## Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Perbandingan Performa Algoritma VGG16 dan
VGG19 Melalui Metode CNN Untuk Klasifikasi

## Varietas Beras
Adisaputra Zidha Noorizki 1 dan Weny Indah Kusumawati 2*
1, 2* Teknik Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika, Surabaya, Indonesia
* Korespondensi: weny@dinamika.ac.id
Abstrak: Beras merupakan jenis pangan utama yang paling populer di konsumsi di seluruh dunia. Berbagai  negara  pun  melakukan  proses  impor  untuk  memenuhi  kebutuhan  penduduk  di negaranya, salah satunya adalah Indonesia. Indonesia merupakan negara yang tergolong memiliki permintaan pasar pangan yang tinggi di ruang lingkup global. Masuknya berbagai varietas beras akibat  adanya  kegiatan  impor  di  Indonesia  membuat  para  importir  mengalami  kesulitan  selama proses penyortiran produknya. Seiring berjalannya kemajuan teknologi, para importir juga harus terus beradaptasi, salah satunya dengan memanfaatkan salah satu teknologi yang akhir-akhir ini sedang  marak  dikembangkan  oleh  para  peneliti.  CNN  atau Convolutional  Neural  Network merupakan salah satu teknologi yang memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan citra gambar. Penelitian ini secara khusus memfokuskan pada perbandingan kinerja dua algoritma CNN, yaitu VGG16 dan VGG19 . Hasil penelitian ini menyatakan bahwa algoritma VGG16 mampu mencapai  akurasi  sebesar  98%  dengan  waktu training 73,405  detik,  sementara  algoritma VGG19 mencapai akurasi 97% dengan waktu training 78,098 detik. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma VGG16 secara  signifikan  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  algoritma VGG19 dalam mengklasifikasikan varietas beras menggunakan dataset yang terdiri atas lima kelas.
Kata kunci: CNN; Machine Learning; Varietas Beras.

## 1. Pendahuluan
Beras merupakan salah satu jenis bahan pangan yang secara luas dikonsumsi dan populer di seluruh dunia. Bijinya dihasilkan oleh tanaman padi yang dikenal dengan nama ilmiah Oryza sativa . Kandungan  karbohidrat  dalam  beras,  terutama  dalam  bentuk  amilosa  dan  amilopektin, menjadikannya sebagai sumber utama energi bagi manusia dalam menjalani aktivitas sehari-hari [1]. Namun, keberagaman beras tidak hanya berhenti pada aspek nutrisi. Berbagai varietas beras yang ada  memiliki  peran  krusial  dalam  pertanian  dan  pangan.  Perbedaan-perbedaan  ini  memengaruhi produktivitas,  kualitas,  dan  adaptasi  tanaman  terhadap  lingkungan  di  berbagai  wilayah.  Dalam konteks pertanian, keberagaman varietas beras ini dapat memberikan hasil yang berbeda dalam hal rasa, tekstur, nilai gizi, serta kemampuan tahan terhadap kondisi lingkungan yang beragam pula [2]. Semua variasi ini memberikan konsumen dan pelaku industri pangan pilihan yang beragam sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Dengan keadaan pasar beras yang kompleks, pentingnya pengenalan  varietas  yang  akurat  menjadi  kunci  dalam  memenuhi  permintaan  konsumen  dan menjaga kelangsungan pasokan dalam keadaan yang stabil.
Indonesia,  sebagai  salah  satu  kontributor  penting  dalam  permintaan  pasar  pangan  global, sangat bergantung pada beras karena mayoritas penduduknya menjadikan beras sebagai makanan pokok  [3].  Penduduk  asli  Indonesia  mengandalkan  beras  sebagai  pilar  utama  dalam  pola  makan
mereka. Tingginya ketergantungan ini telah menghasilkan peningkatan permintaan yang konsisten, namun  juga  berdampak  pada  kesenjangan  antara  jumlah  produsen  beras  dan  konsumen  di Indonesia.  Hal  ini  mendorong  negara  untuk  melakukan  impor  beras  dari  berbagai  negara  guna menjaga keseimbangan antara pasokan dan permintaan.
Masuknya  berbagai  macam  varietas  beras  yang  berasal  dari  berbagai  negara  pula  yang mengakibatkan  importir  di  Indonesia  kewalahan  saat  melakukan  kegiatan  sortir  produk. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2022,  negara  India,  Pakistan,  Vietnam, Thailand, Myanmar dan Jepang menjadi negara-negara dengan angka kegiatan impor beras tertinggi ke Indonesia, ada sekitar 429,207 ton beras yang telah masuk ke negara Indonesia [4]. Penelitian ini akan  difokuskan  pada  lima  jenis  beras,  yaitu  Arburio,  Bastami,  Ipsala,  Jasmine,  dan  Karacadag. Namun, hingga saat ini belum ada data yang valid mengenai apakah jenis-jenis beras ini beredar di Indonesia. Butuh waktu yang cukup lama bagi beberapa importir baru untuk melakukan kegiatan sortir  produk  serta  memastikan  termasuk  ke  varietas  mana  beras  yang  saat  itu  sedang  disortir. Sedangkan  beras  yang  dijual  di  pasaran  diberi  harga  sesuai  dengan  beberapa  patokan  yang umumnya digunakan antara lain tekstur, bentuk, warna, dan masih banyak lagi. Dengan demikian, proses sortir memang sudah semestinya dilakukan guna menentukan harga dari beras tersebut.
Seiring  kemajuan  teknologi  saat  ini,  sudah  semestinya  para  pelaku  usaha  terutama  dibidang pertanian  dan  perdangangan  terkhusus  beras  harus  terus  mengikuti  kemajuan  teknologi  dan beradaptasi. Beberapa tahun terakhir, para ahli telah bersaing untuk melakukan penelitian tentang pengolahan dan klasifikasi citra menggunakan salah satu metode dalam deep learning yang dikenal sebagai Convolutional  Neural  Network ,  atau  yang  lebih  umum  dikenal  sebagai CNN . Convolutional Neural  Network  ( CNN ) merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  lapisan konvolusi untuk memproses input dengan filter tertentu [5]. CNN merupakan variasi pengembangan dari metode sebelumnya yaitu jaringan syaraf tiruan yang memiliki beberapa lapisan tersembunyi dan  memiliki  bobot  saja. CNN umumnya  digunakan  untuk  melakukan  tugas  terkait  dengan pengolahan  data  gambar yang  diklasifikasikan  dengan  metode supervised  learning .  Pembelajaran yang  diawasi /supervised  learning merupakan  jenis  algoritma  yang  menghasilkan  fungsi  untuk memetakan input menuju output yang diinginkan [6]. Terdapat beberapa lapisan pada model dasar CNN antara  lain  lapisan convolution /konvolusi,  fungsi  aktivasi,  lapisan pooling ,  lapisan flatten ,  dan yang terakhir adalah lapisan fully connected [7]. CNN sendiri memiliki berbagai algoritma yang telah ditemukan oleh peneliti-peneliti terdahulu. Dalam  penelitian  ini,  penliti  membandingkan  kinerja  antara  algoritma VGG16 dan VGG19 dalam mengerjakan  tugas  untuk  mengklasifikasikan  varietas  beras.  Nama  algoritma  ini  diambil  dari singkatan dari Visual Geometry Group , yang disingkat menjadi VGG dan kemudian angka 16 dan 19 merupakan  jumlah  lapisan/ layer dari  algoritma  tersebut. VGG dibuat  oleh  sekelompok  peneliti Universitas Oxford, Inggris. Kelompok penelitian VGG dipimpin oleh Profesor Andrew Zisserman dan Profesor Karen Simonyan [8]. Algoritma VGG merupakan hasil perbaikan dan pengembangan dari AlexNet yang  telah  dipublikasikan  pada  tahun  2012.  Arsitektur  dari VGG berfokus  pada meningkatkan proses ekstraksi fitur dengan menggunakan lapisan konvolusi yang lebih banyak [9].

## 2. Bahan dan Metode
Pada penelitian ini, urutan kegiatan yang dijalani oleh peneliti dapat dilihat dalam diagram alir yang terdapat pada Gambar 1. Penelitian dimulai dengan studi literatur melalui referensi berbagai jurnal, kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan  data yang digunakan dalam proses pelatihan menggunakan algoritma VGG16 dan VGG19 . Proses pelatihan dilakukan dengan beberapa jumlah iterasi.  Setelah  mendapatkan  hasil  dari  proses  pembelajaran,  peneliti  melakukan  perbandingan untuk  menentukan  algoritma  yang  memiliki  performa  lebih  baik  dalam  implementasinya  pada klasifikasi citra varietas beras.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
2.1.  Studi Literatur
Penelitian ini dimulai dengan melakukan studi literatur yang mencakup berbagai jurnal yang relevan  dengan  penggunaan  algoritma VGG16 dan VGG19 melalui  metode Convolutional  Neural Network (CNN)  dalam  konteks  klasifikasi  citra  gambar  dari  berbagai  objek.  Serta  dapat menggunakan  hasil  dari model yang  telah  dilatih  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  sebagai referensi untuk model yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.2.  Pengumpulan Data
Dalam tahap ini, peneliti menghimpun data yang diperlukan untuk penelitian, memanfaatkan dataset yang tersedia secara terbuka dari sumber Kaggle. Dataset ini terdiri dari total 75,000 citra, dengan fokus pada gambar satu butir beras yang dibagi menjadi lima kelas, yaitu Arburio, Bastami, Ipsala, Jasmine, dan Karacadag. Jumlah data dalam setiap kelas adalah sekitar 15,000 citra [10]. Untuk memberikan  gambaran  visual  tentang  jenis  citra  yang  ada  dalam  dataset  ini,  peneliti  telah menyediakan  Tabel  1  yang  menggambarkan  contoh-contoh  dari  setiap  kelas.  Serta  setiap representasi citra dalam dataset ini memiliki ekstensi '.jpg'.
Tabel 1. Dataset varietas beras
Gambar Citra Nama Kelas
Arburio Bastami Ipsala Jasmine Karacadag

## 2.3.  Instalasi Environment
Pada  tahap  ini,  sebelum  melanjutkan  proses  pengolahan  data  untuk  meningkatkan  efisiensi pelatihan data dalam model Convolutional Neural Network (CNN), peneliti harus melakukan instalasi lingkungan yang sesuai. Dikarenakan penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan berfokus  pada  klasifikasi  gambar,  beberapa library yang  harus  diinstal  antara  lain  adalah Keras , NumPy , Matplotlib , scikit-learn , dan OpenCV . Perintah install dapat dilakukan dengan beberapa cara [11], salah satunya dengan menggunakan perintah ‘pip’ yang mana dapat dilakukan pada command prompt /terminal, serta dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Instalasi library menggunakan perintah ‘pip’
2.4. Pre-processing Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  data  agar  lebih  siap  untuk  proses pembelajaran menggunakan algoritma VGG16 dan VGG19. Dataset yang tersedia di Kaggle terdiri dari  15,000  citra  gambar  untuk  setiap  kelas,  dan  citra-citra  tersebut  telah  dikelompokkan  dalam folder sesuai dengan kelasnya. Langkah pertama yang dilakukan adalah memberikan label berupa angka dari 0 hingga 4 kepada setiap kelas. Dalam penelitian ini, peneliti tidak menggunakan seluruh data  yang  disediakan,  namun  peneliti  menggunakan  beberapa  data  saja,  dengan  menggunakan metode pengambilan sampel secara acak. Penelitian ini menggunakan data dengan jumlah 700 citra gambar dari setiap kelas.
Selanjutnya, citra-citra ini dibagi kembali menjadi tiga bagian yang berbeda. Antara lain data latih ( training ), data validasi ( validation ), dan data uji ( testing ) seperti yang dapat dilihat dari Gambar 3 (a) dan (b). Pembagian ini akan dilakukan dengan proporsi 8:1.5:0.5 seperti yang telah diuji pada beberapa  penelitian  sebelumnya  [12],  atau  dalam  jumlahnya  yaitu  560  citra  gambar  untuk  data training , 105 citra gambar untuk data validation , dan 35 citra gambar untuk data testing setiap kelas varietas berasnya. Dengan total keseluruhan data yang digunakan pada penelitian kali ini sejumlah 3,500 citra gambar yang terbagi menjadi 5 kelas berbeda.
( a ) Struktur folder asli ( b ) Struktur folder setelah pre-processing data
Gambar 3. Struktur folder untuk data citra gambar varietas beras
Gambar 4. Diagram alir algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

## 2.5. Training Data dengan metode CNN
Pada  tahap  ini,  peneliti  menentukan  jumlah  dari  setiap  lapisan/ layer pada  masing-masing algoritma  yang  digunakan.  Dalam  pengambilan  keputusan  ini,  peneliti  mempertimbangkan beberapa model yang  telah  dilakukan  pengujian  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Hal  ini memungkinkan peneliti untuk memanfaatkan model yang sudah terbukti berhasil dalam penelitian terdahulu sebagai acuan dalam merancang model pada penelitian kali ini. Dengan demikian, peneliti dapat  memastikan  bahwa  pendekatan  yang  diambil  sudah  teruji  dan  memiliki  potensi  untuk memberikan  hasil  yang  baik  dalam  klasifikasi  citra  gambar  yang  dilakukan.  Demi  memberikan gambaran  yang  lebih  komprehensif  terkait  proses  algoritma  yang  digunakan,  peneliti  juga menyertakan blok diagram yang mengilustrasikan struktur dan urutan operasi dari proses algoritma Convolutional Neural Network (CNN).
Blok diagram di atas memperlihatkan bagaimana data masukan melalui berbagai lapisan yang memiliki fungsi dan tugasnya masing-masing. Layer /lapisan yang pertama kali dilalui oleh data input adalah  lapisan  konvolusi  yang  memiliki  fungsi  untuk  mengekstrak  fitur-fitur  dari  gambar  input melalui  operasi  konvolusi.  Bertujuan  untuk  mendeteksi  fitur-fitur  seperti  sudut,  tepi,  dan  tekstur pada gambar input. Hasil proses konvolusi akan melewati lapisan ReLU yang merupakan salah satu jenis  fungsi  aktivasi  di  mana  berperan  untuk  mengubah  nilai-nilai  negatif  dari  hasil  konvolusi menjadi nol, sementara nilai-nilai positif akan tetap atau tidak berubah. Selanjutnya, keluaran dari lapisan ReLU akan mengalir ke lapisan Pooling yang memiliki tanggung jawab untuk mengurangi dimensi dari gambar. Dengan beberapa cara, diantaranya yaitu mengambil nilai rata-rata atau nilai maksimum dari setiap data pada gambar. Lapisan Pooling sangat membantu selama proses algoritma CNN  berjalan,  sebab  lapisan  ini  dalam  mempertahankan  fitur-fitur  penting  sambil  mengurangi kompleksitas  dan  sumber  daya  komputasi  yang  dibutuhkan.  Setelah  melewati  lapisan  konvolusi, ReLU, dan Pooling , hasilnya akan diarahkan ke lapisan yang bernama Flatten yang memiliki fungsi untuk  merubah  representasi  spasial  dari  gambar  menjadi  vektor  satu  dimensi.  Selanjutnya,  akan melewati lapisan bernama Fully Connected , disetiap neuron di lapisan ini terhubung dengan setiap neuron di lapisan sebelumnya. Lapisan ini memiliki fungsi untuk mengintegrasikan informasi dari fitur-fitur  yang  telah  dikenali  dalam  tahapan  sebelumnya.  Selain  itu,  lapisan  ini  juga  melakukan proses pembelajaran (learning) untuk mengenali pola-pola kompleks dalam data dan menyesuaikan bobot-bobot antar-neuron. Setelah melalui lapisan Fully Connected , hasil akhirnya akan diteruskan ke lapisan Output . Pada lapisan ini, jumlah neuron akan disesuaikan dengan jumlah kelas yang ingin diprediksi  menggunakan  algoritma  CNN.  Dengan  demikian,  diagram  pada  Gambar  4  akan memberikan gambaran secara umum bagaimana tahapan atau proses yang terjadi pada algoritma Convolutional Neural Network (CNN).

## 2.5.1. VGG16 Model
Proses yang terjadi dalam CNN-VGG16 pada dasarnya tidak berbeda jauh dengan uraian yang telah dijelaskan sebelumnya oleh peneliti. Namun, ada sedikit perbedaan dalam cara menghitung jumlah  lapisan  serta  menamai  setiap  lapisan  tersebut.  Pada  Gambar  4,  peneliti  memberikan penjelasan  global  mengenai  lapisan-lapisan  mana  yang  akan  dilewati  oleh  data  gambar  hingga menghasilkan nilai pada lapisan output .
Gambar 5. Diagram alir CNN-VGG16
Sementara  pada  Gambar  5,  terlihat  bahwa  beberapa  nama  lapisan  tidak  tercantum.  Hal  ini bukan  berarti  lapisan-lapisan  tersebut  tidak  ada,  namun  proses-proses  yang  sebelumnya  telah dijelaskan akan tergabung pada satu lapisan.  Sehingga satu lapisan dapat memuat lebih dari satu proses yang berlangsung. Dengan demikian, CNN-VGG16 memiliki jumlah lapisan sebanyak 16, di mana terdiri atas 13 lapisan konvolusi dan 3 lapisan Fully Connected yang dapat dilihat pula pada Gambar 5 secara visualnya. Lapisan Rectified Linear Unit (ReLU) pada Gambar 5 nampak tidak ada, sebab lapisan ini sudah sekaligus dijalakan prosesnya menjadi satu pada setiap  lapisan konvolusi sebelum dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Perancangan model CNN-VGG16 dalam penelitian ini akan menggunakan input berukuran 224 x 224 x 3, yang berarti memiliki panjang 224 piksel, lebar 224 piksel, dan depth 3, yang mewakili warna RGB. Selanjutnya, untuk jumlah filter, digunakan 64, 128, 256, dan 512 filter. Kernel yang digunakan berukuran 3x3, dan lapisan max pooling memiliki ukuran 2x2. Secara lengkap, perancangan algoritma CNN-VGG16 dalam penelitian ini dapat ditemukan dalam Tabel 2.
Model CNN-VGG16 pada penelitian ini menggunakan Stochastic Gradient Descent (SGD) sebagai optimizer dan untuk loss function menggunakan Categorical Crossentropy . Total parameter dalam model ini  adalah  sebanyak  35.626.053.  Sedangkan  lapisan/ layer  Batch  Normalization berguna  untuk membantu menjaga stabilitas dan kecepatan konvergensi selama pelatihan data oleh model terkait. Dan untuk layer Dropout berguna untuk mengurangi overfitting , yaitu kondisi di mana model terlalu menghafal  data  pelatihan  dan  tidak  dapat  menggeneralisasi  dengan  baik  pada  data  baru.  Nilai Dropout yang peneliti gunakan pada penelitian ini adalah sebesar 0.25.
Complete 2023, Vol. 4, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v4i2.387
Tabel 2. Algoritma CNN-VGG16 Layer Output Input 224 x 224 x 3 64 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 64 64 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 64 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 64 128 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 128 128 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 128 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 128 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 256 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 512 Flatten 25088 Dense 1024 Dense 512 Batch Normalization 512 Dropout ( rate =0.25) 512 Output 5

## 2.5.2. VGG19 Model
Proses yang terjadi dalam CNN-VGG19 pada dasarnya mengikuti prinsip yang serupa dengan CNN-VGG16 sebagaimana  dijelaskan  sebelumnya  oleh  peneliti.  Namun,  terdapat  perbedaan signifikan  pada  jumlah  lapisan  yang  dimiliki.  Dalam  struktur CNN-VGG19 ,  terdapat  tambahan lapisan  konvolusi  yang  memungkinkan  model  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  dengan  tingkat kompleksitas  yang  lebih  tinggi. CNN-VGG19 terdiri  dari  19  lapisan,  yang  terdiri  atas  16  lapisan konvolusi dan 3 lapisan Fully Connected . Lapisan konvolusi di dalam VGG19 berperan penting dalam mendeteksi pola-pola kompleks pada berbagai tingkat abstraksi. Selain itu, lapisan-lapisan konvolusi ini juga telah dilengkapi juga dengan Rectified Linear Unit (ReLU) sama seperti CNN-VGG16 . Tidak ada perbedaan yang signifikan antara perancangan model CNN-VGG16 dan CNN-VGG19 dalam penelitian ini. Perbedaan utama terletak pada jumlah lapisan yang digunakan. Model CNN- VGG19 memiliki  total  19  lapisan,  yang  terdiri  dari  lapisan-lapisan  yang  sama  seperti  yang  telah dijelaskan  pada  model CNN-VGG16 sebelumnya.  Pada  Tabel  3,  peneliti  telah  paparkan  secara lengkap algoritma CNN-VGG19 yang digunakan pada penelitian ini. Akibat dari perbedaan jumlah lapisan yang dimiliki, maka jumlah dari parameter model ini adalah 39.166.021.
Gambar 6. Diagram alir CNN-VGG19
Tabel 3. Algoritma CNN-VGG19 Layer Output Input 224 x 224 x 3 64 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 64 64 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 64 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 64 128 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 128 128 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 128 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 128 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 256 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 256 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 256 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 512 Conv Filter dan Kernel (3x3) 224 x 244 x 512 Max Pooling (2x2) 224 x 244 x 512 Flatten 25088 Dense 1024 Dense 512 Batch Normalization 512 Dropout ( rate =0.25) 512 Output 5

## 2.6. Evaluasi
Pada tahap ini, peneliti memilih untuk menggunakan metode Confusion Matrix juga mencakup empat  metrik  evaluasi  kinerja,  yaitu Accuracy , Precision , Recall ,  dan F1-Score ,  untuk  mengevaluasi kinerja  klasifikasi  pada  5  kelas  berbeda  yang  mewakili  varietas  beras.  Selain  itu,  terdapat  istilah- istilah  penting  lainnya,  yaitu True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False Negative (FN)  [13],  yang  digunakan  untuk  merepresentasikan  hasil  dari  proses  pembelajaran klasifikasi.  Dengan  istilah-istilah  ini,  diharapkan  dapat  mengidentifikasi  berapa  banyak  hasil prediksi yang benar (positif dan negatif) dan berapa banyak yang salah dari model yang telah melalui proses pembelajaran/ training . Accuracy merupakan  nilai  yang  mengukur  sejauh  mana model klasifikasi  dapat  memprediksi dengan benar label kelas dari data uji. Dalam konteks klasifikasi, accuracy mengukur jumlah prediksi yang benar baik positif maupun negatif ( True Positive (TP) /True Negative ( TN) ) dibagi dengan jumlah total data uji. Jika dituliskan secara matematis dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Precision merupakan nilai untuk mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi dengan benar kasus positif dari semua kasus yang diprediksi sebagai positif. Jika dituliskan secara matematis dapat dilihat pada persamaan 2.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Recall (sensitivitas)  merupakan  nilai  untuk  mengukur  sejauh  mana  model  dapat mengidentifikasi dengan benar semua kasus positif. Jika dituliskan secara matematis dapat dilihat pada persamaan 3.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
F1-Score merupakan  metrik  yang  menggabungkan Precision dan Recall menjadi  satu  angka tunggal  untuk  memberikan  gambaran  keseluruhan  tentang  kinerja  model.  Jika  dituliskan  secara matematis dapat dilihat pada persamaan 4.
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
2.7.  Analisis Performa
Pada tahap ini, peneliti melakukan perbandingan antara nilai-nilai metrik yang telah ditemukan seperti accuracy , precision , recall ,  dan f1-score .  Di  mana  sebelumnya  telah  dilakukan  pada  tahap evaluasi  selama  analisis  performa  setiap model .  Peneliti  memulai  dengan  menggambarkan  hasil perbandingan ini untuk memberikan pemahaman lebih lanjut tentang kinerja masing-masing model , baik untuk algoritma CNN-VGG16 maupun CNN-VGG19 .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  yang  telah  ada,  diperoleh  setelah  melakukan  beberapa  langkah  yang  telah  dipaparkan pada  subbab  sebelumya.  Beberapa  proses  yang  melibatkan  penggunaan  bahasa  pemrograman Python pada  penelitian  ini,  dilakukan  dengan  memanfaatkan  bantuan  perangkat  lunak/ software bernama  Jupyter-Lab.  Peneliti  mencoba  membandingkan  nilai  hasil  data training dengan  jumlah epoch sebanyak 5, 10, 15, 20, 25, dan 30. Dengan tujuan untuk melihat pada jumlah epoch keberapa, model mencapai  performa  terbaiknya. Setelah  mengetahui model terbaik  dari  setiap  algoritma, selanjutnya peneliti melakukan perbandingan antara nilai-nilai dalam metrik Confusion Matrix dari masing-masing algoritma.  Untuk  mengetahui performa algoritma  mana yang lebih unggul dalam mengklasifikasikan varietas beras.

## 3.1.  Hasil Proses Training Model
Tabel 4. Hasil proses training model CNN-VGG16 Epoch Average duration per Step (s) Accuracy Loss Validation Accuracy Validation Loss 5 2608 0,9089 0,2900 0,5867 1,1597 10 2341 0,9350 0,1907 0,7810 0,6993 15 2341 0,9557 0,1210 0,8743 0,4647 20 2341 0,9654 0,1069 0,9200 0,2279 25 2341 0,9714 0,0796 0,9276 0,1809 30 2341 0,9757 0,0699 0,9581 0,1013
Tabel 5. Hasil proses training model CNN-VGG19 Epoch Average duration per Step (s) Accuracy Loss Validation Accuracy Validation Loss 5 2562 0,8886 0,3253 0,5962 1,2456 10 2802 0,9307 0,2046 0,7905 0,8318 15 2698 0,9525 0,1242 0,7429 0,5536 20 2668 0,9604 0,0642 0,8648 0,3102 25 2628 0,9682 0,0414 0,8705 0,3409 30 2603 0,9707 0,0317 0,9486 0,1066
Hasil proses training dari setiap model, baik CNN-VGG16 dan CNN-VGG19 pada epoch 5, 10, 15, 20, 25, dan 30 dapat dilihat melalui Tabel 4 dan 5. Di mana pada kedua tabel yang sebelumnya telah disebutkan, memiliki istilah yaitu epoch . Epoch merupakan satu kali proses lengkap di mana seluruh dataset pelatihan digunakan untuk melatih  suatu model jaringan saraf [14]. Proses pelatihan pada umumnya  melibatkan  beberapa epoch untuk  memungkinkan  model  mempelajari  pola-pola  dalam data  dengan  lebih  baik.  Sedangkan  untuk loss mengacu  pada  nilai  seberapa  baik model dalam memprediksi output yang  benar  untuk input tertentu  pada dataset pelatihan. Neural  network pada dasarnya melakukan proses belajar untuk meminimalkan jarak antara label yang diprediksi dan label sebenarnya. Untuk mengurangi jarak ini, neural network melakukan proses belajar secara berkali-kali dengan menyesuaikan nilai bobot dan bias agar mengurangi nilai loss [15].
Melalui Tabel 4 di atas, nilai rata-rata lama proses training per- epoch hanya pada epoch 5 saja yang berbeda,  yaitu  sekitar  2608  detik,  lebih  lama  dibandingkan  dengan  rata-rata  pada  jumlah epoch lainnya. Sementara untuk epoch 10, 15, 20, 25, dan 30 memiliki rata-rata yang sama, yaitu sekitar 2341 detik untuk setiap epoch . Tingkat akurasi train dan validation antar epoch tidak memiliki perbedaan yang  signifikan.  Namun,  perlu  diperhatikan  bahwa  tingkat loss  validation pada epoch 5  memiliki kesenjangan  yang  cukup  besar  dibandingkan  dengan  epoch  yang  lain.  Secara  keseluruhan, model CNN-VGG16 telah  menunjukkan  performa  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  varietas  beras. Tingkat  akurasi  yang  tinggi  pada  data  latih  dan  validasi  serta  penurunan validation  loss seiring berjalannya waktu menunjukkan bahwa model memiliki potensi yang kuat untuk digunakan dalam tugas pengklasifikasian varietas beras.
Melalui  Tabel  5  di  atas  menunjukkan  hasil  pelatihan model CNN-VGG19 ,  yang  merupakan kelanjutan  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  pada model  CNN-VGG16 sebagaimana  yang  telah dijelaskan  dalam  Tabel  4  sebelumnya.  Terdapat  beberapa  perbedaan  yang  menarik  antara  kedua model ini. Dalam hal durasi per- epoch , model CNN-VGG19 tidak menunjukkan konsistensi yang lebih baik daripada model sebelumnya. CNN-VGG19 memiliki durasi yang lebih beragam selama proses pelatihan. Hal ini dapat mengindikasikan bahwa model ini tidak lebih baik pada model CNN-VGG16 .
Pada akurasi, model CNN-VGG19 menunjukkan kinerja yang kuat. Pada akhir pelatihan pada epoch ke-30, model ini mencapai akurasi yang sangat tinggi sekitar 99.07% pada data latih. Dan untuk nilai validation loss pada epoch ke-30, menunjukkan angka yang cukup rendah yaitu sekitar 0.1066. Data yang tertulis pada Tabel 4 dan 5 di atas merupakan nilai akurasi dan loss yang muncul saat pertama kali model neural network dijalankan. Nilai-nilai tersebut terus berubah apabila proses training dijalankan,  sebab  data training dan validation yang  digunakan  setiap  proses training selalu  dipilih secara acak. Sebagai contoh, pada data latih pertama, data yang digunakan mungkin nomor 1, 3, 6, 9, 12, dan seterusnya. Dan untuk data tesnya mungkin nomor 21, 24, 27, 28,  dan seterusnya. Pada percobaan kedua, data latih yang diambil adalah nomor 2, 5, 8, 11, dan seterusnya. Sedangkan untuk data tesnya 8, 11, 15, 18, dan seterusnya. Hal ini yang membuat data latih tidak beraturan atau acak. Nilai akurasi dan loss dapat lebih tinggi dan bahkan tidak menutup kemungkinan dapat lebih rendah dibandingkan dengan proses sebelumnya [16].
3.2.  Hasil Confusion Matrix dan Classification Report Model
3.2.1. Confusion Matrix Model
Berikut merupakan nilai dari confusion matrix kedua model yang sebelumnya telah dilakukan proses training yang  disajikan  dengan  menggunakan  tabel,  yang  dapat  dilihat  pula  pada  Tabel  6. Pada  Tabel  6,  disajikan  nilai  dari confusion  matrix untuk  dua model yang  diuji,  yaitu VGG16 dan VGG19 . Matriks kebingungannya menggambarkan kinerja model dalam mengklasifikasikan sampel- sampel ke dalam kelas yang benar. Kedua model , baik VGG16 maupun VGG19 , diperoleh hasil yang menunjukkan performa yang sangat baik. Dari matriks kebingungannya, terlihat bahwa kedua model tidak  menghasilkan False  Positive (FP)  atau False  Negative (FN)  untuk  kelas  apapun.  Hal  inidapat diartikan bahwa tidak ada kasus di mana model memprediksi kelas yang sebenarnya salah. Selain itu, keduanya  memiliki  nilai True  Positive (TP)  yang  tinggi,  menandakan  bahwa  kedua model sangat mampu  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  sampel  yang  sebenarnya  termasuk  dalam  kelas tertentu.  Demikian  pula, True  Negative (TN)  juga  menunjukkan  bahwa  kedua model dapat membedakan dengan benar sampel yang tidak termasuk dalam kelas tertentu. Secara keseluruhan, hasil  dari confusion  matrix menunjukkan  bahwa  baik model  VGG16 maupun VGG19 memberikan performa yang baik dalam tugas klasifikasi yang diuji. Kedua model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan mampu membedakan dengan baik antara berbagai kelas yang diuji.
Tabel 6. Nilai confusion matrix model
VGG16  VGG19 True Positive (TP) 34 35 False Positive (FP) 0 0 False Negative (FN) 0 0 True Negative (TN) 34 35 Tabel 7. Classification report model CNN-VGG16 precision recall f1-score support 'Arborio' : 0 1.00 0.97 0.99 35 'Basmati' : 1 0.94 0.97 0.96 35 'Ipsala' : 2 1.00 1.00 1.00 35 'Jasmine' : 3 0.97 0.94 0.96 35 'Karacadag' : 4 0.97 1.00 0.99 35 accuracy 0.98 175 macro avg 0.98 0.98 0.98 175 weighted avg 0.98 0.98 0.98 175
Tabel 8. Classification report model CNN-VGG19
precision recall f1-score support 'Arborio' : 0 0.97 1.00 0.99 35 'Basmati' : 1 0.90 1.00 0.95 35 'Ipsala' : 2 1.00 1.00 1.00 35 'Jasmine' : 3 1.00 0.89 0.94 35 'Karacadag' : 4 1.00 0.97 0.99 35 accuracy 0.97 175 macro avg 0.97 0.97 0.97 175 weighted avg 0.97 0.97 0.97 175

## 3.2.2. Classification Report Model
Setelah melakukan proses training pada setiap model CNN dan mengamati hasil pada Tabel 4 dan 5, serta melihat nilai-nilai confusion matrix pada Tabel 6 di atas, nilai yang akan digunakan adalah hasil dari training pada epoch ke-30, baik pada model CNN-VGG16 maupun CNN-VGG19 . Berikut ini adalah classification  report dari  setiap model menggunakan  bantuan library  'sklearn.metrics '  yang terdapat pada Tabel 7 dan 8 di bawah ini.
Tabel 7 menunjukkan nilai-nilai dari variabel precision , recall , f1-score , dan support untuk model VGG16 . Beberapa kelas menunjukkan performa yang baik karena nilainya mendekati angka 1.00 dan bahkan  ada  juga  pada  nilai-nilai  di  kelas  tertentu  yang  memiliki  nilai  1.00.  Dapat  dilihat  bahwa beberapa kelas memiliki performa yang sangat baik, dengan nilai precision dan recall mendekati 1.00. Sebagai contoh, kelas 'Ipsala' memiliki precision , recall , dan f1-score sebesar 1.00, menunjukkan bahwa model dengan sempurna mengenali dan mengklasifikasikan semua sampel dari kelas tersebut. Hasil yang baik juga terlihat pada kelas 'Arborio' dengan nilai precision sekitar 1.00 dan recall sekitar 0,97. Secara  keseluruhan, model  CNN-VGG16 menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  dengan  akurasi sekitar 0.98, yang berarti sekitar 98% dari prediksi model benar. Hasil ini menunjukkan bahwa model ini efektif dalam mengklasifikasikan berbagai varietas beras.
Tabel 8 menunjukkan hasil dari evaluasi klasifikasi untuk model CNN-VGG19 . Pada keseluruhan performa model ,  dapat  dilihat  bahwa model ini  juga  cukup  memberikan  hasil  yang  baik.  Beberapa kelas menunjukkan performa yang hampir sempurna, terutama 'Ipsala' yang memiliki nilai precision , recall ,  dan f1-score sebesar  1.00.  Dapat  diartikan  bahwa, model dengan  sempurna  mengenali  dan mengklasifikasikan  semua  sampel dari kelas tersebut. Kelas 'Arborio' dan 'Basmati' juga memiliki hasil yang sangat baik dengan nilai recall dan f1-score mendekati 1.00. Namun, ada beberapa kelas seperti  'Jasmine'  dan  'Karacadag'  yang  memiliki  perbedaan  antara precision dan recall .  Ini menandakan  bahwa  model  cenderung  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan  kelas-kelas  lain dibandingkan dengan kelas 'Jasmine' dan 'Karacadag'. Kelas 'Jasmine' memiliki recall sedikit lebih rendah, sehingga model mungkin membutuhkan peningkatan dalam mengidentifikasi semua kasus 'Jasmine'.  Secara  keseluruhan,  akurasi model ini  adalah  sekitar  0.97,  yang  berarti  sekitar  97%  dari prediksi model benar.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa model  CNN-VGG19 cukup  efektif  dalam mengklasifikasikan berbagai varietas beras.

## 3.3.  Analisis Performa Model
Tabel 9. Perbandingan nilai precision model VGG16 dan VGG19 VGG16 VGG19 Gap 'Arborio' : 0 1.00 0.97 0.3 'Basmati' : 1 0.94 0.90 0.4 'Ipsala' : 2 1.00 1.00 0 'Jasmine' : 3 0.97 1.00 0.3 'Karacadag' : 4 0.97 1.00 0.3
Tabel 10. Perbandingan nilai recall model VGG16 dan VGG19 VGG16 VGG19 Gap 'Arborio' : 0 0.97 1.00 0.3 'Basmati' : 1 0.97 1.00 0.3 'Ipsala' : 2 1.00 1.00 0 'Jasmine' : 3 0.94 0.89 0.5 'Karacadag' : 4 1.00 0.97 0.3
Setelah memeriksa performa dari kedua model, seperti yang dapat diamati pada Tabel 7 dan 8 di  atas,  peneliti  akan  melakukan  analisis  lebih  lanjut  dengan  membandingkan  nilai-nilai  dari confusion matrix . Confusion matrix meliputi metrik-metrik penting seperti accuracy , precision , recall , dan f1-score .  Dengan  membandingkan  nilai-nilai  dari confusion  matrix ini,  peneliti  dapat  membuat keputusan yang lebih terarah mengenai pilihan model terbaik untuk tugas klasifikasi jenis padi ini. Hal  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa model yang  dipilih  mampu  memberikan  hasil  yang konsisten dan akurat dalam aplikasi praktis.
Dalam tabel 9, terdapat perbandingan nilai precision antara model VGG16 dan VGG19 untuk lima kelas  beras  yang  berbeda.  Dalam  konteks  ini,  nilai precision berkisar  antara  0  hingga  1,  di  mana apabila nilai semakin mendekati nilai 1.00 menunjukkan kinerja yang lebih baik. Berdasarkan hasil yang tercatat dalam tabel, dapat diamati bahwa pada semua kelas beras, model VGG19 menunjukkan nilai precision yang lebih tinggi dibandingkan dengan VGG16 . Sebagai contoh, untuk kelas 'Arborio', VGG16 memiliki  nilai precision sebesar  0.97,  sedangkan VGG19 memiliki  nilai precision 1.00.  Hal serupa juga terlihat pada kelas 'Basmati', di mana VGG16 memiliki precision sekitar 0.94 sedangkan VGG19 memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  yaitu  0.90.  Fenomena  ini  juga  teramati  pada  kelas-kelas lainnya.
Tabel 11. Perbandingan nilai f1-score model VGG16 dan VGG19 VGG16 VGG19 Gap 'Arborio' : 0 0.99 0.99 0 'Basmati' : 1 0.96 0.95 0.1 'Ipsala' : 2 1.00 1.00 0 'Jasmine' : 3 0.96 0.94 0.2 'Karacadag' : 4 0.99 0.99 0
Tabel 12. Perbandingan nilai accuracy model VGG16 dan VGG19 VGG16  VGG19 accuracy 0.98 0.97
Hal ini mengindikasikan bahwa model VGG19 cenderung memberikan hasil yang lebih akurat dalam mengklasifikasikan varietas beras yang diuji dalam eksperimen ini jika dibandingkan dengan VGG16 .  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  nilai precision ,  dapat  disimpulkan  bahwa  model VGG19 menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan VGG16 dalam  tugas  klasifikasi varietas beras ini.
Dalam Tabel 10, terdapat perbandingan nilai recall antara model VGG16 dan VGG19 untuk lima kelas beras yang berbeda. Seperti precision , nilai recall juga berkisar antara 0 hingga 1, dan semakin mendekati  1  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik.  Berdasarkan  hasil  yang  tercatat  dalam  tabel, dapat  diamati  bahwa  kinerja VGG16 dan VGG19 berbeda  tergantung  pada  kelas  beras  yang  diuji. Sebagai  contoh,  pada  kelas  'Jasmine', VGG16 memiliki  nilai recall sebesar  0.94,  sementara VGG19 memiliki nilai recall 0.89. Hal ini menunjukkan bahwa VGG16 mampu mengenali lebih banyak kasus positif  'Jasmine'  dibandingkan VGG19 .  Namun,  pada  kelas  'Basmati'  dan  'Ipsala',  kedua  model menunjukkan hasil recall yang serupa, yaitu 1.00, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam mengenali  kasus  positif.  Khusus  untuk  kelas  'Karacadag', VGG16 memiliki recall sekitar  1.00 sedangkan VGG19 memiliki recall 0.97.  Meskipun  keduanya  memiliki  kinerja  yang  tinggi, VGG16 mungkin sedikit lebih unggul dalam mengenali kasus positif untuk kelas ini.
Secara keseluruhan, berdasarkan nilai recall , tidak ada model yang secara konsisten lebih unggul dibandingkan  yang  lain.  Performa  keduanya  cenderung  serupa  dan  tergantung  pada  kelas  beras yang  diuji.  Tetapi  apabila  dilihat  pada gap dari  nilai recall kedua model , VGG16 dapat  dikatakan memiliki performa yang lebih baik, walaupun hanya sedikit gap nilainya.
Dalam Tabel 11, terdapat perbandingan nilai f1-score antara model VGG16 dan VGG19 untuk lima kelas padi yang berbeda. Berdasarkan hasil yang tercatat dalam tabel, dapat diamati bahwa performa VGG16 dan VGG19 tampak sangat serupa dalam klasifikasi jenis padi ini. Secara keseluruhan, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara keduanya dalam hal f1-score untuk setiap kelas. Semua gap nilai f1-score antara keduanya adalah kurang dari 0.2, menunjukkan bahwa keduanya memiliki kinerja yang serupa. Walau dengan kondisi seperti ini, gap yang dimiliki kedua model  juga dapat terlihat jelas bahwa nilai-nilai f1-score yang lebih mendekati angka satu pada setiap kelasnya adalah model VGG16 . Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa model VGG16 pada nilai f1-score lebih baik dibandingkan dengan model VGG19 .
Dalam Tabel 12, terdapat perbandingan nilai akurasi ( accuracy ) antara model VGG16 dan VGG19 . Akurasi mengukur sejauh mana model dapat melakukan klasifikasi dengan benar secara keseluruhan. Berdasarkan hasil yang tercatat dalam tabel, dapat diamati bahwa VGG16 memiliki tingkat akurasi sebesar 98%, sementara VGG19 memiliki tingkat akurasi 97%. Hal ini menunjukkan bahwa VGG16 memiliki sedikit keunggulan dalam hal akurasi dibandingkan dengan VGG19 .

## 4. Diskusi
Berdasarkan hasil dan pembahasan terkait perbandingan performa antara algoritma VGG16 dan VGG19 dalam proses mengklasifikasikan varietas beras dengan lima kelas, dapat disimpulkan bahwa keduanya menghasilkan hasil yang memuaskan. Proses training model Convolutional Neural Network (CNN) dilakukan menggunakan dataset dengan perbandingan 8:1.5:0.5, atau dengan total 3500 citra gambar. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma VGG16 mencapai tingkat akurasi sebesar 98% dengan  waktu training selama  73,405  detik.  Sementara  itu,  algoritma VGG19 mencapai  tingkat akurasi sebesar 97% dengan waktu training 78,098 detik. Selain akurasi, nilai-nilai metrik lain seperti precision , recall ,  dan f1-score juga  dievaluasi.  Algoritma VGG19 menonjol  pada  nilai precision ,  yang mengukur akurasi dari  hasil klasifikasi positif terhadap seluruh prediksi positif yang sebenarnya. Namun, dalam hal recall dan f1-score , algoritma VGG16 menunjukkan performa lebih baik. Di mana recall merupakan nilai yang mengukur kemampuan model untuk menemukan kembali seluruh kasus positif  yang  sebenarnya  dan  untuk f1-score merupakan  metrik  yang  menilai  keseimbangan  antara precision dan recall dari suatu model .
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak selalu arsitektur yang memiliki lapisan yang lebih kompleks atau jumlah lapisan yang lebih banyak akan memberikan performa yang lebih baik. Dalam
penelitian ini, VGG16 terbukti memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan dengan VGG19 . Faktor-faktor beragam dapat mempengaruhi hasil akhir perbandingan dua algoritma ini. Salah satu faktor yang paling berpengaruh adalah ketersediaan data atau dataset seperti yang disebutkan oleh peneliti sebelumnya. Jumlah data memiliki dampak yang signifikan terhadap pilihan algoritma yang tepat. Oleh karena itu, dalam kasus ini VGG16 dapat dianggap lebih dapat diandalkan dengan jumlah data  sekitar  3500  citra  gambar,  karena  memiliki  kecenderungan overfitting yang  lebih  rendah dibandingkan dengan VGG19 .

## 5. Kesimpulan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dalam kasus mengklasifikasikan varietas beras dengan lima kelas, algoritma VGG16 telah terbukti lebih unggul daripada algoritma VGG19 . Meskipun model VGG16 memiliki jumlah lapisan yang lebih sedikit dibandingkan VGG19 , namun hal ini tidak selalu menjadi  indikator  mutlak.  Pada  kasus  ini, VGG16 menonjol  dengan  akurasi  mencapai  98%, sedangkan VGG19 mencapai akurasi sebesar 97%. Selain accuracy , kinerja model juga diukur dengan metrik-metrik lain seperti precision , recall , dan f1-score . Meskipun VGG19 menunjukkan keunggulan pada  nilai precision , VGG16 tampil  lebih  baik  dalam  hal recall dan f1-score .  Keunggulan  performa VGG16 mungkin disebabkan oleh kompleksitas model yang lebih rendah dan kemampuannya untuk menghindari overfitting pada  dataset  yang  tersedia.  Jumlah  lapisan  yang  lebih  sedikit  mungkin memungkinkan VGG16 untuk lebih efisien dalam mempelajari fitur-fitur penting dari gambar beras. Oleh karena itu, dalam konteks penelitian ini, VGG16 terbukti menjadi pilihan arsitektur yang lebih optimal dibandingkan dengan VGG19 .

## Referensi
[1] A.  R.  Sari,  Y.  Martono,  and  F.  S.  Rondonuwu,  “Identifikasi  Kualitas  Beras  Putih  (Oryza  sativa  L.) Berdasarkan Kandungan Amilosa dan Amilopektin di Pasar Tradisional dan ‘Selepan’ Kota Salatiga,”
Titian Ilmu J. Ilm. Multi Sci. , vol. 12, no. 1, pp. 24 – 30, 2020, doi: 10.30599/jti.v12i1.599.
[2] H.  Windiyani,  “Keragaman  Varietas  Unggul  Baru  Padi  Fungsional  Mendukung  Ketahanan  Pangan dalam  Menghadapi  Pandemi  COVID- 19,”  in Komoditas  Sumber  Pangan  untuk  Meningkatkan  Kualitas Kesehatan di Era Pandemi
Covid-19 , 2020, pp. 449 – 456. [Online]. Available: http://conference.unsri.ac.id/index.php/lahansuboptimal/article/view/1964/0
[3] G.  Prayitno, Ruang  Berketahanan  Pangan:  Menjawab  Tantangan  Produksi  Pangan  Berkelanjutan  dengan Optimasi  Keruangan  Menuju  Indonesia  Berdaulat ,  1st  ed.  Malang:  UB  Press,  2022.  [Online].  Available: https://edeposit.perpusnas.go.id/collection/ruang-berketahanan-pangan-sumber-elektronis-menjawab- tantangan-produksi-pangan-berkelanjutan-dengan-optimasi-keruangan-menuju-indonesia-
berdaulat/112492#
[4] A.  Ahdiat,  “Indonesia  Impor  Beras  429  Ribu  Ton  Pada  2022,  Ini  Negara  Asalnya,”  2023. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/04/14/indonesia-impor-beras-429-ribu-ton-pada-2022- ini-negara-asalnya#:~:text=Menurut laporan Badan Pusat Statistik,Myanmar seperti terlihat pada grafik.
[5] D.  Iswantoro  and  D.  Handayani  UN,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Jagung  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 22, no. 2, p. 900, 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i2.2065.
[6] F.  S.  Pamungkas,  B.  D.  Prasetya,  and  I.  Kharisudin,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Supervised Learning pada Data Bank Customers Menggunakan Python,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp.
689 – 694, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/37875
[7] A.  Mulyanto,  E.  Susanti,  F.  Rossi,  W.  Wajiran,  and  R.  I.  Borman,  “Penerapan  Convolutional  Neural
Network (CNN) pada Pengenalan Aksara Lampung Berbasis Optical Character Recognition (OCR),” J.
Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 52, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.44133.
[8] K.  Simonyan  and  A.  Zisserman,  “Very  Deep  Convolutional  Networks  for  Large -Scale  Image Recognition,” 3rd  Int.  Conf.  Learn.  Represent.  ICLR  2015  -  Conf.  Track  Proc. ,  no.  6,  pp.  1 – 14,  Sep.  2014,
[Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1409.1556
[9] E. Tanuwijaya and A. Roseanne, “Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah - Rempah Indonesia,” MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 189 – 196, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1492.
[10] M.  Koklu,  I.  Cinar,  and  Y.  S.  Taspinar,  “Classification  of  rice  varieties  with  deep  learning  methods,”
Comput. Electron. Agric. , vol. 187, p. 106285, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.compag.2021.106285.
[11] A. Huda, DASAR-DASAR PEMROGRAMANBERBASIS PYTHON , 1st ed. Padang: Tim editor UNP Press,
2020.
[12] M.  Ezar  Al  Rivan  and  A.  Giovri  Riyadi,  “Perbandingan  Arsitektur  LeNet  dan  AlexNet  Pada  Metode Convolutional Neural Network Untuk Pengenalan American Sign Language,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. Vol. 7 No. 1 (2021), pp. 53 – 61, 2021, doi: 10.35143/jkt.v7i1.4489.
[13] T.  Dwi  Antoko,  M.  Azhar  Ridani,  and  A.  Eko  Minarno,  “Klasifikasi  Buah  Zaitun  Menggunakan Convolution  Neural  Network,” Komputika    J.  Sist.  Komput. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  119 – 126,  2021,  doi:
10.34010/komputika.v10i2.4475.
[14] F. Masykur, M. B. Setyawan, and K. Winangun, “Epoch Optimization on Rice Leaf Image Classification Using Convolutional Neural Network (CNN) MobileNet,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 7, no. 2, p. 581, 2022, doi: 10.24114/cess.v7i2.37336.
[15] M.  Tang,  A.  Djelouah,  F.  Perazzi,  Y.  Boykov,  and  C.  Schroers,  “Normalized  Cut  Loss  for  Weakly - Supervised CNN Segmentation,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 1818 – 1827, 2018, doi: 10.1109/CVPR.2018.00195.
[16] A. Khamparia, D. Gupta, V. H. C. de Albuquerque, A. K. Sangaiah, and R. H. Jhaveri, “Internet of health things-driven  deep  learning  system  for  detection  and  classification  of  cervical  cells  using  transfer learning,” J. Supercomput. , vol. 76, no. 11, pp. 8590 – 8608, Nov. 2020, doi: 10.1007/s11227-020-03159-4.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).