## KLASIFIKASI KUALITAS DAGING MARMER BERDASARKAN CITRA WARNA DAGING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

## Saddam Bagas Valentino
Program Studi Teknik Informatika, Stikubank semarang Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang 50241 saddambagasv@gmail.com

## ABSTRAK
Daging sapi  merupakan salah satu bahan  makanan  yang penting untuk memenuhi kebutuhan gizi  salah satunya protein. Nilai gizi daging sapi yang tinggi sangat bermanfaat bagi pertumbuhan manusia. Dari kandungan tersebut, daging sapi merupakan salah satu bahan makanan yang populer di dunia terutama di Indonesia. Kualitas daging sapi bisa dilihat dari banyaknya marbling atau guratan-guratan putih yang tersebar pada daging dan nampak seperti membentuk pola marmer. Semakin banyak marbling nya, semakin bagus kualitas suatu daging. Marbling daging sapi  sering  dianggap  sebagai  indikator  utama,  namun  saat  ini,  tidak  ada  metode  dan  standar  Kuantitatif  di Indonesia.  Klasifikasi  lebih  mengandalkan  mata manusia. Metode ini  sangat subjektif dan acak,  menghasilkan klasifikasi yang lambat dan tidak akurat. Peningkatan konsumsi daging sapi di Indonesia sangat signifikan setiap tahunnya,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  guna  membantu  masyarakat  khususnya  anak  milenial  mengetahui beragam jenis kualitas daging dengan tepat dan jelas. Berdasarkan masalah di atas peneliti mengusulkan sebuah aplikasi  klasifikasi  kualitas  daging  marmer  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  untuk mengklasifikasikan pada sistem dengan menggunakan dataset berupa gambar berjumlah 300 gambar dan tiga jenis kualitas  daging  marmer  seperti  daging  kualitas  tinggi,  daging  kualitas  menengah,  daging  kualitas  rendah kemudian  diimplementasikan  ke  dalam  bentuk  aplikasi  menggunakan  Android  Studio.  Proses  klasifikasi  pada daging dihasilkan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan modul tensorflow digunakan untuk proses training dan testing data Dengan hasil akhir Training mendapatkan akurasi 96,67 persen dan Testing mendapatkan akurasi 88,15 persen.
Kata kunci: Daging, Klasifikasi, Convolutional Neural Network, tensorflow, deep learning
1. PENDAHULUAN
Daging i sapi i merupakan i salah i satu i bahan i makanan i yang i penting i untuk i memenuhi i kebutuhan i gizi i salah i satunya i protein. i Nilai i gizi i daging i sapi i yang i tinggi i sangat i bermanfaat i bagi i pertumbuhan i manusia [1]. i Untuk i meminimalisir i kerugian i yang i dihasilkan, i masyarakat i membutuhkan i pengetahuan i lebih i mengenai i kondisi i daging i marmer i berkualitas i baik i atau i buruk i untuk i konsumsi. i Diperlukan i adanya i peran i digital i agar i masyarakat i yang i kurang i mengerti i tentang i kualitas i daging i dan i dapat i menggunakannya i dengan i baik i serta i jelas i penggunaannya. i Perkembangan i pada i bidang i teknologi i khususnya i deep i learning i dengan i metode i Convolution i Neural i Network i (CNN) i pada i saat i ini i bisa i digunakan i dengan i mudah i sebab i telah i banyaknya i library i yang i telah i tersedia, i Library i yang i nantinya i akan i digunakan i pada i penelitian i ini i adalah i Tensorflow i dan i Flutter [2]. i Perkembangan i dalam i bidang i deep i learning i pada i saat i ini i dapat i dilakukan i dengan i mudah i karena i telah i banyaknya i library i dan i Application i Program i Interface i (API) i yang i telah i tersedia. i Library i yang i nantinya i akan i digunakan i dalam i implementasi i ini i adalah i Tensorflow. i Tensorflow i merupakan i antarmuka i untuk i mengekspresikan i algoritma i pembelajaran i mesin i dan i untuk i mengeksekusi i perintah i dengan i menggunakan
i informasi i yang i dimiliki i tentang i objek i tersebut i atau i target i yang i dikenali i serta i dapat i membedakan i objek i satu i dengan i objek i lainnya i [3]. i Dalam i penelitian i ini, i keunggulan i metode i convolutional i neural i network i (CNN) i sebagai i metode i deep i learning i untuk i membantu i menyelesaikan i masalah i klasifikasi i kualitas i daging i marmer i akan i lebih i mudah i diwujudkan. i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i yaitu i salah i satu i metode i yang i terdapat i dalam i deep i learning i yang i dirancang i untuk i menutupi i kesalahan i dan i kelemahan i dari i metode i sebelumnya. i Terdapat i beberapa i kelemahan i dalam i metode i sebelumnya, i tetapi i dengan i menggunakan i model i ini i sejumlah i parameter i independen i nantinya i dapat i dikurangi i dan i perubahan i bentuk i gambar i input i seperti, i translasi, i rotasi, i dan i penskalaan, i dapat i ditangani [4]. i Teknologi i saat i ini i sudah i berkembang i pesat i seperti i komputer, i laptop, i ponsel i pintar i yang i sudah i menjadi i kebutuhan i primer i untuk i dapat i digunakan i sebagai i media i informasi i secara i instan. i Tetapi i permasalahan i yang i terjadi i adalah i keterbatasan i masyarakat i umum i untuk i menilai i kualitas i daging i marmer i dan i hanya i mengandalkan i informasi i dari i luar. i Untuk i itu i diperlukan i sebuah i aplikasi i berbasis i android i yang i mampu i membaca i kualitas i daging i marmer i secara i langsung i melalui i ponsel i yang i dimiliki i oleh i calon i pembeli i daging
i tersebut [5]. i Berdasarkan i uraian i di i atas, i maka i penelitian i ini i akan i berfokus i pada i penerapan i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i dalam i klasifikasi i kualitas i daging i marmer i dengan i memanfaatkan i framework i Tensorflow i berbasis i android i guna i mempermudah i dalam i pengenalan i jenis i kualitas i daging i marmer.

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

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

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1.  Pengumpulan Data
Penelitian  ini  akan  melakukan  uji  coba  data training  dimana  data  training  terdiri  dari  300  file gambar  format jpg. Terbagi  menjadi 3  folder gambar yang berisikan daging  marmer     kualitas rendah 100 file  gambar,  daging  marmer  kualitas  menengah  100 file  gambar,  daging  marmer  kualitas  tinggi  100  file gambar.

## 3.2.  Langkah Penelitian
Pada  Penelitian  ini  tahap  pertama  yaitu  proses pembuatan dataset. Peneliti akan mengumpulkan citra / dataset yang  sudah  disiapkan  nantinya  akan digunakan  dalam  melakukan  penelitian.  Selanjutnya citra  akan  melalui  proses  resize  data  agar  dapat digunakan sebagai model, setelah selesai data di bagi menjadi dua yaitu proses training dan text data dimana data  tersebut  akan  dilakukan  uji  coba  method CNN , sebelum digunakan pada proses text data akan melalui proses  label  data,  setelah  selesai  data  akan  dirubah menjadi  list  dan  kemudian  akan  dijadikan array . Langkah selanjutnya peneliti akan  melakukan testing untuk  dapat  membuat  akurasi  dan loss pada  proses training. Data  citra  yang  sudah  ditest  akan  dirubah menjadi  model tflite agar  dapat  digunakan  untuk model tensorflow, setelah  model  TFLite,  maka  akan diinputkan  kedalam android studio  yang  nantinya akan  digabungkan  dengan  coding  yang  sudah  ada, setelah  input  data  selesai  akan  melakukan build apk agar dapat digunakan pada platform android . Berikut diagram alur klasifikasi daging marmer :
Gambar 1.  Diagram alur klasifikasi kualitas daging marmer
3.3.  Proeses Layer Proses layer pada convolutional neural network
Proeses  Layer  Proses  layer  pada convolutional neural  network (CNN)  terbagi  menjadi  dua  bagian lapisan  yaitu Classification dan feature  Learning . Lapisan Classification memiliki fungsi untuk melakukan klasifikasi pada setiap neuron yang sudah dilakukan proses ekstraksi pada fitur sebelumnya [8].
Gambar 2.  Lapisan pada CNN
Pada  lapisan feature  Learning terdiri  dari  2 tahapan yaitu tahapan pertama convolutional berfungsi untuk  melakukan  proses filter pada  sebuah  gambar seperti  mengatur  tinggi,  warna,  tebal  dan  lebarnya sebuah  gambar.  Tahapan  kedua pooling  layer berfungsi untuk melakukan pengurangan pada ukuran spasial  pada  fitur  konvolusi,  sehingga  dapat memproses  data  melalui  pengurangan  setiap  dimensi dari downsampling ( feature  map ). Filter lapisan pooling mempunyai filter yang berukuran 2 x 2 yang beroperasi  pada  tiap  irisan  inputan,  berikut  operasi Max Pooling [8][9].
Gambar 3. Pooling layer
Lapisan pooling bekerja dengan cara bergantian pada  setiap  irisan volume input.  Diperlihatkan  pada gambar 2 menunjukkan lapisan pooling yang ada pada operasi sudah maksimal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti  dalam  melakukan  proses  klasifikasi kualitas  daging  marmer  menggunakan  metode  CNN yang  dilakukan  dengan  ketepatan  pada  sistem.  Data berupa gambar dengan ukuran yang sama menjadi data paling utama untuk proses penelitian ini berjumlah 300 gambar  terdiri  dari  3  jenis  kualitas  daging  yaitu kualitas daging tinggi berjumlah 100 gambar, kualitas daging  menengah  berjumlah  100  gambar,  kualitas daging  rendah  berjumlah  100  gambar.  Dataset i tersebut i kemudian i dibagi i menjadi i training i 90% i dan i testing i 10%. i Training i dataset i digunakan i untuk i membuat i model, i sedangkan i data i testing i digunakan i untuk i menguji i performa i atau i akurasi i dari i model.
1. Daging i Marmer i Kualitas i Tinggi Sample i gambar i jenis i pisang i Barangan i yang i dijadikan i proses i Training i atau i pelatihan i dapat i dilihat i pada i gambar i 4
Gambar 4. Sample daging marmer kualitas tinggi
2. Daging Marmer Kualitas Menengah
Sample gambar daging marmer kualitas menengah  yang  dijadikan  proses  Training  atau pelatihan dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5. Sample daging marmer kualitas menengah
3. Daging Marmer Kualitas Menengah
Sample gambar  daging  marmer  kualitas  rendah yang  dijadikan  proses  Training  atau  pelatihan  dapat dilihat pada gambar 6
Gambar 6. Sample daging marmer kualitas rendah
Pada i saat i proses i training i yang i dilakukan i oleh i convolutional i layer i pertama i dengan i jumlah i filter i 16 i kernel i memperoleh i hasil i parameter i sebesar i 448 i dengan i menggunakan i perhitungan i (17 i x i 17 i x i 3 i +1) i  i = i 448. i Pada i metode i Convolutional i Neural i Network i (CNN) i menggunakan i proses i training i citra i untuk i menghasilkan i nilai i ketepatan i yang i tinggi. i Proses i perhitungan i convolution i layer i pertama i akan i melakukan i perhitungan i dengan i convolution i layer i kedua i menggunakan i filter i 32 i kernel i yang i berukuran i 17 i x i 17 i x i 32 i dengan i hasil i ukuran i sama i dan i menghasilkan i parameter i akhir i bernilai i 4640. i Hasil i akhir i dari i perhitungan i convolution i layer i kedua i akan i digunakan i untuk i perhitungan i pada i convolution i layer i ketiga i menggunakan i filter i 64 i kernel i berukuran i 37 i x i 37 i x i 64 i dengan i hasil i parameter i sebesar i 18496, i perhitungan i yang i digunakan i adalah i (17 i x i 17 i x i 2 i - i 1) i x i 64 i dengan i nilai i akhir i 18496. i Hasil i akhir i perhitungan i pada i convolution i layer i ketiga i akan i digunakan i untuk i perhitungan i pada i convolution i layer i keempat i menggunakan i filter i 96 i kernel i yang i berukuran i 17 i x i 17 i x i 96 i dengan i memiliki i hasil i ukuran i sama i dan i berparameter i 55392, i perhitungan i yang i digunakan i adalah i (17 i x i 17 i x i 3 i - i 2) i x i 96 i dengan i nilai i akhir i sebesar i 55392. i
Gambar 7.  Hasil proses CNN pada setiap layernya
Kemudian  dari  hasil  proses  setiap  layernya, diperoleh  bahwa  total  jumlah  dari  parameter  hidden layer  keseluruhan  dari  hasil  proses  dataset  tersebut dengan  jumlah  2,489,475.  Peneliti  telah  membatasi jumlah epoch dan batch data training hingga 50 untuk setiap data trainingnya, kemudian setiap data training disimpan sehingga dapat dilakukan proses testing dan memperoleh grafik hasil ketetapan sebagai berikut:
(a) (b)
Gambar 8. Hasil ketetapan (a)hasil model accuracy (b)hasil model loss
Pada  grafik  persentase  ketepatan  seperti  yang ditunjukan  gambar  8,  berfungsi  untuk  menampilkan sebuah  hasil accuracy dan los pada  model  data  yang sedang dilakukan proses pengujian untuk memastikan bahwa  perhitungan  yang  telah  dilakukan  sudah  tepat dan tidak ada kesalahan pada saat proses dilakukan.

## 4.1.  Hasil dan pengujian
Contoh  studi  kasus  yang  dilakukan  sebagai berikut  menunjukkan  hasil  pengujian  citra  jenis bumbu  tertentu  dengan  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN).
(a) (b)
(c)
Gambar 9. Hasil pengujian (a) daging kualitas rendah, (b) daging kualitas tinggi, (c) daging kualitas menengah
Gambar  9  adalah  hasil  pengujian  dari  aplikasi klasifikasi  kualitas  daging  marmer  yang  menunjukan jenis  kualitas  dan  persentase  tingkat  keakurasian. Daging  marmer  kualitas  rendah  persentase  tingkat keakurasian 70,20% (a), daging marmer kualitas tinggi persentase  tingkat  keakurasian  79,61%  (b),  daging
marmer  kualitas  menengah  persentase  tingkat keakurasian 72,55% (c).
Tabel 1. merupakan hasil pengujian dari 3 label kualitas daging marmer. No Kualitas Daging Marmer Uji 1 Uji 2 Uji 3 Uji 4 Uji 5 1 Daging Marmer Kualitas Tinggi 79% 67% 74% 77% 88% 2 Daging Marmer Kualitas Menengah 77% 72% 69% 83% 75% 3 Daging Marmer Kualitas Rendah 70% 75% 81% 67% 79%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan i hasil i penelitian i “Klasifikasi i Kualitas i Daging i Marmer i menggunakan i metode i Convolutional i Neural i Network” i dengan i Framework i Tensorflow i dengan i dataset i yang i dimiliki i yaitu i dataset i multikelas. i Pengujian i sistem i menggunakan i gambar i jenis i kualitas i daging i marmer i yang i memperoleh i nilai i yang i berbeda- beda, i untuk i nilai i ketepatan i tertinggi i 88% i dan i nilai i akurasi i rata-rata i sistem i sebesar i 76%. i Aplikasi i yang i dibuat i telah i dapat i membedakan i tiga i jenis i kualitas i daging i marmer i daging i kualitas i tinggi, i daging i kualitas i menengah i dan i daging i kualitas i rendah. i Dengan i hasil i akhir i training i mendapatkan i akurasi i 96,67 i persen i dan i testing i mendapatkan i akurasi i 88,15 i persen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rusdiana, i S. i and i Maesya, i A., i 2017. i Pertumbuhan i ekonomi i dan i kebutuhan i pangan i di i Indonesia. i Agriekonomika , i 6 (1), i pp.12-25.
[2] Shafira, i T., i 2018. i Implementasi i Convolutional i Neural i Networks i Untuk i Klasifikasi i Citra i Tomat i Menggunakan i Keras.
[3] Mellinia, i Z.F.D. i and i Zuliarso, i E., i 2022. i Implementasi i Model i CNN i Dan i Tensorflow i Dalam i Pendeteksian i Jenis i Daging i Hewan i Ternak. i Jurnal i Teknologi i Informasi i dan i Terapan , i 9 (1), i pp.54-61. i
[4] Pujoseno, J., 2018. Implementasi Deep Learning Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Untuk Klasifikasi Alat Tulis.
[5] Yunita  Aulia  Hasma,  Widya  Silfianti.  (2018). Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Framwork Tensorflow  Dengan  Metode  Netwotk Untuk  Pendeteksi  Jerawat .  Fakultas  Teknologi Industri Universitas Gunadarma, Volume 23 No. 2.
[6] Putri,  O.N.,  2020.  Implementasi  Metode  Cnn Dalam  Klasifikasi Gambar Jamur Pada Analisis Image  Processing  (Studi  Kasus:  Gambar  Jamur Dengan Genus Agaricus Dan Amanita). Sharma T,  Aarthy  SL.  An  automatic  attendance monitoring  system  using  RFID  and  IOT  using Cloud.  In  Green  Engineering  and  Technologies (IC-GET), 2016 Online International Conference on 2016 Nov 19 (pp. 1-4). IEEE.
[7] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar, “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 4, no. 1, pp. 45– 51, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017. .
[8] Laluma,  R.H.,  Sugiarto,  B.,  Santriyana,  A., Azwar,  A.G.,  Nurwathi,  N.  and  Gunawan,  G., 2021.  KLASIFIKASI  PERBEDAAN  DAGING SAPI DAN DAGING BABI DENGAN METODE
CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK BERBASIS WEB. Infotronik: Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika , 6 (1), pp.1-6.
[9] Nugroho,  P.A.,  Fenriana,  I.  and  Arijanto,  R., 2020. Implementasi
Deep Learning Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (Cnn)  Pada  Ekspresi  Manusia. Algor , 2 (1), pp.12-20.