Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Identifikasi Jenis Rempah-Rempah Menggunakan Metode  CNN Berbasis Android

## Hajriansyah
Program i Studi i Teknik i Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: mailto:hajriansyah577@gmail.com

## Abstract
In  Indonesia,  spices  are  one  of  the  products  of  natural  wealth  that  is  owned  and  has  been recognized by the world. Spices are parts of plants that have many benefits not only as a complement to spices in cooking, but are also used to boost the immune system. Because there are many types of spices in Indonesia, a system is needed to help people, especially millennials or generation Z, know the various  types  of  spices  precisely  and  clearly.  The  process  of  identifying  spices  is  done  by  using  the accuracy calculation on the system using a dataset in the form of images totaling 2700 images and 18 types of spices. The process of identifying spices is generated using the Convolutional Neural Network (CNN) method with the tensorflow module which is used for the training process and data testing. The results  of  the  accuracy  experiment  on  spices  produce  an  accuracy  value  of  recognizing  the  type  of spices by 75%
Keywords : Spices, Identification, Convolutional Neural Network, tensorflow, deep learning

## Abstrak
Di  Indonesia  rempah-rempah  merupakan  salah  satu  hasil  kekayaan  alam  yang  dimiliki  dan sudah diakui oleh dunia. Rempah-rempah merupakan bagian dari tanaman yang memiliki manfaat yang  banyak  tidak  hanya  sebagai  pelengkap  bumbu  pada  masakan,  tetapi  juga  digunakan  untuk meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh.  Karena  banyaknya  jenis  rempah-rempah  yang  ada  di Indonesia,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  guna  membantu  masyarakat  khususnya  anak  milenial atau  generasi  Z  mengetahui  berbagai  jenis  rempah-  rempah  dengan  tepat  dan  jelas.  Proses identifikasi    rempah-rempah  dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan  ketepatan  pada  sistem dengan menggunakan dataset berupa gambar berjumlah 2700 gambar dan 18 jenis rempah-rempah. Proses  identifikasi  pada  rempah-rempah  dihasilkan  dengan  menggunakan  metode  Convolutional Neural Network (CNN) dengan modul tensorflow yang digunakan untuk proses training dan testing data. Hasil percobaan akurasi pada rempah-rempah menghasilkan nilai keakuratan mengenali jenis rempah-rempah sebesar 75%.
Kata  kunci :  Rempah-rempah,  Identifikasi,  Convolutional  Neural  Network,  tensorflow,  deep learning

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan kekayaan alam terbesar kedua di dunia setelah  Brazil.  Salah  satu  kekayaan  alam  Indonesia  yang  paling  digemari  adalah rempah-rempah  yang  melimpah.  Manfaat  utama  rempah-rempah  adalah  sebagai penambah cita rasa kuliner. Selain itu, rempah-rempah bermanfaat dalam bidang kesehatan dan kecantikan. Rempah-rempah adalah komponen aromatik tanaman dan  banyak  digunakan  dalam  pengobatan,  wewangian  dan  makanan  sebagai pewarna dan pengawet. Bagian tumbuhan yang biasa digunakan sebagai rempah- rempah antara lain batang, daun, kulit kayu, umbi, akar, biji, bunga, biji-bijian dan rimpang.  Rempah-rempah  yang  digunakan  sebagai  bumbu  dapur  tersedia  dalam
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
berbagai  bentuk,  antara  lain  segar,  basah,  dan  kering.  Sistem akan menggunakan pemrosesan  gambar  digital  Convolutional  Neural  Network  untuk  membantu mengidentifikasi jenis rempah-rempah  [1].
Mengetahui i banyaknya i jenis i rempah-rempah i yang i terdapat i di i Indonesia i diperlukan i adanya i peran i digital i agar i masyarakat i khususnya i anak i milenial i mengetahui i jenis i rempah-rempah i dan i dapat i menggunakannya i dengan i baik i serta i jelas i penggunaannya. i Perkembangan i pada i bidang i teknologi i khususnya i deep i learning i dengan i metode i CNN i pada i saat i ini i bisa i digunakan i dengan i mudah i sebab i telah i banyaknya i library i yang i telah i tersedia, i Library i yang i nantinya i akan i digunakan i pada i penelitian i ini i adalah i Tensorflow i dan i Flutter i [2]. Perkembangan i dalam i bidang i deep i learning i pada i saat i ini i dapat i dilakukan i dengan i mudah i karena i telah i banyaknya i library i dan i Application i Program i Interface i (API) i yang i telah i tersedia. i Library i yang i nantinya i akan i digunakan i dalam i implementasi i ini i adalah i Tensorflow . i Tensorflow i merupakan i antarmuka i untuk i mengekspresikan i algoritma i pembelajaran i mesin i dan i untuk i mengeksekusi i perintah i dengan i menggunakan i informasi i yang i dimiliki i tentang i objek i tersebut i atau i target i yang i dikenali i serta i dapat i membedakan i objek i satu i dengan i objek i lainnya i [3]. Pada i penelitian i ini i menggunakan i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i sebagai i salah i satu i teknologi i Deep i Learning i untuk i membantu i adanya i masalah i klasifikasi i jenis i rempah-rempah i akan i lebih i mudah i untuk i dilakukan. i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i yaitu i salah i satu i metode i dalam i deep i learning, i yang i dirancang i untuk i menutupi i kesalahan i dan i kelemahan i dari i metode i sebelumnya i secara i visual i digital i agar i mengetahui i tingkat i akurasi i dari i hasil i klasifikasi i [4].
Dengan i melihat i perkembangan i teknologi i mobile i yang i semakin i pesat, i penelitian i ini i akan i memanfaatkan i teknologi i mobile i untuk i memudahkan i masyarakat i khususnya i anak i milenial i memperoleh i informasi i mengenai i rempah- rempah i melalui i aplikasi i berbasis i android i yang i diterapkan i pada i mobile i smartphone. i Android i adalah i salah i satu i platform i yang i digemari i masyarakat i karena i sifatnya i yang i open i source i sehingga i memungkinkan i pengguna i untuk i melakukan i pengembangan i [5]. I
Berdasarkan i uraian i di i atas, i maka i penelitian i ini i akan i berfokus i pada i penerapan i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i dalam i pendeteksian i jenis i rempah-rempah i dengan i memanfaatkan i framework i Tensorflow i berbasis i android i guna i mempermudah i dalam i pengenalan i jenis i rempah-rempah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  tahapan  dan  alur  dalam proses penyelesaian masalahnya yaitu seperti yang akan ditunjukan pada gambar 1  berikut.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 1. Diagram alur deteksi jenis - jenis rempah
Sebelum  memulai  penelitian  tahap  yang  harus  dilakukan  yaitu  proses pembuatan dataset. Dataset  merupakan  citra  yang  dikumpulkan  dan  dimasukan kedalam folder dengan nama masing jenis rempah-rempah, dataset ini didapatkan melalui  proses  dan  yang  dikumpulkan  berdasarkan  jenisnya.  Selanjutnya  citra akan  melalui  proses  resize  data  agar  dapat  digunakan  sebagai  model  ,setelah selesai data dibagi menjadi dua yaitu proses training dan text(label) data dimana data tersebut akan dilakukan uji coba menggunakan CNN, sebelum digunakan pada proses  text(label)  data  akan  melalui  proses  label  data,  setelah  selesai  data  akan diubah  menjadi  list  dan  kemudian  akan  dijadikan  array,  langkah  selanjutnya peneliti  melakukan  training  data  ,proses  ini  citra  akan  melakukan  uji  coba menggunakan  metode  CNN,  dimana  proses  penggunaan  data  dan  jumlah  epochs
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang  sama  ,  untuk  mendapatkan  bobot  yang  tepat  . Langkah  selanjutnya  peneliti akan  melakukan  testing  untuk  dapat  membuat  akurasi  dan  loss  pada  proses training. Data citra yang sudah di tes akan diubah menjadi model Tf Lite agar dapat digunakan  untuk  model  tensorflow,  setelah  model  TFLite,  maka  akan  diinputkan kedalam flutter yang nantinya akan digabungkan dengan coding  yang sudah ada, setelah  input  data  selesai  akan  melakukan  build  apk  agar  dapat  digunakan  pada platform android.

## 2.2. Prose Layer Convolutional neural network
Layer  pada convolutional neural network (CNN)  terbagi  menjadi  dua  bagian lapisan  yaitu Classification dan feature  Learning .  Lapisan  pertama  adalah Classification yang memiliki fungsi untuk melakukan klasifikasi pada setiap neuron yang sudah dilakukan proses ekstraksi pada fitur sebelumnya [6].
Gambar 2. Lapisan pada CNN
Pada  lapisan Classification tersusun  dari  3  tahapan  yaitu flatten untuk merubah  data  awal  menjadi  vector, fully-Connected  Layer berfungsi  untuk mengolah  data  supaya  dapat  dilakukan  klasifikasi  dan  yang  terakhir softmaxd berfungsi  untuk  menghitung  probabilitas  setiap  kelas  sehingga  dapat  membantu dalam menentukan setiap kelas target pada input.
Pada  lapisan  ke  2  ini  yang  dimana feature Learning terdiri  dari  2  tahapan yaitu tahapan pertama convolutional berfungsi untuk melakukan proses filter pada sebuah gambar seperti mengatur tinggi, warna, tebal dan lebarnya sebuah gambar. Tahapan  kedua pooling  layer berfungsi  untuk  melakukan  pengurangan  pada ukuran  spasial  pada  fitur  konvolusi. Filter lapisan pooling mempunyai filter yang berukuran  2  x  2  yang  beroperasi  pada  tiap  irisan  inputan,  berikut  operasi Max Pooling [7][8].
Gambar 3. Pooling Layer
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Lapisan pooling bekerja  dengan  cara  bergantian  pada  setiap  irisan volume input.  Diperlihatkan  pada  gambar  3  menunjukkan  lapisan pooling yang ada  pada operasi sudah maksimal.
2.1. i Kebutuhan i Data Pada i proses i data i penelitian i terdiri i dari i 3 i bagian, i yaitu i [9]. I
a) Data i Validation , i data i validation i adalah i sebuah i data i yang i digunakan i untuk i pengujian i ketepatan i saat i melakukan i proses i training. I
b) Data i Training , i Data i training i adalah i sebuah i data i untuk i melakukan i proses i training i rempah-rempah i yang i berjumlah i 2,700 i file i gambar.
c) Data i Test , i Data i Test i adalah i sebuah i data i yang i digunakan i untuk i melakukan i pengujian i sistem i ketika i dijalankan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  proses  identifikasi    rempah-rempah  dilakukan  dengan menggunakan  perhitungan  ketepatan  pada  sistem.  Proses  klasifikasi    dilakukan menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN).  Data  berupa  gambar dengan ukuran yang sama menjadi data paling utama untuk proses penelitian ini dengan  perhitungan  parameter  (17  x  17  x  1)  =  1896  berjumlah  2.700  gambar terdiri dari 18 jenis rempah-rempah. Data rempah-rempah yang digunakan seperti Kunyit,  Pala,  Kayu  manis,  Jahe,  Cengkeh,  Kemiri,  Kencur,  Lengkuas,  Vanili, Kapulaga, Kayu secang, Ketumbar, Wijen, Biji adas, Kamukus, Serai, Lada, Kluwek.
Gambar 4. Data set rempah-rempah
Pada i saat i proses i training i yang i dilakukan i oleh i convolutional i layer i pertama i dengan i jumlah i filter i 32 i kernel i memperoleh i hasil i parameter i sebesar i 27776 i dengan i menggunakan i perhitungan i (17 i x i 17 i x i 3 i +1) i 32 i = i 27776. i Pada i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i menggunakan i proses i training i citra i untuk i menghasilkan i nilai i ketepatan i yang i tinggi. i Proses i perhitungan i convolution i layer
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
i pertama i akan i melakukan i perhitungan i dengan i convolution i layer i kedua i menggunakan i filter i 64 i kernel i yang i berukuran i 17 i x i 17 i x i 64 i dengan i hasil i ukuran i sama i dan i menghasilkan i parameter i akhir i bernilai i 1849. i Hasil i akhir i dari i perhitungan i convolution i layer i kedua i akan i digunakan i untuk i perhitungan i pada i convolution i layer i ketiga i menggunakan i filter i 96 i kernel i berukuran i 37 i x i 37 i x i 96 i dengan i hasil i parameter i sebesar i 55329, i i perhitungan i yang i digunakan i adalah i (17 i x i 17 i x i 2 i - i 1) i x i 96 i dengan i nilai i akhir i 55329. i Hasil i akhir i perhitungan i pada i convolution i layer i ketiga i akan i digunakan i untuk i perhitungan i pada i convolution i layer i keempat i menggunakan i filter i 96 i kernel i yang i berukuran i 17 i x i 17 i x i 96 i dengan i memiliki i hasil i ukuran i sama i dan i berparameter i 83040, i  i perhitungan i yang i digunakan i adalah i (17 i x i 17 i x i 3 i - i 2) i x i 96 i dengan i nilai i akhir i sebesar i 83040.
Gambar 5. Pelatihan setiap layer
Proses i penjumlahan i hidden i layer i untuk i setiap i dataset i yang i sudah i dilakukan i proses i training i menghasilkan i jumlah i 4.175.762 i dengan i melakukan i pembatasan i pada i 50 i epoch i untuk i setiap i data i trainingnya, i kemudian i setiap i data i training i i disimpan i i sehingga i dapat i dilakukan i proses i testing.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 6. Grafik persentase ketepatan
Pada i grafik i persentase i ketepatan i seperti i yang i ditunjukan i gambar i 6, i berfungsi i untuk i menampilkan i sebuah i hasil i accuracy i dan i los i pada i model i data i yang i sedang i dilakukan i proses i pengujian i untuk i memastikan i bahwa i perhitungan i yang i telah i dilakukan i sudah i tepat i dan i tidak i ada i kesalahan i pada i saat i proses i dilakukan.
3.1. i Hasil i dan i pengujian Contoh i studi i kasus i yang i dilakukan i seperti i berikut, i telah i ditampilkan i sebuah i hasil i uji i coba i citra i jenis i rempah-rempah i dengan i melakukan i implementasi i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN).
Gambar 7. Hasil pengujian Cengkeh
Pada i hasil i percobaan i uji i pada i jahe, i jahe i teridentifikasi  pada  sistem i menghasilkan i nilai i persentase i berdasarkan i hasil i kemiripan i data i dan i citra i yang digunakan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 8. Hasil pengujian Kemiri
Pada i hasil i percobaan i uji i pada i Pala, i Pala i teridentifikasi pada sistem i menghasilkan i nilai i persentase i berdasarkan i hasil i kemiripan i data i dan i citra i yang i digunakan.

## Gambar 9. Hasil pengujian Jahe
Pada  hasil  percobaan  uji  pada  Cengkeh,  Cengkeh  terdeteksi  dan  sistem menghasilkan  nilai  persentase  berdasarkan  hasil  kemiripan  data  dan  citra  yang digunakan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 10. Hasil pengujian Pala
Pada  hasil  percobaan  uji  pada  Kemiri,  Kemiri  teridentifikasi  pada  sistem menghasilkan  nilai  persentase  berdasarkan  hasil  kemiripan  data  dan  citra  yang digunakan.
Tabel 1. merupakan hasil pengujian dari 18 jenis  rempah.
No Rempah Uji 1 Uji 2 Uji 3 1. Cengkeh 60% 52% 76% 2. Jahe 50% 69% 62% 3. Kapulaga 50% 61% 72% 4. Kayu manis 71 % 75% 82% 5. Kayu secang 55% 65% 50% 6. Kemiri 71% 52% 66% 7. Kencur 58% 69% 55% 8. Ketumbar 48% 53% 56% 9. Kunyit 70% 62% 75% 10.   Kamukus 59% 59% 55% 11. Pala 65% 62% 80% 12. Vanili 65% 50% 60% 13. Kunyit 45% 70% 66% 14. Kemiri 60% 69% 67% 15. Kluwek 40% 64% 56% 16. Serai 43% 59% 63% 17. Wijen 41% 49% 66% 18. Lada 48% 62% 59%

## 4.  SIMPULAN
Sistem i deteksi i pada i rempah-rempah i menggunakan i dataset i berupa i gambar i berjumlah i 2,700 i gambar i dan i terdiri i dari i 18 i jenis i rempah-rempah, i mendapatkan i hasil i nilai i ketepatan i tertinggi i sebesar i 82% i dengan i rata-rata i hasil i ketepatan i sebesar i 75%. i Perolehan i hasil i yang i telah i didapatkan i menunjukkan i bahwa i hasil i klasifikasi i pada i rempah i menggunakan i implementasi i algoritma i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i dapat i berjalan i  i dengan i cukup i maksimal. i Hasil i yang i telah
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 223-232 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
i didapatkan i diharapkan i dapat i digunakan i untuk i membantu i masyarakat i khususnya i generasi i muda i dapat i mengenali i beragam i jenis i rempah-rempah i dengan i mudah i dan i sesuai i dengan i kegunaannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tanuwijaya,  Evan,  and  Angelica  Roseanne.  "Modifikasi  Arsitektur  VGG16  untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah Rempah Indonesia." (2021).
[2] Kaharruddin,  Kaharruddin,  Kusrini  Kusrini,  and  Emha  Taufiq  Luthfi.  "Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor." Informasi Interaktif 4.1 (2019): 17-22.
[3] Hasma,  Yunita  Aulia,  and  Widya  Silfianti.  "Implementasi  Deep  Learning Menggunakan  Framework  Tensorflow  Dengan  Metode  Faster  Regional Convolutional  Neural  Network  Untuk  Pendeteksian  Jerawat." Jurnal  Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa 23.2 (2020): 89-102.
[4] Prastika,  Indah  Widhi,  and  Eri  Zuliarso.  "Deteksi  penyakit  kulit  wajah menggunakan  tensorflow  dengan  metode  convolutional  neural  network." Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi 4.2 (2021): 84-91.
[5] Putra, I. W. S. E. Klasifikasi citra menggunakan convolutional neural network (CNN) pada caltech 101 . Diss. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[6] Nugroho,  Pulung  Adi,  Indah  Fenriana,  and  Rudy  Arijanto.  "Implementasi  Deep Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Ekspresi Manusia." Algor 2.1 (2020): 12-20.
[7] Mulyanto,  Agus,  et  al.  "Penerapan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada Pengenalan  Aksara  Lampung  Berbasis  Optical  Character  Recognition  (OCR)." JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) 7.1 (2021): 52-57.
[8] Prastika,  Indah  Widhi,  and  Eri  Zuliarso.  "Deteksi  penyakit  kulit  wajah menggunakan  tensorflow  dengan  metode  convolutional  neural  network." Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi 4.2 (2021): 84-91.
[9] Choirunisa, Nadia Azahro, Tita Karlita, and Rengga Asmara. "Deteksi Ras Kucing Menggunakan Compound Model Scaling Convolutional Neural Network." Technomedia Journal 6.2 Februari (2022): 236-251.