## KLASIFIKASI JENIS CITRA DAUN MANGGA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
1 Fitrianingsih, 2 Rodiah 1,2 Fakultas Teknologi Inudstri Universitas Gunadarma
1 Jl. Margonda Raya 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 fitrianingsih@staff.gunadarma.ac.id, 1 rodiah@staff.gunadarma.ac.id,

## Abstrak
Jenis mangga dapat ditentukan berdasarkan karakteristik daun seperti bentuk, tekstur, dan  warna  dari  daun  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan  citra  daun mangga  menggunakan  model  Convolutional  Neura  Network  (CNN).  Dataset  citra  daun  yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  3  jenis  mangga  sebanyak  1761  citra  yaitu  mangga golek,  mangga  harum  manis,  dan  mangga  manalagi.  Rasio  pembagian  data  yang  digunakan adalah  9:1,  dengan  90%  untuk  data  pelatihan  dan  10%  untuk  data  validasi.  Arsitektur  model CNN  yang  digunakan pada  penelitian ini  terdiri  dari  4  lapisan konvolusi yang diikuti  dengan maxpooling pada setiap lapisan konvolusinya. Pelatihan dilakukan sebanyak 60 epochs karena memiliki  nilai  akurasi  yang  paling  baik.  Nilai  akurasi  model  pada  tahap  pelatihan  mencapai 97,72%  atau  dapat  mengidentifikasi  1549  citra  daun  mangga  dengan  benar  dari  total  1585 citra  yang  ada.    Nilai  akurasi  model  pada  tahap  validasi  mencapai  nilai  89,20%  atau  dapat mengidentifikasi 157 citra daun mangga dengan benar dari total 176 citra yang ada.
Kata Kunci : Akurasi, CNN, Daun, Klasifikasi, Mangga

## Abstract
The  type  of  mango  can  be  determined  based  on  leaf  characteristics  such  as  shape, texture, and color of the leaves. The purpose of this study was to classify the mango leaf image using the Convolutional Neura Network (CNN) model. The leaf image dataset used in this study consisted  of  3  types  of  mango  totaling  1761  images,  namely  mango  golek,  mango  fragrant sweet, and mango manalagi. The data sharing ratio used was 9: 1, with 90% for training data and  10%  for  validation  data.  The  CNN  model  architecture  used  in  this  study  consists  of  4 convolutional  layers  followed  by  maxpooling  at  each  convolutional  layer.  The  training  was carried out as many as 60 epochs because it had the best accuracy value. The accuracy value of the  model  at  the  training  stage  reaches  97.72%  or  it  can  correctly  identify  1549  images  of mango  leaves  from  a  total  of  1585  existing  images.  The  accuracy  value  of  the  model  at  the validation stage reached a value of 89.20% or it could correctly identify 157 mango leaf images from a total of 176 existing images.
Keyword : Accuracy, CNN, Leaf, Classification, Mango

## PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  terdapat  beragam  jenis pohon  yang  tumbuh,  dan  memiliki  ukuran berbeda beda. Pohon- pohon tersebut ditanam dengan  berbagai  manfaat,  seperti  untuk kawasan  hutan,  melakukan  reboisasi,  hingga
pohon  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai tumbuhan  pribadi  yang  dapat  ditanam  di halaman  rumah,  salah  satunya  adalah  pohon mangga.  Mangga  ( Mangifera  indica  L .) merupakan  tanaman  yang  berasal  dari  genus Mangifera  [1]  dengan  ordo  Sapindales dalam keluarga  Anacardiaceae,  yang  merupakan
spesies  keluarga  tanaman  tropis.  Pohon mangga  memiliki  ratusan  kulivar  yang tersebar  diseluruh  dunia,  dimana  Asia memiliki  lebih  dari  500  varietas  yang  sudah diklasifikasi  dengan  69  spesies  [1]  yang terbatas  pada  daerah  tropis.  Pohon  mangga tumbuh  dari  biji  yang  dikenal  sebagai  bibit dan  dapat  tumbuh  dengan  ukuran  sedang hingga  besar,  dengan  tinggi  dari  10  meter sampai 40 meter, dengan kulit yang berwarna abu-abu kecoklatan hingga kehitaman, dengan  akar  yang  tidak  bercabang  dan memiliki  panjang  dari  6-8  meter  [2].  Pohon mangga  memiliki  daun  yang  tergolong tunggal  karena  pada  tangkai  daunnya  hanya terdapat satu helaian saja, dengan warna daun yang bervariasi. Proses klasifikasi pada pohon mangga  dapat  dilakukan  untuk  meng- klasifikasi  jenis  –  jenis  mangga  yang  ada, sehingga dapat memudahkan untuk mengenali pohon  mangga,  terutama  pohon  yang  belum menghasilkan buah.
Klasifikasi  pada  sebuah  mangga, dapat  dilakukan  dengan  mengambil  sebuah sampel  yang  akan  diklasifikasi  dengan melihat  kemiripan  yang  ada,  salah  satunya dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  daun. Daun memiliki sebuah karakteristik tersendiri pada  sebuah  mangga  [3],  sehingga  dapat diambil  beberapa  fitur  yang  akan  digunakan untuk  proses  klasifikasi,  seperti  bentuk, tekstur, dan warna dari daun tersebut. Peneliti menggunakan  daun  mangga  karena  memiliki karakteristik  yang  berbeda  [4]  antara  satu jenis  dengan  jenis  yang  lainnya,  seperti
bentuk  daun  pada  mangga  golek,  mangga harum manis, dan mangga manalagi.
Salah  satu  metode  yang  dapat  di- gunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan citra  daun  adalah Convolutional  Neural Network (CNN).  Penelitian  terkait  peng- identifikasian jenis tanaman berdasarkan daun menggunakan  CNN  sudah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  terdahulu.  Penelitian  [5] mengimplementasikan  CNN  untuk  mendeteksi struktur daun dengan 44 spesies yang didapat dari MK  Leaf  Dataset ,  dimana  setiap  ukuran citra  di resizing. Modul  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  3 jenis,  yaitu Basic CNN, AlexNet, dan GoogleNet dengan menghasilkan akurasi sebesar 95%.
Penelitian  [6]  menggunakan  CNN untuk  mengidentifikasi  jenis  tanaman  ber- dasarkan  citra  daun  menggunakan dataset Flavia  dengan  bentuk  yang  beragam.  Model yang  digunakan  berupa  arsitektur  gabungan dari modul Inception dan GoogleNet, dimana citra yang digunakan telah di- resize dari 1600 x  1200  menjadi  299  x  299  piksel.  Penelitian [6] melakukan augmentasi multi-scale dengan learning  framework yang  menggunakan TensorFlow  r0.10  dengan  hasil  tingkat akurasi  sebesar  99,6%  untuk  model    1  dan 99,8% untuk model  2.
Penelitian  [7]  mengimplementasikan CNN  untuk  identifikasi  jenis  tanaman berdasarkan  citra  daun  dengan  metode transfer  learning dan  Caltech-256 dataset.
Setiap network yang digunakan dilatih dengan 32 batch menggunakan Nesterov  solver
dengan  momentum  0.95.  Inputan  citra  yang diberikan  memiliki  300  x  300  x  3  piksel, dimana  3  sebagai channel warna  yang digunakan,  yaitu  merah,  hijau,  biru  (RGB) dan  menggunakan preprocessing citra  yang di- crop menjadi  data augmentation. Penelitian [7] menghasilkan akurasi  sebesar 99%.
Penelitian  [8]  menggunakan  CNN dengan  MNIST dataset dimana  citra  yang digunakan  dalam  bentuk grayscale sebagai input.  Dimensi  citra  yang  digunakan  ber- ukuran  28  x  28  piksel,  dengan  ukuran batch sebesar  128,    menggunakan  10  kelas  dan  5 epochs. Hasil  akurasi  yang  dicapai  pada penelitian [8] sebesar 98%.
Penelitian  [9]  melakukan  klasifikasi tanaman  dengan  menggunakan  CNN  yang dikombinasikan  dengan  Data Augmentation
serta Flavia dataset. Penelitian [9] menggunakan  mode  latihan  menggunakan momentum  0.9,  dan weight  decay sebesar 0.06.  Citra  yang  digunakan  berukuran  256  x 256  piksel  yang  diolah  dengan learning effective features dan 7 truktur layer sehingga menghasilkan akurasi lebih dari 94.6%.
Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi  citra  daun  mangga  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN merupakan  salah  satu  jenis neural  network yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dan
mengenali  objek  dari  sebuah  citra  dengan melakukan training pada  3  jenis  citra  daun mangga  dengan karakteristik  yang  sama  , sehingga  dapat  diklasifikasikan  kedalam  satu genus dengan  berbagai  variasi.  Citra  daun yang  digunakan  terdiri  dari  1761  citra  daun dengan ukuran 3000 x 4000 piksel. Citra daun mangga  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdiri  dari  3  jenis  daun,  yaitu  daun  mangga golek  berjumlah  510  citra,  mangga  harum manis  berjumlah  588  citra,  dan  mangga manalagi  berjumlah  663  citra.  Seluruh  citra daun mangga yang dijadikan sebagai masukan berupa citra berwarna yang disimpan  dengan  format  .jpg  dan  berukuran 150  x  150.  Proses  pelatihan  dan  klasifikasi menggunakan library tensorflow  dengan bahasa  pemrograman  python.  Model  CNN dari hasil pelatihan akan dievaluasi kinerjanya dengan confusion  matrix .  Hasil  penelitian diharapkan  dapat  mmengklasifikasikan  citra daun mangga.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  identifikasi citra  daun  mangga  berbasis Convolutional Neural  Network (CNN)  dilakukan  dengan beberapa  tahapan  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian Identifikasi Citra Daun Mangga
Tahapan  pertama  yang  dilakukan adalah  melakukan  akuisisi  data,  dimana penelitian ini mengambil 3 jenis sampel daun mangga dengan akuisisi menggunakan kamera. Jenis dataset yang diambil terdiri dari :  mangga  golek,  mangga  harum  manis,  dan mangga  manalagi.  Tahap  selanjutnya  adalah melakukan  pembagian  dataset  ( split  data ) yang terdiri dari dataset pelatihan dan dataset validasi  dengan  rasio  9:  1  yang  kemudian dimasukan  kedalam  arsitektur  CNN.  Setelah itu  dilakukan  pelatihan  dan  validasi  pada model  CNN  dan  pada  tahap  akhir  dihitung akurasi dari pelatihan dan validasi terhadap
citra daun mangga.

## A. Citra Daun Mangga
Citra daun mangga pada penelitian ini didapatkan  dengan  mengambil  beberapa sampel  daun  mangga  dari  pohon  secara  yang diakuisisi  menggunakan  kamera.  Penelitian ini  menggunakan  1761  citra  daun  mangga dengan 3 jenis daun mangga antara lain : 510 citra  daun  mangga  golek,  588  citra  daun harum  manis  dan  663  citra  daun  mangga manalagi.  Contoh  citra  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Citra Daun yang digunakan : (a) Mangga Golek,
(b) Mangga Harum Manis, (c) Mangga Manalagi
Gambar 3. Posisi Citra yang dijadikan Input (Vertikal)
Posisi  daun  yang  dijadikan  sebagai input dengan ujung daun berada pada posisi paling atas,  diikuti  dengan  tulang  daun  dan  pangkal daun  pada  posisi  paling  bawah.  Gambar  3 menunjukkan posisi citra yang dijadikan input pada model CNN.

## B. Pembagian Dataset
Pembagian  dataset  ( split  data ) di- lakukan dengan rasio 9:1, dimana 90% untuk training  set dan  10%  untuk validation  set . Tabel  1  merupakan  hasil  pembagian  dataset yang berjumlah 1761 citra dengan rasio 9:1.
C. Pembentukan Arsitektur Convolutional Neutral Network (CNN) untuk Klasifikasi Jenis Citra Daun Mangga
Pembentukan  Arsitektur  CNN  pada dari  2  tahapan,  yaitu  tahap feature  learning dan classification .  Input  citra  pada  model CNN ini menggunakan citra berukuran 150 x 150 x 3, dimana 150 x 150 merupakan ukuran
piksel  citra  tersebut,  dan  3  merupakan  citra yang  memiliki  3  channel,  yaitu Red , Green , Blue (RGB).  Inputan  citra  akan  diproses terlebih  dahulu  oleh  proses  konvolusi  dan proses pooling pada feature learning , dimana pada  penelitian  ini,  jumlah  proses  konvolusi terdiri  dari  4  lapisan  dengan  pembagian  2 lapisan  berjumlah  32 filter ,  dan  2  lapisan berjumlah  64 filter dengan  proses pooling yang  juga  memiliki  4  lapisan  dengan  fungsi aktivasi ReLU .  Kemudian,  dilakukan  proses flatten yang  digunakan  untuk  mengubah feature  map hasil pooling  layer kedalam bentuk vektor sebagai input untuk tahap fully connected  layer. Proses dense digunakan untuk  menambah fully  connected  layer dan dropout digunakan  untuk  menghilangkan neuron yang  tidak  terpakai  dan  mencegah terjadinya overfitting . Fungsi aktivasi softmax yang  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas dari  setiap  kelas  target  dan  membantu menentukan  kelas  target  dari  input  yang
Tabel 1. Pembagian Dataset Citra Daun Mangga
Jenis Citra Daun Mangga Total Citra Golek Harum Manis Manalagi Training (90%) 459 529 597 1585 Validation (10%) 51 59 66 176
Ujung Daun
Tulang Daun
Pangkal Daun
Gambar 4. Arsitektur CNN
diberikan , sehingga  proses  klasifikasi  dapat berjalan  dengan  baik.  Arsitektur  CNN  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar  3  merupakan  arsitektur  model CNN  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, serta parameters yang  dihasilkan  dari  setiap proses  yang  ada  pada  arsitektur  tersebut. Pembuatan  arsitekur  CNN  menggunakan bahasa  pemrograman  python  yang  di- implementasikan pada jupyter notebook . Pada layer konvolusi, parameters yang  dihasilkan dapat  dihitung  dengan  persamaan  1  [10]. P merupakan  jumlah parameters pada layer konvolusi, B adalah    jumlah bias pada  layer konvolusi, K ukuran filter yang digunakan, C adalah jumlah channel dari citra yang diinput dan N merupakan  jumlah filter yang digunakan.
(1) Proses layer konvolusi selanjutnya digunakan menghitung parameter yang dihasilkan, dengan menggunakan rumus yang sama  Nilai C diganti  menjadi  nilai N 0 merupakan filter yang  digunakan  pada layer konvolusi  sebelumnya  sehingga  menjadi persamaan 2:
(2)
Perhitungan  pada  proses  perubahan yang  terjadi  ketika  citra  diinput  kedalam model  CNN pada layer konvolusi,  dapat dihitung menggunakan persamaan 3. Variabel O adalah ukuran citra output, I sebagai ukuran citra input , K adalah  ukuran filter yang digunakan pada layer konvolusi, S merupakan stride yang  digunakan  pada layer konvolusi dan P merupakan padding .
(3)
Perhitungan  ukuran  citra  pada layer max  pooling menggunakan  hasil  perhitungan yang  dihasilkan  pada layer konvolusi  dan  P s yang  merupakan  ukuran layer  pooling dihitung dengan menggunakan persamaan:
Perhitungan  parameter pada layer konvolusi  pertama  dapat  dihitung  dengan persamaan  1,  dimana  ukuran filter yang digunakan  berukuran  3x3,  dengan channel dari  citra  yang  diinput  menggunakan  3 channel (RGB),  dan  jumlah filter yang digunakan  adalah  32,  sehingga  berdasarkan persamaan 1, didapati hasil
= 896.
Perhitungan  parameter  pada layer konvolusi  kedua,  dengan  ukuran filter yang digunakan berukuran 3x3, filter yang digunakan  pada layer konvolusi  sebelumnya adalah  32, dan  jumlah filter yang  digunakan pada layer konvolusi  selanjutnya  adalah  32, sehingga  berdasarkan  persamaan,  didapatkan hasil =  9248.
Perhitungan parameter pada proses konvolusi ketiga  dan  keempat,  dapat  menggunakan rumus  yang  sama  dengan  rumus  proses konvolusi  kedua,  sehingga parameter yang didapatkan yaitu  :
= 18496
(konvolusi ketiga ) dan
= 65600
(konvolusi keempat ).
Citra  yang  diinput  kedalam  model CNN,  akan  mengalami  perubahan  ukuran, dimana  ukuran  awal  150x150,  dengan menggunakan filter berukuran  3x3 ,  stride berjumlah  1,  dan  tanpa  adanya padding . Perubahan  ukuran  yang  terjadi  pada  citra, dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  3, sehinga didapatkan hasil perubahan citra pada layer konvolusi pertama adalah:
.
Hasil  perhitungan  pada layer  max pooling dimana  ukuran  citra  dari layer
konvolusi  yang  berukuran  148x148,  dengan ukuran layer  max  pooling 2x2  dan stride
berjumlah
2 didapatkan hasil
Perhitungan pada
layer konvolusi  dan layer  max  pooling selanjutnya, dapat dihitung dengan menggunakan rumus 3 dan rumus 4, sehingga menghasilkan output citra dengan piksel yang kecil.    Perhitungan  pada  proses flatten , diambil dari hasil perkalian antara citra output beserta  dengan layer  pooling paling  terakhir, dimana  citra  yang  dihasilkan  berukuran  4x4 dengan filter yang  digunakan  berjumlah  64, sehingga hasil dari perkalian tersebut menghasilkan 1024 flatten.
Perhitungan pada proses dense didapatkan  dari  hasil flatten yang  dikalikan dengan  jumlah  unit  yang  digunakan  pada proses dense dan  ditambahkan  dengan bias dense  tersebut.  Sehingga,  hasil  untuk dense pertama adalah:
.  Hasil perhitungan  untuk  proses dense kedua,  berisi kelas  untuk  klasifikasi,  dimana  jenis  mangga yang  di-gunakan  pada  penelitian  ini  terdiri dari  3  jenis.  Perhitungan  yang  sama  seperti dense pertama,  diapatkan  hasil  untuk dense kedua adalah
.
Total  dari  keseluruhan  parameter  yang digunakan pada penelitian ini adalah 160,035 yang  dilatih  untuk  melakukan  klasifikasi  dari 3  jenis  mangga,  yang  terdiri  dari  mangga golek,  mangga  harum  manis,  dan  mangga manalagi.

## D. Pelatihan dan Validasi Model CNN
Citra  yang  diinput  kedalam  model CNN,  akan  mengalami  perubahan  ukuran, dimana  ukuran  awal  150x150,  dengan  meng-
gunakan filter berukuran  3x3 ,  stride ber- jumlah 1, dan tanpa adanya padding sehingga menjadi 148 x 148.

## 1. Pelatihan Model CNN
Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini  untuk  menghasilkan  model  yang  optimal ketika  melakukan  proses  pelatihan  ( training ) pada training set dengan tahapan berikut:
1. Melakukan  proses  konvolusi  pertama dilakukan  dengan  hasil  perkalian menggunakan filter berukuran  3x3 dan  citra  input  berukuran  150x150 piksel  dengan  3 channel warna  yang digunakan,  yaitu  merah,  hijau,  biru (RGB)    pada layer konvolusi  yang berjumlah 32 filter dan padding valid yang digunakan untuk  memproses
inputan  tanpa  adanya  penambahan padding sehingga  terjadi  perubahan bentuk dari citra input.
2. Kemudian,  fungsi  aktivasi  ReLU  ( Rectified  Linear  Unit )  digunakan untuk  melakukan  konversi  nilai negatif menjadi 0, dan proses pooling yang  digunakan  untuk  mengurangi ukuran matriks dengan menggunakan max  pooling untuk  mengambil  nilai terbesar dari proses konvolusi dengan ukuran 2x2.
3. Ukuran  citra  yang  dihasilkan  dari proses konvolusi pertama ini berubah dari  150x150  piksel  menjadi  74x74 piksel. Ilustrasi pada proses konvolusi sampai  dengan  proses pooling dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Ilustrasi pada Proses Konvolusi
Gambar 6. Ilustrasi pada Proses ReLU
Gambar 7. Proses Max Pooling
Gambar 8. Proses Flatten
4. Proses  konvolusi  merupakan  proses perkalian  antara  citra  yang  diinput kedalam  model  CNN  dengan filter yang  digunakan,  dimana filter ber- ukuran 3x3 akan melakukan pergeseran ( stride ) sebanyak 1. Hasil dari proses konvolusi  tersebut,  kemudian  di proses  oleh  fungsi  aktivasi  ReLU yang dapat dilihat pada Gambar 6.
5. Fungsi  aktivasi  ReLU  digunakan untuk  melakukan  konversi  nilai negatif  menjadi  0,  sehingga  pada gambar 6, hasil dari proses konvolusi yang  menghasilkan  nilai  negatif, ditandai  dengan  kotak  warna  merah, dan  fungsi  aktivasi  ReLU  meng- hilangkan  nilai  negatif  menjadi  0 yang  ditandai  dengan  warna  putih. Proses  selanjutnya  setelah  fungsi aktivasi  ReLU  adalah  proses pooling seperti Gambar 7.
6. Menggunakan max pooling berukuran 2x2 dan pergeseran ( stride ) sebanyak 2,  akan  mengambil  nilai  maksimal (terbesar), sehingga bentuk citra yang diinputkan  sebelumnya  akan  meng- alami  perubahan  ukuran  menjadi lebih  kecil.  Proses  ini  akan  terus berlangsung  sesuai  dengan  jumlah
layer konvolusi,  fungsi  aktivasi ReLU  serta layer  max  pooling yang digunakan,  dimana  pada  penelitian ini,  menggunakan layer konvolusi, fungsi aktivasi ReLU serta layer max pooling yang  masing  –  masing berjumlah  4  buah  sebelum  masuk kedalam proses flatten .
7. Melakukan  proses  konvolusi  kedua menggunakan  konfigurasi  yang  sama pada  konvolusi  pertama,  dengan inputan  citra  berukuran  74x74  piksel yang  dikalikan  dengan filter ber- ukuran  3x3  dengan  jumlah  32 filter dan padding valid . Kemudian, meng- gunakan  fungsi  aktivasi  ReLU  dan proses pooling dengan max  pooling yang  berukuran  2x2  sehingga  ukuran citra  dari  74x74  piksel  akan  berubah menjadi 36x36 piksel
8. Melakukan  proses  konvolusi  ketiga terjadi penambahan jumlah filter yang digunakan,  yaitu  sebanyak  64 filter dengan  ukuran filter , padding, fungsi aktivasi  dan pooling yang  digunakan sama dengan proses konvolusi pertama dan kedua. Ukuran citra yang dihasilkan  dari  proses  konvolusi ketiga ini adalah 17x17 piksel dari
yang sebelumnya adalah 36x36 piksel.
9. Melakukan proses konvolusi keempat menggunakan jumlah filter dan padding yang  sama  dengan  proses konvolusi  ketiga,  yaitu  sebanyak  64 filter dan padding  valid .  Sedangkan, ukuran filter yang  digunakan  yaitu berukuran  4x4  dan  proses pooling dengan max  pooling yang  meng- gunakan  ukuran  3x3.  Sehingga,  hasil dari  citra  konvolusi  ketiga  yang berukuran 17x17 piksel akan berubah menjadi 4x4 piksel.
10. Membentuk ulang feature map ( flatten )  atau  hasil  akhir  setelah proses pooling dilakukan  untuk menjadi  sebuah  vektor  yang  akan dijadikan input pada fully  connected layer kemudian,  dilakukan  proses
dense yang di-gunakan untuk menambahkan layer pada fully connected sebesar  64  unit  dan diberikan fungsi aktivasi ReLU serta dropout yang  digunakan  untuk menghilangkan neuron yang tidak di- gunakan , sehingga mempercepat proses training dan mencegah terjadinya overfitting ,  dengan  jumlah
dropout yang  digunakan  sebesar  0.5 pada proses flatten dapat dilihat pada Gambar 8.
Proses flatten membentuk  ulang feature  map yang  dihasilkan  pada proses pooling terakhir  menjadi sebuah  bentuk  vektor  yang  akan diinput  pada fully  connected  layer untuk  dilakukan  klasifikasi  dari  citra yang diinput.

## 2. Validasi Model CNN
Tahap  validasi  dilakukan  dengan  meng- gunakan dense sebesar  3  unit  yang merupakan  jumlah  dari  kelas  yang  ada dan  fungsi  aktivasi softmax yang  di- gunakan  untuk  memprediksi  probabilitas pada  setiap  kelas  seperti  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Fungsi  aktivasi softmax akan  melakukan prediksi  probabilitas  dari  setiap  kelas yang  ada,  sehingga  dapat  menentukan kelas dari citra yang diinput. Seperti dapat dilihat  pada  Gambar  9,  3  jenis  mangga memiliki  pola  masing  –  masing,  dimana fungsi  aktivasi softmax akan  men- cocokkan pola yang ada dengan pola dari 3 jenis mangga tersebut, dan  menentukan
Gambar 9. pada Proses Softmax
termasuk  kedalam  kelas  mana  citra  yang diinput. Karena pola dari hasil model CNN ini memiliki kemiripan yang sama dengan pola mangga  golek, maka  citra hasil input akan diklasifikasikan sebagai mangga golek.

## E. Perhitungan Akurasi Pelatihan dan Validasi Model CNN
Perhitungan  akurasi  dari  arsitektur CNN yang dibuat penelitian ini menggunakan
confusion matrix. Perhitungan akurasi tersebut digunakan pada hasil dari training set dan validation  set dalam  bentuk  sebuah matriks. Matriks  yang  digunakan  berukuran 3x3,  dengan  3 jenis  citra  daun  mangga,  yang terdiri  dari  mangga  golek,  mangga  harum manis,  dan  mangga  manalagi. Tabel  2 merupakan  bentuk confusion  matrix 3x3 dengan G adalah  golek, H adalah  harum manis, dan M adalah manalagi.
Tabel 2. Confusion Matrix untuk Model CNN PREDICTED Golek Harum manis Manalagi
A K T U A L
Golek P GG P GH P GM Harum Manis P HM P HH P HG Manalagi P MG P MH P MM
Perhitungan akurasi menggunakan confusion matrix 3x3 menggunakan persamaan 5.
(5)
Perhitungan  akurasi  setiap  jenis mangga  pada  penelitian  ini  menggunakan persamaan 6, 7 dan 8.
a. Mangga Golek
b. Mangga Harum Manis c. Mangga Manalagi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  uji  coba,  setiap  sampel citra input akan diklasifikasi untuk kemudian  dihitung  akurasi  klasifikasi  dari keseluruhan  dataset  dan  masing-masing jenis citra daun mangga.
A. Hasil  Klasifikasi  Jenis  Citra  Daun
Mangga
Tahap  ini  melakukan  percobaan
untuk mengklasifikasikan citra daun
mangga  yang  diinput  kedalam  3  jenis  citra
mangga antara lain : mangga golek, mangga harum manis, dan mangga manalagi dengan masing  –  masing  jenis.    Contoh  hasil klasifikasi menggunakan model CNN dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Citra Daun Mangga No Jenis Daun Mangga Citra Input Hasil Klasifikasi 1 Golek 2 Golek 3 Golek 4 Harum manis
5 Harum manis
No Jenis Daun Mangga Citra Input Hasil Klasifikasi
6 Manalagi 7
Manalagi
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari  Tabel  3, Citra daun jenis mangga yang diinput berhasil diklasifikasikan dengan baik. Terdapat kesalahan
klasifikasi  sebagai  contoh  pada  mangga golek, terdapat  citra input yang diklasifikasi- kan oleh model sebagai mangga manalagi
Tabel 4. Perbandingan Hasil Pelatihan Epochs Model CNN Epoch Train Accuracy Total Validation Accuracy Total Train Classification Total Validation Classification Total 10 0.7015 0.4318 1112 of 1585 76 of 176 20 0.9596 0.7386 1521 of 1585 130 0f 176 30 0.9558 0.8806 1515 of 1585 155 of 176 40 0.9917 0.8636 1572 of 1585 152 of 176 50 0.7413 0.5909 1175 of 1585 104 of 176 60 0.9772 0.8920 1549 of 1585 157 of 176 70 0.9230 0.7386 1463 of 1585 130 of 176 80 0.9823 0.8181 1557 of 1585 144 of 176 90 0.9697 0.8352 1537 of 1585 147 of 176 100 0.9753 0.8636 1546 of 1585 152 of 176
Tabel 5. Confusion Matrix pada Validation Set

## PREDICTED
Golek Harum manis Manalagi ACTUAL Golek 46 5 0 Harum Manis 2 51 6 Manalagi 0 4 62
Tabel 6. Confusion Matrix pada Training Set PREDICTED Golek Harum manis Manalagi
A C T U A L Golek 459 0 0 Harum Manis 31 495 3 Manalagi 0 2 595
Hasil  perhitungan  nilai  akurasi  secara total pada training set , dapat dihitung dengan persamaan

## B. Hasil Pelatihan Model CNN
Pelatihan  dilakukan  sebanyak  60 epochs,  dengan  mencatat  performa  pelatihan pada  tiap  epoch.  Tabel  4  menunjukkan  hasil perbandingan pelatihan dengan menggunakan 10 – 100 epochs beserta dengan epoch terbaik yang dihasilkan.
Berdasarkan  Tabel  4,  didapat  bahwa hasil pelatihan dengan epochs 60 memberikan hasil  akurasi  validasi  yang  terbaik  sejumlah 89%  yang  merupakan  hasil  akurasi  total tertinggi  yang  dapat  mendeteksi  157  citra daun  mangga  dari  176 validation  set yang digunakan.

## C. Hasil Perhitungan Akurasi Validasi
Evaluasi  akurasi  pada Validation  Set menggunakan  model  CNN  dilakukan  meng- gunakan confusion  matrix yang  merupakan matriks  berukuran  3  x  3. Confusion  matrix yang didapat untuk validation set dapat dilihat pada Tabel 5.
Perhitungan  akurasi  yang  dihasilkan oleh  setiap  jenis  mangga  pada validation  set , dapat  dihitung  dengan  melihat  jumlah klasifikasi  yang  benar  dari  model  CNN  pada setiap jenis mangga sebagai berikut:
1. Mangga Golek 2. Mangga Harum Manis 3. Mangga Manalagi Hasil akurasi paling tertinggi validation set terdapat  pada  mangga  jenis  manalagi, yang  diikuti  dengan  akurasi  mangga  golek dan hasil akurasi 3 jenis mangga secara total, dengan  mangga  harum  manis  yang  memiliki akurasi  paling  rendah  ketiga  jenis  citra  daun mangga.  Hasil  dari confusion  matrix yang didapat  untuk training  set dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Perhitungan  akurasi  yang  dihasilkan oleh  setiap  jenis  mangga  pada training  set , dapat  dihitung  dengan  melihat  jumlah klasifikasi  yang  benar  dari  model  CNN  pada setiap  jenis  mangga.  Hasil  keselurahan akurasi  hampir  memiliki  kesamaan  dengan akurasi  diatas  97%,  dengan  mangga  jenis golek  yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi. Akurasi training  set 3  jenis  mangga  secara total, di-dapati akurasi sebesar 97,72.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil ujicoba identifikasi dan implementasi pada jupyter notebook yang sudah  dilakukan  oleh  model Convolutional Neural  Network (CNN)  terhadap  citra  daun mangga  di  penelitian  ini,  dapat  diambil beberapa  kesimpulan,  antara  lain  :  Pelatihan dilakukan sebanyak 60 iterasi ( epochs ) karena memiliki nilai akurasi yang paling baik. Nilai akurasi  dari  model  dalam  mengidentifikasi validation  set secara  total mencapai  nilai 89,20% atau dapat mengidentifikasi 157 citra daun  mangga  dengan  benar  dari  total  176 citra yang ada. Nilai akurasi dari model dalam mengidentifikasi training  set secara  total mencapai  nilai  97,72%  atau  dapat  meng- identifikasi  1549  citra  daun  mangga  dengan benar dari total 1585 citra yang ada.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan,  dapat  diberikan  beberapa  saran antara  lain  :  Data  yang  digunakan  untuk penelitian  selanjutnya,  diharapkan  meng- gunakan dataset yang  sudah  dipersiapkan
untuk  model  CNN,  dengan  jarak  foto  antara kamera  dengan  daun  mangga  adalah  sama untuk  setiap  jenisnya,  dan  menggunakan  alat bantu  berupa tripod agar proses  pengambilan foto  lebih  stabil.  Data  yang  digunakan  untuk penelitian  selanjutnya,  diharapkan  meng- gunakan  latar  belakang  yang  alami,  atau menggunakan  warna  yang  tidak  mencolok, sehingga  model  dapat  mengidentifikasi  daun mangga  dengan  benar  dan  sesuai  dengan jenisnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  U.  Aguoru,  P.  Ajah,  dan  J.  O.
Olasan,  “Taxonomic  investigation of four varieties of  mangifera using micro-anatomical  features,” Inter-
national Research Journal of
Natural  Sciences ,  vol.  4,  no.  1,  hal.
20 – 27, 2016.
[2] A. Ganocpichayagrai,
K.
Rungsihirunrat,  C.  Palanuvej,  dan N.  Ruangrungsi,    “Characterization of  mangifera  indica  cultivars  in Thailand  based  on  macroscopic, microscopic  and  genetic  characters,” Journal of Advanced Pharmaceutical Technology  &  Research , vol.  7, no.
4, hal. 127 – 133, 2016.
[3] H. N. N.  Fatihah, M. Nashriyah, A. R.  N.  Zaimah,  M.  Khairil,  dan  A.
M.  Ali,  “Leaf  morphology  and
anatomy  of  7  varieties  of  ficus deltoidea (moraceae),” Turkish
Journal  of  Botany ,  vol.  38,  no.  4, hal. 677 – 685, 2014.
[4] T.  Nurhikmat,  “Implementasi  deep learning  untuk  image  classification menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN)  pada  citra  wayang  golek,” Skripsi, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2018 .
[5] N. Sabri, Z. A. Aziz, Z. Ibrahim, M.
A.  R.  B.  N.  Rosni,  dan  A.  Ghapul,
“Comparing  convolution  neural
network models for leaf
recognition,” International  Journal of  Engineering  & Technology, vol. 7, no. 3, hal. 141 – 144, 2018.
[6] W.  S.  Jeon  dan  S.  Y.  Rhee,    “Plant leaf recognition using a convolution
neural network,” International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent  Systems, vol.  17,  no.  1,
hal. 26 – 34, 2017.
[7] C.  Wick  dan  F.  Puppe, “ Leaf identification using a deep
convolutional neural network,”
arXiv , 1712.00967, 2017.
[8] M.  Ramprasath,  M.  V.  Anand,  dan S.  Hariharan,  “Image  classification using convolutional
neural
networks,” International  Journal  of
Pure and Applied Mathematics , vol.
119, no. 17, hal. 1307 – 1319, 2018.
[9] C.  Zhang,  P.  Zhou,  C.  Li,  dan  L. Liu, “A  convolutional  neural network  for  leaves  recognition using  data  augmentation,” IEEE International Conference on Computer and Information Technology,  Ubiquitous  Computing and  Communications;  Dependable, Autonomic  and  Secure  Computing; Pervasive Intelligence and Computing , 2015, hal. 2143 – 2150 .
[10] S.  Mallick  dan  S.  Nayak,  “Number of  parameters  and  tensor  sizes  in  a Convolutional Neural Network (CNN),” learnopencv.com , Mei 2018. [Daring]. Tersedia: https://learnopencv.com/number-of-
parameters-and-tensor-sizes-in- convolutional-neural-network/. [Diakses: 12 Juni 2020].