## Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan CNN Arsitektur EfficientNet-B6 dan Augmentasi Data
M Fadil Martias, Jasril * , Suwanto Sanjaya, Lestari Handayani, Febi Yanto
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 11950115110@students.uin-suska.ac.id, 2* jasril@uin-suska.ac.id, 3 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id,
4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id, 5 febiyanto@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: jasril@uin-suska.ac.id Submitted: 26/05/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak −Dalam kehidupan sehari-hari, daging sapi seringkali menjadi kebutuhan utama manusia. Namun, harga daging sapi yang  tinggi  dan  mahal  menjadi  masalah  yang  memicu  pedagang  untuk  melakukan  pengoplosan  dengan  daging  babi  demi meraih keuntungan. Pengoplosan semacam ini memiliki konsekuensi serius di dalam agama Islam, di mana tidak semua jenis daging halal dikonsumsi, seperti daging babi. Akibatnya, konsumen seringkali tidak menyadari bahwa daging sapi yang mereka beli telah dicampur dengan daging babi. Dalam pandangan kasat mata, kedua jenis daging ini memiliki bentuk dan tekstur yang serupa, sehingga sulit dibedakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan daging sapi dan babi menggunakan model deep learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang dipadukan dengan augmentasi data. Model yang digunakan  adalah  EfficientNet-B6  dengan  variasi  skenario  uji.  Variasinya  yaitu  pada  rasio  pembagian  data  latih,  data  uji, learning  rates,  dan  optimizer  untuk  EfficientNet-B6.  Augmentasi  data  dilakukan  dengan  teknik  rotasi  acak,  penggeseran, pembesaran atau pempersempitan citra, pembalikan citra secara vertikal dan horizontal, dan pengisian pixel terdekat. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model dengan augmentasi data memiliki akurasi tertinggi untuk kelas  sapi,  babi  dan  oplosan  sebesar  92,00%,  sedangkan  model  tanpa  augmentasi  memiliki  akurasi  91,67%.  Namun,  dari eksperimen ini, dapat diperoleh skenario terbaik untuk untuk menghindari daging babi dan oplosan terklasifikasi sebagai sapi. Skenarionya yaitu model dengan augmentasi data, pembagian data 90:10, optimizer SGD, dan learning rate 0,01 ini memiliki nilai presisi kelas sapi tertinggi yaitu sebesar 96,05%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan augmentasi data pada citra  dapat  meningkatkan  kinerja  model,  dan  model  dengan  augmentasi  data  pada  skenario  rasio  pembagian  data  90:10, optimizer SGD, dan learning rate 0,01 memiliki kinerja terbaik dalam mengklasifikasikan citra sapi.
Kata Kunci: Augmentasi; CNN; Daging; Deep Learning; Klasifikasi
Abstract −In daily life, beef often serves as a staple food for humans. However, the high and  expensive price of beef has prompted  traders  to  adulterate  it  with pork  for  the  sake  of profit.  Such  adulteration  has  serious  implications in  the  Islamic religion, where not all types of meat are considered halal (permissible for consumption), such as pork. As a result, consumers often remain unaware that the beef they purchase has been adulterated with pork. At a glance, both types of meat exhibit similar appearance and texture, making them difficult to differentiate . This research aims to classify beef and pork using a deep learning model  with  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method,  combined  with  data  augmentation.  The  model  used  is EfficientNet-B6 with variations in the testing scenario. The variations include the ratio of training and testing data, learning rates, and optimizer for EfficientNet-B6. Data augmentation is performed using techniques such as random rotation, shifting, image scaling, vertical and horizontal flipping, and nearest pixel filling. Evaluation results using the confusion matrix show that the model with data augmentation achieves the highest accuracy for the classes of beef, pork, and adulterated samples at 92.00%, while the  model without  augmentation  achieves  an  accuracy  of 91.67%.  However,  from this  experiment,  the best scenario to avoid misclassifying pork and adulterated samples as beef can be obtained. This scenario involves a model with data augmentation, a 90:10 data split, SGD optimizer, and a learning rate of 0.01, which achieves the highest precision for the beef class at 96.05%. The research findings demonstrate that the use of data augmentation on images can improve the model's performance, and the model with data augmentation, a 90:10 data split, SGD optimizer, and a learning rate of 0.01 exhibits the best performance in classifying beef images.
Keywords : Augmentation; CNNs; Meat; Deep Learning; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Daging  merupakan sumber protein hewani. Ada banyak jenis daging  yang dimakan oleh manusia. Daging  sapi merupakan jenis daging yang paling banyak dikonsumsi. Salah satu manfaat memakan daging sapi adalah dapat mencegah anemia [1]. Namun, dalam Islam, tidak semua daging yang dikonsumsi itu halal. Makanan yang halal baik untuk kesehatan fisik dan mental [2], tetapi makanan yang tidak bersih dapat menyebabkan penyakit. Daging babi merupakan salah satu jenis daging yang tidak halal dan dilarang untuk dikonsumsi dalam agama Islam. Allah telah  berfirman  dalam  Al-Qur’an  Surat  Al-Baqarah  ayat  173  yang  artinya  “Sesungguhnya  Dia  hanya mengharamkan bagimu bangkai, darah, babi, dan (daging) binatang yang disembelih  dengan (menyebut  nama) selain Allah. dipaksa (memakannya), bukan karena ia menginginkannya dan tidak (juga) melampaui batas, maka tidak ada dosa baginya. Sesungguhnya Allah Maha Pengampun lagi Maha Penyayang.”  Memakan daging babi dapat menimbulkan berbagai penyakit seperti kanker usus besar, penyakit hati, hepatitis E, parasit, dan multiple sclerosis  [3].  Selain  itu,  konsumsi  daging  babi  yang  berlebihan  juga  dapat  berisiko  terkena  kolesterol  tinggi, penyakit jantung, dan kanker [4].
Daging  sapi  memiliki  harga  yang  relatif  mahal  dibandingkan  daging  babi,  maka  para  pedagang mencampurkan daging sapi dan babi yang bertujuan untuk kepentingan pribadi seperti mendapatkan keuntungan
besar dengan modal sedikit. Hal ini tentu saja dapat merugikan konsumen, terutama umat muslim di Indonesia. Beberapa  kasus  pencampuran  daging  babi  dan  sapi  di  Indonesia,  seperti  yang  terjadi  di  Gunung  kidul,  selain mencampurkan daging, tersangka juga mencampurkan kikil  yang ada pada  daging sapi dan  daging babi [5]. Di Lampung terdapat juga kasus dimana penjual menjual daging babi berkedok daging sapi [6]. Konsumen seringkali tidak  menyadari  bahwa  daging  sapi  yang  dibelinya  telah  tercampur  dengan  daging  babi,  karena  sekilas  kedua daging  tersebut  memiliki  bentuk  dan  tekstur  yang  sama  sehingga  sulit  dibedakan.  Teknologi  diperlukan  untuk membantu konsumen dalam membedakan daging babi dan daging sapi. Teknologi yang banyak digunakan adalah pengolahan citra. Pengolahan citra dapat dilakukan dengan menggunakan Machine Learning dan Deep Learning.
Penelitian  ini  memiliki  urgensi  yang  tinggi  karena  adanya  penipuan  dalam  penjualan  daging  sapi  yang dicampur dengan daging babi yang merugikan konsumen, terutama bagi umat Muslim yang menjalankan aturan makanan halal. Penelitian ini akan menggunakan pendekatan Deep Learning Convolution Neural Network (CNN) arsitektur  EfficientNet-B6  untuk  membedakan  antara  daging  sapi,  daging  babi,  dan  daging  oplosan.  Data  citra daging sapi dan daging babi akan dikumpulkan, difoto, dan dioplos. Kemudian, model EfficientNet-B6 akan dilatih menggunakan  data  tersebut.  Model  yang  telah  dilatih  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  citra  baru  dan membedakan antara daging sapi, daging babi, dan daging oplosan. Akurasi dan performa model akan dievaluasi menggunakan confusion matrix.
Beberapa penelitian klasifikasi daging sapi dan babi dengan menggunakan Machine Learning yang telah dilakukan antara lain menggunakan metode Support Vector Machine yang diteliti oleh Sriwanti Ayu Aisah. Hasil penelitian ini didapatkan akurasi tertinggi ini sebesar 90%, dengan menggunakan total 30 data citra daging sapi, babi hutan babi dan sapi [7]. Usman Sudibyo, dkk juga melakukan penelitian tentang Optimasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) dalam Mengklasifikasikan Citra Daging  Sapi  dan Babi  Berbasis GLCM dan HSV. Hasil akurasi tertinggi yang diperoleh adalah 76.25%. Untuk mengetahui kesalahan minimum maka digunakanlah MSE, sedangkan  untuk  mengukur kualitas pemrosesan citra  digunakanlah PSNR [8]. Selanjutnya, Titis Yunita Purnomo dkk, mengklasifikasikan daging menggunakan algoritma Random Forest. Python dan library OpenCV digunakan untuk menunjang penelitian ini. Pemeriksaan dilakukan pada black box dan keakuratan sistem diperiksa dengan confusion  matrix. Penelitian ini  mengungkapkan bahwa akurasi  metode Random  Forest adalah 78,22% dengan jumlah pohon = 280 dan kedalaman maksimum = 10, dan 10-kfold digunakan untuk membagi data [9].
Seiring  berkembangnya  teknologi,  para  peneliti  mulai  beralih  menggunakan  Deep  Learning  untuk pengolahan  citra.  Hal  ini  dikarenakan  Deep  Learning  terbukti  mampu  memberikan  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan Machine Learning. Banyak penelitian telah dilakukan untuk membandingkan akurasi Machine Learning dan Deep Learning. Beberapa penelitian terkait perbandingan akurasi klasifikasi menggunakan Machine  Learning  dan  Deep  Learning  yaitu  Mohammad  Farid  telah  melakukan  penelitian  dengan  melakukan perbandingan  Support  Vector  Machines  (SVM),  K-Nearest  Neighbour  (KNN),  dan  Convolutional  Neural Networks (CNN) dalam klasifikasi citra cuaca tahun 2021. Berdasarkan uji coba yang dilakukan, CNN memiliki performa terbaik dengan akurasi 0.942, presisi 0.943, recall 0.942, dan f1 score 0.942 [10]. Penelitian selanjutnya dilakukan  oleh  Ari  Peryanto  yang  membandingkan  CNN  dan  SVM  untuk  klasifikasi  citra  bunga.  Studi  ini menyimpulkan bahwa CNN mengungguli SVM dalam klasifikasi citra bunga. CNN memberikan akurasi 91.6%, presisi 91.6%, recall 91.6% dan f1 score 91.6% [11].
Oleh sebab itu, metode Deep Learning Convolution Neural Network (CNN) akan digunakan pada penelitian ini.  Arsitektur  yang  digunakan  adalah  EfficientNet-B6  dikarenakan  banyaknya  penelitian  yang  menggunakan arsitektur ini dalam hal klasifikasi citra dan mendapatkan hasil terbaik diantara arsitektur lainnya. Penelitian oleh Siwen  Wu,  dkk  membandingkan  model  EfficientNet-B0,  EfficientNet-B5  dan  EfficientNet-B6.  Hasil  yang didapatkan  yaitu  nilai  MAPE  EfficientNet-B6  sebesar  0.768,  lebih  tinggi  1.59%  dan  1.05%  dibanding  model EfficientNet-B0  dan  EfficientNet-B5  [12].  Penelitian  lain  oleh  Zahid  Maqsood  &  Manoj  Kumar  Gupta membuktikan  bahwa  EfficientNet-B6  memiliki  akurasi  tertinggi  dibandingkan  ResNet50,  Inceptionv3, EfficientNet-B5, dan VGG19 yaitu sebesar 86.03% [13].
Penelitian  ini  juga  dipadukan  dengan  augmentasi  data.  Augmentasi  data  adalah  proses  memanipulasi gambar sehingga mengubah bentuk dan posisi gambar format standar asli. Tujuan augmentasi data adalah untuk memungkinkan mesin belajar dan mengenali dari banyak gambar yang berbeda dan mereproduksi data pada saat yang bersamaan [14]. Augmentasi data dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi [15]. Model augmentasi data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  rotation,  width_shift,  height_shift,  zoom,  horizontal_flip, vertical_shift dan fill_mode. Model yang digunakan mengacu pada model yang dikembangkan oleh Elia Cano et al yang melakukan penelitian berjudul “Multi skin lesions classification using fine-tuning and data-augmentation applying NASNet” [16].
Beberapa  penelitian  EfficientNet  yang  telah  menggunakan  augmentasi  data  antara  lain  penelitian  oleh Abdul  Rafay  dan  Wawar  Husain  yang  menggunakan  EfficientNet  untuk  meklkasifikasikan  31  penyakit  kulit. Didapatkan  hasil  akurasi  model  meningkat  setelah  menggunakan  augmentasi,  yaitu  dari  74%  menjadi  87.15% [17].  Penelitian  lain  oleh  Fredy  Barrientos-Espillco,  dkk  juga  membuktikan  bahwa  model  UNet++  dengan EfficientNet-B6 dengan augmentasi data, mencapai generalisasi dan performa yang baik [18]. Lozhkin, dkk juga melakukan  penelitian  menggunakan  model  EfficientNet-B6  dan  augmentasi  data,  dan  didapatkan  kesimpulan augemntasi  data  merupakan  pendekatan  yang  efektif  dalam  memecahkan  masalah  segmentasi  semantik  [19].
Penelitian  berikutnya  yaitu  oleh  Hugo  Vega-Huerta,  dkk  yang  menyimpulkan  augmentasi  data  dapat meningkatkan akurasi dan spesifisitas model EfficientNet sebesar 0,06% [20].
Penelitian sebelumnya oleh Gusrifaris Yuda Alhafis mengenai klasifikasi citra daging sapi dan daging babi menggunakan  metode  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE)  dengan  arsitektur EfficientNet-B0  menjadi  dasar  dari  penelitian  ini.  Penggunaan  metode  CLAHE  pada  penelitian  sebelumnya terbukti tidak memberikan peningkatan nilai akurasi yang diharapkan [21]. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan augmentasi data dengan harapan dapat meningkatkan kinerja dan akurasi model [22].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambaran dari tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1. Tahapan yang akan dilakukan yaitu mulai dari pengumpulan data, preprocessing  dan augmentasi  citra, pembagian data, proses pengolahan data menggunakan Deep  Learning  Convolution  Neural  Network  (CNN)  arsitektur  EfficientNet-B6,  dan  proses  evaluasi.  Berikut penjelasan dari masing-masing tahapan yang akan dilakukan:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data pada penelitian ini berupa gambar daging sapi, daging babi dan daging sapi yang dicampur babi (oplosan). Daging  babi  dan  sapi  dibeli  di  Pasar  tradisional  di  kota  Pekanbaru  yaitu  Pasar  Sago  dan  Pasar  Sentral  Kota Pekanbaru Riau. Foto daging sapi dan babi diambil menggunakan kamera smartphone POCO X3 GT dan Redmi Note  10S  dengan  kamera  utama  64  MP.  Jarak  pengambilan  foto  objek  daging  adalah  10  cm  sampai  15  cm. Pencahayaan  foto  menyesuaikan  dengan  kondisi  cahaya  sekitar.  Data  yang  telah  terkumpul  dibagi  menjadi  3 bagian yaitu daging babi, daging sapi dan daging oplosan. Total data gambar yang diperoleh adalah 912 gambar.

## 2.2 Processing Data dan Augmentasi Citra
Preprocessing merupakan tahapan yang dilakukan sebelum melatih model Deep Learning untuk menyiapkan data agar lebih sesuai dengan kebutuhan model. Preprocessing dapat membantu meningkatkan performa model dengan membersihkan dan menyederhanakan data, sehingga model tidak terbebani oleh informasi atau noise yang tidak relevan. Gambar dicek terlebih dahulu apakah kualitasnya memadai untuk diolah, jika kualitas kurang bagus atau gambar blur, maka gambar akan dibuang dan tidak akan digunakan. Preprocessing yang digunakan pada penelitian ini  adalah  crop  center  dan  resize  image  menjadi  224  x  224.  Setelah  dilakukan  preprocessing,  total  data  yang diperoleh  yaitu  sebanyak  723  gambar.  Karena  gambar  pada  setiap  jenis  daging  yang  didapatkan  berbeda jumlahnya, maka banyak data yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 200 dari setiap class nya, jadi total gambar yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 600 data gambar.
Data  citra  yang  telah  dilakukan  preprocessing  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Setelah  melakukan preprocessing, langkah selanjutnya adalah melakukan augmentasi data. Augmentasi data adalah proses menambah
jumlah data pelatihan dengan memodifikasi data yang ada dengan cara yang sesuai. Augmentasi data bertujuan untuk  meningkatkan  performa  model  dengan  memberikan  lebih  banyak  contoh  tentang  bagaimana  data  dapat muncul di dunia nyata. Penambahan data juga dapat membantu mengurangi overfitting dengan membawa variasi data yang lebih besar ke model. Augmentasi  data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah rotasi  acak hingga  180  derajat,  menggeser  tinggi  dan  lebar  citra  dengan  batas  10%,  memperbesar  atau  memperkecil  citra secara  acak  hingga  10%,  membalik  citra  secara  vertikal  dan  secara  horizontal  dan  menggunakan  nilai  piksel terdekat untuk mengisi piksel yang hilang [16].

## Gambar 3. Data Citra Setelah Dilakukan Augmentasi Data
Hasil  citra  setelah  diaugmentasi  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Data  citra  original  menggambarkan  citra daging  dalam  kondisi  asli.  Data  citra  augmentasi  kemudian  dibuat  berdasarkan  data  original  ini  dengan menerapkan beberapa transformasi dan teknik augmentasi yang telah disebutkan di atas.  Data citra augmentasi ini memberikan tambahan informasi yang bervariasi, sehingga memperkaya dataset dan membantu melatih model untuk menghadapi variasi kondisi dan situasi yang mungkin terjadi dalam dunia nyata.

## 2.3 Pembagian Data
Setelah  dilakukan  proses  augmentasi,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data latih  dan  data  uji.  Rasio pembagian  data  latih  dan  data  uji  yang  akan  dilakukan  adalah  80:20  dan  90:10.  Sebagian  data  training  akan digunakan sebagai data validasi yaitu 20% data training untuk rasio split 80:20 dan 10% untuk rasio split 90:10.
Tabel 1. Dataset Tanpa Augmentasi dan Augmentasi dengan Rasio Pembagian 80:20
Kelas Data Non-Augmentasi Data Augmentasi Latih (80%) Uji (20%) Latih (80%) Uji (20%) Latih (80%) Validasi (20%) Latih (80%) Validasi (20%) Daging Sapi 128 32 40 640 160 200 Daging Babi 128 32 40 640 160 200 Daging Oplosan 128 32 40 640 160 200
Tabel 1 menunjukkan dataset tanpa augmentasi dan dataset dengan augmentasi, dengan rasio pembagian 80:20 antara data latih dan data uji, serta pembagian 80:20 antara data latih dan data validasi. Tabel ini memberikan gambaran tentang jumlah data yang ada dalam masing-masing kategori untuk setiap kondisi dataset. Kelas-kelas dalam dataset terdiri dari "Daging Sapi", "Daging Babi", dan "Daging Oplosan". Tabel ini memberikan gambaran tentang  pembagian  dan  jumlah  sampel  data  dalam  masing-masing  kategori  dataset,  baik  dengan  atau  tanpa augmentasi.  Pembagian  dataset  ini  penting  dalam  melakukan  proses  pelatihan,  pengujian,  dan  validasi  model pembelajaran mesin.
Tabel 2. Dataset Tanpa Augmentasi dan Augmentasi dengan Rasio Pembagian 90:10
Kelas Data Non-Augmentasi Data Augmentasi Latih (90%) Uji (10%) Latih (90%) Uji (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Latih (90%) Validasi (10%) Daging Sapi 162 18 20 810 90 100 Daging Babi 162 18 20 810 90 100 Daging Oplosan 162 18 20 810 90 100
Tabel  2  juga  menggambarkan  dataset  tanpa  augmentasi  dan  dataset  dengan  augmentasi,  namun  dengan rasio pembagian yang berbeda yaitu 90:10 antara data latih dan data uji, serta pembagian 90:10 antara data latih dan data validasi. Tabel ini memberikan informasi tentang jumlah data dalam setiap kategori dataset untuk setiap kondisi.  Kelas-kelas  dalam  dataset  adalah  "Daging  Sapi",  "Daging  Babi",  dan  "Daging  Oplosan".  Tabel  ini memberikan gambaran tentang pembagian dan jumlah sampel data dalam setiap kategori dataset, baik dengan atau
tanpa augmentasi, dengan menggunakan rasio pembagian yang berbeda. Pembagian ini penting untuk memastikan bahwa  model  pembelajaran  mesin  dapat  dilatih,  diuji,  dan  divalidasi  dengan  benar  menggunakan  data  yang representatif.

## 2.4 Deep Learning
Penelitian ini menggunakan algoritma Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNet-B6.
Gambar 4. Arsitektur EfficientNet-B6
Gambar 4 merupakan  arsitektur dari  EfficientNet-B6. Berikut penjelasan layer-layer yang terdapat  pada EfficientNet-B6:
a. Convolutional Layer: Layer pertama adalah lapisan konvolusi yang menerima input gambar dan melakukan konvolusi dengan sejumlah filter untuk mendeteksi fitur-fitur visual pada gambar.
b. Intermediate Blocks: Terdapat 8 blok utama dalam EfficientNet-B6. Setiap blok utama terdiri dari beberapa lapisan konvolusi yang dilanjutkan dengan normalisasi dan aktivasi. Setiap blok bertujuan untuk mengekstraksi fitur-fitur yang semakin kompleks dari data gambar.
c. Global  Average  Pooling:  Setelah  melalui  blok-blok  utama,  hasilnya  kemudian  melewati  lapisan  Global Average Pooling. Ini adalah operasi yang mengurangi dimensi spasial fitur menjadi satu angka rata-rata untuk setiap  saluran  fitur.  Hal  ini  mengurangi  jumlah  parameter  dan  menghasilkan  representasi  fitur  yang  lebih ringkas.
d. Fully  Connected  Layers:  Setelah  lapisan  Global  Average  Pooling,  hasilnya  dihubungkan  ke  lapisan  fully connected. Lapisan ini bertujuan untuk menghubungkan fitur-fitur yang terekstraksi  sejauh ini dengan label kelas yang akan diprediksi.
e. Output Layer: Layer output terakhir berupa softmax layer yang menghasilkan probabilitas untuk setiap kelas yang  mungkin.  Ini  memungkinkan  model  untuk  melakukan  klasifikasi  multi-kelas  dan  memprediksi  kelas gambar yang sesuai dengan probabilitas tertinggi.
Tabel 3. Hyperparameter Optimizer  Learning Rate Adam 0,1 RAdam 0,01 SGD 0,001 RMSprop 0,0001
Tabel 3 menggambarkan hyperparameter yang digunakan dalam pelatihan model. Hyperparameter adalah parameter  yang  ditentukan  sebelum  pelatihan  dan  mempengaruhi  bagaimana  model  belajar  dan  memperbarui bobotnya  selama  proses  optimisasi.  Dalam  tabel  tersebut,  terdapat  beberapa  optimizer  yang  digunakan  untuk mengoptimalkan model, yaitu Adam, RAdam, SGD, dan RMSprop. Optimizer digunakan untuk mengoptimalkan parameter model, sedangkan untuk menentukan nilai koreksi bobot selama fase pelatihan digunakan learning rate [23].

## 2.5 Evaluasi
Selama  fase  ini,  indikator  kinerja  utama  dari  pengujian  model  diperiksa.  Matriks  konfusi  digunakan  untuk mengukur  kinerja  dalam  penelitian  ini.  Matriks  konfusi  adalah  matriks  yang  berisi  kelas  prediksi  yang dibandingkan dengan kelas asli dari data masukan. Istilah matriks kebingungan meliputi: a. True Positive (TP) merupakan banyaknya data positif yang diklasifikasikan benar oleh sistem.
b. True Negative(TN) merupakan banyaknya data negatif yang diklasifikasikan benar oleh sistem.
c. False Negative (FN) merupakan banyaknya data negatif yang dianggap salah oleh sistem.
d. False Positive (FP) merupakan banyaknya data positif tetapi dianggap salah oleh sistem.
Berikut ini adalah rumus-rumus yang terdapat dalam confusion matrix:
a. Akurasi
Akurasi adalah persentase prediksi yang benar yang dibuat oleh model.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (1)
b. Recall Recall mewakili keberhasilan model dalam mengambil ulang informasi.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%
(2)
c. Presisi
Presisi mewakili ketepatan antara informasi yang diminta dan hasil prediksi dari model.
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%
(3)
d. F1 Score
F1 score menggambarkan akurasi yang didapatkan model pada seluruh dataset.
𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Training
Pelatihan  model  EfficientNet-B6  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  library  Tensorflow  dan  Keras.  Proses pelatihan dilakukan dengan beberapa variasi hyperparameter seperti optimizer, dan learning rate. Setiap percobaan dilakukan  sebanyak  32  kali  untuk  masing-masing  rasio  pembagian  data.  Proses  pelatihan  dilakukan  selama  50 epoch dengan metode early stopping. Metode early stopping memantau nilai validation loss selama pelatihan. Jika nilai validation loss berhenti menurun dan mulai meningkat, ini menunjukkan tanda-tanda overfitting. Dalam hal ini,  metode  early  stopping  akan  menghentikan  proses  pelatihan  model  agar  tidak memperburuk  kinerja  model. Ukuran batch yang digunakan adalah 64, yang berarti model akan diperbarui setiap 64 sampel data. Penggunaan batch  size  dapat  mempengaruhi  kecepatan  pelatihan  dan  penggunaan  memori  komputasi.  Berikut  tabel  hasil training pada rasio pembagian data 80% : 20% dan 90% : 10%.
Tabel 4. Hasil Training dengan Rasio Pembagian Data 80:20
No Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 Tanpa Augmentasi Adam 0,1 1,1148 0,3333 1,0992 0,3333 2 Tanpa Augmentasi Adam 0,01 0,7829 0,5938 0,8561 0,5729 3 Tanpa Augmentasi Adam 0,001 0,2427 0,9141 0,5736 0,7500 4 Tanpa Augmentasi Adam 0,0001 0,3773 0,8750 0,5712 0,8021 5 Tanpa Augmentasi RAdam 0,1 0,7164 0,6771 0,6726 0,7500 6 Tanpa Augmentasi RAdam 0,01 0,2304 0,8776 0,6240 0,7917 7 Tanpa Augmentasi RAdam 0,001 0,2301 0,9297 0,5664 0,8021 8 Tanpa Augmentasi RAdam 0,0001 0,6220 0,7839 0,7027 0,6979 9 Tanpa Augmentasi SGD 0,1 0,1887 0,9427 0,5613 0,7708 10 Tanpa Augmentasi SGD 0,01 0,2381 0,9193 0,5881 0,7396 11 Tanpa Augmentasi SGD 0,001 0,2526 0,9297 0,5751 0,7917 12 Tanpa Augmentasi SGD 0,0001 0,3177 0,8698 0,6062 0,7812 13 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,1 0,4429 0,8255 0,6434 0,7500 14 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,01 0,3490 0,8385 0,7621 0,7396 15 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,001 0,2406 0,9245 0,8055 0,7292
No Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 16 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,0001 0,3394 0,8802 0,6628 0,7917 17 Augmentasi Adam 0,1 1,1249 0,1667 1,0992 0,3333 18 Augmentasi Adam 0,01 0,5269 0,7797 0,4999 0,8271 19 Augmentasi Adam 0,001 0,0661 0,9807 0,2835 0,8979 20 Augmentasi Adam 0,0001 0,2510 0,9182 0,3792 0,8625 21 Augmentasi RAdam 0,1 1,1165 0,3750 1,0066 0,4729 22 Augmentasi RAdam 0,01 0,4750 0,7984 0,5073 0,8146 23 Augmentasi RAdam 0,001 0,1142 0,9677 0,3401 0,8917 24 Augmentasi RAdam 0,0001 0,3856 0,8646 0,4591 0,8229 25 Augmentasi SGD 0,1 0,1109 0,9651 0,4808 0,8271 26 Augmentasi SGD 0,01 0,2363 0,9099 0,3455 0,8771 27 Augmentasi SGD 0,001 0,1703 0,9380 0,4534 0,8375 28 Augmentasi SGD 0,0001 0,1669 0,9391 0,3378 0,8771 29 Augmentasi RMSProp 0,1 0,0829 0,9682 0,4788 0,8458 30 Augmentasi RMSProp 0,01 0,1045 0,9641 0,4677 0,8500 31 Augmentasi RMSProp 0,001 0,2242 0,9052 0,6335 0,7833 32 Augmentasi RMSProp 0,0001 0,1489 0,9474 0,3888 0,8813 Tabel 5. Hasil Training dengan Rasio Pembagian Data 90:10 No Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 Tanpa Augmentasi Adam 0,1 1,1189 0,3333 1,1043 0,3333 2 Tanpa Augmentasi Adam 0,01 0,4474 0,8333 0,5213 0,8148 3 Tanpa Augmentasi Adam 0,001 0,1030 0,9794 0,4758 0,8333 4 Tanpa Augmentasi Adam 0,0001 0,3627 0,8745 0,5137 0,8519 5 Tanpa Augmentasi RAdam 0,1 0,8481 0,6255 0,8304 0,6481 6 Tanpa Augmentasi RAdam 0,01 0,1676 0,9362 0,4229 0,8704 7 Tanpa Augmentasi RAdam 0,001 0,1684 0,9712 0,4378 0,8519 8 Tanpa Augmentasi RAdam 0,0001 0,5797 0,7695 0,6423 0,7963 9 Tanpa Augmentasi SGD 0,1 0,2263 0,9321 0,4162 0,8333 10 Tanpa Augmentasi SGD 0,01 0,2347 0,9218 0,4538 0,8333 11 Tanpa Augmentasi SGD 0,001 0,1833 0,9444 0,4388 0,7963 12 Tanpa Augmentasi SGD 0,0001 0,1821 0,9486 0,4855 0,8704 13 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,1 0,2481 0,9074 0,4891 0,7778 14 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,01 0,1746 0,9383 0,4662 0,8148 15 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,001 0,2590 0,9300 0,4908 0,8519 16 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,0001 0,2731 0,9012 0,8048 0,6481 17 Augmentasi Adam 0,1 1,1436 0,3333 1,0997 0,3333 18 Augmentasi Adam 0,01 0,5686 0,7494 0,5785 0,8148 19 Augmentasi Adam 0,001 0,1190 0,9543 0,2909 0,8704 20 Augmentasi Adam 0,0001 0,2414 0,9177 0,3587 0,8407 21 Augmentasi RAdam 0,1 1,1523 0,2823 1,0759 0,3593
No Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 22 Augmentasi RAdam 0,01 0,4646 0,8053 0,4843 0,7963 23 Augmentasi RAdam 0,001 0,0701 0,9802 0,3248 0,8667 24 Augmentasi RAdam 0,0001 0,3319 0,8844 0,4340 0,8148 25 Augmentasi SGD 0,1 0,1072 0,9650 0,3623 0,8741 26 Augmentasi SGD 0,01 0,1479 0,9469 0,3886 0,8630 27 Augmentasi SGD 0,001 0,1219 0,9593 0,2914 0,8926 28 Augmentasi SGD 0,0001 0,1028 0,9683 0,2750 0,8926 29 Augmentasi RMSProp 0,1 0,0815 0,9704 0,3319 0,9037 30 Augmentasi RMSProp 0,01 0,0674 0,9745 0,3885 0,8444 31 Augmentasi RMSProp 0,001 0,0666 0,9778 0,3352 0,8963 32 Augmentasi RMSProp 0,0001 0,0937 0,9642 0,2816 0,9148
Tabel  4  dan  5  di  atas  merupakan  hasil  evaluasi  dari  berbagai  skenario  pada  penelitian  yang  dilakukan. Setiap baris dalam tabel mewakili satu skenario yang berbeda, dengan informasi tentang jenis data, optimizer yang digunakan,  dan  learning  rate.  Hasil  evaluasi  termasuk  training  loss,  training  accuracy,  validation  loss,  dan validation accuracy dicatat untuk setiap skenario. Training loss dan validation loss mengukur sejauh mana prediksi model dari data pelatihan dan validasi mendekati label yang sebenarnya. Training accuracy dan validation accuracy mengukur sejauh mana model mampu mengklasifikasikan data pelatihan dan validasi dengan benar. Model yang akan diproses pada proses testing nantinya ialah model dengan validation accuracy di atas 85%.  Berikut adalah beberapa grafik model loss dan model accuracy dari model dengan validation accuracy di atas 85%.
Gambar 4. Grafik Model Loss dan Akurasi Percobaan ke-12 Rasio Pembagian Data 90:10
Grafik pada gambar 4 menunjukkan model akurasi dan loss dari percobaan ke-12 dengan pembagian data 90:10 menggunakan kombinasi data citra tanpa augmentasi dan pengoptimal SGD dengan learning rate 0,0001. Dapat dilihat nilai akurasi validasi sebesar 0,8704 tidak berbeda jauh dengan nilai akurasi training sebesar 0,9486, hal ini membuktikan tidak terjadi overfitting pada model dengan skenario tersebut.
Grafik pada gambar 5 menunjukkan model akurasi dan loss dari percobaan ke-26 dengan pembagian data 90:10 menggunakan kombinasi data citra augmentasi dan optimizer SGD dengan learning rate 0,01. Dapat dilihat nilai akurasi validasi sebesar 0,863 tidak berbeda jauh dengan nilai akurasi training sebesar 0,9469, hal ini membuktikan tidak terjadi overfitting pada model dengan skenario tersebut.
Gambar 6. Grafik Model Loss dan Akurasi Percobaan ke-29 Rasio Pembagian Data 90:10
Grafik pada gambar 6 menunjukkan model akurasi dan loss dari percobaan ke-29 dengan pembagian data 90:10  menggunakan  kombinasi  data  citra  augmentasi  dan  optimizer  RMSprop  dengan  learning  rate  0,1.  Dapat dilihat nilai akurasi validasi sebesar 0,9037 tidak berbeda jauh dengan nilai akurasi training sebesar 0,9704, hal ini membuktikan tidak terjadi overfitting pada model dengan skenario tersebut.

## 3.2 Proses Testing
Setelah dilakukan proses training dengan data validasi, model akan diuji menggunakan data uji yang telah dibagi sebelumnya.  Model  yang  akan  digunakan  pada  tahap  pengujian  ini  adalah  model  yang  memiliki  validation accuracy di atas 85% berdasarkan tabel 4 dan tabel 5. Ukuran batch yang digunakan pada proses ini adalah 64. Performa model diukur menggunakan confusion matrix dengan melihat nilai akurasi, presisi, recall, f1 score, dan presisi dari kelas sapi. Tabel 6 memperlihatkan hasil pengujian.
Tabel 6. Hasil Testing No Pembagian Data Jenis Data Optimizer Learning Rate Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) F1 score (%) Presisi Kelas Sapi (%) 1 80:20 Augmentasi Adam 0,001 90,17 90,25 90,17 90,16 88,61 2 80:20 Augmentasi Adam 0,0001 87,33 87,34 87,33 87,31 87,96 3 80:20 Augmentasi RAdam 0,001 88,50 88,65 88,50 88,53 85,31 4 80:20 Augmentasi SGD 0,01 87,67 88,03 87,67 87,60 84,73 5 80:20 Augmentasi SGD 0,0001 89,33 89,62 89,33 89,29 87,62 6 80:20 Augmentasi RMSProp 0,0001 88,33 88,70 88,33 88,32 86,70 7 90:10 Tanpa Augmentasi Adam 0,0001 86,67 88,10 86,67 86,25 93,33 8 90:10 Tanpa Augmentasi RAdam 0,01 86,67 86,70 86,67 86,67 88,24 9 90:10 Tanpa Augmentasi RAdam 0,001 88,33 88,27 88,33 88,15 88,89 10 90:10 Tanpa Augmentasi SGD 0,0001 91,67 91,79 91,67 91,57 94,44 11 90:10 Tanpa Augmentasi RMSProp 0,001 88,33 88,83 88,33 88,10 93,75 12 90:10 Augmentasi Adam 0,001 89,67 90,09 89,67 89,67 86,92 13 90:10 Augmentasi RAdam 0,001 90,00 90,83 90,00 90,11 81,20 14 90:10 Augmentasi SGD 0,1 88,00 88,85 88,00 87,95 94,05 15 90:10 Augmentasi SGD 0,01 86,00 88,18 86,00 85,96 96,05 16 90:10 Augmentasi SGD 0,001 89,00 89,65 89,00 88,98 83,19 17 90:10 Augmentasi SGD 0,0001 90,67 90,87 90,67 90,67 91,00 18 90:10 Augmentasi RMSProp 0,1 92,00 92,37 92,00 92,01 87,27
No Pembagian Data Jenis Data Optimizer Learning Rate Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) F1 score (%) Presisi Kelas Sapi (%) 19 90:10 Augmentasi RMSProp 0,001 90,33 90,56 90,33 90,32 87,04 20 90:10 Augmentasi RMSProp 0,0001 91,00 91,09 91,00 90,98 90,20
Tabel 6 di atas merupakan hasil evaluasi dari berbagai skenario pada penelitian yang dilakukan. Setiap baris dalam tabel mewakili satu skenario yang berbeda, dengan variasi pembagian data latih dan uji, jenis augmentasi data, optimizer yang digunakan, dan learning rate.  Hasil evaluasi termasuk akurasi, presisi, recall, dan f1 score dicatat untuk setiap skenario. Nilai presisi kelas sapi juga dicatat untuk menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan data sapi  dengan tepat.  Berdasarkan tabel 6, percobaan  dengan  rasio  pembagian  data 90:10 memiliki performa model yang lebih baik dibandingkan dengan percobaan yang menggunakan rasio pembagian data 80:20. Akurasi dan performa terbaik menggunakan tipe data tanpa augmentasi ditemukan pada percobaan ke- 10, sedangkan akurasi tertinggi menggunakan tipe data augmentasi ditemukan pada percobaan ke-18. Akan tetapi apabila  dilihat  dari  kemampuan  model  untuk  mengklasifikasikan  citra,  percobaan  ke-15  mencapai  performa terbaik karena memiliki nilai presisi kelas sapi tertinggi.
Gambar 7. Confusion Matrix Percobaan ke-10
Hasil percobaan ke-10 dapat  dilihat  pada  gambar 7 yang menunjukkan confusion matrix dengan akurasi 91,67%, presisi 91,79%, recall 91,67%, dan f1 score 91.57%. Untuk performa model dalam mengklasifikasikan citra, skenario ini adalah yang terbaik di antara skenario tanpa augmentasi data karena hanya 1 citra babi dan tidak ada citra oplosan yang terklasifikasi sapi dari 20 data uji, dan memiliki nilai presisi kelas sapi sebesar 94,44%.
Hasil percobaan ke-15 dapat  dilihat  pada  gambar 8 yang menunjukkan confusion matrix dengan akurasi 86,00%, presisi 88,18%, recall 86,00%, dan f1 score 85,96%. Akan tetapi model ini merupakan model yang terbaik karena hanya terdapat 1 citra oplosan dan 2 citra babi yang terklasifikasi sebagai sapi dari total 100 data uji, dan berhasil mendapatkan nilai presisi kelas sapi tertinggi yaitu sebesar 96,05%.
Gambar 9. Confusion Matrix Percobaan ke-18
Hasil percobaan ke-18 dapat  dilihat  pada  gambar 9 yang menunjukkan confusion matrix dengan akurasi 92,00%,  presisi  92,37%,  recall  92,00%,  dan  f1  score  92  0,01%.  Apabila  dilihat  dari  performa  model  dalam mengklasifikasikan  citra,  skenario  ini  kurang  baik  karena  terdapat  8  citra  babi  dan  6  citra  oplosan  yang terklasifikasi sapi dari 100 data uji, sehingga meraih nilai presisi kelas sapi hanya sebesar 87,27%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  citra  daging  babi,  sapi,  dan  campuran  menggunakan  arsitektur CNN EfficientNet-B6 dengan memanfaatkan data citra tanpa hasil augmentasi dan augmentasi. Data citra  telah dibagi  antara  data  latih  dan  data  uji  dengan  rasio  perbandingan  80:20  dan  90:10.  Performa  model  diuji menggunakan  confusion  matrix  dan  dibandingkan  berdasarkan  akurasi,  presisi,  recall,  f1  score,  dan  juga kemampuan model dalam mengklasifikasikan citra daging  babi dan daging oplosan agar tidak terklasifikasikan sebagai daging sapi pada kedua jenis data citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan augmentasi data dengan skenario rasio pembagian data 90:10, optimizer RMSprop, dan learning rate 0,1 memiliki akurasi tertinggi yaitu  dengan  akurasi  92,00%,  presisi  92,37%, recall  92,00%, f1 score 92,01%, 8 citra babi  dan  6 citra oplosan yang terklasifikasi  sapi  dari 100 data uji, dan menghasilkan nilai  presisi  kelas sapi  sebesar 87,27%. Sedangkan penggunaan data citra tanpa augmentasi dengan skenario rasio pembagian data 90:10, optimizer SGD, dan learning rate 0,0001 menghasilkan akurasi yang sedikit lebih rendah yaitu dengan akurasi 91,67%, presisi 91,79%, recall 91,67%,  f1  score  91,57%, 1 citra babi  dan tidak ada citra oplosan yang terklasifikasi  sapi  dari  20 data uji, dan mendapatkan  nilai  presisi  kelas  sapi  sebesar  94.44%.  Namun,  apabila  melihat  dari  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan  citra,  terlihat  bahwa  skenario  dengan  penggunaan  augmentasi  data,  rasio  pembagian  data 90:10, optimizer SGD, dan learning rate 0,01 menunjukkan kinerja terbaik. Pada skenario ini, hanya terdapat 1 citra oplosan dan 2 citra babi yang terklasifikasi  sebagai  sapi  dari total  100 data uji, dan mencapai nilai  presisi tertinggi untuk kelas sapi sebesar 96,05%., sedangkan untuk akurasinya hanya sebesar 86,00%, presisi 88,18%, recall 86,00% dan f1 score 85,96%. Nilai akurasi yang didapatkan model ini memang lebih rendah daripada model dengan akurasi tertinggi, tetapi karena tujuan utama tema penelitian ini adalah untuk menghindari daging sapi dan oplosan terklasifikasi sebagai sapi, maka model ini merupakan model yang terbaik. Penggunaan augmentasi pada data citra juga dapat meningkatkan kinerja karena dapat menambah jumlah data dengan membuat data baru dari data yang sudah ada. Disarankan untuk menggunakan lebih banyak data gambar berkualitas tinggi untuk penelitian berikutnya dan menggunakan teknik k-fold cross validation.

## REFERENCES
[1]  L. Milana and W. Whydiantoro, “Analisis Kelayakan Investasi Dendeng Daging Sapi (Studi Kasus di PD ‘Carole Jaya’),” Jurnal Riset Bisnis dan Investasi, vol. 4, no. 2, p. 10, 2018, doi: 10.35697/jrbi.v4i2.1182.
[2]  T. Septiani,  “Detection of Porcine DNA in Processed Beef Products Using Real Time  – Polymerase Chain Reaction,” Indonesian Journal of Halal Research, vol. 1, no. 2, pp. 31–34, 2019, doi: 10.15575/ijhar.v1i2.5601.
[3]  S. Maiyena and E. R. Mawarnis, “Kajian Analisis Konsumsi Daging Sapi dan Daging Babi Ditinjau dari Kesehatan,” Jurnal  Pendidikan  Tambusai,  vol.  6,  no.  1,  pp.  3131–3136,  2022,  Accessed:  Dec.  06,  2022.  [Online].  Available: https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/3359
[4]  S. Agustin, “Bahaya Mengonsumsi Daging Babi bagi Kesehatan,” Dec. 16, 2021.
[5]  Agregasi  Harian  Jogja,  “Nekat Oplos  Daging  Sapi dan  Babi,  2  Pedagang  di  Gunungkidul  Ditangkap,”  Jan.  23,  2019. https://news.okezone.com/read/2019/01/23/510/2008401/nekat-oplos-daging-sapi-dan-babi-2-pedagang-di-gunungkidul- ditangkap
[6]  Liputan6.com, “Terbongkarnya Modus Penjualan Daging Babi Berkedok Daging Sapi di Lampung,” Apr. 21, 2021.
[7]  S.  A.  Aisah,  “IDENTIFIKASI  PERBEDAAN  DAGING  SAPI  DENGAN  DAGING  BABI  BERDASARKAN  CIRI WARNA DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” 2018.
[8]  U.  Sudibyo,  D.  P.  Kusumaningrum,  E.  H.  Rachmawanto,  and  C.  A.  Sari,  “Optimasi  Algoritma  Learning  Vector Quantization (Lvq) Dalam Pengklasifikasian Citra Daging Sapi Dan Daging Babi Berbasis Glcm Dan Hsv,”  Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1943.
[9]  T. Y. Purnomo, F. Yanto, F. Insani, S. Ramadhani, and Jasril, “Penerapan Algoritma Random Forest Pada Klasifikasi Daging,” Jurnal Intra Tech, vol. 6, no. 1, 2022.
[10] M. F. Naufal, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SVM, KNN, DAN CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA CUACA,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[11] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Convolutional Neural Network and Support Vector Machine in Classification of Flower Images,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.23917/khif.v8i1.15531.
[12] S. Wu, J. Wang, Y. Ping, and X. Zhang, “Research on Individual Recognition and Matching of Whale and Dolphin Based on EfficientNet Model,” 2022 3rd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE), pp. 635–638, 2022, doi: 10.1109/ICBAIE56435.2022.9985881.
[13] Z. Maqsood and M. K. Gupta, “Automatic Detection of Diabetic Retinopathy on the Edge,” in Cyber Security, Privacy and  Networking,  D.  P.  Agrawal,  N.  Nedjah,  B.  B.  Gupta,  and  G.  Martinez  Perez,  Eds.,  Singapore:  Springer  Nature Singapore, 2022, pp. 129–139.
[14] Adhi  Setiawan,  “Augmentasi  Data  Pada  Computer  Vision,”  Aug.  27,  2021.  https://medium.com/data-folks- indonesia/augmentasi-data-pada-computer-vision-45c5ebe10e8f (accessed Apr. 17, 2023).
[15] Y.  Jeong,  J.  Kim,  D.  Kim,  J.  Kim,  and  K.  Lee,  “Methods  for  Improving  Deep  Learning-Based  Cardiac  Auscultation Accuracy:  Data  Augmentation  and  Data  Generalization,”  Applied  Sciences,  vol.  11,  no.  10,  2021,  doi: 10.3390/app11104544.
[16] E. Cano, J. Mendoza-Avilés, M. Areiza, N. Guerra, J. Mendoza-Valdés, and C. Rovetto, “Multi skin lesions classification using  fine-tuning  and  data-augmentation  applying  NASNet,”  PeerJ  Comput  Sci,  vol.  7,  p.  e371,  Apr.  2021,  doi: 10.7717/peerj-cs.371.
[17] A. Rafay and W. Hussain, “EfficientSkinDis: An EfficientNet-based classification model for a large manually curated dataset  of  31  skin  diseases,”  Biomed  Signal  Process  Control,  vol.  85,  p.  104869,  Aug.  2023,  doi: 10.1016/J.BSPC.2023.104869.
[18] F. Barrientos-Espillco, E. Gascó, C. I. López-González, M. J. Gómez-Silva, and G. Pajares, “Semantic segmentation based on Deep learning for the detection of Cyanobacterial Harmful Algal Blooms (CyanoHABs) using synthetic images,” Appl Soft Comput, vol. 141, p. 110315, Jul. 2023, doi: 10.1016/J.ASOC.2023.110315.
[19] I. A.  Lozhskin, M. E. Dunaev, K. S. Zaytsev, and A. A. Garmash, “Augmentation of Image Sets for Training Neural Networks in Solving Semantic Segmentation Problems,” International Journal of Open Information Technologies, vol. 11, no. 1, Jan. 2023.
[20] H. Vega-Huerta et al., “Convolutional Neural Networks on Assembling Classification Models to Detect Melanoma Skin Cancer,” International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE), vol. 18, no. 14, pp. 59–76, Nov. 2022, doi: 10.3991/ijoe.v18i14.34435.
[21] A.  H.  Artya,  “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Daging  Menggunakan  Fitur  Ekstraksi Tekstur  dan  Arsitektur  AlexNet,”  IMPLEMENTASI  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK KLASIFIKASI DAGING MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI TEKSTUR DAN ARSITEKTUR ALEXNET, vol. 9, no. 3, pp. 635–643, 2022.
[22] Y. P. Irawan and I. Susilawati, “Klasifikasi Jenis Aglaonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Journal Of Information System And Artificial Intelligence, vol. 2, no. 2, pp. 64–70, 2022.
[23] N. Rochmawati, H. B. Hidayati, Y. Yamasari, H. P. A. Tjahyaningtijas, W. Yustanti, and A. Prihanto, “Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer Adam,” JIEET (Journal of Information Engineering adn Educational Technology), vol. 5, no. 2, pp. 44–48, Dec. 2021.