Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI RIMPANG MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF KONVOLUSI DENGAN ARSITEKTUR ALEXNET

## RHIZOME CLASSIFICATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK METHOD WITH ALEXNET ARCHITECTURE
M Fauzi Aziz Ilhami 1 , Setyawan Wibisono 2
1,2 Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang, Indonesia m.fauziazizilhami@mhs.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Rhizomes are a type of spice that is stem-shaped and grows below ground level. Rhizomes have many properties for the health of the human body. But many people are still confused to distinguish between rhizome spices from one another. This research will use the Convolutional Neural Network (CNN) method with Alexnet architecture which is used to  classify rhizome spices according to their names automatically. This research uses 7 kinds of rhizomes namely bangle, ginger, galangal, curcuma, key, kaempferia  galanga, and turmeric. The data  used in this study amounted to 245 images, then the data was divided into 80% for training data and 20% for validation data. The results of this study obtained an average accuracy of 0,97085.
Keywords: Alexnet Architecture, Classification, Convolutional Neural Network, and Rhizome.

## ABSTRAK
Rimpang  merupakan  jenis  rempah-rempah  yang  berbentuk  batang  dan  tumbuh  dibawah  permukaan  tanah. Rimpang memiliki banyak kasiat bagi kesehatan tubuh manusia. Namun banyak orang yang masih bingung untuk membedakan antara rempah rimpang satu dengan yang lainnya. Pada penelitian ini akan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur  Alexnet  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan rempah rimpang sesuai namanya secara otomatis. Penelitian ini menggunakan tujuh macam rimpang yaitu bangle, jahe, lengkuas, temulawak, kunci, kencur, dan kunyit. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 245 gambar, kemudian data tersebut dibagi menjadi 80 % untuk data training dan 20% untuk data validasi . Hasil dari penelitian ini mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 0,97085.
Kata Kunci: Arsitektur Alexnet, Jaringan Syaraf Konvolusi, Klasifikasi, Rimpang

## PENDAHULUAN
Rempah rimpang atau rhizome adalah salah  satu  jenis  tanaman  rempah  yang berbentuk batang dan tumbuh mendatar di bawah permukaan tanah.  Rempah jenis ini banyak  digunakan  untuk  bumbu  masakan dan  obat  tradisional.  Beberapa  rempah rimpang  yang  sering  digunakan  yaitu seperti  jahe,  lengkuas,  bengkle,  dan  lain sebagainya.  Namun,  untuk  sebagian  orang membedakan rempah rimpang satu dengan yang  lainnya  tidaklah  mudah.  Menurut survei  yang  telah  dilakukan  (Feberian  & Fitriati,  2022)  mengatakan  bahwa  dari  56 orang responden masih mendapatkan hasil kurang  memuaskan  karena  masih  banyak yang  tidak  dapat  membedakan  macam rimpang sesuai dengan namanya.
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan  oleh  (Feberian &  Fitriati,  2022) untuk mengklasifikasikan 5 macam rimpang menggunakan metode
Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan  arsitektur  VGG16,  hasil  dari penelitian ini mendapatakan akurasi sebesar 90%. (Hajriansyah, 2023) melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan  18  rempah-rempah menggunakan  metode  CNN,  hasil  dari penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 75%.  (Tanuwijaya  &  Roseanne,  2021) melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan 5 rempah-rempah menggunakan metode CNN dengan arsitektur VGG16, hasil dari penelitian ini mendapatkan  akurasi  sebesar  85%  saat validasi. (Mawaddah et al, 2022)
Melakukan
penelitian
untuk mengklasifikasikan  3  macam  rimpang menggunakan  metode  SVM  dan  KNN, Hasil  dari  penelitian  ini  mendapatakan akurasi tertinggi menggunakan SVM+KNN dengan nilai K=2 sebesar 85%.
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  penulis  ingin  menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitekur  Alexnet  untuk mengklasifikasikan  tujuh  macam  rempah rimpang  yaitu  jahe,  kunyit,  lengkuas, temulawak, bangle, kencur, dan kunci.

## METODE
Berikut  merupakan  Gambar  1  yang menerangkan  tahapan  dari  metode  pada penelitian ini.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## Analisa Masalah
Rimpang  merupakan  salah  satu  jenis rempah  yang  tumbuh  dibawah  permukaan tanah. Dalam membedakan antara rimpang satu  dengan  yang  lain  mungkin  agak  sulit untuk orang awam yang jarang memegang rempah-rempah (Febrian & Fitriati, 2020). Kesulitan dalam membedakan ini dikarenakan bentuknya yang hampir mirip antara macam rempah rimpang satu dengan rempah rimpang lainnya.
Penelitian  ini  menggunakan  metode CNN  dengan  arsitektur  Alexnet.  Metode CNN dengan arsitektur Alexnet digunakan untuk membuat model yang dapat
mengklasifikasikan  tujuh  macam  rimpang secara otomatis.

## Pengumpulan Data
Data gambar rimpang yang digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki tujuh  kelas  yaitu  jahe,  kunyit,  temulawak, kencur,  kunci,  lengkuas,  dan  bangle.  Data gambar  rempah  rimpang  yang  digunakan pada  penelitian  ini  didapat  dengan  cara mengambil gambar secara langsung menggunakan  kamera  smartphone  xiaomi 4x.  Data  gambar  rimpang  keseluruhan berjumlah 245 gambar. Berikut merupakan Gambar  2  yang  menerangkan  tujuh  kelas rimpang.
Gambar 2 . Tujuh Kelas Rimpang

## Implementasi Sistem
Tahap  implementasi  Sistem  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3. implementasi sistem
Gambar 3. Implementasi Sistem
Tahap  implementasi  sistem  yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan tahapan dari metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Knowledge Discovery in  Database (KDD)  merupakan  proses terorganisir  untuk  menemukan  pola  di dalam  data  yang  besar  dan  kompleks (Defriani  dan  Jaelani,  2022).  Barikut merupakan  tahapan  implementasi  sistem pada penelitian ini yang akan digunakan. 1. Selection Selection merupakan tahap untuk pemilihan  data  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini.  Pada  tahap  ini  data  yang berjumlah 245 gambar akan dibagi menjadi 80%  untuk  data training dan  20%  untuk data validasi .  Berikut  Tabel  2  yang menerangkan pembagian data training dan data validasi .
Tabel 1. Pembagian Data Kelas Dataset Testing Validasi 1 Bangle 35 28 7 2 Jahe 35 28 7 3 Kencur 35 28 7 4 Kunci 35 28 7 5 Kunyit 35 28 7 6 Lengkuas 35 28 7 7 Temulawak 35 28 7 245 196 49
Dari  Tabel  1  bisa  diketahui  bahwa dataset  gambar  yang  telah  dikumpulkan sebanyak  245,  akan  dibagi  menjadi  196 untuk  data training dan  49  untuk  data validasi .
2. Preprocessing Preprocessing merupakan  tahap  untuk mempersiapkan  data  agar  siap  untuk diproses  dan  di  analisis.  Tujuan  dari preprocessing adalah  untuk  memastikan bahwa  data  memiliki  kualitas  yang  baik. Pada  tahap preprocessing ini  melakukan resize gambar  untuk  menyesuaikan layer input pada arsitektur alexnet yaitu 227x227x3,  kemudian  pada  tahap  ini  juga melakukan  data  augmentasi  pada  data training untuk  memperkaya  keragaman data saat dilakukan pelatihan.
3. Data Mining Data mining merupakan  tahap  untuk mengekstrasi  pengetahuan  dan  pencarian pola yang tedapat dalam data menggunakan metode machine  learning maupun deep
learning . Pada penelitian ini akan meggunakan metode CNN dengan arsitektur alexnet.
a) Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN) merupakan  metode  yang  dibuat  khusus untuk  memproses  data  yang  memiliki struktur  grid  seperti  gambar.  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN) melibatkan neuron-neuron yang membentuk  filter  dengan  dimensi  panjang dan  tinggi.  Setiap  filter  ini  mengandung bobot,  bias,  dan  fungsi  aktivasi  (Suwitono & Kaunang, 2022).
b) Alexnet Alexnet  menghadirkan  terobosan  baru dalam  bidang deep  learning dengan menggabungkan ConvNet, teknik Dropout Regularization , penggunaan fungsi aktivasi relu,  dan  augmentasi  data.  Dirancang khusus untuk melakukan klasifikasi dengan 1000  kategori,  Alexnet  telah  mengubah cara memahami dan memanfaatkan jaringan  saraf  dalam  pengolahan  data (Irfansyah, dkk, 2021).
4. Evaluasi dan Interpretasi Evaluasi  dan  Interpretasi  merupakan tahap untuk mengevaluasi hasil dari proses data mining. Pengukuran kinerja pada tahap evaluasi ini  menggunakan confusion matrix.
Metode confusion  matrix digunakan untuk  mengukur  kinerja  model  dalam melakukan klasifikasi. Pengukuran dilakukan  dengan  menggunakan  tabel berbentuk  matriks  kotak  yang  memiliki baris dan kolom masing-masing dari kelas yang diklasifikasikan. Dari setiap baris dan kolom pada tabel, kita dapat melihat jumlah True  Negative (TN), True  Positive (TP), False Negative (TN), dan False Positif (FP) dari  hasil  klasifikasi  (Prinzky  &  Chairisni Lubis, 2022).
Tabel 2. Confusion Matrix Prediksi Positif Prediksi Negatif Aktual Positif TP FN Aktual Negatif FP TN
Sumber: (Sotarjua & Santoso, 2022) Dalam  penelitian  ini,  performa klasifikasi  akan  diukur  menggunakan
metrik akurasi, presisi, recall , dan f1 skor. Persamaan  (1),  (2),  (3),  dan  (4)  secara berurutan merupakan rumus untuk menghitung akurasi, presisi, recall , dan f1 skor.
Akurasi =
(TP + TN) TP + FP + FN + TN Presisi = (TP) TP + FN Recall = (TP) FP + TP
F1 Skor = 2 x (recall x precission)
(recall + pecission

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  pelatihan  pada  data training  menggunakan  parameter  adam, epoch  10,  learning  rate  0.0001,  dan  batch size  19  menghasilkan  model  klasifikasi yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Pelatihan
Pada  Gambar  4  terdapat  grafik berwarna  merah  dan  biru.  Grafik  merah menggambarkan  perubahan  nilai  fungsi kesalahan  ( loss  function )  seiring  dengan iterasi  pelatihan.  Semakin  rendah  nilai fungsi kesalahan, semakin baik model yang dilatih.
Grafik  biru,  di  sisi  lain,  mewakili kinerja  model  pada  set  validasi  atau  set pengujian.  Model  yang  telah  dibangun  di uji  menggunakan  data validasi untuk melihat keakuratan model dalam melakukan pengklasifikasian. Berikut merupakan  Gambar  5 confusion  matrix hasil pengujian menggunakan data validasi .

## Gambar 5. Confusion Matrix Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil confusion  matrix pada Gambar 5. Dari 49 data gambar yang diuji ada 44 gambar yang dapat diklasifikasikan  sesuai  dengan  kelasnya dan 5 gambar diklasifikasikan tidak sesuai dengan  kelasnya.  Tabel  3  menerangkan hasil  evaluasi  pengujian  menggunakan perhitungan akurasi, presisi, recall , dan f1 skor.
Tabel 3 . Hasil Evaluasi
Berdasasrkan  Tabel  3  didapat  hasil evaluasi dari pengujian menggunakan data validasi .  Hasil  evaluasi mendapatkan  nilai rata-rata  akurasi  sebesar  0,97085,  dengan kelas yang memiliki nilai akurasi tertinggi terdapat  pada  kunyit,  lengkuas  dan temulawak yaitu

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  untuk  membuat  model  yang dapat  mengklasifikasikan  tujuh  macam rimpang  secara  otomatis,  Dapat  diambil kesimpulan  bahwa  model  yang  telah dibangun  menggunakan  metode  CNN dengan  arsitektur  Alexnet  ini  memiliki kinerja  yang  baik  dan  konsisten  dalam melakukan  klasifikasi  tujuh  kelas  rimpang dengan rata-rata akurasi 0,97085 dan rata- rata f1 skor 0,9038.
No Kelas Akurasi Presisi Recall F1 Skor 1 Bangle 0,9592 1,0000 0,7143 0,8333 2 Jahe 0,9592 1,0000 0,7143 0,8333 3 Kencur 0,9796 1,0000 0,8571 0,9231 4 Kunci 0,8980 0,5833 1,0000 0,7368 5 Kunyit 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 6 Lengkuas 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 7 Temulawak 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 Rata-rata 0,97085 0,94048 0,89796 0,9038

## DAFTAR PUSTAKA
Defriani,  M.,  &  Jaelani,  I.  (2022).
Recognition  of  Regional  Traditional House in Indonesia Using Convolutional Neural Network
(CNN) Method. Journal of Computer Networks,  Architecture  and  High Performance  Computing, 4(2),  104-
115. Feberian,  Y.,  &  Fitriati,  D.  (2022). Klasifikasi  Rimpang  Menggunakan Convolution Neural Network. Journal of Informatics and Advanced  Computing  (JIAC) , 3 (1), 10-14. Hajriansyah,  H.  (2023).  Identifikasi  Jenis
Rempah-Rempah Menggunakan Metode CNN Berbasis Android. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) , 8 (1), 223-232.
Irfansyah,  D.,  Mustikasari,  M.,  &  Suroso,
A.  (2021).  Arsitektur  Convolutional Neural  Network  (CNN)  Alexnet
Untuk  Klasifikasi  Hama  Pada  Citra Daun Tanaman Kopi. Jurnal
Informatika , 6 (2).
Lubis,  C.  (2022).  Klasifikasi  Buah  Segar
Dan Busuk Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , 10 (2). Mawaddah, S., Mufid, M. R., Aditama, D.,
Islamiya, N., & Wulandari, T. (2022). Klasifikasi Citra Rimpang Menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan , 9 (1), 15-18. SOTARJUA,  L.  M.,  &  SANTOSO,  D.  B. (2022). Perbandingan Algoritma Knn,  Decision  Tree,  Dan  Random Forest  Pada  Data  Imbalanced  Class Untuk Klasifikasi Promosi Karyawan. Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , 7 (2), 192-200 . Suwitono, Y. A., & Kaunang, F. J. (2022).
Implementasi Algoritma
Convolutional Neural Network (CNN)  Untuk  Klasifikasi  Daun Dengan Metode Data Mining SEMMA Menggunakan Keras. Jurnal  Komtika  (Komputasi dan Informatika) , 6 (2), 109-121. Tanuwijaya,  E.,  &  Roseanne,  A.  (2021).
Modifikasi  Arsitektur  VGG16  untuk Klasifikasi  Citra  Digital  Rempah Rempah Indonesia.