JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1, Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING PADA SISTEM PETS IDENTIFICATION MENGGUNAKAN PYTHON BERBASIS UBUNTU
Fahrizal 1 ,  Faiz Octa Reynaldi 2 , Noer Hikmah 3
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika 1
Program Studi Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika 3 fahrizal.fzl@bsi.ac.id 1 , faizoctareynald@gmail.com 2 ,noer.nhh@bsi.ac.id 3

## Abstrak
Pets Identification adalah salah satu jenis sistem identifikasi “Biometrik” Sistem ini mengidentifikasikan hewan dengan fitur  khusus  pada  bagian  tertentu  yang  membedakan  satu  hewan  dengan  hewan  lainnya.  Dalam  penelitian  ini diimplementasikan  dengan  Machine  Learning.  Machine  Learning  itu  sendiri  adalah  salah  satu  bagian  dari  Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) yang fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar secara otomatis tanpa harus diprogram oleh manusia. Dengan  kata lain, Machine Learning akan belajar dari data yang terdapat dalam sebuah  dataset.  Proses  training  dilakukan  oleh  Machine  Learning  dengan  algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi dari Pet’s Identification sangat tergantung dari algoritma Machine Learning dan kualitas dataset yang diproses oleh Machine Learning.
Kata Kunci : Python, Machine Learning, Pets Identification, Linux

## I. PENDAHULUAN
Didalam  sebuah  Machine  Learning  terdapat  beberapa parameter  yang  mempunyai  karakter  objek  dengan metode  klasifikasi  ini.  Ada  dua  tahap  dalam pembuatan  model  klasifikasi  ini  yaitu  yang  pertama adalah melatih data dan membedakannya dengan kelas yang  berbeda,  dan  yang  kedua  adalah  klasifikasi mengevaluasi  objek  yang  tidak  dikenal.  Seperti  yang dikutip  oleh  (Matuska,  Hudec,  Kamencay,  Benco,  & Zachariasova, 2014)
“The collection of features or parameters characterizing the object by classifications methods to handle  classification  task  are  used.  There  are  two phases  of  creation  a  classification  model.  First, training  data  collections  are  used  to  set  up  the classification model parameters to distinguish different  classes.  Then,  the  classifier  is  able  to regarding to classification model parameters successfully  evaluate  an  unknown  objects  to  the appropriate  class  [4],  [5].  In  this  work,  for classification model combination bag of keypoints and Support Vector Machine methods are used.”.
Komputer dapat berpikir seperti hal nya manusia dan  komputer  dapat  membantu  kita  untuk  memahami bagaimana manusia berpikir seperti yang dikutip oleh (Warwick  & Shah, 2016) “What  we  do is agree  with Turing that engineering a machine to think can help us to understand how it is that we humans think”.
Machine Learning telah sukses dalam memprediksi aplikasi keuangan dan banyak penelitian dalam  memprediksi  kebangkrutan  seperti  yang dikatakan  oleh  (Barboza,  Kimura,  &  Altman,  2017) “Machine  learning  models have  been  very  successful in  finance  applications,  and  many  studies  examine their use in bankruptcy prediction”.
Maksud  dari  pembuatan  program  ini  adalah untuk mengimplementasikan Kecerdasan Buatan pada Program  Pets  Identification  agar  komputer  dapat mengidentifikasi  suatu  objek,  dalam  hal  ini  yaitu untuk  mengidentifikasi  hewan  kucing  dan  anjing. Program  implementasi  ini  akan  dikembangkan  secara lanjut  untuk  keperluan  Internet  of  Things  di  masa yang akan datang.
Telah ada penelitian mengenai aplikasi kecerdasan  buatan  untuk  memecahkan  berbagai permasalahan diantaranya dalam bisnis untuk memprediksi  kebangkrutan  yang  tujuannya  untuk menilai tingkat risiko dan kegagalan, selain itu dalam dunia  digital  yang  membuat  sistem  komputer  seperti hidup, dapat berpikir dan memiliki intelegensi. Berdasarkan berdasarkan hal tersebut penulis bermaksud  untuk  menguji  apakah  machine  learning dapat  diaplikasikan  dalam  sistem  pets  identification untuk  mengidentifikasi  hewan  kucing  dan  anjing  dan disajikan  dalam  bentuk  sebuah  program  aplikasi. Maksud  dari  pembuatan  program  ini  adalah  untuk mengimplementasikan  Program  kecerdasan  buatan  ke dalam  sistem  Pets  Identification  pada  komputer  agar komputer  dapat  mengidentifikasi  suatu  objek,  dan
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1, Juni  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
program  implementasi  ini  akan  dikembangkan  secara lanjut  untuk  keperluan  Internet  of  Things  di  masa yang akan datang.
Tujuan  dari  pembuatan  program  ini  adalah  untuk pengembangan  berikut  nya  yang  akan  digabungkan dengan  Internet  of  Things  agar  manusia  dapat berkolaborasi  dengan  mesin  sehingga  pekerjaan Manusia lebih mudah, efektif, efisien dari sebelumnya.
Tujuan berikutnya dari pembuatan program ini adalah untuk mengembangkan penelitian yang sudah dilakukan  sebelum  nya  oleh  (Matuska,  Hudec, Kamencay, Benco, & Zachariasova, 2014).

## II. LITERATUR DAN METODE
Agar lebih terarah, metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1. Metode Wawancara
Yaitu penulis melakukan wawancara langsung kepada yang berpengalaman di bidang kecerdasan buatan.
2. Metode Kepustakaan
Yaitu  dengan  mencari  dan  mempelajari  buku-buku serta  beberapa  e-book  dan  jurnal-jurnal  yang  sesuai yang  penulis  cari  di  internet  guna  memberi pemahaman  lebih  baik  terhadap  topic  penulisan  dan memperkaya  pengetahuan  penulis  tentang  kecerdasan buatan.
3. Metode Observasi
Yaitu penulis melakukan pengamatan secara langsung pada  yang  ahli  di  bidang  kecerdasan  buatan  serta mempraktekkan  secara  langsung  dalam  proses pembuatan sistem pet’s identification ini.
Fungsi  dibuat  Program  ini  adalah  untuk  membuat mesin  kecerdasan  buatan  yang  dapat  dilatih  dengan cara  menggunakan  himpunan  data  dan  diproses  oleh mesin  kecerdasan  buatan  ini  untuk  mengidentifikasi sebuah  gambar  berupa  hewan  Anjing  dan  hewan Kucing  melalui  Perangkat  Smartphone  Android menggunakan aplikasi Droidcam.
Sebagai  referensi  dalam  penelitian  ini  memperoleh literatur  dari  beberapa  buku  dan    penelitian sebelumnya yaitu:
1. Jurnal  dengan  judul  “Integrasi  Data  Terstruktur dan  Tidak  Terstruktur  dalam  Sistem  Inteligensi Bisnis”  yang  ditulis  oleh  Choerul  Afifanto,  dalam jurnal  tersebut  disebutkan  bahwa  terdapat  dua  jenis data  yaitu  data  yang  terstruktur  dan  data  yang  tidak terstruktur.  Data  terstruktur  dan  tidak  terstruktur apabila  diintegrasikan  dalam  menganalisa  suatu permasalahan  akan  memberikan  pemahaman  dan
solusi  yang  lebih  lengkap  dan  tepat  sasaran.  dalam jurnal  ini  menggunakan  teknik  text  tagging  dan annotation  dalam  mengintegrasikan  kedua  jenis  data tersebut.  Teknik  tersebut  merupakan  teknik  yang populer  dalam  natural  processing  techniques  untuk preprocessing  data  tidak  terstruktur  agar  bisa  dengan mudah diintegrasikan dengan data terstruktur. 2. Jurnal  berjudul  “Machine  learning  models  and bankruptcy  prediction”  yang  ditulis  oleh  Flavio Barboza, Herbert Kimura dan Edward Altman. Dalam jurnal  tersebut,  dilakukan  pengujian  model  machine learning (support vector machines, bagging, boosting, dan  random  forest)  untuk  memprediksi  kebangkrutan satu tahun sebelumnya, dan membandingkan kinerjanya  dengan  hasil  dari  analisis  diskriminan, regresi logistik, dan jaringan saraf. mereka menggunakan  data  dari  1985  hingga  2013  pada perusahaan-perusahaan Amerika Utara,
mengintegrasikan  informasi  dari  database  Salomon Center dan Compustat, menganalisis lebih dari 10.000 pengamatan  tahun-perusahaan.  Hasil  utama  dari penelitian  ini  adalah  peningkatan  substansial  dalam akurasi  prediksi  menggunakan  teknik  machine learning  terutama  ketika,  di  samping  variabel  Z-skor Altman  asli,  mereka  menyertakan  enam  indikator keuangan  yang  saling  melengkapi.  Berdasarkan Carton  dan  Hofer  (2006),  mereka  menggunakan variabel  baru,  seperti  margin  operasi,  perubahan  laba atas  ekuitas,  perubahan  harga  menurut  buku,  dan ukuran  pertumbuhan  yang  terkait  dengan  aset, penjualan,  dan  jumlah  karyawan,  sebagai  variabel prediktif.  Model  pembelajaran  mesin  menunjukkan, rata-rata,  sekitar  10%  lebih  akurat  dalam  kaitannya dengan  model  tradisional.  Membandingkan  model terbaik,  dengan  semua  variabel  prediktif,  teknik pembelajaran  mesin  yang  terkait  dengan  random forest  menghasilkan  akurasi  87%,  sedangkan  regresi logistik dan analisis diskriminan linear masing-masing menghasilkan  akurasi  69%  dan  50%,  dalam  sampel pengujian. mereka menemukan bahwa model bagging, boosting,  dan  random  forest  mengungguli  teknik lainnya,  dan  bahwa  semua  akurasi  prediksi  dalam sampel pengujian meningkat ketika variabel tambahan dimasukkan.
3. Jurnal  berjudul  “Classification  of  Wild  Animals Based  on  SVM  and  Local  Descriptors”.  yang  ditulis oleh  Slavomir  Matuska,  Robert  Hudec,  Patrik Kamencay,  Miroslav  Benco,Martina  Zachariasova. Dalam  tulisan  ini  disajikan  metode  baru  untuk pengenalan objek berdasarkan deskriptor lokal hybrid .  Metode  ini  menggunakan  kombinasi  dari  beberapa pendekatan yang terdiri atas dua bagian (SIFT - Scale-
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1, Juni  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
invariant  feature  transform,  SURF  -  Speeded  Up Robust  Features).  Penerapan  metode  hybrid  yang disajikan  ditunjukkan  pada  beberapa  gambar  dari dataset.  Kelas  Dataset  mewakili  binatang  besar  yang terletak  di  negara  Slovakia,  yaitu  serigala,  rubah, beruang  coklat,  rusa  dan  babi  hutan.  Metode  yang disajikan  dapat  juga  digunakan  di  area  lain  dari klasifikasi gambar dan ekstraksi fitur. Hasil percobaan menunjukkan,  bahwa  kombinasi  deskriptor  lokal memiliki efek positif untuk pengenalan objek. 4. Buku  berjudul  “Applied  Natural  Language Processing  with  Python.  Implementing  Machine Learning  and  Deep  Learning  Algorithms  for  Natural Language Processing  yang disusun oleh Beysolow II, T. dalam buku tersebut membahas tentang pemanfaatan  kemampuan  AI  untuk  natural  language processing  (NLP),  yang  dapat  melakukan  tugas-tugas seperti  pemeriksa  ejaan,  peringkasan  teks,  klasifikasi dokumen,  dan  generasi  bahasa  alami.  Dalam  buku tersebut, mempelajari keterampilan untuk menerapkan metode ini dalam infrastruktur yang lebih besar untuk mengganti  kode  yang  ada  atau  membuat  algoritma baru. Penerapan Natural language processing menggunakan  Python  dimulai  dengan  meninjau konsep-konsep  machine  learning  yang  diperlukan sebelum  membahas  berbagai  masalah  NLP.  Setelah membaca  buku  tersebut,  Pembacanya  akan  memiliki keterampilan  untuk  menerapkan  konsep-konsep  ini  di lingkungan sendiri.
Dalam  penelitian  ini  adalah  mengembangkan dan  mengimplementasikan  penemuan  seperti  yang sudah  dilakukan  sebelumnya  oleh  (Matuska,  Hudec, Kamencay,  Benco,  &  Zachariasova,  2014)  dengan paper  yang  berjudul  Classification  of  Wild  Animals based  on  SVM  and  Local  Descriptors,  dari pengembangan  penelitian  paper  international  yang sudah  dilakukan  sebelumnya  adalah  pendeteksian objek  secara  realtime  dan  terintegrasi  dengan smartphone  berbasis  operasi  sistem  Android.  Dalam peninjauan kasus ini hal yang perlu diperhatikan yaitu bagaimana,  suatu  himpunan  data  berupa  gambar masukan  yang  telah  di  input,  disimpan,  dan  diproses dapat dikenali kembali dengan akurat.

## III. METODE
Berisi  tentang  cara  penelitian,  metode  pengambilan  data, metode pengembangan, metode analisis, metode perancangan,  metode pengujian atau  metode lain  yang di gunakan untuk pengolahan data serta arah konsep yang di kembangkan merujuk pada metode tertentu.
IV. HASIL  DAN  PEMBAHASAN  (10  pt,  2
kolom)
Berisi tentang hasil penelitian dan atau pengembangan yang akan dilakukan dalam konsep tulisan berdasarkan apa yang di kemukakan pada pendahuluan.
Penelitian  yang  bersifat  ini  aplikatif  dalam  bentuk eksperimen.  Langkah  awal  yang  diperlukan  adalah membuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat  membedakan sebuah  objek.  Dalam  hal  ini  yang  menjadi  objek adalah  sebuah  objek  hewan  Anjing  dan  hewan Kucing. Pada Pembahasan ini akan diuraikan jenis dan cara  mendapatkan  data,  serta  cara  analisis  data  dan kerangka  penelitian.  Dalam  spesifikasi  rancangan program  ini  memberikan  suatu  gambaran  mengenai program  yang  dibuat,  terdiri  dari  spesifikasi  bentuk masukan,  spesifikasi  bentuk  keluaran,  spesifikasi  file, spesifikasi  program  dan  flowchart.  Untuk  penjelasan lebih lanjut tentang spesifikasi rancangan program ini akan dijelaskan dalam tabel dan pembahasan berikut:

## Tabel 1. Spesifikasi Rancangan Program
No  Nama Directory Fungsi Media 1 Tensorflo w  Model Research Object Detection Sebagai direktori untuk menyimpan suatu file dari algoritma CNN, program generate_tfrecord.py, program xml_to_csv.py, program export_inference_gra ph.py, program train.py, direktori Spesifikasi Bentuk Masukan, direktori training, direktori data,  dan  direktori
images.
Nautilus file manager
2 training Sebagai direktori  Nautilus
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1, Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) untuk menyimpan file berformat pbtxt, Checkpoint  training, dan tensorboard graph loss function. file manager 3 images Sebagai direktori untuk menyimpan file gambar  yang  akan dilatih oleh mesin dan
berisi  folder  test  dan train juga terdapat file
xml dan gambar hewan  Kucing  dan hewan Anjing Nautilus
file manager
Diagram HIPO Dalam  spesifikasi  rancangan  program  dibutuhkan suatu  struktur  untuk  memahami  fungsi  dari  suatu sistem,  input  ke  suatu  program  dan  output  yang dihasilkan  oleh  suatu  program  tersebut,  berikut  ini adalah gambar HIPO dibawah ini :
Gambar 1. Diagram HIPO
FlowChart
Flowchart  adalah  stuatu  bagan  dengan  simbol tertentu  yang  mengambarkan  urutan  proses  secara mendetail  dan  hubungan  suatu  proses  dan  proses  lainnya didalam  suatu  program.  Berikut  adalah  Flowchart  dari program Pets identification :
Gambar 2. Diagram Flowchart
Pengujian Black Box Testing Black box testing dilakukan untuk memastikan apakah suatu  masukan  dapat  menjelaskan  proses  yang  tepat dan  menghasilkan  output  yang  sesuai  dengan rancangan. Berikut adalah  merupakan table pengujian black box testing.
Tabel 2. Pengujian BlackBox Testing No Skenari Test Hasil
yang  Ketera
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1, Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) o Case diharapkan ngan 1 Proses Input Gambar Mena mpilk an Prose s Input Gamb ar Tampil Home Berhasil 2 Pengena lan Gambar Kucing Dengan Machin e Learnin g Mena mpilk an Prose s Inden tifikas i Proses Identifikasi Berhasil 3 Pengena lan Gambar Anjing Dengan Machin e Learnin g Mena mpilk an Prose s Inden tifikas i Proses Identifikasi Berhasil Dari  Hasi  Pengujian  Diatas  maka  didapatkan hasil  dengan  menggunakan  machine  learning  untuk menentukan gambar tersebut 99 pesen adalah benar maka didapat tampilan dibawah ini.
Gambar 3. Identifikasi Gambar Anjing
Saat  menginput  gambar  kucing  maka  program  akan memproses  dan  mengidentifikasi  gambar  tersebut. Tampilan diatas  menunjukan  bahwa komputer  mengenali 99  %  gambar  tersebut  adalah  hewan  anjing.  Begitu  pula dengan gambar dibawah ini. Komputer dapat mengidentifikasi  99  %  gambar  tersebut  adalah  hewan kucing.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1, Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan pengujian Pemrograman Pets Identification , maka dapat menghasilkan  kesimpulan  bahwa Machine  Learning adalah sebagai studi yang memberikan kecerdasan buatan memiliki  kemampuan  untuk  belajar  tanpa  deprogram. Kemudian  himpunan  data  yang  tidak  baik  dapat menghasilkan  ketidak  akuratan  dalam  mendeteksi  suatu objek.dan  terakhir  bahwa  situasi  pencahayaan,  Kualitas perangkat  kamera,  dan  sudut  pengambilan  gambar berperan penting untuk meningkatkan nilai akurasi dalam mengenal suatu objek.

## SARAN
Program Pets  Identification ini  merupakan  sebuah aplikasi  alternatif  bertujuan  untuk  mengenali  suatu  objek hewan  anjing  dan  hewan  kucing  melalui  perangkat kamera Smartphone ,  maka  dari  itu  diperlukan  komputer dengan  spesifikasi  yang  memadai  agar  dapat  berjalan dengan  baik.  Program  ini  menggunakan  perangkat  yang memiliki resolusi pixel gambar lebih besar dan lebih baik agar proses pendeteksian lebih akurat.
Berisi  tentang  hasil  penelitian  secara  umum  dicapai  dan kontribusi bagi pengembangan ilmu juga untuk penelitian berikutnya.

## REFERENASI
[1] Afifanto, C. (2015). Integrasi Data Terstruktur dan Tidak  Terstruktur  dalam  Sistem  Inteligensi
Bisnis  Integrasi  Data  Terstruktur  dan  Tidak Terstruktur dalam Sistem. (July).
https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3251.8242
[2]    Barboza,  F.,  Kimura,  H.,  &  Altman,  E.  (2017).
Machine  learning  models  and  bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 83, 405–417. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.006 [3] Beysolow II, T. (2018). Applied Natural Language Processing  with  Python.  In  Applied  Natural
Language Processing
with
Python. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3733-5
[4]  Ernst,  M.  D.  (2017).  Natural  language  is  a programming  language:  Applying  natural language processing to software
development.  2nd  Summit  on  Advances  in Programming Languages (SNAPL’17), 71(4),
1–14.
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.SNAPL.2017. 4
[5]  Gour,  R.    (2017).  Train  and  Test  Set  in  Python Machine Learning - How to Split.
https://medium.com/@rinu.gour123/train- and-test-set-in-python-machine-learning-
how-to-split-58029a0d657b [6] Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255–260. https://doi.org/10.1126/science.aaa8415
[7]  Machine Learning in Radiation Oncology. (2015). In I. El Naqa, R. Li, & M. J. Murphy (Eds.), Machine  Learning  in  Radiation  Oncology. https://doi.org/10.1007/978-3-319-18305-3
[8]  Nelli, F. (2018). Python Data Analytics. In Python
Data  Analytics:  With  Pandas,  NumPy,  and Matplotlib: Second Edition.
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3913-1
[9]    Peartman,  S.  (2019).  What  is  Data  Preparation,
https://www.talend.com/resources/what-is- data-preparation/
[10] Rusk, N. (2016). Deep learning. Nature Methods, 13(1), 35–35. https://doi.org/10.1038/nmeth.3707
[11]  Warwick, K., & Shah, H. (2016).  Can machines think? A report on Turing test experiments at the Royal Society. Journal of Experimental & Theoretical  Artificial  Intelligence,  28(6), 989–1007.
https://doi.org/10.1080/0952813X.2015.1055
826
[12]    Wibowo,  A.    (2017).  10  Fold-Cross  Validation. https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold- cross-validation/