## Klasifikasi Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network
Budi Yanto 1 , Luth Fimawahib 2 , Asep Supriyanto 3 , B. Herawan Hayadi 4 , Rinanda Rizki Pratama 5 1,2,3,5 Universitas Pasir Pengaraian, Jl. Tuanku Tambusai, Rambah Hilir, Rokan Hulu
4 Universitas Prof. Dr. Hazarin, SH, Jl. Ahmad Yani, No. 1 Bengkulu Email: budiyantost@gmail.com 1 , luthfimawahib@gmail.com, 2 asep.tif@gmail.com 3 , b.herawan.hayadi@gmail.com, 4 rinandarizkipratama@gmail.com 5
Abstract - Sweet orange is very much consumed by humans because oranges are rich in vitamin C, sweet oranges can be consumed directly to drink. The classification carried out to  determine proper (good) and unfit (rotten) oranges still uses manual methods, The classification has several weaknesses, namely the existence of human visual limitations, is influenced by the psychological condition of the observations  and  takes  a  long  time.  One  of  the  classification  methods  for  sweet  orange  fruit  with  a computerized  system  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  is  algorithm  deep  learning  to  the development  of  the  Multilayer  Perceptron  (MLP)  with  100  datasets  of  sweet  orange  images,  the classification accuracy rate was 97.5184%. the classification was carried out, the result was 67.8221%. Testing of 10 citrus fruit images divided into 5 good citrus images and 5 rotten citrus images at 96% for training 92% for testing which were considered to have been able to classify the appropriateness of sweet orange fruit very well. The graph of the results of the accuracy testing is 0.92 or 92%. This result is quite good, for the RGB histogram display the orange image is good
Keyword - Convolutional Neural Network (CNN), Deep Learning, Sweet orange
Intisari - Jeruk manis sangat banyak dikosumsi oleh manusia, karena jeruk kaya akan vitamin C. Pada umumnya proses klasifikasi untuk menentukan jeruk yang layak (baik) dan tidak berkualitas (busuk) masih menggunakan cara manual yaitu pengamatan langsung secara visual terhadap buah. Ada beberapa kelemahan  pengklasifikasian  dengan  cara  ini,  yaitu  adanya  keterbatasan  penglihatan  manusia, dipengaruhi oleh kondisi psikologis pengamatan dan membutuhkan waktu yang lama terutama untuk perkebunan  besar.  Salah  satu  cara  untuk  mengklasifikasikan  jeruk  manis  melalui  sistem  komputer memakai algoritma deep learning convolutional neural network (CNN) . Dengan dikembangkannya pada lapisan multilayer perceptron (MLP) , algoritma tersebut dapat diolah dua dimensi data, tehadap gambar serta mampu melakukan klasifikasi pada citra dengan kelas–kelas yang lebih banyak atau besar.  Pada penelitian  ini  dengan  100 dataset gambar  jeruk  manis  menunjukan  tingkat  akurasi  klasifikasi  maka hasilnya  sebesar  97.5184  %.  dilakukan  klasifikasi  maka  hasilnya  sebesar  67.8221  %.  pengujian sebanyak 10 citra buah jeruk yang terbagi menjadi 5 citra jeruk bagus dan 5 citra jeruk busuk sebesar 96% untuk training 92% untuk testing yang dinilai telah mampu melakukan klasifikasi kelayakan buah jeruk manis dengan sangat baik. Grafik hasil akurasi testing nya adalah 0.92 atau 92%. Hasil ini cukup bagus, terhadap Tampilan histogram RGB citra jeruk bagus
Kata Kunci - Convolutional Neural Network (CNN), Deep Learning , Jeruk Manis

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman  jeruk  manis  ( Citrus  Sinensis) adalah  tanaman  buah  tahunan  yang  berasal  dari Asia.[1] Diyakini bahwa Cina adalah tempat pertama bagi jeruk yang tumbuh. Selama ratusan tahun, jeruk telah tumbuh di Indonesia, baik secara alami maupun dibudidayakan. Tanaman orange di Indonesia adalah peninggalan Belanda yang membawa jeruk manis dan keprok dari Amerika dan Italia. [2]. Tanaman Jeruk manis paling cocok ditanam di daerah subtropis yang memiliki  suhu  rata-rata  20  –  25 o C.[3]  Jeruk  manis  mempunyai  kedudukan  paling  istimewa diantara jenis jeruk lain dan merupakan kunci bagi industri jeruk diseluruh dunia. Sebab jeruk jenis  ini  merupakan  bahan  pembuat  minuman  yang  sangat  baik  dan  buahnya  dapat  dibuat (selai)[4]. Selain itu, bunga, biji dan Kulitnya dapat diambil minyaknya[5]. Buah non-klimaerik jeruk ini ketika matangnya buah, hanya dapat diperoleh dipetik langsung dipohon atau tidak dapat  diperam  setelah  proses  panen[6].  Sehingga  penting  untuk  memetik  ataupun  memanen buah jeruk saat matangnya[7]. Memanen buah dengan rasa asam tidak akan berubah jadi manis karena tidak ada proses pematangan saat setelah panen [8]. Proses klarifikasi yang dilakukan untuk menentukan jeruk layak (bagus) dan tidak layak (busuk) bahkan begitu banyak inputan menggunakan  cara  manual  [9]  [10].  Manual  berarti  dibuat  sesuai  dengan  pengamatan  visual langsung pada buah yang akan diklasifikasikan [11]. Kelemahan dari klasifikasi manual sangat dipengaruhi oleh subjektivitas operator penyortiran sehingga, dalam kondisi tertentu, itu tidak konsisten dengan proses klasifikasi [12].
Convolutional  Neural  Network (CNN)  bahagian  dari  algoritma deep  learning dikembangkan dengan Multilayer Percepton (MLP) dirancang sebagai mengolah data dalam bentukkan dua dimensi, misalnya suara dan gambar [13]. CNN digunakan mengklasifikasi data yang terlabel  dengan menfungsikan metode supervised learning [14], [15]. Bagian daripada jenis neural network biasanya digunakan didata image adalah CNN. Pada tingkat  kedalaman jaringan CNN termasulah jenis Deep Neural Network dan sering digunakan dalam data citra image  [16].  Tahap  pembelajaran  menggunakan backpropagation, klasifikasi  menggunakan feedforward dua  bahagian  tersebut  termasuk  kedalam  CNN . Keuntungan  dari  CNN dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  lain  semakin  terlihat  ketika  digunakan  untuk mengklasifikasikan pada citra gambar dengan lebih banyak atau kelas yang besar [17].
Deep  Learning merupakan  bagian Machine  Learning dengan  basis  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST)[18] atau pembaharuan JST dalam mendedikasikan komputer untuk dapat berpikir melakukan  layaknya  seperti  manusia[19]. Deep  Learning ,  pada  komputer  dikategorikan kedalam mengklasifikasi pengambilan dari gambar, suara, teks, atau video [20]. Seperti pada komputer pengujian dan dilatih memakai data set yang memiliki label dan dalam jumlah besar selanjutnya diubah kedalam nilai piksel pada gambar untuk dijadikan representasi internal atau feature  vector [21] kemudian  selanjutnya  pengklasifikasian  didapatkan  dan  digunakan  pada deteksi  untuk  mengklasifikasikan  pola  pada  masukan input [22] . Deep  learning merupakan pembelajaran  reprensentasi  untuk  membentuk  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  multi lapisan layer[23]. Input layer , hidden layer , dan output layer dalam lapisan deep learning , [24]. Pada hidden  layer dengan  lapisan  yang  banyak  untuk  dapat  membuat  komposisi  algoritma dalam hal meminimalisir nilai error pada output [25]
Atas dasar penelitian terkait yang menggunakan metode Neuron Network yang konklusif adalah  penerapan  jaringan neuron  convolutional network untuk  klasifikasi  gambar  tomat menggunakan Keras (Taiara Shafira, 2018), yang merupakan subjek penelitian. Pada pencarian kali ini adalah tomat, menggunakan R studio dan Keras, [26]. Dengan hasil penelitian Tingkat keakuratan  data  uji  yang  diperoleh  dari  analisa  pemodelan  yang  terbentuk  adalah  90% klasifikasi gambar tomat. Data baru klasifikasi adalah 10 gambar tomat dalam pengujian model tomat yang terbentuk, yaitu setiap gambar berhasil diklasifikasikan dengan benar. Untuk itu disini diterapkannlah bagaimana klasifikasi terhadap Buah Jeruk Manis dengan menggunakan metode tersebut.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Penelitian ini dilakukan dengan melaksanakan beberapa fase tahapan yang terkait. Tahapan dijelaskan dalam metode penelitian. Metode penelitian dijelaskan menjadi bentuk skema yang jelas, terorganisir, dan sistematis.

## Gambar 1 Kerangka Metodologi
Tahapan pertama adalah mengimputkan citra 64x64x3, tinggi dan lebar citra gambar 64 dan  citra  pada  gambar  yaitu  3 channel red,  green,  blue  (RGB) dengan  matriks  berbeda- beda.[27]    Uji  data  latih  60  kali.  Selanjutnya  input  gambar  kepada  tahap convolution untuk konvolusi  ini  memiliki  terhadap  filter  yang  sudah  ditetapkan.  Filter  digunakan  untuk menentukan pola deteksi tepi dilanjurkan proses perkalian matriks dengan nilai yang sudah di inputkan.  Hasil  konvulasi  64  piksel  ukuran  kernel  3x3.  hasil  64 fiture  map .  Selanjutnya dilakukan  proses  penghilangan  nilai  negatif  dengan  fungsi  fungsi  aktivasi ReLU ( Rectified Linear  Unit ).  setelah  proses  konvolusi[28].  Tahapan  berikutnya  yaitu  Proses Pooling ini menggunakan ukuran 2x2 dengan strade 1 dimana nilai setiap pegeseran setiap kernel matriks berjumlah satu [29].
!"# $ = 4.09 % overal accuracy = !!" $%% !&'$% ()*+,- &. !,/'012 31',-0,/ 𝑥100% (1)
Jadi akurasi yang dihasilkan oleh model dengan input gambar 64x64 piksel dengan jumlah testing sebanyak  1  kali  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  4.09%.  Kemudian  Fungsi output Feature Map dari input citra. Operasi konvolusi dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑠(𝑡) = (𝑥 ∗ 𝑡)(𝑡) = + (𝛼) ∗ 𝑤(𝑡 − 4 5674 𝛼) (2)
Keterangan:
S (t) : fungsi hasil operasi konvolusi X : input W : bobot (karnel)
Fungsi s(t) memberikan output tunggal  berupa feature  map .  Argumen  pertama  adalah input yang merupakan x dan argumen kedua w sebagai kernel atau filter. Apabila dilihat input sebagai citra dua dimensi, maka bisa dikatakan t sebagai piksel dan menggantinya dengan i dan
j. Maka dari itu, operasi untuk konvolusi ke input dengan lebih dari satu dimensi dapat menulis sebagai berikut.
𝑠(𝑖, 𝑗) = 𝑠(𝑖, 𝑗) = (𝑘 ∗ 𝑖)(𝑖, 𝑗) = ∑ ∑ % % 𝐼(𝑖 − 𝑚, 𝑗 − 𝑛)𝐾(𝑚, 𝑛) (3)
(𝑘 ∗ 𝑖)(𝑖, 𝑗) = (𝐾 ∗ 𝑖)(𝑖, 𝑗) = ∑ ∑ % % 𝐼(𝑖 + 𝑚, 𝑗 + 𝑛)𝐾(𝑚, 𝑛) (4)
Berdasarkan persamaan kedua diatas perhitungan dasar dalam konvulasi, I, j adalah sebuah piksel dari citra. Sebagai allternatif operasi konvulusi  dapat  dilihat  sebagai  perkalian  matrik antara  citra  kernel  dimana  keluarannya  dihitung  dengan dot  product [30] .

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Proses awal dilakukan dengan menginputkan gambar dengan ukuran 64x64x3, yang mana tinggi dan lebar dari gambar yang diinput tersebut adalah 64 dan gambar tersebut memiliki 3 channel yaitu red,  green,  blue atau  yang  biasa  disebut  dengan  RGB  setiap  channel  tersebut memiliki matriks yang berbeda  beda. Pada sample di uji sebanyak 60 kali. Setelah di input gambar  tersebut  maka  akan  masuk  pada  tahap convolution yang  mana  pada  konvolusi  ini memiliki  filter  yang  sudah  ditentukan.  Filter  digunakan  untuk  menentukan  pola  apa  yang dideteksi yang selanjutnya akan dikalikan dengan matriks dengan nilai matriks yang di input. Jumlah filter pada konvolusi ini sebanyak 64 piksel dengan ukuran kernel 3x3. Yang mana akan dihasilkan gambar sebanyak 64 fiture map . Agar dapat dipahami, peneliti mengambil contoh sebagian matriks pada input image yang berukuran 64x64.
23  25  0  21  22 1 1 1 125  65  38 23  25  0 0  25 * -1 1 -1 =  117  29  74 25  25  0  20  20 1 -1 1 80 93  40
20  25  24  0  25
25  24  0  25  24

## Gambar 2. Perhitungan Konvolusi
Pada gambar 2 menunjukkan proses konvolusi dengan menggunakan ukuran kernel 3x3 dengan menggunakan stride 1. Stride disini artinya jumlah pergeseran kernel terhadap matriks input berjumlah satu. Untuk mendapat kan hasil dari pehitungan tersebut digunakan fungsi dot product, perhitungan nya dapat dilihat dibawah ini:
a. Position 1 = (23 x 1) + (23 x (−1)) + (25 x 1) +(25 x 1) +(25 x (−1)) + (25 x 1) + (0 x 1) + (0 x 1) + (0 x (−1)) + (0 x 1) = 125.
b. Position 2 = (25 x 1) + (25 x (−1) + (25 x 1) + (0 x 1) + (0 x 1) + (0 x 1) + (21 x 1) + (0 x (−1) + (20 x 1) =
65.
c. Position 3 = (0 𝑥 1) +(0 𝑥 (−1) + (0 𝑥 1) + (21 𝑥 1) +(0 𝑥 1) +(20 𝑥 1) + (22 𝑥 1) + (25 𝑥 (−1) + (20 𝑥 1) = 38. d. Position 4 = (23 𝑥 1) + (25 𝑥 (−1) + (20 𝑥 1) + (25 𝑥 1) + (25 𝑥 1) +(25 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (0 𝑥 (−1)) + (24 𝑥 1) = 117.
e. Position 5 = (25 𝑥 1) +(25 𝑥 (−1)) +(25 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (24 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (20 𝑥 (−1)+ (0 𝑥 1) = 29. f. Position 6 = (0 𝑥 1) + (0 𝑥 (−1)) + (24 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (20 𝑥 1) +(0 𝑥 1) +(25 𝑥 1) + (20 𝑥 (−1)+ (25 𝑥 1) = 74. g. Position 7 = (25 𝑥 1) +(20 𝑥 (−1))+ (25 𝑥 1) + (25 𝑥 1)+ (25 𝑥 1) +(24 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (24 𝑥 (−1))+ (0 𝑥 1) =
80.
h. Position 8 = (25 𝑥 1) + (25 𝑥 (−1) +(24 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (24 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (20 𝑥 1) + (0 𝑥 (−1)) + (25 𝑥 1) = 93.
i. Position 9 = (0 𝑥 1) + (24 𝑥 (−1) + (0 𝑥 1) + (20 𝑥 1) + (0 𝑥 1) + (25 𝑥 1) + (20 𝑥 1) + (25 𝑥 (−1)+ (24 𝑥 1) = 40.
Setelah hasil perhitungan dengan konvolusi dapat, untuk menghilangkan nilai negatif pada hasil, maka digunakan fungsi aktivasi ReLU ( Rectified Linear Unit ) setelah proses konvolusi. Selanjutnya masuk kedalam proses Pooling layers dimana pada proses ini menggunakan fungsi max pooling yang mana dengan cara mengambil nilai maksimum matriks dari hasil konvolusi berikut gambaran proses pooling layer:
125  65  38 125  74 117  29  74 = 117  93 80 93  40

## Gambar 3. Poolin Layer
Softmax  Layer,  Image  Input  Layer,  Convolutional  Layer,  ReLu  Layer  Fully  Connected Layer, Classification Layer Batch Normalization Layer, Max Pooling Layer, dengan banyak ciri yang sudah di tentukan. konvolusi 1 kali di tunjukan pada Convolutional Layer yang di gunakan untuk mendapatkan model klasifikasi dengan filter sebanyak 8 dan kernel sebesar 3x3.
Sementara  itu Batch  Normalization  Layer berfungsi  mengurangi  jumlah  nilai  terhadap pergeseran lapisan tersembunyi. ReLu dijadikan proses training lebih tepat. Sedangkan Max Pooling yaitu sebesar 2x2 dengan tujuan mengurangi dimensi dari feature map . Softmax pada nilai intuitif, pada klasifikasi interpretasi probabilistik dalam label di hasilkan. Classification Layer digunakan untuk menunjukan output bagus atau busuk.

## Gambar 4. Deep Learning Network Analyzer
Jumlah learnables yang di latih dalam model ini sebanyak 16.626 parameter. Berdasarkan hasil yang terbentuk, dapat diketahui yang ditunjukan pada training data. Adapun perbandingan Loss dan accurasy data terlihat di gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Akurasi data Training
Gambar 6. Data training Plot loss dan accuracy
Model yang terbentuk Loss dan accuracy , di tunjukan plot. Loss function adalah fungsi untuk  menggambarkan  kekurangan  terkait  pada  kemungkinan  yang  akan  diproduksi  oleh model. Loss Function dikatakan baik ketika fungsi menghasilkan kesalahan sesuai dengan yang paling  rendah.  Untuk  tingkat  akurasi  didefinisikan  sebagai  persentase  dari  data  uji  yang diklasifikasikan  pada  kelas  yang  benar.  Nilai  kehilangan  yang  dihasilkan  dalam  pelatihan adalah 0,1563. Nilai ini dapat dikatakan cukup rendah dan ini bagus untuk model. Nilai akurasi yang tinggi, yang mencapai 96% untuk pelatihan data dan 92% untuk tes data.
Untuk data training dan test dengan pemodelan yang diperoleh mampu mengklasifikasikan dengan benar. Proses training mendekati nol atau nilai rendah dan gerakan presisi menunjukkan hasil yang baik hingga 50 epoch . Proses training akan terhenti jika telah memenuhi syarat. Dari hasil training didapatkan deteksi garis tepi yang dapat di simpulkan bahwa gambar Laplace of Gaussian (LOG terdapat banyak noise . Hasil dari proses pengklasifikasian model CNN tersebut berupa jeruk bagus dan jeruk busuk beserta skornya klasifikasi pada jeruk bagus.

## Gambar 8 Input dan Klasifikasi pada Jeruk Bagus
Pada gambar di atas dapat di simpulkan bahwa hasil klasifikasi terdapat citra jeruk bagus, setelah dilakukan klasifikasi maka hasilnya sebesar 97.5184 %. Sedangkan proses klasifikasi pada jeruk busuk.
Gambar 9 Input dan Klasifikasi pada Jeruk Busuk
Pada  gambar  9  terdapat  citra  jeruk  busuk,  setelah  dilakukan  klasifikasi  maka  hasilnya sebesar 67.8221 %. pengujian sebanyak 10 citra buah jeruk yang terbagi menjadi 5 citra jeruk bagus dan 5 citra jeruk busuk.
Hasil pengujian klasifikasi citra buah jeruk manis menggunakan metode CNN dengan 10 inputan yang dilakukan dengan data traing sebanyak 100 sample dan menghasilkan 50 epoch dapat terlihat dari tabel I.

## T ABEL I H ASIL K LASIFIKASI B UAH J ERUK M ANIS
No Citra Jeruk Manis Kelas Skor Nilai 1 Bagus 98.1564 % Benar
No Citra Jeruk Manis Kelas Skor Nilai 2 Bagus 97.8437 % Benar 3 Bagus 57.3703 % Benar 4 Bagus 55.7629 % Benar 5 Bagus 99.6214 % Benar 6 Busuk 79.0748 % Benar 7 Busuk 67.8221 % Benar 8 Bagus 76.2958 % Salah 9 Busuk 90.9586 % Benar 10 Busuk 63.5467 % Benar
Setiap  gambar  yang  di input ,  hasilnya  akan  selalu  berbeda  tergantung  pada  bentuk  dan warna jeruknya. Dari 10 citra jeruk manis dihasilkan 9 citra jeruk manis dengan nilai benar dan 1 citra jeruk manis dengan nilai salah. Pada pengujian nomor 8 terdapat kesalahan yaitu jeruk busuk terklasifikasi sebagai jeruk bagus dengan skor sebesar 76.2958 %. Masalah ini terjadi karena warna gelap pada citra jeruk manis tertutupi oleh bias cahaya. Itulah alasan mengapa pencahayaan pada citra yang akan di kelola harus diperhatikan

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  klasifikasi  buah  jeruk  Manis, berdasarkan tingkat kecerahan warna terhadap sampel data ini berupa dataset citra jeruk bagus dan jeruk busuk sebanyak 100 citra, dengan pelabelan menggunakan Bagus dan Busuk. Label bagus mewakili jeruk yang layak. Jumlah learnables yang di latih dalam model ini sebanyak 16.626 parameter.  Pada nilai plot loss dan accuracy training dengan nilai loss yang di hasilkan pada training sebesar 0.1563. bisa di katakan rendah dan bagus untuk model . Tingkat akurasi dari testing data training sebanyak 250 data, didapatkan accuracy 96%, training 92% testing , terhenti pada 50 epoch. Proses pengambilan gambar dengan menggunakan smartphone, dengan pengklasifikasian model CNN yang dilakukan sudah layak mengenali dalam pengklasifikasin buah jeruk manis dengan kelas citra gambar jeruk manis terhadap tektur yang paling mirip. Dari segi  kemamfaatan  bagi  masyarakat  pengembangan  dengan  klasifikasi  menggunakan smartphone  yang  terdeteksi  langsung  berdasarkan  warna,  bobot  akan  terlihat  dan  mampu memisahkan buah jeruk dengan baik.

## R EFERENSI
[1] M. Lukmana and F. Sahab, Respon Pertumbuhan Bibit Jeruk Manis (Citrus sinensis L.) terhadap  Pemberian  Limbah  Solid  Industri  Kelapa  Sawit, Agrisains  J.  Budid.  Tanam. Perkeb. Politek. Hasnur , vol. 6, no. 02, 2021, doi: 10.46365/agrs.v6i02.410.
[2]  D. Tobing, E. Bayu, and L. Siregar, Identifikasi Karakter Morfologi Dalam Penyusunan Deskripsi  Jeruk  Siam  (Citrus  Nobilis)  Di  Beberapa  Daerah  Kabupaten  Karo, J. Agroekoteknologi  Univ.  Sumatera  Utara ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  72–95,  2013,  doi: 10.32734/jaet.v2i1.5722.
[3]      Pakpahan, Rina Indriany P., Sarifuddin, and Supriadi Pemberian Bahan Amandemen Untuk  Perbaikan  Retensi  Hara  Tanaman  Jeruk  Manis  (Citrus  Sinensis  L.)  di  Desa Talimbaru Kecamatan Barusjahe Kabupaten Karo, Agroekoteknologi , vol. 4, no. 1, 2015, doi: 10.32734/jaet.v4i1.12891.
[4]  M. Michiko, C. V. Manalu, and M. S. Mutia, Uji Efektivitas Ekstrak Etanol Kulit Jeruk Manis (Citrus Sinensis) Terhadap Bakteri Propionibacterium Acnes, (Jurnal Ilm. Mhs. Kesehat. Masyarakat) , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.37887/jimkesmas.v5i1.10552.
[5]  B. Surya Wibowo, I. Tazi, and K. Triyana, Pengembangan Sistem Sensor Rasa Berbasis Membran Selektif Ion untuk Klasifikasi Buah Jeruk (Halaman 9 s.d. 13), J. Fis. Indones. , vol. 17, no. 49, 2014, doi: 10.22146/jfi.24405.
[6]  R. A. W. Ramadhan, M. Baskara, and Agus Suryanto, Pengaruh Pemberian Pupuk Npk Terhadap Fruit Set Tanaman Jeruk Manis ( Citrus sinensis Osb .) VAR . PACITAN, J. Produksi Tanam. , vol. 3, 2015.
[7]  A. R. K. Haba and K. C. Pelangi, Sistem Cerdas Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Jeruk  Berdasarkan  Fitur  Ekstraksi  Glcm  Dengan  Metode  Naïve  Bayes, J.  Teknol.  dan Manaj. Inform. , vol. 5, no. 2, 2019, doi: 10.26905/jtmi.v5i2.3935.
[8]  K. Warman, L. A. Harahap, and P. Munir, Identifikasi Kematangan Buah Jeruk Dengan Teknik Jaringan Syaraf Tiruan, J. Rekayasa Pangan dan Pertan. , vol. 3, no. 2, pp. 248– 253, 2015.
[9]  R.  Utami,  E.  Widowati,  and  A.  Rahayu,  Screening  dan  Karakterisasi  Pektinesterase Sebagai Enzim Potensial Dalam Klarifikasi Sari Buah Jeruk Keprok Garut (Citrus Nobilis Var.Chrysocarpa), J. Agritech , vol. 35, no. 04, 2015, doi: 10.22146/agritech.9326.
[10]  R. Rahmadewi, G. L. Sari, and H. Firmansyah, Pendeteksian Kematangan Buah Jeruk Dengan Fitur Citra Kulit Buah Menggunakan Transformasi Ruang Warna HSV, JTEV (Jurnal Tek. Elektro dan Vokasional) , vol. 5, no. 1.1, 2019.
[11]  S. Yudawati and A. P. Wibowo, Kajian Terhadap Beberapa Jenis Buah Sebagai Alternatif Peningkat Kadar HB, Biomed Sci. , vol. 2, no. 2, 2014.
[12]  M.  F.  Barkah,  Klasifikasi  Rasa  Buah  Jeruk  Pontianak  Berdasarkan  Warna  Kulit  Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor, Coding Rekayasa Sist. Komput. , vol. 08, no. 01, 2020.
[13]  B. Yanto, B. -, J. -, and B. H. Hayadi, Indentifikasi Pola Aksara Arab Melayu Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Convolutional Neural Network (CNN), JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 3, no. 3, 2020, doi: 10.36085/jsai.v3i3.1151.
[14]  K. Muchtar, Chairuman, Yudha Nurdin, and Afdhal Afdhal, Pendeteksian Septoria pada Tanaman  Tomat  dengan  Metode  Deep  Learning  berbasis  Raspberry  Pi, J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2831.
[15]  N.  Kasim  and  G.  S.  Nugraha,  Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Aksara  Arab Menggunakan  Metode  Convolution  Neural  Network, J.  Teknol.  Informasi,  Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.29303/jtika.v3i1.136.
[16]  T. Ito et al. , Deep Neural Network Incorporating CNN and MF for Item-Based Fashion Recommendation,  in Lecture  Notes  in  Computer  Science  (including  subseries  Lecture
Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 2021, vol. 12280 LNAI, doi: 10.1007/978-3-030-69886-7_4.
[17]  M. B. Bejiga, A. Zeggada, A. Nouffidj, and F. Melgani, A convolutional neural network approach  for  assisting  avalanche  search  and  rescue  operations  with  UAV  imagery, Remote Sens. , 2017, doi: 10.3390/rs9020100.
[18]  H.  A.  Pratiwi,  M.  Cahyanti,  and  M.  Lamsani,  Implementasi  Deep  Learning  Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network, Sebatik , vol. 25, no. 1, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1297.
[19]  M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan CNN untuk Klasifikasi Citra  Cuaca,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021824553.
[20]  A.  Krizhevsky et  al. ,  “ImageNet  Classification  with  Deep  Convolutional  Neural Networks  Alex,” Proc.  31st  Int.  Conf.  Mach.  Learn. ,  2012,  doi:  10.1007/s13398-014- 0173-7.2.
[21]  B. Yanto, J. Jufri, A. Lubis, B. H. Hayadi, and E. Armita, NST, Klarifikasi Kematangan Buah Nanas Dengan Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI),” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i1.1882.
[22]  I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) . 2016.
[23]  S. Ye, Z. Zhang, X. Song, Y. Wang, Y. Chen, and C. Huang, A Flow Feature Detection Method For Modeling Pressure Distribution Around A Cylinder In Non-Uniform Flows By  Using  A  Convolutional  Neural  Network, Sci.  Rep. ,  Vol.  10,  No.  1,  2020,  doi: 10.1038/s41598-020-61450-z.
[24]  Rismiyati, Implementasi Convolution Neural Network untuk Sortasi Mutu Salak Ekspor Berbasis Citra Digital, 2016.
[25]  T. Zhi, L. Y. Duan, Y. Wang, and T. Huang, Two-Stage Pooling Of Deep Convolutional Features For Image Retrieval, 2016, doi: 10.1109/ICIP.2016.7532802.
[26]  T. Shafira, Implementasi Convolutional Neural Networks Untuk Klasifikasi Citra Tomat Menggunakan Keras, 2018.
[27]  Y.  Yuan,  Z.  Xiong,  and  Q.  Wang,  Acm:  Adaptive  Cross-Modal  Graph  Convolutional
Neural Networks For Rgb-D Scene Recognition, 2019, doi:
10.1609/aaai.v33i01.33019176.
[28]  J.  Jebadurai,  I.  J.  Jebadurai,  G.  J.  L.  Paulraj,  and  N.  E.  Samuel,  “Learning  Based Resolution  Enhancement  of  Digital  Images,” Int.  J.  Eng.  Adv.  Technol. ,  vol.  8,  no.  6, 2019, doi: 10.35940/ijeat.F9025.088619.
[29]  A. Coates, H. Lee, and A. Y. Ng, An Analysis Of Single-Layer Networks In Unsupervised Feature Learning, 2011.
[30]  K.  Parthy,  CS231n  Convolutional  Neural  Networks  for  Visual  Recognition, Stanford Univ. Course cs231n , 2018.