## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575

## Pengaruh Data Preprocessing terhadap Imbalanced Dataset pada Klasifikasi Citra Sampah menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Muhammad Resa Arif Yudianto, Pristi Sukmasetya, Rofi Abul Hasani, Dimas Sasongko *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 resamuhammad96@unimma.ac.id, 2 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id, 3 rofiabul@unimma.ac.id,
4,* dimassasongko@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: dimassasongko@ummgl.ac.id Submitted: 23/11/2022 ; Accepted: 12/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Sampah menjadi salah satu masalah terbesar negara Indonesia dengan peningkatan sampah setiap tahunnya mencapai 187,2 juta ton/tahun. Berbagai upaya untuk menekan jumlah sampah seperti Bank Sampah sudah digalakkan. Akan tetapi program ini belum berjalan dengan baik, dikarenakan sebagian masyarakat kesulitan dalam membedakan jenis sampah. Salah satu solusi untuk  mengatasi  hal  tersebut  yaitu  diperlukan  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  jenis  sampah.  Pendekatan  deep  learning dengan algoritma CNN saat ini banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi. Metode ini memerlukan jumlah dataset yang besar untuk meningkatkan tingkat akurasinya. Sulitnya mendapatkan dataset sampah menjadi permasalahan tersendiri dalam proses training karena dataset yang tidak seimbang. Dataset yang digunakan berjumlah 2527 data yang terdiri dari 6 kelas. Beberapa perlakuan seperti undersampling dan augmentasi citra diterapkan untuk mengatasi imbalanced dataset . Perlakuan lain seperti jenis channel citra inputan serta penggunaan filter dikombinasikan menjadi 24 skenario percobaan untuk mencapai akurasi tertinggi.  Hasil  percobaan  mendapatkan  skenario  terbaik  yaitu dataset  dilakukan  proses undersampling kemudian  diaugmentasi dengan 5 parameter tranformasi geometris dengan citra inputan adalah RGB dan menerapkan sharpening filter mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.9919 dengan 20 epoch.
Kata Kunci: Klasifikasi Sampah; Dataset tidak Seimbang; Convolutional Neural Network; Arsitektur MobileNet; Deep Learning
Abstract− Garbage  is  one  of  Indonesia's  most  significant problems  with  an increase  in  waste  each  year  reaching 187.2  million tonnes/year. Various efforts to reduce the amount of waste such as Garbage Banks have been encouraged. However, this program has not run well, because some people have difficulty distinguishing the type of waste. One solution to overcome this problem is that need a system that can classify the type of waste. The deep learning approach with the CNN algorithm is currently widely used to solve classification problems. This method requires a large number of datasets to increase the level of accuracy. Getting a garbage dataset is a particular problem in the training process because the dataset is unbalanced. The dataset used amounted to 2527 data consisting of 6 classes. Several treatments such as undersampling and image augmentation are applied to overcome imbalanced datasets. Other treatments such as the type of input image channel and the use of filters are combined into 24 experimental scenarios to achieve the highest accuracy. The results of the experiment get the best scenario, namely, the dataset is undersampling and then augmented with 5 geometric transformation parameters with the input image being RGB and applying a sharpening filter to get an accuracy value of 0.9919 with 20 epochs.
Keywords : Trash Classification; Imbalanced Dataset; Convolutional Neural Network; MobileNet Architecture; Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Sampah merupakan salah satu permasalahan terbesar yang dialami kebanyakan negara [1], tidak terkecuali Indonesia. Jumlah sampah akan selalu meningkat setiap tahunnya seiring dengan perkembangan populasi manusia. Seperti yang dilaporkan  [2]  saat  ini  peningkatan  jumlah  sampah  di  Indonesia  mencapai  187,2  juta  ton/tahun.  Beberapa  upaya penanganan  sudah  dilakukan  melalui  program  Bank  Sampah  yang  menerapkan  konsep  3R  ( Reduce,  Reuse dan Recycle )  [3].  Berbagai  upaya yang  telah  dilakukan  belum  berjalan  dengan baik,  dikarenakan  beberapa  masyarakat kesulitan dalam melakukan pemilahan sampah. Pemilahan jenis sampah yang tidak tepat dapat menyulitkan dalam proses penanganan lebih lanjut [4].
Pengenalan objek secara otomatis melalui kecerdasan buatan sudah  semakin banyak diterapkan di berbagai sektor kehidupan. Pada bidang medis [5][6] sudah berhasil mengenali hasil CT scan dan X-Ray paru-paru yang terkena Covid-19  atau  Pneumonia,  serta  dapat  membedakan  orang  terkena  tumor  otak  atau  tidak.  Pada  sektor  lain  yaitu kebudayaan  dan  seni,  pengenalan  objek  sudah  diterapkan  dalam  membedakan  jenis  wayang  punakawan  melalui gambar/citra wayang [7]. Pada sektor lingkungan, pengenalan objek melalui citra digital sudah pernah dilakukan [8], akan tetapi hasilnya masih belum optimal. Hal tersebut dikarenakan jumlah data pada setiap kelas tidak seimbang.
Pengenalan  citra  digital  dapat  didekati  dengan  metode machine  learning maupun deep  learning .  Hasil penelitian  sebelumnya  [9],  menyebutkan  bahwa  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  lebih  unggul dibandingkan 2 algoritma machine learning lainnya dalam klasifikasi dataset sinyal emosional dengan tingkat akurasi 83,45%.  CNN  memiliki  berbagai  macam  arsitektur  yang  membedakan  kinerja  dan  kemampuan  dalam  mengenali objek.  Setiap  arsitektur  CNN  terdiri  dari convolutional  layer , pooling  layer dan fully  connected  layer .  Seluruh arsitektur CNN yang ada saat ini dibedakan dari kombinasi susunan dari setiap layer serta jumlah parameter tambahan yang mengisi di setiap layernya [10].
Setiap  arsitektur  CNN  memiliki  kinerja  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  susunan  kedalaman  layer  serta jumlah parameter yang akan dilatih. Penelitian sebelumnya telah melakukan perbandingan terhadap 21 arsitektur CNN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
dalam mengklasifikasikan citra X-Ray untuk mendeteksi covid-19 atau bukan. Hasil yang diperoleh melalui berbagai macam  scenario  didapatkan  5  arsitektur  terbaik  yaitu  DenseNet169,  EfficientNetB2,  InceptionResNetV2, InceptionV3  dan  MobileNet  [11].  Salah  satu  dari  kelima  arsitektur  terbaik  tersebut  peneliti  gunakan  di  dalam penelitian  ini  yaitu  arsitektur  MobileNet.  Keunggulan  dari  arsitektur  ini  yaitu  kebutuhan resource paling  kecil dibandingkan arsitektur CNN lainnya. Selain itu arsitektur ini mampu memproses data gambar secara cepat dan ringan [12].
Sulitnya mendapatkan dataset sampah secara publik, menjadi sebuah tantangan baru dalam proses pengenalan citra digital. Beberapa penelitian yang terdahulu tentang klasifikasi citra sampah [8][13] menggunakan dataset yang jumlahnya  tidak  seimbang  atau  sering  disebut  sebagai unbalanced  dataset .  Hal  tersebut  karena  minimnya  dataset tentang jenis sampah yang dibagikan secara publik. Hasil akurasi yang diperoleh kurang maksimal, karena adanya perbedaan  jumlah  data  antar  kelas  sebesar  3  kali  lipat.  Dampak  dari  jumlah  dataset  yang  tidak  seimbang mengakibatkan penurunan pada kinerja model CNN [14]. Selain penurunan tingkat keakuratan sebuah model dalam mengenali objek, dampak lain dari imbalanced dataset yaitu menurunnya nilai metrik evaluasi model yang lain seperti recall, presisi dan F1-score [15].
Beberapa perlakuan dapat diterapkan untuk mengatasi permasalahan pada imbalanced dataset . Undersampling yaitu teknik mengambil data kelas dengan jumlah paling minimal sebagai acuan untuk kelas yang lain. Teknik ini efektif jika perbedaan antara kelas yang dominan dengan kelas yang minoritas tidak terlalu jauh [16]. Akan tetapi jika perbedaan terlalu jauh, hal tersebut justru kurang efektif dalam mengatasi dataset yang tidak seimbang. Selain teknik undersampling , perlakuan lain yang dapat dilakukan yaitu dengan melakukan penggandaan data atau yang dikenal dengan  augmentasi  data.  Teknik  augmentasi  memiliki  banyak  variasi  dalam  proses  duplikasi  gambar.  Teknik transformasi geometris ( rotation, cropping, dan scaling ) lebih berpengaruh signifikan dalam meningkatkan kinerja model dibandingkan transformasi fotometrik ( light, color, dan texture ) [17].
Peningkatan kinerja model dalam mengenali objek tidak hanya ditentukan dari arsitektur CNN yang digunakan. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi kinerja model. Beberapa tahapan perlakuan terhadap dataset sebelum dilakukan proses pelatihan ( preprocessing ) memiliki pengaruh terhadap nilai akurasi yang dihasilkan. Salah satunya yaitu penggunaan filter ( structuring element ) yang dapat mengurangi jumlah gangguan ( noise ) pada citra, sehingga data  yang  akan dianalisis  dapat  diekstrak  dengan  baik  [7]. Penggunaan  filter  dan  pemilihan  filter sharpening atau smooting filter  harus  disesuaikan  dengan  kondisi  dataset.  Karena  dampak  negatif  yang  ditimbulkan  citra  menjadi tampak blur.
Selain  filtering,  penggunaan  jenis  sinyal  warna  sebuah  citra  digital  juga berpengaruh  terhadap nilai  akurasi sebuah model [18]. Tidak semua channel warna selalu memberikan hasil yang baik atau sebaliknya akan tetapi channel warna berkaitan erat dengan jenis dataset yang digunakan. Beberapa jenis channel warna yang sering digunakan yaitu, RGB, Red Channel , Green Channel , Blue Channel , Grayscale dan Biner . Persebaran derajat keabuan sebuah citra digital  yang  tidak  merata  mengakibatkan  proses  ekstraksi  fitur  kurang  optimal.  Salah  satu  cara  untuk  melakukan proses  perataan  intensitas  derajat  keabuan  yaitu  menggunakan  teknik  histogram.  Beberapa  metode  ekualisasi histogram  dibandingkan  untuk  mencari  metode  yang  optimal  dalam  meningkatkan  kualitas  citra  [19].  CLAHE menjadi metode terbaik dalam meningkatkan kualitas citra digital, sehingga proses ekstraksi fitur lebih optimal.
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  memperbaiki  tingkat akurasi  pengenalan  sampah  pada  penelitian  sebelumnya  [8]  yang  memiliki  jumlah  dataset  sampah  yang  tidak seimbang menggunakan algoritma CNN MobileNet dengan beberapa percobaan skenario kombinasi pra pengolahan dataset  ( preprocessing ).  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  model  classification  yang  tercipta  dapat  membedakan jenis sampah dengan lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
Tahapan penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 dimulai dari proses pengumpulan dataset sampah yang didapatkan dari penelitian sebelumnya [8] dengan jumlah 6 kelas. Tahap berikutnya yaitu dilakukan pembagian 3 skenario utama yaitu teknik untuk mengatasi dataset yang tidak seimbang ( imbalanced dataset ).
Masing-masing hasil dari proses sebelumnya dilakukan kombinasi percobaan terhadap 8 skenario pada proses pre-prosesing data. Proses fine tuning diperlukan pada tahapan selanjutnya yaitu untuk mencari setelan yang sesuai dengan  kondisi  dataset.  Setiap  rangkaian  kombinasi  skenario  dilakukan  proses  pelatihan  ( training )  menggunakan arsitektur MobileNet yang telah dilakukan fine tuning . Semua hasil model yang terbentuk dilakukan proses pengujian model dan semua skenario dibandingkan untuk menentukan skenario terbaik dengan nilai akurasi tertinggi.

## 2.2 Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini didapatkan dari internet yang telah digunakan pada penelitian terdahulu [8] . Total dataset  yang diperoleh yaitu berjumlah 2527 data citra yang terdiri dari 6 jenis sampah yaitu trash (137 data), plastic (482 data), paper (594 data), metal (410 data), glass (501 data) dan cardboard (403 data). Contoh untuk masing-masing kelas dari dataset sampah dapat dilihat pada Gambar 2. Seperti ditunjukkan pada Gambar 2, jumlah data dari setiap kelas tidak seimbang ( imbalanced dataset ). Perbedaan jumlah data terlalu besar antara kelas ‘trash’ yang hanya terdiri dari 137 citra dibandingkan dengan kelas ‘paper’ yang terdiri dari 594 citra.
Gambar 2. Contoh Dataset

## 2.3 Skenario Utama (Imbalanced Dataset)
Jumlah  data yang  tidak  seimbang  mengakibatkan  penurunan  kinerja  klasifikasi  yang  signifikan dari  sebuah model [20]. Dalam penelitian ini dibagi menjadi 3 skenario utama untuk mengatasi dataset yang tidak seimbang. Pembagian ketiga skenario utama dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skenario Utama No Kode Skenario 1 S1 Undersampling 2 S2 Undersampling dan augmentasi 3 S3 Augmentasi lebih pada dataset minor
Perlakuan  terhadap  dataset  pada  skenario  pertama  (S1)  yaitu  melakukan  undersampling  terhadap  dataset. Semua kelas hanya akan digunakan 137 data citra saja dalam membuat model. Kemudian untuk skenario kedua (S2) yaitu  selain  teknik  undersampling  juga  dilakukan  proses  augmentasi  citra  dengan  5  cara  transformasi  geometris ( widthShift , shareRange , horizonalFlip , verticalFlip dan rotationRange ). Teknik augmentasi tersebut dipilih karena sesuai penelitian sebelumnya [17], bahwa teknik tersebut lebih baik dibandingkan transformasi fotometrik. Hasil yang diperoleh dari skenario kedua tersebut masing-masing kelas saat ini terdiri dari 822 data citra.
Perlakuan data dengan skenario ketiga (S3) sedikit berbeda dengan skenario kedua, meskipun keduanya sama- sama menggunakan teknik augmentasi. Pada skenario ini diambil jumlah dataset urutan kedua paling sedikit yaitu 403 sebagai acuan semua kelas. Sehingga kelas ‘trash’ akan diaugmentasi hingga total datanya 403, dan untuk kelas yang lebih dari 403 akan diambil 403 saja. Setelah semua kelas berjumlah 403 data, kemudian dilakukan augmentasi lagi untuk seluruh kelas sehingga berjumlah 822 data citra.

## 2.4 Skenario Pra Pengolahan (Preprocessing)
Untuk mendapatkan hasil yang terbaik dalam penelitian ini menggunakan 8 skenario pada proses preprocessing . 8 skenario yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Skenario Preprocessing
No Kode Skenario 1 F1 RGB + CLAHE + filter ( sharpening )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
2 F2 Green Channel + CLAHE + filter ( sharpening ) 3 F3 Grayscale + CLAHE + filter ( sharpening ) 4 F4 Biner + CLAHE + filter ( sharpening ) 5 W1 RGB + CLAHE 6 W2 Green Channel + CLAHE 7 W3 Grayscale + CLAHE 8 W4 Biner + CLAHE
Semua  susunan  skenario  terdiri  dari  aspek  channel  warna  dari  citra  masukan  yaitu  RGB, Green  Channel , Grayscale dan Biner . Green Channel dipilih karena channel ini memiliki jumlah gangguan ( noise ) yang paling sedikit dibandingkan Blue dan Red  Channel [21].  Semua  skenario  menggunakan  metode  CLAHE  karena  pada  penelitian terdahulu  telah  terbukti  bahwa  metode  ini  mampu  meningkatkan  kualitas  citra  dan  nilai  akurasi  model.  Skenario dengan  kode  F  merupakan  skenario  yang  menggunakan  metode  filtering  yaitu  melakukan  penajaman  pada  citra. Sedangkan skenario dengan kode W adalah skenario yang tidak melalui proses filtering.

## 2.5 Fine Tuning Arsitektur MobileNet
Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini adalah MobileNet. Arsitektur ini dipilih karena memiliki waktu pelatihan yang cenderung lebih cepat dengan resource yang kecil [12]. Secara default MobileNet memiliki susunan pada layer terakhir seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Arsitektur MobileNet Layer Output Shape Param dropout (Dropout) (None, 1, 1, 1024) 0 conv_preds (Conv2D) (None, 1, 1, 1000) 1025000 reshape_2 (Reshape) (None, 1000) 0 predictions (Activation) (None, 1000) 0 Total params: 4,253,864
Trainable params: 4,231,976 Non-trainable params: 21,888
Susunan layer terakhir semua arsitektur CNN sama yaitu dengan jumlah kelas pada Dense layer yaitu 1000 kelas. Sehingga ketika digunakan secara langsung terhadap dataset sampah dengan jumlah kelasnya adalah 6 tidak akan dapat menghasilkan model yang terbaik. Oleh sebab itu diperlukan perlakuan khusus yang disesuaikan dengan jumlah kelas yang ada pada dataset. Pada penelitian ini hasil fine tuning terhadap arsitektur MobileNet dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Arsitektur MobileNet Hasil Fine Tuning Layer Output Shape Param dropout (Dropout) (None, 1, 1, 1024) 0 conv_preds (Conv2D) (None, 1, 1, 1000) 1025000 reshape_2 (Reshape) (None, 1000) 0 dropout_1 (Dropout) (None, 1000 0 dense_1 (Dense) (None, 6) 6006 Total params: 4,259,870 Trainable params: 4,237,982
Non-trainable params: 21,888
Proses fine  tuning pada  penelitian  ini  yaitu  menambahkan  1  layer  dropout,  untuk  mematikan  beberapa node/neuron pada hidden layer . Kemudian pada layer terakhir dilakukan proses replacement terhadap fully connected layer dari 1000 kelas diganti dengan 6 kelas sesuai dengan jumlah kelas pada dataset yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Satu  rangkaian  skenario  dalam  proses  training  terdiri  dari  skenario  utama  dikombinasikan  dengan  skenario preprocessing . Seluruh skenario percobaan dalam penelitian ini seperti ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Skenario Percobaan
No Skenario No Skenario 1 S1 + F1 13 S1 + W1 2 S1 + F2 14 S1 + W2 3 S1 + F3 15 S1 + W3 4 S1 + F4 16 S1 + W4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
5 S2 + F1 17 S2 + W1 6 S2 + F2 18 S2 + W2 7 S2 + F3 19 S2 + W3 8 S2 + F4 20 S2 + W4 9 S3 + F1 21 S3 + W1 10 S3 + F2 22 S3 + W2 11 S3 + F3 23 S3 + W3 12 S3 + F4 24 S3 + W4
Seluruh skenario percobaan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5 diberikan perlakuan yang sama pada proses training model yaitu menggunakan jumlah perulangan/ epoch sebesar 20 kali dengan learning rate sebesar 0.001. Dari keseluruhan dataset yang digunakan baik untuk (S1, S2 maupun S3) dibagi dengan rasio 80:20, yaitu 80% dari total data  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan  ( training )  dan  20%  nya  digunakan  dalam  proses  evaluasi  ( testing ). Pembagian rasio ini dipilih sesuai dengan penelitian sebelumnya [22] dengan rasio 80:20 memberikan hasil akurasi yang terbaik. Hasil dari proses training menghasilkan 24 model yang dibandingkan berdasarkan parameter keakuratan sebuah model dalam mengenali suatu objek menggunakan metode confussion metrics . Metode evaluasi confussion metrics terdiri dari beberapa matrix penilaian yaitu Accuracy, Recall, Precision dan F1- Score [23]. Metode tersebut dipilih untuk menguji kinerja model pada penelitian ini karena salah satu matrix penilaiannya yaitu accuracy menjadi parameter  utama  untuk  membandingkan  kinerja  model  dari  24  skenario  percobaan.  Parameter  evaluasi  yang digunakan  pada  penelitian  ini  hanya accuracy saja,  karena  sesuai  dengan  kasus  yang  akan  diselesaikan  yaitu diharapkan model dapat membedakan jenis sampah dengan tepat. Sesuai penelitian sebelumnya [23] bahwa accuracy dapat memperlihatkan seberapa mampu model dapat membedakan setiap data pada kasus distribusi data yang tidak seimbang ( imbalanced dataset ). Hasil percobaan terhadap 24 skenario dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Percobaan No Skenario Akurasi No Skenario Akurasi 1 S1 + F1 0.6600 13 S1 + W1 0.7273 2 S1 + F2 0.7030 14 S1 + W2 0.6909 3 S1 + F3 0.6788 15 S1 + W3 0.6909 4 S1 + F4 0.7576 16 S1 + W4 0.6788 5 S2 + F1 0.9919 17 S2 + W1 0.9848 6 S2 + F2 0.9807 18 S2 + W2 0.9868 7 S2 + F3 0.9787 19 S2 + W3 0.9899 8 S2 + F4 0.9676 20 S2 + W4 0.9777 9 S3 + F1 0.9215 21 S3 + W1 0.9215 10 S3 + F2 0.8450 22 S3 + W2 0.8492 11 S3 + F3 0.8843 23 S3 + W3 0.8574 12 S3 + F4 0.8326 24 S3 + W4 0.8202
Pada  Tabel  6  ditunjukkan  data  hasil  percobaan  semua  skenario  dalam  penelitian  ini  dengan  parameter pengujian  berupa  nilai  akurasi testing .  Untuk  lebih  detailnya  akan  dijelaskan  dalam  bentuk  ilustrasi  grafik  pada Gambar 3.

## 3.1 Perbandingan Seluruh Skenario
Pada  Gambar  3  ditunjukkan  ilustrasi  grafik  nilai  akurasi  dari  semua  skenario  setelah  dilakukan  pengujian menggunakan 20% data uji. Batang grafik yang berwarna orange merupakan seluruh skenario dengan dataset hasil undersampling (S1). Kemudian untuk warna biru merupakan skenario undersampling dan augmentasi seluruh kelas (S2) serta warna hijau merupakan skenario dengan dataset hasil augmentasi berlebih untuk kelas minor (S3). Dari semua  kombinasi  skenario  yang  ada,  penggunaan  metode undersampling kemudian  dilakukan  proses  augmentasi mengungguli semua skenario dari S1 dan S3 baik dikombinasikan dengan F1-F4 maupun W1-W4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
Gambar 3. Perbandingan Seluruh Skenario
Pada  Gambar  3  ditunjukkan  ilustrasi  grafik  nilai  akurasi  dari  semua  skenario  setelah  dilakukan  pengujian menggunakan 20% data uji. Batang grafik yang berwarna orange merupakan seluruh skenario dengan dataset hasil undersampling (S1). Kemudian untuk warna biru merupakan skenario undersampling dan augmentasi seluruh kelas (S2) serta warna hijau merupakan skenario dengan dataset hasil augmentasi berlebih untuk kelas minor (S3). Dari semua  kombinasi  skenario  yang  ada,  penggunaan  metode  undersampling  kemudian  dilakukan  proses  augmentasi mengungguli semua skenario dari S1 dan S3 baik dikombinasikan dengan F1-F4 maupun W1-W4.
Sedangkan untuk seluruh skenario pada dataset yang dilakukan undersampling , nilai akurasi tertinggi diperoleh adalah sebesar 75%. Hal tersebut sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Hasanin, dkk  [16] bahwa teknik undersampling efektif jika perbedaan jumlah data antar kelas tidak terlalu besar. Untuk mengatasi hal tersebut, sesuai  dengan  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  bahwa  dataset  hasil undersampling dapat  dilakukan  proses penggandaan  data  untuk  memperkaya  variasi  citra  menggunakan  teknik  augmentasi  seperti  pada  skenario  (S2). Sedangkan  untuk  skenario  ketiga  (S3)  hasilnya  tidak  dapat  mengungguli  skenario  kedua  (S2)  karena  kelas  yang diaugmentasi jumlahnya tidak sama, hanya kelas yang minor atau memiliki data paling sedikit.
Hasil percobaan pada penelitian ini dari semua skenario memperoleh nilai akurasi di atas 60%. Hasil akurasi tersebut dapat menjadi penyempurna penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Banish, dkk [8] yang hanya stuck pada nilai 20an %. Hal tersebut terjadi karena arsitektur CNN tidak dapat digunakan secara langsung. Pada penelitian ini dilakukan proses transfer learning yaitu dengan menambahkan layer dropout dan mempertahankan extraction layer sebagai  model pre-trained dengan  membekukan  layer  tersebut.  Setelah  itu  penulis  melakukan fine  tuning dengan mengganti fully connected layer dengan jumlah kelas 6 sesuai dengan jumlah kelas pada dataset yang penulis gunakan. Hal  tersebut  penting  dilakukan  karena  secara  default  jumlah  layer  ouput  pada  semua  arsitektur  CNN  adalah  1000 kelas.

## 3.2 Perbandingan Channel Warna dan Filter

## Gambar 4. Perbandingan Channel Warna
Hasil keseluruhan skenario pada dataset yang kedua (S2) mengungguli dari keseluruhan skenario yang ada. Sehingga  penulis  mengambil  sampel  hasil  percobaan  pada  dataset  yang  dilakukan  undersampling  dan  augmentasi untuk membandingkan dari pengaruh channel warna citra inputan. Perbandingan hasil akurasi berdasarkan channel warna dapat dilihat pada Gambar 4.
Secara berturut-turut batang grafik warna biru merupakan citra inputan dengan channel RGB, kemudian warna hijau merupakan citra dengan channel warna hijau ( green channel ), warna orange adalah citra grayscale dan warna hitam adalah untuk warna biner. Secara visual perbedaan nilai akurasi dari setiap skenario tidak terlalu berbeda secara signifikan. Kemudian dari perbandingan channel warna tersebut, 3 skenario hampir memiliki nilai akurasi yang sama yaitu skenario S2 + F1, S2 + W2 dan S2 + W3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
Gambar 5. Skenario S2 + F1
Gambar 6. Skenario S2 + W2
Gambar 7. Skenario S2 + W3
Gambar  5,  Gambar  6  dan  Gambar  7  berturut-turut  merupakan  hasil  ilustrasi  proses training model  untuk skenario S2 + F1, S2 + W2 dan S2 + W3 yang memiliki nilai akurasi 3 tertinggi. Penelitian ini menggunakan jumlah epoch 20, agar dapat melihat skenario yang terbaik. Karena jika nilai epoch semakin besar maka proses training dan update nilai bobot akan semakin lama dan hasil akurasi dari setiap skenario pasti akan semakin baik. Skenario S2 + F1 terpilih menjadi skenario terbaik, karena pada epoch ke-14 nilai akurasi testing dengan training hampir sama atau bisa dikatakan kondisinya sudah menuju converge .
Sedangkan untuk skenario S2 + W2 dan S2 + W3 meskipun nilai akurasi nya tidak jauh berbeda dari skenario S2 + F1, akan tetapi kedua skenario tersebut dikatakan kurang baik. Karena pada epoch ke-18, ke-19 masih terjadi gerakan naik turun. Hal tersebut mengartikan bahwa dalam proses training masih mencari kondisi dan nilai parameter yang ideal dan diperlukan penambahan nilai epoch untuk mencapai kondisi converge . Semakin tinggi nilai epoch yang digunakan  dalam  proses  training  mengakibatkan  resource  yang  digunakan  semakin  besar,  sehingga  nilai cost computation nya juga tinggi.
Untuk  mencari  skenario  terbaik,  penelitian  ini  juga  melakukan  perbandingan  nilai  akurasi  berdasarkan penggunaan  filter.  Hasil  perbandingan  masih  menggunakan  skenario  kedua  (S2)  seperti  terlihat  pada  Gambar  8.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
Batang  grafik  berwarna  biru  merupakan  skenario  yang  menggunakan sharpening  filter dan  batang  warna  hijau merupakan skenario yang tidak menggunakan filter. Dari Gambar 8 ditunjukkan nilai akurasi tertinggi didapatkan dari citra inputan RGB yang menggunakan sharpening filter dengan nilai akurasi 0.9919. Sedangkan, nilai akurasi untuk channel  warna  hijau  (S2  +  W2),  grayscale  (S2  +  W3)  dan  biner  (S2  +  W4)  yang  tidak melalui  proses  penajaman menggunakan sharpening filter justru lebih tinggi dibandingkan skenario yang menggunakan filter.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  24  skenario,  didapatkan  hasil  bahwa  skenario  terbaik  S2  +  F1  yaitu  dataset dilakukan proses undersampling dan augmentasi dengan 5 parameter transformasi geometris dengan tingkat akurasi 0.9919. Hasil akurasi yang diperoleh pada penelitian ini jauh lebih baik dibandingkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Banish dkk, yang hanya memperoleh akurasi 0.2200 menggunakan metode dan dataset yang sama. Teknik  undersampling  tidak  tepat  jika  diterapkan  pada  imbalanced  dataset  dengan  perbedaan  jumlah  data  antar kelasnya  sangat  tinggi.  Perbedaan  jumlah  data  yang  terlalu  tinggi  antar  kelas  pada  kasus  imbalaced  dataset memerlukan 2 tahap perlakuan, yaitu proses undersampling dan augmentasi. Dalam dataset sampah ini citra inputan dengan  perbedaan  4  channel warna  tidak  terlalu  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  akurasi  model.  Penerapan filtering dengan penajaman citra efektif jika diterapkan pada citra RGB, sedangkan untuk channel warna yang  lain seperti grayscale, green channel dan biner justru menurunkan tingkat akurasi. Implementasi proses transfer learning dan fine tuning terhadap arsitektur CNN dapat meningkatkan kinerja model secara signifikan dan dapat mencegah terjadinya overfitting.

## REFERENCES
[1] B. G. K. M. Alblooshi, S. Z. Ahmad, M. Hussain, and S. K. Singh, “Sustainable management of electronic waste: Empirical evidences from a stakeholders’ perspective,” Bus Strategy Environ, vol. 31, no. 4, 2022, doi: 10.1002/bse.2987.
[2] R. Panca Sakti, Ulfa Sulaeman, and Abd. Gafur, “Peran Mallsampah dalam Efektivitas Pengelolaan Sampah (Studi Kasus di PT.  Mallsampah  Indonesia),”  Window  of  Public  Health  Journal,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1004–1018,  2021,  doi: 10.33096/woph.v2i2.197.
[3] N. Istiqomah, I. Mafruhah, E. Gravitiani, and S. Supriyadi, “Konsep Reduce, Reuse, Recycle dan Replace dalam Pengelolaan Sampah Rumah Tangga di Desa Polanharjo Kabupaten Klaten,” SEMAR (Jurnal Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Seni bagi Masyarakat), vol. 8, no. 2, pp. 30–38, 2019, doi: 10.20961/semar.v8i2.26682.
[4] D. N. Patel, C. Dasari, A. Chembarpu, and A. Sasi, “Smart Waste Segregation using ML Techniques,” International Journal of Innovative Science and Research Technology-2019, 2020.
[5] Y. Chen et al., “Classification of lungs infected COVID-19 images based on inception-ResNet,” Comput Methods Programs Biomed, vol. 225, p. 107053, 2022, doi: 10.1016/j.cmpb.2022.107053.
[6] R.  Vankdothu  and  M.  A.  Hameed,  “Brain  tumor  MRI  images  identification  and  classification  based  on  the  recurrent convolutional  neural  network,”  Measurement:  Sensors,  vol.  24,  no.  August,  p.  100412,  2022,  doi: 10.1016/j.measen.2022.100412.
[7] Kusrini, M. R. A. Yudianto, and H. Al Fatta, “The effect of Gaussian filter and data preprocessing on the classification of Punakawan  puppet  images  with  the  convolutional  neural  network  algorithm,”  International  Journal  of  Electrical  and Computer Engineering, vol. 12, no. 4, pp. 3752–3761, 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i4.pp3752-3761.
[8] M. G. Banish, U. Amogha, and U. Apoorva, “Segregation of Trash for Recyclability,” Ijresm.Com, no. 8, 2019.
[9] C. Cheng, X. Wei, and Z. Jian, “Emotion recognition algorithm based on convolution neural network,” Proceedings of the 2017 12th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering, ISKE 2017, vol. 2018-January, pp. 1–5, 2017, doi: 10.1109/ISKE.2017.8258786.
[10]  Z. Li, F. Liu, W. Yang, S. Peng, and J. Zhou, “A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects,” IEEE Trans Neural Netw Learn Syst, pp. 1–21, 2021, doi: 10.1109/tnnls.2021.3084827.
[11]  F.  A.  Breve,  “COVID-19 detection  on  Chest  X-ray  images:  A  comparison of  CNN  architectures  and  ensembles[Formula presented],” Expert Syst Appl, vol. 204, no. May, p. 117549, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.117549.
[12]  J. Huang et al., “BM-Net: CNN-Based MobileNet-V3 and Bilinear Structure for Breast Cancer Detection in Whole Slide Images,” Bioengineering, vol. 9, no. 6, pp. 1–16, 2022, doi: 10.3390/bioengineering9060261.
[13]  S.  L.  Rabano,  M.  K.  Cabatuan,  E.  Sybingco,  E.  P.  Dadios,  and  E.  J.  Calilung,  “Common  garbage  classification  using mobilenet,”  2018  IEEE  10th  International  Conference  on  Humanoid,  Nanotechnology,  Information  Technology, Communication and Control, Environment and Management, HNICEM 2018, pp. 1–4, 2018, doi:
10.1109/HNICEM.2018.8666300.
[14]  K.  De  Angeli  et  al.,  “Class  imbalance  in  out-of-distribution  datasets:  Improving  the  robustness  of  the  TextCNN  for  the classification  of  rare  cancer  types,”  J  Biomed  Inform,  vol.  125,  no.  June  2021,  p.  103957,  2022,  doi: 10.1016/j.jbi.2021.103957.
[15]  J. M. Durden, B. Hosking, B. J. Bett, D. Cline, and H. A. Ruhl, “Automated classification of fauna in seabed photographs: The impact of training and validation dataset size, with considerations for the class imbalance,” Prog Oceanogr, vol. 196, no. July 2020, p. 102612, 2021, doi: 10.1016/j.pocean.2021.102612.
[16]  T. Hasanin and T. M. Khoshgoftaar, “The effects of random undersampling with simulated class imbalance for big data,” Proceedings - 2018 IEEE 19th International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science, IRI 2018, pp. 70–79, 2018, doi: 10.1109/IRI.2018.00018.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1367 − 1375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2575
[17]  P. M. Blok, F. K. van Evert, A. P. M. Tielen, E. J. van Henten, and G. Kootstra, “The effect of data augmentation and network simplification on the image-based detection of broccoli heads with Mask R-CNN,” J Field Robot, vol. 38, no. 1, pp. 85–104, 2021, doi: 10.1002/rob.21975.
[18]  S.  N.  Gowda  and  C.  Yuan,  ColorNet:  Investigating  the  Importance  of  Color  Spaces  for  Image  Classification, vol.  11364 LNCS. Springer International Publishing, 2019. doi: 10.1007/978-3-030-20870-7_36.
[19]  F. M. Hana and I. D. Maulida, “Analysis of contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) parameters on finger knuckle print identification,” J Phys Conf Ser, vol. 1764, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1764/1/012049.
[20]  F. Thabtah, S. Hammoud, F. Kamalov, and A. Gonsalves, “Data imbalance in classification: Experimental evaluation,” Inf Sci (N Y), vol. 513, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.11.004.
[21]  T. A. Soomro et al., “Impact of Image Enhancement Technique on CNN Model for Retinal Blood Vessels Segmentation,” IEEE Access, vol. 7, pp. 158183–158197, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2950228.
[22]  I. Astuti, W. W. Ariestya, and B. Solehudin, “Deteksi Objek Daun Semanggi Secara Real Time Menggunakan CNN-Single Shot Multibox Detector (SSD),” Jurnal Ilmiah FIFO, vol. 14, no. 1, 2022.
[23]  M. Grandini, E. Bagli, and G. Visani, “Metrics for multi-class classification: an overview,” arXiv preprint arXiv:2008.05756, 2020.