## DETEKSI DAN PENGENALAN JENIS BERAS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Satria Tegar Prabowo, Wiwien Hadikurniawati Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri Univesitas Stikubank Semarang, Jl. Tri Lomba Juang No.1 Semarang 50241 satriategarprabowo@gmail.com

## ABSTRAK
Beras i merupakan i pangan i utama i rakyat i Indonesia i yang i dibudidayakan i menggunakan i varietas i serta i jenis i yang i bervariasi. i Dikarenakan i jenis i beras i yang i beragam i ada i beberapa i permasalahan i yang i ada i dikalangan i masyarakat, i salah i satunya i adalah i sulitnya i mengidentifikasikan i jenis i beras, i permasalahan i ini i muncul i dikarenakan i ada i kemiripan i pada i varian i beras i yang i terdapat i di i Indonesia, i baik i dari i segi i bentuk i maupun i warnanya, i mutu i beras i dari i setiap i varietas i bisa i berbeda, i terlebih i lagi i adanya i proses i penanaman, i panen, i pengangkutan i serta i pengolahan i yang i bisa i membawa i akibat i pada i taraf i kemurnian, i kualitas, i dan i nilai i produk. i Pengenalan i mutu i beras i saat i ini i masih i dilakukan i dengan i mengandalkan i indra i penglihatan i manusia i Metode i ini i sangat i subjektif i dan i acak, i imenghasilkan i identifikasi i yang i lambat i dan i tidak i akurat. i Oleh i karena i itu, i untuk i mengatasi i keterbatasan i kemampuan i manusia i dalam i pengenalan i jenis i beras i diperlukan i sebuah i sistem i guna i membantu i masyarakat i khususnya i anak i milenial i mengetahui i beragam i jenis i beras i dengan i tepat i dan i jelas. i Berdasarkan i masalah i di i atas i peneliti i mengusulkan i sebuah i aplikasi i deteksi i dan i pengenalan i jenis i beras i menggunakan i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i dengan i modul i tensorflow i digunakan  untuk  proses  training  dan  testing  data  untuk  mengidentifikasi  pada  sistem  dengan menggunakan dataset berupa gambar berjumlah 1200 gambar dengan 12 jenis beras kemudian diimplementasikan ke dalam bentuk aplikasi menggunakan Android Studio dengan hasil i akhir i training i mendapatkan i akurasi i 96,67 i persen i dan i testing i mendapatkan i akurasi i 88,15 i persen.
Kata kunci: Beras, Sistem Deteksi, Convolutional Neural Network, Tensorflow, Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Beras i merupakan i pangan i utama i rakyat i Indonesia i yang i dibudidayakan i menggunakan i varietas i serta i jenis i yang i bervariasi i contohnya i yaitu: i beras i Pandan i Wangi, i beras i Rojo i Lele, i beras i IR i 42, i beras i IR i 24, i beras i Batang i Lembang, i beras i C4, i beras i Menthik i Wangi, i beras i Menthik i Susu, i beras i Solok, i beras i Merah, i Beras i Hitam, i beras i untuk i kesehatan. i Dikarenakan i jenis i beras i yang i beragam ii [1]. i Ada i beberapa i permasalahan i yang i ada i dikalangan i masyarakat, i salah i satunya i adalah i sulitnya i mengidentifikasikan i jenis-jenis i beras, i permasalahan i ini i muncul i dikarenakan i ada i kemiripan i pada i varian i beras i yang i terdapat i di i Indonesia, i baik i dari i segi i bentuk i maupun i warnanya, i mutu i beras i dari i setiap i varietas i bisa i berbeda, i terlebih i lagi i adanya i proses i penanaman, i panen, i pengangkutan i serta i pengolahan i yang i bisa i membawa i akibat i pada i taraf i kemurnian, i kualitas, i dan i nilai i produk. i Identifikasi i mutu i beras i saat i ini i masih i dilakukan i dengan i mengandalkan i indra i penglihatan i sebagai i akibatnya i bisa i menyebabkan i penilaian i yang i subjektif, i Oleh i karena i itu, untuk mengatasi keterbatasan kemampuan  manusia  dalam  pengenalan  jenis  beras diperlukan  suatu  sistem.  Sistem  akan  menggunakan pemrosesan  gambar  digital  Convolutional  Neural Network  (CNN)  untuk  membantu  mengidentifikasi jenis beras. i [2]. i
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]. i Dalam i penelitian i ini, i keunggulan i metode i convolutional i neural i network i (CNN) i sebagai i metode i deep i learning i untuk i membantu i menyelesaikan i masalah i klasifikasi i beras i akan i lebih i mudah i diwujudkan. i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i yaitu i salah i satu i metode i yang i terdapat 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 Terdapat i beberapa i kelemahan i dalam i metode i sebelumnya, i tetapi i dengan i menggunakan i model i ini i sejumlah i parameter i independen i nantinya i dapat i dikurangi i dan i perubahan i bentuk i gambar i input i seperti, i translasi, i rotasi, i dan i penskalaan, i dapat i ditangani i [4]. i Android  merupakan  salah  satu  platform  yang digemari  oleh  masyarakat  karena  sifatnya  yang  open source dari  perkembangan  teknologi  mobile  yang semakin meningkat, masyarakat khususnya anak-anak
generasi  milenial  dapat  semakin  mudah  mengakses informasi  dalam  aplikasi  berbasis  Android  untuk mobile  smartphone.  Berdasarkan  uraian  di  atas, penelitian  ini  akan  fokus  pada  penerapan  metode convolutional neural network (CNN) dalam pendeteksian  jenis  beras,  dengan  memanfaatkan framework  Tensorflow  berbasis  Android,  yang memudahkan dalam mengidentifikasi jenis beras 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 deteksi  beras i dengan i memanfaatkan i framework i Tensorflow i berbasis i android i guna i mempermudah i dalam i pengenalan i jenis beras.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1.  Image i Processing i dan i Image i Recognition Image i Processing i dan i Image i Recognition i merupakan i proses i pengolahan i citra i yang i menghasilkan i citra i dengan i kualitas i yang i lebih i baik i pada i komputer. i Pemrosesan i citra i mencakup i berbagai i proses i seperti i peningkatan i citra, i pemulihan i citra, i kompresi i citra, i segmentasi i citra, i analisis i citra, i dan i rekonstruksi i citra. i Dalam pengenalan pola, pengolahan citra memisahkan objek dari  latar  belakangnya  dan  kemudian  objek  yang diperoleh diklasifikasikan.
Image Recognition atau pengenalan citra  adalah bagian dari buatan Kecerdasan Buatan (AI) bertujuan untuk meningkatkan data Gambar. Dengan i kata i lain, i bertujuan i untuk i mempersiapkan i gambar i yang i akan i menjadi i masukan i supaya i layak i dan i lebih i mudah i untuk i diproses i pada i tahap i berikutnya [6]. i

## 2.2.  Model Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional i Neural i Network i atau i CNN i adalah i sebuah i metode i jaringan i saraf i yang i sangat i terkenal i dan i cukup i diminati. i CNN i digunakan i untuk i mengolah i data i dengan i struktur i grid i yaitu i salah i satunya i berupa i citra i dua i dimensi i dan i juga i mampu i memproses i data i dengan i dimensi i tinggi i seperti i video. i Cara i kerja i CNN i yaitu i menggunakan i kernel i 2 i dimensi i atau i dimensi i tinggi i tiap i unit i pada i lapisan i CNN i yang i akan i dilakukan i konvolusi. i Kernel i pada i CNN i dipakai i untuk i menggabungkan i fitur i spasial i menggunakan i bentuk i spasial i yang i menyerupai i media i input. i Kemudian i CNN i memakai i berbagai i parameter i untuk i mengurangi i jumlah i variabel i agar i mudah i dipelajari. i CNN i juga i dilatih i untuk i mempelajari i fitur i dari i objek i untuk i dapat i memprediksinya. i CNN i terdiri i dari i beberapa i lapisan i feature i Learning i dan i Classification i [7].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  akan  melakukan  uji  coba  data training dimana  data training terdiri  dari  1200  file gambar  yang  terbagi  menjadi  12  folder  gambar  yang berisikan Beras Pandan Wangi 100 file gambar, Beras
IR  64  atau  Sentra  Ramos  100  file  gambar,  Beras Rojolele 100 file gambar, Beras IR 42 100 file gambar, Beras Batang Lembang 100 file gambar, Beras C4 100 file  gambar,  Beras  Menthik  Wangi  100  file  gambar, Beras Menthik Susu 100 file gambar, Beras Solok 100 file  gambar,  Beras  Merah  100  file  gambar,  Beras Hitam  100  file  gambar,  Beras  Kesehatan  100  file gambar.  Keseluruhan  jumlah  gambar  yang  dimiliki adalah  1200  file  dengan  format  JPG  dan  gambar diambil melalui internet.

## 3.2. Langkah Penelitian
Pada  Penelitian  ini  tahap  pertama  yaitu  proses pembuatan dataset. Peneliti akan mengumpulkan citra / dataset yang  sudah  disiapkan  nantinya  akan digunakan  dalam  melakukan  penelitian.  Selanjutnya citra  akan  melalui  proses  resize  data  agar  dapat digunakan sebagai model, setelah selesai data di bagi menjadi dua yaitu proses training dan text data dimana data  tersebut  akan  dilakukan  uji  coba  method CNN , sebelum digunakan pada proses text data akan melalui proses  label  data,  setelah  selesai  data  akan  dirubah menjadi  list  dan  kemudian  akan  dijadikan array . Langkah selanjutnya peneliti akan  melakukan testing untuk  dapat  membuat  akurasi  dan loss pada  proses training. Data  citra  yang  sudah  ditest  akan  dirubah menjadi  model tflite agar  dapat  digunakan  untuk model tensorflow, setelah  model  TFLite,  maka  akan diinputkan  kedalam android studio  yang  nantinya akan  digabungkan  dengan  coding  yang  sudah  ada, setelah  input  data  selesai  akan  melakukan build apk agar dapat digunakan pada platform android . Berikut diagram alur Deteksi jenis beras:
Gambar 1. Diagram alur deteksi dan pengenalan jenis beras
3.3. Proeses Layer Proses layer pada convolutional
neural network Proeses i Layer i Proses
i layer i pada i convolutional i neural i network i (CNN) i terbagi i menjadi i dua i bagian i lapisan i yaitu i Classification i dan i feature i Learning . i Lapisan Classification memiliki  fungsi  untuk  melakukan  klasifikasi  pada setiap  neuron  yang  sudah  dilakukan  proses  ekstraksi pada fitur sebelumnya.
Gambar 2.  Lapisan pada CNN
Pada  lapisan 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,  sehingga  dapat memproses  data  melalui  pengurangan  setiap  dimensi dari downsampling ( feature  map ). Filter lapisan pooling mempunyai filter yang berukuran 2 x 2 yang beroperasi  pada  tiap  irisan  inputan,  berikut  operasi Max Pooling [8].
Gambar 3.  Pooling layer
Lapisan pooling bekerja dengan cara bergantian pada  setiap  irisan volume input.  Diperlihatkan  pada gambar 2 menunjukkan lapisan pooling yang ada pada operasi sudah maksimal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti dalam melakukan proses hasil pengujian dilakukan  setelah  semua  rangkaian  yang  peneliti lakukan  mulai  dari training data  yang  akan menghasilkan grafik validasi akurasi dan validasi loss dengan  cara epochs lalu  peneliti  melakukan testing data  sehingga  peneliti  mendapatkan test  loss dan test akurasi. Setelah itu semua peneliti melakukan random simple  testing dari testing model kaggle dan testing model  aplikasi  dari dataset .  Kesimpulannya  adalah bahwa  dari  semua  rangkaian  itu  peneliti  dapat memperoleh i hasil i prediksi i yang i benar i atau i akurasi i 100% i dari i data i yang i sesuai i dengan i hasil i prediksi i pada i sampel i acak.
Sample i gambar i jenis  beras i Barangan i yang i dijadikan i proses i Training i atau i pelatihan i dapat i dilihat i pada i gambar i 4.
Gambar 4.  Sample Beras
Pada  saat  proses  training  yang  dilakukan  oleh convolutional  layer  pertama  dengan  jumlah  filter  32 kernel  memperoleh  hasil  parameter  sebesar  27776 dengan menggunakan perhitungan (17 x 17 x 3 +1) 32 = 27776. Pada metode Convolutional Neural Network (CNN)  menggunakan  proses  training  citra  untuk menghasilkan  nilai  ketepatan  yang  tinggi.  Proses perhitungan convolution layer pertama akan melakukan  perhitungan  dengan  convolution  layer kedua  menggunakan  filter  64  kernel  yang  berukuran 17  x  17  x  64  dengan  hasil  ukuran  sama  dan menghasilkan  parameter  akhir  bernilai  18496.  Hasil akhir  dari  perhitungan  convolution  layer  kedua  akan digunakan  untuk  perhitungan  pada  convolution  layer ketiga menggunakan filter 96 kernel berukuran 37 x 37 x  96  dengan  hasil  parameter  sebesar  55392, perhitungan yang digunakan adalah (17 x 17 x 2 - 1) x 96 dengan nilai akhir 55392. Hasil akhir perhitungan pada  convolution  layer  ketiga  akan  digunakan  untuk perhitungan pada convolution layer keempat menggunakan filter 96 kernel yang berukuran 17 x 17 x  96  dengan  memiliki  hasil  ukuran  sama  dan berparameter  83040,  perhitungan  yang  digunakan adalah (17 x 17 x 3 - 2) x 96 dengan nilai akhir sebesar 83040. i
Kemudian dari hasil proses penjumlahan hidden layer untuk setiap dataset yang sudah dilakukan proses training  menghasilkan  jumlah  4.172.684  dengan melakukan  pembatasan  pada  50  epoch  untuk  setiap data  trainingnya,  kemudian  setiap  data  training disimpan sehingga dapat dilakukan proses testing.:
(a) (b)
Gambar 6. Hasil ketetapan (a)hasil model accuracy (b)hasil model loss
Pada  grafik  persentase  ketepatan  seperti  yang ditunjukan  gambar  6,  berfungsi  untuk  menampilkan sebuah hasil accuracy dan loss pada model data yang sedang dilakukan proses pengujian untuk memastikan bahwa  perhitungan  yang  telah  dilakukan  sudah  tepat dan tidak ada kesalahan pada saat proses dilakukan.

## 4.1.  Hasil dan pengujian
Contoh  studi  kasus  yang  dilakukan  sebagai berikut menunjukkan hasil pengujian citra jenis beras tertentu  dengan  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN).
(a)                                       (b)
(c)
Gambar 7.  Hasil pengujian jenis (a)beras Setra ramos, (b)beras pandan wangi, (c)beras merah
Gambar  7  adalah  beberapa  contoh  hasil pengujian  dari  aplikasi  Deteksi  dan  pengenalan  jenis beras  yang  menunjukan  jenis  kualitas  dan  persentase tingkat keakurasian jenis beras setra ramos persentase tingkat  keakurasian  75,29%  (a),  beras  pandan  wangi persentase  tingkat  keakurasian  79,61%  (b),  beras merah persentase tingkat keakurasian 83,14% (c).
Tabel  dibawah  merupakan  hasil  pengujian  dari 12 label kualitas jenis beras.
Tabel 1. Pengujian Kualitas Beras
No Jenis Beras Uji 1  Uji 2  Uji 3  Uji 4  Uji 5 1 Beras Pandan Wangi 79% 72 % 69 % 83 % 75 % 2 Beras Setra ramos 71%  67%  74%  75%  88% 3 Beras Rojolele 68%  70%  72%  87%  76% 4 Beras IR42 70%  86%  81%  72%  80% 5 Beras Batang Lembang 82%  78%  73%  69%  80% 6 Beras C4 76%  70%  72%  79%  77% 7 Beras Menthik Wangi 72%  65%  67%  70%  68% 8 Beras Menthik Susu 87%  74%  80%  91%  85% 9 Beras Solok 60%  58%  53%  62%  55% 10 Beras Merah 79%  75%  83%  85%  80% 11 Beras Hitam 87%  89%  94%  92%  85% 12 Beras Kesehatan 86%  92%  99%  89%  90% 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian “Deteksi
pengenalan jenis beras menggunakan metode i Convolutional i Neural i Network” i dengan i Framework i Tensorflow i dengan i dataset i yang i dimiliki i yaitu i dataset i multikelas. i Pengujian i sistem i menggunakan i gambar i jenis i kualitas  beras  yang i memperoleh i nilai i yang i berbeda-beda, i untuk i nilai
i ketepatan i tertinggi i 88% i dan i nilai i akurasi i rata-rata i sistem i sebesar i 76%. i Aplikasi i yang i dibuat i telah i dapat i membedakan i 12 i jenis  beras. i Dengan i hasil i akhir i training i mendapatkan i akurasi i 96,67 i persen i dan i testing i mendapatkan i akurasi i 88,15 i persen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Shafira,  T.  (2018). Implementasi  Convolutional Neural Networks Untuk Klasifikasi Citra Tomat Menggunakan Keras (Doctoral dissertation, Universitas Islam Indonesia).
[2]    BANTACUT,  T.  (2018).  LOGISTIK  4.0  dalam Manajemen Rantai Pasok Beras Perum BULOG. Jurnal Pangan, 27(2), 141-154.
[3]   SYAIFUL, R. (2019). SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT HAMA PADI DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK  (CNN)(Studi  Kasus:  Desa  Sungai Salak  Kecamatan  Rambah  Samo  Kabupaten Rokan  Hulu) (Doctoral  dissertation,  Universitas Pasir Pengaraian).
[4]   HIDARLAN,  V.  F.  (2020). Rancang  Bangun Klasifikasi  Varietas  Beras  berdasarkan  Citra Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Berbasis  Android (Doctoral dissertation, Universitas Jenderal Soedirman).
[5]    Baihaqi,  K.  A.,  Zonyfar,  C.,  &  Nugraha,  B. (2021). PENGENALAN JENIS CANDI BERDASARKAN BENTUK DAN MODELNYA  MENGGUNAKAN  MOTODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK
(CNN)  PADA  YOLLO  v3. Syntax:  Jurnal Informatika, 10(02), 13-23.
[6]  Ma’arif,  S.,  Rohana,  T.,  &  Baihaqi,  K.  (2022). Deteksi  Jenis  Beras  Menggunakan  Algoritma YOLOv3. Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 3(2), 219- 226.
[7]   ALTIM,  M.  Z.,  YUDHISTIRA,  A.,  & SYAMSU,  R.  A.  (2022).  PENGKLASIFIKASI BERAS  MENGGUNAKAN  METODE  CNN (CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORK). Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi), 7(1), 151-155.
[8]   Baihaqi,  K.  A.,  &  Cahyana,  Y.  (2021). Application  of  Convolution  Neural  Network Algorithm  for  Rice  Type  Detection  Using  Yolo v3:  Penerapan  Algoritma  Convolution  Neural Network untuk Deteksi Jenis Padi Menggunakan Yolo v3. SYSTEMATIC