## Implementasi Convolutional Neural Network Pada Alat Klasifikasi Kematangan dan Ukuran Buah Nanas Berbasis Android
Irma Salamah 1 , Sherina Humairoh 2 , Sopian Soim 3 1,2,3 Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: irma.salamah@yahoo.com, sherinahumairoh31@gmail.com 2 , sopiansoim@gmail.com 3
Abstrack - South Sumatra is the region with the highest production of pineapples in 2021. The process of selling pineapples depends on the size and maturity. Farmers classify pineapples subjectively with both  eyes,  causing  the  classification  process  to  be  ineffective.  Machine  learning  technology  is developing very rapidly, one of which is deep learning which uses very deep neural networks to learn feature representations of data automatically. This study aims to implement the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to classify the ripeness and size of pineapples so that the sorting process for pineapple production can be effective and accurate. There are 6 classification labels, namely, large ripe pineapple, large half ripe, medium ripe, medium half ripe, small ripe, and small half ripe. Raspberry Pi 3B+ and Pi camera are used as fruit image capture tools. The results of the training process accuracy were 99.4%, and the validation process accuracy was 92.4% with a dataset of 275 data for each label. The dataset is used 80% as training data and 20% as validation data. Meanwhile, for testing the tool, 90 test data were used with an accuracy of 90.83%. And the results of the classification will appear on the Android application including the amount of pineapple stock that has been detected, so that it can make it easier for farmers to sort pineapples.
Keywords - Classification, Pineapple, Convolutional Neural Network, Android
I ntisari – Sumatera Selatan merupakan wilayah produksi buah nanas paling tinggi di tahun 2021. Dalam proses penjualan buah nanas bergantung pada ukuran dan kematangan. Para petani mengklasifikasikan buah nanas secara subjektif dengan kedua mata, sehingga menyebabkan proses klasifikasi tidak efektif. Teknologi machine learning berkembang sangat pesat, salah satunya deep learning yang menggunakan syaraf tiruan ( neural network ) yang sangat dalam ( deep ) untuk mempelajari representasi fitur dari data secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi kematangan dan ukuran buah nanas agar proses pemilahan hasil produksi buah nanas menjadi efektif dan akurat. Terdapat 6 label klasifikasi yaitu, nanas besar matang, besar  setengah  matang,  sedang  matang,  sedang  setengah  matang,  kecil  matang  dan  kecil  setengah matang. Digunakan Raspberry pi 3B+ dan kamera pi sebagai alat pengambilan citra buah. Didapatkan hasil akurasi proses training sebesar 99,4 % dan akurasi proses validasi sebesar 92,4% dengan dataset sebanyak  275  data  untuk  setiap  label.  Dataset  digunakan  80%  sebagai  data  training  dan  20%  data validasi. Sedangkan untuk pengujian testing pada alat digunakan 90 data uji dengan hasil akurasi sebesar 90,83%. Dan hasil klasifikasi akan tampil pada aplikasi android termasuk jumlah stok nanas yang telah dideteksi, sehingga dapat mempermudah pekerjaan petani dalam menyortir buah nanas.
Kata Kunci – Klasifikasi, Buah Nanas, Convolutional Neural Network, Android

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia sebagai negara agraris tentunya memiliki sumber data akan yang beraneka ragam termasuk  lahan  pertanian  yang  luas.  Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Indonesia di tahun 2021, jumlah produksi buah yang paling tinggi di wilayah Sumatera Selatan adalah buah nanas dengan total produksi sebanyak 476.074 ton. Nanas juga menempati posisi
sebagai peringkat kedua dalam kategori buah dengan produksi terbesar di Indonesia sebanyak 2,89 juta ton dalam setahun[1]. Dalam proses penjualan buah nanas, petani melakukan proses sortir buah berdasarkan tingkat kematangan serta klasifikasi ukuran buah yang berfungsi dalam penentuan harga jual nanas [2]. Saat ini para petani masih memilah ukuran buah secara subjektif menggunakan kedua mata.
Berdasarkan  penelitian  [3]  didapat  hasil  pengujian  sebuah  alat  pemilah  nanas  yang mengklasifikasikan  buah  nanas  dengan  tingkat  kematangan  mulai  dari  mentah,  matang  dan sangat matang menggunakan mikrokontroler Blu Pill STM32F103C8T6 dengan sensor IR dan indeks klasifikasi yang terbagi menjadi 7 kategori diinisialkan lewat bilangan bulat 1 sampai 7 menghasilkan tingkat akurasi secara keseluruhan bernilai lebih dari 90%. Adapun metode Fuzzy Logic [4]  yang  diimplementasikan  menggunakan  algoritma If-Then dalam  proses  sortir  dan penghitung buah apel didapat tingkat keberhasilan sebesar 90% dengan mikrokontroller berupa Arduino  Mega  2560  serta  sensor loadcell dan  warna  TCS3200.  Dengan  perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat machine learning ramai digunakan dalam menganalisa berbagai macam data. Salah satunya deep learning yang dapat dimanfaatkan dalam mengolah citra digital atau image processing . Terdapat beberapa algoritma yang digunakan dalam bidang pengolahan citra digital seperti, Support Vector Machine , Naïve Bayes dan Neural Network . [5]. Penggunaan metode Support Vector Machine pernah diteliti untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah nanas berdasarkan tekstur GLCM seperti contrast, correlation, energy, dan homogeneity mencapai tingkat akurasi sebesar 80% [6].
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  merupakan  sebuah  pengembangan  dari  metode Multilayer Perceptron (MLP) yang tergolong dalam keluarga jaringan saraf ( neural network ). Convolutional network termasuk dalam kategori deep neural network karena memiliki tingkat kedalaman  yang  tinggi,  dan  sering  digunakan  untuk  mengolah  data  citra  [7].  Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) sangat signifikan dalam pengenalan citra digital karena model ini dapat diproses berdasarkan prinsip sistem pengenalan citra pada manusia, yaitu mirip dengan cara visual cortex pada otak manusia berfungsi [8]. Telah dilakukan penelitian dalam mengklasifikasikan  rambu  lalu  lintas  menggunakan  metode  CNN  dan  deteksi  menggunakan faster-RCNN  dan  YOLOV4  didapat  hasil  akurasi  tertinggi  pada  pengklasifikasian menggunakan metode CNN [9].
Model  CNN  juga  pernah  digunakan  untuk  menentukan  kematangan  buah  kopi  kuning dengan  label  mentah,  setengah  matang,  matang  dengan  data  latih  sebanyak  984  citra menghasilkan akurasi sebesar 92% [10]. Penerapan CNN juga dilakukan untuk mengklasifikasi buah jeruk busuk dan bagus dengan data teraining sebanyak 250 data didapatkan hasil akurassi training  sebesar  96%  [11]  .Penelitian  [12]  melakukan  deteksi  buah  nanas  menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan CNN didapat hasil total rata-rata akurasi sebesar 83,33%. Pada penelitian  [13]  digunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk mengklasifikasikan kematangan buah pisang dengan menggunakan 4 output serta pengulangan tahapan konvolusi dan max polling sebanyak 2 lapisan mendapatkan hasil keakurasian sebesar 96,14%.  Oleh  karena  itu,  akan  dilakukan  implementasi  algoritma Convolutional  Neural Network (CNN)  dalam  mengklasifikasi  kematangan  dan  ukuran  buah  nanas  yang dikembangkan dari penelitian sebelumnya. Hasil klasifikasi yang telah berhasil diprediksi akan ditampilan dalam aplikasi android. Dengan adanya penelitian ini dapat membantu para petani dalam mengklasifikasi buah nanas agar lebih efektif.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
CNN merupakan salah satu metode neural network yang berfungsi untuk mengolah data dua  dimensi.  CNN  merupakan  metode  yang  berfungsi  dalam  mengenali  obje,  visual,  serta
mendeteksi data citra digital. Metode ini melibatkan neuron yang memiliki bobot (weight), bias, dan  fungsi  aktivasi.  CNN  beroperasi  dengan  menggunakan  lapisan  konvolusi,  yaitu  dengan menggeser  kernel  (filter)  yang  memiliki  ukuran  tertentu  pada  sebuah  gambar.  Hal  ini memungkinkan komputer untuk mendapatkan informasi representatif baru dengan melakukan perkalian antara bagian-bagian gambar dan filter yang digunakan[14]. Arsitektur CNN terbagi menjadi beberapa layer seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1.  Ilustrasi Arsitektur CNN
Tahapan convolutional layer merupakan proses menggeser (convolve) suatu filter kernel disetiap  kemungkinan  posisi  filter  pada  gambar.  Semua  data  hasil  konvolusi  akan dikonversikan  oleh  kernel  ke  seluruh  bagian  data  input  sehingga  menjadi feature  map 2D. Fungsi kernel (filter) pada lapisan ini memiliki panjang, tinggi dan tebal sesuai dengan channel data input. Setiap kernel akan melakukan operasi dot product antara data input dan nilai dari filter itu sendiri[15]. Pooling layer adalah lapisan sesudah lapisan konvolusi, lapisan ini terdiri dari  filter  yang  memiliki  ukuran  dan  nilai  stride  tertentu.  Pada  lapisan  ini  terjasi  perubahan ukuran data input yang berubah menjadi setengah dari ukuran image layer sebelumnya. Jenis pooling yang umum digunakan antara lain Max Pooling dan Average Pooling[16].
Berikutnya  lapisan  yang  berfungsi  untuk  menghubungkan  lapisan  aktivasi  sebelumnya menuju  lapisan  selanjutnya.  Lapisan  sebelumnya  hanya  dapat  dieksekusi  oleh  lapisan fully connected apabila lapisan tersebut sudah berubah bentuk jadi satu dimensi. Proses dilakukan dengan cara flatten atau reshape . Vektor yang akan digunakan sebagai input dari lapisan ini merupakan  hasil  dari  proses flatten tersebut. Dropout adalah  lapisan  yang  berguna  untuk mengnonaktifkan acak neuron yang ada pada lapisan sebelumnya sehingga membuat neuron tersebut  tidak  digunakan  dalam  proses  pelatihan  selanjutnya.  Seluruh  neuron  tersebut  dapat dianggap  sebagai  neuron  yang  terbuang  secara  acak  yang  menyebabkan  pemberhentian sementara jaringan.

## B. Data Penelitian
Proses pengumpulan dataset diambil dari citra buah nanas utuh termasuk bagian buah dan mahkota  nanas.  Dataset  yang  diambil  berdasarkan  parameter  untuk  ke-6  label  klasifikasi. Kematangan buah dapat diidentifikasi berdasarkan sifat fisiknya, khususnya warna kulitnya. Buah nanas yang masih muda memiliki kulit berwarna hijau keputihan, sedangkan buah nanas setengah  matang  memiliki  kulit  yang  lebih  tua  dengan  campuran  warna  hijau  dan  kuning. Ketika  buah  nanas  sudah  matang,  kulitnya  berubah  menjadi  kuning  hingga  oranye[17]. Sedangkan untuk ukuran buah diklasifikasikan menjadi 3 ukuran, yaitu besar, sedang dan kecil. Kategori tersebut dibedakan berdasarkan ukuran panjang buah nanas. Dikatakan besar apabila memiliki  panjang  16-18  cm,  sedang  apabila  memiliki  panjang  13-15  cm  dan  kecil  apabila memiliki panjang 8-12 cm. Dalam penelitian ini terdapat 6 label klasifikasi yang digunakan yaitu buah besar matang, besar setengah matang, sedang matang, sedang setengah matang, kecil matang  dan  kecil  setengah  matang.  Terdapat  sebanyak  1650  data  latih  dengan  setiap  label
berjumlah 275 data latih. Sedangkan untuk proses validasi data menggunakan sebanyak 20% dari data latih. Beberapa contoh dari data latih dapat dilihat pada tabel I.

## T ABEL I

## D ATASET B ERDASARKAN L ABEL K LASIFIKASI
No Label Klasifikasi
Contoh Dataset 1 Besar Matang
2 Besar Setengah Matang
3 Sedang Matang
4 Sedang Setengah Matang
5 Kecil Matang

## 6 Kecil Setengah Matang
Seluruh dataset tersebut diambil menggunakan kamera pi dengan ketinggian yang sama sejauh 55 cm. Hal tersbut berguna agar dapat telihat secara signifikan perbedaan ukuran yang ada. Gambar yang didapat memiliki ukuran 640x480 piksel. Kemudian dilakukan tahapan pre- processing diperkecil menjadi 200x150 piksel. Hal ini dilakukan agar data yang diproses tidak terlalu  berat.  Dataset  yang  sudah  terbagi  menjadi  beberapa  kategori  akan  dilakukan  proses labelling sesuai  dengan  judul  folder  dari  setiap  kategori  yang  telah  ditentukan.  Selanjutnya
proses data  augmentation yaitu  memperbanyak  dataset  dengan  cara  melakukan  pengolahan citra seperti random flip , rotasi , zoom dan rescaling .

## C. Lokasi Penelitian
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini,  buah  nanas  yang  digunakan  berasal  dari  wilayah Sumatera  Selatan,  termasuk  nanas  daerah  Palembang  dan  Prabumulih.  Pengambilan  dataset dilakukan  di  Perumahan  Kelapa  Gading  Kota  Palembang,  Sumatera  Selatan.  Sedangkan pengujian  dilakukan  di  Politeknik  Negeri  Sriwijaya,  Kota  Palembang,  Sumatera  Selatan. Penerapan penelitian ini dilakukan di Agrowisata Nanas Prabumulih, Sumatera Selatan.

## D. Metode Penelitian

## 1. Perancangan Model CNN
Adapun  proses  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  membuat  model  CNN  yang  mampu mengklasifikasi ukuran dan kematangan buah nanas dengan baik. Skema perancangan model dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Skema Pembuatan Model CNN
Proses  pelatihan  model  CNN  diawali  dengan  pengumpulan  dataset  lalu  pre-processing image gambar agar semua gambar memiliki size yang sama. Selanjutnya seluruh dataset yang ada akan dibagi menjadi 80% untuk data latih dan 20% sebagai data validasi. Data latih akan mengalami  proses  training  dan  divalidasi  menggunakan  data  validasi.  Proses learning akan terus diulang sampai ditemukan hasil akurasi yang terbaik dalam mengklasifikasi 6 label yang telah ditentukan. Proses training dataset dilakukan menggunakan model arsitektur CNN yang telah dirancang seperti yang ditunjukkan pada tabel 2. Tahapan convolutional layer merupakan
tahapan pergeseran atau menggeser ( convolve ) filter disetiap kemungkinan posisi filter pada gambar. Setiap data yang masuk ke dalam lapisan konvolusi akan mengalami proses konvolusi dan akan diolah oleh setiap filter secara keseluruhan pada data input, menghasilkan suatu peta aktivasi atau feature map 2D. Fungsi kernel (filter) pada lapisan ini memiliki dimensi panjang, lebar, dan kedalaman sesuai dengan channel data input. Setiap kernel akan melakukan operasi dot  product  (perkalian  titik)  antara  data  input  dan  nilai-nilai  dari  filter  tersebut[15].  Pada penelitian kali ini digunakan filter kernel dengan ukuran 3x3 piksel.
T ABEL II A RSITEKTUR M ODEL CNN Layer (Type) Output Shape Param # Sequential (None, 150, 200, 3) 0 Conv2d (None, 150, 200, 32) 896 Max_Polling2d (None, 75, 100, 32) 0 Conv2d_1 (None, 75, 100, 64) 18496 Max_Polling2d_1 (None, 37, 50, 64) 0 Conv2d_2 (None, 37, 50, 128) 73856 Max_Polling2d_2 (None, 18, 25, 128) 0 Conv2d_3 (None, 18, 25, 512) 590336 Max_Polling2d_3 (None, 9, 12, 512) 0 Conv2d_4 (None, 9, 12, 1024) 4719616 Max_Polling2d_4 (None, 4, 6, 1024) 0 Dropout (None, 4, 6, 1024) 0 Flatten (None, 24576) 0 Dense (None, 512) 12583424 Dense_1 (None, 256) 131328 Dense_2 (None, 6) 1542 Total Params 18,199,494
Pada  lapisan max  pooling dilakukan  pengurangan  ukuran  fitur  dan  mengambil  nilai maksimum dari area tertentu. Dalam kasus ini, peneliti menggunakan operasi max pooling (2,2) dengan stride 2 sehingga ukuran feature map dikurangi menjadi setengah dari ukuran aslinya yaitu menjadi 100x75 piksel. Kedua lapisan ini dilakukan pengulangan sebanyak 5 kali lapisan sehingga menghasilkan output dalam bentuk 6x4 piksel.  Selanjutnya dilakukan dropout , pada lapisan  ini  akan  dinonaktifkan  beberapa  unit neuron selama  proses  pelatihan  agar meminimalisir terjadinya overfitting . Lapisan flatten mengubah matriks kedalam bentuk vektor, sehingga  lapisan dense mampu  mengeksekusi  nilai  sampai  menghasilkan  vektor  dengan panjang  6  sesuai  dengan  jumlah  label  klasifikasi  yang  digunakan.  Dari  keseluruhan  proses tersebut  menghasilkan  total  parameter  yang  dilatih  sebanyak  18,119,494  berguna  dalam menghasilkan prediksi yang akurat.

## 2. Sistematika Alat
Setelah  didapatkan  model  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi,  maka  model  tersebut  akan disimpan dan diimplementasikan ke alat klasifikasi buah nanas yang telah dirancang. Alat yang digunakan dalam mengklasifikasi kematangan dan ukuran buah nanas adalah raspberry pi 3B+ sebagai  mikrokontroller  menggunakan  SD card untuk  media  penyimpanan  yang  mampu bekerja  dalam  jangka  waktu  lama  [18]    dan  kamera  pi.  Kamera  pi  bersifat  fleksibel  karena mampu bekerja dengan semua model raspberry pi termasuk raspberry pi 3B+. Pada pemrosesan gambar  digunakan library openCV  yang  bersifat open  source dengan  fitur  analisis  struktur, kalibrasi  kamera,  deteksi  gerakkan  serta  pengenalan  objek  [19].  Digunakan  TensorFlow sebagai  open  source  yang  berperan  dalam  menjalankan  model  CNN  di  raspberry  pi  karena mendukung dalam eksekusi model CNN pada perangkat bergerak dengan performa yang lebih cepat  namun  minim  penggunaan  sumber  daya.  Pada  proses  pengambilan  objek  tensorflow
machine learning menggunakan metode transfer learning [20]. Skema perancangan alat yang digunakan seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Skema Alat
Protokol  yang  digunakan  dalam  sistem  kerja  alat  dan  android  menggunakan  protokol HTTP/HTTPS.  Raspberry  pi  akan  berkomunikasi  dengan  server  melalui  API  ( Application Programming Interface ) ke database. Dan dari database akan mengirimkan hasil deteksi agar dapat ditampilkan pada aplikasi android. Untuk jenis database yang digunakan adalah MySQL. Tampilan tabel hasil deteksi pada database dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Tabel Hasil Deteksi Pada Database

## E. Evaluasi
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  ekperimen.  Peneliti  melakukan  percobaan testing secara  nyata  pada  alat  dalam  mengklasifikasi  kematangan  dan  ukuran  buah  nanas.  Adapun tahapan percobaan yang dilakukan sesuai dengan alur kerja pada gambar 5. Tahap penelitian dimulai  dengan  pengambilan  gambar  nanas  oleh  alat.  Selanjutnya  model  CNN  akan mengidentifikasi  gambar  nanas  dan  membandingkannya  dengan  data  input.  Setelah  sistem berhasil  memprediksi  klasifikasi  nanas,  data  klasifikasi  akan  dikirimkan  dari  alat  menuju android.  Hasil  keseluruhan  deteksi  dapat  dilihat  melalui  aplikasi  pada  android  yang  telah dirancang. Citra buah nanas yang diambil dari kamera pi akan diidentifikasi dengan hasil model CNN  yang  telah  dibuat.  Sehingga  didapatkan  hasil  prediksi  untuk  kategori  nanas  yang diklasifikasikan dan data muncul pada aplikasi android yang telah dirancang.
Gambar 5. Percobaan Sistem

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini akan dijelaskan tentang hasil pengujian. Hasil dari pengujian yang telah dilakukan dengan mentraining dataset sebanyak 100 epoch. Proses training dan validasi model cnn yang telah dirancang dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Proses Training dan Validasi Model CNN
Berdasarkan hasil training yang telah dilakukan didapat hasil nilai akurasi tertinggi sebesar 99,3939% dengan loss training sebesar 2,2773%. Sedangkan untuk hasil validasi menggunakan 20%  dataset  yang  ada  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  92,4242%  dengan  loss  validasi sebesar  2,1983%.  Untuk  hasil  keseluruhan  training  model  dapat  dilihat  dari  grafik  yang
ditunjukkan pada gambar 7. Grafik bewarna biru menunjukkan hasil akurasi dari data training dan grafik bewarna merah menunjukkan hasil akurasi dari data validasi selama proses learning model.  Grafik  yang  ditunjukkan  dapat  dikatakan  baik  dikarenakan  rentang  perbedaan  hasil akurasi  antara  training  dan  validasi  tidak  terlalu  jauh,  sehingga  dapat  membuktikan  bahwa model yang dilatih sudah baik dalam mengklasifikasi buah nanas berdasarkan kategori yang telah ditentukan.

## Gambar 7. Grafik Akurasi Training dan Validasi
Setelah mendapatkan model CNN dengan akurasi yang baik, maka model akan dijalankan pada  alat  pengklasifikasi  buah  nanas.  Dilakukan  proses  testing  dengan  buah  nanas  asli menggunakan  kamera  pi  dan  raspberry  pi  sebagai  mikrokontroller  yang  mempredikasi  hasil klasifikasi. Dilakukan percobaan testing sebanyak 15 data uji untuk setiap kategori nanas besar matang,  besar  setengah  matang,  sedang  matang,  sedang  setengah  matang,  kecil  matang  dan kecil setengah matang. Adapun hasil data yang didapatkan terlihat dalam tabel 3.
T ABEL III

## H ASIL T ESTING M ENGGUNAKAN A LAT K LASIFIKASI N ANAS
No. Label Citra Nanas Hasil Prediksi 1 Besar Matang Benar 2 Besar Matang Benar 3 Besar Setengah Matang Benar 4 Besar Setengah Matang Benar
5 Sedang Matang Benar
6
Sedang Matang Benar 7 Sedang Setengah Matang Benar 8 Sedang Setengah Matang Benar 9 Kecil Matang Benar
10
Kecil Matang Benar 11 Kecil Setengah Matang Benar 12 Kecil Setengah Matang Benar
Berdasarkah hasil keseluruhan testing secara real didapatkan hasil klasifikasi untuk 90 data percobaan yang telah dilakukan. Didapatkan hasil untuk kondisi nanas yang diletakkan secara diagonal  akan  mempengaruhi  hasil  prediksi  dari  model  ini.  Dan  juga  membuktikan  bahwa mahkota  dari  buah  nanas  itu  sendiri  tidak  mengganggu  hasil  prediksi  secara  signifikan dikarenakan dataset yang diberikan terdiri dari berbagai macam ukuran mahkota untuk setiap labelnya. Dari hasil percobaan dapat dihitung akurasi dari setiap label menggunakan confusion matrix seperti yang ditunjukkan pada tabel 4. Didapatkan hasil akurasi dari proses testing pada alat sebesar 90,83%.

## T ABEL IV H ASIL C ONFUSION M ATRIX
Label TP FP FN TN Total Akurasi Besar Matang 13 2 0 0 15 86% Besar Setengah Matang 14 1 0 0 15 93% Sedang Matang 13 2 0 0 15 86%
Label TP FP FN TN Total Akurasi Sedang Setengah Matang 12 3 0 0 15 80% Kecil Matang 15 0 0 0 15 100% Kecil Setengah Matang 15 0 0 0 15 100% Akurasi Rata-Rata 90,83%
Adapun berikut tampilan aplikasi android untuk menampilkan hasil klasifikasi dari data yang telah di ambil dan juga stok buah nanas yang telah berhasil diklasifikasi. Pada gambar 8(a)  merupakan  tampilan  dari  hasil  deteksi  ukuran  dan  kematangan  buah  nanas,  dengan inisialisasi warna untuk buah besar bewarna merah, buah sedang bewarna biru dan buah kecil bewarna hijau. Untuk tampilan stok buah nanas terlihat pada gambar 8(b), dimana stok nanas dibedakan berdasarkan ukuran nanas saja.
Gambar 8. (a) Tampilan Hasil Deteksi (b) Tampilan Stok Nanas

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada Raspberry  Pi  untuk  mengklasifikasikan  kematangan  dan  ukuran  buah  nanas.  Dari  hasil pelatihan, model CNN mencapai akurasi tinggi dengan 99,39% pada data training dan 92,42% pada data validasi. Alat pengklasifikasi buah nanas yang menggunakan model CNN berhasil mencapai akurasi 90,83% dalam mengidentifikasi kematangan dan ukuran buah nanas secara real-time.  Aplikasi  Android  yang  dikembangkan  memungkinkan  para  petani  untuk  melihat hasil klasifikasi dari citra buah nanas serta stok nanas yang telah dikategorikan berdasarkan ukuran. Penelitian ini memiliki signifikansi yang penting karena dapat membantu petani dalam proses sortir dan penentuan harga jual nanas secara efektif. Teknologi deep learning seperti CNN  dapat  memberikan  kontribusi  besar  dalam  pengembangan  teknologi  pertanian  dan pengolahan  citra  digital  di  Indonesia,  sehingga  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam kegiatan pertanian dan industri pengolahan buah-buahan. Adapun saran kedepannya semoga
tingkat akurasi dapat lebih baik lagi untuk real-time dan lebih banyaknya dataset dari berbagai jenis buah nanas.

## R EFERENSI
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Produksi  Tanaman  Buah-buahan  2021,” bps.go.id ,  2022. https://www.bps.go.id/indicator/55/62/1/produksi-tanaman-buah-buahan.html (accessed Jan. 29, 2023).
[2] H. Herawati and A. Rifin, “Analisis Pemasaran Nenas Palembang (Kasus: Desa Paya Besar,  Kecamatan  Payaraman,  Kabupaten  Ogan  Ilir,  Provinsi  Sumatera  Selatan),”  in Forum Agribisnis: Agribusiness Forum , 2013, pp. 147–160.
[3] F.  T.  Desy,  A.  Surtono,  A.  Supriyanto,  and  J.  Junaidi,  “Rancang  Bangun  Purwarupa Pemilah Nanas Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan Mikrokontroler Blue Pill STM32F103C8T6,” Journal of Energy, Material, and Instrumentation Technology , vol. 1, no. 3, pp. 81–90, Nov. 2020, doi: 10.23960/jemit.v1i3.27.
[4] R. A. Syawalia, S. Rasyad, and D. A. Pratama, “Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Sortir Otomatis Alat Penghitung Jumlah Buah Apel,” JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) , vol. 6, no. 2, pp. 421–432, 2020.
[5] F. F. Maulana and N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) , vol. 1, no. 02, 2019.
[6] Sutisna  and  F.  Chairulloh,  “KLASIFIKASI  TINGKAT  KEMATANGAN  BUAH NANAS BERDASARKAN TEKSTUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Informatika Teknologi dan Sains , vol. 4, no. 4, pp. 296–301, Nov. 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i4.2047.
[7] W.  S.  E.  Putra,  “Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural  network  (CNN) pada caltech 101,” Jurnal Teknik ITS , vol. 5, no. 1, 2016.
[8] I. A. Sabilla, “Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Jenis dan Kesegaran Buah pada Neraca Buah,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember , 2020.
[9] N. Youssouf, “Traffic sign classification using CNN and detection using faster-RCNN and YOLOV4,” Heliyon , vol. 8, no. 12, Dec. 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e11792.
[10]  U. UNGKAWA and G. AL HAKIM, “Klasifikasi Warna pada Kematangan Buah Kopi Kuning menggunakan Metode CNN Inception V3,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , vol. 11, no. 3, p. 731, 2023.
[11]  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.
[12]  Y.  Bili et  al. ,  “Perancangan  Alat  Pendeteksi  Kematangan  Buah  Nanas  Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” 2022. [Online]. Available: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/METHOTIKA
[13]  N. Saranya, K. Srinivasan, and S. K. P. Kumar, “Banana ripeness stage identification: a deep learning approach,” J Ambient Intell Humaniz Comput , vol. 13, no. 8, pp. 4033– 4039, Aug. 2022, doi: 10.1007/s12652-021-03267-w.
[14]  I. A. Sabilla, “Arsitektur Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Klasifikasi Jenis Dan Kesegaran Buah Pada Neraca Buah,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember , 2020.
[15]  P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “Implementasi  Deep  Learning Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Ekspresi  Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–20, 2020.
[16]  Y. B. E. Purba, N. F. Saragih, A. P. Silalahi, S. Sitepu, and A. Gea, “Perancangan Alat Pendeteksi  Kematangan  Buah  Nanas  Dengan  Menggunakan  Mikrokontroler  Dengan Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika METHOTIKA , vol. 2, no. 1, pp. 13–21, 2022.
[17]  R. Yowandita, “PEMBUATAN JELLY DRINK NANAS (Ananas comosus L) KAJIAN
TINGKAT KEMATANGAN BUAH NANAS DAN KONSENTRASI
PENAMBAHAN  KARAGENAN  TERHADAP  SIFAT  FISIK,  KIMIA  DAN ORGANOLEPTIK,” Jurnal  Pangan  dan  Agroindustri ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  63–73,  Apr. 2018, doi: 10.21776/ub.jpa.2018.006.02.7.
[18]  S.  Rossa,  “Design  &  Build  Banknote  Nominal  Identification  Tools  for  Visual Impairment  Using  Convolutional  Neural  Network  Algorithm  and  Tensorflow  with Android Based,” Logic: Jurnal Rancang Bangun dan Teknologi , vol. 22, no. 3, pp. 244– 252, 2022.
[19]  L.  M.  Silalahi,  I.  U.  V.  Simanjuntak,  F.  A.  Silaban,  S.  Budiyanto,  and  M.  Ikhsan, “Integration of opencv raspberry pi 3b+ and camera sensor in access control of vehicle ignition  key  system,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , IOP Publishing, 2020, p. 012002.
[20]  A.  Afrizal,  S.  J.  I.  Ismail,  and  G.  B.  Satrya,  “Perancangan  Sistem  Keamanan  Rumah Menggunakan Deteksi Wajah Berbasis Machine Learning Menggunakan Tensorflow,” eProceedings of Applied Science , vol. 8, no. 1, 2022.