## IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI PENYU
Gede Eka Okta Putra, Ketut Queena Fredlina, I Nyoman Yudi Anggara Wijaya Teknik Informatika, Universitas Primakara
Ekap231001@gmail.com

## ABSTRAK
Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan, khususnya Machine Learning, telah menjadi solusi inovatif dalam konteks  pelestarian  fauna,  terutama  di  negara  maritim  seperti  Indonesia.  Keanekaragaman  hayati  di  perairan Indonesia, yang melimpah dan menjadi daya tarik wisata,  menyoroti perlunya konservasi. Penyu, sebagai salah satu spesies laut yang mencolok, memiliki peran krusial dalam menjaga ekosistem perairan dunia selama puluhan juta tahun. Meskipun memiliki enam dari tujuh spesies penyu di dunia, data dari IUCN Red List  of Threatened Species menunjukkan bahwa keenam spesies ini berstatus rentan terhadap kepunahan. Ancaman terhadap populasi penyu, seperti penangkapan telur untuk diperdagangkan, penangkapan induk penyu, dan aktivitas perburuan yang merusak, menjadi tantangan serius dalam upaya pelestarian. Dalam konteks ini, kami mengusulkan pemanfaatan teknologi Machine Learning, khususnya Convolutional Neural Network dan Transfer Learning, untuk klasifikasi jenis atau spesies penyu. Dua model yang dikembangkan diukur tingkat akurasinya, dengan tujuan menciptakan model  akurat  yang  dapat  mendeteksi  spesies  penyu  melalui  citra  input.  Pendekatan  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mencegah ancaman kepunahan terhadap penyu di Indonesia. Penelitian ini  tidak  hanya  menghadirkan  solusi  teknologi  yang  inovatif,  tetapi  juga  bertujuan  meningkatkan  kesadaran masyarakat terhadap pentingnya pelestarian spesies penyu. Dengan menyatukan pemanfaatan teknologi Machine Learning dan edukasi masyarakat, diharapkan dapat tercipta kesadaran yang lebih luas dan berkelanjutan terhadap pelestarian spesies ini di perairan Indonesia.
Kata kunci : Machine Learning, Convolutional Neural Network, VGG16, VGG19, jenis penyu.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  kemajuan  teknologi  kecerdasan  buatan yang  semakin  kompleks,  Machine  Learning  menjadi salah satu teknologi yang dapat dijadikan solusi dalam permasalahan konservasi atau pelestarian fauna. Salah satu  implementasinya  yaitu  penerapan  Machine Learning  untuk  klasifikasi  spesies  hewan,  khususnya di  perairan  Indonesia.  Indonesia  merupakan  negara dengan  julukan  negara  maritim.  Luasnya  lautan Indonesia  memberikan  kekayaan  sumber  daya  laut yang  melimpah.  Keanekaragaman  hayati  di  lautan Indonesia menjadi daya tarik wisata. Salah satu hewan laut  yang  menjadi  pusat  perhatian  wisatawan  adalah penyu[1].
Penyu merupakan hewan yang berperan penting dalam  menjaga  kesehatan  lautan  dunia  selama  lebih dari 100 juta tahun. Tugas-tugas ini termasuk menjaga fungsi  terumbu  karang  untuk  mempertahankan produktivitas  dan  mentransfer  nutrisi  penting  dari perairan  ke  darat.  Karena  terdapat  keanekaragaman habitat  perairan  di  berbagai  wilayah,  hal  ini menciptakan  evolusi  dan  adaptasi  sehingga  terdapat beragam spesies penyu. Enam dari tujuh spesies penyu di  dunia  berada  di  Indonesia  karena  Indonesia merupakan habitat untuk mencari makan, berkembang biak dan bermigrasi dari Samudra pasifik ke Samudra hindia  atau  sebaliknya.  Enam  spesies  penyu  tersebut adalah  Penyu  Hijau  (Chelonia  mydas),  Penyu  Sisik (Eretmochelys  imbricata),  Penyu  Pipih  (Natator depressus),  Penyu  Lekang  (Lepidochelys  olivacea), Penyu  Tempayan  (Caretta  caretta),  dan  Penyu Belimbing (Dermochelys coriacea).  Namun,  menurut
data dari IUCN Red List of Threatened Species, Enam species ini berstatus rentan kepunahan
Berbagai  kasus  melatarbelakangi  masalah  ini, seperti telur penyu yang diambil untuk diperdagangkan,  penangkapan  induk  penyu  dan ancaman lain seperti kegiatan penangkapan ikan yang menyebabkan  banyak  penyu  yang  mati[1].  Tidak hanya  itu,  perburuan  penyu  juga  dilakukan  untuk diambil  karapasnya  dan  dijadikan  aksesoris  seperti gelang,  liontin,  hingga  diawetkan  untuk  dijadikan pajangan,  sehingga  sangat  berpengaruh  terhadap populasi penyu di alam. Hal ini mengakibatkan penyu di  Indonesia  menjadi  salah  satu  satwa  endemik konservasi  yang  menghadapi  ancaman  kepunahan serius.  Untuk  mencegah  ancaman  kepunahan  yang semakin membesar, dapat dimulai dengan meningkatkan  kesadaran  masyarakat  akan  spesies penyu.  Salah  satu  solusinya  yaitu  menggunakan pemanfaatan teknologi[2].
Pemanfaatan teknologi Machine  Learning dapat digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  jenis  atau spesies penyu. Pembuatan model menggunakan lebih dari  satu  sistem  agar  mendapatkan  model  yang memiliki  akurasi  tertinggi,  yaitu  menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dan Transfer Learning, dimana hasilnya berupa 2 model yang dapat melakukan  klasifikasi  jenis  penyu.  Kedua  model  ini akan diukur tingkat akurasinya sehingga didapat satu model  yang  dapat  mendeteksi  spesies  penyu  melalui input citra dengan sangat akurat. Dengan dikembangkannya  teknologi  ini,  diharapkan  mampu menciptakan  kesadaran  dan  edukasi  dalam  dua  sisi,
yaitu  dari  sisi  pemanfaatan  teknologi  Machine Learning  untuk  klasifikasi  dan  pengenalan  spesies penyu di Indonesia kepada masyarakat yang lebih luas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penyu
Penyu-penyu merupakan jenis reptil yang sangat penting  bagi  keseimbangan  ekosistem  laut,  tetapi mereka  juga  merupakan  salah  satu  jenis  hewan  yang paling  terancam  punah  di  dunia.  Penyebab  utama kepunahan  penyu  adalah  aktivitas  manusia  yang merusak  habitat  mereka,  seperti  penebangan  hutan mangrove  dan  pembangunan  pantai,  serta  perburuan ilegal  dan  perikanan  yang  tidak  bertanggung  jawab. Penyu  juga  sering  terperangkap  dalam  alat  tangkap ikan  yang  tidak  sengaja,  yang  dapat  menyebabkan kematian  mereka.  Penyu  juga  sering  terkena  dampak dari perubahan iklim, seperti perubahan suhu laut dan perubahan  pasokan  makanan.  Untuk  membantu menyelamatkan  penyu  dari  kepunahan,  diperlukan tindakan  yang  terpadu  dari  pemerintah,  perusahaan, dan masyarakat, termasuk pengelolaan yang lebih baik dari habitat penyu, perlindungan terhadap penyu  dari kegiatan  manusia  yang  merusak,  dan  pengawasan yang  lebih  ketat  terhadap  perburuan  dan  perikanan yang  tidak  bertanggung  jawab.  Menurut  Sukresno (1997),  semua  penyu  terdaftar  dalam  daftar  kota Appendix  I  (Convention  on  International  Trade  in Endangered  Species).  konvensi  tersebut  melarang semua perdagangan internasional produk yang berasal dari  penyu,  baik  berupa  telur,  daging  maupun cangkang[1]

## 2.2. Machine Learning
Dunia digital memiliki banyak data, seperti data Internet  of  Things  (IoT),  data  keamanan  siber,  data seluler, data bisnis, data media sosial, data kesehatan, dll.  Untuk  menganalisis  data  ini  secara  cerdas  dan mengembangkan  aplikasi  cerdas  dan  otomatis  yang sesuai,  pengetahuan  tentang  kecerdasan  buatan, khususnya, machine learning adalah kuncinya[3]. Saat ini  hampir  semua  yang  berkaitan  dengan  intelligent systems  yang  menawarkan  fitur  dengan  kemampuan kecerdasan buatan kebanyakan mengandalkan machine  learning.  Machine  learning  secara  singkat dapat dijelaskan sebagai sebuah kapasitas dari sebuah sistem  yang  dapat  belajar  dari  problem-specific training  data  untuk  mekalukan  otomatisasi  sebuah proses  analytical  model  building  dan  menyelsaikan tugas  terkait.  Algoritma  machine  learning  biasanya memproses  data  untuk  mempelajari  pola  baik  itu tentanng  individu,  proses  bisnis,  transaksi,  peristiwa, dan  sebagainya.  Ada  beberapa  jenis  atau  tipe  dari machine  learning  yaitu  supervised,  unsupervised, semi-supervised, dan reinforcement learning[4]

## 2.3. Convolutional Neural Network
Computer  vision menjadi  kata  yang  semakin sering  dibahas  pada  bidang  pemrosesan  gambar. Dengan  banyaknya  pengaplikasian  computer  vision,
ada permintaan yang signifikan untuk mengenali objek secara  otomatis[5]. Convolutional  Neural  Network telah banyak membantu kemampuan computer vision dengan menghasilkan tingkat akurasi yang sangat baik dalam pemrosesan video, pengenalan objek, klasifikasi  dan  segmentasi  gambar,  natural  language processing,  pengenalan  suara,  dan  banyak  bidang lainnya. Selanjutnya, pengenalan sejumlah besar data dan  perangkat  keras  yang  tersedia  telah  membuka jalan  baru  untuk  studi Convolutional  Neural Network [6].  Beberapa  konsep  inspiratif  untuk kemajuan Convolutional  Neural  Network telah dikembangkan  sampai  sekarang,  termasuk  fungsi aktivasi alternatif, regularisasi, parameter optimization, dan kemajuan arsitektur[7]

## Gambar 1. Convolutional Neural Network
Convolutional  layer  adalah  sebuah  layer  yang terbentuk dari beberapa kernel atau filter convolutional yang digunakan untuk menghitung feature maps yang berbeda. Tujuan utama dari penggunaan convolutional layers  adalah  untuk  mencari  atau  mencari  feature representations  dari  suatu  input.  Setelah  diterapkan filter  tersebut  maka  ukuran  citra  input  juga  akan berkurang  atau  megecil,  hal  ini  akan  mempermudah jaringan-jaringan  neuron  untuk  mempelajari  features dari  input  tersebut.  Untuk  menghitung  ukuran  hasil input  setelah  diterapkan  kernel  atau  filter  tersebut dapat menggunakan rumus berikut.
Pooling layer adalah layer yang berfungsi untuk mengurangi beban komputasi dengan cara mengurangi jumlah  koneksi  antara  convolutional  layers.  Metode pooling  yang  paling  sering  dipakai  adalah  max- pooling  dan  average-pooling.  Max-pooling  hanya mengambil nilai terbesar dari hasil features extraction, sedangkan average-pooling  mengambil  nilai rata-rata dari hasil features extraction.
Fully  connected  layers  adalah  layer  neural network  yang  sangat  mirip  seperti  yang  ada  pada arsitektur  neural  network  tradisional,  karena  setiap node  yang  ada  pada  Fully  connected  layers  saling terhubung satu sama lain. Setiap node yang berada di barisan paling akhir pasti terhubung sebagai vektor ke layer  pertama.  Fully  connected  layers  adalah parameter  yang  paling  banyak  digunakan  pada arsitektur  CNN,  dan  yang  paling  membutuhkan banyak waktu untuk proses training[8].

## 2.4. Transfer Learning
Transfer  learning adalah teknik  yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mengambil pengetahuan yang telah diperoleh dari satu tugas dan menerapkannya  ke  tugas  lain  yang  terkait.  Hal  ini
berguna karena seringkali membutuhkan banyak data dan  waktu  untuk  mengumpulkan  dan  melatih  model pembelajaran  mesin  dari  awal  untuk  menyelesaikan tugas  tertentu[9].  Dengan  menggunakan  transfer learning,  model  yang  sudah  dilatih  pada  tugas  yang terkait  dapat  digunakan  sebagai  titik  awal  untuk menyelesaikan tugas baru, yang biasanya membutuhkan  lebih  sedikit  data  dan  waktu  untuk dilatih ulang[10].

## 2.5. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mengelompokkan sesuatu  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  berbeda berdasarkan  karakteristik  yang  sama  atau  mirip. Klasifikasi  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang, seperti  ilmu pengetahuan, seni, dan  bisnis.  Misalnya, dalam  ilmu pengetahuan, klasifikasi dapat digunakan untuk  mengelompokkan  hewan  dan  tumbuhan  ke dalam kelompok yang sesuai dengan ciri-ciri fisik atau genetik  mereka.  Dalam  seni,  klasifikasi  dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  lagu  ke  dalam genre  musik  yang  berbeda.  Dalam  bisnis,  klasifikasi dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  produk  ke dalam  kategori  yang  sesuai  dengan  jenis  atau kegunaannya.  Klasifikasi  sering  digunakan  untuk mempermudah  pengorganisasian  dan  pemahaman terhadap suatu hal yang ingin diklasifikasikan[9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  dilakukan  sesua  dengan gambar berikut.
1. Tahap  pendahuluan  dalam  penelitian  ini  diawali dengan penentuan topik penelitian yaitu klasifikasi jenis  penyu  berdasarkan  class.  Setelah  itu dilakukan  identifikasi  masalah  untuk  menjawab permasalahan  utama  yang  dapat  dipecahkan. Tujuan  penelitian  ditetapkan  untuk  mengarahkan penelitian  agar  mampu  menjawab  permasalahan yang ada. Selanjutnya ditentukan batasan masalah untuk  menentukan  ruang  lingkup  penelitian, sedangkan  perancangan  metodologi  dirancang untuk  mempersiapkan  langkah-langkah  yang diperlukan  dalam  penelitian  ini,  mulai  dari pengumpulan  data  hingga  analisi  yang  efektif. Dengan  tahap  pendahuluan  yang  baik,  maka penelitian  memiliki  landasan  yang  kokoh  untuk dilanjutkan ke tahap selanjutnya,
2. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi pustaka atau studi literatur, tahapan ini merupakan langkah  penting  bagi  setiap  peneliti  karena memungkinkan  untuk  memperkaya  referensi dalam  bidang  penelitian  yang  akan  dilakukan. Dengan  menelaah  penelitian  terdahulu  yang telah dilakukan dan memiliki topik yang serupa, peneliti dapat lebih mudah mengembangkan dan menemukan temuan baru yang dapat digali.
3. Pada  tahap  ketiga  dilakukan  pengumpulan  dan pengolahan  data.  Pengumpulan  data  diawali dengan  mengumpulkan  data  yang  relevan  sesuai dengan  topik  penelitian  yang  telah  ditentukan. Selanjutnya,  data  tersebut  akan  menjalani  proses preprocessing yang meliputi penyesuaikan ukuran citra  agar  dapat  dimasukan  ke  dalam  algoritma, jika tidak ada data yang di rubah maka tidak perlu melakukan  proses  preprocessing  pada  data, selanjutnya  dilakukan  perancangan  arsitektur Convolutional Neural Network , arsitektur Convolutional Neural Network terbaik.
4. Petelah di proses dan diprediksi oleh
Convolutional Neural Network , langkah selanjutnya adalah menginterpretasikan hasilnya[11].  Pada  model Convolutional  Neural Network ,  hasil  yang  diinterpretasikan  untuk mengetahui kemampuan model dalam mengklasifikasikan jenis penyu dengan benar.
5. Pada  akhir  penelitian  dibuat  rangkuman  dari keseluruhan  penelitian  dan  ditarik  kesimpulan berdasarkan hasil  yang diperoleh.  Kesimpulan  ini meliputi pencapaian tujuan penelitian dan jawaban atas  rumusan  masalah  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Dalam kesimpulan  ini penting untuk memaparkan  hasil  dan  menjelaskan  sejauh  mana model atau metode yang digunakan telah berhasil menyelesaikan  masalah  yang  diteliti,  selain  itu, saran  juga  diberikan  sebagai  rekomendasi  bagi peneliti  selanjutnya  untuk  mengatasi  kesenjangan atau keterbatasan yang ditemukan selama penelitian. Saran tersebut dapat berupa pengembangan  metode,  perluasan  data  atau sampel,  perbaikan  teknik  pengolahan  data,  atau aspek  lain  yang  dapat  meningkatkan  kualitas
penelitian di masa mendatang. Langkah terakhir ini penting  karena  melibatkan  sintesis  dan  evaluasi dari  semua  penelitian  yang  dilakukan.  Dengan ringkasan  dan  kesimpulan  yang  jelas,  peneliti dapat  menyajikan  gambaran  menyeluruh  tentang hasil  penelitian  dan  relevansinya  dengan  tujuan awal.  Selain  itu,  peneliti  dapat  memberikan landasan  bagi  pengembangan  dan  peningkatan ilmu  pengetahuan  di  bidang  yang  sama,  melalui saran-saran bagi peneliti selanjutnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  training  bukan  menjadi  satu-satunya tolak  ukur  untuk  menilai  kemampuan  suatu  model. Untuk melakukan evaluasi performa model lebih detail maka  digunakan  data  testing  yaitu  data  yang sebelumnya  belum  pernah  dilihat  model  sebelumnya dengan begini kemampuan model dapat dilihat dengan skenario  yang  lebih  nyata,  kedua  model  akan  diuji menggunakan data testing yang sama.
Untuk melakukan evaluasi pada model digunakan confusion matrix. Confusion matrix adalah sebuah  tabel  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  suatu  model  klasifikasi.  Tabel  ini  berisikan empat kompenen utama yaitu True Positive (TP), True Negative  (TN),  False  positive  (FP),  False  Negative (FN).  TP  menunjukkan  jumlah  kasus  dimana  model memprediksi  kelas  positif  dengan  benar,  TN menunjukkan jumlah kasus dimana model memprediksi  kelas  negatif  dengan  benar,  FP menunjukkan  jumlah  kasus  dimana  model  salah memprediksi  kelas  positif,  dan  FN  menunjukkan jumlah kasus dimana model salah memprediksi kelas negatif.
Berikut adalah hasil confusion matrix dari model VGG16  ternyata  memiliki  hasil  tidak  begitu  baik melihat hasil akurasi dan loss pada tahap training yang dimana model berhasil mendapatkan hasil true positif (TP)  sebanyak  24.  model  VGG16  mengalami kekeliruan  dalam  mengklasifikasi  jenis  penyu  hijau dan  lekang.  Bahkan  dari  10  data  uji  pada  kelas  jenis penyu hijau model VGG16 hanya benar memprediksi 7 data testing.
Gambar 3. Confusion Matrix VGG16
Dari  confusion  matrix  dapat  diperoleh  hasil precision,  recall,  dan  f1-score  pada  masing-masing kelas  dan  juga  hasil  keseluruhan  akurasi  model  yang diuji menggunakan data testing. Precision, recall, dan
f1-score adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur performa model klasifikasi.
Berikut  adalah  hasil  evaluasi  pada  model VGG16,  dapat  dilihat  bahwa  model  VGG16 mendapatkan accuracy sebesar 80% pada data testing.

## Tabel 1. Clasification Report Vgg16
Precision  Recall  F1-Score  Support 0 0.78 0.70 0.74 10 1 0.90 0.90 0.90 10 2 0.73 0.80 0.76 10 accuracy 0.80 30
Berikut  adalah  rumus  dan  perhitungan  manual untuk  mencari  precision,  recall,  dan  F1-Score  dari confusion matrix dari model VGG16.
Precision mengukur sejauh mana prediksi positif yang  dilakukan  oleh  model  benar.  Dalam  kata  lain, precision menghitung beberapa persen prediksi positif yang  sebenarnya  benar  dari  semua  prediksi  positif yang dilakukan oleh model.
Recall  mengukur  sejauh  mana  model  mampu menemukan  semua  contoh  positif  yang  ada  dalam dataset.  Recall  menghitung  berapa  persen  contoh positif  yang  sebenarnya  berhasil  ditemukan  oleh model  dari  semua  contoh  positif  yang  ada  dalam dataset.
F1  score  adalah  penggabungan  antara  precision dan  recall  menjadi  satu  ukuran  yang  mencerminkan keseluruhan performa model. F1 Score adalah rata-rata harmonic dari precision dan recall.  F1  score berguna untuk memperhitungkan keseimbangan antara precision  dan  recall  dalam  suatu  model.  F1  score memiliki  hak  terbaik  ketika  precision  dan  recall memiliki nilai yang seimbang.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 ∗ 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 ∗ 100%
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ∗ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 100% 1. Precision a. Class 0 = 7 / (2+7) = 7/9 = 0.78 b. Class 1 = 9 / (1+9) = 9/10 = 0.90 c. Class 2 = 8 / (3+8) = 8/11 = 0.73 2. Recall a. Class 0 = 7 / (3+7) = 7/10 = 0.70 b. Class 1 = 9 / (1+9) = 9/10 = 0.90 c. Class 2 = 8 / (2+8) = 8/10 = 0.80
3. F1-Score
a. Class 0 = 2 / (0.78 x 0.70/ 0.78 + 0.70) = 0.74 b. Class 1 = 2 / (0.90 x 0.90/ 0.90 + 0.90) = 0.90 c. Class 2 = 2 / (0.73 x 0.80/ 0.73 + 0.80) = 0.76
4. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
Accuracy = 24 / 30 = 0.80
Diagram  dibawah  adalah  confusion  matrix  dari model  VGG19.  Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat bahwa  model  VGG19  tidak  mengalami  kesuliatan dalam memprediksi jenis penyu. Tetapi hasil tersebut masih lebih baik jika di bandingkan hasil testing model VGG16, walaupun ada kesalahan dalam memprediksi jenis  penyu  nanum  dari  masing  masing  10  gambar yang  diuji  pada  tiap  kelas  model  VGG19  jumlah kesalahan  prediksi  lebih  sedikit  jika  dibandingkan model VGG16.
Gambar 4. Confusion Matrix VGG19
Berdasarkan  confusion  matrix  diatas  berikut diperoleh hasil evaluasi seperti berikut. Model VGG19 berhasil mendapatkan hasil yang cukup bagus dengan akurasi mencapai angka 83%.
Tabel 2. Clasification Report VGG19
Precision  Recall  F1-Score  Support 0 0.86 0.60 0.71 10 1 0.91 1.00 0.95 10 2 0.75 0.90 0.82 10 accuracy 0.83 30
Berikut  adalah  rumus  dan  perhitungan  manual untuk  mencari  precision,  recall,  dan  F1-Score  dari confusion matrix dari model VGG19.
1. Precision
a. Class 0 = 6 / (1+6) = 6/7 = 0.86
b. Class 1 = 10 / (1+10) = 10/11 = 0.91
c. Class 2 = 9 / (3+9) = 9/12 = 0.75
2. Recall
a. Class 0 = 6 / (4+6) = 6/10 = 0.60
b. Class 1 = 10 / (0+10) = 10/10 = 1.00
c. Class 2 = 9 / (1+9) = 9/10 = 0.90
3. F1-Score
a. Class 0 = 2 / (0.86 x 0.60 / 0.86 + 0.60) = 0.71 b. Class 1 = 2 / (0.91 x 1.00 / 0.91 + 1.00) = 0.95 c. Class 2 = 2 / (0.75 x 0.90 / 0.75 + 0.90) = 0.82 4. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
Accuracy = 25 / 30 = 0.83
Tabel 3. Perbandingan Akurasi Model Prediksi Akurasi Benar Salah VGG16 24 6 80% VGG19 25 5 83%
Dari  hasil  confusion  matrix  dari  kedua  model yang  telah  diuji  dapat  di  lakukan  perhitungan  secara manual  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  diperoleh masing-masing  model  saat  mencoba  mengprediksi data  testing,  nilai  akurasi  keseluruhan  model  dapat dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah  hasil  prediksi yang benar lalu dibagi dengan jumlah data yang diuji. Dari tabel dibawah dapat dilihat bahwa model VGG19 menghasilkan performa yang paling bagus.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  pemodelan  dilakukan  dengan  metode transfer  learning,  dimana  Transfer  learning  adalah teknik  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin untuk  mengambil  pengetahuan  yang  telah  diperoleh dari satu tugas dan menerapkannya ke tugas lain yang terkait. Hal ini berguna karena seringkali membutuhkan  banyak  data  dan  waktu  untuk mengumpulkan  dan  melatih  model  pembelajaran mesin  dari  awal  untuk  menyelesaikan  tugas  tertentu. dan menggunakan dua model yaitu model vgg16 dan juga  vgg19,  Dimana  VGG16  adalah  arsitektur  ini pertama kali diperkenalkan dalam  Kontes Klasifikasi Gambar  ImageNet  2014  dan  menduduki  peringkat tinggi  dalam  kompetisi  tersebut.  VGG16  terkenal karena  keunikannya  yang  sederhana  namun  efektif. Arsitektur VGG16 ini terdiri dari 16 lapisan  yaitu 13 lapisan  konvolusi  dan  3  lapisan  fully  connected. Sedangkan VGG19 juga diperkenalkan dalam Kontes Klasifikasi  Gambar  ImageNet  2014  dan  memiliki performa  yang  baik.  Dimana  VGG19  itu  adalah turunan dari VGG16 yang memiliki 19 lapisan dengan penambahan lapisan tersebut bertujuan untuk meningkatkan kapasitas representasi dan memungkinkan  model  untuk  memahami  fitur-fitur yang  lebih  kompleks  dalam  gambar.  Karena  terdapat dua  model  yang  digunakan  hasil  dari  pengujiannya tersebut.  Dimana  kedua  model  tersebut  mendapatkan hasil training dan validation yang sangat baik. VGG16 mendapatkan hasil training accuracy sebesar 85% dan validation  accuracy  sebesar  83%.  VGG19  memiliki hasil accuracy dengan training accuracy sebesar 87% dengan  validation  accuracy  sebesar  70%.  Namun walaupun  mendapatkan  accuracy  yang  tinggi  pada tahap  training  nyatanya  performa  model  pada  tahap testing menunjukkan hasil yang berbeda-beda. Setelah melakukan  tahap  testing  model  VGG16  hanya mendapatkan accuracy pada data testing sebesar 81%, ini  merupakan  hasil  yang  paling  rendah  dari  model VGG19. Model VGG19 mendapatkkan accuracy yang baik  dengan  angka  mencapai  85%  dibandingkan dengan  VGG16,  jadi  dapat  di  simpulkan  bahwa diabandingkan kedua model VGG16 dan VGG19 yang memiliki performa yang paling baik untuk
memprediksi jenis penyu adalah VGG19. Berdasarkan  hasil  klasifikasi  jenis  penyu,  terdapat perbedaan  yang  signifikan  pada  performa  model VGG16 dan VGG19. pada model VGG16 mendapatkan akurasi 80%, sedangkan model VGG19 mendapatkan akurasi 83%. Dapat disimpulkan bahwa model  VGG19  mengklasifikasikan  jenis  penyu  lebih baik  daripada  model  VGG16  dalam  konteks  dataset yang  digunakan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  maka  peneliti  memberikan  saran untuk  memperbanyak  jumlah  dataset  dan  juga  jenis penyu agar fungsionalitas model menjadi lebih bagus dan juga performa model menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  E.  P.  I.  F.  S.  Ario  R,  “Pelestarian  Habitat Penyu  dari  Ancaman  Kepunahan  Di  Turtle Conservation  and  Education  Center  (TCEC), Bali,” Jurnal Kelautan Tropis , vol. 19, no. 1, pp. 60–66, 2016.
[2]  E.  Firliansyah,  M.  D.  Kusrini,  and  A.  Sunkar, “Pemanfaatan dan Efektivitas Kegiatan
Penangkaran  Penyu  di  Bali  bagi  Konservasi Penyu,” J Trop Biodivers Biotechnol , vol. 2, no. 1, p. 21, Oct. 2017, doi: 10.22146/jtbb.25690.
[3]  J.  Homepage,  A.  Roihan,  P.  Abas  Sunarya,  and A.  S.  Rafika,  “IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer and Information Technology) Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” 2020.
[4]  C.  Janiesch,  P.  Zschech,  and  K.  Heinrich, “Machine  learning  and  deep  learning”,  doi: 10.1007/s12525-021-00475-2/Published.
[5]  Z.  Febriana,  D.  Mellinia,  and  E.  Zuliarso, “Implementasi  Model  CNN  Dan  Tensorflow
Dalam  Pendeteksian  Jenis  Daging  Hewan
Ternak,” 2022. [Online].
Available:
https://doi.org/10/25047/jtit.v9i1.278
[6]  O. Saputra, D. Iskandar Mulyana, and M. B. Yel, “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Untuk  Klasifikasi  Senjata Tradisional  Di  Jawa  Tengah  Dengan  Metode Transfer Learning,” 2022.
[7]  D.  Bhatt et  al. ,  “Cnn  variants  for  computer vision: History, architecture, application, challenges  and  future  scope,” Electronics (Switzerland) ,  vol.  10,  no.  20.  MDPI,  Oct.  01, 2021. doi: 10.3390/electronics10202470.
[8]  D. Husen, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Deteksi Hama Pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network,” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6, no. 4, p. 2103, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[9]  I. Sembiring and H. Dwi Purnomo, “Implementasi Transfer Learning Pada
Algoritma Convolutional Neural Network untuk Mengklasifikasikan  Image  Objek  Wisata,”
Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  1, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1764.
[10]  F. Mashuri and U. Enri, “Implementasi Transfer Learning Dalam Mendeteksi Penyakit Pada Daun Gandum,”  vol.  16,  no.  1,  2022,  [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[11]  D. Marcella and S. Devella, “Klasifikasi Penyakit Mata  Menggunakan  Convolutional  Neural Network Dengan Arsitektur VGG-19,” vol. 3, no. 1, pp. 60–70, 2022