## DETEKSI BURUNG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN MODEL ARSITEKTUR MOBILENETV2
Sandy Andika Maulana, Shabrina Husna Batubara, Yohanna Permata Putri Pasaribu, Hermawan Syahputra, Fanny Ramadhani Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20221 , Indonesia samsandi134@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengimplementasikan  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur MobileNetV2  untuk  mendeteksi  spesies  burung.  Permasalahan  yang  dihadapi  yaitu  bagaimana  meningkatkan akurasi deteksi spesies burung menggunakan  model yang efisien untuk perangkat mobile. Tujuan penelitian ini untuk  mengembangkan  dan  mengevaluasi  model  CNN  yang  dapat  mengenali  berbagai  spesies  burung  dengan akurasi tinggi. Metode penelitian  meliputi beberapa tahapan:  pengunduhan dan ekstraksi data  dari  TensorFlow Dataset yang terdiri dari 6033 gambar dari 200 spesies burung, visualisasi dan preprocessing data, implementasi model  MobileNetV2,  training  dan  validasi  model  selama  50  epoch  dengan  batch  size  64,  serta  evaluasi menggunakan metrik loss dan Intersection Over Union (IoU). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengenali burung dengan akurasi yang memadai. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan penambahan jumlah gambar dan spesies burung dalam dataset, eksplorasi arsitektur  model  lain, teknik augmentasi data, optimisasi hyperparameter, dan penerapan transfer learning. Selain itu, pengujian model pada perangkat mobile diperlukan untuk  memastikan  efisiensi  dan  performa  di  lingkungan  nyata,  serta  mempertimbangkan  informasi  tambahan seperti habitat atau suara burung untuk meningkatkan akurasi identifikasi.
Kata kunci :  CNN, Deep Learning, Deteksi Burung, MobileNetV2

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki keanekaragaman  hayati  tertinggi  di  dunia  yang  salah satunya diketahui dari keberadaan jumlah burung yang mencapai  1.794  spesies  (Burung  Indonesia,  2020). Berbagai jenis burung di Indonesia memiliki beragam nilai  ekologis,  ekonomi,  dan  sosialbudaya.  Secara ekologis,  burung  memainkan  peranan  sebagai konsumen  pada  tingkatan  trofik  yang  berbeda-beda serta  turut  dalam  penyebaran  dan  penyerbukan beberapa  jenis  tumbuhan  di  alam.  Bahkan,  beberapa spesies  berperan  sebagai  spesies  kunci  yang keberadaannya  sangat  mempengaruhi  keberlanjutan suatu  ekosistem.Burung  adalah  salah  satu  hewan peliharaan  paling  populer  di  kalangan  Masyarakat tertentu.  Selain    suara,  warna,  dan  bentuknya  yang indah,  burung  merupakan    hewan  istimewa  bagi kelompok  tertentu  dan  menjadi  komoditas    yang menguntungkan untuk diperdagangkan. Ada kekhawatiran bahwa peningkatan permintaan terhadap spesies burung tertentu  dapat menyebabkan hilangnya habitat alami atau kepunahannya [1].
Jaringan  saraf  konvolusional  (CNN)  adalah teknik  pembelajaran  mendalam    yang  populer  untuk pengenalan  pola  gambar.  CNN  sangat  baik  dalam mengekstraksi  fitur    kompleks  secara  otomatis    dan efisien  untuk  klasifikasi  gambar  skala    besar.  .  CNN dapat belajar langsung dari citra sehingga mengurangi beban dari pemrograman. CNN termasuk dalam jenis Deep  Neural  network  karena  dalamnya  tingkat jaringan  dan  banyak  diimplementasikan  dalam  data citra  [2]. Pembelajaran  mendalam dapat dengan  jelas
membedakan  gambar  dengan  fitur  serupa  yang    sulit dideteksi menggunakan pembelajaran mesin tradisional.  Pembelajaran  mendalam  juga  dapat mengekstraksi  fitur  itu  sendiri  secara  objektif    dan langsung memproses data gambar dalam dua dimensi [3].
MobileNet  merupakan  salah  satu  dari  sekian banyak  arsitektur  CNN  yang  dapat  digunakan  pada aplikasi  mobile.  Beberapa  kelebihan  dari  arsitektur CNN  ini  yaitu  ketebalan  dari  filter  konvolusi  yang sesuai  dengan  gambar.  Sehingga  bisa  menghemat ukuran dari model yang dibuat.[4] Pada penelitian ini digunakan arsitektur CNN MobileNetV2 [3].
Deep  learning saat  ini  digunakan  dalam  proses pelatihan khususnya  di  dunia  gambar  adalah  dengan menggunakan  transfer    learning.  Transfer  learning adalah suatu metode pembelajaran yang mendalam di mana  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  mempelajari satu  masalah  digunakan  untuk  memecahkan  masalah yang berbeda-beda. Learning adalah proses pembelajaran yang mendalam di mana contoh-contoh yang  dipelajari  dari  satu  masalah  digunakan  untuk memecahkan masalah lain [5].
Sistem pendeteksian pada benda akan dikembangkan saat ini berdasarkan jenis sebuah objek. Information  yang  berupa  picture  (gambar)  bisa memberikan beberapa informasi berupa jenis burung. Burung merupakan salah satu anggota kelompokhewan  bertulang  belakang  yang  memiliki bulu  dan  sayap  serta  memiliki  jenis  yang  sangat banyak  dialam,  oleh  karena  itu  deteksi  jenis  burung sangat  dibutuhkan  dari  banyaknya  jenisnya.  Gambar
burung yang akan diidentifikasikan pada penelitian ini diambil  tepat  dari  bagian  paruh  nya,  agar  terlihat beberapa perbedaan dari masing-masing jenis burung [6].

## 2.1. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan penelitian terdahulu dari [7] tertulis bahwasannya  selama  dekade  terakhir,  minat  dalam menggunakan akustik untuk pemantauan ekologi terus meningkat, didukung oleh penurunan harga perangkat keras  dan  penyimpanan  rekaman  lalu  yang  terbaru adalah kemajuan dalam  menganalisis secara otomatis di  beberapa  tahun  terakhir  ini,  teknik  deep  learning telah mendominasi pendekatan analisis otomatis [8].
Karena  ada  banyak  perangkat  lunak  yang menyediakan  informasi  burung  tetapi  tidak  satupun dari  mereka  menyediakan  fitur  identifikasi.  Deteksi burung  dalam  skala  besar  dan  akurat  sangat  penting bagi  konservasi  unggas  dan  keanekaragaman  hayati. Hal  ini  membantu  kita  mengukur  dampaknya penggunaan lahan dan pengelolaan lahan pada spesies burung  dan  fundamental  bagi  pengamat  burung, organisasi  konservasi,  penjaga  taman,  konsultan ekologi, dan ahli burung di seluruh dunia [7].

## 2.2. Deteksi Burung
Burung  merupakan  satwa  liar  yang  mudah ditemukan pada setiap lingkungan, jenis -jenis burung sangat  bervariasi  dari  mulai  ukuran  yang  besar  dan juga  yang  besar  beberapa  jenis  dari  burung  banyak dipelihara  oleh  pecinta  satwa  karena  daya  tarik tersendiri  dari  hewan  tersebut.  Dari  mulai  tubuhnya yang  indah  dan  juga  suara  yang  bagus  tetapi  setiap jenis  burung  juga  memiliki  perbedaan  seperti  bentuk tubuhnya,  warna  dan  juga  ukuran  burung  itu  sendiri [9].

## 2.3. Mobile NetV2
Arsitektur  MobileNetV2  merupakan  salah  satu arsitektur  deep  convolutional  neural  network  dengan mengadopsi total jumlah lapisan sejumlah 32lapisandan juga arsitektur ini didesain khusus untuk perangkat  yang  memiliki  sumber  daya  latensi  yang rendah  seperti  smartphone  sehingga  arsitektur  ini dapat  bekerja  dengan  efektif  pada  berbagai  kondisi perangkat yang ada [10].

## 2.4. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan  variasi  dari  jaringan  saraf  tiruan yangmemiliki bobot dan beberapa lapisan tersembunyi yang  disusun  menjadi  arsitektur.  (Limantoro,  et  al., 2018).  Terdapat  beberapa  lapisan  pada  model  CNN yaitu  lapisan  konvolusi,  fungsi  aktivasi,  lapisan pooling,  lapisan  flatten,  dan  lapisan  fully  connected [11].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur penelitian
1. Download dan Ekstrak Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  diunduh  melalui  TensorFlow  Dataset. Setelah diunduh, data tersebut  dikemas dalam  format ZIP.  Kemudian,  ekstraksi  data  dilakukan  untuk mengeluarkan file dari format kompresi tersebut agar dapat  digunakan  untuk  tahap  selanjutnya.  Di  dataset tersebut  terdapat  200  spesies  burung  dengan  6033 gambar.
2. Utilitas Visualisasi Utilitas  visualisasi  adalah  penggunaan  alat  dan teknik  untuk  menampilkan  data  dalam  bentuk  grafis. Pada penelitian ini, penulis menggunakan dua utilitas, yaitu:
a. Utilitas Kotak Pembatas Utilitas  kotak  pembatas  ini  digunakan  karena berfungsi untuk menggambar kotak pembatas pada gambar.  Kotak  pembatas  ini  digunakan  untuk mendeteksi objek burung yang ada dalam gambar.
b. Utilitas Data dan Prediksi Utilitas  data  dan  prediksi  digunakan  untuk membantu  memvisualisasikan  data  dan  prediksi model untuk memahami performa dan interpretasi hasil dari model.
3. Preprocessing Data
Preprocessing data adalah Langkah untuk menyiapkan data agar sesuai dengan kebutuhan model dan  bertujuan  untuk  memastikan  data  dalam  format yang  optimal  untuk  analisis  dan  pemodelan, meningkatkan  kualitas  data,  dan  membantu  dalam pengambilan Keputusan yang lebih akurat. Pada tahap preprocessing data, dilakukan beberapa tahapan, yaitu: a. Preprocessing Utilitas Preprocessing  utilitas  memiliki  peran  pembantu yang  digunakan  untuk  memproses  data  gambar sebelum  digunakan  dalam  model.  Pada  tahap  ini, semua  ukuran  gambar  dalam  dataset  disesuaikan menjadi  (224,  224)  dan  dilakukan  normalisasi gambar dan kotak pembatas.
b. Visualisasi Gambar dan Label Kotak pembatas Visualisasi  gambar  dan  label  kotak  pembatas digunakan  untuk  memverifikasi  preprocessing telah  dilakukan  dengan  benar  dan  memastikan kotak  pembatas  yang  sudah  dibuat  sudah  sesuai dengan objek yang dimaksud dalam gambar.
c. Mempersiapkan Dataset Untuk Model Mempersiapkan  dataset  untuk  model  digunakan untuk  memastikan  agar  dataset  sudah  siap digunakan  dalam  proses  training  dan  validasi model.
4. Implementasi Model
Dalam  penelitian  ini,  arsitektur  model  yang digunakan adalah MobileNetV2. MobileNetV2 adalah arsitektur  dari  CNN  yang  dirancang  untuk  tugas klasifikasi  gambar  dan  deteksi  objek.  Dikembangkan oleh Google sebagai penyempurnaan dari pendahulunya  MobileNetV1.  MobileNetV2  memiliki keunggulan  dalam  efisiensi  komputasi,  ringan,  dan dirancang  khusus  untuk  perangkat  dengan  sumber daya terbatas, seperti perangkat mobile [12].
5. Training Model Training  model  adalah  pelatihan  model  untuk dapat  memprediksi  hasil  berdasarkan  fitur  yang diberikan. Pada penelitian ini, model dilatih selama 50 epoch dengan 64 batch size.
6. Validasi Model
Validasi model adalah proses pengujian dan
evaluasi  kinerja  dari  model  yang  sudah  dilatih  pada tahap  pelatihan  menggunakan  data  test  yang  sudah disediakan.  Penelitian  ini  melakukan  validasi  model menggunakan  Loss  dan  Intersection  Over  Union (IoU).
𝐼𝑜𝑈 = |𝐴∩𝐵|
|𝐴∪𝐵| = 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑢𝑛𝑖𝑜𝑛 (1)
Loss  adalah  ukuran  seberapa  baik  atau  buruk output  model  yang  diprediksi.  Persamaan  2 menunjukkan perhitungan loss.
𝐿𝑜𝑠𝑠 = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)
Keterangan pada persamaan 2 adalah sebagai berikut: a. True  Positive (TP)  adalah  data  yang  tepat diklasifikasikan  oleh  model  sebagai  nilai  positif atau benar.
b. True Negative adalah data yang tepat diklasifikasi oleh model sebagai nilai negative atau salah.
c. False positive adalah data salah namun diklasifikasikan sebagai data yang benar.
d. False  Negative adalah  data  yang  benar  namun diklasifikasikan salah sebagai data salah.
e. Visualisasi Prediksi Visualisasi  prediksi  adalah  proses  menguraikan hasil  prediksi  model  dengan  menampilkan  plot terhadap  kotak  pembatas  prediksi  dan  kotak pembatas  ground  truth  pada  gambar  yang  sama untuk serangkaian gambar acak dan melihat secara visual seberapa baik kinerja model yang digunakan dalam  mendeteksi  dan  mengenali  objek  dalam gambar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Download dan Ekstrak Data
Dataset yang digunakan merupakan dataset citra gambar  burung.  Dataset  diperoleh  dari  TensorFlow Dataset yang dapat diunduh dalam bentuk format ZIP dan  kemudian  di  ekstraksi.  Dataset  gambar  burung berisi  6033  gambar  dengan  200  spesies  burung. Jumlah  data  uji  yang  digunakan  sebanyak  3033  dan jumlah data pelatihan yang digunakan sebanyak 3000 gambar.  Berikut  sample  dataset  citra  burung  yang digunakan:
Tabel 1. Sample dataset Burung Jenis Deskripsi Laysan Albatros Spesies burung laut berukuran besar yang ditemukan di Pasifik Utara. 99.7% dari keseluruhan populasi ditemukan di Kepulauan Hawaii Barat Laut. Auklet Jambul Burung laut kecil dari keluarga Alcidae , tersebar di seluruh Pasifik utara dan Laut Bering . Spesies ini mencari makan dengan menyelam di perairan dalam, memakan krill dan berbagai hewan laut kecil
Burung Jenis Deskripsi Yellow Brested Burung pengicau  dalam keluarga bunting Emberizidae yang ditemukan di Boreal dan Palearctic Timur Kukuk Bakau Burung dewasa mempunyai ekor yang panjang, berwarna coklat di bagian atas dan hitam-putih di bagian bawah, serta paruh melengkung berwarna hitam dengan warna kuning di rahang bawah. Rusty Blackbird Memiliki ukuran sedang , berkerabat dekat dengan grackles ("rusty grackle" adalah nama lama untuk spesies tersebut). Ini adalah burung yang lebih menyukai kawasan hutan basah, berkembang biak di hutan boreal dan muskeg di Kanada bagian utara

## 4.2. Utilitas Visualisasi
a. Utilitas kotak pembatas Pada  penelitian  ini,  ada  beberapa  fungsi  yang akan  digunakan  untuk  menggambar  kotak pembatas di sekitar burung pada gambar, yaitu:
1. draw_bounding_box_on_image: Menggambar  satu  kotak  pembatas  pada gambar.
2. draw_bounding_boxes_on_image: Menggambar beberapa kotak pembatas pada sebuah gambar.
3. draw_bounding_boxes_on_image_a ray:Menggambar  beberapa  kotak  pembatas pada array gambar.
b. Utilitas Data dan Prediksi Beberapa  fungsi  dan  kode  pembantu  yang digunakan  untuk  memvisualisasikan  data  dan prediksi model, yaitu:
1. display_digits_with_boxes: Ini menampilkan deretan gambar "digit" beserta prediksi model untuk setiap gambar.
2. plot_metrics:  Ini  memplot  metrik  tertentu (seperti  kerugian)  saat  metrik  tersebut berubah selama beberapa periode pelatihan.

## 4.3. Preprocessing Data
a. Preprocessing Utilitas
Beberapa fungsi pembantu untuk melakukan pra- pemrosesan data gambar, yaitu:
1. read_image_tfds
- Mengubah ukuran gambar menjadi (224, 224)
- Menormalkan gambar
- Menerjemahkan  dan  menormalkan  kotak pembatas
2. read_image_with_shape
Ini sangat mirip dengan read_image_tfds kecuali dia  juga  menyimpan  salinan  gambar  asli (sebelum preprocessing) dan mengembalikannya juga.
- Membuat salinan dari gambar asli.
- Mengubah ukuran gambar menjadi (224, 224)
- Menormalkan gambar
- Menerjemahkan  dan  menormalkan  kotak pembatas
3. read_image_tfds_with_original_bbox
Fungsi  ini  membaca  gambar  dari  data  Ini  juga meng  denormalisasi  kota  pembatas  (membatalkan normalisasi kotak pembatas  yang dilakukan oleh  dua fungsi pembantu sebelumnya).
4. dataset_to_numpy_util
Fungsi  ini  mengubah  kumpulan  data  menjadi array  gambar  dan  kotak  yang  numpy.  Ini  akan digunakan  saat  memvisualisasikan gambar dan kotak pembatasnya 5. dataset_to_numpy_with_original_bboxes_util Fungsi ini mengubah kumpulan data menjadi array numpy  dari  gambar  asli,  gambar  yang  diubah ukurannya dan dinormalisasi, serta kotak pembatas. Ini akan  digunakan  untuk  memplot  gambar  asli  dengan kotak pembatas yang benar dan yang diprediksi.
b. Visualisasi Gambar dan Label Kotak Pembatas Pada  tahap  ini  akan  mengambil  sampel  gambar acak dari set pelatihan dan validasi dan memvisualisasikannya dengan memplot kotak pembatas yang sesuai.
Visualisasi  gambar  pelatihan  dan  label  kotak pembatasnya :
Gambar 2. Visualisasi gambar dan label pelatihan
Visualisasi gambar validasi dan kotak pembatasnya :
Gambar 3. Visualisasi Gambar dan Label Validasi
c. Mempersiapkan Dataset Untuk Model Dua fungsi  berikutnya  membaca dan  menyiapkan kumpulan data yang akan dimasukkan ke model.
1. Menggunakan  read_image_tfds  untuk  mengubah ukuran, dan menormalkan setiap gambar dan label kotak pembatasnya.
2. Melakukan shuffling dan batching.
3. Menggunakan fungsi training_dataset dan validation_dataset untuk membuat data yang akan diberikan ke model yang akan dibuat.

## 4.4. Implementasi Model
Implementasi model dilakukan dengan menggunakan arsitektur MobileNetV2, yang dirancang khusus untuk tugas klasifikasi gambar  dan deteksi objek dengan efisiensi komputasi yang tinggi. MobileNetV2  memiliki  keunggulan  dalam  efisiensi dan  performa,  khususnya  pada  perangkat  dengan sumber daya terbatas seperti perangkat mobile. Dalam penelitian  ini,  model dilatih selama 50 epoch dengan batch size 64. Parameter seperti input_shape dan bobot 'imagenet'  yang  telah  dilatih  sebelumnya  digunakan untuk  mengoptimalkan  model.  Proses training  model melibatkan  penetapan  beberapa  parameter  penting untuk menyesuaikan model dengan data pelatihan.
Pertama,  buat  instance  model  mobilenet  versi  2 dengan menetapkan parameter :
1. input_shape: gambar masukan memiliki tinggi dan lebar 224 x 224, dan memiliki saluran merah, hijau, dan biru.
2. bobot: Gunakan bobot 'imagenet'         yang telah dilatih  sebelumnya.Kedua,  membuat  ekstraktor fitur  untuk  masukan  spesifik  Anda  dengan meneruskan  masukan  tersebut  ke  model  jaringan seluler Anda.
Selanjutnya,  menentukan  lapisan  padat  yang  akan digunakan  oleh  model  dengan  menggunakan  lapisan berikut : a. GlobalAveragePooling2D: menyatukan fitur- fiturnya.
b. Tambahkan dua lapisan padat:
1. Lapisan padat dengan 1024 neuron dan aktivasi relu.
2. Lapisan  padat  berikutnya  dengan  512  neuron dan aktivasi relu.

## 4.5. Training Model
Pertama-tama  menetapkan  beberapa  parameter yang diperlukan untuk menyesuaikan model tersebut. Pada  penelitian  ini,  tahap  ini  akan  melatih  model selama 50 epoch dan  menetapkan  batch_size bernilai 64.
Gambar 4. Training model dengan epoch 50
Pada  gambar  4,  metrik  loss  menunjukkan seberapa  baik  model  cocok  dengan  data  pelatihan. Nilai  yang  lebih  rendah  menunjukkan  model  yang lebih  baik.  Pada  dataset  training  bernilai  0.0019. val_loss adalah metrik loss pada dataset validasi untuk mengevaluasi  model  pada  data  yang  tidak  terlihat selama  pelatihan  dan  untuk  memastikan  model  tidak overfitting.  Nilai  val_loss  dalam  gambar  ini  adalah 0.0176.

## 4.6. Validasi Model
Validasi  model  dilakukan  untuk  menguji  dan mengevaluasi  kinerja  model  yang  sudah  dilatih menggunakan  data  validasi  yang  telah  disediakan. Metrik  yang  digunakan  untuk  validasi  meliputi  loss dan  Intersection  Over  Union  (IoU).  Nilai  loss menunjukkan seberapa baik model cocok dengan data pelatihan, dengan nilai yang lebih rendah menunjukkan  model  yang  lebih  baik.  Pada  dataset training,  nilai  loss  yang  dicapai  adalah  0.0019, sementara  nilai  val_loss  pada  dataset  validasi  adalah 0.0176.  IoU  digunakan  untuk  mengukur  seberapa besar  tumpang  tindih  antara  kotak  pembatas  hasil prediksi  dengan  kotak  pembatas  target  atau  ground truth, memberikan indikasi seberapa baik model dalam mendeteksi objek dalam gambar.
1. Loss Pada tahap  ini,  akan  dilakukan  evaluasi  performa model  terlatih  dengan  memeriksa  nilai  kerugiannya pada set validasi.
Pada  gambar  5.  menunjukkan  bahwa  nilai  kotak pembatas loss terdapat nilai kerugian sebesar 0.017 hal ini  berarti  pelatihan  pada  set  validasi  sudah mendapatkan  akurasi  yang  sesuai  dan  dapat mendeteksi object dengan baik.
2. Intersection-over-union (IoU) Kemudian kita dapat melihat seberapa baik kinerja model  untuk  memprediksi  kotak  pembatas  pada  set validasi  dengan  menghitung  skor  Intersection-over- union (IoU) untuk setiap gambar.
Gambar 6. Intersection-over-union (IoU)
Gambar  6.  menampilkan  hasil  proses  evaluasi model prediksi yang menggunakan metrik Intersection over  Union  (IoU).  Berikut  penjelasan  dari  dua  baris informasi yang terlihat pada gambar: a. Jumlah prediksi dengan IoU > ambang batas (0,5): 230
Hal  ini  menunjukkan  banyaknya  model  prediksi yang  memiliki  nilai  IoU  lebih  besar  dari  0,5. Dengan kata lain terdapat 230 prediksi yang cukup akurat karena nilai IoU melebihi batas 0,5.
b. Jumlah prediksi dengan IoU < ambang batas(0,5): 270
Hal  ini  menunjukkan  banyaknya  model  prediksi yang  memiliki  nilai  IoU  kurang  dari  0,5.  Dengan kata lain, terdapat 270 prediksi yang kurang akurat karena  nilai  IoU-nya  berada  di  bawah  ambang batas 0,5.
Dari  dua  baris  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa model  menghasilkan  500  prediksi  (230  +  270), dimana  230  prediksi  dinilai  baik  (IoU  >  0,5)  dan 270 prediksi dinilai buruk (IoU < 0,5). Evaluasi ini biasanya  digunakan  dalam  konteks  penyimpanan gambar  atau  pengenalan  objek  untuk  mengukur sejauh  mana  model  prediksi  cocok  dengan  data sebenarnya.

## 4.7. Visualisasi Prediksi

## Gambar 7. Visualisasi Prediksi
Hasil prediksi model pada Gambar 7. ditampilkan dengan plot kotak pembatas prediksi dan kotak pembatas ground truth pada gambar yang sama. Visualisasi  ini  dilakukan  pada  serangkaian  gambar acak untuk menilai secara visual seberapa baik kinerja model dalam mendeteksi dan mengenali objek dalam
gambar. Hasil visualisasi menunjukkan bahwa model MobileNetV2  mampu  memberikan  prediksi  yang akurat  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah, membuktikan  efektivitas  arsitektur  ini  dalam  tugas deteksi spesies burung.
Pada  tahap  terakhir  ini  akan  menampilkan  plot kotak  pembatas  prediksi  dan  kebenaran  dasar  untuk serangkaian  gambar  acak  dan  melihat  secara  visual seberapa baik kinerja model.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  sistem  deteksi  spesies  burung menggunakan  arsitektur  MobileNetV2  menunjukkan bahwa model ini memiliki kemampuan yang memadai dalam  mengenali  berbagai  spesies  burung  dengan akurasi  yang  cukup  tinggi.  Proses  pelatihan  dan validasi  model  dilakukan  selama  50  epoch  dengan batch  size  sebesar  64.  Evaluasi  kinerja  model dilakukan  menggunakan  metrik  loss  dan  Intersection Over  Union  (IoU)  untuk  mengukur  seberapa  baik model  dapat  mengenali  dan  membedakan  spesies burung dalam dataset yang digunakan. Pada pengujian yang dilakukan, model menunjukkan hasil yang positif dengan  akurasi  yang  memadai  dalam  pengenalan gambar  burung.  Akurasi  ini  menunjukkan  bahwa model  mampu  mempelajari  fitur-fitur  penting  dari gambar  burung  dan  menggunakan  informasi  tersebut untuk mengidentifikasi spesies burung dengan benar. Evaluasi metrik IoU juga menunjukkan bahwa model dapat  mengidentifikasi  area  yang  relevan  dalam gambar dengan tingkat presisi yang baik.
Selain  itu,  penggunaan  arsitektur  MobileNetV2 terbukti  efektif  dalam meningkatkan  efisiensi komputasi  tanpa  mengorbankan  akurasi,  yang merupakan aspek penting untuk penerapan  model  ini pada  perangkat  mobile.  Efisiensi  komputasi  yang tinggi memungkinkan model untuk diimplementasikan dalam aplikasi dunia nyata di mana sumber daya komputasi mungkin terbatas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Mulyadi  and  M.  Dede,  “PERDAGANGAN BURUNG  DI  KOTA  BANDUNG  (Antara Ekonomi, Keanekaragaman Hayati, dan Konservasi),” J. Geogr. Gea , vol. 20, no. 2, pp. 105–112, 2020, doi: 10.17509/gea.v20i2.28828.
[2]  C.  R.  Wairata,  E.  R.  Swedia,  and  M.  Cahyanti, “Pengklasifikasian  Genre  Musik  Indonesia Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” Sebatik ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  255–261,  2021,  doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1286.
[3]  F.  A.  A.  Harahap,  A.  N.  Nafisa,  E.  N.  D.  B. Purba, and N. A. Putri, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur Model Mobilenetv2 Dalam Klasifikasi Penyakit Tumor Otak  Glioma,  Pituitary  Dan  Meningioma,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol.  5,  no.  1,  pp.  53–61,  2023,  doi: 10.29303/jtika.v5i1.234.
[4]  Y.  Yosefan  Pane  and  J.  J.  Sihombing,  “Bird
Species  Classification  Using  Transfer  Learning Method,” J.  Teknol.  Terpadu ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 89–94, 2023.
[5]  M.  S.  S.  Nugroho  and  F.  Nurlaila,  “Klasifikasi Spesies Burung Dengan Menggunakan
Convolutional Neural Network,” OKTAL J. Ilmu Komput. … , vol. 2, no. 11, pp. 2867–2878, 2023.
[6]  P.  I.  D.  Siregar,  “Identifikasi  Jenis  Burung Berdasarkan Bentuk Paruh dengan
Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” J.  Informatics  Manag.  Inf.  Technol. , vol. 2, no. 4, pp. 138–144, 2022.
[7]  P.  Eichinski,  C.  Alexander,  P.  Roe,  S.  Parsons, and S. Fuller, “A Convolutional Neural Network Bird Species Recognizer Built From Little Data by Iteratively Training, Detecting, and Labeling,” Front. Ecol. Evol. , vol. 10, no. March, pp. 1–11, 2022, doi: 10.3389/fevo.2022.810330.
[8]  A.  Jange,  D.  Kattimani,  and  P.  J.  Patil,  “Bird Species  Identifier  using  Convolutional  Neural Network,” Int.  J.  Res. Appl.  Sci. Eng.  Technol. , vol.  10,  no.  10,  pp.  517–523,  2022,  doi: 10.22214/ijraset.2022.47039.
[9]  P.  Nugraha,  A.  Komarudin,  and  E.  Ramadhan, “Deteksi Objek Dan Jenis Burung Menggunakan
Convolutional Neural Network Dengan
Arsitektur Inception Resnet-V2,” INFOTECH J. , vol. 8, pp. 47–55, 2022.
[10]  S.  Frangky  Handono,  F. Tri  Anggraeny,  and  B. Rahmat,  “Implementasi  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Untuk  Deteksi  Retinopati Diabetik,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 669–678, 2020.
[11]  Ajib  Susanto,  Yupie  Kusumawati,  Ericsson Dhimas  Niagara,  and  Christy  Atika  Sari, “Convolutional  Neural  Network  Dalam  Sistem Deteksi Helm Pada Pengendara Motor,” Semin. Nas. Teknol. dan Multidisiplin Ilmu , vol. 2, no. 1, pp. 91–99, 2022, doi:
10.51903/semnastekmu.v2i1.158.
[12]  I.  F.  Annur,  J.  Umami,  M.  N.  Annafii,  N. Trisnaningrum,  and  O.  V.  Putra,  “Klasifikasi Tingkat Keparahan Penyakit Leafblast Tanaman Padi  Menggunakan  MobileNetv2,” Fountain Informatics J. , vol. 8, no. 1, pp. 7–14, 2023, doi: 10.21111/fij.v8i1.9419.