IDENTIFIKASI JENIS REMPAH-REMPAH INDONESIA DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) MENGGUNAKAN ARSITEKTUR VGG16
Raihan Maulana, Raisya Dwi Zahra Putri, Tasya Ade Amelia, Hermawan Syahputra, Fanny Ramadhani Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. W. Iskandar Psr V Medan Esatate Kab. Deli Serdang, Indonesia raihanmaulana@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  yang  kaya  akan  rempah-rempah  alami,  sebuah  kekayaan  alam  yang  telah menjadi  bagian  integral  dari  budaya  dan  ekonomi  nasional.  Rempah-rempah  Indonesia  tidak  hanya  digunakan dalam masakan sehari-hari tetapi juga diekspor ke berbagai negara, menjadikannya komoditas penting yang perlu dijaga keberadaannya dengan baik. Meskipun begitu, membedakan berbagai jenis rempah menjadi tantangan bagi sebagian  masyarakat. Hal  ini disebabkan oleh kurangnya pengetahuan  masyarakat tentang bentuk asli rempah, serta  minimnya  keterlibatan  langsung  dalam  pengolahannya.  Kesulitan  ini  berdampak  pada  pengenalan  dan penggunaan  rempah  yang  kurang  optimal,  baik  di  tingkat  rumah  tangga  maupun  industri.  Untuk  mengatasi tantangan ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem berbasis teknologi yang dapat membantu masyarakat  mengenali  berbagai  jenis  rempah  secara  akurat.  Sistem  yang  dikembangkan  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  VGG16,  yang  dirancang  untuk  mengidentifikasi berbagai  jenis  rempah-rempah  secara  efektif  dan  efisien.  CNN  telah  terbukti  sebagai  metode  pembelajaran mendalam yang sangat efektif dalam mengklasifikasikan objek berdasarkan ciri-ciri visualnya. Dalam penelitian ini, dataset citra rempah terdiri dari tiga puluh satu kelas, masing-masing kelas memiliki 210 citra, dengan total 6510  citra.  Model  CNN  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengimplementasikan  arsitektur  VGG16,  yang terdiri  dari  beberapa  lapisan  konvolusi  untuk  mengekstraksi  fitur  visual  dari  citra,  diikuti  oleh  lapisan  fully connected untuk melakukan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan berhasil  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  86,66%  dalam  mengklasifikasikan  citra-citra  rempah.  Akurasi  ini menunjukkan  bahwa  model  mampu  mengenali  berbagai  jenis  rempah  dengan  cukup  baik,  meskipun  terdapat beberapa kelas yang masih mengalami kesulitan dalam prediksi. Pendekatan ini tidak hanya memberikan solusi modern  namun  juga  mudah  diakses  untuk  mengenali  rempah-rempah,  sehingga  dapat  membantu  masyarakat dalam membedakan jenis-jenis rempah secara lebih efektif dan efisien.
Kata kunci :  Rempah-rempah, Klasifikasi, Convolutional Neural Network (CNN).

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  memiliki  kekayaan  sumber daya  alam  yang  melimpah,  termasuk  berbagai  jenis rempah-rempah  yang  digunakan  luas  di  industri- industri berbagai sektor. Sejak zaman dahulu, rempah- rempah  telah  dihargai  tinggi  dan  menjadi  barang komoditas  yang  dicari  oleh  bangsa-bangsa  Eropa. Namun,  membedakan  jenis-jenis  rempah-rempah, terutama  rempah-rempah,  sering  menjadi  tantangan karena kesamaan bentuknya yang kompleks. Masyarakat  sering  kali  memerlukan  bantuan  gambar atau  ahli  untuk  mengidentifikasi  rempah-rempah, suatu  proses  yang  memakan  waktu.  Tantangan  ini dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti  pengolahan rempah  dalam  kemasan,  keterlibatan  minim  dalam proses  pengolahan  langsung,  dan  perubahan  gaya hidup  yang  menyukai  makanan  instan.  Solusi  untuk mengatasi masalah ini adalah dengan mengembangkan sistem yang membantu masyarakat dalam mengidentifikasi rempah-rempah secara lebih efisien, menggunakan teknologi Convolutional Neural Network (CNN) dalam pengolahan citra, yang terbukti efektif  dalam  mengklasifikasikan  jenis  rempah- rempah berdasarkan ciri-ciri visualnya.[1].
CNN  adalah  metode  pembelajaran  dalam  yang canggih untuk mengenali dan mengkategorikan objek yang  terdapat  dalam  gambar.  Metode  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  membantu  masyarakat  dalam mengidentifikasi  jenis    secara  lebih  efisien.  Dengan menggunakan CNN, karakteristik visual dari rempah- rempah  dapat  dipelajari  dan  dikenali  oleh  sistem, sehingga  dapat  mengklasifikasikan  jenis  rempah- rempah  dengan  akurat  berdasarkan  fitur-fitur  yang dimiliki. Hal ini dapat mengatasi permasalahan selama ini,  di  mana  masyarakat  harus  membandingkan rempah-rempah dengan gambar atau meminta bantuan ahli,  yang  memakan waktu. Penggunaan CNN dalam pengolahan  citra  digital  terbukti  efektif  dalam klasifikasi  jenis  rempah-rempah,  sehingga  dapat menjadi solusi yang tepat untuk membantu masyarakat mengidentifikasi rempah-rempah dengan lebih mudah dan cepat [2].
Metode yang penulis gunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang memiliki kelebihan  dalam  ekstraksi  fitur  gambar  secara otomatis,  invariansi  spasial  yang  berguna  untuk mengenali  rempah-rempah  dengan  orientasi  berbeda, serta  fleksibilitas  arsitektur  yang  dapat  disesuaikan.
Berbagai  penelitian  menunjukkan  CNN  dapat mencapai  akurasi  klasifikasi  tinggi,  melebihi  metode konvensional. Namun, CNN juga memiliki kekurangan  seperti  kebutuhan  dataset  besar,  proses pelatihan yang lama, sifat "black box" yang membatasi interpretabilitas,  serta  sensitivitas  terhadap  gangguan atau  noise  pada  gambar.  Memahami  kelebihan  dan kekurangan  CNN  penting  untuk  mengoptimalkan penggunaannya  dalam  klasifikasi  jenis  rempah- rempah  Indonesia  dengan  memperhatikan  kendala- kendala yang ada [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem yang dapat membantu pengguna mengidentifikasi  berbagai  jenis rempah-rempah  yang umum digunakan, seperti adas, andaliman, asam jawa, bawang  bombai,  bawang  merah,  bawang  putih,  biji ketumbar,  bunga  lawang,  cengkeh,  daun  jeruk,  daun kemangi,  daun  ketumbar,  daun  salam,  jahe,  jinten, kapulaga, kayu manis, kayu secang, kemiri, kemukus, kencur, kluwek, kunyit,  lada,  lengkuas, pala, saffron, serai,  vanili,  dan  wijen,  dengan  cepat,  mudah,  dan efisien.  Penelitian  ini  menggunakan  teknologi pengolahan citra dengan metode Convolutional Neural Network untuk membantu masyarakat mengenali jenis rempah-rempah secara akurat dan mudah diakses. [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Hapsari  telah  mengembangkan  sistem  deteksi  dan klasifikasi  jenis  rempah-rempah  berbasis  pengolahan citra  dan  ekstraksi  fitur  warna,  bentuk,  serta  tekstur. Hasil  penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa  sistem yang  dikembangkan  dapat  mengklasifikasikan  tujuh jenis  rempah-rempah  dengan  akurasi  mencapai  90%. Meskipun demikian, penelitian tersebut masih terbatas pada jumlah kelas rempah-rempah yang diidentifikasi dan  belum  memanfaatkan  kemampuan  pembelajaran mendalam  seperti  Convolutional  Neural  Network. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  berfokus  pada pengembangan  sistem  klasifikasi  jenis  rempah- rempah yang lebih komprehensif dengan memanfaatkan  algoritma  CNN  untuk  meningkatkan kemampuan  pengenalan  ragam  jenis  rempah-rempah [5].
Menurut  Fadila  Huda1  dan  M.  Pajar  Kharisma Putra  dalam penelitiannya  bertujuan untuk mengatasi kendala  dalam  klasifikasi  jenis  buah  pisang  yang masih  dilakukan  secara  manual.  Latar  belakang penelitian  menunjukkan  kebutuhan  akan  sistem klasifikasi otomatis untuk meningkatkan efisiensi bagi para petani pisang. Beberapa penelitian terdahulu telah berhasil  menggunakan  algoritma  Convolutional Neural  Network  (CNN)  untuk  klasifikasi  berbagai jenis objek, termasuk buah-buahan. Dalam penelitian ini, metode CNN diimplementasikan dengan memanfaatkan  pendekatan  pelatihan  model  VGG16 dan  data  latihan  yang  disiapkan.  Penelitian  ini berfokus  pada  klasifikasi  tiga  jenis  buah  pisang, dengan  hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi
78%,  serta  nilai  presisi  dan  recall  yang  baik.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  algoritma  CNN  dapat menjadi solusi efektif dalam menangani permasalahan klasifikasi jenis buah pisang secara otomatis [6].

## 2.2. Rempah - Rempah
Sebagai  negara  tropis,  Indonesia  memiliki kekayaan  alam  yang  melimpah,  termasuk  rempah- rempah.  Rempah-rempah  Indonesia  beragam  dan berperan  penting  dalam  berbagai  aspek  kehidupan masyarakat.  Selain  digunakan  sebagai  bumbu  dalam masakan  tradisional,  rempah-rempah  juga  memiliki nilai  penting  dalam  pengobatan  dan  industri.  Peran rempah-rempah dalam  masakan tradisional Indonesia sangat signifikan, memberikan cita rasa khas dan unik pada  masakan  nusantara.  Selain  itu,  rempah-rempah diyakini  memiliki  khasiat  dan  manfaat  kesehatan. Masyarakat  Indonesia  telah  lama  memanfaatkan rempah-rempah  sebagai  bahan  obat  tradisional. Mengingat pentingnya rempah-rempah bagi masyarakat, identifikasi dan pelestarian jenis rempah- rempah secara akurat sangat penting untuk memanfaatkan potensi rempah-rempah secara optimal dan berkelanjutan.[7].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  citra  adalah  salah  satu  tugas  dalam bidang  Computer  Vision  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  gambar  ke  dalam  kategori  yang telah  ditentukan  sebelumnya.  Meskipun  klasifikasi citra  merupakan  tantangan  umum  dalam  Computer Vision,  aplikasi  praktisnya  sangat  bermanfaat.  Salah satu contoh aplikasi klasifikasi citra adalah identifikasi nama  lokasi  pada  gambar.  Dengan  kemampuan  ini, sistem  dapat  secara  otomatis  mengenali  dan memberikan  label  nama  tempat  pada  gambar  yang diberikan.[8].

## 2.4. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pertama kali  dikembangkan  oleh  Kunihiko  Fukushima  dari NHK Broadcasting Science Research Laboratories di Tokyo, Jepang. CNN  merupakan pengembangan dari Multilayer  Perceptron  (MLP)  yang  dirancang  khusus untuk menangani data dua dimensi seperti citra digital. Sebagai  jenis  Deep  Neural  Network,  CNN  banyak digunakan  dalam  pengenalan  pola  pada  data  citra. Struktur CNN mirip dengan MLP, tetapi neuron pada CNN  direpresentasikan  dalam  bentuk  dua  dimensi, berbeda dengan MLP yang satu dimensi. CNN terdiri dari  beberapa  lapisan:  lapisan  konvolusi  untuk mengekstraksi  fitur  penting,  lapisan  pooling  untuk mengurangi dimensi data, dan lapisan fully connected untuk  melakukan klasifikasi atau regresi  berdasarkan fitur-fitur yang telah dipelajari. [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk
Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Indonesia.
Terdapat tujuh tahapan pada penelitian ini yang dapat diuraikan sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 3.1. Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset yang diambil dari  platform  Kaggle  yang  terdiri  dari  31  folder, masing-masing  berisi  file  gambar  berbagai  bumbu yang  biasa  digunakan  dalam  masakan  Indonesia seperti adas, andaliman, asam  jawa, bawang  bombai, bawang  merah,  bawang  putih,  biji  ketumbar,  bunga lawang,  cengkeh,  daun  jeruk,  daun  kemangi,  daun ketumbar,  daun  salam,  jahe,  jinten,  kapulaga,  kayu manis, kayu secang, kemiri, kemukus, kencur, kluwek, kunyit, lada, lengkuas, pala, saffron, serai, vanili, dan wijen.  Rempah-rempah  berjumlah  31  kelas  dan masing masing kelas berjumlah 210 citra.

## 3.2. Pre-processing
Tahapan  Pre-Processing  adalah  langkah  awal untuk mempersiapkan data citra sebelum diolah lebih lanjut,  sering  disebut  juga  sebagai  augmentasi data[10]. Dalam penelitian ini, preprocessing menyiapkan dataset  yang terdiri dari 6510 citra  yang terbagi  menjadi  31  kelas,  dengan  setiap  kelas  berisi 210  data  rempah-rempah.  Dataset  ini  adalah  data mentah yang siap untuk proses resize image ke ukuran 128  x  128  piksel.  Proses  resize  image  pada  tahap preprocessing  mempermudah  proses  training  dan membantu mencapai tingkat akurasi maksimal selama pelatihan model.

## 3.3. Arsitektur Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah suatu  jenis  tahapan  dalam  menyusun  sebuah  model yang digunakan untuk  melatih data dalam  mengenali objek yang diinginkan.  Proses dimulai dengan lapisan input,  di  mana  citra  dimasukkan  ke  dalam  jaringan. Selanjutnya,  lapisan  konvolusi  menggunakan  filter untuk  mengekstrak  fitur-fitur  dari  citra,  diikuti  oleh lapisan aktivasi (misalnya, ReLU) untuk memperkenalkan  non-linearitas.  Lapisan  pooling mengurangi dimensi peta fitur, dan hasilnya di-flatten menjadi  vektor  satu  dimensi.  Vektor  ini  disertakan sebagai  input ke dalam  lapisan  fully connected, yang memproses  informasi  yang  telah  diekstrak.  Lapisan output  memberikan  hasil  akhir  yang  terkait  dengan kelas  atau  kategori  yang  diidentifikasi.  Selama pelatihan, CNN menggunakan algoritma backpropagation  dan  optimasi  (seperti  SGD)  untuk mengupdate  parameter  model.  Proses  ini  melibatkan pemilihan  fungsi  loss  yang  mengukur  seberapa  baik model berkinerja [9].
VGG16 adalah salah satu arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  terkenal dan sering digunakan dalam tugas pengenalan gambar. Arsitektur  ini  dikembangkan  oleh  Visual  Geometry Group  (VGG)  dari  University  of  Oxford.  VGG16 terdiri  dari  16  lapisan  yang  terorganisir  dalam  blok- blok  konvolusi.  Setiap  blok  terdiri  dari  beberapa lapisan konvolusi (dengan filter 3x3) yang diikuti oleh lapisan  aktivasi  ReLU,  dan  diakhiri  dengan  lapisan MaxPooling  untuk  mengurangi  dimensi  spatikal  dari peta fitur.
Secara  spesifik,  VGG16  terdiri  dari  13  lapisan konvolusi dan 3 lapisan Fully Connected (FC). Blok- blok  konvolusi  bertumpuk  secara  bertahap  untuk mengekstrak fitur dari gambar dengan berbagai tingkat kompleksitas. Penggunaan beberapa lapisan konvolusi berturut-turut  memungkinkan  arsitektur  ini  untuk mempelajari representasi hierarkis dari gambar, mulai dari  fitur-detektor  sederhana  seperti  tepi  hingga  fitur yang lebih kompleks seperti tekstur dan bentuk.

## 3.4. Training
Training  bertujuan  untuk  mengenalkan  model CNN yang telah dirancang agar mampu mengenali dan membedakan gambar daun yang telah diklasifikasikan sebelumnya.  Proses  training  dalam  pelatihan  ini dilakukan  sebanyak  50  epoch,  di  mana  setiap  epoch melibatkan  iterasi  melalui  seluruh  dataset  pelatihan untuk mengoptimalkan parameter model.

## 3.5. Validasi
Validasi memuat dataset bersamaan dengan label yang  identik  dengan  dataset  training.  Tahap  validasi dilakukan  untuk  menguji  ketepatan  hasil  pelatihan. Penggunaan  kumpulan  data  validasi  bertujuan  untuk mengurangi  risiko  overfitting.  Overfitting  terjadi ketika  model  terlalu  terfokus  dan  terlalu  responsif terhadap  data  pelatihan,  bahkan  pada  data  yang seharusnya  diabaikan  sebagai  noise.  Dampak  dari
overfitting  dapat  mengakibatkan  penurunan  akurasi model karena model tersebut tidak dapat secara umum mengidentifikasi pola yang sebenarnya relevan [12].

## 3.6. Testing
Data testing atau juga dikenal sebagai testing set, adalah  subset  dari  dataset  yang  digunakan  untuk menguji performa model yang telah dilatih pada data pelatihan. Pada tahap ini, model dievaluasi pada data yang  tidak  pernah  dilihat  sebelumnya  selama  proses pelatihan atau validasi. Penggunaan data testing adalah kritis  untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dapat melakukan  generalisasi  pada  data  baru.  Performa model  pada  data  testing  memberikan  indikasi  sejauh mana model dapat menghasilkan prediksi yang akurat dan relevan di luar data yang telah digunakan selama pelatihan dan validasi. Data testing menjadi parameter penting dalam mengevaluasi kinerja suatu model dan memastikan  bahwa  model  tidak  hanya  efektif  pada data  pelatihan  tetapi  juga  mampu  mengatasi  situasi yang tidak terlihat selama proses pembelajaran [13].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset Data yang sebelumnya telah didapatkan dilakukan pemrosesan dengan membagi data tersebut menjadi tiga bagian yaitu data latih, data uji, dan data validasi  dengan  persentase  70%,  20%,  dan  10%. Dataset  citra  rempah  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari tiga  puluh  satu  kelas,  masing-masing  kelas  memiliki 210 citra, dengan total 6510 citra.

## 4.2. Pre-processing
Pada penelitian ini, kami menggunakan `ImageDataGenerator` dari TensorFlow untuk melakukan  augmentasi  data  pada  data  training sebelum  digunakan  oleh  model  neural  network. Augmentasi data adalah teknik penting yang bertujuan untuk  meningkatkan  variasi  dataset  latih  dengan mengubah  acak  gambar-gambar  yang  ada.  Kami melakukan normalisasi nilai piksel gambar ke rentang 0-1  dan  menerapkan  rotasi  hingga  40  derajat, pergeseran  horizontal  dan  vertikal  hingga  20%  dari dimensi gambar, serta zoom acak dengan rentang 20%. Selain  itu,  kami  juga  memasukkan  flip  horizontal untuk  memberikan  variasi  orientasi  objek  dalam gambar.  Metode  pengisian  'nearest'  digunakan  untuk mengisi  piksel  kosong.  Augmentasi  ini  bertujuan untuk  membantu  model  neural  network  belajar  pola yang  lebih  umum  dan  mengurangi  overfitting  pada data training.
Berikut ini adalah beberapa sampel gambar dari data rempah yang bernama andaliman.
Gambar 2. Andaliman

## 4.3. Arsitektur Convolutional Neural Network
Arsitektur  model  yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah VGG16  yang telah dimodifikasi untuk  tugas  klasifikasi  jenis  bumbu  di  Indonesia. Model  ini  terdiri  dari  lapisan-lapisan  konvolusional yang  mendalam  (Conv2D)  yang  diikuti  oleh  lapisan max pooling (MaxPooling2D) untuk mengekstrak fitur dari  gambar  input.  Terdapat  lima  blok  konvolusional utama  (block1  hingga  block5)  diikuti  oleh  lapisan Global  Average  Pooling  (GlobalAveragePooling2D) untuk mengurangi dimensi fitur menjadi satu dimensi. Kemudian,  terdapat  dua  lapisan  Dense  (dense_5  dan dense_6)  yang  digunakan  untuk  klasifikasi,  dengan lapisan dropout (Dropout) untuk mencegah overfitting dengan  mengabaikan  sebagian  output  dari  lapisan Dense selama proses training.
Total parameter model ini mencapai 14.993.247, dengan  sebagian  besar  parameter  (14.714.688)  tidak dapat diubah (non-trainable) karena berasal dari bobot pre-trained  dari  VGG16.  Hanya  278.559  parameter yang dapat diubah (trainable), terutama pada lapisan- lapisan Dense yang ditambahkan untuk adaptasi pada dataset  klasifikasi  bumbu.  Arsitektur  ini  telah  diatur untuk  menggunakan  fungsi  aktivasi  softmax  pada lapisan output, yang menghasilkan prediksi probabilitas untuk masing-masing dari 31 kelas bumbu yang berbeda.
Secara  keseluruhan,  arsitektur  model  ini dirancang  untuk  mengoptimalkan  pengenalan  pola dari gambar bumbu dengan memanfaatkan representasi  fitur  yang  kuat  dari  VGG16  dan diharapkan dapat memberikan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan berbagai jenis bumbu di Indonesia.

## 4.4. Training
Pada  pelatihan  model  menggunakan  arsitektur VGG16  selama  50  epoch,  hasil  menunjukkan peningkatan  yang  signifikan  dari  awal  hingga  akhir pelatihan. Awalnya, pada epoch pertama model hanya mencapai  akurasi  sekitar  7.46%  dengan  nilai  loss sebesar 3.3564 pada data training, dan akurasi validasi sebesar  22.50%  dengan  nilai  loss  validasi  3.0193. Namun,  seiring  dengan  meningkatnya  jumlah  epoch, akurasi  model  secara  bertahap  meningkat  hingga mencapai  86.66%  pada  epoch  terakhir,  dengan  nilai loss training turun menjadi 0.4361, sedangkan akurasi validasi  mencapai  82.72%  dengan  loss  validasi 0.5524.  Berikut  adalah  tabel  ringkasan  hasil  training model selama 50 epoch:
Tabel 1. Hasil Epoch Data Latih
Epoch Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 3.3564 0.0746 3.0193 0.2250 2 2.8821 0.2030 2.2935 0.4293 3 2.4127 0.3134 1.8615 0.4962 ... ... ... ... ... 48 0.4584 0.8574 0.5421 0.8372 49 0.4317 0.8609 0.5298 0.8395 50 0.4361 0.8666 0.5524 0.8272
Dari  tabel  tersebut,  terlihat  bahwa  model  terus mengalami  peningkatan  baik  dalam  akurasi  maupun penurunan loss pada data training dan validasi seiring dengan  meningkatnya  jumlah  epoch.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  proses  pelatihan  berhasil  dalam mengoptimalkan  model  untuk  memprediksi  kelas bumbu  dengan  akurat  berdasarkan  gambar  yang diberikan. Berikut ini adalah visualisasi dari pelatihan model tersebut:
Gambar 3. Grafik Akurasi Training dan Validasi selama Pelatihan Model
Gambar 4. Grafik Loss Training dan Validasi selama Pelatihan Model

## 4.5. Validasi
Selanjutnya,  akurasi  pada  data  validasi  adalah 82.72%,  yang  menunjukkan  bahwa  model  dapat mempertahankan performa  yang  baik pada data yang tidak digunakan selama proses pelatihan.

## 4.6. Testing
Untuk  data  test,  akurasi  yang  dicapai  adalah 84.02%.  Ini  mengindikasikan  bahwa  model  mampu menggeneralisasi pola yang telah dipelajari pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya dengan cukup baik.
Pada  tahap  pengujian  terhadap  data  test,  model dievaluasi terhadap setiap kelas rempah yang terdapat dalam  dataset.  Hasil  pengujian  mengungkap  bahwa meskipun secara umum model memiliki akurasi yang
baik,  terdapat  beberapa  kasus  di  mana  prediksi  tidak sesuai  dengan  kelas  yang  seharusnya.  Misalnya, terdapat  gambar  yang  seharusnya  merupakan  biji ketumbar,  namun  model  memprediksi  sebagai  pala. Selain itu, ada kasus di mana gambar yang seharusnya jahe  diprediksi  sebagai  kencur,  gambar  yang seharusnya kayu  manis diprediksi  sebagai  jinten, dan gambar  yang seharusnya kemukus diprediksi sebagai jinten juga.
Hal ini menyoroti bahwa meskipun model dapat memberikan  hasil  yang  baik  secara  umum,  masih terdapat  tantangan  dalam  mengenali  beberapa  kelas rempah yang memiliki kemiripan visual atau fitur yang sulit dibedakan. Evaluasi ini penting untuk memahami kelemahan  model  dan  mempertimbangkan  perbaikan atau peningkatan yang diperlukan untuk meningkatkan akurasi dalam pengenalan rempah-rempah ini di masa depan.
Berikut  adalah  contoh  hasil  uji  terhadap  data tersebut.
Gambar 5. Hasil Prediksi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Secara  keseluruhan,  model  yang  telah  dilatih untuk  mengenali  berbagai  jenis  rempah-rampah menunjukkan  performa  yang  baik  dengan  mencapai akurasi  sekitar  84%  pada  data  uji.  Namun  demikian, evaluasi  terhadap  hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa terdapat beberapa kesalahan dalam klasifikasi, seperti gambar  biji  ketumbar  yang  salah  diprediksi  sebagai pala, jahe yang salah diprediksi sebagai kencur, kayu manis  yang  salah  diprediksi  sebagai  jinten,  dan kemukus yang salah diprediksi sebagai jinten juga.
Hal  ini  menunjukkan  adanya  tantangan  dalam mengenali beberapa rempah yang memiliki kemiripan visual  atau  fitur  yang  sulit  dibedakan  oleh  model. Evaluasi  ini  memberikan  wawasan  penting  untuk pengembangan  selanjutnya,  di  mana  model  dapat ditingkatkan untuk meningkatkan ketepatan identifikasi rempah-rempah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Yogiswara  Lintang,  “Jalur  Rempah  Banda,
Antara Perdagangan, Penaklukan Dan Percampuran,” J.  Masy.  Dan  Budaya ,  Vol.  23, No. 3, Pp. 303–319, 2022, Doi: 10.14203/Jmb.V23i3.1483.
[2]  S.  Yuliany,  Aradea,  And  Andi  Nur  Rachman, “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Sistem Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi  Menggunakan
Metode  Convolutional  Neural  Network  (Cnn),”
J.  Buana  Inform. ,  Vol.  13,  No.  1,  Pp.  54–65, 2022, Doi: 10.24002/Jbi.V13i1.5022.
[3]  J.  Yopento,  E.  Ernawati,  And  F.  F.  Coastera, “Identifikasi Pneumonia Pada Citra X-Ray Paru- Paru  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network  (Cnn)  Berdasarkan  Ekstraksi Fitur Sobel,” Rekursif J. Inform. , Vol. 10, No. 1, Pp. 40–47, 2022, Doi:
10.33369/Rekursif.V10i1.17247.
[4]  Rima Dias Ramadhani, A. Nur Aziz Thohari, C. Kartiko, A. Junaidi, T. Ginanjar Laksana, And N. Alim Setya Nugraha, “Optimasi Akurasi Metode Convolutional Neural
Network Untuk
Identifikasi  Jenis  Sampah,” J.  Resti  (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , Vol. 5, No. 2, Pp. 312–318, 2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i2.2754.
[5]  C.  Nisa  And  F.  Candra,  “Klasifikasi  Jenis Rempah-Rempah Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network,” Malcom
Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci. ,  Vol.  4, No. 1, Pp. 78–84, 2023, Doi: 10.57152/Malcom.V4i1.1018.
[6]  F.  Huda  And  M.  P.  K.  Putra,  “Klasifikasi  Jenis Buah Pisang Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J.  Artif.  Intell. Technol. Inf. , Vol. 1, No. 3, Pp. 100–105, 2023.
[7]  H.  Anggrasari,  P.  Perdana,  And  J.  H.  Mulyo, “Keunggulan  Komparatif  Dan  Kompetitif Rempah-Rempah Indonesia Di Pasar
Internasional,” J. Agrica , Vol. 14, No. 1, Pp. 9– 19, 2021, Doi: 10.31289/Agrica.V14i1.4396.
[8]  I.  G.  Perwati,  N.  Suarna,  And  T.  Suprapti, “Analisis  Klasifikasi  Gambar  Bunga  Lily
Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network ( Cnn ) Dalam Pengolahan Citra,” Vol. 8, No. 3, Pp. 2908–2915, 2024.
[9]  G. B. Prananta, H. A. Azzikri, And C. Rozikin, “Deteksi Dan Pengenalan Gesture Tangan Secara Real-Time  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Konvolusional,” Methodika ,  Vol.  9,  No.  2,  Pp.
30–34, 2023, [Online]. Available:
Https://Ejurnal.Methodist.Ac.Id/Index.Php/Meth odika/Article/View/1911/1578
[10]  L. Hakim, H. R. Rahmanto, S. P. Kristanto, And D.  Yusuf,  “Klasifikasi  Citra  Motif  Batik Banyuwangi Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Teknoinfo , Vol. 17, No. 1, P. 203, 2023, Doi: 10.33365/Jti.V17i1.2342.
[11]  R.  Pujiati  And  N.  Rochmawati,  “Identifikasi Citra  Daun  Tanaman  Herbal  Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  (Cnn),” J. Informatics Comput. Sci. , Vol. 3, No. 03, Pp. 351–357, 2022, Doi: 10.26740/Jinacs.V3n03.P351-357.
[12]  A.  Purnamawati,  M.  N.  Winnarto,  And  M. Mailasari,  “Analisis  Cart  (Classification  And Regression  Trees)  Untuk  Prediksi  Pengguna Sepeda Berdasarkan Cuaca,” J.  Teknoinfo ,  Vol. 16, No. 1, P. 14, 2022, Doi: 10.33365/Jti.V16i1.1478.
[13]  M.  Azhari,  Z.  Situmorang,  And  R.  Rosnelly, “Perbandingan  Akurasi,  Recall,  Dan  Presisi Klasifikasi  Pada  Algoritma  C4.5,  Random Forest, Svm Dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma ,  Vol.  5,  No.  2,  p.  640,  2021,  doi:
10.30865/mib.v5i2.2937.