## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764

## Implementasi Transfer Learning Pada Algoritma Convolutional Neural Network untuk Mengklasifikasikan Image Objek Wisata
Mira 1,* , Irwan Sembiring 2 , Hindriyanto Dwi Purnomo 3
Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 972020004@student.uksw.edu, 2 irwan@uksw.edu, 3 hindriyanto.purnomo@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 972020004@student.uksw.edu Submitted: 25/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Penelitian ini mengklasifikasi image objek wisata dengan 9 label sky, tree, mountain, water, street, temple, garden, stone dan ricefield. Hasil labeling multi-label dapat digunakan untuk melihat frekuensi dan rekomendasi objek wisata di Jawa Tengah, dan membangun model transfer learning untuk mengetahui nilai akurasi . Pembangunana model menggunakan sekanrio fine tunning yang ketiga,  yaitu data yang digunakan pada penelitian ini berbeda, jumlah data lebih sedikit dan domain data juga berbeda dari imagenet. Pengujian model menggunakan persamaan accuracy dan f1-core. Data train dan test dibagi menjadi 210, 290, 694 dan 1000 data. Klasifikasi dengan image multi-label memiliki kompleksitas tersendiri dalam proses labeling dan masih sedikit yang menggunakannya . Beberapa peneliti sebelumnya juga menyatakan semakin banyak jumlah data training dan jumlah epoch per step semakin tinggi akurasi yang dihasilkan. Berdasarkan hasil training dan evaluasi dari keempat data  bahwa 210 data menunjukan akurasi  sebesar  0.8598  dengan  loss  0.3245,  sedangkan  290  data  menunjukkan  akurasi  sebesar  0.8685  dengan  loss  0.2903. Kemudian 594 data menunjukan akurasi sebesar 0.8852 dengan loss 0.2756, dan 1000 data menunjukkan akurasi sebesar 0.8833 dengan loss 0.2863. Hal ini dapat menjawab  pernyataan bahwa semakin banyak jumlah data akan semakin tinggi akurasi yang dihasilkan, sehingga model  transfer learning pada arsitektur ResNet-50 dengan data image multi-label dapat diterapkan dengan menunjukkan hasil akurasi mendekati nilai akurasi pada ResNet-50 dalam project imagenet. Adapun  potensi objek wisata di Jawa Tengah,  yaitu  objek  wisata  yang  bertema  alam,  kemudian  wisata  hasil  olahan  tangan  manusia  seperti  tempat  bersejarah,  cagar budaya dan tempat rekreasi keluarga.
Kata Kunci: Transfer Learning; Convolutional Neural Network; Klasifikasi; Multi-Label; Objek Wisata
Abstract −This study classifies the image of a tourist attraction with 9 labels sky, tree, mountain, water, street, temple, garden, stone and ricefield. The results of multi-label labeling can be used to see the frequency and recommendations of tourist attractions in Central Java, and build a transfer learning model to determine the accuracy value. The model development uses the third fine- tuning scenario, namely the data used in this study is different, the amount of data is less and the data domain is also different from imagenet. Testing the model using the equation of accuracy and f1-core. The train and test data are divided into 210, 290, 694 and 1000 data. Classification with multi-label images has its own complexity in the labeling process and few people use it. Several previous  researchers  also  stated  that  the  higher  the  amount  of  training  data  and  the  number  of  epochs  per  step,  the  higher  the accuracy produced. Based on the results of training and evaluation of the four data, 210 data shows an accuracy of 0.8598 with a loss of 0.3245, while 290 data shows an accuracy of 0.8685 with a loss of 0.2903. Then 594 data shows an accuracy of 0.8852 with a loss of 0.2756, and 1000 data shows an accuracy of 0.8833 with a loss of 0.2863. This can answer the statement that the greater the amount of data, the higher the accuracy produced, so that the transfer learning model on the ResNet-50 architecture with multi- label image data can be applied by showing accuracy results approaching the accuracy value of ResNet-50 in the imagenet project. The potential for tourism objects in Central Java, namely tourism objects with the theme of nature, then tours processed by human hands such as historical places, cultural heritage and family recreation areas.
Keywords: Transfer Learning; Convolutional Neural Network; Classification; Multi-Label; Tourist Attraction

## 1. PENDAHULUAN
Wisata merupakan perjalanan mengunjungi satu tempat ke tempat lainya, untuk mendapatkan hal baru, seperti suasana baru dan pengalaman baru. Berwisata dapat memberikan pengalaman dan perasaan yang berbeda terhadap wisatawan yang  berkunjung.  Beberapa  dari  kita,  saat  berwisata  selalu  membagikan  momen  melalui  sosial  media  seperti instagram , facebook , twitter dan  sosial  media  lainya.  Menurut  SK  NO.:KM  98/PW.102/MPP7-87,  objek  wisata merupakan  keadaan  alam  yang  memiliki  daya  tarik  sumber  daya  wisata  yang  dikembangkan  dan  dibangun  untuk dikunjungi oleh wisatawan.
Sebelum berwisata ke suatu tempat atau daerah, biasanya kita mencari referensi melalui sosial media sebagai referensi tujuan seperti tempat wisata yang sedang populer atau lebih banyak dikunjungi, atau malah memilih tempat wisata  yang  sedikit  dikunjungi.  Referensi  wisata  melalui  media  sosial  dilakukan  dengan  melihat  dari  beberapa postingan orang lain, kemudian dilakukan analisis terhadap sebuah postingan, dengan tujuan mencari informasi pada sebuah postingan foto seperti lokasi dan nama tempat.
Namun tidak semua postingan memiliki informasi yang lengkap seperti nama tempat dan lokasi detail tempat wisata sehingga dilakukan beberapa upaya untuk dapat mengetahui informasi terhadap sebuah postingan foto. Selain mencari referensi informasi dari beberapa postingan terdahulu, wisatawan juga dapat mencari informasi lain seperti tempat wisata, kuliner, dan sebagainya. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengelompokkan terhadap postingan foto untuk  mengklasifikasi  objek  wisata.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  pendekatan  metode  biner  yang  dikenal  dengan logika 1,0 yaitu dengan  memberi label data yang terkait dengan nilai 1 sedangkan data yang tidak terkait diberi nilai 0. Klasifikasi merupakan penyaringan data yang sesuai dengan nilai atau ciri-ciri yang sama[1]. Klasifikasi Labeling image terdiri dari single-label dan multi-label .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764
Klasifikasi image  single-label dengan  menggunakan  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  telah banyak dilakukan, dan sudah terbukti memiliki nilai akurasi yang baik. Namun klasifikasi dengan image multi-label memiliki  kompleksitas  tersendiri  dalam  proses labeling dan  masih  sedikit  yang  menggunakannya.  Dalam  kasus dengan image multi-label , tantangan utama muncul karena variasi posisi objek yang berbeda serta pose dan skala yang berbeda[2].  Hal yang mempengaruhi kompleksitas saat labeling multi-label yaitu keselarasan latar objek, susunan spasial yang berbeda-beda besarnya meskipun benda-benda pada kedua bayangan tersebut sama [2].
Klasifikasi image dengan teknik labeling image multi-label dapat menjadi pendekatan pembangunan data base objek wisata, Selain dapat melakukan klasifikasi, pada penelitian ini juga menganalisis akurasi terhadap metode dan model yang dirancang, sebagai upaya untuk melihat kesesuaian metode, model dengan data yang dipilih. Kemudian hasil labeling  multi-label dapat  digunakan  untuk  melihat  frekuensi  dan  rekomendasi  objek  wisata  di  Jawa  Tengah melalui data image yang di crawling pada postingan instagram “explorejateng_. Frekuensi yang dihasil sebagai upaya untuk  mengetahui  potensi  objek  wisata  serta  dapat  menjadi  referensi  dan  rekomendasi    informasi  dalam pengembangan  dan  promosi  kepariwisataan  di  Jawa  Tengah.  Selain  itu  juga  dapat  digunakan  untuk  mengetahui klasifikasi potensi internal, eksternal dan potensi fisik masing-masing objek wisata dan dapat melihat minat wisatawan dalam berkunjung ke Jawa Tengah.
Penelitian dalam klasifikasi image multi-label yang merupakan pengembangan dari image single-label telah diteliti oleh Shahriyar dkk, (2019) dan  Bariyah dkk (2021). Pada penelitian pertama menunjukkan akurasi penggunaan arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam  melakukan  klasifikasi multi-label pada  15  motif  batik mencapai 91.41% dari 300 citra uji dengan menggunakan epoch 100. Sedangkan pada penelitian kedua, menggunakan data CIFAR-10  dan  menghasilkan  akurasi  sebesar  51%  sampai  57%.    [3]  [2].  Penelitian  oleh  Yuliani dkk (2021), Ratnawati (2018) dan Kane (2016) juga menyatakan semakin banyak jumlah data training dan jumlah epoch per step semakin tinggi akurasi yang dihasilkan[4] [5][6].
Berdasarkan  hasil  akurasi  dari  kedua  peneliti,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  2094  data image multi-label dan membangun model transfer learning menggunakan salah satu arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu ResNet-50, untuk melihat akurasi dari hasil data image objek wisata yang dilabeling, guna untuk mengetahui  kelas  potensi  objek  wisata  seperti  objek  wisata  yang  bertema  alam,  sejarah,  cagar  budaya  dan  tempat rekreasi. Transfer learning adalah model atau neural network yang sudah dilatih/ train sebelumnya lalu mengurangi jumlah parameter dengan cara mengambil beberapa bagian dari model yang sudah dilatih untuk mengenal model baru [7][8].  ResNet-50  merupakan  salah  satu  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  konsep shortcut connections [9]. Model yang dibangun akan dilatih/ train menggunakan data image wisata yang didapat menggunakan teknik scraping dari sebuah akun instagram yaitu “explorejateng_” untuk melihat potensi objek wisata. Kelas potensi objek wisata yang dapat dikategorikan berdasarkan objek wisata alam, budaya, sejarah, rekreasi dan dapat menjadi referensi data base dalam pengembangan kepariwisataan dan rekomendasi potensi objek wisata di Jawa Tengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap penelitian dimulai dengan proses pengumpulan data, filtering, labeling , memilih dan membangun arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dan pengujian model yang terdiri dari nilai akurasi berdasarkan masing-masing jumlah data, dengan epoch, batch size (bs) dan learning rate (lr) yang disesuakan dengan masing-masing jumlah data. Sedangkan evaluasi model menghitung nilai accuracy dan micro F1-score . Contoh data image dengan objek wisata yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.    Sedangkan  desain  penelitian  digambarkan sebagaimana terdapat pada diagram alir pada Gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764
Gambar 2 . Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data penelitian ini merupakan data objek wisata dengan 2094 data image yang didapatkan dari instagram dengan akun “explorejateng_” menggunakan teknik scraping . Web  scraping instagram  merupakan  teknik  mengambil  data dari web atau sosial media menggunakan barisan script yang dimengerti oleh komputer dan diolah menjadi sebuah informasi[10].  Data  yang dikumpulkan kemudian  di  filter manual, dengan  memilih image yang merupakan   objek wisata, sedangkan untuk image dengan objek lainya dihapus beserta video, sehingga menghasilkan folder yang hanya memiliki image dengan objek wisata. Setelah dilakukan filtering , selanjutnya mengimport data ke dalam Microsoft Excel menggunakan script  visual  basic untuk  melakukan  proses labeling manual. Labeling menggunakan  teknik multi-label dikarenakan dalam image memiliki beberapa objek. Kombinasi dari multilabel data yang digunakan terdiri dari tree, mountan, street, water, sky, ricefield, temple, garden dan stone . Hasil labeling di simpan dengan format “csv”.

## 2.2 Preprocessing Image
Dalam preprocessing data, semua data image dengan objek wisata diubah ukuranya menjadi 224x224x3 untuk dilatih menggunakan teknik transfer learning . Ukuran input image yang digunakan harus sama dengan ukuran input pada model asli. Model ResNet-50 telah dilatih sebelumnya pada dimensi input 224x224[11] untuk tinggi dan lebar, dengan 3 saluran untuk Red, Green, Blue (RGB) dengan jumlah ratio 80%:20% dan 70%:30%. Sedangkan batch size yang digunakan yaitu 64, 32, 16, 8. untuk Learning rate 1e-3,  penggunaan batch size dan epoch disesuaikan dengan jumlah data untuk menghasilkan akurasi yang maksimal.
Batch  size merupakan  hyperparameter  yang  menentukan  jumlah  sampel  saat  proses training berlangsung. Penentuan  jumlah batch  size dapat  disesuaikan  dengan  jumlah  data.  Beberapa  penelitian  terkait  mengenai  jumlah batch size menggunakan dua pendekatan, yaitu[12] : 𝐵 𝐾 𝜖{16,32,64,128,256,512,1024}, dan B_iϵ{50,100,150,200,250}. Learning  rate merupakan  besaran  langkah  dalam  menentukan upgrade weight .  Saat  proses training berlangsung, grafik loss tidak dapat dilihat sehingga tidak dapat ditentukan learning rate yang sesuai, oleh karena itu, diperlukan pencarian dengan mencoba dan mengikuti learning rate dari network yang pernah digunakan dengan jenis network yang sama. Selain itu dapat dilakukan dengan mencoba learning rate satu persatu dari 0,1 sampai dengan 0.05 yang umunya antara 1 sampai 0.
Epoch merupakan kondisi saat data inputan masuk ke dalam model dengan proses forward propagation dan back propagation dalam sekali putaran[9][13].

## 2.3 Pembangunan Model
Pembangunan model ini dilakukan dengan tahap memilih salah satu arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Dalam hal ini ResNet-50 menggunakan data yang terbagi menjadi train dan test . Pembangunan model menggunakan bahasa Python dan Library  Tensorflow serta  keras  pada google  colab dengan runtime  Graphics  Processing  Unit (GPU).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764

## 2.4 Transfer Learning
Beberapa kondisi dalam menerapkan teknik transfer learning yaitu : a.   Masalah data, deep learning [14] membutuhkan banyak data untuk bisa mendapatkan hasil yang baik. Selain itu dibutuhkan banyak waktu untuk mendapatkan data berlabel jika dilakukan oleh manusia dalam mengambil gambar dan memberi label satu-per-satu.
b.   Masalah  komputasi,  perlu  dilakukan  proses  berulang  untuk  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan.  Secara komputasi perlu menggunakan GPU untuk membantu proses training neural network dalam menggunakan ribuan bahkan puluhan ribu gambar yang membutuhkan waktu berhari-hari dan harga yang mahal. Dalam transfer learning terdapat proses fine tuning , beberapa pendekatan fine tuning dapat dilihat pada Tabel 1 [17].
Tabel 1. Atribut Sumber Data Skenario  Ukuran data target  Perbedaan domain data   Pendekatan 1 Kecil Serupa Pre-trained as a feature extractor 2 Besar Serupa Fine tune through the full network 3 Kecil Sangat berbeda Fine tune from activations earlier in the network 4 Besar Sangat berbeda Fine tune through the entire network
Berdasarkan  Tabel 1, data yang dipakai pada penelitian ini berbeda, sehingga  digunakan skenario 3 dimana jumlah data lebih sedikit dari imagenet , domain data juga berbeda dan kemudian dilakukan pendekatan fine tune from activations earlier in the network . Adapun proses fine tune terdiri dari dua langkah yaitu : a. Adaptasi, yaitu proses load model dengan memilih salah satu arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Load model untuk menghasilkan fitur extraction dari input , sehingga menghasilkan image yang lebih kecil. Setelah model di load , kemudian model di freeze atau dibekukan weight /bobotnya. Selanjutnya modifikasi classifier atau fully connected (FC) yang merupakan classifier atau mini arsitektur .
b. Fine-tunning ,  proses  pada fine  tune yaitu unfreeze mini arsitektur/classifier ,  kemudian  lakukan train ulang terhadap data. adapun proses transfer learning pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3 .

## Gambar 3. Transfer Learning

## 2.5 Pengujian dan Evaluasi
Pengujian  model  menggunakan  data testing ,  pengujian  data  menggunakan  data loss dan accuracy ,  kemudian dilanjutkan dengan menghitung macro F1- Score . Data loss digunakan untuk memaksimalkan  kinerja algoritma pada model dalam proses training, sedangkan accuracy mengukur kinerja algoritma [3]. Loss function terdiri dari Binary cross entropy, Cross-entropy didefinisikan sebagai ukuran perbedaan antara dua distribusi probabilitas untuk variabel acak tertentu atau serangkaian peristiwa [15].
BinryCrossEntropy(y,ŷ) =-(ylog(ŷ)+(1y)log(1=ŷ) (1)
Micro F1- score ( micro-averaged f1-score ) untuk menilai kualitas masalah multi-label . Micro f1- score didapat dari micro-precision dan micro-recall . Perhitungan micro f1- score menggunakan persamaan 2. Proses rumus micro [16]
F1 Micro = 2∗𝑃∗𝑅 𝑃+𝑅 (2)
Accuracy keseluruhan  adalah  rata-rata  di  semua instance .  Nilai accuracy dapat  dihitung  menggunakan Persamaan 1[3].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 ,= 1 𝑛 ∑ |𝑌𝑖∩𝑍𝑖| |𝑌𝑖∪𝑍𝑖| 𝑛 𝑖=1
(3)
Precision adalah proporsi prediksi label yang benar dengan jumlah total label sebenarnya, dirata-ratakan dari semua instance. Nilai precision dapat dihitung dengan Persamaan 2[3].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ,= 1 𝑛 ∑ |𝑌𝑖∩𝑍𝑖| |𝑍𝑖| 𝑛 𝑖=1
(4)
Recall adalah proporsi label yang diprediksi benar dengan jumlah total label yang diprediksi, dirata-ratakan dari semua instance. Nilai recall dapat dihitung dengan Persamaan 3 [3].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ,= 1 𝑛 ∑ |𝑌𝑖∩𝑍𝑖| |𝑌𝑖| + |𝑍 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (5)
F-Measure merupakan  rata-rata precision dan recall harmonik).  Nilai  f- measure dapat  dihitung  dengan Persamaan 4 [3].
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 , 𝐹 1 = 1 𝑛 ∑ 2|𝑌𝑖∩𝑍𝑖| |𝑌𝑖| + |𝑍 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model yang dirancang digunakan untuk melatih data image dengan objek wisata dengan tiga channel RGB. Proses training data dibagi menjadi data train dan data test dengan jumlah 80:20%  dan 70:30%. Pada proses training dataset dipecah menjadi 4 dataset dengan ukuran 210, 290, 594 dan 1000 data. Kemudian masing-masing data dilatih/ training untuk mengetahui accuracy dan loss terhadap setiap  data dengan learning rate dan epoch yang sama untuk setiap data, sedangkan jumlah batch size di sesuaikan dengan masing-masing jumlah data. Proses training data dilakukan dengan  menggunakan Google  Collab dengan Runtime GPU  pada  model  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)    yaitu ResNet-50 .  GPU  berfungsi  dapat  meningkatkan  kecepatan  proses train .  Adapun  hasil training dari masing-masing data dengan function loss binary cross entopy dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Akurasi
Data & Ratio Epoch lr Bs RGB Train Test Loss Accuracy Los Accuracy 210 0.8 50 1e-3 8 0.2875 0.8810 0.3245 0.8598 290 0.70 50 1e-3 16 0.2503 0.8927 0.2903 0.8685 594 0.80 50 1e-3 32 0.2974 0.8852 0.2756 0.8777 1000 0.80 50 1e-3 64 0.2783 0.8876 0.2863 0.8833
Berdasarkan Tabel 2, nilai accuracy dari setiap data terus mengalami peningkatan sedangkan loss mengalami penurunan. Adapun hasil accuracy dan loss dari 210 data  menunjukan accuracy sebesar 0.8598 dengan loss 0.3245 sebagaimana terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Nilai Akurasi dan Loss 210 Data
Sedangkan nilai accuracy dan loss dari 290 data menunjukkan accuracy sebesar 0.8685 dengan loss 0.2903 mengalami peningkatan dari 210 data sebagaimana terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Nilai Accuracy dan Loss 290 Data
Selanjutnya  nilai accuracy dan loss dari  594  data  menunjukkan  nilai accuracy sebesar  0.8777  dengan loss 0.2756 mengalami peningkatan dari 210 dan 290 data sebagaimana terdapat pada Gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764
Gambar 6. Nilai Accuracy dan Loss 594 Data
Kemudian  1000  data  menunjukan accuracy sebesar  0.8883  dengan loss 0.2863  sebagaimana  terdapat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Nilai Accuracy dan Loss 1000 Data
Meskipun nilai accuracy dan loss pada data yang berjumlah 210 dan 290 mengalami selisih dengan jarak yang cukup banyak. Nilai accuracy dan loss yang baik berada pada train dan test data dengan jumlah 594 data dan 1000 data, dimana nilai akurasi train dan test mengalami peningkatan dari 0.8685 menjadi 0.8777, sedangkan nilai loss mengalami penurunan dari 0.2903 menjadi 0.2756. Pada 100 data nilai train mengalami peningkat dari 594 data dari 0.8777 menjadi 0.8833 dengan loss dari 0.2974 menjadi 0.2783. Evaluasi model dengan menghitung micro f1 - score pada masing-masing data dengan learning rate dan epoch yang sama, sedangkan batch size disesuaikan dengan masing-masing jumlah data dengan menggunakan tiga channel RGB ( Red, Green, Blue ). Hasil evaluasi model dengan micro f1-score yang menilai kualitas akurasi prediksi multi- label dari hasil precision dan recall , bahwa nilai loss pada setiap data rata-rata diatas 0.7. Hal ini di sebabkan dari proses labeling yang masih belum cukup benar dalam menentukan objek yang terkait. Adapun hasil evaluasi model terhadap masing-masing data dengan micro f1-score dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Mikro F1- Score
Data Ratio Bs Lr Epoch RGB Train Test Loss Macro F1 Loss Macro F1 210 0.8 8 1e-5 50 0.7505 0.2402 0.7640 0.2132 290 0.70 16 1e-5 50 0.7718 0.2206 0.7951 0.1719 594 0.80 32 1e-5 50 0.7569 0.2509 0.7633 0.2359 1000 0.80 64 1e-5 50 0.7628 0.2208 0.7674 0.2049
Berdasarkan  Tabel  3,  hasil  prediksi  menunjukan  masih  terdapat  beberapa  kesalahan  model  dalam memprediksi,  hal  ini  disebabkan  oleh beberapa  hal  seperti  kontras  warna yang  sama meskipun  objek  berbeda  dan kesalahan dalam menentukan objek terkait selama proses labeling . Adapun contoh hasil prediksi klasifikasi multi- label pada image wisata dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian Model Convolutional Neural Network (CNN)
Fname Image Labeling Prediksi 539.jpg Mountain, Sky Mountain, Sky

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764
423.jpg Tree Tree 1321.jpg Water Tree, Water 1457.jpg Water, Sky Water, Sky 306.jpg Sky Sky
Proses labeling image multi-label menggunakan pendekatan logika biner yaitu 0,1. Dalam proses labeling , selain menentukan objek yang terkait, hal lain yang perlu diperhatikan seperti kontras warna antar image dengan objek yang sama dan berbeda, sehingga proses labeling dengan image yang lebih dominan ke langit daripada objek wisata diberi label “ sky” . Adapun grafik frekuensi labeling multi-label dari keseluruhan data dengan jumlah 2094 data dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Frekuensi Kategori Objek Wisata
Berdasarkan  hasil  frekuensi,  dari  2094  data image dengan  9  (Sembilan)  kategori  objek  wisata  didapatkan frekuensi dari yang paling sering muncul sampai yang paling sedikit yaitu sky, tree, mountain, water, street, temple, garden,  stone dan ricefield.  Sky,  tree,  mountain,  water dan stone merupakan  objek  wisata  alam,  sedangkan street , garden dan ricefield merupakan objek wisata dari hasil olahan tangan manusia. Oleh karena itu dapat diketahui minat wisatawan  dalam  mengujungi  objek  wisata  di  Jawa  Tengah  yaitu  lebih  banyak  mengunjungi  objek  wisata  yang bertema alam, kemudian dilanjutkan dengan kategori objek wisata dari hasil olah tangan manusia atau masyarakat setempat seperti taman dan tempat rekreasi keluarga

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil training dan evaluasi dari keempat proses training data, dengan data pertama yang berukuran 210 dengan batch size 8, learning rate 1e-3 dan epoch 50 menunjukkan akurasi sebesar 0.8598 dengan loss 0.3245. Data yang  berukuran  290  dengan batch  size 16, learning  rate 1e-3  dan epoch 50  menunjukkan  akurasi  sebesar  0.8685 dengan loss 0.2903. Data yang berukuran 594 dengan batch size 32, learning rate 1e-3 dan epoch 50 menunjukkan akurasi sebesar 0.8852 dengan loss 0.2756. Terakhir data yang berukuran 1000 dengan batch size 46, learning rate 1e-3 dan epoch 50 menunjukkan akurasi sebesar 0.8833 dengan loss 0.2863. Hasil akurasi dari keempat data dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 209 − 216 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1764
jumlah data yang berbeda, bahwa nilai akurasi dan loss yang baik berada pada data dengan jumlah 594 dan 1000 data. Hal ini dapat menjawab beberapa pernyataan bahwa semakin banyak jumlah data akan semakin tinggi akurasi yang dihasilkan, sehingga model transfer learning dengan teknik fine tuning pada arsitektur ResNet-50 dengan data multi- label dapat  diterapkan  dengan  menunjukkan  hasil  akurasi  mendekati  dengan  nilai  akurasi  pada ResNet-50 dalam project imagenet . Adapun rekomendasi potensi objek wisata di Jawa Tengah, yaitu objek wisata yang bertema alam, kemudian wisata hasil olahan tangan manusia seperti tempat bersejarah, cagar budaya dan tempat rekreasi keluarga .

## REFERENCES
[1] D. Vaya and T. Hadpawat, “Classification in Data Mining : A Survey,” vol. 29, no. 3, pp. 13072–13078, 2020.
[2] S. A. Shahriyar, K. M. Rokibul Alam, S. S. Roy, and Y. Morimoto, “An Approach for Multi Label Image Classification Using Single Label Convolutional Neural Network,” 2018 21st Int. Conf. Comput. Inf. Technol. ICCIT 2018 , no. December, 2019, doi: 10.1109/ICCITECHN.2018.8631970.
[3] T. Bariyah, M. A. Rasyidi, and N. Ngatini, “Convolutional Neural Network untuk Metode Klasifikasi Multi-Label pada Motif Batik,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 155–165, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4224.
[4] C. U. K. Enie Yuliani1, Afifah Nur Aini2, “Perbandingan Jumlah Epoch Dan Steps Per Epoch Pada Convolutional Neural Network Untuk Meningkatkan Akurasi Dalam Klasifikasi Gambar,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta ISSN , vol. 5, no. 3, pp. 23–27, 2019.
[5] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[6] S. N. Kane, A. Mishra, and A. K. Dutta, “Preface: International Conference on Recent Trends in Physics (ICRTP 2016),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 755, no. 1, 2016, doi: 10.1088/1742-6596/755/1/011001.
[7] J. Rozaqi, A. Sunyoto, and R. Arief, “Implementasi Transfer Learning pada Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Penyakit Daun Kentang Implementation of Transfer Learning in the Convolutional Neural Network Algorithm for  Identification  of  Potato  Leaf  Disease,” Procedia  Eng.  Life  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  2021,  [Online].  Available: https://press.umsida.ac.id/index.php/PELS/article/view/820/478.
[8] M. A. H. Abas, N. Ismail, A. I. M. Yassin, and M. N. Taib, “VGG16 for plant image classification with transfer learning and data augmentation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4, pp. 90–94, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i4.11.20781.
[9] F.  Nashrullah,  S.  Adhi,  and  G.  Budiman,  “Investigasi  Parameter  Epoch  Pada  Arsitektur  ResNet-  50  Untuk  Klasifikasi Pornografi,” J. Comput. Electron. Telecommun. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[10]  B. Zhao, “Encyclopedia of Big Data,” Encycl. Big Data , no. December, 2020, doi: 10.1007/978-3-319-32001-4.
[11]  R. Wightman, H. Touvron, and H. Jégou, “ResNet strikes back: An improved training procedure in timm,” Cornel Univ. , vol. 1, no. october, pp. 1–22, 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2110.00476.
[12]  P.  M.  Radiuk,  “Impact  of  Training  Set  Batch  Size  on  the  Performance  of  Convolutional  Neural  Networks  for  Diverse Datasets,” Inf. Technol. Manag. Sci. , vol. 20, no. 1, pp. 20–24, 2018, doi: 10.1515/itms-2017-0003.
[13]  T. Bezdan and N. Bačanin Džakula, “Convolutional Neural Network Layers and Architectures,” Int. Sci. Conf. Inf. Technol. DATA Relat. Res. , no. January, pp. 445–451, 2019, doi: 10.15308/sinteza-2019-445-451.
[14]  V. Kumar and M. L., “Deep Learning as a Frontier of Machine Learning: A Review,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 182, no. 1, pp. 22–30, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917433.
[15]  S. Jadon, “A survey of loss functions for semantic segmentation,” IEEE Access , vol. 2, no. 11, 2020.
[16]  G. Tika and Adiwijaya, “Klasifikasi Topik Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Multilayer Perceptron,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, p. 2137, 2019.
[17]  Elgendy, M.(2019). Deep Learning for Vision System. 475.