Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Analisis Arsitektur Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Citra Bunga
Annisa Nurfitri Rida Munandar1 a , Anief Fauzan Rozi2 b
a Sistem Informasi,Teknologi Informasi , Universitas Mercu Buana Yogyakarta, 201210096@student.mercubuana-yogya.ac.id
b Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, anief@mercubuana-yogya.ac.id
Submitted: 27-05-2024, Reviewed: 06-06-2024, Accepted 24-06-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1413

## Abstract
Characteristic  recognition  of  biological  knowledge  is  increasingly  popular  in  scientific  research,  especially  by  utilizing computation. Indonesia is one of the countries with the largest biodiversity in the world. Currently, Indonesia has identified and named 19,232 species of flowering plants. The diversity of characteristics of flower image types requires a more detailed feature  selection  identification  process.  Flower  image  classification  has  attracted  the  interest  of  many  researchers  to investigate new methods. One method that is widely used is deep learning and neural network methods. Convolutional Neural Network (CNN) is one of the most commonly used deep learning methods in image processing.  In this research, CNN is used as an algorithm that serves to identify the type of flower based on the image. This study aims to analyze the performance of flower image classification using CNN for classification with VGG16 architecture and NasNetMobile with fine tune and without fine tune. The results obtained in this study show that CNN can identify flower types with the highest accuracy rate of 99.15% using the NasNetMobile architecture model with fine tune, while the NasNetMobile architecture model without fine tune achieves the lowest accuracy of 97.45%.
Keywords: CNN, VGG16, NasNetMobile, Fine Tune

## Abstrak
Pengenalan karakteristik tentang keilmuan hayati makin populer dalam penelitian ilmiah, khususnya dengan memanfaatkan komputasi.  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan keanekaragaman  hayati  terbesar  di  dunia,  Saat  ini,  Indonesia telah mengidentifikasi dan memberi nama pada 19.232 spesies tanaman berbunga. Adanya keragaman karakteristik jenis citra  bunga  membutuhkan  proses  identifikasi  seleksi  fitur  yang  lebih  rinci . Klasifikasi  citra  bunga  telah  menarik  minat banyak peneliti untuk  menyelidiki  metode-metode  baru.  Salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  adalah  metode deep learning dan neural network. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode deep learning yang paling umum  digunakan  dalam  pengolahan  citra . Pada  penelitian  ini CNN digunakan  sebagai  algoritma  yang  berfungsi  untuk mengidentifikasi jenis bunga berdasarkan citra. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja klasifikasi citra bunga menggunakan CNN untuk klasifikasinya dengan arsitektur VGG16 dan NasNetMobile dengan fine tune dan tanpa fine tune . Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa CNN dapat  mengidentifikasi  jenis  bunga  dengan  tingkat akurasi  tertinngi  sebesar  99.15%  menggunakan  model  arsitektur  NasNetMobile  dengan fine  tune ,  sedangkan  model arsitektur NasNetMobile tanpa fine tune mencapai akurasi terendah sebesar 97.45%. Kata Kunci: CNN, VGG16, NasNetMobile, Fine Tune
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Pengenalan karakteristik tentang keilmuan hayati  semakin  populer  dalam  penelitian  ilmiah, khususnya  dengan  memanfaatkan  komputasi  [1]. Asia Tenggara adalah wilayah dengan keanekaragaman  tanaman  yang  tinggi,  dengan perkiraan terdapat 50.000 spesies tanaman berbunga. Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan keanekaragaman hayati terbesar di dunia. Indonesia mendukung  keanekaragaman  hayati  yang  tinggi serta berbagai jenis habitat dan ekosistem. Meskipun hanya  menempati  1,3%  dari  luas  daratan  dunia, Indonesia  memiliki  sekitar  10%  (sekitar  35.000 spesies)  keanekaragaman  tanaman  berbunga  di dunia.  Saat  ini,  hanya  19.232  spesies  yang  telah diidentifikasi dan diberi nama [2].
Kemajuan teknologi tidak dapat dibendung
lagi untuk memenuhi setiap kebutuhan manusia [3]. Karena  penggunaan  teknologi  dalam  membantu menyelesaikan  pekerjaan  merupakan  hal  yang menjadi  keharusan  dalam  kehidupan  saat  ini  [4] . Klasifikasi citra bunga telah menarik minat banyak peneliti  untuk  menyelidiki  metode-metode  baru guna mencapai hasil yang akurat. Di antara metode- metode  tersebut  adalah  metode deep  learning dan neural  network ,  yang  mengalami  kemajuan  pesat dalam  kecerdasan  buatan  dan  inovasi.  Metode tersebut  mampu  melampaui  kemampuan  manusia dalam  beberapa  tugas  yang  berkaitan  dengan pendeteksian dan pelabelan objek. CNN merupakan salah satu metode deep learning yang paling sering digunakan,  dibandingkan  dengan  beberapa  metode pengolahan  citra  lainnya  [5].  Metode  ini  terbukti mampu  merepresentasikan  contoh  citra  tumbuhan,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
seperti  jamur  sehingga  dapat  melatih  jaringan  dan memperoleh  bobot  dengan  hasil  nilai  akurasi sebesar 80% [6].
Beberapa penelitian terkait analisis arsitektur CNN untuk  klasifikasi  jenis  bunga  telah banyak  dilakukan.  Pada  tahun  2021,  dilakukan penelitian  untuk  membangun  sistem  klasifikasi bunga menggunakan pengujian kinerja metode CNN . Akurasi yang diperoleh dari data latih adalah 0,5756 dengan kerugian pada data latih 4,3997. Sedangkan akurasi pada data uji adalah 0,5526 dengan kerugian pada data uji sebesar 4,7524 [7]. Penelitian tentang pengenalan  bunga  dan  daun  untuk  identifikasi tanaman  menggunakan CNN telah  dilakukan  oleh (Fatihan  Sahidan  et  al.  2019) CNN telah  terbukti memberikan  hasil  yang  sangat  baik  untuk pengenalan  objek.  Hasil  eksperimen  menunjukkan penggunaan  gambar  daun  saja  mencapai  akurasi tertinggi  untuk  identifikasi  tanaman  dibandingkan dengan gambar bunga saja atau kombinasi keduanya, masing-masing  memperoleh  akurasi  sebesar  98%, 85%  dan  74%  [8]. CNN telah  diaplikasikan  pada penelitian  komputasi  citra  dan  klasifikasi  jenis bunga menggunakan metode CNN dengan arsitektur I  yang  dirancang  oleh  penulis,  dan  arsitektur  II menggunakan  VGG16.  Hasil  akurasi  arsitektur  I adalah  0.62,  sedangkan  arsitektur  II  memiliki  nilai 0.8  [9].  Klasifikasi  spesies  dalam  memahami keanekaragaman hayati dilakukan oleh (Farhan et al. 2023) Hasil akurasi model mencapai 99,23% tanpa K-Folds dan 99,78%[10]  Lalu, penelitian dilakukan untuk membuat sistem yang dapat mengidentifikasi dan  mengklasifikasikan  jenis  anggrek  dengan menggunakan  arsitektur  Inception  V3.  Selama seluruh  pengujian  arsitektur,  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 99,2%, fl skor sebesar 99,2%, nilai precision sebesar 99,89% dan recall sebesar 98,6%
[11].  Implementasi fine  Stune dilakukan  untuk mengetahui  kinerja  model  arsitektur CNN ,  yaitu VGG16  dan  MobileNetV2,  dalam  klasifikasi  citra gambar  kupu-kupu.  Hasil  akurasi  terbaik  yang diperoleh  adalah  96%  menggunakan  MobileNetV2 tanpa fine tune [12]. Syahputra et al [13] melakukan sebuah penelitian untuk membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan  genus  dari  tanaman  anggrek menggunakan  metode CNN dengan  arsitektur  K- Fold Validation. Penelitian lain yang menggunakan metode CNN pada  tanaman  juga  dilakukan  oleh (Setiyono et al. n. d.) CNN berhasil digunakan untuk mengidentifikasi tanaman herbal dengan memperoleh nilai akurasi rata-rata 98% [14]. Hasil yang diperoleh pada penelitian (Rega prilianti  et al. 2022)    untuk  model  deteksi  pokok  pohon  sawit menggunakan CNN dengan  model  ResNet  yang telah  dilatih  berhasil  melakukan  proses  deteksi
pokok pohon sawit secara otomatis dengan akurasi training 84%  dan  testing  71%  [15].  Berdasarkan hasil  pengujian,  sistem  ini  menghasilkan  akurasi sebesar 97%. Selain itu, dilakukan penelitian untuk mengklasifikasikan  bunga  anggrek  dari  genus Grammatophyllum menggunakan  metode CNN dengan  mengimplementasikan  arsitektur  AlexNet dan  arsitektur CNN kustom.  Hasil  pengujian  pada arsitektur  AlexNet  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar  86,07%  sedangkan  pada  arsitektur CNN kustom sebesar 91,42% [16]. Penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  [17]  untuk  menganalisis klasifikasi penyakit pada tanaman padi menggunakan  metode CNN dengan  menggunakan arsitektur  VGG16  dan Fine  Tune .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa arsitektur VGG16 dengan Fine Tune mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  63.50% pada  proses  training,  62.08% pada  proses  validasi, dan  62.21%  pada  proses  testing.  Penelitian  untuk mengidentifikasi  jenis  jamur menggunakan  konsep genus  dan  spesies  menggunakan CNN dilakukan oleh (Sri Ramdhani et al. 2023) Hasil akurasi yang diperoleh  oleh  model  adalah  89%  setelah  proses training  dan  82%  hasil  setelah  proses  valiasi. Dengan demikian, model ini mampu mengklasifikasikan  jamur  berdasarkan  genus[18]. Penerapan CNN pada klasifikasi tanaman dilakukan oleh  (Kulsum  et  al.  2023)  menunjukkan  akurasi sebesar  91%  setelah  proses  pelatihan  selam  50 epoch  pada  data  latih  [19].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  [20]  untuk  membuat  sebuah  model yang  dapat  mengenali  penulisan  tangan  Bahasa Arab  menggunakan  metode  dan  arsitektur CNN . Hasil  penelitian  pada  dataset  AHDC  menunjukkan bahwa  arsitektur  VGG16  memiliki  nilai  akurasi tertinggi,  yaitu  97.64%  untuk  pengujian,  95,77% untuk  validasi,  dan  96%  untuk  pengujian  testing. Pada dataset Hijja, arsitektur VGG16 juga memiliki nilai  akurasi  tertinggi dengan  nilai  akurasi  training 93.59%,  validasi  87.33%,  dan  testing  87%.  Pada kasus  kerugian  yang  disebabkan  oleh  penyakit tanaman  (Ahmed  et  al.  2022)  dilakukan  pelatihan CNN untuk mengklasifikasikan 39 kategori tanaman yang berbeda. Hasil akurasi validasi mencapai 98,74% dengan menggunakan arsitektur CNN [21].
Selanjutnya,
dilakukan penelitian untuk mengklasifikasikan  Anggrek Phalaenopsis  Cornu- cervi dan Phalaenopsis  Lamelligera menggunakan citra  sepal  dan  petal.  Penelitian  ini  menggunakan metode CNN dengan  arsitektur  ResNet50.  Hasil pengujian arsitektur ResNet50 berhasil membedakan  kedua  anggrek  dengan  baik.  Nilai akurasi tertinggi yang diperoleh adalah sebesar 99% pada model ke-1, dengan akurasi training sebesar 99%
[22].  Penelitian  lain  tentang  klasifikasi  penyakit
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
tanaman  oleh  (Rajbongshi  et  al.  2021)  melalui proses CNN dengan  enam  arsitektur  model, menunjukkan  bahwa  kinerja  secara  keseluruhan model arsitektur DenseNet201 memperoleh akurasi tertinggi  sebesar  98.00%  dibandingkan  dengan model  lainnya  [23].Sedangkan  penelitian  ini dilakukan  untuk  membangun  sistem  yang  dapat mengklasifikasikan  citra  genus  tanaman  anggrek menggunakan  metode  dan  arsitektur CNN kustom dan model MobileNetV2. Nilai akurasi testing dari lapangan  adalah  98%,  sedangkan  nilai  akurasi testing dari internet adalah 80.54% [24]. Penelitian lain  untuk  mencegah overfitting pada  proses augmentasi data training dan validasi pada jaringan CNN oleh  (Nasrullah  et  al.  2023)  memperoleh tingkat akurasi sebesar 92% yang diukur menggunakan  metode  evaluasi  confusion  matrix [25].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  sudah ada,  peneliti  belum  menemukan  penelitian  tentang analisis arsitektur CNN untuk klasifikasi citra bunga, khususnya bunga yang menggunakan fine tune dan tanpa fine  tune .  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  adalah  memanfaatkan  arsitektur deep learning yaitu VGG16 dan NasNetMobile.
Pengumpulan dataset yang relatif besar membutuhkan  usaha  dan  biaya  yang  lebih.  Hal  ini akan  menjadi  kendala  jika  dataset  yang  tersedia relatif kecil. Overfitting adalah kondisi pada model yang disebabkan oleh keterbatasan dataset sehingga jaringan  model CNN tidak  dapat  mempelajari banyak  fitur  yang  dibutuhkan.  Salah  satu  teknik yang  dapat  digunakan  adalah  Teknik Fine  Tune .
Tujuan  dari Fine  Tune adalah  melatih  model  pra- trained  pada  lapisan  teratas  untuk  mengenali  fitur dari  dataset,  yang  merupakan  strategi  yang memungkinkan  secara  signifikan  meningkatkan keragaman data yang tersedia untuk pelatihan model tanpa harus mengumpulkan data baru [26].
Sudah banyak penelitian yang mengkaji tentang klasifikasi  citra  bunga  dan  tanaman  menggunakan metode CNN .  Pada  penelitian  ini  Metode  CNN menggunakan  model  arsitektur  VGG16  dan NasNetMobile,  di  mana  penggunaan  arsitektur NasNetMobile  khususnya  pada  citra  bunga  belum pernah  dilakukan  sebelumnya.  Keterbaruan  lain dalam  penelitian  ini  adalah  penggunaan fine  tune yang belum pernah diterapkan pada penelitian citra bunga  lain.  Dengan  demikian,  penelitian  ini menerapkan  pendekatan  untuk  mengoptimalkan kinerja model CNN dalam klasifikasi citra bunga.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah CNN dengan  menggunakan  dua  model arsitektur yaitu VGG16 dan NasNetMobile. Gambar
1 merupakan flowchart atau  langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini.
2.1. Metode Teori Dasar
Metode  yang  digunakan  adalah CNN ,  yang merupakan salah satu algoritma deep learning untuk klasifikasi  data  berlabel.  Metode  ini  menerapkan supervised  learning dengan  melatih  data  dan menggunakan  variabel  yang  ditargetkan.  Tujuan dari  metode  ini  adalah  untuk  mengelompokkan suatu data ke dalam data yang sudah ada. CNN dapat digunakan  untuk  mengenali  benda,  melakukan deteksi,  dan  segmentasi  objek.  Metode  ini  belajar langsung melalui data citra, sehingga menghilangkan  ekstraksi  ciri  secara  manual  [27]. Adapun  model  arsitektur  yang  digunakan  dalam metode CNN untuk mengetahui kinerja pada model arsitektur    tersebut  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:

## A. VGG16
VGG16  adalah  salah  satu  arsitektur  dari CNN dan  model  dari  VGGnet  yang menggunakan  16  layer  sebagai  model arsitekturnya.  Layer  output  dari  VGG16 menggunakan  sigmoid  activation  function apabila  terdapat  3  atau  lebih  di  kategori dalam dataset [28].
B. NasNetMobile NasNetMobile  merupakan  salah  satu arsitektur  lain  dari Convolutional  Neural Network yang  memiliki  jumlah  parameter yang  lebih  sedikit  jika  dibandingkan dengan arsitektur MobileNet. NasNetMobile dikenal bermula dari penggunaan framework Neural Architecture Search (NAS) sebagai metode pencarian untuk mencari arsitektur convolutional  terbaik  untuk  dataset  kecil. NasNetMobile memiliki jumlah parameter yang  lebih  sedikit  jika  dibandingkan dengan arsitektur MobileNet. NasNetMobile hanya memiliki dua convolutional  cell  yaitu  Normal  Cell  dan Reduction Cell yang memiliki fungsi untuk mengembalikan feature map di mana tinggi dan lebar peta fitur dikurangi dengan faktor dua [29].
C. Fine Tune Fine  Tune adalah  proses  metode  pada dataset  yang  teelah  melalui  tahap  training dengan  transfer  learning.  Dataset  tersebut akan  di  train  ulang  dengan  menggunakan layer  yang  tidak  dibekukan.  Proses  ini dapat  meningkatkan  performa  dari  model yang telah melewati tahap training. Namun fine  tune harus  dilakukan  dengan  learning rate  yang  kecil  agar  tidak  merusak
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
parameter yang telah dipelajari oleh model tersebut [28].
2.2. Alur Penelitian Alur  penelitian  adalah  proses  atau  tahapan yang ada di dalam penelitian, seperti flowchart. Pada penelitian  ini,  metode CNN diterapkan  untuk mengklasifikasikan  citra  bunga.  Terdapat  enam tahapan  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan citra  bunga  berdasarkan  kinerja  model  arsitektur VGG16 dan NasNetMobile. Gambar 1 menunjukkan  flowchart  yang  menjelaskan  tahapan alur penelitian.
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Berikut  ini  penjelasan  gambar  1  Flowchart Alur Penelitian
1. Studi Literatur Pada  tahapan  ini,  melibatkan  penelitian terdahulu  terhadap  literatur-literatur  yang relevan  terkait  dengan  klasifikasi  citra menggunakan Deep  Learning ,  serta  studi penggunaan arsitektur VGG16 dan
NasNetMobile dan analisis Fine Tune pada arsitektur  CNN  dalam  bidang  klasifikasi citra  bunga  melalui  buku  maupun  jurnal ilmiah.
2. Pengumpulan dataset Pada  tahapan  kedua  dalam  penelitian  ini, Langkah  pertama  adalah  menyiapkan dataset  yang  terdiri  dari  empat  jenis
Kumpulan  citra  bunga.  Dataset  ini  akan digunakan  sebagai  data  yang  akan dipelajari  oleh  model.  Dataset  citra  bunga ini diperoleh melalui pengumpulan dataset sendiri  oleh  penulis  dari  toko  bunga  Ren Florist dan Lupy Florist Yogyakarta, serta melalui  pencarian  secara  acak  di  Google Image  dan  Pinterest.  Pengambilan  dataset dilakukan menggunakan HandPhone Iphone 8, Iphone 11 Pro dan Camera Sony a6400.  Dataset  terdiri  dari  empat  jenis bunga  yaitu  Gerbera  Daisy,  Gerbera Powerball,  Gerbera  Pasta  Carbonara,  dan Sunflower.  Dengan  adanya  dataset  ini, nantinya model dapat membedakan keempat jenis citra bunga tersebut. Dataset yang diambil oleh penulis sebanyak 4705, yang terdiri dari data gambar dari keempat jenis  bunga  tersebut.  Semua  gambar  pada dataset ini memiliki format JPEG, JPG, dan PNG.
3. Data Preparation Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  splitting dataset,  proses  pelabelan,  rescale,  dan resize  data  pada  dataset  agar  dataset  siap digunakan  untuk  dipelajari  oleh  model. Proses  splitting  dataset  dibagi  menjadi  2 kategori yaitu data pelatihan mencakup 90% dari total dataset, sementara data pengujian mencakup  10%.  Dari  total  keseluruhan 4861  dataset,  4705  data  digunakan  untuk pelatihan  dan  156  digunakan  untuk pengujian. Data pelatihan merupakan data yang akan dipelajari oleh model pada tahap training, sedangkan data pengujian merupakan  data  yang  digunakan  setelah tahap  pelatihan  selesai  dilakukan  untuk mengetahui hasil dari data pelatihan model pada tahapan testing melalui prototype.
4. Modeling (VGG16  NasNetMobile) Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pelatihan model  untuk  arsitektur  VGG16  dan NasNetMobile  menggunakan  data  citra bunga  gerbera.  Selama  proses  pelatihan model  dilakukan  evaluasi  model  secara berkala  untuk  memastikan  bahwa  model berkembang dengan baik.
5. Training Without  With Fine Tune Pada  tahap  ini,  dilakukan fine  tune pada arsitektur  VGG16  dan  NasNetMobile dengan melakukan train ulang menggunakan  layer  dari  kedua  arsitektur tersebut. Selama proses train ulang model, evaluasi dilakukan secara berkala.
6. Evaluation Models Pada  tahapan  terakhir  ini,  seluruh  model arsitektur CNN akan  melalui  proses training  dan  testing  dengan  data  yang
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
sudah  dibagi  dan  diproses  sebelumnya pada  tahap  preparation.  Kemudian,  model akan  diukur  tingkat  keakuratannya  pada tahap  evaluasi  model.  Tahapan  terakhir dalam alur penelitian ini dilakukan evaluasi untuk mengetahui hasil kinerja dari setiap model arsitektur CNN . Hasil kinerja setiap model dapat diketahui melalui perhitungan menggunakan data loss dan accuracy.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Akurasi Arsitektur Model Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  kinerja  ( performance) dari model arsitektur VGG16 dan NasNetMobile untuk  klasifikasi  citra  gambar  bunga.  Hasil analisis  dari  proses  training  setiap  model arsitektur dapat dilihat dari nilai akurasi dan kerugian (loss) yang didapatkan oleh setiap
model. Nilai akurasi
menunjukkan kemampuan model mengenali dan memprediksi data citra bunga dengan benar, semakin  tinggi  nilai  akurasi  maka  semakin baik model tersebut. Nilai kerugian merupakan  nilai  kesalahan  model  dalam mengenali  dan  memprediksi  citra  bunga, semakin  rendah  nilai  kerugian  yang didapatkan  maka  semakin  baik  model tersebut.  Sebaliknya,  semakin  tinggi  nilai kerugian  yang  didapatkan  maka  semakin sulit model untuk mengenali dan memprediksi  citra  bunga.  Proses  ini  terus berulang  sesuai  dengan  jumlah  epoch  yang digunakan. Pada penelitian ini, jumlah epoch yang  digunakan  adalah  15  epoch.  Pada eksperimen pertama,
dilakukan implementasi  model  arsitektur  VGG16  dan
NasNetMobie tanpa fine tune yang dilanjutkan  dengan  implementasi  model arsitektur VGG16  dan  NasNetMobile dengan fine tune.

## a. VGG16
Pada  tahap preparation dilakukan pengumpulan  data  gambar,  pelabelan gambar,  dan  pengubahan  ukuran pixel pada gambar (resize) yang terdiri dari 4
jenis tanaman bunga (Gerbera pastacarbonara, Gerbera daisy,
Gerbera powerball, Sunflower) masing- masing  jenis  memiliki  jumlah  yang berbeda. Gerbera pastacarbonara berjumlah  1128,  gerbera  daisy  1458, gerbera powerball 1386, dan sunflower 733.  Total  keseluruhan  terdapat  4705 data  gambar.  Contoh  gambar  bunga yang  digunakan  dalam  pemodelan
arsitektur  VGG16  dapat  dilihat  pada citra gambar bunga pada Gambar 2.
Gambar 2. Show image sample vgg16
Untuk mengatur jalannya proses pelatihan diperlukan pengaturan pelatihan. Pengaturan pelatihan bertujuan  untuk  mendapatkan  model terbaik  secara  efisien  dan  efektif.  Pada proses pelatihan model VGG16
menggunakan  15 epoch .  Pemilihan epoch
15 dipilih berdasarkan eksperimen  percobaan  dalam  dataset citra bunga, karena setiap model dataset memiliki  karakteristik  yang  berbeda. Untuk  dataset  citra  bunga epoch 15 cukup  untuk  mencapai  konvergensi yang baik. Hasil training 15 epoch pada VGG16 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Training epoch vgg16
Pada  setiap  kali  pengulangan (epoch) , nilai  akurasi  dapat  berfluktuasi,  naik dan  turun,  oleh  karena  itu  diperlukan fungsi checkpoint untuk  mendapatkan nilai  terbaik.  Pada  pelatihan epoch VGG16, epoch training and validation loss epoch terbaik terdapat di urutan ke- 14.  Sedangkan, training and loss accuracy  epoch terbaik  terdapat  di
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## urutan  ke-9.  Grafik  hasil  kinerja
VGG16 dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik hasil kinerja vgg16
Confusion  matrix pada  pemodelan arsitektur VGG16 menunjukkan kinerja yang  cukup  baik,  terlihat  dari  adanya garis  diagonal  pada  gambar.  Garis diagonal pada confusion matrix menunjukkan  jumlah  prediksi  yang benar untuk setiap kelas. Hasil confusion matrix VGG16 terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Confusion Matrix vgg16
Kinerja model dalam penelitian ini juga dievaluasi menggunakan rata-rata precision, recall, f1-score, dan support . Berdasarkan  hasil  evaluasi,  pelatihan dengan  metode CNN menunjukkan kinerja  model  yang  baik  dalam klasifikasi.  Hasil classification  report VGG16 terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6. Classification report vgg16
b. NasNetMobile
Pada  tahap preparation dilakukan pengumpulan  data  gambar,  pelabelan gambar,  dan  pengubahan  ukuran pixel pada gambar (resize) yang terdiri dari 4 jenis tanaman bunga (Gerbera pastacarbonara, Gerbera daisy, Gerbera powerball, Sunflower) masing- masing  jenis  memiliki  jumlah  yang berbeda. Gerbera pastacarbonara
berjumlah  1128,  gerbera  daisy  1458, gerbera powerball 1386, dan sunflower 733.  Total  keseluruhan  terdapat  4705 data  gambar.  Contoh  gambar  bunga yang  digunakan  dalam  pemodelan arsitektur  NasNetMobile  dapat  dilihat pada  citra  gambar  bunga  pada  Gambar 7.
Gambar 7. Show image sample NasNetMobile
Untuk mengatur jalannya proses pelatihan diperlukan pengaturan pelatihan.
Pengaturan pelatihan bertujuan  untuk  mendapatkan  model terbaik  secara  efisien  dan  efektif.  Pada proses  pelatihan  model  NasNetMobile menggunakan  15 epoch .  Pemilihan epoch 15 dipilih berdasarkan eksperimen  percobaan  dalam  dataset citra bunga, karena setiap model dataset memiliki  karakteristik  yang  berbeda. Untuk  dataset  citra  bunga epoch 15 cukup  untuk  mencapai  konvergensi yang baik. Hasil training 15 epoch pada NasNetMobile  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 8. Training epoch NasNetMobile
Pada  setiap  kali  pengulangan (epoch) , nilai  akurasi  dapat  berfluktuasi,  naik dan  turun,  oleh  karena  itu  diperlukan fungsi checkpoint untuk  mendapatkan nilai  terbaik.  Pada  pelatihan epoch NasNetMobile, epoch  training  and validation loss epoch terbaik terdapat di urutan  ke-7.  Sedangkan, training and loss accuracy epoch terbaik terdapat di urutan  ke-7.  Grafik  hasil  kinerja NasNetMobile  dapat  dilihat  pada Gambar 9.

## Gambar 9. Grafik hasil kinerja NasNetMobile
Confusion  matrix pada  pemodelan arsitektur  NasNetMobile  menunjukkan kinerja  yang  cukup  baik,  terlihat  dari adanya  garis  diagonal  pada  gambar. Garis  diagonal  pada confusion  matrix menunjukkan  jumlah  prediksi  yang benar untuk setiap kelas. Hasil
confusion
matrix
NasNetMobile terdapat pada Gambar 10.
Kinerja model dalam penelitian ini juga dievaluasi menggunakan rata-rata precision, recall, f1-score, dan support . Berdasarkan  hasil  evaluasi,  pelatihan dengan  metode CNN menunjukkan kinerja  model  yang  baik  dalam klasifikasi.  Hasil classification  report NasNetMobile  terdapat  pada  Gambar 11.
Gambar 11. Classification report NasNetMobile
3.2. Analisis  Akurasi  Arsitektur  Model  Dengan Fine Tune Hasil analisis dari proses training penggunaan Fine Tune pada model arsitektur VGG16 dan NasNetMobile dapat dilihat dari hasil nilai accuracy dan loss yang didapatkan  oleh  setiap  model  arsitektur. Sama  seperti  analisis  akurasi  arsitektur model VGG16 dan NasNetMobile tanpa fine tune, makin  tinggi  nilai  accuracy  maka makin baik model. Sebaliknya makin tinggi nilai  loss  maka  makin  sulit  model  untuk mengenali  dan  memprediksi  citra  gambar bunga.  Pada  analisis  akurasi  penggunaan fine tune jumlah epoch yang digunakan sama seperti  jumlah  epoch  pada  training  model VGG16  dan  NasNetmobile  tanpa fine  tune yaitu 15 epoch .
a. VGG16 Pada proses pelatihan model dengan fine tune dilakukan train ulang menggunakan layer  dari  arsitektur  VGG16  dengan  15 epoch.  Hasil  training epoch VGG16 dengan fine  tune terdapat  pada  Gambar
12.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 12. Training epoch vgg16 dengan fine tune
Hasil  akurasi  pengulangan epoch dapat naik  dan  turun.  Hasil  akurasi  dari VGG16  dengan fine  tune terdapat  pada Gambar 13.
Gambar 13. Grafik hasil akurasi vgg16 dengan fine tune
b. NasNetMobile
Pada proses pelatihan  model dengan fine  tune dilakukan train ulang  menggunakan  layer  dari arsitektur NasNetMobile dengan 15
epoch . Hasil training epoch NasNetMobile  dengan fine  tune terdapat pada Gambar 14.
Gambar 14. Training epoch NasNetMobile dengan fine tune
Hasil  akurasi  pengulangan epoch dapat naik  dan  turun.  Hasil  akurasi  dari
NasNetMobile dengan fine tune terdapat pada Gambar 15.
Gambar 15. Grafik hasil akurasi NasNetMobile dengan fine tune
Untuk  mengetahui  kinerja  arsitektur  model VGG16  dan  NasNetMobile,  hasil  eksperimen diukur menggunakan pengukuran training akurasi dan loss .
Tabel 1. Evaluasi kinerja model arsitektur Model Accuracy Loss VGG16 0.9787 0.0820 VGG16  dengan fine tune 0.9873 0.01 NasNetMobile 0.9745 0.1557 NasNetMobile dengan fine tune 0.9915 0.08
SIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian
dan implementasi  metode convolutional  Neural Network untuk  analisis  model  arsitektur  VGG16 dan  NasNetMobile  pada  klasifikasi  citra  bunga akurasi  terbaik  diperoleh  model  arsitektur NasNetMobile dengan fine tune yaitu menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  99.15%, dilanjutkan  VGG16  dengan fine  tune 98.73%,
VGG16  tanpa fine  tune 97.87%,  NasNetMobile tanpa fine tune 97.45%.
Sementara  itu,  saran  yang  bisa  penulis berikan  untuk  penelitian  serupa  yang  mungkin akan  dilakukan  adalah  menambahkan  object detection
lain agar model dapat
mengklasifikasikan  citra  bunga  lainnya.  Selain itu,  dapat  menggunakan  model  arsitektur  lain yang mungkin bisa menghasilkan nilai yang lebih baik  dari  nilai  akurasi  arsitektur  VGG16  dan NasNetMobile.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Segala  puji  dan  Syukur  penulis  panjatkan kehadirat  Allah  SWT  yang  telah  melimpahkan Rahmat-Nya. Ucapan terima kasih kepada kedua orang tua yang selalu memberikan semangat dan doa  sepanjang  proses  penyusunan karya  tulis  ini
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
dan  kepada  dosen  pembimbing  yang  telah membantu dalam penyusunan karya tulis ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Falahkhi, E. F. Achmal, M. Rizaldi, R. Rizki, and N. Yudistira, “Perbandingan Model AlexNet dan
ResNet dalam Klasifikasi Citra Bunga Memanfaatkan Transfer Learning Comparison of AlexNet and
ResNet Models in Flower Image Classification
Utilizing Transfer Learning,” 2022, [Online]. Available: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika
[2] D. J. Middleton et al. , “Progress on Southeast Asia’s Flora projects,” Gardens’ Bulletin Singapore , vol. 71, no. 2, pp. 267–319, Dec. 2019, doi: 10.26492/gbs71(2).2019-02.
[3] M. Hafizh, T. Novita, D. Guswandi, H. Syahputra, and L. Mayola, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Transaksi Penjualan Ekspor Online,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 5, no. 3, pp. 242–249, Jul. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i3.847.
[4] H. Kurnia, V. Ariandi, and A. I. Jamhur, “Decicion Suport System Pemilihan Pestisida Terbaik Pada UD.
Pupuk Jasa Tani Menggunakan Metode Weighted
Product,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, Jan. 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i1.659.
[5] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Convolutional Neural Network and Support Vector Machine in Classification of Flower Images,” 2021.
[6] S. Enggari, A. Ramadhanu, and H. Marfalino, “Peningkatan Digital Image Processing Dalam Mendeskripsikan Tumbuhan Jamur Dengan Segmentasi Warna, Deteksi Tepi Dan Kontur,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 70–75, Jan. 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.358.
[7] Fitriani, “FITRIANI-KLASIFIKASI JENIS BUNGA DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) KLASIFIKASI JENIS BUNGA DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) (CLASSIFICATION OF INTEREST TYPES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)),” 2021.
[8] N. FatihahSahidan, A. K. Juha, N. Mohammad, and Z. Ibrahim, “Flower and leaf recognition for plant identification using convolutional neural network,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 16, no. 2, pp. 737–743, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v16.i2.pp737-743.
[9] G. Wega Intyanto, “Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning: CNN (Convolution Neural Network),” 2021.
[10] F. Farhan, C. A. Sari, E. H. Rachmawanto, and N. R. D. Cahyo, “Mangrove Tree Species Classification Based on Leaf, Stem, and Seed Characteristics Using
Convolutional Neural Networks with K-Folds Cross Validation Optimalization,” Advance Sustainable Science Engineering and Technology , vol. 5, no. 3, p. 02303011, Oct. 2023, doi: 10.26877/asset.v5i3.17188.
[11] M. Baihaqy, A. Toto WIbowo, and D. Qori Utama, “Klasifikasi Tanaman Anggrek jenis Phalaenopsis berdasarkan Citra Labellum Bunga Menggunakan Metode Convolutinal Neural Network (CNN),” 2022.
[12] D. Ramayanti, D. Asri, and L. Lionie, “Implementasi Model Arsitektur VGG16 dan MobileNetV2 Untuk Klasifikasi Citra Kupu-Kupu Article Info
ABSTRAK,” JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics , vol. 5, no. 3, 2022, doi: 10.36085.
[13] M. I. Syahputra and A. T. Wibowo, “Klasifikasi Genus Tanaman Anggrek berdasarkan Citra Kuntum Bunga Menggunakan Metode Convolutional Neural
Network (CNN),” 2020. [Online]. Available: https://www.programmersought.com/article/37243556 93/
[14] B. Setiyono et al. , “IDENTIFIKASI TANAMAN
OBAT INDONESIA MELALUI CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)”, doi: 10.25126/jtiik.2023106809.
[15] K. Rega Prilianti, H. Setiawan, and P. Mimboro, “METODE DETEKSI POKOK POHON SECARA AUTOMATIS PADA CITRA PERKEBUNAN SAWIT MENGGUNAKAN MODEL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA PERANGKAT LUNAK SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS,” vol. 9, no. 7, pp. 1689– 1698, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202296772.
[16] A. Toto Wibowo, “Klasifikasi Bunga Anggrek untuk Genus Grammatophyllum Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” vol. 8, no. 5, p. 10527, 2021.
[17] H. Noprisson, “Fine-Tuning Model Transfer Learning VGG16 Untuk Klasifikasi Citra Penyakit Tanaman Padi,” JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics , vol. 5, no. 3, 2022, doi: 10.36085.
[18] U. Sri Rahmadhani and N. Lysbetti Marpaung, “Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus Dengan Menggunakan Metode CNN,” vol. 8, no. 2, 2023.
[19] U. Kulsum and A. Cherid, “Penerapan Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Tanaman Menggunakan ResNet50,” SIMKOM , vol. 8, no. 2, pp. 221–228, Jul. 2023, doi: 10.51717/simkom.v8i2.191.
[20] S. U. Masruroh, F. Munthaha, A. T. Muharram, and M. F. Syahid, “ANALISA KINERJA MODEL FINE- TUNING DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI TULISAN TANGAN BAHASA ARAB,” 2022.
[21] H. Ahmed, M. A. Hossain, I. Hossain, S. S. Akhi, and I. J. Lima, “Detection and classification of plant diseases in leaves through machine learning,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 28, no. 3, pp. 1676–1683, Dec. 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v28.i3.pp1676-1683.
[22] A. Fadilah, A. T. Wibowo, and E. Rachmawati, “Klasifikasi Spesies Anggrek Genus Phalaenopsis Berdasarkan Citra Sepal-Petal Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” 2022.
[23] A. Rajbongshi, T. Khan, M. M. Rahman, A.
Pramanik, S. M. T. Siddiquee, and N. R. Chakraborty, “Recognition of mango leaf disease using convolutional neural network models: A transfer learning approach,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 23, no. 3, pp. 1681–1688, Sep. 2021, doi:
10.11591/ijeecs.v23.i3.pp1681-1688.
[24] M. R. R. Allaam, “KLASIFIKASI GENUS TANAMAN ANGGREK MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” 2021.
[25] A. H. Nasrullah and H. Annur, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Citra Digital Daun,” 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5962.
[26] T. Bayu Sasongko and A. Amrullah, “ANALISIS EFEK AUGMENTASI DATASET DAN FINE TUNE PADA ALGORITMA PRE-TRAINED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” vol. 10, no. 4, pp. 763–768, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023106583.
[27] R. Kia Sandi Cahaya Putri, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI,” 2018.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 522-531 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[28]
S. Ummi Masruroh, F. Munthaha, A. Taufik Muharram, and M. Fikri Syahid, “ANALISA
KINERJA MODEL FINE-TUNING DEEP
LEARNING UNTUK KLASIFIKASI TULISAN TANGAN BAHASA ARAB,” 2022.
[29] T. Sahro Winanto, C. Rozikin, and A. Jamaludin,
“Analisa Performa Arsitektur Transfer Learning
Untuk Mengindentifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Pangan,” 2023. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC