## Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi
Dodi Efendi 1 , Jasril 2 , Suwanto Sanjaya 3 ,* , Fadhilah Syafria 4 , Elvia Budianita 5
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850112335@students.uin-suska.ac.id, 2 jasril@uin-suska.ac.id, 3,* suwantosanjaya@uin-suska.ac.id, 4 fadhilah.syafria@uin- suska.ac.id, 5 elvia.budianita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: suwantosanjaya@uin-suska.ac.id Submitted 30-05-2022 ; Accepted 14-06-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Daging merupakan salah satu bahan makanan yang dibutuhkan oleh manusia. Harga daging babi lebih murah dibandingkan daging sapi sehingga menyebabkan munculnya praktik pengoplosan daging sapi dengan daging babi  untuk tujuan memperoleh keuntungan yang  besar. Secara  kasat  mata  perbedaan daging  sapi  dan  daging babi  tidak  mencolok  sehingga  sulit bagi  msayarakat  awam  untuk membedakannya. Dari segi warna daging babi lebih pucat dari pada daging sapi. Dari segi tekstur daging sapi lebih kaku dan keras disbanding daging babi. Dari segi serat daging sapi lebih jelas seratnya dibandingkan daging babi sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang  dapat  mengenali  kedua  jenis  daging  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) arsitekstur  ResNet-50  dengan  3  jenis optimizer seperti Stochastic  Gradient  Descent (SGD),  Adam,  dan  RMSprop.  Dataset  yang digunakan untuk training terlebih dahulu melalui 2 tahap preprocessing yaitu cropping dan resizing . Hasil dari penelitian menunjukkan optimizer SGD dapat mengungguli optimizer Adam dan RMSprop dengan tingkat accuracy sebesar 97,83%, precision sebesar 97%, recall sebesar 97%, dan f1 score sebesar 97% dengan kondisi batch size 32, learning rate 0.01, dan epoch 50.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network; Daging; Deep Learning; Klasifikasi Gambar; Optimizer

## Abstract
Meat is one of the food ingredients needed by humans. The price of pork is cheaper than beef, which has led to the practice of mixing beef with pork for the purpose of making big profits. In plain view, the difference between beef and pork is not striking, so it is difficult for ordinary people to distinguish between them. In terms of color, pork is paler than beef. In terms of texture, beef is stiffer and tougher than pork. In terms of fiber, beef is clearer than pork, so we need a system that can identify the two types of meat. This study uses the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with the ResNet-50 architecture with 3 types of optimizers such as Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, and RMSprop. The dataset used for training first goes through 2 stages of preprocessing, namely cropping and resizing.  The  results  of  the  study  show  that  the  SGD  optimizer  can  outperform  the  Adam  and  RMSprop  optimizers  with  97.83% accuracy, 97% precision, 97% recall, and 97% f1 score with batch size 32, learning rate 0.01, and epoch 50.
Keywords : Convolutional Neural Network; Meat; Deep Learning; Image Classification; Optimizer

## 1. PENDAHULUAN
Daging merupakan salah satu bahan makanan yang dibutuhkan oleh manusia. Karena kandungan gizi dan protein pada daging  sangat  bermanfaat  bagi  pertumbuhan.  Harga  daging  babi  lebih  murah  dibandingkan  daging  sapi  sehingga menyebabkan  munculnya  praktik  pengoplosan  daging  sapi  dengan  daging  babi  untuk  tujuan  memperoleh  keuntungan yang  besar. Seperti  yang  telah  terjadi  di  Lampung,  polisi  menangkap  komplotan  pengoplos  daging  sapi  dan  babi  [1]. Kasus serupa juga telah terjadi di Kabupaten Bandung Barat, terdapat sepasang suami istri yang mengoplos daging sapi dengan daging babi [2]. Pengoplosan daging sapi dengan daging babi sangat merugikan konsumen, terutama bagi mereka yang  beragama  Islam.  Karena  dalam  Islam  haram  hukumnya  memakan  daging  babi.  Seperti  firman  Allah  SWT  yang tercantum dalam Al-Qur’an (QS. Al-Baqarah : 173) yang artinya berbunyi; “sesungguhnya Allah hanya mengharamkan bagimu  bangkai,  darah,  daging  babi,  dan  binatang  yang  (ketika  disembelih)  disebut  (nama)  selain  Allah.  Tetapi barangsiapa dalam keadaan terpaksa (memakannya) sedang dia tidak menginginkannya dan tidak (pula) melampaui batas, maka tidak ada dosa baginya. Sesungguhnya Allah Maha Pengampun lagi Maha Penyayang”.
Secara kasat mata perbedaan daging sapi dan daging babi tidak mencolok sehingga sulit bagi msayarakat awam untuk membedakannya. Dari segi warna daging babi lebih pucat dari pada daging sapi. Dari segi tekstur daging sapi lebih kaku dan keras disbanding daging babi. Dari segi serat daging sapi lebih jelas seratnya dibandingkan daging babi. Akan tetapi  perbedaan  ini  tidak  diketahui  konsumen  jika  tidak  mengetahui  dasar  perbedaan  dari  kedua  daging  tersebut. Sehingga  diperlukan  teknologi  yang  dapat  membedakan  antara  daging  sapi  dan  daging  babi.  Teknologi  yang  biasa digunakan dalam pengolahan citra yaitu metode Machine Learning [3].
Terdapat beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya menggunakan metode Machine Learning untuk klasifikasi  citra  daging  sapi  dan  daging  babi,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  Sriwanti  Ayu  Aisah  dkk  mereka menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  ekstraksi  fitur  RGB  ke  HSV.  Akurasi  tertinggi  yang dicapai dalam penelitian ini adalah 90% [4]. Dalam penelitian lain Ulla Delfana Rosiani dkk melakukan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes serta metode Grey Level Cooccurrance Matrix (GLCM) dan warna Red Green Blue (RGB) dengan tingkat keberhasilan sebesar 90% dengan pengujian 10 data terhadap 100 data [5]. Sedangkan penelitian lainnya dilakukan oleh  Jasril  dan  Suwanto  menggunakan  metode Vector  Quantization 3  (LVQ3)  dan Spatial  Fuzzy  CMeans (SFCM). Penerapan algoritma Spatial Fuzzy C-Means, cropping, dan ekstraksi ciri warna HSV serta ekstraksi ciri tektur GLCM dan juga klasifikasi LVQ3 dapat mengklasifikasi citra daging sapi dan citra daging babi dengan tingkat akurasi tertinggi
sebesar  91,67%.  [6].  Selain  itu,  Oky  Dwi  Nurhayati  dkk  menerapkan  metode Moment  Invariant  Geometrik dengan klasifikasi K-NN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma K-NN dengan nilai k =3 dapat digunakan untuk  menganalisis  jenis  daging  [7].  Selanjutnya  Desi  Purwanti  Kusumaningrum  ddk  juga  melakukan  perbandingan daging sapi dan daging babi dengan menggunakan algoritma Grey Level Cooccurrance Matrix (GLCM) dan Learning Vector  Quantization (LVQ).  Dalam  penelitian  ini  dihasilkan  nilai  akurasi dengan  nilai  tertingginya  pada  akurasi  75% dengan learning rate = 0,005 dan epoch = 100 [8].
Perkembangan  teknologi  dewasa  ini  sangat  pesat.  Terdapat  metode  baru  dalam  pengolahan  citra  yaitu  metode Deep Learning . Deep Learning merupakan arsitektur computational neural network yang mengandung banyak hidden layers [9].  Telah  dilakukan  beberapa  penelitian  untuk  membandingkan  performa  antara Machine  learning dan Deep Learning. Seperti  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Mohammad  Farid  Naufal  yaitu  klasifikasi  citra  cuaca menggunakan CNN, SVM, dan KNN. Hasilnya akurasi algoritma CNN sebesar 0.942 lebih tinggi daripada dua algoritma lainnya  [10].  Dalam  penelitian  lain  Yudicy  Amelia  dkk  membandingkan  akurasi  antara  algoritma  FFNN  dan  RBM hasilnya adalah akurasi metode FFNN yang merupakan algoritma Machine Learning sebesar 97.0803% dan RBM yang merupakan  algoritma  Deep  Learning  sebesar  98.5401%  [11].  Penelitian  selanjutnya  membandingkan  kinerja  antara Machine Learning algoritma Random Forets (RF) dengan Deep Neural Network (DNN) yg dilakukan oleh Mohit Sewak dkk,  hasilnya  adalah  akurasi  terbaik  yang  diperoleh  RF  adalah  99,78%  dan  DNN  adalah  99,21%  [12].  Dari  beberapa penelitian di atas membuktikan bahwa Deep Learning memiliki akurasi lebih baik dibandingkan Machine Learning . Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  operasi  konvolusi  yang  menggabungkan  beberapa  lapisan pemrosesan, menggunakan beberapa elemen yang beroperasi secara paralel  yang terinspirasi dari sistem saraf biologis manusia [13]. CNN merupakan salah satu dari jenis algoritma Deep Learning yang sering digunakan untuk klasifikasi citra digital . Seperti penelitian yang telah dilakukan oleh Anwar Fitrianto dkk, mereka melakukan klasifikasi daging sapi dan daging babi menggunakan algoritma CNN dengan framework Keras , hasil dari penelitian adalah akurasi tertinggi sebesar  97,56% [14].  Selanjutnya  Yoze  Rizky  Reni  dkk  melakukan  klasifikasi  pola  kain  tenun  melayu  mengunakan algoritma Faster R-CNN dengan arsitektur VGG dan validasi K-Fold Cross Validation nilai k=5 didapatkan hasil akurasi 82.14%,  presisi  91.38%  dan  recall  91.36%  [15].  Sedangkan  Muhammad  Afif  dkk  melakukan  klasifikasi  terhadap  ras kucing menggunakan algoritma CNN degan model yang digunakan yaitu VGG16 , InceptionV3, ResNet50 dan Xception . Hasilnya akurasi untuk tiap modelnya yaitu 60.85%, 84.94%, 71.39%, dan 93.75% [16].
Algoritma CNN memiliki beberapa arsitektur seperti Alexnet, ResNet, VGG, EfficientNet, dan lain sebagainya. Pada kompetisi The ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) pada tahun 2015 ResNet merupakan arsitektur CNN dengan error rates paling rendah dibandingkan arsitektur CNN lainnya [17]. Terdapat beberapa penelitian yang menggunakan CNN dengan arsitektur ResNet-50, Seperti yang dilakukan oleh Novelita Dwi Miranda dkk, Sistem dapat mengidentifikasi 5 pola sidik jari dengan akurasi pelatihan 99,52% [18]. Dalam penelitian lain Kade Bramasta dkk juga melakukan penelitian mengklasifikasi citra daging dengan optimasi Hard Voting , penelitian tersebut menunjukkan bahwa gabungan dari ReNnet-50 dengan Hard Voting mengasilkan f1 score 98,88%, precision 98,89% dan recall 98,88%
[19].
Penelitian yang menjadi landasan untuk penelitian ini yaitu yang dilakukan oleh Peter Winardi dkk [20], mereka melakukan identifikasi jenis daging menggunakan algoritma CNN  dengan fitur ektraksi warna dan deteksi tepi. Dataset yang digunakan berjumlah 2,250 citra pada tiap jenis daging sehingga total 11,250 dataset citra. Hasil penelitian untuk uji coba pertama dengan resize citra pada ukuran 50 X 50 pixel didapatkan hasil : training loss 43.89%; training accuracy 82.82%, validation loss 87.44%, validation accuracy 72.27%. Uji coba ke dua dilakukan resize citra pada ukuran 100 X 100 pixel dengan hasil : training loss 35.74%, training accuracy 85.75%, validation loss 81.08%, validation accuracy 71.65%.  Pada  penelitian  tersebut  akurasi  yang  dihasilkan  relatif  rendah  yaitu  di  bawah  90%.  Salah  satu  cara  untuk meningkatkan  akurasi  CNN  yaitu  dengan  menambahkan optimizer . Optimizer terbukti  dapat  meningkatkan  akurasi algoritma CNN seperti penelitian yang telah dilakukan Pratiwi dkk [21].
Berdasarkan penelitian sebelumnya dan permasalahan di atas, maka penelitian ini akan menerapkan optimizer pada algoritma CNN arsitektur ResNet50 untuk klasifikasi citra daging sapi, daging babi, dan daging oplosan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian berfungsi untuk menjelaskan langkah dan tahapan secara sistematis yang dilakukan pada proses penelitian agar permasalahan yang telah disampaikan bisa diselesaikan sesuai dengan hasil dan tujuan yang diharapkan. Gambar 1 merupakan gambaran langkah dan tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data pada penelitian ini bersumber dari 3 sumber yang berbeda yang pertama dengan mengambil foto langsung ke pasar tradisional menggunakan 4 buah alat yaitu Handphone Realme 7 dengan resolusi kamera 64 Mega Pixel , Handphone Samsung A51 dengan resolusi kamera 48 Mega Pixel , Handphone Redmi Note 7 dengan resolusi kamera 48 Mega Pixel , dan kamera Canon EOS 700D dengan resolusi kamera 18 Mega Pixel pada kondisi cahaya lingkungan pasar tradisional serta diambil dari jarak 10cm – 15 cm, yang kedua dengan menggunakan data dari penelitian sebelumnya[6], dan yang terakhir yaitu dengan mengambil data dari internet dengan metode Crawling menggunakan aplikasi WinHTTrack. Data yang dikumpulkan merupakan data gambar daging sapi, daging babi, dan daging oplosan.
Data yang diperoleh dari akuisisi di pasar tradisional sebanyak  509 foto daging sapi, 219 foto daging babi, dan 394 foto daging oplosan. Data yang diperoleh dari penelitian terdahulu sebanyak 147 foto daging sapi, 123 foto daging babi, dan 21 foto daging oplosan. Sedangkan data yg diperoleh dari internet sebanyak 344 foto daging sapi dan 658 foto daging babi.

## 2.2 Image Preprocessing
Setelah data terkumpul maka dilakukan tahap image preprocessing . Tahap ini dilakukan untuk menghasilkan citra yang lebih baik untuk diproses di tahap selanjutnya. Preprocessing yang dilakukan adalah Cropping dan Resizing .
a. Cropping
Cropping bertujuan  untuk  mempersempit  batasan  pada  bagian  gambar  yang  ingin  dideteksi.  Proses Cropping menggunakan python library OpenCV. Pada tahap ini citra daging di- cropp menjadi ukuran 1000x1000 piksel, ukuran tersebut dipilih agar tekstur daging terlihat lebih detail.
Gambar 2. Proses Cropping Citra Daging
b. Resizing
Selanjutnya citra yang sudah di crop akan di resize ke ukuran 224x224 piksel. Tahap resizing ini diperlukan untuk memenuhi kebutuhan sistem dikarenakan metode yang digunakan pada penelitian ini menerima input dengan ukuran 224 × 224 piksel. Pada penelitian ini, proses resizing dilakukan dengan memanfaatkan library yang disediakan oleh OpenCV.
Setelah melalui beberapa preprocessing di atas maka di dapatkan data seperti rincian pada Table 1.
Tabel 1. Jumlah Dataset
Gambar 3. Citra Daging Sapi
Gambar 4. Citra Daging Babi
Gambar 5. Citra Daging Oplosan
Gambar 3 merupakan dataset citra daging sapi, Gambar 4 merupakan dataset citra daging babi, dan Gambar 5 merupakan dataset citra daging oplosan. Selanjutnya dataset dibagi menjadi 2 bagian yaitu dataset latih dan dataset test. Rincian pembagian dataset dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Pembagian Dataset Jenis Sapi babi oplosan Data latih 80% 80% 80% Data test 20% 20% 20%

## 2.3 Deep Learning
Setelah citra selesai di proses pada tahap sebelumnya. Tahap berikutnya adalah melakukan klasifikasi. Klasifikasi pada penelitian ini menggunakan metode Deep Learning yaitu menggunakan algoritma CNN arsitektur ResNet-50.
a. Feature Learning
Pada Feature  Learning terdapat  lapisan  yang  berfungsi  untuk  menerima input citra  secara  langsung  di  awal  dan memprosesnya  sampai  menghasilkan output data multidimension  array . Feature  Learning yang  digunakan  adalah model CNN yang telah dilatih menggunakan data imagenet. Penelitian ini menggunakan model CNN dengan arsitektur ResNet-50  dan  akan  dilatih  dengan  berbagai  skenario  pelatihan  dan  pengujian.  Proses  pelatihan  dan  pengujian dilakukan untuk mengetahui performansi dari model terhadap hyperparameter . Hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini berupa optimizer , batch size , learning rate , dan epoch . b. Classification
Lapisan classification terdiri atas beberapa lapisan yang berisi neuron dan terkoneksi penuh ( fully connected ) dengan lapisan lain. Lapisan ini menerima input dari output layer pada feature learning yang kemudian di proses pada flatten dengan tambahan beberapa hidden layer pada fully connected hingga menghasilkan output berupa akurasi klasifikasi dari setiap kelas.
c. Optimizer
Algoritma optimizer digunakan  dengan  tujuan  untuk  memaksimalkan  akurasi,  menemukan  bobot  optimal,  dan meminimalkan  kesalahan.  Saat    proses  pelatihan  dilakukan,  parameter  (bobot)  model  diubah  untuk  mencoba  dan meminimalkan  kerugian  agar  dapat  memprediksi  seakurat  mungkin.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  3  jenis optimizer yaitu, Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, dan RMSProp.

## 2.4 Evaluasi
Confusion  Matrix merupakan  metode  yang  akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  metode-metode  klasifikasi.  Ilustrasi confusion matrix dapat dilihat pada tabel 3.
Citra daging Jumlah Data Sapi 1000 Babi 1000 Oplosan 1000

## Tabel 3. Ilustrasi Confusion Matrix [22]
Nilai Prediksi: Yes Nilai Prediksi: No Nilai Aktual: Yes TP FN Nilai Aktual: No FP TN
Nilai True Negative (TN) merupakan data yang diklasifikasi dengan tepat sebagai output negatif atau salah. True Positive (TP)  merupakan  data  yang  diklasifikasi  dengan  tepat  sebagai output positif  atau  benar. False  Positive (FP) merupakan data yang diklasifikasi dengan kurang tepat sebagai output positif atau benar. False Negative (FN) merupakan data yang diklasifikasi dengan kurang tepat dengan output negatif atau salah. Pada penelitian ini matriks yang digunakan adalah accuracy , precision , recall , dan fi score dengan rumus 1, 2, 3 dan 4 [22].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦(%) = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁) (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(%) = 𝑇𝑃 (𝐹𝑃+𝑇𝑃) (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(%) = 𝑇𝑃 (𝐹𝑁+𝑇𝑃) (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(%) = (2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model python merupakan hasil implementasi dari proses pelatihan pada proses training . Proses training menggunakan algoritma CNN arsitektur ResNet-50 yang dilakukan dengan menggunakan tools Google Colab.  Spesifikasi perangkat yang digunakan pada pengujian sistem ini yaitu, bahasa pemrograman Python 3.9, software Google Colab, dan hardware dengan spesifikasi: processor 11th Gen Intel(R) Core(TM) i5-1155G7 @ 2.50GHz, memori RAM  16GB, GPU Nvidia Geforce MX450.

## 3.1 Pengujian dengan Hyperparameter dan Optimizer yang Berbeda
Hyperparameter pada pretrained model akan  diganti  dan  dikombinasikan  beberapa  kali  dengan  nilai  yang  telah  di tentukan seperti pada Tabel 4, hal tersebut dilakukan dengan tujuan untuk melihat dampak dan performansi dari model terhadap nilai hyperparameter yang digunakan.

## Tabel 4. Hyperparameter
yang digunakan
Hyperparameter yang  telah  ditentukan  sebelumnya  akan  dikombinasikan  dengan  masing-masing pretrained model sehingga hasilnya dapat dibandingkan pada saat evaluasi performansi dari masing-masing jenis pretrained model yang digunakan terhadap nilai suatu hyperparameter . Hasil klasifikasi pretrained model akan di evaluasi menggunakan Confusion Matrix. matriks yang digunakan adalah accuracy , precision , recall , dan fi score.
Epoch Batch Size Learning Rate Optimizer 50 16 0,1 SGD 32 0,01 Adam 64 0,001 RMSprop
Gambar 6 merupakan hasil Confusion Matrix pada Eksperimen 1, dari gambar di atas dapat kita lihat hubungan antara true label dan predicted label .
Tabel 5. Hasil Eksperimen No Batch Size Learning rate Optimizer Accuracy Precision Recall F1 Score 1 16 0.1 SGD 75.5% 67% 82% 74% 2 16 0.1 Adam 32% 100% 6% 10% 3 16 0.1 RMSprop 33.67% 20% 30% 15% 4 16 0.01 SGD 90.33% 87% 90% 88% 5 16 0.01 Adam 47.17% 86% 56% 68% 6 16 0.01 RMSprop 83.67% 74% 90% 81% 7 16 0.001 SGD 96.83% 96% 95% 95% 8 16 0.001 Adam 69.5% 50% 99% 67% 9 16 0.001 RMSprop 71,5% 73% 58% 65% 10 32 0.1 SGD 71.5% 60% 90% 72% 11 32 0.1 Adam 34.5% 29% 20% 24% 12 32 0.1 RMSprop 34.17% 34% 89% 50% 13 32 0.01 SGD 97.83% 97% 97% 97% 14 32 0.01 Adam 79.17% 65% 92% 76% 15 32 0.01 RMSprop 86.83% 86% 82% 84% 16 32 0.001 SGD 96.67% 96% 96% 96% 17 32 0.001 Adam 69.5% 93% 54% 68% 18 32 0.001 RMSprop 88% 90% 83% 86% 19 64 0.1 SGD 48% 36% 2% 5% 20 64 0.1 Adam 34.83% 50% 10% 20% 21 64 0.1 RMSprop 37.83% 83% 3% 5% 22 64 0.01 SGD 96% 94% 95% 95% 23 64 0.01 Adam 76.% 66% 91% 76% 24 64 0.01 RMSprop 71.5% 73% 58% 65% 25 64 0.001 SGD 93.67% 91% 93% 92% 26 64 0.001 Adam 87.83% 94% 78% 85% 27 64 0.001 RMSprop 87% 76% 88% 82%
Tabel 5 di atas merupakan persentase hasil sebanyak 27 eksperimen dengan kombinasi berbagai hyperparameter dan optimizer yang  telah  dilakukan.  Dari  tabel  tersebut  dapat  dilihat  perbedaan  nilai  persentase accuracy , precision , recall , dan fi score tergantung pada hyperparameter dan optimizer yang digunakan.
Gambar 7. Grafik Performance Terbaik Optimizer SGD
Gambar 7 di atas merupakan grafik performance eksperimen 13 yang ada pada Tabel 5 dimana grafik tersebut adalah grafik dengan performansi terbaik yang dihasilkan oleh ResNet-50 dengan optimizer SGD pada proses latih. grafik diatas  dilatih  dengan  kombinasi  nilai batch  size 32, learning  rate 0.01,  dan epoch 50  dengan  nilai accuracy sebesar 97,83%, precision sebesar 97%, recall sebesar 97%, dan f1 score sebesar 97%.
Gambar 8. Grafik Performance Terbaik Optimizer Adam
Gambar 8 di atas merupakan grafik performance eksperimen 26 yang ada pada Tabel 5 dimana grafik tersebut adalah  grafik  dengan  performansi  terbaik  yang  dihasilkan  oleh  ResNet-50  dengan optimizer Adam  pada  proses  latih. grafik diatas dilatih dengan kombinasi nilai batch size 64, learning rate 0.001, dan epoch 50 dengan nilai accuracy sebesar 87,83%, precision sebesar 94%, recall sebesar 78%, dan f1 score sebesar 85%.
Gambar 9. Grafik Performance Terbaik Optimizer RMSprop
Gambar 9 di atas merupakan grafik performance eksperimen 18 yang ada pada Tabel 5 dimana grafik tersebut adalah grafik dengan performansi terbaik yang dihasilkan oleh ResNet-50 dengan optimizer RMSprop pada proses latih. grafik diatas dilatih dengan kombinasi nilai batch size 32, learning rate 0.001, dan epoch 50 dengan nilai accuracy sebesar 88%, precision sebesar 90%, recall sebesar 83%, dan f1 score sebesar 86%.
Tabel 6. Rangkuman Performance Optimizer
Tabel  6  merupakan  rangkuman performance terbaik  dari  masing-masing optimizer.  Optimizer SGD  dengan kondisi nilai batch size 32, learning rate 0.01, dan epoch 50  memiliki performa terbaik dibanding Optimizer RMSprop dan  Adam  untuk  klasifikasi  citra  daging  sapi,  daging  babi,  dan  daging  oplosan  menggunakan  model  CNN  dengan arsitektur ResNet-50.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi citra daging sapi, babi dan oplosan menggunakan ResNet-50 dengan beberapa optimizer seperti  SGD,  Adam,  dan  RMSprop  dengan  mengkombinasikan  beberapa  konfigurasi hyperparameter .  Dari hasil tersebut ditemukan bahwa SGD merupakan optimizer terbaik dalam  penelitian ini dengan tingkat  nilai accuracy sebesar  97,83%, precision sebesar  97%, recall sebesar 97%,  dan f1  score sebesar  97%  dengan  kondisi batch  size 32, learning rate 0.01, dan epoch 50, disusul optimizer RMSprop dengan tingkat accuracy sebesar 88%, precision sebesar 90%, recall sebesar 83%, dan f1 score sebesar 86% dengan kondisi batch size 32, learning rate 0.001, dan epoch 50 sedangkan optimizer Adam  menduduki  peringkat  ke  tiga  dengan  tingkat accuracy sebesar  87,83%, precision sebesar
No Batch Size Learning rate Optimizer Accuracy Precision Recall F1 Score 1 32 0,01 SGD 97,83% 97% 97% 97% 2 32 0,001 RMSprop 88% 90% 83% 86% 3 6 4 0,001 Adam 87,83% 94% 78% 85%
94%, recall sebesar 78%, dan f1 score sebesar 85% dengan kondisi batch size 64, learning rate 0.001, dan epoch 50. Performance terburuk pada penelitian ini terdapat pada eksperimen ke 2 dengan menggunakan optimizer Adam dengan tingkat accuracy sebesar 32%, precision sebesar 100%, recall sebesar 6%, dan f1 score sebesar 10% dengan kondisi batch size 16, learning  rate 0.1,  dan epoch 50.  Dari  hasil  evaluasi  pada  studi  ini  dapat  dikatakan  bahwa  SGD  merupakan optimizer terbaik  untuk  CNN  arsitektur  ResNet-50  dan  juga optimizer terbukti  mampu  meningkatkan  akurasi  dalam mengklasifikasi citra daging sapi, daging babi, dan daging oplosan.

## REFERENCES
[1] A.  Suprayogi,  “Video:  Polisi  Gulung  Komplotan  Pengoplos  Daging  Sapi  di  Lampung,” Liputan6.com ,  Apr.  22,  2021. https://www.liputan6.com/regional/read/4539334/video-polisi-gulung-komplotan-pengoplos-daging-sapi-di-lampung.
[2] A.  N.  A.  joko  Suceno,  “Suami  Istri  Pengoplos  Daging  Sapi  dan  Celeng  Ditangkap,” republika.co.id ,  Jun.  30,  2020. https://www.republika.co.id/berita/qcqohc384/suami-istri-pengoplos-daging-sapi-dan-celeng-ditangkap.
[3] S. Khan, H. Rahmani, S. A. A. Shah, and M. Bennamoun, “A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision,” Synth. Lect. Comput. Vis. , vol. 8, no. 1, pp. 1–207, 2018, doi: 10.2200/s00822ed1v01y201712cov015.
[4] S. Ayu Aisah, A. Hanifa Setyaningrum, L. Kesuma Wardhani, and R. Bahaweres, “Identifying Pork Raw-Meat Based on Color and Texture Extraction Using Support Vector Machine,” 2020 8th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2020 , no. c, 2020, doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268892.
[5] U. Delfana et al. , “Klasifikasi Citra Daging Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur Berbasis Android Putra Prima Arhandi,” pp. 223–226, 2020.
[6] J. Jasril and S. Sanjaya, “Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) and Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) for Beef and Pork Image Classification,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 2, p. 60, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5024.
[7] O. D. Nurhayati and I. P. Hastuti, “Metode Moment Invariant Geometrik untuk Menganalisis Jenis Daging Babi dan Daging Sapi,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 8, no. 2, p. 67, 2018, doi: 10.21456/vol8iss2pp67-72.
[8] D. P. Kusumaningrum, U. Sudibyo, E. H. Rachmawanto, and C. A. Sari, “( Lvq ) Dalam Klasifikasi Citra Warna Pada Daging Sapi Dan Babi,” no. 1, pp. 978–979, 2018.
[9] Tariq M. arif, Synthesis Lectures on Mechanical Engineering . 2020.
[10]  M. Farid Naufal, “Perbandingan, Analisis Svm, Algoritma Untuk, dan CNN,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[11]  Y.  Amelia,  P.  Eosina,  and  F.  A.  Setiawan,  “Perbandingan  Metode  Deep  Learning  Dan  Machine  Learning  Untuk  Klasifikasi (Ujicoba Pada Data Penyakit Kanker Payudara),” Inova-Tif , vol. 1, no. 2, p. 109, 2018, doi: 10.32832/inova-tif.v1i2.5449.
[12]  M.  Sewak,  S.  K.  Sahay,  and  H. Rathore,  “Comparison  of deep  learning  and  the  classical  machine  learning  algorithm  for  the malware detection,” Proc. - 2018 IEEE/ACIS 19th Int. Conf. Softw. Eng. Artif. Intell. Netw. Parallel/Distributed Comput. SNPD 2018 , pp. 293–296, 2018, doi: 10.1109/SNPD.2018.8441123.
[13]  E. N. Arrofiqoh and H. Harintaka, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi Tinggi,” Geomatika , vol. 24, no. 2, p. 61, 2018, doi: 10.24895/jig.2018.24-2.810.
[14]  A. Fitrianto and B. Sartono, “International journal of science, engineering, and information technology Image Classification of Beef and Pork Using Convolutional Neural Network in Keras Framework,” vol. 05, no. 02, pp. 5–8, 2021, [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/ijseit.
[15]  Y. Rizki, R. Medikawati Taufiq, H. Mukhtar, and D. Putri, “Klasifikasi Pola Kain Tenun Melayu Menggunakan Faster R-CNN,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 2, pp. 215–225, 2021, doi: 10.25299/itjrd.2021.vol5(2).5831.
[16]  M. Afif, A. Fawwaz, K. N. Ramadhani, and F. Sthevanie, “Klasifikasi Ras pada Kucing menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network(CNN),” J. Tugas Akhir Fak. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 715–730, 2020.
[17]  O. Russakovsky et al. , “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,” Int. J. Comput. Vis. , 2015, doi: 10.1007/s11263- 015-0816-y.
[18]  N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[19]  Kade Bramasta Vikana Putra, I Putu Agung Bayupati, and Dewa Made Sri Arsa, “Klasifikasi Citra Daging Menggunakan Deep Learning dengan Optimisasi Hard Voting,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 656–662, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3247.
[20]  P.  Winardi  and  E.  Setyati,  “Identifikasi  Jenis  Daging  Menggunakan  Algoritma  Convolution  Neural  Network,”  vol.  03,  no. November, pp. 82–88, 2021.
[21]  N. K. C. Pratiwi, N. Ibrahim, Y. N. Fu’adah, and S. Rizal, “Deteksi Parasit Plasmodium pada Citra Mikroskopis Hapusan Darah dengan Metode Deep Learning,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 2, p. 306, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.306.
[22]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, R. Ridlo, and A. Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.