Volume 5 Nomor 1, Juni 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN BENTUK DAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIO NALNEURAL NETWORK(CNN)
CLASSIFICATION OF TYPES OF MANGO BASED ON LEAVE SHAPE AND TEXTURE USING CONVOLUTIO NALNEURAL NETWORK(CNN) METHOD

## Deni Hidayat
Program Magister Ilmu Komputer Universitas Nusa denihidayat84@gmail.com

## ABSTRACT
Mango is one of the plants kinds of fruits are favored by the people, especially people Probolinggo area. Mango  species  most  widely  grown  in  the  Probolinggo  area  is  a  kind  of  mango  arumanis,  golek,  and manalagi because it tastes good. In this study using mango leaves as a dataset of the three types of mango are the type of mango arumanis, golek, and manalagi. Various ways can be done to differentiate types of mango one of them by looking at the shape and texture of the leaves of the mango tree. If you look at the data in the field shapes and textures of mango leaves arumanis type, golek, and manalagi have much in common that it is difficult to distinguish with the naked eye. The purpose of this study is to classify the type of mango based on shape and texture of the leaves using Convolutional Neural Network (CNN) method. Shape feature extraction process using compactness and circularity, while for texture feature extraction process  uses  energy  and  contrast  of  co-occurrence  matrix  approach.  Classification  method  used  was Convolutional Neural Network (CNN). The classification method used is Convolutional Neural Network (CNN).  The  test  results  require  an  average  of  2  seconds  and  the  longest  is  52  seconds.  The  average accuracy value gets a value of 1.
Keywords : mango, CNN, image processing, compactness, circularity, GLCM

## ABSTRAK
Mangga  merupakan  salah  satu  tanaman  jenis  buah-buahan  yang  digemari  oleh  masyarakat  khususnya masyarakat  Indonesia.  Jenis  mangga  yang  paling  banyak  ditanam  di  Indonesia  adalah  jenis  mangga arumanis, golek, dan manalagi karena rasanya yang enak. Dalam penelitian ini menggunakan daun mangga sebagai dataset dari tiga jenis mangga yaitu jenis mangga arumanis, golek, dan manalagi. Berbagai cara dapat dilakukan untuk membedakan jenis mangga salah satunya dengan melihat bentuk dan tekstur daun dari pohon mangga. Jika melihat data yang ada di lapangan bentuk dan tekstur daun mangga jenis arumanis, golek,  dan  manalagi  memiliki  banyak  kesamaan  sehingga  sulit  dibedakan  dengan  kasat  mata.  Tujuan penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  jenis  mangga  berdasarkan  bentuk  dan  tekstur  daun menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN).Metode  klasifikasi  yang digunakan  adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Hasil  pengujian  memerlukan  waktu  rata  rata  2  detik  dan  yang terlama adalah 52 detik. Nilai akurasi rata rata di dapatkan nilai 1.
Kata kunci : mangga, CNN, pengolahan citra, compactness , circularity , GLCM

## PENDAHULUAN
Mangga  merupakan  salah  satu jenis  tanaman  buah  yang  berasal  dari India.  Mangga  memiliki  nama  latin Mangifera indica L. dan termasuk dalam famili  Anacardiacea.  Tanaman  ini kemudian  menyebar  ke  Asia  Tenggara, termasuk  Malaysia  dan  Indonesia. Mangga memiliki nilai  gizi yang cukup tinggi,  karena  mengandung  banyak
vitamin  A  dan  C  sehingga  dapat membantu  meningkatkan  daya  tahan tubuh  terhadap  kerusakan  mata  dan sariawan(Sanjaya,  C.  B.,  &  Rosadi,  M. I., 2018). Selain itu, mangga bisa diolah menjadi  bahan  kuliner  yang  sangat lezat(Allaam,  M.  R.  R.,  &  Wibowo,  A. T., 2021)).
Dengan  banyaknya  manfaat  yang ada  pada  buah  mangga,  tidak  jarang
masyarakat  ingin  menanam  pohon mangga  untuk  dibudidayakan  untuk tujuan komersial atau pribadi. Pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital (image processing) yang dipadukan dengan metode backpropagation  jaringan  syaraf  tiruan mampu  mengidentifikasi  jenis  buah manga  Proses  pengklasifikasian  jenis mangga dapat dilakukan secara komputerisasi yaitu dengan menggunakan teknologi komputer khususnya pengolahan citra. Penggunaan suatu metode dalam sistem ini  dapat  memberikan  tingkat  akurasi dalam penentuan proses klasifikasi. Jenis mangga yang banyak ditanam di Jakarta adalah Arumanis, Golek dan Manalagi(Faizal, F., et. al. 2017). Berbagai  cara  dapat  dilakukan untuk  membedakan  jenis  mangga  salah satunya  dengan  melihat  bentuk  dan tekstur  daunnya.  Penelitian  yang  telah dilakukan oleh yaitu melakukan penelitian  tentang  karakteristik  mangga lokal melalui identifikasi morfologi dan anatomi  di  kabupaten  Donggala  dan Sigi(Faizal, F., et. al. 2017). Karena daun mangga umumnya berwarna hijau, maka fitur  warna  teksturnya  menggunakan warna  hijau  dari  bagian  RGB  (Red, Green,  Blue).  Metode  yang  digunakan untuk  menganalisis  fitur  tekstur  adalah: intensitas  rata-rata,  kehalusan,  entropi, invarian  5  momen,  energi,  dan  kontras. Penelitian  lain  dilakukan  oleh  dengan mengusulkan untuk melakukan pengelolaan citra
menggunakan Learning  Vector  Quantization  (LVQ)( Diao,  C.,  et.  al.  2021).  Hasil  penelitian ini membuktikan bahwa ciri-ciri bentuk, warna  dan  tekstur  daun  dapat  dijadikan sebagai keunikan untuk mengidentifikasi tumbuhan.  Pada  proses  pelatihan  LVQ, learning rate yang ideal adalah 0,05-0,6, dengan error minimal 0,001-0,00001 dan nilai iterasi 5000-15000 yang merupakan nilai  terbaik  untuk  melakukan  proses
pelatihan. Kondisi terbaik untuk pengujian adalah dengan kondisi cahaya yang baik tanpa menimbulkan bayangan dengan  tingkat  keberhasilan  82%  untuk sistem  mengenali  daun.  Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Furqon, M., et al., (2020) adalah mengklasifikasikan daun bugenvil menggunakan Gray Level Co-
Occurrence  Matrix  dan  K-Nearest Neighbor.  Pada  proses  ekstraksi  ciri tekstur  daun  menggunakan  GLCM membentuk  nilai  matriks  co-occurrence menggunakan  jarak  1  piksel  dan  sudut 00,  450,  900  dan  1350.  Citra  yang digunakan adalah citra grayscale berukuran  512×512  piksel  sebagai  data untuk pengujian. Pada proses klasifikasi menggunakan KNN dengan jarak
Euclidean yaitu K = 1, K = 3, K = 5, K = 7 dan K = 9
( Fitrianingsih, F., & Rodiah,
R., 2021; Sutarno, S., 2017).
Pengujian klasifikasi tanaman bugenvil  menggunakan  60  citra  daun yaitu 45 citra data latih dan 15 citra uji gambar  data.  Pengujian  klasifikasi tanaman  bugenvil  juga  menggunakan  3 jenis tanaman bugenvil yaitu bougainvillea spectabilis willd, speciosa, glabra  chois,  dan  variegate.  Hasil pembelajaran  dari  penelitian-penelitian sebelumnya yang telah diuraikan di atas masih  belum  ada  penelitian  yang menggabungkan  ekstraksi  ciri  bentuk dan tekstur daun mangga sebagai proses klasifikasi jenis mangga sehingga penulis  akan  mengklasifikasikan  jenis mangga berdasarkan bentuk dan teksturnya. daun yang proses klasifikasinya menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)(Oktavianto, Y., et al., 2015).
Di  Indonesia,  terdapat  beberapa jenis  atau  varietas  mangga  komersial yang memiliki kualitas baik, antara lain arumanis, golek, manalagi, endog, madu, lalijiwo,  keweni,  pakel,  dan  kemang. mangga dapat diidentifikasi berdasarkan
ukuran dan bentuk  malai, warna bunga, dan  malai  bunga.  Tanaman  mangga dapat  tumbuh  dengan  baik  di  dataran rendah  dan  udara  panas.  Namun,  ada juga  yang  bisa  tumbuh  di  daerah  yang memiliki ketinggian hingga 600 meter di atas  permukaan  laut.  Batang  pohon mangga  tegak,  bercabang  agak  kuat. Kulitnya tebal dan kasar dengan banyak celah  kecil  dan  sisik  dari  tangkai  daun. Bentuk  bunga  mangga  pada  umumnya berbentuk limas dengan panjang 12 - 49 cm  dan  diameter  13  -  40  cm.  Pohon mangga  memiliki  ratusan  kultivar  yang tersebar  di  seluruh  dunia,  dimana  Asia memiliki  lebih  dari  500  varietas  yang telah diklasifikasikan dengan 69 spesies yang terbatas di daerah tropis. Salah satu objek  penelitian  kami  adalah  mangga arumanis,  mangga  arumanis  memiliki daun  yang  sangat  tebal  berbentuk lonjong,  panjang,  dan  memiliki  ujung yang runcing. Panjang daunnya mencapai 22 hingga 24 cm bahkan bisa mencapai 45 cm. Lebarnya berkisar dari 5,5 cm hingga 7 cm(Hakiky, R. M., et al., 2020; Miranda, E., & Aryuni, M., 2021).

## Gambar 1. Mango leaf

## METODE
Citra adalah representasi (gambar), kemiripan,  atau  tiruan  dari  suatu  objek Gambar  sebagai  keluaran  dari  suatu sistem  perekaman  data  dapat  berupa optik  berupa  foto,  analog  berupa  sinyal video  seperti  gambar  pada  monitor televisi, atau digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan.  Gambar  analog  adalah gambar  yang  bersambungan,  seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar- X,  foto  yang  dicetak  pada  kertas  foto,
lukisan, pemandangan alam, dan sebagainya.  Gambar  analog  tidak  dapat direpresentasikan  di  komputer  sehingga tidak dapat diproses di komputer secara langsung  perlu  dilakukan  konversi  dari analog ke digital. Sedangkan citra digital adalah  citra  yang  dapat  diproses  secara langsung  oleh  computer  buah  citra digital  diwakili  oleh  matriks  2  dimensi, yang  terdiri  dari  M  kolom  dan  N  baris yang  disebut  piksel  (elemen  gambar) sebagai  elemen terkecil dari suatu citra. Setiap  piksel  memiliki  nilai  yang kemudian  akan  mewakili  warna  yang muncul di layar monitor. Beberapa jenis citra digital adalah citra biner, skala abu- abu dan warna (RGB) Berikut Penjelasannya : 1. Citra  biner  (monokrom)  Memiliki  2 warna yaitu hitam dan putih, dimana dibutuhkan  1  bit  di  memori  untuk menyimpan kedua warna tersebut, bit 0 untuk putih dan bit 1 untuk hitam.
2. Citra grayscale (skala abu-abu) Setiap piksel  mewakili  derajat  keabuan dengan nilai  antara 0 (hitam) sampai 255  (putih),  dalam  rentang  nilai  0 sampai dengan 255, ini berarti setiap piksel  memiliki  ukuran  8  bit  atau  1 byte.
3. Citra  RGB  (true  color)  Setiap  piksel memiliki  3  komponen  warna,  yaitu merah  (R),  hijau  (G)  dan  biru  (B).
Setiap  komponen  warna  memiliki rentang nilai dari 0 hingga 255 (8 bit).
Warna piksel ditentukan oleh kombinasi  merah, hijau  dan biru.  Ini akan memberikan total kemungkinan warna  2553=16.581.375.  Ukuran  bit total untuk setiap piksel adalah 24 bit (8 bit R, 8 bit G dan 8 bit B). Gambar seperti  ini  juga  dikenal  sebagai gambar berwarna 24-bit.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma pembelajaran mendalam terus berkembang.  Salah  satu  algoritma  DL yang berkembang pesat adalah Convolutional Neural Networks (CNNs).  Studi  terbaru  menunjukkan bahwa  representasi  fitur  yang  dipelajari oleh CNN sangat efektif dalam pengenalan  citra,  skala  deteksi  objek, dan  segmentasi  semantik.  Algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan
pengembangan dari Multilayer  Perceptron  (MLP)  yang dirancang  untuk  mengolah  data  dua dimensi.  CNN  termasuk  dalam  jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringannya  yang  tinggi  dan  banyak diterapkan  pada  data  citra.  Proses klasifikasi terdiri dari fungsi aktivasi full connected  dan  softmax  yang  outputnya merupakan  hasil  klasifikasi.  Dengan arsitektur seperti itu, CNN dapat dilatih untuk  memahami  detail  gambar  dengan lebih  baik(Jamaludin,  J.,  el  al.,  2021; Jessar, H. F.,. 2021; Solikin, S. 2020).
Sistem  klasifikasi  jenis  mangga berdasarkan bentuk dan tekstur daunnya dibangun  menggunakan  sistem  kerja seperti terlihat pada Gambar 2
Gambar 2. System Main Proses chart Untuk pertama
kalinya
dataset dipisahkan, dimana dataset berupa gambar  daun  mangga  jenis  Arumanis, Golek,  dan  Manalagi.  Setiap  dataset terdiri  dari  24  gambar.  Jadi  total  dataset adalah  72  gambar.  Dari  masing-masing
24  dataset  tersebut  akan  dibagi  menjadi 19 citra untuk data latih dan 5 citra untuk data  pengujian.  Selanjutnya  data  yang diperoleh  kemudian  diolah  terlebih dahulu  agar  mendapatkan  kualitas  citra yang  baik  untuk  memudahkan  proses selanjutnya.  Segmentasi  menggunakan metode thresholding dengan citra masukan yang merupakan hasil preprocessing.  Metode  segmentasi  Citra terdiri  dari  beberapa  pendekatan  yaitu berdasarkan  nilai  threshold.  Pada  tahap preprocessing,  ada  beberapa  langkah yang dilakukan seperti resizing, cropping, grayscale, noise reduction, dan sharpening gambar. Untuk proses klasifikasi, kami menggunakan data latih dengan tujuan menghasilkan model yang akan  digunakan  untuk  menentukan  jenis mangga.  Metode  yang  digunakan  untuk proses  klasifikasi  adalah  CNN.  untuk pengujian  terdiri  dari  dua  proses  yaitu proses  pelatihan  dan  proses  pengujian. Proses pelatihan dilakukan untuk mendapatkan  nilai  fitur  yang  digunakan dalam  proses  pengujian  atau  klasifikasi. Pengumpulan  data  yang  diperlukan dilakukan  dengan  mengamati  kebun tetangga atau dengan mengunjungi taman yang  ditanami  pohon  manga.  Dan  ada juga beberapa kiriman dari kerabat yang memiliki  pohon  manga.  Pada  proses observasi diambil dataset daun tiga jenis mangga kemudian dilakukan pengambilan gambar menggunakan kamera handphone. Pengambilan sampel digunakan  sebagai  dataset  kereta  dan validasi.  Tahapan  proses  pengambilan dataset dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Dataset Retrieval Stage
Pengujian proses klasifikasi menggunakan  metode  CNN,  pengujian
dilakukan  sebanyak  100  kali  (epoch),

## Berikut tabel hasil pengujian

## Tabel 1. Hasil testing
Dari  hasil  pengujian  ketiga  jenis dataset  mangga  selama  100  kali pengujian  (epoch),  didapatkan  hasil sebagai berikut:
1. Durasi rata-rata tes adalah 2 detik
2. Akurasi rata-rata adalah 0,4916 dan terus meningkat pada tes ke-24
3. Ketepatan  nilai  rata-rata  0,5333  dan terus meningkat pada tes ke-24

## Gambar 4. Accuracy Curve
Untuk pengujian akurasi, dari 3 kelas yang masing-masing berisi 5 gambar didapatkan hasil seperti terlihat pada tabel di bawah ini. T Tabel 2. Tabel Akurasi Mango A G M Mango A 5 0 0 Mango G 0 5 0 Mango M 1 1 3

## KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa dengan metode yang kami gunakan tingkat akurasi akan lebih baik jika pengujian dilakukan lebih dari 50  kali,  jika  dilihat  dari  tabel  terdapat peningkatan akurasi  pada pengujian ke-
24

## DAFTAR PUSTAKA
Allaam,  M.  R.  R.,  &  Wibowo,  A.  T. (2021). Klasifikasi Genus Tanaman  Anggrek  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (cnn). eProceedings  of Engineering, 8 (2). Diao, C., Kleyko, D., Rabaey, J. M., & Olshausen,  B.  A.  (2021,  July). Generalized Learning Vector Quantization  for  Classification  in Randomized Neural Networks and Hyperdimensional  Computing.  In 2021 International Joint Conference  on  Neural  Networks (IJCNN) (pp. 1-9). IEEE. Faizal,  F.,  Mahfudz,  M.,  &  Adelina,  E. (2017). Karakteristik Mangga Lokal  (Mangifera  spp)  melalui Identifikasi Morfologi dan Anatomi  di  Kabupaten  Donggala dan  Kabupaten  Sigi.  Agroland: Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian, 24 (1), 49-56. Fitrianingsih,  F.,  &  Rodiah,  R.  (2021). Klasifikasi  Jenis  Citra  Daun Mangga Menggunakan Convolutional  Neural  Network. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Rekayasa, 25(3), 223-238.
Furqon, M., Sriani, S., & Harahap, L. S.
(2020). Klasifikasi Daun Bugenvil Menggunakan  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix Dan K-Nearest Neighbor. Jurnal  CoreIT:  Jurnal Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer dan Teknologi Informasi, 6 (1), 22-
29.
Hakiky, R. M., Hikmah, N., & Ariyanti, D. (2020). Klasifikasi Jenis Pohon Mangga  Berdasarkan  Bentuk  dan Tekstur Daun Menggunakan Metode  Backpropagation. Jurnal Informatika Upgris, 6(2). Jamaludin, J., Rozikin, C., & Irawan, A. S.  Y.  (2021).  Klasifikasi  Jenis Buah  Mangga  dengan  Metode Backpropagation. Techné:  Jurnal
Ilmiah Elektroteknika, 20 (1), 1-12. Jessar,  H.  F.,  Wibowo,  A.  T.,  & Rachmawati, E. (2021). Klasifikasi Genus Tanaman Sukulen Menggunakan Convolutional  Neural Network. eProceedings of Engineering,
8(2). Miranda,  E.,  &  Aryuni,  M.  (2021). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Convolutional Neural Network pada Citra Satelit Sentinel-2. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 10(2), 323-335.
Oktavianto, Y., Sunaryo, S., & Suryanto, A.  (2015). Karakterisasi  tanaman mangga  (mangifera  indica  l.)
Cantek,  Ireng,  Empok,  Jempol  di Desa Tiron, Kecamatan Banyakan Kabupaten Kediri (Doctoral dissertation, Brawijaya University). Sanjaya, C. B., & Rosadi, M. I. (2018). Klasifikasi buah mangga berdasarkan  tingkat  kematangan menggunakan least-squares support  vector  machine. Explore IT , 1-13.
Solikin,  S.  (2020).  Deteksi  Penyakit Pada  Tanaman  Mangga  Dengan
Citra  Digital:  Tinjauan  Literatur
Sistematis  (SLR) .  Bina  Insani  Ict Journal, 7 (1), 63-72. Sutarno,  S.,  Abdullah,  R.  F.,  &
Passarella,  R.  (2017,  November). Identifikasi Tanaman Buah Berdasarkan  Fitur  Bentuk,  Warna dan Tekstur Daun Berbasis
Pengolahan  Citra  dan  Learning
Vector  Quantization  (LVQ).  In Annual  Research  Seminar  (ARS)
(Vol. 3, No. 1, pp. 65-70).