## KLASIFIKASI DAGING SAPI DAN DAGING BABI MENGGUNAKAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B3 DAN AUGMENTASI DATA
Maulana Junihardi 1) , Jasril 2*) , Suwanto Sanjaya 3) , Lestari Handayani 4) , Fadhilah Syafria 5)
Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim email: 11950111715@students.uin-suska.ac.id 1 , jasril@uin-suska.ac.id 2* , suwantosanjaya@uin-suska.ac.id 3 , lestarihandayani@uin-suska.ac.id 4 , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 5

## Abstract
The increasing demand for beef has made its price soar. the traders then mix beef with pork to get more profit. There is a technology in the field of informatics that can be used to differentiate beef, pork and mixed meat. This research was conducted to find out the difference between beef, pork and mixed meat. In this study, a deep learning convolutional neural network with the EfficientNet-B3 architecture is used for image identification to distinguish between beef and pork. 9000 images have been divided into three categories: mixed  meat,  pork  and  beef.  This  study  compares  the  classification  results  using  original  data  and  data augmentation. The data augmentation models used are brightness,  rotation, and horizontal and vertical inversion. Data is split 80:20 and 90:10 for training and testing respectively. The best results are achieved by using a division ratio of 90:10 on image data with augmentation which has a learning rate of 0.01 and Adamax Optimizer which has accuracy, precision and recall levels of 98.66%, 98.67% and 98.66%.

## Keywords: Augmented, Classification, Efficientnet-B3, Optimizer

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  kebutuhan  akan  daging sapi  menyebabkan  banyak  pedagang  yang melakukan kecurangan  yaitu daging  babi diolah menjadi  daging  sapi  lalu  diedarkan  ke  wilayah pasar  Bandung  [1]  dan  terjadi  pada  tahun  yang sama di Bandung [2], beberapa kasus pengoplosan  juga  terjadi    di  Tangerang[3],  [4], [5], lalu terjadi juga di daerah Semarang[6].
Akibat  sering  terjadinya  pengoplosan daging  sapi  dengan  daging  babi  membuat konsumen  terutama  kaum  muslim  menjadi khawatir  dikarenakan  daging  babi  termasuk makanan haram. Konsumen yang kesulitan dalam membedakan  daging  sapi  dan  daging  babi, apalagi  ketika  daging  sapi  dengan  daging  babi dicampurkan dalam satu tempat maka akan sulit untuk  membedakan  keduanya.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengukur  akurasi  dari  hasil klasifikasi  daging  sapi,  babi,  dan  oplosan menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur EfficientNet-B3 dan untuk mengetahui apakah proses augmentasi data pada penelitian ini berpengaruh dalam meningkatkan  akurasi.  Ada  beberapa  penelitian
yang  telah  menggunakan  Deep  Learning  dalam mengklasifikasikan.
Penelitian berikut ini adalah Identifikasi Kemurnian  Daging  Berbasis  Analisis  Citra  [7], ada juga penelitian Perbandingan Saraf Probabilistic  Neural  Network  (PNN) Klasifikasi Daging  Sapi  Dan  Babi  [8],    dan  penelitian Klasifikasi  Citra  Daging  Menggunakan  Deep Learning dengan Optimisasi Hard Voting [9].
Ada beberapa penelitian tentang Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural Network Arsitektur Resnet-50 Untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi Dan Babi [10] dan Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan Deep Learning Arsitektur ResNet- 50 dengan Augmentasi [11].
Salah  satu  jenis  neural  network  yang paling  umum  digunakan  untuk  data  gambar adalah convolutional  neural  network (CNN). CNN terdiri dari neuron yang disusun sedemikian rupa sehingga membentuk filter dengan panjang dan  tinggi( pixels ),  serta  memungkinkan  mereka untuk  memiliki weight, bias,  dan activation function . CNN mendeteksi dan mengenali objek dalam  gambar.  CNN  menggunakan  proses
konvolusi:  sebuah  filter,  atau  kernel  konvolusi, digerakkan  ke  sebuah  gambar  dalam  ukuran tertentu. Setelah perkalian bagian gambar dengan filter, komputer menghasilkan informasi representatif baru.
Penelitian  menggunakan convolutional neural  network telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti,  seperti  penelitian  Jun  Wang  untuk Deteksi  Metastasis  Kelenjar  Getah  Bening  di Kanker  Payudara,  Hasil  dari  penelitian  ini memperoleh  akurasi  97,96%  ±  0,03%[12]. Penelitian  Haikel  Alhichri  yang  melakukan Klasifikasi  Gambar  Penginderaan  Jauh,  Hasil dari  penelitian  ini  mencapai  akurasi  95,86  ± 0,22% [13]. Penelitian
Yakoub Bazi
Menggunakan  Auxiliary  Klasifikasi  Loss  For
Remote Klasifikasi Sensing Scene, mendapatkan hasil yang lebih baik untuk empat jaringan [14].
Penelitian Endang
Anggiratih menggunakan  deep  learning  terkait  Klasifikasi Penyakit  Tanaman  Padi  [15].  Penelitian  yang dilakukan  Meena  Malik,  menggunakan  jenis arsitektur  Deep  Learning,  dimana  penelitian  ini mendapatkan hasil bahwa lapisan input menerima tensor input dari urutan 300 × 300 × 3. Lapisan  terakhir  memiliki  1000  neuron  yang sesuai  dengan  1000  kelas  objek  yang  dapat diklasifikasikan  melalui  model  [16].  Penelitian yang dilakukan Saumya R. Salian, menggunakan EfficientNet-B3 diperoleh akurasi 87,12%, recall 87,00%, presisi 87,00% dan skor F1 85,00% [17].
Pada penelitian ini menggunakan metode Deep  Learning Convolutional  Neural  Network
(CNN) dengan arsitektur EfficientNet-B3 dikarenakan banyaknya penelitian menggunakan model  tersebut,  seperti  penelitian  Haikel Alhichri[13]. Alasan lain penelitian menggunakan  model  ini  karena  arsitektur EfficientNet-B3 , dapat mengekstrak fitur dengan sangat baik.
EfficientNet adalah  salah  satu  teknik transfer  learning  yang  berfokus  pada  masalah pengenalan  objek  atau  klasifikasi  gambar.  Saat ini ada 8 model EfficientNet , dari EfficientNet-B0 hingga EfficientNet-B7 . Model-model ini memiliki  jumlah  parameter  yang  lebih  besar,
yang  diikuti  dengan  nilai  akurasi  yang  lebih tinggi.
Penerapan  augmentasi  digunakan  untuk mendapatkan  akurasi  yang  terbaik  dikarenakan proses  yang  ada  pada  augmentasi  untuk menambahkan jumlah data dengan membuat data yang  baru  dari  data  yang  telah  ada  sehingga membuat data gambar lebih banyak.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap Penelitian ini terdiri atas Pengumpulan  Data, Preprocessing ,  Augmentasi Data,
Deep
Learning , Hyperparameter
Optimization ,  dan  evaluasi  seperti  terlihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Selama proses pengumpulan data, penulis  mendapatkan  sampel  daging  sapi, daging  babi  dari  pasar  bawah  kota Pekanbaru,  di  provinsi  Riau.  Setelah mendapatkan  daging  maka  dilakukan pengambilan  citra  dengan  menggunakan kamera  smartphone  Vivo  V20  dengan resolusi  64MP,  Redmi  Note  8  Pro  dengan resolusi  64MP,  dan  Redmi  Note  10  Pro dengan resolusi 108MP dan jarak 5 sampai 15  cm.  data  citra  yang  dikumpulkan sebanyak  900  foto  dan  terbagi  menjadi  3
bagian, yaitu citra daging sapi, citra daging babi, dan citra daging oplosan.
2.2 Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk mendapatkan gambar yang lebih baik untuk diproses lebih lanjut. Proses preprocessing , yaitu cropping dan resize yang  digunakan.
Cropping bertujuan  untuk  memperkecil batasan  pada  bagian  gambar  yang  ingin dideteksi.  Proses cropping ini  dilakukan dengan  menjalankan  kodingan  python library .  Selanjutnya  setelah  citra  di crop akan  dilakukan resize [15].  Untuk  tujuan penelitian ini, ukuran gambar akan
dikurangi menjadi 300 x 300 pixels dengan arah horizontal dan vertical .  Proses resize dilakukan  untuk  memperbarui  dimensi objek  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  dan mempercepat  proses  perhitungan  yang terkait.
2.3 Augmentasi Citra Proses modifikasi gambar menggunakan tahap  augmentasi  data  untuk  mendapatkan jumlah  gambar  yang  lebih  besar.  Ini dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi model neural convolutional network (CNN).
Adapun  jenis  augmentasi  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu horizontal flips , vertical flips , brightness dengan  rentang  dari  0,8  sampai  1,  dan rotation acak  dengan  maksimal  15  derajat.
total  data  citra  setelah  di  augmentasi menjadi sebanyak 9000 data dari 3 kelas. Berikut  adalah  sampel  citra  setelah dilakukan nya preprocessing :
Gambar 2 Citra Setelah Preprocessing
2.4 Pembagian Citra Dalam  penelitian  ini,  Deep  Learning Convolution Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNet-B3
digunakan.  Data  citra  dibagi  menjadi  data latih, data validasi, dan data uji. Data dibagi dengan rasio 80 : 20 dan 90 : 10. Pembagian data  dilakukan  dengan  2  tahap.  Berikut  ini tabel pembagian jumlah data :
Tabel 1 Pembagian Citra Rasio Data Kelas Jumlah Data latih Data validasi Data pengujian Data latih Data validasi Data uji 80:20 Asli Sapi 192 48 60 Oplosan 192 48 60 Babi 192 48 60 Augmentasi Sapi 1920 480 600 Oplosan  1920 480 600 Babi 1920 480 600 90:10 Asli Sapi 243 27 30 Oplosan 243 27 30 Babi 243 27 30 Augmentasi Sapi 2430 270 300 Oplosan  2430 270 300 Babi 2430 270 300 2.6 Klasifikasi a. Pelatihan Tahapan-tahapan  yang  akan  digunakan pada  arsitektur EfficientNet - B3 dalam melakukan  klasifikasi  berdasarkan  gambar sebagai berikut :
Gambar 3. Arsitektur EfficientNet - B3
Data daging sapi, babi dan oplosan sudah melalui tahapan preprocessing dan augmentasi  data  dengan  ukuran  300  x  300 digunakan sebagai data masukan.
1. Stage Pertama :
a.   Pada tahap ini, filter convolutional 3 x  3  digunakan  untuk  menghasilkan  40 channel.
2. Stage Kedua :
a. Pada tahap ini, MBConvo1 dilakukan dengan  filter  3  x  3  untuk  menghasilkan 24 channel.
3. Stage Ketiga :
a.  Pada tahap ini, MBConvo6 dilakukan dengan  filter  3  x  3,  yang  menghasilkan 32 channel.
b.  Kemudian dilakukannya dropout .
4. Stage Keempat :
a. Pada tahap ini dilakukannya MBConvo6 dengan filter 5 x 5 sehingga menghasilkan 48 channel.
b. Kemudian dilakukannya dropout .
5. Stage Kelima :
a. Pada tahap ini dilakukannya MBConvo6 dengan filter 3 x 3 sehingga menghasilkan 96 channel. b. Kemudian dilakukannya dropout .
6. Stage Keenam :
a. Pada tahap ini dilakukannya MBConvo6 dengan filter 5 x 5 sehingga menghasilkan 136 channel.
b. Kemudian dilakukannya dropout .
7. Stage Ketujuh :
a. Pada tahap ini dilakukannya MBConvo6 dengan filter 5 x 5 sehingga menghasilkan 232 channel. b. Kemudian dilakukannya dropout .
8. Stage Kedelapan :
a. Pada tahap ini dilakukannya MBConvo6 dengan filter 3 x 3 sehingga menghasilkan 384 channel.
b. Kemudian dilakukannya dropout .
9. Stage Kesembilan :
a. Pada tahap ini dilakukannya Convolutional dengan  filter  1  x  1, Pooling dan FC mendapatkan hasil 1536 channel.
10. Stage Kesepuluh :
a.  Pada  tahap  terakhir  dilakukannya proses  klasifikasi  gambar  daging  sapi, babi  dan  oplosan  dengan activation function softmax .
Model Efficientnet-B3
dilatih menggunakan data  latih  yang  telah  dibagi sebelumnya.  Jumlah  data  yang  digunakan adalah  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Pada waktu  pelatihan,  data  validasi  digunakan untuk  mengevaluasi  model  yang  sedang dilatih untuk mengurangi resiko
Overfitting, kemudian dilakukan
Hyperparameter Optimization merupakan suatu  proses  yang  menentukan  gabungan hyperparameter untuk mendapatkan akurasi  maksimum.  Beberapa  struktur sangat  berpengaruh  dalam  menentukan hyperparameter . Hyperparameter Optimization digunakan untuk mengoptimalkan pemrosesan gambar media  pada  Model  CNN  yang  dibentuk. Pada  penelitian  ini,  dilakukan  metode hyperparameter optimization untuk menentukan  parameter optimizer , dropout pada fully connected layer , dropout setelah pooling layer ,  dan dense layer yang  tepat untuk model.
b. Pengujian
Pada  tahap  ini  menguji  kemampuan klasifikasi model yang telah dilatih. Tahap ini  dilakukan  menggunakan  data  uji  yang berjumlah 60 citra asli dan 600 untuk citra augmentasi  pada  rasio  pembagian  80:20, serta 30 citra asli dan 300 citra augmentasi pada rasio 90:10.
2.7 Analisis Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini,  semua  hasil  eksperimen dari berbagai skenario pengujian dianalisis. Analisis  hasil  pengujian  menggunakan Confusion Matrix .  Untuk  menganalisis model klasifikasi, di mana N adalah jumlah kelas  target,  matriks  digunakan  dengan ukuran  N  ×  N. Confusion  Matrix adalah matriks evaluasi yang membandingkan hasil klasifikasi  dengan  nilai  sebenarnya[18].
Matriks accuracy, precision, recall, dan f1- score digunakan  dalam  penelitan  ini. Adapun  beberapa  rumus  dari  masing  - masing nilai tersebut yaitu :
Accuracy Berikut rumus menghitung accuracy :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Precision
Berikut rumus menghitung precision : 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) Recall Berikut rumus menghitung recall : 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
F1 Score Berikut rumus menghitung f1 score :
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tahap Pelatihan Eksperimen ini dilakukan menggunakan
Google  Colab ,  dengan  bahasa  pemrograman Python dan library seperti NumPy , Pandas , Matplotlib , Tensorflow ,  dan Efficientnet-B3 . Penelitian ini dilakukan sebanyak 25 iterasi( epoch ) yang sama. Eksperimen dilakukan untuk mendapatkan akurasi tertinggi dari kombinasi hyperparameter . Berikut ini tabel nilai akurasi model pada tahap pelatihan : Tabel 2. Hasil Pelatihan Model Efficientnet-B3 No  Rasio Dataset Optimizer Activation Function Learning Rate Waktu Training Accuracy Validation Accuracy 1 80:20 Asli Adamax LeakyReLU 0.1 30m 32s 88,88% 56.25% 2 Asli Adamax LeakyReLU 0.01 31m 30s 89,44% 61.11% 3 Asli RAdam LeakyReLU 0.1 28m 32s 88,88% 57,64% 4 Asli RAdam LeakyReLU 0.01 31m 32s 89,44% 62,50% 5 Asli Adamax ReLU 0.1 30m 30s 89,44% 64,58% 6 Asli Adamax ReLU 0.01 32m 32s 88,33% 56,25% 7 Asli RAdam ReLU 0.1 31m 30s 82,77% 64,58% 8 Asli RAdam ReLU 0.01 30m 32s 91,11% 56,25% 9 Asli Adamax Swish 0.1 30m 32s 88,88% 61,11% 10 Asli Adamax Swish 0.01 29m 30s 87,77% 56,25% 11 Asli RAdam Swish 0.1 28m 29s 89,44% 63,19% 12 Asli RAdam Swish 0.01 30m 30s 88,33% 53,47% 13 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.1 4h 10m 29s 96,38% 84,10% 14 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.01 4h 21m 11s 96,16% 81,46% 15 Augmentasi RAdam LeakyReLU 0.1 4h 20m 20s 91,05% 74,93% 16 Augmentasi RAdam LeakyReLU 0.01 4h 32m 24s 94,72% 75,28% 17 Augmentasi Adamax ReLU 0.1 4h 29m 44s 95,38% 74,58% 18 Augmentasi Adamax ReLU 0.01 4h 30m 27s 95,83% 79,24% 19 Augmentasi RAdam ReLU 0.1 4h 28m 40s 94,33% 73,82% 20 Augmentasi RAdam ReLU 0.01 4h 25m 32s 94,94% 79,10% 21 Augmentasi Adamax Swish 0.1 4h 20m 35s 96,05% 80,97%
22 Augmentasi Adamax Swish 0.01 4h 24m 30s 96,16% 81,18% 23 Augmentasi RAdam Swish 0.1 4h 30m 23s 95,44% 82,22% 24 Augmentasi RAdam Swish 0.01 4h 25m 42s 95,77% 77,50% 25 90:10 Asli Adamax LeakyReLU 0.1 38m 29s 94,44% 90.12% 26 Asli Adamax LeakyReLU 0.01 35m 44s 92,22% 87.65% 27 Asli RAdam LeakyReLU 0.1 33m 25s 92,22% 86.42% 28 Asli RAdam LeakyReLU 0.01 31m 11s 94,44% 82.72% 29 Asli Adamax ReLU 0.1 37m 52s 91,11% 85.19% 30 Asli Adamax ReLU 0.01 33m 32s 94,44% 86.42% 31 Asli RAdam ReLU 0.1 32m 47s 90% 82.72% 32 Asli RAdam ReLU 0.01 35m 28s 91,11% 86.42% 33 Asli Adamax Swish 0.1 34m 43s 92,22% 81.48% 34 Asli Adamax Swish 0.01 37m 29s 90% 88.89% 35 Asli RAdam Swish 0.1 38m 20s 84,44% 83.95% 36 Asli RAdam Swish 0.01 32m 45s 93,33% 81.48% 37 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.1 4h 30m 55s 98,11% 84.81% 38 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.01 5h 12m 29s 98,05% 79.38% 39 Augmentasi RAdam LeakyReLU 0.1 4h 38m 36s 96,33% 75.06% 40 Augmentasi RAdam LeakyReLU 0.01 4h 47m 10s 97,77% 80.99% 41 Augmentasi Adamax ReLU 0.1 5h 20m 09s 98,11% 73.33% 42 Augmentasi Adamax ReLU 0.01 4h 42m 33s 98,66% 81.11% 43 Augmentasi RAdam ReLU 0.1 5h 17m 49s 96,55% 71.48% 44 Augmentasi RAdam ReLU 0.01 4h 49m 45s 97,88% 79.88% 45 Augmentasi Adamax Swish 0.1 4h 36m 42s 98,44% 80.37% 46 Augmentasi Adamax Swish 0.01 5h 29m 05s 98,08% 74.20% 47 Augmentasi RAdam Swish 0.1 4h 38m 52s 97,44% 78.64% 48 Augmentasi RAdam Swish 0.01 4h 48m 34s 97,77% 77.78%
Dapat  dilihat  pada  tabel  2  Setelah dilakukan  skenario  pelatihan  didapati  lah  hasil rasio pembagian 90:10 lebih baik daripada rasio 80:20  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  validasi yang lebih baik. Dengan rasio 90:10, ditemukan bahwa optimizer Adamax  dengan activation LeakyReLU  dan learning  rate 0.1  dapat memperoleh hasil daging citra asli dengan tingkat akurasi  tertinggi,  yang  memiliki  tingkat  akurasi pelatihan  sebesar  94,44%  dan  tingkat  akurasi validasi  90,12%.  Dapat  dilihat  dari  grafik loss dan accuracy pada gambar 4.
Dan  hasil  dari  rasio  90:10  untuk augmentasi yaitu dengan menggunakan optimizer Adamax  dengan activation ReLU  dan learning rate 0.01  memperoleh  akurasi  tertinggi  untuk data  daging  citra  augmentasi  dengan  tingkat akurasi  validasi  dan  akurasi  pelatihan  adalah 98,66%  dan  81,11%,  dapat  dilihat  dari model accuracy dan model loss pada gambar 5.
Gambar 4. Hasil Pelatihan Asli Adamax
LeakyReLU dengan Learning Rate 0.1
Gambar 5. Hasil Pelatihan Augmentasi Adamax
ReLU dengan Learning Rate 0.01
3.2 Tahap Pengujian Model  -  Model  yang  telah  dilatih  akan diuji  untuk  mengklasifikasikan  data  gambar daging.  Pada  Tabel  3,  pengujian  dengan menggunakan Efficientnet-B3 ,  dengan  model rasio  pembagian  data  90:10  memberikan  hasil yang  lebih  baik  daripada  model  dengan  rasio
pembagian 80:20, Nilai tertinggi yang diperoleh pada  rasio  80:20  untuk  citra  asli  menggunakan optimizer RAdam  dengan activation  function ReLU  dan learning  rate 0.01,  lalu  untuk  citra augmentasi  menggunakan optimizer Adamax dengan activation  function LeakyReLU  dan learning  rate 0.1.  Sedangkan  untuk  rasio pembagian  90:10  yang  memperoleh  nilai  tinggi untuk  citra  asli  adalah  menggunakan optimizer RAdam  dengan activation  function LeakyReLU dan learning rate 0.01. Kemudian untuk citra augmentasi diperoleh  menggunakan optimizer Adamax dengan activation  function ReLU  dan learning rate 0.01. Lalu untuk angka tertinggi pada presisi sapi  citra  asli  adalah  menggunakan optimizer RAdam  dengan activation  function LeakyReLU dan learning rate 0.1, kemudian presisi sapi citra augmentasi diperoleh dengan optimizer Adamax, activation function LeakyReLU dan learning rate 0.1.  Kualitas  model  dapat  dilihat  dengan false positive terendah,  yang  merupakan  resiko minimum,  diukur  dengan  nilai  presisi  prediksi. Hasil  pengujian  tersebut  ditunjukkan  dalam Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Pengujian Model Efficientnet-B3 No Rasio Dataset Optimizer Activation Function Learning Rate Accuracy Precision Recall F1 score Presisi Sapi 1 80:20 Asli RAdam Swish 0.1 89,44% 89,82% 89,44% 89,44% 94.74% 2 Asli Adamax Swish 0.1 88,88% 89,38% 88,88% 88,77% 93.33% 3 Asli RAdam ReLU 0.01 91,11% 91,30% 91,11% 90,99% 92.19% 4 Augmentasi Adamax Swish 0.1 96,05% 96,09% 96,05% 96,06% 94.23% 5 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.01 96,16% 96,23% 96,16% 96,17% 92.97% 6 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.1 96,38% 96,39% 96,38% 96,39% 94.55% 7 90:10 Asli RAdam LeakyReLU 0.1 92,22% 93,69% 92,22% 92,38% 100.00% 8 Asli RAdam Swish 0.01 93,33% 93,36% 93,33% 93,33% 90.32% 9 Asli Adamax LeakyReLU 0.1 94,44% 94,50% 94,44% 94,40% 96.55% 10 Augmentasi Adamax LeakyReLU 0.1 98,11% 98,14% 98,11% 98,10% 98.97% 11 Augmentasi Adamax Swish 0.1 98,44% 98,44% 98,44% 98,44% 98.01% 12 Augmentasi Adamax ReLU 0.01 98,66% 98,67% 98,66% 98,66% 97.69%
Dengan  menggunakan  data  uji  yang dibentuk  menjadi confusion  matrix ,  pengukuran evaluasi  dihitung  berdasarkan  angka  hasil klasifikasi . Berikut  ini  adalah confusion  matrix dari beberapa model diatas.
Gambar 6. Confusion Matrix Asli Adamax LeakyReLU learning rate 0.1
Gambar  6  merupakan  hasil  terbaik berdasarkan Confusion  Matrix pada  citra  asli dengan rasio 90:10 yaitu menggunakan optimizer Adamax dengan activation function LeakyReLU dan learning  rate 0.1,  memiliki accuracy yang tinggi  sebesar  94,44%  namun  untuk  presisi sapinya rendah.
Gambar 7. Confusion Matrix Augmentasi Adamax ReLU learning rate 0.01
Gambar  7  merupakan  hasil  terbaik berdasarkan Confusion  Matrix pada  rasio pembagian 90:10 citra yang telah di augmentasi yaitu  menggunakan optimizer Adamax  dengan activation function ReLU dan learning rate 0.01, memiliki accuracy yang  tinggi  sebesar  98,66% namun untuk presisi sapinya masih rendah.
Gambar 8. Confusion Matrix Asli RAdam LeakyReLU learning rate 0.1
Gambar  8  merupakan  hasil  terbaik berdasarkan Confusion  Matrix pada  presisi  sapi untuk  citra  asli  yaitu  menggunakan optimizer RAdam  dengan activation  function LeakyReLU dan learning  rate 0.1,  memiliki accuracy yang rendah  sebesar  92,22%  namun  untuk  presisi sapinya mendapatkan nilai tertinggi.
Gambar 9. Confusion Matrix Augmentasi Adamax LeakyReLU learning rate 0.1
Gambar  9  merupakan  hasil  terbaik berdasarkan Confusion  Matrix pada  presisi  sapi untuk  citra  augmentasi  yaitu  menggunakan optimizer Adamax  dengan activation  function LeakyReLU  dan learning  rate 0.1,  memiliki accuracy yang  rendah  sebesar  98,11%  namun untuk presisi sapinya mendapatkan nilai tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan Convolutional Neural
Network (CNN)  dengan  arsitektur EfficientNet- B3 dapat mengklasifikasikan gambar daging sapi, daging babi, dan daging oplosan berdasarkan data citra asli dan data citra dengan augmentasi . Pada penelitian ini pembagian rasio sangat berpengaruh dapat dilihat pengujian dengan data citra  asli  dan  data  citra  dengan  augmentasi menggunakan  rasio  90:10  mendapatkan  hasil akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan rasio  80:20.  Rasio  90:10  dengan  data  citra augmentasi  mendapatkan  nilai  tertinggi  pada accuracy 98,66%.  Disarankan  untuk  penelitian selanjutnya  menggunakan  data  citra  asli  yang lebih  banyak  lagi  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## 5. REFERENSI
[1] R.  Kompas,  “Daging  Babi  Diolah Menyerupai Daging Sapi, Dijual Bebas di Pasar Bandung,” www.regional.kompas.com , 2020.
https://regional.kompas.com/read/2020/0 5/11/16074621/daging-babi-diolah-
menyerupai-daging-sapi-dijual-bebas-di- pasar-bandung?page=all  (accessed  Nov. 24, 2022).
[2] D.  Suceno,  “Suami  Istri  Pengoplos Daging  Sapi  dan  Celeng  Ditangkap,”
www.republika.co.id , 2020.
https://www.republika.co.id/berita/qcqoh c384/suami-istri-pengoplos-daging-sapi- dan-celeng-ditangkap  (accessed  Nov.  12,
2022).
[3] K.  News,  “Lagi  Terjadi,  Daging  Sapi Dioplos  Babi  di  Tangerang,  Polisi Tangkap Pedagang,”
www.kumparan.com , 2020.
https://kumparan.com/kumparannews/lag i-terjadi-daging-sapi-dioplos-babi-di- tangerang-polisi-tangkap-pedagang- 1tS7Vcl9dOh/full  (accessed  Nov.  12, 2022).
[4] R.  Gatot,  “Pemasok  dan  Pengoplos Daging Babi Ditangkap,” Www.satelitnews.com , 2020. https://www.satelitnews.com/9514/pemas ok-dan-pengoplos-daging-babi- ditangkap/ (accessed Nov. 12, 2022).
[5] M.  Kompas,  “Fakta  Kasus  Daging Oplosan  Sapi  dan  Babi  di  Tangerang, Kelabui  Pembeli  dengan  Harga  Murah,” www.megapolitan.kompas.com , 2020. https://megapolitan.kompas.com/read/20 20/05/19/07120811/fakta-kasus-daging- oplosan-sapi-dan-babi-di-tangerang- kelabui-pembeli?page=all (accessed Nov. 23, 2022).
[6] M. Fakhruddin, “Diskumperindag
Semarang Temukan Daging Sapi Dioplos
Babi,” www.republika.co.id , 2020.
https://www.republika.co.id/berita/qajcaa 327/diskumperindag-semarang-temukan- daging-sapi-dioplos-babi  (accessed  Nov. 23, 2022).
[7] N.  S.  Yulianti,  K.  Boro  Seminar,  J. Hermanianto, and S.
Wahjuni, “Identifikasi Kemurnian Daging Berbasis Analisis  Citra  Identification  Of  Meat Purity  Based  On  Image  Analysis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no.
4, pp. 643–650, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183307.
[8] L.  Handayani et  al. ,  “Comparison  of target  Probabilistic  Neural  network (PNN) classification for beef and pork,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 95, no. 12, pp. 2753–2760, 2017.
[9] Kade  Bramasta  Vikana  Putra,  I  Putu
Agung  Bayupati,  and  Dewa  Made  Sri Arsa, “Klasifikasi Citra
Daging Menggunakan  Deep  Learning  dengan Optimisasi  Hard  Voting,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,
vol.  5,  no.  4,  pp.  656–662,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3247.
[10] D. Efendi, “Penerapan Algoritma
Convolutional Neural Network Arsitektur
Resnet-50 Untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi Dan Babi.” 2022.
[11] S. Lasniari, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Yanto, and  M.  Affandes,  “Klasifikasi  Citra
Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan  Deep  Learning  Arsitektur
ResNet-50  dengan  Augmentasi  Citra,” J.
Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, p. 450, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4167.
[12] J. Wang, Q. Liu, H. Xie, Z. Yang, and H. Zhou, “Boosted efficientnet: Detection of
lymph  node  metastases  in  breast  cancer using  convolutional  neural  networks,”
Cancers (Basel). , vol. 13, no. 4, pp. 1–14, 2021, doi: 10.3390/cancers13040661.
[13] H. Alhichri, A. S. Alswayed, Y. Bazi, N. Ammour, and N. A.
Alajlan, “Classification of Remote Sensing Images
Using  EfficientNet-B3  CNN  Model  with
Attention,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.
14078–14094, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3051085.
[14] Y.  Bazi,  M.  M.  A.  Rahhal,  H.  Alhichri, and N. Alajlan, “Simple yet effective fine- tuning  of  deep  cnns  using  an  auxiliary classification  loss  for  remote  sensing scene  classification,” Remote  Sens. ,  vol. 11, no. 24, 2019, doi: 10.3390/rs11242908.
[15] E.  Anggiratih,  S.  Siswanti,  S.  K. Octaviani,  and  A.  Sari,  “Klasifikasi Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan
Model  Deep  Learning  Efficientnet  B3 dengan  Transfer  Learning,” J.  Ilm. SINUS ,  vol.  19,  no.  1,  p.  75,  2021,  doi: 10.30646/sinus.v19i1.526.
[16] M. Malik et al. , “Waste Classification for Sustainable  Development  Using  Image
Recognition  with  Deep  Learning  Neural Network  Models,” Sustain. ,  vol.  14,  no. 12, pp. 1–18, 2022, doi:
10.3390/su14127222.
[17] G.  Yuda  Alhafis,  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.
Syafria,  and  E.  Budianita,  “Klasifikasi Citra  Daging  Sapi  dan  Daging  Babi Menggunakan Ekstraksi Ciri dan Convolutional  Neural  Network,” J.  Ris. Komput. , vol. 08, no. 01, pp. 45–57, 2022.
[18] H. Habibi Aghdam, E. Jahani Heravi, and S.  I.  P.  AG, Guide  to  Convolutional Neural Networks A Practical Application to
Traffic-Sign
Detection and Classification . 2018. doi: 10.1007/978-3- 319-57550-6.