## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Networks Untuk Klasifikasi Jenis Cat Tembok Menggunakan Arsitektur MobileNet

## Daniel Carlos*, Dyah Erny Herwindiati, Chairisni Lubis
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia Email: 1,* daniel.535200040@stu.untar.ac.id, 2 dyahh@fti.untar.ac.id, 3 chairisnil@fti.untar.ac.id Email Korespondensi:  daniel.535200040@stu.untar.ac.id Submitted: 11/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Perkembangan teknologi pengenalan gambar telah mengalami kemajuan pesat, terutama dengan munculnya algoritma Convolutional  Neural  Networks  (CNN).  Salah  satu  arsitektur  CNN  yang  efisien  dan  efektif  untuk  perangkat  seluler  adalah MobileNet.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  algoritma  CNN  menggunakan  arsitektur  MobileNet  untuk klasifikasi jenis cat tembok. Permasalahan utama yang dihadapi adalah identifikasi akurat jenis cat tembok berdasarkan gambar, yang memerlukan model yang mampu bekerja dengan baik meskipun pada perangkat dengan keterbatasan sumber daya. MobileNet dipilih  sebagai  solusi  karena  kemampuannya  dalam  mengurangi  kompleksitas  komputasi  tanpa mengorbankan kinerja.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  melibatkan  dua  pendekatan:  klasifikasi  dengan  ekstraksi  ciri  menggunakan  GLCM  dan histogram,  serta  klasifikasi  tanpa  ekstraksi  ciri  langsung  menggunakan  MobileNet.  Proses  pelatihan  dan  pengujian  dilakukan dengan  teknik  early  stopping  untuk  mencegah  overfitting,  dengan  model  dilatih  selama  50  epoch.  Hasil  akhir  penerapan menunjukkan bahwa klasifikasi tanpa ekstraksi ciri menggunakan MobileNet memberikan hasil yang sangat baik. Model mencapai akurasi pelatihan sebesar 89.68% dan akurasi pengujian sebesar 88.86%, dengan nilai loss yang rendah 0.0111 untuk pelatihan dan 0.0117  untuk  pengujian).  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  MobileNet  efektif  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasikan  jenis  cat tembok, serta mampu bekerja dengan efisien pada perangkat dengan keterbatasan sumber daya. Dengan demikian, penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa penggunaan arsitektur MobileNet dalam klasifikasi jenis cat tembok adalah solusi yang efektif dan efisien, membuka peluang untuk aplikasi serupa di berbagai perangkat seluler di masa mendatang.
Kata Kunci: Klasifikasi Cat Tembok; Convolutional Neural Networks; MobileNet
Abstract− The development of image recognition technology has made significant advancements, particularly with the emergence of  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  algorithms.  One  of  the  CNN  architectures  that  is  efficient  and  effective  for  mobile devices is MobileNet. This study aims to implement the CNN algorithm using the MobileNet architecture for classifying types of wall paint. The main problem addressed is the accurate identification of wall paint types based on images, requiring a model that performs  well  even  on  devices  with  limited  resources.  MobileNet  was  chosen  as  the  solution  due  to  its  ability  to  reduce computational  complexity  without  sacrificing  performance.  The  methodology  used  in  this  research  involves  two  approaches: classification  with  feature  extraction  using  GLCM  and  histogram,  and  classification  without  feature  extraction  directly  using MobileNet.  The  training  and  testing  process  was  conducted  using  the  early  stopping  technique  to  prevent  overfitting,  with  the model trained for 50 epochs. The final results show that classification without feature extraction using MobileNet yields excellent results. The model achieved a training accuracy of 89.68% and a testing accuracy of 88.86%, with low loss values (0.0111 for training and 0.0117 for testing). These results indicate that MobileNet is effective in recognizing and classifying types of wall paint and  can  operate  efficiently  on  devices  with  limited  resources.  Therefore,  this  research  demonstrates  that  using  the  MobileNet architecture for classifying wall paint types is an effective and efficient solution, opening opportunities for similar applications on various mobile devices in the future.
Keywords : Wall Paint Classification; Convolutional Neural Networks; MobileNet

## 1. PENDAHULUAN
Dalam konteks dinamika industri cat tembok,menyaksikan sebuah perkembangan yang terus berlanjut seiring dengan tuntutan  masyarakat  akan  inovasi  dan  variasi  dalam  pemilihan  warna  cat.  Keanekaragaman  jenis  cat  tembok yang melimpah  di  pasaran  membawa  dampak  signifikan,  menciptakan  sebuah  medan  tantangan  yang  kompleks  bagi konsumen.  Proses  memilih  warna  cat  yang  tepat  menjadi  semakin  menantang, mengingat  adanya  beragam pilihan yang dapat disesuaikan dengan preferensi dan kebutuhan desain yang sangat bervariasi. Oleh karena itu, pemahaman yang  kurang  mendalam  di  kalangan  masyarakat  terhadap  perbedaan  antar  jenis  cat  dan  karakteristik  warnanya seringkali menghasilkan keputusan yang kurang optimal, dan pada akhirnya, memberikan hasil yang mungkin tidak sesuai dengan ekspektasi.
Dalam progres evolusi warna cat tembok, konsumen seringkali menghadapi kesulitan dalam memilih jenis cat yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan desain. Keberagaman jenis cat dan warna yang berlimpah di pasaran dapat menciptakan kebingungan dan ketidakpahaman di kalangan masyarakat. Pemilihan warna yang kurang tepat dapat berdampak pada estetika ruangan dan hasil akhir yang tidak sesuai harapan.
Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  penggunaan  algoritma  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  dengan arsitektur  MobileNet  dianggap  sebagai  solusi  inovatif.  MobileNet,  dirancang  khusus  untuk  perangkat  seluler, menawarkan  keunggulan  dalam  efisiensi  sumber  daya,  menjadikannya  pilihan  yang  dapat  diakses  oleh  konsumen melalui  berbagai  platform.  Melalui  implementasi  algoritma  CNN  dengan  arsitektur  MobileNet,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  panduan  yang  lebih  jelas  dan  akurat  kepada  masyarakat  dalam  memilih  jenis  cat tembok[1].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322
Proses pengolahan citra, terdapat berbagai metode yang dapat diterapkan dalam proses klasifikasi, di antaranya menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). CNN merupakan salah satu metode dalam deep learning yang memiliki kapabilitas untuk mengidentifikasi dan mendeteksi objek pada citra. Keunggulan utamanya dapat diperoleh melalui  kombinasi  faktor-faktor  seperti  daya  komputasi  yang  tinggi,  ketersediaan  dataset  yang  luas,  dan  teknik pelatihan  jaringan  yang  lebih  mendalam.  Kemampuan  CNN  diakui  sebagai  salah  satu  pendekatan  terbaik  dalam deteksi dan pengenalan objek[2].
Dalam menghadapi kompleksitas tantangan ini, diperlukan solusi yang tidak hanya inovatif namun juga efisien. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengusung  konsep  penggunaan  algoritma  Convolutional  Neural  Networks  (CNN) dengan arsitektur MobileNet untuk klasifikasi jenis cat tembok. Melalui pendekatan ini, diharapkan dapat memberikan kemudahan  bagi  masyarakat  dalam  memilih  jenis  cat  tembok  yang  tidak  hanya  estetis,  tetapi  juga  sesuai  dengan kebutuhan dan kondisi lingkungan tempat tinggal masyarakat,Sebagai kontribusi terhadap pengetahuan masyarakat, penelitian ini membidik untuk menjembatani kesenjangan pemahaman seputar jenis cat tembok. Dengan merangkul sejarah  dan  peran  penting  cat  dalam  kehidupan  sehari-hari,  penelitian  ini  mengambil  langkah  untuk  memberikan informasi yang lebih mendalam dan terperinci. Melalui implementasi teknologi dan kecerdasan buatan, harapannya penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dalam memberikan panduan yang lebih akurat dan dapat diandalkan bagi konsumen. Dengan demikian, diharapkan pengalaman memilih warna cat tembok akan menjadi lebih efisien dan memuaskan bagi konsumen.
Dalam proses pengolahan citra, terdapat berbagai metode yang dapat diterapkan dalam proses klasifikasi, di antaranya menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). CNN merupakan salah satu metode dalam ranah deep learning yang memiliki kapabilitas untuk mengidentifikasi dan mendeteksi objek pada citra[3]. Keunggulan utamanya dapat diperoleh melalui kombinasi faktor-faktor seperti daya komputasi yang tinggi, ketersediaan dataset yang luas, dan teknik pelatihan jaringan yang lebih mendalam. Kemampuan CNN diakui sebagai salah satu pendekatan terbaik dalam deteksi dan pengenalan objek[4][5].
Beberapa penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya dapat dijadikan acuan dalam pembuatan penelitian ini, salah  satunya  seperti  yang  dilakukan  oleh  Rizal  Amegia  Saputra1,Sri  Wasyianti,  Adi  Supriyatna,  dan  Dede Firmansyah Saefudin dengan judul "Penerapan Algoritma Convolutional Neural NetworkDan Arsitektur MobileNet Pada Aplikasi Deteksi Penyakit Daun Padi" pada rancangan ini diimplementasikan CNN untuk mengklasifikasi  pada tanaman padi dengan menghasilkan nilai akurasi validasi mencapai 0.8333. Nilai akurasi pada Confusion Matrix yaitu sebesar  92%[6].  Rancangan  yang  dilakukan  Naufal,  Mohammad  Farid  dengan  judul  "Analisis  Perbandingan Algoritma Svm, Knn, Dan Cnn untuk Klasifikasi Citra Cuaca." pada rancangan ini diimplementasikan Svm, Knn, Dan Cnn untuk mengklasifikasi citra cuaca dengan menghasilkan nilai akurasi terbaik pada arsitektur CNN dengan akurasi 0.942, precision 0.943, recall 0.942, dan F1 Score 0.942[7]. Rancangan yang di buat oleh  Budiman, B., Lubis, C., & Perdana, N. J. (2021). Pendeteksian penggunaan masker wajah dengan metode convolutional neural network. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 9(1), 40-47 menghasilkan pendeteksian penggunaan masker wajah dengan rata- rata  akurasi  deteksi  objek  sebesar  88,53%  dan  ketepatan  pengklasifikasian  penggunaan  masker  sebesar  rata-rata sebesar 84,45%[8]. Perancangan yang dilakukan oleh Supirman, S., Lubis, C., Yuliarto, D., & Perdana, N. J. (2023). KLASIFIKASI  PENYAKIT  KULIT  MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN) DENGAN  ARSITEKTUR  VGG16.    Penelitian  ini  menggunakan  aristektur  MobileNet  dan  menghasilan  akurasi pengujian 80%, Presisi 0.81%, Recall 0,81%, dan F1 Score 0,80%[9].
Berdasarkan  konteks  tersebut,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  suatu  sistem  yang  dapat mengklasifikasi  jenis  cat  tembok  menggunakan  input  berupa  gambar  dengan  tipe  file  PNG  dan  JPEG,  dengan penerapan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  menggunakan  arsitektur  MobileNet.  Penelitian  ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mengatasi permasalahan kurangnya pengetahuan jenis cat yang ada dipasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Cat Tembok
Dalam  arsitektur  dan  desain  interior,  teori  cat  tembok  mencakup  komposisi,  jenis,  dan  teknik  aplikasi  yang penting[10]. Cat tembok terdiri dari pigmen (memberi warna), pengikat (memberi daya rekat), pelarut (mempermudah aplikasi), dan bahan tambahan (menambah sifat khusus seperti ketahanan cuaca). Jenis cat, seperti cat berbasis air yang ramah lingkungan atau cat berbasis minyak yang tahan lama, adalah pertimbangan utama. Tingkat kilap, dari matte hingga gloss, dan tekstur cat (flat atau textured) mempengaruhi efek visual[11][12]. Pemilihan warna sangat penting untuk suasana ruangan, dan teknik aplikasi seperti  penggunaan kuas, rol, atau sponging memberikan hasil yang berbeda. Cat ramah lingkungan, rendah emisi VOC, menjadi pilihan utama. Perawatan dan pemeliharaan, seperti kemudahan  pembersihan  dan  daya  tahan,  juga  penting.  Memahami  aspek-aspek  ini  membantu  mengoptimalkan pemilihan dan aplikasi cat tembok sesuai kebutuhan desain[13].

## 2.2 Pre-processing
Pre-processing dalam klasifikasi jenis cat tembok adalah tahapan penting dalam pengolahan data sebelum dilakukan proses klasifikasi. Langkah ini melibatkan serangkaian teknik untuk mempersiapkan gambar cat tembok mentah agar

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322
sesuai  untuk  proses  klasifikasi.  Teknik-teknik  ini  mungkin  termasuk  resizing  gambar  ke  ukuran  yang  seragam, normalisasi intensitas piksel untuk menghilangkan perbedaan pencahayaan, serta penghapusan noise atau gangguan yang tidak diinginkan dari gambar[14]. Pre-processing bertujuan untuk memastikan bahwa data masukan ke dalam model klasifikasi cat tembok bersih, konsisten, dan siap untuk dilatih agar menghasilkan hasil yang akurat dan dapat diandalkan[15][16].

## 2.3 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah  jenis  Neural  Network  yang  sangat  populer  dalam  deep  learning, khususnya untuk mengolah data berbentuk grid seperti citra dua dimensi[17]. CNN dikembangkan dari Multi Layer Perceptron  (MLP)  dan  dirancang  khusus  untuk  tugas  pengenalan  objek,  deteksi,  dan  segmentasi  dalam  citra[18]. Berbeda dengan Neural Network umum, CNN menggunakan kernel 2D atau lebih tinggi dalam operasi konvolusi di setiap  lapisannya[19].  Kernel  ini  menggabungkan  fitur  spasial  sesuai  dengan  media  input,  membantu  mengurangi jumlah  variabel  dan  mempermudah  proses  pembelajaran[20].  Nama  CNN  berasal  dari  penggunaan  operasi matematika konvolusi, yang memungkinkan CNN mempelajari fitur objek dari data pelatihan dan memprediksi objek serupa di masa depan[21][22].

## 2.4 MobileNet
MobileNet adalah arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang dikembangkan oleh Google untuk efisiensi komputasi  pada  perangkat  seluler.  MobileNet  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  tanpa  mengorbankan kinerja, berkat penerapan Depthwise Separable Convolution[23]. Pendekatan ini menggantikan konvolusi tradisional dengan  dua  tahap  operasi:  depthwise  convolution  (konvolusi  terpisah  pada  setiap  saluran  input)  dan  pointwise convolution  (menggabungkan  saluran-saluran  tersebut).  Hal  ini  menghasilkan  arsitektur  yang  lebih  efisien  dengan lebih  sedikit  parameter[24][25].  MobileNet  juga  menggunakan  struktur  bottleneck  dalam  blok  konvolusi,  di  mana konvolusi 1x1 menurunkan dimensi saluran sebelum konvolusi 3x3 untuk ekstraksi fitur kompleks. Fungsi aktivasi relu6  digunakan  untuk  mengurangi  risiko  ledakan  gradien  dan  memberikan  non-linearitas  pada  jaringan[26]. Keunggulan  utama  MobileNet  adalah  kemampuannya  menjalankan  klasifikasi  gambar  atau  deteksi  objek  dengan kinerja tinggi pada perangkat dengan sumber daya terbatas[27][28].

## 2.5 Sistem Yang Dirancang
Sistem klasifikasi jenis cat tembok menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) telah dikembangkan. Sistem ini mengidentifikasi jenis cat seperti Into The Blue, Santorini Romance, Oceanic Yacht, dan lainnya. Proses dimulai dengan menerima gambar tembok sebagai input, yang kemudian dimasukkan ke dalam model CNN untuk pelatihan. Model ini menghasilkan bobot pelatihan yang disimpan untuk fase pengujian, di mana sistem dievaluasi dalam  mengklasifikasi  jenis  cat.  Setelah  model  CNN  dilatih  dengan  baik,  langkah  berikutnya  adalah mengintegrasikannya  ke  dalam  aplikasi  seluler.  Ini  memungkinkan  pengguna  mengakses  dan  memahami  hasil identifikasi jenis cat tembok melalui smartphone mereka dengan mudah.
Untuk memberikan gambaran visual tentang alur kerja sistem, terdapat flowchart yang dirancang dan dapat diakses pada aplikasi. Flowchart ini memberikan pandangan rinci tentang langkah-langkah dan proses yang terlibat dalam pengenalan dan klasifikasi jenis cat tembok menggunakan metode CNN. Kemampuan aplikasi ini untuk diakses melalui  smartphone  menambahkan  dimensi  keterjangkauan  dan  memastikan  bahwa  informasi  terkait  pengetahuan jenis warna cat tembok dapat dengan mudah diakses oleh masyarakat. Keseluruhan, perancangan ini mewakili upaya komprehensif untuk menggabungkan teknologi canggih dengan keterbukaan akses informasi umum. Sistem flowchart dapat terlihat pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem

## 3.2 Cara Pengujian
Metode  Black  Box  Testing  diterapkan  untuk  menguji  aplikasi  mobile  yang  menggunakan  Convolutional  Neural Network (CNN) dalam klasifikasi warna cat tembok. Metode ini digunakan untuk memastikan apakah hasil program sesuai dengan desain dan fungsinya. Pengujian program klasifikasi jenis cat tembok dilakukan dengan menggunakan 10 papan triplek yang masing-masing sudah diberi warna cat dan diberi label warna yang sesuai.
Pengujian ini bertujuan untuk mengevaluasi apakah aplikasi mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan warna cat tembok dengan akurasi tinggi. Setiap papan triplek dicat dengan warna yang berbeda-beda dan diberi label untuk memudahkan verifikasi hasil klasifikasi oleh aplikasi. Melalui Black Box Testing, fokus pengujian adalah pada output yang dihasilkan oleh aplikasi tanpa memperhatikan bagaimana proses internal aplikasi bekerja.
Black  Box  Testing  efektif  digunakan  karena  memungkinkan  pengujian  dilakukan  dari  perspektif  pengguna akhir.  Metode  ini  membantu mendeteksi  kesalahan  pada  antarmuka pengguna,  integrasi,  serta  hasil  keluaran  yang tidak sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. Dengan demikian, Black Box Testing memberikan gambaran apakah aplikasi berfungsi dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan dalam tahap perancangan.
Black Box Testing mencakup beberapa tahap pengujian seperti validasi input, pengujian antarmuka pengguna, dan verifikasi hasil klasifikasi terhadap label warna yang diberikan pada papan triplek. Hasil dari pengujian ini akan memberikan informasi penting untuk perbaikan dan penyempurnaan aplikasi sebelum diluncurkan untuk digunakan oleh pengguna.

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN dengan arsitektur MobileNetV2 mampu mengklasifikasikan warna cat  tembok  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Setiap  hasil  klasifikasi  dibandingkan  dengan  label  yang  telah ditetapkan sebelumnya untuk memverifikasi keakuratannya. Dalam beberapa kasus, model mampu mengidentifikasi warna  cat  dengan  presisi  tinggi,  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  efektif  untuk  aplikasi  klasifikasi  warna  cat tembok.
Kesimpulan  dari  hasil  pengujian  ini  adalah  bahwa  aplikasi  mobile  yang  menggunakan model  CNN  dengan arsitektur  MobileNetV2  dapat  diandalkan  untuk  klasifikasi  warna  cat  tembok.  Aplikasi  ini  tidak  hanya  mampu memberikan hasil yang akurat, tetapi juga cepat dan efisien dalam pemrosesan data. Pengujian lebih lanjut dengan dataset yang lebih besar dan lebih bervariasi akan dilakukan untuk memastikan generalisasi model pada kondisi nyata yang lebih beragam.
Dengan demikian, pengujian ini menunjukkan bahwa aplikasi yang telah dikembangkan memiliki potensi besar untuk digunakan dalam industri cat tembok, baik untuk keperluan rumah tangga maupun profesional. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat membantu pengguna dalam memilih dan mengidentifikasi warna cat tembok dengan lebih mudah dan akurat.

## 3.3.1 Menggunakan Ektraksi Fitur GLCM dan Histogram
Proses  pelatihan  dilanjutkan  dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  histogram  selama  150  epoch  untuk mendapatkan hasil terbaik terkait akurasi dan loss baik pada tahap pelatihan maupun pengujian. Evaluasi dilakukan pada setiap tahap epoch, yaitu pada epoch 50, 100, dan 150. Langkah ini bertujuan untuk mengevaluasi perkembangan model secara cermat sepanjang waktu pelatihan dan mengidentifikasi peningkatan atau perubahan performa model.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Menggunakan Ektraksi Fitur
Epoch  Akurasi pelatihan  Loss pelatihan  Akurasi pengujian  Loss pengujian 50 0.2934 2.8537 0.2706 3.0866 100 0.2861 2.8752 0.2997 2.9001 150 0.2974 2.7394 0.2865 2.8384

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322
Gambar 3. Plot Akurasi Data Menggunakan Ektraksi Fitur
Gambar 4. Confusion Matrix Menggunakan Ekstraksi Ciri GLCM dan Histogram
Hasil  pengujian  menggunakan  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  histogram  menunjukkan  kinerja  model  yang  baik selama pelatihan. Pada grafik loss di sisi kiri, baik training loss maupun validation loss turun signifikan pada beberapa epoch  pertama,  dan  stabil  pada  nilai  rendah  setelah  sekitar  10  epoch  hingga  akhir  pelatihan  pada  150  epoch, menunjukkan model cepat belajar dan stabil tanpa overfitting.
Grafik  akurasi  di  sisi  kanan  menunjukkan  training  accuracy  dan  validation  accuracy  meningkat  secara bertahap. Pada 60 epoch pertama, terdapat fluktuasi signifikan, menunjukkan model masih belajar dan menyesuaikan bobotnya.  Setelah  60  epoch,  akurasi  menjadi  lebih  stabil  dan  terus  meningkat,  meskipun  ada  sedikit  fluktuasi, menunjukkan model mencapai kinerja optimalnya.
Selama 150 epoch, terdapat perubahan signifikan pada metrik kinerja. Pada awal pelatihan, nilai loss sangat tinggi (132.7532) dan akurasi rendah (0.0584) pada epoch pertama. Nilai loss menurun menjadi 3.3689 dan akurasi meningkat menjadi 0.2081 pada epoch  ke-10. Tren ini terus berlanjut dengan nilai loss 3.2388 dan akurasi 0.2343 pada epoch ke-20, serta nilai loss 3.0763 dan akurasi 0.2496 pada epoch ke-30.
Secara umum, hasil ini menunjukkan peningkatan kinerja model selama pelatihan. Penurunan nilai loss dan peningkatan akurasi signifikan menunjukkan adaptasi model yang baik terhadap data pelatihan. Namun, fluktuasi pada data validasi mengindikasikan kemungkinan overfitting, sehingga perlu perhatian lebih lanjut dan strategi tambahan untuk meningkatkan generalisasi model pada data validasi.

## 3.3.2 Pengujian Tanpa Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM dan Histogram
Proses pelatihan dilanjutkan tanpa ekstraksi fitur GLCM dan histogram, hanya menggunakan arsitektur MobileNet selama  50  epoch.  Teknik  early  stopping  digunakan  untuk  memantau  dan  menghentikan  pelatihan  jika  tidak  ada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322
peningkatan signifikan, guna menghindari overfitting dan menghemat sumber daya. Tujuannya adalah mengevaluasi akurasi dan loss pada tahap pelatihan dan pengujian secara cermat, untuk mendapatkan hasil terbaik.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Tanpa Menggunakan Ekstraksi Fitur
Epoch  Akurasi pelatihan  Loss pelatihan  Akurasi pengujian  Loss pengujian 10 0.8377 0.0172 0.8488 0.0157 20 0.8779 0.0125 0.8621 0.0123 24 0.8968 0.0111 0.8886 0.0117
Gambar 5. Plot Akurasi Data Tanpa Menggunakan Ekstraksi Fitur
Gambar 6. Plot Akurasi Data Tanpa Menggunakan Ekstraksi Fitur
Gambar 7. Confusion Matrix Tanpa Menggunakan Ekstraksi Ciri

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322
Analisis hasil pelatihan model dengan teknik early stopping menunjukkan peningkatan kinerja yang konsisten selama 24 epoch pertama, dengan penurunan signifikan dalam nilai loss dan peningkatan akurasi. Pada epoch ke-24, kinerja  pada  data  validasi  stagnan,  memicu  penghentian  pelatihan.  Ini  menunjukkan  model  telah  mencapai  titik optimal, menghindari overfitting dan memastikan generalisasi yang baik. Model mencapai akurasi 88.86% dan loss 0.0117  pada  data  validasi  saat  berhenti,  menunjukkan  keberhasilan  dalam  mempelajari  pola  data  dan mengaplikasikannya  dengan  baik  pada  data  baru.  Teknik  early  stopping  terbukti  efektif  dalam  mengoptimalkan kinerja model dan menghasilkan hasil yang konsisten.

## 3.4 Pembahasan
Pada bagian ini pembahasan tentang hasil pengujian dari dua metode klasifikasi yang dilakukan menggunakan hasil terbaik dari dua metode yaitu, mobilenet dengan 24 epoch, serta glcm dan histogram dengan 150 epoch. Berikut adalah hasil perbandingan yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Perbandingan Klasifikasi Dari Menggunakan Extraksi Fitur Dan Tanpa Menggunakan Extraksi Fitur
Klasifikasi Akurasi Pelatihan  Loss Pelatihan  Akurasi Pengujian  Loss Pengujian Dengan Extraksi Fitur 141 Epoch 0.3276 2.6114 0.3342 2.7729 Tanpa Extraksi Fitur 24 Epoch 0.8968 0.0111 0.8886 0.0117
Langkah selanjutnya adalah melakukan analisa dari hasil yang didapat setelah melalukan pengujian  terhadap program klasifikasi warna dengan extraksi ciri dan tanpa extraksi ciri. Berikut merupakan analisa dari pengujian yang sudah dilakukan:
a. Dari  hasil  Analisa  pada  dua  klasifikasi  (menggunakan  extraksi  ciri  dan  tanpa  menggunakan  extraksi  ciri). Klasifikasinya yang terbaik dapat dilihat dari beberapa faktor, termasuk akurasi pelatihan, akurasi pengujian, serta loss pelatihan dan loss pengujian.
b. Klasifikasi warna tanpa extraksi ciri menggunakan model CNN yang di latih menghasilkan hasil yang baik melihat hasil akurasi yang tinggi yang mencapai akurasi 89%.
c. Dari hasil pengujian klasifikasi dapat disimpulkan klasifikasi tanpa menggunakan extraksi ciri menunjukan hasil terbaik. Dikarenakan klasifikasi tanpa menggunakan extraksi ciri memberikan akurasi pelatihan tinggi (0.8968), loss  pelatihan  rendah  (0.0111),  akurasi  pengujian  yang  baik  (0.8886),  dan  loss  pengujian  yang  juga  rendah (0.0117).  Dengan  keseimbangan  yang  baik  antara  akurasi  dan  loss,maka  disimpulkan  klasifikasi  tanpa menggunakan extraksi ciri yang paling baik dalam pengujian data warna cat tembok.

## 4. KESIMPULAN
Analisis hasil pengujian program klasifikasi warna dengan dan tanpa ekstraksi ciri menunjukkan perbedaan kinerja yang  signifikan.  Berdasarkan  analisis  kedua  pendekatan  ini,  klasifikasi  terbaik  dinilai  dari  beberapa  faktor  utama, yaitu akurasi pelatihan, akurasi pengujian, serta loss pelatihan dan loss pengujian. Klasifikasi warna tanpa ekstraksi ciri menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) memberikan hasil yang sangat baik, mencapai akurasi 89%. Dari hasil pengujian, klasifikasi tanpa ekstraksi ciri menunjukkan performa terbaik. Hal ini ditunjukkan dengan akurasi  pelatihan  yang  tinggi  sebesar  0.8968  dan  loss  pelatihan  yang  rendah  sebesar  0.0111.  Selain  itu,  akurasi pengujian juga cukup baik, mencapai 0.8886, dengan loss pengujian yang rendah sebesar 0.0117. Keseimbangan yang baik  antara  akurasi  dan  loss  menunjukkan bahwa  model  ini  mampu belajar  dari  data pelatihan  dengan  efektif  dan mampu melakukan generalisasi dengan baik pada data pengujian. Berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa pendekatan  klasifikasi  tanpa  ekstraksi  ciri  lebih  efektif  dan  efisien  untuk  pengujian  data  warna  cat  tembok. Penggunaan model CNN tanpa ekstraksi ciri tidak hanya menyederhanakan  proses tetapi juga memberikan kinerja yang  lebih  unggul,  menjadikannya  pilihan  terbaik  untuk  aplikasi  serupa  di  masa  mendatang.  Dengan  demikian, klasifikasi tanpa ekstraksi ciri direkomendasikan untuk implementasi dalam sistem klasifikasi warna cat tembok.

## REFERENCES
[1] J.  R.  Kusumah,  “GREEN  PRODUCT  SEBAGAI  PENERAPAN  ETIKA  BISNIS  PADA  PERUSAHAAN  PRODUSEN CAT,” Jurnal Ilmu Manajemen Terapan, vol. 1, no. 5, pp. 451–463, 2020, doi: 10.31933/JIMT.
[2] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Rancang Bangun Klasifikasi Citra Dengan Teknologi  Deep Learning Berbasis Metode  Convolutional  Neural  Network,”  Format  J.  Ilm.  Tek.  Inform,  vol.  8,  no.  2,  2020,  [Online].  Available: https://www.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network.html
[3] R. A. Tilasefana and R. E. Putra, “Penerapan Metode Deep Learning Menggunakan Algoritma CNN Dengan Arsitektur VGG NET Untuk Pengenalan Cuaca,” Journal of Informatics and Computer Science, vol. 05, 2023.
[4] F. Pradana Rachman and H. Santoso, “Perbandingan Model Deep Learning untuk Klasifikasi Sentiment Analysis dengan Teknik Natural Languange Processing,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 103–112, 2021, [Online]. Available: http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi
[5] Y.  Hafifah,  K.  Muchtar,  A.  Ahmadiar,  and  S.  Esabella,  “Perbandingan  Kinerja  Deep  Learning  Dalam  Pendeteksian Kerusakan  Biji  Kopi,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  p.  1928,  Dec.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5151.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, June 2024 Page: 395-402 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5322
[6] R. A. Saputra, S. Wasyianti, A. Supriyatna, and D. F. Saefudin, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Dan Arsitektur  MobileNet  Pada  Aplikasi  Deteksi  Penyakit  Daun  Padi,”  JURNAL  SWABUMI,  vol. 9,  no. 2,  2021,  [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Rice
[7] M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan CNN untuk Klasifikasi Citra Cuaca,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2019, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[8] B. Budiman, C. Lubis, and N. J. Perdana, “PENDETEKSIAN PENGGUNAAN MASKER WAJAH DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 1, pp. 40–47, 2021, [Online]. Available: https://miro.medium.com/max/444/1*gpB2G2JsJ0mk1
[9] S. Supirman, C. Lubis,  and D. Yuliarto, “KLASIFIKASI PENYAKIT  KULIT MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN ARSITEKTUR VGG16,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer, vol. 8, no. 1, 2023.
[10]  M.  Zulfi  Ariska  and  W.  Lestarini,  “STABILISASI  TANAH  LEMPUNG  MENGGUNAKAN  CAMPURAN  BUBUK ARANG KAYU DAN CAT TEMBOK,” JURNAL DEVICE, vol. 13, no. 1, pp. 52–58, 2023.
[11]  V. Haristianti, “Analisis Faktor Kebetahan Pengunjung Coffee Shop Melalui Penilaian Kinerja Elemen Interior. Studi Kasus: Kafe dan Coffee Shop di Kawasan L.R.E Martadinata, Bandung.,” Jurnal Arsitektur ZONASI, vol. 4, no. 2, pp. 196–209, Jun. 2021, doi: 10.17509/jaz.v4i2.31609.
[12]  A. Zaqi, A. Faritsy, and H. H. Prasetiyo, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Ember Cat Tembok 5kg Menggunakan Metode New Seven Tools (Studi Kasus: PT. X),” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), vol. 1, no. 3, pp. 231–242, 2022.
[13]  E.  Budi  Sulistiarini,  C.  Wahyu  Utomo,  and  C.  Fatma  Putri,  “IDENTIFIKASI  KEHANDALAN  PEKERJA  TANPA GANGGUAN OTOT DALAM PENYIMPANAN CAT TEMBOK,” Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, vol. 11, no. 1, pp. 22–30, 2021.
[14]  H. Hermanto, A. Mustopa, and A. Y. Kuntoro, “ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM LAYANAN KOMPLAIN MAHASISWA,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2020, [Online]. Available: www.bsi.ac.id
[15]  D. Sartika and I. Saluza, “Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Pada Klasifikasi Status Kredit Nasabah Bank Sumsel Babel Cabang KM 12 Palembang Menggunakan Metode Decision Tree,” Jurnal Generic, vol. 14, no. 2, pp. 45–49, 2022.
[16]  A.  Indriani,  “ANALISA  PERBANDINGAN  METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  DAN  K-NEAREST  NEIGHBOR TERHADAP KLASIFIKASI DATA,” Jurnal Sebatik, vol. 24, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[17]  Y. B. Eliezer Purba, N. F. Saragih, A. P. Silalahi, S. Sitepu, and A. Gea, “Perancangan Alat Pendeteksi Kematangan Buah Nanas Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 13–21, 2022, [Online]. Available: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/METHOTIKA
[18]  D. Hananta Firdaus, B. Imran, L. Darmawan Bakti, and E. Suryadi, “KLASIFIKASI PENYAKIT KATARAK PADA MATA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEB,” Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi (JKBTI), vol. 1, no. 3, pp. 18–26, 2022.
[19]  E.  Hermawan,  “Klasifikasi  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Masker  atau  Tidak  Dengan  Mengimplementasikan  Metode CNN (Convolutional Neural Network),” Jurnal Industri Kreatif dan Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 33–43, 2021.
[20]  F. Charli, H. Syaputra, M. Akbar, S. Sauda, and F. Panjaitan, “Implementasi Metode Faster Region Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) Untuk Pengenalan Jenis Burung Lovebird,” Journal of Information Technology Ampera, vol. 1, no. 3, pp. 185–197, 2020, [Online]. Available: https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
[21]  R. D. Ramadhani, A. Nur Aziz Thohari, C. Kartiko, A. Junaidi, T. Ginanjar Laksana, and N. Alim Setya Nugraha, “Optimasi Akurasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  untuk  Identifikasi  Jenis  Sampah,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 312–318, Apr. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2754.
[22]  A.  TiaraSari  and  E.  Haryatmi,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Network  Deep  Learning  dalam  Pendeteksian  Citra  Biji Jagung  Kering,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no. 2, pp.  265–271,  Apr.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3040.
[23]  A. Fuadi and A. Suharso, “Perbandingan Arsitektur MobileNet dan Nasnetmobile untuk Klasifikasi Penyakit pada Citra Daun Kentang,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 7, no. 3, pp. 701–710, 2022.
[24]  I.  A.  Dewi  and  F.  Rafiqi,  “Deteksi  Manusia  menggunakan  Pre-Trained  MobileNet  untuk  Segmentasi  Citra  Menentukan Bentuk Tubuh,” MIND Journal | ISSN, vol. 4, no. 1, pp. 65–79, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.
[25]  U.  Khultsum, F. Sarasati,  and  G.  Taufik,  “Penerapan  Metode Mobile-Net  Untuk  Klasifikasi  Citra Penyakit  Kanker  Paru- Paru,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1366–1374, Oct. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4918.
[26]  W.  Hastomo  and  S.  Sudjiran,  “Convolution  Neural  Network  Arsitektur  MobileNet-V2  untuk  Mendeteksi  Tumor  Otak,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK), vol. 5, no. 1, pp. 17–21, 2021.
[27]  P.  R.  Aningtiyas,  A.  Sumin,  and  S.  Wirawan,  “Pembuatan  Aplikasi  Deteksi  Objek  Menggunakan  TensorFlow  Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra - Terlatih,” Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 19, no. 3, pp. 421–430, Mar. 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.3.68.
[28]  J.  Feriawan  and  D.  Swanjaya,  “Perbandingan  Arsitektur  Visual  Geometry  Group  dan  MobileNet  Pada  Pengenalan  Jenis Kayu,” Seminar Nasional Inovasi Teknologi, vol. 4, no. 3, pp. 185–190, 2020.