## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881

## Implementasi Arsitektur EfficientNetV2 Untuk Klasifikasi Gambar Makanan Tradisional Indonesia
Erin Eka Citra * , Dhomas Hatta Fudholi, Chandra Kusuma Dewa
Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* erin.citra@students.uii.ac.id, 2 hatta.fudholi@uii.ac.id, 3 chandra.kusuma@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: erin.citra@students.uii.ac.id
Abstrak− Indonesia  memiliki  banyak  variasi  makanan  tradisional  dan  destinasi  tempat  wisata  yang  menarik.  Banyaknya destinasi tempat wisata membuat masyarakat menyukai travelling dan mencoba menikmati makanan tradisionalnya. Namun saat mencoba makanan tradisional terutama makanan yang baru bagi mereka harus lebih berhati-hati, dikarenakan beraneka bahan makanan yang terkandung didalamnya memiliki dampak pada kesehatan. Penelitian ini akan mencoba membuat aplikasi yang dapat mengenali makanan tradisional Indonesia. Harapannya dapat memberikan informasi yang lengkap, sehingga dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi penghitung kalori kedepannya. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem yang  dapat  mengklasifikasikan  gambar  makanan  tradisional  Indonesia  untuk  membantu  mengenali  nama  makanan  dengan tingkat akurasi tertentu menggunakan arsitektur EfficientNetV2. EfficientNetV2 adalah keluarga baru dari deep learning yang lebih  unggul  dalam  pelatihan  serta  efisiensi  parameter.  Deep  Learning  merupakan  metode  yang  sering  digunakan  untuk mengklasifikasikan  gambar  yang  komplek.  EfficientNetV2  yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  arsitektur yang  berbeda  yakni  EfficientNetV2_S_21k,  EfficientNetV2_M_21k,  EfficientNetV2_L_21k,  dan  EfficientNetV2_XL_21k. Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  tiga jenis  kategori  sumber  data  yakni dari  Google  Image,  pengambilan  gambar  secara langsung menggunakan kamera Smartphone, dan gabungan dari keduanya. Masing-masing kategori dataset terdiri dari 18 kelas dengan total 1800 gambar dari Google Image, 1800 gambar dari kamera Smartphone, dan 3.600 gambar dari gabungan Google Image dan kamera Smartphone. Dataset diambil dari tiga kategori guna membandingkan tingkat akurasi dan mendapatkan nilai akurasi terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa EfficientNetV2 dapat melakukan klasifikasi gambar makanan tradisional Indonesia dengan nilai akurasi pengujian tertinggi sebesar 99,4% dari model EfficientNetV2-L(21k) serta hasil yang didapatkan tidak terjadi overfitting.
Kata Kunci: Makanan Tradisional; Indonesia; Deep Learning; Klasifikasi; EfficientNetV2
Abstract− Indonesia has many variations of traditional food and interesting tourist destinations. The large number of tourist destinations  make  people  like  traveling  and  try  to  enjoy  their  traditional  food.  However,  when  trying  traditional  foods, especially foods that are new to them, they must be more careful, because the various ingredients contained in them have an impact on health. This research will try to make an application that can recognize Indonesian traditional food. The hope is that it can provide complete information, so that it can be used to develop calorie counter applications in the future. This study aims to design a system that can classify Indonesian traditional food images to help recognize food names with a certain level of accuracy using the EfficientNetV2 architecture. EfficientNetV2 is a new family of deep learning that excels in training as well as parameter efficiency. Deep Learning is a method often used to classify complex images. The EfficientNetV2 used in this study consists of four different architectures namely EfficientNetV2_S_21k, EfficientNetV2_M_21k, EfficientNetV2_L_21k, and EfficientNetV2_XL_21k. The dataset used comes from three types of data source categories, namely from Google Images, direct image capture using a Smartphone camera, and a combination of both. Each dataset category consists of 18 classes with a total of 1,800 images from Google Images, 1,800 images from Smartphone cameras, and 3,600 images from a combination of Google Images and Smartphone cameras. The dataset is taken from three categories to compare the level of accuracy and get the best accuracy value. The results of this study indicate that EfficientNetV2 can classify images of Indonesian traditional food with the highest test accuracy value of 99.4% from the EfficientNetV2-L(21k) model and the results obtained do not occur overfitting.
Keywords : Traditional Food; Indonesia; Deep Learning; Classification; EfficientNetV2

## 1. PENDAHULUAN
Makanan merupakan kebutuhan dasar manusia, sedangkan makanan tradisional merupakan makanan yang diolah dari produksi lokal oleh masyarakat setempat. Indonesia merupakan salah satu negara yang kaya akan aneka ragam makanan  tradisional  [1].  Indonesia  juga  memiliki  banyak  destinasi  tempat  wisata  yang  menarik.  Banyaknya destinasi tempat wisata membuat masyarakat menyukai travelling dan mencoba menikmati makanan tradisional dari berbagai daerah. Namun saat mencoba makanan tradisional terutama makanan yang baru bagi mereka harus lebih berhati-hati dikarenakan beraneka bahan makanan yang terkandung didalamnya. Salah satu faktor penyebab yang dapat meningkatkan resiko pada kesehatan adalah makanan tinggi gula dan cepat saji [2], [3]. Apabila mereka dapat  mengenali  nama-nama  dari  makanan  yang  akan  mereka  konsumsi,  mereka  akan  sangat  terbantu  sekali. Ketika  hendak  melihat  atau  mencari  bahan-bahan  yang  terkandung  dari  makanan  tersebut  mereka  akan  lebih mudah mengenalinya dengan kata kunci nama makanannya.
Saat  ini  identifikasi  gambar  mengalami  perkembangan  yang  terus  meningkat  dari  berbagai  aplikasi [4][5][6][7]. Arsitektur yang digunakan dalam identifikasi gambar yang sudah dikenal keakuratannya yakni deep learning  [5][8].  Salah  satu  arsitektur  deep  learning  yang  sering  digunakan  untuk  pengenalan  dan  identifikasi gambar  yakni  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Penelitian  menggunakan  arsitektur  CNN  yang  membuat sistem untuk mengklasifikasikan gambar dengan dataset makanan telah banyak dilakukan dengan berbagai tujuan,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
seperti  untuk  manajemen  diet  [2],  [9],  [10]  dan  pengembangan  aplikasi  penghitung  kalori  yang  lebih  baik kedepannya[11].
Tahun  2018,  Akter  et  al.  [5]  melakukan  identifikasi  dan  klasifikasi  gambar  makanan  untuk  mengukur jumlah kalori yang digunakan pada dataset makanan ringan berkalori tinggi atau biasa dikenal dengan makanan cepat saji (seperti burger dan pizza) di Bangladesh. Penelitian ini menggunakan pre-trained CNN sebagai feature extraction untuk melatih pengklasifikasi kategori gambar yakni Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini memiliki 10 kelas  yang terdiri dari 1.000 gambar untuk setiap kelas, kemudian dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji sehingga mendapatkan 750 gambar untuk data latih dan 250 gambar untuk data uji dari setiap kelas. Nilai akurasi yang didapatkan yakni 99,5% yang lebih tinggi dari nilai akurasi yang didapatkan menggunakan bag of features (BoF) dan SURF. Hasil yang didapatkan memiliki sedikit perbedaan ketika dievaluasi menggunakan confusion  matrix  yakni  99,13%  untuk  dataset  Barfood  101  dan  95,79%  untuk  dataset  PFID  yang  lebih  tinggi daripada akurasi yang diperoleh dengan Bag of SURF (94%).
Tahun  2019,  Rajayogi  et  al.  [9]  mengklasifikasikan  gambar  makanan  untuk  program  diet  dan  ekstraksi kalori  berbasis  gambar.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  makanan  india  yang  terdiri  dari  20  kelas  dan mempunyai  500  gambar  untuk  setiap  kelas.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  transfer  learning  serta menggunakan  beberapa  model  yakni    InceptionV3,  VGG16,  VGG19,  dan  ResNet  untuk  mengawasi  kebiasaan makan agar pola hidup lebih sehat. Nilai akurasi tertinggi yang didapatkan yakni 87,9% dan loss rate 0,5893 dari model InceptionV3 dibandingkan model yang lain seperti VGG19 yang mendapatkan nilai akurasi 78,9%, VGG16 78,2%, dan ResNet 69,91%.
Tahun  2020,  Ramdani  et  al.  [12]  melakukan  penelitian  untuk  mendeteksi  makanan  dan  memperkirakan harga makanan otomatis agar memudahkan pembayaran di restoran pada  dataset makanan yang ada di restoran dengan menggunakan CNN. Penelitian ini terdiri dari enam kelas yang terdiri dari 420 gambar. Hasil terbaik yang didapatkan yakni dengan nilai akurasi 100% dengan waktu deteksi kurang dari 10 detik, menggunakan 80% data latih  dan 20%  data uji  dengan  epoch  9.000  serta  learning rate  0,0002.  Namun  pada  penelitian  ini  dataset  yang digunakan masih sangat terbatas sehingga apabila akan melakukan penelitian dengan tujuan yang berbeda akan membutuhkan dataset makanan lebih banyak lagi agar mendapatkan nilai akurasi yang baik juga.
Tahun  2022,  Mahaputri  et  al.  [2]  mengklasifikasikan  gambar  makanan  sebagai  langkah  awal  untuk penilaian diet, menggunakan 20 kelas makanan dengan 1.202 gambar dan mendapatkan nilai akurasi 64% dengan model EfficientNetV2M serta 59% dengan model EfficientNetB6. Thidorus et al. [13] mengklasifikasikan gambar untuk  klasifikasi  citra  makanan  dan  non  makanan  secara  otomatis  dengan  dataset  4.000 gambar  menggunakan ResNet18 dan AlexNet. Hasil akurasi yang didapatkan yakni sebesar 98,8% dengan model ResNet18 dan 97,8% dengan model AlexNet.  Selanjutnya Rohim et al. [14] mengklasifikasikan gambar untuk  mengidentifikasi citra makanan  tradisional  menggunakan  4  layer  konvolutional,  4  layer  maxpooling,  2  layer  fully  connected,  dan  20 kelas dengan 380 gambar. Nilai yang didapatkan yakni 73% presisi, 69% recall dan 69% Fscore. Pada penelitian Udayana et al. [11] mengklasifikasikan gambar untuk mengenali makanan sehingga kedepannya dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi penghitung kalori yang lebih baik. Dataset yang digunakan terdiri dari 10 kelas dan 10.500 gambar. Hasil akurasi yang didapatkan yakni sebesar 88%.
EfficientNet  merupakan  metode  penskalaan  baru  dari  neural  architecture  yang  sederhana  namun  sangat efektif  dan  mempunyai  nilai akurasi  yang  lebih  baik daripada  CNN.  Model  EfficientNet  mampu  mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik dengan urutan parameter dan FLOPS yang lebih sedikit pada transfer learning dataset dibandingkan  CNN  [15].  Arsitektur  EfficientNetV2  merupakan  salah  satu  model  pengolahan  gambar  keluaran baru yakni pada tahun 2021 dari keluarga EfficientNet. EfficientNetV2 memiliki 11x lebih cepat dalam pelatihan dan model yang 6.8x lebih kecil [16]. Pada tahun 2022, Karthik et al. [17] melakukan klasifikasi gambar untuk mengidentifikasi penyakit kulit yang dilakukan pada empat kelas dengan menggunakan model EfficientNetV2 dan model ini mendapatkan nilai akurasi pengujian keseluruhan sebesar 84,70%. Dataset terdiri dari 10.399 data latih dan 3.465 data uji.
Tahun  2021,  Pan  et  al.  [18]  melakukan  pengenalan  gambar  patologis  kanker  payudara  dan  telah mendapatkan nilai akurasi tertinggi jaringan EfficientNetV2-SA sebesar 84,71% menggunakan dataset BreaKHis. Data BreaKHis berisi 7.909 gambar, 2.480 gambar kanker jinak dan 200 gambar kanker ganas. Dataset berisi 4 kelas  kanker  jinak  dan  4  kelas  kanker  ganas.  Penelitian  selanjutnya  pada  tahun  2022,  Ye  et  al.  [19] mengidentifikasi  penyakit  singkong  yang  terdiri  dari  5  kelas  dan  21.397  gambar.  Penelitian  ini  menggunakan arsitektur  EfficientNetV2  dan  melakukan  pembaharuan  arsitektur  dari  EfficientNetV2  yakni  PDRNet.  Nilai akurasi yang didapatkan yakni 98,53% untuk EfficientNetV2 dan 99,32% untuk PDRNet, sedangkan setelah fine- tuning  nilai  akurasi  yang  didapatkan  PDRNet  meningkat  0,24%  yakni  mencapai  99,56%.  Namun  dikarenakan terlalu  banyak  jumlah  lapisan  model  jaringan  dan  operasi  konvolusi,  PDRNet  ini  membutuhkan  lebih  banyak waktu pelatihan sehingga kurang efektif dibandingkan EfficientNetV2. Sunil et al. [20] mendeteksi penyakit daun tanaman kapulaga menggunakan model EfficientNetV2, EfficientNet, dan CNN. Penelitian ini terdiri dari  tujuh kelas dan 54.284 gambar. Pada penelitian ini model EfficientNetV2 mampu mengungguli model EfficientNet dan CNN. Hasil akurasi maksimum yang didapatkan yakni 98,26% untuk model EfficientNetV2-L dan 98,28% untuk model EfficientNetV2-S.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  mengenai  klasifikasi  makanan  tersebut,  masih  ada  kebutuhan  untuk mengklasifikasikan  makanan  terutama  makanan  tradisional  Indonesia,  karena  beragamnya  jenis  makanan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
Indonesia  dan  semakin  sadarnya  masyarakat  terhadap  kondisi  Kesehatan  melalui  makanan  yang  akan  mereka konsumsi.  Karena  sudah  dilakukan  penelitian  dan  hasil  klasifikasi  yang  didapatkan  cukup  bagus  pada  dataset makanan, maka penelitian ini membuat model klasifikasi gambar menggunakan EfficientNetV2 dengan dataset makanan tradisional Indonesia untuk membantu mengenali nama makanan dan mengetahui tingkat akurasi dari makanan tersebut. Harapannya model klasifikasi yang dilakukan pada penelitian ini dapat memberikan informasi yang  lengkap,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  penghitung  kalori  kedepannya. Penelitian ini menggunakan arsitektur EfficientNetV2 sebagai pemodelannya, dikarenakan dari penelitian yang sudah dilakukan menggunakan arsitektur ini berhasil mendapatkan nilai akurasi yang cukup tinggi [16], [18]–[20] . Model  klasifikasi  tersebut  akan  dibangun  dengan  EfficientNetV2  dan  akan  diujicobakan  dengan  keluarga EfficientNetV2  yang  ada,  yakni  EfficientNetV2_S_21k,  EfficientNetV2_M_21k,  EfficientNetV2_L_21k,  dan EfficientNetV2_XL_21k. Untuk mengukur perfomanya penelitian ini akan mencoba menghitung tingkat akurasi dari model yang akan dibangun sebagai bahan evaluasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini mempunyai beberapa tahapan metode penelitian. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 menunjukkan alur metodologi dari penelitian yang terdiri dari empat tahapan, yakni pengambilan data, pra-pemrosesan  data  (preprocessing),  pemodelan,  dan  evaluasi.  Pengambilan  data  menjelaskan  tentang  sumber data dan proses pengumpulan data. Preprocessing menjelaskan tentang pra pemrosesan data untuk memudahkan dalam proses pemodelan. Pemodelan menjelaskan tentang  proses klasifikasi model dan metode EfficientNetV2 yang digunakan. Evaluasi menjelaskan tentang evaluasi dari model untuk menilai kinerja model yang digunakan.
Gambar 1 . Alur Metodologi Penelitian

## 2.2 Pengambilan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dataset gambar makanan tradisional Indonesia. Dataset yang digunakan memiliki tiga kategori sumber data yakni dari google image  yang menggunakan web crawling, pengambilan  secara  langsung  menggunakan  kamera  smartphone,  dan  gabungan  dari  keduanya.  Klasifikasi makanan tradisional Indonesia pada penelitian ini terdiri dari 18 kelas makanan tradisional untuk kategori sumber data dari google image, 18 kelas makanan tradisional untuk kategori sumber data dari kamera smartphone, dan 18 kelas  makanan  tradisional  untuk  kategori  sumber  data  gabungan  dari  google  image  dan  kamera  smartphone. Dataset makanan tradisional yang digunakan berasal dari beberapa daerah di Indonesia. Keyword yang digunakan pada google image saat melakukan crawling image menggunakan nama masing-masing jenis makanan dan nama daerah makanan tersebut berasal, seperti keyword ‘kue tat bengkulu’ yang bermakna nama makanannya yakni kue tat dan asal makanan tersebut yakni bengkulu. Keyword yang dipakai menggunakan huruf kecil dengan spasi dan tanpa tanda petik. Hasil gambar yang didapatkan dari crawling pada google image disimpan dengan file gambar bertipe .jpg dan kemudian dilakukan pelabelan sesuai pada kelas nama makanannya.
Pada saat pengambilan data, jumlah dataset yang dimasukkan pada pencarian  google image berjumlah 200 gambar. Sedangkan jumlah dataset yang berasal dari kamera smartphone berjumlah minimal 100 gambar. Gambar yang diambil menggunakan kamera smartphone mengaplikasikan teknik pengambilan yang berbeda-beda, seperti pencahayaan dari dalam dan luar ruangan, dari sudut pengambilan gambar yang berbeda-beda, serta beberapa dari dalam dan luar kemasan.

## 2.3 Preprocessing
Tahap  ini  dilakukan  pra-pemrosesan  data  (preprocessing)  sebelum  penerapan  ke  model  image  classification. Dataset gambar makanan dilakukan proses preprocessing agar data gambar yang didapat lebih mudah dikenali dan lebih bersih sehingga memudahkan dalam proses implementasi serta objek dapat menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik. Tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini yakni memfilterisasi gambar dari google image  yang  sekiranya  tidak  sesuai  dengan  keyword  yang  dimasukkan,  melakukan  cropping  gambar  untuk menghilangkan  gambar  yang  tidak  diperlukan  disekitar  gambar  utama,  dan  mengubah  ukuran  gambar  menjadi berukuran  400x300  dan  300x400  guna  menstandarkan  gambar  dikarenakan  teknik  pengambilan  gambar  yang berbeda-beda  dan  terlalu  besarnya  ukuran  gambar  yang  diambil  menggunakan  kamera  smartphone.  Sehingga jumlah dataset pada pencarian Google Image yang sebelumnya berjumlah 200 gambar, setelah di preprocessing menjadi  100  gambar.  Sedangkan  jumlah  dataset  yang  berasal  dari  kamera  smartphone  diambil  sebanyak  100 gambar.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881

## 2.4 Pemodelan
Tahap ini dilakukan proses pemodelan data untuk membuat model klasifikasi. Model yang dibangun menggunakan metode  penskalaan  baru  dari  neural  architecture  yakni  arsitektur  EfficientNetV2.  Model  EfficientNetV2 merupakan keluarga baru dari Convolutional Neural Network (CNN) yang memiliki kemampuan unggul dalam pengklasifikasian  gambar,  karena  mampu  11x  lebih  cepat  dalam  pelatihan  dan  model  yang  6.8x  lebih  kecil. EfficientNetV2  menggunakan  blok  Mobile  Inverted  Bottleneck  Convolution  (MBConv)  dengan  rasio  ekspansi yang lebih kecil dan Fused-MBConv yang ditambahkan pada lapisan awal serta menggunakan kernel berukuran 3x3  yang  lebih  kecil  dengan  beberapa  layer  [16].  Gambar  2  menunjukkan  struktur  dari  MBConv  dan  Fused- MBConv.  Blok  Mobile  Inverted  Bottleneck  Convolution  (MBConv)  dan  Fused-MBConv  pada  EfficientNetV2 memiliki  sedikit  perbedaan  layer  yang  digunakan.  MBConv  menggunakan  depthwise  conv3x3  dan  Conv1x1, sedangkan Fused-MBConv menggunakan Conv3x3 [16].
Gambar 2. Struktur MBConv dan Fused-MBConv [16]
Sebelum  dilakukan  proses  pemodelan,  dilakukan  tahapan-tahapan  distribusi  data  dan  feature  extraction. Data  yang  sudah  terkumpul  sebanyak  18  kelas  dengan  jumlah  100  gambar untuk  masing-masing  kelas  dengan kategori data dari google image, kamera smartphone, dan gabungan dilakukan proses distribusi data menjadi data latih  dan  data  uji.  Data  latih  sebanyak  80%  dan  data  uji  sebanyak  20%  dari  jumlah  data  gambar  yang  ada. Pembagian distribusi data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Distribusi data Sumber Data  Jumlah Kelas  Jumlah Data  Data Latih  Data Uji Google Image  18 1800 1440 360 Kamera 18 1800 1440 360 Gabungan 18 3600 2880 720
Setelah data gambar sudah terdistribusi, selanjutnya melakukan tahapan feature extraction menggunakan dataset  ImageNet21k.  Model  dilatih  sebelumnya  menggunakan  dataset  ImageNet21k.  ImageNet21k  memiliki sekitar 13 juta gambar pelatihan dengan 21.841 kelas [16]. Feature Extraction digunakan untuk menangkap fitur gambar dasar seperti tepi dan gumpalan dari lapisan awal jaringan untuk mengekstrak fitur gambar  [5]. Setelah tahapan  feature  extraction  selanjutnya  melakukan  pemodelan  menggunakan  arsitektur  EfficientNetV2. EfficientNetV2  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  arsitektur  yang  berbeda  yakni EfficientNetV2_S_21k,  EfficientNetV2_M_21k,  EfficientNetV2_L_21k  dan  EfficientNetV2_XL_21k.  Tabel  2 menunjukkan blok-blok arsitektur EfficientNetV2_S. Blok-blok arsitektur EfficientNetV2 pada Tabel 2 terdiri dari layer  Conv3x3  (layer  konvolusi  dengan  kernel  berukuran  3x3),  Fused-MBConv  k3x3  (kernel  berukuran  3x3) dengan rasio ekspansi {1, dan 4}, MBConv k3x3 (kernel berukuran 3x3) dengan rasio ekspansi {4, dan 6}, dan Conv1x1 (layer konvolusi dengan kernel berukuran 1x1) & Pooling & FC layer. Total layer yang digunakan pada Tabel 2 berjumlah 42 layer.
Tabel 2 . Arsitektur EfficientNetV2-S [16] Stage Operator Stride  #Channels  Layers 0 Conv3x3 2 24 1 1 Fused-MBConv1, k3x3 1 24 2 2 Fused-MBConv4, k3x3 2 48 4 3 Fused-MBConv4, k3x3 2 64 4 4 MBConv4, k3x3, SE0.25 2 128 6 5 MBConv6, k3x3, SE0.25 1 160 9 6 MBConv6, k3x3, SE0.25 2 256 15 7 Conv1x1 & Pooling & FC - 1280 1
Penelitian  ini  menerapkan  arsitektur  EfficientNetV2  seperti  paper  aslinya  [16],  tanpa  mengubah  model arsitektur  yang  signifikan.  Penelitian  ini  menyempurnakan  model  yang  diaplikasikan  dengan  mengatur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
hyperparameter  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  klasifikasi  gambar.  Gambar  3 menunjukkan arsitektur EfficientNetV2 yang digunakan untuk melakukan klasifikasi gambar pada penelitian ini. Gambar 3 menunjukkan mulai dari proses input gambar makanan kemudian melalui tahapan layers pada arsitektur EfficientNetV2 hingga menghasilkan output berupa hasil klasifikasi nama makanan tradisional Indonesia.
Gambar 3. Arsitektur EfficientNetV2-S

## 2.5 Skenario Eksperimen
Penelitian ini menggunakan empat model klasifikasi dari keluarga EfficientNetV2 yakni EfficientNetV2_S_21k, EfficientNetV2_M_21k,  EfficientNetV2_L_21k,  dan  EfficientNetV2_XL_21k.  Empat  model  EfficientNetV2 yang  digunakan  berfungsi  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  dari  model  yang  akan  dibangun  sebagai  bahan evaluasi. Hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini yakni dropout rate 0.5, learning rate 0.005, dan epoch 20.  Dropout  merupakan  teknik  dasar  yang  digunakan  untuk  mengeluarkan  node  dari  network,  dan  node  yang dihapus ditentukan sebagai parameter. Dropout memiliki fungsi dalam mencegah terjadinya overfitting [21]. Nilai learning rate 0.005 ditentukan berdasarkan hasil nilai akurasi yang paling baik diantara nilai learning rate 0.01, 0.05, 0.001, 0.0001, dan  0.0005.  Untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  dengan nilai  akurasi  terbaik,  dibutuhkan parameter pengujian dengan learning rate dan epoch. Learning rate merupakan salah satu parameter yang berfungsi dalam  menentukan  sejauh  mana  kesalahan,  dan  memiliki  pengaruh  dalam  pembaruan  parameter  yang  akan dioptimalkan. Epoch merupakan parameter yang berfungsi untuk mengetahui berapa banyak algoritma mengulang semua set pelatihan [22]. Nilai epoch yang digunakan yakni 20. Nilai epoch ditentukan berdasarkan hasil akurasi yang paling baik diantara nilai epoch 5, dan 10.

## 2.6 Evaluasi
Setelah melakukan proses klasifikasi, pada tahap ini model akan dievaluasi menggunakan matriks evaluasi untuk menentukan  seberapa  baik  kinerja  model  yang  telah  dilatih.  Model  EfficientNetv2  dievaluasi  menggunakan pengujian akurasi, precision, recall, dan F1-score. Pengujian akurasi membantu mengidentifikasi performa model pada setiap kelas dengan membandingkan label yang diprediksi oleh pengklasifikasi dengan label asli dari gambar. Sehingga akan membantu mengidentifikasi model yang tidak dapat memprediksi dengan benar. Pada persamaan (1) menunjukkan bagaimana cara untuk menghitung nilai akurasi. Semakin tinggi nilai akurasi, maka akan semakin baik pengklasifikasiannya. Nilai akurasi menunjukkan perbandingan gambar yang diklasifikasikan dengan benar [23]. Pada persamaan (2), (3), dan (4) menunjukkan bagaimana cara untuk menghitung nilai precision, recall, dan F1-score [17]. Beberapa istilah yang digunakan dalam melakukan matriks evaluasi yakni True Positive (TP), True Negative (TN), False Negative (FN), dan False Positive (FP). True Positive (TP) merupakan gambar sampel yang diklasifikasikan dengan benar dalam kelas tertentu. True Negative (TN) merupakan jumlah keseluruhan kolom dan baris yang tersisa, tidak termasuk kolom dan baris yang sesuai. False Negative (FN) merupakan jumlah nilai pada baris yang sesuai, tidak termasuk TP. False Positive (FP) merupakan jumlah keseluruhan kolom yang sesuai, tidak termasuk TP [24].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝐹1𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2∗(𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengolahan Data

## 3.1.1 Pengambilan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data makanan tradisional Indonesia yang berasal dari tiga kategori sumber  data  yakni  dari  google  image  yang  menggunakan  web  crawling,  pengambilan  secara  langsung menggunakan  kamera  smartphone,  dan  gabungan  dari  web  crawling  dan  kamera  smartphone.  Dataset  pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
penelitian ini terdiri dari 18 kelas dan berasal dari beberapa daerah di Indonesia. Dataset yang digunakan yakni Kue Tat, Pendap, Tempoyak, Lemang Tapai, Bakpia Pathok, Gethuk, Gatot, Tiwul, Gudeg, Lupis, Martabak, Sate Padang, Mie Celor, Pempek, Cireng, Cilok, Nasi Kebuli, dan Ketoprak.  Sedangkan asal daerah Indonesia yang digunakan pada penelitian ini yakni Bengkulu, Yogyakarta, Bangka, Padang, Palembang, Bandung, Lombok, dan Jakarta.  Masing-masing  kategori  terdiri  dari  100  gambar  untuk  setiap  kelas.  Contoh  dataset  gambar  makanan tradisional Indonesia beserta nama makanan dan asal makanan yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Contoh Dataset Makanan Tradisional Indonesia No  Gambar Makanan  Nama Makanan  Asal Makanan Sumber Data 1 Kue Tat Bengkulu Google Image 2 Pendap Bengkulu Google Image 3 Tempoyak Bengkulu Kamera Smartphone 4 Lemang Tapai Bengkulu Kamera Smartphone 5 Bakpia Pathok Yogyakarta Kamera Smartphone 6 Gethuk Yogyakarta Kamera Smartphone 7 Gatot Yogyakarta Kamera Smartphone 8 Tiwul Yogyakarta Kamera Smartphone 9 Gudeg Yogyakarta Kamera Smartphone 10 Lupis Yogyakarta Kamera Smartphone 11 Martabak Bangka Kamera Smartphone 12 Sate Padang Padang Google Image 13 Mie Celor Palembang Google Image 14 Pempek Palembang Google Image 15 Cireng Bandung Google Image 16 Cilok Bandung Google Image

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
No  Gambar Makanan  Nama Makanan  Asal Makanan Sumber Data 17 Nasi Kebuli Lombok Google Image 18 Ketoprak Jakarta Google Image

## 3.1.2 Preprocessing
Setelah  tahapan  pengumpulan  data,  selanjutnya  adalah  tahapan  pengolahan  data  yakni  tahap  preprocessing. Gambar 5 merupakan contoh data gambar yang belum dilakukan preprocessing data. Gambar 5 masih terdapat gambar yang tidak sesuai dengan keyword yang dimasukkan dan ukuran gambar masih berbeda-beda serta belum standar. Keyword yang dimasukkan pada Gambar 5 adalah kue tat Bengkulu, namun hasil yang didapatkan dari google image masih terdapat gambar selain kue tat  Bengkulu dan masih terdapat objek lain pada gambar yang dapat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  gambar.  Oleh  sebab  itu,  tahapan  preprocessing  data  sangat  penting  agar dapat  meningkatkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  gambar.  Gambar  6  merupakan  contoh  data  gambar  yang  sudah dilakukan  preprocessing  data.  Contoh  dari  data  gambar  pada  Gambar  6  sudah  sesuai  dengan  keyword  yang dimasukkan, dan ukuran gambar sudah sesuai standar yakni menjadi berukuran 400x300.
Gambar 4 . Gambar sebelum di preprocessing
Gambar 5 . Gambar setelah di preprocessing

## 3.2 Hasil Pengujian
Model  klasifikasi  EfficientNetV2  dilakukan  uji  coba  dengan  menentukan  nilai  parameter  menggunakan  nilai learning  rate,  dropout  rate  dan  epoch.  Uji  coba  dalam  menentukan  nilai  parameter  dilakukan  sebelum  tahapan pemodelan menggunakan keluarga EfficientNetV2. Perbandingan nilai akurasi dalam menentukan nilai learning rate  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Tabel  4  menggunakan  arsitektur  EfficientNetV2_XL_21k  dari  dataset  kamera smartphone dengan epoch 5. Parameter nilai learning rate pada Tabel 4 terdiri dari 0.01, 0.05, 0.001, 0.005, 0.0001, dan 0.0005.
Tabel 4 . Learning Rate Learning Rate  Accuracy Loss Time (s) 0.01 92% 1.1488 548 0.05 86% 6.1048 549 0.001 92% 1.0250 789 0.005 95% 0.9429 548 0.0001 44% 2.3009 549 0.0005 82% 1.2045 546
Pengujian dengan learning rate yang berbeda menunjukkan bahwa nilai learning rate 0.005 merupakan nilai learning rate yang paling baik dibandingkan nilai learning rate yang lain, karena mampu mendapatkan nilai akurasi yang paling tinggi dan nilai loss yang paling rendah.  Tabel 5 merupakan hasil pelatihan dengan beberapa nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
akurasi berdasarkan beberapa nilai epoch dengan learning rate 0.005 dan dropout rate 0.5 menggunakan arsitektur EfficientNetV2_XL_21k dari dataset gabungan. Parameter yang digunakan untuk menentukan nilai epoch terdiri dari epoch 5, 10, dan 20. Berdasarkan Tabel 5 didapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 93% dengan nilai epoch 20 diantara nilai epoch 5 dan 10.
Tabel 5 . Epoch Learning rate 0,005 Epoch Accuracy Loss 5 87% 1.1787 10 91% 1.0285 20 93% 0.9276
Dataset gambar yang digunakan berjumlah  1.800 gambar dari google image, 1.800 gambar dari kamera smartphone, dan 3.600 gambar gabungan dari keduanya. Dataset kelas yang digunakan berjumlah 18 kelas dari google image, 18 kelas dari kamera smartphone, dan 36 kelas gabungan dari keduanya. Kemudian terbagi kedalam data latih dan data uji. Data latih dari google image berjumlah 1.440 dan data uji berjumlah 360. Data latih dari kamera  smartphone  berjumlah  1.440  dan  data  uji  berjumlah  360.  Sedangkan  data  latih  dari  dataset  gabungan berjumlah 2.880 dan data uji berjumlah 720. Jumlah data latih dan data uji dibagi dengan muatan yang sama pada setiap kelasnya. Penelitian ini bertujuan mendapatkan pengklasifikasi model terbaik dari masing-masing arsitektur dan mendapatkan perbedaan dari empat arsitektur EfficientNetV2 yang dilatih menggunakan data latih. Kemudian pengklasifikasi model ini dilakukan pengujian pada data uji untuk mendapatkan hasil akurasi dari masing-masing arsitektur.
Tabel  6  menunjukkan  hasil  akurasi  klasifikasi  pelatihan  dan  pengujian  dari  masing-masing  arsitektur EfficientNetV2  berdasarkan  empat  pengklasifikasi  model.  Tabel  6  menunjukkan  bahwa hasil  pelatihan  akurasi EfficientNetV2_L_21k dari dataset kamera mampu mencapai nilai tertinggi yakni sebesar 99,6% dengan nilai loss terendah  yakni  0,71  dibandingkan  dengan  model  yang  lain.  Sedangkan  untuk  hasil  pengujian  akurasi, EfficientNetV2_L_21k  dari  dataset  kamera  mendapatkan  nilai  tertinggi  yakni  sebesar  99,4%  dengan  nilai  loss terendah yakni 0,66 jika dibandingkan dengan model yang lain.  Berdasarkan Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai akurasi pada data latih dan data uji tidak terjadi overfitting maupun underfitting. Namun apabila didapatkan pada hasil pengujian dari data uji terjadi overfitting atau underfitting dapat ditambahkan tahapan augmentasi  setelah pelatihan (training) agar hasil prediksi yang didapatkan lebih akurat serta mencegah terjadinya overfitting maupun underfitting.  Hasil  perbandingan  dari  nilai  akurasi  dan  nilai  loss  menggunakan  keluarga  EfficientNetV2  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil nilai akurasi dan nilai loss menggunakan EfficientNetV2
Model Dataset Data Latih Data Uji Loss  Acc (%)  Loss  Acc (%) EffNetV2_S_21k Kamera 0.71 99.3 0.66 99.4 Google Images  0.91 93.8 0.96 88.6 Gabungan 0.89 94.3 0.91 93.2 EffNetV2_M_21k Kamera 0.71 99.3 0.67 99.4 Google Images  0.93 93.7 0.97 90 Gabungan 0.86 95.2 0.87 93.5 EffNetV2_L_21k Kamera 0.71 99.6 0.66 99.4 Google Images  0.92 93.8 0.98 90.6 Gabungan 0.86 95.8 0.85 94.2 EffNetV2_XL_21k Kamera 0.72 99.5 0.67 99.2 Google Images  0.99 92.2 1.14 84.7 Gabungan 0.89 94.3 0.88 92.9

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
Gambar  7  menunjukkan  visualisasi  hasil  akurasi  klasifikasi  dari  Tabel  6  sehingga dapat  terlihat  dengan lebih jelas urutan nilai akurasi dari yang tertinggi ke nilai akurasi yang terendah. Pada Gambar 7 menunjukkan bahwa  urutan  nilai  akurasi  tertinggi  sampai  terendah  yakni  EfficientNetV2_L_21k  dataset  kamera, EfficientNetV2_XL_21k dataset kamera, EfficientNetV2_S_21k dataset kamera, EfficientNetV2_M_21k dataset kamera, EfficientNetV2_L_21k dataset gabungan, EfficientNetV2_M_21k dataset gabungan, EfficientNetV2_S_21k  dataset  gabungan,  EfficientNetV2_XL_21k  dataset  gabungan,  EfficientNetV2_S_21k dataset google image, EfficientNetV2_L_21k dataset google image, EfficientNetV2_M_21k dataset google image, EfficientNetV2_XL_21k dataset google image. Selanjutnya dari hasil akurasi klasifikasi pada Tabel 6 dan Gambar 7  model  yang  akan  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya  yakni  tahap  visualisasi  dan  evaluasi  adalah  model EfficientNetV2_L_21k dataset kamera yang telah mendapatkan nilai akurasi pelatihan dan pengujian tertinggi.
Untuk mempermudah membaca hasil klasifikasi, pada Gambar 8 merupakan grafik nilai akurasi dan nilai loss dari model EfficientNetV2_L_21k dari dataset kamera. Gambar 8 menunjukkan bahwa model akurasi dari model EfficientNetV2_L_21k cenderung naik, dan model loss dari model EfficientNetV2_L_21k cenderung turun. Berdasarkan  hasil  grafik  tersebut,  menunjukkan  bahwa  model  EfficientNetV2_L_21k  pada  gambar 8  memiliki nilai akurasi dan nilai loss yang baik, yakni 99.4% dan 0,66.
Gambar 7 . Grafik nilai accuracy dan nilai loss data latih EfficientNetV2_L_21k (dataset kamera)
Gambar  9  merupakan  contoh  hasil  pengujian  klasifikasi  makanan  tradisional  menggunakan  arsitektur EfficientNetV2_L_21k  (dataset  kamera).  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  terlihat  keakuratan  arsitektur EfficientNetV2_L_21k dalam memprediksi makanan tradisional Indonesia dengan menampilkan hasil predicted dan nama  asli dari kelas makanan tradisional  Indonesia. Pada Gambar  9 adalah hasil klasifikasi makanan yang menghasilkan klasifikasi Pempek, Gethuk, Nasi Kebuli, Bakpia Pathok, Cilok, Sate Padang, Gudeg, dan Tiwul.
Gambar 8 . Hasil Pengujian. Tulisan predicted dibawah gambar menunjukkan hasil prediksi dari gambar, sedangkan tulisan real menunjukkan nama asli dari gambar yang diprediksi.
Tabel 7 merupakan hasil evaluasi data pengujian klasifikasi makanan tradisional Indonesia menggunakan arsitektur EfficientNetV2_L_21k (dataset kamera). Dataset kelas makanan tradisional Indonesia yang digunakan pada evaluasi data uji pada Tabel 7 menghasilkan bahwa nilai precision tertinggi yakni 1,00 dan nilai precision terendah yakni 0,89 dari kelas Tempoyak. Nilai recall tertinggi yakni 1,00 dan nilai recall terendah yakni 0,92 dari kelas  Mie  Celor.  Nilai  F1-score  tertinggi  yakni  1.00,  sedangkan  nilai  F1-score  terendah  yakni  0,94  dari  kelas Tempoyak dan 0,96 dari kelas Mie Celor. Sedangkan hasil evaluasi rata-rata pada Tabel 7 menunjukkan bahwa nilai macro average dari nilai precision adalah 0,99, nilai recall adalah 1,00, dan nilai F1-score adalah 0,99 yang menandakan bahwa nilai rata-rata yang didapatkan dari hasil evaluasi data uji adalah baik. Kolom Support pada Tabel 7 merupakan jumlah dari gambar pada masing-masing kelas yang dilakukan evaluasi menggunakan matriks

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
evaluasi.  Jumlah  dari  gambar  pada  masing-masing  kelas  yang  dilakukan  uji  evaluasi  yakni  100  gambar  yang terbagi kedalam 18 kelas dataset.
Tabel 7 . Hasil evaluasi data uji EfficientNetV2_L_21k (dataset kamera)
Nama Makanan  Precision  Recall  F1-Score  Support Cireng 1.00 1.00 1.00 5 Lemang_Tapai 1.00 1.00 1.00 5 Kue_Tat 1.00 1.00 1.00 6 Nasi_Kebuli 1.00 1.00 1.00 3 Cilok 1.00 1.00 1.00 5 Lupis 1.00 1.00 1.00 5 Pendap 1.00 1.00 1.00 5 Tempoyak 0.89 1.00 0.94 8 Martabak 1.00 1.00 1.00 5 Sate_Padang 1.00 1.00 1.00 5 Tiwul 1.00 1.00 1.00 8 Gatot 1.00 1.00 1.00 5 Pempek 1.00 1.00 1.00 4 Gudeg 1.00 1.00 1.00 2 Mie_Celor 1.00 0.92 0.96 12 Gethuk 1.00 1.00 1.00 5 Bakpia_Pathok 1.00 1.00 1.00 6 Ketoprak 1.00 1.00 1.00 6 Accuracy 0.99 100 Macro Avg 0.99 1.00 0.99 100 Weighted Avg 0.99 0.99 0.99 100
Setelah melakukan pengujian akurasi, precision, recall, dan F1-score,  EfficientNetV2 telah menunjukkan keakuratan dalam melakukan pengenalan klasifikasi gambar menggunakan dataset makanan tradisional Indonesia. Sistem ini mampu mengklasifikasikan gambar makanan tradisional Indonesia dengan nilai akurasi dan loss yang tinggi serta nilai akurasi dan loss yang berbeda-beda sesuai dengan sumber dataset yang digunakan.
Tabel  8  menunjukkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  telah  menggunakan  model  EfficientNetV2. Penelitian  pada  dataset  Breast  Cancer  yang  terdiri  dari  8  kelas  dan  7.909  gambar  mendapatkan  hasil  akurasi 84.71% [18]. Penelitan pada dataset Penyakit Kulit yang terdiri dari 4 kelas dan 13.864 gambar mendapatkan hasil akurasi tertinggi 84.70% [17]. Penelitian pada dataset Daun Singkong yang terdiri dari 5 kelas dan 21.297 gambar mendapatkan hasil akurasi tertinggi 99.56% [19]. Penelitian pada dataset Cardamon & Grape Plant yang terdiri dari 5 kelas dan 56.008 gambar mendapatkan hasil akurasi tertinggi 98.28% [20]. Berdasarkan hasil pada Tabel 8, nilai akurasi yang didapatkan menggunakan model EfficientNetV2 mampu mendapatkan nilai akurasi yang tinggi yakni 99.4%.
Tabel 8. Hasil penelitian sebelumnya yang menggunakan model EfficientNetV2 Referensi Total Data Dataset Model Hasil [18] 8 kelas, 7.909 gambar Breast Cancer EfficientNetV2-SA 84.71% [17] 4 kelas, 13.864 gambar Penyakit Kulit Eff2Net, EfficientNetV2 84.70 Eff2Net, 80.38 EfficientNetV2 [19] 5 kelas, 21.397 gambar Daun Singkong EfficientNetV2, PDRNet 98.53% EfficientNetV2, 99.56% PDRNet [20] 5 kelas, 56.008 gambar Cardamon & Grape Plant EfficientNetV2S, EfficientNetV2M, EfficientNetV2L, EfficientNet, CNN Hasil tertinggi yakni: 98.26% EfficientNetV2L, 98.28% EfficientNetV2S Penelitian yang diusulkan 18 kelas, 1.800 gambar Makanan Tradisional Indonesia EfficientNetV2L_21k 99.4%
Tabel 9 menunjukkan perbandingan hasil penelitian yang dilakukan pada penelitian ini dengan penelitian sebelumnya. Kinerja model EfficientNetV2 dibandingkan dengan model lain yang sudah dilakukan pada penelitian sebelumnya  untuk  klasifikasi  makanan  tradisional  Indonesia  menunjukkan  perbandingan  nilai  akurasi  yang berbeda.  Berbagai  model  dari  keluarga  EfficientNetV2  telah  dilatih  dan  diuji  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
terbaik.  Sehingga  mendapatkan  model  dengan  nilai  akurasi  terbaik  dari  keluarga  EfficientNetV2  yakni EfficientNetV2_L_21k  dari  dataset  kamera.  Hasil  evaluasi  seperti  precision,  recall,  F1-score,  dan  akurasi pengujian dilakukan untuk menentukan seberapa baik kinerja model yang telah dilatih. Selain faktor model yang digunakan, jumlah gambar dan kelas yang digunakan pada penelitian juga berpengaruh pada hasil akurasi. Oleh karena itu pada penelitian ini menggunakan 100 gambar pada setiap kelasnya. Berdasarkan Tabel 9 penelitian ini telah  berkontribusi  dalam  mengidentifikasi  objek  makanan  tradisional  Indonesia  menggunakan  arsitektur EfficientNetV2 yang merupakan salah satu model pengolahan gambar keluaran baru dari keluarga EfficientNet, dengan nilai akurasi rata-rata terbaik.
Tabel 9. Perbandingan hasil penelitian dengan penelitian sebelumnya
Referensi Total Data Dataset Model Hasil [1] 8 kelas, 1.676 gambar Kue Tradisional Indonesia CNN 65% [2] 20 kelas, 1.202 gambar Makanan Tradisional Indonesia EfficientNetB6, EfficientNetV2M 59% EfficientNetB6, 64% EfficientNetV2M [11] 10 kelas, 10.500 gambar Makanan Indonesia CNN 88% [14] 20 kelas, 380 gambar Makanan Tradisional Indonesia CNN 73% presisi, 69% recall, 69% F1-Score [25] 9 kelas, 900 gambar Makanan Tradisional Indonesia CNN 91% Penelitian yang diusulkan 18 kelas, 1.800 gambar Makanan Tradisional Indonesia EfficientNetV2L_21k 99.4%

## 4. KESIMPULAN
Makanan  tradisional  Indonesia  merupakan  makanan  yang  diolah  dari  produksi  lokal  masyarakat  dari  berbagai daerah  di  Indonesia.  Beberapa  jenis  makanan  tradisional  Indonesia  yang  saat  dikonsumsi  memiliki  dampak terhadap  kesehatan  konsumennya.  Melalui  penelitian  ini  kedepannya  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan aplikasi  penghitung  kalori  sehingga  dapat  membantu  bagi  masyarakat  yang  hendak  melakukan  hidup  sehat maupun yang hendak melakukan diet. Penelitian ini mengklasifikasikan gambar makanan tradisional  Indonesia untuk  membantu  mengenali  nama  makanan  dengan  tingkat  akurasi  tertentu  menggunakan  arsitektur EfficientNetV2. Keluarga EfficientNetV2 yang digunakan yakni EfficientNetV2_S_21k, EfficientNetV2_M_21k, EfficientNetV2_L_21k,  dan  EfficientNetV2_XL_21k.  Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  tiga  jenis  kategori sumber data yakni dari Google Image, kamera Smartphone, dan gabungan dari keduanya. Masing-masing kategori dataset terdiri dari 18 kelas dengan total 1.800 gambar dari Google Image, 1.800 gambar dari kamera Smartphone, dan 3.600 gambar dari gabungan Google Image dan kamera Smartphone. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model mampu  mengklasifikasikan  gambar  makanan  tradisional  Indonesia  dengan  lebih  baik  dibandingkan  beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya menggunakan dataset makanan tradisional Indonesia dengan model yang  berbeda.  Penelitian  ini  mencapai  akurasi  rata-rata  terbaik  dalam  mengklasifikasikan  gambar  makanan tradisional Indonesia pada dataset pelatihan dari model EfficientNetV2_L_21k sumber data kamera smartphone dengan nilai akurasi sebesar 99,6%, sedangkan untuk pengujian yakni dari model EfficientNetV2_L_21k dengan nilai akurasi sebesar 99,4% serta hasil yang didapatkan tidak terjadi overfitting. Berdasarkan hasil pada penelitian ini  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  ciri  dan  sudut  pengambilan  gambar  pada  dataset,  maka  model  akan semakin mudah mengenali dan mengidentifikasi objek sehingga mempengaruhi hasil akurasi klasifikasi, seperti model  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  yakni  EfficientNetV2_L_21k  yang  bersumber  dari  dataset  kamera smartphone. Diharapkan pada penelitian selanjutnya dataset dapat diperbanyak lagi untuk masing-masing kelas dan jumlah kelas juga dapat ditambah, karena masih banyak dan beragamnya makanan tradisional yang Indonesia miliki.

## REFERENCES
[1]  D. A. Kurnia, A. Setiawan, D. R. Amalia, R. W. Arifin, and D. Setiyadi, “Image Processing Identification for Indonesian Cake Cuisine using CNN Classification Technique,” in Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing Ltd, Feb. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012047.
[2]  C. Mahaputri, Y. Kristian, and E. Setyati, “Pengenalan Makanan Tradisional Indonesia Beserta Bahan-bahannya dengan Memanfaatkan DCNN Transfer Learning,” 2022, doi: 10.52985/insyst.v4i2.252.
[3]  I. Pamelia, “Fast Food Consumption Behavior in Adolescent and ITS Impact for Health,” 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5881
[4]  L.  Pan,  S.  Pouyanfar,  H.  Chen,  J.  Qin,  and  S.  C.  Chen,  “DeepFood:  Automatic  Multi-Class  Classification  of  Food Ingredients Using Deep Learning,” in Proceedings - 2017 IEEE 3rd International Conference on Collaboration and Internet Computing,  CIC  2017,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Dec.  2017,  pp.  181–189.  doi: 10.1109/CIC.2017.00033.
[5]  F. Akter, T. Khatun, and M. S. Uddin, “Recognition and Classification of Fast Food Images,” 2018. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/350845216
[6]  W. Wang, Y. Xu, J. Shen, and S.-C. Zhu, “Attentive Fashion Grammar Network for Fashion Landmark Detection and Clothing Category Classification,” 2018.
[7]  B.  Kolisnik,  I.  Hogan,  and  F.  Zulkernine,  “Condition-CNN:  A  Hierarchical  Multilabel  Fashion  Image  Classification Model,” Expert Syst Appl, vol. 182, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115195.
[8]  M. Xin and Y. Wang, “Research on Image Classification Model based on Deep Convolution Neural Network,” EURASIP J Image Video Process, vol. 2019, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.1186/s13640-019-0417-8.
[9]  J. R. Rajayogi, G. Manjunath, and G. Shobha, Indian Food Image Classification with Transfer Learning. 2019.
[10] S. J. Park, A. Palvanov, C. H. Lee, N. Jeong, Y. I. Cho, and H. J. Lee, “The Development of Food Image Detection and Recognition Model of Korean Food for Mobile Dietary Management,” Nutr Res Pract, vol. 13, no. 6, pp. 521–528, Dec. 2019, doi: 10.4162/nrp.2019.13.6.521.
[11] I.  P.  A.  E.  Udayana,  M.  Sudarma,  and  P.  G.  S.  C.  Nugraha,  “Implementation  of  Convolutional  Neural  Networks  to Recognize Images of Common Indonesian Food,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Institute of Physics Publishing, May 2020. doi: 10.1088/1757-899X/846/1/012023.
[12] A.  Ramdani,  A.  Virgono,  and  C.  Setianingsih,  Food  Detection  with  Image  Processing  using  Convolutional  Neural Network (CNN) Method. 2020.
[13] G.  Thiodorus,  A.  Prasetia,  L.  A.  Ardhani,  and  N.  Yudistira,  “Klasifikasi  Citra  Makanan/Non  Makanan  menggunakan Metode  Transfer  Learning  dengan  model  Residual  Network,”  Teknologi,  vol.  11,  no.  2,  pp.  74–83,  Jul.  2021,  doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2402.
[14] A.  Rohim,  Y.  A.  Sari,  and  Tibyani,  “Convolution  Neural  Network  (CNN)  untuk  Pengklasifikasian  Citra  Makanan Tradisional,” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[15] M. Tan and Q. V. Le, “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks,” May 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1905.11946
[16] M.  Tan  and  Q.  V.  Le,  “EfficientNetV2:  Smaller  Models  and  Faster  Training,”  Apr.  2021,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2104.00298
[17] R.  Karthik,  T.  S.  Vaichole,  S.  K.  Kulkarni,  O.  Yadav,  and  F.  Khan,  “Eff2Net:  An  Efficient  Channel  Attention-based Convolutional Neural Network for Skin Disease Classification,” Biomed Signal Process Control, vol. 73, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.bspc.2021.103406.
[18] S. Fan, R. Xu, and Z. Yan, “A Medical Pre-Diagnosis System for Histopathological Image of Breast Cancer,” Sep. 2021, doi: 10.1109/CISP-BMEI53629.2021.9624252.
[19] Y.  Ye,  H.  Zhou,  H.  Yu,  H.  Hu,  G.  Zhang,  J.  Hu,  and  T.  He,  “An  Improved  EfficientNetV2  Model  Based  on  Visual Attention Mechanism: Application to Identification of Cassava Disease,” Comput Intell Neurosci, vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/1569911.
[20] C. K. Sunil, C. D. Jaidhar, and N. Patil, “Cardamom Plant Disease Detection Approach Using EfficientNetV2,” IEEE Access, vol. 10, pp. 789–804, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3138920.
[21] J.  Brownlee,  “Deep  Learning  for  Computer  Vision  Image  Classification,  Object  Detection  and  Face  Recognition  in Python,” 2019.
[22] T. Beysolow II, Applied Natural Language Processing with Python. Apress, 2018. doi: 10.1007/978-1-4842-3733-5.
[23] L. Ying, Z. Nan, W. Ping, C. Kiang, L. Pang, Z. Chang, C. Lu, L. Jun, and L. Nam, “Adaptive Weights Learning in CNN Feature Fusion for Crime Scene Investigation Image  Classification,” Conn Sci, vol. 33, no. 3, pp. 719–734, 2021, doi: 10.1080/09540091.2021.1875987.
[24] D. Padilla, A. Yumang, A. L. Diaz, and G. Inlong, Differentiating Atopic Dermatitis and Psoriasis Chronic Plaque using Convolutional Neural Network MobilNet Architecture. 2019.
[25] M. D. Darojat, Y. A. Sari, and R. C. Wihandika, “Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra Makanan Khas Indonesia,” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id