ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 4 | Halaman 841 - 855
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i4.841
Oktober 2021

## Evaluasi Optimizer pada Residual Network
untuk Klasifikasi Klon Teh Seri GMB Berbasis

## Citra Daun
KOREDIANTO USMAN 1 , NOR KUMALASARI CAECAR PRATIWI 1 , NUR IBRAHIM 1 , HERI SYAHRIAN 2 , VITRIA PUSPITASARI RAHADI 2
1 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia 2 Pusat Penelitian Teh dan Kina Gambung, Bandung, Indonesia Email: caecarnkcp@telkomuniversity.ac.id
Received 12 Maret 2021 | Revised 18 Mei 2021 | Accepted 15 Juni 2021

## ABSTRAK
Komoditas  teh  berperan  strategis  terhadap  pertumbuhan  perekonomian Indonesia,  salah  satunya  dari  teh  klon  Gambung  (GMB).    Klon  GMB  memiliki beberapa karakter khas, dengan tingkat kemiripan morfologi yang sangat tinggi. Hal  ini  berdampak  pada  proses  pengenalan  klon  GMB  dilakukan  melalui pengamatan visual oleh tenaga ahli sangat rentan terhadap kesalahan identifikasi. Sehingga, dalam penelitian ini dirancang suatu sistem identifikasi terhadap 11 klon teh seri GMB (GMB-1 hingga GMB-11) dengan menggunakan arsitektur ResNet101. Evaluasi sistem akan dilakukan dengan membandingkan tujuh algoritma optimizer yang  berbeda,  yaitu;  Adam,  SGD,  RMSProp,  AdaGrad,  AdaMax,  AdaDelta  dan Nadam.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Adam  dan  SGD  memberikan  nilai rata-rata presisi, recall dan F1-score terbaik. Selain itu,  Adam memberikan nilai akurasi  yang  cenderung  stabil  sejak  iterasi  pertama.  Metode  yang  diusulkan memberikan  tingkat  presisi,  recall,  F1-score  sebesar  96%  dan  akurasi  terbaik sebesar 97%.
Kata kunci : klasifikasi daun teh, seri Gambung (GMB), CNN, ResNet101

## ABSTRACT
Gambung  (GMB)  tea  is  one  of  the  tea  commodities  that  plays  a  key  role  in Indonesia's economic development. GMB clones have a number of distinguishing characteristics, including a high degree of morphological similarities. This has an impact  on  the  process  of  identifying  GMB  clones  through  visual  observation  by experts who are subject to mistakes. In this study, ResNet101 architecture was used  to  create  an  identification  scheme  for  11  tea  clones  from  the  GMB  series (GMB-1  to GMB-11). System evaluation  will  be carried out  by  comparing seven different  optimizer;  Adam,  SGD,  RMSProp,  AdaGrad,  AdaMax,  AdaDelta,  and Nadam. The test results indicate that Adam and SGD have the highest average accuracy, recall, and f1-score values. Adam also has an accuracy value that has remained  consistent  since  the  first  iteration.  The  proposed  method  provides highest precision, recall, F1-score of 96% and accuracy of 97%.
Keywords : tea leaves classification, GMB series, CNN, ResNet101

## 1. PENDAHULUAN
Teh  menjadi  salah  satu  komoditas  ekspor  utama  bagi  Indonesia.  Hasil  teh  Indonesia setidaknya  telah  diekspor  ke  sekitar  78  negara  dunia.  Jumlah  penyerapan  tenaga  kerja perkebunan teh menduduki posisi tertinggi jika dibandingkan komoditas agrobisnis lainnya, mencapai dua juta orang di Indonesia (Basorudin, dkk, 2019). Pada tahun 2014 tercatat total luas area perkebunan teh mencapai 121.030 ha yang tersebar di Provinsi Jawa Barat, Jawa  Tengah,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Jambi,  dan  beberapa  wilayah  Indonesia lainnya.  Berdasarkan  status  kepemilikan  usaha,  perkebunan  teh  dibedakan  menjadi perkebunan besar negara (PBN), perkebunan besar swasta (PBS) dan perkebunan rakyat (PR). Dari  total  wilayah  perkebunan  teh,  PR  menduduki  posisi  dengan  area  terluas,  mencapai 42,82% dari keseluruhan areal perkebuan teh Indonesia, PBN menduduki posisi kedua dengan cakupan  sebesar  33,74%,  sedangkan  sisanya  dipegang  oleh  PBS  hanya  23,44% (Indarti, 2015) . Tahapan penting untuk mencapai produksi teh yang berkelanjutan ( sustainable tea production)  ialah proses pemilihan bahan tanam yang sesuai. Terhitung sejak tahun 1998, PPTK Gambung, sebagai Pusat Penelitian Teh dan Kina telah memasarkan klon unggul varietas assamika, yaitu GMB-1 sampai dengan GMB-11, dimana klon GMB 7 merupakan klon terunggul jika dilihat dari pencapaian produktivitasnya (Haq & Karyudi, 2013) . Klon seri GMB memiliki tingkat kemiripan morfologi yang tinggi, hal ini dikarenakan banyaknya kombinasi persilangan dari tetua yang sama sebagai induk dari klon unggul seri GMB tersebut. Karakter morfologi yang dapat membedakan antar jenis klon unggul seri GMB tersebut adalah karakter daunnya. Hingga  saat  ini  karakterisasi  dan  identifikasi  klon-klon  unggul  seri  GMB  tersebut  dilakukan secara  manual  oleh  tenaga  ahli  yang  terlatih  dalam  membedakan  karakter  morfologi  daun tersebut secara visual. Proses identifikasi secara visual, selain proses sangat bergantung pada keberasaan tenaga ahli, juga sangat beresiko tinggi terhadap kesalahan pembacaan jenis klon dan akan merugikan dalam rentang waktu yang panjang.
Beberapa peneliti terdahulu  telah  banyak  melakukan perancangan  sistem untuk identifikasi dan klasifikasi  tanaman berbasis  pengolahan citra morfologi  daun. Penelitian  untuk  deteksi terhadap 14 spesies tanaman India yaitu Pipal, Nerium Asoka, Crown, Hibiscus, Mango, Betel, Jackfruit,  Cannonball,  Neem,  Curryleaf,  Moringa,  Mint  dan  Lemon  dengan  metode  prewitt, sobel dan laplacian sebagai algoritma edge detection serta KNN dan SVM sebagai classifier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan proses deteksi tepi dan pre-training yang tepat, model Convolutional Neural Network (CNN) yang diusulkan mampu mendeteksi spesies daun dengan lebih akurat (Vilasini & Ramamoorthy, 2020) . Penelitian terhadap pengenalan 93 spesies dari lima genus Camellia berdasarkan karakter morfologi daun dilakukan menggunakan metode Learning Vector Quantization Neural Network (LVQ-ANN), Dynamic Architecture for Artificial  Neural  Networks  (DAN2),  dan  Support  Vector  Machines  (SVM).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  DAN2  dan  SVM  mampu  melakukan  klasifikasi  dengan  sangat  baik, ditunjukkan  oleh  tingkat  akurasi  sistem  mencapai  97,92%  dan  91,11% (Lu,  dkk,  2012) . Sedangkan penelitian untuk klasifikasi klon teh berbasis pengolahan citra daun sangat sedikit ditemukan,  beberapa  diantaranya  adalah  penelitian  yang  berhasil  melakukan  klasifikasi terhadap lima jenis teh China, yaitu Anji white tea, Biluochun, Dahongpao, Tieguanyin dan Yixing black tea. Dataset yang digunakan berjumlah 125 citra daun, setiap kelas terdiri dari masing-masing  25  citra.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dirancang memberikan pendekatan yang efektif untuk proses identifikasi teh dengan tingkat kesesuaian varietas  mencapai  86,4% (Chen  &  Xianqing,  2019) .    Penelitian  yang  secara  spesifik membahas klasifikasi klon teh Seri GMB diantaranya adalah identifikasi terhadap tiga kategori klon seri GMB, yaitu GMB-3, GMB-9 dan GMB-11. Total dataset citra yang digunakan selama pengujian sistem adalah 1966 citra, yang terbagi menjadi 598 citra untuk GMB-3, 699 citra untuk  GMB-9  dan  669  untuk  GMB-11.  Hasil  pengujian  diperoleh  bahwa  arsitektur  VGGNet
menghasilkan akurasi sistem yang lebih baik jika dibandingkan arsitektur AlexNet. Namun, jika dilihat  dari loss,  AlexNet  menghasilkan  loss  yang  lebih  stabil.  AlexNet  mampu  melakukan klasifikasi tiga kelas teh seri GMB dengan nilai akurasi sebesar 95,38%, sedangkan akurasi untuk arsitektur VGGNet16 mencapai 96,15%. Selanjutnya adalah penelitian untuk klasifikasi teh seri GMB-1 sampai dengan GMB-11 dengan menggunakan model CNN sederhana (Rizal, dkk, 2020) . Model CNN yang diusulkan terdiri dari tiga hidden layer serta satu fully connected layer dan aktivasi softmax. Dataset terdiri dari data training dan data validasi yang masing masing  berjumlah  1266  dan  423  citra.  Setelah  melakukan  proses training  dan  validasi, diperoleh  hasil  performasi  sistem  dengan  akurasi  sebesar  86%  dan loss    8,7%.  Penelitian untuk  mengklasifikasikan  daun  teh  Seri  GMB  dan  Non-GMB  juga  telah  dirancang  dengan menggunakan arsitektur CNN sederhana dengan dua hidden layers dan sebuah fully connected layer, menggunakan fungsi aktivasi sigmoid (Ibrahim, dkk, 2020) . Dataset yang digunakan dalam penelitian ini sejumlah 212 citra latih dan 71 citra uji. Setelah dilakukan epoch sebanyak 50,  diperoleh  akurasi  sebesar  100%  dengan loss  sebesar  0,0007.  Penelitian  untuk menglasifikasikan 6 seri klon teh GMB (GMB-1, GMB-3, GMB-4, GMB-7, GMB-9 dan GMB-11) juga telah dilakukan dengan menggunakan arsitektur ResNet dan DenseNet (Ramdan, dkk, 2020) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi terbaik sebesar 93,28% diperoleh saat sistem menggunakan arsitektur Residual Network dengan Adam optimizer dan learning rate sebesar 1e-4.
Penelitian (Ramdan, dkk, 2019) melaporkan bahwa kinerja sistem yang dirancang sudah sangat baik, tetapi memiliki keterbatasan hanya mampu melakukan klasifikasi ke dalam tiga kelas dari total sebelas kelas yang ada pada teh seri GMB. Sedangkan sistem yang diusulkan oleh (Rizal, dkk, 2020) telah mampu melakukan identifikasi terhadap 1689 citra daun dan mengklasifikasikannya  ke  dalam  sebelas  kelas  klon  teh  seri  GMB,  tetapi  nilai  akurasi  yang diperoleh  masih  di  bawah  90%.  Sedangkan  penelitian (Ibrahim,  dkk,  2020) telah menghasilkan akurasi 100%, tetapi model terbatas hanya untuk klasifikasi klon GMB dan Non- GMB,  dengan  jumlah  data  yang  terbatas.  Penelitian (Ramdan,  dkk, 2020) menunjukkan bahwa arsitektur ResNet mampu menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi  enam  seri  klon  teh  GMB.  Sehingga  penelitian  ini  diusulkan  untuk  melengkapi kekurangan  sistem  yang  telah  dirancang  pada  terdahulunya.  Sistem  dirancang  untuk mengenali sebelas  kelas teh  pada  klon seri GMB  dengan menggunakan Arsitektur  Residual Network 101 (ResNet 101). Evaluasi akan berfokus pada perbandingan kinerja sistem terhadap penggunaan tujuh algoritma optimizer yang berbeda yaitu; Adam, SGD, RMSProp, AdaGrad, AdaMax, AdaDelta dan Nadam.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah sistem yang mampu melakukan deteksi dan klasifikasi daun tanaman teh seri GMB-1 sampai dengan GMB-11.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Gambar 1 adalah blok diagram sistem yang akan dirancang. Sistem akan menerima masukan berupa  citra  daun  teh  klon  GMB,  selanjutnya  ResNet101  bertanggung  jawab  dalam  proses ektraksi  ciri  dan  klasifikasi.  Keluaran  dari  sistem  ialah  daun  teh  seri  GMB  yang  sudah terklasifikasi menjadi salah satu dari sebelas kelas yang diuji, yaitu; GMB-1, GMB-2, GMB-3 hingga GMB-11.

## 2.1 Akuisisi Citra
Data yang digunakan sebagai masukan sistem diperoleh dari Pusat Penelitian Teh dan Kina (PPTK) Gambung, Jawa Barat. Total citra keseluruhan sebanyak 3300 citra, dengan masing- masing kelas terdiri dari 300 citra. Setiap citra berukuran 3120  ×  4160 piksel, diambil dengan kamera smartphone dengan resolusi 13 MP. Smartphone tersebut kami sematkan pada sebuah casing  box  tertutup  seperti  tampak  pada  Gambar  2  di  bawah.  Penggunaan  casing  box berfungsi  untuk  mengurangi  pengaruh  dari  pencahayaan  lingkungan  sekitar  dan  untuk keseragaman latar belakang citra.

## Gambar 2. Kotak GT-Id ( Gamboeng Tea Identification)
Dari total keseluruhan data, 80% (2640 citra) digunakan sebagai data latih dan sisanya (660 citra) digunakan sebagai data uji. Dengan demikian, setiap kelas dari GMB-1 hingga GMB-11 menggunakan  data  latih  masing-masing  sejumlah  240  citra,  dan  data  uji  masing-masing sejumlah  60  citra.  Gambar  3  berikut  ini  merupakan sample  daun  tanaman  teh  seri  GMB-1 sampai dengan GMB-11 :
GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11

## Gambar 3. Daun Teh Seri GMB
Klon teh seri GMB-1 hingga GMB-11 memiliki karakter diantaranya: pucuk daun yang lebar dan besar, terdapat gelombang pada permukaan daun, selain itu permukaan daunnya juga mengandung lapisan lilin yang sangat jelas terlihat, jumlah tulang daun antara 8-13 pasang, persentase  pucuk  peko  tinggi,  warna  daun  bervariasi  antara  hijau  agak  tua  hingga  hijau terang, hijau kekuningan, hijau agak muda,  hijau sedikit gelap. Klon seri GMB 1, GMB 3, GMB 4, GMB 7, GMB 9, dan GMB 11 merupakan seri Gambung yang memiliki karakteristik fisik yang paling mirip satu sama lain. Berdasarkan data dari Pusat Penelitian dan Pengembangan
Perkebunan Indonesia, daun teh seri GMB memiliki ciri-ciri sebagai berikut:
Tabel 1. Morfologi Daun Teh Seri GMB
Seri Daun Teh Ciri-ciri Morfologi GMB-1 Warna daun hijau muda, ujung daun runcing, tulang daun 18-26 buah atau 9-13 pasang, tepi daun bergerigi besar, tajam tidak beraturan, muka daun bergelombang licin. GMB-2 Warna daun hijau muda, ujung daun meruncing, tulang daun 20-28 buah atau 10-14 pasang, tepi daun bergerigi agak tumpul dan beraturan, muka daun bergelombang hampir rata. GMB-3 Warna daun hijau agak tua, ujung daun meruncing, tulang daun 18-26 buah atau 9-13 pasang, tepi daun bergerigi besar dan beraturan, muka daun bergelombang hampir rata.
GMB-4 Warna  daun hijau muda, ujung daun meruncing, tulang  daun 18-26 buah  atau 9-13  pasang, tepi  daun bergerigi besar dan beraturan, tepi daun bergerigi tajam, jarang dan beraturan, muka daun bergelombang agak licin. GMB-5 Warna daun hijau agak kusam, ujung daun meruncing, tulang daun 16-24 buah atau 8-12 pasang, muka daun bergelombang agak rata. GMB-6 Warna daun hijau agak tua, ujung daun meruncing, tulang daun 22-26 buah atau 11-13 pasang, tepi daun bergerigi tajam, jarang dan beraturan, muka daun bergelombang sangat jelas. GMB-7 Warna daun hijau terang, ujung daun meruncing, tulang daun 18-24 buah atau 9-12 pasang, tepi daun bergerigi kecil beraturan, muka daun bergelombang agak mengkilat GMB-8 Memiliki warna daun hijau agak tua, ujung daun meruncing, tulang daun 18-24 buah atau 9-12 pasang, tepi daun bergerigi tajam dan beraturan, muka daun bergelombang kurang jelas GMB-9 Memiliki warna daun hijau kekuningan, ujung daun meruncing, tulang daun 16-24 buah atau 8-12 pasang, tepi daun bergerigi tajam dan beraturan, muka daun bergelombang
GMB-10 Memiliki warna daun hijau sedikit gelap, ujung daun meruncing, tulang daun 16-26 buah atau 9-13 pasang, tepi daun bergerigi besar, tajam dan beraturan, muka daun bergelombang. GMB-11 -

## 2.2  Perancangan Sistem
Pada penelitian kali ini, sistem dirancang untuk mengklasifikasi klon teh seri Gambung (GMB) berbasis  citra  daun.  Sistem  dibangun  dengan  menggunakan  pemodelan Residual  Network (ResNet). ResNet pertama kali diperkenalkan oleh (He, dkk, 2016) untuk aplikasi pengenalan citra ( image recognition). Ide utama dari arsitektur ResNet adalah pemetaan nilai residu yang mudah untuk dioptimasi. ResNet menggunakan koneksi pintas yang akan membentuk residual block (Zhang, dkk, 2018) . Koneksi pintas memungkinkan lapisan sebelumnya dimasukkan langsung  ke  lapisan  yang  lebih  dalam (Gulli, dkk,  2019) .  Hadirnya  koneksi  pintas  untuk menjawab permasalahan yang sering muncul pada arsitektur CNN dimana nilai akurasi akan mengalami saturasi kemudian menurun dengan cepat ketika jaringan mulai untuk konvergen, seiring bertambahnya kedalaman jaringan (Hariyani, dkk, 2020) . Residual block berfungsi untuk meningkatkan nilai akurasi jaringan seiring dengan meningkatnya kedalaman lapisan yang digunakan (Wu, dkk, 2019) . Gambar 4 di bawah ini mengilustrasikan skip connection pada ResNet.
Gambar 4. Ilustrasi Koneksi Pintas pada Arsitektur ResNet
Seperti pada arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) pada umumnya, arsitektur ResNet juga  terdiri  dari  beberapa  jenis layer,  yaitu  diantaranya  convolutional  layer,  pooling  layer, fungsi  aktivasi,  dan fully  connected  layer (Indolia,  dkk,  2018) .  Lapis  konvolusi  akan melakukan ektraksi ciri dengan cara melakukan operasi matematis konvolusi antara matriks masukan  dengan  sebuah filter.  Pooling  layer  digunakan  untuk  down-sampling  atau
mengurangi  proses  kompleksitas  untuk  lapisan  berikutnya.  Pengurangan  kompleksitas dilakukan dengan  cara  membandingkan piksel-piksel  yang  bertetangga  dan menjadikannya satu  nilai  saja.  Nilai  yang  terpilih  ditetapkan  sebagai  nilai  rata-rata  ( average  pooling)  atau maksimum ( max pooling). Arsitektur ResNet yang digunakan dalam penelitian ini ialah ResNet- 101, secara total memiliki 101 susunan layer seperti dijabarkan pada Tabel 2 dan Gambar 5 di bawah ini. Selain ResNet-101, terdapat beberapa tipe arsitektur residual network lain, seperti ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, dan ResNet-152. Pada bagian akhir dari arsitektur Residual Network  menggunakan  fungsi  aktivasi  softmax,  persamaan  fungsi  aktivasi  dapat  dituliskan menjadi Persamaan (1).
𝑆𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥  𝑧 = exp (𝑧 )
∑ 𝑧 (1)
Gambar 5. Blok Diagram Arsitektur ResNet-101
Tabel 2. Susunan Lapis pada Arsitektur ResNet-101
Nama Lapisan Susunan Lapisan Conv1 7  × 7 , 64, Stride 2 Conv2_x 3  × 3 Max Pooling, Stride 2
1  × 1, 64 3  × 3, 64
1  × 1, 256 × 3 Conv3_x 1  × 1, 128 3  × 3, 128 1  × 1, 512 × 4 Conv4_x
1  × 1, 256 3  × 3, 256 1  × 1, 1024 × 23 Conv5_x 1  × 1, 512
3  × 3, 512
1  × 1, 2048 × 3
Average Pooling, Fully Connected 1000, Aktivasi Softmax
Dalam rangka memperkecil error atau selisih antara prediksi dan target, arsitektur CNN akan terus dilatih untuk memperbaharui bobot dan bias, optimizers berperan penting dalam proses ini.    Dalam machine  learning  terdapat  tiga  metode  utama  optimizers,  yaitu  deterministic gradient,  stochastic,  dan  perpaduan  keduanya (Soydaner,  2020) . Stochastic  Gradient Descent (SGD) akan melatih neural network dengan melakukan perhitungan estimasi gradien menggunakan fungsi loss. Nilai parameter 𝜃 akan diperbaharui pada iterasi pada selang waktu 𝑡 . Pembaruan bobot menjadi Persamaan (2).
𝜃 = 𝜃 − 𝜂𝑑
(2)
dimana 𝑑 merepresentasikan gradien dari fungsi objektif berdasarkan 𝜃 pada interval waktu 𝑡 dan 𝜂 adalah learning rate. AdaGrad adalah teknik pengoptimalan adaptif yang menyesuaikan besarnya learning  rate  untuk  memperbarui  semua  parameter.  Pembaruan  bobot  menjadi Persamaan (3).
𝜃 = 𝜃 − 𝜂 𝐷 + 𝜀 𝑑 (3)
dimana 𝐷 adalah  matriks  diagonal,  yang  setiap  elemen  diagonalnya  berisi  penjumlahan estimasi gradien terhadap 𝜃 pada interval waktu 𝑡 , sedangkan 𝜀 adalah bilangan kecil untuk menghindari  hasil  pembagian  dengan  nol.  Adadelta  merupakan  modifikasi  Adagrad  yang bertujuan  mengurangi learning  rate  yang  terus  menurun  secara  monoton.  Adagrad mengakumulasikan  semua  gradien  kuadrat  sebelumnya  untuk  memperbarui learning  rate, sedangkan Adadelta menggunakan jendela 𝑠 yang berukuran tetap.
𝜃 = 𝜃 − Δ𝜃 (4)
Dimana besarnya Δ𝜃 = − [ ] 𝑑 dan 𝑅[𝑑 ] = 𝛾𝑅[𝑑 ] + (1 − 𝛾)𝑑 .
Aturan pembaruan bobot pada optimizer RMSprop dilakukan dengan membagi learning rate dengan akar kuadrat dari rata-rata gradien kuadrat yang menurun secara eksponensial 𝑅[𝑑 ] .
𝜃 = 𝜃 −
𝜂 𝑅[𝑑 ] + 𝜀 𝑑 (5)
Optimizer Adam akan menyimpan nilai rata-rata eksponensial dari gradien masa lalu ( 𝑎 ) yang mewakili  momen  pertama  (rata-rata)  dan  gradien  kuadrat  masa  lalu  ( 𝑢 )  yang  mewakili momen kedua (variansi).
𝑎 = 𝛽 𝑎
+ (1 + 𝛽 ) 𝑑
(6)
𝑢 = 𝛽 𝑢
+ (1 + 𝛽 ) 𝑑 (7)
Nilai 𝑎 dan 𝑢 bias ke arah nol ketika decay rate sangat kecil ( 𝛽 dan 𝛽 mendekati nol), untuk mengatasinya, momen pertama dan momen kedua akan dihitung dengan mempertimbangkan dengan bias-corrected.
𝑎 = 𝑎 1 − 𝛽
(8)
𝑢 = 𝑢
1 − 𝛽 (9)
Sehingga, pembaruan bobot pada optimizer Adam menjad i:
𝜃 = 𝜃 − 𝜂 𝑢 + 𝜀 𝑎 (10)
Aturan pembaruan bobot pada optimzer AdaMax didefinisikan dengan mengganti nilai 𝑢 + 𝜀 pada optimizer Adam dengan parameter 𝑣 yang nilainya sebesar:
𝑣 = 𝛽 𝑢 + (1 + 𝛽 )𝑑 = 𝑚𝑎𝑥(𝛽 . 𝑢 , 𝑑 ) (11)
Sehingga, pembaruan bobot pada optimizer AdaMax menjadi :
𝜃 = 𝜃 − 𝜂 𝑣 𝑎 (12)
Nadam  ( Nesterov-accelerated  adaptive  moment  estimation)  memodifikasi  komponen momentum  pada  Adam  dengan  percepatan  gradien  Nesterov,  dengan  harapan  mampu meningkatkan kecepatan konvergensi dan performansi model.
𝜃 = 𝜃 − 𝜂 𝑢 + 𝜀 𝛽 𝑎 + 1 − 𝛽
1 − 𝛽 𝑑
(13)

## 2.3 Parameter Pengujian
Parameter kinerja sistem yang akan ditinjau dalam penelitian ini adalah akurasi, presisi, recall dan f1- score.  Nilai-nilai parameter tersebut tervisualisasi dalam tabel confusion matrix. Setiap elemen pada confusion matrix menunjukkan angka/jumlah prediksi yang dibuat oleh model dalam  mengklasifikasikan  data,  bisa  terprediksi  benar  atau  salah.  Tabel  3  di  bawah  ini menunjukkan confusion matrix untuk prediksi 𝑛 kelas.
Tabel 3. Multiclass Confusion Matrix
Predicted Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 . . . . Kelas n
A ct u al Kelas 1 𝑥 𝑥
𝑥 . . . . 𝑥 Kelas 2 𝑥 𝑥 𝑥 . . . . 𝑥 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kelas n 𝑥
𝑥 𝑥 . . . . 𝑥
Dari confusion matrix dapat dicari besarnya nilai Total of False Negative (TFN), Total of False Positive (TFP), Total of True Negative (TTN) dan Total of True Positive (TTP) untuk setiap kelas ke- 𝑖 (Manliguez, 2016) :
𝑇𝐹𝑁 = 𝑥
(14)
𝑇𝐹𝑃 = 𝑥 (15) 𝑇𝑇𝑁 = 𝑥 (16)
𝑇𝑇𝑃 = 𝑥
(17)
Dari persamaan-persamaan di atas, dapat dicari besarnya nilai akurasi, presisi, recall dan f1- score sistem.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑇𝑃 𝑇𝑇𝑃 + 𝑇𝐹𝑃
(18) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑇𝑃 𝑇𝑇𝑃 + 𝑇𝐹𝑁 (19) 𝑓1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (20) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑇𝑃 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 (21)
Akurasi ialah besarnya perbandingan jumlah data (citra) yang diprediksi secara benar terhadap keseluruhan data yang ada.  Sedangkan recall (bisa juga disebut sensitivity atau true positive rate) adalah ukuran untuk yang menyatakan seberapa banyak positif benar yang diprediksi dari semua data positif dalam dataset. Presisi dihitung sebagai parameter yang menyatakan jumlah prediksi positif yang benar dibagi dengan jumlah total prediksi positif. Nilai f1- score digunakan untuk melihat perbandingan antara recall dan presisi, menyatakan besarnya rata- rata harmonic antara keduanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  evaluasi  dan  pembahasan  terhadap  kinerja  sistem  akan  dilakukan  dengan membandingkan  setidaknya  tujuh  algoritma optimizer  yang  berbeda,  yaitu;  Adam,  SGD, RMSProp, AdaGrad, AdaMax, AdaDelta dan Nadam. Confusion matrix untuk setiap optimizer ditunjukkan oleh Tabel 4 di bawah ini. Besarnya nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dapat dihitung  dari confusion  matrik  dengan  menggunakan  Persamaan  (18)  sampai  dengan Persamaan (21).
Tabel 4. Confusion Matrix untuk Setiap Optimizer Adam Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11 A ct u al GMB-1 59 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-2 0 60 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-3 6 0 51 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-4 0 0 0 52 0 0 0 0 0 0 0 GMB-5 0 0 0 0 58 0 0 0 0 0 0 GMB-6 0 0 0 0 11 53 0 0 0 0 0 GMB-7 0 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 GMB-8 0 0 0 0 0 0 0 57 0 0 0 GMB-9 0 0 0 0 0 0 0 0 67 0 0 GMB-10 0 0 0 3 0 0 0 0 0 69 0 GMB-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 52 SGD Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11 A ct u al GMB-1 61 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 GMB-2 0 54 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-3 8 0 56 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-4 1 0 0 62 0 0 0 0 0 0 0 GMB-5 0 0 0 0 52 0 0 0 0 0 0 GMB-6 0 0 0 0 9 52 0 0 0 0 0 GMB-7 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 GMB-8 0 0 0 0 0 0 0 57 0 0 0 GMB-9 0 0 0 0 0 0 0 0 66 0 0 GMB-10 0 0 0 3 0 0 0 0 0 68 0 GMB-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 61 RMSProp Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11 A ct u al GMB-1 49 3 2 0 3 0 0 0 0 0 0 GMB-2 0 56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-3 4 0 49 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-4 3 0 0 54 0 0 0 0 0 0 0 GMB-5 0 0 0 0 67 0 0 0 0 0 0
GMB-6 0 0 0 0 12 56 0 0 0 0 0 GMB-7 0 0 0 0 0 0 63 0 0 0 0 GMB-8 0 0 0 0 0 0 0 66 0 0 0 GMB-9 0 0 0 0 0 0 0 0 56 0 0 GMB-10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 53 0 GMB-11 0 0 0 0 3 0 3 0 0 3 55 AdaGrad Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11 A ct u al
GMB-1 69 3 0 0 3 0 0 0 0 0 0 GMB-2 0 57 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-3 5 0 49 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-4 0 0 0 51 0 0 0 0 0 0 0 GMB-5 0 0 0 0 56 3 0 0 0 0 0 GMB-6 0 0 0 0 2 63 0 0 0 0 0 GMB-7 0 0 0 0 3 0 51 0 0 0 0 GMB-8 3 0 0 0 0 0 0 74 0 0 0 GMB-9 0 0 0 0 0 0 0 0 54 0 0 GMB-10 0 0 0 0 0 0 3 0 0 52 0 GMB-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 59 AdaMax Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11 A ct ua l GMB-1 36 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-2 0 66 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-3 0 0 55 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-4 0 0 0 61 0 0 0 0 0 0 0 GMB-5 0 0 0 0 52 2 0 0 0 0 0 GMB-6 0 0 0 0 5 59 0 0 0 0 0 GMB-7 0 0 0 0 0 0 58 0 0 0 0 GMB-8 0 0 0 0 1 3 0 55 1 0 0 GMB-9 0 0 0 0 0 0 3 0 77 0 0 GMB-10 0 0 0 0 0 0 0 0 4 50 0 GMB-11 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 61 AdaDelta Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11
A ct ua l
GMB-1 33 6 3
4 2 3 3 0 2 0 0 GMB-2 6 36 1 0 4 11 0 3 1 2 2 GMB-3 7 2 28 3 2 10 1 0 1 1 2 GMB-4 6 5 1 43 2 2 2 2 1 0 1 GMB-5 0 2 2 2 35 7 0 4 2 3 0 GMB-6 0 5 1 4 3 39 3 0 3 0 0 GMB-7 0 1 1 2 4 2 31 1 1 5 3 GMB-8 4 2 1 1 6 5 2 28 0 13 2 GMB-9 2 3 2 0 2 4 3 0 44 0 2 GMB-10 1 0 1 0 1 0 2 2 2 47 2 GMB-11 0 3 4 3 4 4 5 6 6 1 30 Nadam Optimizer Predicted GMB-1 GMB-2 GMB-3 GMB-4 GMB-5 GMB-6 GMB-7 GMB-8 GMB-9 GMB-10 GMB-11
A ct ua l GMB-1 57 0 2
0 0 0 0 0 3 0 0 GMB-2 0 48 0 0 0 3 0 0 0 0 0 GMB-3 7 0 49 0 0 0 0 0 0 0 0 GMB-4 0 3 0 58 0 0 0 0 0 0 0 GMB-5 0 0 0 0 59 8 0 0 0 0 0 GMB-6 0 0 0 0 0 68 0 0 0 0 0 GMB-7 0 0 0 0 0 0 57 0 0 0 0 GMB-8 0 0 0 0 0 0 0 61 0 0 0 GMB-9 0 0 0 0 0 0 0 0 47 0 0 GMB-10 0 0 0 0 0 0 0 3 0 62 0 GMB-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 65
Jika kita perhatikan dengan seksama data pada Tabel 4, secara keseluruhan daun teh yang aktualnya ialah GMB-3, terdapat beberapa yang terprediksi sebagai GMB-1. Hal ini dikarenakan ciri  morfologi  daun  teh  kedua  seri  tersebut  sangat  dekat.  Ciri  morfologinya  ialah  daunnya memiliki kesamaan warna (hijau muda), bentuk ujung daun meruncing, tepian daun bergerigi besar, tajam tidak beraturan. Letak perbedaannya hanya pada tekstur muka daun, dimana GMB-1  bergelombang  licin  sedangkan  muka  daun  GMB-3  agak  bergelombang  hampir  rata. Kesamaan morfologi  ini disebabkan seri tersebut berasal dari  persilangan  tetua  KP4 × PS1 untuk GMB-1 dan persilangan PS 1 × Cin143 untuk GMB-3. Selain itu, terdapat daun yang secara  aktual  ialah  seri  GMB-6  tetapi  terprediksi  sebagai  GMB-5.  Hal  ini  juga  dikarenakan tingkat kesamaan morfologi kedua seri daun juga sangat dekat. GMB-5 memiliki warna daun hijau agak kusam, sedangkan GMB-6 berwarna hijau tua. Ujung daun sama-sama meruncing
dengan muka daun bergelombang, yang menjadi pembeda lain ialah terdapatnya gerigi tepian daun pada GMB-5, dan gerigi ini tidak ditemukan di GMB-6. GMB-5 berasal dari persilangan tetua PS 1 × Mal-2 sedangkan GMB-6 berasal dari persilangan PS 1 × PS-324. Performansi sistem untuk kondisi seperti ini, dimana pada beberapa kelas jumlah data False Negatif (FN) dan False Positif (FP) yang tidak seimbang (asymmetric), maka kita bisa melihat nilai f1-score sebagai acuan performansi sistem.
Gambar 6. f1- score Setiap Kelas untuk Masing-masing Optimizer
Dari Gambar 6, terlihat bahwa GMB-1, GMB-3, GMB-5 dan GMB-6 memiliki nilai f1- score yang cenderung lebih rendah jika dibandingkan kelas lainnya. Nilai presisi, recall, dan f1-score untuk masing-masing optimizer dapat terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Nilai Rata-Rata Presisi, Recall dan f1-score untuk Setiap Optimizer
Hasil pengujian menunjukkan bahwa Adam dan SGD memberikan nilai rata-rata presisi, recall dan  f1- score  terbaik.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  optimizer  Adam  dan  SGD  mampu melakukan  prediksi  data  dengan  tepat  untuk  kesebelas  kelas  pada  daun  teh  seri  GMB. Sedangkan AdaDelta memberikan nilai rata-rata presisi yang rendah, dapat dikatakan bahwa AdaDelta memiliki kemampuan yang rendah untuk mengenali setiap kelas pada citra daun teh, ada  banyak  citra/data  yang  diprediksi  tidak  sesuai  dengan  citra  aslinya  (kondisi  aktual). Gambar 8 menunjukkan akurasi dari sistem yang dirancang, baik akurasi saat proses pelatihan
model  maupun  saat  pengujian/validasi.  Adam  dikenal  populer  pada  sistem  berbasis deep learning dikarenakan Adam mampu mencapai hasil yang optimal (konvergen) dengan cepat. Hasil empiris menunjukkan bahwa Adam bekerja lebih baik dibandingkan dengan stochastic optimization method lainnya. Adam merupakan optimizer yang mengadaptasi prosedur kerja stochastic  gradient  descent  klasik.  Adam  menggabungkan  prinsip  kerja  Adaptive  Gradient Algorithm (AdaGrad) dan Root Mean Square Propagation (RMSProp). Dari total epoch sebesar 100, diperoleh bahwa optimizer AdaGrad dan SGD memberikan nilai akurasi yang cenderung stabil sejak iterasi pertama, hal ini bisa terlihat pada Gambar 8 di bawah ini:
Gambar 8. Akurasi Latih dan Akurasi Validasi untuk Optimizer yang Berbeda
Sampai dengan training berakhir, nilai akurasi  untuk  optimizer  AdaGrad ialah sebesar 98% untuk  proses  pelatihan  dan  96%  untuk  validasi.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  AdaGrad mampu  memprediksi dataset  dengan  akurat,  model  tidak  mengalami  overfitting  maupun underfitting. Sedangkan optimizer AdaDelta memberikan nilai akurasi yang paling buruk, yaitu hanya  sebesar  60%  untuk  pelatihan  dan  52%  untuk  validasi.  Hal  ini  juga  didukung  oleh confussion  matrix  optimizer  AdaDelta,  dimana  algoritma  ini  banyak  sekali  melakukan kesalahan prediksi untuk setiap kelasnya. Optimizer Adam menunjukkan nilai akurasi validasi yang  sedikit  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  97%,  tetapi  jika  dilihat  secara  keseluruhan  akurasi sistem sangat fluktuatif.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  memberikan  kesimpulan  bahwa  model  CNN  dengan  arsitektur  ResNet101  dapat melakukan deteksi dan klasifikasi klon teh Seri GMB-1 sampai dengan GMB-11 dengan baik. Proses evaluasi kinerja sistem dilakukan dengan membandingkan setidaknya tujuh algoritma optimizer  yang  berbeda,  yaitu;  Adam,  SGD,  RMSProp,  AdaGrad,  AdaMax,  AdaDelta  dan Nadam.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Adam  dan  SGD  memberikan  nilai  rata-rata precision, recall dan f1-score terbaik. Sedangkan AdaDelta memberikan nilai rata-rata presisi yang  rendah.  Hal  serupa  juga  terjadi  untuk  parameter  performansi  akurasi  yang  terbaik diberikan oleh optimizer Adam, dan yang terburuk diberikan oleh AdaDelta. Adam memberikan nilai akurasi yang cenderung stabil sejak iterasi pertama. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa  metode  yang  diusulkan  memberikan  nilai precision,  recall,  f1-score  masing-masing sebesar 96% dengan akurasi  97%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  yang  mendalam  kami  sampaikan  kepada  Direktorat  Pengembangan Teknologi Industri - Deputi Bidang Penguatan Riset dan Pengembangan di bawah Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional (RISTEK-BRIN) yang telah mendanai dan mendukung penuh kegiatan penelitian ini. Penelitian ini mendapatkan bantuan pendanaan melalui program Insentif Riset Sinas (INSINAS) berdasarkan SK Nomor 6/E1/KPT/2020 tanggal 20  Januari  2020  dan  diperpanjang  untuk  pelaksanaan  tahun  kedua  melalui  SK  Nomor 15/E1/KPT/2021 tanggal 19 April 2021.

## DAFTAR RUJUKAN
Basorudin,  M.,  Rizqi,  A.,  &  Murdaningrum,  S.,  &  Maharani,  W.  (2019).  Kajian  Persebaran Komoditas  Teh:  Pengembangan  Kawasan  Perkebunan  Teh  Di  Provinsi  Jawa  Barat
Tahun 2015. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian, 15(3), 205.
https://doi.org/10.20956/jsep.v15i3.6792
Chen, Y., & Chen, X. (2019). Tea Leaves Identification Based on Gray-Level Co-Occurrence
Matrix and K-Nearest Neighbors Algorithm. AIP Conference Proceedings, (pp. 2073).
Gulli, A., Kapoor, A., & Pal, S. (2019). Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras: Regression,
ConvNets, GANs, RNNs, NLP, and More with TensorFlow 2 and the Keras API (2nd ed.).
Birmingham, UK: Packt Publishing Ltd.
Haq, M. S., & Karyudi. (2013). Upaya Peningkatan Produksi Teh (Camelia Sinesi (L.) O. Kuntze)
Melalui Penerapan Kultur Teknis. Warta PPTK, 24(1), 71–84.
Hariyani, Y. S., Hadiyoso, S., & Siadari, T. S. (2020). Deteksi Penyakit Covid-19 Berdasarkan
Citra X-Ray Menggunakan Deep Residual Network. Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 8(2), 443–453.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (pp. 770–778).
https://doi.org/10.1002/chin.200650130
Ibrahim, N., Fu’adah, Y.  N.,  Pratiwi, N.  C.,  Rizal, S.,  &  Usman,  K.  (2020). Computer Aided System  for  Gambung  Tea  Identification  using  Convolutional  Neural  Network. IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  982(1),  0–10. https://doi.org/10.1088/1757-899X/982/1/012001
Indarti, D.  (2015). Outlook Teh Komoditas Pertanian  Subsektor Perkebunan.  In Sekretariat
Jenderal Kementrian Pertanian, Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian (Vol. 1).
Retrieved from http://epublikasi.setjen.pertanian.go.id/epublikasi/outlook/2015/
Perkebunan/Outlook Teh 2015/files/assets/common/downloads/Outlook Teh 2015.pdf
Indolia,  S.,  Kumar,  A.,  Mishra,  S.  P.,  &  Asopa,  P.  (2018).  ScienceDirect  Conceptual
Understanding of Convolutional Neural Network- A Deep Learning Approach. Procedia Computer Science, 132, 679–688. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.069
Lu, H., Jiang, W., Ghiassi, M., Lee, S., & Nitin, M. (2012). Classification of Camellia ( Theaceae ) Species Using Leaf Architecture Variations and Pattern Recognition Techniques. PloS One, 7(1). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0029704
Manliguez,  C.  (2016). Generalized  Confusion  Matrix  for  Multiple  Classes.  (November), 2–4.
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.31150.51523
Ramdan,  A.,  Suryawati,  E.,  Kusumo,  B.  S.,  Pardedea,  H.  F.,  Mahendra,  O.,  Dahlan,  R.,  …
Syahrian,  H.  (2019).  Deep  CNNBased  Detection  for  Tea  Clone  Identification. Jurnal Elektronika Dan Telekomunikasi (JET), 19(2), 45–50.
https://doi.org/10.14203/jet.v19.45-50
Ramdan,  A.,  Zilvan,  V.,  Suryawati,  E.,  Pardede,  H.  F.,  &  Rahadi,  V.  P.  (2020).  Tea  clone classification using deep CNN with residual and densely connections. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer, 8(4), 289–296. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13768
Rizal, S., Pratiwi, N. K. C., Ibrahim, N., Vidya, H., Saidah, S., & Fuadah, Y. N. (2020). Tea
Leaves  GMB  Series  Classification  Using  Convolutional  Neural  Network. Journal  of Electrical and System Control Engineering, 3(2), 0–5.
Soydaner,  D.  (2020).  A  Comparison  of  Optimization  Algorithms  for  Deep  Learning.
International  Journal  of  Pattern  Recognition  and  Artificial  Intelligence,  34(13).
https://doi.org/10.1142/S0218001420520138
Vilasini,  M.,  &  Ramamoorthy,  P.  (2020).  CNN  Approaches  for  Classification  of  Indian  Leaf Species  Using  Smartphones. Computers,  Materials  &  Continua,  62(3),  1445–1472. https://doi.org/10.32604/cmc.2020.08857
Wu, H., Xin, M., Fang, W., Hu, H. M., & Hu, Z. (2019). Multi-Level Feature Network with Multi-
Loss for Person Re-Identification. IEEE Access, 7, 91052–91062.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2927052
Zhang,  K.,  Sun,  M.,  Han,  T.  X.,  Yuan,  X.,  Guo, L.,  &  Liu,  T.  (2018).  Residual  Networks  of
Residual  Networks:  Multilevel  Residual  Networks. IEEE  Transactions  on  Circuits  and Systems for Video Technology, 14(8), 1303–1314.
https://doi.org/10.1109/TCSVT.2017.2654543