Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Secara Real-Time Menggunakan

## Convolutional Neural Network Berbasis Android
Rendra Soekarta 1 , Muh. Fadli Hasa 2 , Endang Stahputri Ode 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong E-mail: 1 rendrasoekarta@um-sorong.ac.id, 2 fadli.hasa@um-sorong.ac.id,
3 endangsyahputri21@gmail.com

## Abstrak
Pisang  adalah  buah  yang  banyak  diminati  masyarakat  karena  memiliki  rasa  dan kandungan gizi serta vitamin yang baik untuk kebutuhan tubuh manusia.  Berdasarkan data dari bps.go.id pada tahun 2021, Indonesia memproduksi 8.741.147 ton pisang, menjadikannya salah satu negara yang dikenal di dunia dalam pokroduksi pisang. Kota Sorong adalah salah satu pulau yang merupakan penghasil pisang. Konsumen buah pisang biasanya dapat mengetahui tingkat kematangan  buah  pisang  dengan  melihat warna  kulitnya,  karena  ini  adalah  cara  yang  paling mudah. Walaupun mudah dilakukan, ada masalah yang membuat proses pemilihan buah pisang menjadi kurang optimal, terutama jika dilakukan secara manual. Pada penelitian ini dibutuhkan suatu  sistem  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  buah  pisang  secara  real-time  berdasarkan tingkat  kematangan  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Dataset  yang digunakan adalah  citra  warna  buah pisang dengan  total  599,  yang diklasifikasikan  menjadi 3 kelas. Hasil klasifikasi kematangan buah pisang secara real-time menggunakan Convolutional Neural  Network  berbasis  android  dengan  model  EfficientNet  dapat  mengklasifikasikan kematangan  buah  pisang  dengan  tingkat  accuracy  training  mencapai  99%  dan  accuracy validation  mencapai  90%.  Pada  pengujian  kelas  matang,  precision  dapat  mencapai  tingkat akurasi  100%,  recall  92%,  dan  f1-score  96%.  Pada  pengujian  kelas  mentah,  precision  dapat mencapai  100%,  recall  100%,  dan  f1-score  100%.  Pada  pengujian  kelas  setengah matang, precision dapat mecapai 93%, recall 100%, dan f1-score mencapai 96%.
Kata kunci: : Pisang, Klasifikasi, Real-time, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet.

## 1. PENDAHULUAN
isang adalah buah yang banyak disukai oleh masyarakat karena memiliki kandungan gizi serta  vitamin  yang  mencukupi  kebutuhan  tubuh  manusia[1].  Berdasarkan  data  dari bps.go.id pada tahun 2021, Indonesia memproduksi 8.741.147 ton pisang, menjadikannya salah satu negara yang dikenal di dunia dalam produksi pisang[2]. Kota Sorong adalah salah satu pulau yang  merupakan  penghasil  pisang.  Merujuk  data  BPS  Kota  Sorong,  produksi  buah  pisang mencapai 3287,00ton pada tahun 2019 [3]. Jumlah ini mengalami kenaikan dibandingkan pada tahun sebelumnya yang sebesar 1479,00 ton. Meningkatnya produksi pisang di Kota Sorong jelas dipengaruhi oleh kebutuhan konsumen. Akibatnya, kualitas buah pisang sangat dipengaruhi oleh tingkat  ketuaan  panen,  yang  sangat  erat  terkait  dengan  jangkauan  pemasaran  dan  tujuan penggunaan buah[4].
Proses pemilihan buah pisang berdasarkan tingkat kematangan dimulai dengan melihat warna kulit  pada  buah  pisang[5].  Tujuan  dari  proses  pemilihan buah  pisang  ini  adalah  untuk menghasilkan  buah  pisang  berdasarkan  tingkat  kematangan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan[6]. Konsumen  buah  pisang  biasanya  dapat  mengetahui  tingkat  kematangan  buah  pisang  dengan
P
12
melihat warna  kulitnya,  karena  ini  adalah  cara  yang  paling  mudah[7].  Walaupun  mudah dilakukan,  ada  masalah  yang  membuat  proses  pemilihan buah  pisang  menjadi  kurang  optimal, terutama  jika  dilakukan  secara  manual.  Hal  ini terjadi  karena  setiap  orang  memiliki  cara  yang berbeda untuk melihat komposisi warna atau komposisi objek tertentu. Ini terjadi karena setiap manusia  memiliki  persepsi  yang  berbeda-beda,  bahkan  jika  sebuah  objek  tampak  memiliki komposisi yang sama dan warna yang sama. Konsumen terkadang tidak puas karena kebutuhan yang tidak terpenuhi. Sehingga, membutuhkan solusi untuk mengurangi atau mengatasi masalah yang ada.
P enelitian sebelumnya telah dilakukan untuk membantu memudahkan petani pisang dan karyawannya untuk mengklasifikasikan jenis dan tingkat kematangan dari segi warna pisang dan bentuk  adalah  menggunakan image  detection,  image  recognition, dan image  processing [8] . Penelitian tersebut menggunakan metode CNN untuk mengidentifikasi jenis pisang dan tingkat kematangannya, dan hasilnya menunjukkan bahwa penelitian tersebut memiliki tingkat akurasi minimal 86%[9] . Pada penelitian ini aplikasi yang dibangun belum menggunakan aplikasi secara realtime .
Berdasarkan penelitian di atas, CNN cukup akurat dalam mengklasifikasikan jenis pisang dan  tingkat  kematangannya.  Menurut  penelitian  sebelumnya,  metode  CNN  cukup  baik  untuk image  detection,  image  recognition, dan image  processing [10] . Oleh  karena  itu,  metode  ini disarankan  untuk  penelitian  ini.  Aplikasi  mobile  adalah  model  yang  akan  digunakan  untuk mengimplementasikan  aplikasi  ini.  Mobile  yang  digunakan  adalah  bebasis android dengan kamera secara realtime .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Dalam proses penelitian ini dilakukan beberapa tahapan  alur  penelitian. Untuk lebih jelasnya ditunjukkan pada gambar 1.

## 2. 2 Convolutional Neural Network
Pada  tahap ini,  peneliti  akan membangun  model Convolutional  Neural  Network untuk menerapkan deep  learning dalam mendeteksi  kematangan  buah  pisang.   Model  ini dibuat menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network,  Phyton sebagai  bahasa pemograman, Tensorflow sebagai  arsip  untuk  membangun  model  klasifikasi,  dan Google Colaboratory sebagai buku catatan untuk menjalankan proses
Gambar 2. Flowchart
1. Persiapan Dataset
Pada tahap ini, peneliti menggunakan tiga kelas kematangan buah pisang yang dikumpulkan melalui  pengambilan  gambar  secara  langsung  dan  pengambilan  gambar  dari Kaggle. Selanjutnya,  dataset  akan  diunggah  ke Gdrive ,  yang  berfungsi  sebagai  penyimpanan  pada Google Collaborator.
2. Pelabelan Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dikumpulkan  akan  diberi  nama  menurut  kelas  yang diperlukan.
3. Split Data
Pada tahap ini, dataset yang telah dikumpulkan dibagi ke dalam beberapa kelas.
4. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini,  proses  data  dilakukan  dengan  mengatur  ukuran  gambar  dan  menentukkan batch data yang diinginkan untuk membuat pengklasifikasian lebih mudah.
5. Membuat Model Cnn
Pada tahap ini, peneliti akan menggunakan convolutional neural network untuk membangun model untuk klasifikasi kemtangan buah pisang. Peneliti juga akan menggunakan arsitektur model EfficientNet pada sistem ini.
14

## 6. Training Model
Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  melatih  CNN  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  dari klasifikasi yang dilakukan.
7. Pengujian model
Pada tahap ini, peneliti akan memeriksa proses klalsifikasi kematangan buah pisang dari hasil pelatihan untuk mengetahui apakah prediksi yang dibuat sudah benar.
8. Saving Model
Pada tahap ini, peneliti akan menyimpan model yang akan digunakan dalam aplikasi. Hasil penyimpanan ini akan berupa file ekstensi file, yang akan dimasukkan ke android studio saat membuat aplikasii.

## 2.3 Tahapan Extreme Programming (XP)
Dalam  pengembangan  rekayasa  perangkat  lunak,  peneliti  menggunakan  metode Extreme  Programming karena XP berfokus pada coding dan bersifat fleksibel . Berikut ini adalah fase saat mengembangkan perangkat luank :
1. Planning (perencanaan)
Tahapan  ini  adalah  tahap  menganalisa  terkait  kebutuhan  yang  diperlukan  dalam pengembangan sistem.
2. Design (Perancangan)
Pada  tahap  ini  akan  dibuat visualisasi  flowchart diagram  dan use  case diagram, tujuannya  untuk  membantu  menjelaskan  gambaran  alur  penelitian  yang  di  lakukan  yaitu sebagai berikut:
Gambar 3. Flowchart sistem
3. Coding (pengkodean)
Pada  tahap  ini  adalah  peneliti  mengimplementasikan  rancangan  yang  akan  dibuat dengan  bahasa  pemrogragman.  Aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  model convolutional neural network yang telah dirancang sebelumnya. Untuk menuliskan script coding , peneliti
15
menggunakan android studio , dan dalam pengembangan aplikasi ini menggunakan metode extereme programming yang sering digunakan dalam pengembangan aplikasi skala kecil.
4. Testing (Pengujian)
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  menggunakan Blackbox pada sistem yang telah dibangun. Pengujian ini  sebagai  evaluasi sistem aplikasi yang dibangun dimana  sistem  yang  dibangun  akan  diuji  untuk  mengetahui  sudah  terpenuhi  atau  belum kebutuhan  sistem  yang  dibangun.  Berikut  adalah  tabel  langkah-langkah  pengujian  sistem menggunakan blackbox testing menggunakan metode Equivalen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini peneliti menggunakan dataset pisang yang terdiri dari 3 kelas. Dataset yang dikumpulkan dari hasil observasi sebanyak 575 gambar dan kaggle sebanyak 24 gambar.
Tabel 1. Dataset Buah Pisang

## 3.2 Implementasi Model CNN

## 1. Persiapan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 599 dataset yang kemudian dibagi  menjadi  3  kelas  yang  terdiri  dari  3  tingkat  kematangan  buah  pisang,  yaitu  matang, mentah,  dan  setengah  matang.  Dataset  kemudian  diupload  dalam google  drive yang berfungsi  untuk  menyimpan  data  pada google  colaboratory .  Berikut  contoh  dataset  yang digunakan.
Gambar 4. Dataset Buah Pisang
No Nama Kelas Jumlah
Train Test 1 Matang 171 Gambar 25 Gambar 2 Mentah 236 Gambar 25 Gambar 3 Setengah Matang 117 Gambar 25 Gambar TOTAL 524 Gambar 75 Gambar
16

## 2. Pelabelan Dataset
Tahap  pelabelan  merupakan  tahap  pemberian  nama  pada  dataset  yang  telah  di siapakan.

## 3. Split Data
Tahapan ini merupakan tahap pembagian dataset menjadi tiga atau lebih kelas yang berbeda.

## 4. Preprocessing Data
Pada tahap preprocessing dilakukan untuk mengatur jumlah data yang akan disebar pada neural network . Pada tahap ini juga dilakukan pembagian data pada validation agar dapat melakukan klasifikasi.

## 5. Pembuatan Model CNN
Pada  tahap  ini  peneliti  menggunakan  arsitektur EfficientNet .  Hal  ini  disebabkan EfficientNet merupakan  arsitektur  terbaru  yang  dapat  mengklasifikasikan  gambar  dengan tingkat akurasi yang tinggi dibanding dengan arsitektur sebelumnya.
6. Training Model
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan training terhadap  dataset.  Proses  ini menggunakan jumlah  10 epoch , berikut hasil training.
Gambar 5. Training dan Validasi
Gambar  5,  menunjukan  grafik  akurasi  pelatihan  yang  hampir  mencapai  nilai  1 seiring dengan peningkatan epoch , baik pada dataset pelatihan maupun pada dataset validasi. Sehingga,  pada epoch dengan  nilai  akurasi  pelatihan  dan  validasi  masing-masing    adalah 0.9909  dan  0.9062.  Grafik  garis  berwarna  merah  merupakan accuracy data training , sedangkan untuk garis berwarna hijau merupakan accuracy data validation
7. Testing Model
Tahap ini dilakukan untuk pengujian tingkat akurasi pada arsitektur EfficientNet dan menguji  label  prediksi  pada  sistem  yang  dibuat  menggunakan Confusion  Matrix dan F1- score .
8. Saving Model
17
Pada  tahap  ini  dilakukan  tahap  penyimpanan  model  yang  telah  dibuat  dan merupakan  tahap  untuk  Meng- convert model  pada google  collab menjadi tflite dan kemudian file tersebut akan diimplementasikan pada Android Studio.

## 3.3 Implementasi Aplikasi
Aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa java untuk diimplementasikan pada android studio dan bahasa python untuk melakukan training pada google colab . 1. Tampilan Splash
Gambar 6. Tampilan Splash
Gambar 6 adalah tampilan splash atau tampilan aplikasi dimulai pada loading yang berdurasi 5 detik untuk masuk pada menu utama.
2. Tampilan Menu Utama
18
Pada gambar 7 adalah tampilan dari menu utama yang terdiri dari 2 fitur yaitu fitur deteksi, dan fitur tentang. Fitur deteksi adalah fitur untuk melakukan klasifikasi gambar yang akan dideteksi. Fitur tentang untuk menampilkan informasi dari aplikasi.

## 3. Tampilan Menu Deteksi

## Gambar 8. Tampilan Deteksi
Pada gambar 8 adalah  tampilan dari menu deteksi, dimana pada menu ini terdiri dari button yaitu ambil gambar yang berfungsi untuk dapat mengambil gambar secara realtime atau langsung  difoto  pada  saat  di  tempat dan  galeri  berfungsi  untuk  mengambil  gambar  dari penyimpanan handphone yang sudah disediakan . Ketika user sudah memasukkan gambar yang akan dideteksi maka sistem akan menampilkan hasil klasifikasi tingkat kematangan buah pisang dan confidences atau tingkat akurasi dari gambar yang telah diinput.
4. Tampilan tentang
Pada  gambar  9  adalah  menu  tentang  dari  aplikasi  yang  dibuat.  Menu  ini menampilkan informasi tentang definisi buah pisang dan manfaat dari buah pisang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan peneliltian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil  klasifikasi  kematangan  buah  pisang  secara realtime menggunakan Convolutional Neural  Network berbasis android dengan  model EfficientNet dapat  mengklasifikasikan kematangan buah pisang dengan tingkat accuracy training mencapai 99% dan accuracy validation mencapai  90%.  Pada  pengujian  kelas  matang, precision dapat  mencapai tingkat  akurasi  100%, recall 92%,  dan f1-score 96%.  Pada  pengujian  kelas  mentah, precision dapat mencapai 100%, recall 100%, dan f1-score 100%. Pada pengujian kelas setengah  matang, precision dapat  mecapai  93%, recall 100%,  dan f1-score mencapai 96%.
2. Dalam  penelitian  ini  arsitektur  yang  digunakan  adalah EfficienNet. Hasil  pengujian usability  testing didapatkan score  usability  testing lebih  dari  91%  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  peneliti  berhasil  mengimplementasikan  sistem  klasifikasi kematangan buah pisang secara realtime kedalam sistem berbasis android.

## 5. SARAN
Adapun  saran  penulis  yang  dapat  dijadikan  sebagai  pengembangan  untuk mendapatkan hasil yang lebih baik adalah sebagai berikut:
1. Penelitian selanjutnya dapat menambah jumlah dataset selain tingkat kematangan.
2. Peneltian selanjutnya dapat menambahkan fitur jenis pisang pada aplikasi.
3. Menambahkan dataset agar dapat dikembangkan menjadi realtime object detection.
4. Penelitian selanjutnya dapat menambahkan jumlah epoch dan tingkat accuracy .
5. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan arsitektur yang lebih baik dari EfficienNet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Gampur, I. W. Ordiyasa, and S. Hasta Mulyani, “Klasifikasi Jenis Pisang Menggunakan Convolutional Neural Network,” Semin. Nas. Tek. Elektro, Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.35842/sintaks.v1i1.6.
[2] Badan  Pusat  Statistik  Indonesia,  “Produksi  Tanaman  Buah-buahan,  2021-2023,”  2023. https://www.bps.go.id/id/statistics-table/2/NjIjMg==/produksi-tanaman-buah- buahan.html
[3] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Sorong,  “Produksi  Buah-buahan  (Ton),  2019,”  2019. https://sorongkota.bps.go.id/indicator/55/287/1/produksi-buah-buahan-.html
[4] A. D. Putro and A. Hermawan,  “Pengaruh Cahaya dan Kualitas Citra dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 215–228, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1396.
[5] Y. Amrozi, D. Yuliati, A. Susilo, N. Novianto, and R. Ramadhan, “Klasifikasi Jenis Buah Pisang  Berdasarkan  Citra  Warna  dengan  Metode  SVM,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 11, no. 3, pp. 394–399, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1502.
[6] M.  Al  Fatih,  A.  A.  Riadi,  and  Evanita,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang Kepok Berdasarkan Warna Dan  Tekstur Dengan Metode K-Means,” SmartAI J. , vol. 1, no. 4, pp. 201–206, 2022, [Online]. Available:
https://ejournal.abivasi.id/index.php/SmartAI
[7] A. Rahmi, N. Putri Acla Dwi Febri Hidayati, S. Hardiyanti, Sp. Madrasah Aliyah Negeri, T. H. Jl Ir Juanda No, and K. Kec Kotaagung Kab Tanggamus, “Pengaruh Etilen Alami Kulit  Buah  Kakao  Untuk  Mematangkan  Buah  Sebagai  Alternatif  Pengganti  Karbit,”
20
EKSTRAKSI  J. Mat. Sains Teknol. Dan Lingkung. , vol. 1, no. 1, pp. 69–75, 2024, [Online].
Available: https://journal.abakacademypress.com/index.php/ekstraksi/article/view/16
[8] A. Dwi and P. Wicaksono,  “Klasifikasi  Tingkat Kematangan , Kualitas dan Jenis Buah Pisang Berdasarkan Ciri Warna dan Bentuk Menggunakan Artificial Neural Networks,” vol. 07, no. 02, pp. 91–98, 2022.
[9] I. Najiyah and I. Hariyanti, “Deteksi Jenis Dan Kematangan Pisang Menggunakan Metode Extreme Learning Machine,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 232– 242, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.315.
[10] I. P. A. E. D. Udayana and I. K. D. G. Supartha, “Implementasi Kombinasi Metode Mean Denoising dan Convolutional Neural Network pada Facial Landmark Detection,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.29779.