## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
Penerapan Deep Learning pada Pengolahan Data Citra dan Klasifikasi Udang Vaname Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Sarah Astiti 1,* , Nopriadi 2 , Willi Novrian 3 , Yusran Panca Putra 3
1* Fakultas Informatika, Sistem informasi , Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Manajemen Informasi dan Komunikasi, Sekolah Tinggi Multi Media "MMTC" Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Sistem Informasi, Universitas Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Email: 1,* sarah@ittelkom-pwt.ac.id, 2 nopriadi.jamil@gmail.com, 3 willinovrian@unib.ac.id, 4 Yusranpanca@unib.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 sarah@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 26/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Pengolahan citra udang berbasis deep learning telah menjadi bidang penelitian yang berkembang pesat dalam beberapa tahun  terakhir.  Teknologi  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  berbagai  aplikasi  terkait  industri perikanan  dan  akuakultur,  seperti  pemantauan  kesehatan  udang,  deteksi  penyakit,  pengklasifikasian  spesies,  serta  penilaian kualitas dan kuantitas hasil panen. Berdasarkan pengamatan sampai hari ini penjual ikan dan pembeli dipasar kesulitan untuk membedakan udang vaname yang di budidayakan di kolam terpal dan kolam tanah.  Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik deep learning untuk mengetahui klasifikasi hasil budidaya udang Litopenaeus vannamei pada kolam tanah dan kolam terpal. Untuk  memudahkan penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  menerapkan  dua  arsitektur  Convolutional Neural Network (CNN) yaitu Visual Geometry Group-16 (VGG-16) dan Residual Network-50 (ResNet-50). Untuk dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 2.080 gambar per kelas udang vannamei dari dua macama tambak udang. Adapun hasil dari penelitian  ini  yaitu  learning  rate  sebesar  0,001  dan  0,0001  pada  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD)  dan  Adaptive  Moment Estimation (ADAM) optimizer untuk mengevaluasi efektivitasnya dalam pelatihan model. Model VGG-16 dan ResNet-50 dilatih dengan  parameter  kecepatan  pembelajaran  0,0001,  memanfaatkan  fleksibilitas  dan  kontrol  wajar  yang  disediakan  oleh pengoptimal SGD. Nilai kecepatan pemelajaran yang lebih rendah dipilih untuk mencegah overfitting dan meningkatkan stabilitas pelatihan.  Evaluasi  model  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan,  dengan  kedua  arsitektur  mencapai  akurasi  100%  dalam mengklasifikasikan udang vannamei dari kolam tanah dan kolam terpal. Kesimpulan penelitian ini yaitu menonjolkan keunggulan penggunaan  SGD  dengan  kecepatan  pembelajaran  0,0001  versus  0,001  pada  kedua  arsitektur,  kemudian  dampak  signifikan pemilihan pengoptimal dan kecepatan pembelajaran terhadap efektivitas pelatihan model dalam tugas klasifikasi gambar.
Kata Kunci: Deep Learning; Convolutional Neural Network (CNN); Udang; Tambak
Abstract− Deep  learning-based  shrimp  image  processing  has  become  a  rapidly  growing  research  field  in  recent  years.  This technology aims to increase efficiency and accuracy in various applications related to the fishing and aquaculture industry, such as monitoring shrimp health, disease detection, species classification, and assessing the quality and quantity of harvested crops. Based on observations to date, fish sellers and buyers in the market have difficulty distinguishing vaname shrimp cultivated  in tarpaulin  ponds  and  earthen  ponds.  This  research  aims  to  apply  deep  learning  techniques  to  determine  the  classification  of Litopenaeus vannamei shrimp cultivation results in earthen ponds and tarpaulin ponds. To facilitate this research, the author uses a classification method by applying two Convolutional Neural Network (CNN) architectures, namely Visual Geometry Group- 16 (VGG-16) and Residual Network-50 (ResNet-50). The dataset used in this research is 2,080 images per class of vannamei shrimp from two types of shrimp ponds. The results of this research are learning rates of 0.001 and 0.0001 on the Stochastic Gradient Descent (SGD) and Adaptive Moment Estimation (ADAM) optimizer to evaluate their effectiveness in model training. The VGG-16 and ResNet-50 models were trained with a learning rate parameter of 0.0001, taking advantage of the flexibility and  reasonable  control  provided  by  the  SGD  optimizer.  Lower  learning  rate  values  were  chosen  to  prevent  overfitting  and increase  training  stability.  Model  evaluation  showed  promising  results,  with  both  architectures  achieving  100%  accuracy  in classifying vannamei shrimp from ground and tarpaulin ponds. The conclusion of this research is to highlight the superiority of using SGD with a learning rate of 0.0001 versus 0.001 on both architectures, then the significant impact of optimizer selection and learning rate on the effectiveness of model training in image classification tasks.
Keywords : Deep Learning; Convolutional Neural Network (CNN); Shrimp; Pond

## 1. PENDAHULUAN
Industri perikanan dan akuakultur memainkan peran penting dalam menyediakan sumber daya pangan bagi populasi di seluruh dunia [1]. Salah satu sektor di perikan hari ini yang sedang di kembangkan oleh pemerintah adalah udang vaname  [2],  [3].  Dalam  sektor  perikanan,  pengembangan  udang  vaname  dinilai  memiliki  keunggulan  yang signifikan  dibandingkan  dengan  jenis  udang  lainnya  [4].  Udang  vaname  (Litopenaeus  vannamei),  juga  disebut udang putih atau udang kaki putih [5], adalah salah satu spesies udang yang paling banyak dibudidayakan di seluruh dunia [6]. Karena nilai ekonominya yang tinggi [7], udang ini memiliki permintaan yang terus meningkat di pasar global,  [8].  Industri  akuakultur  udang  vaname  telah  mengalami  pertumbuhan  yang  signifikan  seiring  dengan peningkatan konsumsi makanan laut yang sehat dan berkelanjutan [9]. Udang vaname adalah pilihan yang bagus untuk  budidaya  udang  karena  pertumbuhannya  yang  cepat  [10],  tahan  terhadap  berbagai  lingkungan,  dan  tahan terhadap penyakit [11].
Dalam pengolahan udang vaname terdapat 2 jenis kolam untuk budidaya yaitu kolam tanah dan kolam terpal. Kualitas air kolam tanah biasanya hanya diproses pada tahap awal, ketika warna air menjadi hijau tua, dan tidak diperiksa untuk parameter seperti oksigen terlarut, amonia, alkalinitas, pH, dan salinitas [12]. Pada kolam plastik atau terpal, pengolahan kualitas air biasanya dilakukan dengan kontrol yang ketat untuk parameter seperti pH air,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
oksigen  terlarut,  suhu,  dan  alkalinitas  [13].  Berdasarkan  hal  tersebut  sampai  hari  ini  penjual  ikan  dan  pembeli dipasar kesulitan untuk membedakan udang vaname yang di budidayakan di kolam terpal dan kolam tanah. Untuk menjawab  dan  memberikan  Solusi  terhadap  masalah  tersebut  penulis  mencoba  melakukan  klasifikasi  udang vannamei dengan menggunakan Teknik deep learning. Deep learning adalah cabang dari pembelajaran mesin yang berfokus  pada  penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  lapisan  yang  lebih  dalam  untuk  memodelkan  dan mempelajari  representasi  data  yang  kompleks  [14].  Pada  dasarnya,  deep  learning  meniru  cara  otak  manusia memproses  data,  memungkinkan  komputer  untuk  mengenali  pola  dan  fitur  yang  sulit  dideteksi  oleh  algoritma tradisional  [15].  Kemudian  untuk  memudahkan  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan menerapkan dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu Visual Geometry Group-16 (VGG-16) dan Residual Network-50 (ResNet-50) .
CNN sangat cocok untuk digunakan dalam klasifikasi udang karena kemampuannya untuk mengenali dan mengklasifikasikan  pola  kompleks  dalam  gambar  [16].  Visual  Geometry  Group-16  (VGG-16)  dan  Residual Network-50  (ResNet-50)  adalah  dua  arsitektur  CNN  yang  sangat  populer  dan  efektif  untuk  berbagai  tugas klasifikasi gambar [17]. ResNet-50 menawarkan konsep pelatihan residual yang memungkinkan pelatihan jaringan yang lebih dalam tanpa mengalami masalah degradasi [18], sementara VGG-16 terkenal karena arsitekturnya yang sederhana dan memungkinkan identifikasi fitur gambar yang sangat akurat, Ini meningkatkan kinerja dan akurasi model [17].
Bebera  penelitian  terdahulu  menggunakan  CNN  yaitu  pada  [14],  pada  penelitian  ini  menggunakan  CNN untuk mengekstrak fitur penting dari gambar dan menggunakan strategi klasifikasi gabungan, yang memungkinkan untuk  memanfaatkan  keunggulan  masing-masing  pengklasifikasi  untuk  meningkatkan  kinerja  udang  vannamei secara keseluruhan. Kemudian pada penelitian [19], CNN memiliki kemampuan untuk mengekstrak fitur penting dari  gambar secara otomatis tanpa membutuhkan ekstraksi  fitur manual, yang merupakan salah satu  keunggulan utamanya.  Pada  penelitian  [20],  CNN  memulai  dengan  lapisan  konvolusi,  di  mana  filter  konvolusi  bergerak melintasi gambar masukan untuk menghasilkan peta fitur yang menonjolkan pola-pola penting. Lapisan konvolusi ini diikuti oleh lapisan pengumpulan, yang menyimpan data relevan sambil mengurangi dimensi spasial dari peta fitur yang dihasilkan. Setelah itu, peta fitur yang diubah menjadi vektor digunakan sebagai input untuk lapisan yang terhubung  sepenuhnya,  di  mana  model  dapat  melakukan  tugas  seperti  klasifikasi  [21].  Fungsi  aktivasi  di  setiap lapisan, seperti ReLU, sangat penting karena memperkenalkan non-linearitas ke dalam model, yang memungkinkan CNN  untuk  mempelajari  pola  kompleks  dari  data  gambar  [22].  Dengan  fitur-fitur  tersebut,  CNN  dapat  dengan akurat  mengenali  objek  dalam  gambar  dan  melakukan  tugas  yang  lebih  kompleks  seperti  deteksi  objek  dan segmentasi  gambar.  Kemudian  Arsitektur  VGG-16  dan  ResNet-50  berhasil  dalam  berbagai  aplikasi  pengenalan gambar,  memberikan  keyakinan  bahwa  keduanya  dapat  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  yang  rumit  yang ditangani dalam penelitian ini [23]. Dalam hal kedalaman lapisan, VGG-16 dibangun lebih cepat daripada ResNet- 50, yang dibangun dengan kedalaman 50 lapisan, sehingga waktu pelatihan akan terpengaruh oleh perbedaan ini [24]. Pemilihan hyperparameter sangat penting dalam proses pelatihan CNN. Dua komponen penting dalam proses pelatihan model dalam pembelajaran mendalam adalah pengoptimal dan kecepatan pembelajaran [25]. Oleh karena itu, penggunaan CNN dalam penelitian ini tidak hanya menawarkan solusi yang efektif untuk masalah klasifikasi gambar, tetapi juga memberikan kepercayaan yang kuat pada keakuratan dan keandalan hasil penelitian.

## 2. METODOLOGI PENELITAN

## 2.1 Tahapan penelitian
Pada  penelitian  ini  untuk  memastikan  bahwa  penelitian  ini  berhasil  dan  memenuhi  harapan,  penulis  melakukan beberapa langkah, seperti yang ditunjukkan pada gambar 1 di bawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418

## 2.2 Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan gambar kolam terpal sebagai data primer. Penelitian ini menggunakan waktu budidaya 3 bulan dan ukuran udang. Secara keseluruhan, 230 udang vannamei di kolam tanah dan 230 udang vannamei di kolam terpal dibeli untuk penelitian.

## 2.3 Akuisisi Data Gambar
Proses pengambilan data gambar dilakukan pada ruangan berukuran 3 x 3 m, dengan luas tempat penempatan peralatan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 sampai Gambar 4, dan udang diambil langsung dari kolam pada pukul 08:00 WIB.
Gambar 2. Area Penempatan Peralatan
Gambar 3. Alat Proses Akuisisi Data Gambar
Gambar 4 . Contoh Gambar Udang

## 2.4 Augmentasi Data Gambar
Augmentasi adalah teknik yang digunakan untuk meningkatkan jumlah dataset tanpa mengambil objek tambahan. Ini juga dapat mengurangi kemungkinan overfitting. Sebanyak 260 foto udang vaname diambil dari media tambak tanah dan media tambak terpal, dengan 130 foto dengan kepala udang menghadap ke kanan dan 130 foto dengan kepala

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
udang  menghadap  ke  kiri  pada  masing-masing  kelas.  Berikut  adalah  data  hasil  augmentasi  gambar  seperti  tabel  1 dibawah ini:
Tabel 1. Hasil Data Augmentasi Image Original and Flip Soil Pond 520 Tarpaulin Pond 520 5 Degrees 520 520 10 Degrees 520 520 15 Degrees 520 520 Amount 2.080 Image 2.080 Image

## 2.5 Convolutional Neural Network (CNN)
Berikut ini adalah proses struktur lapisan dari Algoritma CNN. Gambar 5 dibawah ini menunjukkan struktur dasar CNN. Lapisan konvolusi, pooling, dan terhubung penuh adalah bagian dari proses klasifikasi gambar masukan.

## Gambar 5. Struktur Algoritma CNN

## 2.6 Grup Geometri Visual (VGG)-16 dan Jaringan Residual (ResNet)-50
Untuk penelitian ini, VGG-16 dan ResNet-50 digunakan Pemrosesan gambar, teknik pembelajaran transfer dengan menggunakan  bobot  yang  telah  dilatih  sebelumnya,  dan  penyetelan  parameter  model  seperti  pengoptimal  dan kecepatan pembelajaran adalah beberapa langkah pelatihan model. Hal ini akan dibahas lebih lanjut di bagian Hasil.

## 2.7 Evaluasi Matriks
Dalam sistem klasifikasi CNN, matriks evaluasi sangat penting karena memberikan metrik objektif untuk mengukur kinerja model dan mengacu pada kemampuan model untuk menjalankan sistem dengan baik. Persamaan 1, 2, 3, 4 dan 5 akan digunakan untuk mengevaluasi beberapa kinerja dalam penelitian ini. TP (Kasus Positif Asli) menunjukkan kasus  yang  diidentifikasi  dengan  benar  sebagai  positif,  FP  (Kasus  Negatif  Salah)  menunjukkan  kasus  yang diidentifikasi  dengan  salah  sebagai  negatif,  dan  FN  (Kasus  Negatif  Salah)  menunjukkan  kasus  yang  diidentifikasi dengan salah sebagai negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pelatihan Model Klasifikasi VGG-16 dan ResNet-50
Untuk melatih model klasifikasi, pembelajaran transfer Pytorch digunakan di Google Colab Pro. Parameter pelatihan yang digunakan adalah Epoch 100, Batch Size 2, Loss Function Cross-Entropy, Momentum 0.9, Optimizer Adam, dan  SGD,  yang  dipadukan  dengan  tingkat  pembelajaran  masing-masing  0.001  dan  0.0001.  Model  menggunakan pembelajaran transfer pada tahap pelatihan. Tabel  2 menunjukkan waktu  pelatihan model VGG-16 dan ResNet-50 dengan pengoptimal Adam dan SGD.
Tabel 2. Waktu Pelatihan Model VGG-16 dan ResNet-50 dengan pengoptimal Adam dan SGD.
Optimizer Learning Rate (lr) VGG-16 ResNet-50 Adam                       0.001 256 m 47 s 202 m 13 s 0.0001 248 m 39 s 209 m 35 s SGD 0.001 165 m 58 s 177 m 16 s 0.0001 186 m 27 s 169 m 44 s
Pada  percobaan  pelatihan  model  VGG-16,  waktu  pelatihan  menjadi  256  menit  47  detik  dengan  kecepatan pembelajaran  ADAM  0,001.  Ketika  kecepatan  pembelajaran  ADAM  diturunkan  menjadi  0,0001,  waktu  pelatihan berkurang sedikit menjadi 248 menit 39 detik. Pelatihan yang lebih efisien dilakukan dengan SGD dengan rate (lr) 0,001.  Waktu  pelatihan  hanya  165  menit  58  detik,  tetapi  ketika  rate  (lr)  SGD  diturunkan  menjadi  0,0001,  waktu pelatihan menjadi 186 menit 27 detik. Untuk pelatihan, ADAM dengan kecepatan pembelajaran 0,001 membutuhkan waktu  202  menit  13  detik  pada  model  ResNet-50,  sedangkan  ADAM  dengan  kecepatan  pembelajaran  0,0001 membutuhkan waktu serupa, yaitu 209 menit 35 detik. Untuk SGD, rate learning (lr) 0,001 membutuhkan waktu 177

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
menit 16 detik, sedangkan rate learning (lr) 0,0001 membutuhkan waktu 169 menit 44 detik. Dapat disimpulkan bawah penurunan tingkat pembelajaran ADAM untuk VGG-16 tidak meningkatkan waktu pembelajaran secara signifikan, sedangkan  SGD  menambah  waktu  pembelajaran.  Penyesuaian  kecepatan  pemelajaran  untuk  ResNet-50  tidak berdampak signifikan pada waktu  pelatihan.  Berikut ini adalah gambar  6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 dan 13 menunjukkan grafik pelatihan model VGG-16 dan ResNet-50 dengan pengoptimal Adam dan SGD.
Gambar 6. Validasi Arsitektur VGG-16 dengan Akurasi Kurva dan Pengoptimal Adam dan Kecepatan Pembelajaran 0,001
Gambar 7. Validasi Arsitektur VGG-16 dengan Akurasi Kurva dan Pengoptimal Adam dan Kecepatan Pembelajaran 0,0001
Gambar 8. Arsitektur VGG-16 Akurasi Kurva dan Validasi Validasi dengan Pengoptimal SGD dan Kecepatan Pembelajaran 0,001

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
Gambar 10. Pengoptimal Adam dan Kecepatan Pembelajaran 0,001, Kurva melatih akurasi dan akurasi validasi Arsitektur ResNet-50.
Gambar 11. Akurasi Validasi Arsitektur ResNet-50 dan Akurasi Kereta Kurva dengan Pengoptimal Adam dan Kecepatan Pembelajaran 0,0001
Gambar 12. Akurasi dan Validasi Arsitektur Kereta Kurva ResNet-50 dengan Pengoptimal Adam dan Kecepatan Pembelajaran 0,0001
Gambar 13 . Akurasi Validasi Arsitektur ResNet-50 dan Akurasi Kereta Kurva dengan Pengoptimal SGD dan Kecepatan Pembelajaran 0,0001
Dalam  gambar  6–13,  garis  biru  menunjukkan  nilai  akurasi  kereta  dan  garis  oranye  menunjukkan  akurasi validasi. Hasil pelatihan VGG-16 dengan Adam optimizer dan rate learning (lr) 0.001 dan 0.0001 ditunjukkan pada Gambar 6 dan 7. Gambar 6 menunjukkan bentuk grafik  yang sangat  buruk dengan garis 0,5, sedangkan Gambar 7 menunjukkan peningkatan kualitas grafik dengan rate learning 0.0001. Nilai train acc dan val acc sangat selaras pada Gambar 8, ketika menggunakan VGG-16 dengan pengoptimal SGD dan lr 0,001. Namun, pada Gambar 9, garis train acc dan val acc disandingkan pada tahap awal pelatihan. Grafik train acc dan val acc cenderung menyatu secara dekat pada Gambar 10 hingga 13, yang menggunakan arsitektur ResNet-50 dengan berbagai kombinasi pengoptimal dan kecepatan pembelajaran. Akibatnya, dapat disimpulkan bahwa data akurasi validasi sangat mirip dengan data akurasi pelatihan. Ini menunjukkan bahwa model dapat digeneralisasi selama validasi, menunjukkan proses pelatihan yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
sangat sukses.

## 3.2 Matriks Pengujian dan Evaluasi
Untuk  memastikan  bahwa  model  cukup  baik  untuk  menguji  data  baru,  diuji  dengan  data  uji  yang  belum  pernah digunakan sebelumnya setelah memperoleh nilai akurasi dan kehilangan pada saat pelatihan model. Berikut ini adalah Gambar 14 hingga 17 menunjukkan nilai matriks konfusi menggunakan rate pembelajaran 0,0001 dan 0.001.
Gambar 14. Hasil uji Matrix Confusion VGG-16 dengan Adam Optimizer
Gambar 15. Hasil uji Matrix Confusion VGG-16 dengan Optimizer SGD
Gambar 16. Hasil uji Confusion Matrix ResNet-50 menggunakan Optimizer Adam (a) lr 0,001; (b) lr 0,0001.
Gambar 17. Hasil uji matrix confusion dengan Optimizer SGD di ResNet-50 (a) lr 0,001; (b) lr 0,0001. Berikut ini adalah tabel 3 dari evaluasi matrik seperti yang terlihat pada tabel 3 dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
Tabel 3. Evaluasi Matrik
Measures VGG-16 ResNet-50 VGG-16 ResNet-50 VGG-16 ResNet-50 VGG-16 ResNet-50 lr = 0.001 lr = 0.001 lr = 0.001 lr = 0.001 Accuracy 0.5 0,9988 0,9980 1 0,9880 1 1 1 PPV 1 1 1 1 1 1 1 1 NPV 0 0,9976 0,9970 1 0,9760 1 1 1 Sensitivity 1 0,9976 0,9970 1 0,9760 1 1 1 Specificity - 1 1 1 1 1 1 1
Berdasarkan hasil evaluasi metrik yang terdapat pada tabel 13 berdasarkan gambar 14 sampai dengan gambar 17,  penelitian  ini  memperoleh  skor  tertinggi  saat  menggunakan  pengoptimal  SGD  dan  rate  pembelajaran  0,0001. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  produksi  udang  akan  berbeda  tergantung  pada  jenis  air  yang digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Analisa  yang  dilakukan  menggunakan  algortima  CNN  tentang  budidaya  udang  vaname  dari  kolam tanah dan terpal dengan penggunaan dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), VGG-16 dan ResNet- 50, bersama dengan pengoptimal Adam  dan SGD, serta dua variasi kecepatan pembelajaran (0,001 dan 0,0001), didapatkan  hasil  penelitian  yaitu  penggunaan  SGD  optimizer  dengan  learning  rate  0,0001  menghasilkan  tingkat akurasi  sempurna  100%  pada  kedua  arsitektur  VGG-16  dan  ResNet-50.  Penelitian  ini  dapat  memberikan  dasar untuk  pengembangan teknologi  pengenalan gambar yang lebih baik  yang dapat  meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan  dalam  budidaya  udang.  Hasil  evaluasi  model  yang  menggunakan  arsitektur  CNN,  variasi pengoptimal, dan kecepatan pembelajaran menunjukkan hasil yang menjanjikan dan sangat akurat. Rekomendasi untuk  pengembangan  aplikasi  praktis,  seperti  website  atau  aplikasi  telepon,  akan  membantu  temuan  penelitian menjadi  lebih  mudah  digunakan  oleh masyarakat  umum  dan  meningkatkan  kegunaannya  dalam  penelitian  yang akan datang.

## REFERENCES
[1] A. Putra, M. Fauzi, M. G. E. Kristiani, and F. Hapsari, “HASIL PRODUKSI DAN ANALISIS USAHA PEMBESARAN UDANG  VANAME  (Litopenaeus  vannamei)  DI  PT.  SUMBER  ALAM  SEGARA,  KECAMATAN  BELINYU, KABUPATEN BANGKA,” Fish. Wallacea J. , vol. 4, no. 1, pp. 10–18, 2023, doi: 10.55113/fwj.v4i1.1691.
[2] A.  Fikriyah,  D.  Febrianti,  M.  C.  Undu,  Y.  Nurliani,  and  A.  Khumaidi,  “PERKEMBANGAN  DAN  PERTUMBUHAN LARVA UDANG VANAME (Litopenaeus vannamei) DI DUA PANTI PEMBENIHAN UDANG DI SITUBONDO: STUDI KASUS,” J. Perikan. Unram , vol. 13, no. 1, pp. 123–135, 2023, doi: 10.29303/jp.v13i1.446.
[3] M.  H.  R.  Alauddin  and  A.  Putra,  “Kajian  Daya Dukung  Lingkungan Dalam  Budidaya Udang  Vaname,” J.  Kelaut.  dan Perikan. Terap. , vol. 1, p. 103, 2023, doi: 10.15578/jkpt.v1i0.12214.
[4] H.  Ariadi  and  T.  Mujtahidah,  “ANALISIS  PERMODELAN  DINAMIS  KELIMPAHAN  BAKTERI  Vibrio  sp.  PADA BUDIDAYA  UDANG  VANAME,  Litopenaeus  vannamei,” J.  Ris.  Akuakultur ,  vol.  16,  no.  4,  p.  255,  2022,  doi: 10.15578/jra.16.4.2021.255-262.
[5] A. Wafi, H. Ariadi, M. Fadjar, M. Mahmudi, and S. Supriatna, “Model Simulasi Panen Parsial Pada Pengelolaan Budidaya Intensif  Udang  Vannamei  (Litopenaeus  vannamei),” Samakia    J.  Ilmu  Perikan. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  118–126,  2020,  doi: 10.35316/jsapi.v11i2.928.
[6] H. Ariadi, B. D. Madusari, and D. Mardhiyana, “ANALISIS PENGARUH DAYA DUKUNG LINGKUNGAN BUDIDAYA TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN UDANG VANAME (L. vannamei),” EnviroScienteae , vol. 18, no. 1, p. 29, 2022, doi: 10.20527/es.v18i1.12976.
[7] M. Fauzi, M. G. E. Kristiani, F. Hapsari, and A. Putra, “Hasil Produksi dan Analisis Usaha Pembesaran Udang Vanname (Litopenaeus vannamei)di PT. Sumber Alam Segara Kecamatan Belinyu Kabupaten Bangka,” J. Ilmu Perikan. , vol. 4, no. 1, pp. 10–18, 2023, doi: 10.55113/fwj.v4i1.1691.
[8] E. A. Prama, M. Akbarurrasyid, W. P. Astiyani, V. T. Prajayanti, and M. Anjarsari, “PENGARUH PEMBERIAN MERK PAKAN  YANG  BERBEDA  PADA  BUDIDAYA  UDANG  VANAME  (litopenaeus  vannamei)  DI  PT.  BIRU  LAUT NUSANTARA, KABUPATEN PANGANDARAN, PROVINSI JAWA BARAT,” Marlin , vol. 4, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.15578/marlin.v4.i1.2023.11-21.
[9] S. Anwar and A. Abdurrohman, “Pemanfaatan Teknologi Internet of Things Untuk Monitoring Tambak Udang Vaname Berbasis Smartphone Android Menggunakan Nodemcu Wemos D1 Mini,” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron. , vol. 5, no. 2, p. 77, 2020, doi: 10.32897/infotronik.2020.5.2.484.
[10]  D. Aulia et al. , “ANALISIS KELAYAKAN USAHA BUDIDAYA UDANG VANAME (Litopenaeus vannamei) SISTEM BUSMETIK DI SERANG, BANTEN Business Feasibility Analysis of Vaname Shrimp (Litopenaeus vannamei) Cultivation with  BUSMETIK  System  in  Serang,  Banten,” J.  Agroristek  | ,  vol.  6,  no.  1,  p.  15,  2023,  [Online].  Available: https://journal.unigha.ac.id/index.php/JAR/indexDOI:https://doi.org/10.47647/jar.
[11]  D.  P.  Arini,  T.  Osawa,  and  I.  W.  Arthana,  “Dampak  Perubahan  Iklim  Terhadap  Budidaya  Udang  Vaname  Di  Pesisir Kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur,” J. Perikan. Unram , vol. 13, no. 1, pp. 307–319, 2023, doi: 10.29303/jp.v13i1.475.
[12]  M. Rahim, “Budidaya Udang Vaname (Litopenaeus Vannamei) Super Intensif Dengan Padat Tebar Berbeda Menggunakan Sistem Zero Water Discharge,” JFMR-Journal Fish. Mar. Res. , vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.21776/ub.jfmr.2021.005.03.12.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 490-498 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5418
[13]  M. Yulisti, I. Mulyawan, R. H. Deswati, and E. S. Luhur, “Dampak Sertifikasi Cbib Terhadap Efisiensi Teknis Pada Budidaya Tambak Udang Vannamei,” J. Sos. Ekon. Kelaut. dan Perikan. , vol. 16, no. 1, p. 89, 2021, doi: 10.15578/jsekp.v16i1.9775.
[14]  REZA FAISAL, RIDWAN A. KAMBAU, and M. HASRUL H, “Perhitungan Otomatis Ukuran Udang Vaname Menerapkan Object Detection Dengan Convolutional Neural Network Menggunakan Metode Bidirectional Feature Pyramid Network,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 1, pp. 141–147, 2024, doi: 10.24252/instek.v9i1.46420.
[15]  T.  Hendrawati et  al. ,  “Penerapan  Deep  Learning  Dalam  Pengenalan  Endek  Bali  Menggunakan  Convolutional  Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, pp. 2118–2127, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6721.
[16]  M. T. A. Syech Ahmad and B. Sugiarto, “Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Ikan Cupang Berbasis Mobile,” Digit. Transform. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 712–723, 2023, doi: 10.47709/digitech.v3i2.3245.
[17]  I. Muslem R and T. Johan, “Klasifikasi citra ikan menggunakan algoritma convolutional neural network dengan arsitektur VGG-16,” Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 978–983, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1209.
[18]  Abdul Jalil Rozaqi, M. R. Arief, and A. Sunyoto, “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, doi: 10.21070/pels.v1i1.820.
[19]  F. Charli, H. Syaputra, M. Akbar, S. Sauda, and F. Panjaitan, “Implementasi Metode Faster Region Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) Untuk Pengenalan Jenis Burung Lovebird,” J. Inf. Technol. Ampera , vol. 1, no. 3, pp. 185–197, 2020, doi: 10.51519/journalita.volume1.isssue3.year2020.page185-197.
[20]  A. Mulyanto, E. Susanti, F. Rossi, W. Wajiran, and R. I. Borman, “Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) pada Pengenalan Aksara Lampung Berbasis Optical Character Recognition (OCR),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 52, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.44133.
[21]  H. Qonita, P. W. Laksono, and Y. Priyandari, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  untuk  Mendeteksi  Kehalaln  pada  Kosmetik,” Performa  Media  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  22,  no.  1,  p.  67,  2023,  doi: 10.20961/performa.22.1.76650.
[22]  F.  Paraijun,  R.  N.  Aziza,  and  D.  Kuswardani,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  Dalam Mengklasifikasi  Kesegaran  Buah  Berdasarkan  Citra  Buah,” Kilat ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–9,  2022,  doi: 10.33322/kilat.v10i2.1458.
[23]  D.  M.  Wonohadidjojo,  “Perbandingan  Convolutional  Neural  Network  pada  Transfer  Learning  Method  untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 51–57, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.2040.
[24]  Bella Dwi Mardiana, Wahyu Budi Utomo, Ulfah Nur Oktaviana, Galih Wasis Wicaksono, and Agus Eko Minarno, “Herbal Leaves Classification Based on Leaf Image Using CNN Architecture Model VGG16,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 20–26, 2023, doi: 10.29207/resti.v7i1.4550.
[25]  F. Ramadhani, A. Satria, and S. Salamah, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network dalam Mengidentifikasi Dini Penyakit pada Mata Katarak,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 4, pp. 167–175, 2023, doi: 10.56211/sudo.v2i4.408.