MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2022

## Implementasi Arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss (Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga)
MUHAMMAD ICHWAN 1 , ANNISA OLGA ZERLINDA 2
1,2 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: ichwan@itenas.ac.id
Received 3 Agustus 2022 | Revised 9 September 2022 | Accepted 18 Desember 2022

## ABSTRAK
Aplikasi  computer  vision  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  kecelakaan  yang terjadi ketika melakukan yoga akibat postur tubuh saat melakukan yoga yang tidak tepat. Pada penelitian, dilakukan sebagai langkah awal dalam penentuan model klasifikasi  yang  digunakan  pada  aplikasi  yang  dapat  melakukan  koreksi  postur tubuh saat yoga. Penelitian dilakukan dengan mengklasifikasikan 11 studi kasus pose  yoga  dengan  mengimplementasikan  arsitektur  InceptionResnet-v2  dan Squared Hinge Loss. Pada hasil yang didapatkan, model dengan kinerja terbaik diperoleh pada learning rate 0.0001, epoch  200, scaling residual InceptionResnet blok A 0.15, blok B 0.1, dan blok C 0.2, serta blok InceptionResnet 5 iterasi, B 10 iterasi,  dan  C  5  iterasi  dengan  kinerja  arsitektur  berdasarkan  hasil  evaluasi performa model didapatkan 89.98% accuracy, 90.38% precision, 89.79% recall, 89.83% F1 score, and 99% specificity pada pengujian 888 data uji dengan 11 pose yoga berbeda. Rata-rata pengujian waktu klasifikasi 1.301s dan loss 0.9494.

## Kata kunci: CNN, InceptionResnet-v2, Klasifikasi Citra, Squared Hinge Loss, Yoga ABSTRACT
Computer vision applications can be used to reduce accidents caused by improper posture  while  doing  yoga.  In  this  study,  it  was  carried  out  as  a  first  step  in determining the classification model used in applications that can make corrections to a body posture while doing yoga. The research was conducted to classify 11 case studies of yoga poses by implementing the InceptionResnet-v2 architecture and Squared Hinge Loss. In the results, the model with the best performance was obtained at a learning rate of 0.0001, epoch 200, scaling residual InceptionResnet block A 0.15, block B 0.1, and block C 0.2, and 5 iteration of InceptionResnet block A, 10 iterations of block B, and 5 iterations of block C. The results of the model performance  evaluation  obtained  89.98%  accuracy,  90.38%  precision,  89.79% recall, 89.83% F1 score, and 99% specificity in the test of 888 test data with 11 different yoga poses and 1.301s average testing time of the classification model and loss 0.9494.
Keywords: CNN, Image Classification, InceptionResnet-v2, Squared Hinge Loss, Yoga

## 1. PENDAHULUAN
Deep  learning  telah  banyak  digunakan  untuk  kasus  klasifikasi  citra,  dimana  model  akan mengambil input dalam bentuk citra dan output yang dihasilkan berupa hasil prediksi atau klasifikasi  dari  citra input.  Pada  dasarnya  algoritma  deep  learning  menggunakan  neural network untuk menentukan koneksi antara input dan juga output (Kumar & Sinha, 2020). Convolutional Neural Network (CNN) mencapai kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi citra diantara banyaknya algoritma deep learning (Dong et al., 2020).
Pada  tahun  2017,  para  peneliti  Google  (Szegedy  et  al.,  2017)  mengusulkan  Arsitektur InceptionResnet-v2  dengan  mengkombinasikan  dua  buah  arsitektur  yaitu  Inception-v3  dan Resnet. Pada modul Resnet memperkenalkan residual connection yang memungkinkan untuk melatih neural  network  yang  lebih  dalam  dan  memperoleh  akurasi  yang  lebih  tinggi, sedangkan pada blok Inception dapat memperoleh informasi lebih banyak dari berbagai skala input citra. Menurut (Peng et al., 2020) kombinasi antara blok Inception dan struktur Resnet dapat meningkatkan kinerja arsitektur.
Squared  Hinge  Loss  merupakan  salah  satu  jenis  loss  function  yang  digunakan  untuk menghitung nilai kuadrat dari Hinge Loss pada pelatihan model klasifikasi. Pada Hinge Loss sendiri  merupakan  tipe  lain  dari loss  function  yang  biasa  digunakan  sebagai  alternatif  dari Cross Entropy untuk permasalahan klasifikasi citra. Namun, performa Hinge Loss terkadang lebih baik dibandingkan Cross Entropy dan terkadang lebih buruk dibandingkan Cross Entropy, salah satu perbandingannya dari penelitian yang dilakukan oleh (Agarap, 2017) dan (Tang, 2013)  percobaan  dilakukan  pada  data  MNIST  dan  Fashion  MNIST  yang  sama  namun didapatkan hasil lebih baik pada model dengan Cross Entropy pada Agarap (2017) dan Squared Hinge pada Tang (2013).
Postur tubuh saat melakukan yoga yang tidak tepat dapat menyebabkan kerusakan otot dan ligamen  serta  mengakibatkan  cedera  karena  aktivitas  seperti  yoga  terdiri  dari  pose  yang beragam  dan  kompleks  (Verma  et  al.,  2020).  Aplikasi computer  vision  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasi  pose  yoga  yang  benar  sehingga  dapat  mengurangi  kecelakaan  yang terjadi ketika melakukan yoga (Rishan et al., 2020). Namun, pada proses anotasi keypoints apabila  dilakukan  secara  manual  pada  pembuatan dataset  pose  manusia,  rentan  terhadap kesalahan dan dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal lain seperti resolusi, oklusi, iluminasi,  sudut  pandang  pengambilan  gambar,  dan  keragaman  pose  sehingga  tingkat kesalahan  pada  saat  melakukan  klasifikasi  akan  semakin  tinggi  dan  tingkat  akurasi  yang dihasilkan semakin rendah (Verma et al., 2020).
Penelitian  yang  dilakukan  menjadi  langkah  awal  dalam  penentuan  model  klasifikasi  yang digunakan  pada aplikasi  yang  dapat  melakukan koreksi pada  postur tubuh  saat  melakukan yoga. Pada penelitian menggunakan Yoga-82 Dataset (Verma et al., 2020) sebagai dataset yang digunakan untuk melatih arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss dalam melakukan  klasifikasi  pose  yoga.  Dengan  menerapkan  arsitektur InceptionResNet-v2  dan Squared  Hinge  Loss  pada  studi  kasus  klasifikasi  pose  yoga  diharapkan  didapatkan  metode terbaik untuk melakukan klasifikasi pose yoga yang memiliki keberagaman pose dan gerakan yang  kompleks  berdasarkan  tingkat  akurasi,  presisi, recall,  specificity  dan  F-Measure  yang diperoleh pada saat melakukan evaluasi model serta nilai loss dan rata-rata waktu eksekusi pada saat melakukan pengujian.
Implementasi Arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss
(Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Deep Learning
Deep learning memanfaatkan input layer, hidden layer, dan output layer untuk pengolahan informasi dalam melakukan analisis atau klasifikasi terhadap suatu pola. CNN yang merupakan bagian  dari deep  learning  dapat  meningkatkan  kinerja  pemrosesan  gambar  seperti  deteksi objek dan pengklasifikasian objek. Arsitektur CNN terdiri dari lapisan input, lapisan konvolusi, sublayer, dan lapisan non linear. Lapisan selanjutnya diikuti oleh fully connected layers, dan pada  lapisan  akhir  banyak  digunakan softmax  classification  (Nguyen  Quoc  &  Truong Hoang, 2020). Ilustrasi arsitektur CNN ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Ilustrasi Arsitektur CNN

## 2.2. InceptionResNet-v2
Pada tahun 2016, para peneliti dari Google (Szegedy et al., 2017) mengusulkan kombinasi dari dua buah arsitektur baru yaitu Inception-v3 dan Residual Connection. Dengan melakukan training  pada  layer  yang  dalam  menggunakan  Residual  Connection  dapat  meningkatkan kecepatan  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  model  awal  (Al-masni  et  al.,  2020).  Ilustrasi diagram dari arsitektur InceptionResnet-v2 ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Arsitektur InceptionResnet-V2
Pada  blok InceptionResnet-v2,  beberapa  filter  konvolusi  digabungkan  dengan  residual connection.  Pada  Gambar  3  menunjukan  masing-masing  blok  InceptionResnet-v2  secara umum  yang  terdiri  dari  Stem  Blok, InceptionResnet  A,  Reduction  A,  InceptionResnet  B, Reduction  B,  dan  InceptionResnet  C.  Pada  setiap  blok  terdapat  proses  konvolusi,  Batch Normalization,  ReLU  Activation,  Residual  Connection,  Scaling  dari  Residual  Connection  dan Pooling.  Pada  tahap  klasifikasi  terdapat  global  average  pooling  kemudian  diikuti  dengan softmax activation.
Gambar 3. Blok Pada Arsitektur InceptionResnet-v2
Arsitektur InceptionResnet-v2 merupakan kombinasi dari blok Inception dan struktur ResNet. Pada modul ResNet memperkenalkan residual connection yang memungkinkan untuk melatih neural network di layer yang lebih dalam. Blok Inception dapat memperoleh informasi lebih banyak dari berbagai skala input gambar dan ResNet dapat memperoleh akurasi yang tinggi pada  kedalaman yang  lebih  dalam.  Sehingga kombinasi antara  blok Inception dan struktur ResNet  dapat  meningkatkan  kinerja  arsitektur  (Peng  et  al.,  2020).  Pada  Tabel  1 menunjukkan  arsitektur InceptionResnet-V2  dengan  masing-masing  output  pada  setiap bloknya.
Tabel 1. Arsitektur InceptionResnet-v2 (Szegedy et al., 2017) Tipe Output Size Input (299 x 299 x 3) - Stem Block 35x35x256 5 x Inception-resnet-A 35x35x256 Reduction -A 17x17x896 10 x Inception-resnet-B 17x17x896 Reduction -B 8x8x1792 5 x Inception-resnet-C 8x8x1792 Average Pooling 1792 Dropout 1792 Softmax 1000

## 2.2.1 Residual Connection
Residual  Connections  dapat  meneruskan  informasi  input  secara  langsung  ke  lapisan berikutnya. Pada Residual Connections terdapat fitur Skip Connection seperti yang digunakan pada Residual  Network  (ResNet)  (He  et  al.,  2016).  Pada  operasi  yang  dilakukan menggunakan shortcut  connection  dan  element  wise  addition.  Pada  Persamaan  (1) menunjukkan persamaan residual connection.
𝑦 = 𝐹(𝑥, {𝑊 𝑖 }) + 𝑥 (1) Keterangan x : matriks input y : matriks output F(x, {𝑊 𝑖 } ) : representasi pemetaan residual
Implementasi Arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss (Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga)

## 2.2.2 Scaling Residual
Scaling Residual digunakan untuk menstabilkan pelatihan saat ditempatkan sebelum aktivasi layer karena pada penelitian (Szegedy et al., 2017) ketika jumlah filter melebihi 1000, varian residual mulai menunjukkan ketidakstabilan dan jaringan baru saja "mati" di awal training. Hal tersebut tidak dapat dicegah baik dengan menurunkan learning rate maupun menambahkan batch normalization pada layer. Scaling residual yang digunakan diantara 0.1 hingga 0.3. Pada Persamaan (2) menunjukkan persamaan Scaling of Residual.
𝑦 = (𝐹(𝑥, {𝑊 𝑖 }) 𝑥 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒) + 𝑥 (2)
Keterangan: scale  : ukuran skala residual

## 2.3 Squared Hinge Loss
Fungsi yang menggambarkan kerugian terkait dengan semua kemungkinan yang dihasilkan oleh model deep learning biasa disebut dengan Loss Function atau Cost Function. Hinge Loss merupakan  tipe  lain  dari loss  function  yang  biasa  digunakan  sebagai  alternatif  dari  Cross Entropy  untuk  permasalahan  klasifikasi  citra.  Performa  Hinge  Loss  terkadang  lebih  baik dibandingkan Cross Entropy dan terkadang lebih buruk dibandingkan Cross Entropy.
Squared  Hinge  Loss  menghitung  kuadrat  dari  score  hinge  loss  sehingga  memberikan  efek penghalusan  pada  permukaan  fungsi loss  serta  memudahkan  untuk  dikerjakan  secara numerik. Squared  Hinge  Loss  memastikan  saat  dilakukan  proses  training,  classifier  akan menemukan batasan terjauh antara satu kelas dengan kelas lainnya. Dengan kata lain, akan ditemukan margin maksimum antara poin data dari kelas yang berbeda. Squared Hinge Loss memiliki efek smoothing pada permukaan error function yang dihasilkan. Menurut (Agarap, 2017)  dan  (Tang,  2013)  dengan  menggunakan Squared  Hinge  Loss  pada  model  deep learning  dikatakan  bahwa  model  tersebut  memiliki  layer  SVM.  Pada  Persamaan  (3) menunjukan persamaan Squared Hinge Loss.
𝐿(𝑦, 𝑦̂) = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=0 (𝑚𝑎𝑥 (0, 1 − 𝑦 𝑖 𝑦̂ 𝑖 ) 2 ) (3)
Keterangan:
L : nilai loss 𝑦̂ 𝑖
: output klasifikasi berupa nilai aktual numerik 𝑦 𝑖 : output untuk y ke i

## 2.4 Yoga
Yoga  merupakan  latihan  fisik  dan  spiritual  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengobati penyakit, meningkatkan kesehatan baik fisik maupun mental (Kumar & Sinha, 2020). Tanpa didampingi oleh  instruktur yoga  dapat  terjadi  kesalahan  dalam  melakukan  pose yoga yang dapat mengakibatkan cedera. Untuk mencegah terjadinya cedera dibutuhkan sebuah teknologi untuk  membantu  pelatihan  pose  yoga  (Jose  &  Shailesh,  2021).  Pada  Gambar  4 menampilkan  citra  pose  manusia  pada  saat  melakukan  aktivitas  yoga  yang  terdiri  dari beberapa pose beragam.
Gambar 4. Pose Yoga Asana (Jose & Shailesh, 2021)

## 2.5 Arsitektur Sistem
Pada proses perancangan sistem klasifikasi pose yoga menggunakan InceptionResNet-v2 dan Squared  Hinge  Loss,  terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  membuat  sebuah model pada penelitian ini Pada Gambar 5 merupakan framework sistem penelitian.

## Gambar 5. Framework Sistem
Input berupa citra yang berasal dari Yoga-82 Dataset (Verma et al., 2020). Dilakukan pre- processing pada citra masukan dengan dilakukannya resize menjadi 299 x 299 dengan 3 buah channel  warna  RGB  (Red,  Green,  dan  Blue). Pada  proses pre-processing  ini  menyesuaikan dengan format citra model InceptionResNet-v2. Kemudian dilakukan augmentasi citra untuk menambahkan variasi pada dataset. Proses selanjutnya menggunakan Convolutional Neural Network  arsitektur  InceptionResNet-v2  dengan  operasi  umum  seperti  konvolusi,  reduksi, pooling, dan modul blok InceptionResnet serta penggunaan loss function Squared Hinge Loss. Output yang dihasilkan berupa hasil pengklasifikasian pose yoga. Setelah pengujian dilakukan selanjutnya evaluasi model menggunakan confusion matrix lalu dilakukan plotting pada hasil yang didapatkan untuk mengetahui performa model yang dihasilkan.

## 2.6 Metrik Evaluasi
Evaluasi kinerja model klasifikasi yang telah dirancang dilakukan dengan menghitung tingkat akurasi, specificity  dan  F-Measure  dari  evaluasi  confusion  matrix  (Agarwal  et al.,  2020) sebagai  pengujian  performa  model  dari  proses  pengujian dataset.  Pada  confussion  matrix terdapat 4 istilah sebagai berikut :
- TP ( True Positive) : perkiraan banyaknya data positif dan terbukti kebenarannya.
- FP ( False Positive) : perkiraan banyaknya data negatif dan terbukti kebenarannya.
- TN ( True Negative) : perkiraan banyaknya data positif dan tidak terbukti kebenarannya.
- FN ( False Negative) : perkiraan banyaknya data negatif dan tidak terbukti kebenarannya.
Accuracy : Rasio prediksi benar dengan total keseluruhan data, akurasi merupakan kriteria utama dalam evaluasi model. Perhitungan akurasi menggunakan Persamaan (4).
Implementasi Arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss (Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (4)
Precision : Bagian dari suatu objek diprediksi benar. Perhitungan precision menggunakan Persamaan (5)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(5)
Recall : Mengetahui seberapa akurat kinerja suatu model untuk mengklasifikasi benar atau menghitung banyaknya kekeliruan klasifikasi false negative pada model. Perhitungan recall menggunakan Persamaan (6)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (6)
F-Score  :  Perbandingan  rata  –  rata  harmonik  antara  nilai precision  dan  nilai  recall. Perhitungan F1 Score menggunakan Persamaan (7)
𝐹 1 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  +  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)
Specificity : Mengidentifikasi kemampuan untuk mengklasifikasikan sampel sebagai benar- benar  negatif  didasarkan  pada  tingkat  negatif  sebenarnya.  Perhitungan specificity menggunakan Persamaan (8)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁  +  𝐹𝑃 𝑥 100 (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Dataset Pada dataset  yang  digunakan  merupakan  Yoga-82  Dataset  yang  dibuat  (Verma  et  al., 2020).  Citra diambil dari beberapa sudut pandang yang berbeda. Total citra pada dataset ini lebih dari 28400 citra. Terdapat 82 kelas pada dataset, jumlah citra pada setiap kelas bervariasi mulai dari 64 hingga 1133 citra dengan rata-rata 347 citra perkelasnya. Pada dataset yang digunakan diambil 11 kelas dengan jumlah data minimal 359 hingga maksimal 482 untuk setiap kelasnya. Pada Tabel 2 menunjukkan penggunaan dataset pada penelitian.
Tabel 2. Penggunaan Dataset No Kelas Data Latih Uji Jumlah 1 Boat Pose atau Paripurna Navasana 350 88 438 2 Cat Cow Pose atau Marjaryasana 312 78 390 3 Child Pose atau Balasana 327 82 409 4 Corpse Pose atau Savasana 318 79 397 5 Cow Face Pose atau Gomukhasana 308 77 385 6 Extended Revolved Triangle Pose atau Utthita Trikonasana 386 96 482 7 Lord of the Dance Pose atau Natarajasana 365 91 456 8 Seated Forward Bend pose atau Paschimottanasana 293 73 366 9 Side Plank Pose atau Vasisthasana 310 76 386 10 Supta Virasana Vajrasana 287 72 359 11 Upward Bow (Wheel) Pose atau Urdhva Dhanurasana 304 76 380 Total 3560 888 4448

## 3.2 Pemrosesan Awal Dataset
Citra  pada dataset  yang  digunakan  dilakukan  pemrosesan  awal  dengan  melakukan  resize menjadi  299  x  299  piksel.  Kemudian  untuk  menambahkan  variasi  pada dataset  dilakukan augmentasi citra dengan horizontal flip dan vertical flip. Gambar 6 menunjukkan sampel citra yang diambil dari dataset yang digunakan.
Gambar 6. Sampel Citra Dataset

## 3.3 Pelatihan Model
Pelatihan model dilakukan menggunakan Google Colaboratory dengan menggunakan NVIDIA- SMI 460.32.03 dengan GPU NVIDIA Tesla P100 PCIe dan ukuran RAM 16GB. Pada penelitian dilakukan pelatihan pada 9 variasi model (Tabel 3) berdasarkan jumlah epoch dan learning rate serta 11 model (Tabel 4) variasi scaling residual dengan menggunakan epoch dan learning rate pada model dengan akurasi tertinggi berdasarkan variasi model sebelumnya. Pada proses pelatihan dihasilkan model terbaik pada learning rate 0.0001, epoch 200, dengan ukuran batch size 10, scaling residual InceptionResnet blok A sebesar 0.15, scaling residual InceptionResnet blok B sebesar 0.1, dan scaling residual InceptionResnet blok C sebesar 0.2 pada saat pelatihan dilakukan selama 8 jam. Pada Gambar 7 (a) menunjukkan hasil loss dan (b) hasil akurasi saat melakukan pelatihan pada model terbaik diantara 9 variasi learning rate dan epoch dan 11 model variasi scaling residual menggunakan arsitektur InceptionResnet-V2.
Tabel 3. Variasi Model Pelatihan Berdasarkan Epoch dan Learning Rate
No Model Epoch Learning Rate 1 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 50 0.01 2 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 50 0.001 3 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 50 0.0001 4 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 100 0.01 5 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 100 0.001 6 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 100 0.0001 7 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 200 0.01 8 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 200 0.001 9 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 200 0.0001
Implementasi Arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss (Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga)
Tabel 4. Variasi Model Pelatihan Berdasarkan Scaling Residual No Epoch  Learning Rate Scaling Residual Inception Resnet A Inception Resnet B Inception Resnet C 1 200 0.0001 0.2 0.25 0.3 2 200 0.0001 0.15 0.2 0.25 3 200 0.0001 0.1 0.15 0.2 4 200 0.0001 0.1 0.1 0.1 5 200 0.0001 0.15 0.15 0.15 6 200 0.0001 0.2 0.2 0.2 7 200 0.0001 0.1 0.15 0.1 8 200 0.0001 0.2 0.15 0.2 9 200 0.0001 0.3 0.2 0.1 10 200 0.0001 0.15 0.1 0.2 11 200 0.0001 1 1 1
(a) Grafik loss                                          (b) Grafik akurasi
Gambar 7. Grafik Loss dan Accuracy

## 3.4 Skenario Pengujian
Pengujian  sistem  dalam  melakukan  klasifikasi  pose  yoga  yang  terdapat  pada  citra  dengan menggunakan metode convolutional neural network arsitektur InceptionResnet-V2. Pengujian dilakukan  dengan  membandingkan  beberapa  model  pelatihan,  yang  selanjutnya  dilakukan pengujian  akurasi  menggunakan  data  uji.  Pengujian  model  yang  didapat  tersebut  memiliki parameter  jumlah  blok InceptionResnet  yang  bervariasi  digunakan  pada  pelatihan  model terhadap  888  citra  uji.  Dengan  konfigurasi  model  pelatihan  awal  ditunjukan  pada  Tabel  5. Berikut merupakan variasi blok InceptionResnet dari model 1 sampai model 5 dengan skenario pengujian yang ditunjukan pada Tabel 6.
Tabel 5. Konfigurasi Model Pengujian No Konfigurasi Pengaturan 1 GPU NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB 2 Batch Size 10 3 Loss Function Squared Hinge Loss 4 Optimizer Adaptive Moment Estimation (ADAM) 5 Epoch 200 6 Learning Rate 0.0001 7 Scaling Resdiual Block A 0.15 8 Scaling Resdiual Block B 0.1 9 Scaling Resdiual Block C 0.2
Tabel 6. Skenario Pengujian Berdasarkan Nilai Blok InceptionResnet No Model InceptionResnet Blok A  Blok B  Blok C 1 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 3 5 2 2 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 4 8 4 3 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 6 10 4 4 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 5 10 5 5 InceptionResnet-v2 + Squared Hinge Loss 10 20 10
Dilakukan  proses  pengujian  dengan  membandingkan  penggunaan scaling  residual  pada masing masing blok InceptionResnet berdasarkan 2 variasi loss function yang digunakan. Pada Tabel  7  menunjukkan  variasi  pengujian loss  function  yang  digunakan  pada  penelitian. Pengujian  dilakukan  terhadap  888  citra  uji  pada  model  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  saat pengujian blok InceptionResnet yang dilakukan sebelumnya.
Tabel 7. Skenario Pengujian Berdasarkan Loss Function Model Arsitektur Loss Function 1 InceptionResnet-v2 Squared Hinge Loss 2 InceptionResnet-v2 Cross Entropy Loss

## 3.5 Hasil Pengujian Sistem
Skema pelatihan dengan mengukur kinerja dari sistem yang dibuat menggunakan confusion matrix untuk menghitung tingkat accuracy, precision, recall, specificity dan F-Measure. Pada Gambar  8  menunjukkan  grafik  perbandingan  kinerja  antara  9  variasi  model  yang  telah dirancang dan diuji pada 888 citra uji pose yoga. Didapatkan akurasi tertinggi pada model 9 ( epoch  =  200,  dan  learning  rate  =  0.0001)  dengan  89.98%  accuracy,  90.38%  precision, 89.79% recall, 89.83% F1 score, dan 99% specificity.

## Gambar 8. Grafik Perbandingan Kinerja Model
Epoch yang dipilih pada saat melakukan pelatihan model akan berpengaruh pada akurasi yang dihasilkan, Gambar 9 menunjukkan pengaruh jumlah epoch yang digunakan terhadap akurasi
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Accuracy 10,47% 22,64% 48,87% 10,25% 64,86% 77,82% 19,93% 73,09% 89,98% Precision 3,40% 22,59% 51,50% 0,93% 69,44% 78,79% 19,36% 76,93% 90,38% Recall 9,26% 21,95% 47,24% 9,09% 63,50% 76,89% 20,26% 72,79% 89,79% F-Measure 4,20% 19,71% 45,12% 1,69% 60,48% 76,53% 12,01% 73,73% 89,83% Sensitivity 8,30% 21,95% 47,24% 9,09% 63,50% 76,89% 18,24% 72,79% 89,79% Specificity 27,19% 92,27% 94,86% 0,00% 96,48% 97,78% 55,48% 97,32% 99,00% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga Menggunakan Arsitektur InceptionResnet-V2
Implementasi Arsitektur InceptionResNet-v2 dan Squared Hinge Loss (Studi Kasus Klasifikasi Pose Yoga)
yang dihasilkan. Peningkatan akurasi terus terjadi pada pada setiap epoch dengan learning rate berbeda tiap modelnya. Pada learning rate 0.001 dan 0.0001 mulai dari epoch ke 50, 100, lalu 200 mengalami peningkatan yang signifikan.
Learning  rate  berpengaruh  terhadap  akurasi  yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 menampilkan kenaikan tingkat akurasi yang signifikan pada saat learning rate diperkecil baik pada epoch 50, 100, maupun 200. Namun, pada saat melakukan pelatihan model, semakin kecil learning  rate  yang  digunakan  akan  semakin  lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan proses pelatihan model tersebut.
Gambar 9. Grafik Pengaruh Nilai Epoch dan Learning Rate Terhadap Akurasi
Dilanjutkan dengan skema pengujian model berdasarkan 11 variasi scaling residual dan diuji pada 888 citra uji pose yoga. Pada hasil pengujian didapatkan akurasi tertinggi pada model 10 scaling residual InceptionResnet blok A sebesar 0.15, scaling residual InceptionResnet blok B sebesar  0.1,  dan scaling  residual  InceptionResnet  blok  C  sebesar  0.2  dengan  nilai  akurasi 89.98%.  Perbandingan  tingkat  akurasi berdasarkan  variasi model  pelatihan scaling residual dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Perbandingan Tingkat Akurasi Berdasarkan Variasi Scaling Residual Pada hasil perbandingan  model  pelatihan berdasarkan  variasi scaling residual (Gambar 10) diketahui bahwa tidak ada pengaruh signifikan mengenai besar atau kecilnya scaling residual terhadap  tingkat  akurasi,  hanya  dibutuhkan  penentuan scaling  residual  yang  tepat  untuk
Learning Rate 0.01 Learning Rate 0.001 Learning Rate 0.0001 0,00% 50,00% 100,00% 50 100 200 Aku ra si 50 100
200 Learning Rate 0.01 10,47% 10,25% 19,93% Learning Rate 0.001 22,64% 64,86% 73,09% Learning Rate 0.0001 48,87% 77,82% 89,98%
Pengaruh Nilai Epoch dan Learning Rate Terhadap
Akurasi Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Model 10 Model 11
Accuracy 85,70% 86,49% 86,37% 87,39% 88,18% 88,85% 87,50% 87,39% 82,09% 89,98% 61,94% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% Perbandingan Tingkat Akurasi Berdasarkan Variasi Scaling Residual
menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  semakin  tinggi.  Namun,  jika neural  network  tidak menggunakan scaling residual pada lapisannya maka akan menghasilkan nilai akurasi yang rendah dibandingkan dengan neural network yang menggunakan scaling residual. Maka dari itu dapat dikatakan bahwa penggunaan scaling residual pada arsitektur InceptionResnet-v2 digunakan untuk menstabilkan jaringan agar akurasi yang dihasilkan tidak menurun.

## Gambar 11. Grafik Perbandingan Nilai Akurasi Variasi Model Pengujian Blok InceptionResnet
Dilakukan  proses  pengujian  membandingkan  5  model  berdasarkan  variasi  dari  Blok InceptionResnet.  Pada  skenario  pengujian  yang  telah  dilakukan,  model  dengan  jumlah parameter  paling  kecil  berada  pada  Model  1  dengan  18.945.467,  sedangkan  nilai  akurasi, presisi, recall, F1 Score, dan specificity paling tinggi didapatkan oleh Model 4 dengan 89.98%, presisi 90.38%, recall 89.79%, F1 Score 89.83%, dan specificity 99.00%. Lalu dari pengujian kecepatan didapatkan Model 1 dengan 0.888 citra/detik. Gambar 11 dalam bentuk grafik untuk memudahkan  pengamatan  pengaruh  blok InceptionResnet  terhadap  nilai  akurasi  model pengklasifikasian.
Pada akurasi yang dihasilkan dari setiap model yang dirancang pada pengujian menghasilkan akurasi  tertinggi  pada  Model  4  dengan  jumlah  5  Blok InceptionResnet  A,  10  Blok InceptionResnet  B,  dan  5  Blok  InceptionResnet  C.  Pada  Model  1,  2,  3,  dan  4  mengalami peningkatan  nilai  akurasi  yang  signifikan  artinya  semakin  banyak  lapisan  yang  digunakan, jumlah parameter yang dihasilkan semakin banyak dan tingkat akurasi semakin meningkat. Namun, pada model 5 mengalami penurunan tingkat akurasi, dibutuhkan pengaturan ulang nilai scaling residual sehingga jaringan akan kembali stabil. Pada Tabel 8 menunjukan hasil pengujian berdasarkan variasi blok InceptionResnet.
Tabel 8. Hasil Pengujian 1 Berdasarkan Blok InceptionResnet Model Acc Prs Rcll F1 Scr Spf JP RK 1 87.16% 87.94% 86.68% 86.98% 98.71%  18.945.467  0.888168 2 87.27% 87.69% 87.18% 87.18% 98.73% 28.209.003 1.147238 3 87.84% 90.27% 87.35% 88.04% 98.78% 30.835.915 1.271491 4 89.98%  90.38%  89.79%  89.83%  99.00%  33.497.499 1.300950 5 85.25% 87.55% 85.00% 85.31% 98.53% 59.939.979 2.203468 Keterangan : Acc : accuracy Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Akurasi 87,16% 87,27% 87,84% 89,98% 85,25% 82,00% 83,00% 84,00% 85,00% 86,00% 87,00% 88,00% 89,00% 90,00% 91,00% d etik /citra Perbandingan Nilai Akurasi Variasi Model Pengujian

## Blok Inception Resnet
Prcs : precision Rcll : recall F1Scr : F1 Score Spcf : specificity JP : jumlah parameter RK : rata-rata kecepatan (detik/citra)
Berdasarkan  pengamatan  dari  pengujian  yang  dilakukan,  semakin  sedikit  jumlah  blok InceptionResnet yang digunakan maka akan semakin sedikit jumlah parameter yang dihasilkan begitu pula sebaliknya. Selain itu, semakin sedikit jumlah parameter yang digunakan maka akan semakin cepat proses klasifikasi citra yang dihasilkan. Dapat dibuktikan pada Model 1 memiliki jumlah parameter paling kecil 18.945.467 dan kecepatan klasifikasi rata rata tercepat dengan 0.888168 detik/citra. Gambar 12 dalam bentuk grafik untuk memudahkan pengamatan pengaruh blok InceptionResnet terhadap kecepatan pengklasifikasian.

## Gambar 12. Grafik Perbandingan Kecepatan Rata-Rata Berdasarkan Variasi Pengujian Blok InceptionResnet
Dilakukan pula pengujian dengan membandingkan beberapa model berdasarkan variasi dari Loss  Function  yang  digunakan.  Pada  skenario  pengujian,  model  dengan  nilai  loss  pada pengujian 888 data uji paling kecil berada pada Model 1 dengan nilai loss 0.9494 dan akurasi 89.98%.  Pada loss  function  digunakan  oleh  model  untuk  belajar  sedangkan  pada  akurasi mengukur seberapa baik model memprediksi dengan membandingkan prediksi model dengan nilai sebenarnya dalam hal persentase.  Berdasarkan  pengamatan yang dilakukan,  nilai loss yang  dihasilkan  menggunakan Squared  Hinge  Loss  pada  pengujian  didapatkan  lebih  kecil dibandingkan dengan menggunakan Cross Entropy. Pada Tabel 9 menunjukan hasil pengujian berdasarkan loss function.
Tabel 9. Hasil Pengujian 2 Berdasarkan Loss Function No. Model Precision Recall F1 Score  Specificity Accuracy Loss 1 90.38% 89.79% 89.83% 99.00% 89.98% 0.9494 2 85.56% 84.80% 84.83% 98.54% 85.02% 2.1988

## 4. KESIMPULAN
Kinerja  model  yang  memiliki  akurasi  tertinggi  merupakan  model  dengan  arsitektur InceptionResnet-v2 dan Squared Hinge Loss dengan epoch 200, learning rate 0.0001, scaling residual  blok  A  0.15,  blok  B  0.1,  blok  C  0.2.  Dengan  jumlah  parameter  33.497.499,
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Kecepatan Rata-Rata 0,888168 1,147238 1,271491 1,30095 2,203468 0 0,5 1 1,5 2 2,5 d etik /citra Perbandingan Kecepatan Rata-Rata Variasi Model

## Pengujian Blok InceptionResnet
menghasilkan  akurasi  sebesar  89.98%,  presisi  90.38%, recall  89.79%,  F1  Score  89.83%, specificity 99.00%, dan nilai loss pada pengujian 888 data uji sebesar 0.9494. Kecepatan rata rata  pengklasifikasian  citra  yang  dilakukan  pada  total  30  citra  adalah  1.300950  detik/citra. Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  penentuan  parameter  seperti epoch  dan learning rate yang digunakan pada model pelatihan perlu dilakukan dengan percobaan untuk mendapatkan model dengan akurasi yang tinggi dan learning curve yang baik. Pada model yang tidak menggunakan scaling residual pada proses pelatihannya akan mendapatkan akurasi yang rendah jika dibandingkan dengan model yang menggunakan scaling residual. Sedangkan pada penggunaan blok InceptionResnet, semakin banyak blok yang digunakan akan semakin baik tingkat akurasi dari model pelatihan yang dihasilkan. Pada penggunaan squared hinge loss, nilai loss pada model didapatkan lebih baik jika dibandingkan dengan cross entropy pada pengujian menggunakan data uji klasifikasi citra studi kasus pose yoga.

## DAFTAR RUJUKAN
Agarap,  A. F.  (2017). An  Architecture  Combining  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  and
Support Vector Machine (SVM) for Image Classification. 5–8. http://arxiv.org/abs/1712.03541
Agarwal, M., Gupta, S. K., & Biswas, K. K. (2020). Development of Efficient CNN model for Tomato crop disease identification. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 28, 100407. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2020.100407
Al-masni, M. A., Kim, D. H., & Kim, T. S. (2020). Multiple skin lesions diagnostics via integrated deep convolutional networks for segmentation and classification. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 190, 105351. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105351
Dong,  N.,  Zhao,  L.,  Wu,  C.  H.,  &  Chang,  J.  F.  (2020).  Inception  v3  based  cervical  cell classification combined with artificially extracted features. Applied Soft Computing, 93, 106311. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106311
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016-Decem, 770–778. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Jose, J., & Shailesh, S. (2021). Yoga Asana Identification: A Deep Learning Approach. IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  1110(1),  012002. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1110/1/012002
Kumar, D., & Sinha, A. (2020). Yoga Pose Detection and Classification Using Deep Learning. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Computer  Science,  Engineering  and Information Technology, 160–184. https://doi.org/10.32628/cseit206623
Nguyen  Quoc,  T.,  &  Truong  Hoang,  V.  (2020). Medicinal Plant  identification in  the  wild  by using  CNN. International  Conference  on  ICT  Convergence,  2020-Octob,  25–29. https://doi.org/10.1109/ICTC49870.2020.9289480
Peng, S., Huang, H., Chen, W., Zhang, L., & Fang, W. (2020). More trainable inception-ResNet
for face recognition. Neurocomputing, 411, 9–19.
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.05.022
Rishan, F., Lanka, S., Nijabdeen, S., Lanka, S., Silva, B. De, Lanka, S., Rupasinghe, L., Lanka, S., Alawathugoda, S., Lanka, S., Liyanapathirana, C., & Lanka, S. (2020). Infinity Yoga Tutor : Yoga Posture.
Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A. (2017). Inception-v4, inception-ResNet and the impact of residual connections on learning. 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2017, 4278–4284.
Tang,  Y.  (2013). Deep  Learning  using  Linear  Support  Vector  Machines. http://arxiv.org/abs/1306.0239
Verma, M., Kumawat, S., Nakashima, Y., & Raman, S. (2020). Yoga-82: A new dataset for fine-grained  classification  of  human  poses. IEEE  Computer  Society  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  Workshops,  2020-June,  4472–4479. https://doi.org/10.1109/CVPRW50498.2020.00527