Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)

## Deep Learning Untuk Klasifikasi Kematangan Buah Mangrove Berdasarkan Warna
Harun Mukhtar* 1 , Febrian Alfanico 2 , Hasanatul Fu’adah Amran 3 , Fitri Handayani 4 , Reny Medikawati Taufiq 5 1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
1 harunmukhtar@kampus.ac.id*, 2 febrianalfanico0902@gmail.com, 3 hasanatul@umri.ac.id, 4 fitrihandayani@umri.ac.id,
5 renymedikawati@umri.ac.id

## Abstract
Plants that live between land and sea, such as mangroves, are influenced by the tides and tides. Indonesia has the largest mangrove  forest  in  the  world  and  a  variety  of  biodiversity  and  structure.  People  currently  detect  mangrove  maturity  by looking  directly  at  the  fruit.  This  study  proposes  to  classify  the  maturity  of  mangrove  fruit  using  artificial  intelligence techniques, making it easier for farmers to determine the ripeness of the fruit. This proposal uses data from 200 images for mangroves  taken  directly  from  Lukit  Village,  Merbau  District,  Meranti  Islands  Regency.  This  research  improves  the Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method  to  classify  mangrove fruit  maturity.  The results obtained from this  research were by classifying ripe and unripe fruit. Based on this research, accuracy reaches a maximum of 96%.
Keywords: CNN , deep learning, classification, mangrove fruit maturity, image processing

## Abstrak
Tumbuhan  yang  hidup  diantara  darat  dan  laut  sepeti  Mangrove  dipengaruhi  oleh  keadaan  pasang  surut  air  laut  tersebut. Indonesia  memiliki  hutan  Mangrove  terluas  di  Dunia,  dan  keragaman  hayati  serta  struktur  yang  bervariasi.  Mendeteksi kematangan  Mangrove  yang  dilakukan  masyarakat  saat  ini  dengan  cara  melihat  langsung  pada  buahnya.  Studi  ini mengusulkan  untuk  mengklasifikasi  kematangan  buah  mangrove  dengan  teknik  kecerdasan  buatan  sehingga  memudahkan bagi  petani  untuk  mengetahui  kematangan  buah  tersebut.  Usulan  ini  menggunakan  data  200  citra  buat  mangrove  yang diambil  secara  langsung  dari  Desa  Lukit  Kecamatan  Merbau  Kabupaten  Kepulauan  Meranti.  Penelitian  ini  mengimprove metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi kematangan buah Mangrove. Hasil yang didapat dari penelitian  ini  dengan  mengklasifikasi  buah  matang  dan  mentah.  Berdasarkan  penelitian  ini  akurasi  mencapai  maksimal sebesar 96%.
Kata kunci: CNN, deep learning, klasifikasi, kematangan buah mangrove, pengolahan citra
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Tumbuhan yang hidup ditepi laut dipengaruhi oleh air pasang  seperti  Mangrove    banyak  ditemui  di Indonesia.  Tumbuhan  ini  menjadikan  Indonesia memiliki hutan terluas di Dunia dan keragaman hayati yang terbesar serta bervariasi. Selain itu juga menjadi bahan  pangan  baru.  Bagi  usaha  atau  industri  kecil menengah  (UKM  atau  IKM)  menjadi  peluang  untuk meningkatkan  perekonomian  masyarakat  [1].  Buah mengrove biasanya berwarna hijau jika belum matang, saat  sudah  matang  warnanya  berubah  menjadi  hijau kepekatan.  Artinya  perbedaan  warna  saat  masih mentah  dan  saat  sudah  matang  hanya  berbeda  sedikit sehingga menyulitkan bagi petani untuk membedakannya.  Petani  akan  sanggup  membedakan mana  yang  mentah  dan  yang  matang  diperlukan  ilmu yang  memadai  dan  juga  kejelian  mata  harus  baik  [2]. Berdasarkan  hal  tersebut  terdapat  permasalahan  yang penting  untuk  diselesaikan.  Studi  ini  mengusulkan mengklasifikasi  buah  mangrove  untuk  membedakan antara  buat  matang  dan  buah  mentah  [3].  Klasifikasi yang  diusulkan  menggunakan  teknologi  kecerdasan buatan  sehingga  akan  memudahkan  petani  dalam memilih  buah  matang  untuk  di  panen  [4].  Terdapat banyak  algoritma  Deep  Learning  yag  dpat  digunakan
diantaranya MLP. Namun untuk klasifikasi citra, MLP kurang  sesuai  karena  tidak  menyimpan  informasi spasial  dari  data  citra  dan  menganggap  setiap  piksel adalah  fitur  yang  independen  sehingga  menghasilkan hasil  yang  kurang  baik  [5,6].  Penelitian  ini  memilih algoritma CNN yang dikembangkan dengan pengolahan  citra  digital  untuk  menghasilkan  prediksi kematangan buah yang akurat.
Tujuan  studi  ini  untuk  mendapatkan  akurasi pematangan  buah  mangrove  sehingga  diketahui dengan  pasti  mana  yang  matang  maupun  yang  masih mentah. Proses klasifikasi  buah mangrove berdasrkan warna  dengan  CNN  terdiri  dari  lima  phase diantaranya, 1. Membuat tujuan model, 2. Mengumpulkan  data  masalalu,    3.  Mengestimasi model  awal,  4.  Melakukan  klasifikasi,  dan  5. Mengevaluasi hasil klasifikasi

## 2. Metode Penelitian
Gambar  1  menjelaskan  alur  klasifikasi  kematangan buah. Selain alur bagian ini  juga menjelaskan tentang kebutuhan,  dataset,  pre-processing,  pembagian  data training  dan  testing  [7].  Tahap  pertama,  kebutuhan penelitian  dipersiapkan.  Kebutuhan  ini  termasuk
Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)
sampel dataset buah mangrove yang matang dan buah mangrove  yang  mentah,  perangkat  keras,  dan  library yang  digunakan.  Proses  pembuatan  model  klasifikasi kematangan  buah  mangrove  mengunakan  google colab.  Dataset  didapatkan  melalui  studi  literature  di desa  lukit  kecamatan  merbau  kabupaten  kepulawan meranti.  Dataset  ini  terdiri  dari  buah  mangrove  yang matang dan buah mangrove yang mentah sebagai data training dan data test.
Gambar 1 : Alur klasifikasikan kematangan buah mangrove

## 2.1. Pengumpulan Data
Dataset buah mengrove didapatkan melelui studi literatur  didesa  lukir  kecamatan  merbau  kabupaten kepulawan  meranti,  dataset  buah  mangrove  diambil mengunakan  kamera  hp  dan  berbackgroun  berwarna hitam,  citra  buah  mengrove  diambil  sebanyak  200 citra  buah,  dari  200  citra  buah  mangrove  di  bagi menjadi  dua  class  buah  mangrove  yang  sudah  matan dan class buah mangrove yang belum matang. Dataset buah  mangrove  dibagi  menjadi  dua  data  yaitu  data training    dan  data  testing,  Pada  data  training  buah mangrove  dibagi  menjadi  75  buah  mangrove  yang matang  dan  75  buah  mangrove  mentah  sedangkan untuk  data  testing  dibagi  menjadi  25  buah  mangrove yang  matang  dan  buah  mangrove  yang  mentah  jadi total dari data traning dan testing berjumlaha 100 data buah  mangrove  matang  dan  100  data  buah  mangrove yang belum matang.
Dua  model  sampel  buah  mangrove  digunakan pada penelitian ini  yakni matang dan mentah.  Dataset terdiri  dari  masing  –  masing  100  citra  yang  matang dan mentah. Kemudian dataset dibagi dua diantaranya training dan testing, dengan perbandingan 150 dan 50 data cita buah mangrove.
Data  buah  mangrove  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  200  gambar,  kemudian  dari 200  gambar  buah  mangrove  terdapat  buah  mangrove yang  matang  dan  buah  mangrove  yang  mentah  yang
kemudian  gambar  buah  mangrove  tersebut  di  bagi menjadi  dua  100  gambar  buah  mangrove  yang  sudah matang  dan  100  gambar  buah  mangrove  yang  belum matang  ukuran  dari  setiap  gambar  buah  mangrove berukuran 250 x 250 . Gambar buah mangrove matang dibagi  menjadi  data  bahan,  data  latih  dan  validasi, kemudian  data  class  bahan  berjumlah  100  gambar buah  mangrove  yang  matang  sedangkan  data  class latih berjumlah 95 buah mangrove yang sudah matang dan  untuk  data  class  validasi  berjumlah  25  gambar buah  mangrove  yang  belum  matang.  Sedangkan gambar buah mangrove mentah diatas dibagi menjadi data  bahan,  data  latih  dan  validasi,  kemudian  data class  bahan  berjumlah  100  gambar  buah  mangrove yang  matang  sedangkan  data  class  latih  berjumlah  95 buah  mangrove  yang  sudah  matang  dan  untuk  data class  validasi  berjumlah  25  gambar  buah  mangrove yang belum matang.
Tujuan  pre-proccessing  citra  input  yaitu  untuk menyesuaikan  format  citra  agar  pada  saat  citra memasuki  arsitektur CNN dapat  terbaca dengan baik. Tahapannya sebagai berikut:
a. Rescale  1/255  berguna  untuk  melatih  supaya sistem  yang  dibuat  mampu  mengenali  data sekecil  mungkin  karena  255  adalah  pixsel terkecil dari gambar.
b. Tahapan resizing size diperlukan untuk mengubah  citra  ukuran  3024  x  3024  piksel menjadi 250 x 250 piksel.
c. Rotation  Range  digunakan  untuk  gambar  ketika dibubah  masih  tetap  terlihat  oleh  sistem  yang saya buat
Pada  arsitektur  CNN  terdapat  feature  learning  dan klasifikasi  [8].  Pada  feature  learning  dilakukan convolusi  menggunakan  kernel  3x3  dengan  aktivasi relu,  kemudian  di  maxpooling  untuk  mengambil nilai yang  penting  saja.  Selanjutnnya  diflattening  untuk mengubah  satu  dimensi,  dense  layer  dengan  aktivasi relu  kemudian  menentukan  output  dengan  sigmoid. Komponen Ekstraksi Fitur algoritma akan menjalankan  rangkaian  operasi  convolution  dan pooling [9,10]. Operasi ini akan mengumpulkan fitur- fitur  yang  terdeteksi.  Minsalnya  fitur  warna  dari  cita buah  mangrove  dan  bentuk  dari  buah  mangrove Operasi  convolution  merupakan  bagian  penting  dari convolution  naural  network.  Pada  algoritma  CNN, convolution  dijalankan  pada  data  input  menggunakan sebuah  filter  atau  kernel  yang  kemudian  digunakan untuk memetakan fitur. Setiap gambar direpresentasikan sebagai  matriks 3D dengan dimensi width,  height,  dan  depth.  Depth  merupakan  dimensi karena  adanya  warna  yang  digunakan  dalam  gambar (RGB).
Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)
Gambar 2 : Arsitektur convolution naural network (CNN)
2.2.  Pengolahan  klasifikasi  Convolution  Neural Network (CNN)
Pseudocode  dibawah  ini  terdapat  tiga  bagian  yaitu judul,  deklarasi,  dan  deskripsi/implementasi.  Untuk bagian judul yaitu CNN untuk klasifikasian kematangan  buah  mangrove  [11].  Pada  deklarasi terdapat beberapa variable yang digunakan. Kemudian pada  deskripsi  atau  implementasi  berisi  proses  atau perintah  atau  langkah  dari  algoritma.  Dengan  kata lain, bagian ini merupakan inti dari pseudocode.
2.2.1.
Pseudocode algorimta CNN untuk pengklasifikasian kematangan buah mangrove Input matang, mentah = image
0,1 = int preproccess [] Output klasifikasi matang, mentah begin preproccess = load (matang, mentah) 0 = matang
1 = mentah
0  =  (conv,  pool,  Flatten,  sigmoid)9. if 0 = matang then `     0 = true negatif else if 0 = mentah then 0 = false positif end if 1 = (conv, pool, Flatten, sigmoid) if 1 = mentah then 1 = true positif else if 1 = matang then 1 = false negatif end if end
Pseudocode  yang  pertama  yaitu  input  dataset  buah mangrove  yang  belum  matang  dan  buah  mangrove yang  sudah  matang  merupakan  citra  gambar,  suntuk citra buah mangrove yang matang dilebeling  sebagai 0  sedangkan  citra  buah  mangrove  yang  mentah dilebeling  sebagai  1,  untuk  ouput  dari  pseudecode merupakan  pengjian  dari  citra  buah  mangarove,  jika menginputan  citra  buah  mangrove  yang  matang  jika prediksi nya benar maka outputnya akan dikategorikan kedalam  citra  buah  mangrove  yang  matang  begitu juga  sebaliknya  jika  menginput  citra  buah  mangrove yang  mentah  jika  prediksinya  benar  maka  outpunya dkategorikan  kedalam  citra  buah  mangrove  yang mentah [12].
2.2.2  Pemodelan  Arsitektur  Convolution  Naural Network (CNN)
Pada  arsitektur  dibawah  ini  terdapat  feature learning  dan  klasifikasi.  Pada  feature  learning dilakukan convolusi  menggunakan kernel 3x3 dengan aktivasi  relu,  kemudian  di  maxpooling  untuk mengambil  nilai  yang  penting  saja.  Selanjutnnya diflattening untuk mengubah satu dimensi, dense layer dengan  aktivasi  relu  kemudian  menentukan  output dengan sigmoid [13].
Komponen  Ekstraksi  Fitur    algoritma  akan menjalankan  rangkaian  operasi  convolution  dan pooling.  Operasi  ini  akan  mengumpulkan  fitur-fitur yang  terdeteksi  [14].  Minsalnya  fitur  warna  dari  cita buah  mangrove  dan  bentuk  dari  buah  mangrove Operasi  convolution  merupakan  bagian  penting  dari CNN.  Pada  algoritma  CNN  [15],  convolution dijalankan pada data input menggunakan sebuah filter atau  kernel  yang  kemudian  digunakan  untuk memetakan  fitur.  Setiap  gambar  direpresentasikan sebagai matriks 3D dengan dimensi width, height, dan depth.  Depth  merupakan  dimensi  karena  adanya warna yang digunakan dalam gambar (RGB).
Tabel 1 : Nilai Parameter pada CNN Layer (type) Output Shape Param # conv2d_3 (Conv2D) (None, 148, 148, 16) 448 max_pooling2d_3(MaxPo oling 2D) (None, 74, 74, 16) 0 conv2d_4 (Conv2D) (None, 72, 72, 32) 4640 max_pooling2d_4(MaxPo oling 2D) (None, 36, 36, 32) 0 conv2d_5 (Conv2D) (None, 34, 34, 64) 18496 max_pooling2d_5(MaxPo oling 2D) (None, 17, 17, 64) 0 flatten_1 (Flatten) (None, 18496) 0 dense_3 (Dense) (None, 200) 3699400 dropout_2 (Dropout) (None, 200) 0 dense_4 (Dense) (None, 500) 100500 dropout_3 (Dropout) (None, 500) 0 dense_5 (Dense) (None, 2) 1002 Total params: 3,824,486 Trainable params: 3,824,486 Non-trainable params: 0

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  dan  pembahasan  merupakan  hasil  utama  dari penelitian  ini.  Berikut  beberapa  tahapan  yang dilakukan.
3.1. Experimen Berdasarkan epoch
Pada  penelitian  ini  dilakukan  ekperiment perbandingan  berdasarkan  epoch  tujuan  dilakukan perbandingan  berdasarkan  epoch  ini  untuk  mencari akurasi  terbaik  dari  setiap  proses  training  yang dilakukan  dan  juga  untuk  menentukan  pada  epoch berapa  proses  training  mendapatkan  hasil  yang terbaik,  pada  proses  traning  kita  melihat  waktu  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  training  setiap
Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)
perepocahnya.  Pada  perbandingan  epoch  ini  peneliti mencari nilai loss yang rendah dan accuracynya tinggi begitu  juga  untuk  val_loss  yang  rendah  dan val_accuracy  yang  tingg  pada  proses  training  yang yang dilakuakan setiap perepoch.
Tujuan  dilakukan  perbandingan  berdasarkan epoch untuk mencari akurasi terbaik dari setiap epoch dan  mentukan  epoch  berapa  pemerosesan  training tidak  membutukan  waktu  lama  dan  dan  hasil  dari pemerosesan  training  yang  terbaik  dari  pemodelan convolution naural network yang telah kita bagun.
Tabel 2 : Ekperiment Berdasarkan epoch
Epoch Steps Per epoch Waktu Loss Accurac y Val loss Val accurac y 10 6 18s 3s/ste p 0.34 0.86 0.28 1.00 15 6 18s 3s/ste p 0.10 0.88 0.02 1.00 20 6 18s 3s/ste p 0.07 0.98 0.01 1.00 25 6 18s 3s/ste p 0.01 1.00 0.01 1.00
Pada  Percobaan  pertama  peneliti  mengunakan  epoch 10    steps  per  epoch  6  membuhkan  waktu  setiap  satu kali  proses  training  membutuhkan  waktu  18  second untuk  satu    epochnya  dan  untuk  steps  per  epoch  nya membutuhkan  waktu  3  second,  kemudian  loss  dari epoch  10  didapatkan  hasil  0.3407  hasil  yang didapatkan  kurang  bagus  karena  terlalu  tinggi  nilai loss  dari  pemerosesan  training  epoch  10,  untuk validation  loss  cukup  bagus  mendapatkan  hasil 0.2825.
Gambar 3 : Grafik Pengujian Epoch 10 Loss
bisa  kita  lihat  kurva  dari  epoch  10  pada  gambar dibawah ini. peneliti mengunakan epoch 15  steps per epoch  6  membuhkan  waktu  setiap  satu  kali  proses training  membutuhkan  waktu  18  second  untuk  satu epochnya dan untuk steps per epoch nya membutuhkan  waktu  3  second,  kemudian  accuracy dari  epoch  15  didapatkan  hasil 0.9667 hasil  yang didapatkan  kurang  bagus  karena  terlalu  tinggi  nilai loss  dari  pemerosesan  training  epoch  15,  untuk
validation  accuracy  cukup  bagus  mendapatkan  hasil 1.0000 bisa kita lihat kurva dari epoch 15.

## Gambar  4 : Grafik Pengujian Epoch 10 Accuracy
Pada percobaan kedua peneliti mengunakan epoch 15 steps  per  epoch  6  membuhkan  waktu  setiap  satu  kali proses  training membutuhkan  waktu  18  second  untuk satu    epochnya  dan  untuk  steps  per  epoch  nya membutuhkan  waktu  3  second,  kemudian  loss  dari epoch  15  didapatkan  hasil  0.3407  hasil  yang didapatkan  kurang  bagus  karena  terlalu  tinggi  nilai loss  dari  pemerosesan  training  epoch  15,  untuk validation loss cukup bagus mendapatkan hasil 0.2825 bisa  kita  lihat  kurva  dari  epoch  15  pada  gambar dibawah ini.

## Gambar 5 : Grafik Pengujian Epoch 15 Loss
Peneliti  mengunakan  epoch  15    steps  per  epoch  6 membuhkan  waktu  setiap  satu  kali  proses  training membutuhkan waktu  18 second untuk satu  epochnya dan untuk steps per epoch nya membutuhkan waktu 3 second,  kemudian  accuracy  dari  epoch  15  didapatkan hasil 0.9667 hasil  yang  didapatkan  kurang  bagus karena  terlalu  tinggi  nilai  loss  dari  pemerosesan training  epoch  15,  untuk  validation  accuracy  cukup bagus  mendapatkan  hasil  1.0000  bisa  kita  lihat  kurva dari epoch 15.
Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)

## Gambar 6 : Grafik Pengujian epoch 15 Accuracy
Pada percobaan kedua  peneliti mengunakan epoch 20 steps  per  epoch  6  membuhkan  waktu  setiap  satu  kali proses  training membutuhkan  waktu  18  second  untuk satu    epochnya  dan  untuk  steps  per  epoch  nya membutuhkan  waktu  3  second,  kemudian  loss  dari epoch  20  didapatkan  hasil 0.0763 hasil  yang didapatkan  kurang  bagus  karena  terlalu  tinggi  nilai loss  dari  pemerosesan  training  epoch  20,  untuk validation loss cukup bagus mendapatkan hasil 0.0175 bisa  kita  lihat  kurva  dari  epoch  20  pada  gambar dibawah ini :

## Gambar 7 : Grafik Pengujian Epoch 20 Loss
Peneliti  mengunakan  epoch  20  steps  per  epoch  6 membuhkan  waktu  setiap  satu  kali  proses  training membutuhkan waktu  18 second untuk satu  epochnya dan untuk steps per epoch nya membutuhkan waktu 3 second,  kemudian  accuracy  dari  epoch  20  didapatkan hasil 0.9833 hasil  yang  didapatkan  kurang  bagus karena  terlalu  tinggi  nilai  loss  dari  pemerosesan training  epoch  20,  untuk  validation  accuracy  cukup bagus  mendapatkan  hasil  1.0000  bisa  kita  lihat  kurva dari epoch 15.
Gambar 8 : Grafik Pengujian epoch 20 Accuracy
3.2 Evaluasi Hasil
Pada kurva akurasi yang didapatkan sangat bagus, dan validation  akurasi  yang  juga  bagus  dengan  nilai  dari 0.95  sampai  1.00.  Proses  pelatihan  (training) dilakukan  dengan  skenario  data  latih  yaitu  100  data untuk  kelas  buah  mangrove  yang  sudah  matang  dan 100  data  untuk  kelas  buah  mangrove  yang  belum matang.  Selain  itu,  Juga  digunakan  beberapa hyperparameter sebagai berikut:
a. Input Shape Citra : 150x150x3
b. Batch Size : 10
c. Steps per Epoch : 6
d. Epoch : 25 (Hasil sudah sangat optimal)

## Gambar 9 : Training dan validation accuracy
Pada  gambar  kurva  diatas    hasil  proses  traning accuracy  dan  validation  accuray  mendapatkan  hasil yang  cukup  baik  karena  pemerosesan  akurasinya semangkin  lama  semakin  meningkat  dan  hasil validation accuracynya pun tidak terlalu jauh  dengan proses training accuracy seperti gambar 3.
Pada  gambar  kurva  dibawah  ini    hasil  proses  traning Loss  dan  validation  Loss  mendapatkan  hasil  grafik yang  cukup  baik  karena  pemerosesan  training  loss semangkin  lama  semakin  menurun  dan  untuk validation loss pun hasil pemerosesannya pun semakin lama semakin menurun juga seperti gambar 4.

## Gambar 10 : Training dan validation loss
Pada  gambar  dibawah  ini  dilakukan  pengujian  untuk kelas mangrove yang mentah, gambar buah mangrove yang  mentah  diambil  dari  data  luaran  dataset kemudian  dilakukan  pengujian  kedalam  sistem  yang telah dibuah jika buah mangrove berhasil dikategorikan kedalam kelas buah mentah, maka akan ada  keterangan  bawasanya  buah  mangrove  yang diupload  kedalam  sitem  tadi  dikategorikan  buah mangorve yang mentah seperti gambar 5.

## Gambar 11 : Hasil pengujian buah mangrove mentah
Pada  gambar  6  ini  dilakukan  pengujian  untuk  kelas mangrove yang matang, gambar buah mangrove yang matang  diambil  dari  data  luaran  dataset  kemudian
Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)
dilakukan pengujian kedalam sistem yang telah dibuah jika  buah  mangrove  berhasil  dikategorikan  kedalam kelas  buah  matang,  maka  akan  ada  keterangan bawasanya  buah  mangrove  yang  diupload  kedalam sitem  tadi dikategorikan buah mangorve yang matang [16,17].
Gambar 12 : Hasil pengujian buah mangrove matang
menjelaskan  proses  pengujian  citra  buah  mangrove yang berbeda, uji coba dilakukan dengan mengunakan metode convolution  naural  natwork ,  rumus  yang digunakan untuk melakukan pengujian yaitu :
Tabel 1 : Confusion Matrix
Actually Possitive Actually Negative Predicted Positive 23 25 Predicted Negative 2 0
Dari  Tabel  confusion  matrik  diatas  terdapat  True positif,  False  positif,  True  negatif  dan  False  negatif dengan nilai sebagai berikut [18,19] :
TP  = 23, Prediksi buah mangrove true positif FP  = 2, Prediksi buah mangrove flase positif TN = 25, Prediksi buah mangrove true negatif FN = 0, Prediksi buah mangrove flase negatif
Rumus confusion  matrix  untuk  menghitung  accuracy, precision, dan recall seperti berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  citra  yang berbeda.  Uji  coba  dilakukan  dengan  menggunakan metode Convolutional  Neural  Network .  Rumus  yang digunakan untuk pengujian dan hasil akurasinya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 : Akurasi
Citra buah mangrove matang Citra buah mangrove mentah Precision recall Akurasi total
23/25 25/25 0.92 1.00 0.96
Dilihat  dari  Tabel  4.3,  dapat  diketahui  bahwa  citra buah mangrove matang yang benar diprediksi yaitu 23 dari  total  data  25,  sedangkan  untuk  citra  buah mangrove yang mentah yang berhasil diprediksi  yaitu 25  dari  total  data  25  kemudian  didapatkan  nilai precision 0.92 sedangkan untuk recall didapatkan hasil 1.00  dan  untuk    tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dari pengujian ini mencapai 96%. Akurasi yang didapatkan sudah  cukup  tinggi  untuk  hasil  penggunaan  metode convolutional  neural  network.  Nilai  EPOCH  yang lebih  besar  bisa  meningkatkan  hasil  akurasi  yang didapat. Meskipun hanya sedikit peningkatan. Akurasi citra buah mangrove matang dan citra buah mangrove mentah  yang  berubah  ubah  disebabkan  karena  pada saat  proses  konvolusi Convolutional  Neural  Network , nilai weight diberikan secara acak oleh sistem. Hal ini menyebabkan  hasil  dari  training  berbeda-beda meskipun  dari  citra  latih  yang  sama.  Namun, perbedaan  yang  dihasilkan  tersebut  tidak  terlalu signifikan.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan, direkomendasikan  bahwa  CNN  sangat  bagus  untuk mengklasifikasi kematangan buah mangrove, diantara:
1. Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN) mampu  melakukan  klasifikasi  kematangan  buah mangrove  dengan  sangat  baik  dengan  akurasi mencapai 96%.
2. Jumlah  citra  digunakan  berpengaruh  pada  saat proses training. Semakin besar jumlah citra yang digunakan  pada  proses  training,  maka  semakin baik akurasi dari sistem yang dibuat.
Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  menambah  jumlah dataset.  Selain  itu  algoritma  lainnya  juga  bisa dilakukan.  Masih  banyak  algoritma  lain  yang  bisa digunakan  untuk  klasifikasi  sehingga  menghasilkan akurasi yang baiak. Dari sisi objek juga masih banyak yang  bisa  dilakukan  demi  meningkatkan  UMKM  di Indonesia. Mangrove akan menjadi komoditas andalan Riau dan Indonesia jika terus diteliti dan dikembangkan.

## Daftar Rujukan
[1] Arsallya, M. R., Azwardi, A., & Yusnaini, Y. (2021). Analysis of  factors  affecting  capital  expenditures  and  their  implications on  government  financial  performance  provinces  in  Indonesia 2011-2019. International  Journal  of  Research  in  Business  and Social Science (2147- 4478) , 10 (5), 95–106. https://doi.org/10.20525/ijrbs.v10i5.1195
[2]  Akbar, M. J., Sardjono, M. W., Cahyanti, M., & Swedia, E. R. (2020).  Perancangan  Aplikasi  Mobile  Untuk  Klasifikasi Sayuran  Menggunakan  Deep  Learning  Convolutional  Neural Network.
Sebatik , 24 (2), 300–306. https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i2.1134
[3]  Christina,  E.,  Samosir,  M.,  Manalu,  B.  M.,  Anggeria,  E.,  & Keperawatan,  F.  (2021). deteksi  kematangan  buah  mengkudu
Author  : Harun  Mukhtar 1) , Febrian  Alfanico 2) , Hasanatul  Fu’adah  Amran 3) , Fitri  Handayani 4) , Reny Medikawati Taufiq 5)
mengunakan  algoritma  support  vector  macehine  (svm) . 19 (1), 1–9.
[4]  Ciputra,  A.  (2018).  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan Ektraksi Fitur Citra Citra Digital. 9 (1), 465–472.
[5]  Endrianti,  F.,  Setiawan,  W.,  &  Wihardi,  Y.  (2018).  Sistem Pencatatan  Kehadiran  Otomatis  di  Ruang  Kelas  Berbasis Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network  (CNN). Jurnal  Aplikasi  Dan  Teori  Ilmu Komputer , 1 (1), 40–44.
[6]  Jakaria,  A.,  Mu’minah,  S.,  Riana,  D.,  &  Hadianti,  S.  (2021). Klasifikasi  Varietas  Buah  Kiwi  dengan  Metode  Convolutional Neural  Networks  Menggunakan  Keras. Jurnal  Media Informatika Budidarma , 5 (4), 1309–1315.
https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3166
[7]  Jusrawati,  J.,  Futri,  A.,  &  Kaswar,  A.  B.  (2021).  Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang  Dalam  Ruang  Warna  RGB Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Journal  of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems , 2 (1), 52– 57.
[8]  Kurniadi, B. W., Prasetyo, H., Ahmad, G. L., Aditya Wibisono, B.,  &  Sandya  Prasvita,  D.  (2021).  Analisis  Perbandingan Algoritma  SVM  dan  CNN  untuk  Klasifikasi  Buah. Seminar Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  Dan  Aplikasinya (SENAMIKA) Jakarta-Indonesia , September , 1–11.
[9]  Kusumaningtyas,  S.,  &  Asmara,  R.  A.  (2016). Identifikasi kematangan  buah  tomat  berdasarkan  warna  mengunkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) . 2 , 72–75.
[10] Mulyani,  E.  D.  S.,  &  Susanto,  J.  P.  (2017).  Classification  of maturity level of fuji apple fruit with fuzzy logic method. 2017 5th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service
Management, CITSM 2017 . https://doi.org/10.1109/CITSM.2017.8089294
[11] Nafiah,  N.  (2019).  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Mangga Berdasarkan  Citra  HSV  dengan  KNN. Jurnal  Elektronika Listrik  Dan  Teknologi  Informasi  Terapan , 1 (2),  1–4. https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti
[12] Najiyah,  I.,  &  Hariyanti,  I.  (2020).  Deteksi  Jenis  Dan Kematangan  Pisang  Menggunakan  Metode  Extreme  Learning Machine. Jurnal Responsif : Riset Sains Dan Informatika , 2 (2),
232–242. https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.315
[13] Normawati,  D.,  &  Prayogi,  S.  A.  (2021).  Implementasi  Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen
Berbasis  Teks  Pada  Twitter. Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI , 5 (2), 697–711.
[14] Peryanto,  A.,  Yudhana,  A.,  &  Umar,  R.  (2020).  Rancang Bangun  Klasifikasi  Citra  Dengan  Teknologi  Deep  Learning BerbPeryanto,  A.,  Yudhana,  A.,  &  Umar,  R.  (2020).  Rancang Bangun  Klasifikasi  Citra  Dengan  Teknologi  Deep  Learning Berbasis  Metode  Convolutional  Neural  Network.  Format :
Jurnal  Ilmiah  Teknik  I. Format :  Jurnal  Ilmiah  Teknik
Informatika , 8 (2), 138. https://doi.org/10.22441/format.2019.v8.i2.007
[15]Prastika, I. W., Zuliarso, E., Lomba, J. T., No, J., & 50241, S. (2021). Deteksi  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan Tensorflow  Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network. Jurnal Manajemen Informatika & Sistem Informasi) , 4 (2), 84– 91.
[16] Riska,  S.  Y.,  &  Subekti,  P.  (2016).  Klasifikasi  Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Multi-Svm. Jurnal Ilmiah Informatika , 1 (1), 39– 45. https://doi.org/10.35316/jimi.v1i1.442
[17] Rosulva, I., Hariyadi, P., Budijanto, S., & Boing Sitanggang, A. (2021).  Potensi  Buah  Mangrove  Sebagai  Sumber  Pangan Alternatif. Jurnal Teknologi Hasil Pertanian , 14 (2), 131–150.
[16] Siswanto,  I.,  Utami,  E.,  &  Raharjo,  S.  (2020).  Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Nearest  Mena Classifier. Inspiration:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan
Komunikasi , 10 (1), 93.
https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2559
[17] Sidehabi, S. W., Suyuti, A., Areni, I. S., & Nurtanio, I. (2018). Classification  on  passion  fruit’s  ripeness  using  K-means clustering  and  artificial  neural  network. 2018  International Conference  on  Information  and  Communications  Technology,
ICOIACT 2018 , 2018 - Janua , 304–309.
https://doi.org/10.1109/ICOIACT.2018.8350728
[18] Suartika  E.  P,  I  Wayan,  Wijaya  Arya  Yudhi,  S.  R.  (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn)  Pada  Caltech  101. Jurnal  Teknik  ITS , 5 (1),  76. http://repository.its.ac.id/48842/
[19] Wirayudhana,  I.  G.  (2021).  Klasifikasi  Mutu  Buah  Jambu  Biji Berdasarkan  Tekstur  Mengunakan  Grey  Level  Co-Occurrence Matrix Dengan Klasifikasi KNN I . 2 (6).