Klasifikasi Kardus Barang di PT XYZ Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Pendekatan Fine Grained Image Classification Alief Yuwastika Firmandicky 1 , Yeremia Alfa Susetyo 2*
1,2* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 6 March 2024 Received in revised form 11 May 2024 Accepted 30 July 2024
Available online October
2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i4.2337.

## Keywords:
Convolutional Neural Network; Fine Grained Image Classification; ResNet Architecture.

## Kata Kunci:
Convolutional Neural Network; Fine Grained Image Classification; ResNet Architecture.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
PT XYZ requires a system to automatically validate items in storage with the system. Cardboard boxes containing items exhibit high visual similarity within a specific sub-category. Several studies have demonstrated the use of  Convolutional Neural Network (CNN) as a method for image classification with a Fine Grained Image Classification (FGIC) approach for classifying data with high similarity, resulting in good accuracy, and this will be applied in this research. The ResNet architecture  is  used  with  and  without  ImageNet  weight  initialization,  combined  with  the RMCSAM architecture, resulting in eight training configurations. Based on testing results using 172  images  across  14  classes,  the  ResNet  +  RMCSAM  configuration  with  ImageNet  weight initialization and the 20 times augmentation dataset achieves the highest accuracy compared to other configurations, with an  accuracy of  99.42% and a loss of  0.0004. This configuration is utilized for cardboard classification in the PT XYZ warehouse.

## a b s t r a k
PT  XYZ  memerlukan  sistem  untuk  dapat  memvalidasi  barang  pada  penyimpanan dengan  sistem secara  otomatis.  Kardus  barang  memiliki  kemiripan  visual  yang  tinggi pada  satu  sub-kategori  barang.  Beberapa  penelitian  sudah  membuktikan  penggunaan Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  sebagai  metode  dalam  klasifikasi gambar  dengan  pendekatan  Fine  Grained  Image  Classification  (FGIC)  untuk pengklasifikasian data dengan tingkat kemiripan tinggi menghasilkan akurasi yang baik akan  dipakai  dalam  penelitian  ini.  Penggunaan  arsitektur  ResNet  dengan  dan  tidak dengan  inisialisasi  bobot  serta  dikombinasikan  dengan  arsitektur RMCSAM  sehingga memiliki 8 konfigurasi pelatihan. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data 172 gambar  dengan  14  kelas,  konfigurasi  model  ResNet  +  RMCSAM  dengan  inisialisasi bobot ImageNet lalu menggunakan dataset Augmentasi 20 kali memiliki akurasi terbaik daripada konfigurasi lainnya dengan akurasi sebesar 99,42% dengan kehilangan (loss) mencapai 0,0004. Konfigurasi ini yang digunakan dalam klasifikasi kardus pada Gudang PT.XYZ.
*Corresponding Author. Email: yeremiaalfasusetyo@uksw.edu 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Manajemen  gudang  sangat  penting  untuk  untuk memastikan kelancaran pasokan barang dengan baik [1].  Dengan  adanya  manajemen  gudang  yang  baik, dapat memastikan persediaan dan logistik pada toko agar  tidak  terjadi  kekurangan  dengan  permintaan konsumen. Alur kerja yang terjadi pada gudang secara garis besar adalah menyimpan barang sebelum dapat didistribusikan  ke  toko  untuk  dijual  kepada konsumen.  Tidak  semua  barang  secara  cepat  dapat didistribusikan  langsung  kepada  toko.  Sebaliknya pendistribusian barang terjadi bila toko memerlukan pemasokan  barang  tertentu  saja.    Maka  dari  itu, diperlukannya  tempat  penyimpanan  pada  gudang untuk  menyimpan  barang  yang  datang  tetapi  tidak langsung  dikirim  kepada  toko.  Agar  tidak  terjadi kesalahan  diperlukannya  pengorganisasian  barang dan pencatatan barang yang baik [2]. Pada gudang PT XYZ  memiliki  sistem  informasi  pencatatan  barang pada gudang untuk mencatat barang yang disimpan ke  tempat  penyimpanan.  Namun  terjadi  beberapa kasus  barang  yang  ada  tempat  penyimpanan  tidak sesuai dengan apa yang ada sistem dikarenakan oleh human  error .  Maka  dari  itu  diperlukannya  validasi pencocokan  terhadap  barang  yang  ada  di  tempat penyimpanan  dengan  yang  ada  di  sistem.  Namun pencocokan  barang  dengan  sistem  untuk  sebesar tempat penyimpanan memerlukan waktu yang sangat lama  jika  dilakukan  secara  manual.  PT  XYZ memerlukan sistem untuk dapat memvalidasi barang pada penyimpanan dengan sistem secara otomatis.
Fine  Grained  Image  Classification merupakan pendekatan  dalam Deep  Learning yang  bertujuan untuk  membedakan  gambar  pada  kategori  dasar  ke dalam  sub-kategori  berbeda  misalnya  perbedaan spesies  burung  atau  perbedaan  model  mobil  [3]. kasus yang dihadapi dalam FGIC merupakan kasus yang  memiliki dataset yang  secara  visual  memiliki kemiripan  yang  tinggi.  Pendekatan  yang  sering digunakan  dalam Fine  Grained  Image  Classification melibatkan  penggunaan  arsitektur  Jaringan  Saraf yang  Mendalam  ( Deep  Neural  Networks )  dan  teknik Transfer Learning untuk mengekstraksi fitur-fitur yang relevan  dari  gambar-gambar  tersebut.  Sehingga memungkinkan  model  memahami  pola  dan perbedaan  yang  halus  pada  kelas-kelas  yang  mirip secara visual.
Algoritma Convolutional  Neural  Network merupakan salah  satu  penerapan  pada Deep  Learning yang digunakan untuk mengolah citra gambar digital [4][5] [6]. CNN sangat efektif dalam mengenali pola spasial dan  memahami  hierarki  fitur  dari  data  visual.  CNN sangat  berhasil  dalam  menjalankan  berbagai  tugas pengolahan gambar, seperti klasifikasi gambar, deteksi objek,  dan  segmentasi  gambar.  Cara  kerja  CNN dengan  menggunakan kernel berisikan  bobot  yang dapat mengekstrak fitur dari data citra gambar dengan melalui operasi konvolusi [4]. Kardus barang memiliki kemiripan  visual  yang  tinggi  pada  satu  sub-kategori barang. Perbedaan-perbedaan kecil tersebut contohnya  ukuran,  varian,  label  dan  warna.  Untuk dapat  membedakan  hal  tersebut  perlunya  model klasifikasi dengan tingkat ketelitian yang tinggi untuk dapat membangun sistem validasi barang pada tempat penyimpanan otomatis di PT XYZ.
Penelitian tentang Deteksi Klasifikasi Kendaraan pada Jalan  Raya  menggunakan  Algoritma Convolutional Neural  Network (CNN)  membahas  tentang  Metode Convolutioal Neural Network yang dapat mengenali dan mengklasifikasikan  Citra  Gambar  kendaraan. Menggunakan 2 model Uji yaitu model sequential dan model  VGG16  dengan  memiliki  akurasi  yang tinggi[4].  Menggunakan  8  kelas  dengan  total  data sebanyak 1406 citra data latih dan 274 citra data uji. Dengan  model  sequential  memiliki  akurasi  98,18  % dengan loss mencapai 0,103, sedangkan dengan model VGG16 memiliki akurasi sebesar 99,64 % dengan loss mencapai 0,014. Diperoleh kesimpulan bahwa model VGG16  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  karena memiliki  layer  lebih  banyak  dan  sudah  dilatih sebelumnya  menggunakan dataset ImageNet  maka akan semakin banyak informasi yang dapat di peroleh dari citra gambar.
Penelitian Selanjutnya yang berjudul Deteksi Penyakit Covid-19  Pada  Citra  X-Ray  dengan  Pendekatan Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  dilakukan oleh  Mawaddah  Harahap  dan  kawan-kawan membahas  tentang  klasifikasi  gambar  hasil  sinar-X pada bagian dada manusia untuk dapat mendiagnosis pasien  COVID-19  positif  maupun  negative  [7]. Dalam  penelitiannya  menggunakan  arsitektur Convolutional  Neural  Network dengan  menggunakan metode Transfer  Learning dimana  menggunakan arsitektur  penelitian  sebelumnya  dengan  kasus  yang mirip  untuk  mengekstrak  bobot  dalam  lapisan
956 tersembunyi di dalam model yang dapat dimodifikasi dan  diupdate  sesuai  masalah  dalam  penelitian. Penelitian  ini  juga  memberikan  hasil  pelatihan menggunakan arsitektur-arsitektur terkenal sebelumnya  seperti  VGG19,  ResNet,  ResNetV2, MobileNetV2,  dan  InceptionResNetV2.  Dari  hasil yang diberikan dengan menggunakan dataset gambar Sinar-X  tubuh  manusia  untuk  mendiagnosis COVID-19  diraih  oleh  arsitektur  ResNet50V2 dengan  akurasi  mencapai  96  persen.  Namun dikatakan  bahwa  dalam  penelitian  ini  masih memerlukan  data  lebih  banyak  untuk  menghindari overfitting.
Lalu  Penelitian  berjudul Fine-Grained  Image  Analysis With  Deep  Learning:  A  Survey menjelaskan  tentang perbedaan  analisis  gambar  pada Computer  Vision dengan pendekatan Find Grained [8]. pada pengenalan gambar  umumnya  yang  diberikan  contoh  bahwa komputer  dapat  mengenali  dan  membedakan suatu objek dengan kategori dasar dengan perbedaan yang cukup  besar  sehingga  komputer  dapat  mengenali dengan  mudah.  Lalu  dijelaskan  bahwa Fine-Grained Image  Analysis ini  merupakan  pendekatan  yang dilakukan untuk mengenali objek pada satu kategori dasar  ke  kategori  yang  lebih  kecil.  Tantangan  yang dihadapi pada Fine Grained adalah komputer mampu mengenali  dan  membedakan  objek  yang  memiliki kesamaan yang tinggi pada visualnya. Masalah utama yang dihadapi adalah komputer sulit sekali mengenali dengan sedikit perbedaan sehingga dengan algoritma klasifikasi  biasanya  tidak  mampu  membedakan  dan memiliki  ketepatan  prediksi  yang  rendah.  Maka diperlukannya  metode-metode  seperti  menangkap bagian  objek  yang  berbeda.  Menemukan  informasi kasar  hingga  halus  pada  gambar  dan  juga mengembangkan  model  yang  berbasis  atau  khusus pada atribut yang dipakai.
Dalam penelitian Dichao Liu, Yu Wang Kenji Mase and  Jien  Kato  tahun  2022  tentang  penerapan Fine- Grained  Image  Classiﬁcation dengan  menggunakan metode Multi-Scale Attention dan juga Channel Spatial Attention mengatakan  bahwa  pendakatan Attention Infomation atau  perhatian  infomasi  pada  objek merupakan pendekatan yang efektif untuk penerapan Fine  Grained  Image  Classification [3].  Cara  kerjanya dengan memberikan perhatian dan melokalisasi pada bagian  pada  objek  sehingga  jika  digabungkan  dan diklasifikasikan  mampu  memberikan  informasi
pelengkap  dan  komprehensif.  Dijelaskan  bahwa metode yang dengan memperoleh fitur ekstraksi dari arsitektur ResNet50 lalu mengeksploitasi pada lapisan fully-connected .  Dari  hasil  fitur  ekstraksi  tersebut  akan dilakukan  2  operasi  yaitu Multi-Scale  Attention dan Channel  Spatial  Attention yang  nantinya  akan digabungkan dengan fitur ekstraksi awal sehingga fitur memiliki semacam Atensi pada bagiannya. Operasi ini disebut Attention karena  dengan  menggabungkan operasi  atensi  dengan  fitur  dengan  operasi penjumlahan  matriks  sehingga  pada  bagian  tertentu akan  menambah  bobot  sehingga  model  akan  dapat fokus pada area tersebut.
Penelitian-penelitian  diatas  melakukan  beberapa inovasi  dalam  mengerjakan  tugas  klasifikasi  gambar dengan metode Deep Learning dengan studi kasus yang berbeda-beda. Beberapa teknik dilakukan agar dapat memberikan  potensi  maksimal  dan  hasil  yang memuaskan.  Sama  halnya  dengan  penelitian  ini memiliki  tujuan  untuk  dapat  mengklasifikasikan kardus  barang  di  PT.XYZ.  Melalui  pendekatan Fine Grained dan  teknik Transfer  Learning serta  melakukan beberapa konfigurasi berbeda agar dapat dibandingkan  yang  nantinya  dapat  diketahui  hasil konfigurasi yang maksimal untuk dapat digunakan di PT.XYZ.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan Metode Penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Persiapan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  pustaka dengan mencari referensi mengenai topik pembahasan Fine  Grained  Image  Classification dalam jurnal-jurnal  nasional  maupun  internasional,  artikel beserta situs internet yang berhubungan. Pada tahap ini dilakukan pencarian tools untuk klasifikasi gambar
yang  mungkin  bisa  digunakan  untuk  menunjang penelitian  dan  tahap  berikutnya.  Mempelajari  fitur- fitur dalam tools dengan melakukan demo klasifikasi gambar  dengan dataset yang  sudah  ada  di  internet untuk  menentukan  model  yang  digunakan  dalam penelitian.  Penekanan  utama  dalam  penelitian  ini adalah  meningkatkan  kemampuan  sistem  untuk mengenali  objek  pada  kardus  dengan  tingkat  detail yang  tinggi,  memungkinkan  identifikasi  yang  lebih akurat  dan  efisien.  Mengidentifikasi  ruang  lingkup pembahasan  dengan  terjun  langsung  di  lapangan untuk  menemukan  masalah  yang  muncul  untuk dibahas.  Menentukan  data-data  apa  saja  yang  perlu diambil lalu menentukan model arsitektur klasifikasi gambar  untuk  klasifikasi  kardus  dengan  dasar Fine Grained Image Classification .
Data  yang  digunakan  berupa  citra  gambar  kardus barang.  Populasi  data  merupakan  kardus  yang terdapat pada Gudang PT XYZ. Dengan sampel data adalah gambar kardus yang dapat berhasil diperoleh. Lalu untuk metode pengumpulan data menggunakan metode Purposive  Sampling .  Metode  ini  memiliki karakteristik  sampel  disesuaikan  dengan  tujuan penelitian  [9].  Data  yang  diambil  memiliki  kriteria tertentu  seperti  memiliki  kesamaan  dengan  tingkat tinggi  untuk  dapat  diklasifikasikan.  Ketentuan gambar  yang  diambil  merupakan  bagian  depan, samping  kardus  yang  berisikan  informasi  sebuah kardus  seperti  nama,  varian,  rasa,  jenis  barang, produksi dan lain-lain.
Gambar 2. Sampel data kardus bagian depan Tahap  Pengelompokan  dan  Praproses  data ( Preprocessing  Data )  dilakukan  pengelompokan  data yang  berhasil  diambil.  Data  yang  diperoleh  akan dipilih  sesuai  ketentuan  awal.  Dari  data  tersebut dilakukan  pengelompokan  sesuai  dengan  informasi yang  tercantum  pada  gambar  dengan  urutan  nama produk  lalu  dilanjutkan  dengan  varian  dan  juga ukuran. Kardus memiliki beberapa sisi layaknya balok yang memiliki 6 sisi, data yang diperoleh merupakan data  2  sisi  panjang  dan  2  sisi  lebar.  Maka  dari  satu kardus di bagi menjadi 2 kelas yaitu sisi depan atau
face dan  sisi  samping  atau side .  Dari  pengelompokan sesuai informasi dikelompokkan lagi menjadi face dan side dengan ketentuan bila pada sisi tersebut memiliki informasi  pembeda  dengan  sub-kategori  lain  yang hampir  sama.  Bila  tidak  memiliki  pembeda  seperti logo,  dan  nama  produk  tidak  dimasukan  kedalam dataset .  Tujuan  ini  bermaksud  untuk  membedakan antara  kardus  sisi  depan  dan  samping  walaupun merupakan 1 kardus yang sama agar komputer lebih mudah membedakan.
Gambar 3. Kerangka kardus
Data  yang  berhasil  dikelompokkan  dan  juga  diberi label  data  tersebut  akan  dilakukan  praproses  data dengan  melakukan  beberapa  proses  seperti peningkatan  kualitas  gambar,  pemotongan  gambar, mengubah ukuran, mengatur warna dan lain-lain. Lalu dilakukan  augmentasi  gambar  untuk  memperbanyak dataset gambar dengan membuat salinan gambar serta memanipulasi  transformasi  gambar  [10].  Diproses dengan  beberapa  kombinasi  seperti  rotasi, mirroring , dan  mengubah  kecerahan  pada  gambar  sehingga menjadi data baru yang berbeda dengan data aslinya. Setelah data berhasil dikumpulkan dan menjadi dataset yang  dapat  untuk  diuji.  Data  akan  dibagi  menjadi  2 bagian yaitu data latih yang digunakan untuk melatih model dan data validasi untuk memvalidasi hasil dari model tersebut.
Dalam rancangan model Convolutional Neural Network . Model  CNN  ini  mengimplementasikan  beberapa kovolusi yang menghasilkan fitur ekstraksi ketika data citra  gambar  diproses  sebagai  masukan.  Dari  fitur ekstraksi  tersebut  dapat  tersambung  dengan  lapisan disebut  dengan fully-connected yang  bertindak  sebagai pengklasifikasi sesuai dengan kelas yang telah tertera. Pembuatan  model  arsitektur  CNN  menggunakan metode Trensfer  Learning dimana  metode  ini menggunakan pembelajaran sebelumnya, menggunakan  kerangka  model  dari  pembelajaran dengan masalah yang hampir mirip lalu memodifikasi dan mengupdate paramater sesuai dengan permasalahan  dalam  penelitian  [11].  Jenis Transfer Learning yang  digunakan  ialah  ResNet  dan  untuk penerapan FGIC menggunakan kerangka RMCSAM.
Residual Network (ResNet) merupakan jenis jaringan saraf  tiruan  (JST)  menggunakan  operasi  konvolusi yang memungkinkan pelatihan dengan lapisan lebih dalam yang termasuk ke dalam Deep Neural Network . ResNet memiliki mekanisme residu yaitu menghubungkan  masukan  langsung  dengan  lapisan berikutnya  tanpa  melalui  pemrosesan  pada  lapisan tersebut.  Koneksi  ini  bertujuan  untuk  mengurangi terjadinya gradien yang hilang dan peledakan gradien yang dapat ditemui dalam jaringan saraf tiruan yang memiliki  lapisan  yang  sangat  dalam.  ResNet merupakan salah satu arsitektur terkenal yang hingga saat  ini  masih  digunakan  karena  memiliki  akurasi yang  terus  bertambah  seiring  bertambahnya penelitian dengan memodifikasinya [12].
Recursive Multi-Scale Channel-Spatial Attention (RMCSAM)  memanfaatkan  fitur  ekstraksi  model CNN  dengan  menambahkan  beberapa  operasi pemrosesan  nantinya  pada  lapisan  sebelum fully- connected pada  model  ResNet  yang  dipakai.  Fitur ekstraksi setelah melalui pemrosesan pada Arsitektur Resnet  berupa  citra  gambar  berukuran  7x7x2048 dibagi menjadi 2 yaitu proses Channel Wise Attention dan Spatial  Wise  Attention . Channel  Wise  Attention memiliki cara kerja dengan memproses fitur ekstraksi dengan  lapisan Global  Pooling berdasarkan  rata-rata (GAP) atau nilai maksimal (GMP) pada satu kernel , maka  fitur  ekstraksi  memiliki  ukuran  menjadi 1x1x2048 diubah menjadi lapisan linier menggunakan flatten berubah  menjadi  2048 neuron .  Lapisan dilakukan  operasi multilayer  precetron (MLP)  dengan satu hidden  layer dengan  neuron  256/126/64  dan fungsi aktivasi berupa Sigmoid .
Gambar 4. Alur Channel Wise Attention
Sub-modul  Spatial  Wise  Attention  merubah  fitur ekstraksi dengan memberikan operasi Channel Pooling berdasarkan channel pada fitur ekstraksi dengan hasil ukuran menjadi 7x7x1. Operasi pooling sama dengan proses Channel  Wise  Attention dengan  memperoleh rata-rata dan nilai maksimal dari setiap indeks pooling . Fitur  ekstraksi  rata-rata  (CAP)  dan  nilai  maksimal (CMP)  digabungkan( concanate )  berdasarkan  sumbu
channel menjadi ukuran 7x7x2. Lalu dilakukan operasi kovolusi  dengan  ukuran  kernel  3x3/5x5/7x7  dan melalui  fungsi  aktivasi  Sigmoid.  Hasil  fitur  ekstraksi Channel  Wise  Attention dan Spatial  Wise  Attention masing-masing  dilakukan  operasi  perkalian  matriks dengan  fitur  ekstraksi  awal  lalu  ditambahkan.  Maka akan diberikan keluaran berukuran7x7x2048.
Gambar 5. Alur Spatial Wise Attention
Proses penggabungan dari fitur ekstraksi dengan sub- modul Channel Wise Attention dan Spatial Wise Attention ini merupakan teknik modul atensi yang merupakan salah satu cara dalam pendekatan FGIC. Setelah fitur keluaran  diperoleh  dengan  ukuran  7x7x2048,  fitur dioperasikan  dengan  lapisan Avarage  Pooling dengan menghitung  rata-rata  setiap channel sehingga  ukuran fitur  menjadi  1x1x2048.  Lalu  masuk  ke  dalam fully- connected menggunakan flatten dan  dilakukan pengklasifikasian.

## Gambar 6. Alur Model
Tahap pelatihan merupakan tahap dimana arsitektur model yang sudah dibuat dilakukan pelatihan dimana model CNN melakukan serangkaian prosedur dimana gambar masuk ke dalam model dan keluaran berupa prediksi. Dari prediksi tersebut disandingkan dengan label  pada  data.  Nilai  selisih  label  dengan  prediksi tersebut  merupakan  nilai loss atau  kehilangan  yang nantinya diproses dengan optimizer untuk mengupdate bobot  pada  model  dalam  proses backpropagation . Evaluasi  model  setelah  melalui  tahap  pelatihan merupakan  tahap  dimana  model  yang  sudah  dibuat diberikan  evaluasi  terhadap  akurasi  prediksi  model dengan  label  data  yang  benar.  Perhitungan  akurasi dapat dinyatakan sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 × 100%
Penekanan  Akurasi  yang  tinggi  merupakan  fokus utama  dari  penelitian  ini,  kecepatan  prediksi  model dan optimasi ukuran model bukan merupakan fokus penelitian  ini.  Lingkungan  penelitian  ialah  rak penyimpanan pada gudang PT. XYZ.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  persiapan  dilakukan  dengan  mengumpulkan alat  yang  perlu  digunakan  dalam  penelitian.  Proses pengambilan data menggunakan kamera ponsel dan alat  untuk  mencatat  data  berupa  Microsoft  Excel. Setelah data gambar diperoleh maka informasi pada gambar dicatat di dalam Microsoft Excel dan diberi kode  kelas  kardus  tersebut. Tools yang  digunakan untuk  augmentasi  data  menggunakan  Torchvision. Untuk melatih model menggunakan pustaka pytorch. Dan  menggunakan  Google  Collab  sebagai  sarana pembuatan aplikasi dengan basis bahasa python.
Pada proses pengambilan data, kriteria kardus yang diambil ialah kardus yang dinilai memiliki kemiripan dengan varian kardus yang lain pada satu kelas besar dan  melalui  ketentuan-ketentuan  kurasi  data sebelumnya maka diperoleh data kelas dengan sub- kelas sebagai berikut.
Tabel 1. Data kelas pada kategori Kategori Kelas (Sub-kategori) Kategori A 7, 8 Kategori B 22, 23 ,24, 25 Kategori C 36, 38 Kategori D 62, 63, 67
Pada  tabel  1  merupakan  perolehan  kelas  dan  juga pengelompokan kelas terhadap kategorinya. Kategori tersebut  merupakan  nama/jenis  barang  secara keseluruhan dan sub-kategori merupakan varian atau ukuran  dari  nama  barang  tersebut.  Contohnya kategori sabun cuci piring dengan varian jeruk nipis 800  ml.  Lalu  setelah  pengelompokan  berdasarkan kategori dan sub-kategori, data dipisah lagi menjadi satu  gambar  per  kardus  dengan  perbedaan  kardus bagian  muka  ( face )  dan  bagian  samping  ( side ).  maka diperoleh  data  dengan  14  kelas  dengan  total  data sebanyak 172 gambar.
Tahap berikutnya ialah dengan melakukan augmentasi data menggunakan fungsi transformation dalam pustaka torchvision  dengan  kombinasi  dari  beberapa konfigurasi  seperti  pengaturan  kecerahan  dengan maksimal kecerahan 50 persen, rotasi gambar secara acak  dengan  maksimal  25  derajat  putar,  membalik gambar  secara  horizontal  maupun  vertikal  dengan masing masing probabilitas 0.5 sebanyak 10 kali dan 20 kali penambahan gambar pada setiap kelas.
Dilakukan praproses data dengan kustomisasi dataset menggunakan  pustaka  torchvision  untuk  mengubah gambar  yang  sudah  diaugmentasi  menjadi  ukuran 224x224x3.  Lalu  data  juga  dibagi  menjadi  data  latih dan  juga  data  validasi.  Dalam  pembagian  data menggunakan  metode stratified  sampling dimana membagi rata secara komposisi pada setiap kelas yang disebut  strata[13]  ke  dalam  data  latih  dan  validasi secara  acak  dengan  perbandingan  3:1  maka  dengan konfigurasi  diatas  dapat  diperoleh dataset siap  uji sebagai berikut.
Tabel 2. Rincian data augmentasi Data Augmentasi x 10  Augmentasi x 20 Latih 1290 2580 Validasi 430 860 Jumlah 1720 3440
Pembuatan model CNN menggunakan ResNet yang dimodifikasi dengan RMCSAM dibuat menggunakan pustaka  pytorch  berbasis  python.  Model  dirancang berdasarkan arsitektur sesuai dalam artikel RMCSAM dengan sedikit penyesuaian seperti terdapat 14 kelas pada  lapisan  klasifikasi.  Model  yang  sudah  terbuat dapat dilatih dengan beberapa konfigurasi pelatihan. Dalam  penelitian  terdapat  beberapa  kali  pelatihan dilakukan  dengan  konfigurasi  berbeda-berbeda  yang bertujuan untuk membandingkan akurasi dan model terbaik untuk kasus dengan dataset kardus. Perbedaan perbedaan tersebut dengan mengombinasikan antara penggunaan arsitektur ResNet dan ResNet+RMCSAM, dataset Augmentasi  x10  dan Augmentasi  x20,  lalu  dengan  menginisialisasi  bobot pada  arsitektur  dengan  bobot  yang  pernah dilatih( pretrain )  dengan dataset pada  ImageNet  dan inisialisasi  secara  random.  Dari  kombinasi  tersebut dapat diberikat konfigurasi pelatihan sebagai berikut.
2024, 954-564
Tabel 3. Konfigurasi model Arsitektur Dataset Bobot ResNet Augmentasi x10 Random ImageNet Augmentasi x20 Random ImageNet RMCSAM Augmentasi x10 Random ImageNet Augmentasi x20 Random ImageNet
Tabel 3 merupakan rincian konfigurasi setiap model yang  akan  dilatih.  Nama  konfigurasi  disesuaikan dengan  kombinasi  pada  kolom  tabel  diatas, contohnya  ResNetx10_pretrain  adalah  konfigurasi dengan arsitektur ResNet lalu dataset augmentasi x10 serta  dengan  menggunakan  inisialisasi  bobot ImageNet.  Semua  konfigurasi  menggunakan pengoptimalan(optimizer)  Adam  dengan Learning Rate sebesar  0,0005.  Lalu loss  function menggunakan CrossEntropyLoss . Dilatih sampai dengan Epoch ke-60, batch size 8, Dropout Rate sebesar 0,2 dan untuk Flatten pada  konfigurasi  ResNet  Menggunakan Global Average Pooling . Dengan konfigurasi diatas maka hasil pelatihan dapat didapat seperti berikut.
Grafik 7. Pelatihan ResNetx10
Gambar 8. Pelatihan Resnetx10_pretrain
Gambar 9. Pelatihan ResNetx20
Gambar 10. Pelatihan ResNetx20_pretrain
Gambar 11. Pelatihan RMCSAMx10
Gambar 12. Pelatihan RMCSAMx10_pretrain
Gambar 13. Pelatihan RMCSAMx
Gambar 14. Pelatihan RMCSAMx20_pretrain Kumpulan  gambar  diatas  merupakan  semua  grafik kehilangan  ( loss )  dan  akurasi  pada  semua  model dengan konfigurasi sebelumnya. Perbandingan dapat dilihat  ketika  inisialisasi  bobot  secara  random mengakibatkan overfitting dimana  model  kesusahan
atau  menurun  performanya  ketika  dibuat  prediksi menggunakan data baru [14]. Lalu terlihat juga bahwa model  yang  menggunakan dataset Augmentasi  x20 terlihat  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dibandingkan dengan model menggunakan Augmentasi x10. Untuk performa  arsitektur  ResNet  lebih  optimal  daripada memodifikasi  ResNet  beserta  RMCSAM.  Dapat dilihat  juga  pada  konfigurasi  RMCSAMx10_pretrain model  mengalami  kebingungan  ditandai  dengan ketidakstabilan kehilangan( loss ) validasi dan overfitting , walaupun memiliki akurasi yang tinggi. Namun, untuk konfigurasi ResNetx20_pretrain dengan RMCSAMx20_pretrain  memiliki  performa  hampir identik dengan akurasi mencapai 99 persen. Tabel 4. Hasil pelatihan Konfigurasi Kehilangan (loss) Akurasi validasi (%) ResNetx10 0,1145 87,19 ResNetx10 _Pretrain 0,0027 97,69 ResNetx20 0,0345 96,53 ResNetx20 _Pretrain 0,0012 99,88 RMCSAMx10 0,0243 84,72 RMCSAMx10 _Pretrain 0,0007 91,82 RMCSAMx20 0,0061 95,49 RMCSAMx20 _Pretrain 0,0004 99,77
Tabel  5  menunjukkan  hasil  akhir  dari  pelatihan model  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Model yang  menggunakan  arsitektur Recursive  Multi-Scale Channel-Spatial  Attention (RMCSAM)  umumnya menunjukkan  kehilangan  ( loss )  rata-rata  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  model  yang menggunakan arsitektur ResNet, dengan pengecualian  pada  model  RMCSAMx10.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  arsitektur  RMCSAM  memiliki kecepatan belajar yang lebih baik dalam memprediksi data dengan menggunakan dataset yang terbatas. Kehilangan  terendah  dicapai  oleh  konfigurasi RMCSAMx20_pretrain,  dengan  nilai loss mencapai 0,0004. Selain itu, jumlah dataset yang digunakan juga memiliki dampak signifikan terhadap hasil pelatihan. Penambahan data hasil augmentasi sebanyak dua kali lipat  dari  dataset  asli  dapat  meningkatkan  akurasi
hingga 9% dalam klasifikasi dataset kardus. Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang  sama untuk  semua  model.  Dataset  ini  diperoleh  sebelum dilakukan  proses  augmentasi  gambar,  yang memungkinkan  evaluasi  performa  model  dalam menghadapi data baru yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya. Dengan cara ini, dapat dipastikan bahwa model mampu mempertahankan akurasi yang tinggi  meskipun  dihadapkan  dengan  data  yang  tidak dikenal.  Analisis  ini  juga  menekankan  pentingnya proses  augmentasi  dalam  meningkatkan  generalisasi model,  yang  merupakan  faktor  krusial  dalam pengembangan model pembelajaran mendalam yang efektif.  Penggunaan  teknik  augmentasi  yang  tepat dapat memperluas cakupan data latih dan mengurangi risiko overfitting pada model.
Tabel 5. Akurasi hasil pengujian Konfigurasi Akurasi Uji (%) ResNetx10 87,21 ResNetx10_Pretrain 97,67 ResNetx20 96,51 ResNetx20_Pretrain 97,67 RMCSAMx10 90,12 RMCSAMx10_Pretrain 90,12 RMCSAMx20 96,51 RMCSAMx20_Pretrain 99,42
Dalam Tabel hasil pengujian terlihat RMCSAM lebih unggul  dibandingkan  dengan  ResNet  dengan menggunakan  data  yang  belum  pernah  diprediksi. Terdapat juga perbedaan hasil latih dengan hasil uji. ResNet10  memiliki  akurasi  paling  rendah  di  angka 87.21%, hasil ini hampir sama terjadi pada pelatihan yaitu  87.19%.  RMCSAMx10  memiliki  peningkatan yang  tadinya  memiliki  akurasi  84,72%  naik  hingga 90,12%. Capaian tertinggi terlihat pada RMCSAMx20_pretrain  yang  memiliki  akurasi sebesar 99,42%.
Hampir  semua  model  RMCSAM  mengalami kenaikan  akurasi  pada  saat  tahap  uji  sedangkan beberapa  model  ResNet  mengalami  penurunan akurasi.  Dikatakan  bahwa  arsitektur  ResNet  dapat mengalami  masalah  yang  rumit  ketika  terdapat beberapa  poin  perbedaan  kondisi  antara  data pelatihan  dan  pengujian  yang  menimbulkan Overfitting. Beberapa  cara  dilakukan  dengan melakukan  modifikasi  struktur  dasar,  tetapi  masih mempertahankan  ukuran  model  untuk  dapat dikelola[15].  RMCSAM  yang  menggunakan  teknik Atensi dengan mengambil hasil ekstraksi dari ResNet yang merupakan salah satu teknik dalam pendekatan FGIC terbukti dalam penggunaan pada dataset kardus yang  memiliki  kemiripan  visual  tinggi  yang memerlukan  model  klasifikasi  khusus  untuk  dapat memberikan akurasi yang tinggi dan performa yang diinginkan.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  melakukan  berbagai  proses  dalam membuat  model  klasifikasi  kardus  pada  PT.  XYZ. Pengumpulan  data  dengan  menggunakan  teknik Purposive  Sampling dengan  mengambil  data  dengan
ketentuan  tertentu  perlu  pemahaman  yang  lebih dalam  wawasan  terhadap  data  yang  akan  di  ambil dalam kasus ini adalah kardus barang yang ada pada gudang  PT.XYZ.    Penentuan  banyaknya  kelas didasarkan  pada  jumlah  banyaknya  jenis  produk dalam gudang. Dalam setiap kardus tidak semua sisi kardus  memiliki  pembeda  dengan  varian  lainnya dalam satu kategori produk sehingga lebih teliti dalam penentuan  pelabelan  dan  pemisahan  kelas  ke  ruang lingkup yang lebih kecil untuk mempermudah model dalam mengklasifikasi.
Pemilihan  teknik  pengambilan  data  menggunakan teknik Purposive  Sampling merupakan  teknik  paling tepat dalam penelitian ini. Akan tetapi, banyaknya data dan jenis kardus yang terlalu banyak mengakibatkan pengambilan  data  memakan  waktu  yang  cukup banyak.  Selain  itu,  terdapat  juga  kemungkinan penambahan produk jenis baru dan juga produk yang sudah tidak diproduksi lagi menambah masalah dalam penelitian ini.
Penggunaan model arsitektur dengan Transfer Learning model  ResNet  dengan  penggabungan  menggunakan RMCSAM  diusulkan  dalam  mengklasifikasikan gambar kardus. Mengombinasikan konfigurasi antara pemilihan model, dataset , dan bobot dilakukan untuk memperoleh hasil yang diinginkan. Berdasarkan hasil pengujian penggunaan model ResNet yang digabung dengan RMCSAM yang diinisialisasi bobot ImageNet menggunakan dataset Augmentasi  x20  lebih  unggul untuk  mengklasifikasikan  kardus  memiliki  akurasi mencapai 99,42%. Disusul dengan model menggunakan konfigurasi ResNet dataset Augmentasi x20 dan augmentasi x10 dengan inisialisasi keduanya menggunakan  ImageNet  memiliki  akurasi  sebesar 97,67%.  Keduanya  memiliki  performa  yang  sama hanya  dengan  perbedaan dataset yang  digunakan.
Menandakan dengan pendekatan FGIC model dapat menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  daripada menggunakan  model  klasifikasi  konvensional.  Lalu untuk model dengan inisialisasi bobot secara random dipegang  oleh  2  model  yaitu  dengan  konfigurasi ResNetx20  dan  RMCSAMx20  dengan  akurasi hampir sama sebesar 96,51%.
Pemilihan model pengujian menggunakan pendekatan  FGIC  sudah  terbukti  lebih  baik menggunakan  arsitektur  RMCSAM.  Akan  tetapi, RMCSAM  masih  memiliki  beberapa  kekurangan antara  lain  penambahan  beberapa  sub-modul  ke dalam  model  serta  dilakukan  secara  rekursif mengakibatkan model semakin dalam dan besar yang akan  mempengaruhi  kecepatan  prediksi  pada pelatihan maupun pengujian tergantung pada model fitur ekstraksi yang digunakan. Arsitektur lain masih perlu  dipertimbangkan  untuk  penelitian  di  masa berikutnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Rahardjo,  B.  (2017).  Perancangan  sistem manajemen gudang material penunjang di PT XYZ. J@ ti Undip: Jurnal Teknik Industri , 12 (2), 127-136.
[2] Senduk,  H.  Y.,  &  Sitokdana,  M.  N.  (2022). Perancangan  Sistem  Informasi  Pencatatan Gudang  Berbasis  Website  (Studi  Kasus Slingbag  Salatiga). JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (1), 373-383. DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i1.1503.
[3] Liu, D., Wang, Y., Mase, K., & Kato, J. (2022). Recursive multi-scale channel-spatial attention for  fine-grained  image  classification. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems , 105 (3), 713-726. DOI: 10.1587/transinf.2021EDP7166. [4] Radikto,  R.,  Mulyana,  D.  I.,  Rofik,  M.  A.,  & Zakaria,  M.  O.  Z.  (2022).  Klasifikasi Kendaraan  pada  Jalan  Raya  menggunakan Algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN). Jurnal Pendidikan Tambusai , 6 (1), 1668- 1679. DOI:
https://doi.org/10.31004/jptam.v6i1.3179.
[5] Sholeh,  I.,  &  Wiyono,  D.  A.  (2023).  Model Klasifikasi  Terumbu  Karang  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. DoubleClick:  Journal  of  Computer  and Information  Technology , 6 (2),  77-81.  DOI: http://doi.org/10.25273/doubleclick.v6i2.139 01.
[6] Nata, I. D., Sulistianingsih, N., & Yusuf, S. A. A. (2023). Implementasi Deep Learning Dalam Klasifikasi Citra Gambar Dengan Menggunakan Metode CNN. [7] Harahap,  M.,  Laia,  E.  M.,  Sitanggang,  L.  S., Sinaga, M., Sihombing, D. F., & Husein, A. M. (2022). Deteksi penyakit covid-19 pada citra x- ray  dengan  pendekatan  convolutional  neural network  (cnn). Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 6 (1),  70-77.  DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v6i1.3373.
[8] Wei, X. S., Song, Y. Z., Mac Aodha, O., Wu, J., Peng,  Y.,  Tang,  J.,  ...  &  Belongie,  S.  (2021). Fine-grained image analysis with deep learning: A survey. IEEE transactions on pattern analysis and machine  intelligence , 44 (12),  8927-8948.  DOI: 10.1109/TPAMI.2021.3126648.
[9] Andrade,  C.  (2021).  The  inconvenient  truth about convenience and purposive samples. Indian journal of psychological medicine , 43 (1), 86-88. DOI: https://doi.org/10.1177/0253717620977000.
[10] Sanjaya,  J.,  &  Ayub,  M.  (2020).  Augmentasi Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan Pendekatan  Random  Crop,  Rotate,  dan Mixup. Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , 6 (2). DOI:
https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[11] Krishna, S. T., & Kalluri, H. K. (2019). Deep learning  and  transfer  learning  approaches  for image classification. International Journal of Recent Technology  and  Engineering  (IJRTE) , 7 (5S4),  427- 432.
Alief Yuwastika Firmandicky, Yeremia Alfa Susetyo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (4) 2024, 954-564
[12] Wightman,  R.,  Touvron,  H.,  &  Jégou,  H.
(2021).  Resnet  strikes  back:  An  improved training  procedure  in  timm. arXiv  preprint arXiv:2110.00476 .
[13] Arieska,  P.  K.,  &  Herdiani,  N.  (2018). Pemilihan  teknik  sampling  berdasarkan perhitungan  efisiensi  relatif. Jurnal  Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang , 6 (2). DOI: https://doi.org/10.26714/jsunimus.6.2.2018. %25p.
[14] Zuo, X., Yang, X., Dou, Z., & Wen, J. R. (2019). RUCIR  at  TREC  2019:  Conversational Assistance Track. In TREC .
[15] Zhou, T., Zhao, Y., & Wu, J. (2021, January). Resnext  and  res2net  structures  for  speaker verification.  In 2021  IEEE  Spoken  Language Technology Workshop (SLT) (pp. 301-307). IEEE. DOI: 10.1109/SLT48900.2021.9383531.