## DEEP TRANSFER LEARNING DENGAN MODEL ARSITEKTUR VGG16 UNTUK KLASIFIKASI JENIS VARIETAS TANAMAN LENGKENG BERDASARKAN CITRA DAUN
Arief Saputro 1 , Syahri Mu’min 2 , Moch. Lutfi 3 , Helmanita Putri 4 1,2,4 Prodi Sistem Informasi, Universitas Nahdlatul Ulama’ Sidoarjo
3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan ariefsaputro.si@unusida.ac.id, syahri.si@unusida.ac.id, moch.lutfi@yudharta.ac.id, helmanitasuem@gmail.com

## ABSTRAK
Dimocarpus longan atau sering disebut lengkeng adalah tanaman buah yang memiliki berbagai jenis varietas dan penentuan ciri tersebut bisa dilihat dari tiga ciri kategori  berbeda antara lain  batang, buah dan daun. Akan tetapi tidak semua orang bisa mengenali jenis varietas tanaman buah lengkeng dari beberapa jenis varietas. Ciri daun buah lengkeng yang sulit untuk diidentifikasi dari jenis bentuk persamaan yang hampir menyerupai dengan jenis varietas lainnya. Adapun cara untuk mengatasi masalah tersebut untuk membedakan jenis varietas dengan memanfaatkan  citra  digital.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  mengusulkan  klasifikasi  dan  ekstraksi  fitur  dengan memanfaatkan citra daun lengkeng sebagai data untuk identifikasi ciri dari tanaman lengkeng. Sedangkan metode klasifikasi yang diusulkan adalah pre-trained model VGG16 deep convolution neural network dan varietas daun lengkeng  yang  digunakan  adalah  puangrai,  new  kristal,  diamond  river  dan  matalada.  Hasil  dari  implementasi metode yang diusulkan tingkat akurasi terbaik 79% dan validasi 82% sedangkan waktu komputasi yang dibutukan adalah 71 detik.
Kata kunci : deep pre-trained, CNN, arsitektur, VGG16, transfer learning.

## 1. PENDAHULUAN
Lengkeng  atau  bisa  disebut  dimocarpus  longan tumbuhan  yang  mempunyai  buah  dan  bentuknya bundar dan juga mempunyai warna kulit semu kuning serta ada bintik warna hitam. Rasa buah lengkeng yang manis  dan  kaya  akan  vitamin  C  selain  itu  memiliki manfaat yang bagus bagi tubuh manusia, saat ini buah lengkeng  sangat  diminati  oleh  masyarakat  indonesia dikarenakan  rasa  buahnya  yang  manis  [1].  Buah lengkeng  memiliki  berbagai  jenis  varietas  dan memiliki  ciri-ciri  varietas  berdasarkan  ciri  bentuk, ukuran dan warna, dan selain itu dapat dilihat dari ciri khas tanaman lengkeng juga memiliki banyak varietas salah  satunya  varietas  lengkeng  puangrai,  diamond river, new kristal serta varietas matalada, dari varietas tanaman  lengkeng  kalau  dilihat  dari  ciri  atau berbedaan  tanaman  tersebut  biasanya  orang  melihat dari  ciri  khas  daun  akan  tetapi  cara  manual  tersebut sangat  menyulitkan  bagi  orang  awam  yang  tidak faham akan jenis varietas tanaman lengkeng.
Cara  membedakan  jenis  varietas  tanaman lengkeng  salah satunya dengan  memanfaatkan  media komputer  atau  laptop  dengan  menggunakan  metode artificial  intelligence  salah  satunya  metode  CNN. Sedangkan klasifikasi jenis varietas tanaman lengkeng bisa dilakukan dengan berbagai  macam objek  namun pada  penelitian  ini  digunakan  citra  daun  tanaman lengkeng  untuk  deteksi  varietas.  Pada  penelitian sebelumnya  ada  penelitian  klasifikasi  jenis  tanaman berdasarkan citra duan menggunakan teknik pengolah citra. teknik pengolah citra yang sering dipakai adalah ekstraksi  fitur  dan  ciri  citra  daun,  tujuan  dari pengambilan  daun  tanaman  digunakan  sebagai klasifikasi  atau  deteksi  varietas  lengkeng,  sehingga
sistem  yang  dikembangkan  dapat  mengenalai  jenis varietas  citra  daun  berdasarkan  ciri  dan  fitur  yang diperoleh dari ekstraksi citra daun [2].
Fitur atau sering di sebut ciri adalah suatu benda yang bisa dijadikan acuan aspek pembeda antara satu object  dengan  object  yang  lainya,  misalkan  sebagai contoh  object  diberikan  berupa  tanaman  lengkeng yang bisa dibedakan menjadi beberapa ciri fitur yaitu warna,  tekstur,  bentuk  dan  ukuran  [3].  Adanya pengetahuan  perbedaan  dari  jenis  varietas  tanaman lengkeng  seorang  dapat  mengenali  berbagai  jenis varietas tanaman lengkeng. Namun secara garis besar jenis  varietas  tanaman  lengkeng  hampir  mempunya ciri  khas  yang  sama  pada  setiap  varietasnya.  Oleh sebab  itu  bisa  menjadi  hal  yang  sulit  bagi  seseorang untuk identifikasi  varietas  lengkeng  yang diperlukan, sehingga  perlu  melakukan  identifikasi  dengan  sistem komputer  secara  otomatis  dengan  harapan  dapat mempermudah  seseorang  dalam  membedakan  jenis varietas tanaman lengkeng.
Klasifikasi  tanaman  lengkeng  pada  penelitian sebelumnya sudah pernah dilakukan. Khususnya pada penelitian  klasifikasi  citra  daun  tanaman  lengkeng dengan menggunakan metode bpnn (back propagation neural  network)  dan  juga  (pnn)  probabilistic  neural network pada penelitian ini tingkat akurasi kecocokan adalah 33.3%. selain  itu hasil percobaan  memadukan daun  lengkeng  dilakukan  dengan  ekstraksi  fitur morfologi  [4].  Dan  penelitian  ini  masih  belum  bisa memberikan hasil informasi pembeda yang signifikan untuk  identifiksi  jenis  varietas  lengkeng  berdasarkan ekstraksi citra duan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  mengarah  pada peneliti sebelumnya yang sama menggunakan metode
ekstraksi  citra  duan  tanaman  lengkeng  untuk klasifikasi jenis variestas tanaman lengkeng berdasarkan citra daun. Penelitian ini juga mengusulkan  metode  klasifiksi  dan  ekstraksi  fitur daun,  dan  berdasarkan  uraian  latar  belakang  diatas, peneliti  melakukan  klasifikasi  atau  identifikasi  jenis varietas  lengkeng  berdasarkan  citra  daun  dengan menggunakan  metode  deep  learning  dengan  model VGG16 convolution neural network, analisis hasil dan performa  kinerja  metode  yang  diterapkan  terdiri  dari waktu komputasi, loss function dan akurasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  [5]  “Klasifikasi
Varietas Tanaman Kelengkeng
Berdasarkan Morfologi  Daun  Menggunakan Backpropagation Neural  Network dan Probabilistic  Neural  Network ” membahas  tentang  topik  klasifikasi  jenis  varietas lengkeng  dengan  objek  daun  tanaman  memakai beberapa  metode,  dimulai  dari  proses  ekstraksi  citra daun lengkeng dengan menerapkan metode morfologi yang menggunakan pengenalan jenis tanaman dengan menggunakan berdasarkan ciri geometris seperti form factor,  aspect  ratio,  narrow  factor,  leaf  area,  leaf perimeter,  physiological  width,  physiological  length dan rectangularity pada daun . Kemudian pencocokan pola  hasil  ekstraksi  dengan  menerapkan  metode klasifikasi  NPN  ( Backpropagation  Neural  Network) dan PN ( Probabilistic Neural) dengan hasil pengujian sebesar 33.3%. [6] penelitian ini peneliti mengimplementasikan model fuzzy  ke  dalam klasifikasi  pengelompokan  jenis  buah  berdasarkan bentuk  dan  ukuran  buah  dengan  menggunakan ekstraksi  ciri  morfologi  untuk  melihat  konfigurasi garis  dan  kontur  gambar,  ditambah  ekstraksi  ciri tekstur  CLCM( Gray  Level  Co-occurance  Matrix) . Klasifikasi  dengan  memakai  metode Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System pada  8  kategori  buah  yaitu pear  jambu,  manggis,  jeruk  nipis,  lemon,  jeruk, rambutan,  salak  dan  alpukat  memakai  model  fuzzy yang sudah diimplementasikan pengujian model serta menentukan tingkat akurasi dan error model tersebut. Tingkat akurasi yang dihasilkan pada data test sebesar 75%.[4] mengusulkan klasifikasi jenis tanaman gaharu memakai  metode Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System dan  mengimplementasikan  5  fitur  ekstraksi glcm  ( Gray  Level  Co-occurance  Matrix) sedangkan pada  pengenalan  tekstur  daun  dan  6  fitur  ekstraksi menggunakan  fitur  morfologi  digital,  dilakukan  pada 4  jenis  pohon  gaharu  dengan  melakukan  pengujian menggunakan evaluasi confusion matrix, split data uji yang  digunakan  10%,  20%,  30%,  40%,  50%  pada jumlah  step  per  epoch  10,  30  dan  50.  Hasil  akurasi yang  dihasilkan  pada  split  data  uji  10%  pada  step epoch 50 dan akurasi terbaik sebesar 90%, sedangkan akurasi yang paling rendah terdapat pada split dataset uji  ke  50%  dengan  jumlah  step  per  epoch  10 mendapatkan  akurasi  50%.  Rata-rata  yang  didapat akurasi  tertinggi  diperoleh  dari  pengujian  step  epoch
ke  50  dengan  pembagian  data  yang  berbeda,  akurasi sebesar  75,6%.  [7]  mengklasifikasikan  motif  citra batik  Parang  Kusumo  dan  Kawung  khas  dari Yogyakarta  dengan  menerapakan  klasifikasi  metode anfis dan  ekstraksi  fitur  citra  menggunakan  metode GLCM ( Gray Level Co-occurance Matrix ) menggunakan  6  fitur  citra.  Strukur  anfis  yang dibangung memiliki 6 input dari fitur ekstrak GLCM dengan  memakai  100  dataset  pengujian  citra  dan menghasilkan Trapezoidal  Shaped-  Membership Function mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  80%, sedangkan Gaussian  Shaped-Membership  Function memperoleh akurasi paling rendah yaitu sebesar 77%. [8] Pada penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi  budah  mangga  gadong  gincu Cirebon dengan menggunakan ektraksi citra RGB dan metode  klasifikasi  menggunakan  anfis.  Data  yang digunakan terdiri dari 3 kelas yaitu kelas asam dengan 25 data, kelas sedang dengan 25 data, dan kelas manis 25  data  dengan  total  keseluruhan  berjumlah  75  data. Penelitian  ini  menggunakan  metode  ANFIS  dengan metode hybrid dengan metode Recursive Least Square Estimator (RLSE), total jumlah epoch sebanyak 1000, nilai error sebesar 0.5220 dan mampu mengindentifikasikan  kelas  buah  mangga  gadong denga tingkat akurasi sebesar 66,6%. [9] mengusulkan identifikasi  jenis-jenis  penyakit  pada  daun  padi. Indentifikasi  dilakukan  dengan  menganggunakan metode  (ANFIS) Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inferene System . Dengan menghasilkan error selama pelatihan atau  selisih  keluaran  pada  (FIS) Fuzzy  Inference System dengan  memakai  dataset  training  sebesar 0.01973 sedangkan tingkat akurasi yang menggunakan metode  anfis  menghasilkan  akurasi  terbaik  98.5%. [10]  memanfaatkan  potens  citra  untuk  mendeteksi bofilm pada  tahap  awal  pegembangan  opment,  dan pengembangan  evaluasi.  Peneliti  memilih biofilm pembentuk mikroorganisme pseudomoonas fluoresncens dan  menempatkan specimen untuk dilakukan pada  specimen (10 ? 10) baja, plastik,  dan keramik pada penggunaan makanan. Sebagai data citra dimana  akuisisi  citra  diperoleh  pada  interval  waktu yang  teratur  selama  7  hari.  Pembentukan biofilm dipantau dengan menggunakan dengan menggunakan classical  bacteriology .  Kemudain  citra  diolah  untuk endapatkan  analisis  gambar  dengan  menggunakan tingkat  matriks  abu-abu  menggunakan  metode Gray Level  Co-occurance  Matrix .  Hasil  dari  penelitian menunjukkan  bahwa  analisis  cita  dapat  menjadi  alat untuk deteksi dini bakteri biofilm dan dapat digunakan untuk  pemantauan  terhadap  kondisi  higienis  suatu makanan. [11] mengembangkan metode grading buah delima  berdasarkan  warna  dan  ukuran  dari  buah delima.  Penelitian  ini  menggunakan  200  buah  untuk diambil  citra  berdasarkan  ukuran  fisik  buah,  kulit buah,  dan  arilnya.  Citra  tersebut  diolah  dengan menggunakan  metode  algoritma  jaringan  saraf  tiruan (JST)  yaitu  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy ANFIS yang  menghasilkan akurasi 95,5%, Response Surface Methodelogy (RSM)  yang  menghasilkan  akurasi
sebesar  75,5%.  [12]  mengusulkan  strategi  untuk mendeteksi  penyakit lymphoblastic  leukemia dengan menggunakan  gambar  mikroskopik.  Penelitian  ini menggunakan Marker-based  Segmentation (SMB) untuk  segmentasi  data,  ekstraksi  fitur  menggunakan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM),  dan pengklasifikasian  menggunakan  metode Random Forest (RF) sehingga menghasilkan akurasi segmentasi  sebesar  96,29%  dan  masing-masing  hasil akurasi sebesar 99,004% dan 96% untuk nucleus dan cytoplasm respectively .

## 2.2. Tanaman kelengkeng
Tanaman kelengkeng yang memiliki nama ilmiah Dimarcopus  Longan merupakan  tanaman  yang berasalah  dari  wilayah  Asia  Tenggara  dan  termasuk kedalam golongan buah leci dan rambutan. Kelengkeng dipasaran Indonesia sendiri masih bernilai cukup  tinggi,  itu  dikarenakan  kelengkep  cuku digemari oleh masyarakat dikarenakan ransanya yang manis.  [13]  Kelengkeng  mempunyai  banyak  jenis varietas dan memiliki ciri-ciri unik dari setiap varietas yang  telah  diciptakan.  Salah  satu  dari  pembeda  ciri kelengkeng  bisa  dilihat  dari  tanamannya  itu  sendiri, melalui  tanaman  kelengkeng  dapat  dilihat  melalui struktur organ tanaman seperti daun, batang, dan buah. Pada  penelitian  [14]  yang  menggunakan  4  jenis varietas  kelengkeng  meliputi  kelengkeng  jenis Pingpong,  Itoh,  Kristal,  dan  Satu  Jari,  menyatakan bahwa ada 4 pembeda dari karakter utama yang dapat digunakan  unruk  membedakan  empat  varietas kelengkeng  dengan  menggunakan  analisis Principal Component Analysis (PCA) dan manual, yaitu karakter warna  batang,  permukaan  batang,  tekstur  permukaan bawah daun, dan ada tidaknya cincin pada kulit buah kelengkeng.
(a) Matalada
Ciri-ciri daun: Daun mempunayai bentuk yang membulat di tengah dan berujung runcing serta berwarna hijau tua (b) Diamond river Ciri-ciri daun:
Daun,  mempunayai  bentuk yang  lanset,  berwarna  hijau cerah, panjang hingga 10 cm, dan lebar daun 3-4 cm.
(c) New kristal Ciri-ciri daun: Daun mempunayai bentuk lebih besar dan tipis jika dibandingkan dengan jenis kristal  yang  lama,  serta  daun lebih menjuntai kebawah.
(d) Puang rai Ciri-ciri daun: Bentuk daun yang muda lurus dan  datar,  sedangkan  bentuk daun  yang  tua  bagian  tepi melengkung.
Pembahasan  pada  metode  penelitian  dilakukan dengan  pengumpulan  data  serta  untuk  mendukung uraian dari pembahasan latar belakang. Selain itu juga digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada dipenelitian,  oleh  sebab  itu  diperlukan  tahap-tahap yang  harus  dilakukan.  Pada  subbab  ini  menjelaskan mengenai  metodologi  penelitian  serta  bahan  dan  alat yang digunakan untuk develop sistem.
Gambar 1. Alur penelitian
1. Studi Literatur atau pustaka
Studi literatur penelitian dilakukan untuk mencari serta digunakan untuk mengumpulkan dataset/sumber informasi terkait dengan penelitian yang  akan  dilakukan  seperti  dasar  metodologi, metodologi  penelitian,  teori  dan  rujukan  peneliti. Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut studi  literatur dan studi pustaka.
2. Pengumpulan data Dataset  citra  daun  kelengkeng  didapatkan langsung dari petani  buah desa karang kunci kec. singosari. Dataset yang digunakan sebanyak 1000 dataset  yang  terdiri  dari  250 daun  matalada , 250 daun new kristal, 250 daun diamond river, dan 250 daun  puang  rai.  Ukuran  piksel  daun  yang digunakan 1024x1024 piksel.
3. Pengolahan (Analisis Data) Analisis data dilakukan untuk proses memisahkan citra  daun  matalada,  new  kristal,  diamond  river, puang rai serta dilakukan cropping pada citra daun. Pengolahan  data  dilakukan  bersama  para  pakar petani buah yang ahli dalam menentukan citra daun lengkeng.
4. Desain Sistem Tahapan  berupa  perencaan,  gambaran  dan  proses pembuatan  sistem  yang  akan  di  bangung  metode klasifikasi transfer learning pre-trained model.
5. Implementasi Sistem Tahapan  dilakukan  sebagai  penerapa  sistem  yang dibangung  (peng-codean)  tools  bantu  program
python  yang  diimplementasikan  pada  google colab.
6. Uji dan Evaluasi hasil Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  uji  dan  hasil analisis  serta  performance  kinerja  metode  yang diusulkan meliputi loss function, akurasi dan waktu komputasi.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Preprocessing
Pada tahapan ini, semua gambar yang digunakan untuk  pelatihan  dan  pengujian  akan  diperkecil ukurannya ke dalam  beberapa ukuran  yaitu 128x128, 150x150,  224x224  dan  299x299  untuk  melihat pengaruhnya terhadap akurasi dari hasil prediksi pada masing-masing model CNN. Ukuran gambar diperkecil  dengan  tujuan  untuk  mengurangi  beban komputasi yang berat dan pemrosesan yang lebih cepat [15] Dataset kemudian dibagi menjadi data latih, data validasi  dan  data  uji.  Data  latih  selanjutnya  akan diaugmentasi sedangkan data uji akan digunakan pada saat  tahapan  pengujian  untuk  mengetahui  performa dari setiap model CNN.

## 3.2. Convolutional Neural Network
CNN  atau  kepanjangan  dari  Convolutional Neural  Network[16]  adalah  salah  satu  metode klasifikasi maupun prediksi yang bisa diimplementasikan  pada  data  gambar,  suara  maupun teks.  Pada  umumnya  ada  tiga  tipe  layer  Arsitektur CNN yaitu convolution layer, pooling layer, dan fully connected  layer.  Ekstraksi  informasi  pada  gambar sering  kali  digunakan  Convolution  layer  dan  pooling layer.  Sedangkan  fully  connected  layer  digunakan sebagai  prediksi  serta  memberi  label  pada  data  yang paling tepat sebagai hasil prediksi maupun klasifikasi.
Gambar 2. layer deep learning
3.3. Transfer learning pre-trained model Transfer  Learning  [17]merupakan  teknik  yang memanfaatkan    model    yang    sudah  ditraining sebelumnya  (pretrained    model)  untuk    digunakan mengklasifikasikan dataset yang  baru  sehingga  tidak perlu  untuk  melakukan training data  dari  awal. dan dilakukan      penyesuaian      pada      bagian  akhir      dari
model.   Secara   umum arsitektur  CNN  terdiri  dari beberapa    layer,    layer-layer    ini    yang    melakukan ekstraksi fitur-fitur yang ada pada dataset.
Gambar 3. model transfer learning yang diusulkan

## 3.4. VGGNet
Arsitektur  VGGNet  [18]  ialah  arsitektur pengembangan  dari  alexnet  yang  mana  arsitektur tersebut  fokus  pada  proses  ekstraksi  fitur  di  layer convolusi sehingga mampu mendapatkan representasi citra yang banyak untuk dapat di klasifikasi. Arsitektur VGG16  merupakan  bagian  dari  model  deep  learning meliputi dari 16 layer. Model arsitektur VGG16 dapat dilihat gambar 4. Sedangkan arsitektur VGG16 sendiri memiliki  13  layer  lapisan  konvolusi,  dan  2  lapisan digunakan  sebagai  fully_connected,  serta  1  lapisan klasifikasi.
Gamba 4. model arsitektur VGG16 [19]
Gambar  4.  tiap  susunan  konvolusi  diatas memiliki dimensi kernel 3x3. Perbedaannya pada tiap susunan  konvolusi  dari  masing-  masing  susunan jumlah  filter.  Jumlah  filter  64  ada  pada2  susunan konvolusi awal, sedangkan jumlah kernel 128 susunan 3  serta  4.  Begitu  pada  susunan  konvolusi  lain  yang jumlah  filternya  berbeda  ialah  256  (susunan  4  5  6) serta 512 (susunan 7 8 9 10 11 12). 2x2 max pooling digunakan  sesudah  susunan  konvolusi  2  4  7  10  serta 13. output pooling terakhir akan dihubungkan ke layer fully_connected,  dan  pada  akhirnya  terhubung  ke klasifikasi  guna  untuk  penentuan  class  ataupun  label dataset.

## 3.5. Confusin Matrix
Klasifikasi  merupakan  proses  pembelajaran secara    terbimbing    melalui  trainingset  berdasarkan data histori (Komputer and Nuswantoro, 2018).Pengukuran Kinerja Untuk permasalahan dalam klasifikasi,  pengukuran  yang  biasa  digunakan  adalah precision , recall dan accuracy [21].  Dalam mengestimasi eksekusi dengan menggunakan confusion matrix, terdapat 4 (empat) istilah dari sistem
pengelompokan.  Nilai True  Negative (TN)  adalah jumlah informasi negatif yang dapat dibedakan secara akurat,  sedangkan False  Positive (FP)  adalah informasi negatif tetapi diidentifikasi sebagai informasi  yang  pasti.  Sementara  itu, True  Positive (TP)  adalah  informasi  positif  yang  dibedakan  secara akurat. False  Negative (FN)  adalah  sesuatu  yang bertentangan dengan True Positive , sehingga informasi  yang  positif,  namun  diakui  sebagai informasi  yang  negatif.  Seperti  pada  penelitian  yang dilakukan  [22]  jenis  klasifikasi  binary  yang  hanya memiliki  2  keluaran  kelas,  confusion  matrix  dapat disajikan seperti pada berikut ini :
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif True Positif False Negatif Negatif False Positif True Negatif Mengingat  nilai-nilai True  Negative , False Positive , False Negative , dan True Positive , ketepatan, akurasi,  dan recall .  Nilai  presisi  mendeskripsikan seberapa tepat kerangka kerja dapat klasifikasi secara efektif.
1. Precision Precision merupakan suatu informasi yang diambil pada  salah  satu  dari  bagian  data  [23].  Rumus precision adalah
Precision = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ) × 100 %
(2.1)
2. Recall Recall merupakan  pengambilan  dan  perhitungan data    yang  relevan  dari  keseluruhan  data  yang berada  didalam  sistem  dengan  menggunakan query.  Selain  itu  recall  juga  disebut  dengan sensitifity.  Dimana  peluang  munculnya  data relevan  dapat  disesuaikan  dengan  query.  Rumus Recall adalah sebagai berikut :
Recall = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ) × 100% (2.2)
3. Accuracy
Accuracy adalah  hasil prediksi benar dari semua dataset.  akurasi  juga  dapat  di  persentasekan  dari total  e-mail  yang  benar  dengan  mengidentifikasi nya  kedalam  rasio  prediksi  positif  atau  negatif. Rumus Accuracy adalah :
Accuracy = ( 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃 ) × 100% (2.3)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pengujian  penelitian  ini  digunakan  laptop dell e7270 dengan spesifikasi core i7 gen 6, ram 16gb, ssd  512gb,  dan  sistem  operasi  windows  10  pro  serta menggunakan  tools  bantu  google  colab  untuk implementasi dari program. Berikut tabel implementasi  dan  hasil  penelitian  setelah  dilakukan training dan validasi dengan  menggunakan deep  pre- trained model VGG16.
Tabel 2. Parameter transfer learning Nama Parameter Optimation Adam Batch size 32 Shape input 80,80,3 Learning rate 0.001 Activation Softmax Tabel 3. Hasil akurasi dan error Rate 0.0001 Data Training Validasi Waktu Akurasi 79% 82% 71 detik Error 0.50 0.41
Gambar 5. Grafik akurasi
Gambar 6. grafi error rate
Berdasarkan  hasil  gambar  5  dan  6  serta  tabel  2 dapat  simpulkan  bahwa  menggunakan  deep  pre- trained model VGG16 dengan epoch 30 batch size 32, learning rate 0.0001 sedangkan untuk parameter yang digunakan  optimation  adalah  adam  serta  aktivasi parameter  adalah  softax.  Dataset  training  berjumlah 1000 data citra daun klengkeng  yang terdiri dari  250 daun  matalada,  250  daun  puangrai,  250  daun  new kristal  dan  250  daun  diamond  river,  target  size  yang digunakan  adalah  80x80x30  menghasilkan  tingkat akurasi training 79% sedangkan validasi menggunakan  690  data  dan  akurasi  validasi  terbaik adalah  82%  dan  waktu  komputasi  yang  di  butuhkan adalah  71  detik.  Dari  perbandingan  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  epoch  berpengaruh terhadap  tingkat  akurasi,  selain  itu  juga  semakin banyak  epoch  yang  digunakan  maka  semakin  tinggi tingkat akurasi yang didapatkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  ini  mengusulkan  metode  deep pre-trained model VGG16 dengan menggunakan tools bantu  google  colab  menghasilkan  tingkat  akurasi terbaik 79% dan validasi 82% serta error dari masing- masing proses training dan validasi yaitu 0.50 dan 0.41 sedangkan  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  untuk training dan validasi adalah 71 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Kurniawati1  and  H.  M.  Riandini,  “Analisis Kadar Vitamin C Pada Daging Buah Kelengkeng ( Dimocarpus longan L ) Segar dan Daging Buah Kelengkeng Kaleng Dengan Metode Analysis Of Vitamin  C  Content  In  Fresh  Longan  ( Dimocarpus  longan L ) And Canned Longan by Spectrophotometric UV-Vis Method,” vol. 2, no. 2, pp. 119–126, 2019.
[2]  M.  M.  Sebatubun  and  M.  A.  Nugroho, “EKSTRAKSI FITUR CIRCULARITY UNTUK PENGENALAN VARIETAS KOPI ARABIKA,”  vol.  4,  pp.  283–289,  2017,  doi: 10.25126/jtiik.201744505.
[3]  Andono  and  P.  Nurtantio, Pengolahan  Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2017.
[4]  Adtya Pa Budhi, “Klasifikasi Jenis Pohon Gaharu Berdasarkan Tekstur dan Bentuk Daun Menggunakan  Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS),” BI-Obses, 2019.
[5]  H. S. A. Harjoko, “Klasifikasi Varietas Tanaman Kelengkeng Berdasarkan Morfologi Daun Menggunakan Backpropagation Neural Network dan  Probabilistic  Neural  Network,”  vol.  55281, pp. 11–16, 2011.
[6]  R.  A.  Raharjo,  “Klasifikasi  Jenis  Buah Menggunakan  Adaptive  Neuro-fuzzy  Inference System (anfis) Dan  Image  Processing,” eProceedings Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 9053–9068, 2019.
[7]  D. Hardiyanto, S. Kristiyana, D. Kurniawan, and D.  A.  Sartika,  “Klasifikasi  Motif  Citra  Batik Yogyakarta  Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,” J. Control Netw. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 1–13, 2019.
[8]  N. S. Hodijah, R. N. Whidhiasih, and D. Irwan, “Identifikasi  Buah  Mangga  Gedong  Gincu Cirebon  Berdasarkan  Citra  Red-Green-Blue Menggunakan  Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference System,” vol. 5, no. 1, pp. 12–20, 2017.
[9]  R.  N.  Whidhiasih  and  I.  Ekawati,  “Identifikasi Jenis Penyakit Daun Padi Menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy Inferene System (Anfis)
Berdasarkan Tekstur,” Pros. Semin. Nas. Energi Teknol. , pp. 131–140, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.unismabekasi.ac.id/index.php/siner gi/article/view/1706.
[10] C.  Malegori,  L.  Franzetti,  R.  Guidetti,  E. Casiraghi,  and  R.  Rossi,  “GLCM,  an  Image Analysis  Technique  for  Early  Detection  Of Biofilm,” J.  Food  Eng. ,  vol.  185,  pp.  48–55, 2016, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2016.04.001.
[11] M.  Fashi,  L.  Naderloo,  and  H.  Javadikia,  “The Relationship  Between  the  Appearance  of Pomegranate  Fruit  and  Color  And  Size  of  Arils Based  on  Image  Processing,” Postharvest  Biol. Technol. , vol. 154, no. September 2018, pp. 52– 57, 2019, doi:
10.1016/j.postharvbio.2019.04.017.
[12] S.  Mishra,  B.  Majhi,  P.  K.  Sa,  and  L.  Sharma, “Gray Level Co-Occurrence Matrix And Random Forest  Based  Acute  Lymphoblastic  Leukemia Detection,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 33, pp. 272–280, 2017, doi:
10.1016/j.bspc.2016.11.021.
[13] Y.  I.  Anas et  al. ,  “Decision  Support  System Pemilihan  Bibit  Unggul  Tanaman  Kelengkeng Menggunakan  Metode  Saw  (  Simple  Additive Weighting ),” pp. 17–22, 2020.
[14] L. Fajriyah, M. K. Dr. Hamidah, and M. S. Prof. Dr. Bambang Irawan, “ANALISIS KEANEKARAGAMAN DAN PENGELOMPOKAN EMPAT VARIETAS KELENGKENG  (Dimocarpus  longan  Lour.) MELALUI METODE FENETIK,” 2016.
[15] D. Varshni, K. Thakral, L. Agarwal, R. Nijhawan, and A. Mittal, “Pneumonia Detection Using CNN based Feature Extraction,” Proc. 2019 3rd IEEE Int.  Conf.  Electr.  Comput.  Commun.  Technol.
ICECCT 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICECCT.2019.8869364.
[16] I. G. and Y. B. and A. Courville, Deep learning , vol. 29, no. 7553. 2016.
[17] D.  Sarkar,  R.  Bali,  and  T.  Ghosh, Hands-On Transfer  Learning  with  Python  Implement Advanced  Deep  Learning  and  Neural  Network Models Using TensorFlow and Keras . 2018.
[18] V.  Atliha  and  D.  Sesok,  “Comparison  of  VGG and  ResNet  used  as  Encoders  for  Image Captioning,” 2020  IEEE  Open  Conf.  Electr. Electron. Inf. Sci. eStream 2020 - Proc. , pp. 1–4, 2020, doi: 10.1109/eStream50540.2020.9108880.
[19] S.  Tammina,  “Transfer  learning  using  VGG-16 with  Deep  Convolutional  Neural  Network  for Classifying Images,” Int. J. Sci. Res. Publ. , vol. 9, no. 10, p. p9420, 2019, doi:
10.29322/ijsrp.9.10.2019.p9420.
[20] F.  I.  Komputer  and  U.  D.  Nuswantoro, “Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Pada,” vol. 8, no. 1, 2010.
[21] J. J. Sheu, “An efficient two-phase spam filtering method  based  on  e-mails  categorization,” Int.  J. Netw. Secur. , vol. 9, no. 1, pp. 34–43, 2009.
[22] E.  P.  K.  Orpa,  E.  F.  Ripanti,  and  T.  Tursina, “Model  Prediksi  Awal  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 4, p. 272, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.33163.
[23] S.  Defiyanti  and  D.  L.  Crispina  Pardede, “Perbandingan  kinerja  algoritma  id3  dan  c4.5 dalam klasifikasi spam-mail,” ReCALL , 2008.