## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Aplikasi Pendeteksi Tingkat Kematangan Pepaya menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Android
Muhammad Sayyidin Hawibowo #1 , Izzati Muhimmah #2
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik Industri Universitas Islam Indonesia Jln. Kaliurang km 14.5, Sleman, Yogyakarta 55584
1 20523101@students.uii.ac.id
2 izzati@uii.ac.id
Abstrak —  Pepaya  merupakan  salah  satu  buah  tropis  yang memiliki  nilai  ekonomi  tinggi  dan  memiliki  kandungan  gizi yang  penting  bagi  kesehatan  manusia.  Kematangan  pepaya sangat mempengaruhi rasa, tekstur, dan nilai jualnya. Oleh karena itu, pengembangan sistem otomatis untuk mendeteksi kematangan  pepaya  menjadi  penting  dalam  industri pertanian.  Dalam  penelitian  ini,  dikembangkan  sebuah aplikasi  berbasis  Android  yang  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mendeteksi kematangan  pepaya  secara  otomatis.  Dataset  pepaya  yang telah  dikumpulkan  digunakan  untuk  melatih  model  CNN guna  mengklasifikasikan  pepaya  menjadi  tiga  kategori kematangan,  yaitu  belum  matang,  setengah  matang,  dan matang.  Selain  itu,  aplikasi  ini  juga  menyediakan  prediksi masa  panen  pepaya  berdasarkan  analisis  kematangan. Implementasi pada platform Android memungkinkan akses yang mudah dan cepat bagi petani atau pemilik kebun pepaya untuk  memantau  kematangan  buah  pepaya  mereka.  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN yang diusulkan memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  yaitu  sebesar 96.97%  dalam  mengklasifikasikan  kematangan  pepaya. Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  petani  dalam mengoptimalkan  proses  panen  dan  pengelolaan  pepaya secara efisien.
Kata  kunci — Pepaya, Classification , Convolutional Neural Network , Android.

## I. P ENDAHULUAN
Industri  pertanian  dan  perkebunan  buah-buahan memegang peranan penting dalam ekonomi banyak negara di  seluruh  dunia.  Di  tengah  lanskap  pertanian  Indonesia yang  didominasi  oleh  iklim  tropis,  produk-produk pertanian memiliki potensi besar untuk pertumbuhan dan pengembangan. Di antara ragam produk hortikultura, buah- buahan  dan  sayur-sayuran  memiliki  peran  yang  sangat penting. Salah satu buah yang menonjol dalam industri ini adalah pepaya [1]. Pepaya ( Carica papaya L .) merupakan sebuah jenis tanaman berbuah yang tergolong dalam famili Caricaceae .  Tanaman  ini  berasal  dari  daerah  tropis Amerika  dan  muncul  melalui  proses  alami  dengan perpaduan  antara Carica  peltata  Hook.  &  Arn .  Saat  ini,
pepaya  dapat  dijumpai  tumbuh  secara  meluas  diberbagai wilayah  tropis  dan  subtropis  di  seluruh  dunia  [2]. Menemukan  buah  pepaya  tidaklah  sulit,  karena  buah  ini tersedia sepanjang tahun dan dapat dengan mudah ditemui di  pasar.  Selain  itu,  pepaya  kaya  akan  nutrisi  dan memberikan  beragam  manfaat  bagi  kesehatan  tubuh  [3]. Pepaya juga terkenal karena nilai ekonominya yang tinggi dan  manfaat  kesehatannya  yang  beragam.  Buah  pepaya mengandung kadar vitamin A dan vitamin C yang cukup tinggi,  serta  kaya  akan  mineral  seperti  kalsium,  fosfor, magnesium, dan zat besi [1]. Dalam setiap 100 gramnya, pepaya  memiliki  kandungan  sebesar  3,65  mg  vitamin  A dan 78 mg vitamin C [4].
Pepaya California atau Pepaya Callina , merupakan salah satu  varietas  terunggul  dari  pepaya.  Pepaya  ini  terkenal akan  rasa  yang  manis,  daging  buah  yang  padat,  dan kemampuannya untuk tetap segar dalam waktu yang lama [5]. Varian ini biasanya memiliki berat sekitar 1 kilogram per buah dan berbentuk silindris. Salah satu karakteristik khas  dari  Pepaya  California  adalah  warna  oranye  pada daging buahnya yang manis, sementara kulitnya berwarna hijau yang berubah menjadi kuning oranye ketika matang [6]. Salah satu keunggulan pepaya sebagai tanaman adalah kemampuannya  untuk  berbuah  secara  konsisten  tanpa terpengaruh  oleh  perubahan  musim,  memungkinkannya untuk  menghasilkan  buah  sepanjang  tahun  tanpa memperhatikan fluktuasi cuaca [1]. Menurut statistik yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik (BPS), produksi pepaya di Indonesia  pada  tahun  2022  mencapai  1,05  juta  ton, menunjukkan  penurunan  sekitar  10,41%  dari  tahun sebelumnya  yang  mencatat  1,17  juta  ton.  Sebelumnya, produksi pepaya di Indonesia cenderung fluktuatif dengan kecenderungan umumnya meningkat.
Proses pengendalian kualitas buah pepaya sebelum dan sesudah panen melibatkan langkah-langkah evaluasi visual yang  tepat  terhadap  tingkat  kematangan  buah.  Penilaian visual  kematangan  buah  pepaya  sebelum  panen  menjadi langkah krusial. Secara visual, perubahan warna kulit buah pepaya  mencerminkan  tingkat  kematangannya:  dari  hijau
saat belum matang, menjadi bercak kuning saat setengah matang,  dan  oranye  saat  matang  sepenuhnya.  Ini merupakan  indikator  penting  dalam  menentukan  waktu panen dan konsumsi [7]. Meskipun pengendalian kualitas dengan  penilaian  visual  manual  memakan  waktu  dan tenaga  kerja  yang  besar,  serta  hasilnya  sering  bervariasi tergantung  pada  pengalaman  individu,  penting  untuk mengembangkan  metode  otomatis  yang  efisien  dalam mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  pepaya.  Hal  ini menjadi krusial dalam sektor pertanian.
Pemodelan  deteksi  objek  menggunakan  CNN  telah dilakukan untuk beberapa bidang misal pada penelitian [8] menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  klasifikasi  jenis  tanah  berbasis  android  di Kecamatan  Bawen,  Jawa  Tengah.  Model  yang  dibuat memiliki  akurasi training 97%  dan  akurasi testing 95%. Data gambar diambil dari wilayah Kecamatan Bawen dan data  publik  dari website Kaggle .  Adapun  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Sunarti  [9]  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengklasifikasi  dua  jenis  daun  herbal,  yaitu  daun katuk  ( sauropus androgynus )  dan  daun  kelor  ( moringa oleifera ),  menggunakan  metode  ekstraksi Fourier Descriptor dan metode klasifikasi Naïve Bayes dengan tiga jenis  kernel  ( Gaussian,  Bernoulli,  Multinomial )  serta Convolutional  Neural  Network .  Penelitian  terkait  lainnya yaitu  [10]  dalam  penelitiannya  mengusulkan  lima arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk mengidentifikasi  tumor  otak  pada  gambar  MRI.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  arsitektur  c  memiliki akurasi tertinggi sebesar 82,2%, sedangkan CNN ResNet50 memiliki akurasi tertinggi sebesar 94,1%. Arsitektur yang diusulkan berkinerja baik dengan jumlah lapisan konvolusi yang tinggi. Terdapat perbedaan dalam tiga penelitian yang telah dilakukan. Penelitian [8] menggunakan data gambar jenis  tanah  untuk  klasifikasi  dengan  akurasi  tertinggi 86,67%.  Sementara  itu,  penelitian  [9]  fokus  pada klasifikasi  citra  daun  menggunakan  ekstraksi  fitur  dan metode klasifikasi Naïve Bayes serta CNN. Penelitian [10] membandingkan  pengaruh  jumlah  layer  konvolusi  dan jenis pooling layer pada model CNN untuk klasifikasi citra dengan  akurasi  tertinggi  95%.  Dengan  demikian,  ketiga penelitian  tersebut  memberikan  kontribusi  yang  beragam dalam  pengembangan  teknik  klasifikasi  citra  dan pengolahan data. Pada penelitian [11] juga menggunakan teknik Deep  Learning ,  dimana  model Convolutional Neural  Network (CNN)  digunakan  untuk  ekstraksi  citra pada  gambar  dua  dimensi.  Data  citra  yang  digunakan meliputi  motif  batik  corak  insang,  dayak,  ikat  celup,  dan megamendung,  dengan  total  1320  data  latih,  80  data validasi,  dan  120  data  uji.  Dalam  proses  klasifikasi,  jika salah satu kelas mencapai persentase 70% ( passing grade ), maka  objek  tersebut  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas tersebut;  jika  tidak,  maka  dikategorikan  sebagai  "Objek Lainnya".  Hasil  akhir  penelitian  menunjukkan  bahwa Aplikasi Klasifikasi Motif Batik berbasis Android berjalan sesuai harapan, baik dalam fungsionalitas aplikasi maupun proses klasifikasinya.
Salah  satu  solusi  yang  muncul  adalah  pemanfaatan Convolutional Neural Networks (CNN)  dalam  aplikasi Android. CNN adalah algoritma deep learning yang efektif dalam pengenalan gambar dan dapat mengenali pola visual pada  buah  pepaya  yang  menunjukkan  tanda-tanda kematangan.  Jaringan  ini  dirancang  khusus  untuk memproses  citra  sebagai  masukan,  dengan  lapisan konvolusi  sebagai  komponen  utamanya.  Pendekatan  ini meningkatkan efisiensi pembelajaran citra dan mempermudah aplikasinya. CNN dikenal memiliki tingkat akurasi tinggi dalam pemrosesan data citra [12]. Penerapan aplikasi Android yang menggunakan metode CNN untuk mendeteksi  kematangan  buah  pepaya  berpotensi  untuk meningkatkan  efisiensi  dalam  industri  pertanian  dengan mengoptimalkan proses pengendalian kualitas.
Dengan dampak positifnya terhadap industri pertanian, aplikasi yang dapat mendeteksi kematangan buah pepaya diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas  hasil  panen, mengurangi  pemborosan  makanan,  dan  mendukung keberlanjutan sektor pertanian secara keseluruhan.  Selain itu, aplikasi ini memberikan manfaat berupa penghematan waktu  dan  sumber  daya  bagi  petani,  memungkinkan mereka untuk fokus pada aspek-aspek lain dari pertanian seperti perawatan tanaman, irigasi, dan manajemen lahan. Tidak hanya fitur pendeteksi kematangan, fitur pengingat dan prediksi yang ada dalam aplikasi juga akan membantu petani untuk mengetahui waktu panen yang tepat. Inovasi ini  adalah  contoh  konkret  bagaimana  teknologi  dapat memberikan  kontribusi  besar  dalam  meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan sektor pertanian.

## II. P ENELITIAN YANG T ERKAIT
Beberapa  penelitian  sebelumnya  diantaranya  adalah penelitian yang dilakukan oleh Agustina [1] mengembangkan metode deteksi kematangan buah pepaya menggunakan  algoritma  YOLO  ( You  Only  Look  Once ). Tahapannya  meliputi  pengumpulan  citra  pepaya, pemberian  label,  dan  pelatihan  model.  Hasil  penelitian menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi, dengan 27 dari 30 data berhasil terdeteksi dengan benar, memberikan akurasi  sebesar  93%.  Meskipun  demikian,  penelitian mengidentifikasi  beberapa  kendala  seperti  pencahayaan yang kurang optimal dan sudut kamera yang miring. Secara keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan  metode  deteksi  kematangan  buah  pepaya dengan  YOLO,  meskipun  masih  membutuhkan  analisis lebih  mendalam  dan  perbandingan  dengan  metode  lain untuk memperbaiki keterbatasan yang ada. Penelitian yang dilakukan  oleh  Masturoh  [13]  mengembangkan  metode klasifikasi  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah pepaya. Dengan menggunakan dataset berisi 1.500 gambar buah pepaya yang sudah di petik diambil melalui ponsel, penulis  mengimplementasikan  dan  melatih  model  CNN. Evaluasi  kinerja  metode  klasifikasi  dilakukan  dengan berbagai metrik seperti confusion matrix , precision , recall , accuracy , dan kappa score . Hasilnya menunjukkan bahwa model  CNN  mencapai  akurasi  sebesar  97,69%,
menunjukkan efektivitas dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pepaya secara akurat.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aminudin  [7] menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk mendeteksi  tingkat  kematangan  pepaya  jenis  bangkok berdasarkan warna kulit buah. Menggunakan 12 citra latih dan  12  citra  uji,  penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi statistika  warna  seperti  rerata red ,  rerata green ,  standar deviasi red ,  dan  lainnya.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi sebesar  75%  dengan  K=5  dan  75%  juga  dengan  K=7. Dalam  pengujian,  4  data  uji  diidentifikasi  sebagai  buah pepaya  mentah  dan  3  data  uji  sebagai  setengah  matang. Penelitian ini dapat diperluas dengan lebih banyak dataset untuk  meningkatkan  konsistensi  dan  performa  model. Sedangkan pada penelitian oleh Hossen [14] berfokus pada klasifikasi dan pengenalan penyakit pepaya menggunakan teknik deep learning ,  khususnya  model  CNN  yang diimplementasikan  dengan  modul Keras API.  Dengan mengumpulkan  dataset  gambar  penyakit  pepaya  dan melakukan preprocessing, penelitian ini mencapai akurasi 91%  dalam  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  penyakit pepaya.  Model  CNN  juga  menunjukkan  akurasi, recall , presisi, dan skor F1 sebesar 0,909. Dibandingkan dengan teknik lain seperti K-means clustering dan random forests , model  CNN  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dengan akurasi rata-rata 91%. Penelitian ini memberikan wawasan penting  tentang  potensi  model  CNN  dalam  identifikasi penyakit pepaya dengan akurasi tinggi.
Penelitian selanjutnya oleh Matsuroh [15] mengembangkan sistem komputer yang dapat mendeteksi kematangan  buah  jeruk  berdasarkan  tingkat  kecerahan warna. Dalam penelitian ini, langkah-langkahnya meliputi identifikasi masalah klasifikasi jeruk manis, pengumpulan dataset 100 gambar jeruk berkualitas dan tidak berkualitas, pelatihan  model  CNN,  dan  pengujian  model  dengan  10 citra.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi  klasifikasi  sebesar 97,52% pada dataset 100 gambar dan 92% pada pengujian dengan  10  citra.  Meskipun  demikian,  penelitian  ini mungkin  perlu  diperluas  dan  diuji  lebih  lanjut  dengan dataset yang lebih besar dan variasi citra yang lebih luas untuk  memastikan  konsistensi  dan  kemampuan  model dalam situasi dunia nyata. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Damayanti [16] juga bertujuan untuk mengembangkan sebuah program yang dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah mangga Badami berdasarkan warnanya menggunakan metode Convolutional Neural Networks (CNN) dalam pemrosesan citra digital. Tujuan utamanya adalah memastikan bahwa mangga yang akan dikonsumsi telah mencapai kematangan yang optimal. Pengujian dilakukan menggunakan 25 citra sebagai data uji dan 179 citra sebagai data latih dari total 204  citra  yang  tersedia,  dengan  hasil  akurasi  model mencapai  97,2%.  Namun,  menurut  penilaian  saya, distribusi citra yang tidak seimbang antara mangga Badami yang busuk, mentah, dan matang bisa memengaruhi kinerja model. Misalnya, terdapat 35 citra mangga Badami busuk, 75 citra mentah, dan 94 citra matang. Sebaiknya, distribusi
ini  disetarakan  untuk  melatih  model  agar  dapat memberikan hasil yang lebih akurat.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  atau  citra  pepaya  dilakukan  secara langsung di kebun petani pepaya yang terletak di wilayah Sleman,  Yogyakarta.  Proses  pengambilan  gambar dilakukan  menggunakan  kamera  ponsel  dengan  resolusi 13MP.  Teknik  pengambilan  gambar  dilakukan  dengan menempatkan kamera smartphone pada jarak sekitar 10 cm sejajar  dari  buah  pepaya  yang  terdapat  pada  pohonnya. Selama  proses  pengumpulan  data,  citra  pepaya  diambil dalam  tiga  variasi  tingkat  kematangan,  yakni  setengah matang,  matang,  dan  mentah,  untuk  memperoleh representasi  yang  komprehensif  dari  berbagai  kondisi kematangan  buah  pepaya.  Proses  pengambilan  data  ini memastikan  bahwa  dataset  yang  terkumpul  mencakup variasi yang cukup untuk pengembangan model klasifikasi atau analisis yang akurat terkait dengan kematangan buah pepaya.  Sehingga  data  pada  penelitian  ini  menggunakan data primer yang didapatkan melalui foto digital. Jumlah dataset dalam penelitian ini seluruhnya berjumlah 315 data yang  telah  dipisahkan  berdasarkan  tingkat  kematangan. Penentuan tingkat kematangan dilakukan juga oleh petani papaya  kebun ken-ken  farm yang  berada  di  Sanggragan, Sleman mempunyai pengalaman kerja sejak tahun 2019.
B. Pembuatan Model Convolutional Neural Network Pemilihan Convolutional  Neural  Network (CNN) sebagai  metode  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada temuan  dari  studi  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa CNN  mampu  mengklasifikasikan  data  berupa  gambar dengan tingkat akurasi yang tinggi [12]. Keunggulan utama CNN  terletak  pada  kemampuannya  untuk  secara  efektif mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari  gambar  secara otomatis,  sehingga  sangat  cocok  untuk  tugas-tugas klasifikasi citra seperti yang ingin dicapai dalam penelitian ini. Selain itu, metode CNN telah terbukti berhasil dalam berbagai  aplikasi  pengenalan  pola  dan  visi  komputer, sehingga  menjadi  pilihan  yang  tepat  dalam  mengatasi permasalahan klasifikasi kematangan buah pepaya. Model dalam penelitian ini dievaluasi menggunakan metode data testing  yang  terpisah  dari  data  latih  dan  validasi.  Data testing digunakan untuk mengevaluasi kinerja model yang telah  dibangun  dengan  mengukur loss dan  akurasi  pada dataset yang tidak pernah dilihat oleh model sebelumnya. Hasil evaluasi ini memberikan gambaran tentang seberapa baik model mampu melakukan klasifikasi pada data baru yang  belum  pernah  diproses  sebelumnya,  sehingga memberikan  ukuran  objektif  terhadap  kemampuan generalisasi model. Arsitektur CNN yang digunakan dalam penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa layer yang  tersusun secara  berurutan.  Pertama,  terdapat layer Rescaling yang berfungsi  untuk  melakukan  normalisasi  skala  pada  nilai- nilai  piksel  gambar,  membantu  proses  pelatihan. Selanjutnya,  terdapat  tiga layer Conv2D yang
menggunakan kernel 3x3  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur gambar. Setelah setiap layer konvolusi, dilakukan operasi MaxPooling2D dengan  menggunakan  filter  2x2  untuk mengurangi  dimensi spasial output .  Hasilnya  kemudian diubah  menjadi  vektor  satu  dimensi  menggunakan layer Flatten , sehingga siap untuk diproses lebih lanjut. Terakhir, terdapat dua layer Dense yang bertujuan untuk melakukan klasifikasi, dengan jumlah neuron 128 pada layer pertama dan  3  neuron  pada  layer  terakhir,  sesuai  dengan  jumlah kelas yang akan diklasifikasikan.

## Gambar. 1 Alur pembuatan model CNN
Pada  Gambar  1  terdapat  alur  pembuatan  model  CNN yang dimulai dengan proses preprocessing . Dalam proses ini,  data  dipisahkan  menjadi  data  pelatihan,  validasi,  dan pengujian  menggunakan  kode Python .  Pemisahan dilakukan  secara  acak  dengan  proporsi  70%  untuk pelatihan  model,  10%  untuk  validasi,  dan  20%  untuk pengujian.  Selain  pemisahan  data,  citra  juga  diubah ukurannya  agar  memiliki  ukuran  yang  seragam  untuk pelatihan  model.  Setelah  tahap preprocessing selesai, langkah  selanjutnya  adalah  merancang  arsitektur  CNN. Setelah itu, model dilatih menggunakan data pelatihan, dan akhirnya diuji menggunakan data pengujian.

## C. Pembuatan Aplikasi Android
Setelah  pembuatan  model  selesai,  langkah  selanjutnya adalah  mengembangkan  aplikasi  Android.  Model  CNN yang  telah  dibuat  akan  digunakan  oleh  aplikasi  untuk mendeteksi tingkat kematangan pepaya. Untuk memasukkan model ke dalam aplikasi, perlu mengonversi format model menjadi format TensorFlow Lite agar dapat diintegrasikan  dengan  baik.  Setelah  berhasil  memasang model, langkah berikutnya adalah membuat fitur prediksi tingkat kematangan berdasarkan perhitungan hari menurut jurnal [17]. Kemudian, dilanjutkan dengan pembuatan fitur pencatatan data pepaya, sehingga pengguna dapat melihat jumlah  pepaya  dengan  tingkat  kematangan  tertentu  di
kebun mereka. Terakhir, aplikasi akan dilengkapi dengan fitur  notifikasi  atau  alarm  yang  dapat  digunakan  sebagai pengingat bagi pengguna. Alur pembuatan aplikasi android dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 1 Alur pembuatan aplikasi android

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini, sebuah pendekatan diimplementasikan  untuk  mengklasifikasikan  tiga  tingkat kematangan  buah  pepaya,  yaitu  matang,  mentah,  dan setengah  matang,  menggunakan  metode Convolutional Neural  Network (CNN).  Dataset  yang  digunakan  akan dibagi menjadi tiga bagian: data training, data validasi, dan data  testing.  Data  training  dan  validasi  akan  digunakan dalam proses pengembangan model, sementara data testing akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  yang telah  dibangun.  Sebagai  parameter  utama  dalam  menilai keberhasilan  model,  digunakan  nilai  akurasi.  Setelah pembuatan  model  selesai  dilanjutkan  dengan  pembuatan aplikasi android beserta fitur-fitur yang ada didalam nya.
Proses  awal  penelitian  melibatkan  pengelompokan dataset  yang  sudah  dikategorikan  sesuai  tingkat kematangannya.  Dataset  ini  dibagi  menjadi  tiga  bagian utama,  yaitu  data  latih  ( train ),  data  validasi  ( validation ), dan data uji ( test ). Penggunaan proporsi yang tepat antara data  latih,  validasi,  dan  uji  dilakukan  untuk  memastikan keseimbangan  dan  keberagaman  dalam  pembelajaran model.  Pembagian  dataset  ini  dilakukan  menggunakan kode python untuk  memisahkan  data  secara  random berdasarkan kategori kematangannya.
Pada  Gambar  3  terlihat  hasil  pembagian  data  yang dilakukan secara proporsional, di mana sebagian besar data (70%)  digunakan  untuk  pelatihan  model,  sementara sebagian  kecil  dialokasikan  untuk  validasi  (10%)  dan pengujian (20%). Proses pembagian data ini penting untuk mencegah overfitting dan  memastikan  keberagaman representasi data dalam setiap tahapan pembelajaran.

## Gambar. 4 Pengolahan dan perubahan ukuran citra
Pada  Gambar  4  pengolahan  citra  dilakukan menggunakan TensorFlow ,  sebuah framework yang  kuat untuk  pembelajaran  mesin.  Gambar-gambar  buah  dalam dataset  diproses  menjadi  format  yang  dapat  diakses  oleh model, dengan mengubah resolusi gambar menjadi 32x32 piksel  untuk  mempercepat  proses  pembelajaran. Selanjutnya  ukuran batch yang  akan  digunakan  dalam pelatihan (batch_size = 20). Ini adalah parameter yang akan mempengaruhi seberapa banyak data gambar yang dimuat dalam  setiap  iterasi  saat  melatih  model.  Proses  ini melibatkan  memuat  gambar-gambar  dari  direktori  yang ditentukan  dan  mengelompokkannya  menjadi batch . Parameter-parameter  yang  diberikan  termasuk  direktori untuk setiap set data (pelatihan, validasi, dan pengujian), ukuran  gambar  yang  diinginkan  (dalam  hal  ini,  32x32 piksel),  dan  jumlah  sampel  gambar  dalam  setiap  batch. Dataset  untuk  masing-masing  set  kemudian  disimpan dalam variabel train_ds, val_ds, dan test_ds.

## Gambar. 5 Visualisasi data
Pada  Gambar  5  dilakukan  visualisasi  data  untuk memahami representasi gambar dalam dataset. Melalui plot gambar-gambar  buah  dari  dataset  latih,  penelitian  ini memberikan gambaran tentang keberagaman gambar yang
digunakan untuk melatih model. Dengan demikian, tahap eksplorasi  data  ini  membantu  peneliti  memahami karakteristik  dataset  dan  mempersiapkan  pemodelan dengan lebih baik.

## Gambar. 6 Pembuatan model
Pada Gambar 6, didefinisikan arsitektur model jaringan saraf konvolusi (CNN) untuk mengklasifikasikan gambar- gambar  dalam  dataset.  Dimulai  dengan  mendefinisikan bentuk input yang diharapkan untuk model, yaitu gambar- gambar  berukuran  32x32  piksel  dengan  3  saluran  warna (RGB). Selanjutnya, menentukan arsitektur model dengan menggunakan beberapa layer yang diatur secara berurutan. Ini  termasuk layer-layer  konvolusi untuk  mengekstraksi fitur-fitur  gambar, layer  max  pooling untuk  mengurangi dimensi  spasial output ,  serta layer-layer  fully  connected untuk melakukan klasifikasi. Setelah model didefinisikan, kemudian dibangun menggunakan bentuk input yang telah ditentukan  sebelumnya  dan  mencetak  ringkasan  dari arsitektur  model  tersebut.  Dengan  langkah-langkah  ini, model siap untuk dikompilasi, dilatih, dan dievaluasi untuk menghasilkan kemampuan klasifikasi yang diinginkan.
Gambar. 7 Arsitektur CNN
Pada  Gambar  7  menunjukkan  sebuah  model  jaringan saraf  yang  dirancang  dengan  arsitektur  sequential  untuk melakukan klasifikasi gambar. Dalam model ini, terdapat beberapa  layer  yang  disusun  secara  berurutan.  Pertama, terdapat layer Rescaling yang bertujuan untuk melakukan normalisasi skala pada nilai-nilai piksel gambar, sehingga memudahkan  proses  pelatihan.  Kemudian,  terdapat  tiga layer  Conv2D  yang  masing-masing  menggunakan  kernel 3x3 untuk mengekstraksi fitur-fitur gambar. Setelah setiap layer  konvolusi,  dilakukan  operasi max  pooling dengan menggunakan filter 2x2 untuk mengurangi dimensi spasial output .  Selanjutnya,  hasilnya  diubah  menjadi  vektor  satu dimensi menggunakan layer Flatten . Terakhir, terdapat dua layer  Dense yang  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi, dengan  jumlah neuron 128  pada  layer  pertama  dan  3 neuron pada  layer  terakhir,  sesuai  dengan  jumlah  kelas yang akan diklasifikasikan. Total parameter yang dapat di- train  dalam  model  ini  adalah  36,291,  dan  keseluruhan model  memiliki  ukuran  memori  sekitar  141.76 kilobyte . Semua  parameter  dalam  model  dapat  di- train ,  karena menggunakan  lapisan-lapisan  yang  dapat  di- train seperti lapisan konvolusi dan dense . Dengan demikian, model ini siap  untuk  dikompilasi,  dilatih,  dan  dievaluasi  untuk melakukan klasifikasi gambar sesuai dengan tujuannya.

## Gambar. 8 Proses pelatihan model
Pada  tahap  pelatihan  model  Gambar  8,  dilakukan penggunaan 20 epoch dengan data latih dan validasi yang telah  disiapkan  sebelumnya.  Proses  pelatihan  ini memungkinkan  model  untuk  belajar  dari  data  latih  dan meningkatkan  kinerjanya  dalam  mengklasifikasikan gambar.  Setiap epoch mencakup  iterasi  di  mana  model mengevaluasi  dan  menyesuaikan  dirinya  berdasarkan gradien loss function . Hasil pelatihan menunjukkan bahwa pada epoch pertama, loss pada  data  latih  adalah  1.0424 dengan akurasi sebesar 49.32%, sedangkan loss pada data validasi  adalah  0.9313  dengan  akurasi  sebesar  56.67%. Selama  20 epoch ,  model  mengalami  peningkatan  kinerja secara bertahap, di mana akurasi pada data latih meningkat dari  49.32%  menjadi  98.63%,  dan  akurasi  pada  data validasi meningkat dari 56.67% menjadi 90.00%. Hal ini menunjukkan bahwa model berhasil belajar dari data latih dan  mampu  menggeneralisasi  pengetahuannya  pada  data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, seperti yang ditunjukkan oleh akurasi yang konsisten pada data validasi.
Proses  pelatihan  ini  merupakan  langkah  penting  dalam membangun  model  yang  dapat  diandalkan  dalam melakukan klasifikasi gambar dengan akurasi yang tinggi.

## Gambar. 9 Grafik akurasi pelatihan dan validasi
Dari  Gambar  9,  kita  bisa  melihat  bahwa  akurasi pelatihan  (digambarkan  dengan  garis  merah)  dan  akurasi validasi  (digambarkan  dengan  garis  biru)  keduanya meningkat  selama  periode  awal  pelatihan.  Akurasi pelatihan nampaknya sedikit lebih tinggi daripada akurasi validasi sepanjang proses, yang merupakan indikasi biasa dari overfitting ,  namun  perbedaannya  tidak  signifikan, yang  menunjukkan  bahwa  model  cukup  baik  dalam menggeneralisasi

## Gambar. 10 Grafik kerugian pelatihan dan validasi
Gambar  10  ini  menggambarkan  kerugian  pelatihan ( training loss ) dan kerugian validasi ( validation loss ) dari sebuah  model machine  learning selama  proses  pelatihan. Garis  merah  mewakili  kerugian  pelatihan,  dan  garis  biru mewakili kerugian validasi. Keduanya menurun tajam pada awal pelatihan, menunjukkan bahwa model dengan cepat belajar  dari  data.  Setelah  penurunan  awal  ini,  kerugian pelatihan  dan  validasi  berfluktuasi  namun  secara  umum terus  menurun,  menandakan  perbaikan  bertahap  dalam prediksi model.
Gambar. 11 Evaluasi menggunakan data testing
Pada  Gambar  11  model  dievaluasi  menggunakan  data test yang  telah  dipersiapkan  sebelumnya.  Hasil  evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki loss sebesar 0.0932 dan akurasi sebesar 96.97% saat diterapkan pada data test . Hasil  evaluasi  ini  mengindikasikan  bahwa  model  yang telah dilatih mampu melakukan klasifikasi gambar dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  mendekati  97%,  saat dihadapkan  pada  data  baru  yang  tidak  pernah  dilihat sebelumnya.
Gambar. 12 Visualisasi hasil prediksi menggunakan data testing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  visualisasi  hasil  prediksi model  terhadap  data test .  Gambar-gambar  dari  data test ditampilkan bersama dengan label prediksi yang dihasilkan oleh  model  serta  label  sesungguhnya.  Dengan  visualisasi ini, kita dapat melihat secara langsung sejauh mana model mampu mengklasifikasikan gambar-gambar pada data test dengan benar. Pada Gambar 12 menggunakan 16 data test secara  random  untuk  pengujian  menunjukan  hasil  yang memuaskan karena hasil prediksi semua benar.

## Gambar. 13 Mengubah format model
Setelah  berhasil  melatih  model  dan  mencapai  tingkat akurasi  yang  tinggi  serta  kesalahan  yang  rendah,  model kemudian  diubah  menjadi  format TensorFlow Lite . Langkah  ini  tergambar  dalam  Gambar  13.  Model  yang telah diubah ini akan digunakan untuk mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) pada platform berbasis Android.

## Gambar. 14 Implementasi model kedalam android
Setelah  merubah  format file model  menjadi  . tflite kemudian model tersebut diimplementasikan pada aplikasi. Dalam  implementasi  pengguna  bisa  memilih  untuk menginput  gambar  melalui gallery atau  menggunakan kamera.  Jika  sudah  menginput  gambar  pengguna  bisa menekan  tombol  deteksi  untuk  mendeteksi  tingkat kematangan papaya. Pada Gambar 14 terlihat pemasangan model  untuk  deteksi  dari  aplikasi  sudah  berjalan  dengan baik,  pada  ahir  proses  terlihat dialog box yang menunjukkan  tingkat  kematangan  papaya  yang  sedang dideteksi.

## Gambar.15 Implementasi fitur pencatatan
Pada Gambar 15 terlihat fitur pencatatan data pepaya. Di sini,  pengguna  dapat  memasukkan  posisi  pepaya  yang berada di blok apa, baris berapa, pohon keberapa, dan buah keberapa.  Pengguna  juga  diminta  memasukkan  jenis kematangan  pepaya  berdasarkan  hasil  deteksi  yang dilakukan  sebelumnya.  Terakhir,  pengguna  diminta memasukkan tanggal pengambilan data pepaya. Selain itu, pengguna  juga  dapat  melihat  dan  mengedit  data  pepaya yang  telah  dimasukkan,  sehingga  dapat  diketahui  berapa pepaya yang sudah matang, mentah, dan setengah matang.
Gambar. 16 Implementasi fitur prediksi dan pengingat
Terlihat  pada  Gambar  16  dalam  implementasi  fitur prediksi tingkat kematangan berdasarkan perhitungan hari [17],  aplikasi  ini  hanya  akan  memprediksi  buah  yang memiliki  tingkat  kematangan  setengah  matang  menjadi prediksi  matang.  Ketika  status  buah  berubah  menjadi prediksi  matang,  pengguna  akan  menerima  notifikasi bahwa buah tersebut telah diprediksi matang. Selanjutnya, untuk fitur pengingat atau alarm, pengguna dapat mengatur sendiri  waktu  alarm  atau  notifikasi.  Aplikasi  juga menyediakan  alarm  berulang  untuk  pengecekan  secara berkala  dalam  jangka  waktu  4  hari.  Dari  Gambar  14, Gambar  15,  dan  Gambar  16  dapat  dilihat  bahwa  seluruh fitur yang ada dalam aplikasi sudah berjalan dengan baik sehingga sudah dapat digunakan oleh pengguna.
Dalam tahap pengujian, disini dilakukan uji coba dengan mengambil lima sampel citra dari setiap klasifikasi pepaya. Dengan demikian, total sampel pengujian dalam proses ini adalah 15 sampel. Penting untuk dicatat bahwa citra-citra yang digunakan dalam pengujian ini harus dalam kondisi yang baik atau normal. Citra yang diuji dalam pengujian ini diambil melalui gambar yang sudah tersimpan pada galeri.
TABEL I T ABEL P ENGUJIAN F ITUR D ETEKSI No  Gambar Hasil Klasifikasi Benar/Salah 1 Mentah Benar 2 Mentah Benar
No  Gambar Hasil Klasifikasi Benar/Salah 3 Mentah Benar 4 Mentah Benar
5
Mentah Benar
6
Setengah Matang Benar
7
Setengah Matang Benar 8
Setengah Matang Benar 9 Setengah Matang Benar 10
Setengah Matang Benar 11
Matang Benar 12 Matang Benar
No  Gambar Hasil Klasifikasi Benar/Salah 13 Matang Benar 14 Matang Benar 15 Matang
Benar
Hasil pengujian pada Tabel 1 menunjukkan bahwa dari 15 data gambar pepaya yang diuji, semuanya sesuai dengan hasil klasifikasi yang diharapkan. Ini menunjukkan bahwa proses  pengujian  berjalan  dengan  baik  dan  citra-citra pepaya telah berhasil diklasifikasikan dengan benar.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  pembangunan aplikasi  klasifikasi  tingkat  kematangan  pepaya  dengan menggunakan  algoritma  CNN  telah  menunjukkan kemajuan  yang  signifikan  dalam  penerapan  teknologi untuk  meningkatkan  efisiensi  di  industri  pertanian. Aplikasi  ini  berhasil  memproses  data  gambar  dari  galeri. Hasil  pengujian  menggunakan  data  testing  menunjukkan akurasi  sebesar  96.97%  pada  model  CNN  dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan pepaya. Meskipun pengujian  hanya  dilakukan  pada  sejumlah  data  gambar pepaya tertentu, hasil klasifikasi menunjukkan kesesuaian yang  baik  dengan  harapan,  menandakan  keberhasilan proses  pengujian.  Seluruh  fitur  aplikasi  berjalan  dengan baik, termasuk pencatatan dan prediksi, memberikan nilai tambah bagi pengguna dalam mengelola data pepaya secara efektif.  Namun,  untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk  melakukan  evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  aplikasi dengan uji coba menggunakan dataset yang lebih beragam, serta  mengeksplorasi  potensi  pengembangan  fitur tambahan  untuk  mendukung  kegiatan  pertanian  secara lebih baik.
R EFERENSI
[1] F. Agustina and M. Sukron, “Deteksi Kematangan Buah Pepaya Menggunakan  Algoritma  YOLO  Berbasis  Android,” Jurnal Ilmiah Infokam , vol. 18, no. 2, pp. 70–78, 2022.
[2] S.  Febjislami,  K.  Suketi,  and  R.  Yunianti,  “Karakterisasi morfologi bunga, buah, dan kualitas buah tiga genotipe pepaya hibrida,” Buletin Agrohorti , vol. 6, no. 1, pp. 112–119, 2018.
[3] E. Ellif, S. H. Sitorus, and R. Hidayati, “Klasifikasi Kematangan Pepaya  Menggunakan  Ruang  Warna  HSV  dan  Metode  Naive Bayes Classifier,” Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 9,
no. 01, pp. 66–75, 2021.
[4] L.  A.  Wardani,  I.  G.  P.  S.  Wijaya,  and  F.  Bimantoro, “KLASIFIKASI  JENIS  DAN  TINGKAT  KEMATANGAN BUAH  PEPAYA  BERDASARKAN  FITUR  WARNA, TEKSTUR  DAN  BENTUK  MENGGUNAKAN  SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA) , vol. 4, no. 1, pp. 75–87, 2022.
[5] T.  Agustin,  S.  Suyudi,  and  H.  Nuryaman,  “Kinerja Kelembagaan Agribisnis Pepaya California,” Jurnal Agristan ,
vol. 1, no. 2, 2019.
[6] M. R. Dwiantara, “PREFERENSI KONSUMEN TERHADAP BUAH PEPAYA CALIFORNIA DAN,” 2020.
[7] A.  Aminudin,  “KLASIFIKASI  TINGKAT  KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR  BERDASARKAN  WARNA  KULIT  BUAH,” 2019.
[8] Y.  P.  Astuti,  E.  R.  Subhiyakto,  I.  Wardatunizza,  and  E. Kartikadarma, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network  (CNN)  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Tanah  Berbasis Android,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 8, no. 3, pp. 220–225, 2023.
[9] S.  P.  Backar,  P.  Purnawansyah,  H.  Darwis,  and  W.  Astuti, “Hybrid  Fourier  Descriptor  Naïve  Bayes  dan  CNN  pada Klasifikasi  Daun  Herbal,” Jurnal  Informatika:  Jurnal Pengembangan IT , vol. 8, no. 2, pp. 126–133, 2023.
[10] N.  Nafiiyah,  “Identifikasi  Tumor  Otak  Citra  MRI  dengan Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Informatika:  Jurnal Pengembangan IT , vol. 8, no. 3, pp. 213–219, 2023.
[11] I.  Maulana,  H.  Sastypratiwi,  H.  Muhardi,  N.  Safriadi,  and  H. Sujaini, “Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Motif Batik pada Aplikasi Computer Vision Berbasis  Android,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika) , vol. 9, no. 3, pp. 384–393.
[12] N. Nurmalasari, Y. A. Setiawan, W. Astuti, M. R. R. Saelan, S. Masturoh,  and  T.  Haryanti,  “Classification  for  Papaya  Fruit Maturity  Level  with  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal Riset Informatika , vol. 5, no. 3, pp. 331–338, 2023.
[13] S.  Masturoh  and  T.  Haryanti,  “CLASSIFICATION  FOR PAPAYA FRUIT MATURITY LEVEL WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”.
[14] M. S. Hossen, I. Haque, M. S. Islam, M. T. Ahmed, M. J. Nime, and M. A. Islam, “Deep learning based classification of papaya disease  recognition,”  in Proceedings  of  the  3rd  International Conference  on  Intelligent  Sustainable  Systems,  ICISS  2020 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2020, pp. 945–951. doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9316106.
[15] B. Yanto, L. Fimawahib, A. Supriyanto, B. H. Hayadi, and R. R.  Pratama,  “Klasifikasi  Tekstur  Kematangan  Buah  Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep  Learning  Convolutional  Neural  Network,” INOVTEK Polbeng-Seri Informatika , vol. 6, no. 2, pp. 259–268, 2021.
[16] S. A. Damayanti, A. Arkadia, and D. S. Prasvita, “Klasifikasi Buah Mangga Badami Untuk Menentukan Tingkat Kematangan dengan  Metode  CNN,”  in Prosiding  Seminar  Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya , 2021, pp. 158–165.
[17] A. Suryana and R. Wiradinata, “Pengaruh konsentrasi kitosan terhadap lama simpan dan mutu pada dua tingkat kematangan pepaya Callina (Carica papaya L.),” 2013.