## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 3, Tahun 2023, pp. 748-758 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i3.59140

## Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Tandan  Buah  Segar  Kelapa Sawit Menggunakan Pendekatan Deep Learning
Jefri Zulkarnain 1 , Kusrini 2* , Tonny Hidayat 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia

## A B S T R A K
Menilai  kematangan  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  kelapa  sawit  sangat kompleks, kematangan TBS dilihat berdasarkan jumlah atau persentase dari  buah  yang  terlepas  dari  TBS  serta  berdasarkan  perubahan  warna kulit  luar  TBS,  dalam  melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  rentan terjadi  kesalahan  penilaian  oleh  manusia,  kesalahan  klasifikasi  dapat terjadi oleh berbagai faktor. Untuk membantu kesalahan dalam klasifikasi, Deep  learning diusulkan  dalam  melakukan  mengklasifikasi  tingkat kematangan. Tujuan dalam penelitian ini adalah menganalisis klasifikasi menggunakan Deep learning untuk memprediksi tingkat kematangan TBS kelapa sawit. Dalam penelitian ini diusulkan Deep learning dengan model ResNet50  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  empat  tingkat  kematangan TBS: mentah, kurang matang, matang, dan terlalu matang. Penelitian ini akan  melakukan  eksperimen  berdasarkan  empat  alokasi  data,  dua optimizer,  dan  enam  learning  rate  serta  melakukan  augmentasi  data. Penelitian  menunjukan  experimen  model  yang  diusulkan  menghasilkan kondisi  terbaik  alokasi  data  90/10,  optimizer  adam,  dan  learning  rate 0.0001 dengan  precision 96%,  recall 98%, F1 score 97%,  dan accuracy 97%.  Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  model  yang  diusulkan  berhasil mencapai  akurasi  97%,  namun  demikian  dalam  melakukan  klasifikasi tingkat  kematangan  membutuh  data  latih  dengan  ukuran  besar  untuk mendapatkan hasil kalsifikasi yang baik serta memperhatikan dataset dan metode yang digunakan.

## A B S T R A C T
In assessing the maturity of Fresh Fruit Bunches (FFB)) coconut palm is very complex, FFB maturity is seen based on the amount or percentage of the fruit that is independent of TBS as well as based on changes in the color of the outer skin FFB, in carrying out the classification of the level of maturity vulnerable to human error of assessment, error of classification can  occur  by various  factors.  To  help  errors  in  classification, Deep  learning  is  proposed  in conducting  classification  of maturity levels. The aim of this study is to conduct a classification using Deep learning to predict the maturity rate of palm coconut FFB. The study proposed Deep learning with the ResNet50 model to classify FFB at four levels of maturity: raw, less  mature,  mature,  and  over-mature.  The  research  will  conduct  experiments  based  on  four  data  allocations,  two optimizers,  and  six  learning  rates  and  perform  data  augmentations.  The  research  showed  that  the  proposed  model experiments  produced  the  best  conditions  of  data  allocation  90/10,  optimizer  adam,  and  learning  rate  0.0001  with accuracy 96%, recall 98%, F1 score 97%, and accurate 97%. The conclusion of the research results of the proposed model has achieved accuracy of 97%, but in conducting the classification of the level of maturity requires large-scale training data to obtain good calcification results as well as pay attention to the datasets and methods used.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu penghasil minyak sawit terbesar setelah Malaysia dan Thailand (Prasetyo et al., 2020) . Tanaman kelapa sawit merupakan salah satu komoditas pangan utama dunia dan menjadi harapan perekonomian (Hardi et al., 2020; Prakosa et al., 2023) . Tanaman kelapa sawit menjadi salah satu tanaman perkebunan terpenting karena mampu menghasilkan minyak nabati, produk sehari- hari yang dihasilkan oleh minyak nabati tanaman kelapa sawit adalah produk edible dan produk non edible (Himmah et al., 2020; Septiarini et al., 2021) . Berdasarkan data food agriculture organization (FAO), pada tahun 2050 permintaan akan produksi minyak sawit akan mencapai 156 juta ton (Himmah et al., 2020; Lye Chew et al., 2021) . Angka produksi dan permintaan akan minyak sawit ini menjadikan sawit komoditas pangan  internasional  yang  sangat  unggul,  maka  atas  dasar  hal  itu  untuk  memproduksi  sawit  dengan kualitas yang baik adalah dengan memanen Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit pada pemasakan yang optimal (Raj et al., 2021) .

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received February 27, 2023 Accepted September 22, 2023 Available online October 25, 2023
Kata Kunci: Klasifikasi, Deep Learning , Tingkat Kematangan, Tandan Buah Segar Kelapa Sawit, Parameter
Keywords:
Classification,
Deep
Learning, Maturity  Rate,  Oil  Palm  Fresh  Fruit Bunches, Parameters
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Kelapa  sawit  menghasilkan  tandan  buah  segar  yang  akan  diolah  menjadi  minyak  nabati,  untuk mendapatkan  minyak  nabati  dengan  kualitas  tinggi.  Tingkat  kematangan  TBS  yang  dihasilkan  harus berkualitas tinggi, untuk menilai kualitas TBS dapat ditentukan berdasarkan tekstur, bentuk dan ciri warna dari  buah  TBS (Dermawan  &  Ashari,  2018;  Septiarini  et  al.,  2021) .  Minyak  dengan  kualitas  tinggi  dan memiliki nilai komoditas yang tinggi hanya dihasilkan oleh TBS yang telah matang kemudian diikuti oleh TBS yang terlalu matang, sedangkan minyak dengan kualitas rendah dihasilkan dari tandan mentah dan kurang  matang  yang  dipanen  tanpa  kontrol  kematangan (Junkwon  et  al.,  2009;  Mansour  et  al.,  2022) . Mengontrol  kematangan  TBS  sangat  kompleks,  dengan  menilai  tingkat  kematangan  TBS  berdasarkan jumlah atau persentase dari buah yang terlepas dari tandan buah segar kelapa sawit serta berdasarkan perubahan  warna  kulit  luar  TBS  kelapa  sawit  Perubahan  warna  menjadi  penilaian  utama  tingkat kematangan  buah  kelapa  sawit  hal  ini  rentan  terjadi  kesalahan  penilaian  oleh  manusia,  dikarenakan persepsi  manusia  terhadap  warna  dapat  berubah-ubah  dipengaruhi  oleh  kondisi  fisik  dan  psikologis manusia (Being et al., 2020) . Buah yang terlepas dari TBS kelapa sawit dapat terjadi oleh faktor lain yang membuat  buah  cepat  berguguran,  salah  satu  penyebabnya  adalah  TBS  tidak  dipanen  pada  saat  optimal (Alfatni et al., 2022; Ashari et al., 2022) . Metode konvensional memerlukan waktu yang cukup lama dan membutuhkan banyak tenaga kerja dalam pelaksanaannya (Sinambela et al., 2020) . Oleh karena itu, perlu adanya pengembangan klasifikasi tingkat kematangan TBS pada proses pemanenan dan pembelian untuk mengoptimalkan  kualitas  minyak  yang  akan  dihasilkan  dari  TBS.  Dua  pendekatan  yang  paling  sering digunakan dalam melakukan klasifikasi tingkat kematangan TBS kelapa sawit yaitu machine learning dan deep learning . Deep learning adalah proses pembelajaran dengan menggunakan algoritma yang mengacu pada hukum  matematika  dimana Deep  learning bekerja  mirip  dengan  sistem  otak  manusia (Fitra  Maulana  & Rochmawati,  2019) . Deep  learning telah  menunjukan  hasil  yang  cukup  menjanjikan  dalam  melakukan klasifikasi citra pada kasus yang kompleks (Herman et al., 2020) . Dalam literatur, beberapa penulis telah meneliti  penggunaan  alat  dan  teknik  algoritma  pada  klasifikasi  tingkat  kematangan.  Seperti  melakukan klasifikasi tingkat kematangan tandan buah segars menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) (Ashari et al., 2022; Prasetyo et al., 2020; Saleh & Liansitim, 2020; Yuen Teh et al., 2021) . Regresi, AlexNet,  K-Means  Clustering,  YOLOv4  dan  algoritma  juga  diterapkan  untuk  mengklasifikasi  tingkat kematangan pada pisang menggunakan CNN dan k-nearest neighbor (KNN) pada buah papaya (Albakri et al., 2019; Behera et al., 2021; Himmah et al., 2020; Lai et al., 2022; Saranya et al., 2022; Wong et al., 2020) . Dalam  melakukan  klasifikasi,  selain  algoritma  juga  dipengaruhi  oleh  jumlah  data,  hyperparameter,  dan teknik  akuisisi  data.  Model deep  learning akan  bekerja  dengan  baik  pada  data  yang  besar  untuk mendapatkan akurasi yang tinggi dan menghindari overfitting , hal ini merupakan kelemahan yang ada pada deep learning . Transfer learning digunakan untuk mengatasi hal tersebut, yang telah terbukti pada CNN yang memiliki  dataset  kecil (Suharjito  et  al.,  2021) .  Selain  itu  teknik  lain  yang  digunakan  untuk  mengatasi overfitting data adalah augmentasi data. Augmentasi data merupakan salah satu teknik untuk menambah data  dalam  data  set  dengan  berbagai  teknik,  yaitu  dengan  cara  menggeser,  membalik,  memutar, mencerahkan, memperbesar dan memperkecil gambar (Perez & Wang, 2017) . Hasil deep learning juga dipengaruhi oleh  Hyperparameter yang  digunakan pada sebuah  model deep  learning ,  salah  satunya learning  rate dan batch  size . Learning  rate sendiri  adalah  parameter  pada proses training yang berfungsi untuk menghitung nilai koreksi bobot waktu training data. Batch size adalah jumlah contoh data yang digunakan dalam satu iterasi training data (Rochmawati et al., 2021) . Perbedaan jumlah  parameter  yang  digunakan  mempengaruhi  hasil  evaluasi  terhadap  model  yang  dikembangkan (Rifqi, 2021) . Kurangnya informasi tentang parameter penting menjadi alasan terbatasnya kinerja model yang diusulkan. Ketika parameter pengikatan spesifik lokasi diukur dan disertakan, model yang diusulkan lebih akurat (Khan et al., 2021) . Berdasarkan penelitian sebelumnya, tidak hanya augmentasi data yang mempengaruhi  hasil  prediksi  tetapi  juga  skenario  yang  digunakan  dan  hyperparameter  yang  akan digunakan selama proses klasifikasi. Kontribusi utama dari pekerjaan yang akan disajikan dalam penelitian ini  adalah  bagaimana  penerapan  hyperparameter  dapat  meningkatkan  metode  untuk  mengklasifikasi tingkat  kematangan  tandan  buah  segar  kelapa  sawit.  Penelitian  ini  untuk  mengklasifikasi  tingkat kematangan TBS kelapa sawit dengan empat tingkat kematangan yaitu mentah, kurang matang, matang, dan  terlalu  matang  memanfaat  metode deep  learning convolutional  neural  networks  (CNN)  dengan arsitektur  ResNet50.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  mengembangkan  model  dalam mengklasifikasi tingkat kematangan TBS serta mengoptimalkan kualitas minyak dari hasil pengolahan TBS kelapa sawit.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  eksperimental,  pada  hal  ini  dilakukan  berbagai tindakan dimulai dari pengumpulan data, pre-processing data, alokasi data, kemudian dilakukan pemodelan data, selanjutnya testing serta evaluasi. Tahapan pada penelitian ini digambarkan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Proses awal dilakukan pengumpulan dataset yang akan digunakan pada penelitian, dataset yang dikumpulkan berasal dari web penyedia dataset computer vision yaitu https://roboflow.com. Data citra yang dikumpulkan merupakan data citra TBS kelapa sawit yang terdiri dari buah mentah, kurang matang, matang,  dan  terlalu  matang  dengan  berbagai  latar  belakang (Ginanjar,  2022b,  2022a;  New-workspace- 0vwie, 2021) . Data citra TBS kelapa sawit yang akan digunakan pada penelitian ini sejumlah  4.938 data. Sebaran  data  pada  dataset  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  mentah  berjumlah  331  data,  kurang  matang berjumlah  1548,  matang  berjumlah  2236  data,  dan  yang  terakhir  terlalu  matang  723  data. Tingkat kematangan TBS kelapa sawit disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Tingkat Kematangan TBS Kelapa Sawit
Citra TBS Kelapa Sawit Kelas Keterangan Kurang Matang Buah  sudah  berubah  warna  menjadi  hitam kemerahan  dan  sudah  ada  buah  yang  terelepas satu sampai sembilan buah yang terlepas. Matang Buah pada tandan sudah mulai berubah menjadi jingga kemerahan dan 10 buah yang terlepas. Terlalu Matang Buah  pada  tandan  memiliki  warna  jingga kemerahan dan lebih dari 50 buah terlepas. Mentah Buah pada tandan masih keras, berwarna hitam dan belum ada yang terlepas.
Pre-processing pada Neural Network persiapan data merupakan salah satu tahapan penting, karena persiapan terhadap data dapat meningkatkan kualitas analisis, mempercepat proses pelatihan, mengurangi kesalahan pemodelan. Tahapan pre-processing data merupakan tahapan mengubah data mentah menjadi satu format data yang umum (Koval, 2018) . Tahapan dimulai dari load data. Untuk memastikan bahwa data sesuai  dengan  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya,  dilanjutkan  dengan  pengecekan  data,  disini pengecekan format data dilakukan dengan melakukan data check. Setelah selesai melakukan pengecekan data, maka dilakukan penyamaan ukuran data atau resizing citra pada proses augmentasi data. Augmentasi data yang dilakukan tidak hanya melakukan perubahan ukuran data, pada penelitian ini juga dilakukan pembalikan,  pemotongan,  dan  pemutaran  pada  citra.  Adapun  range  yang  digunakan  pada  proses augmentasi data dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Augmentasi Data yang diterapkan pada Dataset Augmentasi Data Range Resize 150 Center crop 150 Random Horizontal Flip 10 Random Rotation 10
Data  yang  akan  digunakan  pada  proses  modeling  dan  klasifikasi  adalah  data  training  dan  data testing, data training adalah sekumpulan data yang digunakan untuk melatih model sedangkan data testing adalah sekumpulan data yang digunakan untuk melakukan pengujian pada model yang telah didapatkan (Ashari et al., 2022) . Data yang akan dialokasikan pada penelitian  ini menjadi data training dan testing dengan empat skenario data yaitu 70:30, 75:25, 80:20, dan 90:10. Modeling dan testing, resNet50 sebagai arsitektur dari convolutional neural network akan digunakan sebagai metode pada penelitian ini. ResNet atau residual network digunakan karena memiliki ciri khusus yaitu skip connections, batch normalization , dan menghilangkan fully connected layers yang berhasil menyelesaikan masalah yang ada pada arsitektur sebelumnya  yaitu  keadaan  jika  jaringan  yang  ada  terlalu  dalam  mengakibatkan  penurunan  akurasi  dan tingginya  error  yang  dihasilkan.  Dengan  cara  melompati  atau  melewati  beberapa  layer  ResNet  berhasil menyelesaikan masalah yang ada sebelumnya vanishing gradient problem, dan cara penyelesain dikenal dengan residual  learning yang  divisualisasikan  pada Gambar  2 .  ResNet  dengan  kemampuan  tersebut menjadi  standar  dalam  penggunaan  secara  praktis  dan  menjadi  Arsitektur  terbaik  sejak  2016,  yang dibangun oleh Kaiming pada tahun 2015 (Suyanto et al., 2019) .

## Gambar 2. Residual Learning Block
Pada penelitian ini akan dilakukan tahapan modeling, tahapan ini bertujuan untuk mendapatkan model  dari  proses  training  data  menggunakan  arsitektur  dari  convolutional  neural  networks  yaitu ResNet50 dengan menggunakan parameter, optimizer dan alokasi data yang berbeda pada proses training citra TBS, proses training citra TBS akan dilakukan sebanyak 2 skenario. Keseluruhan arsitektur ResNet50 tersusun  atas  5  proses  tahapan  konvolusi,  kemudian  dilanjutkan  dengan  average  pooling,  dan  berakhir pada fully connected layer yang berfungsi sebagai layer prediksi (Oktafanda, 2022) , pada penelitian yang akan dilakukan akan menggunakan 1 maxpool dan 1 average pool layer, yang divisualisasikan  pada Gambar
3 .  Karena  keluaran  kami  hanya  memiliki  empat  kelas  kami  mengganti  fully  connected  dari  1000  kelas menjadi 4 kelas sesuai dengan kelas yang ada pada dataset pada penelitian ini dan tetap mempertahankan bobot yang ada pada ResNet50.

## Gambar 3. Proses ResNet50
Dari proses training akan menghasilkan sebuah model, model inilah yang akan digunakan untuk pengujian dalam klasifikasi tingkat kematangan TBS menggunakan data test yaitu data yang berbeda pada proses  pelatihan  model.  Pengujian  terhadap  model  dilakukan  untuk  mengevaluasi  hasil  dari  ResNet50. Tahapan  selanjutnya  pada  alur  penelitian  ini  adalah  evaluasi.  Evaluasi  dilakukan  untuk  menarik  hasil klasifikasi dan kesimpulan dari hasil pengujian model. Model evaluasi yang akan digunakan untuk proses evaluasi  adalah  confusion  matrix,  untuk  mendapatkan  model  terbaik  dari  model  yang  telah  dilatih  dan dilakukan  testing.  Evaluasi  yang  dilakukan  terhadap  sebuah  model  klasifikasi  dilakukan  dengan menghitung suatu ukuran pada kumpulan data uji yang tidak digunakan dalam pelatihan model klasifikasi. Ada  beberapa  ukuran  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi  yaitu  accuracy,  error  rate, recall, specificity, precision, dan F1, F-Measure atau F-score (Suyanto, 2017) . Ukuran yang akan digunakan pada penelitian ini adalah  accuracy, recall, precision, dan F1, F-Measure atau F-score. Accuracy merupakan rasio  dari  jumlah  hasil  prediksi  yang  benar  dan  jumlah  total  data  prediksi.  Recall  berupa  ukuran kelengkapan,  dimana  kelas  positif  yang  diprediksi  sebagai  kelas  positif.  Precision  merupakan  ukuran kepastian, kelas positif yang diprediksi benar sebagai kelas positif. F-Score dapat dikatakan sebagai rata- rata bobot dari nilai recall dan precision, nilai F-score idealnya berada pada angka 1 dan angka 0 menjadi nilai terburuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian kinerja model klasifikasi dalam melakukan klasifikasi pada  tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit  yang  dilakukan  dalam  dua  skenario.  Studi  eksperimental dilaksanakan  menggunakan  Google  Collaboratory  dengan  GPU  Nvidia  T4  dan  menggunakan  bahasa pemrograman python dijalankan pada laptop asus dengan I5 8th gen. Skenario pertama dilakukan dengan melakukan  input  100  epoch,  32  batch  size,  adam  optimizer,  dan  dengan  variasi  learning  rate  0.0001, 0.00035, 0.0005, 0.00075, dan 0.0009. Alokasi data yang akan digunakan pada skenario ini adalah 70/30, 75/25, 80/20, dan 90/10. Kinerja model diukur dari segi akurasi dan loss yang dihasilkan, hasil kinerja model divisualisasikan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan Kinerja Pelatihan Model Optimizer Adam
Data Alokasi
Learning Rate Train Accuracy Train Loss Val Accuracy Val Loss 70/30 0.00035 0.9987 0.0056 0.9896 0.0500 75/25 0.0001 0.9979 0.0083 0.9758 0.0867 80/20 0.00035 0.9944 0.0201 0.9591 0.0995 90/10 0.0001 0.9965 0.0106 0.9795 0.0731
Tabel  3 menyajikan  hasil  dari  training  model  menggunakan  optimizer  adam  dengan  melihat kondisi terbaik dari masing-masing alokasi data. Dapat dilihat bahwa data alokasi 70/30 dengan learning rate  0.00035  merupakan  model  dengan  train  accuracy  dan  val  accuracy  tertinggi  serta  train  dan  loss terendah. Walaupun begitu angka selisih antara train accuracy, val accuracy, train loss, dan val loss model pada  jumlah  data  yang  digunakan  relatif  kecil.  Selanjutnya  model  yang  telah  didapatkan,  dilakukan pengujian  menggunakan  data  testing.  Disini  kami  memvisualisasikan  confusion  matrix  pada Gambar  4 untuk menunjukan kinerja dari masing-masing model yang sebelumnya telah didapatkan, hasil accuracy, precision,  recall  dan  f1  score  diviasualisasiakan  pada Tabel  4 .  Dapat  dilihat  bahwa  alokasi  data  90/10 memiliki  nilai  terbaik  pada  evaluasi  pengujian  dengan  precision  96%,  recall  98%,  F1  score  97%,  dan accuracy 97%. Hasil ini berbanding terbalik dengan hasil pada pelatihan model, dimana alokasi data 70/30
mendapati hasil pengujian akurasi yang terendah dari keempat model yang ada. Pengaruh jumlah data latih mempengaruhi hasil pengujian pada penelitian ini, dapat dilihat bahwa semakin banyak data latih yang digunakan, akurasi yang dihasilkan juga meningkat.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4. Confusion Matrix Adam Hasil Klasifikasi (terlalu Matang, Matang, Kurang Matang, Mentah),
(a) Alokasi Data 70/30, (b) Alokasi Data 75/25, (c) Alokasi Data 80/20, dan (d) Alokasi Data 90/10
Tabel 4. Hasil Kinerja Pengujian Model Adam
Data Alokasi Precision (%) Recall (%) F1 (%) Accuracy (%) 70/30 85 79 81 81 75/25 86 82 84 85 80/20 85 82 83 87 90/10 96 98 97 97
Skenario kedua akan dilakukan input parameter seperti pada skenario pertama, yang membedakan pada  skenario  kedua  adalah  optimizer  yang  akan  digunakan  pada  skenario  kedua  akan  menggunakan optimizer SGD. Hasil kinerja pelatihan model menggunakan optimizer SGD divisualisasikan pada Tabel 5 , dapat disimpulkan bahwa model dengan train accuracy dan train loss terbaik adalah model dengan alokasi data  80/20  dengan  learning  rate  0.0009,  sedangkan  model  dengan  val  accuracy  tertinggi  dan  val  loss terendah  ada  pada  model  70/30  dengan  learning  rate  0.0009.  Sama  seperti  skenario  sebelumnya  pada skenario ini juga dilakukan pengujian pada model yang telah didapatkan dengan data testing dan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil yang didapatkan pada skenario ini memiliki pola yang sama pada skenario pertama, dimana model dengan accuracy pelatihan dan validasi terbaik menjadi hasil pengujian terendah dibanding model lainnya seperti yang divisualisasikan pada Tabel 6 , dan Gambar 5 . Dimana model dengan hasil precision, recall, F1 score, dan accuracy terbaik pada alokasi data 90/10 dengan hasil 95%, 96%,  95%,  dan  95%.  Pada  skenario  ini  akurasi  pengujian  juga  meningkat  seiring  dengan  jumlah  data pelatihan seperti pada skenario pertama. Pada penelitian ini juga dilakukan komparasi terhadap Learning rate yang akan dibahas pada sub bab berikutnya.
Tabel 5. Perbandingan Kinerja Pelatihan Model
Optimizer SGD
Data Alokasi Learning Rate  Train Accuracy Train Loss Val Accuracy Val Loss 70/30 0.0009 0.9984 0.0123 0.9780 0.0706 75/25 0.0009 0.9949 0.0204 0.9621 0.1208 80/20 0.0009 0.9989 0.0101 0.9777 0.0953 90/10 0.0009 0.9983 0.0095 0.9687 0.0791 Tabel 6. Hasil Kinerja Pengujian Model SGD Data Alokasi Precision (%) Recall (%) F1 (%) Accuracy (%) 70/30 85 81 82 83 75/25 86 85 85 86 80/20 87 86 86 89 90/10 95 96
95
95
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Confusion matrix SGD hasil klasifikasi (terlalu matang, matang, kurang matang,    mentah), (a) alokasi data 70/30, (b) alokasi data 75/25, (c) alokasi data 80/20, dan (d) alokasi data 90/10
Perbandingan  Learning  rate  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan  learning  rate  0.0001, 0.00035, 0.0005, 0.00075, dan 0.0009. Dengan parameter yang akan digunakan optimizer adam, 100 epoch, 32 batch size, alokasi data 90/10. Hasilnya bisa dilihat pada Gambar 6 .
(a)
(b)
(c) (d) (e)
Gambar 6. Komparasi LR Adam (a) 0.0001, (b)0.00035 , (c) 0.0005, (d) 0.00075, dan 0.0009
Berdasarkan Gambar 6 bahwa hasil  learning rate 0.00035, 0.0005, 0.00075, dan 0.0009 akurasi yang  dihasilkan  berada  di  angka  yang  cukup  tinggi,  namun  untuk  akurasi  validasi  mengalami ketidakstabilan dengan mengalami naik turun hingga menyentuh angka di bawah 0.8. Hal ini juga terjadi pada kurva loss pada keempat learning rate yang sebelumnya disebut mengalami ketidakstabilan dan angka kurva loss sempat berada diatas angka 1, dimana loss yang dihasilkan sangat tinggi. Untuk hasil learning rate dengan hasil paling bagus adalah 0.0001. Hal ini karena  train dan val akurasi yang dihasilkan lebih stabil dan angka validasi terendah berada pada titik 0.89. Sejalan dengan train dan val kaurasi, loss yang dihasilkan lebih stabil dan pada angka yang rendah yaitu dibawah 0.3. Jadi dapat disimpulkan hasil yang paling optimal diantara kelima learning rate  adalah learning rate 0,0001. Perbandingan Learning rate yang kedua dilakukan dengan menggunakan learning rate 0.0001, 0.00035, 0.0005, 0.00075, dan 0.0009. Dengan parameter yang akan digunakan optimizer SGD, 100 epoch, 32 batch size, alokasi data 90/10. Hasilnya bisa dilihat  pada Gambar  7 .  Dapat  dilihat  pada  percobaan  ini  learning  rate  0.0001  merupakan learning  rate dengan  akurasi  paling  rendah  dan  loss  yang  dihasilkan  masih  tergolong  tinggi  walaupun  mengalami penurunan  kestabilan  loss  tetapi  masih  berada  lebih  besar  daripada  learning  rate  yang  lain.  Sedang Learning  rate 0.00035  dan  0.0005  menghasilkan  akurasi  yang  hampir  menyentuh  angka  1,  akan  tetapi untuk kestabilan train dan val akurasi mulai terjadi di angka epoch 50, begitu juga yang terjadi pada loss yang dihasilkan. Learning rate dengan hasil terbaik pada percobaan ini adalah pada 0.00075 dan 0.0009, karena train dan val yang dihasilkan menyentuh angka 1 beserta mengalami kestabilan lebih cepat daripada learning rate yang lain yaitu pada epoch 25. Jadi hasil yang paling optimal diantara kelima angka learning rate pada percobaan kedua yang dibandingkan adalah 0.00075 dan 0.0009.
(b)
(c)
(d)
(e)
Gambar 7. Komparasi LR SGD (a) 0.0001, (b)0.00035 , (c) 0.0005, (d) 0.00075, dan 0.0009
Pembahasan Tingkat kematangan tandan buah segar kelapa sawit menjadi penentu dalam menghasilkan minyak nabati kelapa sawit, karena minyak nabati kelapa sawit berkualitas tinggi dihasilkan oleh sawit yang telah matang dan terlalu matang, karena hal itulah dibutuhkan kontrol terhadap tingkat kematangan TBS kelapa sawit (Junkwon  et  al.,  2009) .  Pada  penelitian  ini  diusulkan  metode  klasifikasi  tingkat  kematangan  TBS kelapa  sawit  dengan  menggunakan  ResNet50  dengan  melakukan  eksperimen  pada  parameter  yang berbeda yaitu pada optimizer adam dan SGD serta pada learning rate 0,0001, 0,00035, 0,0005, 0,00075, dan 0,0009.  Hasil  dari  penelitian  ini  berhasil  mengklasifikasi  empat  tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit (mentah,  kurang  matang,  matang,  dan  terlalu  matang),  dengan  masing-masing  skenario  experimen menghasilkan kondisi terbaik. Kinerja  tersebut berdasarkan dataset yang kami gunakan, ada kemungkinan hasil yang kami temukan dapat berbeda pada dataset lain. Kinerja model dalam eksperimen yang telah dilakukan  ini  mampu  bersaing.  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dua  kelas  data  untuk klasifikasi  kematangan  TBS  menghasilkan  akurasi  96% (Saleh  &  Liansitim,  2020) .  Pada  penelitian  lain menggunakan metode yang sama untuk melakukan klasifikasi tingkat kematangan TBS dengan memadukan fitur deteksi tepi berwarna dengan hasil akurasi 91,5% (Yuen Teh et al., 2021) . Klasifikasi TBS kelapa sawit menggunakan deep  learning. Menggunakan  CNN  dengan  teknik  augmentasi  data  pada  tiga  tingkat kematangan tbs dengan hasil 98% pada proses pelatihan dan 76% pada proses pengujian model (Ashari et al., 2022; Wang et al., 2021) . Temuan pada penelitian ini learning rate pada optimizer adam, semakin meningkat learning rate akurasi yang dihasilkan terus mengalami ketidakstabilan, sedangkan pada learning rate dengan optimizer SGD memiliki hasil yang berbeda dimana semakin tinggi angka learning rate justru semakin stabil dalam proses pembelajaran dibandingan pada optimizer adam. Jika nilai learning rate terlalu kecil, pelatihan akan memakan waktu terlalu lama, namun jika terlalu besar, pembelajar akan terlalu cepat dan proses pelatihan tidak  stabil (Rochmawati  et  al.,  2021) .  Dalam  proses  klasifikasi  tingkat  kematangan  tandan  buah  segar kelapa sawit, terjadi kesalahan klasifikasi antara satu tingkat kematangan dengan tingkat kematangan yang lain  hal  ini  terjadi  karena  kesalahan  dalam  melakukan  klasifikasi  antara  tingkat  kematangan  kurang matang,  matang,  dan  terlalu  matang  pada  penelitian  ini  karena  memiliki  kesamaan  ruang  warna  dan kualitas dari dataset. Kesalahan klasifikasi TBS karena perubahan warna buah yang tidak merata (Septiarini et al., 2021) . Kesalahan-kesalahan dalam klasifikasi juga dapat disebabkan tingginya tingkat okulasi dan objek  yang  menutupi  TBS (Behera  et  al.,  2021;  Prasetyo  et  al.,  2020). Akurasi  yang  dihasilkan  dalam penelitian  ini  juga  dipengaruhi  oleh  persiapan  data,  persiapan  data  yang  dilakukan  membantu meningkatkan akurasi yang dihasilkan. Hasil akurasi dengan persiapan data lebih baik daripada data tanpa persiapan data. Temuan ini diperkuat dengan temuan penelitian sebelumnya menyatakan  persiapan data memiliki peranan penting dalam saat menggunakan mode neural network, karena mampu meningkatkan kualitas analisis, mempercepat proses pelatihan, mengurangi kesalahan pada saat pemodelan (Behera et al.,  2021;  Koval,  2018) .  Penelitian  ini  dapat  terus  ditingkatkan,  di  masa  mendatang  penelitian  ini  dapat diperluas  pada  lebih  empat  tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit,  mempertimbangkan  melakukan klasifikasi tingkat kematangan TBS menggunakan model deep learning lain. Peningkatan kualitas dataset di masa mendatang dengan memperhatikan teknik akuisisi data untuk menghindari noise yang terjadi pada gambar. Terakhir, penelitian di masa mendatang dapat membandingkan learning rate dan optimizer lain
serta memperhatikan hyperparameter agar sesuai dengan dataset untuk klasifikasi tingkat kematangan TBS Kelapa sawit.

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  diusulkan  model  ResNet50  untuk  melakukan  klasifikasi  empat  tingkat kematangan TBS kelapa sawit, model dilatih dengan melakukan augmentasi data dan experimen penyetelan input parameter optimizer, learning rate serta alokasi data. Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan  sebelumnya  didapati  bahwa  pada  klasifikasi  tingkat  kematangan  dapat  dilakukan  pada ResNet50 dengan dua percobaan hyperparameter. Model dengan optimizer adam diusulkan sebagai model klasifikasi tingkat kematangan TBS kelapa sawit dengan kemungkinan perbaikan dimasa mendatang.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Albakri, Z. M., Saufi, M., Kassim, M., Abdullah, A. F., & Harith, H. H. (2019). SCIENCE & TECHNOLOGY Analysis of Oil Palm Leaf Phyllotaxis towards Development of Models to Determine the Fresh Fruit Bunch (FFB) Maturity Stages, Yield and Site-Specific Harvesting. Pertanika J. Sci. & Technol , 27 (2), 659 – 672.
Alfatni, M. S. M., Khairunniza-Bejo, S., Marhaban, M. H. B., Saaed, O. M. Ben, Mustapha, A., & Shariff, A. R. M. (2022). Towards a Real-Time Oil Palm Fruit Maturity System Using Supervised Classifiers Based on Feature Analysis. Agriculture , 12 (9), 1461. https://doi.org/10.3390/agriculture12091461.
Ashari, S., Yanris, G. J., & Purnama, I. (2022). Oil Palm Fruit Ripeness Detection using Deep Learning. Sinkron , 7 (2), 649 – 656. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i2.11420. Behera,  S.  K.,  Rath,  A.  K.,  &  Sethy,  P.  K.  (2021).  Maturity  status  classification  of  papaya  fruits  based  on machine learning and transfer learning approach. Information Processing in Agriculture , 8 (2), 244 – 250. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2020.05.003.
Being, C. Y., Hashim, N., Maringgal, B., & Wondi, M. H. (2020). A review of non-destructive techniques applied for measuring quality of oil palm fresh fruit bunches. Journal of Agricultural and Food Engineering , 1 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.37865/jafe.2020.0002. Dermawan, D., & Ashari, M. L. (2018). Studi Pemanfaatan Limbah Padat Industri Pengolahan Minyak Kelapa Sawit Spent Bleaching Earth sebagai Pengganti Agregat pada Campuran Beton. Jurnal Presipitasi , 15 (1), 7 – 10. https://doi.org/10.14710/presipitasi.v15i1.7-10.
Fitra  Maulana,  F.,  &  Rochmawati,  N.  (2019).  Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional  Neural Network.
Journal of Informatics and Computer Science
01(02), 104-108 . https://doi.org/10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
Ginanjar, T. (2022a). ImageClassificationReducedClass Dataset. Roboflow Universe . Ginanjar, T. (2022b). imclassification Dataset. Roboflow Universe.
Hardi, A. D., Joni, R., Syukri, S., & Aziz, H. (2020). Pembuatan Karbon Aktif dari Tandan Kosong Kelapa Sawit sebagai Elektroda Superkapasitor.
Jurnal Fisika
Unand , 9 (4),
479 – 486. https://doi.org/10.25077/jfu.9.4.479-486.2020.
Herman,  H.,  Susanto,  A.,  Cenggoro,  T.  W.,  Suharjito,  S.,  &  Pardamean,  B.  (2020).  Oil  Palm  Fruit  Image Ripeness Classification with Computer Vision using Deep Learning and Visual Attention. Journal of Telecommunication,  Electronic  and  Computer  Engineering  (JTEC) , 12 (2),  21 – 27.  Retrieved  from https://jtec.utem.edu.my/jtec/article/view/5543.
Himmah,  E.  F.,  Widyaningsih,  M.,  &  Maysaroh,  M.  (2020).  Identifikasi  Kematangan  Buah  Kelapa  Sawit Berdasarkan  Warna  RGB  Dan  HSV  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering. Jurnal  Sains  Dan Informatika , 6 (2), 193 – 202. https://doi.org/10.34128/jsi.v6i2.242.
Junkwon, P., Takigawa, T., Okamoto, H., Hasegawa, H., Koike, M., Sakai, K., Siruntawineti, J., Chaeychomsri, W.,  Vanavichit,  A.,  Tittinuchanon,  P.,  &  Bahalayodhin,  B.  (2009).  Hyperspectral  imaging  for nondestructive determination of internal qualities for oil palm (Elaeis guineensis Jacq. var. tenera). In Agricultural Information Research (Vol. 18, Issue 3). https://doi.org/10.3173/air.18.130.
Khan, N., Kamaruddin, M. A., Sheikh, U. U., Yusup, Y., & Bakht, M. P. (2021). Oil palm and machine learning: Reviewing one decade of ideas, innovations, applications, and gaps. In Agriculture (Switzerland) (Vol. 11, Issue 9). MDPI. https://doi.org/10.3390/agriculture11090832. Koval,  S.  I.  (2018).  Data  preparation  for  neural  network  data  analysis. Proceedings  of  the  2018  IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2018 , 2018 - Janua , 898 – 901. https://doi.org/10.1109/EIConRus.2018.8317233.
Lai, J. W., Ramli, H. R., Ismail, L. I., & Hasan, W. Z. W. (2022). Real-Time Detection of Ripe Oil Palm Fresh Fruit
Bunch Based on YOLOv4. IEEE Access , 10 , 95763 – 95770.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3204762.
Lye Chew, C., Yong Ng, C., Onn Hong, W., Yeong Wu, T., Lee, Y.-Y., Ee Low, L., San Kong, P., & Seng Chan, E. (2021).  Improving  Sustainability  of  Palm  Oil  Production  by  Increasing  Oil  Extraction  Rate:  a Review. Food  and  Bioprocess  Technology . https://doi.org/10.1007/s11947-020-02555- 1/Published.
Mansour,  M.  Y.  M.  A.,  D.  Dambul,  K.,  &  Choo,  K.  Y.  (2022).  Object  Detection  Algorithms  for  Ripeness Classification  of  Oil  Palm  Fresh  Fruit  Bunch. International  Journal  of  Technology , 13 (6),  1326. https://doi.org/10.14716/ijtech.v13i6.5932.
New-workspace-0vwie. (2021). Sawit Dataset . Roboflow Universe.
Oktafanda,  E.  (2022).  Klasifikasi  Citra  Kualitas  Bibit  dalam  Meningkatkan  Produksi  Kelapa  Sawit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 4 (3), 72 – 77. https://doi.org/10.37034/infeb.v4i3.143.
Perez, L., & Wang, J. (2017). The Effectiveness of Data Augmentation in Image Classification using Deep Learning. ArXiv .
Prakosa, P., Pattiasina, S., & Winanda, W. (2023). Ekoteologi Gereja Terhadap Penanaman Kelapa Sawit Di Lahan  Gambut. Jurnal  Ilmiah  Religiosity  Entity  Humanity  (JIREH) , 5 (1),  73 – 82. https://doi.org/10.37364/jireh.v5i1.124.
Prasetyo, N. A., Pranowo, & Santoso, A. J. (2020). Automatic detection and calculation of palm oil fresh fruit bunches using faster R-CNN. International Journal of Applied Science and Engineering , 17 (2), 121 – 134. https://doi.org/10.6703/IJASE.202005_17(2).121.
Raj, T., Hashim, F. H., Huddin, A. B., Hussain, A., Ibrahim, M. F., & Abdul, P. M. (2021). Classification of oil palm fresh fruit maturity based on carotene content from Raman spectra. Scientific Reports , 11 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-021-97857-5.
Rifqi,  M.  (2021).  Deteksi  Kematangan  Tandan  Buah  Segar  (Tbs)  Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Komposisi
Warna Menggunakan Deep Learning. Jurnal Teknik
Informatika , 14 (2). https://doi.org/10.15408/jti.v14i2.23295.
Rochmawati, N., Hidayati, H. B., Yamasari, Y., Tjahyaningtijas, H. P. A., Yustanti, W., & Prihanto, A. (2021). Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer  Adam. Journal  of  Information  Engineering  and  Educational  Technology , 5 (2),  44 – 48. https://doi.org/10.26740/jieet.v5n2.p44-48.
Saleh,  A.  Y.,  &  Liansitim,  E.  (2020).  Palm  oil  classification  using  deep  learning. Science  in  Information Technology Letters , 1 (1), 1 – 8. https://doi.org/10.31763/sitech.v1i1.1. Saranya, N., Srinivasan, K., & Kumar, S. K. P. (2022). Banana ripeness stage identification: a deep learning approach. Journal  of  Ambient  Intelligence  and  Humanized  Computing , 13 (8),  4033 – 4039. https://doi.org/10.1007/s12652-021-03267-w.
Septiarini, A., Sunyoto, A., Hamdani, H., Kasim, A. A., Utaminingrum, F., & Hatta, H. R. (2021). Machine vision for the maturity classification of oil palm fresh fruit bunches based on color and texture features. Scientia Horticulturae , 286 (April), 110245. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.110245.
Sinambela, R., Mandang, T., Subrata, I. D. M., & Hermawan, W. (2020). Application of an inductive sensor system for identifying ripeness and forecasting harvest time of oil palm. Scientia Horticulturae , 265 . https://doi.org/10.1016/j.scienta.2020.109231.
Suharjito, Elwirehardja, G. N., & Prayoga, J. S. (2021). Oil palm fresh fruit bunch ripeness classification on mobile  devices  using  deep  learning  approaches. Computers  and  Electronics  in  Agriculture , 188 . https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106359.
Suyanto. (2017). Data mining : untuk klasifikasi dan klasterisasi data . Penerbit Informatika . Suyanto, Ramadhani, K. N., & Mandala, S. (2019). Deep learning : modernisasi machine learning untuk big data . Penerbit Informatika. Wang, Y., Liu, H., & Zhou, Y. (2021). Development of a deep learning-based model for the entire production process of steam-assisted gravity
drainage (SAGD). Fuel , 287 . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.119565. Wong, Z. Y., Chew, W. J., & Phang, S. K. (2020). Computer vision algorithm development for classification of palm fruit ripeness. AIP Conference Proceedings , 2233 . https://doi.org/10.1063/5.0002188. Yuen Teh, W., Jaya, S., & Ian Tan, M. K. (2021). Coloured Edge Maps for Oil Palm Ripeness Classification Priority Dynamics. The 32nd British Machine Vision Conference 22nd - 25th November 2021 .