## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469

## Penerapan Convolutional Neural Network pada Timbangan Pintar Menggunakan ESP32-CAM
Hanung Pangestu Rahman * , Jamaludin Indra, Rahmat
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.hanungrahman@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id, 3 rahmat@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if19.hanungrahman@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Timbangan sangat dibutuhkan para pedagang termasuk pedagang sayuran, akan tetapi timbangan yang diciptakan di pasaran hanya bisa menentukan beratnya saja. Dengan begitu pengguna timbangan membutuhkan lebih banyak waktu untuk memvalidasi  transaksi  tersebut.  Pada  penelitian  sebelumnya  telah  ada  penelitian  tentang  timbangan  pintar  yang  dapat menghitung total harga berdasarkan berat dan jenis sayuran yang ditimbang, penelitian tersebut menggunakan Raspberry Pi 3 Model B dan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai metode untuk timbangan dapat mengenali jenis sayuran yang berada di atasnya. Seiring perkembangan teknologi yang sangat pesat membuat harga Raspberry Pi semua varian mengalami kenaikan harga. Maka dari itu perlunya penelitian tentang timbangan pintar dengan komponen yang memiliki harga relatif lebih murah. Pada penelitian ini peneliti menggunakan Mikrokontroler ESP32-CAM yang harganya dibandrol relatif lebih murah dibandingkan Raspberry Pi 3 Model B, penelitian ini tetap menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan loadcell yang di lengkapi modul HX711 sebagai sensor untuk mendapatkan nilai berat suatu benda. Dataset yang dikumpulkan berjumlah 600 data citra dengan masing masing jenis sayuran sebanyak 150 data citra, kelas pada data training terdiri dari tomat, kubis, wortel, dan kentang. Timbangan pintar dengan menggunakan ESP32-CAM mendapatkan hasil akurasi klasifikasi sebesar 90% dan selisih rata-rata alat yang dibangun sebesar 0.8 gram dibandingkan timbangan digital merek SF-400.
Kata Kunci: ESP32-CAM; CNN; Timbangan Pintar; Load Cell; Mikrokontroler
Abstract− Scales are needed by traders, including vegetable traders, but the scales created in the market can only determine the weight. That way traders need time to calculate the price based on the weight and type of vegetables. In previous research there has been research on smart scales that can calculate the total price based on the weight and type of vegetables being weighed , this study used the Raspberry Pi 3 Model B and the Convolutional Neural Network (CNN) as a method for the scales to be able to identify the types of vegetables that are on it. Along with the rapid development of technology, the price of the Raspberry Pi for all variants has increased in price. Therefore the need for research on smart scales with components that have relatively cheaper prices. In this study, researchers used the ESP32-CAM microcontroller, which is priced relatively cheaper than the Raspberry Pi 3 Model B. This research still uses the Convolutional Neural Network (CNN) method and a load cell equipped with the HX711 module as a sensor to obtain the weight value of an object. The dataset collected totaled 600 image data with 150 image data for each type of vegetable, classes in the training data  consisted of tomatoes, cabbage, carrots, and potatoes. Smart scales using the ESP32-CAM get results of a classification accuracy of 90% and the average difference of the tools built is 0.8 grams compared to the SF-400 brand digital scales.
Keywords : ESP32-CAM; CNN; Smart Scales; Load Cell; Microcontroller

## 1. PENDAHULUAN
Timbangan  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  mengehahui  berapa  nilai  berat  benda[1].  Beberapa  jenis timbangan yang diciptakan di pasaran hanya bisa menentukan berat, belum bisa mengenali sebuah jenis-jenis buah atau sayuran, dengan begitu pengguna membutuhkan lebih banyak waktu untuk memvalidasi transaksi tersebut[2]. Pada penelitian sebelumnya, telah ada peneliti yang menciptakan sebuah timbangan sudah bisa mengenali objek yang ada di atasnya. Penelitian tersebut mendapatkan akurasi 90% dengan menggunakan  Raspberry Pi 3 model B  yang  berukuran  kecil  dan  Convolutional  Neural  Network (CNN)  sebagai  algoritma  untuk  mengenali  sebuah objek[3].
Seiring perkembangan teknologi harga Raspberry Pi 3 model B mengalami kenaikan harga, dengan begitu pada penelitian kali ini Raspberry tersebut akan digantikan dengan ESP32-CAM. Maka dari itu sebagai masalah bagaimana  ESP32-CAM  dapat  menghitung  total  harga  sayuran  berdasarkan  berat  dan  jenis  sayuran  yang ditimbang, berapa selisih berat yang dibaca oleh alat yang dibuat dengan timbangan digital yang sudah ada, dan berapa tingkat akurasi hasil kalasifikasi pada timbangan pintar yang dibangun menggunakan ESP32-CAM.
ESP32-CAM merupakan sebuah mikrokontroler yang telah disertai modul-modul berupa bluetooth, wifi, kamera, slot MikroSD[4], dan 10 pin out[5]. ESP32-CAM bisa digunakan untuk melakukan komputasi yang dapat mengenali  sebuah  bentuk  muka  seseorang[6].  Sedangwkan  modul  untuk  menghitung  berat  suatu  benda  yaitu menggunakan sensor load cell dengan bantuan HX711, HX711 bertugas yang akan mengubah sinyal analog dari load cell menjadi sebuah sinyal digital[7][8].
ESP32-CAM  dapat  mengenali  jenis  sayuran  yaitu  dengan  menggunakan  pendekatan  klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN). CNN sering digunakan dalam computer vision selama beberapa dekade, dengan  menggunakan  metode  CNN  sebuah  objek  dapat  dikenali  dari  proses  perhitungan  data  piksel  dan  citra visual[9]. Penelitian sebelumnya ESP32-CAM berhasil mendapatkan akurasi 77% untuk menentukan  antara buah apel, pisang, dan kentang dengan menggunakan metode CNN untuk  proses klasifikasi[10]. Implementasi  CNN pada pengenalan jenis sayuran mendapatkan akurasi 80%[11], Menentukan kematangan buah nanas menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan metode CNN mendapatkan akurasi 83,33%[12].  Dalam menggunakan CNN ini,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
ada  sebuah  teknik  tranfer  learning  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengambil  model  yang  sudah  ditraining sebelumnya, sehingga nantinya tidak perlu melakukan proses training dari awal untuk pengklasifikasiannya[13].
Penggunaan  sensor  load  cell  dan  modul  HX711  telah  diterapkan  pada  penelitian  timbangan  ikan  pintar dilengkapi  dengan  pencatatan  tetapi  pemilihan  jenis  ikan  masih  dilakukan  secara  manual[14],  pembuatan timbangan digital buah kelapa sawit[15], timbangan beras digital[16], pemantau berat benda[17], dan pencatatan hasil panen otomatis[18].  Telah banyak penelitian yang membahas tentang timbangan pintar namun timbangan tersebut belum dapat mengenali benda apa yang ditimbang diatasnya.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  pembuatan  timbangan  pintar  yang  dapat menentukan harga berdasarkan berat dan jenis sayuran dengan menggunakan komponen yang relatif lebih murah yaitu ESP32-CAM harus segera dilakukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian ini terdapat tahapan yang mana tahapan tersebut dimulai dari analisis dan pengumpulan data, lalu di lanjutkan dengan training dataset, setelah training dataset selesai maka dilanjutkan dengan perancangan, setelah semua tahapan selesai lalu dilanjutkan dengan tahapan pengujian. Lebih jelasnya bisa dilihat pada Gambar 1 yaitu diagram alir tahapan penelitian.
Gambar 1. Diagram alir tahapan penelitian
Untuk  penjelasan  satu  persatu  tahapan  pada  Gambar  1  yang  merupakan  gambar  diagram  alir  tahapan penelitian adalah sebagai berikut.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  memerlukan  sebuah  data  gambar,  yang  mana  gambar  tersebut  akan  digunakan  pada  tahapan training  dataset,  pengambilan  data  gambar  didapatkan  dari  kamera  yang  terpasang  pada  ESP32-CAM.  Sempel kelas dari data gambar tersebut bisa dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Sampel kelas dataset
Pada  Gambar  2  data  yang  diambil  adalah  sebanyak  150  gambar  setiap  4  (empat)  jenis  sayuran  berbeda (tomat, kubis, wortel, kentang), yang mana total dari keseluruhan data gambar yaitu sebanyak 600 gambar.

## 2.2 Training Dataset menggunakan metode CNN
Training  dataset  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  CNN merupakan jenis metode yang dikembangkan dari jaringan syaraf tiruan, CCN difungsikan untuk mengelola data citra[19].  CNN adalah metode dengan hasil paling signifikan dalam pengenalan citra, hal tersebut dikarenakan Convolutional  Neural  Network  merupakan  tiruan dari  sistem  pengenalan  citra  pada  visual  cortex manusia[20]. Pada tahap training dataset data gambar yang telah dikumpulkan pada tahap pengumpulan data dan telah dilakukan preprosessing  dengan  cara  merubah  ukuran  gambar  menjadi  96  x  96,  melakukan  data  augmentation,  dan melakukan training dataset menggunakan metode CNN, adapun Arsitektur CNN dapat dilihat pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
Gambar 3. Arsitektur CNN
Penjelasan pada Gambar 3 yang merupakan Arsitektur CNN, yang pertama Convolutional Layer adalah tahap  yang  menggabungkan  filter  linier  dengan  wilayah  lokal.  Bentuk  lapisan  ini  adalah  filter  yang  panjang (piksel),  tinggi  (piksel),  dan lebar  (piksel)  ditentukan  oleh  masukan  data  gambar.  Tahapan  convolutional  layer adalah menggeser filter pada gambar dengan menggunakan operasi “dot” untuk menghasilkan sebuah output yang bernama activation map[21]. Convolutional layer menggunakan perhitungan pada Persamaan (1).
C(i, j) = ∑ (L(m, n) ∗ K(m, n)) m (1)
C(i, j) merupakan piksel feature map ke i, j L(m, n) input piksel matriks yang diberi nilai nol. K(m, n) piksel filter ke m dan n Setelah proses konvolusi selesai langkah awal memasuki fully connected adalah tahap flatten. Tahap flatten akan memodifikasi neuron di lapisan konvolusional dari mana data satu dimensi dikonversi. Proses flatten dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses flatten
Setelah tahap flatten ialah tahap fully connected. Fully connected adalah sebuah lapisan dari neuron aktif yang  terhubung  dengan  lapisan  selanjutnya.  Pada  tahap  fully  connected  akan  menghasilkan  nilai  prediksi  dari proses klasifikasi[11]. Tahap fullyconnected selesai maka proses training dataset ini mendapatkan file model yang nantinya akan import pada program yang ditanam pada ESP32-CAM.

## 2.3 Perancangan
Pada tahap perancangan ada dua tahap yaitu tahap perancangan alat dan tahap perancangan aplikasi berbasis web untuk pengaturan harga perkilo setiap jenis sayuran. Penjelasan tahapan perancangan alat dan tahapan perancangan aplikasi berbasis web adalah sebagai berikut.

## 2.3.1 Perancangan Alat
Pada tahap perancangan dimulai dari melakukan perancangan alat timbangan, komponen perangkat keras tersebut meliputi sensor loadcell dan modul HX771, ESP32-CAM, Liquid Crystal Display (LCD). Skema rancangan alat penelitian dapat dilihat pada Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
Adapun fungsi dari setiap komponen yang terdapat pada Gambar 5 adalah sebagai berikut.
a. Load cell digunakan sebagai sensor pembacaan sayuran dengan berat hingga 10 kg, kabel merah disambungkan dengan pin E+ pada HX711, kabel putih disambungkan dengan A+, kabel hitam disambungkan dengan E-, dan kabel hijau disambungkan dengan A-.
b. HX711 sebagai komponen yang bertugas mengubah sebuah sinyal analog yang dikirim oleh load cell menjadi sinyal digital yang akan diterima oleh ESP32-CAM. Pin GND pada HX711 disambungkan dengan pin GND pada ESP32-CAM, pin DT disambungkan pada pin GPIO2, SCK disambungkan dengan pin GPIO14, dan VCC disambungkan dengan pin 5V.
c. ESP32-CAM  sebagai  mikrokontroler  yang  akan  memproses  data  masukan  dari  sensor,  mengambil  gambar serta melakukan klasifikasi.
Setelah melakukan perancangan alat timbangan, tidak lupa untuk memasukan program pada ESP32-CAM. untuk diagram alir program yang diterapkan pada alat timbangan pintar ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram alir program timbangan pintar
Tahapan pada Gambar 6 merupakan program yang akan diterapkan pada timbangan ini sebagai berikut. a. Sistem dimulai dengan memuat model yang didapatkan pada hasil proses training dataset.
b. Setelah melakukan pemuatan model sistem akan mencoba menghubungkan wifi.
c. Sistem melakukan pemeriksaan status koneksi wifi.
d. Jika wifi belum terhubung maka sistem akan kembali mencoba untuk menghubungkan wifi, jika wifi terhubung maka sistem akan menuju tahap selanjutnya.
e. Sistem  akan  melakukan  pembacaan  nilai  berat  sayuran  berupa  satuan  gram,  yang  mana  nilai  tersebut didapatkan dari load cell dan HX711.
f. Jika ada perubahan berat pada timbangan maka sistem akan menjalankan proses selanjutnya, jika tidak maka sistem akan kembali membaca nilai berat.
g. Sistem akan mengambil foto sayuran yang berada pada timbangan.
h. Sistem akan melakukan tahapan preprocessing yang mana tahapan itu berupa mengubah ukuran gambar yang didapatkan sebelumnya menjadi 96 x 96.
i. Gambar yang telah diolah pada tahap preprocessing, pada tahap ini sistem akan melakukan klasifikasi untuk mengetahui jenis sayuran.
j. Setelah sistem melakukan klasifikasi sistem akan melakukan pengambilan data harga perkilo dari jenis sayuran sesuai dengan hasil klasifikasi.
k. Ketika data perkilo sudah didapat, sistem akan melakukan proses perhitungan dengan cara harga perkilo yang didapat dibagi 1000 (seribu) karena pada dasarnya 1kg = 1000 gram, lalu melakukan perkalian dengan nilai berat yang didapat pada pembacaan nilai berat.
l. Data berat, hasil klasifikasi, dan total harga akan ditampilkan pada LCD berukuran 20x4.

## 2.3.2 Perancangan Aplikasi
Perancangan  aplikasi  ini  merupakan  tahap  pembuatan  aplikasi  berbasis  web,  dimana  aplikasi  tersebut  akan digunakan  sebagai  tempat  untuk  mengubah  harga  perkilo  setiap  jenis  sayuran.  Adapun  activity  diagram  dari aplikasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
Gambar 7. Activity diagram aplikasi web
Penjelasan dari Gambar 7 yang berupakan activity diagram aplikasi web adalah sebagai berikut.
a. Dimulai dari user membuka web input.
b. Ketika user membuka web input maka sistem akan menampilkan halaman login.
c. Sistem akan memberikan tampilan halaman login yang berisikan username dan password.
d. Ketika sistem telah menampilkan halaman login, user melakukan melakukan login dengan mengisi form yang diberikan oleh sistem.
e. Sistem memvalidasi username dan password yang dimasukan oleh user.
f. Ketika login berhasil maka sistem akan mengambil data harga pada database.
g. Setelah sistem mengambil data harga sistem akan menampilkan semua data harga seperti nama sayuran dan harga perkilo.
h. Ketika data sudah tampil, user dapat menambahkan, menghapus, melakukan perubahan harga sayuran.
i. Sistem  akan  melakukan  penyimpanan  ke  database  ketika  ada  perintah  penambahan,  penghapusan,  dan melakukan perubahan data sayuran.

## 2.4 Pengujian
Proses  pengujian  dilakukan  setelah  tahap  pengumpulan  data,  training  dataset,  dan  perancangan  alat  selesai. Pengujian  ini  meliputi  evaluasi  Liquid  Crystal  Display  (LCD)  serta  pengujian  perangkat  secara  keseluruhan. Eksperimen  lengkap  dilakukan  sebanyak  30  kali  dengan  variasi  varietas  dan  bobot  sayuran.  Pada  pengujian keseluruhan peneliti menguji akurasi dari hasil klasifikasi dan selisih nilai berat pada timbangan yang telah dibuat dengan timbangan digital dengan merek SF-400. Perhitungan yang digunakan untuk mendapatkan selisih rata-rata dari total pengujian dapat dilihat pada Persamaan (2), dan perhitungan untuk mendapatkan nilai akurasi klasifikasi dapat dilihat pada Persamaan (3).
𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 30
(2) 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 30 𝑥 100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan merupakan hasil dari tahapan yang telah dituangkan pada poin metode. Hasil pengumpulan data, hasil training dataset, hasil perancangan, dan hasil pengujian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Hasil pengumpulan data yang diambil dari ESP32-CAM dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil pengumpulan data
Data yang terdapat  pada Gambar 8 diambil dengan cara memposisikan sayuran dengan secara acak dan jumlah yang berbeda serta diambil melalui ESP32-CAM.

## 3.2 Hasil Training Dataset
Hasil training merupakan hasil dari tahap training dataset, histori berisikan data nilai accuracy dan validation per- epoch pada saat proses training. Histori training pada dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Histori training dataset
Pada Gambar 9 training dilakukan dengan epoch sebanyak 40, epoch pertama training dengan mendapatkan nilai loss tertinggi dan training accuracy mendapatkan nilai terendah begitu pula dengan validation accuracy dan validation loss. Semakin banyak epoch semakin tinggi nilai training accuracy dan validation accuracy dan semakin rendahnya nilali trainining loss dan validation loss maka proses training ini dapat dikatakan bagus.

## 3.3 Hasil Perancangan
Hasil perancangan terdiri dari hasil perancangan alat dan perancangan aplikasi, untuk penjelasan lengkapnya dapat dilihat pada masing masing poin.

## 3.3.1 Hasil Perancangan Alat
Hasil dari perancangan alat timbangan pintar dapat dilihat pada Gambar 10.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
Gambar 10. Hasil perancangan alat
Gambar 10 merupakan gambar hasil perancangan alat timbangan (a) merupakan bagian dalam alat, ESP32- CAM berada dibagian atas. dibagian bawah terdapat sensor load cell, modul HX711, dan LCD 20x4 atau dengan panjang 20 kata dan 4 baris kolom. (b) merupakan tampak luar timbangan pintar yang telah dibangun, tampak luar yang terlihat hanyalah ESP32-CAM dan LCD, tinggi dari alas timbangan ke ESP32-CAM adalah 25 cm.

## 3.3.2 Hasil Perancangan Aplikasi
Hasil perancangan aplikasi untuk halaman kelola barang, halaman ini mewajibkan user untuk login terlebih dahulu, ketika user berhasil memasukan username dan password yang benar maka user akan diarahkan kepada halaman kelola barang. Pada halaman kelola barang user dapat menambahkan, menghapus, dan melakukan perubahan detail sebuah barang. Untuk tampilan halaman kelola barang dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 11. Tampilan aplikasi kelola harga
Pada Gambar 11 terlihat bahwa terdapat halaman kelola barang, yang berisikan seluruh data sayuran dan di sertai fitur tambah, edit, dan hapus data sayuran. dengan begitu perancangan website data harga sayuran berhasil dilakukan. Dengan berhasilnya perancangan aplikasi web kelola harga maka aplikasi dengan ESP32-CAM dapat berkomunikasi dengan menggunakan REST API.

## 3.4 Hasil Pengujian
Pengujian  merupakan  tahap  terakhir  dari  penelitian  ini,  tahap  pengujian  dilakukan  setelah  tahap  pengumpulan data,  perancangan  alat,  perancangan  aplikasi  telah  dilakukan.  Pengujian  pertama  adalah  pengujian  LCD. Dokumentasi pengujian dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Hasil pengujian LCD
Pada Gambar 13 terlihat output yang ditampilkan pada LCD sudah sesuai, yaitu berat  sayuran, hasil dari proses  klasifikasi,  pengambilan  harga  perkilo  pada  aplikasi  web,  harga  perkilo  dan  total  perhitungan  harga. Pengujian dilakukan dengan cara meletakan sayuran diatas sensor load cell dengan tinggi ESP32-CAM ke alas timbangan adalah 25 cm.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
Setelah melakukan pengujian layar LCD, pngujian dilanjutkan dengan pengujian keseluruhan yang dimana peneliti  akan  mengetahui  hasil  kinerja  dari  alat  yang  telah  dibangun.  Pengujian  sebanyak  30  kali dengan  jenis sayuran  berbeda,  pada  pengujian  ini  peneliti  melihat  berapa  banyak  prediksi  benar  sesuai  prediksi  yang  tampil pada layar LCD dan membandingkan dilai berat dengan timbangan digital SF-400. Tabel 1, menampilkan hasil tes total pada timbangan.
Tabel 1. Data hasil pengujian keseluruhan alat Nama Sayur Prediksi Alat Berat Alat (gram) Berat Timbangan Digital (gram) Keterangan Prediksi Selisih berat (gram) Wortel Wortel 67 68 Benar 1 Wortel Wortel 126 126 Benar 0 Wortel Wortel 152 151 Benar 1 Wortel Wortel 83 83 Benar 0 Wortel Wortel 67 68 Benar 1 Wortel Wortel 152 151 Benar 1 Wortel Wortel 57 57 Benar 0 Tomat Tomat 98 98 Benar 0 Tomat Tomat 203 201 Benar 2 Tomat Tomat 102 102 Benar 0 Tomat Tomat 308 306 Benar 2 Tomat Tomat 103 103 Benar 0 Tomat Kentang 111 111 Salah 0 Tomat Tomat 421 416 Benar 5 Kubis Kubis 747 747 Benar 0 Kubis Kubis 216 217 Benar 1 Kubis Kubis 965 962 Benar 3 Kubis Kubis 300 299 Benar 1 Kubis Wortel 517 517 Salah 0 Kubis Kubis 300 299 Benar 1 Kubis Kubis 296 295 Benar 1 Kubis Wortel 828 828 Salah 0 Kentang Kentang 374 373 Benar 1 Kentang Kentang 243 242 Benar 1 Kentang Kentang 279 279 Benar 0 Kentang Kentang 652 652 Benar 0 Kentang Kentang 523 523 Benar 0 Kentang Kentang 899 899 Benar 0 Kentang Kentang 374 375 Benar 1 Kentang Kentang 279 280 Benar 1
Pada  Tabel  1  selisih  terbesar  pada  saat  pengujian  adalah  5gram,  total  selisih  nilai  berat  pada  30  kali pengujian adalah 24 gram. Perbedaan rata-rata antara 30 percobaan akan ditentukan menggunakan persamaan (2). Perhitungan dapat dilihat pada Persamaan (4).
𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 24 30 = 0.8 (4)
Pada Persamaan (4) peneliti menghasilkan selisih  rata-rata berat  antara timbangan pintar yang dibangun dengan  timbangan  digital  dengan  merek  SF-400  adalah  sebesar  0.8  gram. Tingkat  akurasi  dari  alat  yang  telah dibangun  total  jumlah  yang  benar  sebanyak  27  dari  total  pengujian  sebanyak  30  kali.  Peneliti  menggunakan Persamaan (3) untuk mendapatkan tingkat akurasi. Perhitungan dapat dilihat pada Persamaan (5).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 27 30 𝑥 100% = 90% (5)
Pada  hasil  perhitungan  persamaan  (5)  peneliti  mengetahui  kinerja  dari  alat  yang  telah  dibangun,  alat mendapatkan akurasi sebesar 90% untuk proses klasifikasi jenis sayuran menggunakan metode CNN.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil membangun timbangan pintar sayuran yang dapat menghitung total harga berdasarkan berat dan  jenis  sayuran,  prototipe  timbangan  pintar  terdiri  dari  ESP32-CAM  sebagai  mikrokontroler  untuk  proses komputasi pengambilan gambar dan proses klasifikasi. ESP32-CAM digunakan juga sebagai mikrokontroler untuk melakukan  proses  pengambilan  nilai  berat  dari  sensor  load  cell  dan  HX711,  memberikan  informasi  nilai  berat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5469
sayuran,  hasil  klasifikasi,  harga  perkilo  jenis  sayuran,  dan  total  harga  melalui  Liquid  Crystal  Display  (LCD). Penelitian ini dilengkapi dengan aplikasi berbasis web untuk melakukan perubahan harga perkilo jenis sayuran. Hasil pengujian klasifikasi sebanyak 30 kali dengan 4 jenis sayuran (tomat, kubis, wortel, kentang) mendapatkan nilai akurasi 90%, selisih rata-rata antara timbangan pintar yang telah dibangun antara timbangan digital SF-400 sebesar 0.8 gram. Hasil akurasi dapat ditingkatkan dengan cara menambah jumlah dataset tetapi untuk melakukan komputasi training dataset membutuhkan waktu lebih lama, dan untuk selisih 0.8 gram disebabkan alas tidak bisa seimbang  karena  loadcell  hanya  menahan  alas  pada  bagian  tengah  saja,  saran  dari  penelitian  ini  untuk menempatkan  loadcell  pada  masing-masing  sudut  alas  timbangan  (atas  kanan  dan  kiri,  bawah  kanan  dan  kiri). Hasil ini menunjukan bahwa timbangan pintar sayuran yang dibangun dengan sebuah mikrokontroler ESP32-CAM dan CNN dapat menjadi rekomendasi solusi untuk menggantikan Raspberry Pi 3 Model B yang digunakan untuk proses  komputasi  timbangan  pintar  yang  dapat  menghitung  total  harga  berdasarkan  jenis  dan  berat  sayuran, sehingga untuk kebutuhan komponen membuat timbangan pintar menjadi relatif lebih murah.

## REFERENCES
[1] A. M. Muslimin and T. Lestari, “Perancangan Alat Timbangan Digital Berbasis Arduino Leonardo Menggunakan Sensor Load Cell,” J. Nat., vol. 17, no. 1, pp. 50–63, 2021, doi: 10.30862/jn.v17i1.145.
[2] F. Femling, A. Olsson, and F. Alonso-Fernandez, “Fruit and Vegetable Identification Using Machine Learning for Retail Applications,”  Proc.  -  14th  Int.  Conf.  Signal  Image Technol.  Internet  Based  Syst.  SITIS 2018, pp. 9–15,  2018,  doi: 10.1109/SITIS.2018.00013.
[3] F. Maulana, J. Indra, S. A. P. Lestari, and Universitas, “Penerapan Convolutional Neural Network pada Timbangan Pintar Sayuran Menggunakan Raspberry Pi,” vol. II, pp. 1–9, 2021.
[4] A. H. Bachtiar, P. P. Surya, and R. P. Astutik, “Rancang Bangun Dual Keamanan Sistem Pintu Rumah Menggunakan Pengenalan Wajah Dan Sidik Jari Berbasis Iot (Internet of Things),” J. POLEKTRO J. Power Elektron., vol. 1, no. 1, pp. 102–107, 2022.
[5] A. F. Saputra and C. Darujati, “Sistem Presensi Mahasiswa Berbasis Realtime Kamera Metode Klasifikasi Haar,” J. Tek. Elektro dan Komput., vol. 9, no. 3, pp. 137–144, 2020.
[6] W. Ariansyah, D. N. Ilham, K. Khairuman, and R. A. Candra, “Opening Doors Using Internet Of Things (IoT) Based Face Recognition,” Brill. Res. Artif. Intell., vol. 1, no. 2, pp. 32–37, 2021, doi: 10.47709/brilliance.v1i2.1095.
[7] A. Prayogie et al., “Alat Pengukur Tinggi Dan Berat Badan Otomatis Menggunakan Sensor Ultrasonic Dan Loadcell Berbasis Internet Of Things,” vol. 06, no. 01, 2022.
[8] D. R. Maulana, T. Rohana, and Adi Rizky Pratama, “Alat Ukur Tinggi dan Berat Badan Berbasis Arduino Uno,” Acad. J. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 1, pp. 191–196, 2021, doi: 10.38101/ajcsr.v3i1.328.
[9] A. Lioga Seandrio, A. Hendrianto Pratomo, and M. Y. Florestiyanto, “Implementation of Convolutional Neural Network (CNN) in Facial Expression Recognition Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Pada Pengenalan Ekspresi Wajah,” J. Inform. dan Teknol. Inf., vol. 18, no. 2, pp. 211–221, 2021, doi: 10.31515/telematika.v18i2.4823.
[10]  V.  Khotsianivskyi  and  M.  Omelchenko,  “Image  Processing  on  Esp32  Microcontrollers  Based  on  Mobilenet Convolutional Neural Network,” pp. 0–1, 2022, doi: 10.36074/logos-20.05.2022.048.
[11]  R.  A.  Malik  and  E.  Zuliarso,  “Metode  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Mendeteksi  Jenis  Sayur  Menggunakan Tensorflow,” Media Bina Ilmaih, vol. 15, no. 1978, pp. 5873–5882, 2021.
[12]  Y. Bili, E. Purba, N. F. Saragih, A. P. Silalahi, and S. Sitepu, “Perancangan Alat Pendeteksi Kematangan Buah Nanas Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” vol. 2, no. 1, pp. 13– 21, 2022.
[13]  E. I. Haksoro and A. Setiawan, “Pengenalan Jamur Yang Dapat Dikonsumsi Menggunakan Metode Transfer Learning Pada Convolutional Neural Network,” J. ELTIKOM, vol. 5, no. 2, pp. 81–91, 2021, doi: 10.31961/eltikom.v5i2.428.
[14]  A. Gunawan, S. R. Riady, and I. Nawangsih, “Penerapan Timbangan Ikan Pintar dalam Meningkatkan Ekonomi UKM Masyarakat Pesisir Berbasis IoT,” J. Tekno Insentif, vol. 16, no. 1, pp. 69–78, 2022, doi: 10.36787/jti.v16i1.695.
[15]  W. Indani and A. Wahyudi, “Timbangan Digital Buah Kelapa Sawit Berbasis Internet of Things ( IoT ),” J.  Politek. Caltex Riau, vol. 8, no. 2, 2022.
[16]  C.  Berliana  and  M.  Hafiz  Hersyah,  “Rancang  Bangun  Timbangan  Beras  Digital  Dengan  Keluaran  Tiga  Jenis  Beras Berbasis Mikrokontroler,” Chipset, vol. 3, no. 02, pp. 102–110, 2022, doi: 10.25077/chipset.3.02.102-110.2022.
[17]  A.  Nurfauzi,  A.  C.  Ramadhan,  and  M.  R.  A.  Cahyono,  “RANCANG  BANGUN  ALAT  PEMANTAU  BERAT MENGGUNAKAN ANDROID BERBASIS MIKROKONTROLER,” vol. 4, pp. 1–10, 2022.
[18]  Rusdiyanto,  Zulfauzi,  and  A.  Zulius,  “Perancangan  Timbangan  Pencatat  Hasil  Panen  Otomatis  Menggunakan Mikrokontroler Berbasis Web Dan Database,” Jusikom  J. Sist. Komput. Musirawas, vol. 4, no. 02, pp. 93–99, 2019, doi: 10.32767/jusikom.v4i2.635.
[19]  P. N. Dacipta and R. E. Putra, “Sistem Klasifikasi Limbah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ) Pada Web Service Berbasis Framework Flask,” vol. 03, pp. 394–402, 2022.
[20]  U. S. Utara, “Pengembangan Model Protis Neural Network Untuk Prediksi dan Klasifikasi Data Timeseries dan Image,” vol. 4, pp. 1–7, 2022.
[21]  M.  Sholawati,  K.  Auliasari,  and  F.  X.  Ariwibisono,  “Pengembangan  Aplikasi  Pengenalan  Bahasa  Isyarat  Abjad  Sibi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” vol. 6, no. 1, pp. 134–144, 2022.