## Implementasi Deep Learning Pada Kematangan Buah Pala Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android
𝐑𝐞𝐧𝐝𝐫𝐚 𝐬𝐨𝐞𝐤𝐚𝐫𝐭𝐚 1 , 𝐌𝐮𝐳𝐚𝐤𝐤𝐢𝐫 𝐏𝐚𝐧𝐠𝐫𝐢 2∗ , 𝐌𝐚𝐬𝐤𝐢𝐚 𝐤𝐚𝐭𝐦𝐚𝐬 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong e-mail: 1 rendrasoekarta@gmail.com, 2 muzakkir@um-sorong.ac.id,
3 maskiakatmas@gmail.com
Abstrak
Pala  atau  juga  yang  dikenal  dengan  nama  latin  Myristica  Fragrans,  adalah  tanaman  berupa pohon yang kaya akan manfaat. Sebagai tanaman yang masuk kategori rempah-rempah, tanaman merupakan spesies asli kepulauan Maluku ini memiliki nilai yang tinggi. Oleh karena itu, Pala Papua disebut sebagai spesies asli dan endemik di Pulau Papua. Namun persebaran Pala Papua paling banyak berada di Papua Barat, khususnya Kabupaten Fakfak. Petani buah pala umumnya dapat  menilai  kematangan  buah  pala  dengan  mengamati  warnanya,  karena  ini  merupakan metode  yang  paling  sederhana.  Meskipun  metode  ini  mudah, terdapat  beberapa kendala  yang membuat  proses  pemilihan  buah  pala  kurang  efektif,  terutama  jika  dilakukan  secara  manual. Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  buah  pala berdasarkan tingkat kematangan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang  digunakan  adalah  citra  gambar  dengan  total  600,  yang  dikelompokkan  menjadi  3  kelas. Hasil klasifikasi kematangan buah pala menggunakan Convolutional Neural Network berbasis android. Hasil implementasi deep learning  dalam deteksi tingkat kematangan buah pala yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Convolutional  Neural  Netwok  (CNN)  dengan arsitektur VGG16 dapat mengklasifikasi tingkat kematangan buah pala dengan tingkat akurasi sebesar 98% untuk precission, 98% untuk recall dan 98% untuk f1-score.
Kata kunci: Pala, Deteksi, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Android

## 1. PENDAHULUAN
Estimasi Buah Pala sampai dikala ini diperkirakan sudah menggapai 1,462 ribu ton pada Tahun  2021.  Tingginya  produksi  Pala  di  Kabupaten  Fakfak  menempatkan  Kabupaten  Fakfak sebagai  salah  satu  wilayah  di  Papua  yang  produsen  dan  eksportir  sangat  menjanjikan perekonomian warga wilayah setempat.[1] Warga Kabupaten Fakfak secara universal menyebut Pala Papua sebagai “Pala Fakfak” ataupun “Hanggi (dibaca henggi)”. Pala Papua tersebar dari Semenanjung Kepala Burung, Papua, hingga dengan Papua Nugini. Oleh karena itu, Pala Papua diucap sebagai spesies asli serta endemik di Pulau Papua.[2] Tapi persebaran Pala Papua sangat banyak terletak di Papua Barat, khususnya Kabupaten Fakfak. Populasi Pala Papua yang terdapat di  Kabupaten  Fakfak  tersebar  di  hutan-hutan  Pegunungan  Fakfak  serta  sudah  terdapat  jauh sebelum  bangsa  Belanda  tiba  Biji  Miristyca  argentea  disebarkan  secara  alami  oleh  burung pemakan pala, yaitu Julang Papua ( Rhyticeros plicatus )[3].
Dalam  proses  panen  buah  sering  kali  ada  permasalahan  dalam  memastikan  tingkat kematangan  buah  yang  pas  untuk  dipanen.  Meskipun  banyak  metode  untuk  memastikan kematangan buah pala, tetapi tidak semua orang dapat dengan mudah mengidentifikasi buah pala yang telah siap panen. Sulitnya memastikan kematangan buah pala bisa mempengaruhi mutu buah
31
yang  dipanen  serta  nilai ekonomi  tumbuhan  tersebut.  Tidak  hanya  itu,  bila  buah  yang  dipanen sangat dini ataupun terlambat, mutu serta rasa pala yang di hasilkan bisa dibawa-bawa [4] . Perihal  ini  disebabkan  tingkat  kematangan  buah  pala  tidak  dapat  didetapkan  dengan mudah hanya melalui pengamatan visual saja[5], Sistem yang hendak dirancang diharapkan dapat membantu  petani  dan  produsen  dapat  dengan  cepat  dan  akurat  mendapatkan  data  tentang kematangan  buah  tanpa  biaya  yang  signifikan,  membuat  keputusan  tentang  waktu  panen  yang tepat serta tingkatkan mutu buah yang dihasilkan[6].
Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  papaya dengan  menggunakan  metode  deep  learning  berbasis  CNN  (Convolutional  Neural  Network). Model  ini  dapat  memprediksi  kematangan  papaya  berdasarkan  parameter  warna  buah  dan mengkategorikannya ke dalam tiga kelas: unmature (mentah), partially mature (setengah matang), dan  mature  (matang)[7],  Penelitian  lainnya  telah  menggunakan  metode  deep  learning  dengan neural network yang sangat dalam ( deep ) untuk secara otomatis mempelajari representasi fitur dari  data.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma Convolutional  Neural  Network ( CNN ) dalam mengklasifikasikan kematangan dan ukuran buah nanas, sehingga proses pemilahan hasil  produksi  nanas  menjadi  lebih  efektif  dan  akurat.  Terdapat  enam  label  klasifikasi  yang digunakan, yaitu: nanas besar matang, nanas besar setengah matang, nanas sedang matang, nanas sedang setengah matang, nanas kecil matang, dan nanas kecil setengah matang[8].
Teknologi machine  learning (ML)  merupakan  mesin  yang  dibesarkan  sehingga  dapat belajar sendiri tanpa arahan dari penggunanya. Pendidikan mesin yang dikembangkan bersumber pada  disiplin  ilmu  yang  lain  semacam  statistika,  matematika  serta  penambangan  informasi sehingga  mesin  dapat  belajar  dengan  menganalisis  informasi[9].  Dalam  hal  ini  pembelajaran mesin memiliki keahlian untuk mendapatkan informasi yang tersedia dengan perintah dia sendiri. ML  pula  dapat  menekuni  informasi  yang  terdapat  serta  informasi  yang  diperolehnya  sehingga dapat  melaksanakan  tugas  tertentu.  Tugas  yang  bisa  dicoba  oleh  ML  juga  sangat  bermacam- macam bergantung dari apa yang dia pelajari [10] .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Dalam  proses  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  alur  Penelitian  yaitu dengan identifikasi masalah, Studi literatur, Pengumpulan data dan Analisis kebutuhan, Pengembangan Convolutional  Neural  Netwok (CNN),  Pengembangan  Extreme Programming dan tahap terakhir kesimpulan dan saran dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2. 2 Convolutional Neural Network
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  merancang  model Convolutional  Neural  Netwok untuk membuat implementasi deep learning dalam deteksi kematangan buah pala. Model ini  dibuat  mengguanakan  algoritma Convolutional  Neural  Netwok, Bahasa Phyton sebagai  bahasa  pemograman  yang  digunakan, Tensorflow sebagai Library untuk merancang  model  klasifikasi  dan google  collaboratory sebagai notebook untuk menjalankan .
32
Gambar 2. Flowchart

## 1. Dataset
Pada penelitian ini peneliti menggunakan tiga class kematangan yang terdiri dari mentah, setengah  matang  dan  matang  yang  dikumpulkan  dengan  cara  observasi  langsung  pada tempat studi kasus.
2. Pelabelan Data
Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan akan diberi label sesuai dengan kategori atau kelas yang relevan untuk memudahkan identifikasi dan analisis.
3. Split Data
Pada tahap ini, dataset yang telah dikumpulkan dipecah menjadi beberapa kategori atau kelas  yang  berbeda.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  analisis  dan  pelatihan model dengan struktur data yang lebih jelas.
4. Preprocessing Data
Pada tahap ini peneliti melakukan processing data dengan cara mengubah ukuran seperti yang diinginkan dan mengubah rotasi gambar. Processing data ini menggunakan library image data generator yang ada pada Tenserflow Lite .
5. Membuat Model CNN
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  membangun  model  untuk  deteksi  kematangan  buah  pala menggunakan  metode convolutional  neural  network .  Peneliti  juga  akan  mencoba menggunakan arsitektur model seperti VGG-16 pada sistem ini.
6. Training Model
Pada tahap ini dilakukan training data setelah di lakukan beberapa proses model CNN dan juga arsitektur VGG16 agar di ketahuai seberapa mengenalnya sistem terhadap citra gambar buah pala.
7. Pengujian Model
Pada tahap ini peneliti akan menguji model yang telah dibuat dengan cara membuat script yang akan  membantu untuk  melihat apakah prediksi  yanng dilakukan sudah tepat atau belum. Data yang akan digunakan untuk pengujian ini merupakan data yang berbeda dari dataset dan validasi.
8. Saving Model
Pada tahap ini peneliti akan menyimpan model yang nanti di pakai pada aplikasi. Hasil dari penyimpanan model ini akan berbentuk file h.5. kemudian data pelatihan di convert menjadi tenserflow lite agar memudahkan dalam pemodelan aplikasi di Android . Seteleh di convert lalu dilakukan pemodelan aplikasi menggunakan Android studio .

## 2.3 Tahapan Extreme Programming (XP)
Model  pengembangan  sistem  yang  diterapkan  dalam  extreme  programming melibatkan 4 tahap utama, yaitu sebagai berikut:
33
1. Planning (Perencanaan)
Pada  tahap  perencanaan  ini  dimulai  dengan  pembuatan  cerita  pengguna.
Tahapan  ini  melibatkan  analisis  mendalam  mengenai  kebutuhan  yang  diperlukan untuk  pengembangan  sistem,  memastikan  semua  aspek  terpenuhi  secara menyeluruh.
2. Design (Perancangan)
Pada tahan ini akan dibuat visualisasi flowchart diagram dan use case diagram, tujuanya  untuk  membantu  menjelaskan  gambaran  alur  penelitian  yang  di  lakukan yaitu sebagai berikut:
Gambar 3. Flowchart istem

## 3. Coding (pengkodean)
Pada tahap ini peneliti  membangun aplikasi sesuai dengan perancangan sistem sebelumnya. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode Convolutional Neural Netwok yang  telah  dirancang  sebelumnya.  Untuk  membuat  tampilan interface peneliti menggunakan bantuan library flask python . Untuk menuliskan script coding ini  peneliti  menggunakan Android studio dan  untuk  pengembangan  menggunakan metode extreme programming yang sering digunakan untuk pengembangan aplikasi skala kecil.

## 4. Testing (Pengujian)
Dalam  langkah  tahap  ini,  hal  yang  dilakukan  ialah  menguji  sistem  yang  telah dibangun. Langkah pengujian ini digunakan sebagai evaluasi sistem, apakah aplikasi yang  dibangun  telah  sesuai  ataukah  belum  dan  sebagai  evaluasi  sistem  untuk memperbaiki  kesalahan  pada  sistem  apabila  ditemukan.  Metode  pengujian  sistem yang  digunakan  yaitu black  box  testing .  Berikut  adalah  tabel  langkah-langkah pengujian sistem menggunakan blackbox testing menggunakan metode Equivalen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  yang  dilakukan,  peneliti  menggunakan  dataset  buah  pala  yang terdiri  dari  tiga  kelas  yaitu  mentah,  mengkal  dan  masak  yang  dikumpulkan  dari    hasil observasi.
34
Tabel 1. Dataset Buah Pala No. Nama Kelas Jumlah 1. Mentah 200 Gambar 2. Mengkal 200 Gambar 3. Masak 200 Gambar Jumlah 600 Gambar

## 3.2 Implementasi Model CNN

## 1. Dataset
Dataset yang digunakan pada  penelitian terdiri dari 600 dataset yang kemudian di bagi  menjadi 3 kelas yang terdiri dari Mentah, Mengkal dan Masak. Dataset kemudian di upload pada Google Drive yang berfungsi untuk menyimpan data pada google collaboratory, berikut contoh dataset yang digunakan.

## Gambar 4. Dataset Buah Pala

## 2. Pelabelan Dataset
Pada  tahap  pelabelan,  dataset  yang  telah  dipersiapkan  diberi  label  sesuai  dengan kategorinya,  yaitu  Mentah,  Mengkal,  dan  Masak.  Proses  ini  penting  untuk  memastikan bahwa  setiap  gambar  diklasifikasikan  dengan  benar  sebelum  digunakan  dalam  pelatihan model.

## 3. Split Data
Pada tahap ini, dataset dibagi menjadi beberapa subset yang berbeda untuk tujuan pelatihan  dan  evaluasi.  Pembagian  ini  memastikan  data  terstruktur  dengan  baik  dan  siap untuk dianalisis dalam berbagai kategori.

## 4. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembersihan,  transformasi,  dan  persiapan  data  mentah sebelum  digunakan  untuk  analisis  atau  pelatihan  model  pembelajaran  mesin.  Proses preprocessing juga  mencakup  pengaturan  jumlah  data  yang  akan  disebar  pada neural network ,  serta  pembagian  data  untuk validation agar  dapat  melakukan  klasifikasi  secara efektif.

## 5. Pembuatan Model CNN
Pada tahap ini penelitian menggunakan asrsitektur VGG16 . Arsitektur VGG16 terdiri dari total 16 lapisan, yang terdiri dari 13 lapisan konvolusional dan 3 fully connected layers .
35
Untuk membentuk lapisan konvolusional terdiri dari kernel 3 x 3 dengan stride 1. Pada akhir setiap blok, dilakukan max pooling dengan stride 2 dan ukuran pool 2 x 2.

## 6. Training Model
Setelah  model Convolutional  Neural  Netwok dengan  arsitektur VGG16 dikonfigurasi,  proses  pelatihan  dilakukan  selama  60 epoch .  Proses training ini  bertujuan untuk  mengoptimalkan  performa  model,  dan  hasil  dari  pelatihan  ini  akan  dianalisis  untuk mengevaluasi akurasi dan efektivitas model. Berikut adalah hasil dari proses training.
Gambar 5. Training dan Validasi
Gambar 5 menunjukan grafik akurasi pelatihan yang hampir mencapai nilai 1 seiring dengan  peningkatan epoch ,  baik  pada  dataset  pelatihan  maupun  pada  dataset  validasi. Sehingga,  pada epoch dengan  nilai  akurasi  pelatihan  dan  validasi  masing-masing    adalah 0,9357  dan  0,9833.  Grafik  garis  berwarna  merah  merupakan accuracy data training , sedangkan untuk garis berwarna hijau merupakan accuracy data validation.

## 7. Testing Model
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  untuk  mengevaluasi  akurasi  model  arsitektur VGG-16 dengan  menguji  prediksi label  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Proses ini bertujuan untuk memastikan kinerja model dalam mengklasifikasikan data sesuai dengan kelas yang telah ditentukan.

## 8. Save Model
Pada  tahap  ini,  model  yang  telah  dilatih  disimpan  untuk  penggunaan  selanjutnya. Proses ini melibatkan konversi model dari format yang digunakan di Google Colab menjadi file dengan ekstensi tflite (TensorFlow Lite) . File ini kemudian diintegrasikan dan digunakan dalam aplikasi yang dikembangkan di Android Studio.

## 3.3 Implementasi Aplikasi
Aplikasi ini memanfaatkan Bahasa Pemrograman Java untuk pengembangan di Android Studio ,  menciptakan  antarmuka  dan  logika  aplikasi  yang  optimal  untuk  perangkat Android . Sementara itu, Bahasa Pemrograman Python digunakan di Google Colab untuk  melatih model machine learning, memastikan akurasi dan efektivitas dalam analisis data.
36
1. Tampilan Splash
Gambar 6. Tampilan Splash
Gambar  di  atas  merupakan  tampilan  awal  pada  saat  membuka  aplikasi  yang terdiri dari batang pohon pala, buah pala, biji pala dan daun pala yang disatukan menjadi logo  pada  pembuatan  aplikasi  ini.  Kemudian,  terdapat  keterangan  “ Myristica  Argenta Warb ” dimana menandakan bahwa aplikasi ini terkhusus hanya dapat digunakan untuk mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  pala  jenis myristica  argenta  warb yang  menjadi jenis pala yang ada di kabupaten fakfak.

## 2. Tampilan Menu Utama
Gambar 7. Tampilan Menu Utama
Pada  tampilan  utama  pada  aplikasi  ini  terdiri  dari  dua button yakni, button kamera  dan button galeri.  Dimana  pada button kamera user dapat  melakukan  deteksi dengan  mengambil  gambar  langsung  dengan  kamera Android ,  sedangkan  pada button galeri untuk user meng- upload hasil gambar buah pala yang sudah di foto atau diambil sebelumnya untuk di deteksi tingkat kematanganya.
3. Tampilan Menu Deteksi Dari Galeri Dan Kamera
Gambar 8. Tampilan Deteksi Dari galeri Dan Kamera
Pada gambar di atas merupakan 2 fitur yaitu tampilan menu klasifikasi dari galeri dan kamera dimana galeri berfungsi untuk user dapat memilih dan meng- upload gambar dari  galeri.  Kemudian,  ankan  muncul  hasil  klasifikasi  tingkat  kematanggan  buah  pala. Kemudian,  pada  fitur  kedua  yaitu  fitur  kamera  dimana user dapat  memencet button kamera agar dapat mengambil gambar buah pala secara langsung kemudian akan muncul hasil deteksi
4. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  untuk  medeteksi tingkat  kematangan  buah  pala  yang  mentah,  mengkal  dan  masak  dengan Convolutional Neural  Netwok (CNN)  berbasis Android ,  maka  diperoleh  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dari  hasil  implementasi  sistem  berbasis Android dengan  menggunakan  metode convolutional  neuraal  network (CNN)  memperoleh  skor usability  testing 80% sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian berhasil dilakukan perancangan sistem deteksi tingkat kematangan buah pala.
2. Hasil implementasi deep learning dalam deteksi tingkat kematangan buah pala yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Convolutional  Neural  Netwok  (CNN) dengan arsitektur VGG16 dapat mengklasifikasi tingkat kematangan buah pala dengan tingkat akurasi sebesar 98% untuk precission, 98% untuk recall dan 98% untuk f1- score. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  proses  deteksi  tingkat  kematangan  buah pala yang mentah, mengkal dan masak.

## 5. SARAN
Peneliti  menyadari  bahwa  penelitian  ini  masih  jauh  dari  kata  sempurna.  Oleh karena  itu  menurut  peneliti  perlu  adanya  pengembangan    untuk  memperoleh  hasil  yang lebih baik. Adapun saran dari peneliti yaitu sebagai berikut:
1. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan algoritma dan arsitektur yang lebih terbaru
2. Penelitian  selanjutnya  dapat  digunakan  menyeluruh  oleh  seluruh user yang membutuhkan
3. Penelitian selanjutnya agar dapat menambah class dalam dataset
4. Penelitiaan selanjutnya agar dapat menciptakan fitur tambahan pada aplikasi
5. Penelitian selanjutnya agar dapat menerapkan fitur real-time
38

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  Allah  SWT  yang  telah  memberikan nikmat kesehatan dan kesempatan sehingga peneliti mampu menyelesaikan tugas akhir ini  dengan  baik.  Tak  lepas  dari  dukungan  dari  keluarga  besar  dan  juga  teman-teman seperjuangan yang masih membersamai peneliti hingga pada ujung penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Andi  Patimang  and  Aulia  Saraswaty,  “Agribisnis  Pala  Di  Kabupaten  Fakfak  Dalam Mendukung Terbentuknya Inkubator Bisnis Politeknik Negeri Fakfak,” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi , vol. 2, no. 1, pp. 32–40, 2022, doi: 10.55606/juitik.v2i1.204.
[2]  M.  A’mun,  “Karakteristik  Minyak  Dan  Isolasi  Trimiristin  Biji  Pala  Papua  (Myristica argentea) Characteristics of Oil and Trimyristin Isolation of Papua Nutmeg Seeds (Myristica argentea)).”
[3]  BPS Kabupaten Fakfak, Kabupaten Fakfak Dalam Angka In Figures Fakfak Regency . Fakfak, 2021. Accessed: Aug. 13, 2024. [Online].
[4]  S. Umagapi, “No Title,” Mengidentifikasi Kematangan Buah Pala Berdasarkan Ciri Tekstur Menggunakan Metode Backpropagation , p. 6, 2021.
[5]  A.  La  Lengo,  A.  Ibrahim,  and  M.  Hamid,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Mengklasifikasikan Kualitas Biji Pala Berdasarkan Fitur Bentuk Dan Tekstur Application Of The K-Nearest Neighbor Method For Classifying The Quality Of Nuts Based On Form And Texture Features.”
[6]  B.  Yanto et  al. ,  “Klasifikasi  Tekstur  Kematangan  Buah  Jeruk  Manis  Berdasarkan  Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network,” vol. 6, no.
2, p. 2021.
[7]  Ananda Tariska P, Widyasari Sherina Viola, Muttaqin Muhammad Ihsan, and Stefanie Arnisa, “IDENTIFIKASI  TINGKAT  KEMATANGAN  BUAH  PEPAYA  MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” 2023. Accessed: Aug. 14, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.36040/jati.v7i3.7137
[8]  I. Salamah, S. Humairoh, and S. Soim, “Implementasi Convolutional Neural Network Pada Alat Klasifikasi Kematangan dan Ukuran Buah Nanas Berbasis Android,” vol. 8, no. 2, p. 2023.
[9]  F.  Risdin,  P.  Kumar  Mondal,  and  K.  Mahmudul  Hassan,  “Convolutional  Neural  Networks (CNN) for Detecting Fruit Information Using Machine Learning Techniques,” vol. 22, no. 2, pp. 1–13, doi: 10.9790/0661-2202010113.
[10]  Y.  Herdiana,  “Penerapan  Machine  Learning  Dengan  Model  Linear  Regression  Terhadap Analisis Kualitas Hasil Petik the Di Pt. Perkebunan …,” COMPUTING| Jurnal Informatika , vol. 09, pp. 1–9, 2022.