## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372

## Pengenalan Potensi Racun dan Peningkatan Keamanan Pangan Dalam Jamur Menggunakan Convolutional Neural Network
Ilham Rafiedhia Pramutighna * , Arief Hermawan
Sains dan Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Sleman, Indonesia Email: 1,* ilham.5200411490@student.uty.ac.id, 2 ariefdb@uty.ac .id Email Penulis Korespondensi: ilham.5200411490@student.uty.ac.id
Abstrak− Salah satu perkembangan pertanian di bidang pangan dengan prospek yang baik adalah jamur. Secara keseluruhan, jamur dapat diklasifikasikan menjadi dua kelompok, yakni jamur yang layak dikonsumsi dan jamur yang tidak cocok untuk dikonsumsi. Jamur yang dapat dikonsumsi dapat dimanfaatkan sebagai makanan, obat-obatan, dan memiliki berbagai kegunaan lainnya,  sementara  jamur  yang  tidak  cocok  untuk  dikonsumsi  dapat  menyebabkan  keracunan.  Namun,  membedakan  antara jenis  jamur  yang layak  dikonsumsi dengan  yang tidak  cocok untuk  dikonsumsi  menjadi hal  yang rumit. Jika terjadi sedikit kesalahan dalam memilih jamur yang layak untuk dikonsumsi, dampaknya juga akan berimbas pada kesehatan konsumen yang mengonsumsi jamur tersebut. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi dalam pengolahan citra digital dapat membantu untuk mengklasifikasikan antara jamur yang layak dikonsumsi maupun yang tidak cocok untuk dikonsumsi. Klasifikasi citra menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN)  merupakan alternatif  untuk  mengatasi  masalah tersebut. Fokus  utama penelitian ini adalah pengenalan potensi racun dalam jamur menggunakan CNN yang diharapkan akan memberikan kontribusi baru dalam pengembangan pendekatan yang lebih efisien dan akurat dalam mengklasifikasikan jamur yang layak dikonsumsi dan yang tidak cocok untuk dikonsumsi. Hasilnya menunjukkan bahwa model yang dilatih dengan data augmentasi mencapai akurasi tertinggi, yaitu 96.53% untuk data latih dan 93.22% untuk data validasi, dengan tingkat loss yang lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa CNN merupakan pendekatan yang efisien dan akurat dalam mengklasifikasikan jamur berdasarkan genus- nya. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa parameter seperti jumlah  epoch, jumlah batch size, optimizer, ukuran citra, dan augmentasi citra mempengaruhi proses pelatihan model.
Kata Kunci: Jamur; Klasifikasi; CNN; Deep Learning; Keamanan Pangan; Mikologi
Abstract− One promising advancement in the field  of food agriculture is the cultivation of  mushrooms. Mushrooms can be broadly classified into two groups: edible mushrooms and non-edible mushrooms. Edible mushrooms serve various purposes, including  as  food,  medicine,  and  other  applications,  while  non-edible  ones  can  lead  to  poisoning.  However,  distinguishing between  edible  and  non-edible  mushrooms  is  a  complex  task.  Even  a  slight  error  in  selecting  suitable  mushrooms  for consumption can have health repercussions for consumers. The progress in science and technology, particularly in digital image processing,  aids  in  the  classification  of  mushrooms.  Image  classification  using  Convolutional  Neural  Networks  (CNNs) presents an alternative to address this issue. This research primarily focuses on identifying potential toxins in mushrooms using CNNs, aiming to contribute to a more efficient and accurate approach in classifying mushrooms fit for consumption. The results demonstrate that the model trained with data augmentation achieved the highest accuracy, with 96.53% for training data and 93.22% for validation data, accompanied by lower loss rates. This underscores that CNNs are an efficient and accurate approach in classifying mushrooms based on their genus. Furthermore, this study also discovered that parameters such as the number of epochs, batch size, optimizer, image size, and image augmentation influence the model training process.
Keywords : Mushroom; Classification; CNN; Deep Learning; Food Safety; Mycology

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  perkembangan  pertanian  di  bidang  pangan  dengan  prospek  yang  baik  adalah  jamur.  Jamur  adalah organisme  yang  tidak  melakukan  fotosintesis  dan  telah  digunakan  sejak  lama  sebagai  sumber  pangan.  Jamur dikenal  pula  sebagai  sumber  beragam  bahan  bioaktif,  seperti  protein,  gula,  lipid,  asam  amino,  serat,  mineral, vitamin, dan sejumlah komponen lainnya yang memberikan manfaat bagi Kesehatan [1]. Sebanyak 200.000 jenis jamur dari keseluruhan 1,5 juta jenis jamur di seluruh dunia diperkirakan ada di Indonesia. Meskipun demikian, hingga  saat  ini,  belum  ada  informasi  yang  akurat  mengenai  jumlah  pasti  jenis  jamur  yang  telah  diidentifikasi, dimanfaatkan, atau punah akibat tindakan manusia [2]. Secara keseluruhan, jamur dapat diklasifikasikan menjadi dua kelompok, yakni jamur yang layak dikonsumsi dan jamur yang tidak cocok untuk dikonsumsi. Jamur yang dapat dikonsumsi dapat dimanfaatkan sebagai  makanan, obat-obatan, dan  memiliki  berbagai kegunaan  lainnya, sementara jamur  yang tidak  cocok  untuk dikonsumsi dapat  menyebabkan keracunan [3]. Namun, membedakan antara  jenis  jamur  yang  layak  dikonsumsi  dengan  yang  tidak  cocok  untuk  dikonsumsi  menjadi  hal  yang  rumit karena banyak spesies jamur memiliki bentuk yang hampir serupa [4]. Jika terjadi sedikit kesalahan dalam memilih jamur yang layak untuk dikonsumsi, dampaknya juga akan berimbas pada kesehatan konsumen yang mengonsumsi jamur tersebut.
Jamur memiliki peran yang penting dalam budaya kuliner dan pengobatan tradisional di Indonesia. Namun, kurangnya pemahaman  yang  memadai tentang potensi racun dalam  jamur telah  menyebabkan risiko keracunan yang serius bagi masyarakat. Dalam meta-analisis selama 10 tahun terakhir (2013-2023), telah terjadi sebanyak 61 kasus keracunan jamur liar di Indonesia dengan jumlah total 455 korban dan 9 di antaranya meninggal dunia. Kejadian ini menimpa individu yang berada di berbagai wilayah di Indonesia [1], [5]–[7]. Salah satu strategi untuk menghindari  terjadinya  kasus  keracunan  jamur  liar  di  Indonesia  adalah  melalui  upaya  edukasi  dan  penyebaran informasi yang efektif kepada seluruh Masyarakat [5]. Oleh karena itu, sangat penting untuk melakukan penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
yang fokus pada pengenalan potensi racun dalam jamur dan peningkatan keamanan pangan. Keamanan pangan, termasuk  jamur,  menjadi  isu  krusial  bagi  kesehatan  masyarakat.  Dalam  konteks  Indonesia  yang  kaya  akan keanekaragaman  hayati,  penting  untuk  meningkatkan  upaya  pengenalan  potensi  racun  dalam  jamur  dan peningkatan  keamanan  pangan.  Data  statistik  dan  survei  yang  relevan  mengenai  kasus  keracunan  jamur  di Indonesia menunjukkan kebutuhan akan pendekatan yang lebih efektif dan terkini untuk mengidentifikasi jamur beracun.
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  dalam  pengolahan  citra  digital  dapat  membantu  untuk mengklasifikasikan antara jamur yang layak dikonsumsi maupun yang tidak cocok untuk dikonsumsi. Klasifikasi citra menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) merupakan alternatif untuk mengatasi masalah tersebut. CNN  adalah  jenis  neural  network  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengklasifikasikan  gambar. Keunggulan  utama  CNN  terletak  pada  kemampuannya  dalam  pengenalan  gambar  dan  klasifikasi  gambar  jika dibandingkan dengan metode deep learning lainnya [8]. CNN adalah salah satu jenis model deep learning  yang mampu memproses data dalam bentuk pola grid. Arsitektur CNN terdiri dari tiga jenis lapisan utama, yaitu lapisan konvolusi  (convolutional  layer),  lapisan  pengelompokan  (pooling  layer),  dan  lapisan  terhubung  penuh  (fully connected  layer).  Setiap  layer  memiliki  peran  yang  berbeda,  di  mana  convolutional  layer  dan  pooling  layer bertugas untuk  mengekstraksi  fitur dari data, sementara  fully connected layer  berfungsi untuk  memetakan  fitur hasil ekstraksi ke output klasifikasi [9].
Beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis jamur yang  dapat  dikonsumsi  dengan  jamur  beracun  menggunakan  berbagai  metode.  Ruth  Hanseliani  dan  Cyprianus Kuntoro  Adi  melakukan  penelitian  pada  tahun  2019  yang  mengidentifikasi  jenis  jamur  yang  layak  dikonsumsi menggunakan  metode  Backpropagation.  Pada penelitian tersebut terdapat  6 jenis  jamur  yang  layak dikonsumsi dengan total data yang digunakan adalah 222 data jamur dengan hasil akurasi terbaik yakni 97% yang tergolong kedalam good classification [10]. Pada tahun 2020 Arma Adzhana Mahran, et all, melakukan penelitian dengan menerapkan metode Naïve Bayes Gaussian dalam mengklasifikasikan jenis jamur berdasarkan ciri statistik orde pertama.  Metode  tersebut  menggunakan  lima  parameter.  Pengujian  dilakukan  pada  60  citra  jamur,  hasilnya menunjukkan akurasi terbaik sebesar 98.75%  [11]. Penelitian serupa juga dilakukan oleh Regiolina Hayami, et all,  pada  tahun  2022.  Mereka  menerapkan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  mengklasifikasikan  jamur,  tetapi perbedaannya terletak pada jenis data yang digunakan, yakni data tabular dengan total 8124 data. Proses klasifikasi dilakukan empat kali menggunakan Categorical Naive Bayes dan Multinomial Naive Bayes untuk setiap bagian data.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  dengan  Categorical  Naive  Bayes  memiliki  kinerja  terbaik  dengan akurasi  100%  untuk  Categorical  1  dan  Categorical  2,  hanya  mengalami  satu  kesalahan  prediksi  pada  model Categorical 2. Sementara itu, model Multinomial 1 dan Multinomial 2  memiliki akurasi masing-masing sebesar 84% dan 85% [12].
Dalam  penelitian  lainnya  [13]  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  seleksi  fitur  bebasis  Association Rule Mining juga telah diterapkan. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dari klasifikasi jamur menggunakan Naïve Bayes dan seleksi fitur mencapai 95% dengan satu fitur yang dipilih. Sementara  jika menggunakan  tujuh  fitur  yang  terpilih,  akurasi  yang  tercapai  adalah  94%.  Jika  tidak  ada  seleksi  fitur  yang dilakukan, akurasi yang diperoleh tetap sebesar 95%. Sementara itu, penelitian yang dilakukan terkait penggunaan metode CNN pada klasifikasi  jamur berdasarkan  genus-nya  mendapatkan hasil akurasi terbaik  yakni 89% pada data training dan 82% pada data validasi [14].
Berdasarkan  beberapa  hasil  penelitian  sebelumnya tentang  klasifikasi  jamur  yang  layak  dikonsumsi  dan yang tidak cocok untuk dikonsumsi, penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dalam pengenalan potensi racun  dan  keamanan  pangan  dalam  jamur  masih  terbatas  dalam  konteks  penelitian  di  Indonesia.  Maka  dalam penelitian  ini,  fokus  utama  penulis  adalah  pengenalan  potensi  racun  dalam  jamur  menggunakan  CNN  yang diharapkan  akan  memberikan  kontribusi  baru  dalam  pengembangan  pendekatan  yang  lebih  efisien  dan  akurat dalam mengklasifikasikan jamur yang layak dikonsumsi dan yang tidak cocok untuk dikonsumsi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Rencana  tahapan  penelitian  ini  dirancang  dengan  tujuan  untuk  menyelesaikan  penelitian  secara  sistematis  dan efisien [15]. Tahap penelitian ini mencakup beberapa proses dalam pengolahan citra, dimulai dari observasi dan studi literatur yang relevan dengan penelitian sebelumnya, termasuk pemilihan metode dan algoritma yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya,  penulis  menentukan  permasalahan  identifikasi  objek  yang  akan diteliti, yaitu mendeteksi potensi racun yang ada pada jamur. Setelah itu, peneliti mulai mengumpulkan data citra jamur dari berbagai sumber, termasuk tempat budidaya jamur tiram di Godean, Kab. Sleman, DI Yogyakarta, dan situs  kaggle.com.  Setelah tahap pengumpulan data, data akan  mengalami proses  preprocessing. Pada tahap  ini, kumpulan data akan dipecah menjadi tiga bagian, yakni data pelatihan, data validasi, dan data pengujian. Data- data tersebut  akan  menjadi  bagian  dari  model  CNN.  Teknik  augmentasi  data  akan  diterapkan  untuk  mencegah terjadinya overfitting pada model serta meningkatkan akurasi model. Setelah berhasil memperoleh model dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
tingkat akurasi  yang tinggi, penulis akan  menerapkan  model  ini dalam platform web  menggunakan  framework Python, yaitu Streamlit. Gambar 1 berikut ini menampilkan tahap-tahap penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1. Rencana Tahapan Penelitian

## 2.2 Identifikasi Masalah & Studi Literatur
Penulis telah melakukan studi literatur terkait jurnal-jurnal yang membahas kasus keracunan jamur di Indonesia. Berdasarkan  hasil  pengumpulan  informasi  selama  10  tahun  terakhir  (2013-2023),  tercatat  sebanyak  61  kasus keracunan  jamur  liar  di  Indonesia  dengan  total  455  korban,  di  mana  9  di  antaranya  meninggal  dunia.  Data menunjukkan bahwa setiap tahun terjadi kasus keracunan jamur liar, dengan kasus terbanyak terjadi pada tahun 2014  (15  kasus)  dan  kasus  paling  sedikit  terjadi  pada  tahun  2013  (3  kasus).  Informasi  tentang  kasus-kasus keracunan tersebut hanya dapat ditemukan dari 5 wilayah besar di Indonesia, yaitu Sumatera, Jawa, Kalimantan, Sulawesi,  dan  Nusa  Tenggara  (NTB  dan  NTT).  Dari  sepanjang  dekade  terakhir,  Pulau  Jawa  menjadi  wilayah dengan  jumlah  kasus  keracunan  paling  banyak  (46  kasus),  sementara  Sulawesi  memiliki  jumlah  kasus  paling sedikit (1 kasus). Dari total korban keracunan jamur liar, hampir semuanya berhasil selamat setelah mendapatkan perawatan,  meskipun  ada  1.64%  korban  yang  meninggal  dunia.  Kematian  korban  terjadi  pada  tahun  2013  di Sumatera  Selatan  (3  orang)  dan  Jawa  Timur  (2  orang),  tahun  2015  di  Jawa  Tengah  (1  orang),  tahun  2017  di Kalimantan Barat (2 orang), dan tahun 2018 di Jawa Tengah (1 orang). Gejala keracunan  yang dialami korban sangat beragam, seperti pusing, mual, muntah, diare, sesak napas, pingsan, atau kombinasi dari beberapa gejala tersebut. Gejala ini merupakan respon tubuh terhadap keracunan jamur liar dan biasanya muncul dalam waktu 1- 3  jam  setelah  mengkonsumsi  jamur  beracun.  Secara  umum,  para  korban  mendapatkan  penanganan  yang  tepat dengan segera dirawat di rumah sakit atau Puskesmas terdekat. Namun, beberapa korban yang kondisi tubuhnya sangat lemah, terutama  para  individu  yang berusia di atas 60 tahun, tidak dapat diselamatkan.  Kondisi tersebut dapat terjadi karena pada usia lanjut, sistem kekebalan tubuh manusia mengalami penurunan atau perubahan yang mengakibatkan  respon  imun  menjadi  lebih  rendah  [1],  [5],  [7],  [16].  Gambar  2  berikut  menampilkan  kasus keracunan jamur yang terjadi di Indonesia.
Gambar 2. Kasus Keracunan & Jumlah Korban Jamur Liar di Berbagai Wilayah di Indonesia pada 2013-2023

## 2.3 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural Network (CNN) adalah salah satu teknik  yang difokuskan untuk memproses data berupa citra. Kemampuan CNN yang paling menonjol terletak pada hasil yang signifikan dalam pengenalan citra, hal ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
karena  arsitektur  CNN  diinspirasi  dari  cara  pengenalan  citra  pada  korteks  visual  manusia  [16].  Convolutional Neural Network (CNN) adalah arsitektur jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tiga jenis lapisan utama:  lapisan masukin,  lapisan  keluaran,  dan  lapisan  tersembunyi.  Lapisan  tersembunyi  mencakup  berbagai  jenis,  termasuk convolutional layers untuk mengekstrak fitur, pooling layers untuk mengurangi dimensi data, normalization layers untuk  menjaga  stabilitas,  ReLU  layers  untuk  memperkenalkan  non-linearitas,  fully  connected  layers  untuk klasifikasi akhir, dan loss layers untuk mengukur seberapa akurat prediksi jaringan. Kombinasi lapisan-lapisan ini memungkinkan  CNN  untuk  secara  otomatis  memahami  dan  menganalisis  data  grid  kompleks  seperti  gambar, membuatnya sangat efektif dalam tugas-tugas pengenalan gambar dan analisis citra. [17].
Gambar 3. Arsitektur CNN [18]

## 2.3.1 Convolutional Layers
Konvolusi biasanya digunakan hanya untuk manipulasi gambar, seperti penghalusan kamera, peningkatan fitur, dan penajaman. Konvolusi tidak hanya digunakan di CNN, itu masih menjadi fitur inti di beberapa algoritma lain untuk machine learning. Ini adalah proses di mana satu matriks angka (dikenal sebagai kernel atau filter), melewati ini di atas gambar untuk membentuk kembali gambar dengan filter. Setiap nilai piksel yang dipilih dari submatriks gambar perlu dikalikan dengan nilai piksel yang sesuai dari kernel dan kemudian menjumlahkan hasilnya untuk merumuskan  nilai  piksel  tunggal  dari  gambar  yang  difilter.  Operasi  skala  mikro  ini  dilanjutkan  untuk  seluruh gambar.

## 2.3.2 Pooling Layers
Pooling layer dalam CNN adalah komponen kunci yang bertanggung jawab untuk mereduksi dimensi spasial dari representasi fitur yang dihasilkan oleh lapisan konvolusi sebelumnya. Dengan melakukan operasi pooling seperti Max Pooling atau Average Pooling di jendela tertentu, pooling layer mengambil nilai terbesar atau rata-rata dari area  yang  ditentukan,  mempertahankan  informasi  penting  sambil  mengurangi  kompleksitas  komputasi.  Hal  ini memungkinkan  jaringan  untuk  lebih  efisien  memproses  informasi  dan  mempercepat  proses  pelatihan  tanpa mengorbankan  akurasi  dalam  tugas-tugas  pengolahan  gambar.  Pooling  layer  juga  membantu  mengurangi overfitting dengan menyederhanakan representasi spasial dari fitur-fitur yang diekstraksi.

## 2.3.3 Rectified Linear Units (ReLu)
ReLu, atau Rectified Linear Unit, adalah fungsi aktivasi yang umum digunakan pada CNN yang mengonversi nilai negatif  menjadi  nol,  sementara  membiarkan  nilai  positif  tidak  berubah,  memungkinkan  jaringan  untuk mempelajari representasi fitur yang lebih kompleks dan meningkatkan kecepatan konvergensi selama pelatihan. Penggunaan  ReLU  umumnya  setelah  lapisan  konvolusi  untuk  memperkenalkan  non-linearitas  pada  model  dan mengurangi kompleksitas dengan sparse activation [17], [19].

## Gambar 4. Aktivasi ReLu

## 2.3.4 Flattening
Flattening  dalam  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah  proses  mengubah  representasi  data  spasial (misalnya matriks 2D dari layer sebelumnya) menjadi bentuk vektor 1D. Pada tahap konvolusi dan pooling dalam CNN,  data  gambar  diproses  dan  menghasilkan  representasi  multidimensional.  Flattening  digunakan  sebelum

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
memasukkan data ke dalam lapisan fully connected (terhubung penuh) dari CNN untuk melakukan klasifikasi atau regresi. Proses flattening menyederhanakan data dari bentuk matriks menjadi array vektor, memungkinkan model untuk memproses fitur-fitur dari seluruh gambar sebagai input ke dalam lapisan-lapisan fully connected [17].

## 2.3.5 Dropout
Dropout  adalah  teknik  regularisasi  yang  digunakan  dalam  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk mengurangi  overfitting.  Saat  pelatihan  model  CNN,  dropout  secara  acak  mengnonaktifkan  (mengabaikan) sebagian  unit  atau  neuron  di  lapisan  tertentu  dengan  probabilitas  tertentu.  Dengan  cara  ini,  model  tidak  dapat bergantung  terlalu  kuat  pada  fitur-fitur  tertentu  atau  hubungan  tertentu  antar  unit,  sehingga  meningkatkan generalisasi dan mengurangi risiko overfitting pada data pelatihan. Selama pengujian atau evaluasi model, dropout tidak digunakan, dan semua unit atau neuron diaktifkan untuk menghasilkan prediksi akhir. Dropout telah terbukti efektif dalam meningkatkan performa dan mengatasi masalah overfitting pada jaringan CNN [20].

## 2.3.6 Fully Connected Layer
Fully Connected Layer (FCL) dalam Convolutional Neural Network (CNN) adalah lapisan di mana setiap neuron terhubung sepenuhnya dengan setiap neuron di lapisan sebelumnya. Ini mengubah representasi spasial dari fitur- fitur yang diekstraksi menjadi vektor, memungkinkan jaringan untuk mempelajari hubungan kompleks antarfitur. FCL  terletak  di  akhir  jaringan  dan  biasanya  diikuti  oleh  lapisan  aktivasi  dan  lapisan  output,  memainkan  peran kunci dalam pembuatan keputusan akhir berdasarkan fitur-fitur dari seluruh gambar.

## 2.3.7 Softmax
Softmax  dalam Convolutional  Neural Network (CNN) adalah  fungsi aktivasi  yang digunakan di  lapisan output untuk melakukan normalisasi dan menghasilkan probabilitas prediksi kelas. Fungsi softmax mengambil set nilai dari lapisan sebelumnya (biasanya fully connected layer) dan mengubahnya menjadi distribusi probabilitas untuk setiap  kelas  yang  mungkin.  Fungsi  softmax  bekerja  dengan  menghitung  eksponensial  dari  setiap  nilai  input, kemudian  membaginya dengan  jumlah  eksponensial dari semua  nilai  input. Hasilnya adalah probabilitas untuk setiap kelas, yang menunjukkan seberapa mungkin data input termasuk dalam setiap kelas. Softmax sangat berguna dalam tugas klasifikasi multikelas, seperti pengenalan objek pada gambar, di mana model CNN perlu memilih satu dari  beberapa  kelas  yang  mungkin  untuk  setiap  input.  Dengan  menggunakan  softmax,  model  CNN  dapat memberikan prediksi kelas yang lebih akurat berdasarkan probabilitasnya [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  model  yang  mampu  melakukan  pengklasifikasian  citra jamur berdasarkan genus-nya. Dalam upaya ini, pendekatan yang diterapkan adalah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Untuk membangun model ini, diperlukan dataset yang berisi gambar-gambar jamur yang akan  diklasifikasikan.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  ada  empat  kategori  genus  jamur  yang  menjadi  fokus klasifikasi, yakni Pleurotus, Amanita, Auricularia, dan Inocybe. Langkah-langkah yang ditempuh dalam penelitian ini mencakup pengumpulan data melalui crawling, proses preprocessing, pelatihan model klasifikasi menggunakan CNN, dan terakhir, deployment model ke platform web dengan menggunakan framework Python, Streamlit.

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Pengumpulan Data jamur dalam penelitian ini diperoleh dari tempat budidaya jamur tiram yang berada di Godean, Kab. Sleman, DI Yogyakarta dan situs kaggle.com. Data gambar tersebut adalah gambar berwarna dengan ukuran gambar yang bervariasi. Berikut tabel jumlah dataset jamur yang telah dibagi menjadi 4 kelas.
Tabel 1. Dataset Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus-nya
Jamur Kelas Jumlah Data Pleurotus 200 Amanita 200

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
Jamur Kelas Jumlah Data Auricularia 60 Total 610
Setelah penyelesaian tahap pengumpulan data, penulis akan  memisahkan data menjadi tiga bagian, yaitu data pelatihan, data validasi, dan data pengujian. Ketiga jenis data tersebut akan disimpan dalam tiga file terpisah, di mana setiap file akan mengandung kategori gambar sesuai dengan proporsi masing-masing. Rincian distribusi dataset jamur dapat dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 2. Sebaran Dataset Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus-nya
Genus Jamur Data Latih Data Validasi Data Uji Pleurotus 140 30 30 Amanita 140 30 30 Inocybe 104 23 23 Auricularia 42 9 9

## 3.2 Preprocessing Data
Setelah data yang dibutuhkan untuk penelitian telah berhasil dikumpulkan, langkah berikutnya adalah melakukan tahap  preprocessing  pada  gambar  dan  mengembangkan  sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasikan  jamur berdasarkan genus-nya, menentukan apakah jamur tersebut aman untuk dikonsumsi atau tidak. Pembuatan sistem ini  dilakukan  melalui  penggunaan  Visual  Studio  Code  dengan  dukungan  dari  framework  Python  yang  dikenal sebagai  Streamlit.  Untuk  menjalankan  klasifikasi  pada  keempat  jenis  jamur,  metode  yang  digunakan  adalah Convolutional Neural Network (CNN) karena data yang digunakan adalah data gambar. Sebelum melatih model (training images), proses augmentasi citra menjadi langkah yang penting. Karena citra jamur yang dikumpulkan memiliki dimensi yang beragam, dilakukan proses augmentasi dengan merubah ukuran gambar menjadi 150x150 piksel,  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  komputasi.  Selain  itu,  penulis  juga  melakukan  rescale  untuk mengubah dimensi citra menjadi 1./255. Pada tahap ini dilakukan proses konfigurasi data augmentasi untuk model yang  akan  dikembangkan,  teknik  augmentasi  data  ini  bertujuan  untuk  menghindari  terjadinya  overfitting  pada model  dan  dapat  menigkatkan  akurasi  model  [17].  Setelah  dimensi  citra  jamur  disamakan,  langkah  berikutnya adalah melakukan rotation, shear, dan flipping citra. Hal ini karena kecerdasan buatan berbeda dengan kemampuan otak manusia yang dapat dengan mudah mengidentifikasi citra jamur berdasarkan warna, bentuk, dan ukurannya. Oleh karena itu, dilakukan rotasi,  shear, dan  flipping agar program dapat belajar dan mengenali apakah gambar tersebut  menggambarkan  jamur  atau tidak  dengan  lebih  baik.  Proses  augmentasi  citra  jamur  dapat  ditunjukkan pada gambar 5 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372

## 3.3 Skenario Parameter Model
Dalam penelitian ini, penulis akan menguji beberapa parameter pada model untuk mencari konfigurasi yang paling optimal. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan 5 lapisan konvolusi yang memiliki jumlah filter berturut- turut sebanyak 16, 32, 64, 128, dan 512. Setelah lapisan konvolusi, model akan diikuti oleh lapisan  MaxPooling, Dropout,  dan  Flattening,  sebelum  akhirnya  dihubungkan  dengan  lapisan  fully  connected.  Parameter-parameter yang akan diuji meliputi jumlah epoch, jumlah batch size, pilihan optimizer, ukuran citra serta augmentasi gambar.

## 3.3.1 Skenario Perbandingan Jumlah Epoch
Jumlah epoch dalam pelatihan model pada dataset jamur mengacu pada jumlah iterasi yang dilakukan saat model memproses seluruh dataset tersebut. Setiap  epoch berarti seluruh dataset diolah melalui model satu kali. Dalam penelitian ini, lima skenario berbeda dilakukan dengan jumlah epoch yang berbeda untuk memahami pengaruhnya terhadap kinerja model. Dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Skenario Pengujian Jumlah Epoch
Epoch Train Akurasi Validasi Akurasi Train Loss Validasi Loss 10 59.78% 50.94% 1.2968 1.3064 20 60.72% 59.39% 1.2065 1.2271 30 68.48% 62.21% 0.8518 0.9089 40 84.27% 83.70% 0.4912 0.5356 50 94.59% 93.48% 0.1458 0.2012
Berdasarkan tabel 3, peningkatan jumlah epoch dari 10 hingga 50 menunjukkan peningkatan akurasi model secara bertahap. Semakin tinggi jumlah epoch, semakin baik kinerja model pada data validasi. Dari semua skenario yang  diuji,  model  dengan  50  epoch  mencatat  akurasi  terbaik,  menandakan  bahwa  jumlah  epoch  tersebut merupakan pilihan optimal untuk pelatihan model pada dataset jamur yang digunakan dalam penelitian ini.

## 3.3.2 Skenario Perbandingan Jumlah Batch Size
Untuk skenario pengujian batch size, penulis melakukan eksperimen dengan berbagai nilai batch size yang berbeda untuk  memahami  pengaruhnya  terhadap  kinerja  model.  Batch  size  mengacu  pada  jumlah  sampel  data  yang diproses dalam setiap iterasi selama pelatihan model. Dalam penelitian ini, beberapa skenario berbeda diuji dengan batch size yang beragam, seperti 10, 20, dan 32. Hasil dari eksperimen ini ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Skenario Pengujian Batch Size Batch Size  Train Akurasi  Validasi Akurasi  Train Loss  Validasi Loss 10 90.66% 83.70% 0.1477 0.5111 20 91.12% 83.48% 0.2833 0.2066 32 93.30% 90.05% 0.2055 0.2824
Berdasarkan  tabel  4,  terlihat  bahwa  penggunaan  batch  size  32  menghasilkan  akurasi  validasi  tertinggi sebesar 90.05% dan loss validasi terendah sebesar 0.2824. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa batch size 32 memberikan kinerja model yang lebih baik dibandingkan dengan  batch size 10 dan 20. Penting untuk dicatat bahwa pengaruh batch size pada pelatihan model CNN sangat signifikan. Dalam batch size yang lebih besar, model dapat memproses sejumlah besar data dalam setiap iterasi, yang berdampak pada peningkatan kecepatan pelatihan karena lebih banyak operasi dapat dijalankan secara paralel. Namun, pemilihan  batch size yang tepat juga harus mempertimbangkan ketersediaan sumber daya dan kemungkinan penggunaan memori yang berlebihan. Selain itu, batch  size  yang  lebih  kecil  dapat  menyebabkan  model  menyesuaikan  parameter  lebih  cepat,  tetapi  akan memperlambat  proses  pelatihan.  Oleh  karena  itu,  penentuan  batch  size  yang  optimal  menjadi  kunci  untuk mencapai keseimbangan antara efisiensi dan kinerja model pada pelatihan model CNN.

## 3.3.3 Skenario Perbandingan Optimizer
Untuk skenario pengujian beberapa optimizer, penulis melakukan eksperimen dengan menggunakan tiga optimizer yang  berbeda,  yaitu  RMSprop,  Adagrad,  dan  Adam,  untuk  memahami  pengaruhnya  terhadap  kinerja  model. Optimizer adalah algoritma yang digunakan untuk mengoptimalkan bobot dan bias dalam model selama proses pelatihan.  Dalam  penelitian  ini,  tiga  optimizer  tersebut  diuji  secara  terpisah  untuk  melihat  bagaimana  masing- masing dari mereka mempengaruhi performa model pada dataset jamur yang digunakan. Hasil dari eksperimen ini ditampilkan dalam tabel berikut. Analisis skenario pengujian beberapa optimizer ini bertujuan untuk menentukan optimizer yang paling cocok dan memberikan hasil terbaik dalam pelatihan model untuk dataset yang digunakan.
Tabel 5. Skenario Pengujian Optimizer
Optimizer  Train Akurasi  Validasi Akurasi  Train Loss  Validasi Loss RMSprop 89.20% 85.87% 0.2536 0.6593

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
Optimizer  Train Akurasi  Validasi Akurasi  Train Loss  Validasi Loss Adagrad 63.38% 60.87% 0.9100 0.8722 Adam 96.06% 93.48% 0.0891 0.1712
Berdasarkan tabel 5, terlihat bahwa penggunaan tiga  optimizer  yang  berbeda,  yaitu RMSprop, Adagrad, dan Adam, memiliki pengaruh yang berbeda terhadap kinerja model pada dataset jamur yang digunakan. Dari hasil review  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  Adam  merupakan  optimizer  yang  menghasilkan  akurasi  tertinggi  di antara optimizer lainnya.

## 3.3.4 Skenario Perbandingan Ukuran Citra
Untuk skenario pengujian ukuran citra, penulis melakukan eksperimen dengan membandingkan dua ukuran citra yang berbeda, yaitu 150x150 dan 255x255 piksel, untuk memahami pengaruhnya terhadap kinerja model. Ukuran citra merupakan dimensi resolusi gambar yang digunakan sebagai input dalam pelatihan model. Dalam penelitian ini, dua ukuran citra tersebut diuji secara terpisah untuk melihat bagaimana perbedaan ukuran citra mempengaruhi performa model pada dataset jamur yang digunakan. Hasil dari eksperimen ini ditampilkan dalam tabel berikut. Analisis  skenario  pengujian  ukuran  citra  ini  bertujuan  untuk  menentukan  ukuran  citra  yang  paling  cocok  dan memberikan hasil terbaik dalam pelatihan model untuk dataset jamur yang digunakan.
Tabel 6. Skenario Pengujian Ukuran Citra Ukuran Citra Train Akurasi Validasi Akurasi Train Loss Validasi Loss Waktu pelatihan (menit) 150x150 92.06% 91.48% 0.1498 0.2808 7 255x255 90.83% 88.39% 0.2474 0.3030 11
Berdasarkan tabel 6, citra dengan ukuran 150x150 menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan citra 255x255. Kemungkinan penyebab keunggulan ukuran citra 150x150 adalah karena ukuran yang lebih kecil  mengurangi  kompleksitas  model  dan  memungkinkan  model  untuk  lebih  mudah  menyesuaikan  pola  pada citra. Selain itu, ukuran yang lebih kecil juga dapat mengurangi beban komputasi pada proses pelatihan, sehingga model  dapat  mencapai  konvergensi  yang  lebih  baik  dan  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Namun,  penting  untuk mempertimbangkan  sumber  daya  komputasi  dan  tujuan  aplikasi  model  sebelum  memilih  ukuran  citra  yang optimal.

## 3.3.5 Skenario Perbandingan Data Augmentasi
Untuk  pengujian  data  augmentasi  dan  data  yang  tidak  di  augmentasi,  penulis  melakukan  eksperimen  dengan membandingkan  dua  set  data,  yaitu  data  yang  telah  di  augmentasi  dan  data  yang  tidak  di  augmentasi.  Data augmentasi adalah data yang telah diperluas dengan menerapkan transformasi tertentu seperti pergeseran, rotasi, pencahayaan,  dan  perbesaran.  Transformasi  tersebut  mencakup  pergeseran  horizontal  dan  vertikal  yang  dapat mencapai hingga 40 piksel, rotasi sebanyak 50 derajat, penyesuaian tingkat kecerahan dengan rentang antara 0.2 hingga 1.5, pengaturan tingkat perbesaran (zoom) dengan rentang 0.3 hingga 1.5, serta pembelokan (shear) sebesar 50  derajat.  Sementara  itu,  data  yang  tidak  di  augmentasi  merupakan  data  asli  tanpa  penerapan  transformasi tambahan.  Hasil  dari  pengujian  ini  juga  ditampilkan  dalam  tabel  berikut.  Analisis  skenario  pengujian  data augmentasi  dan  data  tanpa  augmentasi  ini  bertujuan  untuk  memahami  efek  dari  augmentasi  data  pada  kinerja model dan menentukan apakah penggunaan augmentasi data dapat meningkatkan akurasi, mengatasi overfitting dan generalisasi model pada dataset jamur yang digunakan.
Tabel 7. Skenario Pengujian Data Augmentasi Model Train Akurasi Validasi Akurasi Train Loss Validasi Loss Waktu Pelatihan(menit) Data Asli 98.04% 88.08% 0.0240 0.3851 8 Data Augmentasi 96.53% 93.22% 0.0328 0.2775 15
Hasil dari tabel 7 menunjukkan bahwa data augmentasi efektif dalam mengatasi overfitting pada data asli dan  dapat  meningkatkan  akurasi  model  CNN.  Dalam  semua  eksperimen,  parameter  lain  seperti  jumlah  epoch, batch size, optimizer, dan ukuran citra terbaik dari masing-masing pengujian tetap konsisten untuk memastikan perbandingan  akurasi  sebagai  faktor  utama  yang  mempengaruhi  performa  model.  Dengan  mempertahankan parameter yang konsisten, kesimpulan dari  perbandingan  ini dapat diandalkan untuk menyimpulkan bahwa data augmentasi  memberikan  dampak  positif  pada  kinerja  model  dan  membantu  meningkatkan  kemampuan generalisasi model pada dataset jamur yang digunakan.

## 3.4 Implementasi Website
Dalam tahapan ini, model CNN diintegrasikan ke dalam situs web. Situs web tersebut telah dikembangkan dengan menggunakan  framework  Python  yang  disebut  Streamlit.  Website  ini  memiliki  tiga  halaman  utama:  "Upload

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
Image" untuk  mengunggah gambar, "Augmentasi  & Training" untuk  menerapkan data augmentasi  dan  melatih model, serta "Detection Object" untuk menampilkan hasil prediksi objek pada gambar yang diunggah.
3.4.1 Halaman Upload Image

## Gambar 6. Halaman Upload Image
Pada  gambar  6  terdapat  halaman  Upload  Image,  antarmuka  ini  memungkinkan  pengguna  untuk mengunggah atau mengambil gambar, memberikan label, dan menyimpannya ke direktori yang sesuai. Pengguna dapat memilih gambar dari direktori lokal, dan setelah gambar diunggah, mereka diminta untuk memberikan label pada gambar tersebut. Selain  itu, pengguna dapat  menentukan direktori  label dan direktori penyimpanan untuk gambar yang diunggah.

## 3.4.2 Halaman Augmentasi & Training
Gambar 7. Halaman Augmentasi & Training
Pada gambar 7 terdapat halaman Augmentasi & Training, antarmuka ini memungkinkan pengguna untuk melakukan augmentasi dan pelatihan model menggunakan dataset gambar. Saat aplikasi dimulai, dataset gambar yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian akan dihitung jumlahnya. Informasi tentang jumlah gambar dalam dataset  pelatihan  dan  pengujian  akan  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel.  Pengguna  dapat  mengatur  beberapa parameter seperti ukuran target gambar, batch size, dan jumlah epoch yang akan digunakan dalam proses pelatihan. Setelah  parameter  diatur,  pengguna  dapat  memulai  proses  augmentasi  dan  pelatihan  dengan  menekan  tombol "Start Augmentasi & Training".
3.4.3 Halaman Detection Object

## Gambar 8. Halaman Detection Object
Pada  gambar  8  terdapat  halaman  Object  Detection,  antarmuka  ini  memungkinkan  pengguna  untuk mendeteksi  objek  pada  gambar.  Penulis  memanfaatkan  berbagai  library  seperti  OpenCV,  PIL,  numpy,  dan tensorflow. Pengguna dapat mengunggah gambar atau menggunakan kamera untuk mengambil gambar. Setelah gambar diunggah atau diambil,  model  jaringan saraf tiruan akan  melakukan prediksi untuk mengklasifikasikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
objek pada gambar. Hasil prediksi akan ditampilkan dalam bentuk teks, memberikan informasi tentang jenis objek yang terdeteksi dan probabilitas klasifikasinya. Program juga menyediakan fitur untuk mengambil gambar melalui kamera dan melakukan prediksi seperti penggunaan gambar yang diunggah sebelumnya. Berikut adalah beberapa pengujian klasifikasi jamur menggunakan streamlit.
Gambar 9. Klasifikasi Jamur yang Layak Dikonsumsi
Gambar 9. Klasifikasi Jamur yang Tidak Cocok Dikonsumsi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan tentang pengenalan potensi racun dalam jamur, Disimpulkan bahwa algoritma  Convolutional  Neural  Network  dapat  membedakan  jamur  yang  layak  dikonsumsi  dan  tidak  cocok dikonsumsi  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  pengujian  skenario,  model  yang  dilatih  dengan  data augmentasi  mencapai  akurasi  tertinggi,  yaitu  96.53%  untuk  data  latih  dan  93.22%  untuk  data  validasi,  dengan tingkat loss yang lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa CNN merupakan pendekatan yang efisien dan akurat dalam  mengklasifikasikan  jamur  berdasarkan  genus-nya.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa parameter seperti jumlah epoch, jumlah batch size, optimizer, ukuran citra, dan augmentasi citra mempengaruhi proses pelatihan model. Kesimpulan lainnya adalah penelitian ini memiliki implikasi penting dalam bidang pangan dan keselamatan masyarakat, terutama dalam mengenali potensi racun dalam jamur. Keanekaragaman hayati di Indonesia  menjadi sorotan dalam konteks penelitian  ini, dan hasilnya dapat dijadikan panduan bagi masyarakat untuk  mengidentifikasi  jenis  jamur  dengan  lebih  tepat  dan  mengurangi  risiko  keracunan.  Dengan  adanya kemampuan  model  untuk  membedakan  jamur  beracun  dan  tidak  beracun,  aplikasi  ini  dapat  menjadi  alat  bantu yang berharga dalam mendukung keamanan pangan dan keselamatan masyarakat Indonesia. Melalui upaya terus menerus  dalam  mengoptimalkan  model,  diharapkan  sistem  ini  dapat  menjadi  lebih  handal  dan  efektif  untuk menjaga  kualitas  dan  keamanan  pangan,  serta  mengurangi  dampak  negatif  yang  ditimbulkan  oleh  racun  dalam jamur bagi kesehatan publik.

## REFERENCES
[1]  I. P. Putra, “Kasus-kasus keracunan  jamur liar di  Indonesia,”  Jurnal Ekologi  Kesehatan,  vol. 20, no. 3,  hlm.  215–230, 2021.
[2]  F. Nasution, S. R. Prastyaningsih, dan M. Ikhwan, “identifikasi jenis dan habitat jamur makroskopis di hutan larangan adat Rumbio Kabupaten Kampar Provinsi Riau,” Wahana Forestra: Jurnal Kehutanan, vol. 13, no. 1, hlm. 64–76, 2018.
[3]  A.  R.  Aulia,  S.  W.  Ulfa,  B.  Afrianti,  D.  I.  Sayhafitri,  dan  F.  Khairuddin,  “Identifikasi  Jenis  Jamur  Basidiomycetes  di Kecamatan Patumbak, Binjai Barat, Medan Marelan,” Jurnal Dirosah Islamiyah, vol. 5, no. 3, hlm. 851–863, 2023.
[4]  L. Karlitasari, I. W. Sriyasa, I. Wahyudi, dan H. B. Santosi, “Prediksi Morfologi Jamur Menggunakan Algoritma C5. 0,” Jurnal Teknoinfo, vol. 17, no. 1, hlm. 271–278, 2023.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6372
[5]  I. P. Putra, “Kasus keracunan Inocybe sp. di Indonesia,” dalam Prosiding Seminar Nasional Biologi, 2020, hlm. 148–153.
[6]  M. P. Amelya, I. P. Putra, R. Hermawan, dan R. Nurzakiah, “Potensi dan Toksisitas Coprinus sp. Liar pada Jerami Padi di Indonesia,” Quagga: Jurnal Pendidikan dan Biologi, vol. 15, no. 1, hlm. 1–8, 2023.
[7]  I. P. Putra, “Kasus-Kasus Keracunan Chlorophyllum cf. molybdites di Indonesia|| Poisoning Cases of Chlorophyllum cf. molybdites in Indonesia,” Jurnal Pembelajaran Dan Biologi Nukleus, vol. 7, no. 1, hlm. 186–194, 2021.
[8]  S.  Winiarti,  C.  Wukir,  U.  Ahdiani,  dan  T.  Ismail,  “Klasifikasi  Image  Untuk  Jenis  Buku  Bacaan  Anak-Anak  dengan Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 2, hlm. 738–745, 2022.
[9]  M.  F.  N.  Syahbani  dan  N.  G.  Ramadhan,  “Klasifikasi  Gerakan  Yoga  dengan  Model  Convolutional  Neural  Network Menggunakan Framework Streamlit,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, hlm. 509–519, 2023.
[10] R. Hanseliani dan C. K. Adi, “Klasifikasi berbagai jenis jamur layak konsumsi dengan metode backpropagation,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), vol. 4, no. 2, hlm. 200–209, 2019.
[11] A.  A.  Mahran,  R.  K.  Hapsari,  dan  H.  Nugroho,  “Penerapan  Naive  Bayes  Gaussian  Pada  Klasifikasi  Jenis  Jamur Berdasarkan Ciri Statistik Orde Pertama,” Network Engineering Research Operation, vol. 5, no. 2, hlm. 91–99, 2020.
[12] R.  Hayami  dan  I.  Gunawan,  “Klasifikasi  jamur  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,”  Jurnal  CoSciTech  (Computer Science and Information Technology), vol. 3, no. 1, hlm. 28–33, 2022.
[13] M. R. Al Aziz, M. T. Furqon, dan L. Muflikhah, “Klasifikasi Jamur Dapat Dimakan atau Beracun Menggunakan Naïve Bayes  dan  Seleksi  Fitur  berbasis  Association  Rule  Mining,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 6, no. 8, hlm. 3948–3955, 2022.
[14] U. S. Rahmadhani dan N. L. Marpaung, “Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus Dengan Menggunakan Metode CNN,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 8, no. 2, hlm. 169–173, 2023.
[15] A.  Jakaria,  S.  Mu’minah,  D.  Riana,  dan  S.  Hadianti,  “Klasifikasi  Varietas  Buah  Kiwi  dengan  Metode  Convolutional Neural Networks Menggunakan Keras,” Jurnal MEdia Informatika Budidarma, vol. 5, no. 4, hlm. 1309–1315, 2021.
[16] H. P. Rahman, J. Indra, dan R. Rahmat, “Penerapan Convolutional Neural Network pada Timbangan Pintar Menggunakan ESP32-CAM,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, hlm. 283–291, 2023.
[17] D. Husen, K. Kusrini, dan K. Kusnawi, “Deteksi Hama Pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, hlm. 2103–2110, 2022.
[18] M. A. Amrustian dan M. Wibowo, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Breast Cancer pada Citra Histopatologi,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, hlm. 41–49, 2023.
[19] S.  Ilahiyah  dan  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia), vol. 3, no. 2, hlm. 49–56, 2018.
[20] I. Wulandari, H. Yasin, dan T. Widiharih, “Klasifikasi citra digital bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional neural network (cnn),” Jurnal Gaussian, vol. 9, no. 3, hlm. 273–282, 2020.
[21] B. P. Hartato, “Penerapan Convolutional Neural Network pada Citra Rontgen Paru-Paru untuk Deteksi SARS-CoV-2,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, hlm. 747–759, 2021.