## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702

## Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan CNN Alexnet dan Augmentasi Data
Ikhwanul Akhmad DLY, Jasril * , Suwanto Sanjaya, Lestari Handayani, Febi Yanto
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru
Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1 11950110043@students.uin-suska.ac.id, 2,* jasril@uin-suska.ac.id, 3 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id,
4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id, 5 febiyanto@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: jasril@uin-suska.ac.id Submitted: 21/06/2023; Accepted: 22/07/2023; Published: 26/07/2023
Abstrak – Konsumsi  daging  di  Indonesia  didominasi  oleh  sapi,  kerbau,  dan  ayam.  Namun,  beberapa  pedagang  nakal mencampur  daging  sapi  dengan  daging  babi  sehingga  sulit  dibedakan  oleh  masyarakat  awam.  Beberapa  penelitian  telah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan citra, namun kekurangan data menjadi tantangan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menerapkan  teknik  augmentasi  data  pada  model  CNN  Alexnet  untuk mengklasifikasikan daging sapi, babi, dan daging oplosan. Penelitian ini menggunakan dua rasio pembagian data yang berbeda, yaitu  90:10  dan  80:20,  dengan  total  600  data  non-augmentasi  dan  3000  data  augmentasi  yang  dibagi  menjadi  tiga  kelas. Beberapa hyperparameter diuji untuk mengoptimalkan kinerja model seperti optimizer Adaptive Moment Estimation (Adam), Stochastic  Gradient  Descent  (SGD)  dan  Propagasi  Root  Mean  Square  (RMSprop)  serta  learning  rate  0.1,  0.01,  0.001  dan 0.0001.  Hasil  menunjukkan  bahwa  penggunaan  data  citra  augmentasi  dengan  optimizer  Adam  dan  learning  rate  0,001 memberikan  accuracy  tertinggi  sebesar  85,00%.  Sementara  itu,  penggunaan  data  citra  non-augmentasi  dengan  skenario optimizer RMSprop dan learning rate 0, 0001 menghasilkan performa yang sedikit lebih rendah, yaitu mendapatkan accuracy 80.00%. Keduanya menggunakan perbandingan data 80:20. Teknik augmentasi data berhasil meningkatkan kinerja model deep learning dengan menciptakan data baru dari data yang ada.
Kata Kunci: Deep Learning; Klasifikasi; CNN; Alexnet; Augmentasi
Abstract – The consumption of meat in Indonesia is dominated by beef, buffalo, and chicken. However, some unscrupulous traders mix beef with pork, making it difficult to differentiate for the general public. Several studies have used Convolutional Neural Network (CNN) methods to classify images, but data scarcity remains a challenge. Therefore, this research applies data augmentation  techniques  to  the  CNN  Alexnet  model  to  classify  beef,  pork,  and  adulterated  meat.  The  study  employs  two different data division ratios, namely 90:10 and 80:20, with a total of 600 non-augmented data and 3000 augmented data divided into three classes. Several hyperparameters were tested to optimize the model's performance, such as the  Adaptive Moment Estimation (Adam) optimizer, Stochastic Gradient Descent (SGD), and Root Mean Square Propagation (RMSprop), as well as learning rates of 0.1, 0.01, 0.001, and 0.0001. The results showed that using augmented image data with the Adam optimizer and a learning rate of 0.001 yielded the highest accuracy of 85.00%. Meanwhile, using non-augmented image data with the RMSprop optimizer and a learning rate of 0.0001 resulted in slightly lower performance, with an accuracy of 80.00%. Both scenarios  used  an  80:20  data  ratio.  The  data  augmentation  technique  successfully  improved  the  performance  of  the  deep learning model by generating new data from the existing data
Keywords : Deep Learning; Classification; CNN; Alexnet; Augmentation

## 1. PENDAHULUAN
Pola konsumsi daging di masyarakat Indonesia didominasi oleh daging sapi, kerbau, dan ayam. Pada tahun 2021, konsumsi daging sapi dan kerbau di Indonesia, yang berpenduduk sekitar 272 juta orang, diperkirakan mencapai sekitar  696,96  ribu  ton  [1].  Peluang  tersebut  dimanfaatkan  oleh  beberapa  pedagang  nakal  untuk  memalsukan daging sapi dengan daging babi, seperti kasus penjualan daging babi yang disamarkan sebagai daging sapi yang terungkap  di  Lampung [2] .  Contoh  lainnya  terjadi  di  Bandung,  di  mana  63  ton  daging  babi  dicampur  dengan boraks dan dijual dalam kemasan yang menyerupai daging sapi [3].
Kasus seperti ini tentu merugikan masyarakat Indonesia khususnya umat muslim. Allah Swt. berfirman, "Katakanlah:  "Sesungguhnya  aku  tidak  mendapati  dalam  wahyu  yang  diwahyukan  kepadaku,  sesuatu  yang diharamkan bagi orang yang hendak memakannya, selain dari binatang yang sudah mati, atau darah yang mengalir, atau daging babi – karena sesungguhnya itu kotor – atau binatang yang disembelih atas nama selain Allah." Namun barangsiapa yang terpaksa karena kelaparan tanpa sengaja melakukan pelanggaran, tidak sedang mencari dosa, maka sesungguhnya Allah Maha Pengampun, Maha Penyayang." (QS. Al-An'am: 145).
Untuk  melihat  perbedaan  antara  daging  sapi  dan  daging  babi  yang  sudah  dimanipulasi,  sangat  sulit dilakukan  secara  langsung  oleh  masyarakat  awam.  Oleh  karena  itu,  teknologi  dibutuhkan  untuk  mengenali perbedaan  kedua  jenis  daging  tersebut.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan  adalah  pengolahan  citra. Beberapa penelitian terkait telah dilakukan yang memanfaatkan teknologi pengolahan citra untuk mengidentifikasi perbedaan daging sapi dan daging babi. Penelitian pertama menggunakan Implementasi Segmentasi Spatial Fuzzy C-Means  dan  machine  learning  berhasil  mendapatkan  akurasi  tertinggi  62%  untuk  klasifikasi  daging  sapi  dan daging  babi  serta  38%  untuk  klasifikasi  tiga  kelas,  yaitu  daging  sapi,  daging  babi,  serta  daging  oplosan  [4].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
Penelitian selanjutnya yaitu melakukan Optimasi pada Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) berbasis GLCM dan HSV dengan implementasi matlab, dan berhasil mencapai akurasi terbesar 76,25% [5]. Penelitian lain menggunakan Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) dan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) berhasil mencapai akurasi tertinggi 95% [6]. Ada juga penelitian yang menggunakan kombinasi ekstraksi fitur berdasarkan tekstur dan  warna  menggunakan  fitur  HSV  dan  LOOP  dan  berhasil  mencapai  akurasi  100%  untuk  semua  kategori pengukuran performa yaitu accuracy, recall, dan precision [7]. Serta penelitian menggunakan Neural Network dan fitur tekstur berhasil mencapai akurasi sebesar 90% dengan menggunakan 400 data gambar [8].
Pada era teknologi yang semakin canggih, pengolahan citra dapat dilakukan menggunakan metode deep learning.  Beberapa  studi  sebelumnya  telah  melakukan  perbandingan  antara  teknik  machine  learning  dan  deep learning,  seperti  pada  penelitian  Analisis  Perbandingan  Metode  Deep  Learning  dan  Non-Deep  Learning menggunakan citra Chest X-ray untuk deteksi Covid-19. Penelitian ini menggunakan metode non-deep learning KNN dan SVM, serta metode deep learning CNN. Hasilnya menunjukkan bahwa CNN mendapatkan performa yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar 0,9591, sedangkan KNN dan SVM hanya mencapai 0,921 dan 0,93 [9]. Penelitian Analisis Perbandingan antara Algoritma Convolutional Neural Network dan Algoritma Multi-Layer Perception Neural, terdapat hasil yang menunjukkan bahwa CNN memiliki performa yang lebih baik dengan nilai precision,  recall,  f1-score,  dan  accuracy  mencapai  0,98  dan  lebih  efektif  dalam  melakukan  klasifikasi  [10]. Selanjutnya,  pada  penelitian  Analisis  Perbandingan  Algoritma  SVM  dan  CNN  dalam  kasus  Klasifikasi  Buah, SVM mencapai akurasi sebesar 93,09% dan CNN mencapai akurasi sebesar 96,87%  [11]. Dari hasil penelitian tersebut, terbukti bahwa menggunakan deep learning dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan machine learning.
Beberapa penelitian klasifikasi daging sapi dan babi yang telah dilakukan menggunakan CNN diantaranya penelitian yang menggunakan CNN untuk klasifikasi tumor otak dengan resolusi super dan arsitektur ResNet50 yang  mendapatkan  akurasi  sebesar  98.14%  [12].  Kemudian,  penelitian  klasifikasi  citra daging  sapi  dan  daging babi menggunakan ekstraksi ciri dan CNN yang mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 95.17% dengan precision 92.72%, recall 95.5%, dan f1 score 94.09% [13]. Selanjutnya, penelitian menggunakan algoritma CNN arsitektur ResNet-50  untuk  mengklasifikasikan  citra  daging  sapi  dan  babi.  Dalam penelitian  ini, didapatkan  hasil  akurasi tertinggi  sebesar  97,83%,  dengan  precision,  recall,  dan  f1  score  masing-masing  sebesar  97%  [14].  Terakhir, penelitian klasifikasi daging menggunakan fitur ekstraksi tekstur dan menggunakan arsitektur Alexnet. Penelitian ini berhasil mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 85,3%, precision 87%, recall 76%, dan f1-score 81% [15] . Penelitian  ini  melanjutkan  [15]  karena  hasil  pengunaan  ekstraksi  tekstur  masih  belum  memberikan peningkatan  akurasi.  Pada  penelitian  ini  digunakan  teknik  augmentasi  data  untuk  memperbaiki  performa  dan meningkatkan akurasi penelitian [16]. Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya, teknik augmentasi data dapat meningkatkan  performa  klasifikasi  pada  arsitektur  Alexnet,  seperti  pada  klasifikasi  gambar  tumor  otak  MRI menggunakan  model  augmentasi  data  Lipschitz-based  dan  Alexnet  yang  memberikan  hasil  superior  [17]. Penelitian lain yang menggunakan transfer learning dan augmentasi data dengan Alexnet pada klasifikasi lesi kulit juga mendapatkan peningkatan performa akurasi yang lebih tinggi  [18]. Penelitian terakhir yang menggunakan teknik augmentasi data pada dataset land cover juga menunjukkan peningkatan performa klasifikasi menggunakan arsitektur Alexnet dan VGG-16 [19].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar  penelitian  berjalan  terstruktur,  perlu  diikuti  alur  dari  setiap  proses  dan  tahapannya.  Metode  penelitian berperan sebagai panduan dalam melakukan penelitian, sehingga setiap tahapan dapat dilakukan dengan terstruktur dari awal hingga akhir. Ilustrasi tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Langkah berikutnya setelah menetapkan permasalahan dalam penelitian adalah mengumpulkan data. Untuk tujuan itu,  penelitian  ini  dilakukan  melalui  observasi  langsung  di  sebuah  pasar  tradisional  di  Pekanbaru.  Data dikumpulkan  dengan  mengambil  gambar  menggunakan  kamera  belakang  ponsel  Xiaomi  Redmi  Note  10s  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
POCO X3 GT dengan resolusi 64MP, dari jarak 10-15 cm dengan latar belakang putih. Sebanyak 600 data berhasil terkumpul dan dibagi menjadi tiga kelas, yakni daging sapi, daging babi, dan daging oplosan.

## 2.3 Preprocessing Data
Langkah  berikutnya  setelah  selesai  mengumpulkan  data  adalah  melakukan  preprocessing  data.  Preprocessing merupakan tahap awal pada pengolahan data citra yang bertujuan untuk mempersiapkan data agar dapat diolah oleh  model.  Pada  penelitian  ini,  preprocessing  yang  dilakukan  adalah  crop  dan  resize.  Crop  dilakukan  untuk memotong gambar agar hanya memuat bagian daging sapi, daging babi dan daging oplosan saja. Sedangkan resize dilakukan untuk mengubah ukuran gambar menjadi 224 x 224 piksel agar dapat diproses oleh model deep learning yang akan digunakan dalam penelitian. Gambar 2 menunjukkan citra daging yang belum dilakukan preprocessing, sedangkan Gambar 3 menunjukkan citra yang telah dilakukan preprocessing.
Gambar 2. Data Citra Sebelum di Preprocessing
Gambar 3. Data Citra Setelah di Processing

## 2.4 Augmentasi Data
Setelah tahap preprocessing selesai, tahap selanjutnya adalah augmentasi. Tujuan dari augmentasi adalah untuk memperbesar variasi data dan memperkuat generalisasi model deep learning [20]. Pada penelitian ini, augmentasi yang  dilakukan  meliputi  rotasi  acak  hingga  180  derajat,  penggeseran  dengan  batas  10%,  memperbesar  atau memperkecil gambar secara acak hingga 10%, membalik gambar secara horizontal dan vertikal serta menggunakan nilai piksel terdekat untuk mengisi piksel yang kosong [21]. Gambar 4 menunjukkan hasil dari proses augmentasi citra yang telah dilakukan. Setelah melalui proses augmentasi, total data untuk setiap kelas adalah 1000 data.

## Gambar 4. Augmentasi Citra Daging Sapi

## 2.5 Pembagian Data
Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  pembagian  data  untuk  menyiapkan  data  yang  akan  digunakan  dalam pelatihan model deep learning. Pembagian data dilakukan dengan menggunakan dua rasio berbeda, yaitu 90:10 dan 80:20, pada total 600 data non-augmentasi dan 3000 data augmentasi yang dibagi menjadi tiga kelas.  Pada pembagian 90:10, masing-masing kelas terdiri dari 162 data latih, 18 data validasi, dan 20 data uji untuk data non- augmentasi, serta 810 data latih, 90 data validasi, dan 100 data uji untuk data augmentasi
Tabel 1. Pembagian Data dengan Rasio 90:10
Kelas Data Non-Augmentasi Data Augmentasi Latih (90%) Uji (10%) Latih 90%) Uji (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Daging Sapi 162 18 20 810 90 100

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
Kelas Data Non-Augmentasi Data Augmentasi Latih (90%) Uji (10%) Latih 90%) Uji (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Daging Babi 162 18 20 810 90 100 Daging Oplosan 162 18 20 810 90 100
Sedangkan pada pembagian 80:20, masing-masing kelas terdiri dari 128 data latih, 32 data validasi, dan 40 data uji untuk data non-augmentasi, serta 640 data latih, 160 data validasi, dan 200 data uji untuk data augmentasi.
Tabel 2. Pembagian Data dengan Rasio 80:20 Kelas Data Non-Augmentasi Data Augmentasi Latih (90%) Uji (10%) Latih 90%) Uji (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Daging Sapi 128 32 40 640 160 200 Daging Babi 128 32 40 640 160 200 Daging Oplosan 128 32 40 640 160 200

## 2.6 Klasifikasi Menggunakan Deep Learning
Untuk melakukan pelatihan model deep learning pada data citra yang sudah dibagi, digunakanlah Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan pada penelitian ini adalah AlexNet, yang terdiri dari 5 layer konvolusi dan 3 layer fully connected [22].

## Gambar 5. Arsitektur Alexnet
Selanjutnya, dilakukan percobaan dengan menggunakan beberapa hyperparameter seperti optimizer, dan learning  rate  untuk  mengoptimalkan  performa  model  deep  learning.  Optimizer  yang  digunakan  untuk mengoptimalkan  parameter  model  adalah  Adaptive  Moment  Estimation  (Adam),  Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  dan  Root  Mean  Square  Propagation  (RMSprop),  sedangkan  learning  rate  yang  digunakan  untuk menentukan seberapa besar model dapat menyesuaikan diri dengan data adalah 0.1, 0.01, 0.001 dan 0.0001.

## 2.7 Evaluasi
Setelah hasil dari beberapa pengujian didapatkan, tahap selanjutnya yang akan dilakukan adalah evaluasi. Evaluasi dilakukan  guna  untuk  mengukur  peforma  dari  model  yang  dihasilkan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengukuran performa yaitu matriks klasifikasi confusion matrix. Confusion matrix adalah tabel yang menjelaskan kinerja suatu model pembelajaran mesin dengan menampilkan jumlah prediksi yang benar dan salah pada set data yang telah diberikan.
Confusion  matrix  memiliki  struktur  yang  terdiri  dari  empat  bagian,  yaitu  True  Positives  (TP)  yang merupakan jumlah instance yang benar-benar termasuk ke dalam kelas A dan diprediksi oleh model sebagai kelas A, False Positives (FP) yang merupakan jumlah instance yang benar-benar termasuk ke dalam kelas B, namun diprediksi oleh model sebagai kelas A, False Negatives (FN) yang merupakan jumlah instance yang benar-benar termasuk  ke  dalam  kelas  A,  namun  diprediksi  oleh  model  sebagai  kelas  B,  dan  True  Negatives  (TN)  yang merupakan jumlah instance yang benar-benar termasuk ke dalam kelas B dan diprediksi oleh model sebagai kelas B. Berikut beberapa rumus yang digunakan dalam perhitungan confusion matrix:
a. Accuracy Accuracy adalah persentase prediksi yang benar yang dilakukan oleh model.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (1)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
b. Recall Recall adalah persentase instance kelas A yang benar-benar terdeteksi oleh model.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%
(2)
c. Precision
Precision adalah persentase instance yang diprediksi sebagai kelas A yang benar-benar merupakan kelas A.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%
(3)
d. F1-Score
F1-Score adalah rata-rata dari precision dan recall.
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pelatihan Model
Proses  percobaan  menggunakan  Google  Colab  sebagai  platform  utama  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman python. Selain itu, juga menggunakan berbagai library seperti pyTorch, numPy, matplotlib, dan lain sebagainya  untuk  mendukung  proses  pelatihan  dan  pengolahan  data.  Pelatihan  model  dilakukan  sebanyak  48 percobaan. Berikut tabel percobaan hasil pelatihan penelitian ini.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Menggunakan Data Non-Augmentasi dan Augmentasi
No. Pembagian Data Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Accuracy (%) Validation Accuracy (%) 1 90:10 Non- Augmentasi Adam 0.1 74.90 75.93 2 90:10 Non- Augmentasi Adam 0.01 71.19 79.63 3 90:10 Non- Augmentasi Adam 0.001 76.13 87.04 4 90:10 Non- Augmentasi Adam 0.0001 72.02 83.33 5 90:10 Non- Augmentasi SGD 0.1 73.66 79.63 6 90:10 Non- Augmentasi SGD 0.01 70.78 72.22 7 90:10 Non- Augmentasi SGD 0.001 76.95 87.04 8 90:10 Non- Augmentasi SGD 0.0001 60.70 68.52 9 90:10 Non- Augmentasi RMSprop 0.1 73.05 61.11 10 90:10 Non- Augmentasi RMSprop 0.01 65.64 57.41 11 90:10 Non- Augmentasi RMSprop 0.001 80.25 85.19 12 90:10 Non- Augmentasi RMSprop 0.0001 75.51 81.48 13 90:10 Augmentasi Adam 0.1 70.12 72.59 14 90:10 Augmentasi Adam 0.01 72.63 76.30 15 90:10 Augmentasi Adam 0.001 77.86 84.81 16 90:10 Augmentasi Adam 0.0001 78.52 85.19 17 90:10 Augmentasi SGD 0.1 69.05 82.22 18 90:10 Augmentasi SGD 0.01 72.43 65.19 19 90:10 Augmentasi SGD 0.001 76.09 82.96 20 90:10 Augmentasi SGD 0.0001 69.84 77.04 21 90:10 Augmentasi RMSprop 0.1 72.88 76.30 22 90:10 Augmentasi RMSprop 0.01 68.40 82.96 23 90:10 Augmentasi RMSprop 0.001 76.46 84.44

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
No. Pembagian Data Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Accuracy (%) Validation Accuracy (%) 24 90:10 Augmentasi RMSprop 0.0001 76.09 84.07 25 80:20 Non- Augmentasi Adam 0.1 71.35 75.00 26 80:20 Non- Augmentasi Adam 0.01 80.73 75.00 27 80:20 Non- Augmentasi Adam 0.001 81.51 75.00 28 80:20 Non- Augmentasi Adam 0.0001 74.48 79.17 29 80:20 Non- Augmentasi SGD 0.1 72.92 75.00 30 80:20 Non- Augmentasi SGD 0.01 70.05 67.71 31 80:20 Non- Augmentasi SGD 0.001 7474 79.17 32 80:20 Non- Augmentasi SGD 0.0001 69.53 81.25 33 80:20 Non- Augmentasi RMSprop 0.1 73.96 73.96 34 80:20 Non- Augmentasi RMSprop 0.01 75.52 67.71 35 80:20 Non- Augmentasi RMSprop 0.001 7865 72.92 36 80:20 Non- Augmentasi RMSprop 0.0001 78.91 84.38 37 80:20 Augmentasi Adam 0.1 68.91 75.21 38 80:20 Augmentasi Adam 0.01 72.71 76.46 39 80:20 Augmentasi Adam 0.001 80.52 80.83 40 80:20 Augmentasi Adam 0.0001 76.30 80.63 41 80:20 Augmentasi SGD 0.1 66.15 64.17 42 80:20 Augmentasi SGD 0.01 70.21 78.54 43 80:20 Augmentasi SGD 0.001 76.46 76.67 44 80:20 Augmentasi SGD 0.0001 69.32 74.58 45 80:20 Augmentasi RMSprop 0.1 72.71 72.92 46 80:20 Augmentasi RMSprop 0.01 70.00 71.46 47 80:20 Augmentasi RMSprop 0.001 76.72 82.29 48 80:20 Augmentasi RMSprop 0.0001 79.64 80.21
Tabel 3 menunjukkan bahwa percobaan pelatihan dilakukan pada 2 jenis data yaitu citra non-augmentasi dan  citra  yang  telah  di  augmentasi  pada  rasio  pembagian  data  90:10  dan  80:20.  Percobaan  dijalankan  dengan berbagai  variasi  hyperparameter  dan  dilakukan  hingga  50  epoch.  Percobaan  pada  jenis  data  non-augmentasi mencapai  validation  accuracy  tertinggi  pada  percobaan  ke-7,  sedangkan  pada  jenis  data  augmentasi  mencapai validation accuracy tertinggi pada percobaan ke-16. Kedua percobaan dengan akurasi tertinggi tersebut terdapat pada percobaan menggunakan rasio pembagian data 90:10.
Gambar 6. Grafik Accuracy dan Loss Citra Non-Augmentasi
Grafik pada Gambar 6 menunjukkan accuracy dan loss dari percobaan ke-7 yang menggunakan kombinasi data  citra  non-augmentasi,  optimizer  SGD,  dan  learning  rate  sebesar  0.001.  Percobaan  ini  mendapatkan  hasil training  accuracy  76.95%  dan  validation  accuracy  87.04%.  Berdasarkan  nilai  training  accuracy  dan  validation

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
accuracy yang didapatkan, dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan dalam skenario ini tidak mengalami overfitting atau underfitting.
Gambar 7. Grafik Accuracy dan Loss Citra Augmentasi
Grafik pada Gambar 7 menunjukkan accuracy dan loss dari percobaan ke-16 yang menggunakan kombinasi data citra augmentasi, optimizer Adam, dan learning rate sebesar 0.0001. Percobaan ini mendapatkan hasil training accuracy 78.52% dan validation accuracy 85.19%. Berdasarkan nilai training accuracy dan validation accuracy yang didapatkan, dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan dalam skenario ini tidak mengalami overfitting atau underfitting.

## 3.2 Proses Pengujian
Setelah  menyelesaikan  tahap  pelatihan  menggunakan  data  latih  dan  data  validasi,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengujian terhadap model menggunakan data uji. Model yang akan diuji adalah model yang memiliki tingkat validation accuracy 80% ke atas selama pelatihan. Untuk mengevaluasi kinerja model, dilakukan analisis menggunakan confusion matrix dengan memperhatikan nilai accuracy, precision, recall, dan f1-score, serta hasil prediksi pada setiap kelas.
Tabel 4. Hasil Pengujian Menggunakan Data Non-Augmentasi dan Augmentasi
No. Pembagian Data Jenis Data Optimizer Learning Rate Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1- Score (%) 1 90:10 Non- Augmentasi Adam 0.001 75.00 79.24 75.00 75.47 2 90:10 Non- Augmentasi Adam 0.0001 73.33 77.57 73.33 73.48 3 90:10 Non- Augmentasi SGD 0.001 65.00 72.99 65.00 63.90 4 90:10 Non- Augmentasi RMSprop 0.001 66.67 78.43 66.67 64.75 5 90:10 Non- Augmentasi RMSprop 0.0001 73.33 79.66 73.33 72.72 6 90:10 Augmentasi Adam 0.001 80.67 83.82 80.67 80.85 7 90:10 Augmentasi Adam 0.0001 82.67 83.20 82.67 82.77 8 90:10 Augmentasi SGD 0.1 77.33 80.22 77.33 77.18 9 90:10 Augmentasi SGD 0.001 80.67 82.15 80.67 80.71 10 90:10 Augmentasi RMSprop 0.01 80.00 80.58 80.00 80.13 11 90:10 Augmentasi RMSprop 0.001 78.33 81.01 78.33 78.12 12 90:10 Augmentasi RMSprop 0.0001 81.67 82.78 81.67 81.64 13 80:20 Non- Augmentasi SGD 0.0001 73.33 75.65 73.33 72.85 14 80:20 Non- Augmentasi RMSprop 0.0001 80.00 80.28 80.00 79.99 15 80:20 Augmentasi Adam 0.001 85.00 85.32 85.00 85.01 16 80:20 Augmentasi Adam 0.0001 82.67 84.03 82.67 82.74 17 80:20 Augmentasi RMSprop 0.001 81.33 83.50 81.33 81.41 18 80:20 Augmentasi RMSprop 0.0001 84.17 84.51 84.17 84.22
Tabel 4 merupakan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data uji yang belum pernah digunakan sebelumnya. Hasil pengujian pada jenis data non-augmentasi mencapai akurasi tertinggi pada percobaan ke-14,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
sedangkan pada jenis data augmentasi mencapai akurasi tertinggi pada percobaan ke-15. Kedua percobaan dengan akurasi tertinggi tersebut terdapat pada pengujian menggunakan rasio pembagian data 80:20.
Gambar 8. Confusion Matrix Citra Non-Augmentasi Pengujian ke-14
Hasil  dari  pengujian  pada  percobaan  ke-14  dapat  dilihat  pada  Gambar  8  yang  menunjukkan  confusion matrix dengan accuracy sebesar 80.00%, precision sebesar 80.28%, recall sebesar 80.00%, dan f1-score sebesar 79.99%.

## Gambar 9. Confusion Matrix Citra Augmentasi Pengujian ke-15
Hasil  dari  pengujian  pada  percobaan  ke-15  dapat  dilihat  pada  Gambar  9  yang  menunjukkan  confusion matrix dengan accuracy sebesar 85.00%, precision sebesar 85.32%, recall sebesar 85.00%, dan f1-score sebesar 85.01%. Dari hasil pengujian diatas, pengujian pada percobaan ke-15 mendapatkan hasil yang terbaik karena selain akurasinya yang tinggi, prediksi hasil dari daging babi dan daging oplosan yang diprediksi sebagai daging sapi juga sedikit, dan data uji yang terbaca di setiap kelas juga paling mendekati jumlah data aslinya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan arsitektur CNN Alexnet untuk mengklasifikasikan citra daging sapi, babi, dan oplosan dengan memanfaatkan data citra non-augmentasi dan hasil augmentasi. Data citra dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 90:10 dan 80:20. Performa model diuji menggunakan matriks klasifikasi dan dibandingkan berdasarkan  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  f1-score  pada  kedua  jenis  data  citra.  Hasil  penelitian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
menunjukkan bahwa penggunaan data citra hasil augmentasi dengan skenario optimizer Adam dan learning rate 0.001 memiliki performa tertinggi, yaitu 85.00% accuracy, 85.32% precision, 85.00% recall, dan 85.01% f1-score. Sementara itu, penggunaan data citra non-augmentasi dengan skenario optimizer  RMSprop dan learning rate 0, 0001 menghasilkan performa yang sedikit lebih rendah, yaitu 80.00% accuracy, 80.28% precision, 80.00% recall, dan 79.99% f1-score. Keduanya menggunakan perbandingan data 80:20. Penggunaan augmentasi pada data citra mampu meningkatkan performa karena dapat menambah jumlah data dengan membuat data baru dari data yang sudah ada. Selain itu, penggunaan augmentasi dianggap sebagai percobaan yang terbaik karena selain akurasinya yang tinggi, prediksi hasil dari daging babi dan daging oplosan yang diprediksi sebagai daging sapi juga sedikit, dan data uji yang terbaca di setiap kelas juga paling mendekati jumlah data aslinya. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan menggunakan lebih banyak data citra dengan kualitas yang lebih baik serta menerapkan metode k-fold cross validation.

## REFERENCES
[1]  Badan Pusat Statistik, “Peternakan Dalam Angka Tahun 2021,” 2021.
[2]  Liputan6.com and A. Apriyono, “Terbongkarnya Modus Penjualan Daging Babi Berkedok Daging Sapi di Lampung  - Regional  Liputan6.com,”  2021.  https://www.liputan6.com/regional/read/4537734/terbongkarnya-modus-penjualan- daging-babi-berkedok-daging-sapi-di-lampung (accessed Dec. 21, 2022).
[3]  Anggiono Risky, “Awas, Boraks Bisa Sulap Daging Babi Jadi Daging Sapi,” 2021.
https://jabarekspres.com/berita/2021/09/29/awas-boraks-bisa-sulap-daging-babi-jadi-daging-sapi/  (accessed  Dec.  21, 2022).
[4]  F. U. Amri, “Implementasi Segmentasi Spatial Fuzzy C-Means Pada Identifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri, 2018, pp. 206–214.
[5]  U.  Sudibyo,  D.  P.  Kusumaningrum,  E.  H.  Rachmawanto,  and  C.  A.  Sari,  “Optimasi  Algoritma  Learning  Vector Quantization (Lvq) Dalam Pengklasifikasian Citra Daging Sapi Dan Daging Babi Berbasis Glcm Dan Hsv,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[6]  J. Jasril and S. Sanjaya, “Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) and Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) for Beef and Pork Image Classification,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, vol. 1, no. 2, pp. 60–65, 2018.
[7]  A. M. Priyatno, F. M. Putra, P. Cholidhazia, and L. Ningsih, “Combination of extraction features based on texture and colour feature for beef and pork classification,” J Phys Conf Ser, vol. 1563, no. 1, p. 012007, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1563/1/012007.
[8]  K. Anwar and S. Setyowibowo, “The Identification of Beef and Pork Using Neural Network Based on Texture Features,” Journal of Engineering Research, 2022.
[9]  M.  F.  Naufal,  S.  F.  Kusuma,  K.  C.  Tanus,  R.  V.  Sukiwun,  J.  Kristiano,  and  J.  O.  Lieyanto,  “Analisis  Perbandingan Algoritma Klasifikasi Citra Chest X-ray Untuk Deteksi Covid-19,” Teknika, vol. 10, no. 2, pp. 96–103, 2021.
[10] K.  L.  Kohsasih,  M.  D.  A.  Rizky,  T.  Fahriyani,  V.  Wijaya,  and  R.  Rosnelly,  “ANALISIS  PERBANDINGAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  DAN  ALGORITMA  MULTI-LAYER  PERCEPTRON NEURAL DALAM KLASIFIKASI CITRA SAMPAH,” Jurnal TIMES, vol. 10, no. 2, pp. 22–28, 2021.
[11] G. A. Lustiansyah, H. Prasetyo, B. K. Widodo, B. A. Wibisono, and D.  S. Prasvita, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM  dan  CNN  Untuk  Klasifikasi  Buah,”  in  Prosiding  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Bidang  Ilmu  Komputer  dan Aplikasinya, 2021, pp. 1–11.
[12] A. Deshpande, V. v Estrela, and P. Patavardhan, “The DCT-CNN-ResNet50 architecture to classify brain tumors with super-resolution, convolutional neural network, and the ResNet50,” Neuroscience Informatics, vol. 1, no. 4, p. 100013, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.neuri.2021.100013.
[13] G. Y. Alhafis, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Ekstraksi Ciri dan Convolutional Neural Network,”  Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi  dan  Daging  Babi  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  dan  Convolutional  Neural Network, vol. 9, no. 3, pp. 653–660, 2022.
[14] D.  Efendi,  J.  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 607–614, 2022.
[15] A.  H.  Artya,  “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Daging  Menggunakan  Fitur  Ekstraksi Tekstur  dan  Arsitektur  AlexNet,”  IMPLEMENTASI  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK KLASIFIKASI DAGING MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI TEKSTUR DAN ARSITEKTUR ALEXNET, vol. 9, no. 3, pp. 635–643, 2022.
[16] Y. P. Irawan and I. Susilawati, “Klasifikasi Jenis Aglaonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Journal Of Information System And Artificial Intelligence, vol. 2, no. 2, pp. 64–70, 2022.
[17] S. Kollem et al., “AlexNet-NDTL: Classification of MRI brain tumor images using modified AlexNet with deep transfer learning and Lipschitz-based data augmentation,” Int J Imaging Syst Technol, 2023.
[18] K. M. Hosny, M. A. Kassem, and M. M. Foaud, “Classification of skin lesions using transfer learning and augmentation with Alex-net,” PLoS One, vol. 14, no. 5, p. e0217293, 2019.
[19] R. Gharbia, N. E. M. Khalifa, and A. E. Hassanien, “Land cover classification using deep convolutional neural networks,” in  Intelligent  Systems  Design  and  Applications:  20th  International  Conference  on  Intelligent  Systems  Design  and Applications (ISDA 2020) held December 12-15, 2020, 2021, pp. 911–920.
[20] C. U. Khasanah, A. K. Pertiwi, and F. Witamajaya, “Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik,” SISFOTENIKA, vol. 13, no. 1, pp. 16–28, 2023.
[21] E.  Cano,  J.  Mendoza-Avilés,  M.  Areiza,  N.  Guerra,  J.  L.  Mendoza-Valdés,  and  C.  A.  Rovetto,  “Multi  skin  lesions classification using fine-tuning and data-augmentation applying NASNet,” PeerJ Comput Sci, vol. 7, p. e371, 2021.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1176 − 1185 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3702
[22] K. Amalia, R. Magladena, and S. Saidah, “Klasifikasi Penyakit Tumor Otak Pada Citra Mri Menggunakan Metode CNN Dengan Arsitektur Alexnet,” eProceedings of Engineering, vol. 9, no. 6, 2023.