http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pengembangan Sistem Klasifikasi Buah Apel menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Arsitektur MobileNet pada Platform Android
Development of Apple Fruit Classification System using Convolutional Neural Network (CNN) MobileNet Architecture on Android Platform
1 Masparudin*, 2 Iskandar Fitri, 3 Sumijan
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang Jalan Raya Lubuk Begalung, Kec. Lubuk Begalung, Kota Padang, Indonesia
e-mail: masfaruddin.ibnu.mahmud@gmail.com
( received : 19 September  2023, revised : 15 Oktober 2023, accepted : 11 November  2023)

## Abstrak
Dalam  era  digital  saat  ini,  klasifikasi  citra  buah,  khususnya  apel,  menjadi  penting  untuk  berbagai aplikasi,  mulai  dari  pertanian  hingga  ritel.  Penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan Convolutional Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur  MobileNet  untuk  mengklasifikasikan  citra  buah  apel. Menggunakan bahasa pemrograman python, tiga model berhasil dilatih: Model 1 untuk jenis buah apel, Model 2 untuk jenis penyakit buah apel, dan Model 3 untuk tingkat kematangan buah apel. Pada ketiga model  dilakukan  pelatihan  dan  validasi  dengan  hasil  akhir  pada epoch 10:  Model  1  jenis  apel mendapatkan akurasi 100% dan loss 0.0046, Model 2 penyakit apel mendapatkan akurasi 100% dan loss 0.0075, sementara Model 3 tingkat kematangan apel mendapat akurasi 99,76% dan loss 0.0439. Ketiga  model  kemudian  diuji  di  perangkat  android,  Ada  dua  skenario  pengujian.  Dalam  skenario pertama, setiap model diuji menggunakan masing-masing 15 citra. Hasilnya adalah akurasi 100% untuk model 1 dan 2, sedangkan model 3 mencapai akurasi yang lebih rendah, yaitu 86.67%. Dalam skenario kedua,  ketiga  model  diuji  secara  bersamaan  menggunakan  30  citra  uji  dan  hasilnya  adalah  akurasi sebesar 55.55%.  Beberapa faktor seperti keterbatasan dataset citra apel khususnya pada dataset tingkat kematangan apel latar belakang objek, jarak pengambilan gambar, kemiripan warna dan tekstur, serta kualitas cahaya mempengaruhi hasil klasifikasi. Untuk peningkatan kinerja di masa depan, diperlukan pra-pemrosesan  data  yang  lebih  baik  dan  kombinasi  pendeteksian  serta  klasifikasi.  Penelitian  ini memberikan  wawasan  penting  bagi  para  peneliti  dan  praktisi  yang  berkeinginan  untuk  menerapkan teknologi klasifikasi citra dalam aplikasi nyata.
Kata kunci: Convolutional Neural Network (CNN), MobileNet, Klasifikasi Apel, Android.

## Abstract
In  the  current digital era, image classification  of fruits,  particularly apples, has  become  crucial for various  applications,  ranging  from  agriculture  to  retail.  This  research  focuses  on  the  utilization  of Convolutional Neural Network (CNN) with the MobileNet architecture to classify apple fruit images. Using the Python programming language, three models were successfully trained: Model 1 for apple fruit types, Model 2 for apple fruit diseases, and Model 3 for apple fruit ripeness levels. All three models underwent training and validation, with the final results at epoch 10: Model 1 for apple types achieved an accuracy of 100% and a loss of 0.0046, Model 2 for apple diseases achieved an accuracy of 100% and a loss of 0.0075, while Model 3 for apple ripeness levels achieved an accuracy of 99.76% and a loss of 0.0439. Subsequently, these models were tested on an Android device, and there were two testing scenarios. In the first scenario, each model was tested with 15 images individually. The results showed 100% accuracy for Models 1 and 2, while Model 3 achieved a lower accuracy of 86.67%. In the second scenario, all three models were tested simultaneously using 30 test images, resulting in an accuracy of 55.55%. Several factors, such as limitations in the apple image dataset, particularly in the ripeness dataset, object backgrounds, image capture distances, color and texture similarities, as well as lighting quality,  influenced  the  classification  outcomes.  To  enhance  future  performance,  improved  data
preprocessing and a combination of detection and classification techniques are needed. This research provides valuable insights for researchers and practitioners looking to implement image classification technology  in  real-world  applications.provides  valuable  insights  for  researchers  and  practitioners looking to implement image classification technology in real-world applications.
Keywords: Convolutional Neural Network (CNN), MobileNet, Klasifikasi Apel, Android..

## 1 Pendahuluan
Dengan kemajuan teknologi dan ketersediaan dataset besar, deep learning telah menjadi teknologi yang  sangat  menjanjikan.  Berbagai  model  berbasis  jaringan  saraf  konvolusi  digunakan  untuk mengidentifikasi gambar buah [1]. Produksi buah sangat penting, dengan permintaan yang besar dari semua rumah tangga [2].Salah satu tanaman buah yang memegang peran penting dalam hal ini adalah Apel. Dalam data Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Batu pada tahun 2017 menyebutkan bahwa jumlah pohon menghasilkan dan produksi buah apel adalah 972.845 tanaman menghasilkan 145.927 Kg buah apel  pada  Triwulan  I,  970.863  tanaman  menghasilkan  145.633  Kg  buah  apel  pada  Triwulan  II  dan 886.850 tanaman menghasilkan 133.028 Kg buah apel pada Triwulan III [3]. Pertanian apel menghadapi tantangan dalam klasifikasi jenisnya, yang tradisionalnya dilakukan secara manual oleh ahli atau petani [4].  Dengan  kemajuan  teknologi,  metode  klasifikasi  buah  berbasis  teknologi  informasi,  khususnya dengan  pendekatan  kecerdasan  buatan,  menjadi  semakin  relevan. Convolutional  Neural  Network (CNN) telah terbukti efektif dalam menyelesaikan masalah ini, karena metode ini bisa digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan wajah, pengelompokan video, citra, dan analisis dokumen, serta tak terkecuali untuk pengenalan suara [5] Metode ini meninggalkan cara mengekstraksi fitur gambar tertentu  secara  manual  dan  melampaui  batasan  metode  klasifikasi  tradisional.  Ini  juga  merupakan keunggulan terbesar CNN dalam klasifikasi gambar [6]. jaringan saraf konvolusi (CNN) dapat secara otomatis mengekstraksi fitur dengan menggunakan pengetahuan sebelumnya tentang sampel gambar yang sudah diketahui. Ini dapat menghindari proses ekstraksi fitur yang rumit dalam metode klasifikasi gambar tradisional, dan fitur yang diekstraksi memiliki kemampuan ekspresi yang kuat dan efisiensi klasifikasi yang tinggi [7]. CNN telah banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan termasuk dalam konteks pertanian, dan kedokteran.  Penerapan CNN pada bidang kedokteran biasa digunakan untuk mengklasifikasi dan mendeteksi penyakit berdasarkan citra [8].
Teknologi  ini  telah  membawa  banyak  kemajuan  dalam  dunia  kedokteran,  karena  mampu mendiagnosis berbagai jenis penyakit dengan akurasi tinggi berdasarkan analisis citra medis seperti X- ray, CT scan, atau citra MRI. Terapan CNN pada bidang kedokteran seperti, klasifikasi kanker payudara [8], klasifikasi penyakit kulit [9, 12], pendeteksian infeksi Covid-19 [10]. Sementara, untuk penerapan CNN pada bidang pertanian juga telah banyak dilakukan untuk tujuan seperti, mengklasifikasi jenis, penyakit, kualitas, dan tingkat kematangan pada buah, berdasarkan warna dan tekstur pada citra [11].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  berfokus  pada  penerapan  CNN  dengan  arsitektur  MobileNet untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  buah  apel  pada  platform  Android.  Pengembangan  sistem klasifikasi  dalam  penelitian  ini  dibanding  dengan  sistem  klasifikasi  apel  yang  telah  dilakukan sebelumnya yaitu mengklasifikasi jenis apel [17], mengklasifikasi penyakit apel [18], mengklasifikasi tingkat kematangan apel [19] adalah mengintegrasikan ketiga klasifikasi tersebut menjadi satu sistem tunggal dengan menciptakan sebuah input citra apel yang dapat menghasilkan tiga output klasifikasi secara bersamaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan solusi yang dapat membantu petani dan stakeholder lainnya dalam mengidentifikasi jenis, penyakit, dan tingkat kematangan buah apel dengan cepat dan akurat melalui perangkat mobile.

## 2 Tinjauan Literatur
Beberapa penelitian terkait dengan penelitian ini sudah dilakukan, baik penelitian yang memiliki kesamaan  dalam  metode,  arsitektur  maupun  kesamaan  pada  objek  yang  diteliti.  Sebuah  penelitian dilakukan  pada  bidang  medis  tentang  klasifikasi  kanker  payudara  dengan  menggunakan  kombinasi metode Graph Convolutional Network (GCN) dan Convolutional Neural Network (GCN) yang disebut BDR-CNN-GCN. Peneliti menggunakan model ini untuk melakukan analisis pada pada mammogram payudara dengan mengadopsi metode augmentasi data dengan 14 variasi. Sebagai hasilnya, dalam uji coba  konsep,  algoritma  BDR-CNN-GCN  sebanyak  10  kali  pada  dataset  mini-MIAS  payudara  yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
terdiri dari 322 gambar mammografi. tingkat sensitivitas berhasil mencapai 96,20±2,90%, spesifisitas sebesar 96,00±2,31%, dan akurasi sebesar 96,10±1,60%. metode ini terbukti efektif dalam augmentasi data dan meningkatkan deteksi massa ganas pada mammogram payudara [8]. Selain klasifikasi penyakit pada manusia, ada sebuah penelitian tentang klasifikasi penyakit pada tanaman dengan menggunakan MobileNet dan transfer  learning ,  memberikan  hasil  bahwa  penggunaan transfer  learning dengan jaringan  saraf  konvolusi  SE-MobileNet  dapat  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  dengan  tingkat akurasi yang sangat tinggi. Dalam uji coba, metode ini mencapai akurasi rata-rata 99,78% dalam dataset dengan  latar belakang  yang  jelas  dan 99,33%  dalam  kondisi  kelas  yang  beragam  dan  latar  belakang yang  heterogen  [13].  Penelitian  lain  dengan  metode  yang  sama  CNN  juga  pernah  dilakukan  untuk mengklasifikasikan buah, untuk mempercepat proses penagihan di supermarket. Hasil dari penelitian ini adalah model berbasis DenseNet untuk mengklasifikasikan objek buah mencapai akurasi pelatihan sebesar  99,25%  dan  akurasi  100%  untuk  pengujian  [14].  Penerapan  metode  CNN  dengan  arsitektur MobileNet dengan  kombinasi Support  Vector  Machine (SVM)    pernah  dilakukan  untuk  pengenalan telapak tangan, dengan hasil, sistem mampu mencapai tingkat akurasi pengujian dan validasi rata-rata terbaik sebesar 100%, mengungguli hasil terbaik yang pernah dilaporkan sebelumnya [15]. Penelitian tentang klasifikasi penyakit pada buah jeruk dengan metode CNN arsitektur Alexnet memberikan hasil bahwa  arsitektur AlexNet memberikan  kinerja  yang  paling  baik  dengan  akurasi  sebesar  94,34%  dan rata-rata  nilai  precision  sebesar  93,0%,  nilai recall sebesar  94,0%,  dan  F1-score  sebesar  95,0%. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  perbandingan  data  training  dibandingkan  data validasi  cenderung  memberikan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  [16].  Ada  tiga  buah  penelitian  yang memiliki  kemiripan  objek  yang  diteliti  dengan  penelitian  ini  yaitu  buah  apel.  Penelitian  tentang klasifikasi buah apel merah dengan ekstraksi ciri warnah HSV dan ciri bentuk moment invariant , Sistem diuji menggunakan metode K-FCV dengan pembagian dataset ke dalam 10 fold dan pengujian sebanyak 50 kali. Hasil terendah adalah akurasi sebesar 98,54% pada pengujian ke-48, sementara akurasi tertinggi mencapai  99,12%.  Rata-rata  akurasi  dari  semua  pengujian  adalah  98,82%.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa penggunaan metode ekstraksi fitur warna HSV dan nilai moment invariant sangat efektif dalam penelitian  ini  [17].    Penelitian  apel  selanjutnya  adalah  mengklasifikasi  penyakit  tanaman  apel  dari daunnya.    Metode  yang  digunakan  CNN  untuk  melatih  model  yang  mampu  melakukan  klasifikasi dengan baik pada citra yang diuji, termasuk penyakit apple scab , apple black rot , apple cedar rust , dan tanaman apel yang sehat. Akurasi akhir dari seluruh proses pelatihan mencapai 97,1% [18]. Penelitian tentang klasifikasi tingkat kematangan apel juga telah dilakukan dengan tujuan untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah apel manalagi berdasarkan karakteristik bentuk dan warna buah. Metode K- Nearest  Neighbor (KNN)  dan Nearest  Mean  Classifier (NMC)  diimplementasikan  dan  diuji.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  KNN  dengan  fitur  warna  atau  kombinasi  fitur  warna  dan  tekstur menghasilkan akurasi tertinggi sekitar 73%, sementara NMC memiliki akurasi sekitar 70% [19]. Setelah mempelajari  penelitian-penelitian  terkait,  khususnya  tentang  apel  yaitu  klasifikasi  jenis,  klasifikasi penyakit  dan  klasifikasi  tingkat  kematangan,  maka  pada  penelitian  ini  akan  menggabung  ketiga klasifikasi  ini  dalam  satu  sistem  klasifikasi,  dengan  merancang  satu  inputan  citra  apel  yang  akan menghasilkan tiga output klasifikasi sekaligus.

## 3 Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  mengedepankan  pendekatan  komputasi  dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  berbasis  arsitektur  MobileNet.  Pendekatan  ini  dipilih  karena kemampuannya yang terbukti dalam klasifikasi gambar dengan efisiensi tinggi, terutama untuk aplikasi mobile . Untuk memahami proses penelitian yang dilakukan berikut disajikan kerangka penelitian pada Gambar 1:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Mengumpulkan Data Pra-pemrosesan Data Merancang Arsitektur CNN Mengimplementasikan CNN Menguji Hasil dan Akurasi Sistem

## 3.1 Mengumpulkan Data
Data citra buah apel yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumber utama yang sama di Kaggle:
1) Dataset Jenis Apel Sumber: Apple Disease Detection Dataset by David Hilton
( https://www.kaggle.com/datasets/davidhilton/apple-varieties ).
Citra jenis-jenis apel yang tersedia dalam dataset ini ada lima antara lain: Fuji, Red Delicious, Granny Smith, Golden Delicious, dan Lady.
2) Dataset Jenis Penyakit Apel
Sumber:
Apple Disease Detection Dataset by David Hilton
( https://www.kaggle.com/datasets/davidhilton/apple-diseases-image-dataset ).
Dataset ini menyediakan citra yang terdapat lima jenis penyakit pada buah apel, yaitu: Blotch, Normal, Rot, dan Scab.
3) Dataset Tingkat Kematangan Apel:
Sumber:
Apple Ripeness Levels Dataset by David Hilton
( https://www.kaggle.com/datasets/davidhilton/apple-ripeness-levels-image-dataset ). Pada  dataset  ini  terdapat  cirta  tingkat  kematangan  buah  apel  dibagi  menjadi  lima  yaitu  : Kematangan 20%, kematangan 40%, kematangan 60%, kematangan 80%, kematangan 100% .
Berikut adalah gambaran distribusi keseluruhan dataset citra apel:

## Gambar 2. Dataset Citra Apel
Pada Gambar 2 di atas dapat dilihat seluruh dataset apel disimpan pada direktori utama DATASET APEL, yang didalamnya terdapat tiga buah direktori  yang merupakan tiga jenis klasifikasi yaitu, JENIS APEL, PENYAKIT APEL, dan TINGKAT KEMATANGAN APEL, yang masing-masing didalamnya terdapat direktori lagi yang merupakan kelas-kelas yang akan menentukan sebuah in putan citra apel termasuk jenis apel, jenis penyakit apel (jika ada), dan tingkat kematangan buah apel.

## 3.2 Pra-pemrosesan Data
Citra  apel  yang  telah  diunduh  kemudian  diseleksi  berdasarkan  kualitasnya  untuk  dijadikan sampel  pelatihan.  Citra  apel  yang  dianggap  memenuhi  syarat  sebagai  sampel  adalah  citra  yang menampilkan ciri khas dari buah apel dengan jelas, seperti jenis, tingkat kematangan, atau tanda-tanda penyakit.  Setelah  proses  pengunduhan  dan  seleksi  citra,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pra- pemrosesan data menggunakan alat pengolahan citra.

## Gambar 3. Pra-pemrosesan Citra Apel
Pra-pemrosesan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah resizing  image ke  ukuran  224x224 piksel  yang  sama  untuk  konsistensi  dalam  pelatihan,  selanjutnya  adalah  segmentasi  Objek  Apel berfungsi untuk pemotongan latar belakang sederhana,  untuk mengidentifikasi dan memisahkan objek apel dari latar belakang. Hasil dari langkah ini adalah gambar dengan objek apel yang terpisah dari latar belakang. Untuk meningkatkan jumlah data dan variasi dalam dataset, teknik augmentasi citra seperti rotasi, zoom , dan pemutaran diterapkan. Dan terakhir adalah normalisasi citra, yaitu mengubah rentang nilai piksel citra menjadi antara 0 dan 1. Ini membantu mempercepat konvergensi saat pelatihan.

## 3.3 Merancang Arsitektur CNN
Convolutional  Neural  Networks (CNN)  adalah  salah  satu  jenis  arsitektur Deep  Learning yang dirancang khusus untuk mengenali pola dalam data berdimensi tinggi, seperti citra. CNN terdiri dari dua komponen utama: Feature Learning dan Classification .
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 230-243                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 4 Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Gambar 4 di atas menunjukkan ilustrasi arsitektur dari Convolutional Neural Network (CNN). Proses ini  dimulai  dengan  inputan  berupa  data  citra  buah  apel  yang  masuk  ke  dalam input  layer . Layer menampung nilai piksel dari setiap elemen citra tersebut, dengan 3 channel warna Red , Green , Blue (RGB). Selanjutnya, citra tersebut diproses oleh convolutional layer pertama. Convolutional layer ini akan melakukan operasi konvolusi pada citra, menghasilkan feature map yang merepresentasikan fitur- fitur yang ada dalam citra. Selanjutnya, pooling layer pertama akan mengambil feature map tersebut dan mengurangi dimensinya, sehingga menghasilkan representasi citra yang lebih sederhana.
Proses  ini  diulangi  lagi  pada convolutional  layer kedua  dan pooling  layer kedua,  dan  begitu seterusnya, dengan setiap layer belajar fitur yang lebih kompleks dari sebelumnya. Convolutional layer dan pooling layer ini mampu belajar fitur citra secara hierarkis, dari fitur yang sangat sederhana (seperti tepi dan gradien warna) hingga fitur yang sangat kompleks (seperti bentuk dan objek). Setelah itu, hasil dari  layer  terakhir  ini  kemudian  dihubungkan  ke locally-connected  layer ,  yang  mirip  dengan convolutional  layer tetapi  setiap neuron tidak  berbagi  bobot.  Setelah locally-connected  layer ,  data kemudian dihubungkan ke fully connected layer , dimana setiap neuron di layer ini terhubung ke semua neuron di layer sebelumnya, sehingga bisa belajar kombinasi fitur yang kompleks. Layer terakhir adalah output layer , yang memberikan hasil klasifikasi akhir berdasarkan semua fitur yang telah dipelajari oleh CNN. Jadi, melalui proses ini, CNN mampu mengambil citra mentah sebagai input dan menghasilkan prediksi yang akurat sebagai output .

## 3.4 Mengimplementasikan CNN
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi  data  buah  apel  dengan  metode Convolutional  Neural Network (CNN) berdasarkan arsitektur MobileNet . Data yang telah melewati tahapan sebelumnya akan dianalisis sesuai dengan langkah-langkah pada arsitektur CNN yang akan dikembangkan menggunakan bahasa  pemrograman  Python  yang  berjalan  di  atas TensorFlow,  dengan  tujuan akhir  pengembangan sistem klasifikasi buah apel pada platform Android. Gambar 5 menunjukkan flowchart proses training model.
Gambar 5. Flowchart Proses Training Model
Proses training model dilakukan tiga kali karena ada tiga proses klasifikasi yang akan dilalui pada saat testing akurasi model. Model pertama adalah model yang dilatih untuk mengklasifikasi jenis apel, Model  kedua  adalah  model  yang  dilatih  untuk  mengklasifikasi  penyakit  apel,  Model  ketiga  adalah adalah  model  yang  dilatih  untuk  mengklasifikasi  tingkat  kematangan  buah  apel.  Gambar  6 menunjukkan flowchart proses klasifikasi.
Gambar 6. Flowchart Proses Klasifikasi
Proses klasifikasi dimulai dari memuat ketiga model yang telah dilatih di perangkat android, lalu citra  uji  apel  diinputkan  yang  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  klasifikasi  dengan  CNN,  jika  hasil klasifikasi >= 70% ( confidence >= 0.7) maka output text menampilkan hasil klasifikasi, jika tidak maka output text -nya adalah tidak terdeteksi.

## 3.5 Menguji Hasil dan Akurasi Sistem
Melakukan evaluasi untuk mengetahui sejauh mana kinerja sistem dalam mengklasifikasikan data buah  apel.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  dapat  mengklasifikasikan  data dengan  tepat  sesuai  dengan  data testing yang  ada.  Akurasi,  sebagai  salah  satu  metrik  evaluasi, menunjukkan persentase prediksi yang benar dari total prediksi yang dilakukan oleh model.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Dataset
Dalam penelitian ini, data yang digunakan merupakan citra buah apel dengan jumlah total 1400 citra  yang  dibagi  menjadi  tiga  kategori  klasifikasi  yaitu  mengklasifikasikan  jenis  apel  (lima  kelas), mengklasifikasi  jenis  penyakit  apel  (empat  kelas)  dan  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  apel (lima kelas). Penulis menentukan rasio data sebesar 85% banding 15%, Artinya, 85% dari keseluruhan data digunakan sebagai data training dan 15% sisanya sebagai data testing. Rincian lengkap skenario pembagian dataset citra apel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1, 2, dan 3.
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 230-243                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 1. Rincian Dataset Jenis Apel
Jenis Apel Fuji Red Delicious Granny Smith Golden Delicious Lady Citra Latih 85 85 85 85 85 Citra Uji 15 15 15 15 15 Total Citra 100 100 100 100 100 Tabel 2. Rincian Dataset Jenis Penyakit Apel Penyakit Apel Blotch Normal Rot Scab Citra Latih 85 85 85 85 Citra Uji 15 15 15 15 Total Citra 100 100 100 100 Tabel 3. Rincian Dataset Tingkat Kematangan Apel Tingkat Kematangan Apel 20% 40% 60% 80% 100% Citra Latih 85 85 85 85 85 Citra Uji 15 15 15 15 15 Total Citra 100 100 100 100 100

## 4.2 Hasil Pelatihan
Pelatihan  dilakukan  untuk  melatih  tiga  model  yang  nantinya  akan  diterapkan  pada  sistem klasifikasi  berbasis  android.  Sebelum  memulai  pelatihan,  ada  beberapa  parameter  yang  perlu dikonfigurasi seperti yang disebutkan di Tabel 4.
Tabel 4. Konfigurasi Parameter Parameter Value Batch Size 16 Epoch 10 Optimizer Adam Learning Rate 0.001
Pelatihan ketiga model menggunakan konfigurasi parameter yang sama. Ukuran Batch merupakan jumlah contoh data yang diteruskan ke Neural Network . Sementara itu, Epoch merupakan suatu siklus di mana seluruh dataset telah melalui proses pelatihan di Neural Network dan kembali ke posisi awal. 'Optimizer' yang  digunakan  disebut Adam ,  yang  berfungsi  untuk  meningkatkan  akurasi  model  yang telah dibangun. Adam merupakan algoritma yang mengoptimalkan laju pembelajaran.
Gambar 7. Confusion Matrix Akurasi Masing-Masing Kelas pada Ketiga Model
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar  7  dinatas  adalah confusion  matrix dari  ketiga  model  yang  dilatih,  gambaran  ini menjelaskan  secara  rinci  akurasi  masing-masing  kelas  pada  masing-masing  model.  Pada confusion matrix jenis apel terdapat 1 prediksi yang salah yaitu Red Delicious yang salah diklasifikasikan sebagai Fuji. Pada confusion matrix penyakit apel dapat dilihat bahwa model telah mengklasifikasikan setiap sampel  dengan  benar  ke  dalam  kelasnya  masing-masing.  Pada confusion  matrix tingkat  kematangan apel, pada tingkat kematangan 40% dan 60% berhasil diklasifikasikan dengan sempurna tanpa adanya kesalahan. Namun, untuk apel dengan kematangan 20%, 80%, dan 100%, terdapat beberapa kesalahan klasifikasi yang mengakibatkan akurasi berada di bawah 1.00.
Hasil dari proses pelatihan model dapat dilihat pada Tabel 5, Tabel 6, dan Tabel 7.

## 4.2.1 Model Jenis Apel
Tabel 5. Training dan Validation Model Jenis Apel Epoch Accuracy Val Accuracy Loss Val Loss 1 0.8471 0.9867 0.5692 0.1042 2 0.9835 0. 9867 0.0856 0.0551 3 0.9953 0. 9867 0.0441 0.0512 4 1 0. 9867 0.0257 0.0522 5 1 0. 9867 0.0178 0.0500 6 1 0. 9867 0.0120 0.0511 7 1 0. 9867 0.0082 0.0513 8 1 0. 9867 0.0065 0.0528 9 1 0. 9867 0.0054 0.0536 10 1 0. 9867 0.0046 0.0541
Pada Tabel 5, terlihat bahwa selama pelatihan, akurasi dan kerugian model berfluktuasi dari satu epoch ke yang lain. Pada epoch pertama, model menunjukkan akurasi 84.71% pada data pelatihan dan 98.67% pada data validasi. Namun, pada epoch kedua, akurasi pelatihan meningkat signifikan menjadi 98.35%. Dari epoch keempat hingga sepuluh, model mencapai akurasi 100% pada data pelatihan, tetapi kerugian pada data validasi menunjukkan potensi overfitting . ini direpresentasikan dalam bentuk grafik garis, seperti yang terlihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Grafik Training dan Validation Model Jenis Apel
Dari Gambar 8, terlihat bahwa selama pelatihan, akurasi dan kerugian model berfluktuasi dari satu epoch ke yang lain. Pada epoch pertama, model menunjukkan akurasi 84.71% pada data pelatihan dan 98.67% pada data validasi. Namun, pada epoch kedua, akurasi pelatihan meningkat signifikan menjadi 98.35%. Dari epoch keempat hingga sepuluh, model mencapai akurasi 100% pada data pelatihan, tetapi kerugian pada data validasi menunjukkan potensi overfitting .

## 4.2.2 Model Penyakit Apel
Setelah melihat hasil pelatihan dari model pertama yaitu jenis apel, maka selanjutnya kita akan menganalisa hasil dari pelatihan model kedua yaitu penyakit apel yang disajikan dalam Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Training dan Validation Model Penyakit Apel Epoch Accuracy Val Accuracy Loss Val Loss 1 0.7735 0.8833 0.6852 0.3462 2 0.9500 0.9833 0.1871 0.1070 3 0.9853 1 0.0770 0.0817 4 0.9882 1 0.0517 0.0622 5 0.9971 1 0.0357 0.0549 6 1 1 0.0227 0.0458 7 1 1 0.0152 0.0353 8 1 1 0.0113 0.0317 9 1 1 0.0090 0.0293 10 1 1 0.0075 0.0271
Tabel  6  menampilkan  hasil  pelatihan  dan  validasi  model  klasifikasi  penyakit  apel  selama  10 epoch . Pada epoch pertama, model  mencapai akurasi pelatihan sekitar 77.35% dan akurasi validasi sekitar  88.33%.  Namun,  seiring  berjalannya epoch ,  akurasi  pelatihan  dan  validasi  terus  meningkat, mencapai 100% pada epoch keenam dan tetap stabil hingga epoch kesepuluh. Sementara itu, kerugian ( loss )  pelatihan  dan  validasi  terus  menurun  sepanjang  proses,  menunjukkan  peningkatan  kinerja model.

## Gambar 9. Grafik Training dan Validation Model Penyakit Apel
Dari Gambar 9 di atas memberikan gambaran visual yang jelas terlihat bahwa akurasi bertambah sementara kerugian ( loss ) berkurang. Dari sini dapat disimpulkan bahwa model memiliki kemampuan klasifikasi  yang  sangat  baik.  Pada  setiap  kelas  penyakit,  model  mampu  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  sampel  dengan  akurasi  yang  tinggi,  hampir  mendekati  sempurna.  Hal  ini menunjukkan bahwa model telah mempelajari ciri-ciri dari setiap kelas penyakit dengan baik. Namun, meskipun  performanya  tampak  mengesankan,  penting  untuk  memastikan  bahwa  model  tidak mengalami overfitting . Overfitting dapat mengakibatkan model kesulitan dalam menggeneralisasi pada data baru, sehingga penting untuk selalu memeriksa dan memvalidasi kinerja model pada set data yang berbeda.
Setelah melihat hasil pelatihan dari model pertama dan model kedua, maka yang terakhir kita akan menganalisa hasil dari pelatihan model ketiga yaitu tingkat kematangan apel yang disajikan dalam tabel 7 berikut:
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 230-243                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 7. Training dan Validation Model Tingkat Kematangan Apel Epoch Accuracy Val Accuracy Loss Val Loss 1 0.5671 0.8000 0.3053 0.6760 2 0.8400 0.8933 0.4630 0.4572 3 0.9435 0.8933 0.2854 0.3728 4 0.9671 0.8933 0.2108 0.3221 5 0.9812 0.9200 0.1580 0.2726 6 0.9859 0.9200 0.1214 0.2382 7 0.9882 0.9200 0.0938 0.2143 8 0.9906 0.9333 0.0717 0.2022 9 0.9953 0.9333 0.0557 0.1975 10 0.9976 0.9333 0.0439 0.2019
Pada epoch pertama, model menunjukkan akurasi pelatihan sekitar 56.71% dan akurasi validasi 80%, dengan loss pelatihan sebesar 0.3053 dan loss validasi 0.6760. Sementara pada epoch terakhir,  model  mencapai  akurasi  pelatihan  hampir  sempurna,  yaitu  99.76%,  dengan loss pelatihan yang sangat rendah sebesar 0.0439. Namun, loss validasi menunjukkan sedikit kenaikan pada epoch terakhir, menjadi 0.2019.
Gambar 10. Grafik Training dan Validation Model Tingkat Kematangan Apel
Dari  Gambar  10  memberikan  gambaran  dinamika  perubahan  akurasi  dan loss selama proses pelatihan dan validasi model untuk mengidentifikasi tingkat kematangan pada apel. Dari grafik, terlihat bahwa akurasi pelatihan meningkat secara signifikan dari epoch pertama hingga terakhir, dimulai dari sekitar 56.71% dan berakhir hampir sempurna di 99.76%. Sejalan dengan itu, loss pelatihan  menurun  tajam,  dimulai  dari  0.3053  pada epoch pertama  dan  merosot menjadi 0.0439 pada epoch kesepuluh.
Sementara  itu,  akurasi  validasi  juga  menunjukkan  peningkatan,  meskipun  tidak  secepat akurasi pelatihan. Dimulai dari 80% pada epoch pertama dan stabil di kisaran 89-93% selama 10 epoch . Namun, loss validasi menunjukkan dinamika yang berbeda. Meskipun menurun dari 0.6760 pada epoch pertama menjadi 0.2019 pada epoch kesepuluh, ada fluktuasi kecil dalam loss validasi  seiring  berjalannya epoch .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  mungkin membutuhkan penyesuaian lebih lanjut untuk meningkatkan kinerja pada data validasi.

## 4.3 Hasil Pengujian Model di Android
Pengujian model di perangkat android dilakukan dengan dua skenario, yaitu:
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 230-243                                                                                                            e-ISSN:2540-9719

## 4.3.1 Menguji Model Satu per Satu
Skenario pertama menguji masing-masing model dengan 15 citra uji, berikut Tabel 8, Tabel 9 dan Tabel 10 adalah hasil pengujiannya:
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Model Jenis Apel Jenis Apel Total Prediksi Benar Prediksi Salah Fuji 3 3 0 Red Delicious 3 3 0 Granny Smith 3 3 0 Golden Delicious 3 3 0 Lady 3 3 0 Total 15 15 0 Tabel 9. Hasil Klasifikasi Model Jenis Penyakit Apel Jenis Penyakit Total Prediksi Benar Prediksi Salah Blotch 4 4 0 Normal 3 3 0 Rot 4 4 0 Scab 4 4 0 Total 15 15 0 Tabel 10. Hasil Klasifikasi Model Tingkat Kematangan Apel
Tingkat Kematangan Total Prediksi Benar Prediksi Salah 20% 3 3 0 40% 3 2 1 60% 3 2 1 80% 3 3 0 100% 3 3 0 Total 15 13 2 Tabel 11. Ringkasan Akurasi Klasifikasi Apel Klasifikasi Total Sampel Prediksi Benar Prediksi Salah Akurasi Jenis Apel 15 15 0 100% Penyakit Apel 15 15 0 100% Tingkat Kematangan 15 13 2 86.67%
Tabel 11 yang merangkum akurasi klasifikasi apel, terlihat bahwa klasifikasi berdasarkan "Jenis Apel"  dan  "Penyakit  Apel"  memiliki  akurasi  yang  sama,  yaitu  100%,  dengan  masing-masing  15 prediksi  yang  benar  dari  15  citra  uji.  Sementara  itu,  klasifikasi  berdasarkan  "Tingkat  Kematangan" memiliki akurasi sedikit lebih rendah, yaitu 86.67%, dengan 13 prediksi yang benar dan 2 prediksi yang salah.

## 4.3.2 Menguji Model Bersamaan
Skenario kedua, Sebuah pengujian untuk mengklasifikasikan citra buah apel dijalankan pada data uji  untuk  setiap  jenis  citra  apel  yang  berbeda,  kondisi  penyakit  apel  yang  berbeda  dan  tingkat kematangan apel yang berbeda. Dalam pengujian, digunakan 30 citra data uji.
Hasil  dari  keseluruhan  akurasi  yang  dijumlahkan  dan  dibagi  sebanyak  jumlah  citra  uji  adalah 55.55%, Hasil ini Ini dapat terjadi karena dataset citra apel memiliki keterbatasan, terutama dalam hal tingkat  kematangan  apel,  jarak  saat  pengambilan  gambar,  kesamaan  warna,  kualitas  cahaya,  serta kurangnya  langkah-langkah  preprocessing  data  tambahan  saat  meng- input citra  melalui  perangkat Android. Untuk selengkapnya berikut disajikan hasil pengujian ketiga model secara bersamaan, pada Tabel 12:
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 230-243                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 12. Hasil Klasifikasi Apel Tiga Model
Citra Uji Hasil Klasifikasi Akurasi Jenis Apel Penyakit Apel Tingkat Kematangan Citra1.jpg Benar Benar Benar 100% Citra2.jpg Benar Salah Benar 66.66% Citra3.jpg Benar Benar Benar 100% … … … … … Citra30.jpg Benar Benar Salah Akurasi Total 55.55%
Adapun contoh hasil pengujian yang berupa tampilan yang menunjukkan apakah citra buah apel sesuai dengan kelasnya dapat dilihat pada Gambar 11 berikut:

## Gambar 11. Tampilan Pengujian Citra Apel
Pada  Gambar  11,  pengujian  untuk  citra  apel  dengan  tiga  jenis  klasifikasi  dengan  kelasnya masing-masing.

## 5 Kesimpulan
Metode Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur MobileNet berhasil diimplementasikan untuk klasifikasi citra buah apel menggunakan bahasa pemrograman python untuk melatih model, output berupa tiga buah model akan dimuat ke android yang akan mempermudah user dalam memahami penggunaan aplikasi. Model 1 digunakan untuk mengklasifikasikan jenis buah apel, Model  2  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  penyakit  buah  apel  (jika  ada),  dan  Model  3 digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah apel. Pada saat pelatihan dan evaluasi, pada epoch ke-10 masing-masing, model 1 mendapat akurasi sebesar 100% dengan nilai loss 0.0046, model 2 mendapat akurasi 100% dengan nilai loss 0.0075, sedangkan model 3 mendapat akurasi 99% dengan  nilai  loss  0.0439.  Selanjutnya  setelah  model  diuji  diperangkat  android  dengan  dua  skenario, skenario  pertama  yaitu  dengan  menguji  model  satu  per  satu  dengan  masing-masing  15  citra  uji  dan berhasil  mendapat  akurasi  100%  untuk  model  1  dan  2,  sementara  model  3  mendapat  akurasi  lebih rendah yaitu 86.67%. skenario kedua yaitu dengan menguji ketiga model sekaligus dengan 30 citra uji yang belum pernah dilihat sebelumnya, dan hanya mendapat akurasi sebesar 55.55%. Hal ini bisa terjadi karena  keterbatasan  dataset  citra  apel  khususnya  pada  dataset  tingkat  kematangan  apel,  jarak pengambilan gambar, kemiripan warna, dan kualitas cahaya serta tidak adanya preprocessing data citra tambahan pada saat menginputkan citra melalui perangkat android. Meskipun begitu, hasil akurasi dari
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pengujian  skenario  pertama  ini  sudah    layak    digunakan    sebagai    rujukan    dalam  mengembangkan sistem klasifikasi buah apel atau  objek  lain  secara umum.

## Referensi
[1] M.  Tripathi,  "Analysis  of  convolutional  neural  network  based  image  classification techniques," Journal of Innovative Image Processing (JIIP) , vol. 3, no. 02, pp. 100-117, 2021.
[2] Naranjo-Torres, José, et al. "A review of convolutional neural network applied to fruit image processing." Applied Sciences 10.10 (2020): 3443.
[3] Ratnawati,  Luthfiana,  and  Dwi  Ratna  Sulistyaningrum.  "Penerapan  random  forest  untuk mengukur tingkat keparahan penyakit pada daun apel." Jurnal Sains dan Seni ITS 8.2 (2020): A71-A77.
[4] Razka,  Muhammad  Hanif,  et  al.  "Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Apel  Berdasarkan Fitur  Warna  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Ekstraksi  Warna  HSV." Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya. Vol. 2. No. 2. 2021.
[5] W.  Han et al., "Contextnet:  Improving  convolutional neural  networks  for  automatic  speech recognition with global context," arXiv preprint arXiv:2005.03191, 2020.
[6] L.  Chen  et  al.,  "Review  of  image  classification  algorithms  based  on  convolutional  neural networks," Remote Sensing, vol. 13, no. 22, pp. 4712, 2021.
[7] W. Wang et al., "A new image classification approach via improved MobileNet models with local  receptive  field  expansion  in  shallow  layers," Computational  Intelligence  and Neuroscience , 2020.
[8] Y. D. Zhang, S. C. Satapathy, D. S. Guttery, J. M. Górriz, and S. H. Wang, "Improved breast cancer  classification  through  combining  graph  convolutional  network  and  convolutional neural network," Information Processing & Management, vol. 58, no. 2, pp. 102439, 2021.
[9] V. R. Allugunti, "A machine learning model for skin disease classification using convolution neural  network," International  Journal  of  Computing,  Programming  and  Database Management , vol. 3, no. 1, pp. 141-147, 2022.
[10]  Y. Kaya and E. Gürsoy, "A MobileNet-based CNN model with a novel fine-tuning mechanism for COVID-19 infection detection," Soft Computing, vol. 27, no. 9, pp. 5521-5535, 2023.
[11]  Pratama,  Fandy  Indra,  et  al.  "Klasifikasi  Kematangan  Buah  Apel  Berdasarkan  Warna  Dan Tekstur  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor." Jurnal  Ilmiah  Intech:  Information Technology Journal of UMUS 5.1 (2023): 11-18.
[12]  P. N. Srinivasu et al., "Classification of skin disease using deep learning neural networks with MobileNet V2 and LSTM," Sensors, vol. 21, no. 8, pp. 2852, 2021.
[13]  Chen,  Junde,  et  al.  "Identification  of  plant  disease  images  via  a  squeeze‐and‐excitation MobileNet model and twice transfer learning." IET Image Processing 15.5 (2021): 1115-1127.
[14]  Tripathi,  Milan.  "Analysis  of  convolutional  neural  network  based  image  classification techniques." Journal of Innovative Image Processing (JIIP) 3.02 (2021): 100-117.
[15]  Michele,  Aurelia,  Vincent  Colin,  and  Diaz  D.  Santika.  "Mobilenet  convolutional  neural networks and support vector machines for palmprint recognition." Procedia Computer Science 157 (2019): 110-117.
[16]  Swasono,  Dwiretno  Istiyadi,  Mohammad  Abuemas  Rizq  Wijaya,  and  Muhamad  Arief Hidayat.  "Klasifikasi  Penyakit  pada  Citra  Buah  Jeruk  Menggunakan  Convolutional  Neural Networks (CNN) dengan Arsitektur Alexnet." INFORMAL: Informatics Journal 8.1 (2023): 68-75.
[17]  Pah, Nikotesa Eko Rianto, Sebastianus AS Mola, and Arfan Y. Mauko. "Ekstrasi Ciri Warna Hsv Dan Ciri Bentuk Moment Invariant Untuk Klasifikasi Buah Apel Merah." J-Icon: Jurnal Komputer dan Informatika 9.2 (2021): 142-153.
[18]  Paliwang,  Andi  Asrafil  Ardan,  et  al.  "Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Apel  Dari  Citra  Daun Dengan Convolutional Neural Network." Sebatik 24.2 (2020): 207-212.
[19]  Siswanto,  Irwan,  Ema  Utami,  and  Suwanto  Raharjo.  "Klasifikasi  tingkat  kematangan  buah berdasarkan  warna  dan  tekstur  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  dan  nearest  mena classifier." Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi 10.1 (2020): 93-101.