). https://doi.org/10.24912/jiksi.v10i1.17827
Fitri, D., Putri, A., Komariah, S. I., Permatasari, I., Fitri, E., Mujibtamala, A., & Imron, N. 2023.
Peningkatan Kemampuan Berbahasa Inggris pada Anak Usia Dini Melalui Media Pembelajaran Fruits Zone  di Pos Paud Alamanda 105 Kabupaten Jember . 1 (10), 2621 – 2630.
Media pembelajaran pengenalan buah (fruits zone) untuk anak KB menggunakan deep learning
Fitri, Z. E., Komariah, S. I., Sahenda, L. N., Phoa, V., Widiastuti, R. Y., Mujibtamala, A., & Imron,
N.  2024. Interactive  Learning  Media  for  Fruit  Recognition  in  Early  Childhood  Using Backpropagation . 2 – 8. https://doi.org/10.4108/eai.18-11-2023.2342565
Fitri, Z. E., Sahenda, L. N., Oktaviari, R., Putra, P., Zulkarnain, M. I., Triasasti, A. A., & Mustofa, Z.
A. 2022. Attractive Learning Media for Introduction to Popular Fruits Using Computer Vision .
14 – 19.
Hibatullah, A., & Maliki, I. 2019. Penerapan Metode Convolutional Neural Network Pada Pengenalan Pola Citra Sandi Rumput . 1 – 8.
Magdalena, I., Fatakhatus Shodikoh, A., Pebrianti, A. R., Jannah, A. W., Susilawati, I., & Tangerang,
U. M. 2021. Pentingnya Media Pembelajaran Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sdn Meruya Selatan 06 Pagi. EDISI : Jurnal Edukasi dan Sains , 3 (2), 312 – 325.
Maghfiroh,  &  Shofia  Suryana,  D.  2021.  Pembelajaran  di  Pendidikan  Anak  Usia  Dini. Jurnal Pendidikan Tambusai , 05 (01), 1561.
Muhamammadiyah Jember, U., Rizki Ramadhani, I., & Nilogiri, A. 2022. Klasifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Classification Of Plants  Based  On  Leaf  Image  Using  Convolutional  Neural  Network  Method. Jurnal  Smart Teknologi , 3 (3), 2774 – 1702.
Na’imah,  N.  2022.  Urgensi  Bahasa  Inggris  Dikembangkan  Sejak  Anak  Usia  Dini. Jurnal  Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 6 (4), 2564 – 2572.
https://doi.org/10.31004/obsesi.v6i4.1916
Qotrunnada, F. M., & Utomo, P. H. 2022. Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Wajah Bermasker. Prisma , 5 , 799 – 807.
Sahenda, L. N., Fitri, Z. E., Choirunnisa, S., & Ardi, P. 2022. Game Edukasi Popular Fruit Bilingual sebagai Media Pembelajaran Anak Usia Dini di KB Nurul Kharomah Kabupaten Jember . 20 – 25. Suartika E. P, I. W. 2016. Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Caltech  101Dewa,  C.  K.,  Fadhilah,  A.  L.,  &  Afiahayati,  A.  (2018).  Convolutional  Neural Networks  for  Handwritten  Javanese  Character  Recognition.  IJCCS  (Indonesian  Journal  of Computing an. Jurnal Teknik ITS , 5 (1), 76.
Sulaiman, U., Ardianti, N., & Selviana, S. 2019. Tingkat  Pencapaian Pada Aspek Perkembangan Anak  Usia  Dini  5-6  Tahun  Berdasarkan  Strandar  Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini.
NANAEKE: Indonesian Journal of Early Childhood Education , 2 (1), 52.
https://doi.org/10.24252/nananeke.v2i1.9385
Thongpance, N., Dangyai, P., Roongprasert, K., & Wongkamhang, A. 2023. Exploring ResNet-18 Estimation  Design  through  Multiple  Implementation  Iterations  and  Techniques  in  Legacy Databases . 4 (5), 650 – 661. https://doi.org/10.18196/jrc.v4i5.19589
Wulandari, A. P., Salsabila, A. A., Cahyani, K., Nurazizah, T. S., & Ulfiah, Z. 2023. Pentingnya Media Pembelajaran  dalam  Proses  Belajar  Mengajar. Journal  on  Education , 5 (2),  3928 – 3936. https://doi.org/10.31004/joe.v5i2.1074
Wulandari, I., Yasin, H., & Widiharih, T. 2020. Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (Cnn). Jurnal  Gaussian , 9 (3),  273 – 282. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i3.27416