## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## KLASIFIKASI DAUN TEH SIAP PANEN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR MOBILENETV2
Febriady Marpaung 1) , Nurul Khairina 2)* , Rizki Muliono 3) , Muhathir 4) , Susilawati 5)
1,2,3,4,5 Teknik Informatika, UniversitasMedan Area
1,2,3,4,5 Jalan Kolam No 1 Medan Estate, Medan Email: 1 febriady_marpaung@gmail.com, 2 nurulkhairina27@gmail.com, 3 rizkimuliono@gmail.com,
4 muhathir@staff.uma.ac.id, 5 susilawati@staff.uma.ac.id *email corresponding author : nurulkhairina27@gmail.com

## Abstract
The  Determination  of  ready-to-harvest  tea  leaves  is  a  crucial  factor  in  the  tea  industry,  significantly  influencing  the quality and market value of the  products.  Therefore, tea farmers and producers need to understand the right time  to harvest tea leaves to produce high-quality tea. The classification of ready-to-harvest tea leaves can be an effective solution to assist in determining the optimal harvest time. In achieving this goal, digital approaches are becoming increasingly important, where automatic recognition of tea leaves can be done quickly and accurately. One method employed in this research is the Convolutional Neural Network (CNN) with the MobileNetV2 architecture. CNN is specifically designed to process two-dimensional data like images. Its advantage lies in its ability to understand and classify aspects and objects within  images.  MobileNet  is  a  popular  Deep  Learning  model  architecture  that utilizes  CNN,  and  MobileNetV2,  as a modification  of  MobileNet,  introduces  inverted  residual  blocks  and  linear  bottleneck.  The  primary  difference  from MobileNetV1  lies  in  the  use  of  the  bottleneck,  enabling  the  model  to  transform  input  from  low-level  to  high-level descriptors. MobileNetV2 excels in automatic and efficient feature extraction through inverted residual blocks, and the linear bottleneck enhances the model's capability in information processing. With this approach, MobileNetV2 effectively employs CNN for image classification tasks, offering automatic feature extraction and efficient information processing in Deep Learning development. CNN has proven effective in image classification tasks, and MobileNetV2 is known for its lightweight and efficient resource usage. Using this method, the research aims to classify the maturity levels of tea leaves. The training results from six model scenarios tested show that the highest accuracy is achieved in scenario 2, reaching 100%. In this testing, optimal hyperparameters include 50 epochs, RGB Channel input shape of 224x224x3, a batch size of 32, and using the Adam optimizer. The importance of accuracy is evident from the testing results using 100% accuracy in the model. Additionally, precision, recall, and f1-score values also reach 100%, indicating that the developed model excels in recognizing and classifying ready-to-harvest tea leaves.
Keywords : Classification, Ready-to-harvest tea leaves, Tea Leaves, Convolutional Neural Network, MobileNetV2

## Abstrak
Penentuan waktu panen daun teh adalah faktor penting dalam industri teh yang secara signifikan mempengaruhi kualitas dan nilai jual produk. Maka dari itu, para petani teh dan produsen perlu memahami waktu yang tepat untuk memetik daun teh  untuk  menghasilkan  teh  berkualitas  tinggi.  Klasifikasi  daun  teh  siap  panen  dapat  menjadi  solusi  efektif  untuk membantu dalam menentukan waktu panen yang optimal. Dalam rangka mencapai tujuan ini, pendekatan digital menjadi semakin penting, di mana pengenalan otomatis daun teh dapat dilakukan dengan cepat dan akurat. Salah satu metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur MobileNetV2 . Convolutional Neural Network (CNN), khusus dirancang untuk mengolah data dua dimensi seperti gambar. Keunggulan CNN terletak pada kemampuannya memahami dan mengklasifikasi aspek dan objek dalam citra. Salah satu arsitektur model Deep Learning menggunakan CNN yang populer adalah MobileNet . MobileNetV2, sebagai modifikasi MobileNet, memperkenalkan  inverted  residual  blocks  dan  linear  bottleneck.  Perbedaan  utama  dengan MobileNetV1 terletak  pada penggunaan bottleneck , yang memungkinkan model  mengubah input dari tingkat  rendah ke  deskriptor tingkat  tinggi. MobileNetV2  mampu  ekstraksi  fitur  otomatis  dan  efisien  melalui inverted  residual  blocks ,  dan linear  bottleneck meningkatkan kapabilitas model dalam mengolah informasi. Dengan pendekatan ini, MobileNetV2 menggunakan CNN sebagai alat efektif untuk tugas-tugas klasifikasi citra, menawarkan kemampuan ekstraksi fitur otomatis dan pengolahan informasi yang efisien dalam pengembangan Deep Learning . CNN telah terbukti efektif dalam tugas klasifikasi gambar, dan MobileNetV2 dikenal karena ringan dan efisien dalam penggunaan sumber daya. Dengan menggunakan metode ini, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan daun teh. Hasil training dari enam skenario model yang diuji menunjukkan bahwa tingkat akurasi tertinggi tercapai pada pengujian skenario model 2, yaitu sebesar 100%. Pada  pengujian  ini, hyperparameter yang  optimal  termasuk epoch sebanyak  50, input  shape RGB  Channel sebesar 224x224x3, batch size sejumlah 32, dan optimizer yang digunakan adalah Adam . Pentingnya akurasi terlihat dari hasil

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
pengujian menggunakan data testing , di mana model berhasil mencapai akurasi sebesar 100%. Selain itu, nilai presisi, recall , dan f1-score juga mencapai 100%. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengenali dan mengklasifikasikan daun teh siap panen dengan sangat baik.
Kata Kunci : Klasifikasi, Daun teh siap panen, Daun Teh, Convolutional Neural Network, MobileNetV2

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia memiliki berbagai macam flora, salah satunya adalah tanaman teh (Camellia Sinensis), dimana termasuk kedalam salah satu tanaman perdu yang berwarna hijau (Evergreen Shrub ) yang dapat tumbuh mencapai ketinggian 6 sampai 9 meter. Indonesia juga merupakan salah dari dari 7 produsen teh terbesar di dunia[1]. Sumatera utara merupakan salah satu daerah penghasil teh yang memiliki tiga perkebunan teh di Simalungun, yaitu Kebun Teh Bahbutong, Kebun Teh  Sidamanik  dan  Kebun  Teh  Tobasari[2].  Teh  Sidamanik  dikenal  sebagai  salah  satu  teh  berkualitas  di  Indonesia. Perkebunan teh Sidamanik merupakan produsen teh hitam terbesar kedua di Indonesia setelah Jawa Barat[3].
Pada perkebunan PTPN IV Sidamanik, pihak perusahaan pengelola masih menggunakan cara konvensional dalam menentukan daun teh siap panen berdasarkan aturan gilir petik. Dalam penelitian pengklasifikasian daun teh siap panen ini,  dapat  dirumuskan  pokok  permasalahan  yang  akan  dibahas  yaitu  bagaimana  menerapkan  dan  mengetahui  tingkat akurasi  metode  CNN  dengan  arsitektur  MobileNetV2  dalam  pengklasifikasian  daun  teh  siap  panen.  Dengan  tujuan membangun sebuah model yang dapat mengklasifikasi daun the siap panen menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNetV2 sehingga dapat membantu pihak perkebunan teh dalam meningkatkan kualitas dan  nilai  jual  dari  produk  teh  yang  dihasilkan  dan  menganalisa  performansi  dari  tingkat  akurasi  model  dari  metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNetV2 sehingga dapat menghasilkan klasifikasi daun the siap panen secara akurat. Penentuan daun teh siap panen merupakan faktor penting dalam menentukan kualitas dan nilai jual dari produk teh. Klasifikasi daun teh siap panen dapat membantu para petani teh dan produsen teh dalam menentukan waktu yang tepat untuk memetik daun teh sehingga dapat menghasilkan teh dengan kualitas terbaik.
CNN adalah algoritma Deep Learning yang dirancang khusus untuk memproses data dalam bentuk dua dimensi, seperti  gambar  atau  audio[4]–[6].  CNN  memiliki  kapasitas  untuk  menerima  input  dalam  bentuk  citra  dan mengidentifikasi berbagai aspek atau objek yang terdapat dalam citra tersebut, yang dapat digunakan oleh mesin untuk membedakan  satu  gambar  dari  yang  lain[7].  CNN  mampu  secara  otomatis  mengekstraksi  fitur-fitur  dari  citra  dan kemudian menggunakan fitur-fitur tersebut untuk melakukan klasifikasi. Salah satu arsitektur model Deep Learning yang terkenal yang menggunakan CNN adalah MobileNet. MobileNetV2 adalah  modifikasi  pertama  dari MobileNet .  Perbedaan MobileNetV1 dengan MobileNetV2 adalah penggunaan inverted residual blocks dan linear bottleneck . Dalam bottlenec k terdapat input dan output antara model sementara lapisan dalam merangkum kemampuan model untuk mengubah input dari tingkat yang lebih rendah (yaitu piksel) ke deskriptor dengan tingkat yang lebih tinggi[8]. Pemilihan metode CNN dengan arsitektur MobileNetV2 dalam penelitian ini didasari pada efektifitas metode dalam pemanfaatan resource yang tidak terlalu berat dan bisa menghasilkan akurasi yang maksimal berdasarkan hasil dari penelitian-penelitian sebelumnya.
Dalam klasifikasi daun teh siap panen, arsitektur MobileNetV2 dapat digunakan untuk memproses citra daun teh dan melakukan klasifikasi. Pertama-tama, model MobileNetV2 dilatih menggunakan dataset citra daun teh yang telah diberi label daun teh siap panen. Kemudian, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi daun teh siap panen daun  teh  pada  citra  baru  yang  dimasukkan  ke  dalam  model.  Dengan  menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur MobileNetV2,  klasifikasi  daun  teh  siap  panen  daun  teh  dapat  dilakukan  secara  otomatis  dan  akurat.  Hal  ini  dapat membantu dalam meningkatkan kualitas dan nilai jual dari produk teh yang dihasilkan.
Dalam penelitian Ramayanti, tentang klasifikasi citra kupu-kupu dengan membandingkan model arsitektur VGG16 dan MobileNetV2 ,  diperoleh hasil bahwa arsitektur MobileNetV2 lebih unggul dibandingkan arsitektur VGG16 , dengan akurasi terbaik diperoleh MobileNetV2 tanpa fine-tuning yaitu mencapai presentase 96%[9]. Penelitian lain dilakukan oleh Zaelani dan Miftahuddin, tentang identifikasi jenis buah-buahan berdasarkan fitur daun dengan membandingkan model arsitektur Efficientnet-B3 dan model arsitektur MobilenetV2 , diperoleh hasil bahwa model arsitektur MobileNetV2 lebih  unggul  dibandingkan  dengan  model  arsitektur Efficientnet-B3 .  Hasil  pengujian  model MobileNetV2 dengan menggunakan hyperparameter epoch 20, optimizer Adam menghasilkan akurasi 99%, sedangkan model MobileNetV2 dengan hyperparameter epoch 50 optimizer Adamax menghasilkan akurasi sebesar 98%[10].
Penelitian yang berkaitan dengan klasifikasi daun teh serta identifikasi daun teh siap panen pada umumnya telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti-peneliti  sebelumnya.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaelani,  menggunakan metode  CNN  dengan  arsitektur Mobilenet menghasilkan  akurasi  sebesar  60%[11].  Dalam  penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  Suherman,  menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur LeNet-5 menghasilkan  akurasi  sebesar 94.55%[12].
Dalam penelitian Wicaksono, tentang identifikasi kematangan daun teh menggunakan Centroid Clustering berbasis ruang warna YCbCr menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%[13]. Pada penelitian menggunakan metode ektraksi ciri

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
seperti Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV) menghasilkan tingkat akurasi 100% pada fitur warna  HIS dan 83,33% pada fitur warna  HSV. Penelitian lain juga dilakukan oleh  Ibrahim,  dengan membandingkan arsitektur VGGNET19 dan ResNet50 . Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur VGGNet19 memperoleh hasil yang lebih baik karena memiliki nilai akurasi sebesar 97.5%[14].
Berdasarkan latar belakang tersebut, peneliti akan melakukan klasifikasi daun teh  siap panen menggunakan CNN dengan Arsitektur MobileNetV2, yang bertujuan untuk membangun sebuah model yang dapat mengklasifikasi daun teh siap panen dan menganalisa performansi dari tingkat akurasi model dari metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNetV2 secara akurat.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam mendukung jalannya penelitian ini agar lebih terarah dan sistematis maka dibutuhkan suatu tahapan desain penelitian atau kerangka kerja penelitian yang disusun dengan terstruktur[15].
Gambar 1 . Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  diatas  dapat  diuraikan  pembahasan  ada  masing-masing  tahapan  dalam penelitian  ini  yaitu  identifikasi  masalah,  studi  pustaka,  pengumpalan  data,  analisis  masalah  dan  penerapan  metode, analisis sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, pengujian sistem, kesimpulan penelitian, dan dokumentasi.
Mulai
Selesai Dataset Citra Daun Teh Training Dataset Praproses Dataset Seleksi Dataset Cropping Dataset Hasil Praproses Dataset Pembagian Dataset (Split Dataset) Data Training, Validation & Data Testing 1 Augmentasi Dataset Resize Flip Rotate Zoom Membangun Model Arsitektur MobileNetV2 Menghasilkan Model (.h5) 1 Evaluasi Hasil Akurasi Model 2 2 Load Model (.h5) Hasil Klasifikasi Daun Teh Deploy Model ya t idak Hasil Augmentasi Training Dataset Akurasi Optimum ? Load Testing Dataset Proses Klasifikasi
Gambar 2. Flowchart Sistem Secara Umum
Proses klasifikasi pada Gambar 2 melalui beberapa tahapan, antara lain pengumpulan dataset, praproses dataset (seleksi dan cropping ), pembagian dataset menjadi data training, data validation, dan data testing, perancangan arsitektur

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
model CNN yaitu MobileNetV2 menggunakan data training, pengujian model dengan data testing untuk memilih model terbaik, dan deploy model ke dalam aplikasi berbasis web. Tahap deploy melibatkan penggunaan model dengan hasil performa terbaik dalam proses training sebagai engine klasifikasi daun teh siap panen pada aplikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Training Model
Untuk menyelesaikan penelitian ini peneliti melakukan praproses dataset (seleksi dan cropping ), lalu melakukan pembagian dataset yang  dibagi  menjadi  tiga  yaitu  data training dengan  persentase  70%,  data validation dengan persentase 20%, dan data testing dengan persentase 10%, seperti tabel dibawah :
Tabel 1. Pembagian Dataset Kelas Data Training  Data Validation  Data Testing ∑ Daun Teh Mentah 700 200 100 1000 Daun Teh Matang 700 200 100 1000 Total 1400 400 200 2000 Persentase 70% 20% 10% 100%
Untuk menentukan model terbaik, maka dalam penelitian ini akan dilakukan pelatihan ( training ) model arsitektur MobileNetV2 berdasarkan 2 parameter, yaitu pengaruh jumlah epoch dan nilai learning rate . Parameter yang diamati dari  perbandingan  ini  adalah  tingkat  akurasi  dan loss yang  dihasilkan.  Selain  itu, training model dilakukan  dengan menggunakan beberapa hyperparameter yaitu :
Tabel 2. Skenario Training Model Model Skenario Input Shape Batch Size Optimizer Epoch Learning Rate 224x224 32 Adam 20 50 0,0003 0,0005 1 224x224 32 Adam 20 - - - 2 224x224 32 Adam - 50 - - 3 224x224 32 Adam 20 - 0,0003 - 4 224x224 32 Adam 20 - - 0,0005 5 224x224 32 Adam - 50 0,0003 - 6 224x224 32 Adam - 50 - 0,0005
a. Training Model Skenario 1
Gambar 3. Accuracy dan Loss dengan Model Skenario 1
Hasil dari pelatihan model dengan epoch 20 yaitu nilai akurasi pada iterasi terakhir atau iterasi ke-20 didapatkan hasil akurasi setelah dievaluasi dengan data validation yaitu sebesar 100% dan nilai loss adalah 0,0034.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## b. Training Model Skenario 2
Gambar 4. Accuracy dan Loss dengan Model Skenario 2
Hasil dari pelatihan model skenario 2 yaitu nilai akurasi pada iterasi terakhir atau iterasi ke-50 didapatkan hasil akurasi jika dievaluasi dengan data validation adalah 100% dan nilai loss adalah 0,0024.
c. Training Model Skenario 3
Gambar 5. Accuracy dan Loss dengan Model Skenario 3 Hasil  pelatihan pada model skenario 3 dengan nilai learning rate 0.0003 dan jumlah epoch 20 yaitu nilai akurasi pada iterasi terakhir atau iterasi ke-20 didapatkan hasil akurasi jika dievaluasi dengan data validation adalah 0,997 atau 99,7% dan nilai loss adalah 0,0111.

## d. Training Model Skenario 4
Gambar 6. Accuracy dan Loss dengan Model Skrenario 4
Hasil dari pelatihan model skenario 4 dengan nilai learning rate 0.0005 dan jumlah epoch 20 yaitu nilai akurasi pada iterasi terakhir atau iterasi ke-20 didapatkan hasil akurasi jika dievaluasi dengan data validation adalah 0,995 atau 99,5% dan nilai loss adalah sebesar 0,0097.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## e. Training Model Skenario 5
Gambar 7. Accuracy dan Loss Model Skenario 5 Hasil dari pelatihan model skenario 5 dengan nilai learning rate 0.0003 dan jumlah epoch 5 0 yaitu nilai akurasi pada  iterasi  terakhir  atau  iterasi  ke-50 didapatkan  hasil  akurasi  jika  dievaluasi  dengan data validation adalah 100% dan nilai loss adalah 0,0057.
f. Training Model Skenario 6
Gambar 8. Accuracy dan Loss Model Skenario 6
Hasil dari pelatihan model skenario 6 dengan nilai learning rate 0.0005 dan jumlah epoch 5 0 yaitu nilai akurasi pada iterasi terakhir atau iterasi ke-50 didapatkan hasil akurasi jika dievaluasi dengan data validation adalah 100% dan nilai loss adalah 0,0034.
Setelah  melakukan  percobaan  pengujian model arsitektur  MobileNetV2  dengan  menggunakan hyperparameter yaitu perubahan jumlah epoch (20 dan 50) serta perubahan nilai learning rate (0.0003 dan 0.0005) maka didapatkan hasil perbandingan akurasinya dalam bentu diagram seperti ditampilkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Perbandingan Akurasi Model Model Skenario Validation Accuracy Validation Loss 1 100 % 0.0034 2 100 % 0,0024 3 99,7 % 0,0111 4 99,5 % 0,0097 5 100 % 0,0057 6 100 % 0,0034
Berdasarkan  Tabel  3  diperolah  hasil  akurasi  hasil  pelatihan  ( training )  yang  tinggi  pada  6  model  skenario  yang dibandingkan. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan arsitektur MobilenetV2 sangat baik digunakan untuk melakukan klasifikasi pada tingkat kematangan daun teh. Pada skenario model 1, skenario model 2, skenario model 5, dan skenario model 6 memperoleh hasil akurasi ( validation accuracy ) yang sama yaitu sebesar 100%. Akan tetapi skenario model 2 memiliki validation loss yang lebih kecil, sehingga model skenario ke-2 yang dipilih dan akan digunakan sebagai model

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
untuk melakukan proses klasifikasi tingkat kematangan daun teh.

## 3.2 Evaluasi Model
Setelah melakukan pelatihan ( training ) pada setiap skenario model arsitektur MobileNetV2 dengan menggunakan hyperparameter yaitu perubahan jumlah epoch (20 dan 50) serta perubahan nilai learning rate (0.0003 dan 0.0005) maka didapatkan hasil perbandingan akurasinya.
Tabel 4. Perbandingan Akurasi Skenario Model Model Skenario Validation Accuracy Validation Loss 1 100 % 0.0034 2 100 % 0,0024 3 99,7 % 0,0111 4 99,5 % 0,0097 5 100 % 0,0057 6 100 % 0,0034
Berdasarkan Tabel 4, terlihat bahwa semua enam model skenario yang dibandingkan menunjukkan hasil pelatihan dengan akurasi yang sangat tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan arsitektur MobileNetV2 sangat efektif dalam melakukan klasifikasi pada tingkat daun teh siap panen. Lebih spesifik, terdapat empat skenario model yang berhasil mencapai akurasi validasi sebesar 100%, yaitu skenario model 1, skenario model 2, skenario model 5, dan skenario model 6. Selain itu, skenario model 3 juga mencapai akurasi yang sangat tinggi, mencapai 99,7%, sementara skenario model 4 mencapai  akurasi  99,5%.  Model  scenario  yang  sudah  di training selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  terhadap model tersebut dengan menggunakan confusion matrix dan classification report. Berikut  detail hasil analisisnya untuk ke enam model tersebut.
a. Model skenario 1 dengan hyperparameter batch siz e 32, optimizer Adam , dan jumlah epoch 20, mengahsilkan confusion matrix dan classification report yang dapat ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 1. Confusion Matrix dan Classification Report Model Skenario 1 Berdasarkan gambar maka diambil kesimpulan bahwa akurasi dari skenario 1 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi daun the siap panen mencapai 100%, presisi, recall, dan f1-score sebesar 1,00 atau 100%.
b. Model skenario 2 dengan hyperparameter batch siz e 32, optimizer Adam , dan jumlah epoch 50, menghasilkan confusion matrix dan classification report yang dapat ditampilkan pada Gambar 10.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Berdasarkan gambar maka diambil kesimpulan bahwa akurasi dari skenario 2 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi daun the siap panen mencapai 100%, presisi, recall, dan f1-score sebesar 1,00 atau 100%.
c. Model skenario 3 dengan hyperparameter batch siz e 32, optimizer Adam , jumlah epoch 20, dan learning rate 0.0003, menghasilkan confusion matrix dan classification report yang dapat ditampilkan pada Gambar 11.
Gambar 3. Confusion Matrix dan Classification Report Model Skenario 3
Berdasarkan gambar maka diambil kesimpulan bahwa akurasi dari skenario 3 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi daun the siap panen mencapai 100%, presisi, recall, dan f1-score sebesar 1,00 atau 100%.
d. Model skenario 4 dengan hyperparameter batch siz e 32, optimizer Adam , jumlah epoch 20, dan learning rate 0.0005, menghasilkan confusion matrix dan classification report yang dapat ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 4. Confusion Matrix dan Classification Report Model Skenario 4
Berdasarkan gambar maka diambil kesimpulan bahwa akurasi dari skenario 4 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi daun the siap panen mencapai 100%, presisi, recall, dan f1-score sebesar 1,00 atau 100%.
e. Model skenario 5 dengan hyperparameter batch siz e 32, optimizer Adam , jumlah epoch 50, dan learning rate 0.0003, menghasilkan confusion matrix dan classification report yang dapat ditampilkan pada Gambar 13.
Gambar 5. Confusion Matrix dan Classification Report Model Skenario 5
Berdasarkan gambar maka diambil kesimpulan bahwa akurasi dari skenario 5 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi daun the siap panen mencapai 100%, presisi, recall, dan f1-score sebesar 1,00 atau 100%.
f. Model skenario 6 dengan hyperparameter batch siz e 32, optimizer Adam , jumlah epoch 50, dan learning rate 0.0005, menghasilkan confusion matrix dan classification report yang dapat ditampilkan pada Gambar 14.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 6. Confusion Matrix dan Classification Report Model Skenario 6
Berdasarkan gambar maka diambil kesimpulan bahwa akurasi dari skenario 6 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi daun the siap panen mencapai 100%, presisi, recall, dan f1-score sebesar 1,00 atau 100%.

## 3.3 Pembahasan
Setelah tahapan evaluasi model terhadap data uji telah selesai, pada penelitian ini juga mengimplementasikan model kedalam sebuah aplikasi berbasis web sebagai media untuk memudahkan pengguna ( user ) melakukan klasifikasi daun teh siap panen yang ingin diketahui. Proses deploy model kedalam aplikasi dengan menggunakan Flask sebagai library utama.

## 3.3.1 Implementasi Sistem
Dalam melakukan proses klasifikasi, maka tahapan pertama yang dilakukan adalah menginputkan gambar daun teh dengan cara memilih tombol “ Browse / Drop Image ” atau juga dapat dilakukan dengan melakukan drag and drop pada aplikasi. Jika gambar sudah berhasil dimasukkan maka tahapselanjutnya adalah memilih tombol “Klasifikasi” dan sistem akan menampilkan hasil klasifikasi beserta nilai akurasinya
Gambar 15. Hasil Klasifikasi pada Daun Teh Kepel
Gambar 15 menampilkan hasil pengujian aplikasi dalam melakukan proses klasifikasi pada gambar daun teh kepel, dimana gambar daun teh berhasil diklasifikasi dengan benar sesuai nama kelasnya (daun teh kepel) denga tingkat akurasi sebesar 99.70 %.
Gambar 16. Hasil Klasifikasi pada Daun Teh Peko
Gambar 16 menampilkan hasil pengujian aplikasi dalam melakukan proses klasifikasi pada gambar daun teh peko,

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dimana gambar daun teh berhasil diklasifikasi dengan benar sesuai nama kelasnya (daun teh peko) dengan tingkat akurasi sebesar 99.98 %.

## 3.3.2 Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan dengan menggunakan model dengan akurasi tertinggi yang telah dilatih ( training ) sebelumnya sebagai engine dalam melakukan klasifikasi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data testing yang berisi 20 buah citra (10 citra per class ) yang belum pernah dikenali sistem.
Tabel 5. Hasil Pengujian Model Menggunakan Aplikasi yang Dideploy
No. Data Testing (10 citra per class) Daun Teh Kepel Daun Teh Peko Akurasi Benar Salah Akurasi Benar Salah 1. 100% √ - 99,99% √ - 2. 100% √ - 99,99% √ - 3. 100% √ - 99,99% √ - 4. 100% √ - 99,95% √ - 5. 100% √ - 99,94% √ - 6. 100% √ - 99,97% √ - 7. 100% √ - 99,99% √ - 8. 100% √ - 99,89% √ - 9. 100% √ - 99,98% √ - 10. 100% √ - 99,82% √ - Rata-rata akurasi = 100% Rata-rata akurasi = 99,95%
Berdasarkan Tabel 5, maka dapat diambil kesimpulan bahwa model yang di deploy kedalam aplikasi berbasis web dapat melakukan klasifikasi daun teh siap panen dengan akurat sesuai dengan jenis class -nya. Dari total 20 buah citra daun teh (10 citra per class ), semuanya dapat dikalsisfikasi dengan benar dengan rata-rata akurasi pada citra daun teh kepel mencapai 100%, sedangkan pada citra daun teh peko, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 99,95%.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  sistem  telah  diuji  untuk  melakukan  klasifikasi  daun  teh  siap  panen  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan metode  ini  memberikan  performa  yang  sangat  baik  terhadap  semua  dataset,  memungkinkan  sistem  untuk mengklasifikasikan daun teh siap panen dengan tingkat akurasi yang tinggi dan dapat diandalkan.
Dalam menjalankan pengujian, enam skenario model berbeda telah diuji untuk menilai kinerja masing-masing. Hasil training  menunjukkan  bahwa  skenario  model  2  mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi,  yaitu  100%.  Pada  skenario  ini, penggunaan hyperparameter seperti epoch 50, input shape 224x224x3 (RGB channel), batch size 32, dan optimizer Adam telah menghasilkan performa optimal. Keberhasilan ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan dari pelatihan mampu mengidentifikasi daun teh siap panen dengan presisi yang sangat tinggi.
Lebih  lanjut,  ketika  model  diuji  menggunakan  data  testing,  hasilnya  sangat  memuaskan.  Tingkat  akurasi  yang mencapai  100%  menunjukkan  kehandalan  model  dalam  mengklasifikasikan  daun  teh  siap  panen.  Selain  itu,  metrik evaluasi seperti presisi, recall, dan f1-score juga mencapai nilai 100%, menunjukkan bahwa model tidak hanya akurat tetapi juga konsisten dalam mengenali setiap kelas daun teh.
Dengan  demikian,  kesimpulan  dari  hasil  pengujian  ini  adalah  bahwa  penerapan Convolutional  Neural  Network dengan arsitektur MobileNetV2 memberikan kinerja yang sangat baik dalam klasifikasi daun teh siap panen. Model yang dihasilkan mencapai tingkat akurasi tertinggi pada skenario model 2, dan evaluasi lebih lanjut menunjukkan kehandalan dan  konsistensi  model  dalam  mengenali  daun  teh  siap  panen.  Hasil  ini  menegaskan  potensi  besar  CNN  dengan MobileNetV2 dalam aplikasi identifikasi dan klasifikasi objek visual seperti daun teh siap panen.
Saran  untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  dirumuskan  sebagai  berikut:  Melakukan  penelitian  lanjutan  yang memfokuskan pada integrasi model ke dalam aplikasi mobile untuk memungkinkan proses klasifikasi secara langsung

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 215-225 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dan real time. Meningkatkan spesifikasi perangkat, terutama dalam hal Random Access Memory (RAM) dan Graphics Processing Unit (GPU), guna mempercepat proses pelatihan model.
Dengan  mengimplementasikan  saran-saran  ini,  peneliti  selanjutnya  dapat  mengambil  langkah  lebih  lanjut  untuk menjadikan model lebih responsif dan dapat diintegrasikan dengan lebih baik dalam konteks penggunaan praktis, seperti aplikasi mobile. Selain itu, peningkatan spesifikasi perangkat keras dapat meningkatkan efisiensi proses training model, mempercepat pengembangan, dan mengoptimalkan kinerja model secara keseluruhan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. N. Auliasari, L. Novamizanti, and N. Ibrahim, “Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 217, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i2.7387.
[2] Y. Damanik, H. Okprana, and R. K. Sormin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Produk Teh Terbaik Menggunakan Metode Moora Pada PTPN IV Sidamanik,” Bul. Big Data, Data Sci. Artif. Intell. Sist. , vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2022.
[3] A. Nadila, L. Saragih, and W. J. Tarigan, “Pengaruh Reactional Satisfacation Terhadap Minat Kunjung Ulang Wisata Kebun Teh Sidamanik Dengan Citra Destinasi Sebagai Variabel Moderasi,” J. Ekon. Integr. , vol. 12, no. 2, pp. 133–142, 2022.
[4] F.  Akmal  Hariz,  I.  Nurma  Yulita,  and  I.  Suryana,  “Human  Activity  Recognition  Berdasarkan  Tangkapan  Webcam Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Dengan Arsitektur  MobileNet  Human Activity  Recognition Berdasarkan Tangkapan Webcam Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dengan ,” Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 4, pp. 103–115, 2022.
[5] F. Wang, “Generative adversarial networks and convolutional neural  networks based weather classification model for day ahead  short-term  photovoltaic  power  forecasting,” Energy  Convers.  Manag. ,  vol.  181,  pp.  443–462,  2019,  doi: 10.1016/j.enconman.2018.11.074.
[6] Q. Yang, Y. Liu, T. Zhou, Y. Peng, and Y. Tang, “3D Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification Using  Generative Adversarial  Network,” 2020 13th  International Conference  on  Intelligent  Computation  Technology  and Automation (ICICTA) . IEEE, 2020. doi: 10.1109/icicta51737.2020.00065.
[7] I. Mudzakir and T. Arifin, “Klasifikasi Penggunaan Masker dengan Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur MobileNetv2,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 12, no. 1, p. 76, 2022, doi: 10.36448/expert.v12i1.2466.
[8] I.  G.  D.  Dwijayana  and  I.  G. A.  Wibawa,  “Implementasi  Transfer  Learning  Dalam  Klasifikasi  Penyakit  Pada  Daun  Teh Menggunakan MobileNetV2,” J. Nas. Teknol. Inf. dan Apl. , vol. 1, no. 1, pp. 379–387, 2022.
[9] D. Ramayanti, D. Asri, and L. Lionie, “Implementasi Model Arsitektur VGG16 dan MobileNetV2 Untuk Klasifikasi Citra Kupu-Kupu,” JSAI J. Sci. Appl. Informatics , vol. 5, no. 3, pp. 182–187, 2022.
[10] F.  Zaelani  and Y.  Miftahuddin,  “Perbandingan  Metode  EfficientNetB3  dan  MobileNetV2  Untuk  Identifikasi  Jenis  Buah- buahan  Menggunakan  Fitur  Daun,” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1–11,  2022,  doi: 10.33197/jitter.vol9.iss1.2022.911.
[11] A. A.  Jaelani,  F. Y.  Supratman, and  N.  Ibrahim,  “Perancangan Aplikasi  Untuk  Klasifikasi  Klon Daun Teh  Seri  Gambung ( Gmb ) Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” vol. 7, no. 2, pp. 2920–2928, 2020.
[12] A.  H.  Suherman,  N.  Ibrahim,  H.  Syahrian,  V.  P.  Rahadi,  and  M.  K.  Prayoga,  “Klasifikasi  Daun  Teh  Gambung  Varietas Assamica Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Lenet-5,” J. Electr. Syst. Control Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 63–71, 2021, doi: 10.31289/jesce.v4i2.4136.
[13] B. A. Wicaksono, “Identifikasi Kematangan Daun Teh Menggunakan Centroid Clustering Berbasis Ruang Warna YCbCr,” Universitas Telkom, 2019.
[14] N.  Ibrahim,  G. A.  Lestary,  and  F.  S.  Hanafi,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Pucuk  Daun  Teh  menggunakan  Metode Convolutional Neural Network,” J. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 10, no. 1, pp. 162–176, 2022.
[15] D.  Alita  and  R.  B.  A.  Shodiqin,  “Sentimen  Analisis  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector Machine,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2023.