## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201

## Analisis Pengaruh Data Augmentasi Pada Klasifikasi Bumbu Dapur Menggunakan Convolutional Neural Network
Windha Mega Pradnya D, Agita Putri Kusumaningtyas *
Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 Windha@amikom.ac.id, 2,* Agita.k@students.amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: Agita.k@students.amikom.ac.id
Abstrak− Indonesia merupakan negara penghasil bumbu dan rempah-rempah terbaik. Jenis bumbu dapur dan rempah memang sangat  beragam  dan  hampir  serupa,  sehingga  banyak  masyarakat  yang  tidak  bisa  membedakan  jenisnya.  Sehingga  perlu pembuatan model pengolahan citra digital untuk memilah jenis bumbu dapur dan rempah. Dikarenakan data yang minimal dalam  pembuatan  model  klasifikasi,  maka  dilakukan  penggunaan  data  augmentasi  untuk  menjadikan  data  menjadi  lebih beragam.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  arsitektur  dengan  menerapkan  augmentasi  dan  tidak  menerapkan augmentasi dari data foto bumbu dapur. Dari kedua model tersebut akan diketahui tingkat akurasi dari masing-masing model mana yang lebih tinggi dari kedua model tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Networks dengan menggunakan  arsitektur  petrained.  Kemudian  menggunakan  metode  confusion  matrix  untuk  mengevaluasi  hasil  setelah pengujian dilakukan terhadap data testing. Pengujian dilakukan dengan 80 citra data testing yang terdiri dari citra foto sendiri dan citra search internet. Hasil dari penelitian ini adalah didapatkan model untuk mengklasifikasi bumbu dapur. Hasil pengujian menunjukkan CNN yang tidak menerapkan augmentasi dari model tersebut hanya mendapatkan akurasi sebesar 54% sedangkan CNN yang menerapkan augmentasi dari model tersebut mendapatkan akurasi sebesar 80%. Penerapan augmentasi pada model mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi  dikarenakan    proses  menggunakan  augmentasi  untuk  menambah  jumlah  data  dengan membuat data baru dari data yang sudah ada sehingga menjadikan data gambar lebih banyak. Untuk data search internet dan foto  sendiri,  akurasi  yang  lebih  tinggi  adalah  data  dari  search  internet.  Model  yang  memiliki  akurasi  tertinggi  kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi berbasis website.
Kata Kunci: Augmentasi; Bumbu Dapur; Confusion Matrix; Convolutional Neural Network; Klasifikasi
Abstract−Indonesia is a country that produces the best spices and herbs. The types of kitchen spices and spices are indeed very diverse and almost similar, so many people cannot distinguish between the types. So it is necessary to create a digital image processing model to sort out the types of spices and herbs. Due to the minimal data in making the classification model, the use of augmented data is used to make the data more diverse. This study aims to compare architecture by applying augmentation and  not  applying  augmentation  from  photo  data  of  kitchen  spices.  From  the  two  models,  it  will  be  known  which  level  of accuracy of each model is higher than the two models. This study uses the Convolutional Neural Networks method using a mapped architecture. Then use the confusion matrix method for the results after testing is carried out on data testing. The test was carried out with 80 testing data images consisting of own photo images and internet search images. The result of this research  is  obtained  a  model  for  the  classification  of  kitchen  spices.  The  test  results  show  that  CNNs  that  do  not  apply augmentation  from  the  model only  get  an  accuracy  of 54%,  while  CNNs  that  apply  augmentations  from the model  get  an accuracy of 80%. The application of augmentation to the model gets higher accuracy because the process of using augmentation is to increase the amount of data by creating new data from existing data so as to make more image data. For internet search data  and  own  photos,  higher  accuracy  is  data  from  internet  searches.  The  model  that  has  the  highest  accuracy  is  then implemented into a web-based application.
Keywords: Augmentasi; Herb; Confusion Matrix; Convolutional Neural Network; Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia terkenal  dengan  kekayaan alam yang melimpah. Salah satunya yang terkenal yaitu kekayaan bumbu dan rempahnya. Banyak sekali berbagai jenis bumbu dan rempah yang ada. Bumbu dan rempah memiliki manfaat utama  sebagai  penambah  citarasa  masakan.  Banyaknya  manfaat  yang  di  dapat  di  bumbu  dapur  dan  rempah ternyata tidak sejalan dengan pengenalan bumbu dan rempah dikalangan anak muda. Masih banyak di antara kita yang  masih  belum  mengenali  bahkan  masih  sering  salah  penamaan  bumbu  dapur  dan  rempah  pada  saat pengolahan  makanan  Indonesia.  Melihat  potensi  anak  muda  maka  diperkenalkan  ragam  pengetahuan  macam macam  bumbu  dapur    untuk  bisa  membedakan  macam  macam  bumbu  dapur  dan  dapat  mengeksekusi  banyak olahan bahan makanan maupun bisa menjadikan kreasi terhadap bumbu dapur [1].
Berkembangnya ilmu pengetahuan yang sangat pesat di masa sekarang memungkinkan untuk dilakukan pengolahan  citra  digital  untuk  memilah  bumbu  dapur  dan  rempah.  Data  diambil  dari  search  internet  dan  foto sendiri.  Dengan  terbatasnya  data  yang  sangat  sedikit,  maka  dilakukan  penggunaan  data  augmentasi  untuk menjadikan  data  menjadi  lebih  beragam.  Untuk  klasifikasi  citra  dengan  metode  CNN  menggunakan  arsitektur Feature Learning yang terdiri dari lapisan Convolutional Layer dan Polling Layer, Fully Connected Layer untuk mendeteksi gambar yang ada. Dilakukannya augmentasi ini untuk memperbaiki kinerja dari Convolutional Neural Network dengan melakukan berbagai  pengujian dari  dataset  biasa tanpa menggunakan augmentasi  dan dataset yang  menggunakan  augmentasi.  Selain  itu  untuk  mengetahui  seberapa  pengaruh  penggunaan  data  augmentasi untuk hasil akurasi yang didapatkan. Sehingga dilakukan perbandingan agar mengetahui seberapa besar tingkat akurasi yang dihasilkan dari beberapa model arsitektur antara tanpa menggunakan augmentasi dan menggunakan augmentasi Convolutional Neural Network dan mana yang lebih cocok untuk melakukan klasifikasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
Febian Fitra Maulana (2019), melakukan penelitian dengan judul “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network”. Algoritma CNN terdiri dari 3 layer utama yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer,  dan  Fully  Connected  Layer.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  CNN  dengan  perpaduan  3 Convolutional Neural Network dan 2 Fully Connected Layer. Hasil dari proses learning didapatkan model CNN dengan akurasi 100% dan loss sebesar 0,012. Pada proses pengujian model CNN yang menggunakan 45 sampel citra buah didapatkan akurasi sebesar 91.42% [2]. Pada penelitian ini menggunakan dataset Fruit-360  yang berisi citra  buah-buahan  dan  sayur  mayur  yang  diperoleh  dari  situs  kaggle, maka  penulis  mencoba  menerapkan  jenis dataset yang serupa. Tetapi pada penelitian tersebut menggunakan resolusi gambar 100x100 pixel, sedangkan pada penelitian ini ukuran gambar yang digunakan yaitu 256x256 pixel.
Isna Wulandari (2020), Melakukan penelitian “Klasifikasi  Citra Bumbu dan Rempah dengan Algoritma Convolutional  Neural  Network”.  Model  arsitektur  CNN  yang  digunakan  menggunakan  2  convolutional  layer. Hasil  akurasi  dari  data  training  sebesar  98%  dan nilai  loss  sebesar  0.0769.  Kemudian  akurasi  dari data  testing sebesar 85% dengan nilai loss 0.4773. Pada penelitian ini juga diuji menggunakan data baru sebanyak 3 gambar pada  setiap  kategorinya,  dengan  perolehan  akurasi  sebesar  88.89%  [3].  Tingginya  akurasi  yang  didapat  pada penelitian ini, maka penulis mencoba menerapkan model arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian tersebut. Tetapi pada penelitian tersebut sampel yang digunakan hanya sebanyak 300 yang diperoleh dari 1 sumber yaitu dari internet, dengan masing-masing kategori sebanyak 100 citra dan menggunakan citra yang berukuran 46x46 pixel, sedangkan pada penelitian ini menggunakan 4 kategori dengan 2800 sampel yang diperoleh dari 2 sumber yang berbeda yaitu dari  internet  dan foto  pribadi menggunakan smartphone selain itu menggunakan citra yang berukuran 256x256 pixel.
Muhammad  Resa  Arif  Yudiantoro  (2020),  Melakukan  penelitian  “Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi Klasifikasi  Citra Wayang Dengan Algoritma Convolutional Neural  Network”. Hasil percobaan yang dilakukan didapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  97%,  presisi  93%  dan  recall  sebesar  87%  dengan  menerapkan  kombinasi augmentation, mengubah citra menjadi grayscale pada tahap preprocessing, penggunaan rasio dataset 80:20 dan epoch sebesar 100 sangat berpengaruh signifikan dalam meningkatkan nilai akurasi [4]. Tinggi nya nilai rasio dan epoch yang dihasilkan dari tahap preprocessing pada penelitian ini, maka penulis mencoba menerapkan kombinasi augmentation  yang  berbeda  seperti  rescale,  shift,  share  range,  zoom  range,  rotation  range,  fill  mode  dengan menerapkan nya beberapa kombinasi augmentasi data diharapkan dapat meningkatkan nilai akurasi. Penggunaan rasio juga menggunakan 80:20 dan epoch yang digunakan sebesar 150.
Tonton Dwi Antoko (2021), Melakukan penelitian “Klasifikasi Buah Zaitun Menggunakan Convolutional Neural Network”. Untuk mengklasifikasikan buah zaitun dengan waktu komputasi yang lebih cepat. Menggunakan metode  dengan  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  rangkaian  arsitektur  sendiri.  Hasil  dari penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  sebesar  92%  dengan  waktu  pelatihan  164  detik  dengan  30  epoch  [5]. Perbandingan  arsitektur  model  pada  penelitian  ini  yang  dibangun  dari  beberapa  layer  antara  lain,  convolution, max-pooling,  serta  fully-connected,  Diperoleh  kesimpulan  bahwa  model  yang  diusulkan  mendapatkan  akurasi yang hanya lebih baik dari arsitektur model AlexNet dan kurang dari akurasi model Inception Resnet V2. Maka penulis coba menerapkan arsitektur yang dikembangkan sendiri yang dibangun dari beberapa layer antara lain 3 convolution, dilakukan aktivasi relu, 3 max pooling, flatten, 4 proses dense menggunakan aktivasi relu dan yang dense terakhir menggunakan aktivasi softmax, loss function menggunakan optimasi adam.
Aldo  Helsaputra  (2021),  Melakukan  penelitian  “Implementasi  Deep  Learning  Untuk  Prediksi  Tingkat Kematangan Dan Bobot  Buah Pepaya”. Klasifikasi  kematangan dilakukan dengan menggunakan 60 citra buah pepaya  yang  diperoleh  dari  pedagang  buah  menggunakan  kamera  smartphone.dilakukan  augmentasi  data  dan resizing.  Menggunakan  metode  CNN  hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  mampu mengklasifikasi  tingkat  kematangan buah pepaya dan bobot  buah pepaya. Klasifikasi  tingkat  kematangan buah pepaya mendapatkan tingkat akurasi training 94.08% dan 68% untuk testing. Sedangkan untuk prediksi bobot buah pepaya mendapatkan tingkat akurasi training 100% dan 80% untuk testing [6]. Berdasarkan hasil prediksi bobot yang sangat tinggi, hasil pengujian pada klasifikasi kematangan buah mencapai akurasi testing sebesar 68%. Dan pada prediksi bobot buah mencapai akurasi saat testing sebesar 80%. Dataset yang digunakan pada penelitian ini sangat sedikit. Maka penulis mencoba untuk menggunakan jumlah dataset yang lebih besar karena jumlah dataset sangat berpengaruh saat menerapkan deep learning terhadap sistem. Semakin besar dataset yang digunakan maka hasil training dan testing akan mendapatkan akurasi  yang baik. Salah satu teknik untuk mengatasi dataset  yang sedikit adalah dengan menggunakan augmentasi.
Hendry Fonda (2020), Melakukan penelitian “Klasifikasi Batik Riau dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN)”. Menggunakan 168 gambar yang terdiri dari 168 batik riau dan 68 bukan batik riau. Menggunakan  30  epochs/  iterasi  yang  menghasilkan  100  epoch  data.  Klasifikasi  menggunakan  CNN menghasilkan batik riau dan bukan batik riau dengan akurasi 65% dan loss 2.5%. Akurasi 65% disebabkan pada dasarnya banyak motif yang sama antara batik riau dengan batik lainnya dengan perbedaan terletak pada warna cerap pada batik riau [7]. Pada tahapan proses training digunakan fungsi error pada entropy E dengan rumus E = - n sigma t = i (ti log (xi) + (1 - ti) log (1 - xi)). Dimana TP nilai positif, TN Nilai Negatif, FP nilai salah positif dan FN  nilai  salah  negatif.  Berdasarkan  hasil  tersebut  peneliti  mencoba  mempelajari  serangkaian  rumus  serupa sehingga rumus tersebut bisa digunakan pada penelitian ini. Menambahkan dataset agar lebih banyak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
Taufiqotul  Bariyah  (2021),  Melakukan  penelitian  “Convolutional  Neural  Network  Untuk  Metode Klasifikasi Multi-Label Pada Motif Batik”. Dataset citra batik diperoleh dari berbagai sumber seperti took luring pengrajin  batik,  took  daring  dan  mesin  pencarian  daring.  Terdapat  15  motif  batik  yang  digunakan  dan  seluruh dataset  berjumlah  3000  citra.  Setelah  pengumpulan  dataset  lalu  dilakukan  preprocessing  seperti  cropping  dan resizing menjadi berukuran 350x350 piksel. Penerapan arsitektur CNN yang dibangun menggunakan adam sebagai optimizer  dan  sigmoid  sebagai  activator  selain  itu  digunakan  fungsi  binary  cross  entropy.  Mendapatkan  nilai akurasi  91,41%  dan  loss  sebesar  0.344%  [8].  Nilai  akurasi  yang  diperoleh  tinggi  maka  penulis  mencoba menggunakan  arsitektur  yang  sudah  diterapkan  seperti  fungsi  optimizer  menggunakan  Adam,  menggunakan binary cross entropy untuk mengurangi data loss, namun untuk activator penlis mencoba menggunakan Relu. Sama sama menggunakan dataset yang berjumlah banyak agar data lebih bervariasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan.  Berikut  ini  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk mengklasifikasi bumbu dapur menggunakan CNN yang tidak menerapkan augmentasi bisa dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian Tidak Menggunakan Augmentasi
Pada gambar 2.2 Tahapan yang dilakukan untuk mengklasifikasi bumbu dapur menggunakan CNN menerapkan augmentasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan berasal dari google search image dan memfoto objek secara langsung dengan menggunakan smartphone .

## 2.2 Preprocessing
Data gambar bumbu dapur yang sudah terkumpul kemudian dilakukan proses preprocessing. Ada 3 tahap yang dilakukan:
a. Pemilihan Data
Di tahap ini dilakukan pemilihan citra bumbu dapur yang sesuai yang dibutuhkan. Karena tidak semua data yang diperoleh memiliki citra yang sesuai dengan gambar bumbu dapur yang ingin diklasifikasi nantinya.
b. Pembagian Data
Setelah  data  dikumpulkan  lalu  dikelompokkan  menjadi  4  kelas  bumbu  dapur  yaitu  jahe,  kencur,  kunyit, lengkuas  lalu  setelah  itu  dibagi menjadi  beberapa  jenis  yaitu  data  training,  data  validation  dan  data  testing. Setelah  data  selesai  dibagi  menjadi  beberapa  jenis  kemudian  dilakukan  pelabelan  di  setiap  datanya.  Data dikelompokkan  sesuai  dengan  kelasnya.  Data  awal  yang  berhasil  dikumpulkan  berasal  dari  search  internet berjumlah 1.360 data. Kemudian dibagi menjadi data training berjumlah 1000 data, data validation berjumlah 360 data dan data testing berjumlah 40 data. Namun total jumlah data yang berhasil dikumpulkan masih kurang maka  data  tersebut  dilakukan  augmentasi  manual  yaitu  rotasi  180  untuk  menambah  data.  Augmentasi dilakukan  setelah  proses  resize  data.  Setelah  dilakukan  rotasi  180  data  bertambah  menjadi  2.800  data  yang terdiri dari data training 2.000 data masing masing kelas memiliki 500 citra, data validation 720 data masing masing  kelas  memiliki  180  citra  dan  data  testing 80  data  dan  160  citra  yang  akan  dilakukan  perbandingan. Dengan ini jumlah data yang akan digunakan menjadi banyak
c. Resize Data
Data yang sudah diperoleh sebelumnya memiliki ukuran resolusi yang berbeda beda. Maka dilakukan resize akan memiliki resolusi ukuran yang sama yaitu diubah menjadi 256x256 pixel. Berikut contoh dari resize data yang sudah dilakukan seperti gambar 2.3 dibawah ini.
800x800 256x256 Gambar 3. Sample Citra Resize

## 2.3 Augmentasi Data
Augmentasi adalah proses yang digunakan untuk menambah jumlah data dengan cara membuat data baru dari data yang  sudah  ada.  Karena  data  yang  diperoleh  setelah  proses preprocessing masih  sedikit  maka  dilakukan augmentasi data manual. Agar dataset yang digunakan lebih beragam. Jenis augmentasi data yang digunakan yaitu: a. Rotasi
Citra bumbu  dapur original  yang merupakan hasil dari  proses resize kemudian dilakukan augmentasi  rotasi sebesar 180 ˚ Pada gambar 2.4.
Citra original Citra rotasi
Gambar 4. Sample Augmentasi Rotasi

## 2.4 Perancangan Model Arsitektur CNN
Dilakukan  perancangan  arsitektur  CNN  yang  akan  dijadikan  sebagai  model.  Model  yang  digunakan  yaitu Pretrained .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
Model  pada  gambar  2.5  ini  menggunakan  input_shape  dengan  ukuran  256x256  pixel  dengan  3  channel warna RGB (red, green, blue). Dalam model ini terdapat 3 proses konvolusi dengan jumlah filter yang berbeda- beda dan kernel yang berukuran 3x3. Pada setiap proses konvolusi dilakukan aktivasi ReLU. Kemudian pada setiap setelah  proses  konvolusi  dilakukan  proses  pooling  dengan  ukuran  2x2.  Dalam  penelitian  ini  proses  pooling dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Max  Pooling  yang  dimana  proses  pooling  dilakukan  dengan  cara mengambil salah satu pixel terbesar pada luas pixel suatu gambar tanpa mengurangi informasi pada gambar. Proses pooling berguna untuk mengurangi ukuran spasial pada representasi dan juga mengurangi banyaknya parameter serta perhitungan pada jaringan arsitektur CNN.
Setelah proses 3 kali proses konvolusi  dengan filter 32, 128, dan 256 yang disertai dengan aktivasi  dan proses pooling, kemudian dilakukan flattening yaitu  merubah hasil keluaran dari konvolusi  yang berupa matrik menjadi  sebuah  vektor  yang  nantinya  akan  diteruskan  ke  proses  pengklasifikasian.  Setelah  proses  fletten, kemudian ada 4 proses dense dengan nilai units yang berbeda, yang 128, 64, 32, dan 4. Units disini menandakan sebuah neuron yang ada di  layer ini. Pada dense  pertama sampai ketiga menggunakan aktivasi  ReLu. Aktivasi tersebut mengaplikasikan fungsi f(x) = max(0,x) yang berarti fungsi ini melakukan ‘thresholding’ dengan nilai nol terhadap nilai pixel pada input citra. Sehingga aktivasi ini akan menerjemahkan bilangan negatif pada nilai pixel citra menjadi bernilai 0 [9]. Pada dense keempat disini mendefinisikan sebuah output layer atau hasil dari proses klasifikasi, fungsi aktivasi yang digunakan pada proses terakhir disini yaitu softmax. Fungsi aktivasi softmax ini bertujuan untuk mengklasifikasi kedalam banyak kelas. Kemudian untuk loss function nya menggunakan optimasi Adam.

## 2.5 Pelatihan dan Validasi Model
Pada  proses  ini  model  dilatih  dengan  menggunakan  data  training  dan  data  validation  yang  sudah  dipersiapkan sebelumnya. Dalam proses ini ada 2 cara yaitu tidak menerapkan augmentasi lagi dan juga menerapkan augmentasi lagi untuk diberikan ke model, namun untuk penerapan augmentasi berbeda dengan augmentasi yang dilakukan sebelumnya dengan cara manual. Proses augmentasi kali ini dilakukan dengan menggunakan fungsi Image data generator dari tensorflow. Augmentasi tersebut diterapkan untuk memanipulasi data dengan cara membuat data- data baru dari data yang telah ada. Augmentasi yang digunakan dalam proses pelatihan ini. a. Rescale
Augmentasi rescale ini digunakan untuk membagi nilai RGB dari 0-255 dengan 255, sehingga mendapatkan nilai RGB pada rentang 0-1. Rescale digunakan untuk memperkecil nilai-nilai pada proses pemodelan CNN. b. Shift
Augmentasi  shift  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  dua  yaitu  width_shift_range=0.2  dan height_shift_range=0.2.  Dengan  kedua  parameter  tersebut  maka  gambar  akan  digeser  sepanjang  sumbu  X sebesar 20% dan sumbu Y sebesar 20%.
d. Share_range
Augmentasi  share_range  ini  digunakan  untuk  mentransformasi  pergeseran  gambar,  sehingga  gambar  bisa berbentuk jajar genjang. Pada penelitian ini share_range yang digunakan bernilai 0.2. 44.
e. Rotation_range
Augmentasi rotation_range ini digunakan untuk merotasi gambar secara acak dengan nilai rotasi bisa dari 0 ˚ -180 ˚. Namun  dalam penelitian ini nilai  rotation yang digunakan yaitu 20. Sehingga nanti gambar akan di rotasi secara acak dari (-20˚) - 20˚.
f. Fill mode
Augmentasi fill_mode ini  digunakan  untuk  mengisi  titik  atau  pixel  yang  ada  di  ruang  kosong  setelah melakukan  pergeseran  ataupun  rotasi  gambar. Pada  penelitian  ini  menggunakan  mode reflect yang  dimana akan mengisi area dengan pantulan gambar.

## 2.6 Pengujian Model
Pengujian dilakukan dengan menggunakan data  testing yang berjumlah 80 citra masing  masing  terdiri  40 citra foto  sendiri  dan  40  citra  search  internet.  Dalam data  testing ini  terdiri  dari  data  foto  sendiri  original  yang merupakan data yang sudah di resize sebesar 256x256 pixel. Kemudian foto search internet yang merupakan data yang  sudah  di  resize  sebesar  256x256  pixel.  Data  ini  akan  dilakukan  perbandingan  maka  data  yang  digunakan dalam pengujian ini dibagi menjadi 10 gambar pada setiap kelasnya.
Tabel 1. Pembagian Data Uji Jenis Data jahe lengkuas kencur kunyit Foto Sendiri 10 10 10 10 Search Internet 10 10 10 10 Subtotal 20 20 20 20 Total 80
Pada  table  1.  proses  pengujian  akan  dilakukan  perbandingan  penggunaan  data  augmentasi  dan  tanpa augmentasi dari data foto sendiri dan search internet. Perbandingan tersebut untuk mengetahui hasil model dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Untuk  mengetahui  hasil  dari  proses  pengujian,  maka  digunakan  metode confusion matrix untuk  menganalisis kualitas pada setiap model dalam melakukan klasifikasi. Hasil dari  setiap pengujian akan diilustrasikan ke dalam bentuk tabel .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembuatan Dataset
Citra bumbu dapur yang dijadikan dataset dalam penelitian ini didapatkan dari google search image, dan ada juga dari  pengambilan citra langsung dengan menggunakan smartphone. Semua citra tersebut  dikumpulkan menjadi satu  untuk  dikelompokkan menjadi  4 kelas  bumbu dapur yaitu jahe, kencur, kunyit, lengkuas. Dataset  tersebut terdiri dari  data training, validation dan testing. Data training memiliki total 2.000 citra dengan masing  masing kelas memiliki 500 citra. Sedangkan data validation memiliki total 720 citra dengan masing-masing kelas memiliki 180 citra. Data training dan data validation tersebut akan digunakan untuk melatih model CNN. Kemudian untuk menguji model CNN tersebut digunakan data testing yang terdiri dari data search internet dan data foto sendiri. Data testing yang akan diuji  memiliki jumlah citra sebanyak 80 citra yang terdiri  dari foto  sendiri 40 citra dan search internet 40 citra . Untuk pembagian data testing ditunjukkan dalam Tabel dibawah
Tabel 2. Pembagian Data Testing Kelas Data Training Data Validation Data Testing Total Jahe 500 180 10 700 Kunyit 500 180 10 700 Kencur 500 180 10 700 Lengkuas 500 180 10 700 Total 2.000 720 40 2.800
Pada table 2. pengujian model dikelompokkan menjadi 2 yaitu pengujian menggunakan data search internet dan  data  foto  sendiri.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  dapat  melakukan  klasifikasi terhadap bentuk citra yang beragam.
Sebelum menjadi  dataset  sesuai  yang dibutuhkan. Dataset  tersebut  sudah melewati proses preprocessing dan  augmentasi  data  diluar  program.  Mengingat  jumlah  data  yang  banyak  maka  proses  preprocessing  dan augmentasi data tersebut dilakukan dengan menggunakan bantuan software yaitu FastStone Photo Resizer supaya lebih mudah dan cepat karena dapat digunakan untuk memproses data citra secara masal.
a. Preprocessing
Proses preprocessing ini  dilakukan  untuk  membagi  dan  menyeragamkan  citra  yang  sudah  dikumpulkan. Karena dalam proses ini citra dikategorikan dan dibagi pada setiap motifnya, serta dilakukan resize dengan ukuran 256x256 pixel supaya semua data memiliki ukuran yang seragam.
b. Augmentasi Data
Data yang yang digunakan untuk melatih model berjumlah 2.800 citra. Data tersebut sudah melewati proses augmentasi dengan melakukan resize sebesar 256x256 pixel, kemudian dirotasi sebesar 180˚. Sedangkan data yang  digunakan  untuk  menguji  model  berjumlah 80  citra  yang  terdiri  dari  foto  sendiri  40  citra  dan  search internet 40 citra. Citra tersebut terdiri dari data yang sudah di resize sebesar 256x256 pixel.

## 3.2 Pembuatan Model CNN
Pembuatan model dilakukan dengan menggunakan sequential model yang mana seperti tumpukan linier dari layer. Dalam model yang dibuat ini memiliki beberapa layer seperti convolution layer , pooling layer , flatten layer dan dense layer . Pada arsitektur proses convolution pertama menggunakan jumlah filter 32, kernel 3x3 beserta activation relu dengan input shape sebesar 256x256x3. Angka 3 dalam input shape ini menunjukkan 3 channel warna yang digunakan yaitu RGB ( Red, Green, Blue ). Setelah proses convolution , kemudian dilakukan polling dengan  menggunakan Max  Pooling berukuran  2x2.  Dengan  menggunakan pooling maka  dapat mengurangi ukuran dimensi dari feature map . Kemudian dilakukan proses convolution lagi sebanyak 2 kali dengan nilai filter yang berbeda-beda yaitu sebanyak 128 dan 256 dan menggunakan activation yang sama. Pada setiap proses convolution juga dilakukan pooling sama  seperti  pada  proses convolution yang  pertama.  Selanjutnya  dilakukan flatten setelah  3  kali convolution dan pooling . Pada flatten layer , hasil dari feature extraction yang berbentuk array multidimensi tersebut  akan  diubah  menjadi vector agar  bisa  digunakan  sebagai  input  dari fully  connected  layer. Setelah proses flatten , kemudian ada 4 proses dense dengan nilai units yang berbeda, yaitu sebanyak 512, 256, 128, dan  4.  Pada dense pertama  sampai  ketiga  menggunakan activation  relu .  Pada dense terakhir  menggunakan activation softmax . Fungsi activation softmax ini bertujuan untuk mengklasifikasi kedalam banyak kelas. Total parameter yang dilatih pada model ini berjumlah 118,463,108.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201

## 3.3 Hasil Training
Pada gambar 6. proses training model ada beberapa parameter yang diinisialisasikan yaitu jumlah batch size , epochs dan learning  rate .  Jumlah batch  size yang  digunakan  dalam  melatih  model  yaitu  10,  kemudian menggunakan epochs sebanyak 150 dan learning  rate sebesar 0.001. Namun dalam penelitian ini dilakukan pengujian dengan menggunakan augmentasi dan tanpa augmentasi maka akan dilakukan perbandingan. Hasil dari proses training digambarkan dalam bentuk grafik seperti pada gambar 3.1 dibawah ini. a. Hasil training tanpa menggunakan augmentasi
Gambar 6. Grafik Hasil Training Tidak Menggunakan Augmentasi
Pada  posisi  epoch  terakhir  diperoleh  nilai  accuracy  sebesar  0.9970  dengan  nilai  loss  sebesar  0.0036 kemudian mendapatkan nilai val_accuracy sebesar 0.5194 dengan nilai val_loss sebesar 7.0008.
b. Hasil training menggunakan argumentasi
Gambar 7. Grafik Hasil Training Menggunakan Augmentasi
Pada  posisi epoch terakhir  diperoleh  nilai accuracy sebesar  0.9700  dengan  nilai loss sebesar  0.1008 kemudian  mendapatkan  nilai val_accuracy sebesar  0.7778  dengan  nilai val_loss  sebesar 1.0569.  Model  ini mendapat  nilai validation yang  tidak  beda  jauh  dengan  nilai training dan  tidak  banyak  terjadi  penurunan  nilai accuracy pada validation .  Teknik  augmentasi  yang  diterapkan  dalam  proses  training  ini  seperti  rescale, width_sift_range, height_sift_range, shear_range, zoom_range, rotation_range, dan flip_mode yang menjadikan citra menjadi lebih beragam terlihat pada gambar 3.2

## 3.4 Hasil Testing
Pada table 3.  hasil pengujian dengan menggunakan perbandingan data yang berjumlah 80 citra dengan masing masing 40 data foto sendiri dan 40 data search internet.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Testing Tidak Menggunakan Augmentasi Dan Menggunakan Augmentasi
Epochs Jenis Data Penerapan Jumlah Data Accuracy Loss 150 Foto Sendiri Tidak menggunakan augmentasi 40 0.875 0.3983 Menggunakan augmentasi 40 0.825 0.5937 Search Internet Tidak menggunakan augmentasi 40 0.975 0.0184 Menggunakan augmentasi 40 0.975 0.0593
a. Foto sendiri tanpa menggunakan augmentasi jumlah data 40
Gambar 8. Hasil Prediksi Foto Sendiri Data 40 Tidak Menggunakan Augmentasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
Pada  gambar  8.  merupakan  classification  report  untuk  data  foto  sendiri  dengan  jumlah  data  40  tanpa menggunakan  augmentasi.  Akurasi  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  88%,  dimana  terdapat  satu  kategori  yang mendapat  akurasi  100%  yaitu  lengkuas.  Sedangkan  pada  kategori  jahe  mendapat  akurasi  sebesar  95%,  kencur sebesar 83% dan kunyit sebesar 67%. Hasil klasifikasi melalui confusion matrix
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix Foto Sendiri Tidak Menggunakan Augmentasi
prediksi aktual jahe kencur kunyit lengkuas jahe 10 0 0 0 kencur 0 10 0 0 kunyit 1 4 5 0 lengkuas 0 0 0 10
Pada tabel 4. Hasil yang didapatkan yaitu model berhasil mengklasifikasi citra dengan benar sebanyak 35 citra dan yang salah sebanyak 5 dengan rincian pada kategori jahe berhasil diprediksi benar semua, pada kategori kencur  berhasil  diprediksi  benar  semua,  pada  kategori  kunyit  yang  berhasil  diprediksi  itu  kunyit  berjumlah  5 sedangkan yang salah prediksi sebagai kunyit berjumlah 1, yang salah prediksi sebagai kencur berjumlah 4, pada kategori  lengkuas berhasil diprediksi benar semua  pada kategori tanpa menggunakan augmentasi  dari  data foto sendiri.
b. Foto sendiri menggunakan augmentasi jumlah data 40
Gambar 9. Hasil Prediksi Foto Sendiri Data 40 Menggunakan Augmentasi
Pada  gambar  9.  merupakan  classification  report  untuk  data  foto  sendiri  dengan  jumlah  data  40 menggunakan  augmentasi.  Akurasi  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  82%,  dimana  terdapat  satu  kategori  yang mendapat  akurasi  100%  yaitu  jahe.  Sedangkan  pada  kategori  kencur  mendapat  akurasi  sebesar  95%,  kunyit mendapat akurasi 46% dan lengkuas sebesar 77%. Hasil klasifikasi melalui confusion matrix
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Foto Sendiri Menggunakan Augmentasi
prediksi aktual jahe kencur kunyit lengkuas jahe 10 0 0 0 kencur 0 10 0 0 kunyit 0 1 3 6 lengkuas 0 0 0 10
Pada tabel 5. Hasil yang didapatkan yaitu model berhasil mengklasifikasi citra dengan benar sebanyak 33 citra dan yang salah sebanyak 7 dengan rincian pada kategori jahe berhasil diprediksi benar semua, pada kategori kencur  berhasil  diprediksi  benar  semua,  pada  kategori  kunyit  yang  berhasil  diprediksi  itu  kunyit  berjumlah  3 sedangkan  yang  salah  prediksi  sebagai  kencur  berjumlah  1,  yang  salah  prediksi  sebagai  lengkuas berjumlah  6, pada kategori lengkuas berhasil diprediksi benar semua pada kategori menggunakan augmentasi dari data testing foto sendiri.
c. Search internet tanpa menggunakan augmentasi jumlah data 40

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
Pada gambar 10. merupakan classification report untuk data search internet dengan jumlah data 40 tanpa menggunakan  augmentasi.  Akurasi  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  97%,  dimana  terdapat  dua  kategori  yang mendapat akurasi 100% yaitu kunyit dan lengkuas. Sedangkan pada kategori jahe mendapat akurasi sebesar 95% dan kunyit sebesar 95%. Hasil klasifikasi melalui confusion matrix
Tabel 6. Hasil Confusion Matrix Search Internet Tidak Menggunakan Augmentasi
prediksi aktual jahe kencur kunyit lengkuas jahe 9 1 0 0 kencur 0 10 0 0 kunyit 0 0 10 0 lengkuas 0 0 0 10
Pada tabel 6. Hasil yang didapatkan yaitu model berhasil mengklasifikasi citra dengan benar sebanyak 39 citra dan yang salah sebanyak 1 dengan rincian pada kategori jahe berhasil diprediksi benar berjumlah 9 sedangkan yang  salah  prediksi  sebagai  kencur  berjumlah  1,  pada  kategori  kencur  berhasil  diprediksi  benar  semua,  pada kategori  kunyit  berhasil  diprediksi  benar  semua,  pada  kategori  lengkuas  berhasil  diprediksi  benar  semua  pada kategori tidak menggunakan augmentasi dari data testing foto search internet.
d. Search internet menggunakan augmentasi jumlah data 40
Gambar 11. Hasil Prediksi Search Internet Data 40  Menggunakan Augmentasi
Pada  gambar  11.  merupakan  classification  report  untuk  data  search  internet  dengan  jumlah  data  40 menggunakan  augmentasi.  Akurasi  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  97%,  dimana  terdapat  dua  kategori  yang mendapat  akurasi  100% yaitu kencur dan kunyit. Sedangkan pada kategori jahe mendapat  akurasi sebesar 95% dan lengkuas sebesar 95%. Hasil klasifikasi melalui confusion matrix
Tabel 7. Hasil Confusion Matrix Search Internet Menggunakan Augmentasi
prediksi aktual jahe kencur kunyit lengkuas jahe 10 0 0 0 kencur 0 10 0 0 kunyit 0 0 10 0 lengkuas 1 0 0 9
Pada tabel 7. Hasil yang didapatkan yaitu model berhasil mengklasifikasi citra dengan benar sebanyak 39 citra dan yang salah sebanyak 1 dengan rincian pada kategori jahe berhasil diprediksi benar semua, pada kategori kencur  berhasil  diprediksi  benar  semua,  pada  kategori  kunyit  berhasil  diprediksi  benar  semua,  pada  kategori lengkuas  berhasil  diprediksi  benar  berjumlah  9  sedangkan  yang  salah  prediksi  sebagai  jahe  berjumlah  1    pada kategori menggunakan augmentasi dari data testing foto search internet.

## 3.5 Implementasi Pembuatan Website

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4201
Pada gambar 12. merupakan tampilan dari website yang digunakan untuk mengecek hasil model yang sudah di buat. Pembuatan website dengan menggunakan flask. Hasil dari model h.5 yang di peroleh dari training data kemudian  yang  akan  diimplementasikan  ke  website.  Data  yang  menerapkan  augmentasi  yang  akan  digunakan karena  memperoleh  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Cara  penggunaan  website  yaitu  dengan  memilih  dan mengupload  gambar  bumbu  dapur  secara  acak  setelah  itu  akan  diklasifikasi  oleh  sistem  setelah  itu  akan ditampilkan nama dari hasil klasifikasi gambar tersebut. Hasil tersebut akan membuktikan bahwa apakah benar prediksi dari nama bumbu dapur yang sudah diinputkan tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dalam  mengklasifikasi  bumbu  dapu r maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  pada  proses  training  yang menggunakan  augmentasi  data  mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  tidak  menggunakan augmentasi. Karena proses menggunakan augmentasi untuk menambahkan jumlah data dengan membuat data baru dari  data  yang  sudah  ada  sehingga  dengan  menggunakan  augmentasi  menjadikan  data  gambar  lebih  banyak. Dibandingkan dengan tidak menggunakan augmentasi. Adanya evaluasi  model menggunakan confusion  matrix dengan  menggunakan  augmentasi  nilai  akurasi  sebesar  80%  dan  tidak  menggunakan  augmentasi  nilai  akurasi sebesar 54%. Dataset yang diperoleh dari memfoto sendiri menggunakan smartphone tidak lebih bagus daripada dataset yang diperoleh dari internet. Penggunaan dataset dari foto sendiri menggunakan smartphone menjadikan nilai akurasi tidak terlalu tinggi karena dari segi cahaya dan noise dari foto juga mempengaruhi untuk perolehan nilai akurasi. Kedua model tersebut menggunakan epoch sebanyak 150 dan menggunakan optimasi adam dengan learning rate sebesar 0.001 dalam proses trainingnya.

## REFERENCES
[1]   E. T. Erfah, “Manfaat Pengetahuan Bumbu dan Rempah Pada Pengolahan Makanan Indonesia Siswa Smkn 9 Bandung,” Media Pendidikan Gizi dan Kuliner, pp. 42-50, 2017.
[2]   N. Febian, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” Journal of Informatics and Computer Science, pp. 1-5, 2019.
[3]   H. T. Isna, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu dan Rempah dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Gaussian, vol. IX, no. 3, pp. 273-282, 2020.
[4]   K. H. Muhammad Resa, “Analisis Pengaruh Tingkat Akurasi Klasifikasi Citra Wayang dengan Algoritma Convolutional Neural Network,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. IV, no. 2, pp. 182-187, 2020.
[5]   M. A. A. Tonton, “Klasifikasi Buah Zaitun Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnak Sistem Komputer, vol. X, no. 2, pp. 119-126, 2021.
[6]   A. R. Aldho, “Implementasi Deep Learning Untuk Prediksi Tingkat Kematangan dan Bobot Buah Pepaya,” e-Proceeding of Engineering, vol. VIII, no. 6, pp. 11993-11998, 2021.
[7]   Y. A. Hendry, “Klasifikasi Batik Riau dengan Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Ilmu Komputer, vol. IX, no. 1, pp. 7-10, 2020.
[8]   M. N. Taufiqotul, “Convolutional Neural Network Untuk Metode Klasifikasi Multi Label Pada Motif Batik,” Techno COM, vol. XXI, no. 1, pp. 155-165, 2021.
[9]   A.  Z.  Budy,  Machine  Learning  &  Reasoning  Fuzzy  Logic  Algoritma  Manual  Matlab  &  Rapid  Miner,  Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[10]   R. R. Rerung, Algoritma dan Struktur Data untuk Perguruan Tinggi, Sumatera Barat: Insan Cendekia Mandiri, 2020.
[11]   M. Niki, Konsep Kecerdasan Buatan dengan Pemahaman Logika Fuzzy dan Penerapan Aplikasi, Tangerang Selatan: Uwais Inspirasi Indonesia, 2019.
[12]   T. Wahyono, Buku Fundamental Of Python For Machine Learning, Yogyakarta: Gava Media, 2018.
[13]   P. D. Kusuma, Machine Learning Teori Program dan Studi Kasus, Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[14]   A. Josh, Deep Learning A Practitioner's Approach, O'Reilly, 2017.
[15]   A. R. Wayan, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” Teknik ITS, vol. V, no. 1, pp. A65-A69, 2016.
[16]   A. Sarirotull, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun  Menggunakan Convolutional Neural Network,” Justindo, vol. III, no. 2, pp. 49-56, 2018.
[17]   M. N. A. D. N. L. D. E. M. R. S. C. Anjar, Data Mining ALgoritma dan Implementasi, Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]   D.  A.  M.  Z.  Nana,  “Optimasi  Klasifikasi  Buah  Anggur  Menggunakan  Data  Augmentasi  dan  Convolutional  Neural Network,” Smart Comp, vol. XI, no. 2, pp. 148-161, 2022.