## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI JENIS OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN BERBASIS WEBSITE
Rendra Soekarta 1) , Muhammad Yusuf 2) , Muh. Fadli Hasa 3) Nurul Annisa Basri 4)
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong, Jl. Pendidikan, No. 27, Kelurahan Klabulu, Distrik Malaimsimsa, Kota Sorong, Prov. Papua Barat Daya.
Co Responden Email: fadli.hasa@um-sorong.ac.id

## Article history
Received  29 Sep 2023 Revised    06 Nov 2023 Accepted  09 Nov 2023 Available online 22 Nov 2023
Keywords Classification, Medication, Deep Learning, Convolutional Neural Network,
Website

## Abstract
Medicine  refers  to  substances  or  mixtures  of  materials,  including  biological products,  used  to  influence  or  investigate  physiological  systems  with  the  aim  of diagnosing, preventing, curing, restoring, and improving health. There are several issues  related  to  the  increasing  prevalence  of  brands  and  types  of  drugs  on  the market, where each brand may have the same or different active ingredients and indications.  In  the  rapidly  evolving  pharmaceutical  environment,  the  need  for automation  in  drug  management  is  crucial.  This  is  due  to  various  factors, including  the  increasing  volume  of  drugs,  the  complexity  of  pharmaceutical products,  and  the  goal  of  improving  efficiency  and  accuracy  in  inventory management. Deep learning plays a key role in meeting these needs. In this study, a system was created with the aim of automatically classifying types of drugs. Deep Learning is a machine learning area that uses artificial neural networks to solve problems with large datasets. The algorithm used in the deep learning system is the Convolutional Neural Network (CNN). The process of classifying the types of drug  dosage  forms,  such  as  tablets  and  capsules,  involves  data  collection,  data preprocessing,  splitting  the  data  into  70%  training  data  and  30%  test  data.  The system achieved the highest accuracy level of 99% and validation accuracy of 99%, as well as obtaining the highest model accuracy results using the F1-Score with a score  of  100%.  This  explains  that  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) algorithm is influenced by a large amount of training data, and the larger the data used, the higher the accuracy achieved.
Riwayat Diterima 29 Sep 2023 Revisi     06 Nov 2023 Disetujui 09 Nov 2023
Terbit online 22 Nov 2023
Kata Kunci Klasifikasi,
Obat,
Deep Learning, Convulutional Neural Network,
Website

## Abstrak
Obat merujuk pada substansi atau campuran bahan termasuk produk biologi yang digunakan  untuk  mempengaruhi  atau  menyelediki  sistem  fisiologi  dengan  tujuan mendiagnosis, mencegah, menyembuhkan, memulihkan, meningkatkan kesehatan. Terdapat  beberapa  permasalahan  terkait  semakin  maraknya  merk  dan  jenis  obat yang  beredar  tersebut,  dimana  tiap  merk  memiliki  bahan  dasar  dan  indikasi  yang sama  ataupun  berbeda.  Dalam  lingkungan  farmasi  yang  berkembang  pesat, kebutuhan  untuk  automatisasi  dalam  pengelolaan  obat  sangat  penting.  Ini disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  termasuk  meningkatnya  volume  obat, kompleksitas produk farmasi, serta tujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam  manajemen  stok  obat. Deep  learning memainkan  peran  kunci  dalam memenuhi kebutuhan tersebut, pada penelitian ini dibuat sistem dengan tujuan untuk mengklasifikasi  jenis  obat  secara  otomatis. Deep  Learning merupakan  area pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk menyelesaikan masalah dengan kumpulan data besar. Algoritma yang digunakan dalam sistem deep learning yaitu Convulutional Neural Network (CNN). Proses klasifikasi jenis bentuk sediaan obat tablet dan kapsul dengan tahap pengumpulan data, preprocessing data membagi data dengan jumlah data train 70% dan data test 30% mendapatkan hasil tingkat accuracy tertinggi yaitu 99% dan val accuracy 99%, serta memperoleh hasil akurasi  model  dengan  menggunakan  model  f1-  Score  tertinggi  yaitu  dengan  skor 100%.  Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  algoritma Convolutuinal  Neural  Network (CNN)  dipengaruhi  oleh  data  training  yang  jumlahnya  besar,  semakin  besar  data yang digunakan maka semakin  tinggi  juga  akurasi  yang  didapatkan.

## PENDAHULUAN
Obat adalah zat yang dapat mempengaruhi proses  kehidupan  dan  merupakan  senyawa yang  digunakan  untuk  mencegah,  mengobati, dan  mendiagnosa  suatu  penyakit  yang  dapat menyebabkan  suatu  keadaan  tertentu  dalam tubuh (Prabowo, 2021). Saat ini berbagai jenis obat dengan berbagai indikasi telah tersebar di Indonesia.  Terdapat  beberapa  permasalahan terkait semakin maraknya merk dan jenis obat yang  beredar  tersebut,  dimana  tiap  merk memiliki bahan dasar dan indikasi yang sama ataupun  berbeda.  Maka  dari  itu  untuk membedakan tujuan penggunaan obat dibedakan  beberapa  bentuk  sediaan  obat. Salah  satu  bentuk  sediaan  obat  yaitu  tablet, kapsul, serbuk, pil, supositoria, ovula.
Dalam lingkungan farmasi yang berkembang pesat, kebutuhan untuk automatisasi  dalam  pengelolaan  obat  sangat penting.  Ini  disebabkan  oleh  berbagai  faktor, termasuk meningkatnya volume obat, kompleksitas  produk  farmasi,  serta  tujuan untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi dalam  manajemen  stok  obat.  Industri  farmasi menghasilkan  berbagai  jenis  obat  dalam berbagai bentuk, seperti tablet, kapsul, serbuk, cairan, salep, dan sebagainya. Masing-masing produk  memiliki  karakteristik  fisik  dan kemasan  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu, otomatisasi  diperlukan  untuk  mengenali jenis obat secara efisien, terutama dalam penanganan produk yang beragam.
Pada  era  sekarang  ini,  untuk  dapat mengklasifikasikan jenis obat dapat
memanfaatkan teknologi, salah satunya adalah machine  learning.  Machine  learning  banyak digunakan untuk berbagai tujuan dan kebutuhan,  daintaranya  penelitian  dalam klasifikasi  kelompok  obat  yang  digunakan dalam penanganan pasien berdasarkan kondisi tubuhnya  (Nurkholis,  Susanto,  &  Wijaya, 2021).  Dalam  penelitian  yang  berjudul “Komparasi  Algoritma  Machine  Learning Untuk Klasifikasi Kelompok Obat” (Purwono, Wirasto, & Nisa, 2021). Untuk mengatasi hal ini, penggunaan model pembelajaran berbasis jaringan saraf tiruan multi-layer akan memberikan hasil yang lebih baik. Oleh karena itu,  teknik  deep  learning  diperlukan  disini. Salah  satu  metode  deep  learning  yang  dapat digunakan  untuk  klasifikasi  citra  adalah Convolutional Neural Network (CNN)
(Handayanto & Herlawati, 2020).
Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) memiliki keunggulan dalam pengolahan  dan  analisis  data  visual  (gambar) (Nugroho,  Fenriana,  &  Arijanto,  2020). Dengan  fitur  yang  bisa  mengekstraksi  secara otomatis  dapat  mengidentifikasi  fitur-fitur penting  dari  data  visual  tanpa  memerlukan fitur  manual  yang  dirancang  manusia. Algoritma  menggunakan  lapisan  konvolusi untuk mendeteksi pola dan fitur yang berbeda dari  gambar,  seperti  tepi,  sudut,  tekstur,  dan objek.  Hal  ini  memungkinkan  CNN  untuk secara efisien mengekstraksi fitur-fitur penting yang  relevan  dari  data  visual  yang  kompleks (Putri, 2023).
Terdapat  beberapa  penelitian  dalam melakukan klasifikasi citra dengan menggunakan  metode  CNN.  Pada  penelitian dengan  judul  “Implementasi  Deep  Learning pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi Menggunakan Metode Convolutional  Neural Network  (CNN)”  (Yuliany,  Aradea,  &  Andi Nur Rachman, 2022) untuk mengatasi masalah overfitting , metode ini menerapkan tiga skema pembagian  data,  yaitu  data  training  dan  data testing serta menggunakan beberapa parameter yang membantu mengurangi masalah tersebut. Hasil  akurasi  tertinggi,  mencapai  77,33%, berhasil  dicapai  oleh  model  dengan  skema pembagian  data  90:10,  sementara  akurasi training mencapai 78,30%.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  perlu dilakukan  penelitian  terkait  pengenalan  citra jenis  obat  dengan  pendekatan Deep  Learning menggunakan algoritma CNN yang bertujuan dengan  memanfaatkan  kemajuan  teknologi identifikasi  citra  dan  transkrip  suara  dapat memfasilitasi penyandang tuna netra agar bisa membedakan  bentuk  obat  yang  beredar  agar tidak salah dalam penggunaan.

## METODE PENELITIAN
Pendekatan  pemecahan  masalah  dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  pendekatan deep learning dengan  menggunaakan  algoritma convolutional  neural  network (CNN). Deep learning adalah area pembelajaran mesin yang menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  untuk menyelesaikan masalah dengan kumpulan data besar  (Sutriawan,  Fanani,  Alzami,  &  Basuki, 2023).  Metode deep  learning memberikan arsitektur  yang  sangat  kuat  untuk Supervised Learning .  Dengan  menambahkan  lapisan memungkinkan  model  pembelajaran  untuk
merepresentasikan  gambar  berlabel  dengan lebih  baik  (Hariz,  Yulita,  &  Suryana,  2022). Machine learning menggunakan teknik untuk mengekstraksi  fitur  dari  data  pelatihan  dan algoritma pembelajaran yang dirancang khusus  untuk  melakukan  klasifikasi  gambar dan  pengenalan  suara.  Meskipun  demikian, metode ini masih memiliki beberapa kelemahan  terkait  kecepatan  dan  akurasi (Alwanda, Ramadhan, & Alamsyah, 2020).
Convolutional  Neural  Network (CNN) merupakan  perkembangan  dari Multi  Layer Perceptron (MLP)  yang  digunakan  untuk memproses data dua dimensi (Salawazo, Gea, Gea,  &  Azmi,  2019).  CNN  termasuk  dalam jenis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Mendalam (Deep Neural  Network) yang  banyak  digunakan dalam  analisis  gambar  dengan  kompleksitas tinggi  dan  sering  diaplikasikan  dalam penelitian tentang analisis gambar (Sulistyo & Widodo, 2022). CNN terdiri dari lapisan input, lapisan output, dan sejumlah lapisan tersembunyi. Pada lapisan-lapisan tersembunyi tersebut, terdapat lapisan konvolusi,  lapisan pooling ,  dan  lapisan fully connected (Parameswari & Prihandoko, 2022) .
Hasil  dari  konvolusi  ini  menghasilkan transformasi  linear  dari  data  yang  diinput berdasarkan informasi spasial yang terkandung  dalam  data  tersebut.  Bobot  pada lapisan ini akan menentukan kernel konvolusi yang diaplikasikan, sehingga kernel konvolusi ini dapat diatur melalui pelatihan menggunakan  data  input  pada Convolutional
Neural Network (Alwanda et al., 2020) .
Gambar 1. Model Lapisan Convolutional Neural
Network
Dalam melakukan penelitian ini,
dilakukan  beberapa  tahapan  alur  penelitian yaitu dengan identifikasi masalah, pengumpulan data,
implementasi
convulutional neural network (CNN),
implementasi extreme  programming ,  serta kesimpulan  dan  saran.  Alur  penelitian  dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:

## Gambar 2. Alur Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Langkah pertama yang harus diambil oleh peneliti  setelah  memilih  topik  penelitian adalah  mengidentifikasi  permasalahan  yang akan  diteliti.  Identifikasi  ini  bertujuan  untuk mengklarifikasi  batasan  permasalahan  agar penelitian  tetap  berfokus  pada  tujuannya. Dalam konteks ini, penelitian dilakukan untuk mengklasifikasikan  jenis  obat,  seperti  kapsul dan tablet, menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN).
2. Studi Literatur
Studi  literatur  memiliki  peran  penting sebagai  pengenalan  teori  dalam  penelitian yang  sedang  dilakukan  oleh  peneliti.  Peneliti menggunakan referensi dari berbagai sumber, termasuk  jurnal,  skripsi,  dan  artikel  yang terkait  dengan  machine  learning,  klasifikasi gambar,  serta Convolutional  Neural  Network (CNN).  Tujuan  dari  studi  literatur  ini  adalah untuk  memberikan  wawasan  yang  mendalam tentang  analisis,  teknik,  dan  strategi  yang relevan  dalam  melakukan  penelitian.  Dengan demikian,  diharapkan  studi  literatur  tersebut dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti dalam  pengembangan  penelitian  yang  sedang dilakukan.
3. Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  dilakukan dengan  cara  mengambil  foto  secara  langsung di  apotek.  Gambar  yang  diambil  tentunya merupakan obat umum yang mudah digunakan,  peneliti  membatasi  pengambilan
gambar  secara  besar-besaran  dikarenakan tidak semua obat bisa di jangkau  tanpa tanpa resep dokter. Variable yang digunakan dalam penelitian ini dalam Tabel 1 tentang penjelasan dan definisi operasional variabel penelitian.
Tabel 1 Definisi operasional variabel penelitian
Variabel Definisi Operasional Penelitian Obat kapsul Gambar yang hanya berisi obat kapsul dengan backround putih. Obat tablet Gambar yang hanya berisi obat kapsul dengan backround putih

## 4. Pengembangan Model CNN
Pada  tahap  ini  akan  merancang  model Convolutional Neural Network untuk membuat  implementasi  deep  learning  dalam klasifikasi  jenis  obat  kapsul  dan  tablet. Perancangan model CNN dilakukan menggunakan  platform google  colaboratory
(Maulana  &  Rochmawati,  2020) dengan langkah-langkah seperti gambar 3 berikut ini:

## Gambar 3. Flowchart CNN
Berdasarkan  gambar  alur  model  diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Persiapan Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian ini merupakan dataset jenis obat. Dataset jenis obat  berisi  citra  obat  kapsul  dan  obat  tablet. Dataset  jenis  obat  diperoleh  secara  langsung dengan  cara  mengambil  gambar  pada  tempat penelitian  kemudian  diupload  pada  google drive  .  Dataset  jenis  obat  terdiri  dari  2  kelas kapsul dan tablet yang terbagi atas data yaitu data test dan data training.
b. Preprocessing
Tujuan  dari  proses  preprocessing  adalah untuk  mempersiapkan  data  mentah  agar  siap untuk  diolah  oleh  sistem.  Pada  tahap  ini,
peneliti  melakukan  pengolahan  data  dengan melakukan  perubahan  ukuran  dan  rotasi  citra sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diinginkan. Setelah  dataset  gambar  jenis  obat  dipilih, dataset  tersebut  diunggah  ke Google  Drive sebagai tempat penyimpanan yang digunakan oleh Google Collaboratory . c. Membuat Model CNN
Pada tahap ini peneliti akan membangun model Convulution  Neural  Network untuk mengklasifikasikan  jenis  bentuk  sediaan  obat kapsul dan tablet, kemudian akan menggunakan arsitektur VGG-16 pada sistem yang akan dibangun.
d. Learning (Training) Proses learning yang    sering    disebut training  adalah        untuk  melatih  model  CNN yang  dirancang  untuk  memahami  dan membedakan    gambar    jenis  obat  yang diindeks    menurut    kelasnya.  Proses pembelajaran    dilakukan    melalui    beberapa epoch.    Dengan  epoch    diambil  model  CNN yang memberikan nilai indeks akurasi tertinggi dalam    mengklasifikasikan    citra  jenis    obat. Besaran  target yang digunakan dalam proses learning ini adalah akurasi ≥ 0,999 dan loss ≤ 0,05. Akurasi dalam penelitian ini merupakan variabel yang merepresentasikan kinerja yang digunakan untuk menilai tolak ukur keberhasilan model CNN untuk mengklasifikasi  citra  jenis  obat.  Proses learning  dapat  dilihat  pada  gambar  4  berikut ini:
Gambar 4. Flowchart Proses Learning
e. Testing
Proses pengujian merupakan tahap terakhir  dalam  keseluruhan  sistem  penelitian. Tahap  pengujian  dimulai  dengan  melakukan pengubahan  ukuran  citra  input  agar  sesuai dengan  model  yang  diinginkan.  Setelah dilakukan  pengubahan  ukuran,  Convolutional Neural  Network  (CNN)  akan  melakukan klasifikasi  citra  input.  Hasil  dari  proses klasifikasi  CNN  adalah  klasifikasi  jenis  obat dan probabilitas citra uji.
f. Saving Model
Pada  fase  ini,  peneliti  akan  menyimpan sampel yang akan digunakan dalam perangkat lunak/website.  Hasil  penyimpanan  model  ini akan  berbentuk  file  dengan  ekstensi  h5,  di mana  file.h5  adalah  file  data  yang  disimpan dalam Format Data Hirarki (HDF) yang berisi array multidimensi
5. Pembuatan  Aplikasi  Menggunakan Metode Extreme Programming
Tahap  implementasi  metode  extreme programming  merupakan  tahap  pembuatan aplikasi berbasis web (Nurkholis et al., 2021) dengan  mengimplementasikan  model  CNN yang telah selesai dibuat sebelumnya. Tahapan dalam    metode    pengembangan    sistem Extreme  Programming, yaitu:
a. Planning
Tahap perencanaan dapat dimulai dengan mendengarkan rangkaian kebutuhan dari suatu sistem yang memungkinkan pengguna memahami proses bisnis sistem dan mendapatkan  pemahaman  yang  jelas  tentang fitur utama, fungsionalitas, dan keluaran yang diinginkan.  Sistem  yang  akan  dibangun dilengkapi  dengan  fitur  pengambilan  gambar secara  langsung  pada  saat  penginputan gambar,  dan  untuk  hasil  keluaran  yang dihasilkan akan mengeluarkan hasil klasifikasi berupa  transkip  suara.  Selain  itu  adapun kebutuhan  sistem  merupakan  penjelasan mengenai  sistem  klasifikasi  jenis  obat  agar proses pelaksanaannya lebih mudah dilakukan
b. Design
Pada  tahap  design  ini  divisualisasikan flowchart  yang  tujuannya  adalah  untuk memperjelas  gambaran  alur  kerja  aplikasi yang  dibuat,  dapat  dilihat  pada  gambar  5. sebagai berikut:
Gambar 5. Flowchart Aplikasi
c. Coding
Perancangan sistem dalam sistem tersebut dibuat dengan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang telah  dirancang  sebelumnya.  Untuk  membuat tampilan  dari  user  interface  menggunakan bantuan library flask Python. Untuk membuat script  coding  dalam  sistem  menggunakan HTML  dan  untuk  metode  pengembangannya menggunakan  metode  Extreme  Programming yang  dimana  metode  tersebut  lebih  sering digunakan untuk pengembangan aplikasi yang sederhana.
d. Testing
Pada tahap ini hal yang dilakukan adalah menguji sistem yang telah dibangun. Langkah ini  sangat  penting  untuk  menunjang  evaluasi sitem,  sistem  yang  telah  dibangun  harus melewati  tahap  ini  agar  layak  digunakan. Apabila ditemukan kesalahan maka pengujian tersebut  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi sistem  untuk  memperbaiki  kesalahan  pada sistem.  Metode  yang  digunakan  dalam pengujian  sistem  adalah Black  Box  Testing dengan menggunakan teknik Boundary Value Analysis yang  berfokus  pada  pencarian  error dari luar atau dari sisi dalam perangkat lunak. Berikut merupakan langkah-langkah pengujian  sistem  menggunakan  Black  Box
Testing.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Pengumpulan Data
Pada  penelitian  yang  dilakukan,  peneliti menggunakan  dataset  yang  terdiri  dari  jenis bentuk  sediaan  obat  kapsul  dan  tablet  terbagi atas 11 kelas yaitu Clindamycin HCL, Diapet, Flamar  50,  Folavit,  Laxing,  Omeprazole, Ranitidine,  Sangobion,  Promag,  Paracetamol, Undifined. Dataset tersebut telah dikumpulkan pada saat peneliti melakukan observasi.
Tabel 2. Jumlah Dataset No. Label Data Train Test 1. Clindamycin_HCL_ Kapsul 35 15 2. Diapet_Kapsul 28 22 3. Flamar_50_Tablet 41 9 4. Folavit_Tablet 35 15 5. Laxing_Kapsul 38 12 6. Omeprazole_Kapsul 39 11 7. Ranitidine_Tablet 38 12 8. Sangobion_Kapsul 27 23 9. Promag_Tablet 43 7 10.  Paracetamol_Tablet 35 15 11. Undifined 31 19
Berdasarkan tabel diatas, diketahui bahwa dataset terdiri dari 10 kelas dan dibagi atas 2 folder  yaitu  train  dan  test.  Pada  folder  data train yang terdiri dari 11 kelas berjumlah 385 dataset.  Pada  folder  data  test  mempunyai  11 kelas  dengan  jumlah  dataset  sejumlah  165 dataset.  Total  keseluruhan  dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  yang  akan dilakukan berjumlah 550 dataset.
2. Implementasi Model CNN
a. Persiapan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian yang  akan  dilakukan  terdiri  dari  550  dataset yang kemudian dibagi menjadi 11 kelas yang terdiri atas 2 bentuk sediaan obat yaitu kapsul dan  tablet.  Dataset  kemudian  diupload  pada google  drive  yang  berfungsi  sebagai  media penyimpanan data pada google collaboratory. Berikut  contoh  dataset  yang  akan  digunakan pada penelitian ini:
Tabel 3. Visualiasi Dataset No. Label Dataset 1. Clindamycin_HCL_ Kapsul 2. Diapet_Kapsul
3. Flamar_50_Tablet 4. Folavit_Tablet 5. Laxing_Kapsul
6. Omeprazole_Kapsul
7. Ranitidine_Kapsul
8. Sangobion_Kapsul

## 9. Promag_Tablet

## 10.  Paracetamol_Tablet
Setelah  mempersiapkan  dataset  yang telah  diupload  ke  google  drive,  selanjutnya data akan dibagi menjadi 11 kelas. Hal tersebut dilakukan pemrosesan data sebelum menggunakannya untuk melatih model.
Terdapat  data  baru  yang  terdiri  dari  fitur (‘feature’)  dan  label  (‘label’)  dengan melakukan  iterasi  data  tersebut.  Selanjutnya ‘num_classes’  diatur  sebagai  12  yang menunjukkan  jumlah  kelas  yang  ingin diprediksi.
b. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  untuk mengatur  pembagian  data  yang  akan  disebar pada model yang digunakan yaitu Convulutuional  Neural  Network.  Untuk melakukan  augmentasi  data  gambar  dalam proses  train  model  menggunakan  Keras  di google  collab. Pada      sistem      ini      peneliti dapat   menentukan   ukuran ‘batch_size’ yang digunakan  saat  melatih  model.  Pada  setiap iterasi  pelatihan,  model  akan  menerima  150 contoh  data  sekaligus  untuk  diolah.  Dalam setiap  batch,  model  akan  menghitung  loss (kesalahan) berdasarkan prediksi yang dihasilkan dan memperbarui parameter model (misalnya,  bobot).  Peneliti  menggunakan ukuran  batch  yang  kecil  untuk  memberikan perkiraan  gradien  yang  lebih  akurat  pada setiap langkah.
c. Split Data
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  dimana sistem akan membagi dataset menjadi training set  dan  data  testing  set  secara  acak.  ukuran pengujian ‘test_size= 0,3’ akan dibagi menjadi
70% training set dan 30% testing set. Hasil dari kode diatas akan mencetak bentuk (shape) dari data  train  dan  testing,  memberikan  informasi tentang  jumlah  data  yang  ada  pada  masing- masing folder. Dengan begitu dapat diketahui bahwa  folder  train  berjumlah  350  dataset, sedangkan untuk folder testing terdiri dari 150 dataset  dengan  ketentuan  pembagian  kelas sebanyak 10 kelas.
d. Pembuatan Model CNN
Pada tahap pembuatan model ini, peneliti menggunakan  arsitektur  VGG-16.  Peneliti menggunakan  arsitektur  ini  karena  VGG-16 adalah  model  CNN  yang  memanfaatkan convolution  layer  yang  kecil  sehingga memungkinkan  hasilnya  akan  lebih  akurat daripada model CNN yang lain. Berikut kode yang digunakan:
Gambar 6. Visualisasi Model CNN Pada  gambar  diatas  menjelaskan  kode dalam  membuat  dan  mengompilasi  model menggunakan  VGG-16  yang  sudah  dilatih sebelumnya    dengan    menggunakan    dataset ImageNet. Parameter ‘input_shape’ menentukan  dimensi  input  yang  diharapkan untuk  model,  dalam  sistem  parameter ‘weights’  diatur  sebagai  “imagenet”  untuk menggunakan  bobot  yang  sudah  dilatih sebelumnya.  Selanjutnya  kodingan  diatur untuk menonaktifkan freeze semua lapisan di dalam  model  VGG-16  dengan  melakukan iterasi  pada  setiap  lapisan.  Lapisan  ‘dense’ ditambahkan dengan jumlah unit sesuai jumlah kategori  (kelas)  yang  ingin  di  prediksi, kemudian fungsi aktivasi ‘softmax’ digunakan untuk  menghasilkan  probabilitas  prediksi untuk setiap kategori.
e. Training
Setelah  melakukan  pembuatan  model, selanjutnya  peneliti  akan  melakukan  training yang  berfungsi  untuk  melakukan  prediksi kepada  model.  Setelah  prediksi  dibuat,  loss (kesalahan)  antara  prediksi  model  dan  label akan  dihitung.  jumlah  epoch  yang  peneliti gunakan  adalah  50  epoch.  Jumlah  epoch merujuk  pada  jumalh  kali  seluruh  dataset pelatihan.  Biasanya,  dalam  pelatihan  deep learning, jumlah epoch ditentukan sebelumnya berdasarkan  eksperimen  dan  validasi.  Dalam
hal  ini,  dapat  mencoba  beberapa  nilai  epoch yang  berbeda  untuk  melihat  performa  model berkembang agar memberikan hasil yang baik tanpa  overfitting.  Nilai  accuracy  tertinggi terdapat  pada  epoch  ke-11  dengan  nilai  99% dan nilai val_accuracy tertinggi terdapat pada epoch ke-9 dengan nilai 99%. Berikut adalah hasil  grafik  plot  dari  training  yang  telah dilakukan:
Gambar 7. Grafik Akurasi Training dan Validasi Gambar  diatas  menunjukkan  grafik akurasi  pelatihan  yang  mendekati  nilai  1 seiring  dengan  peningkatan  epoch,  baik  pada dataset training maupun pada dataset validation.  Sehingga,  didapatkan  hasil  pada epoch ke-11 dengan nilai akurasi pelatihan dan validasi  masing-masing  adalah  0,9943  dan 0,9867. Grafik garis berwarna biru merupakan accuracy data training, sedangkan untuk garis berwarna  merah  merupakan  accuracy  data validation.  Berdasarkan  gambar  grafik  diatas dapat  diketahui  bahwa  grafik  tersebut merupakan  grafik  goodfit  untuk  akurasi training dan validation.
Gambar 8. Grafik Loss Training dan

## Validation
f. Testing Pada tahap ini dilakukan pengujian untuk menguji  tingkat  akurasi  arsitektur    VGG-16 dan  menguji  label  prediksi  pada  sistem  yang telah dibuat.
Gambar 9. Akurasi Model Confusion Matrix
g. Saving Model
Tahap  terakhir  dalam  pengembangan model  CNN  adalah  saving  model.  Tahap  ini dilakukan untuk menyimpan model yang telah dibuat.  Berikut  merupakan  kode  yang digunakan untuk menyimpan model:
Gambar 10. Saving Model Berdasarkan  gambar  diatas,  model  yang telah dilatih akan disimpan file dengan format h5.  Dalam  kasus ini,  model  disimpan  dengan nama  file  “yuyumodel.h5”  yang  mencakup arsitektur  model,  bobot,  dan  konfigurasi lainnya  yang  telah  ditentukan  selama  proses pelatihan.
3. Pembuatan Aplikasi
a. Hasil Implementasi Interface
Gambar 11. Tampilan Home
Pada  gambar  diatas  berisi  tampilan halaman  utama  yang  langsung  menampilkan
menu untuk melakukan klasifikasi dengan fitur Mulai Classify. Fitur ini langsung mengarah ke halaman selanjutnya untuk melakukan klasifikasi jenis obat. Gambar 12. Tampilan Deteksi
Pada menu ini terdiri atas dua button yang diantaranya adalah icon kamera yang berfungsi  untuk  mengambil  gambar  secara langsung  atau  menupload  gambar  dari  galeri serta  memilih  file  yang  ada  di  penyimpanan device  yang  digunakan.  Pada  saat  user memasukkan  gambar  obat  maka  selanjutnya yang  dilakukan  adalah  menekan  button “classify”  untuk  mendeteksi  gambar  yang sudah masukkan.
Gambar 13. Tampilan Result
Pada  gambar  diatas  merupakan  tampilan akhir  yang  berisi  tentang  hasil  yang  berisi tentang nama obat, deskripsi, dan fungsi obat yang  sudah  dideteksi  oleh  sistem.  Hasil keluaran  dari  sistem  juga  berupa  transkrip
suara  yang  akan  bunyi  pada  saat  sistem melakukan klasifikasi.

## PENGUJIAN SISTEM
Pada  tahap  ini  merupakan  pengujian  yang berfungsi untuk memastikan semua fitur pada sistem  yang  telah  dibuat  apakah  semua  fitur sudah  berjalan  dengan  baik.  Berikut  tabel pengujian sistem yang telah dilakukan.

## Tabel 4. Pengujian Sistem
Uji Kasus  Skenario uji coba Hasil yang diharapkan Kesimpulan Training Training model menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Sukses ≥ 80 % Sesuai Membuka aplikasi Membuka dan menjalankan aplikasi klasifikasi jenis obat Aplikasi dapat dibuka dengan lancar Sesuai Klasifikasi jenis obat Mengklasifika sikan jenis obat Aplikasi menghasilk an output berupa hasil klasifikasi jenis obat Sesuai Tombol Upload dan klasifikasi Memilih , memproses dan menampilkan hasil klasifikasi jenis obat Menampilk an hasil klasifikasi jenis obat Sesuai Transkrip suara Mengeluarkan suara sesuai dengan gambar jenis obat yang dimasukkan Sistem mampu mengeluark an suara sesuai gambar Sesuai Tombol “ Classify ” Tidak mengupload gambar pada aplikasi Sistem mengeluark an pesan “Error – Image Not Uploaded” Sesuai

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan pengujian  yang  telah  dilakukan  untuk mengklasifikasi  jenis  obat  kapsul  dan  tablet dengan
menggunakan
algoritma
Convulutional  Neural  Network (CNN),  maka diperoleh  beberapa  kesimpulan  yaitu,  sistem mampu  diimplementasikan  pada  klasifikasi bentuk jenis obat kapsul dan tablet yang terdiri dari  10  jenis  obat  yaitu  Clindamycin  HCL, Diapet, Folavit, Flamar 50, Laxing,
Omeprazole,  Ranitidine,  Sangobion,  Promag, dan Paracetamol dengan menggunakan algoritma  Convulutional  Neural  Network (CNN)  ke  dalam  sistem  berbasis  website. Berdasarkan hasil blackbox testing yang telah dilakukan menunjukkan bahwa sistem berhasil.  Training  epoch  yang  dilakukan sebanyak  50  kali  dengan  menggunakan  550 citra  yang  terbagi  atas  11  kelas  jenis  obat dengan  pembagian  data  30:70  mendapatkan hasil tingkat accuracy tertinggi yaitu 99% dan val  accuracy  99%.  Dan  memperoleh  hasil akurasi model dengan menggunakan model f1- Score  tertinggi  yaitu  dengan  skor  100%.  Hal ini menjelaskan bahwa algoritma
Conculutuinal Neural Network (CNN) dipengaruhi oleh data training yang jumlahnya besar,  semakin  besar  data  yang  digunakan maka  semakin  tinggi    juga    akurasi    yang didapatkan.

## REFERENSI
Alwanda,  M.  R.,  Ramadhan,  R.  P.  K.,  & Alamsyah,  D.  (2020).  Implementasi Metode  Convolutional  Neural  Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan  Doodle. Jurnal  Algoritme , 1 (1),
45–56. https://doi.org/10.35957/algoritme.v1i1.
434
Handayanto,  R.  T.,  &  Herlawati,  H.  (2020). Machine Learning Berbasis Desktop dan Web  dengan  Metode  Jaringan  Syaraf
Tiruan Untuk Sistem Pendukung Keputusan. Jurnal  Komtika  (Komputasi Dan Informatika) , 4 (1), 15–26. https://doi.org/10.31603/komtika.v4i1.3 698 Hariz, F. A., Yulita, I. N., & Suryana, I. (2022). Human Activity Recognition Berdasarkan Tangkapan Webcam Menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network (CNN) Dengan
Arsitektur  MobileNet. JITSI :  Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 3 (4), 103–115. https://doi.org/10.30630/jitsi.3.4.97
Maulana,  F.  F.,  &  Rochmawati,  N.  (2020). Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network. Journal of  Informatics  and  Computer  Science (JINACS) , 1 (02), 104–108. https://doi.org/10.26740/jinacs.v1n02.p1 04-108
Nugroho,  P.  A.,  Fenriana,  I.,  &  Arijanto,  R.
(2020).  Implementasi  Deep  Learning Menggunakan  Convolutional  Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia. Algor , 2 (1), 12–21.
Nurkholis,  A.,  Susanto,  E.  R.,  &  Wijaya,  S.
(2021). Penerapan Extreme Programming dalam Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Pelayanan
Publik. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  … , 5 ,
124–134.
Parameswari,  P.  L.,  &  Prihandoko.  (2022).
Penggunaan Convolutional Neural Network Untuk Analisis Sentimen Opini Lingkungan  Hidup  Kota  Depok  Di Twitter. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan Rekayasa , 27 (1), 29–42. https://doi.org/10.35760/tr.2022.v27i1.4 671 Prabowo,  W.  L.  (2021).  Teori  Tentang
Pengetahuan  Peresepan  Obat. Jurnal Medika Hutama , 02 (04), 402–406.
Purwono, P., Wirasto, A., & Nisa, K. (2021).
Comparison of Machine Learning Algorithms  for  Classification  of  Drug Groups. Sisfotenika , 11 (2), 196. https://doi.org/10.30700/jst.v11i2.1134
Putri,  A.  A.  (2023).  Convolution  Neural Networks  Untuk  Deteksi  Covid-19 Melalui  CT  Scan. Prosiding  SAINTEK: Sains  Dan  Teknologi , 2 (1),  222–230. Retrieved from https://www.jurnal.pelitabangsa.ac.id/in dex.php/SAINTEK/article/view/2160
Salawazo, V. M. P., Gea, D. P. J., Gea, R. F.,
&  Azmi,  F.  (2019).  Implementasi Metode Convolutional Neural Network ( CNN  )  Pada  Peneganalan  Objek  Video CCTV. Jurnal Mantik Penusa , 3 (1), 74– 79.
Sulistyo,  G.  B.,  &  Widodo,  P.  (2022).
Klasifikasi Citra X-Ray Covid-19 Dengan  Model  Convolutional  Neural Networks Algorithma Logistic Regretion. Ijns.Org  Indonesian  Journal on  Networking  and  Security , 11 (1),  62– 69.
Sutriawan,  S.,  Fanani,  A.  Z.,  Alzami,  F.,  & Basuki,  R.  S.  (2023).  Deep  Learning Jaringan Saraf Tiruan Untuk Pemecahan Masalah  Deteksi  Penyakit  Daun  Apel.
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi  (TIKomSiN) , 11 (1),  35. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v11i1. 729
Yuliany,  S.,  Aradea,  &  Andi  Nur  Rachman. (2022).  Implementasi  Deep  Learning pada Sistem Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode
Convolutional  Neural  Network  (CNN).
Jurnal Buana Informatika , 13 (1), 54–65. https://doi.org/10.24002/jbi.v13i1.5022