## KLASIFIKASI CITRA GENUS PANTHERA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
1 Gusti Alfahmi Anwar, 2 Desti Riminarsih,
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 gustialfahmi@gmail.com, 2 destimath@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Panthera merupakan genus dari keluarga kucing yang memiliki empat spesies popular yaitu, harimau, jaguar, macan tutul, singa. Singa memiliki warna keemasan dan tidak memilki motif, harimau memiliki motif loreng dengan garis-garis panjang,  jaguar memiliki tubuh yang lebih besar dari pada macan tutul serta memiliki motif tutul yang lebih lebar, sedangkan macan tutul memiliki tubuh yang sedikit lebih ramping dari pada jaguar dan memiliki tutul yang tidak terlalu  lebar.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  genus  panther  yaitu  harimau,  jaguar, macan  tutul,  dan  singa  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network.  Model Convolutional Neural Network yang digunakan memiliki 1 input layer, 5 convolution layer, dan 2  fully  connected  layer.  Dataset  yang  digunakan  berupa  citra  harimau,  jaguar,  macan  tutul, dan  singa.  Data  training  terdiri  dari    3840  citra,  data  validasi  sebanyak  960  citra,  dan  data testing sebanyak 800 citra. Hasil akurasi dari pelatihan model untuk training yaitu 92,31% dan validasi  yaitu  81,88%,  pengujian  model  menggunakan  dataset  testing  mendapatan  hasil  68%. Hasil akurasi prediksi didapatkan dari nilai F1-Score pada pengujian didapatkan sebesar 78% untuk  harimau,  70%  untuk  jaguar,  37%  untuk  macan  tutul,  74%  untuk  singa.  Macan  tutul mendapatkan  akurasi  terendah  dibandingkan  3  hewan  lainnya  tetapi  lebih  baik  dibandingkan hasil penelitian sebelumnya.
Kata Kunci : Citra, Convolutional Neural Network, Genus Panthera, klasifikasi

## Abstract
Panthera  is  a  genus  of  the  cat  family  that  has  four  popular  species  namely,  tiger, jaguar,  leopard,  lion.  Previous  research  has  been  conducted  using  the  Naïve  Bayes  method. Accuracy  results  obtained  by  100%  for  tigers,  jaguars,  lions,  and  0%  for  leopards  (Suryanto 2014). The research still uses little data, and cannot yet predict leopard. In this study classifying tiger, jaguar, leopard and lion using the Convolutional Neural Network method. This study aims to  determine  the  accuracy  of  the  results  obtained from  the  results  of  training  and testing.  The Convolutional Neural Network model used has 1 input layer, 5 convolution layers, and 2 fully connected layers. Using the dataset for training as many as 3840, as many as 960 validations, testing  as  many  as  800.  The  accuracy  of  the  model  training  for  training  is  92.31%  and validation  is  81.88%,  testing  the  model  using  dataset  testing  has  68%  results.  Prediction accuracy  results  obtained  from  the  F1-Score  in  the  test  obtained  by  78%  for  tigers,  70%  for jaguars,  37%  for  leopards,  74%  for  lions.  Leopards  get  the  lowest  accuracy  compared  to  3 other animals.
Keywords : Classification, Convolutional Neural Network, Genus Panthera, image

## PENDAHULUAN
Panthera  adalah  genus  dari  keluarga felidae  (kucing)  yang  memiliki  empat  spesies populer,  yaitu  harimau,  singa,  jaguar  dan macan  tutul.  Genus  ini  terdiri  dari  sekitar setengah  dari  subfamili  pantherinae  atau kucing besar yang memiliki struktur tubuh dan motif  kulit  yang  berbeda.  Singa  memiliki warna  keemasan  dan  tidak  memilki  motif, harimau  memiliki  motif  loreng  dengan  garis- garis  panjang,    jaguar  memiliki  tubuh  yang lebih  besar  dari  pada  macan  tutul  serta memiliki  motif  tutul  yang  lebih  lebar, sedangkan  macan  tutul  memiliki  tubuh  yang sedikit  lebih  ramping  dari  pada  jaguar  dan memiliki tutul yang tidak terlalu lebar.
Perkembangan machine  learning pada era  sekarang  ini  memungkinkan  klasifikasi otomatis  yang  dilakukan  oleh  komputer. Penelitian sebelumnya pengklasifikasian genus panthera  menggunakan machine  learning dengan  metode naive  bayes untuk  pengkla- sifikasian  genus  panthera  yang  dilakukan dengan  melihat  warna  kulit  dari  masing- masing  spesies.  Hasil  penelitiannya  menun- jukkan  bahwa  tingkat  akurasi  pada  harimau 100%,  jaguar  100%,  macan  tutul  0%,  dan singa  100%  [1].  Pada  penelitian  tersebut digunakan  dataset  dengan  jumlah  yang sedikit dan  tidak  dapat  mengenali  macan  tutul. Deep learning adalah  sebuah  bidang  keilmuan  baru
dalam bidang machine learning sebagai solusi dari  klasifikasi  citra.  Bidang  ini  memiliki kemampuan yang sangat baik dalam computer vision .  Beberapa  metode  yang  ada  yaitu  , MLP, CNN,  dan  RNN  [2].  Salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  citra yaitu Convolutional  Neural  Network (CNN). Hal  tersebut  dikarenakan  CNN  berusaha meniru  sistem  pengenalan  citra  pada visual cortex manusia sehingga memiliki kemampuan mengolah informasi citra. Convolutional Neural Network (CNN) mengklasifikasi  citra  dalam  dua  tahap  yaitu tahap  pelatihan  dan  pengujian.  Penelitian sebelumnya  mengenai  klasifikasi  ungags dilakuakn dengan metode CNN dengan dataset yang sedikit dan hasil akurasi yang masih kecil [3]. Pada tahap pelatihan  mempelajari  ekstrasi fitur  dari  setiap  data  agar  dapat  membedakan label  dengan  label  yang  lain.  Pada  tahap pengujian  data  yang  sudah  diuji  akan dianalisis  dari  hasil  tahap  pelatihan.  Tujuan penelitian ini adalah klasifikasi genus panthera menggunakan  metode Convolutional  Neural Network .

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan pada penelitian  ini terdiri atas beberapa tahap proses. Tahapan yang diperlukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini dilakukan pengumpulan dataset untuk training dan  testing. Pada  tahap  ini  dilakukan pengunduhan dataset melalui  situs  image- net.org  dan  citra  akan  dihapus  jika  yang  tidak terbaca,  tidak  sesuai  dengan  labelnya,  dupli- kasi,  serta  objek  kurang  sesuai.  Selanjutnya dataset akan  dibagi  secara acak  untuk traning dan testing dan di unggah ke google drive.
Citra  yang  di  unduh  yaitu  harimau, jaguar,  macan  tutul,  dan  singa.  Jumlah  citra tersebut  sudah  disamakan  seluruhnya  se- banyak  5600. Dataset tersebut  dibagi  menjadi
2  bagian  yaitu dataset  training dan dataset testing . Dataset  training memiliki  citra sebanyak  4800  dan dataset testing sebanyak 800 citra. . Citra yang di unduh yaitu harimau, jaguar,  macan  tutul,  dan  singa.  Jumlah  citra tersebut  sudah  disamakan  seluruhnya  se- banyak  5600. Dataset tersebut  dibagi  menjadi 2  bagian  yaitu dataset  training dan dataset testing . Dataset  training memiliki  citra sebanyak  4800  dan dataset testing sebanyak 800  citra.  Beberapa  contoh  citra  genus panthera yang  unduh  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Citra Genus Panthera Keterangan : (a) Harimau, (b) Jaguar, (c) Macan Tutul, (d) Singa
Pelatihan klasifikasi citra genus panthera menggunakan pendekatan supervised learning. Citra  yang  digunakan  seperti  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  2  sudah  dikate- gorikan  berdasarkan  nama  label  masing- masing  yaitu  harimau,  jaguar,  macan  tutul, singa.  Model  CNN  tidak  menginterpresen- tasikan input maupun output berdasarkan sebuah  kata  melainkan,  dalam  bentuk  integer sehingga  kata  dari  harimau,    jaguar,  macan tutul,  dan  singa  direpresentasikan  sebagai integer yaitu 0 untuk harimau, 1 untuk jaguar , 2 untuk macan tutul, 3 untuk singa.
Tahap  kedua  adalah preprocessing. Pada  tahap  ini  dilakukan  proses resize citra agar  semua  citra  memiliki  ukuran  yang  sama. Ukuran dataset citra  setelah resize menjadi 128x128.  Ukuran  ini  sudah  cukup  untuk
pelatihan  karena ukuran ini tidak terlalu besar dan  tidak  terlalu  kecil  sehingga  cukup  untuk mempertahankan feature pada  citra.  Selan- jutnya dataset disimpan  kedalam  file  ber- ekstensi  .pickle.  Setelah  itu,  file  dimuat  dan akan  dilakukan  normalisasi.  Pada  tahap normalisasi nilai pixel yang sebelumnya 0-255 diubah menjadi 0-1 dengan cara membagi nilai pixel- nya  dengan 255. Pembagian  dengan 255 bertujuan  untuk  mempercepat  waktu  kom- putasi  pada  saat  pelatihan.  Label  citra  yang bertipe  data  integer  selanjutnya  diubah  men- jadi one-hot encoding . Hal ini bertujuan untuk menghindari  permasalahan  pada  algortima machine  learning dimana  angka  yang  lebih besar  adalah  angka  yang  lebih  baik.  Oleh karena  itu,  solusi  yang  tepat  adalah  meng- gunakan one-hot encoding.
Data training selanjutnya  dibagi  men- jadi data training dan data validation didapat- kan  sebanyak  20%    dari dataset  training , sedangkan  untuk  testing  dipilih  secara  acak dengan  total  800  citra  dari  image-net.org dengan  masing-masing  200  citra  setiap  kelas dan  disimpan  ke  dalam  pickle.  Setelah  itu dilakukan  pembuatan  arsitek  model  CNN beserta  pelatihan  arsitek  model  CNN.  Setelah pelatihan  arsitek  model  selesai,  lalu  model disimpan. Model yang telah disimpan digunakan  untuk  tahap  pengujian  terhadap data testing .  Dari  pengujian  tersebut  akurasi model didapatkan.

## Arsitektur Model CNN
Pada  tahap  ini  arsitektur  yang  digu- nakan  memiliki  1 input  layer, 5  c onvo-lution layer, 5 pooling layer, 1 flatten layer , 2 fully- connected layers, dan  1 output  layer . Input layer menerima  citra  yang  memiliki  ukuran 128x128x3. Convolution  layers memiliki filter sebesar 3x3 yang diakhiri dengan fungsi aktivasi  ReLU. Convolution  layer 1  –  5 memiliki  filter  yang  berjumlah  32,  64,  128, 256,  512. Pooling  layers memiliki  ukuran sebesar  2x2  dengan strides sebesar  2x2.
Dropout setelah convolution  layers adalah 0.2. Fully-connected  layers memiliki  256 dense yang  diakhiri  dengan  fungsi  aktivasi ReLU serta  nilai  dropout  adalah  0.5.  Output layers  memiliki  4 dense .  Model  CNN  secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada  Gambar  3  ditunjukkan  model CNN  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.
Model  CNN  memiliki  2  tahap  yaitu feature learning dan fully  connected. Pada  tahap feature  learning terdapat  3  proses  yaitu con- volution , pooling dan dropout. Sedangkan tahap fully connected memiliki 3 proses  yaitu flatten , fully-connected , dan dropout.
Model  memiliki input citra  yang  ber- ukuruan  128x128x3.  128  adalah  ukuran pixel dan  3  adalah  komponen  warna  RGB.  Citra akan  dikonvolusi,  kemudian  akan  dilakukan proses pooling dan  ditambahkan dropout.
Arsitektur  Model  CNN  pada feature  learning untuk konvolusi pertama menggunakan jumlah  filter  sebanyak  16  dengan  ukuran kernel  3x3  ,  lalu  dilanjutkan  dengan  proses pooling  dengan  ukuran  2x2  dengan  ukuran stride  2x2  dan  dilanjutkan  dengan  dropout dengan  nilai  0.2.  Untuk  konvolusi  kedua menggunakan  jumlah  filter  sebanyak  32 dengan  ukuran  kernel  3x3  ,  lalu  dilanjutkan dengan  proses  pooling  dengan  ukuran  2x2 dengan  ukuran  stride  2x2  dan  dilanjutkan dengan  dropout  dengan  nilai  0.2.  Untuk konvolusi  ketiga  menggunakan  jumlah  filter sebanyak  64  dengan  ukuran  kernel  3x3  ,  lalu dilanjutkan  dengan  proses  pooling  dengan ukuran  2x2  dengan  ukuran  stride  2x2  dan dilanjutkan  dengan  dropout  dengan  nilai  0.2. Untuk  konvolusi  keempat  menggunakan jumlah  filter  sebanyak  128  dengan  ukuran kernel  3x3  ,  lalu  dilanjutkan  dengan  proses pooling  dengan  ukuran  2x2  dengan  ukuran stride  2x2  dan  dilanjutkan  dengan  dropout yang  bernilai 0.2.
Gambar 3. Arsitektur Model CNN
Pada fully  connected dilanjutkan  ke- tahap  flatten,  yaitu  mengubah  hasil  dari konvolusi  menjadi  vektor  1  dimensi.  Lalu dilanjutkan ke lapisan fully connected pertama yang  memiliki dense 100  dan  dilanjutkan dengan  dropout  yang  bernilai  0.5.  Lalu dilanjutkan  ke  lapisan  fully  connected  kedua yang  memiliki dense 10  dan  dilanjutkan dengan  dropout  yang  bernilai  0.5.  lalu dilanjutkan  kelapisan  terakhir  yang  memiliki dense 4 yang setiap densenya mewakili 1 jenis citra.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pelatihan Model
Pelatihan  model  CNN    dilakukan dengan steps sebanyak  100, epoch sebanyak  100, batch sebanyak  64,  waktu training 46  menit, dataset  training menghasilkan  akurasi  sebesar  0.9231  dan loss  0.2062. Dataset  validation memiliki akurasi  sebesar  0.8188  dan  loss  0.6469. Hasil  dari  pelatihan  ini  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Akurasi pelatihan Pelatihan Akurasi Loss Training 92,31% 20,62% Validation 81,88% 64,69%
Tabel 2. Confusion Matrix Validation
PREDIKSI
Harimau  Jaguar  Macan  Singa
S EBEN A R N Y A Harimau 232 6 9 16 Jaguar 6 181 39 2 Macan Tutul 2 71 157 16 Singa 3 1 6 216
Pada  Tabel  2  disajikan  hasil  prediksi dari dataset  validation untuk  masing-masing kelas  pada  genus  Panthera. Dataset  validation terdiri  dari  960  citra  atau  20%  dari dataset training .
Pada Tabel 2 diperoleh informasi keber- hasilan  model  dalam  mengklasifikasikan  citra sesuai  dengan  kelasnya.  Tingkat  keakuratan validation diukur untuk melihat ketepatan mo- del dalam mengklasifikasikan genus panthera .
Dari  960 citra data validation ,  model  dapat
memprediksi dengan nilai akurasi sebesar 68% didapatkan dengan perhitungan berikut.
232 + 181 + 157 + 216 960 ∗ 100% = 81,88%

## Hasil Pengujian Model
Pada  Tabel  3  berikut  disajikan  hasil prediksi  dari dataset  training untuk  masing- masing  kelas  pada  genus  Panthera. Dataset training terdiri  dari  800  citra  dengan  banyak- nya citra tiap kelas adalah 200 citra.
Tabel 3. Confusion Matrix Testing
PREDIKSI
Harimau  Jaguar  Macan  Singa
S EBEN A R N Y A Harimau 181 14 2 3 Jaguar 5 190 4 1 Macan Tutul 18 130 49 3 Singa 59 12 7 122
Tingkat keakuratan testing diukur untuk melihat  ketepatan  model  dalam  mengklasifi- kasikan genus  panthera .  Dari  800 citra data testing , model dapat memprediksi dengan nilai akurasi  sebesar  68%  didapatkan  dengan perhitungan berikut.
181 + 190 + 49 + 122
800 ∗ 100% = 68%
Berdasarkan  hasil  pengujian  maka diperoleh  hasil  bahwa  tingkat  akurasi  untuk model  CNN  yang  telah  dibuat  untuk klasifikasi genus panthera adalah sebesar 68%. Meskipun  tingkat  akurasi  belum  mencapai 90%  tetapi  sudah  berhasil  memperbaiki  hasil penelitian  sebelumnya  terutama  untuk  klasi- fikasi macan tutul. Pada penelitian sebelumnya [1]  macan  tutul  belum  berhasil  diklasifika- sikan. Pada penelitian ini, dari 200 citra macan tutul,  sudah  49  citra  yang  berhasil  dikenali sebagai  macan tutul sedangkan sebagian besar macan tutul dikenali sebagai jaguar.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dila- kukan  klasifikasi  genus panthera dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  python dengan metode Convolutional
Neural Network .  Arsitektur  model  CNN  yang  digu- nakan  memiliki  1 input  layer ,  5 convolution layer , dan 2 fully connected layer.
Hasil  pelatihan  yang  menggunakan dataset training sebanyak 3840  citra memiliki akurasi  sebesar  92,31%  dan  loss  sebesar 20,62%,  sedangkan  pada dataset validation
yang  memiliki  citra  sebanyak 960 memiliki akurasi  sebesar  81,88%  dan  loss  sebesar 64,69%.
Hasil pelatihan terhadap dataset validation yang  memiliki  960  citra  memiliki akurasi  sebesar  81,88%. Precision sebesar 95%  untuk  harimau,  70%  untuk  jaguar,  74% untuk  macan  tutul,  87%  untuk  singa. Recall sebesar  88%  untuk  harimau,  79%  untuk jaguar,  65%  untuk  macan  tutul,  96%  untuk singa. F1-score sebesar 92%  untuk  harimau, 74%  untuk  jaguar,  69%  untuk  macan  tutul, 91%  untuk  singa.  Macan  tutul  mendapatkan akurasi terendah dibandingkan 3 yang lainnya.
Hasil  pengujian  yang  menggunakan dataset  testing yang  memiliki  800  citra memiliki  akurasi  sebesar  68%. Precision se- besar  69%  untuk  harimau,  55%  untuk  jaguar, 79%  untuk  macan  tutul,  95%  untuk  singa. Recall sebesar 91% untuk harimau, 95% untuk jaguar,  24%  untuk  macan  tutul,  61%  untuk singa. F1-score sebesar 78%  untuk  harimau, 70%  untuk  jaguar,  37%  untuk  macan  tutul, 74%  untuk  singa.  Macan  tutul  mendapatkan akurasi terendah dibandingkan 3 yang lainnya.
Pada  penelitian  selanjutnya  saran  yang dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  peneli- tian  terkait  klasifikasi  genus panthera dengan menggunakan  metode Convolutional  Neural Network adalah  menggunakan  ukuran  citra yang  lebih  besar  dari  128x128.  Dengan menambahkan  jumlah  citra untuk  mening- katkan  performa  pelatihan  model.  Dengan penambahan ekstraksi fitur tekstur pada citra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Suryanto, B. Andrianto, F. Alvianda, H.  A.  Saputor,  dan  M.  S.  Siregar,
“Pengklasifikasian Genus Panthera (Harimau,  Singa,  Jaguar  dan  Macan Tutul  dengan  metode  Naïve  Bayes)”, 2014. [Daring]. Tersedia: https://fdokumen.com/document/pengkl asifikasi-genus-panthera-harimau-singa-
jaguar-dan-program-teknologi.html, [Diakses 23 Agustus 2019].
[2] Ensiklopedia Biologi Dunia Hewan Vol. 2  Mamalia.  Jakarta:  Lentera  Abadi,
2017.
[3] I.  W. Suartika  E. P.,  A.  Y.  Wijaya,  dan R. Soelaiman, “Klasifikasi citra menggunakan Convolutional  Neural Network (CNN)  pada  Caltech  101”,
Jurnal Teknik ITS , vol. 5, no. 1, 2016.
[4] K.  Chauhan  dan  S.  Ram,  “Image
classification  with  deep  learning  and comparison between different convolutional  neural  network  structures using tensorflow and keras”,
International Journal of Advance Engineering and Research Development , vol. 5, Issue 02, hal. 533- 538, 2018.
[5] S. Samuel,  “Pengenalan  Deep  Learning Part 7 : Convolutional Neural Network”,
medium.com ,  Nov  13,  2017.  [Daring].
Tersedia:
https://medium.com/@samuelsena/peng enalan-deep-learning-part-7- convolutional-neural-network-cnn- b003b477dc94. [Dikases 23Agustus 2019].
[6] J.  Brownlee,  “How  to  configure  image data  augmentation  in  Keras”,  April, 2019. [Daring]. Tersedia: https://machinelearningmastery.com/ho
w-to-configure-image-data- augmentation-when-training-deep- learning-neural-networks/.  [Diakses  5 Juli 2019].
[7] L.  Zmudzinski,  “Deep  learning  guinea
pig  image  classification  using  Nvidia DIGITS and GoogLeNet”,  2016. [Daring]. Tersedia: http://ceur- ws.org/Vol-2240/paper16.pdf . [Diakses 26 Agustus 2019].
[8] N. Srivastava, G. Hinton, A. Krizhevsy,
I.  Sutskever,  dan    R.  Salakhutdinov, “Dropout:  A    Simple  way  to  prevent neural  networks  from  overfitting”,
Journal  Machine  Learning  Research, vol. 15, no. 1, hal. 1929-1958, 2014.
[9] Keras  Documentation.  “Keras  :  The
Python Deep Learning library”. [Daring]. Tersedia: https://keras.io/.
[Diakses 26 Agustus 2019].