## IMPLEMENTASI MODEL HYBRID CNN-SVM PADA KLASIFIKASI KONDISI KESEGARAN DAGING AYAM
Alfinas Agung Mujiono, Kartini, Eva Yulia Puspaningrum Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya alfinasagung@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  media  internet  memiliki  manfaat  yang  dapat  dirasakan  pada  kegiatan  jual  beli  yang dibuktikan dengan banyaknya e-commerce yang tersedia saat ini. Jual beli bahan makanan seperti daging ayam juga turut dilakukan pada berbagai platform e-commerce . Tingginya penjualan daging ayam membuat stok yang disediakan  oleh  penjual  semakin  banyak  sehingga  stok  tersebut  tidak  sepenuhnya  laku  di  tangan  konsumen. Permasalahan  akan  muncul  ketika  penjual  terpaksa  menjual  lagi  daging  ayam  dengan  kondisi  yang  tidak sepenuhnya segar  sehingga  pembeli  harus  mempunyai kesadaran akan kondisi kesegaran daging ayam. Dalam penelitian  ini,  dilakukan  proses  klasifikasi  kondisi  kesegaran  daging  ayam  dengan  menerapkan  penggabungan dua algoritma pembelajaran mesin, yaitu algoritma CNN sebagai pengekstraksi fitur dan algoritma SVM sebagai pengklasifikasi. Tujuannya adalah untuk membuat sebuah model hybrid yang dapat mengklasifikasikan dua label berdasarkan  pra-pemrosesan  gambar,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi  dari  data  citra  daging  ayam.  Nilai  akurasi tertinggi  mampu  dihasilkan  oleh  model  yang  menggunakan learning  rate 0.00001  dengan  nilai  akurasi  95%, presisi  95%, recall 94.8%,  dan f1-score 94.9%.  Hasil  yang  paling  seimbang  didapatkan  pada  model  yang menggunakan learning rate 0.000001 dengan nilai akurasi sebesar 90%, presisi 90.1%, recall 90.1%, dan f1-score 90.1%.
Kata kunci : Klasifikasi, Daging Ayam, Model Hybrid, CNN-SVM

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  perkembangan  media  internet  semakin hari  semakin  meningkat  yang  diiringi  dengan meningkatnya  pengguna  internet  di  Indonesia. Berdasarkan hasil survei Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia  (APJII),  pengguna  internet  di Indonesia  mencapai  215,63  juta  orang  pada  periode 2022-2023.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena banyaknya  manfaat dari perkembangan  internet  yang tentunya dapat dirasakan di berbagai sektor kegiatan, salah satunya adalah kegiatan jual beli. Transaksi jual beli  yang  pada  hakikatnya  dilakukan  dengan pertemuan  antara  penjual  dan  pembeli  kini  sudah berubah.  Proses  jual  beli  dapat  dilakukan  melalui perangkat  ponsel  dengan  menggunakan  jaringan elektronik,  yang  dikenal  dengan  istilah e–commerce [1].  Hampir  semua  kategori  dapat  kita  temui  di e– commerce ,  bahkan  pada  saat  ini  berbagai platform online  shop juga  telah  memperjualbelikan  bahan makanan dengan mudah, seperti daging ayam.
Daging ayam merupakan sumber protein hewani yang  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia [2].  Daging  ayam  memiliki  harga  yang  relatif  lebih murah  dibandingkan  dengan  sumber  protein  hewani lainnya  seperti  daging  sapi.  Oleh  karena  itu,  daging ayam  lebih  digemari  oleh  masyarakat  untuk meningkatkan  kebutuhan  konsumsi  protein  hewani terutama  untuk  masyarakat  perkotaan  maupun pedesaan. Pada saat ini, tercatat kurang lebih sebanyak 10.000 produk daging ayam telah terjual per bulannya di  salah  satu platform e–commerce yaitu  Shopee. Tingginya  angka  pembelian  daging  ayam  di e– commerce membuat stok yang disediakan oleh penjual
semakin  banyak  yang  membuat  hasil  jualan  penjual tidak  sepenuhnya  laku  di  tangan  konsumen [2]. Penjual  mau  tidak  mau  harus  menjual  daging  ayam yang sudah tidak lagi dalam kondisi segar, bahkan bisa jadi sudah busuk kepada konsumen. Hal tersebut dapat menjadi permasalahan jika pembeli hanya bisa melihat dari  stok  foto  yang  disediakan  oleh  penjual  di e– commerce tanpa bisa melihat secara langsung kondisi daging  ayam  yang  akan  mereka  beli.  Dari permasalahan itu, pembeli harus mempunyai kesadaran akan kondisi daging ayam yang masih segar atau sudah busuk.
Salah  satu  upaya  untuk  mengetahui  kondisi kesegaran  daging  ayam  adalah  otomatisasi.  Proses otomatisasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan klasifikasi  citra  yang  dapat  dimanfaatkan  sebagai sistem  cerdas  pemrosesan  citra  berdasarkan  ciri-ciri, bentuk, tekstur, dan warna dari sampel gambar kondisi kesegaran  daging  ayam.  Klasifikasi  citra  juga merupakan  salah  satu  bidang  yang  diminati  karena mampu menggantikan kemampuan visual manusia [3]. Proses  klasifikasi  citra  dapat  dilakukan  dengan menerapkan  algoritma  pembelajaran  mesin  dengan jenis supervised maupun unsupervised seperti K- Nearest  Neighbors , Naïve  Bayes , Support  Vector Machine , Neural Network , Deep Learning , dan masih banyak algoritma pembelajaran mesin lainnya.
Pengklasifikasian  citra  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma Deep  learning khususnya Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  dimana CNN sangat baik jika dilakukan dengan menggunakan data  citra  yang  jumlahnya  banyak,  akan  tetapi memerlukan waktu yang jauh lebih lama dibandingkan
dengan  algoritma  pembelajaran  mesin  klasik.  CNN juga  memiliki  kemungkinan overfitting (menghafal data pelatihan daripada memahami pola umum) yang tinggi.  Sedangkan  pada  pembelajaran  mesin  klasik, algoritma  SVM  lebih  unggul  dalam  melakukan klasifikasi  dengan margin yang  jelas  untuk  pemisah antar  kelas  yang  membuat  SVM  cenderung  lebih toleran terhadap overfitting [4].
Berdasarkan pertimbangan kelebihan dan kekurangan  dari  masing-masing  algoritma  tersebut, jumlah  dataset  yang  digunakan,  dan  sebagai  bentuk implementasi  dari supervised dan unsupervised machine  learning, penelitian  ini  berfokus  untuk mengembangkan  sebuah  pendekatan  yang  dapat mengekstrak  fitur  dari  data  citra  daging  ayam menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) yang  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  fitur  serta Support  Vector  Machine (SVM)  sebagai  proses klasifikasi  akhir  yang  dimana  data  milik  kelas  yang berbeda dipisahkan oleh hyperplane untuk mengklasifikasikan kondisi kesegaran daging ayam.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Dennis Feliawan Aji  dan  Indah  Susilawati  pada  tahun  2020  tentang identifikasi  daging  ayam  kampung  segar  dan  basi dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Pada  penelitian  ini  didapatkan  kinerja  kumulatif pelatihan dan testing tertinggi 90%. Penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  algoritma Neural  Network pada pembelajaran  mesin  dapat  mengklasifikasikan  citra daging  ayam  kampung  segar  dan  daging  ayam kampung basi [5] . Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Herianto, Adam  Arif  Budiman,  Linda  Nur  Afifa,  Timor Setiyaningsih,  dan  Tri Amin  Ridho  tentang pengidentifikasian  kesegaran  daging  dengan  metode jaringan syaraf konvolusi (CNN) dengan jenis ResNet- 50 .  Model  tersebut  mencapai  nilai  akurasi  sebesar 99,4%,  dengan precision dan recall masing-masing mencapai 99,4%, dan F1-Score sebesar 99,3%. Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  model deep  learning CNN dengan ResNet-50 mampu melakukan klasifikasi yang  akurat  terhadap  daging,  dengan  membagi  ke dalam  beberapa  kategori  tingkat  kesegaran,  seperti segar, setengah segar, dan tidak segar [6].
Penelitian terkait dilakukan oleh Ricky Yohannes dan  Muhammad  Ezar  Al  Rivan  dengan  judul “Klasifikasi  Jenis  Kanker Kulit Menggunakan CNN- SVM”  pada  tahun  2022  dengan  menggunakan  CNN sebagai  ekstrasi  fitur  dengan  arsitektur VGG-19 dan ResNet-50 ,  serta  SVM  sebagai  klasifikasi.  Hasil pengujian yang didapat pada penelitian tersebut adalah nilai akurasi yaitu 65.33%, nilai presisi 68.51%, nilai recall 65.33%,  dan  nilai F1-Score 65.77%  dengan arsitektur VGG-19 yang  menggunakan kernel linear optimasi grid .  Sedangkan  pada  arsitektur ResNet-50 , perolehan  akurasi  yang  didapat  adalah  sebesar 63.67%, nilai presisi 63.93%, nilai recall 63.67%, dan
nilai F1-Score 65.60%  dengan  menggunakan kernel yang sama. [7].

## 2.2. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  atau artificial  intelligence (AI)  adalah  salah  satu  bagian  dari  ilmu  komputer dimana  kecerdasan  buatan  ini  membuat  mesin  atau komputer  dapat  melakukan  suatu  pekerjaan  seperti yang dilakukan oleh manusia dan sebaik mungkin [8]. Menurut  Dr.  Hendra  Jaya,  M.T,  Kecerdasan  buatan dapat  dipandang  dari  berbagai  sudut  pandang,  antara lain  sudut  pandang  kecerdasan,  sudut  pandang penelitian,  sudut  pandang  bisnis,  dan  sudut  pandang pemrograman.  Kemudian  terdapat  beberapa  tahapan pada  kecerdasan  buatan  menurut  Joshi  di  bukunya “Artificial Intelligince with Python”,  yaitu collecting data , pre-process , cognition , pattern extraction ,  dan inference .

## 2.3. Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  suatu  metode  untuk mengubah  gambar  menjadi  gambar  yang  lebih  baik atau  sesuai  dengan  keinginan  [9].  Pengolahan  citra digunakan untuk memproses citra atau gambar dengan tujuan  memanipulasinya  menjadi  data  gambar  yang dapat  memberikan  informasi  tertentu  tentang  objek yang diamati [10]. Dengan kata lain, pengolahan citra melibatkan  suatu  proses  yang  menerima  gambar sebagai input dan  menghasilkan  gambar  yang diinginkan sebagai output .

## 2.4. Machine Learning
Machine learning (ML) atau pembelajaran mesin adalah  bidang  studi  yang  memberikan  kemampuan pada  komputer  untuk  belajar  suatu  hal  tanpa  harus diatur secara spesifik. Pembelajaran mesin digunakan untuk mengajari mesin bagaimana cara mengelola data secara  lebih  efisien.  Pembelajaran  mesin  bekerja dalam meinginterpretasikan informasi yang dihasilkan dari data yang besar dimana manusia pada umumnya tidak bisa langsung melakukan hal tersebut [11].

## 2.5. Convolutional Neural Network
Dalam Deep  learning , Convolutional Neural Network (CNN)  adalah  kelas Artificial Neural Network (ANN)  yang  paling  umum  diterapkan  pada pengolahan citra untuk menganalisis citra visual [12]. CNN  merupakan  arsitektur  dari Deep  learning yang mempunyai 3 lapisan yaitu lapisan input , hidden layer , dan  lapisan output dimana  terdapat  beberapa  lapisan dari hidden  layer sesuai  dengan  arsitektur  yang terdapat  pada  CNN.  CNN  terdiri  dari  beberapa tumpukan  blok  yang  dimana  terdiri  atas  lapisan konvolusi,  lapisan pooling ,  dan  lapisan fully connected.
2.6. Support Vektor Machine
Support Vector Machine  (SVM)  merupakan model  pembelajaran  berjenis supervised machine learning dengan  algoritma  pembelajaran  yang
berhubungan dengan analisa data untuk klasifikasi dan analisis  regresi.  SVM  dibuat  untuk  menemukan hyperplane yang optimal untuk memisahkan dua kelas dalam dataset yang diberikan [13]. Hyperplane adalah sebuah  garis  yang  memisahkan  dua  kelompok  data pada grafik [14]. Dalam mencari dan membuat sebuah hyperplane ,  perlu  dilakukan  pencarian  margin hyperplane yang didapat dari jarak antara data terdekat di antara dua kelas yang berbeda.

## 2.7. Model Hybrid CNN-SVM
Model hybrid CNN-SVM  adalah  model  yang menggabungkan  dua  algoritma  pembelajaran  mesin. Model hybrid ini  merupakan  penggabungan  dari algoritma Convolutional Neural  Network (CNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM).  CNN  adalah algoritma yang sangat efektif dalam mempelajari fitur lokal  yang  invarian  dan  mampu  mengekstrak informasi  yang  paling  diskriminatif  dari  gambar mentah. Di sisi lain, SVM merupakan pengklasifikasi yang handal dalam meminimalkan kesalahan generalisasi  pada  data  yang  tidak  terlihat  dan  cocok untuk  melakukan  klasifikasi  biner.  Model  ini diusulkan  dimana  CNN  digunakan  sebagai  proses ekstraksi fitur  dan  SVM  digunakan  sebagai pengklasifikasi  biner  dan  menggantikan  lapisan softmax pada CNN [15].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  diperlukan  tahapan  dan langkah-langkah dalam proses pengerjaannya. Tahapan  penelitian  dibutuhkan  agar  pengerjaan sebuah penelitian dapat berjalan dengan baik, sehingga dapat menemukan serta menjawab tujuan dari rumusan masalah yang dijelaskan sebagai berikut.

## 3.1. Studi Literatur
Pada  tahapan  studi  literatur,  kegiatan  yang dilakukan  peneliti  adalah  mencari,  membaca,  dan mempelajari publikasi artikel, majalah, dan penelitian- penelitian  sebelumnya  dengan  tema  yang  serupa dengan  penelitian  yang  dilakukan.  Literatur  tersebut didapatkan  dengan  melakukan  pencarian  pada internet.  Studi  literatur  dilakukan  dengan  tujuan  agar mendapatkan dasar teori pendukung dalam melaksanakan  sebuah  penelitian,  seperti  pengolahan citra, algoritma CNN, algoritma SVM, hingga konsep dalam penggabungannya. Referensi dari studi literatur yang telah dipelajari dan digunakan pada penelitian ini dilampirkan pada daftar Pustaka.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari dan mengumpulkan gambar daging ayam yang terdiri dari  2  kategori,  yaitu  daging  ayam  segar  dan  daging ayam  busuk.  Gambar  bagian  daging  ayam  yang digunakan  adalah  bagian  daging  dada  ayam.  Untuk melakukan pengumpulan data, penelitian ini menggunakan dataset yang  diambil  dari website Kaggle.  Pada  data  citra  tersebut  memiliki  pesebaran data  yang  tidak  sama  dimana  terdapat  dua  kategori (class)  yang  telah  ditentukan  dimana  gambar  dari kategori  daging  ayam  segar  berjumlah  1388  gambar dan  kategori  daging  ayam  busuk  berjumlah  1367 dengan  total dataset berjumlah  2755  data.  Dataset dilakukan  pengunduhan  dan  dikumpulkan  menjadi sebuah  folder  untuk  disimpan  dan  pada  tahapan penelitian berikutnya. Berikut adalah sampel data yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Sampel data daging ayam

## 3.3. Praproses Data
Pada  tahapan  ini,  terdiri  dari  dua  sub  tahapan yang dilakukan pada tahap pra-processing data, antara lain  adalah  proses  memuat  data,  akuisisi  data,  serta Analisa keseimbangan dan jumlah data. Pemuatan data dilakukan dengan mengunggah data ke dalam Google Drive  agar  bisa  diolah  pada  tahapan  selanjutnya. Kemudia dataset dilakukan proses akuisisi data untuk membagi data sesuai dengan  bagiannya dengan rasio 80:10:10,  yaitu  data  latih  (2204  data  citra),  data validasi (275 data citra), dan data tes (275 data citra). Pada tahapan pengumpulan data, dapat  dilihat bahwa jumlah pesebaran tiap data pada masing-masing kelas tidak  seimbang  dan  jumlah  data  yang  relatif  sedikit yang  dapat  membuat  model  kurang  maksimal  dalam melakukan  pemrosesan.  Maka  dari  itu,  dilakukan proses  augmentasi  gambar  sebanyak  2500  per kelasnya untuk membuat jumlah data semakin banyak dan  memiliki  pesebaran  data  yang  seimbang  per kelasnya.  Dataset  kemudia  diakuisisi  ulang  untuk membagi data sesuai dengan  bagiannya dengan rasio yang  sama,  yaitu  data  latih  (4000  data  citra),  data validasi (500 data citra), dan data tes (500 data citra).

## 3.4. Perancangan Model Hybrid CNN-SVM
Pada  penelitian  ini,  fokus  dari  penggunaan algoritma  yaitu  pada  penggabungan  dua  algoritma. Algoritma  yang  digunakan  adalah Convolutional Neural  Network (CNN) dan Support  Vector Machine (SVM).  Kedua  Algoritma  tersebut  dikombinasikan dan  membentuk  model hybrid yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini.  Porsi  dari  algoritma  CNN  akan digunakan dalam tahapan ekstraksi fitur dengan hasil berupa  fiktur  vektor  yang  akan  digunakan  dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma SVM.
Pada gambar 3.4 dapat dilihat alur proses model hybrid CNN-SVM  dimulai  dari  masukan  data  yang telah  dilakukan  tahapan  pra-proses  akan  dimasukkan ke dalam arsitektur CNN. Arsitektur CNN menghasilkan vektor fitur yang akan menjadi masukan dari  lapisan  klasifikasi  menggunakan  metode  SVM. Setelah proses pelatihan dari model hybrid CNN-SVM akan  menghasilkan  nilai  akurasi  dan  performa  yang nantinya  akan  dianalisa  menggunakan confusion matrix .

## 3.4.1. Model Hybrid CNN-SVM

## Gambar 5. Flowchart model hybrid CNN-SVM
Pada gambar 5, dijelaskan bagaimana perancangan  model hybrid CNN-SVM.  Tahap pertama  yaitu  memuat dataset yang  akan  digunakan pada proses pemuatan model yang dibedakan menjadi tiga  pada  tahap  pra-proses  yaitu  data  latih,  data validasi, dan data tes. Dataset yang termasuk data latih dan  data  validasi  dan  telah  dilakukan  tahapan  pra- proses  akan  masuk  ke  dalam  arsitektur  CNN  dengan model  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Data  akan melalui proses konvolusi dengan parameter-parameter yang  ditentukan.  Data  nantinya  akan  masuk  ke fully connected  layer setelah  menyelesaikan pooling  layer terakhir  dan  menghasilkan output  feature berupa vektor fitur dari pooling akhir berdasarkan epoch yang telah ditentukan. Setelah parameter tersimpan, vektor fitur akan menjadi nilai input dan dilatih menggunakan metode SVM untuk proses klasifikasi biner dari model hybrid .  Hasil output akan  berupa  hasil  performa  dari akurasi,  presisi, recall ,  dan F1-Score .  Untuk testing dataset ,  data  akan  langsung  masuk  ke  proses klasifikasi  menggunakan  SVM  berdasarkan  hasil model  CNN  yang  sudah  dilatih  dan output  feature yang telah didapatkan. Hasil akhir pada testing dataset berupa hasil performa dari akurasi, presisi, recall , dan f1-score .

## 3.4.2. Arsitektur CNN
Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini  adalah  lapisan  konvolusi,  lapisan  aktivasi,  dan lapisan  pooling  yang  secara  hierarkis  mengolah gambar. Lapisan konvolusi bertugas untuk memdeteksi berbagai fitur visual seperti tepi, tekstur, dan  pola  dalam  gambar.  Lapisan  aktivasi  digunakan untuk  memberikan  non-linearitas  dan  meningkatkan representasi  fitur  yang  kompleks.  Arsitektur  CNN pada  penelitian  ini,  menggunakan  lapisan  konvolusi berjumlah 5  lapisan  yang  menggunakan  jumlah  filter 32,  64,  64,  128,  256  secar  berurutan  dengan  ukuran filter  3x3  serta  pooling  maksimal  yang  diterapkan setelah  setiap  lapisan  konvolusi.  Lapisan  selanjutnya adalah  lapisan Flatten Layer dengan  tujuan  untuk mengubah feature map hasil dari MaxPooling 2D layer ketiga  menjadi  vektor  1  dimensi. Fully  Connected
Layer yang berisikan lapisan Dense yang menghubungkan  neuron  dari layer sebelum  dan
sesudahnya  untuk  memproses  dan  mempelajari hubungan antar fitur.
Gambar 6. Arsitektur CNN

## 3.4.3. SVM Classifier
Gambar 7. SVM classifier
Penggunaan  algoritma  SVM  dilakukan  setelah proses ekstraksi fitur yang dilakukan dengan algoritma CNN. Setelah mendapatkan vektor fitur, model SVM dilatih  menggunakan  vektor  fitur  tersebut  bersama dengan label kelas yang sesuai. Inisialisasi parameter seperti  jenis  kernel,  fungsi loss , regularizer ,  dan optimizer juga  diperlukan  dalam  proses  kerja  SVM. Dengan  penyesuaian  parameter  yang  baik  akan membuat hasil akurasi dari model lebih optimal. SVM akan  menemukan hyperplane yang  memisahkan  data pelatihan  sesuai  dengan  kelasnya  dengan margin
maksimal dengan melakukan perhitungan pada fungsi keputusan dan juga perhitungan hinge loss .
Tujuan  dari  pelatihan  SVM  adalah  untuk meminimalkan  total Hinge  Loss di  seluruh dataset , sehingga hyperplane dapat  ditempatkan  dengan optimal  antara  kelas-kelas  yang  berbeda.  Hasil  dari pelatihan  SVM,  akan  digunakan  untuk  mengambil keputusan  klasifikasi  pada  gambar-gambar  baru menggunakan  data  uji.  Pada  model hybrid ini,  SVM dilakukan dengan menggunakan loss function bernama ‘hinge’, regularizer L2, dan akan didukung oleh fungsi aktivasi linear . Hasil dari proses klasifikasi ini adalah nilai akurasi dari model keseluruhan gabungan antara arsitektur CNN dan SVM classifier .

## 3.5. Evaluasi Model
Setelah  model dirancang dan dilakuan pelatihan serta  pengujian  dengan  data  uji,  dilakukan  beberapa tahapan  perhitungan  untuk  menguji  ketepatan  serta kualitas  dari  model  yang  telah  dibuat  agar  memiliki hasil  yang  maksimal  dan  menghasilkan  Tingkat akurasi  yang  tinggi  serta  nilai  kesalahan  yang minimum.  Proses  evaluasi  juga  bertujuan  untuk mengetahui  sejauh  mana  model  dapat  berfungsi dengan  baik.  Teknik  evaluasi  yang  dilakukan  adalah menggunakan  metode confusion  matrix dengan perhitungan akurasi, presisi, recall , dan f1-score.

## 3.6. Skenario Penelitian
Skenario  penelitian  mengacu  pada  rancangan yang diambil oleh peneliti untuk mengumpulkan data, menganalisis  informasi,  dan  menyusun  kesimpulan berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan. Skenario penelitian  yang  dibuat  yaitu  membandingkan  hasil evaluasi  model  berdasarkan  tuning  hyperparameter pada  model hybrid CNN-SVM  untuk  mengetahui tuning  hyperparameter mana  yang  terbaik  untuk digunakan dalam model hybrid ini. Tuning hyperparameter yang  dilakukan  hanya  pada  satu variable  hyperparameter yaitu  pada  jumlah learning rate dari  model.  Berikut  skenario  penelitian  yang dilakukan : Tabel 1. Skenario Penelitian Skema Model Splitting Data Learning Rate 1 CNN- SVM 80:10:10 0.00001 2 0.000001 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penyiapan Dataset
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  data  yang  berasal  dari  Kaggle.  Data tersebut  merupakan  data  publik  yang  terdiri  dari  dua kelas,  yaitu  daging  ayam  segar  dan  daging  ayam busuk. Dataset tersebut  memiliki  total  gambar sebanyak  2755  yang  terdiri  dari  1367  data  gambar daging ayam segar dan 1388 data gambar daging ayam busuk.  Data  gambar  tersebut  kemudian  dikumpulkan menjadi satu folder yang telah dibedakan per-kelasnya
lalu  diunggah  ke  Google  Drive  untuk  memudahkan proses-proses yang akan dilakukan selanjutnya.
Gambar 7. Persentasi dataset

## 4.2. Pra-proses Data
Dalam  tahapan  pra-proses  data, dataset yang telah  dikumpulkan  sebelumnya  dilakukan  proses pre processing data.  Proses  ini  dilakukan  dengan mengunggah data, membagi data sesuai dengan kelas yang  digunakan  dan  menganalisa  keseimbangan  dan jumlah  data  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian dengan memasukkan parameter seperti batch size (16) dan image size (200x200).
Dataset  diunggah ke dalam Google Drive untuk dapat  digunakan  pada  tahapan-tahapan  selanjutnya. Kemudian  dataset  dilakukan  proses  akuisisi  data dengan  membagi  dataset  menjadi  beberapa  bagian, yaitu data latih, data validasi, dan data tes.

## Gambar 8. Pembagian data latih
Gambar 9. Pembagian data validasi
Untuk  dapat  menghasilkan  pelatihan  yang maksimal,  dilakukan  proses  augmentasi  dengan menambah  jumlah data dan  membuat agar pesebaran data per kelasnya menjadi seimbang.
Gambar 10. Data augmented

## 4.3. Pelatihan Model
Pada tahap pelatihan,  model dilatih  berdasarkan tuning parameter yang ditentukan, serta menggunakan data  dari  hasil  pra  proses  yang  melibatkan  data  citra sesuai dengan pembagian data latih dan data validasi. Penggunaan parameter yang ditentukan adalah jumlah epochs sebanyak  75,  regularisasi  L2,  fungsi  aktivasi
linear , optimizer adam,  serta  fungsi loss hinge untuk mengimplementasikan  model hybrid CNN-SVM. Proses  pelatihan  juga  dilakukan  sesuai  dengan skenario penelitian yang telah dibuat, yaitu penggunaan  learning  rate  sebesar  0.00001  dan 0.000001.  Setiap epochs , loss ,  dan  nilai  akurasi pelatihan  dan  validasi  disimpan  dan  dicetak  dalam bentuk grafik seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 11. Grafik akurasi dan loss skenario 1
Pada gambar 11, dapat dilihat hasil pelatihan dari skenario 1 menggunakan learning rate 0.00001. Hasil pelatihan menunjukkan adanya ketidakstabilan dengan peningkatan  nilai  akurasi  yang  tidak  optimal.  Nilai pelatihan  per epoch menunjukkan  adanya overfitting yang dapat dibuktikan dengan grafik yang naik turun, terutama  pada  nilai  validasi  akurasinya.  Sedangkan pada  nilai loss juga  terlihat  adanya  ketidakstabilan walaupun  nilai loss yang  dihasilkan  per epoch nya relatif  menurun.  Hasil  akurasi  pelatihan  tertinggi didapatkan pada epoch ke 61 sebesar 96.75% dan nilai validasi akurasi sebesar 96.60%.
Gambar 12. Grafik akurasi dan loss skenario 2
Pada gambar 12, dapat dilihat hasil pelatihan dari skenario  2  menggunakan learning rate 0.000001. Hasil  pelatihan  menunjukkan  adanya  konvergensi yang  baik  dengan  peningkatan  nilai  akurasi  yang signifikan. Nilai pelatihan per epoch tidak menunjukkan adanya overfitting yang dapat dibuktikan  dengan  grafik  yang  stabil.  Pada  nilai loss terlihat  menampilkan  hasil  yang  sangat  baik  dengan nilai  yang  menurun  pada  setiap epoch nya.  Hasil akurasi  pelatihan  tertinggi  didapatkan  pada epoch ke 70  sebesar  91.47%  dan  nilai  validasi  akurasi  sebesar 91.80%.

## 4.4. Pengujian Model
Tahap  pengujian  model  dilakukan  dengan melakukan  prediksi  dari  data  tes  yang  telah  dibuat pada  tahapan  sebelumnya.  Proses  pengujian  ini dilakukan  pada  hasil  pelatihan  kedua  skenario  yang telah dilatih. Sebanyak 500 data uji digunakan untuk mengukur  sejauh  mana  model  dapat  memprediksi label  pada  setiap  gambar  di  data  tes.  Hasil  akurasi pengujian ditampilkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Penelitian
Skema Model Splitting Data Learning Rate Akurasi 1 CNN- SVM 80:10:10 0.00001 0.950 2 0.000001 0.902
Pada  skenario  1,  model  berhasil  melakukan prediksi  dengan  benar  sebanyak  482  dari  total  500 gambar  yang  diuji.  Sebaliknya,  model  tersebut  gagal memprediksi  sebanyak  18  gambar.  Hasil  tersebut memberikan gambaran bahwa model pada skenario 1 mempunyai tingkat akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 95%.
Gambar 13. Confusion matrix skenario 1
Pada skenario 2, model dapat mengklasifikasikan sebanyak  451  dari  total  500  gambar  yang  diuji. Sementara  terdapat  49  gambar  yang  mengalami kegagalan dalam proses klasifikasinya. Hasil tersebut menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi  pada  model skenario 2 mempunyai  nilai akurasi lebih rendah jika dibandingkan dengan model skenario 1, yaitu 90.2%.
Gambar 14. Confusion matrix skenario 2

## 4.5. Analisa Hasil Pengujian
Analisa hasil pengujian meliputi evaluasi metrik performa yang terdiri dari nilai akurasi, presisi, recall , dan f1-score .  Laporan  klasifikasi  yang  diberikan
menggambarkan  kinerja  dari  model  pada  dua  kelas berbeda, yaitu segar dan busuk.
Gambar 15. Matrix evaluasi skenario 1
Untuk kelas segar, nilai presisi yang didapatkan sebesar  0.945,  mengindikasikan  bahwa  94.5%  dari prediksi yang menyatakan sebagai kelas segar adalah benar. Recall sebesar  0.9629  berarti  bahwa  model mampu mengidentifikasi 96.29% dari seluruh instansi kelas  segar  yang  sebenarnya  ada. F1-Score sebesar 95.41% menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi  dan recall .    Untuk  kelas  busuk,  nilai  presisi yang didapatkan sebesar  95.55%, recall 93.47%, dan F1-Score sebesar  94.5%.    Nilai  akurasi  ( Accuracy ) model  secara  keseluruhan  adalah  0.95  yang  berarti sebesar  95%  dari  total  instansi  telah  berhasil diklasifikasikan dengan benar oleh model.
Gambar 16. Matrix evaluasi skenario 2
Untuk kelas segar, nilai presisi yang didapatkan sebesar  0.907,  mengindikasikan  bahwa  90.7%  dari prediksi yang menyatakan sebagai kelas segar adalah benar. Recall sebesar  0.9111  berarti  bahwa  model mampu mengidentifikasi 91.11% dari seluruh instansi kelas  segar  yang  sebenarnya  ada. F1-Score sebesar 90.94% menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall . Untuk kelas busuk, nilai presisi yang didapatkan  sebesar  89.51%, recall 89.13%,  dan F1- Score 89.32%. Nilai akurasi ( Accuracy ) model secara keseluruhan adalah 0.902 yang berarti sebesar 90.2% dari  total  instansi  telah  berhasil  diklasifikasikan dengan benar oleh model.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  didapatkan  kesimpulan  dan  saran  sebagai berikut.  Dari  hasil  skenario  penelitian  yang  telah dilakukan,  didapatkan  bahwa  model  hybrid  CNN- SVM  dengan  menggunakan  rasio  pembagian  data 80:10:10 dan dua learning rate yang berbeda berhasil menunjukkan  hasil  yang  baik.  Penggunaan  jumlah learning rate meningkatkan nilai akurasi model secara signifikan  tetapi  dapat  mempengaruhi  konvergensi model  dan  stabilitas  grafik  pelatihan.  Dapat  dilihat pada hasil pelatihan skenario 1 (learning rate 0.00001) mempunyai  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  skenario  2  (learning  rate 0.000001).  Dapat dilihat juga pada grafik pada setiap skenario yang telah dilakukan, Di mana learning rate
yang  lebih  besar  (Skenario  1)  menunjukkan ketidakstabilan  proses  pelatihan.  Sebaliknya,  gambar grafik  terlihat  lebih  stabil  dan  konvergen  saat menggunakan learning  rate yang  lebih  rendah (Skenario 2).
Hasil  dengan  akurasi  terbaik  didapatkan  pada penelitian  yang  menggunakan  learning  rate  0.00001 (skeanrio  1),  yaitu  sebesar  95%  dengan  nilai  presisi 95%,  recall  94.8%,  dan  f1-score  94.9%.  Sedangkan hasil yang paling seimbang didapatkan pada penelitian yang  menggunakan  learning  rate  0.000001  (skenario 2)  dengan  nilai  akurasi  sebesar  90%,  presisi  90.1%, recall 90.1%, dan f1-score 90.1%.
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang memiliki pesebaran data yang tidak baik. Hal tersebut membuat  proses  pelatihan  serta  pengujian  yang dilakukan  tidak  sepenuhnya  maksimal.  Disarankan untuk  menggunakan dataset yang  lebih  baik  dengan pemilihan  data  gambar  yang  mempunyai  pesebaran data yang lebih luas. Hal tersebut sangat penting agar model hybrid CNN-SVM    tidak  menghafal  data pelatihan  yang  mirip  daripada  memahami  pola  atau fitur  dari  data  gambar  tersebut.  Akan  lebih  baik  jika menggunakan  data  primer  yang  didapatkan  dari observasi  secara  langsung  agar  proses  implementasi dapat lebih sempurna.
Penggunaan  model  arsitektur  harus  disesuaikan dengan  hati-hati  mengingat  semua  model  akan menghasilkan  performa  yang  baik.  Disarankan  agar menggunakan model arsitektur yang sudah ada seperti AlexNet , GoogleNet ,  atau  yang  lain  agar  kinerja  dan performa model bekerja lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  I.  Purnama  and  L.  P.  Putri,  “Analisis Penggunaan  E-Commerce  Di  Masa  Pandemi,” Semin.  Nas.  Teknol.  Edukasi  dan  Hum. ,  vol.  1, no.  1,  pp.  553–558,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.ceredindonesia.or.id/index.php/sinte sa/article/view/357
[2]  F.  Utaminingrum  and  E.  Setiawan,  “Sistem Klasifikasi Kualitas Daging Ayam menggunakan Metode K-Nearest Neighbors berbasis Arduino,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. vol 4 no 5, no. 5, pp. 1455–1461, 2020.
[3]  M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM,  KNN,  dan  CNN  untuk  Klasifikasi  Citra Cuaca,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 311, 2021,
doi:
10.25126/jtiik.2021824553.
[4]  A.  Dwi  Putro  and  H.  Tantyoko,  “Hybrid Algoritma  Vgg16-Net  Dengan  Support  Vector Machine  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Buah  dan sayuran,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. , vol.  5,  no.  2,  pp.  56–65,  2023,  doi: 10.35746/jtim.v5i2.335.
[5]  D. F. Aji and I. Susilawati, “Identifikasi Daging Ayam  Kampung  Segar  Dengan  Daging  Ayam Kampung  Basi  Menggunakan  Metode  Learning Vector  Quantization,” JMAI  (Jurnal  Multimed.
… , vol. 4, pp. 51–58, 2020, [Online]. Available: http://jmai.mercubuana- yogya.ac.id/index.php/jmai/article/view/119
[6]  Herianto, Adam Arif Budiman, Linda Nur Afifa, Timor  Setiyaningsih,  and  Tri  Amin  Ridho, “Membangun Model Pengidentifikasi Kesegaran Daging dengan Metode Jaringan Syaraf Konvolusi  (CNN)  Jenis  Resnet-50,” IKRA-ITH Inform.  J. Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 113–119, 2023, doi: 10.37817/ikraith- informatika.v7i3.3072.
[7]  R.  Yohannes  and  M.  E.  Al  Rivan,  “Klasifikasi Jenis  Kanker  Kulit  Menggunakan  CNN-SVM,” J. Algoritm. , vol. 2, no. 2, pp. 133–144, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v2i2.2363.
[8]  H. Jaya et al. , Kecerdasan Buatan , vol. 53, no. 9. 2018.
[9]  S.  S.  Mukrimaa et  al. ,  “Pengolahan  Citra,” J. Penelit. Pendidik. Guru Sekol. Dasar , vol. 6, no. August, p. 128, 2016.
[10]  A.  R.  Putri,  “Pengolahan  Citra  Dengan Menggunakan  Web  Cam  Pada  Kendaraan Bergerak  Di  Jalan  Raya,” JIPI  (Jurnal  Ilm. Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  1,  no. 01, pp. 1–6, 2016, doi: 10.29100/jipi.v1i01.18.
[11]  M.  Batta,  “Machine  Learning  Algorithms  -  A Review,” Int. J. Sci. Res. , vol. 18, no. 8, pp. 381– 386, 2018, doi: 10.21275/ART20203995.
[12]  M.  H.  A.  Hardy,  “Implementasi  Model  Hybrid Cnn-Svm  Untuk  Deteksi  Leukocoria,”  2016. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123 456789/68115%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id /dspace/bitstream/123456789/68115/1/MUHA MMAD HUGO ATHALLAH HARDY-FST.pdf [13] A.  F.  Agarap,  “An  Architecture  Combining Convolutional  Neural  Network  (CNN)  and Support  Vector  Machine  (SVM)  for  Image Classification,”  pp.  5–8,  2017,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1712.03541
[14] A.  Yuneda  Alfajr  and  A.  Puspita  Sari, “Classification  of  Distracted  Driver  Using Support  Vector  Machine  Based  on  Principal Component  Analysis  Feature  Reduction  and Convolutional Neural Network,” J.  Inform.  dan Komput. , vol. 237, no. 2, pp. 237–245, 2023, doi: 10.35508/jicon.v11i2.12658.
[15] S.  Ahlawat  and  A.  Choudhary,  “Hybrid  CNN- SVM Classifier for Handwritten Digit Recognition,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  167, no. 2019, pp. 2554–2560, 2020, doi:
10.1016/j.procs.2020.03.309.