## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 185
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Implementasi Metode Faster Region Convolutional Neural
Network (Faster R-CNN) Untuk Pengenalan Jenis Burung

## Lovebird
Fino Charli 1 , Hadi Syaputra* 2 , Muhammad Akbar³, Siti Sauda 4 , Febriyanti Panjaitan 5
1,2,3,4,5 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: 1 finocharli77@gmail.com, 2 hadisyaputra@binadarma.ac.id,
3 muhammadakbar@binadarma.ac.id, 4 sitisauda@binadarma.ac.id,
5 febriyantipanjaitan@binadarma.ac.id

## Abstrak
Lovebird merupakan burung sosial yang hidup berkelompok di alam bebas. Burung dari genus  Agapornis  ini  ukuran  tubuhnya  relative  mungil  bila  dibanding  burung  berparuh bengkok lainnya. Panjangnya sekitar 13-17 cm dengan bobot 30-60 gram. Ragam dan jenis burung lovebird sangat banyak namun bila dilihat dengan pendeketan taksonomi, hanya  terdapat  9  spesies  burung  lovebird.  Penelitian  metode  Faster  Region Convolutional Neural Network ini digunakan untuk mengenali jenis burung lovebird guna mencari  tahu  motif  atau  warna  asli  dari  jenis  burung  lovebird  tertentu  berdasarkan tingkat  akurasi  dari  hasil  deteksi  objek.  Faster  R-CNN  merupakan  pengembangan Convolutional Neural Network (CNN) yang ditemukan oleh Ross Girshick. Sampai saat ini metode ini masih terus dikembangkan dan  digunakan untuk pengenalan objek atau objek  recognition.    Penelitian  ini  menggunakan  data  set  burung  lovebird  dengan  total 808  gambar  dan  8  (kelas)  yaitu  Agapornis  Personata,  Agapornis  Fischeri,  Agapornis Lilianae,  Agapornis  Nigrigenis,  Agapornis  Roseicollis,  Agapornis  Taranta,  Agapornis Pullarius, Agapornis Canus. Hasil dari proses learning didapatkan akurasi sebesar 96% dengan loss sebesar 0,2% . sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Faster R-CNN dapat diterapkan pada pengenalan jenis burung lovebird.
Keta Kunci: Faster Regional Neural Network, object detection, convolutional neural network, image, deep learning.lovebird
1. PENDAHULUAN
Deep  learning  merupakan  suatu  kelas  dari  teknik  pembelajaran  mesin  yang memanfaatkan  banyak  lapisan  dalam  pemrosesan  informasi  untuk  ekstraksi  dan informasi. Deep  learning  lahir  pada  tahun  2006  diperkenalkan  oleh  geoffrey  hinton untuk menjelaskan algoritma baru yang dapat membuat komputer melihat(Purnama, 2019). Deep learning mulai dikenal pada kompetisi pengenalan citra ImageNet Large Scale  Visual  Recognition  Competition  (ILSVRC)  tahun  2012(Suyanto,  Kurniawan Nur  Ramadhani, Satria Mandala, 2019), teknik ini menjadi pemenang pertama di

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
(ILSVRC) dengan akurasi yang jauh lebih tinggi dibanding shallow learning (machine learning) konvensional.
Ada  banyak  Teknik  pengenalan  objek  dengan deep  learning.  ,diantaranya    Region based Convolutional Neural Network (R-CNN), Fast R-CNN, Faster R-CNN, dan You Only  Look  Once  (YOLO)(Gandhi,  2018).  Faster  R-CNN  merupakan  Teknik pengenalan objek oleh mesin yang dikembangkan oleh Ross Girshick dkk pada tahun 2015 (Gandhi, 2018). Faster R-CNN memiliki 3 modul utama yang pertama deep fully  convolutional  network  yang  mengusulkan  region,  modul  kedua  adalah  detector Fast  R-CNN  yang  menggunakan  region  yang  diusulkan  dan  RPN  yang  berfungsi mengarahkan Fast R-CNN untuk melihat(Ren et al., 2016).
Untuk  melakukan  pengenalan  objek  terlebih  dahulu  kita  mengumpulkan  dataset, dataset merupakan kumpulan citra yang kita kumpulkan dan diberi label oleh manusia yang kemudian di proses oleh mesin untuk sebagai pembelajaran sebelum melakukan klasifikasi(Purnama, 2019). burung lovebird merupakan hewan asli daratan Afrika dan memiliki  9  (sembilan)  jenis  diantaranya  :  Agapornis  personata,  Agapornis  fischeri, Agapornis  lilianae,  Agapornis  nigrigenis,  Agapornis  roseicolis,  Agapornis  taranta, Agapornis  pullarius,  Agapornis  canus,  dan  Agapornis  canus.  Lovebird  merupakan burung  social  berparuh  bengkok  asli  daratan  Afrika.  Dialam  bebas  burung  lovebird dapat  terdiri dari 5 hingga 20 ekor per kelompok. Sedangkan burung dewasa akan hidup  berpasangan  dengan  sangkar  tak  jauh  dari  koloninya,  burung  dari  genus Agapornis  ini  ukuran  tubuhnya  relative  mungil  dengan  bobot  30-  60  gram.  Mutasi warna  yang  banayak  terjadi  pada  burung  Lovebird  yang  ada  di    Indonesia  adalah sebuah hasil rekayas genetik dengan mengawin silangkan burung Lovebird yang tidak sejenis  sehingga banyak dijumpai warna yang berbeda  dalam satu jenis burung. Pada penelitian ini penulis akan menggunakan Algoritma Faster Region Convolutional Neural Network  (Faster  R-CNN)  untuk  mengenali  jenis  burung  Lovebird  pada  sebuah  citra input.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Tahapan Penelitian
1) Pengumpulan Gambar
Data  yang  diambil  dan  dikumpulkan  hanyalah  8  (delapan)  jenis  dari  9 (Sembilan)  jenis  lovebird  yang  ada.  Masing-  masing  kelas  berjumlah  100 gambar berformat .jpg. hal ini dilakukan agar  data uji dan data  latih mendapat bobot  training  yang  sama  sehingga  menghasilkan  bias  rendah  pada  data  latih dan  data  uji.  Mengingat  jenis  Lovebird  jenis  Agapornis  swindernianus  susah

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Fino Charli, Hadi Syaputra, at all | 187
untuk ditangkarkan dan sangat Langkah sehingga sulit untuk mendapatkan 100 buah gambar jenis burung ini.
Gambar 2. folder per serratus gambar

## 2) Pelabelan data
Pemberian label pada gambar atau anotasi ini bertujuan untuk mendapatkan ciri khusus  yang  merepresentasikan  masing-masing  objek  yang  terdapat  dalam gambar.  Ciri  khusus  tersebut  nantinya  akan  dijadikan  learning  dalam  proses training.
Gambar 3. Pelabelan data

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
188 | Implementasi Metode Faster Region Convolutional Neural Network .....

## Gambar 4. Hasil Anotasi
Hasil anotasi akan berupa koordinat objek dalam bentuk file xml seperti gambar 4.

## 3) Membagi Dataset
Pada tahap ini dataset dibagi menjadi dua bagian yaitu data train dan data tes. Sesuai dengan konsep split dataset, data train harus lebih banyak dari data test. Pada  penelitian  ini  pembagian  dataset  merujuk  pada  penelitian  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  (Susanto  et  al.,  2019).  Dataset  dibagi  menjadi  80% untuk data train dan 20% untuk data test.

## 4) Konversi file xml ke .csv
Konversi file xml menjadi file .csv bertujuan untuk membuat himpunan data yang semula  tidak  rapi  menjadi  bentuk    tabel  yang  berisi  fitur  yang  akan  dipelajari dalam proses konvolusi. Berikut hasil konversi file xml hasil anotasi yang sudah dikonversi kedalam bentuk .csv
Gambar 5. Hasil konversi file xml

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Fino Charli, Hadi Syaputra, at all | 189
a. Mengenerate file ke bentuk TFRecord
Setelah mengumpulkan semua fitur dalam bentuk csv maka Langkah selanjutnya ialah mengubah file .csv yang berisi fitur2 tadi kedalam bentuk biner agar dapat diolah menggunak tensorflow
b. Training Data
Training data adalah proses yang memakan waktu lama. Training data dilakukan dengan cara menjalankan sebuah script yang berisi source code dan konfigurasi yang  telah  kita  setting  pada  komputer  kita.    Training  dilakukan  sebanyak 2000000  step  yang  mana  setiap  step  ditampilkan  hasil  dari  pembelajaran (learning() sistem. Setiap step akan menampilkan sebuah  variabel yang disebut loss.  Loss  menunjukkan  apakah  model  berlatih  dengan  baik  atau  tidak.  Untuk lebih  jelasnya  kita  dapat  melihatnya  dalam  Inference  graph  yang  merupakan catatan atau rekaman selama kita melakukan training.
Gambar 6. Proses training
c. Menyimpan Hasil frozen graph
selama proses training,  tensorboard akan merekam semua proses yang terjadi pada  saat  proses  berlangsung,  file  terekam  dalam  bentuk  .ckpt  (cekpoint) dalam  folder  training.  File  yang  tersimpan  dam  merekam  step  terakhir  akan dikonversi  menjadi  sebuah  model  hasil  pelatihan  dengan  format  protobuf dengan ekstensi file “.pb”

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gambar 7. model training tensorflow dan checkpoint
d. Testing
Setelah menghasilkan model yang dilatih berdasarkan chechkpoint terakhir dan frozen graph. Maka model sudah siap untuk diuji untuk menunjukkan keakuratan model  dalam  pengklasikiasian  jenis  burung  Lovebird.  Pengujian  dilakukan dengan  menjalankan  test_video.py  di  Pycharm  yang  sudah  dimasukkan  video berisi gambar burung Lovebird. Hasilnya adalah video yang sama namun dengan bounding box dan nama jenis burung lovebird dan tingkat akurasinya
2.2 Burung Lovebird
Burung  Lovebird  yang  nama  latinnya  Agapornis,  masih  satu  family  dengan burung  kaka  tua.  Dari  9  (Sembilan)  jenis  spesies  8  diantaranya  berasal  dari daratan  afrika.  Hanya  1  Agapornis  Canus  yang  berasal  dari  pulau  madagaskar sebuah pulau dekat didekat benua Afrika (Tim Karya Tani Mandiri, 2018).
Burung  Lovebird  bereproduksi  dengan  bertelur.  Dalam  setiap  kelahiran menghasilkan 3-6  telur dengan lama pengeraman 22 hari. Seiring berjalannya waktu,  lovebird  sering  disilangkan  untuk  menghasilkan  warna  mutasi  baru. Kondisi  alam  yang  disukai  burung  lovebird  adalah  lahan  kering  dan  iklim  yang terik.  Pada  dfasarnya  lovebird  hanya  terdiri  dari  sembilan  jenis  saja,  namun seiring berjalannya waktu, lovebird sering disilangkan untuk menghasilkan warna mutasi  bulu.  Dapatkah  metode  Faster  Region  Convolutional  Neural  Network (faster R-CNN) dapat memprediksi jenis burung Lovebird dalam kasus ini.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Fino Charli, Hadi Syaputra, at all | 191
2.3 Deep Learning
Deep learning adalah suatu teknik pada machine learning yang memanfaatkan banyak  layer  pada  pengolahan  informasi  non-linier  yang  digunakan    untuk melakukan ekstaksi fitur pengenalan pola dan klasifikasi (Deng dan Yu, 2014).
Gambar 8. Deep Neural Network

## 2.4 Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network merupakan salah satu jenis neural network yang biasanya digunakan dalam pengolahan data image (Santoso & Ariyanto, 2018). Arsitektur CNN terdiri atas satu lapisan (input layer), satu lapis keluaran (output layer), dan lapis tersembunyi (hidden layer). Lapis tersembunyi umumnya berisi convolutional layer, pooling layer, normalization layer, ReLu layer, fully connected layer,  dan  loss  layer(Suyanto,  Kurniawan  Nur  Ramadhani,  Satria  Mandala, 2019) .  Pada  proses  training  terdapat  3  tahapan  yaitu  convolutional  layer, pooling  layer,  dan  fully  connected  layer(Santoso  &  Ariyanto,  2018).  Berikut ulasan 3 layer tersebut:
1) Convolutional  layer,    terdiri  dari  neuron  yang  tersusun  sedemikian  rupa sehingga  membentuk  sebuah  filter  dengan  tinggi  dan  panjang  (pixels).
Tiap  filter  memiliki  nilai  dan  nilai  dari  filter  inilah  yang  menjadi  parameter yang akan di-update dalam proses learning.
Gambar 9. Convolutional Layer

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
2) Pooling  layer,  pooling  layer  berfungsi  menjaga  ukuran  data  Ketika convolution dilakukan, yaitu dengan melakukan reduksi sampel (down sampling)  contoh  gambar  2.2  dengan  pooling,  kita  dapat merepresentasikan  data  menjadi  lebih  kecil,  mudah  dikelola,  dan mudah mengontrol overfitting.
Gambar 10. proses pooling untuk mereduksi data
Pada  umumnya  proses  pooling  dilakukan  menggunakan  max  pooling atau  average pooling. Caranya adalah dengan memilih nilai maksimum atau nilai rata-rata dalam suatu area tertentu contoh gambar 10.
Gambar 2.4 Teknik Max pooling
3) Fully Connected layer, pada lapisan yang terhubung secara penuh (fully connected  layer),  setiap  neurons  memiliki  koneksi  penuh  ke  semua aktivasi  dalam  lapisan  sebelunya.  Hal  ini  sama  persis  dengan  MLP, yaitu  komputasi  menggunakan  suatu  perkalian  matriks  yang  diikuti dengan bias offset

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Fino Charli, Hadi Syaputra, at all | 193
Gambar 11. Fully Connected Layer

## 2.4 Faster Region Convolutional Neural Network
Faster  R-CNN  merupakan  pengembangan  dari  Fast  R-CNN.  Sebagai generasi  terbaru  dari  metode  objek  setection  menunjukan  hasil  yang mengesankan pada objek deteksi
Gambar 12. Arsitektur dari Faster R-CNN (Le, 2020)
Gambar 12. menunjukkan arsitektur dari faster R-CNN. Faster R-CNN memiliki Langkah-langkah sebagai berikut :
1. Region Proposal Network (RPN) yaitu tugas cepat yang berguna untuk mencari pada  input gambar kemungkinan lokasi dari objek. Posisi dari objek yang ada pada gambar memiliki kemungkinan objek dibatasi dari wilayah  yang  diketahui  sebagai  region  of  interest  (ROI).  RPN mengambil  gambar  dari  berbagai  ukuran  sebagai  input  dan  ouput sekumpulan  proposal  objek  persegi  panjang,  masing  -masing  dengan skor objektivitas.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
194 | Implementasi Metode Faster Region Convolutional Neural Network .....
Gambar 13 Region Proposal Network (RPN)
Pada Region Proposal Network awalnya gambar dimasukkan ke dalam jaringan  Convolutional  Neural  Network.  Gambar  input  diteruskan  ke jaringan  convolutional  layer  terakhir  yang  menampilkan  feature map(Gilbert,  2019).  Sliding  window  ditempatkan  pada  setiap  bagian dari  feature  map.  Sliding  window  mask  biasanya  diambil  dari  ukuran mask  n*n.  Sesuai  dengan  setiap  sliding  window,  secara  bersamaan memprediksi  beberapa  region  proposal,  dimana  jumlah  proposal maksimum yang mungkin  untuk setiap lokasi  dilambangkan sebagai k. Layer  reg  memiliki  output  4k  yang  mengkodekan  koordinat  kortak    k, dan layer cls menghasilkan 2k yang memperkirakan probabilitas objek atau  tidak  objek  untuk  setiap  proposal.  Setiap  anchor  diposisikan  di tengah dari sliding windows. Secara standar menggunakan 3 skala dan 3  rasio  aspek  yang  menghasilkan  k=9  anchor  pada  setiap  sliding windows (Gilbert, 2019). Klasifikasi menunjukkan probabilitas 0 atau 1 yang  menunjukkan  apakah  wilayah  tersebut  berisi  objek  atau  tidak dengan p*= 1 jika IoU >0,7, p* = .1 jika IoU <o,3, p* = 0 jika selain itu(Gilbert, 2019)
Gambar 14 Tiga Anchor dengan Aspect ratio dan Scaling

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Fino Charli, Hadi Syaputra, at all | 195

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  proses  training  menggunakan  algoritma  deep  learning dengan model Faster R-CNN dapat kita ketahui bahwa training dilakukan hingga nilai loss konsisten dibawah 0,05. Sehingga mampu menghasilkan akurasi yang cukup tinggi, hal tersebut dapat dilihat dari gambar berikut
Gambar 15 Agapornis Personata
Gambar  diatas  merupakan  hasil  capture  dari  video  yang  dijalankan  dengan test_video.py  menggunakan  pycharm.  Hasil  prediksi  bertujuan  untuk menentukan  dua  hal,  apakah  ada  burung  Lovebird  dalam  suatu  citra  yang diberikan ? jika ada jenis burung Lovebird apa yang ada pada citra ?.
Gambar 16. Agapornis Roseicollis
Dari  gambar  15  dan  16,  dapat  dilihat  bounding  box  mengenali  jenis  burung lovebird  hingga  mampu  memberikan  persentase  dari  deteksi  objek  dari  video

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
yang  diberikan.  Terlihat  hasil  akurasi  sebesar  97%  pada  Agapornis  personata dan 99% untuk video yang bergambar lovebird jenis Agapornis Roseicollis.

## 3.1 Inference graph
Seperti yang telah kita bahas sebelumnya proses training dapat diamati jika kita menggunakan framework tensorflow. Hal ini dikarenakan tools tensorboard yang memuat  inference  graph.  Adapun  beberapa  grafik  utama  yang  menjadi  acuan penulis  dalam  mengamati  proses  training  diantaranya  grafix  box  classifier  loss dan grafik RPN loss.
Gambar 17. Grafix box classifier loss/classification
Grafik  ini  menunjukkan  kesalahan  yang  dilakukan  model  dalam  mengklasifikasi objek  yang  terdeteksi  menjadi  berbagai  macam  kelas  lain.  Dengan  demikian model  mendapatkan  nilai  kesalahan  rata-rata  dibawah  0,03  dalam  mendeteksi objek menjadi kelas yang seharusnya selama proses training
Gambar 18 Grafik RPN loss/objectness loss
Pada  grafiki  ini  tensorboard  menginformasikan  kesalahan  classifier  dalam mengklasifikasikan  sebuah  objek  atau  sebuah  latar  belakang.  Selama  proses trainig tensorboard akan merekam semua proses yang terjadi pada saat proses berlangsung. File terekam dalam dile berekstensi .ckpt(checkpoint) dalam folder training.  File  yang  tersimpan  dan  merekam  step  step  terakhir  akan  dikonversi menjadi sebuah model hasil pelatihan dengan format protobuf dengan ekstensi file .pb

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Fino Charli, Hadi Syaputra, at all | 197

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diperoleh  beberapa kesimpulan sebgai berikut :
1) Ragam warna yang terdapat pada jenis burung Lovebird sudah dapat menjadi bahan poembeda antara satu jennies ke jenis lainnya.
2) Metode Faster Region Convolutional Neural Network dapat memprediksi jenis burung lovebird.
3) Tingkat akurasi model yang didapatkan dari hasil pendeteksian jenis burung lovebird  pada  suatu  citra  digital  menggunakan  Faster  region  convolutional Neural Network berkisar 78% hingga 99%.

## DAFTAR PUSTAKA
Gandhi, R. (2018, July 9). R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Object
Detection  Algorithms.  Medium.  https://towardsdatascience.com/r-cnn- fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e
Gilbert,  N.  (2019).
Implementasi  Faster  Region-Based  Convolutional  Neural
Network pada Klasifikasi Bentuk Diagram iStar 2.0 untuk Requirements Modeling  [Bachelor_thesis,  Universitas  Multimedia  Nusantara]. http://kc.umn.ac.id/10245/ Le, J. (2020, January 29). The 5 Computer Vision Techniques That Will Change
How  You  See  The  World.  Medium.  https://heartbeat.fritz.ai/the-5- computer-vision-techniques-that-will-change-how-you-see-the-world- 1ee19334354b Purnama,  B.  (2019). Pengantar  Machine  Learning  Konsep  dan  Praktikum dengan Contoh Latihan Berbasis R dan Python. Informatika. Ren,  S.,  He,  K.,  Girshick,  R.,  &  Sun,  J.  (2016).  Faster  R-CNN:  Towards  Real- Time  Object  Detection  with  Region  Proposal  Networks. ArXiv:1506.01497 [Cs]. http://arxiv.org/abs/1506.01497
Santoso,  A.,  &  Ariyanto,  G.  (2018).  IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING BERBASIS KERAS UNTUK PENGENALAN WAJAH. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 18(01), 15 – 21. https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6235 Susanto, K. N., Gunadi, K., & Setyati, E. (2019). Pengenalan Karakter pada Plat Nomor  Indonesia  dengan  Tilt  Correction  dan  Metode  Faster  R-CNN. Jurnal Infra, 7(1), 1 – 7.
Suyanto,  Kurniawan  Nur  Ramadhani,  Satria  Mandala.  (2019). Deep  Learning Modernisasi Machine Learning Untuk Big Data. Informatika. Tim  Karya  Tani  Mandiri.  (2018). Rahasia  Sukses  Budidaya  Burung  Berkicau. Nuansa Aulia.