## Model Klasifikasi Terumbu Karang Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Iskandar Sholeh 1 , Dinda Arinawati Wiyono 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang
1 iskandar_sholeh@webmail.umm.ac.id, 2 dindaarinawatida@webmail.umm.ac.id*
Abstract: The computer has a computational process in it which has the task of carrying out orders and cannot be separated from learning or learning methods. In the learning process, of course, there are various methods that can be used to fulfill the training period that provides an introduction and certain skills. One way to support the learning process is to use the deep learning  algorithm  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Convolution  Neural  Network  is capable  of  loading  all  scales  of  information  as  a  whole  without  losing  its  accuracy.  The purpose of this study is to provide the ability to recognize coral reef types based on the images entered. The method used in this study is to train computationally from a number of images of  living  or  dying  coral  reefs.  Lack  of  understanding  about  coral  reefs  that  are  still  alive and/or dying, this research would be very well implemented using the Convolutional Neural Network.  By  using  the  Convolutional  Neural  Network  method  in  classifying  coral  reef  types, the accuracy rate is 98%. So it can be said that the implementation of Deep Learning with the Convolutional Neural Network (CNN) method is able to classify images of coral reefs.
Keywords : CNN, Coral Reef Classification, Deep Learning
Abstrak: Komputer memiliki suatu proses komputasi didalamnya yang memiliki tugas untuk melaksanakan  perintah  dan  tidak  lepas  dari metode  pembelajaran  atau learning .  Dalam proses  belajar  tentunya  terdapat  berbagai  macam  metode  yang  dapat  dilakukan  untuk memenuhi  masa training yang  memberikan  komputer  suatu  pengenalan  dan  keahlian tertentu. Salah satu cara sebagai penunjang proses learning dengan menggunakan algoritma deep  learning Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolution  Neural  Network mampu memuat  keseluruhan  skala  informasi  klasifikasi  objek  tanpa  kehilangan  keakuratannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan komputer kemampuan mengenali jenis terumbu  karang  berdasarkan  gambar  yang  dimasukkan.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  melatih  secara  komputasi  dari  sejumlah  gambar  terumbu  karang  yang masih  hidup  atau  hampir  mati.  Kurangnya  pemahaman  mengenai  terumbu  karang  yang masih hidup dan/atau hampir mati, maka penelitian ini akan sangat baik diimplementasikan menggunakan Convolutional  Neural  Network .  Dengan  menggunakan  metode Convolutional Neural  Network dalam  klasifikasi  pengenalan  jenis  terumbu  karang  mendapatkan  tingkat akurasi  98%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi Deep  Learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) mampu melakukan klasifikasi gambar terumbu karang.
Kata kunci : CNN, Klasifikasi Terumbu Karang, Deep Learning

## Pendahuluan
Pada  era  yang  serba  digital  ini tentunya  teknologi  pengenalan  citra menjadi  salah  satu  inputan  yang sering  diterapkan  diberbagai  bidang. Hal  ini  didukung  oleh  manfaat  yang dihasilkan  dari  pengolahan  citra  yang luas  (Sholihin,  2021).  Pada  umumnya fungsi dari pengenalan citra digunakan  untuk  mengenali  dan memprediksi  jenis  objek  dalam  citra.
Dalam  memprediksikan  jenis  objek pada  citra,  terdapat  beberapa  jenis cara  yang  digunakan.  Diantaranya, menggunakan  metode Convolutional Neural  Network (CNN)  dan Artificial Neural Network (ANN) (Nugroho et al., 2020).  Pada  penggunaan  metode  ANN tingkat  akurasi  dalam  memprediksi produksi  padi  8,14%  (Putra  &  Ulfa Walmi, 2020). Sedangkan dalam penggunaan metode CNN pada
Vol. 6, No.2, February 2023, Pages 77-81               http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
prediksi  awal  musim  hujan  sebesar 87%  (Novadiwanti  et  al.,  2017).  Selain dari kedua metode tersebut, penelitian terdahulu  membandingkan  beberapa metode  untuk  melakukan  pengenalan citra  dimana  PCA  sebesar  79%,  LDA 83%, LBPH 87%, SVM 87% dan CNN 97% (Trnovszky et al., 2017).
Berdasarkan hasil penelitian terdahulu, dalam mengklasifikasi terumbu  karang  hidup  dan  hampir mati  dapat  diterapkan  menggunakan pengenalan  citra  untuk  memberikan suatu latihan atau pengenalan terhadap  komputer  dalam  mengenali jenis-jenis  terumbu  karang.  Penelitian ini menggunakan jenis metode Convolutional  Neural  Network (CNN) yang mana metode tersebut mendapatkan  hasil rate akurasi  yang tertinggi diantara yang lainnya (Fonda, 2020).
Convolutional  Neural  Network mampu  memuat  keseluruhan  skala informasi  klasifikasi  objek  tanpa kehilangan  keakuratannya.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  komputer  kemampuan mengenali  jenis  terumbu  karang berdasarkan gambar yang dimasukkan (Kholik, 2021). Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  melatih secara  komputasi  dari  sejumlah gambar  terumbu  karang  yang  masih hidup  atau  hampir  mati.  Sejumlah gambar  yang  dimasukkan  oleh user , akan  dikenali  oleh  komputer  dan mengklasifikasi  jenis  terumbu  karang tersebut.  Komputer  mengklasifikasi gambar  terumbu  karang  tersebut termasuk  ke  dalam  jenis  terumbu karang  yang  masih  hidup  dan  sehat, atau termasuk ke dalam jenis terumbu karang  yang  tidak  sehat  dan  hampir mati. Kurangnya pemahaman mengenai terumbu karang yang masih hidup  dan/atau  hampir  mati,  maka penelitian  ini  akan  sangat  baik diimplementasikan menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN). Sehingga penelitian ini dapat diterapkan untuk menambah
pengenalan mengenai kesehatan terumbu karang. Metode Dalam  metode  penelitian  ini, peneliti menggunakan metode terapan,  yang  mana  pada  metode  ini langsung menerapkan model Convolutional  Neural  Network ke dalam  bahasa  python  dan  langsung dapat  siap  digunakan.  Pemilihan sampel berdasarkan purposive sampling. Pada penelitian ini menggunakan sampel terumbu karang bleached  dan  healthy,  yang  mana peneliti  mendapatkan  dataset  dari situs  kaggle.  Terdapat  1145  data training dan 287 data test .
Implementasi Convolutional Neural  Network pada  penelitian  ini dilakukan  menggunakan  pycharm. Adapun langkah-langkah yang dilakukan  untuk  menerapkan  CNN adalah  mulai  dari  identifikasi  alat, mempersiapkan  dataset,  perancangan arsitektur CNN, hingga metode testing.

## Identifikasi Alat
Table  dibawah  ini  merupakan identifikasi  terhadap  alat-alat  yang kami  gunakan  untuk  melakukan implementasi  arsitektur  CNN  yang kami buat.
Tabel 1. Identifikasi Alat Alat Deskripsi Bahasa Python 3.7 Aplikasi Library Data Epoch Pycharm Sklearn, Tensorflow, Conv2D, Keras, Numpy Bleached and Healthy
100
Data Yang Digunakan (Dataset) Dataset  yang  digunakan  adalah data  yang  didapat  dari  situs  kaggle berupa  terumbu  karang  yang  masih sehat  dan  hampir  mati.  Gambar- gambar  yang  terkumpul  berdimensi 1600 x 1200 pixel. Data gambar dibagi menjadi  dua  yaitu  data  training sebanyak  1145  data  dan  data  testing sebanyak 287 data.

## Rancangan  Arsitektur Convolutional Neural Network
Gambar 1. Model Arsitektur CNN Pada  Gambar  1  merupakan representasi dari langkah-langkah kinerja  dari  CNN.  Langkah  kerja  yang pertama dimulai dari memfilter inputan  gambar  yang  dimasukkan, kemudian  hasil  dari  filter  menjadi sampling  di  layer  1  yang  kemudian dipertajam dengan fungsi relu. Kemudian  hasil output dari  layer  1 difilter  kembali  hingga  menghasilkan sampling  di  layer  2  dan  dipertajam oleh  relu  sampai  menjadi  proses konvulasi (Muchtar et al., 2021). Hasil dari konvulasi ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  1 dimensi yang disebut flatten layer dan kemudian  diproses  oleh  hidden  layer yang  berisikan  ekstraksi  fitur  dan fungsi  softmax  (Kurniawan  et  al., 2020).
Metode Testing Setelah  masa  training  selesai diimplementasikan,  maka  selanjutnya adalah memanggil data testing berupa gambar  untuk  menguji  coba  hasil training.  Hasil  akhir  dari  masa  testing ini  berupa  klasifikasi  gambar  yang sesuai  dengan  jenis  objek  pada gambar.  Hasil  keluaran  ini  nantinya akan  dibandingkan  kembali  dengan hasil  sebenarnya  untuk  mengukur seberapa
besar tingkat akurasi prediksi (Akhir & Informatika, 2020).
Klasifikasi Kelas Pada  penelitian  ini  terdapat  2 kelas untuk klasifikasi terumbu karang  yaitu  untuk Bleached dan Healthy . Untuk lebih jelasnya, klasifikasi kelas dan karakteristik dari penelitian  ini  dapat  ditunjukkan  pada tabel 1. Tabel  2. Klasifikasi Kelas Kelas Karakteristik 1 Bleached 2 Healthy Split Dataset
Gambar 2. Ukuran data train dan data
test
Pada  Gambar  2  ditampilkan ukuran  dari  data  train  yaitu  sebesar 1145  data  dan data  test  yaitu  sebesar 287 data.
Train Model
Gambar 3. Epoch Evaluasi Model
Gambar 4. Accuracy Model
Vol. 6, No.2, February 2023, Pages 77-81               http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Hasil dan Output
Gambar 5. Hasil dan Output Klasifikasi
Terumbu Karang Implementasi Convolutional Neural Network (CNN)  pada penelitian ini  ditampilkan  menggunakan website seperti  yang  ditunjukkan  Gambaar  5. Ketika  user  memasukkan  sejumlah gambar,  maka  akan  ditampilkan  hasil klasifikasi  dari  jenis  terumbu  karang tersebut.  Hasil  yang  ditunjukkan memungkinkan dua jenis yaitu hidup/healthy atau hampir mati/bleached.  Jenis  terumbu  karang yang ditampilkan tersebut juga berdasarkan  dari  dataset  yang  telah dikumpulkan . Simpulan Berdasarkan  hasil  implementasi dan uji coba pada model Convolutional
Neural  Network (CNN), maka  dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan  untuk  melatih  secara komputasi  dari  sejumlah  gambar terumbu karang dan mampu mengenali  jenisnya  memiliki  akurasi sebesar  98%.  Penelitian  ini  akan membantu  masyarakat  untuk  dapat mengenali  jenis  terumbu  karang  yang hidup dan/atau hampir mati. Sehingga perawatan  terumbu  karang  akan menjadi lebih baik.
Referensi Akhir,  T.,  &  Informatika,  F.  (2020).
Identifikasi spesies reptil menggunakan CNN . Fonda, H. (2020). Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional  Neural  Networks (Cnn). Jurnal Ilmu Komputer , 9 (1),
7 – 10. https://doi.org/10.33060/jik/202 0/vol9.iss1.144 Kholik, A. (2021). Klasifikasi Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Tangkapan Layar Halaman Instagram. Jdmsi , 2 (2), 10 – 20. Kurniawan,  I.,  Silaban,  L.  S.,  & Munandar, D. (2020). Implementation  of  Convolutional Neural  Network  and  Multilayer Perceptron  in  Predicting  Air
Temperature  in  Padang. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi  Informasi) , 4 (6),  2 – 7. https://doi.org/10.29207/resti.v4i 6.2456 Muchtar, K., Chairuman, Yudha Nurdin,  &  Afdhal  Afdhal.  (2021). Pendeteksian Septoria pada Tanaman  Tomat  dengan  Metode Deep Learning berbasis Raspberry
Pi. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (1),
107 – 113. https://doi.org/10.29207/resti.v5i
1.2831
Novadiwanti,  F.,  Buono,  A.,  Faqih,  A., Matematika,  F.,  Ilmu,  D.,  Alam, P., Bogor,  P.,  Raya,  J.,  &  Kampus,  D. (2017).  Prediksi  Awal  Musim Hujan  di  Kabupaten  Pacitan Menggunakan  Optimasi  Cascade Neural  Network  (CNN)  dengan Genetic Algorithm (GA) Berdasarkan  Data  GCM  Rainy Season Onset Prediction in Pacitan
District  Using  Cascade  Neural Network  (CNN)  Optimization  with Gene. Jurnal  Tanah  Dan  Iklim , 41 (1), 69 – 77. https://iridl.ldeo.columbia.edu Nugroho, P. A., Fenriana, I., & Arijanto, R.  (2020).  Implementasi  Deep Learning Menggunakan Convolutional  Neural  Network  ( Cnn  )  Pada  Ekspresi  Manusia.
Algor , 2 (1), 12 – 21. Putra,  H.,  &  Ulfa  Walmi,  N.  (2020). Penerapan  Prediksi  Produksi  Padi

## Menggunakan  Artificial  Neural
Network Algoritma Backpropagation. Jurnal  Nasional Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 6 (2), 100 – 107. https://doi.org/10.25077/teknosi. v6i2.2020.100-107 Sholihin, M. (2021). Identifikasi Kesegaran  Ikan  Berdasarkan  Citra Insang dengan Metode Convolution Neural Network. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (3), 1352 – 1360. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8 i3.939
Trnovszky,  T.,  Kamencay,  P.,  Orjesek,
R.,  Benco,  M.,  &  Sykora,  P.  (2017). Animal  recognition  system  based on  convolutional  neural  network. Advances in Electrical and Electronic Engineering , 15 (3), 517 – 525.
https://doi.org/10.15598/aeee.v1 5i3.2202