Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 567-575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5396

## Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Menggunakan YOLOv8
Syadina A. Prasetya 1 , Mihuandayani 2,* , Yansen Abast 1 , Michael Mangole 1 , Jonathan Rahman 1
1 Teknik Informatika, STMIK Multicom Bolaang Mongondow, Kotamobagu, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Multicom Bolaang Mongondow, Kotamobagu, Indonesia Email: 1 syadinap@gmail.com, 2,* mihuandayani20@gmail.com, 3 yansenabast25@gmail.com, 4 michaelmangole28@gmail.com,
5 jonatanbaka@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mihuandayani20@gmail.com Submitted: 23/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Klasifikasi kematangan buah merupakan tahap penting dalam bidang pertanian dan pengolahan makanan, memastikan standar kualitas produk yang optimal. Terkhusus pada buah nanas, menilai tingkat kematangan secara manual membutuhkan waktu dan pengalaman yang cukup lama. Berdasarkan data di Dinas Perdagangan Bolaang Mongondow tahun 2019 ada sekitar 8,75% buah nanas di Desa Lobong yang merupakan desa penghasil buah nanas terbesar di Bolaang Mongondow Raya yang busuk atau terbuang begitu saja, yang artinya ada waktu tertentu masa panen buah nanas tidak tepat waktu. Sebagai respon terhadap tantangan ini, penelitian dilakukan untuk memperkenalkan metodologi deep learning yang memanfaatkan algoritma  Convolutional Neural Network (CNN) dengan YOLOv8 (You Only Look Once) versi 8 untuk secara otonom mengklasifikasikan tahap kematangan buah nanas.  Dengan  mengembangkan sistem  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah nanas  menggunakan  algoritma  YOLO,  diharapkan dapat mengatasi permasalahan tersebut, dan membantu para petani dalam menentukan tingkat kematangan buah nanas untuk proses penjualan dan pengolahan buah nanas. Penggunaan CNN dengan YOLOv8 dikarenakan dapat dengan cepat dan akurat mendeteksi objek  berdasarkan  citra  secara  realtime.  Selain  itu,  model  YOLOv8  yang  telah  terlatih  dapat  mengklasifikasikan  tingkat kematangan buah nanas, sehingga dapat membantu petani dalam memilah buah berdasarkan tingkat kematangan. Pengujian yang dilakukan untuk mengukur kinerja algoritma YOLOv8 dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas menunjukkan hasil yang baik dengan nilai mAP 81%, Precision 70,5%, Recall 75,9%, yang menghasilkan tingkat akurasi cukup memuaskan dengan beragam tingkat. Penelitian ini bisa mengoptimalkan proses sortir tingkat kematangan buah nanas, sehingga dapat meningkatkan kualitas produk dan daya saing petani di pasar domestik maupun ekspor.
Kata Kunci: Klasifikasi; CNN; YOLOv8; Buah Nanas; Kematangan
Abstract− Classifying  fruit  ripeness  is  a  crucial  stage  in  agriculture  and  food  processing,  ensuring  optimal  product  quality standards. Specifically for pineapples, assessing ripeness manually requires considerable time and experience. According to data from  the  Bolaang  Mongondow  Department  of  Trade  in  2019,  around  8.75%  of  pineapples  in  Lobong  Village—the  largest pineapple-producing  village  in  Bolaang  Mongondow  Raya—were  spoiled  or  wasted,  indicating  that  the  harvest  timing  for pineapples was often inaccurate. In response to this challenge, research was conducted to introduce a deep learning methodology utilizing the Convolutional Neural Network (CNN) with YOLOv8 (You Only Look Once) version 8 to autonomously classify the ripeness stages of pineapples. By developing a pineapple ripeness classification system using the YOLO algorithm, it is expected to address these issues and assist farmers in determining the ripeness level of pineapples for sales and processing purposes. The use  of  CNN  with  YOLOv8  is  chosen  due  to  its  ability  to  quickly  and  accurately  detect  objects  based  on  images  in  real  time. Additionally,  the  trained  YOLOv8  model  can  classify  the  ripeness  levels  of  pineapples,  thereby  helping  farmers  sort  the  fruit according to its ripeness stage. Tests conducted to measure the performance of the YOLOv8 algorithm in detecting and classifying pineapple ripeness showed promising results with an mAP value of 81%, Precision of 70.5%, and Recall of 75.9%, producing a satisfactory level of accuracy across various levels. This research can optimize the process of sorting pineapple ripeness stages, thereby improving product quality and enhancing farmers' competitiveness in both domestic and export markets.
Keywords : Classification; CNN; YOLOv8; Pineapple; Ripeness

## 1. PENDAHULUAN
Buah nanas merupakan buah tropis yang memiliki kulit berdaging tebal dengan tonjolan-tonjolan yang kasar. Daging buahnya berwarna kuning atau kuning kehijauan, dengan rasa yang manis dan sedikit asam. Nanas sering digunakan dalam berbagai masakan, salad, atau dimakan segar sebagai buah penutup. Buah ini juga kaya akan vitamin C dan serat, sehingga baik untuk kesehatan pencernaan dan sistem kekebalan tubuh. Ciri-ciri dan proses kematangan buah nanas  bisa  dilihat  dari  warna  kulit,  aroma,  tekstur  kulit,  tonjolan-tonjolan,  dan  rasa.  Buah  nanas  dapat  dipercepat dengan menyimpannya pada suhu ruangan yang hangat, namun proses alami kematangan juga bisa terjadi dengan sendirinya jika disimpan pada suhu ruangan. Pada umumnya, nanas yang dipetik dalam kondisi belum matang  akan matang setelah beberapa hari. Masalah yang sering terjadi terkait dengan kematangan buah nanas adalah kesulitan dalam menentukan waktu panen yang optimal. Klasifikasi tingkat kematangan buah nanas menjadi penting karena membantu petani atau produsen untuk mengidentifikasi kapan buah-buahan telah mencapai tingkat kematangan yang tepat  untuk  dipanen.  Tanpa  klasifikasi  ini,  risiko  panen  terlalu  dini  atau  terlambat  dapat  menyebabkan  penurunan kualitas dan nilai pasaran buah nanas. Oleh karena itu, dengan mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas, petani  dapat  meningkatkan  efisiensi  panen,  mengurangi  kerugian,  dan  memastikan  kualitas  produk  yang  optimal. Klasifikasi objek adalah langkah mengelompokkan objek berdasarkan karakteristik yang diamati.
Dalam klasifikasi objek menggunakan algoritma untuk memperkirakan label objek baru sesuai dengan ciri-ciri yang ada. Algoritma klasifikasi dipakai untuk memahami pola dari data latih dan menerapkannya pada data baru yang
belum berlabel. Contohnya termasuk Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, Support Vector Machines, dan  Neural  Networks.  Proses  klasifikasi  terdiri  dari  pemilihan  fitur  yang  relevan,  pembelajaran  model,  evaluasi performa,  dan  penyetelan  model  agar  akurasinya  meningkat.  Sasarannya  adalah  menciptakan  model  yang  mampu mengklasifikasikan  objek  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  YOLO  merupakan  algoritma  yang  menerapkan konsep jaringan saraf untuk mempelajari pola sehingga dapat mendeteksi objek dalam waktu -real-time. Algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO)  ini  mulai  diperkenalkan  pada  tahun  2015  dan  mengalami  perkembangan  yang signifikan dalam bidang deteksi objek [1]. Masalah deteksi objek sebagai deteksi regresi (menemukan nilai numerik bukan kategorikal) alih-alih tugas klasifikasi dengan memisahkan kotak pembatas secara spasial dan menghubungkan probabilitas ke masing-masing gambar yang terdeteksi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) tunggal, algoritma yang sering digunakan untuk kasus data citra gambar. Implementasi CNN sebagai bagian dari deep learning terus berkembang dalam mendeteksi citra digital [2][3]. Berbagai penelitian dengan tingkat akurasi cukup baik yang menerapkan  algoritma  CNN  [4]  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah  jeruk  menggunakan  sistem komputer, dengan pengujian menggunakan 100 dataset gambar jeruk manis, akurasi mencapai 97.5184%. Pengujian pada 10 citra buah jeruk yang dibagi menjadi 5 gambar baik dan 5 gambar busuk, dan mencapai tingkat akurasi 96% untuk pelatihan dan 92% untuk pengujian. Hasilnya dinilai baik, dan sistem mampu mengklasifikasikan kelayakan buah jeruk manis dengan sangat baik.
Selanjutnya pada penelitian terkait [5] aplikasi berbasis Android yang menggunakan metode CNN dilakukan 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.  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  menghubungkan  kematangan  buah  pepaya  mereka.  Hasil  eksperimen  menunjukkan bahwa model CNN yang diusulkan tersebut memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 96.97% dalam mengklasifikasikan  kematangan  pepaya.  Aplikasi  tersebut  dapat  membantu  petani  dalam  mengoptimalkan  proses panen dan pengolahan pepaya secara efisien. Pada penelitian lain [6] dilakukan untuk mengklasifikasikan citra buah pir  menggunakan  algoritma  CNN,  yang  didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi  seperti  citra  dengan  cara mengekstraksi  fitur  dan  melakukan  klasifikasi  secara  end-to-end.  Dataset  yang  digunakan  adalah  Fruit-360  dari Kaggle dengan total 75.937 citra dari 111 kelas buah dan sayur berukuran 100x100 piksel. Model CNN yang dirancang terdiri dari 3 layer konvolusi, 3 layer pooling, layer flatten, dan 2 dense layer dengan input 100x100 piksel. Proses training menggunakan 640 citra dan validasi 160 citra dengan learning rate 0,001 serta 15 epoch menghasilkan akurasi 100%. Pengujian pada 100 citra baru mendapatkan akurasi 98% dalam mengklasifikasikan antara jenis pir Williams dan  Forelle.  Semakin  kecil  nilai  learning  rate  maka  akurasi  semakin  baik,  sementara  semakin  besar  jumlah  epoch meningkatkan waktu proses namun tidak terlalu mempengaruhi akurasi.
Deteksi  kematangan  buah  pepaya  menggunakan  algoritma  YOLO  berbasis  Android  juga  dilakukan  pada penelitian  [7],  dimana  hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi  93%,  presisi  94%,  dan  recall  93%  dalam  mendeteksi kematangan buah pepaya, meskipun terdapat beberapa kendala seperti pencahayaan, sudut kamera, pergerakan cepat, dan  objek  terhalang  yang  dapat  mempengaruhi  keakuratan  deteksi.  Penelitian  tersebut  juga  dilakukan  untuk mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  tomat  menggunakan  algoritma  YOLOv5  (You  Only  Look  Once  versi  5). Algoritma deep learning YOLOv5 dibimbing dengan dataset gambar tomat pada berbagai tingkat kematangan (muda, setengah  matang,  dan  matang)  yang  berjumlah  981  gambar  untuk  data  latih,  121  untuk  validasi,  dan  64  untuk penelitian.  Hasil  penelitian  menunjukkan  algoritma  YOLOv5  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  tingkat kematangan pada tomat dengan akurasi maksimum 73%. Metode ini berpotensi diterapkan dalam industri pertanian untuk pengawasan kualitas, pemilihan panen, dan manajemen rantai pasokan buah tomat yang lebih efisien. Sistem klasifikasi  kematangan  buah  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  memang  sudah  banyak dilakukan,  seperti  pada  penelitian  [8]  dengan  bahasa  pemrograman  Python.  Sistem  ini  dibangun  untuk  memenuhi permintaan  industri  buah  yang  terus  meningkat  dengan  menerapkan  teknologi  pendeteksi  jenis  dan  tingkat kematangan  buah  secara  otomatis.  Proses  pelatihan  model  CNN  menggunakan  Teachable  Machine  untuk mengklasifikasikan 5 jenis buah (pisang, apel, anggur, cabai, dan jeruk) ke dalam kategori matang dan tidak matang. Hasil pengujian menunjukkan sistem ini berhasil mendeteksi jenis dan kematangan buah dengan akurasi 90% pada jarak  tertentu.  Pencahayaan  dan  latar  belakang  saat  pelatihan  model  mempengaruhi  jarak  deteksi  maksimum. Penelitian ini menyimpulkan bahwa rancangan deteksi objek dan kematangan buah berbasis CNN dapat berfungsi sesuai algoritma dan berpotensi dimanfaatkan dalam industri makanan untuk penyortiran buah.
Adapun  penelitian  [9]  membahas  tentang  klasifikasi  tingkat  kematangan  tandan/tangkai  buah  segar  (TBS) kelapa sawit menggunakan pendekatan Deep Learning dengan model ResNet50. Penelitian tersebut bertujuan untuk menganalisis  kinerja  model  ResNet50  dalam  mengklasifikasikan  empat  tingkat  kematangan  TBS  (mentah,  kurang matang,  matang,  dan  terlalu  matang)  dengan  melakukan  percobaan  pada  berbagai  parameter  seperti  alokasi  data, Optimizer,  dan  Learning  Rate.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  ResNet50  dengan  Optimizer  Adam, alokasi data 90/10, dan learning rate 0,0001 menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97%, presisi 96%, recall 98%, dan F1 score 97%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model ResNet50 berhasil mencapai akurasi yang baik dalam  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  TBS,  namun  memerlukan  data  latih  dalam  jumlah  besar  dan memperhatikan  pemilihan  dataset  serta  metode  yang  digunakan.  Pada  Penelitian  [10]  mengusulkan  sistem  untuk mengklasifikasi  tingkat  kematangan  buah  sawit  menggunakan  algoritma  YOLOv5  berbasis  deep  learning.  Dataset
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 567-575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5396
yang digunakan terdiri dari 1500 foto buah sawit yang dibagi menjadi tiga kelas: matang, belum matang, dan busuk. Proses meliputi akuisisi data, eksplorasi data, pemodelan dengan algoritma YOLOv5, evaluasi performa model, dan pengujian sistem secara real-time. Berdasarkan hasil estimasi model, nilai mAP mencapai 92%, akurasi 97%, presisi 97%,  dan  recall  96%.  Penelitian  ini  bertujuan  membantu  mengklasifikasi  kematangan  buah  sawit  secara  otomatis untuk  mengatasi  kelemahan  penentuan  kematangan  secara  tradisional  yang  bersifat  subjektif.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi tingkat kematangan buah sawit dengan akurasi yang baik menggunakan metode  YOLOv5.  Implementasi  algoritma  deep  learning  YOLOv5  untuk  mendeteksi  buah  segar  dan  busuk  juga menggunakan dataset gambar buah apel, pisang, dan jeruk, dengan total 1200 gambar untuk data latih dan 330 gambar untuk  data  validasi.  Metode  yang  digunakan  adalah  mengumpulkan  dataset,  melakukan  pelabelan,  membagi  data menjadi  data  latih  dan  validasi,  melakukan  pra-pemrosesan  data,  lalu  melatih  model  dengan  algoritma  YOLOv5. Berdasarkan pengujian, metode ini dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan buah segar dan busuk secara konsisten dengan  akurasi  tinggi  mencapai  90%.  Penelitian  menggunakan  YOLOv5  karena  cukup  efektif  untuk diimplementasikan dalam mendeteksi kesegaran buah secara real-time [11].
Jurnal penelitian terkait juga dapat digunakan untuk deteksi objek masa siap panen tanaman sayuran berbasis mobile Android dengan menggunakan deep learning [12]. Tujuannya adalah membangun model deep learning yang dapat mendeteksi secara real-time apakah tanaman sayuran seperti pakcoy, bayam, kangkung, dan kale keriting siap dipanen  atau  belum.  Arsitektur  yang  digunakan  adalah  MobileNetV3  dengan  evaluasi  menggunakan  skor  Mean Average  Precision  (MAP).  Setelah  melakukan  pelatihan  model  dan  evaluasi,  model  terbaik  dengan  skor  MAP 0,705510 diimplementasikan ke dalam aplikasi Android. Aplikasi diuji secara real-time dengan berbagai jarak, dan diperoleh  hasil  bahwa  jarak  ideal  untuk  deteksi  adalah  5  cm  dan  10  cm  dengan  akurasi  tertinggi  0,7  atau  70%. Algoritma YOLO memang memiliki kemampuan yang cukup signifikan untuk mendeteksi kematangan buah seperti pepaya  dengan  akurasi  tinggi  dan  kemampuan  deteksi  secara  real-time.  Algoritma  YOLO  dibandingkan  dengan metode lain seperti K-Nearest Neighbor, ekstraksi fitur warna, dan Analisis Diskriminan Linear, menunjukkan hasil yang lebih baik [13]. Implementasi algoritma YOLO berpotensi untuk pengembangan teknologi pendeteksian buah yang  lebih  efisien  dan  akurat.  Perkembangan  YOLO  memberikan  dampak  yang  signifikan  khususnya  dalam identifikasi  dan  klasifikasi  15  jenis  buah  berdasarkan  atribut  visual menggunakan  YOLOv8,  model  populer  dalam deteksi objek dengan CNN. Hasil eksperimen dengan YOLOv8 menunjukkan akurasi deteksi rata-rata di atas 90% [14][15][16].
Klasifikasi  kematangan  buah  merupakan  tahap  penting  dalam  bidang  pertanian  dan  pengolahan  makanan, memastikan standar kualitas produk yang optimal. Khususnya pada buah nanas, menilai tingkat  kematangan secara manual membutuhkan waktu dan usaha yang besar. Sebagai respon terhadap tantangan ini, penelitian ini menerapkan Deep  Learning  yang  memanfaatkan  algoritma  YOLOv8  untuk  secara  otonom mengkategorikan  tahap  kematangan nanas.  Kerangka  YOLOv8  dan  melatih  model  menggunakan  dataset  yang  terdiri  dari  gambar-gambar  nanas  yang dianotasi dan dikategorikan berdasarkan kematangannya. Evaluasi melibatkan metrik seperti akurasi klasifikasi dan kecepatan deteksi, dievaluasi melalui set tes independen. Temuan eksperimental ini dapat menunjukkan efektivitas pendekatan algoritma yang digunakan, menampilkan akurasi tinggi dalam klasifikasi bersamaan dengan deteksi yang cepat.  Dalam  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  potensi  besar  penggunaan  algoritma  YOLOv8  dalam menyempurnakan proses klasifikasi buah, terutama dalam membedakan tingkat kematangan yang tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu tahapan pengumpulan data, pra pemrosesan data, pemodelan data, dan tahapan pengujian. Penelitian ini menerapkan algoritma YOLOv8 dengan menggunakan dataset foto buah nanas yang telah dianotasikan dengan empat label.  Berikut ini gambaran tahapan penelitian secara umum yang ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan observasi lapangan dan wawancara kepada pemilik lahan dan Industri Kecil Menengah (IKM) buah nanas yang terdapat di Desa Lobong, Bolaang Mongondow sebagai studi kasus penelitian. Pemilik dari lahan dan IKM yang diwawancarai juga merupakan seorang pengepul yakni berperan sebagai pengumpul buah nanas dari petani lainnya. Adapun lama waktu panen buah nanas adalah sekitar 12 bulan atau  lebih.  Berbeda  dengan  nanas  rangsangan  yang  memakai  pupuk,  jangka  waktunya  lebih  singkat  yaitu  4  bulan sampai  bibit  muncul,  lalu  dirangsang  dan  dipanen  setelah  5  bulan.  Kemudian  untuk  buahnya,  nanas  bisa  berbuah beberapa kali. Namun, kualitas nanas setelah panen selanjutnya tidak sebaik kualitas buah yang pertama kali dipanen. Lalu  jangka  waktu  kematangan  buah  nanas  yang  mengkal  sejak  dipetik  dari  pohon  membutuhkan  3-4  hari  untuk matang. Dari observasi tersebut dihasilkan empat kategori tingkat kematangan yang akan dipakai sebagai label dalam
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 567-575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5396
proses  anotasi  dataset  yaitu  Mentah,  Setengah  Matang,  Matang,  dan  Terlalu  Matang.  Selain  mengumpulkan dokumentasi  berupa  citra  atau  gambar  nanas  dari  lapangan  sebagai  sampel,  juga  diambil  gambar  buah  nanas  dari sumber lainnya yaitu internet, dengan total 153 foto sebagai dataset yang akan dilabeli lalu diuji.

## Gambar 2. Dataset Split
Gambar 2 menunjukan pembagian dataset, yang menggunakan 107 foto sebagai Train Set, 31 foto Valid Set, dan 15 Test Set. Pada proses ini data dilatih menggunakan Algoritma YOLOv8. Dilakukan juga pelatihan dataset yang sama lewat Pycharm menggunakan package Ultralytics dengan Epochs 75 kali.

## 2.2 Prapemrosesan Data
Dalam Data Prepocessing akan dilakukan anotasi citra buah nanas dengan 4 label yaitu Mentah, Setengah Matang, Matang,  dan  Terlalu  Matang,  yang  akan  digunakan  sebagai  dataset.  Dalam  proses  anotasi  ini  digunakan  Platform Cvat.AI dan Roboflow dengan 153 dataset. Anotasi dilakukan untuk memberikan kotak penanda dan label nama pada objek di suatu gambar yang biasa disebut dengan bounding box [17] dengan 4 parameter, (X center, Y center, Width, dan Height).

## 2.3 Pemodelan Data
Tahap pemodelan data merupakan proses pelatihan algoritma sebagai tahap untuk training phase yang dilakukan untuk mendapatkan  pola-pola  data  untuk  melakukan  prediksi  serta  membuat  suatu  keputusan  [18].  Penelitian  ini menggunakan pendekatan klasifikasi Deep Learning dengan CNN yang dapat menangkap input image atau gambar. CNN juga menetapkan signifikansi bobot yang dapat dipelajari ke dalam aspek atau objek yang berbeda pada gambar, dan memisahkannya satu sama lain [19]. YOLOv8 juga memanfaatkan CNN sebagai backbone untuk mengekstrak fitur dari gambar/map input. YOLOv8 ini termasuk model deteksi objek one-stage yang dapat memproses gambar dan mendeteksi objek dalam satu tahapan sehingga menghasilkan model yang jauh lebih cepat dibanding model deteksi objek two-stage tradisional [20]. Penerapan model backbone CSPNet pada YOLOv8 juga menjadi peningkatan yang efisien dalam perkembangannya. Komponen utama dalam YOLO meliputi convolution layer, pooling layer, activation function,  and  fully  connected  layer  [21].  Lapisan  konvolusi  dalam  CNN  menggunakan  filter  untuk  menerapkan konvolusi  pada  input  gambar,  menghasilkan  peta  fitur  yang  menyoroti  pola-pola  spesifik.  Lapisan  pooling  dapat mengurangi dimensi spasial peta fitur untuk membantu mengurangi overfitting. Activation function diterapkan setelah operasi konvolusi untuk mengubah nilai output dari rentang linier menjadi rentang non-linear. Fully connected layer akan  menghubungkan  setiap  neuron  dalam  lapisan  sebelumnya  ke  setiap  neuran  dalam  lapisan  berikutnya  untuk mendapatkan prediksi dari ekstrasi peta fitur.
∅(𝑥) = { 𝑥, 𝑖𝑓 𝑥 > 0 0.1𝑥,  𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 (1)
Loss Function digunakan dalam pelatihan YOLOv8 merupakan kombinasi dari beberapa komponen yaitu :
𝜆 coord ∑ 𝑆2 𝑖=0 ∑ 𝐵 𝑗=0 𝟙 𝑖𝑗 obj [(𝑥 𝑖 − 𝑥ˆ 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑦ˆ 𝑖 ) 2 ] +𝜆 coord ∑ 𝑆2 𝑖=0 ∑ 𝐵 𝑗=0 𝟙 𝑖𝑗 obj [(√𝑤 𝑖 − √𝑤ˆ 𝑖 ) 2 + (√ℎ 𝑖 − √ℎˆ 𝑖 ) 2 ] + ∑ 𝑆2 𝑖=0 ∑ 𝐵 𝑗=0 𝟙 𝑖𝑗 obj (𝐶 𝑖 − 𝐶ˆ 𝑖 ) 2 +𝜆 noobj ∑ 𝑆2 𝑖=0 ∑ 𝐵 𝑗=0 𝟙 𝑖𝑗 noobj (𝐶 𝑖 − 𝐶ˆ 𝑖 ) 2 + ∑ 𝑆2 𝑖=0 𝟙 𝑖 obj ∑ 𝑐∈ classes (𝑝 𝑖 (𝑐) − 𝑝ˆ 𝑖 (𝑐)) 2
(2)
Di mana 1 obj ij menunjukkan jika objek berada di kotak prediksi i, 1 noobj ij menunjukkan jika tidak ada objek, C adalah skor kepercayaan, dan pi(c) adalah prediksi probabilitas kelas. YOLO adalah algoritma deteksi objek
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 567-575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5396
yang  menggunakan  CNN  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  objek  dalam  gambar.  YOLOv8  adalah  versi terbaru yang memiliki peningkatan dalam akurasi dan kecepatan mendeteksi objek secara Real Time.

## 2.4 Testing dan Evaluasi
Setelah  dataset  selesai  dilatih,  dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  bila  deteksi  kematangan  pada  buah  berhasil mengidentifikasi tingkat kematangannya. Dalam YOLOv8 metrik yang digunakan meliputi Mean Average Precision (mAP) untuk mengukur akurasi deteksi dan klasifikasi objek, Precision untuk mengukur akurasi dari deteksi yang benar, Recall untuk mengukur sensitivitas model dalam mendeteksi semua objek yang relevan, dan F1-Score yang merupakan harmonisasi antara Precision dan Recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, berhasil mengimplementasikan algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan tingkat  kematangan  buah  nanas  secara  otomatis.  Hal  ini  dilakukan  dengan  melatih  model  menggunakan  dataset gambar  nanas  yang  telah  dianotasi  berdasarkan  4  tingkatan  kematangan yaitu  Mentah,  Setengah  Matang,  Matang, Terlalu  Matang.  Ada  beberapa  pengujian  yang  telah  dilakukan.  Pada  dataset  yang  dilatih  Pycharm,  dilakukan pengujian pada foto, video, dan kamera langsung (Webcam). Dan untuk  Roboflow diuji menggunakan data berupa foto dan video.
Gambar 3. Hasil deteksi tingkat kematangan buah nanas
Pada Gambar 3, hasil tes menggunakan Pycharm memiliki nilai confidence 0,64 dengan kategori mentah, dan hasil tes menggunakan Roboflow dengan nilai confidence 0,95 menghasilkan kategori mentah juga.
Gambar 4. Hasil klasifikasi buah nanas dengan Pycharm
Pada Gambar 4 merupakan perbandingan hasil identifikasi untuk klasifikasi tingkat kematangan buah nanas berdasarkan citra digital. Hasil tes Pycharm menggunakan video dengan beragam nilai confidence dan diperoleh dua label  tingkat  kematangan  yaitu  matang  dan  setengah  matang.  Selanjutnya  hasil  klasifikasi  Pycharm  juga  dapat menggunakan Webcam (Real-Time) dengan nilai confidence 0,54 dan label yang dihasilkan yaitu setengah matang.
Gambar 5. Hasil klasifikasi buah nanas dengan Roboflow
Pada Gambar 5 terdiri dari dua gambar yaitu data dengan video dan juga gambar. Hasil identifikasi citra digital untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas dilakukan menggunakan aplikasi Roboflow. Dari klasifikasi tersebut  dengan  beragam  nilai  confidence  dan  diperoleh  satu  label  tingkat  kematangan  yaitu  mentah.  Selanjutnya menggunakan foto atau citra buah nanas dengan nilai confidence 0,97 menunjukan kategori nanas yang terlalu matang. Diambil juga 10 data sampel dari data latih yang diuji dengan 75 Epochs seperti pada Tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Data sampel yang dilatih Epoch Train/Box _Loss Train/Cls _Loss Train/Dfl _Loss Metrics/ Precision(B) Metrics/ Recall(B) Metrics/ mAP50(B) Metrics/ mAP50-95(B) 1 3,232 4,52 4,351 0,001 0,085 0,0006 0,0002 2 3,215 4,394 4,221 0,0009 0,076 0,0009 0,0002 3 3,181 4,333 4,164 0,0008 0,070 0,002 0,0004 10 2,872 3,428 3,530 0,853 0,047 0,064 0,024 11 2,776 3,319 3,442 0,402 0,128 0,048 0,048 12 2,699 3,299 3,365 0,427 0,171 0,071 0,071 20 2,367 2,866 2,958 0,441 0,361 0,113 0,113 21 2,424 2,942 3,035 0,309 0,202 0,081 0,081 22 2,226 2,836 2,910 0,434 0,528 0,194 0,194 30 2,117 2,681 2,752 0,469 0,512 0,219 0,219 Tabel 2. Data sampel yang dilatih Epoch Val/Box_Loss Val/Cls_Loss Val/Dfl_Loss Lr/pg 0 Lr/pg 1 Lr/pg 2 1 3,096 4,435 4,158 9,999e 9,999e 9,999e 2 3,092 4,435 4,156 0,00020 0,00020 0,00020 3 3,083 4,431 4,150 0,00031 0,00031 0,00031 10 2,465 4,026 3,461 0,000969 0,00096 0,00056 11 2,475 4,020 3,528 0,000964 0,00056 0,00096 12 2,486 4,016 3,44 0,000949 0,00094 0,00054 20 2,060 3,484 2,798 0,000832 0,00083 0,00083 21 2,054 3,127 2,776 0,000817 0,00081 0,00081 22 2,008 2,859 2,750 0,000803 0,00080 0,00080 30 1,783 3,195 2,466 0,000685 0,00068 0,00068
Train/Box_Loss,  Train/Cls_Loss,  dan  Train/Dfl_Loss  adalah  kerugian  yang  diukur  selama  pelatihan  model YOLOv8 untuk memprediksi posisi bounding box, klasifikasi objek dalam bounding box, dan representasi jarak antar piksel dalam objek yang terdeteksi. Metrik precision menunjukan proporsi prediksi objek yang benar dibandingkan dengan  semua  prediksi  positif.  Metrik  recall  mengukur  sensitivitas  model  deteksi objek yang  menjelaskan  tentang proporsi  objek  yang  benar-benar  terdeteksi  dibandingkan  dengan  semua  objek  yang  ada.  Metrik  mAP  atau  Mean Average Precision at IoU threshold 0,5 menunjukan hasil pengukuran akurasi keseluruhan model dalam deteksi objek. Val/Box_Loss, Val/Cls_Loss, dan Val/Dfl_Loss adalah kerugian yang diukur selama validasi model YOLOv8 untuk prediksi posisi, kelas objek dalam bounding box, dan representasi jarak antar piksel dalam objek yang terdeteksi. Lr/pg 0, Lr/pg 1, dan Lr/pg 2 adalah learning rate dan parameter group dalam optimisasi model selama pelatihan. Learning rate mengontrol seberapa besar model berubah berdasarkan perubahan dalam fungsi kerugian, sedangkan parameter group mengatur kelompok parameter dengan learning rate yang berbeda, tergantung pada jenis optimizernya.
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 567-575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5396
Hasil visualisasi pada Gambar 4 dan 5 dapat diberikan penjelasan lebih lanjut tentang kinerja dari sistem. Selain itu, selama proses pelatihan dan pengujian dalam tiap epoch-nya, sistem mengalami perkembangan dan peningkatan kinerja, yang juga dapat dilihat pada Gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Hasil confusion matrix
Sebagai  alat  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  algoritma  klasifikasi,  confusion  matrix  pada  Gambar  6 menunjukan  perbandingan  antara  hasil  klasifikasi  yang  sebenarnya  dengan  hasil  yang  diprediksi  oleh  model menggunakan model YOLOv8 untuk mendeteksi tingkat kematangan buah nanas.

## Gambar 7. Diagram mAP (Result)
Diagram mAP pada Gambar 7 menunjukkan kurva yang menggambarkan hubungan antara recall dan precision saat nilai IoU (Intersection over Union) yang berbeda digunakan sebagai threshold. IoU mengukur seberapa besar tumpang  tindih  antara  prediksi  bounding  box  dan  ground  truth.  Dengan  mengubah  IoU  threshold  dari  0  hingga  1 (biasanya dengan increment 0.05) dapat dilihat bagaimana precision dan recall berubah sepanjang kurva.
Gambar 8. Kurva hubungan parameter pengujian
Pada Gambar 8 menunjukan kurva hubungan tiap parameter pengujian yang menjelaskan tentang hubungan precision  dan  nilai  confidence,  hubungan  precision  dan  recall,  hubungan  recall  dan  confidence,  dan  hubungan  F1 dengan  confidence.  Kurva  hubungan  parameter-parameter  pengujian  dalam  deteksi  objek  memberikan  pandangan penting tentang kinerja model. Precision meningkat seiring dengan nilai confidence, menunjukkan ketepatan model dalam  mengklasifikasikan  hasil  positif.  Namun,  recall  cenderung  menurun  dengan  peningkatan  confidence  karena model lebih memilih prediksi yang pasti dengan confidence tinggi. Terdapat trade-off antara precision dan recall, di mana peningkatan salah satu bisa menurunkan nilai yang lain. F1 score, yang menggabungkan precision dan recall, juga dipengaruhi oleh nilai confidence.
Berdasarkan implementasi algoritma YOLOv8 dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas menunjukkan hasil yang baik dengan nilai mAP 81%, Precision 70,5%, Recall 75,9%, yang menghasilkan tingkat akurasi cukup memuaskan dengan beragam tingkat. Setelah dilakukan pengujian dan evaluasi secara berulang, penelitian menemukan bahwa pada beberapa kasus, keakuratan hasil deteksi kematangan buah nanas menghasilkan nilai yang tidak memuaskan, yang mana hal itu dipengaruhi oleh kekurangan variasi dalam dataset yang digunakan. Selain itu, kualitas data dalam artian kualitas foto harus jernih dan jelas, objek yang akan dideteksi tidak tertutupi objek lain, dan kualitas penangkap gambar (Camera/Webcam) harus bagus bila ingin digunakan secara Real Time.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma YOLOv8 untuk tujuan deteksi dan klasifikasi tingkat kematangan buah nanas dengan hasil yang cukup baik. Algoritma berhasil mencapai nilai mAP sebesar 81%, Precision sebesar 70,5%, dan  Recall  sebesar  75,9%,  menunjukkan  kemampuan  yang  memuaskan  dalam mengenali  dan  membedakan  antara berbagai  tingkat  kematangan  buah  nanas.  Meskipun  demikian,  penelitian  menghadapi  beberapa  tantangan  yang memengaruhi akurasi deteksi. Salah satu tantangan utama adalah kekurangan variasi dalam dataset yang digunakan, yang dapat mengurangi kemampuan model dalam mengenali kondisi buah nanas yang berbeda-beda. Kualitas data juga menjadi kunci penting; gambar yang digunakan harus jelas, tidak terlalu buram, dan objek yang akan dideteksi tidak boleh tertutupi oleh objek lain. Selain itu, kualitas perangkat penangkap gambar, baik kamera maupun webcam, berpengaruh  signifikan  terutama  dalam  aplikasi  real-time.  Untuk  mengatasi  tantangan  tersebut,  rekomendasi pengembangan termasuk perluasan variasi dataset dengan mencakup lebih banyak kondisi buah nanas yang berbeda, termasuk variasi tingkat kematangan dan pose. Selain itu, penting untuk meningkatkan kualitas pengambilan gambar agar  lebih  jernih  dan  memastikan  kejernihan  objek  yang  ingin  dideteksi.  Peningkatan  perangkat  keras  juga  dapat membantu  dalam  meningkatkan  akurasi  deteksi,  terutama  ketika  aplikasi  diimplementasikan  secara  real-time. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma YOLOv8 dapat digunakan secara Real-Time untuk mendeteksi tingkat kematangan buah, yang sangat bermanfaat bagi petani dalam memastikan kualitas buah nanas.

## REFERENCES
[1] Y. Zhang, S. Wang, X. Zhang, and X. Li, “A Comprehensive Survey on YOLO: A Versatile Object Detection Framework,” arXiv Prepr. arXiv2304.01028 , 2023.
[2] M.  F.  Tomatala  and  Mihuandayani,  “Prototyping  of  Machine  Learning  at  Traditional  Market  as  Option  for  Sales  and Purchasing Transaction,” in Proc.  2020  2nd Int.  Conf.  Cybernetics  and  Intelligent  System  (ICORIS) ,  Manado,  Indonesia, 2020, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320844.
[3] A. Mohite, R. Joshi, S. Kunjir, and M. Kodmelwar, “Deep Learning-Based Fruit Recognition and Quality Assessment: A Convolutional  Neural  Network Approach,”  in Proc.  2024  ASU  Int.  Conf.  Emerging  Technologies  for  Sustainability  and Intelligent Systems (ICETSIS) , Manama, Bahrain, 2024, pp. 589–593. doi: 10.1109/ICETSIS61505.2024.10459453.
[4] 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,” J. Inovtek Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 2, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i2.2104.
[5] M. S. Hawibowo and I. Muhimmah, “Aplikasi Pendeteksi Tingkat Kematangan Pepaya menggunakan Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  Berbasis  Android,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  Apr.  2024,  doi:
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 567-575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5396
10.26418/jp.v10i1.77819.
[6] S. Juliansyah and A. D. Laksito, “Klasifikasi Citra Buah Pir Menggunakan Convolutional Neural Networks,” InComTech J. Telekomun. dan Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 65–72, Apr. 2021, doi: 10.22441/incomtech.v11i1.10185.
[7] F.  Agustina  and  M.  Sukron,  “Deteksi  Kematangan  Buah Pepaya Menggunakan  Algoritma  YOLO  Berbasis  Android,” J. Infokam , vol. XVIII, no. 2, Sep. 2022, doi: 10.53845/infokam.v18i2.320.
[8] S. Aras, P. Tanra, and M. Bazhar, “Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Menggunakan YOLOv5,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, Apr. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i2.1270.
[9] F. B. Setiawan, C. B. Adipradana, and L. H. Pratomo, “Fruit Ripeness Classification System Using Convolutional Neural Network (CNN) Method,” PROtek  J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.33387/protk.v10i1.5549.
[10]  J. Zulkarnain, Kusrini, and T. Hidayat, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit Menggunakan Pendekatan Deep Learning,” J. Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 3, 2023, doi: 10.23887/jstundiksha.v12i3.59140.
[11]  R. Kurniawan, A. T. Martadinata, and S. D. Cahyo, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Sawit Berbasis Deep Learning dengan Menggunakan Arsitektur Yolov5,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, Oct. 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4408.
[12]  L. Lusiana, A. Wibowo, and T. K. Dewi, “Implementasi Algoritma Deep Learning You Only Look Once (YOLOv5) Untuk Deteksi Buah Segar Dan Busuk,” Paspalum  J. Ilm. Pertan. , vol. 11, no. 1, Mar. 2023, doi: 10.35138/paspalum.v11i1.489.
[13]  A. Kusuma, A. R. S. Nurrohman, K. T. Anggoro, and R. S. Pakpahan, “Implementasi Algoritma Yolo Dalam Pendeteksian Tingkat Kematangan Pada Buah Pepaya,” J. AI dan SPK  J. Artif. Intel. dan Sist. , vol. 1, no. 1, Jun. 2023, [Online]. Available: http://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidanspk/article/view/177
[14]  C. Dewi, O. M. Kamlasi, G. Chhabra, G. Dai, K. Kaushik, and I. U. Khan, “Automated Fruit Classification Based on Deep Learning Utilizing Yolov8,” in Proc. 2023 10th IEEE Uttar Pradesh Section Int. Conf. Electrical, Electronics and Computer Engineering (UPCON) , Gautam Buddha Nagar, India, 2023, pp. 801–807. doi: 10.1109/UPCON59197.2023.10434542.
[15]  Y. Su, B. Cheng, and Y. Cai, “Detection and Recognition of Traditional Chinese Medicine Slice Based on YOLOv8,” in Proc. 2023 IEEE 6th Int. Conf. Electronic Information and Communication Technology (ICEICT) , Qingdao, China, 2023, pp. 214–217. doi: 10.1109/ICEICT57916.2023.10245026.
[16]  A.  Ardiansyah,  J.  Triloka,  and  Indera,  “Evaluasi  Akurasi  dan  Presisi  Model  YOLOv8  dalam  Deteksi  Kesegaran  Buah,” JUPITER J. Penelit. Ilmu Dan Teknol. Komput. , vol. 16, no. 2, pp. 357–368, 2024, doi: 10.5281/zenodo.11296226.
[17]  M. Ibrahim and U. Latifa, “Penerapan Algoritma YOLOv8 Dalam Deteksi Waktu Panen Tanaman Pakcoy Berbasis Website,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 4, Aug. 2023, doi: 10.36040/jati.v7i4.7154.
[18]  N. J. Hayati, D. Singasatia, and M. R. Muttaqin, “Object Tracking Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO)v8 Untuk  Menghitung  Kendaraan,” KOMPUTA    J.  Ilm.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  12,  no.  2,  Oct.  2023,  doi: 10.34010/komputa.v12i2.10654.
[19]  S. Shubathra, P. C. D. Kalaivaani, and S. Santhoshkumar, “Clothing Image Recognition Based on Multiple Features Using Deep Neural Networks,” in Proc. 2020 , 2020, p. 7. doi: 10.1109/9155959.
[20]  A. Ng and S. Spielberg, Deep Learning for Computer Vision: Applications and Trends . Manning Publications, 2022.
[21]  I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning . MIT Press, 2016.