## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849

## Perbandingan Matriks Loss Pada Model Deep Learning Resnet50 dan Xception dalam Deteksi Objek

## Herimanto
Fakultas Informatika dan Teknik Elektro, Program Studi S1 Informatika, Institut Teknologi Del, Laguboti, Indonesia Email: pardzheri@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: pardzheri@gmail.com
Abstrak− Penerapan deep learning saat ini telah merambah ke berbagai bidang, tidak hanya terbatas pada dunia pendidikan yang  terfokus  bidang  komputer  itu  sendiri,  tetapi  juga  telah  mengintegrasikan  teknologi  di  berbagai  bidang  lain,  seperti geospasial,  pengindraan  jauh  bahkan  ke  dunia  medis.  Perkembangan  ini  telah  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam mengubah cara manusia memahami dan mengatasi tantangan di berbagai sektor. Dalam konteks ini, deep learning digunakan untuk deteksi dan klasifikasi objek. Meskipun penerapan deep learning telah membawa kemajuan besar, deteksi objek masih merupakan tantangan yang belum sepenuhnya terselesaikan. Kendala seperti perbedaan kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan  variasi  objek  membuat  deteksi  objek  dengan  tingkat  keakuratan  tinggi  menjadi  sulit.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  memahami  dan  membandingkan  kinerja  berbagai  model  deep  learning  dalam  menangani permasalahan ini. Penelitian ini fokus pada perbandingan dua model deep learning, yaitu Resnet50 dan Xception dalam hal metriks loss saat mendeteksi suatu objek yang dalam hal ini adalah kursi. Model akan di berikan inputan gambar kursi dan akan memprediksi apakah objek kursi tersebut kosong atau berisi (ada yang menempati). Hasil yang di dapatkan dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  model  Resnet50  memiliki  total  nilai  loss  yang  lebih  rendah  sebesar  0.19422098, sedangkan  Xception memiliki  total  nilai  loss  sebesar  1.1822930.  Semakin  rendah  nilai  loss,  semakin  baik  performa  modelnya.  Dari  hasil perbandingan yang telah dilakukan penulis membuat simulator berupa aplikasi web menggunakan flask menggunakan model dengan nilai loss paling rendah yaitu, yaitu model Resnet50.
Kata Kunci: Deep Learning; Resnet50; Xception; Flask; Deteksi Objek.
Abstract− The implementation of deep learning has expanded into various fields, not confined solely to the field of education, particularly  in  computer science.  It has also integrated  technology into various other domains, including  geospatial, remote sensing,  and  even  the  medical  field.  This  development  has  made  a  significant  contribution  to  reshaping  the  way  humans understand and tackle challenges across different sectors. In this context, deep learning is employed for object detection and classification.  Despite  the  considerable  progress  facilitated  by  the  application  of  deep  learning,  object  detection  remains  a challenge that is not entirely resolved. Constraints such as variations in lighting conditions, angles of view, and object diversity make  achieving  high-accuracy  object  detection  a  difficult  task.  Therefore,  further  research  is  required  to  comprehend  and compare the performance of various deep learning models in addressing this issue. This research focuses on the comparison of two deep learning models, namely ResNet50 and Xception, in terms of loss metrics when detecting an object, in this case, a chair. The models are provided with input images of chairs and predict whether the chairs are empty or occupied. The results obtained from this research indicate that the ResNet50 model has a lower total loss value of 0.19422098, while the Xception model  has  a  total  loss  value  of  1.1822930.  The  lower  the  loss  value,  the  better  the  model's  performance.  Based  on  the comparison results, the author has developed a web application simulator using Flask, utilizing the model with the lowest loss, which is the ResNet50 model..
Keywords : Deep Learning; Resnet50; Xception; Flask; Object Detection

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pesat dalam bidang machine learning telah mengubah paradigma di berbagai sektor dan merambah ke  berbagai  disiplin  ilmu.  Machine  learning,  khususnya  deep  learning,  tidak  hanya  memengaruhi  dunia pendidikan, tetapi juga telah merambah ke berbagai bidang lainnya seperti geospasial, pertanian [1], Geographic Information  System  (GIS),  dan  bahkan  ke  dunia  medis  [2]–[7].  Kemampuan  algoritma  pada  machine  learning untuk memproses dan menganalisa data dengan kecerdasan buatan telah memberikan kontribusi  yang signifikan dalam  meningkatkan  efisiensi,  akurasi,  dan  pemahaman  di  berbagai  bidang  [8],  [9].  Dalam  konteks  ini, penggunaan teknologi machine learning menjadi semakin penting dalam mengatasi tantangan-tantangan kompleks yang dihadapi dalam pengolahan dan analisis data di berbagai bidang [10].
Selain  itu,  deep  learning  juga  merupakan  bagian  integral  dari  domain  machine  learning  yang  semakin berkembang  [11]–[13].  Deep  learning  merupakan  subbidang  dari  machine  learning  yang  khusus  memusatkan perhatian  pada  penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  yang  dalam  untuk  mengambil  keputusan  dan  menghasilkan prediksi [8], [14]. Deep learning terkenal dengan kemampuannya untuk mengatasi masalah yang lebih kompleks melalui  struktur  jaringan  saraf  yang  dalam,  seperti  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  untuk  pengolahan gambar, Recurrent Neural Networks (RNN) untuk data berurutan, dan masih  banyak  lagi  [10], [15]. Perbedaan mendasar antara deep learning dan  machine  learning konvensional adalah tingkat representasi  yang digunakan; deep  learning  menggunakan  representasi  yang  lebih  tinggi  dan  lebih  abstrak  dari  data,  yang  memungkinkan pemahaman yang lebih dalam dan pemodelan masalah yang lebih rumit [8].
Meskipun penerapan deep learning telah membawa perkembangan yang luar biasa dalam berbagai bidang, tantangan utama yang masih belum sepenuhnya teratasi adalah dalam konteks deteksi objek [16]. Tantangan ini berkaitan erat dengan kompleksitas permasalahan dalam mendeteksi objek dengan tingkat keakuratan yang tinggi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849
[17], [18]. Faktor-faktor seperti perbedaan kondisi pencahayaan, variasi sudut pandang, dan variasi bentuk objek menjadi penghambat dalam upaya mencapai tingkat akurasi yang optimal dalam deteksi objek [19]. Alasan penulis mengangkat  topik  perbandingan  antara  model  deep  learning  yaitu  Resnet50  dan  Xception  berdasarkan  nilai matriks loss ini adalah karena kedua model deep learning ini sudah sangat populer dan sangat baik jika di terapkan dalam  pemprosesan  deteksi  objek.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cobilla  et  al.  pada  tahun  2023 dengan  judul  “Classification  of  the  Type  of  Brain  Tumor  in  MRI  Using  Xception  Model”  mengatakan  bahwa model Xception sangat efektif dalam deteksi objek walaupun dengan jumlah data yang terbatas [3]. Demikian juga dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dhillon  et  al.  Pada  tahun  2020  dengan  judul  “Convolutional  Neural Network: A Review Of Models, Methodologies And Applications To Object Detection” menemukan bahwa model deep  learning  Resnet50  cukup  baik  dalam  hal  deteksi  objek  [15].  Namun  begitu  dari  sekian  banyak  penelitian terkait yang ada biasanya mengukur kinerja model berdasarkan beberapa parameter seperti average precision, F1 score per kelas, waktu inferensi model, hingga akurasi keseluruhan [20]. Masih sangat jarang penerapan  model deep  learning  yang  mengukur  kinerja  model  berdasarkan  nilai  matriks  loss,  dan  hal  tersebut  membuat  penulis melakukan penelitian, yaitu membandingkan dua model deep learning popoler dan cukup baik dalam mendetksi objek berdasarkan nilai matriks loss nya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dataset memiliki 2 label untuk jenis kursi yaitu kursi kosong dan berisi. Penulis menggunakan random spliting karena dataset yang digunakan sangat banyak. Hal ini sering di hindari karena ketika melakukan proses train dengan dataset sebanyak itu maka akan menghabiskan waktu untuk mencari dataset yang cocok untuk menjadi train. Pembagian random splitting berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan deteksi  objek,  yaitu  antara  60:40,  70:30,  dan  80:20  adalah  proporsi  data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian. Dengan meningkatnya proporsi data yang digunakan untuk pelatihan, model dapat mempelajari pola- pola yang lebih kompleks dan mungkin memiliki performa yang lebih baik pada dataset pelatihan. Pada penelitian ini penulis menggunakan perbandingan 60:40 untuk melihat apakah objek dapat terdeteksi dengan baik. Setalah itu dilakukan percobaan dengan meng-input dari eksperimen sebuah gambar kursi yang belum diberikan label.

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  penulis  gunakan  untuk  mencapai  tujuan  akhir  dalam  penelitian  ini  di  tunjukkan  oleh  ilustrasi diagram seperti berikut:
Gambar 1 . Diagram Tahapan Penelitian
Adapun penjelasan dari diagram pada Gambar 1. diatas adalah sebagai berikut: 1. Studi Literatur
Penulis  melakukan  pencarian  referensi  dan  mengumpulkan  informasi  yang  berkaitan  dengan  penelitian. Sumber dapat melalui jurnal, situs web, buku, dan referensi yang terpercaya dan dapat dijadikan acuan.
2. Identifikasi Masalah
Penulis  melakukan  analisis  terhadap  masalah  dan  menentukan  solusi  yang  tepat  untuk  memecahkan permasalahan yang ada berdasarkan hasil studi literatur.
3. Pengumpulan Data
Penulis melakukan pengumpulan data dengan mengambil foto yang dalam hal ini adalah objek kursi.
4. Analisis Permasalahan dan Rancangan Solusi
Penulis  menganalisis  permasalahan  yang  ada  dengan  menggunakan  model  Resnet50  dan  Xception,  lalu merumuskan rancangan solusi yang akan dikembangkan berdasarkan hasil analisis masalah.
5. Implementasi
Penulis melakukan pengimplementasian dengan menggunakan model Resnet50 dan Xception dan pengujian terhadap dataset yang telah dipersiapkan pada tahap analisis untuk memperoleh hasil akhir penelitian.
6. Hasil dan Kesimpulan
Penulis  memperoleh  hasil dari penelitian  yang dilakukan  berupa nilai  loss terhadap pendeteksi objek  yang dilakukan sebelumnya serta memberikan kesimpulan dengan  melihat  model arsitektur manakah  yang lebih efektif dalam menyelesaikan permasalahan ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849

## 2.2. Desain Arsitektur Percobaan
Adapun desain arsitektur percobaan berisi tahapan-tahapan yang dilalui oleh masing-masing model baik Resnet50 maupun Xception dalam melakukan proses deteksi dari awal hingga akhir. Arsitektur percobaan model Resnet50 di tampilkan oleh Gambar 2. berikut ini:
Gambar 2 . Arsitektur Percobaan Resnet50
Pada Gambar 2 . di atas dapat dilihat bahwa arsitektur percobaan pada model ResNet50 terbagi atas 3 kelas model, yaitu train model, evaluasi model, dan test model. Masing-maing kelas ini menerima input yaitu dataset yang sama. Adapun train model berisikan tahapan-tahapan mulai dari data train, preprocessing, selanjutnya akan di  proses  dalam  model  ResNet50  hingga  mendapatkan  nilai  hyperparameter  terbaik  untuk  melakukan  deteksi objek. Sedangkan pada kelas evaluasi model berisi 3 tahapan proses mulai dari data val, model untuk deteksi yang juga didapatkan dari kelas model train sebelumnya, hingga mendapatkan nilai loss.
Selanjutnya kelas test model yang terdiri atas 5 tahapan seperti data test, model untuk deteksi objek yang di  dapat  dari  proses  pada  kelas  sebelumnya,  hingga  mode  melakukan  deteksi  dan  persentase  detection  untuk mengukur persentasi dari pendeteksian  yang dilakukan. Sedangkan arsitektur percobaan  Xception  di tampilkan pada Gambar 3 . berikut:
Dari  arsitektur  percobaan  yang  di  tampilkan  oleh Gambar  2 dan Gambar  3 proses  percobaan  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Dataset yang akan digunakan akan dibagi menjadi beberapa bagian seperti berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849
a. Data test, yaitu dataset yang digunakan untuk menguji model chair detection
b. Data train, yaitu dataset yang akan digunakan untuk train data dalam model chair detection
c. Data val, dataset ini akan digunakan untuk mengukur akurasi dan juga presisi
2. Pembuatan model (create model), merupakan proses generate model, yang terdiri atas beberapa bagian yaitu: a. Model chair detection, yang dimana ini adalah hasil dari train data yang menggunakan dataset train
b. Resnet50 dan Xception, ini merupakan pre-trained model yang akan digunakan oleh penulis
c. Data train, batch size dan juga nilai epoch akan digunakan dalam me-train data model
d. Preprocess, pada bagian ini dataset disesuaikan ukurannya agar bisa diterima oleh model
3. Evaluate model atau evaluasi model merupakan proses untuk mengevaluasi model sebagai berikut:
a. Model chair detection adalah model yang dihasilkan train data yang sudah ada saat pembuatan model
b. Nilai akurasi model adalah bagian nilai akurasi dan presisi pada model
4. Test model adalah bagian untuk melakukan test pada model, sebagai berikut:
a. Model chair detection adalah model yang dihasilkan train data yang sudah ada saat pembuatan model
b. Prototype  adalah  bagian  dimana  model  chair  detection  digabungkan  dengan  prototype  dan  diuji  dengan data test
c. Output adalah bagian keluaran yang akan memperlihatkan deteksi kursi kosong ataupun berisi

## 2.3. Perancangan Implementasi Model Resnet50
Perancangan implementasi dengan model Resnet50 akan menampilkan tahapan yang dilakukan untuk mendeteksi objek yang dalam hal ini adalah objek kursi, di tampilkan oleh Gambar 4. berikut:
Gambar 4. Tahapan Deteksi Dengan Resnet50
Adapun tahapan-tahapan deteksi pada Resnet50 berdasarkan Gambar 4. Diatas dijelaskan sebagai berikut: 1. Convolutional layer: tahapan ini merupakan proses ekstraksi fitur-fitur yang terdapat pada gambar.
2. Pooling  layer:  tahapan  ini  digunakan  untuk  mengurangi  parameter  dengan  cara  mencari  nilai  yang terbesar pada parameter tersebut (Maxpooling) atau mencari nilai rata rata (average pooling)
3. Flatten: tahapan ini digunakan untuk menjadikan feature map menjadi satu dimensi
4. Relu: tahapan ini digunakan untuk memberikan nilai 0 jika bernilai negatif
5. Fully connected layer: merupakan tahapan dimana semua neuron activation telah terhubung
6. Sigmoid: pada tahap ini akan dihitung nilai probabilitas pada output layer

## 2.4. Perancangan Implementasi Model Xception
Implementasi pada model Xception terdiri atas 6 tahapan utama hingga mencapai sigmoid atau mengitung nilai probabilitas output layer. Peracangan implementasi model Xception di tampilkan pada Gambar 5. berikut:
Gambar 5 . Tahapan Deteksi Dengan Xception
Dari ilustrasi pada Gambar 5. diatas dapat di jelaskan tahapan deteksi pada Xception, yaitu sebagai berikut: 1. Convolutional layer: tahapan ini merupakan proses ekstraksi fitur-fitur yang terdapat pada gambar.
2. Pooling layer: tahapan ini digunakan untuk mengurangi parameter dengan cara mencari nilai yang terbesar pada parameter tersebut (Maxpooling) atau mencari nilai rata rata (average pooling)
3. Flatten: tahapan ini digunakan untuk menjadikan feature map menjadi satu dimensi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849
4. Relu: tahapan ini digunakan untuk memberikan nilai 0 jika bernilai negatif
5. Fully connected layer: tahapan ini semua neuron activation terhubung di layer ini
6. Sigmoid: tahapan ini untuk menghitung probabilitas pada output layer, nilai probabilitas yang diambil adalah nilai paling besar untuk prediksi.

## 2.5. Hyperparameter Tuning
Hyperparameter  tuning  adalah  proses  mengoptimalkan  hyperparameter  dalam  model  deep  learning  untuk mencapai kinerja yang lebih baik. Tuning dilakukan terhadap parameter yang tidak dapat dipelajari oleh model sendiri  dan  harus  diatur  sebelum  melatih  model.  Tuning  hyperparameter  adalah  langkah  penting  dalam membangun model deep learning yang efektif dan dapat meningkatkan kinerja model secara signifikan. Oleh sebab itu pemilihan Hyperparameter Tuning yang tepat di perlukan untuk mengoptimalkan nilai akurasi terhadap model. Proses hyperparameter tuning pada penelitian ini ditampilkan pada Gambar 6. berikut:
Gambar 6. Desain Hyperparameter Tuning
Berdasarkan  tahapan  hyperparameter  tuning  pada Gambar  6. diatas,  hyperparameter  tuning  dilakukan secara berurutan mulai dari melakukan tuning pada:
1. Epoch : Dalam satu epoch, setiap data pelatihan digunakan sekali untuk memperbarui parameter model. Jumlah epoch  yang  diperlukan  untuk  melatih  model  secara  optimal  bervariasi  tergantung  pada  kompleksitas  tugas, ukuran dataset, dan arsitektur model. Biasanya, semakin banyak epoch yang digunakan, semakin baik model dapat mempelajari pola dan mendapatkan tingkat akurasi yang lebih baik. Namun, terlalu banyak epoch juga dapat menyebabkan overfitting, di mana model terlalu terfokus pada data pelatihan dan tidak dapat generalisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Overfitting merupakan data pelatihan dan tidak dapat generalisasi dengan baik sehingga model secara berlebihan mempelajari pola dan detail yang ada dalam data  pelatihan  tidak  dapat  mewakili  dengan  baik  data  yang  baru  atau  data  di  luar  sampel  pelatihan.  Pada penelitian ini penulis akan melakukan tuning terhadap epoch dengan nilai epoch yaitu 100, 200, 300, 400, 500, 1000, 5000 hingga 50000.
2. Learning  Rate  :  Mengontrol  seberapa  besar  perubahan  yang  diterapkan  pada  parameter  model  pada  setiap langkah  (iterasi)  saat  melakukan  optimisasi.  Selama  pelatihan,  model  melakukan  perhitungan  gradien (derivative) berdasarkan fungsi loss (kerugian) terhadap parameter-parameter model. Pemilihan learning rate yang  tepat  tergantung  pada  dataset,  arsitektur  model,  dan  algoritma  optimisasi  yang  digunakan.  Saat  nilai learning  rate  makin  kecil  akan  mempengaruhi  nilai  loss.  Rentang  nilai  learning  rate  berkisar  antara  0,0001 hingga 0,1. Namun, rentang  ini dapat bervariasi tergantung pada algoritma optimisasi  yang digunakan, tipe model, dan karakteristik dataset.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Implementasi  model  deep  learning  pada  penelitian  ini  berfokus  menghasilkan  total  nilai  loss  masing-masing model,  baik  model    Resnet50  maupun  model  Xception.  Proses  implementasi  model  dari  awal  hingga  proses evaluasi model terdiri atas 6 tahapan dapat di lihat melalui ilustrasi flowchart pada Gambar 7. berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849
Penjelasan  dari  langkah-langkah  implementasi  model  pada  arsitektur  Resnet50  berdasarkan Gambar  7. Diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Input dataset: tahapan ini meng-input dataset, dimana dataset yang akan di input merupakan data yang telah dilakukan proses  augmentasi dan kemudian gambar tersebut akan disatukan berdasarkan  objek  kursi  berisi dan objek kursi yang kosong. selanjutnya menentukan path folder dari dataset gambar objek kursi tersebut.
2. Data preprocessing: pada proses ini akan menetapkan warna dari gambar dan akan mengubah posisi gambar agar  sama  dan  dapat  dimasukkan  ke  dalam  modul  konvolusi  yang  diterima  adalah  40°,  60°,  dan  90°  yang merupakan posisi kursi untuk model Resnet50.
3. Split data into 2 type dataset: yaitu membagi dataset yang dimiliki dalam dua bagian untuk data train dan data test. Penulis akan melakukan perbandingan 60 : 40. Adapun perbandingan ini sudah menjadi anjuran untuk menghindari overfitting.
4. Model  training  Resnet50:  pada tahapan  ini dataset yang digunakan dilatih dengan  menggunakan arsitektur Resnet50,  sehingga  akan  menghasilkan  model  yang  akan  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  kursi  kosong maupun berisi.
5. Evaluasi: tahapan ini mengevaluasi hasil model yang telah dilakukan training dengan menguji model tersebut dengan gambar asli dan menguji hasilnya berdasarkan nilai loss.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  desain  implementasi  model  Xception  dalam  mendeteksi  objek.
Adapun implementasi model ini terdiri atas 6 tahapan hingga sampai kepada evaluasi model dan selesai. Ilustrasi implementasi Xception dapat di lihat pada Gambar 8. berikut:
Gambar 8 . Desain Implementasi Xception
Penjelasan langkah-langkah implementasi model arsitektur Xception berdasarkan Gambar 8. diatas, di jelaskan oleh poin-poin berikut:
1. Input dataset : tahapan ini adalah proses  meng-input dataset, dimana dataset yang akan di input merupakan data yang telah dilakukan proses augmentasi, kemudian gambar akan disatukan berdasarkan objek kursi berisi dan objek kursi yang kosong. Selanjutnya menentukan path folder dari dataset gambar.
2. Data preprocessing : tahapan ini adalah  menetapkan warna dari gambar dan akan mengubah posisi gambar agar  sama  dan  dapat  dimasukkan  ke  dalam  modul  konvolusi  yang  diterima  adalah  40°,  60°,  dan  90°  yang merupakan posisi kursi untuk model Xception.
3. Split data into 2 type dataset: dalam hal ini dataset akan dibagi atas dua bagian yaitu untuk data train dan data test. Penulis akan melakukan perbandingan 60 : 40.
4. Model  training  Xception:  Pada  tahap  ini  dataset  yang  digunakan  di  latih  dengan  menggunakan  arsitektur Xception, sehingga akan menghasilkan model untuk digunakan dalam mendeteksi objek nantinya.
5. Evaluasi: pada tahap  ini  akan di evaluasi hasil model yang telah dilakukan training dengan menguji model yang telah di peroleh menggunakan gambar asli menguji hasilnya berdasarkan nilai loss.

## 3.2. Hasil Eksperimen Berdasarkan Number of Epoch
Setelah  mendapatkan  model  pada tahap  implementasi,  maka selanjutnya  model akan di uji untuk mendapatkan nilai loss nya. Pada ekperimen yang akan di lakukan ini penulis membandingkan total loss masing-masing model berdasarkan jumlah epoch. Nilai epoch yang akan di gunakan pada masing-model bervariatif, dan penulis mencoba dengan nilai 100 hingga 30000 epoch. Hasil ekperimen berdasarkan nilai epoch di tampilkan pada Tabel 1 dan Tabel 2 berikut:
Tabel 1. Hasil Pengujian Nilai Loss Berdasarkan Epoch Resnet50
No  Epoch  Test Loss Clasification Total Loss 1. 100 0.031863093 4.5836334 2. 500 0.38132903 1.421177

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849
No  Epoch  Test Loss Clasification Total Loss 3. 10000 0.59142685 1.6316528 4. 20000 0.1464074 0.50393635 5. 30000 0.109116696 0.19422098
Tabel 2. Hasil Pengujian Nilai Loss Berdasarkan Epoch Xception No  Epoch  Test Loss Clasification  Total Loss 1. 100 0.10244269 1.4770317 2. 500 0.12346478 1.487994 3. 10000 0.023541953 1.371672 4. 25000 0.11913615 1.1672965 5. 30000 0.1223056 1.1822930
Berdasarkan Tabel  1 dan Tabel  2 di  atas  dapat  dilihat terdapat  perbedaan  signifikan  pada  nilai  loss classification antara dua model  yang  penulis  dapatkan, yaitu  Resnet50  dan Xception, pada epoch 30.000. Pada titik  ini,  Resnet50  mencapai  nilai  loss classification sebesar 0.002131, sementara  Xception  memiliki nilai  yang lebih  tinggi,  yaitu  1.1223056.  Dari  perbandingan  ini,  dapat  dengan  jelas  disimpulkan  bahwa  Resnet50 mengungguli Xception dalam hal nilai loss classification pada tahap pelatihan yang sama. Namun, penting untuk di ingat bahwa hasil ini adalah hasil penelitian spesifik yang dilakukan pada dataset dan kasus tertentu. Meskipun Resnet50 mungkin menjadi pilihan yang lebih baik dalam konteks ini, tidak selalu berarti bahwa ini adalah pilihan terbaik untuk semua masalah prediksi. Setiap dataset dan masalah prediksi memiliki karakteristik uniknya sendiri, dan pemilihan model yang optimal harus mempertimbangkan faktor-faktor seperti ukuran dataset, jenis data, dan kompleksitas masalah. Hasil perbandingan ini dapat menjadi panduan awal yang sangat berguna dalam pemilihan model  untuk tugas  prediksi  serupa.  Namun,  evaluasi  lebih  lanjut  dan  eksperimen  yang  cermat  perlu  dilakukan untuk  memastikan  bahwa  model  yang  dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  kasus  spesifik  yang  dihadapi.  Dengan demikian, penggunaan hasil ini haruslah disesuaikan dengan konteks dan tujuan penggunaan yang lebih luas dalam dunia machine learning dan deep learning.

## 3.3. Hasil Eksperimen Berdasarkan Learning Rate
Selain berdasarkan nilai epoch penulis juga melakukan ekperimen berdasarkan learning rate pada masing-masing model yang di tunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Learning Rate Resnet50
No  Learning Rate  Test Loss Clasification Total Loss 1. 0.039521515 0.031863093 4.5836334 2. 0.036679957 0.38132903 1.421177 3. 0.031637177 0.59142685 1.6316528 4. 0.025058666 0.1464074 0.50393635 5. 0.0 0.109116696 0.19422098 Tabel 4. Hasil Pengujian Learning Rate Xception No  Learning Rate  Test Loss Clasification  Total Loss 1. 0.03718108 0.10244269 1.4770317 2. 0.03674333 0.12346478 1.487994 3. 0.03578281 0.023541953 1.371672 4. 0.013506009 0.11913615 1.1672965 5. 0.0 0.09003725 1.0805619
Berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4 diatas maka dapat dilihat bahwa terjadi perbedaan yang signifikan dalam nilai learning rate antara model Resnet50 dan model Xception dalam rentang epoch 20.000 hingga 30.000. Pada periode  tersebut,  Resnet50  menunjukkan  bahwa  nilai  learning  rate-nya  adalah  0.0,  yang  berarti  tidak  ada perubahan berat (weight) yang terjadi selama pelatihan. Di sisi lain, Xception mengalami perubahan berat (weight) pada  periode  epoch  45.000  hingga  50.000  dengan  learning  rate  yang  juga  tercatat  sebesar  0.0.  Hasil  ini menggambarkan  bahwa penggunaan  learning rate dalam pelatihan  model  memiliki dampak signifikan terhadap perubahan  berat (weight) dan performa keseluruhan  model. Pemilihan  learning rate yang optimal adalah  faktor penting dalam membantu model mencapai konvergensi yang baik, yang berarti model mampu belajar dengan baik dan  menghasilkan  nilai  loss  classification  yang  lebih  rendah.  Namun,  penting  untuk  dicatat  bahwa  pemilihan learning  rate  yang  optimal  tidak  hanya  bergantung  pada  hasil  penelitian  ini.  Pemilihan  nilai  learning  rate  yang paling  efektif  harus  mempertimbangkan  berbagai  faktor,  seperti  kompleksitas  tugas,  ukuran  dataset,  serta arsitektur  model.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  panduan  awal  yang  berharga, tetapi eksperimen lanjutan dan evaluasi yang cermat diperlukan untuk memilih learning rate yang sesuai dengan konteks dan tugas spesifik dalam dunia machine learning dan deep learning.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849

## 3.4. Hasil Flask
Dari hasil nilai loss yang telah di lakukan ekperimen pada tahapan sebelumnya, maka penulis membuat sebuah simulator berupa web application untuk memodelkan sistem deteksi. Simulator ini dibangun dengan menggunakan model dengan nilai loss terendah, yaitu Resnet50. Untuk lebih jelasnya bentuk simulaor yang telah di bangun dapat di lihat pada Gambar 9 berikut:
Gambar 9. Hasil Website Detection
Berdasarkan Gambar  9 di  atas  dapat  dilihat  bahwa  gambar  yang  pertama  adalah  gambar  sebelum  di lakukan proses deteksi dan gambar kedua adalah gambar hasil deteksi dan juga terdapat keterangan berapa banyak kursi yang sudah terdeteksi oleh model Resnet50. Dengan demikian maka dapat di simpulkan bahwa membangun simulator ini dengan model dengan nilai loss paling rendah cukup mendekati hasil yang memuaskan.

## 3.5. Pembahasan
Dari  pengujian  yang  dilakukan  maka  di  peroleh  hasil  bahwa  mode  Resnet50  bekerja  lebih  baik  jika  di  ukur berdasarkan nilai matriks loss. Hal ini di sebabkan oleh  ResNet-50 dengan struktur residu memiliki kemampuan generalisasi  yang sangat baik. ResNet-50 mampu mengatasi overfitting dengan  lebih  baik dalam  banyak kasus, terutama ketika data pelatihan terbatas. Sedangkan saat model bekerja malakukan proses deteksi dengan simulator yang telah di  bangun di dapati  bahwa  model  juga telah dapat melakukan proses deteksi dengan baik jika objek yang di deteksi adalah kursi berjumlah 1 atau 2 buah. Namun, ketika menghadapi situasi di mana ada dua kelompok atau lebih dari kursi yang ditempatkan bersama, tingkat akurasi menurun karena proses pra-pemrosesan gambar yang harus menyesuaikan dengan berbagai kondisi. Selain itu, saat melakukan pengujian model dengan gambar kursi yang diperoleh dari sumber seperti google atau situs web, akurasi deteksi objek kursi cenderung rendah. Hal ini disebabkan oleh variasi yang ada antara kursi yang digunakan dalam pelatihan model dengan kursi yang ada dalam dataset yang berasal dari sumber eksternal. Kendala yang dihadapi oleh model Resnet50 dalam mendeteksi objek kursi kosong melibatkan beberapa faktor, termasuk resolusi gambar yang kurang baik, variasi jenis kursi, konteks  dan  latar  belakang  gambar,  serta  arsitektur  model  itu  sendiri.  Meningkatkan  kinerja  model  dalam menghadapi tantangan semacam ini akan menjadi fokus penelitian yang lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian yang penulis lakukan yaitu membandingkan dua model deep learning RasNet50 dengan Xception berdasarkan matriks loss diperoleh kesimpulan bahwa kedua model ini bekerja cukup efektif, di buktikan dengan nilai  loss  yang  tidak  terlalu  besar.  Hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa  Resnet50  unggul  dengan  nilai  loss sebesar 0.002, sementara Xception memiliki nilai loss sebesar 0.03. Meski begitu, pada penelitian ini penulis juga masih memiliki hal-hal yang perlu di perhatikan untuk pengembangan berikutnya. Mulai dari rendahnya akuransi model yang dibangun dengan web application saat melakukan deteksi kursi yang di jajarkan lebih dari 10 kursi, baik ke samping maupun ke belakang, hingga rendahnya akuransi model Resnet50 dalam melakukan deteksi jika objek yang di import berasal dari sumber yang berbeda dan jauh berbeda dengan jenis objek yang ada pada data test maupun data train. Pengembangan pada model Resnet50 diperlukan untuk mendapatkan hasil yang labih baik, dapat berupa menambahkan dataset atau melakukan modifikasi pada setiap proses preprocessing yang dilakukan.

## REFERENCES
[1]  M. S. Devi, R. Aruna, D. R. Rajeswari, and R. S. Manogna, “Conv2D Xception Adadelta Gradient Descent Learning Rate Deep  learning  Optimizer  for  Plant  Species  Classification,”  in  2023  Third  International  Conference  on  Advances  in

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6849
Electrical, Computing, Communication and Sustainable Technologies (ICAECT), Bhilai, India: IEEE, Jan. 2023, pp. 1– 4. doi: 10.1109/ICAECT57570.2023.10117710.
[2]  H. Chen et al., “A deep learning approach to automatic teeth detection and numbering based on object detection in dental periapical films,” Sci. Rep., vol. 9, no. 1, p. 3840, Mar. 2019, doi: 10.1038/s41598-019-40414-y.
[3]  R.  Cobilla  et  al.,  “Classification  of  the  Type  of  Brain  Tumor  in  MRI  Using  Xception  Model,”  in  2023  International Conference  on  Electronics,  Information,  and  Communication  (ICEIC),  Singapore:  IEEE,  Feb.  2023,  pp.  1–4.  doi: 10.1109/ICEIC57457.2023.10049979.
[4]  Z.  Li,  M.  Dong,  S.  Wen,  X.  Hu,  P.  Zhou,  and  Z.  Zeng,  “CLU-CNNs:  Object  detection  for  medical  images,” Neurocomputing, vol. 350, pp. 53–59, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2019.04.028.
[5]  P. Thirumalaraju et al., “Evaluation of deep convolutional neural networks in classifying human embryo images based on their morphological quality,” Heliyon, vol. 7, no. 2, p. e06298, Feb. 2021, doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06298.
[6]  V.  Tanwar  and  S.  Lamba,  “Multiple  Grapes  Leaf  Disease  Identification  Using  an  Optimal  Deep  Learning  Model: Xception,” in 2023 2nd International Conference on Smart Technologies and Systems for Next Generation Computing (ICSTSN), Villupuram, India: IEEE, Apr. 2023, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICSTSN57873.2023.10151615.
[7]  R. Singh, A. Sharma, N. Sharma, and R. Gupta, “Xception Model for Pneumothorax Classification using Chest X-ray Images,” in 2023 2nd International Conference for Innovation in Technology (INOCON), Bangalore, India: IEEE, Mar. 2023, pp. 1–5. doi: 10.1109/INOCON57975.2023.10101280.
[8]  J. Schmidhuber, “Deep learning in neural networks: An overview,” Neural Netw., vol. 61, pp. 85–117, Jan. 2015, doi: 10.1016/j.neunet.2014.09.003.
[9]  R. Padilla, S. L. Netto, and E. A. B. Da Silva, “A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms,” in 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), Niterói, Brazil: IEEE, Jul. 2020, pp. 237–242. doi: 10.1109/IWSSIP48289.2020.9145130.
[10]  L. Alzubaidi et al., “Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions,” J. Big Data, vol. 8, no. 1, p. 53, Mar. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[11]  P.  Adarsh,  P.  Rathi,  and  M.  Kumar,  “YOLO  v3-Tiny:  Object  Detection  and  Recognition  using  one  stage  improved model,”  in  2020  6th  International  Conference  on  Advanced  Computing  and  Communication  Systems  (ICACCS), Coimbatore, India: IEEE, Mar. 2020, pp. 687–694. doi: 10.1109/ICACCS48705.2020.9074315.
[12]  J. Du, “Understanding of Object Detection Based on CNN Family and YOLO,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1004, p. 012029, Apr. 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1004/1/012029.
[13]  P. Jiang, D. Ergu, F. Liu, Y. Cai, and B. Ma, “A Review of Yolo Algorithm Developments,” Procedia Comput. Sci., vol. 199, pp. 1066–1073, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135.
[14]  B. Zoph, E. D. Cubuk, G. Ghiasi, T.-Y. Lin, J. Shlens, and Q. V. Le, “Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection,” in Computer Vision – ECCV 2020, vol. 12372, A. Vedaldi, H. Bischof, T. Brox, and J.-M. Frahm, Eds., in Lecture  Notes  in  Computer  Science,  vol.  12372.  ,  Cham:  Springer  International  Publishing,  2020,  pp.  566–583.  doi: 10.1007/978-3-030-58583-9_34.
[15]  A.  Dhillon and G.  K.  Verma, “Convolutional neural network: a review of  models,  methodologies and applications to object detection,” Prog. Artif. Intell., vol. 9, no. 2, pp. 85–112, Jun. 2020, doi: 10.1007/s13748-019-00203-0.
[16]  Y. He, C. Zhu, J. Wang, M. Savvides, and X. Zhang, “Bounding Box Regression With Uncertainty for Accurate Object Detection,”  in  2019 IEEE/CVF Conference  on Computer  Vision  and Pattern Recognition (CVPR),  Long Beach, CA, USA: IEEE, Jun. 2019, pp. 2883–2892. doi: 10.1109/CVPR.2019.00300.
[17]  Z. Cai and N. Vasconcelos, “Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 43, no. 5, pp. 1483–1498, May 2021, doi: 10.1109/TPAMI.2019.2956516.
[18]  S. Indolia, A. K. Goswami, S. P. Mishra, and P. Asopa, “Conceptual Understanding of Convolutional Neural Network- A Deep Learning Approach,” Procedia Comput. Sci., vol. 132, pp. 679–688, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.05.069.
[19]  Y. Shima, “Image Augmentation for Object Image Classification Based On Combination of Pre-Trained CNN and SVM,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1004, p. 012001, Apr. 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1004/1/012001.
[20]  V. R. Joseph and A. Vakayil, “SPlit: An Optimal Method for Data Splitting,” Technometrics, vol. 64, no. 2, pp. 166–176, Apr. 2022, doi: 10.1080/00401706.2021.1921037.