## Perbandingan Kinerja Activation Function pada Algoritma Resnet untuk Klasifikasi Varietas Beras
Vina Ayumi
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia vina.ayumi@dosen.undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-07 Pemeriksaaan  kualitas  varietas  benih  padi  (Oryza  sativa)  adalah  prosedur penting  untuk  penilaian  kualitas  di  sektor  pertanian.  Penerapan  algoritma transfer learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam tugas pengenalan gambar, sehingga algoritma ini cocok untuk mengklasifikasikan citra varietas padi secara otomatis. Kelas data yang akan dianalisis adalah Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine dan Karacadag berdasarkan analisis morphological, shape dan color features menggunakan algoritma ResNet. Eksperimen menggunakan tiga jenis  model  yaitu  ResNet-TopHat-ReLU,  ResNet-TopHat-LeakyReLU  dan ResNet-TopHat-eLU. Model ResNet-TopHat-eLU merupakan model terbaik dengan akurasi pelatihan sebesar 96.61%, akurasi validasi sebesar 95.12% dan akurasi pengujian sebesar 78.17%.
Kata Kunci: ResNet, Activation Function, TopHat, eLU

## ABSTRACT
Keywords:
ResNet, Activation Function,
TopHat, eLU Quality  checking  of  rice  seed  varieties  (Oryza  sativa)  is  an  important procedure for quality assessment in the agricultural sector. The application of transfer  learning  algorithms  has  shown  good  results  in  image  recognition tasks,  so  this  algorithm  is  suitable  for  classifying  rice  variety  images automatically. The data classes to be analyzed are Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine and Karacadag based on morphological, shape and color features analysis  using  the  ResNet  algorithm.  The  experiment  used  three  types  of models,  namely  ResNet-TopHat-ReLU,  ResNet-TopHat-LeakyReLU  and ResNet-TopHat-eLU. The ResNet-TopHat-eLU model is the best model with training  accuracy  of  96.61%,  validation  accuracy  of  95.12%  and  testing accuracy of 78.17%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Vina Ayumi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia Email: vina.ayumi@dosen.undira.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  adanya  teknologi  mendorong  banyak  perubahan  positif  ke  berbagai  sektor  bisnis  [1]–[10]. Pemeriksaaan kualitas varietas benih padi (Oryza sativa) adalah prosedur penting untuk penilaian kualitas di sektor pertanian. Pemeriksaan dilakuan untuk memastikan bahwa semua benih dalam batch milik satu varietas. Kontaminasi  varietas  lain  dapat  mempengaruhi  hasil  benih  padi.  Dalam  analisis  ini,  pakar  menerima  atau menolak benih berdasarkan penampilan mereka dengan menganalisis fitur seperti: bentuk, panjang, lebar dan warna.  Pemilahan  ini  adalah  tugas  yang  membosankan,  melelahkan,  memakan  waktu  dan  membutuhkan personil  yang  terlatih  dan  berpengalaman.  Otomatisasi  proses  pemilahan  tidak  hanya  akan  memungkinkan peningkatan  produktivitas  tenaga  kerja,  dengan  memindahkan  personel  ke  tugas-tugas  yang  lebih  penting, tetapi juga memiliki potensi untuk meningkatkan konsistensi pemilihan beras [11].
Riset mengenai klasifikasi varietas padi secara otomatis penting karena beberapa alasan. Pertama, padi adalah sumber makanan pokok bagi sebagian besar populasi dunia sehingga mengklasifikasikan varietas padi
secara otomatis, petani dapat secara efektif mengidentifikasi dan mengelola tanaman padi, yang mengarah pada peningkatan  kualitas  dan  produktivitas  padi.  Selain  itu,  klasifikasi  otomatis  memungkinkan  secara  akurat, berkontribusi secara signifikan terhadap kemajuan teknologi pertanian. Hal ini dapat membantu dalam program pengendalian  mutu  produk  padi.  Penerapan  algoritma  transfer  learning  telah  menunjukkan  hasil  yang  baik dalam tugas pengenalan gambar, sehingga algoritma ini cocok untuk mengklasifikasikan citra varietas padi secara  otomatis.  Secara  tidak  langsung,  klasifikasi  otomatis  varietas  padi  memberikan  kontribusi  dalam meningkatkan kualitas teknologi pertanian, memastikan ketahanan pangan, dan mendukung ekonomi global [12]–[15].
Penelitian  terkait  klasifikasi  otomatis  varietas  padi  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai teknik seperti convolutional neural networks (CNNs) dan model transfer learning lainnya [11], [16]–[18]. Pada penelitian  ini,  akan  menggunakan  Resnet  sebagai  algoritma  klasifikasi  citra  varietas  beras.  Latar  belakang penggunakan  ResNet  untuk  klasifikasi  varietas  beras  otomatis  adalah  keunggulan  model  ResNet  dalam menggabungkan kekuatan jaringan saraf konvolusional (CNN) dan transformator, menghasilkan klasifikasi yang akurat pada tanaman padi. Selain itu, model ResNet dapat secara efektif mengekstrak fitur varietas padi yang berbeda, yang mengarah ke output klasifikasi yang lebih akurat dan kuat. Secara keseluruhan, klasifikasi ResNet  menyediakan  metode  yang  andal  dan  efisien  untuk  secara  otomatis  mengidentifikasi  dan mengkategorikan varietas padi [19]
Namun,  penggunaan  model  transfer  learning  perlu  dioptimasi  dengan  pemilihan  activation  function yang  sesuai.  Fungsi  aktivasi  memainkan  peran  penting  dalam  mengoptimalkan  transfer  learning  dan meningkatkan  efektivitas deep  neural  networks .  Beberap  penelitian  sebelumnya  membahas  pentingnya memilih fungsi aktivasi yang sesuai dan memanfaatkan pembelajaran transfer yang efisien [20] [21].
Pada penelitian ini menggunakan model transfer learning dan dioptimasi dengan pemilihan activation function yang sesuai untuk dan melakukan klasifikasi dan evaluasi terhadap hasil kinerja algoritma terhadap dataset citra varietas beras.

## 2. METODE PENELITIAN
Klasifikasi pada citra dimulai dengan mendapatkan ekstraksi fitur dan selanjutnya proses klasifikasi diterapkan untuk mendapatkan model yang paling akurat. Pemrosesan gambar sangat penting karena secara langsung  mempengaruhi  hasil  inferensi  dan  klasifikasi  fitur.  Semua  parameter  dipertimbangkan  ketika merancang fase pemrosesan citra termasuk activation function seperti yang terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Pemrosesan  citra  dilakukan  dengan  bantuan  pemrograman  Python.  Kelas  data  yang  akan  dianalisis adalah Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine dan Karacadag berdasarkan analisis morphological, shape dan color features menggunakan algoritma ResNet.  Eksperimen menggunakan tiga jenis model yaitu ResNet-TopHat- ReLU, ResNet-TopHat-LeakyReLU dan ResNet-TopHat-eLU seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Eksperimen Penelitian Klasifier Praproses Act. Func. ResNet TopHat ReLU ResNet TopHat LeakyReLU ResNet TopHat eLU

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penelitian  terkait  mengenai  klasifikasi  dan  evaluasi  terhadap  hasil  kinerja  algoritma  terhadap  dataset  citra varietas beras menggunakan model transfer learning dapat dilihat pada Tabel 2. Dataset Preprocessing
Train
Test
Validation
Evaluation
Tabel 2 Penelitian Terkait Judul Hasil Metode [11] Akurasi  klasifikasi  varietas  padi  yang  dicapai  oleh  model  CNN  yang diusulkan adalah 86% dengan menggunakan 5 epoch. Dataset  dari  75.000  gambar  butir  beras  yang  disusun  Model  CNN mencapai akurasi 86% dalam klasifikasi beras Convolutional  neural network (CNN) [16] Tingkat  akurasi  tertinggi  yang  dicapai  oleh  sistem  klasifikasi  varietas padi  adalah  77,5%.    Klasifikasi  varietas  padi  menggunakan  jaringan saraf konvolusional Mencapai akurasi 77,5% dalam mengidentifikasi 22 jenis benih padi yang berbeda. Convolutional  neural network (CNN) [17] Transfer  pembelajaran  dengan  bobot  yang  telah  dilatih  sebelumnya: VGG16, InceptionV3, MobileNetV2. Akurasi klasifikasi varietas benih sawah  menggunakan  transfer  learning  dengan  VGG16,  InceptionV3, dan MobileNetV2 masing-masing adalah 80,00%, 83,33%, dan 83,33%. VGG16,  InceptionV3, and MobileNetV2: [18] Pencitraan  hiperspektral  inframerah-dekat  dikombinasikan  dengan pembelajaran mendalam secara efektif mengidentifikasi varietas benih padi.  Model  ResNet  mencapai  akurasi  klasifikasi  86,08%  untuk mengidentifikasi 10 varietas benih padi dalam penelitian ini. ResNet
Eksperimen  pertama  adalah  eksperimen  menggunakan  model  ResNet-TopHat-ReLU.  Berdasarkan eksperimen yang dilakukan pada tahap penelitian, secara keseluruhan setiap percobaan dapat menghasilkan akurasi yang baik untuk dataset pelatihan dan dataset validasi. Keseluruhan hasil model akurasi dan model loss tersebut untuk eksperimen menggunakan ResNet-TopHat-ReLU dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Model Akurasi dan Loss ResNet-TopHat-ReLU
Model  confusion  matrix  di  atas  menunjukkan  hasil  prediksi  suatu  model  klasifikasi  untuk mengklasifikasin  dataset  citra  Arborio,  Basmati,  Ipsala,  Jasmine  dan  Karacadag.  Model  confusion  matrix tersebut menunjukkan hasil prediksi model dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari dataset varietas beras. Setiap  baris  pada  confusion  matrix  menunjukkan  kelas  aktual  dari  data  pengujian  sedangkan  setiap  kolom menunjukkan kelas yang diprediksi oleh model ResNet-TopHat-ReLU, seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Dari  confusion  matrix  dari  model  ResNet-TopHat-ReLU,  dapat  dihitung  beberapa  metrik  evaluasi klasifikasi  seperti  presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  mengevaluasi  performa  model  dalam  mengklasifikasi varietas beras. Adapun nilai presisi, recall, dan F1-score untun model ResNet-TopHat-ReLU dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3 Nilai Precision, Recall dan F1-Score ResNet-TopHat-ReLU
Eksperimen  pertama  adalah  eksperimen  menggunakan  model  ResNet-TopHat-LeakyReLU. Berdasarkan  eksperimen  yang  dilakukan  pada  tahap  penelitian,  secara  keseluruhan  setiap  percobaan  dapat menghasilkan akurasi yang baik untuk dataset pelatihan dan dataset validasi. Keseluruhan hasil model akurasi dan model loss tersebut untuk eksperimen menggunakan ResNet-TopHat-ReLU dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Model Akurasi dan Loss ResNet-TopHat-LeakyReLU
Model  confusion  matrix  di  atas  menunjukkan  hasil  prediksi  suatu  model  klasifikasi  untuk mengklasifikasin  dataset  citra  Arborio,  Basmati,  Ipsala,  Jasmine  dan  Karacadag.  Model confusion  matrix tersebut menunjukkan hasil prediksi model dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari dataset varietas beras. Setiap  baris  pada  confusion  matrix  menunjukkan  kelas  aktual  dari  data  pengujian  sedangkan  setiap  kolom menunjukkan  kelas  yang  diprediksi  oleh  model  ResNet-TopHat-LeakyReLU,  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 5.
Dari  confusion  matrix  dari  model  ResNet-TopHat-LeakyReLU,  dapat  dihitung  beberapa  metrik evaluasi  klasifikasi  seperti  presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  mengevaluasi  performa  model  dalam mengklasifikasi  varietas  beras.  Adapun  nilai  presisi,  recall,  dan  F1-score  untun  model  ResNet-TopHat- LeakyReLU dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Nilai Precision, Recall dan F1-Score ResNet-TopHat-LeakyReLU
Eksperimen  pertama  adalah  eksperimen  menggunakan  model  ResNet-TopHat-eLU.  Berdasarkan eksperimen yang dilakukan pada tahap penelitian, secara keseluruhan setiap percobaan dapat menghasilkan akurasi yang baik untuk dataset pelatihan dan dataset validasi. Keseluruhan hasil model akurasi dan model loss tersebut untuk eksperimen menggunakan ResNet-TopHat-eLU dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Model Akurasi dan Loss ResNet-TopHat-eLU
Model  confusion  matrix  di  atas  menunjukkan  hasil  prediksi  suatu  model  klasifikasi  untuk mengklasifikasin  dataset  citra  Arborio,  Basmati,  Ipsala,  Jasmine  dan  Karacadag.  Model confusion  matrix tersebut menunjukkan hasil prediksi model dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari dataset varietas beras. Setiap  baris  pada  confusion  matrix  menunjukkan  kelas  aktual  dari  data  pengujian  sedangkan  setiap  kolom menunjukkan kelas yang diprediksi oleh model ResNet-TopHat-eLU, seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Dari  confusion  matrix  dari  model  ResNet-TopHat-eLU,  dapat  dihitung  beberapa  metrik  evaluasi klasifikasi  seperti  presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  mengevaluasi  performa  model  dalam  mengklasifikasi varietas beras. Adapun nilai presisi, recall, dan F1-score untun model ResNet-TopHat-eLU dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Nilai Precision, Recall dan F1-Score ResNet-TopHat-eLU
Berdasarkan penelitian terdahulu, ResNet telah diterapkan untuk klasifikasi beras. Beberapa penelitian membahas penggunaan ResNet untuk tujuan klasifikasi beras. Tahap pengujian dilakukan dengan dataset yang tidak  pernah  dilatih  agar  mengetahui  hasil  akurasi  dari  model  terbaik  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Perhitungan pengujian berdasrkan nilai akurasi dengan mengitung rasio jumlah data yang terklasifikasi secara benar dengan jumlah total dataset citra varietas beras. Komparasi perhitungan akurasi untuk masing-masing model dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Perbandingan hasil ResNet berdasarkan Jenis Activation Function Klasifier Praproses Act. Func. Train Acc Val Acc Test Acc ResNet TopHat ReLU 96.81% 95.08% 77.90% ResNet TopHat LeakyReLU 96.62% 95.09% 78.14% ResNet TopHat eLU 96.61% 95.12% 78.17%

## 4. KESIMPULAN
Pemeriksaaan  kualitas  varietas  benih  padi  (Oryza  sativa)  adalah  prosedur  penting  untuk  penilaian kualitas di sektor pertanian. Penerapan algoritma transfer learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam tugas pengenalan gambar, sehingga algoritma ini cocok untuk mengklasifikasikan citra varietas padi secara otomatis. Kelas data yang akan dianalisis adalah Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine dan Karacadag berdasarkan analisis morphological, shape dan color features menggunakan algoritma ResNet. Eksperimen menggunakan tiga jenis model yaitu ResNet-TopHat-ReLU, ResNet-TopHat-LeakyReLU dan ResNet-TopHat-eLU. Model ResNet-TopHat-eLU  merupakan  model  terbaik  dengan  akurasi  pelatihan  sebesar  96.61%,  akurasi  validasi sebesar 95.12% dan akurasi pengujian sebesar 78.17%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LRPM)  Universitas  Dian Nusantara  (UNDIRA)  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  skema  penelitian  internal  dengan  No. Kontak: 11/72/H-SPK/II/2024.

## REFERENSI
[1] U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2] G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[3] D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[4] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[6] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[7] B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Waterfall  (Studi  Kasus:  APM  Frozen  Food),” J.  RESTIKOM  Ris.  Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[8] B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[9] S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[10]  I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[11]  R. Singh, N. Sharma, and R. Gupta, “Rice Type Classification using Proposed CNN Model,” pp. 1–6, 2023.
[12]  S. J. M. Rad, F. A. Tab, and K. Mollazade, “Classification of Rice Varieties Using Optimal Color and Texture Features and BP Neural Networks,” in 2011 7th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing , 2011, pp. 1–5.
[13]  M. S. Mrutyunjaya and H. Kumar, “Non-destructive Machine Vision System Based Rice Classification Using Ensemble Machine Learning Algorithms,” Recent Adv. Electr. Electron. Eng. (Formerly Recent Patents Electr. Electron. Eng. , vol. 16, Jul. 2023.
[14]  S. Kosunalp, T. B. Iliev, I. Stoyanov, and I. Beloev, “An Efficient Classification of Rice Variety with Quantized Neural Networks,” Electronics , vol. 12, no. 10, p. 2285, 2023.
[15]  H. Ni, S. Karungaru, S. Lv, X. Wang, and J. Zhang, “Classification of Typical Pests and Diseases of Rice Based on the ECA Attention Mechanism,” Agriculture , vol. 13, no. 5, p. 1066, 2023.
[16]  R. Kamran, M. A. Saima, N. Naz, and A. Athar, “Classification of Rice Varieties using Convolution Neural Networks,” pp. 1–6, 2023.
[17]  D. Jaithavil, S. Triamlumlerd, and M. Pracha, “Paddy seed variety classification using transfer learning based on deep learning,” pp. 1–4, 2022.
[18]  B.  Jin et  al. ,  “Identification  of  Rice  Seed  Varieties  Based  on  Near-Infrared  Hyperspectral  Imaging Technology Combined with Deep Learning,” ACS omega , vol. 7, no. 6, pp. 4735–4749, 2022.
[19]  Y. Zhang, H. Yu, and Z. Zhai, “ResViT-Rice: A Deep Learning Model Combining Residual Module and Transformer Encoder for Accurate Detection of Rice Diseases,” Agriculture , vol. 13, no. 6, p. 1264, 2023.
[20]  Y. Chen, D.-D. Zhang, K. Zhu, and R. Yan, “An Adaptive Activation Transfer Learning Approach for Fault Diagnosis,” IEEE-ASME Trans. Mechatronics , pp. 1–12, 2023.
[21]  G.  Sun,  D.  Ayepah-Mensah,  R.  Xu,  V.  K.  Agbesi,  G.  Liu,  and  W.  Jiang,  “Transfer  Learning  for Autonomous Cell Activation Based on Relational Reinforcement Learning With Adaptive Reward,” IEEE Syst. J. , vol. 16, no. 1, pp. 1044–1055, Mar. 2022.