Volume 7 Nomor 3, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENERAPAN DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI DAGING AYAM MENGGUNAKAN ARSITEKTUR RESNET-50

## APPLICATION OF DEEP LEARNING USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) FOR CHICKEN MEAT CLASSIFICATION USING RESNET-50 ARCHITECTURE
Febri Yalda Sulistia 1 , Arie Vatresia 2 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu Jl. WR. Supratman Kandang Limun Bengkulu 38371 A Indonesia (telp: 0736-341022; fax: 0736-341022)
febriyaldasulistia7@gmail.com 1

## ABSTRACT
Chicken meat is one of the most highly consumed foods for humans in daily life because it contains a wealth of nutrients and high levels of protein. Generally, the types of chicken most commonly consumed by the public are village  chicken  meat  and  broiler  chicken  meat,  where  the  methods  of  care  and  maintenance  of  the  chickens differ  significantly,  thus  influencing  the  quality  of  the  chicken  meat.  The  care  of  broiler  chickens  by  chicken farmers  often  overlooks  chicken  health  procedures,  leading  to  a  high  potential  for  dangers  associated  with consuming  broiler  chicken  meat,  such  as  exposure  to  bacteria  like  Salmonella  and  Campylobacter  due  to  the frequent  injection  of  antibiotics  during  the  rearing  and  growth  phases  of  the  chickens.  It  is  essential  for  the public  to  be  aware  of  this  issue,  as  it  becomes  particularly  serious  when  considering  the  presence  of  certain substances  in  broiler  chickens,  such  as  heavy  metals,  which  should  not  be  consumed  by  certain  individuals. Visually,  the  texture  of  village  chicken  meat  and broiler  chicken  meat  is  very  similar,  hence  the  necessity  for technology to differentiate between the two types of meat based on analyzed texture. The use of deep learning in the advancement of image processing technology is highly effective; therefore, this research employs the Deep Learning  method,  specifically  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  utilizing  the  ResNet-50  architecture  for meat classification. The dataset consists of 1,200 images divided into 2 classes: village chicken meat and broiler chicken  meat,  with  each  class  having  image  dimensions  of  224x224  pixels.  The  data  is  divided  with  an  80% training data to 20% testing data ratio for village chicken and an 80% training data to 20% training data ratio for broiler chicken. Following the completion of the research, the highest accuracy result obtained was in the 10th  test,  with an accuracy, precision, recall, and f1 score all at  55%, utilizing  parameters such  as optimizer SGD,  learning  rate,  batch  size,  and  momentum.  From  this  research,  it  can  be  concluded  that  the  use  of  the ResNet-50 architecture is highly effective in image classification, achieving a very high level of accuracy. Keywords: Chicken Meat, ResNet-50, Convolutional Neural Network (CNN), Optimizer SGD, Campylobacter

## ABSTRAK
Daging  ayam  adalah  salah  satu  konsumsi  paling  tinggi  bagi  manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari  karena mengandung banyak gizi dan sumber protein yang tinggi.  Pada umumnya, jenis ayam yang sering dikonsumsi masyarakat adalah daging ayam kampung dan daging ayam broiler yang dimana mulai dari cara perawatan dan pemeliharaan ayam sangat berbeda sehingga menentukan kualitas daging ayam tersebut. Perawatan ayam broiler yang  dilakukan  oleh  peternak  ayam  kerap  mengabaikan    prosedur  kesehatan  ayam  sehingga  banyak memunculkan potensi bahaya mengkonsumsi daging ayam broiler seperti terkena infeksi bakteri Salmonella dan Campylobacter karena  dalam  masa  perawatan  dan  pertumbuhan  ayam  sering  disuntik  antibiotik.  Masyarakat perlu  tahu  dengan  permasalahan  ini  dan  masalah  ini  menjadi  sangat  serius  jika  dihubungkan  dengan  adanya beberapa kandungan dalam ayam broiler yang tidak boleh dikonsumsi oleh orang tertentu seperti logam  berat. Secara  kasat  mata,  tekstur  daging  ayam  kampung  dan  daging  ayam  broiler  sangatlah  mirip  maka  dari  itu dibutuhkan  sebuah  teknologi  untuk  membedakan  kedua  jenis  daging  tersebut  berdasarkan  tekstur  yang dianalisis.  Penggunaan deep  learning dalam  perkembangan  teknologi  untuk  mengolah  sebuah  citra  sangat efektif, maka dari itu penelitian ini menggunakan metode Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur ResNet-50 sebagai klasifikasi daging dengan jumlah data sebanyak 1.200 citra dengan  2  kelas  yaitu  daging  ayam  kampung  dan  daging  ayam  broiler  dengan  setiap  kelas  memiliki  ukuran gambar 224 224 pixel dan pembagian data dengan perbandingan data ayam kampung 80%  data latih : 20% data uji dan ayam broiler dengan perbandingan 80% data latih : 20% data latih. Setelah penelitian dilakukan, maka hasil  perolehan  akurasi  tertinggi  dari  penelitian  ini  adalah  pengujian  ke-10    dengan  55%  accuracy,  55% precision, 55% recall, dan 55% f1 score dengan menggunakan parameter optimizer SGD,  learning rate, batch
size , dan momentum. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan arsitektur ResNet-50 sangat baik dalam pengklasifikasian citra dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi.
Kata  Kunci: Daging  Ayam, ResNet-50 , Convolutional  Neural  Network (CNN), Optimizer  SGD, Campylobacter

## PENDAHULUAN
Daging  ayam  merupakan  makanan bergizi  yang  mengandung  kadar  air  rata- rata 77.65%, kadar lemak rata-rata 14.7%, dan  kadar  protein  rata-rata  daging  ayam 18.26%  [1].  Menurut  Prasetyo,  persentase pada  kandungan  protein  dalam  daging ayam  adalah  14.7%,  dan  kandungan karbohidrat  dalam  daging  ayam  adalah 18.26%.  Daging  ayam  lebih  sedikit mengandung  protein  dan  air,  dan  lebih banyak  mengandung  mineral  dan  lemak [2].  Permintaan  daging  ayam  kampung yang melonjak naik dan juga  harga daging ayam  kampung  yang  terus  naik  dari  tahun ke  tahun  membuat  masyarakat  yang  lebih memilih mengkonsumsi daging ayam broiler  karena  selisih  harga  yang jauh  dari  ayam  kampung.  Hal  seperti  ini seharusnya  diwaspadai  masyarakat  karena pemeliharaan  ayam  kampung  dan  ayam broiler sangat amat  berbeda sehingga mempengaruhi  kandungan  gizi  dan protein  pada  daging  ayam  apalagi  tekstur daging  ayam  kampung  dan  daging  ayam broiler  secara  kasat  mata  sulit  dibedakan. Adanya  potensi  bahaya  mengkonsumsi daging  ayam  broiler  terlalu  sering  dapat menimbulkan penyakit karena pada daging ayam  tersebut  sudah  terinfeksi  salmonella dan  campylobacter.  Tentunya  hal  ini  akan menjadi  masalah  besar  bagi  beberapa penduduk  yang  sangat  rentan  terhadap penyakit  akibat  kandungan  pada  daging ayam  broiler.  Maka  dari  itu,  diperlukan suatu  teknologi  yang  dapat  membedakan kedua  daging  tersebut  sehingga  aktivitas- aktivitas  yang  telah  dilakukan  oleh  para pedagang  dalam  memperjual  belikan daging dan menjadi perhatian penuh untuk peternak ayam.
Beberapa  teknologi  yang  dapat diterapkan  dalam  mengidentifikasi  tekstur dari  sebuah  citra  yaitu  dengan machine learning dan deep  learning .  Kedua metode  itu  telah  diterapkan  dalam  banyak
penelitian  sebelumnya,    salah  satunya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Farid N.,  yang  melakukan  penelitian  tentang membanding machine  learning dengan deep learning untuk klasifikasi citra sistem isyarat  bahasa  Indonesia  (SIBI).  Hasil yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  yaitu deep learning memiliki performa klasifikasi  lebih  tinggi  dibandingkan machine learning [5].
Penelitian selanjutnya  yaitu  M.  Ihsan  mendeteksi kualitas telur menggunakan analisis tekstur.  Pada  penelitian  ini tingkat  akurasi yang  diperoleh  saat  pelatihan  70%,  92% validasi,  dan  85%  pengujian  [6].  Adapun penelitian selanjutnya yaitu dilakukan oleh W.  S.  Eka  Putra  yang  melakukan penelitian tentang klasifikasi citra menggunakan  CNN  pada  Caltech  101. Pada  hasil  penelitian  tersebut  dapat diperoleh  bahwa  CNN  dapat  melakukan klasifikasi dengan baik dan tingkat akurasi yang  baik  dalam  klasifikasi  citra  [7]. Berdasarkan  objek  yang  diambil  dalam penelitian  ini  yaitu  daging  ayam  broiler dan  daging  ayam  kampung,  beberapa penelitian  terdahulu  juga  telah  melakukan beberapa  eksperimen  mengenai  analisis tekstur  pada  klasifikasi  daging  daging lainnya yaitu daging sapi dan daging babi, seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  F. U.  Amri  yaitu  implementasi  segmentasi spatial fuzzy c-means pada klasifikasi citra daging sapi dan babi. Hasil dari penelitian tersebut  adalah  identifikasi  citra  daging yang  dianalisis  mampu  mengenali  citra dengan  baik  dengan  tingkat  akurasi  rata- rata sebesar 62%  untuk klasifikasi daging babi dan daging sapi [8].
Berdasarkan permasalahan yang telah  dijabarkan  diatas,  hal  ini  menjadi perhatian  penuh  bagi  peneliti  dan  sangat menginspirasi  penelitian  di  bidang  ilmu komputer.  Berbeda  dengan  metode  dan parameter  yang  digunakan  pada  penelitian sebelumnya-sebelumnya,  pada  penelitian
ini menggunakan  CNN arsitektur ResNet- 50 untuk    menentukan  klasifikasi  daging ayam  kampung    dan  daging  ayam  broiler serta  membandingkan  hasil  klasifikasi model  yg  menggunakan  citra  asli  dan model dengan citra yang sudah menggunakan arsitektur ResNet-50 .

## METODE
Dalam mencerminkan sebuah
penelitian  yang  baik,  maka  diperlukan tahapan-tahapan  dan  metode  penelitian dalam menyusun penelitian antara kombinasi  data  yang  diperoleh  dan  hasil pengujian  menggunakan  metode  yang telah ditetapkan yaitu arsitektur ResNet-50 sehingga  menghasilkan  hasil  penelitian yang  baik  dan  efektif  dan  bisa  diterapkan pada  penelitian-penelitian    berikutnya yang  kajiannya  berhubungan  dengan pembahasan yang ada pada  penelitian ini. Berikut  diagram  tahapan-tahapan  dalam penelitian penerapan deep learning menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)  untuk  klasifikasi  daging dengan menggunakan arsitektur ResNet-50 dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Diagram Alir Penelitian

## Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data dari metodologi penelitian, citra yang didapatkan  adalah  dari  hasil  pengamatan langsung  ke  lokasi  penelitian  yaitu mendatangi  penjual  daging  sapi  yang  ada
di  kota  Bengkulu.  Khusus  daging  babi didapatkan  dari  rumah  makan  yang mengolah  daging  babi  sebagai  makanan. Pengambilan  citra  menggunakan  bantuan kamera  Iphone  6  plus  dengan  resolusi kamera belakang 8 megapixel . Pengambilan  citra  daging  menggunakan jarak sekitar 10-15 cm. Data-data sekunder didapatkan  dari  penelitian  terdahulu  yang saling berkaitan  [10].
Tabel 1. Jumlah Dataset

## Pembagian Data
Pada  tahap  pembagian  data data  asli akan  bertransformasi  ke  dalam  bentuk ukuran  yang  sesuai  berdasarkan  algoritma yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Jumlah dataset yang  digunakan  dalam penelitian ini sebanyak 1.200 citra dan 600 dataset  per  masing-masing  kelas.  Setelah citra  di input pada  google collaboratory kemudian  melakukan  proses cropping dengan  ukuran  224x224 pixel yang dihubungkan  dengan python .  Pembagian data  digunakan  dengan  menggunakan teknik Split Validation dengan perbandingan  data  ayam  kampung  80% data latih  :  20%  data  uji  dan ayam  broiler dengan perbandingan 80% data latih : 20% data  latih.  Berikut  adalah  gambar  citra pada salah satu dataset :
Gambar 2. Citra Daging Ayam Kampung
Asli
Citra Daging
Jumlah Data
Kampung Broiler 600 600

## Gambar 3. Citra Daging Ayam Broiler Asli

## Deep Learning
Tahap  dalam  penelitian  selanjutnya setelah  citra  daging  selesai  di  ekstraksi yaitu  data  dibagi  menjadi  data  latih  dan data  testing  80%:20%  seperti  tabel  2 dibawah ini:
Tabel 2. Pembagian Citra Daging
a. Convolutional Neural Network (CNN)
Setelah
memahami dan
menyelesaikan fitur ekstraksi tekstur Local Binary Pattern (LBP), maka penelitian ini akan  memecahkan  masalah  yang  ada dengan  mengintegrasikan  teknik-teknik yang ada dengan deep learning
menggunakan klasifikasi tekstur menggunakan jaringan syaraf konvolusional (CNN).   Pada penelitian ini menerapkan penggunaan 2 lapisan Konvolusi  2-D  agar  ekstraksi  fitur dilakukan  dengan  lebih  baik  dan  juga dapat  memiliki  lebih  banyak  lapisan tergantung pada kompleksitas dataset.
b. ResNet-50
Pada penelitian ini akan mengimplementasikan  arsitektur  ResNet- 50  sebagai  arsitektur  CNN  yang  memiliki 16  lapisan  dengan  lapisan Zero  Padding ,
Lapisan Max  Pooling ,  lapisan Activation dan  lapisan Fully  Connected di  setiap lapisan. Gambar 3 menunjukkan arsitektur ResNet-50 . Berikut tahapan tahapan arsitektur ResNet-50 yang  terdapat  pada Gambar 4:
Gambar 4. Arsitektur ResNet-50 Penelitian
Tahap selanjutnya yaitu melakukan percobaan  dengan  menggunakan  beberapa hyperparameter seperti optimizer dan learning  rate , batch  size , epoch untuk mengoptimalkan  performa  model  deep learning  yang  diterapkan  dalam  penelitian ini.
c. Klasifikasi Pada tahap klasifikasi ini, ditentukan
3 kelas daging yang merupakan objek dari penelitian ini, yaitu daging ayam kampung dan  ayam  broiler.  Klasifikasi  daging menggunakan algoritma CNN dan arsitektur ResNet-50 .  Algoritma    CNN memiliki  kemampuan  luar  biasa  untuk mengenali  pola  dan  merupakan  metode deep learning yang paling efisien berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang telah  dipaparkan  di  dalam  penelitian  ini. Model  klasifikasi  daging  ayam  kampung dan  ayam  broiler  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah arsitektur ResNet-50 .

## Evaluasi dan Analisis
Pada  tahap  evaluasi  dan  analisis, semua  data  percobaan  akan  dievaluasi untuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang tinggi dari evaluasi saat proses perhitungan. Analisis yang akan dilakukan dalam tahap ini adalah analisis akurasi dan waktu  komputasi  untuk  setiap  data percobaan.  Dari  tingkat  akurasi,  analisis akhir yang diperoleh yaitu dengan melakukan perhitungan menggunakan rumus  yang  akan  dilakukan  setelah  semua data percobaan selesai. Analisis akhir yang dicapai  juga  akan  menjadi  tolak  ukur tingkat  keberhasilan  dari  penelitian  ini, maka  dari  itu  diperlukan  penggunaan matriks  skor  untuk  mengukur  kinerja model  klasifikasi  yang  diterapkan  dalam penelitian ini.
a. Confusion Matrix
Jenis Data Ayam Kampung Ayam Broiler Data Testing Data Latih 20% 80% 80% 20%
Penggunaan confusion  matrix pada penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi  yang  membandingkan  hasil klasifikasi yang dibuat oleh sistem (model) dengan hasil klasifikasi sebenarnya. Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk mengevaluasi performa model menggunakan rumus berikut: Akurasi =
Precision =
Recall =
F1 Score = 2

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghitung  tingkat akurasi
pada masing-masing hyperparameter yang  digunakan  dan  juga hasil pengujian berdasarkan tingkat accuracy , precision , recall ,  dan f1  score. Model  klasifikasi  yang  terbaik  diperoleh berdasarkan  perhitungan  hasil  akurasinya melalui  beberapa  proses  ekstraksi  dan parameter yang telah ditentukan.
Gambar 5. Confusion Matrix Pengujian
Gambar diatas adalah hasil
Confusion  Matrix pada  pengujian  ke-10 untuk  klasifikasi  daging  yang  dievaluasi menggunakan Confusion  Matrix dengan matriks accuracy, recall dan f1 score .
Tabel 4. Hasil Pengujian Citra Asli Daging Dan Menggunakan Arsitektur Resnet-50

## Dengan Parameter
No  Citra Batch
Size Momentum  Learning Rate  Optimizer
1 Asli 32 0,9 0.01
SGD 2 Asli 32 0,9 0.001 SGD
3 Asli 32 0,9 0.0001 SGD 4 Asli 64 0,9 0.01 SGD 5 Asli 64 0,9 0.001 SGD 6 Asli 64 0,9 0.0001 SGD 7 Asli 32 0,25 0.01 SGD 8 Asli 32 0,25 0.001 SGD 9 Asli 32 0,25 0.0001 SGD 10 Asli 64 0,25 0.01
SGD 11 Asli 64 0,25 0.001 SGD 12 Asli 64 0,25 0.0001 SGD 13 Asli 32 0,9 0.01 RMSProp 14 Asli 32 0,9 0.001 RMSProp 15 Asli 32 0,9 0.0001 RMSProp 16 Asli 64 0,9 0.01 RMSProp 17 Asli 64 0,9 0.001 RMSProp 18 Asli 64 0,9 0.0001 RMSProp 19 Asli 32 0,25 0.01 RMSProp 20 Asli 32 0,25 0.001 RMSProp 21 Asli 32 0,25 0.0001 RMSProp 22 Asli 64 0,25 0.01 RMSProp 23 Asli 64 0,25 0.001 RMSProp 24 Asli 64 0,25 0.0001 RMSProp No  Jenis Citra Accuracy Precision Recall F1 Score 1 Asli 50 0 0 0
2 Asli 52.5 52.5 52.5 52.5 3 Asli 43.7 44 50 47
4 Asli
48 48 48 48
5 Asli
47 47 53 50
6 Asli
50 50 55 52
7 Asli 49
49 50 50
8 Asli
48.7 47 20 28 9 Asli
52 51 66 58
10 Asli 49 49 25
33.8
11 Asli
48 48 59 53 12 Asli
54 53 72 61
13 Asli 50 50 100 66
14 Asli 52.5 52.5 52.5 52.5 15 Asli 47 47 46 46 16 Asli 50 50 50 50 17 Asli 46 46 43 44 18 Asli 46 46 46 46 19 Asli 52 52 50 51 20 Asli 51 51 49 50 21 Asli 52.9 52.9 51.6 52 22 Asli 50 50 100 66
23 Asli 52.5 52.5 52.5 52.5 24 Asli 51.2 51.2 50.8 51
Setelah  pengujian  dilakukan  dari dataset yang ditentukan, maka dari Tabel 4 dapat  dilihat  bahwa  tingkat  akurasi tertinggi  diperoleh  oleh  pengujian  ke-10 menggunakan arsitektur ResNet-50 dengan 55% accuracy, 55% precision, 55% recall, dan  55% f1  score dengan  menggunakan parameter optimizer SGD,    learning  rate, batch size , dan momentum

## SIMPULAN
Penelitian ini menggunakan arsitektur CNN ResNet-50
untuk mengklasifikasikan  citra  daging  ayam kampung  dan  ayam  broiler  dengan berbagai parameter untuk mengukur tingkat  akurasinya  seperti batch  size, learning  rate,  momentum dan optimizer SGD serta RMSprop. Pengujian menggunakan  1.200  dataset  pada  masing- masing  kelas  dan  memperoleh  hasil akurasi  tertinggi  pada  pengujian  ke-10 menggunakan arsitektur ResNet-50 dengan 55% accuracy, 55% precision, 55% recall, dan  55% f1  score dengan  menggunakan parameter optimizer SGD,    learning  rate, batch  size ,  dan  momentum.  Dari  hasil pengukuran  tingkat  akurasi  yang  telah dilakukan dapat dinyatakan bahwa penggunaan  arsitektur ResNet-50 tidak cukup  baik    dalam  pengklasifikasian  citra daging  ayam  kampung  dan  daging  ayam broiler dengan hasil akurasi yang rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Prasetyo,  H.  Masdiana  Ch  Padaga, Manik Eirry Sawitri. Kajian Kualitas Fisiko  Kimia  Daging  Sapi  Di  Pasar Kota  Malang.  Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Hasil Ternak, 8(2), pp. 1- 8. 2013.
[2] Soeparno.  Ilmu  Dan  Teknologi Daging.  Edisi  ke-4.  Yogyakarta: Gadjah  Mada  University  Press.
2015.
[3] Nasrun  K,  “Harga  Daging  Sapi Stabil,  tapi  Dinilai  Masih  Tinggi,” 2022.
https://www.kompas.id/baca/ekonom i/2 22/10/10/harga-daging-sapi-stabil- tapi-d  inilai-masih-tinggi  (accessed Jan. 15, 2024).
[4] Uyuni  Badrah,  “Dampak  Konsumsi Babi  dalam  Pembentukan  Karakter dan  Terkabulnya  Doa.”  Jurnal Pendidikan Islam. 1(2). 2018.
[5] M.  Farid,  Kusuma  S.F.,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Machine Learning  dan  Deep  Learning  Untuk Klasifikasi  Citra  Sistem  Isyarat Bahasa  Indonesia  (SIBI).”  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. 10(4), pp. 873-882. 2019.
[6] M.  Ihsan.  “Deteksi  Kualitas  Telur Menggunakan  Analisis  Tekstur,” Indonesian  Journal  of  Computing and  Cybernetics  Systems.  11(2),  pp. 199-208. 2017.
[7] W.  S.  Eka  Putra,  “Klasifikasi  Citra Menggunakan  Convolutional  Neural Network  (CNN)  pada  Caltech  101,” J. Tek. ITS, vol. 5, no. 1, 2016. doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[8] F. U. Amri,
“Implementasi Segmentasi  Spatial  Fuzzy  C-Means Pada  Identifikasi  Citra  Daging  Sapi dan  Babi,”  in  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  Komunikasi dan Industri, pp. 206–214. 2018.
[9] P.  Nurtanio,  E.H.  Rachmawanto, "Evaluasi  Ekstraksi  Tekstur  Fitur GLCM dan LBP menggunakan Multikernel  SVM  untuk  Klasifikasi
Batik,"  Jurnal  RESTI.  5(1),  pp.  1-9. 2021.
[10]  Y.  Ismail,  I.  P.  N.  Purnama,  Sutardi, and L. B. Askara, “Pengenalan Wajah Berbasis Perhitungan Jarak Fitur LBP Menggunakan  Euclidean,  Manhattan,
Chi Square Distance,” Semnastik, pp.
386–393, 2019.