Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153

## Analisis Perbandingan Fungsi Aktivasi CNN Pada Pengelompokan Jenis Beras Berdasarkan Mutu Beras
Muhammad Rais Wathani 1* , Nur Hidayati 2
1 Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, Indonesia
2 Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia E-mail: 1 raiswathani@uniska-bjm.ac.id, 2 nur.nrh@bsi.ac.id

## Abstract
This  article  discusses  the  comparative  analysis  of  activation  functions  in Convolutional Neural Network (CNN) for clustering rice types based on rice quality. Two activation  functions  tested  are  LogSoftmax  and  Softmax.  Through  data  collection  and CNN architecture implementation, we trained and evaluated the models using evaluation metrics  such  as  accuracy,  precision,  recall,  and  F1  score.  The  results  show  significant differences  in  model  performance  based  on  the  activation  function  used.  These  findings provide  practical  guidance  for  the  food  industry  in  selecting  the  optimal  activation function for clustering rice types. The test results also indicate that the highest accuracy of 0.9787 or 97.87%  was achieved with the  LogSoftmax activation function architecture model,  with  the  highest  precision,  recall,  and  F1 score.  On the other  hand, the  Softmax activation function achieved an accuracy of 0.9286 or 92.86%.
Keywords: Convolutional  Neural  Network,  activation  function,  clustering  rice  types, rice quality, food industry

## Abstrak
Artikel  ini  membahas  analisis  perbandingan  fungsi  aktivasi  Convolutional  Neural Network  (CNN)  dalam  pengelompokan  jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras.  dua  fungsi aktivasi  yang  diuji  yaitu  LogSoftmax  dan  Softmax.  Melalui  pengumpulan  data  dan implementasi  arsitektur  CNN,  kami  melatih  dan  menguji  model  menggunakan  evaluasi metrik  seperti  akurasi,  presisi,  perolehan  kembali,  dan  skor  F1.  Hasil  menunjukkan perbedaan  signifikan  dalam  kinerja  model  berdasarkan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan. Temuan  ini  memberikan  panduan  praktis  untuk  industri  pangan  dalam  memilih  fungsi aktivasi  yang  optimal  dalam  pengelompokan  jenis  beras.  Hasil  pengujian  yang  didapat juga bahwa dimana  diperoleh akurasi model terbesar 0,9787 atau 97,87% dengan nilai precision,  recall  ,  dan  f1_score  tertinggi  terdapat  pada  kelas  model  arsitektur  aktivasi LogSoftmax. Sedangkan pada aktivasi Softmax akurasi 0,9286 atau 92,86%.
Keywords: Convolutional Neural Network, fungsi aktivasi, pengelompokan jenis beras, mutu beras, industri pangan

## 1. Pendahuluan
Beras merupakan salah satu komoditas pangan yang sangat penting di berbagai negara, terutama  di  Asia,  termasuk  Indonesia.  Mutu  beras  menjadi  faktor  kunci  yang mempengaruhi nilai jual, kualitas gizi, dan kepuasan konsumen [1]. Dalam industri beras, pengelompokan jenis beras berdasarkan mutu beras menjadi suatu langkah penting untuk memudahkan proses distribusi dan pengolahan [2], [3].
Seiring dengan perkembangan teknologi, kecerdasan buatan telah menjadi bidang yang semakin  relevan  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  proses  pengelompokan  jenis beras.  Salah  satu  teknik  dalam  kecerdasan  buatan  yang  telah  berhasil  digunakan  secara luas adalah Convolutional Neural Network (CNN) [4]. CNN telah terbukti efektif dalam mempelajari  fitur-fitur  berdasarkan  representasi  spasial  dari  data,  dan  telah  sukses
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
diterapkan  dalam  berbagai  bidang  seperti  pengenalan  citra,  pengenalan  suara,  dan pengolahan bahasa alami [5], [6].
Pengenalan dan klasifikasi beras melalui computer vision menjadi topik praktik akhir- akhir ini. Ada beberapa penelitian dan makalah akademis yang relevan dalam bidang ini dengan menggunakan metode penanganan dan ekstraksi data serta pendekatan rekognisi. Misalnya Nguyen Hong Son dan Nguyen Thai-Nghe [3] dengan judul riset Deep Learning for  Rice  Quality  Classification  yang  menghasilkan  Hasil  percobaan  untuk  2000  gambar nyata memberikan akurasi 93,85%. Hasil ini menunjukkan bahwa evaluasi dan klasifikasi kualitas  beras  dapat  dilakukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan  pendekatan  Deep Learning sangat baik [7].
Meskipun penggunaan CNN telah memberikan hasil yang menjanjikan dalam berbagai aplikasi, pemilihan fungsi aktivasi yang tepat dalam arsitektur CNN masih menjadi faktor kritis  yang  mempengaruhi  performa  model.  Fungsi  aktivasi  berperan  dalam memperkenalkan non-linearitas ke dalam model CNN, yang memungkinkan model untuk mempelajari hubungan yang kompleks antara fitur-fitur input [8].
Namun, ada berbagai fungsi aktivasi yang dapat digunakan dalam CNN, seperti ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh (Hyperbolic Tangent), Leaky ReLU. Setiap fungsi aktivasi  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dalam  mengolah  informasi  dan  dapat memberikan  pengaruh  yang  berbeda  pada  kinerja  model  CNN  dalam  pengelompokan jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras  [9],  [10].  Ada  pun  fungsi  aktivasi  output  untuk mengubah  output  mentah  dari  jaringan  saraf  menjadi  vektor  probabilitas,  yang dipertimbangkan  masalah  klasifikasi  multikelas  dengan  N  kelas,  berupa  fungsi  aktivasi Softmax dan LogSoftmax [11].
Meskipun  telah  ada  beberapa  penelitian  yang  menggali  tentang  perbandingan  fungsi aktivasi  dalam  konteks  CNN,  masih  diperlukan  penelitian  yang  lebih  mendalam  dan spesifik untuk melihat bagaimana fungsi aktivasi tersebut berperan dalam pengelompokan jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras.  Analisis  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga dalam memilih fungsi aktivasi yang paling cocok untuk tugas ini [12].
Dalam  konteks  tersebut,  artikel  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  perbandingan fungsi aktivasi CNN pada pengelompokan jenis beras berdasarkan mutu beras. Penelitian ini  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kinerja  dan perbedaan  masing-masing  fungsi  aktivasi  dalam  hal  akurasi  pengelompokan  jenis  beras [13], [14].
Dengan  mengevaluasi  dan  membandingkan  hasil  eksperimen  menggunakan  beberapa fungsi  aktivasi  yang  berbeda,  diharapkan  artikel  ini  dapat  memberikan  panduan  praktis bagi  para  peneliti  dan  praktisi  dalam  memilih  fungsi  aktivasi  yang  tepat  untuk pengelompokan  jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras.  Yaitu  fungsi  aktivasi Softmax atau LogSoftmax .

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  ini  dirancang  untuk  memberikan  pemahaman  yang komprehensif  tentang  perbandingan  fungsi  aktivasi  CNN  dalam  pengelompokan jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras  [15],  [16].  Dengan  demikian,  artikel  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  berharga  bagi  penelitian  di  bidang kecerdasan  buatan  dan  aplikasinya  dalam  industri  pangan,  serta  memberikan pedoman  praktis  untuk  penggunaan  fungsi  aktivasi  yang  optimal  dalam pengelompokan  jenis  beras.  Membandingkan  kinerja  pengklasifikasi  citra  beras menggunakan  arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)   [17],  [18].  Desain eksperimental  memungkinkan  untuk  menguji  dan  membandingkan  beberapa arsitektur  CNN  yang  umum  digunakan  dalam  pengolahan  citra.  Rancangan Penelitian dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
Start
Sumber Data : Data Gambar Beras https://www.kaggle.com/ Download Data Gambar Beras https://www.kaggle.com/ Pra-Pemrosesan Data Dataset terdiri dari 2 Variabel Masukan Data dibagi 2 menjadi Data Latih 75 % dan Data Uji 25% Data Latih Data Uji Proses Latih Pengklasifikasi Model Arssitektur VGG16 Fungsi Aktivasi Softmax Model Arssitektur VGG16 Fungsi Aktivasi LogSoftmax Selesai Laporan Perfromance Terbaik (Recall, Preccsison, F1-Score, Accurcy)
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Metode  penelitian  ini  dirancang  untuk  memberikan  pemahaman  yang  komprehensif tentang perbandingan fungsi aktivasi CNN dalam pengelompokan jenis beras berdasarkan mutu beras, berikut penjabaranya [19], [20] : a. Pengumpulan Data
Untuk  penelitian  ini,  kami  mengumpulkan  data  jenis  beras  dan  data  mutu  beras dari  beberapa  sumber  yang  terpercaya,  seperti  laboratorium  pengujian  beras  dan produsen beras. Data jenis beras mencakup variasi seperti beras putih, beras merah, dan  beras  ketan.  Sedangkan  data  mutu  beras  meliputi  parameter  kualitas  seperti kelembaban,  kandungan  serat,  kandungan  protein,  dan  kandungan  vitamin.  Setiap jenis  beras  dan  parameter  mutu  beras  dikumpulkan  dalam  bentuk  dataset  yang terstruktur.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  dataset  “ Rice  Images Dataset ”  yang  didapatkan  dari  situs  Kaggle.com      yang      dibuat      oleh https://www.muratkoklu.com/datasets/.  Dataset  terdiri  dari  75.000  gambar  beras dengan  format  .JPG.  Pada  Tabel  1  adalah  kelas,  gambar,  jumlah  dan  deskripsi  dari kelas biji kakao.
Tabel 1. Data Kelas, Jumlah Gambar dan Deskripsi Kelas Gambar Jumlah Data Deskripsi Basmati 220 kelas untuk beras panjang Ipsala
220
kelas untuk beras gemuk

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Kelas Gambar Jumlah Data Deskripsi Karacadag 220 kelas untuk beras bulat
b. Pra-pemrosesan Data
Sebelum  melatih  model  CNN,  kami  melakukan  pra-pemrosesan  data  untuk memastikan  konsistensi  dan  kualitas  dataset.  Langkah-langkah  pra-pemrosesan meliputi  pembersihan  data  untuk  mengatasi  data  yang  hilang  atau  tidak  valid, normalisasi  data  untuk  memastikan  keseragaman  skala,  dan  pembagian  dataset menjadi subset pelatihan dan subset validasi.

## c. Pembangunan Arsitektur CNN
Kami  mengimplementasikan  arsitektur  model  CNN  untuk  pengelompokan  jenis beras  berdasarkan  mutu  beras.  Arsitektur  CNN  yang  kami  gunakan  terdiri  dari beberapa  layer  konvolusi  dan  pooling,  diikuti  oleh  layer  fully  connected.  Kami menyesuaikan  jumlah  layer  dan  ukuran  filter  berdasarkan  karakteristik  data  yang kami  miliki.  Kami  menggunakan  library  atau  framework  Deep  Learning  seperti TensorFlow atau PyTorch untuk mengimplementasikan model CNN  [21].
Gambar 2. Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  2,  Rancangan  penelitian  contoh  arsitektur  yang  diguankan  penulis untuk  menguji  mutu  beras  dengan  mengklasifikasi  berdasarkan  jenis  beras menggunakan perbandingan fungsi aktivasi output CNN LogSoftmax dan Softmax .

## d. Pemilihan Fungsi Aktivasi
Dalam penelitian ini, kami memilih empat fungsi  aktivasi yang umum digunakan dalam CNN, yaitu ReLU. Dan untuk fungsi aktivasi output yang dibandingkan untuk menilai  kinerja  terbaik  yaitu Softmax dan LogSoftmax .  Kami  mengaplikasikan fungsi  aktivasi  ini  pada  setiap  layer  yang  relevan  dalam  arsitektur  CNN  kami. Dengan  menggunakan  berbagai  fungsi  aktivasi,  kami  dapat  membandingkan  dan menganalisis  dampaknya  terhadap  kinerja  pengelompokan  jenis  beras  berdasarkan mutu beras.
e. Pelatihan Model
Kami  melatih  model  CNN  menggunakan  subset  pelatihan  dari  dataset  yan g  telah kami  siapkan.  Kami  menggunakan  algoritma  pembelajaran  Adam  optimizer  untuk melatih  model.  Selama  pelatihan,  kami  memonitor  metrik  evaluasi  seperti  akurasi dan  loss  untuk  mengukur  kinerja  model.  Kami  mengatur  hyperparameter  seperti learning  rate,  batch  size,  dan  jumlah  epoch  untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal dan  yang  dibandingkan  sebagai  parameter  tolak  ukur  untuk  mengukur  kinerja  yaitu pada fungsi aktivasi output CNN.
2x2x2 Flatten Fully Connected
Softmax atau LogSoftmax 3x3x2 Max Pooling X O Convolutional
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
f. Evaluasi Model
Setelah  pelatihan  selesai,  kami  menggunakan  subset  validasi  dari   dataset  untuk mengevaluasi  kinerja  model  CNN  yang  dilatih  dengan  berbagai  fungsi  aktivasi. Kami menghitung metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 -score untuk masing-masing  fungsi  aktivasi.  Hal  ini  memungkinkan  kita  untuk  membandingkan dan menganalisis perbedaan kinerja antara fungsi aktivasi yang digunakan.
g. Analisis Hasil
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  kami  menganalisis  perbandingan  kinerja  fungsi aktivasi  dalam  pengelompokan  jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras.  Kami  melihat perbedaan  dalam  akurasi  dan  metrik  evaluasi  lainnya  untuk  setiap  fungsi  aktivasi yang  kami  uji.  Kami  juga  melakukan  visualisasi  hasil  pengelompokan  jenis  beras menggunakan  representasi  grafis  seperti  confusion  matrix  untuk  memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang performa model.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil pelatihan dan hasil pengujian dengan menggunakan  fungsi aktivasi yang berbeda untuk membandingkan hasil kinerja pengklasfikasi yang paling baik sebagai model analisis mutu beras sebagai sampel data uji.
3.1. Hasil
Pada grafik Cost atau Loss dapat dilihat bahwa untuk fungsi aktivasi pada LogSoftmax cenderung  lebih  baik  arah  pergerakan  pelatihan  dan  pengujiannya.  Pada  pengujian  ini peneliti  menggunakan  google  colab  sebagaia  alat  bantu  untuk  mengujinya,  dan  penulis juga  menggunakan early  stoping yang  berguna  untuk  menghindarkan  loss  yang  terlalu besar  dalam  pengujian  mutu  beras.  Sebagai  hasil  akhir,  bisa  dilihat  perbandingan  dari beberapa arsitektur yang digunakan.
a. LogSoftmax
b. Softmax Gambar 3. Perbandingan Grafik Cost pada Pengujian menggunakan 2 aktivasi
Gambar 3, menunjukaan grafik performa hasil Cost (loss) pada garfik juga bisa dilihat bahwa  line  biru  untuk  data  pengujian  dan  merah  untuk  data  pelatihan.  Dimana LogSoftmax menunjukan bahwa hasil klasifikasi nilai Cost (loss) pada data pelatihan dan data  pengujian  mengalami  lonjakan  naik  turun  yang  stabil.  Dan  grafik  akurasi  yang dihasilkan dari pengujian yang dilakukan peneliti dapat dilihat pada gambar berikut :
a. LogSoftmax b. Softmax
Gambar 4. Perbandingan Grafik Score atau Akurasi dari 2 Fungsi AKtivasi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
Pada  gambar  4,  line  biru  untuk  data  pengujian  dan  merah  untuk  data  pelatihan.  Bisa kita  lihat  bahwa softmax ,  eksponensial  besar  mungkin  timbul  dalam  perhitungan,  yang dapat  menyebabkan  ketidakstabilan  numerik  dan  kesulitan  dalam  optimisasi  model. Dengan menggunakan LogSoftmax , nilai logaritma dari probabilitas dihitung, yang dapat mengurangi  kemungkinan  terjadinya  eksponensial  besar  dan  menghasilkan  perhitungan yang  lebih  stabil.  Sehingga  pola  grafik  yang  lebih  stabil  ada  pada LogSoftmax pada pengujian mutu beras dengan klasifikasi jenis beras.
a. LogSoftmax b. Softmax Gambar 5. Confusion Matrix LogSoftmax dan Softmax
Pada  Gambar  5  merupakan  hasil  dari  tabel confusion  matrix .  Berdasarkan  tabel confussion  matrix dapat  dipahami  bahwa  terdapat  64  data  yang  diprediksi  dengan  tepat pada  aktivasi LogSoftmax dan Softmax terdapat  57  data  yang  diprediksi  dengan  tepat. Salah satu alasan utamanya adalah karena sifatnya yang numerik lebih stabil. LogSoftmax adalah  transformasi  logaritmik  dari  hasil softmax .  Hal  ini  dilakukan  untuk  memperbaiki numerik dan mempermudah perhitungan fungsi loss, seperti Cross Entropy Loss . Dengan menggunakan LogSoftmax , probabilitas kelas yang dihasilkan oleh model diubah menjadi logaritma probabilitas tersebut.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan

## Gambar 6. Visulisasi data hasil prediksi menggunakan LogSoftmax
Pada  gambar  6  Untuk  dapat  melihat  apa  sebenarnya  yang  terjadi  saat  mesin memprediksi,  peneliti  coba  untuk  menampilkan  visualisasi  hasi  prediksi  model  dengan gambar  yang  yang  terdapat  pada  data  pengujian.  Dapat  dilihat  pada  gambar  6  diatas bahwa  font  yang  berwarna  merah  adalah  kesalahan  dalam  memprediksi  dan  yang berwarna  hijau  adalah  predkisi  yang  tepat.  Hasil  yang  didapat  ternyata  pada  aktivasi LogSoftmax sangat  baik  dalam  mengklasifikasi  data  jenis  beras  atau  dataset  yang  kita gunakan dan terbukti cocok diterapkan pada penelitian ini.

## 3.2. Pembahasan
Berikut  hasil  dari  pelatihan  dan  pengujain  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam menganaslisis mutu beras dengan mengklasfikasi jenis beras, dengan model arsitektur dan membandingankan  fungsi  aktivasi  output  CNN  mana  yang  paling  baik  kinerjanya  dalam mengklasfikasi  dan  memprediksi  mutu  beras  dengan  menggunakan  data  image  yang diolah  dengan  aplikasi  google  colab  dengan  Bahasa pytroch .  Hasil  rekapitulasi  bisa  kita lihat pada tabel 2 beikut ini.
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Pengujian Optimize  Fungsi Aktivasi  Best Epoch  Precision  Recall  F1 Score Accuracy ADAM LogSoftmax 35 0,9565 1,0000 0,9778 0,9787 Softmax 12 0,8571 1,0000 0,9231 0,9286
Pada  Tabel  2  merupakan  hasil  evaluasi  model  menggunakan    classification_report, dimana    diperoleh  akurasi  model  terbesar  0,9787  atau  97,87%  dengan  nilai  precision, recall,  dan  f1_score  tertinggi  terdapat  pada  kelas  model  arsitektur  aktivasi LogSoftmax . Sedangkan pada aktivasi Softmax akurasi 0,9286 atau 92,86%.
Gambar 7. Grafik Rekapitulasi Hasil Pengujian
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
Pada  gambar  6.  merupakan  hasil  evaluasi  model  menggunakan    classification_report yang  memnunjukan LogSoftmax lebih  unggul  dibandingan Softmax .  Fungsi  aktivasi softmax digunakan  secara  umum  dalam  tugas-tugas  klasifikasi  multikelas.  Fungsi  ini menghasilkan  distribusi  probabilitas  untuk  setiap  kelas  yang  dihasilkan  oleh  model. Namun, dalam beberapa kasus, seperti saat menghitung fungsi loss, penggunaan log dari fungsi softmax ( LogSoftmax )  lebih  disukai. LogSoftmax adalah  transformasi  logaritmik dari  hasil softmax .  Hal  ini  dilakukan  untuk  memperbaiki  numerik  dan  mempermudah perhitungan fungsi loss, seperti Cross Entropy Loss. Dengan  menggunakan LogSoftmax , probabilitas  kelas  yang  dihasilkan  oleh  model  diubah  menjadi  logaritma  probabilitas tersebut.
Mengapa LogSoftmax lebih disukai dalam perhitungan loss function? Salah satu alasan utamanya  adalah  karena  sifatnya  yang  numerik  lebih  stabil.  Saat  menggunakan softmax , eksponensial  besar  mungkin  timbul  dalam  perhitungan,  yang  dapat  menyebabkan ketidakstabilan  numerik  dan  kesulitan  dalam  optimisasi  model.  Dengan  menggunakan LogSoftmax ,  nilai  logaritma  dari  probabilitas  dihitung,  yang  dapat  mengurangi kemungkinan  terjadinya  eksponensial  besar  dan  menghasilkan  perhitungan  yang  lebih stabil. Selain itu, LogSoftmax juga mempermudah perhitungan fungsi loss Cross Entropy. Dalam perhitungan Cross Entropy Loss, fungsi logaritma diaplikasikan pada probabilitas kelas yang diprediksi oleh model. Dengan menggunakan LogSoftmax , proses perhitungan loss menjadi lebih efisien dan lebih mudah diinterpretasikan.
Dalam  konteks  pengelompokan  jenis  beras  berdasarkan  mutu  beras,  penggunaan LogSoftmax sebagai  fungsi  aktivasi  dan  perhitungan  loss  function  yang  lebih  baik  dapat membantu  dalam  meningkatkan  kestabilan  numerik  dan  akurasi  dalam  proses pengelompokan  tersebut.  Dalam  kesimpulannya,  penggunaan LogSoftmax sebagai alternatif  dari  fungsi  aktivasi softmax di  dalam  perhitungan  loss  function  memberikan keuntungan  numerik  yang  lebih  stabil  dan  mempermudah  perhitungan.  Dalam  tugas klasifikasi  multikelas  seperti  pengelompokan  jenis  beras,  penggunaan LogSoftmax dapat memberikan perbaikan yang signifikan dalam kinerja model dan akurasi prediksi.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan  dan  membandingkan  kinerja pengklasifikasi  citra  jenis  beras  dengan  mengklasfikasi  mutu  beras  menggunakan arsitektur  CNN.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pemilihan  fungsi  aktivasi mempengaruhi  secara  signifikan  kinerja  model  dalam  pengelompokan  jenis  beras berdasarkan mutu beras. Dalam analisis kami, kami menemukan bahwa LogSoftmax , yang merupakan  transformasi  logaritmik  dari  fungsi softmax ,  memberikan  perhitungan  loss function yang lebih baik dan numerik yang lebih stabil. Hasil pengujian yang didapat juga bahwa  dimana    diperoleh  akurasi  model  terbesar  0,9787  atau  97,87%  dengan  nilai precision,  recall  ,  dan  f1_score  tertinggi  terdapat  pada  kelas  model  arsitektur  aktivasi LogSoftmax . Sedangkan pada aktivasi Softmax akurasi 0,9286 atau 92,86%.

## Daftar Pustaka
[1] B. Gunawan, M. E. Al-Rivan, P. S. Informatika, U. Multi, And D. Palembang, “2nd Mdp  Student  Conference  (Msc)  2023  E-Issn:  2985-7406  Klasifikasi  Jenis  Beras Putih Menggunakan Cnn Residual Network Optimizer Sgd,” Pp. 128–132, 2023.
[2] S.  S.  A.  Laros,  D.  B.  M.  Dickerscheid,  S.  P.  Blazis,  And  J.  A.  Van  Der  Heide, “Machine  Learning  Classification  Of  Mediastinal  Lymph  Node  Metastasis  In Nsclc:  A  Multicentre  Study  In  A  Western  European Patient  Population,” Ejnmmi Phys. , Vol. 9, No. 1, 2022, Doi: 10.1186/S40658-022-00494-8.
[3] N.  H.  Son  And  N.  Thai-Nghe,  “Deep  Learning  For  Rice  Quality  Classification,” 2019 Int. Conf. Adv. Comput. Appl. , Pp. 92–96, 2019, Doi: 10.1109/Acomp.2019.00021.
[4] M.  Koklu,  I.  Cinar,  And  Y.  S.  Taspinar,  “Classification  Of  Rice  Varieties  With

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
Deep Learning Methods,” Comput. Electron. Agric. , Vol. 187, No. June, P. 106285,
2021, Doi: 10.1016/J.Compag.2021.106285.
[5] F.  H.  Hawari,  F.  Fadillah,  M.  R.  Alviandi,  And  T.  Arifin,  “Klasifikasi  Penyakit Padi Menggunakan Algoritma Cnn ( Convolutional Neural Network ),” Vol. 4, No. 2, Pp. 184–189, 2022.
[6] Muh  Zainal  Altim,  Faisal,  Salmiah,  Kasman,  Andi  Yudhistira,  And  Rita  Amalia Syamsu, “Pengklasifikasi Beras Menggunakan Metode Cnn (Convolutional Neural Network),” J. Instek (Informatika Sains Dan Teknol. , Vol. 7, No. 1, Pp. 151–155, 2022, Doi: 10.24252/Instek.V7i1.28922.
[7] H.  Wang Et  Al. ,  “Comparison  Of  Machine  Learning  Methods  For  Classifying Mediastinal  Lymph  Node  Metastasis  Of  Non-Small  Cell  Lung  Cancer  From  18f- Fdg Pet/Ct Images,” Ejnmmi Res. , Vol. 7, No. 1, 2017, Doi: 10.1186/S13550-017- 0260-9.
[8] L. Gaur, U. Bhatia, N. Z. Jhanjhi, G. Muhammad, And M. Masud, “Medical Image- Based  Detection  Of  Covid-19  Using  Deep  Convolution  Neural  Networks,” Multimed. Syst. , No. 0123456789, 2021, Doi: 10.1007/S00530-021-00794-6.
[9] L.  Yu Et  Al. ,  “Prediction  Of  Pathologic  Stage  In  Non-Small  Cell  Lung  Cancer Using  Machine  Learning  Algorithm  Based  On  Ct  Image  Feature  Analysis,” Bmc Cancer , Vol. 19, No. 1, Pp. 1–12, 2019, Doi: 10.1186/S12885-019-5646-9.
[10]  N. Irtiza Trinto And M. Eunus Ali, “Detecting Multilabel Sentiment And Emotions From Bangla Youtube Comments,” 2018 Int. Conf. Bangla Speech Lang. Process. Icbslp 2018 , No. January 2019, 2018, Doi: 10.1109/Icbslp.2018.8554875.
[11]  S. Kiziloluk And E. Sert, “Covid-Ccd-Net: Covid-19 And Colon Cancer Diagnosis System  With  Optimized  Cnn  Hyperparameters  Using  Gradient-Based  Optimizer,” Med.  Biol.  Eng.  Comput. ,  Vol.  60,  No.  6,  Pp.  1595–1612,  2022,  Doi: 10.1007/S11517-022-02553-9.
[12]  H.  Kör,  H.  Erbay,  And  A.  H.  Yurttakal,  “Diagnosing  And  Differentiating  Viral Pneumonia And Covid-19 Using X-Ray Images,” Multimed. Tools Appl. , Vol. 81, No. 27, Pp. 39041–39057, 2022, Doi: 10.1007/S11042-022-13071-Z.
[13]  R.  Kumar Et  Al. ,  “Classification  Of  Covid-19  From  Chest  X-Ray  Images  Using Deep Features And Correlation Coefficient,” Multimed.  Tools  Appl. , Vol.  81, No. 19, Pp. 27631–27655, 2022, Doi: 10.1007/S11042-022-12500-3.
[14]  N.  Hasan,  Y.  Bao,  A.  Shawon,  And  Y.  Huang,  “Densenet  Convolutional  Neural Networks Application For Predicting Covid-19 Using Ct Image,” Sn Comput. Sci. , Vol. 2, No. 5, Pp. 1–11, 2021, Doi: 10.1007/S42979-021-00782-7.
[15]  B. Xu, D. Martín, M. Khishe, And R. Boostani, “Covid-19 Diagnosis Using Chest Ct  Scans  And  Deep  Convolutional  Neural  Networks  Evolved  By  Ip-Based  Sine- Cosine  Algorithm,” Med.  Biol.  Eng.  Comput. ,  Vol.  60,  No.  10,  Pp.  2931–2949, 2022, Doi: 10.1007/S11517-022-02637-6.
[16]  A.  Abbas,  J.  P.  Vantassel,  B.  R.  Cox,  K.  Kumar,  And  J.  Crocker,  “A  Frequency- Velocity  Cnn  For  Developing  Near-Surface  2d  Vs  Images  From  Linear-Array, Active-Source  Wavefield  Measurements,” Comput.  Geotech. ,  Vol.  156,  No.
February, P. 105305, 2023, Doi: 10.1016/J.Compgeo.2023.105305.
[17]  T. Yuan, W. Liu, J. Han, And F. Lombardi, “High Performance Cnn Accelerators Based On Hardware And Algorithm Co-Optimization,” Ieee Trans. Circuits Syst. I Regul. Pap. , Vol. 68, No. 1, Pp. 250–263, 2021, Doi: 10.1109/Tcsi.2020.3030663.
[18]  A.  Nouriani,  R.  Mcgovern,  And  R.  Rajamani,  “Intelligent  Systems  With Applications  Activity  Recognition  Using  A  Combination  Of  High  Gain  Observer And Deep Learning Computer Vision Algorithms,” Intell. Syst. With Appl. , Vol. 18,
No. March, P. 200213, 2023, Doi: 10.1016/J.Iswa.2023.200213.
[19]  S.  Sowmya  And  D.  Jose,  “Contemplate  On  Ecg  Signals  And  Classification  Of Arrhythmia Signals Using Cnn-Lstm Deep Learning Model,” Meas. Sensors , Vol.
24, No. October, P. 100558, 2022, Doi: 10.1016/J.Measen.2022.100558.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 144-153
[20]  V.  Choudhary,  P.  Guha,  G.  Pau,  R.  K.  Dhanaraj,  And  S.  Mishra,  “Automatic Classification  Of  Cowpea  Leaves  Using  Deep  Convolutional  Neural  Network,” Smart Agric. Technol. , P. 100209, 2023, Doi: 10.1016/J.Atech.2023.100209.
[21]  W. N. Ismail, H. A. Alsalamah, M. M. Hassan, And E. Mohamed, “Auto-Har: An Adaptive  Human  Activity  Recognition  Framework  Using  An  Automated  Cnn Architecture  Design,” Heliyon ,  Vol.  9,  No.  2,  P.  E13636,  2023,  Doi:
10.1016/J.Heliyon.2023.E13636.