ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Januari 2022

## Klasifikasi Tingkat Kematangan Pucuk Daun Teh menggunakan Metode Convolutional Neural Network
NUR IBRAHIM 1 , GITA AYU LESTARY 2 , FANIESA SAUFANA HANAFI 3 , KHAERUDIN SALEH 4 , NOR KUMALASARI CAECAR PRATIWI 5 ,MUTHIA SYAFIKA HAQ 6 , ADHI IRIANTO MASTUR 7
1,2,3,4,5 Universitas Telkom, Indonesia
6,7 Pusat Penelitian Teh dan Kina (PPTK) Gamboeng, Indonesia Email: nuribrahim@telkomuniversity.ac.id
Received 6 Agustus 2021 | Revised 15 September 2021 | Accepted 17 Oktober 2021

## ABSTRAK
Indonesia merupakan salah satu negara besar pengekspor teh di dunia. Luasnya area perkebunan teh menyebabkan setiap blok tanam daun teh memiliki waktu petik dan  tingkat  kematangan  yang  berbeda.  Sehingga  salah  satu  upaya  untuk mengetahui tingkat kematangan daun teh yaitu menerapkan sistem otomatisasi menggunakan  pengolahan  citra  digital.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah sistem klasifikasi tingkat kematangan pucuk daun teh dari jenis sampel varietas Assamica  Klon  (GMB  7)  yang  yang  berada  pada  Pusat  Penelitian  Teh  dan  Kina Gambung.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  pengolahan  citra  digital  dengan algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  menggunakan  Arsitektur VGGNET19 dan ResNet50. Hasil pengujian sistem memperoleh nilai akurasi terbaik sebesar 97.5% dengan menggunakan arsitektur VGGNET19, Optimizer RMSprop, learning rate 0.01, batch size 32 dan epoch 100.
Kata kunci : teh, klasifikasi, Convolutional Neural Network, VGGNET19, ResNet50

## ABSTRACT
Indonesia is one of the major tea exporting countries in the world. The large area of tea plantations causes each tea leaves planting block to have a different picking time and maturity level. So that one of the efforts to determine the maturity level of tea leaves is to apply an automation system using digital image processing. In this study, a classification system for the maturity level of tea leaves design from the  Assamica  Klon  (GMB  7)  variety  sample  located  at  the  Gambung  Tea  and Quinine  Research  Center.  This  study  applies  a digital  image processing method with  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm  using  VGGNET19  and ResNet50 Architecture. The results of the system test obtained the best accuracy value of 97.5% using the VGGNET19 architecture, RMSprop Optimizer, learning rate 0.01, batch size 32 and epoch 100.
Keywords :  tea,  classification,  Convolutional  Neural  Network,  VGGNET19, ResNet50

## 1. PENDAHULUAN
Teh  merupakan  jenis  tanaman  yang  memiliki  banyak  khasiat  sebagai  obat  herbal.  Teh dianggap sebagai sumber potensial antioksidan yang sehat. Teh atau Camelia Sinensis hidup pada kawasan beriklim tropis dengan ketinggian 200 - 2000 m di atas permukaan laut serta bertemperatur  antara  14  -  25  derajat  celcius.  Sebagai  salah  satu  negara  yang  menduduki peringkat besar untuk pengekspor teh di dunia (Sita & Rohdiana, 2021) , maka mutu dan kualitas teh di Indonesia sangat diperhatikan. Penentuan kematangan pucuk daun teh dapat diklasifikasikan  dari  periode  pemetikan  sebelumnya.  Periode  pemetikan  tergantung  pada umur,  kecepatan  pembentukan  tunas,  ketinggian,  iklim  dan  kesehatan  tanaman.  Pada umumnya perkebunan teh memiliki lahan yang cukup luas dan proses pengklasifikasian tingkat kematangan pucuk daun teh yang dilakukan oleh perusahaan pengolah maupun para petani masih secara manual berdasarkan penerapan aturan gilir petik, dimana aturan ini disesuaikan dengan kecepatan pertumbuhan pucuk dan umur pemangkasan terakhir terhadap tanaman teh. Penerapan aturan gilir petik menyebabkan petani tidak dapat mengetahui seluruh tingkat kematangan  tanaman  karena  luasnya  area  perkebunan  teh  yang  memiliki  waktu  petik  dan tingkat kematangan yang berbeda pada setiap blok tanam daun teh. Salah satu upaya dalam mempermudah  petani  untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  daun  teh  adalah  dengan menerapkan sistem otomatisasi menggunakan pengolahan citra digital.
Beberapa penelitian yang menerapkan pengolahan citra digital telah dilakukan. Pada penelitian sebelumnya  terkait  identifikasi  kematangan  daun  teh  menggunakan  metode  ektraksi  ciri seperti Hue  Saturation  Intensity  (HSI)  dan  Hue  Saturation  Value    (HSV) (Auliasari,  dkk, 2020) menghasilkan tingkat akurasi 100% dan 83,33%. Pada penelitian (Wicaksono, dkk, 2019) tentang identifikasi kematangan daun teh menggunakan Centroid Clustering berbasis ruang  warna  YCbCr  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  80%.  Penelitian  lainnya  tentang Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  menggunakan Convolutional  Neural  Network    (CNN)  dengan arsitektur  Alexnet (Ilahiyah &  Nilogiri, 2018) mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  90  %. Selanjutnya  dilakukan  penelitian  klasifikasi  jenis  daun  teh  gambung  menggunakan  metode CNN dengan arsitektur Mobilenet (Jaelani, dkk, 2020), Alexnet (Hayat, dkk, 2020) dan LeNet-5 (Suherman, dkk, 2021), masing-masing memproleh nilai akurasi 60%, 98,18% dan 94,55%.  Apabila  melihat  dari  hasil  penelitian  sebelumnya  masih  belum  terdapat  penelitian yang  membahas  berkaitan  dengan  klasifikasi  kematangan  daun  teh  menggunakan  metode CNN, sehingga pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian tingkat kematangan pucuk daun teh menggunakan metode CNN dengan Arsitektur Visual Geometry Group 19 (VGGNet19) dan Residual Neural Network (ResNet), yaitu ResNet50 yang memiliki 50 layer.

## 1.1 Tanaman Teh
Teh merupakan jenis tanaman dengan nama latin Camellia Sinensis yang kebanyakan hidup di wilayah tropis. Karakteristik tanaman teh adalah batangnya lebih tegak dan daunnya tunggal tumbuh berselang-seling, daun tehnya lonjong dan memiliki tulang runcing yang berbulu di ujungnya. Tepi daun teh tajam dengan gerigi halus. Dibandingkan dengan daun teh tua, daun teh muda warnanya lebih terang dan ukurannya lebih lebar. Warna daun teh tua berwarna hijau tua, dan permukaan daunnya lebih licin dibandingkan daun teh muda.

## 1.2 Klon Teh Gambung
Teh varietas Assamica klon GMB 7 yang ditunjukkan merupakan salah satu varietas teh yang ditanam pada Pusat Penelitian Teh dan Kina (PPTK) Gambung. Teh varietas Assamica klon GMB 7 memiliki usia petik dalam kurun waktu kurang lebih 1 bulan atau 28 hari. Varietas ini dipilih karena mempunyai ketahanan terhadap hama yang baik dan memiliki potensi produksi tinggi. Teh varietas Assamica klon GMB 7 memiliki ciri-ciri daun atau pucuk berbentuk elips
yang ukurannya  besar  dan  lebar, permukaan  daun bergelombang agak mengkilat dan  tepi daunnya bergerigi teratur dan ujung daun runcing (Karyudi, 2014) .
Gambar 1. Citra Pucuk Daun Teh dalam Berbagai Kelas

## 1.3 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  merupakan  teknik  memproses  citra  dengan  komputer  agar  keluarannya berupa  citra  sesuai  kebutuhan (Al-Falah,  dkk,  2019) .  Teknik  pengolahan  citra  digital dilakukan untuk meningkatkan  kualitas  gambar supaya mudah dipahami  oleh manusia  dan mesin  komputer (Effendi,  dkk,  2017) .  Pada  umumnya  proses  pengolahan  citra  digital dilakukan dengan mengolah citra yang terdiri dari penajaman citra, kompresi citra, perbaikan citra, klasifikasi citra, penonjolan fitur tertentu dari suatu citra dan bentuk yang tidak sesuai sehingga dapat memperlambat proses pengenalan citra (Muhimmah dkk, 2018) .

## 1.4 Convolutional Neural Network
CNN merupakan suatu teknik dari deep learning. Pada prinsipnya, CNN meniru visual cortex pada mamalia. Jaringan CNN tersusun dalam tiga dimensi, sehingga memiliki panjang, lebar dan tinggi. Algoritma CNN adalah salah satu teknik yang sangat baik dalam menganalisis objek pada image/gambar (Primartha,  2018) .  Arsitektur  jaringan  CNN  diinformasikan  oleh Gambar 2.  Konfigurasi  Arsitektur  CNN  terdiri  dari  masukkan,  proses  ekstraksi  fitur,  proses klasifikasi  serta  keluaran.  CNN  mempunyai  dua  bagian  yaitu Feature  Learning  dan Classification.  Pada  proses  ekstraksi  di  CNN  terdiri  dari  sejumlah  hidden  layer,  yaitu convolution layer, activation function (ReLU), dan pooling.  Sementara pada proses klasifikasi terdiri dari fully connected layer dan activation function (softmax) yang keluarannya adalah hasil klasifikasi.
Gambar 2. Struktur Jaringan CNN (Santoso & Ariyanto, 2018)

## 1.5 Visual Geometry Group Network (VGGNet)
VGGNet ialah arsitektur CNN yang dirancang oleh Karen Simonyan serta Andrew Zisserman untuk  berpartisipasi  diajang  kompetisi  ImageNet  Challenge  2014. Input  yang  digunakan berupa gambar Red Green Blue (RGB) dengan dimensi 224×224 pixel (Taslim, dkk, 2019) . Gambar 3 merupakan arsitektur VGGNet. Arsitektur VGG terbagi menjadi dua yaitu VGG-16 dan VGG-19. Pada convolutional layer memiliki jumlah layer bermacam-macam. Setiap akhir convolutional  layer  memakai  aktivasi  Relu  dan  proses  pooling  layer  memakai  max pooling. Pada layer terakhir yaitu fully connected menggunakan 4096 neuron yang selanjutnya adalah aktivasi softmax.

## 7 hari                     14 hari                    21 hari                  28 hari

## Gambar 3. Arsitektur VGGNet

## 1.6 Residual Neural Network (ResNet)
ResNet merupakan salah satu jenis arsitektur pada CNN. ResNet pertama kali diperkenalkan dan dibangun oleh (He, dkk, 2016) dan memenangkan kompetisi ILSVRC pada tahun 2015. Agar memiliki performansi yang baik, salah satu syarat penting untuk membangun model CNN adalah arsitektur CNN yang digunakan harus memiliki kedalaman yang lebih tinggi, namun model arsitektur CNN dengan banyak layer mempunyai kelemahan yaitu Vanishing Gradient Problem, hal ini terjadi ketika hasil gradien yang dipelajari oleh model CNN tidak sampai ke lapisan pertama karena telah mengalami operasi perkalian berulang, sehingga lapisan pertama tidak menerima gradien apa pun, yang membuat model CNN tidak dapat belajar dari kesalahan yang dikalkulasi (Hu, dkk, 2018) . Gambar 4 menunjukkan dari arsitektur ResNet. ResNet memiliki berbagai macam jenis, yang terdiri dari 18, 34, 50, 101, hingga 152 layer.
Gambar 4. Arsitektur ResNet (He, dkk, 2016)

## 2. METODE
Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem klasifikasi tingkat kematangan pucuk daun teh yang berada di PPTK Gambung untuk menentukan akurasi menggunakan metode pengolahan citra digital. Gambar 5 menunjukkan diagram blok sistem yang dirancang pada penelitian ini.
Gambar 5. Blok Diagram Sistem Secara Umum
Secara umum, sistematika blok diagram sistem yang ditunjukkan pada Gambar 5 adalah :
1. Pengambilan citra asli pucuk daun teh klon varietas Gambung (GMB 7) dengan ketentuan setiap tujuh hari sekali dalam kurun waktu satu bulan pada salah satu blok tanam teh yang berukuran 1x0.5 meter menggunakan Kamera Smartphone.
2. Citra pucuk daun teh di preprocessing dengan tahapan resize dan augmentasi data.
3. Training yaitu proses pembelajaran citra dengan metode CNN untuk mendapatkan model citra latih yang akan disimpan pada database.
4. Pengujian dilakukan dengan data citra uji yang diklasifikasikan dengan model dari citra latih menggunakan metode CNN untuk mendapatkan hasil dan akurasi sistem.

## 2.1 Akuisisi citra
Perancangan  sistem  diawali  dengan  proses  akuisisi  citra.  Pada  proses  ini,  dilakukan pengumpulan data untuk kebutuhan sistem sebagai data latih dan data uji. Data sampel pucuk daun  teh  varietas Assamica  klon  GMB  7  diambil  dari  PPTK  Gambung  dengan  ketentuan pengambilan  sampel  dalam  rentang  waktu  kurang  lebih  satu  bulan  masa  panen.  Tahapan proses akuisisi citra pucuk daun teh yaitu :
1. Menyiapkan tripod  dan kamera smartphone  untuk  mengambil  citra  pucuk  daun  teh dari ketinggian 1 meter di atas permukaan pucuk daun teh.
2. Citra yang diambil memiliki format .JPEG atau .JPG.
3. Citra pucuk daun teh yang diambil memiliki kategori 4 kelas yaitu kelas 7 hari panen, 14 hari panen, 21 hari panen dan 28 hari panen.

## 2.2 Preprocessing
Setelah proses akuisisi citra, dilakukan preprocessing untuk mengoptimalkan mutu gambar, sehingga  memudahkan  dan  memacu  kemampuan  sistem  dalam  mengidentifikasi  objek. Tahapan preprocessing pada sistem ini terbagi kedalam dua tahap yaitu data asli dan data augmentasi. Pada data asli preprocessing hanya dilakukan dengan proses resize image saja. Sementara  pada  data  augmentasi pre-processing  dilakukan  dengan  resize  dan  augmentasi data.  Gambar  6  menunjukkan  diagram  alir  proses preprocessing  data  asli  dan  Gambar  7 menunjukkan diagram alir proses preprocessing data augmentasi.
Gambar 6. Diagram Alir Preprocessing Data Asli
Gambar 7. Diagram Alir Preprocessing Data Augmentasi
Penjelasan sistem kerja diagram alir preprocessing citra adalah sebagai berikut  :
1. Input Citra yaitu tahap pengambilan data citra yang akan dipilih sebelum diproses.
2. Resize yaitu proses mengubah ukuran citra baik secara vertikal maupun horizontal. Pada proses ini dilakukan resize citra dari ukuran 4032x3024 pixel menjadi citra ukuran 224x224 pixel.
3. Augmentasi merupakan proses mengolah data citra dengan memodifikasi data citra. Pada sistem  ini  tahap  augmentasi  yang  dilakukan  yaitu  Rotasi, Horizontal  flip,  Vertikal  flip, menambah noise dan Gaussian blur pada image.
4. Hasil Preprocessing yaitu hasil keluaran citra yang telah melalui proses resize dan tahap augmentasi.

## 2.3 Training
Pada  tahapan training  dilakukan  proses  pembelajaran  pada  citra  yang  kemudian  hasil keluarannya  berupa  model  yang  akan  disimpan  untuk  digunakan  dalam  proses  pengujian. Pembentukan model merupakan proses pelatihan data citra latih dalam mengidentifikasi objek dan mengategorikannya sesuai dengan kelasnya. Pada penelitian ini metode yang digunakan merupakan salah satu cabang algoritma deep learning yaitu CNN dengan arsitektur VGGNet19 dan ResNet-50.
Secara umum, tahap pelatihan pada VGGNet19 ditunjukkan pada Gambar 8. Input citra pada model CNN mempergunakan citra dengan ukuran 224x224x3. Kemudian citra masukan akan diproses melalui proses convolution dan proses pooling. Lapisan konvolusi berjumlah sebanyak 16 lapisan dan memiliki jumlah fiter yang berbeda. Selanjutnya dilakukan proses flatten atau proses pengubahan hasil pooling layer berupa feature map ke dalam bentuk vektor. Proses ini disebut tahapan fully connected layer.
Gambar 8. Diagram Alir Tahapan Training System VGGNet19
ResNet  50  merupakan model  arsitektur  yang  terdiri  dari  50  lapisan. Pada  tahapan training sistem yang ditunjukkan oleh Gambar 9, terdapat lapisan awal dengan ukuran kernel 7×7 dan dengan  64  filter,  kemudian  dilakukan max  pooling  dengan  ukuran  kernel  3×3.  Golongan lapisan pertama tersusun atas tiga blok, selanjutnya terdiri dari empat, enam, dan tiga blok yang  di  antaranya  mengandung ReLU  dan  batch-normalization.  Setiap  blok  lapisan dihubungkan oleh skip connection. Kemudian dilanjutkan average pooling dan diakhiri dengan
fully connected layer.  Fungsi aktivasi yang digunakan pada fully connected layer yaitu flatten yang  digunakan  untuk  mengonversikan  matriks  menjadi  vektor, dropout  untuk  membatasi jumlah neuron  yang  masuk  agar  mencegah  overfitting,  dan  ditambah  parameter  batch normalization untuk menormalkan sumbu aliran. Selepas citra melewati fully connected layer, maka hasil keluarannya digunakan sebagai input fungsi aktivasi softmax untuk memprediksi kemungkinan dari data hasil training atas objek citra yang terdiri dari empat kelas.

## Gambar 9. Diagram Alir Tahapan Training System Resnet50

## 2.4 Testing
Gambar 10 menunjukkan diagram alir tahap pengujian sistem. Tahap pengujian yaitu berupa proses  klasifikasi  tingkat  kematangan  pucuk  daun  teh  dengan  menguji  data  citra  uji  dan membandingkannya dengan model hasil training data citra latih yang disimpan pada database. Data  citra  yang  diambil  sebanyak  600  untuk  data  asli  kemudian  1800  data  citra  hasil augmentasi.  Citra  yang  telah  diambil  akan  diproses  oleh  algoritma  CNN  hingga  kemudian menghasilkan keluaran sistem berupa informasi tingkat kematangan pucuk daun teh.
Gambar 10. Diagram Alir Tahap Pengujian Sistem

## 2.5 Perancangan Pengujian
Pada tahap perancangan pengujian terdapat empat skenario yang akan dilakukan pada saat pengujian sistem.  Empat skenario tersebut akan diuji pada dua data, yaitu data asli dan data augmentasi, penjelasan skenario yang akan diuji adalah sebagai berikut :
1. Skenario pertama, yaitu mencari Optimizer terbaik dengan parameter yang ditentukan.
2. Skenario kedua, yaitu mencari ukuran batch size terbaik dengan menggunakan Optimizer, epoch dan learning rate yang ditentukan pada skenario sebelumnya.
3. Skenario ketiga, yaitu mencari nilai learning rate terbaik dengan menggunakan Optimizer, batch size dan epoch yang ditentukan pada dua skenario sebelumnya.
4. Skenario keempat, yaitu mencari jumlah epoch terbaik dengan menggunakan Optimizer, batch size dan epoch yang ditentukan pada tiga skenario sebelumnya.

## 2.6 Performa Sistem
Sistem  yang  dirancang  akan  dihitung  hasil  kinerjanya  berdasarkan  kesesuaian  kinerja  dari performa sistem. Serta untuk mengukur keunggulan serta kelemahan dari dari sistem yang dirancang berdasarkan parameter accuracy, loss dan precision.
Akurasi  didefinisikan  sebagai  tingkat  kebenaran  dalam  suatu  penelitian  yang  menunjukkan hasil yang akurat. Presisi merupakan tingkat keberhasilan data dalam membandingkan jumlah yang  diprediksi  dengan  jumlah  total  data  keseluruhan. Loss  merupakan  parameter penggambaran  perhitungan  yang  menghasilkan  ketidakakuratan  sistem  dalam  mengenali objek. Berikut adalah persamaan matematis akurasi, presisi dan loss :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = × 100 % (1) Presisi (%) = 𝑥100% (2) 𝐿𝑜𝑠𝑠 (%) = 𝑥 100% (3)
Keterangan :
1. True Positive (TP): Data yang tepat diklasifikasi oleh sistem sebagai nilai positif (benar).
2. True Negative (TN):  Data yang tepat diklasifikasi oleh sistem sebagai nilai negatif (salah).
3. False Positive (FP):
Data  salah  ( negative)  namun  diklasifikasikan  sebagai  data benar ( positive).
4. False Negative (FN):  Data  benar  (positive)  namun  diklasifikasikan  sebagai  data
salah ( negative).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada sistem yang telah dirancang menggunakan metode CNN dengan arsitektur VGGNet19 dan ResNet50 untuk mengetahui tingkat kematangan pucuk daun teh dari dataset citra varietas Assamica Klon GMB 7 yang terbagi ke dalam empat kelas yaitu 7 hari, 14 hari,
21 hari dan 28 hari dengan mempertimbangkan tingkat kematangan pucuk daun teh yang umumnya berusia satu bulan. Sistem pengujian dibentuk dengan memanfaatkan perubahan hyperparameter  pada  jumlah  dataset  sebelum  augmentasi  dan  jumlah  dataset  setelah augmentasi. Hyperparameter yang digunakan yaitu perubahan pada jenis Optimizer yaitu
Adam, SGD dan RMSprop, perubahan ukuran batch size yaitu 8, 16, 32 dan 64, perubahan nilai learning rate yaitu 0.1, 0.01 dan 0.001 serta banyaknya iterasi pelatihan (epoch) yaitu pada epoch 50 dan epoch 100.

## 3.1 Pengujian dan Analisis pada Data Asli
Data  pertama  yang akan diuji  merupakan data asli  yang  berjumlah 600  citra. Pada  proses training data yang digunakan berjumlah 80% dari data keseluruhan atau 480 data. Sedangkan pada proses testing data yang digunakan berjumlah 20% dari total data keseluruhan atau 120 data. Pada pengujian ini menggunakan tiga Optimizer yaitu Adam, SGD dan RMSprop dengan parameter yaitu batch size berukuran 16, learning rate bernilai 0.001 dan epoch berjumlah 100.
Gambar 11. Hasil Grafik Accuracy dan Loss Tiap Optimizer pada Arsitektur Resnet50
Gambar  11 merupakan  grafik accuracy  dan  loss  dari  data  training  dan  data  testing  tiap Optimizer milik arsitektur ResNet50 menggunakan beberapa jenis Optimizer yaitu Optimizer Adam,  SGD  dan  RMSprop.  Berdasarkan  gambar  tersebut Optimizer  SGD  memperoleh  nilai akurasi tertinggi dan loss terendah dibandingkan dengan Optimizer yang lain. Accuracy data testing tertinggi terjadi pada epoch 28 dan terjadi early stopping pada epoch 38 dengan nilai 92.5%, sementara loss data testing terus menurun dan stabil mendekati nilai nol dengan nilai akhir 0.2367.
Gambar 12. Hasil Grafik Accuracy Dan Loss Tiap Optimizer pada Arsitektur VGGNet19
Optimizer Adam                                        Optimizer SGD
Optimizer RMSprop
Optimizer Adam                                     Optimizer SGD
Optimizer RMSprop
Gambar  12  merupakan  grafik accuracy  dan  loss  dari  data  training  dan  data  testing  milik arsitektur VGGNet19 menggunakan beberapa jenis Optimizer yaitu Optimizer Adam, SGD dan RMSprop. Berdasarkan gambar tersebut Optimizer RMSprop mencapai nilai akurasi tertinggi dan loss dibandingkan dengan Optimizer lain. Accuracy tertinggi terjadi pada epoch 21 lalu terjadi early stopping pada epoch 31 dengan nilai 97.5%, sementara loss data testing terus menurun  dan  stabil  mendekati  nilai  nol  dengan  nilai  akhir  0.1928.  Tabel  1,  2  dan  3 menunjukkan  hasil classification  report  pada  pengujian  arsitektur  ResNet50  menggunakan Optimizer  Adam,  SGD  dan  RMSprop.  Apabila  melihat  dari  hasil  tabel,  Optimizer  SGD memperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu 93% dan precision 94% dibandingkan dengan nilai akurasi pada Optimizer lain.
Tabel 1. Classification Report Arsitektur Resnet50 menggunakan Optimizer Adam
Tabel 2. Classification Report Arsitektur Resnet50 menggunakan Optimizer SGD
Tabel 3. Classification Report Arsitektur Resnet50 menggunakan Optimizer Rmsprop
Tabel 4. Classification Report Arsitektur Vggnet19 menggunakan Optimizer Adam
Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.91 1.00 0.95 29 14 hari 1.00 0.89 0.94 28 21 hari 0.97 1.00 0.98 30 28 hari 1.00 0.97 0.98 33 Accuracy 0.97 120 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 120 Weighted Avg 0.97 0.97 0.97 120 Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 1.00 0.72 0.84 29 14 hari 0.71 0.96 0.82 28 21 hari 0.96 0.87 0.91 30 28 hari 0.94 0.97 0.96 33 Accuracy 0.88 120 Macro Avg 0.90 0.88 0.88 120 Weighted Avg 0.91 0.88 0.88 120 Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 1.00 0.86 0.93 29 14 hari 0.76 1.00 0.86 28 21 hari 1.00 0.87 0.93 30 28 hari 1.00 0.97 0.98 33 Accuracy 0.93 120 Macro Avg 0.94 0.92 0.93 120 Weighted Avg 0.94 0.93 0.93 120 Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 1.00 0.76 0.86 29 14 hari 0.74 0.89 0.81 28 21 hari 0.90 0.93 0.92 30 28 hari 0.97 0.97 0.97 33 Accuracy 0.89 120 Macro Avg 0.90 0.89 0.89 120 Weighted Avg 0.91 0.89 0.89 120
Tabel 5. Classification Report Arsitektur Vggnet19 menggunakan Optimizer SGD
Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.78 0.97 0.86 29 14 hari 0.95 0.68 0.79 28 21 hari 1.00 1.00 1.00 30 28 hari 0.94 0.97 0.96 33 Accuracy 0.91 120 Macro Avg 0.92 0.98 0.90 120 Weighted Avg 0.92 0.98 0.91 120 Tabel 6. Classification Report Arsitektur Vggnet19 menggunakan Optimizer Rmsprop Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.97 1.00 0.98 29 14 hari 0.96 0.93 0.95 28 21 hari 1.00 1.00 1.00 30 28 hari 0.97 0.97 0.97 33 Accuracy 0.97 120 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 120 Weighted Avg 0.97 0.97 0.97 120 Tabel 4, 5 dan 6 menunjukkan hasil classification report pada pengujian arsitektur VGGNet19 menggunakan Optimizer Adam, SGD dan RMSprop. Apabila melihat dari hasil tabel, Optimizer Adam  dan  RMSprop  memperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  97%  dan precision  97% dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  pada Optimizer  Adam.  Berdasarkan  hasil  analisis  dari pengujian  yang  dilakukan  pada  kedua  arsitektur,  arsitektur  VGGNet19  memperoleh  nilai akurasi dan precision 3%-4% lebih tinggi dibandingkan arsitektur ResNet50.

## 3.2 Pengujian dan Analisis pada Data Augmentasi
Pada pengujian kedua dilakukan augmentasi data yang semula berjumlah 600 data menjadi data  1800  citra.  Pada  proses training  data  yang  digunakan  berjumlah  80%  dari  data keseluruhan atau 1440 data. Sedangkan pada proses testing data yang digunakan berjumlah 20%  dari  total  data  keseluruhan  atau  360  data.  Augmentasi  dilakukan  untuk  menambah jumlah sampel data yang digunakan pada proses training karena semakin banyak pula data yang  dapat  dipelajari  oleh  sistem  dan  proses  augmentasi  ini  tidak  mengubah  arsitektur VGGNet19 dan ResNet50 yang digunakan.
Gambar 13. Grafik Akurasi Dan Loss Tiap Optimizer Arsitektur ResNet50
Optimizer RMSprop
Optimizer Adam                                      Optimizer SGD
Pada  pengujian  ini  menggunakan  tiga Optimizer  yaitu  Adam,  SGD  dan  RMSprop  dengan parameter yaitu batch size berukuran 32, learning rate bernilai 0.01 dan epoch berjumlah 100. Gambar  13 merupakan  grafik accuracy  dan  loss  dari  data  training  dan  data  testing  tiap optimizer milik arsitektur ResNet50 menggunakan beberapa jenis  Optimizer yaitu Optimizer Adam,  SGD  dan  RMSprop.  Berdasarkan  gambar  tersebut Optimizer  SGD  memperoleh  nilai akurasi tertinggi dan loss terendah dibandingkan dengan Optimizer yang lain. Accuracy data testing tertinggi terjadi pada epoch 28 lalu terjadi early stopping pada epoch 38 dengan nilai 95%, sementara loss data testing terus menurun dan stabil mendekati nilai nol dengan nilai akhir 0.2032.
Gambar 14. Grafik Akurasi dan Loss Tiap Optimizer Arsitektur VGGNet19
Gambar  14  merupakan  grafik accuracy  dan  loss  dari  data  training  dan  data  testing  tiap optimizer milik arsitektur VGGNet19 menggunakan beberapa jenis Optimizer yaitu Optimizer Adam, SGD dan RMSprop. Berdasarkan gambar tersebut Optimizer RMSprop mencapai nilai akurasi tertinggi dan loss dibandingkan dengan Optimizer lain. Akurasi tertinggi terjadi pada epoch 19 lalu terjadi early stopping pada epoch 29 dengan nilai 97.5%. Sementara loss data testing terus menurun dan stabil mendekati nilai nol dengan nilai akhir 0.1208.
Tabel 7. Classification Report Arsitektur Resnet50 menggunakan Optimizer Adam Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.89 0.91 0.90 29 14 hari 0.86 0.88 0.87 28 21 hari 0.99 0.95 0.97 30 28 hari 0.99 0.99 0.99 33 Accuracy 0.93 120 Macro Avg 0.93 0.93 0.93 120 Weighted Avg 0.93 0.93 0.93 120 Tabel 8. Classification Report Arsitektur Resnet50 menggunakan Optimizer SGD Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.90 0.93 0.92 29 14 hari 0.92 0.91 0.91 28 21 hari 0.99 0.99 0.99 30 28 hari 0.99 0.97 0.98 33 Accuracy 0.95 120 Macro Avg 0.95 0.95 0.95 120 Weighted Avg 0.95 0.95 0.95 120
Optimizer Adam                                        Optimizer SGD
Optimizer RMSprop
Tabel 9. Classification Report Arsitektur Resnet50 menggunakan Optimizer Rmsprop Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.91 0.91 0.91 29 14 hari 0.90 0.89 0.90 28 21 hari 0.98 0.98 0.98 30 28 hari 0.98 0.99 0.98 33 Accuracy 0.94 120 Macro Avg 0.94 0.94 0.94 120 Weighted Avg 0.94 0.94 0.94 120
Tabel 7, 8 dan 9 menunjukkan hasil classification report pada pengujian arsitektur ResNet50 menggunakan Optimizer Adam, SGD dan RMSprop. Apabila melihat dari hasil tabel, Optimizer SGD memperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu 95% dan precision 95% dibandingkan dengan nilai akurasi pada Optimizer lain.
Tabel 10. Classification Report Arsitektur VGGNet19 menggunakan Optimizer Adam Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.96 0.96 0.96 29 14 hari 0.95 0.98 0.97 28 21 hari 1.00 1.00 1.00 30 28 hari 0.99 0.97 0.98 33 Accuracy 0.97 120 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 120 Weighted Avg 0.98 0.97 0.98 120 Tabel 11. Classification Report Arsitektur VGGNet19 menggunakan Optimizer SGD Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.92 0.89 0.90 29 14 hari 0.90 0.94 0.92 28 21 hari 1.00 1.00 1.00 30 28 hari 0.98 0.97 0.97 33 Accuracy 0.95 120 Macro Avg 0.95 0.95 0.95 120 Weighted Avg 0.95 0.95 0.95 120 Tabel 12. Classification Report Arsitektur VGGNet19 menggunakan Optimizer Rmsprop Class Precision  Recall  F1-score  Support 7 hari 0.96 0.96 0.96 29 14 hari 0.94 0.98 0.96 28 21 hari 1.00 1.00 1.00 30 28 hari 1.00 0.97 0.98 33 Accuracy 0.97 120 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 120 Weighted Avg 0.98 0.97 0.98 120
Tabel  10,  11  dan  12  menunjukkan  hasil classification  report  pada  pengujian  arsitektur VGGNet19 menggunakan Optimizer Adam, SGD dan RMSprop. Apabila melihat dari hasil tabel, Optimizer Adam dan RMSprop memperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu 97% dan precision 97% dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  pada Optimizer  Adam.  Berdasarkan  hasil  analisis  dari pengujian yang dilakukan pada kedua arsitektur, arsitektur VGGNet19 memperoleh hasil yang lebih  baik dibandingkan dengan arsitektur  ResNet50 karena  memiliki nilai accuracy  97.5%, loss 0.1208 dan precision 97% apabila menggunakan Optimizer RMSprop.
Arsitektur VGGNet19 memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan ResNet50 apabila  melihat  dari  hasil  akurasi  saat  pengujian  dengan  skenario  data  asli  maupun  data augmentasi. Hal ini disebabkan karena VGGNet19 memiliki jumlah trainable parameter yang lebih  banyak  dibandingkan  dengan  ResNet50.  Kemudian  hasil  akurasi  dari  kedua  skenario pengujian tersebut juga menghasilkan nilai akurasi yang identik.

## 4. KESIMPULAN
Perancangan  sistem  klasifikasi  tingkat  kematangan  pucuk  daun  teh  dengan  metode  CNN menggunakan arsitektur VGGNet19 dan ResNet50 mampu mengklasifikasi tingkat kematangan pucuk daun teh varietas Assamica Klon GMB 7 ke dalam kelas 7 hari, 14 hari, 21 hari dan 28 hari dengan performa sistem terbaik yaitu menggunakan arsitektur VGGNet19 dengan nilai accuracy  97.5%,  loss  0.1208  dan  precision  97%.  Hasil  ini  diperoleh  menggunakan  data augmentasi dengan parameter terbaik yaitu Optimizer RMSprop, learning rate 0.01, batch size 32 dan epoch 100. Hasil akurasi yang identik dari skenario data asli maupun data augmentasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu menangani berapapun banyaknya data gambar yang digunakan. Sistem ini dapat dikembangkan lagi dengan mengimplementasikannya ke dalam sistem yang mampu mengklasifikasi tingkat kematangan pucuk daun teh secara real-time.

## DAFTAR RUJUKAN
Al-Falah, H. N., & Purnamasari, K. K. (2019). Implementasi Convolutional Neural Network Pada Pengenalan Tulisan Tangan. UNIKOM Library, 112.
Auliasari,  R.  N.,  Novamizanti,  L.,  &  Ibrahim,  N. (2020).  Identifikasi  Kematangan  Daun  Teh
Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV).
JUITA: Jurnal Informatika, 8(2), 217. https://doi.org/10.30595/juita.v8i2.7387
Effendi, M., Fitriyah, F., & Effendi, U. (2017). Identifikasi Jenis dan Mutu Teh Menggunakan Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal  Teknotan, 11(2), 67. https://doi.org/10.24198/jt.vol11n2.7
Hayat, M. H., Ibrahim, N., Rizal, S., & Eng, M. (2020). Klasifikasi Daun Teh Jenis Gambung Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur AlexNet. 1–8.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition.
Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (pp. 770–778). https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Hu, Y., Huber, A., Anumula, J., & Liu, S.-C. (2018). Overcoming the vanishing gradient problem in plain recurrent networks. http://arxiv.org/abs/1801.06105
Ilahiyah,  S.,  &  Nilogiri,  A.  (2018).  Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis
Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network.
JUSTINDO  (Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi  Indonesia),  3(2),  49–56.
https://doi.org/10.32528/JUSTINDO.V3I2.2254
Jaelani, A. A., Supratman, F. Y., & Ibrahim, N. (2020). Perancangan Aplikasi Untuk Klasifikasi Klon Daun Teh Seri Gambung ( Gmb ) Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. 7(2), 2920–2928.
Karyudi.  (2014). Teh  Nama  Varietas  GMB  5  |  Pusat  Perlindungan  Varietas  Tanaman  dan Perizinan Pertanian. http://pvtpp.setjen.pertanian.go.id/cms2017/berita- resmi/pendaftaran-varietas-hasil-pemuliaan/teh-nama-varietas-gmb-5/
Muhimmah,  I.,  Muchlis,  N.  F., &  Kurniawardhani,  A.  (2018).  Deteksi  kemerahan  pada  kulit wajah dengan teknik pengolahan citra. Dspace UII, 1–8.
Primartha, R. (2018). Belajar Machine Learning Teori dan Praktik. Informatika Bandung.
Santoso,  A.,  &  Ariyanto,  G.  (2018).  Implementasi  Deep  Learning  Berbasis  Keras  Untuk
Pengenalan Wajah. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 18(1), 15–21.
https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6235
Sita, K., & Rohdiana, D. (2021). Analisis Kinerja dan Prospek Komoditas Teh. Radar Opini Dan Analisis Perkebunan, 2(1).
Suherman, A. H., Ibrahim, N., Syahrian, H., Rahadi, V. P., & Prayoga, M. K. (2021). Klasifikasi Daun  Teh Gambung Varietas  Assamica  Menggunakan Convolutional  Neural  Network Dengan Arsitektur LeNet-5. 4. https://doi.org/10.31289/jesce.v4i2.4136
Taslim, M. M., Gunadi, K., & Tjondrowiguno, A. N. (2019). Deteksi Rumus Matematika pada
Halaman Dokumen Digital dengan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Infra,
7(2), 123–129. www.arxiv.org
Wicaksono,  B.  A.,  Novamizanti,  L.,  &  Ibrahim,  N.  (2019).  Identifikasi  Tingkat  Kematangan Daun  Teh  Menggunakan  Centroid  Clustering  Berdasarkan  Ruang  Warna  YCbCr.
eproceeding universitas telkom, (pp. 1–9).