## PERANCANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK KLASIFIKASI SAYURAN MENGGUNAKAN DEEP LEARNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Muhamad Jaelani Akbar 1) , Mochamad Wisuda Sardjono 2) , Margi Cahyanti 3) dan Ericks Rachmat Swedia 4)
1,4 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma
2,3 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jalan Margonda Raya No. 100, Depok, 16424 E-mail: m.jaelaniakbar@gmail.com 1) , moch_wisuda@staff.gunadarma.ac.id 2) , margi@staff.gunadarma.ac.id 3) dan ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id

## ABSTRAK
Sayuran  merupakan  sebutan  bagi  bahan  pangan  asal  tumbuhan  yang  biasanya  mengandung  kadar  air  tinggi  dan dikonsumsi  dalam  keadaan  segar  atau  setelah  diolah  secara  minimal.  Keanekaragaman  sayur  yang  terdapat  di  dunia menyebabkan  keragaman  pula  dalam  pengklasifikasian  sayur.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  pendekatan  digital  agar dapat  mengenali  jenis  sayuran  dengan  cepat  dan  mudah.  Dalam  penelitian  ini  jumlah  jenis  sayuran  yang  digunakan sebanyak  7  jenis  diantara:  brokoli,  jagung,  kacang  panjang,  pare,  terung  ungu,  tomat  dan  kubis.  Dataset  yang digunakan  berjumlah  941  gambar  sayur  dari  7  jenis  sayur,  ditambah  131  gambar  sayur  dari  jenis  yang  tidak terdapat pada  dataset,  selain  itu  digunakan  291  gambar  selain  sayuran.  Untuk  melakukan  klasifikasi  jenis  sayuran  digunakan algoritme Convolutional  Neural  Network (CNN),  yang merupakan  salah  satu bidang  ilmu  baru  dalam Machine Learning dan  berkembang  dengan  pesat.  CNN  merupakan  salah satu algoritme yang terdapat pada metode Deep  Learning dengan memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam Computer  Vision ,  salah  satunya  yaitu image  classification atau  klasifikasi  objek citra.  Uji  coba  dilakukan  pada  lima  perangkat  selular  berbasiskan  sistem  operasi  Android.  Python  digunakan  sebagai bahasa  pemrograman  dalam  merancang  aplikasi mobile ini  dengan  menggunakan  modul  Tensor  flow  untuk  melakukan training dan testing data.  Metode  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi  citra  ini  yaitu Convolutional Neural  Network (CNN).  Hasil  final test  accuracy yang  diperoleh  yaitu  didapat  keakuratan  mengenali  jenis  sayuran sebesar 98.1% dengan salah satu hasil pengujian yaitu klasifikasi  sayur jagung dengan akurasi sebesar 99.98049%.
Kata kunci : Sayuran, Computer Vision, CNN, Image Classification, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dalam  kehidupan  manusia sangat  mempengaruhi  segala  kinerja  tiap  individu dalam  melakukan  aktivitasnya,  teknologi  membantu manusia  dalam  melakukan  segala  pekerjaan  menjadi lebih  efektif  dan  efisien  terhadap  waktu.  Pada  bidang pertanian  merupakan  salah  satu  contoh  teknologi  yang dapat  berguna  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam membedakan jenis  sayuran.
Sayuran  merupakan  bahan  pangan  asal  tumbuhan yang  mengandung  kadar  air  tinggi  dan  dikonsumsi dalam  keadaan  segar  atau  setelah  diolah  secara minimal.  Keanekaragaman  sayur  yang  terdapat  di  dunia menyebabkan  keragaman  pula  dalam  pengklasifikasian sayur yaitu  berdasarkan  organ  yang  dimakan, klasifikasi berdasarkan cara budidaya, klasifikasi berdasarkan syarat tumbuh  terutama  suhu,  dan klasifikasi botani  (Nurainy, 2018).
Mengetahui  banyaknya  klasifikasi  yang  ditemukan pada sayuran, diperlukan adanya  pendekatan  digital  agar dapat  mengenali  beragam  jenis  sayuran  dengan  cepat dan  mudah.  Salah  satu  caranya  adalah  dengan menggunakan teknologi Deep Learning , yang merupakan  salah  satu  bidang  ilmu  baru  dalam Machine
Learning dan memiliki  perkembangan  yang  cukup  pesat
(Widodo, 2016). Convolutional Neural Network merupakan  salah  satu  metode Deep  Learning yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali sebuah  objek  pada  sebuah  citra  digital.  CNN  dapat memecahkan  permasalahan object  detection dan object recognition .  Pada  tahun  2012,  penelitian  tentang  CNN dapat melakukan pengenalan  citra  digital  dengan  akurasi yang  menyaingi  manusia pada  dataset  tertentu. (Kurniadi, Kusrini, & Sadikin, 2020)
James  F.  Peter  (2017)  mengungkapkan  bahwa Computer  Vision adalah  cabang  ilmu  yang  memberikan komputer atau mesin dengan penglihatan atau kemampuan  untuk  melihat  seperti  manusia  (Peters, 2017).  Klasifikasi  citra  saat  ini  menjadi  salah  satu masalah  yang  telah  lama  dicari  solusinya  dalam computer  vision .  Tujuan  klasifikasi  citra  itu  sendiri adalah  mengklasifikasikan  beberapa  citra  pada  kategori tertentu. Bagaimana menduplikasikan kemampuan manusia  dalam  memahami  informasi  citra  digital, supaya  komputer  dapat  mengenali  objek  pada  citra selayaknya manusia.
Selain  itu,  penggunaan  teknologi  salah  satunya teknologi mobile (bergerak)  sudah menjadi  kebutuhan di masyarakat yang memberikan kemudahan untuk menjalankan  aktivitas,  mendukung  produktivitas  dan
mendapatkan  informasi.  Salah  satu  macam  teknologi mobile adalah smartphone . Masyarakat dapat memperoleh  informasi  di  dalam  aplikasi  berbasis android  yang  diterapkan  pada mobile  smartphone . Android  adalah  salah  satu  platform  sistem  operasi yang  digemari  masyakat  karena  sifatnya  yang open source sehingga memungkinkan  pengguna  untuk melakukan pengembangan. Android merupakan generasi  baru  platform mobile berbasis  Linux  yang mencakup  sistem  operasi, middleware ,  dan  aplikasi ( H a n s u n ,   K r i s t a n d a ,   &   S a p u t r a ,   2 0 1 8 ) .
Pada penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Kurniadi dkk di tahun 2020 menuliskan bahwa beberapa penelitian telah dilakukan pada pengklasifikasian sayuran dan buah dengan  menggunakan  metode  jaringan  saraf  tiruan. Dalam penelitiannya disebutkan metode  yang digunakan untuk  klasifikasi  diantaranya Support  Machine  Vector (SVM)  dan Convolution  Neural  Network (CNN). Diantara  dua  metode  yang  digunakan,  CNN  merupakan metode yang sering digunakan dan menghasilkan tingkat akurasi  yang  lebih  baik  (Kurniadi,  Kusrini,  &  Sadikin, 2020).
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  tersebut,  maka dapat  dirumuskan  sebuah  masalah  yaitu  bagaimana mengimplementasikan  konsep Deep  Learning dengan menggunakan  CNN  untuk  melakukan  klasifikasi  jenis sayuran.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah aplikasi  yang  berisikan  informasi  dari  beberapa  jenis sayuran  menggunakan deep  learning sehingga  sistem dapat  mengenali  sayuran  secara real-time sebagai implementasi dari pembelajaran mesin pada smartphone android (LeCun, 2015).
Pada  penelitian  ini  Tensor  flow  digunakan  sebagai library pada  bahasa  pemrograman  Python  (Johansson, 2019).  Tensor  flow  merupakan  generasi  kedua  dari sistem  pembelajaran  kecerdasan  buatan  dikembangkan oleh  Google  yang  mendukung  jaringan  saraf  konvolusi (CNN) (Om, 2018) .
Pemanfaatan teknologi Deep Learning pada klasifikasi  sayuran  menghasilkan  tingkat  performa klasifikasi  yang  tinggi  (Zhu,  Zhenbo,  Chen,  Jing,  &  Jun, 2018).

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Sayuran  merupakan  bahan  pangan  asal  tumbuhan yang  mengandung  kadar  air  tinggi  dan  dikonsumsi dalam  keadaan  segar  atau  setelah  diolah  secara minimal.  Keanekaragaman  sayur  yang  terdapat  di dunia menyebabkan keragaman pula dalam pengklasifikasian sayur (Nurainy,
2018).
Mengetahui  banyaknya  keragaman  yang  ditemukan pada sayuran, diperlukan adanya pendekatan digital agar  dapat  mengenali  nama  sayuran  dengan  cepat dan mudah.
2. Pada  penelitian  ini  citra  gambar  yang  digunakan berjumlah  941  gambar  sayur  dari  7  jenis  sayur,
ditambah  131  gambar  sayur  dari  jenis  yang  tidak terdapat  pada  dataset,  selain  itu  digunakan  291 gambar  selain  sayuran.
3. Dari  penelitian  ini  yang  diharapkan  menghasilkan sebuah aplikasi pada perangkat telepon selular  yang dapat  mengenali  jenis  sayuran  dengan  mudah  dan cepat.

## 3. BAHAN DAN METODE
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan salah satu model Deep Learning yang banyak digunakan untuk keperluan analisis citra atau visual. CNN memiliki neuron-neuron  yang  disusun  secara  tiga  dimensi, memiliki panjang, lebar dan tinggi. Sehingga CNN sangat efektif dan efisien untuk menganalisis image atau gambar (Primartha, 2018).
Algoritme  CNN  cukup  banyak  diimplementasikan pada  berbagai  perangkat  yang  memiliki  kamera,  seperti: hand phone , CCTV, robot dan sebagainya. Algoritme ini didesain secara khusus untuk mengidentifikasi image atau gambar dua dimensi (Primartha, 2018). Adapun algoritme CNN dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Membaca dataset berupa citra gambar
2. Memecah  gambar  menjadi  beberapa  gambar berukuran kecil ( extract region )
3. Melakukan perhitungan dengan algoritme CNN
4. Melakukan klasifikasi Berdasarkan  buku  yang  dituliskan  oleh  Rifkie Primartha  pada  tahun  2018,  cara  kerja  CNN  dapat dijelaskan  terdiri  dari  4  langkah,  yaitu: convolution , subsampling , activation dan fully connected . Pada  langkah  pertama, convolution ,  berfungsi menerima input (input citra gambar). Convolution secara umum  adalah  operasi  antar  dua  fungsi  sehingga menghasilkan  fungsi  ketiga  yang  merupakan  modifikasi dari  kedua  fungsi  aslinya.  Formulasi  operasi  pada convolution dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Operasi pada Convolution Fungsi Persamaan Umum ( , ) ∗  ( , ) =  ( , ) ⊗  ( , ) (1) Kontinu ℎ( ) = ( ) ∗ ( ) = ( )  ( − ) (2) Diskret ℎ( ) = ( ) ∗ ( ) = ( )  ( − ) (3)
Langkah  selanjutnya  adalah subsampling ,  input  yang berasal  dari  langkah convolution dapat  diperbagus  untuk mengurangi  tingkat  sensitivitas  terhadap noise proses  ini disebut  dengan subsampling yang  dapat  dicapai  dengan cara  mengambil  nilai  rata-rata  atau  nilai  maksimum  dari beberapa  buah  sinyal.  Contoh subsampling yaitu
mengurangi  ukuran  gambar  atau  mengurangi  kontras warna (RGB).
Setelah  itu  langkah  ketiga  adalah activation , mengendalikan sinyal  yang mengalir dari  satu lapisan ke lapisan  berikutnya  mengikuti  cara  kerja  neuron.  Sinyal output  yang  terkait  dengan  referensi  sebelumnya  akan mengaktifkan  banyak  neuron  yang  lain,  sehingga  sinyal dapat  di  propagasi  secara  efisien.  Pada multiclass classification terdapat  kendala  Ketika  output  layer memiliki  lebih  dari  1  neuron.  Untuk  kasus  ini,  fungsi aktivasi  yang  biasa  digunakan  adalah  fungsi softmax. Fungsi ini dirumuskan pada persamaan (4).
∶   ℝ   ⟶   0,1
= ∑ = 1, … ,    (4)
Dimana:  K:  Vektor,  z:  bilangan  riil, :  bilangan  riil antara 0 dan 1 (0,1).
Bentuk subsampling dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Subsampling
Langkah terakhir adalah fully connected layer . Tujuan langkah  ini  adalah  untuk  mengklasifikasi image atau gambar,  pada  penelitian  ini  jumlah  klasifikasi  nya  tujuh diantaranya:  brokoli,  jagung,  kacang  panjang,  pare, terung  ungu,  tomat  dan  kubis.
Dalam penelitian ini ada beberapa tahapan yang harus dilakukan  sebelum  melakukan  klasifikasi  yaitu,  akuisisi data,  pra-proses  data,  pembagian  data,  klasifikasi  CNN, pengujian dan evaluasi yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Data
Citra Gambar Sayur Praproses Pembagian Data Data Uji Data Latih Pengujian Akurasi Evaluasi Klasifikasi CNN Setting Parameter Model CNN
Gambar 2. Alur Proses Klasifikasi Sayuran

## 3.1. Akuisisi Data
Proses  akuisisi  data  citra  gambar  sayuran  dilakukan dengan  cara  mengunduh  data  gambar  sayuran  secara
online  menggunakan  fasilitas  Fatkun  Batch  Unduh Gambar.  Citra  gambar  yang  digunakan  berjumlah  941 gambar  sayur  dari  7  jenis  sayur,  yaitu  Brokoli,  Jagung, Kacang  Panjang, Kubis, Pare,  Terung  Ungu, dan Tomat, ditambah  131  gambar  sayur  dari  jenis  yang  berbeda- beda, ditambah lagi  291 gambar selain sayuran.

## 3.2. Setting Parameter
Pada tahapan ini nilai parameter telah ditentukan pada saat  pembuatan  model  CNN.  Parameter  yang  digunakan meliputi  jumlah epoch, jumlah batch ,  ukuran  dimensi citra, ukuran convolution layer.

## 3.3. Pra proses
Citra  gambar  sayur  terlebih  dahulu  dilakukan  pra- proses.  Tahapan  pra  proses  yang  pertama  adalah mengubah ukuran piksel citra asli menjadi 32 x 32 piksel. Python  3.6.7  dan  Tensor  flow  1.13.1  digunakan  dalam proses analisis dalam penelitian ini.

## 3.4. Pembagian Data
Tahap  selanjutnya  setelah  dilakukan  pra  proses, semua data citra sayur dibagi menjadi dua yaitu data latih dan  data  uji.  Data  latih  adalah  sekumpulan  file  citra gambar  sayur  yang  diproses  oleh  jaringan  saraf  untuk dipelajari dan  menghasilkan  model  yang akan digunakan sebagai  pembanding  dari  data  uji.  Dalam  penelitian  ini model  yang  dihasilkan  sebanyak  7  model  sesuai  dengan jumlah jenis sayuran yang diklasifikasikan.

## 3.5. Klasifikasi CNN
Dalam  proses  data  yang  berbentuk  struktur  kotak ( grid ),  hanya  jaringan  saraf  CNN  yang  mampu melakukannya.  Pada  citra  gambar  yang  berbentuk  dua dimensi,  lapisan  konvolusi  merupakan  operasi  aljabar linear yang mengalikan matriks dari filter pada citra yang akan  diproses.  Lapisan  konvolusi  ini  merupakan  lapisan utama yang paling penting digunakan. Jenis lapisan yang penting lainnya adalah lapisan pooling , yaitu lapisan yang digunakan  untuk  mengambil  rata-rata  atau  mengambil nilai  maksimal  dari  bagian-bagian  lapisan  piksel  pada sebuah  citra  gambar.  Arsitektur  CNN  yang  digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Arsitektur CNN

## 3.6. Pengujian
Tahapan  selanjutnya  adalah  pengujian,  memasukkan sebuah  file  citra  gambar  pada  data  uji  ke  dalam  model klasifikasi  CNN  yang  telah  dibuat.  Citra  ini  akan  di masukkan  ke  dalam fit  model dan  akan  menghasilkan sebuah  output  yang  dihitung  menggunakan  bobot  yang telah  ditingkatkan.  Lalu  dibandingkan  dengan  bobot
model  dari  data  latih,  sehingga  model  klasifikasi  data latih  dapat  mengklasifikasikan  data  uji  tersebut  ke  kelas yang  benar.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menghitung nilai akurasi  yang  dihasilkan  pada  model  klasifikasi  data latih.

## 3.7. Evaluasi
Pada tahapan ini akan dihasilkan nilai akurasi, dimana nilai  tersebut  akan  diujikan.  Jumlah  data  uji  yang dinyatakan  ter  klasifikasi  benar  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan  data  uji.  Untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan  klasifikasi  terhadap  model  hasil  data  latih maka dilakukan pengujian pada data uji. Banyaknya data uji  yang  diklasifikasikan  secara  benar  dan  tidak  benar oleh  model  bisa  didapatkan  dari  proses  evaluasi  dari kinerja model. Nilai akurasi dapat dihitung menggunakan formulasi pada persamaan (5).

## =
100%      (5)
Nilai  akurasi  juga  dapat  diperoleh  melalui Confusion matrix . Confusion matrix adalah suatu metode perhitungan  dalam  menghasilkan  nilai  akurasi  yang berbentuk tabel matriks. Tabel ini sering digunakan untuk menggambarkan  kinerja  dari  sebuah  model  klasifikasi, terdiri  dari  baris  dan  kolom  sebanyak  jumlah  kelas  yang menunjukkan  nilai false  positives,  false  negatives,  true positives dan true negatives.
Tabel 2. Confusion Matrix Dengan 7 Kelas
X
Y P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P1 P2 P3 P4 P5 P6

## P7
Pada  Tabel  2,  parameter  X  menyatakan  Aktual,  Y menyatakan  akurasi  dan  P1  sampai  dengan  P7 menyatakan jumlah kelas.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  tahapan  yang dilakukan pada penelitian ini, diantaranya:
1. Mengunduh Dataset
Dataset yang digunakan berjumlah 941  gambar sayur dari  7  jenis  sayur,  yaitu  Brokoli,  Jagung,  Kacang Panjang,  Kubis,  Pare,  Terung  Ungu,  dan  Tomat, ditambah  131  gambar  sayur  dari  jenis  yang  berbeda- beda,  ditambah  lagi  291  gambar  selain  sayuran.  Untuk mengambil  ratusan  gambar  sekaligus,  gunakan  Fatkun Batch  Unduh  Gambar.  Tampilan  awal  dari  website Fatkun  Batch  Unduh  Gambar  dapat  dilihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Awal Fatkun Batch Unduh Gambar
Setelah  masuk  ke  website  Fatkun  Batch  Unduh Gambar,  ditekan button Tambahkan  ke  Chrome  agar fungsi  dari  Fatkun  Batch  Unduh  Gambar  dapat  muncul di  Google  Chrome.  Proses  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Menambahkan Fatkun Batch  Unduh Gambar ke Google Chrome
Setelah  proses  menambahkan  Fatkun  Batch  Unduh Gambar  selesai,  penulis  mencari  gambar  yang  akan dijadikan  dataset  pada  Google.  Untuk  menggunakan fungsi  Fatkun  Batch  Unduh  Gambar,  tab  Gambar  pada Google  dibuka  lalu  diklik  kanan  pada  gambar  yang dipilih,  seperti  pada  Gambar  6.  Kemudian  penulis memilih  tulisan  Batch  Download.  Halaman  akan berpindah  ke  halaman  Fatkun  Batch  Unduh  Gambar sehingga  penulis  dapat  memilih  banyak  gambar  yang akan diunduh.
Gambar 6.  Mencari Gambar Sayur Tomat
2. Melatih Dataset
Tensor  flow  sudah  menyediakan source  code untuk melakukan  pelatihan  ulang terhadap  model yang  sudah ada  di  www.tfhub-dev. Source  code tersebut  dapat  diunduh  melalui  situs  github  milik tensor flow dengan  perintah seperti Gambar 8 .
Gambar 8. Mengambil Source Code Python
Setelah  mengunduh source  code ,  dataset  yang sudah  dikumpulkan
dilatih  dengan model mobilenet_v2_140_224 yang memiliki kecepatan deteksi  sebesar  117  ms.  Gambar  9   memperlihatkan perintah  dalam  melatih  model  dengan  menggunakan tensor flow-hub.

## Gambar 9. Melatih Dataset Sayuran
Berdasarkan  perintah,  untuk  melakukan  proses melatih  model  digunakan  perintah  Python  dengan menjalankan source  code retrain.py  sesuai  dengan lokasi  direktori  dataset  dan  menggunakan  model mobilenet_v2_140_224  yang  dijalankan  dengan  URL tensor flow-hub.  Selain  model,  akan  didapat juga  label dari dataset yang ikut diolah bersama model.
Model tersebut dilatih menggunakan dataset dengan  total  dataset  941  objek  sayur  selama  10.000 kali.  Sehingga  menghasilkan  persentase  nilai  akurasi dari  data  yang  dilatih  ( Train  Accuracy ),  data  yang diuji  ( Validation  Accuracy )  dan  juga  nilai  dari  data yang  hilang  ( Cross  Entropy ).  Gambar  10  menunjukkan potongan  proses  pelatihan  dataset  yang  menampilkan akurasi  data  yang  dilatih  dan  data  yang  diuji,  juga nilai data yang hilang.

## Gambar 10.  Potongan Proses Pelatihan Dataset
Setelah  proses  pelatihan model  selesai, akan ditampilkan  persentase  nilai  akurasi  sebesar  98.1% dan  disimpan  dengan  nama  retrained_graph_coba.pb, sedangkan  label  hasil  pelatihan  disimpan  dengan  nama retrained_label.txt seperti terlihat pada Gambar  11.

## Gambar 11. Hasil Melatih Dataset Sayuran
Hasil  dari  proses  pelatihan  model  dapat  dilihat secara  grafik menggunakan tensor board. Perintah untuk melihat  hasil  pelatihan  model  dapat  dilihat  pada Gambar 12.

## Gambar 12. Membuat Akses ke Tensor board
Setelah  itu,  buka  link  tersebut  pada  browser untuk menampilkan tensor  board. Gambar 13 merupakan  tampilan grafik hasil dari melatih model.

## Gambar 13. Hasil Pelatihan Berupa Grafik pada Tensor board
Pada  Gambar  14,  terlihat  bahwa  garis  berwarna oranye  bergerak  dari  tengah  ke  atas,  lalu  stabil.  Hal ini  berarti  bahwa  semakin  banyak  langkah  dalam pelatihan  model,  nilai  akurasi  pada  data  yang  dilatih semakin  mendekati  1.  Garis  berwarna  biru  bergerak dari  tengah  ke  arah  bawah,  yang  berarti  bahwa
semakin  banyak  langkah,  nilai  akurasi  data  yang  diuji semakin kecil.
Gambar 14. Grafik Akurasi
Sedangkan  pada  Gambar  15,  menunjukkan  hasil yang  berbanding  terbalik  dengan  Gambar  14.  Hal  ini berarti  bahwa  nilai  yang  hilang  dari  data  yang  dilatih semakin  lama  semakin  kecil,  sedangkan  nilai  yang hilang  dari  data  yang  diuji  semakin  lama  semakin besar.

## Gambar 15. Grafik Nilai yang Hilang
Berdasarkan  kedua  grafik  yang  ditampilkan  pada Gambar  14  dan  Gambar  15,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  model  telah  cukup  baik  dalam  mempelajari data yang dilatih (data train).
Pada tahap ini, dilakukan proses scanning (memindai)  terhadap  objek  untuk  mengetahui  nilai akurasi yang ditampilkan oleh aplikasi dan menghasilkan model.
Apabila  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi  sudah  sesuai dengan  yang  diharapkan,  maka  model  yang  digunakan pada  aplikasi  sudah  benar.  Akan  tetapi,  apabila  yang dihasilkan  tidak  sesuai  dengan  harapan,  maka  dapat dipastikan  bahwa  masih  terdapat  kesalahan pada model yang dilatih.
Hasil dari uji coba akurasi disajikan di dalam  bentuk tabel  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Dengan  jumlah data  uji  sebanyak  7  sayuran,  diantara  kubis,  jagung, brokoli,  kacang  Panjang,  terung  ungu,  tomat  dan  pare. Selain  itu  terdapat  gambar  yang  bukan  termasuk  dalam klasifikasi  sayuran  diantaranya others dan bukan sayur.

## Tabel 3. Hasil Uji coba
Objek Asli Prediksi dan Akurasi Model Kesimpulan Brokoli Prediksi: Brokoli 97.237114% Kacang Panjang 1.9900851% Kubis 0.3928532% Hasil Tangkap Layar: Akurat Jagung Prediksi: Jagung 99.98049% Pare 0.00709833% Others 0.0059523694%
Hasil Tangkap Layar:
Akurat Kacang Panjang
Prediksi :
Kacang Panjang 99.10925% Pare 0.8837433% Terung Ungu 0.005559233% Hasil Tangkap Layar : Akurat Pare Prediksi: Pare 94.945%
Kacang Panjang 4.936%
Terung Ungu 0.1168%
Hasil Tangkap Layar:
Akurat
Terung Ungu
Prediksi:
Terung Ungu 97.38% Kacang Panjang 1.833%
Pare 0.407% Hasil Tangkap Layar:
Akurat
Tomat Prediksi: Tomat 99.826% Kubis 0.0914% Pare 0.0279% Hasil Tangkap Layar: Akurat Kubis Prediksi: Kubis 99.71% Others 0.20% Pare 0.045% Hasil Tangkap Layar: Akurat
Others
Prediksi: Others 96.06% Terung Ungu 3.61% Jagung 0.234\%
Hasil Tangkap Layar:
Akurat Bukan Sayur
Prediksi:
Bukan Sayur 99.94%
Kubis 0.028% Brokoli 0.0157% Hasil Tangkap Layar:

## Akurat

## 5. KESIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada penelitian  ini  berdasarkan  pengujian  aplikasi  untuk mengenali  jenis  sayuran  berbasis  android  menggunakan metode Convolutional  Neural  Network Jumlah  data  set yang  digunakan  sebagai  data  training  sebanyak  941 objek  sayuran  dengan  data  uji  sebanyak  7  objek sayuran.  Dari  7  data  uji  tersebut  semua  berhasil diklasifikasikan.  Metode Convolutional  Neural  Network mampu  melakukan  klasifikasi  sayur.  Hasil  dari final test  accuracy yang  diperoleh  dari  keseluruhan  proses pelatihan  yaitu  sebesar  98,1%.  Terdapat  3  hasil klasifikasi  pengujian  dengan  akurasi  tertinggi  yaitu klasifikasi  jenis  sayur  jagung  dengan  akurasi  sebesar 99.98049%,  tomat  dengan  akurasi  sebesar  99,82574% dan  klasifikasi  jenis  sayur  kubis  dengan  akurasi  sebesar 99.712364%.

## 6. SARAN
Dalam  penelitian  ini  yang  dihasilkan  adalah  sebuah aplikasi mobile yang mengklasifikasikan 7 jenis sayuran menggunakan  algoritme Convolution  Neural  Network (CNN).  Dataset  yang  digunakan  masih  menggunakan citra gambar. Kesempatan untuk pengembangan klasifikasi sayuran  ini  dapat dilakukan dengan menerapkan  klasifikasi  sayuran  ini  pada  media  video selain  gambar.  Tantangan  yang  akan  dihadapi  adalah melakukan  proses  pemotongan  gambar  pada  video tersebut agar objek gambar tersebut dapat diklasifikasikan atau dikenali. Selain itu jumlah data latih dan  data  uji  yang  dibutuhkan  pun  harus  ditingkatkan. Dengan mengembangkan penelitian ini maka membutuhkan  perangkat  keras  komputer  dengan spesifikasi  yang  lebih  baik.  Penggunaan  perangkat Graphical  Processing  Unit (GPU)  dan  peningkatan Random  Access  Memory (RAM)  diharapkan  dapat membantu dalam pengembangan penelitian ini.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Hansun,  S.,  Kristanda,  M.  B.  &  Saputra,  M.  W.,  2018. Pemrograman Android  Dengan Android Studio  IDE. Yogyakarta: Andi.
Johansson,  R.,  2019.  Numerical  Python  Second  Edition. APress Media.
Kurniadi, A., Kusrini, Sadikin, 2020 M F., Implementasi Convolution  Neural  Network  untuk  klasifikasi Varietas  pada  citra  daun  sawi  menggunakan  Keras. Journal of Computer Information Technology (4), 25- 33. Agustus 2020.
LeCun,  Y.,  Bengio,  Y.,  &  Hinton,  G.  2015.  Deep learning. nature , 521 (7553), 436-444. . Nurainy, F., 2018. Buku Ajar Pengetahuan Bahan Nabati I:  Sayur-sayuran,  Buah-buahan,  Kacang-  kacangan, Serelia  dan  Umbi-umbian.  Lampung:  Universitas Lampung.
Om, P., & Vijay, G. (2018). Classification of vegetables using  Tensor Flow. International  Journal  for Research  in  Applied  Science  and  Engineering Technology , 6 (4), 2926-2934. Peters,  J.  F.,  2017.  Foundation  of  Computer  Visions. Springer Publisher. New York.
Primartha,  R.  2018.  Belajar  Machine  Learning  –  Teori dan Praktik. Palembang. Informatika Bandung.
Widodo, B. 2016. Machine Learning Dan Computational Intelligence.
Zhu, L., Li, Z., Li, C., Wu, J., & Yue, J. 2018. High performance vegetable classification from images based on alexnet deep learning model. International Journal of Agricultural and Biological
Engineering , 11 (4), 217-223.