JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4256

## PENERAPAN  TRANSFER  LEARNING  EFFICIENTNETB3 UNTUK
PENGENALAN

## SENJATA TRADISIONAL SUMATERA  BARAT  MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Angga Herlangga 1* , Ryas Rafi Karim 2 ,  Mohammad Khrisna Nurwijaya 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Karawang, Indonesia; 085156120349/fax/afiliasi
Riwayat artikel:
Received: 27  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024
Published: 2 April  2024

## Keywords:
Convolutional Neural Network (CNN), Senjata Tradisional Sumatera
Barat, EfficientNetB3,
Transfer Learning.
Corespondent Email: 2010631160039@student.uns ika.ac.id
2010631160028@student.uns ika.ac.id
2010631160016@student.uns ika.ac.id
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  Transfer  Learning  dengan memanfaatkan model EfficientNetB3 untuk mengenali senjata tradisional khas Sumatera Barat. Tiga jenis senjata tradisional, yaitu kerambit, keris pustaka, dan  sumpitan,  digunakan  sebagai  dataset  dalam  pengujian.  Dengan menggunakan  dataset  citra  sebanyak  819  untuk  pelatihan  dan  123  untuk validasi,  serta  82  untuk  pengujian,  model  CNN  berhasil  mencapai  akurasi 100%. Evaluasi model menunjukkan nilai sempurna dalam Precision, Recall, dan F1-score untuk setiap kelas. Dengan demikian, model ini dapat dijadikan sebagai  alat  untuk  mengklasifikasikan  senjata  tradisional  Sumatera  Barat secara efektif.
This  research  implements  the  Transfer  Learning  method  by  utilizing  the EfficientNetB3  model  to  recognize  traditional  weapons  typical  of  West Sumatra. Three types of traditional weapons, namely kerambit, keris keris, and sumpitan, were used as datasets in testing. By using a dataset of 819 images for  training  and  123  for  validation,  and  82  for  testing,  the  CNN  model managed  to  achieve  100%  accuracy.  The  evaluation  model  shows  perfect scores in Precision, Recall, and F1-score for each class. Thus, this model can be used as a tool to classify West Sumatran traditional weapons effectively..

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  sebagai  negara  yang  terdiri dari berbagai etnik, memiliki kekayaan seni dan kebudayaan  yang  unik.  Seni  merupakan ekspresi  kreativitas  manusia  melalui  berbagai bentuk, seperti seni rupa, seni lukis, tari, grafis, dan  musik.  Sementara  itu,  budaya  mencakup kebiasaan,  norma,  dan  adat  istiadat  yang diwariskan dari generasi ke generasi.
Dalam  konteks  senjata  tradisional,  Indonesia memiliki  beragam  jenis  yang  mencerminkan sejarah  dan  kehidupan  masyarakat.  Salah
satunya  adalah  senjata  tradisional  khas Sumatera Barat.
Senjata  tradisional  merupakan  salah satu  kekayaan  budaya  yang  memperkaya identitas  Indonesia.  Pada  masa  lalu,  senjata bertempur memiliki berbagai bentuk yang unik dan  beragam.  Bahan  yang  digunakan  pun bervariasi, mulai dari batu, kayu, hingga tulang. Namun  seiring  perkembangan  zaman,  bahan- bahan  tersebut  digantikan  oleh  logam  seperti baja, perunggu, besi, dan bahkan emas.
Setiap senjata tradisional memiliki ciri khas dan cerita  tersendiri.  Meskipun  masyarakat  di
Indonesia  sudah  mengenal  berbagai  jenis senjata  tradisional  dari  daerah  masing-masing, namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah  lain,  kita  masih  perlu  memperdalam pemahaman  kita.  Senjata  tradisional  memiliki nilai sejarah dan budaya yang kaya di berbagai wilayah Nusantara. Di Sumatera Barat, senjata- senjata  ini  bukan  hanya  simbol  perjuangan melawan  penjajahan,  tetapi  juga  memiliki keunikan dan kekhasan tersendiri.
Namun,  melihat  perkembangan  teknologi yang  semakin  pesat,  masyarakat  modern cenderung mengandalkan teknologi dan kesibukan sehari-hari. Akibatnya, kesenian dan budaya  tradisional  dapat  terkikis  dan  mulai dilupakan.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  kita untuk  terus  menghargai  dan  melestarikan warisan budaya ini.
Berdasarakan  permasalahan  di  atas  dengan banyakanya jenis senjata yang ada di indonesia khususnya di pulau Sumatra membuat penelitian  tertarik  unutk  membuat  suatu program pengenalan jenis citra senjata tradisonal khususnya yang ada di Sumatra Barat bersarakan dataset foto atau 3 jenis citra senjata tradisional  yaitu  kerambit,  keris  pustaka  dan sumpitan dengan menerapkan metode Transfer Learning dan  memanfaatkan Pre-Trained model  dari  EfficientNetB3  pada  sampel  citra yang  kemudian  dijadiakan  sebagai dataset proses training Convolutional Neural Network (CNN) [1].  Dalam  penelitian  ini  diharapkan dapat mengetahui jumblah data yang tepat guna dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup tinggi  dari  citra  senjata  tradisional  serta  ikut memberikan  kontribusi  pengenalan  senjata tradisional dalam kontribusi pengenalan senjata tradisonal  dalam  pelestarian  kesenian  dan budaya  indonesia  khususnya  di  Sumatra  Barat kita akan menjelajahi penerapan transfer learning dengan menggunakan model EfficientNetB3 untuk mengenali senjata tradisional khas Sumatera Barat[2]. 2.

## TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Senjata tradisonal sumbar manusia  adalah  makhluk  sosial  yang selalu  hidup  mengelompok  dan  membina hubungan  dengan  lingkungan  serta  sosial disekitarnya.  Dalam  upayanya  menyesuaikan diri  secara  aktif  dengan  lingkungan,  manusia mengembangkan  peralatan  untuk  mengatasi keterbatasan  jasmaninya.  Berbagai  macam
peralatan  yang  dikembangkan  manusia  antara lain  peralatan  produksi,  transportasi,  dan persenjataan.  Senjata  sebagai  salah  satu peralatan  yang  dibuat  manusia  amat  penting artinya,  selain  untuk  menjaga  keamanan  diri pribadi dan kelompoknya juga sebagai lambang yang penuh makna. Pada umumnya bentuk dan kegunaan  senjata  yang  tersebar  di  berbagai daerah  di  Indonesia  dan  Sumatera  Barat khususnya  hampir  sama,  hanya  berbeda namanya  saja.  Pada  beberapa  bagian  dari senjata  tersebut  ada  yang  dibuat  di  daerah tersebut dan ada juga yang berasal dari daerah lain.  Misalnya  saja  keris  di  Minangkabau,  di daerah  ini  orang  tidak  mengenal  siapa  dan dimana  keris  tersebut  dibuat.Kemungkinan senjata  ini  berasal  dari  daerah  lain  karena adanya  akulturasi.  Diantara  peninggalan  raja adat di Buo ada yang bernama keris Majapahii, kemungkinan  keris  ini  berasal  dari  pengaruh Jawa[3].

## 2.2. Jenis senjatan tradinional sumbar
Senjata yang dipergunakan oleh masyarakat  Sumatera  Barat  pada  umumnya dibuat oleh masyarakat itu sendiri. Senjata yang terbuat dari besi dikerjakan oleh para pengrajin besi di daerah ini seperti di Sungai Puar. Pada masa lalu para pengrajin besi banyak membuat senjata untuk keperluan perang seperti parang, tombak,  pedang  dan  sebagainya.  Sedangkan senjata  sebagai  alat  upacara  dan  benda  pusaka terbuat  dari  bahan  pilihan  dengan  hiasan  dan ukiran  atau  terawang,  ada  yang  berbuat  dari kayu, perak, kuningan dan sebagainya. Ragam hias  yang  terdapat  pada  senjata  adalah geometris,  berbentuk  garis  lurus,  melengkung, tumpal  dan  bulat-bulat  kecil,  kemudian  motif rangkaian  bunga,  binatang  dan  sebagainya. Bahkan ada dari sebagian senjata tersebut yang dihiasai  dengan  tulisan  arab.  Ragam  hias tersebut  ada  ada  yang  terdapat  pada  bagian mata,  tangkai,  dan  sarung,  terutama  pada senjata  keris.  Oleh  karena  pada  saat  sekarang senjata tersebut jarang dipergunakan, maka ada yang  berfungsi  sebagai  benda  pusaka  atau sebagai  peralatan  upacara.  Berikut  merupakan senjata tradisional dari provinsi Sumatra Barat yaitu Krambit, kris pusaka dan sumpitan[3].

## 2.3. Citra digital
Citra  digital  merupakan  suatu  matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan
suatu  titik  pada  citra  tersebut  dan  elemen matriksnya  (yang  disebut  sebagai  elemen gambar  atau  piksel)  menyatakan  tingkat keabuan pada titik tersebut (Fikriya et al, 2017). Pada  penelitian  ini  digunakan  citra  berwarna. Citra  berwarna  tersusun  atas  tiga  buah  warna primer yaitu Red, Green dan Blue. Sebuah citra warna  berukuran 𝐵𝑥𝐶 piksel  dapat  dituliskan menjadi tiga buah matriks yang masing-masing terdiri dari 𝐵 baris dan 𝐶 kolom, dimana setiap komponen  pada  matriks  merepresentasikan nilai  derajat  keabuan  pada  masing-masing channel (Red, Green, Blue). Sebuah citra warna dapat  direpresentasikan  oleh  matriks 𝑰𝑝 , dimana 𝑰 1 merupakan matriks yang merepresentasikan  derajat  keabuan  citra  pada channel  Red, 𝑰 2  merupakan  matriks  yang merepresentasikan  derajat  keabuan  citra  pada channel Green dan 𝑰 3 merupakan matriks yang merepresentasikan  derajat  keabuan  citra  pada channel Blue.
𝑰𝑝 =  [  ( 𝑎 11) 𝑝 ( 𝑎 12) 𝑝 ( 𝑎 21) 𝑝 ( 𝑎 22) 𝑝 …  … ( 𝑎 1 𝐶 ) 𝑝 ( 𝑎 2 𝐶 ) 𝑝 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ( 𝑎𝐵 1) 𝑝 ( 𝑎𝐵 2) 𝑝 ⋯ ( 𝑎𝐵𝐶 ) 𝑝 ]
Nilai  untuk masing-masing  komponen matriks 𝑰𝑝 adalah sebagai
( 𝑎𝑖𝑗 ) 𝑝 = 𝑑𝑝 255 (1)
𝐵 adalah  jumlah  piksel  baris  pada  citra  dan 𝐶 adalah  jumlah  piksel  kolom  pada  citra. 𝑑𝑝 merupakan  nilai  yang  merepresentasikan derajat  keabuan  citra  pada  channel  ke 𝑝 ,  nilai 𝑑𝑝 diskrit dan memiliki range antara 0 hingga 255[4].
2.4. Pengelolahan citra digital pengolahan citra digital adalah memproses  dan  memanipulasi  citra  digital untuk berbagai keperluan. Pengolahan citra ini melibatkan serangkaian operasi yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra, mengekstraksi informasi penting, dan membuat citra  lebih  mudah  dipahami  atau  digunakan dalam berbagai aplikasi[5].

## 2.5. Klasifikasi
Secara  etimologis atau  asal  mula  kata, arti  klasifikasi  disinyalir  merupakan  kata serapan  bahasa  Belanda  'Classificatie'.  Namun jika  ditelusuri  lebih  jauh,  kata  bahasa  Belanda
tersebut  juga  hasil  serapan  dari  kata  bahasa Prancis, yakni 'Classification'. Di lain sisi, kata 'Classification'  kemudian  juga  diserap  ke bahasa Inggris, dengan penulisan yang sama. Menurut kamus online bahasa Inggris dictionary.cambridge.org, classification dijabarkan  dengan  penjelasan  "the  act  or process of dividing things into groups according to  their  type".  Jika  diterjemahkan  ke  dalam bahasa  Indonesia,  kurang  lebih  berarti  "Suatu proses  untuk  membagi  suatu  hal  menjadi kelompok-kelompok  berdasarkan  jenis-jenis tertentu".
Sementara  itu,  dalam  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI)  kata  klasifikasi punya  arti  yang  tak  jauh  berbeda.  Arti klasifikasi  dalam  KBBI  adalah  penyusunan bersistem  dalam  kelompok  atau  golongan menurut kaidah atau standar yang ditetapkan[6], [7]. 2.6. Machine learning
Machine Learning (ML) atau pembelajaran  mesin  merupakan  pendekatan dalam  AI  yang  banyak  digunakan  untuk menggantikan atau menirukan perilaku manusia untuk  menyelesaikan  masalah  atau  melakukan otomatisasi.  Sesuai  namanya,  ML  mencoba menirukan  bagaimana  proses  manusia  atau makhluk  cerdas  belajar  dan  mengeneralisasi.1 Setidaknya  ada  dua  aplikasi  utama  dalam  ML yaitu,  klasifikasi  dan  prediksi  .  Ciri  khas  dari ML adalah adanya proses pelatihan, pembelajaran,  atau  training.  Oleh  karena  itu, ML  membutuhkan  data  untuk  dipelajari  yang disebut sebagai data training. Klasifikasi adalah metode dalam ML yang digunakan oleh mesin untuk memilah atau mengklasifikasikan obyek berdasarkan ciri tertentu sebagaimana manusia mencoba membedakan benda satu dengan yang lain[8].

## 2.7. Transfer learning
Transfer  learning  adalah  metode  yang memakai network yang sudah dilatih sebelumnya dan memakainya sebagai titik awal untuk  mempelajari  tugas  selanjutnya  ataupun baru.  Transfer  learning  memiliki  arsitektur lapisan  pooling  dan  convolution  yang  lebih dalam  dibandingkan  dengan  arsitektur  CNN sederhana, sehingga dapat  menghasilkan
informasi  dari  citra  yang  lebih  baik  dan melakukan  ekstraksi  dari  tekstur  citra  lebih banyak[7].

## 2.8. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) adalah  sebuah  jenis  arsitektur  jaringan  saraf yang  khusus  dirancang  untuk  pengolahan  dan analisis  data  berbentuk  grid,  seperti  gambar atau  video.  CNN  didasarkan  pada  konsep konvolusi,  yang  merupakan  operasi  matematis untuk  menggabungkan  dua  set  data  menjadi satu.
CNN  memiliki  kemampuan  untuk secara otomatis mengekstraksi fitur-fitur penting  dari  data  inputnya.  Hal  ini  dicapai melalui  penggunaan  lapisan  konvolusi  yang bertugas  untuk  menerapkan  filter  pada  data input dengan tujuan mengidentifikasi pola-pola yang penting. Lapisan konvolusi ini diikuti oleh lapisan  aktivasi  yang  mengaktifkan  fitur-fitur yang  terdeteksi.  Selain  itu,  CNN  juga menggunakan lapisan pooling untuk mengurangi dimensi data dan mempertahankan fitur-fitur  yang  paling  signifikan.  Hal  ini membantu mengurangi kompleks[9], [10].

## 2.9. EfficientNetB3
EfficientNet adalah arsitektur CNN dan memiliki beberapa varian. Sistem ini menggunakan metode penskalaan yang menskalakan  semua  dimensi  secara  seragam menggunakan  koefisien  gabungan.  Arsitektur Efficientnet  B3  mempunyai  spesifikasi  yang terdiri  dari  2  convolution  layer,  7  mobile bottleneck  convolution  layer,  1  pooling  layer, dan 1 fully connected layer, menghasilkan 12M parameter.  Struktur layer Efficientnet B3 pada dasarnya menggunakan struktur layer Efficientnet B0 hanya saja yang berbeda adalah jumlah layer-nya[11].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Transfer  Learning  dengan  memanfaatkan model  terlatih  (pre-trained  model)  dari EfficientNetB3 sebagai dasar pembuatan model final.  Tahap  awal  yang  dilakukan  dengan mengumpulkan  data-data  penelitian  yang dijadikan  sebagai  dataset  dan  akan  di  proses lebih  lanjut  dalam  pengujian.  Hasil  pengijian berupa  nilai  evaluasi  dari  keseluruhan  hasil
pengujian.  Berikut  merupakan  tahapan  yang dilakukan.

## 3.1. Dataset Pengujian
Proses pengambilan data pada penelitian ini menggunakan dataset public. Dataset public dari google image senjata tradisional tersebut di download  dengan  menggunakan  bantuan aplikasi.  Sedangkan  untuk  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  3  jenis senjata  tradisional  dengan  total  sampel sebanyak 819 citra untuk data training dan 123 citra  untuk  data testing. Berikut  merupakan  3 jenis senjata tradisional yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabe 1. Dataset pengujian No Variabel Latih Uji 1 Citra senjata kerambit 273 40 2 Citra senjata keris sakti 294 40 3 Citra senjata Sumpitan 252 43 Kerambit keris sakti
sumpitan
3.2. Rancangan penguji (Diagram flow) Gambar 1. Citra sejata
Tradisional Sumatra Barat (sumber : google image )
Gambar 2. Model pengujian

## 3.3. Data collection
Pada tahapan ini penulis mengumpulkan sejumblah  data  sebagai  data  set.  Data  tersebut dikumpukan  dengan  menggunakan  aplikasi tamabahan berupa extension google.

## 3.4. Pre processing
Pada tahap Preprocessing penulis mempersiapkan  kumpulan  data  mentah  yang sebelumnya  telah  dikumpulkan  agar  dapat diolah  lebih  lanjut.  Preprocessing  melibatkan beberapa  tahapan  yaitu  include_top,  weights, input_tensor,  input  shape_pooling,  classes, classifier_activation.
3.5. Data transformation (Pembagian
data)
Data  transformation  merupakan  suatu proses  mengubah  data  dari  format  asalnya  ke format yang lebih sesuai seperti mengubah data bertipe  nominal  menjadi  data  numerik.  Tahap ini bertujuan untuk mengubah data yang dipilih agar  sesuai  dan  mempermudah  proses  data mining.

## 3.6. Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu  proses penambangan  yang  menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi informasi penting yang bermanfaat  terkait  dari  suatu  database  jumlah
besar. algoritma CNN dipilih karena merupakan teknologi pre-processing dalam klasifikasi fitur yang  meningkatkan  efesiensi,  skalabilitas  sert penggunaan dengan model EfficientNetB3 oleh karna  itu  mudah  dan  sederhana  dalam penggunaanya[12], [13].
3.7. Evaluasi
Setelah melatih model, evaluasi performanya  menggunakan  metrik  seperti akurasi, presisi, recall, dan F1- score.Visualisasikan hasil evaluasi menggunakan confusion matrix dan kurva ROC.
Setelah  melakukan  pelatihan  terhadap  model yang sudah dilatih kemudian model di uji untuk menghasilkan  model  yang  terbaik.  Ketika melakukan  pengujian,  model  yang  di  ambil adalah  model  yang  memiliki  tingkat  akurasi yang  tinggi  dan  model  akan  disimpan  untuk melakukan pengujian pada data testing.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  selesai  membuat  model,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  pelatihan  pada dataset  senjata  tradisional  Sumatera  Barat. Pembagian  dataset  dilakukan  menjadi  dataset pelatihan  ( train ),  dataset  validasi  ( validation ), dan  dataset  pengujian  ( test ).  Ini  penting  untuk mengukur kinerja model pada data yang belum pernah  dilihat  sebelumnya  ( test )  dan  untuk mencegah overfitting dan underfitting pada data pelatihan.
Jumlah total dataset yang digunakan adalah 1024  gambar  yang  terbagi  menjadi  3  (tiga) kelas,  dengan  rincian  819  gambar  untuk pelatihan,  123  gambar  untuk  validasi,  dan  82 gambar  untuk  pengujian.  Setelah  pembagian dataset, langkah selanjutnya adalah menentukan  jumlah  epoch  dan  ukuran  batch dalam fungsi variable  “ history”.  Pada penelitian  ini,  jumlah epoch yang  digunakan adalah  50,  dan  ukuran batch yang  digunakan adalah 16.
.

## 4.1. Hasil Pengujian
Tabel 2. Hasil Pengujian Data Train Data Validation
Epoch Loss Acc Val Loss Val Acc 1 2.4208 0.8987 2.1381 0.9919 5 1.4639 0.9866 1.3910 1.0000 10 1.0630 0.9988 1.0287 1.0000 15 0.8093 0.9976 0.7704 1.0000 20 0.6307 0.9976 0.5973 1.0000 25 0.4912 0.9976 0.4608 1.0000 30 0.4033 0.9988 0.3794 1.0000 35 0.3399 0.9976 0.3162 1.0000 40 0.2932 0.9976 0.2649 1.0000 45 0.2398 1.0000 0.2246 1.0000 50 0.2182 0.9988 0.1984 1.0000
Dalam  tabel  hasil  pengujian  di  atas, terlihat  bahwa  nilai loss pada  Data Train dan Data Validation mengalami  penurunan  seiring bertambahnya epoch .  Sementara  itu,  akurasi pada  Data Train dan  Data Validation menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan. Pada  validasi  data,  akurasi  bahkan  mencapai 1.0000 atau 100%, menandakan kualitas dataset yang sangat baik.
Penurunan  nilai loss dan  peningkatan akurasi  pada  Data Train dan  Data Validation dapat  diatribusikan  kepada  metode  yang digunakan dan kualitas dataset yang digunakan, yaitu transfer learning menggunakan EfficientNetB3. Dengan demikian, model yang dihasilkan terbukti sangat baik. Visualisasi hasil pelatihan dan validasi dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 3. Plot Loss Data Train dan Data Validation
Gambar 4. Plot accuracy Data Train dan Data

## Validation
Dari kedua gambar diatas antara gambar 4 dan 5 dapat dipahami bahwa garis saling beriringan yang  menunjukan  bahwa  hal  ini  sangat  baik. Pada  gambar  4,  nilai loss semakin  berkurang seiring  bertambahnya  nilai epoch pada pengujian. Serta, pada gambar 5, nilai accuracy meningkat dengan bertambahnya epoch .

## 4.2. Evaluasi Model
Tabel 3.  Hasil Evaluasi Model Score Loss Accuracy Train 0.1969 1.0000 Validation 0.1978 1.0000 Test 0.1973 1.0000
Pada  tabel  di  atas  setelah  melakukan evaluasi model, nilai akurasi Train , Validation , dan Test yang  didapatkan  pada  model  yang sudah dibuat ini adalah 100%.

## Tabel 4. Laporan Klasifikasi
Precision Recall F1-score Kerambit 1.00 1.00 1.00 Keris Pusaka 1.00 1.00 1.00 Sumpitan 1.00 1.00 1.00 Acc - - 1.00 Macro avg 1.00 1.00 1.00 Weighted avg 1.00 1.00 1.00
Pada Tabel 4. Laporan Klasifikasi, dapat dilihat  setiap  kelas  memiliki  nilai  sempurna dalam Precision, Recall, dan F1 -score . Ketiga kelas,  yaitu  Kerambit,  Keris  Pusaka,  dan Sumpitan memiliki akurasi 100%. Berdasarkan semua nilai diatas, maka model dibuat dengan sangat  baik  sehingga  akurasi  yang  didapatkan mencapai 100%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan evaluasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa pembuatan model klasifikasi senjata tradisional Sumatera  Barat  menggunakan  metode  transfer learning  dengan  EfficientNetB3  menghasilkan model  yang  sangat  baik.  Berikut  adalah beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini:
a. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  nilai loss pada  Data Train dan  Data Validation mengalami penurunan,  sementara  akurasi  pada kedua dataset tersebut  meningkat secara signifikan.
b. Pada  pengujian  Data Validation ,
akurasi mencapai 100%, menunjukkan  kualitas dataset yang baik.
c. Model  berhasil  mencapai  nilai akurasi  sebesar  100%  pada  Data Train ,  Data Validation ,  dan  Data Test .
d. Laporan  klasifikasi  menunjukkan nilai  sempurna  dalam Precision , Recall ,  dan  F1- score untuk  setiap kelas, yaitu Kerambit, Keris Pusaka,
dan Sumpitan. e. Model klasifikasi senjata tradisional Sumatera Barat dengan menggunakan  EfficientNetB3  dan metode transfer  learning telah menghasilkan performa yang sangat baik.
f. Kualitas dataset yang  baik  serta
penerapan transfer learning berperan penting dalam meningkatkan  akurasi  dan  kinerja model.
g. Dengan  nilai akurasi sebesar  100% pada semua data, dapat disimpulkan bahwa  model  ini  dapat  digunakan dalam  mengklasifikasikan  senjata tradisional Sumatera Barat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  S.  Komputer,  K.  Buatan,  O.  Saputra,  D.
Iskandar Mulyana, And M. B. Yel, “Implementasi Algoritma Convolutional
Neural  Network  (Cnn)  Untuk  Klasifikasi Senjata  Tradisional  Di  Jawa  Tengah  Dengan
Metode Transfer Learning.”
[2]  Y. Miftahuddin And F. Zaelani, “Perbandingan  Metode  Efficientnet-B3  Dan Mobilenet-V2  Untuk  Identifikasi  Jenis  Buah- Buahan Menggunakan Fitur Daun,” 2022.
[3]  Adhityawarman, “Senjata Tradisional Sumatera  Barat  Koleksl  Museum  Negeri Proptnsi Sumatera Barat.”
[4]  I.  Wulandari,  H.  Yasin,  And  T.  Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan  Algoritma  Convolutional  Neural Network (Cnn)”, [Online]. Available: Https://Ejournal3.Undip.Ac.Id/Index.Php/Gau ssian/
[5]  (  Bagian  And  R.  Munir,  “Pengantar Pengolahan  Citra  If4073  Interpretasi  Dan Pengolahan Citra,” 2019.
[6]  Puput  Saputro,  “Memahami  Arti  Klasifikasi Menurut Kamus Dan Para Ahli, Ketahui Juga Contoh Penerapannya.”
[7]  A.  Solihin,  D.  Iskandar  Mulyana,  And  M.  B. Yel,  “Amat  Solihin,  Dadang  Iskandar Mulyana,  Mesra  Betty  Yel  Klasifikasi  Alat Musik  Tradisional  Papua  Menggunakan
Metode Transfer Learning Dan Data
Augmentasi.”
[8]  A. Ahmad, “Mengenal  Artificial Intelligence,
Machine Learning, Neural Network, Dan Deep Learning.” [Online]. Available:
Www.Teknoindonesia.Com
[9]  D.  R.  R.  Putra  And  R.  A.  Saputra,
“Implementasi Convolutional Neural Network
(Cnn) Untuk Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Gambar,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro  Terapan ,  Vol.  11,  No.  3,  Aug.  2023, Doi: 10.23960/Jitet.V11i3.3286.
[10]  D.  R.  R.  Putra  And  R.  A.  Saputra, “Implementasi Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Mendeteksi Penggunaan Masker Pada Gambar,” Jurnal Informatika Dan Teknik
Elektro  Terapan ,  Vol.  11,  No.  3,  Aug.  2023, Doi: 10.23960/Jitet.V11i3.3286.
[11]  Y. Miftahuddin And F. Zaelani, “Perbandingan  Metode  Efficientnet-B3  Dan Mobilenet-V2  Untuk  Identifikasi  Jenis  Buah- Buahan Menggunakan Fitur Daun,” 2022.
[12]  D.  Magdalena  Br  Sitorus,  T.  Syaputra,  M. Hutasuhut, P. Studi Sistem Informasi, And S. Triguna  Dharma,  “Penerapan  Data  Mining Pola Penjualan Barang Pada Koperasi Dengan
Menggunakan Metode Algoritma Fp- Growth,”  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  101–110,  2024, [Online]. Available:
Https://Ojs.Trigunadharma.Ac.Id/Index.Php/J
si
[13]  V.  S.  Moertini,  “Data  Mining  Sebagai  Solusi
Bisnis,” 2002.