## Klasifikasi Citra Ikan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG-16
Imam Muslem R * , T M Johan, Luthfi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia Email: 1,* imamtkj@email.com, 2 johanpeusangan@email.com , luthfi2048@email.com Email Penulis Korespondensi: imamtkj@email.com
Abstrak− Pengembangan teknologi dalam bidang pengolahan citra telah menginspirasi penelitian ini yang bertujuan untuk mengatasi tantangan dalam klasifikasi citra ikan menggunakan pendekatan berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Dalam penelitian ini, kami memanfaatkan arsitektur VGG-16, sebuah model CNN yang telah terbukti mampu mengambil fitur-fitur penting dari citra dengan kedalaman yang signifikan. Dataset terdiri dari 1088 citra ikan yang dibagi menjadi empat kelas: Bangus, Glass Perchlet, Gold Fish, dan Gourami. Proses awal melibatkan ekstraksi fitur melalui image embedding menggunakan arsitektur VGG-16. Selanjutnya, model klasifikasi dibangun dengan memanfaatkan tool Orange Data Mining. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan kinerja klasifikasi yang baik dengan akurasi yang signifikan dalam mengenali jenis-jenis ikan yang berbeda. Penggunaan VGG-16 memungkinkan ekstraksi fitur yang kuat dan kompleks, dan hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan ini berhasil mencapai  akurasi  training  sebesar  96,2%.  Selanjutnya,  saat  proses  klasifikasi  menggunakan  data  testing,  metode  ini  menghasilkan akurasi sebesar 99,5%. Temuan ini menunjukkan potensi besar Convolutional Neural Network dalam mengatasi tantangan klasifikasi citra  ikan  dengan  hasil  yang  sangat  memuaskan,  yang  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  termasuk  ilmu  kelautan  dan pengindraan jauh.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra Ikan; Convolutional Neural Network; Arsitektur VGG-16; Akurasi Klasifikasi; Analisis Citra
Abstract− The  development  of  technology  in  the  field  of  image  processing  has  inspired  this  research  which  aims  to  overcome challenges in classifying fish images using a Convolutional Neural Network (CNN) based approach. In this research, we utilize the VGG-16 architecture, a CNN model that has been proven capable of retrieving important features from images with significant depth. The dataset consists of 1088 fish images divided into four classes: Bangus, Glass Perchlet, Gold Fish, and Gourami. The initial process involves feature extraction via image embedding using the VGG-16 architecture. Next, a classification model is built using the Orange Data Mining tool. The experimental results show that this approach is able to provide good classification performance with significant accuracy in recognizing different fish species. The use of VGG-16 enables powerful and complex feature extraction, and experimental results show that this approach achieves a training accuracy of 96.2%. Furthermore, when the classification process uses data testing, this method produces an accuracy of 99.5%. This finding shows the great potential of the Convolutional Neural Network in overcoming the challenge of classifying fish images with very satisfactory results, which can be applied in various fields including marine science and remote sensing.
Keywords :  Image  Classification  of  Fish;  Convolutional  Neural  Networks;  VGG-16  Architecture;  Classification  Accuracy;  Image Analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu teknologi yang banyak digunakan dalam industri 4.0 yaitu teknologi computer vision [1]. Teknologi computer vision atau sering juga dikenal dengan image processing merupakan suatu teknologi pengolahan yang dapat dilakukan komputer berdasarkan citra yang ditangkap melalui kamera [2]. Teknologi ini banyak digunakan pada aplikasi robotika untuk menggantikan sensor dalam melakukan pengindraan [3], [4]. Hal ini dikarenakan sensor yang umumnya digunakan pada aplikasi berbasis robotika memiliki kelemahan dalam segi biaya implementasi tiap unit produknya, berbeda halnya dengan  teknologi  komputer  vision  yang  hanya  membutuhkan  biaya  pengembangan  teknologinya  saja,  namun  tidak diperlukan biaya implementasi hardware untuk tiap unit produknya [5].
Pengembangan teknologi kecerdasan buatan dalam hal  ini yaitu teknologi yang berbasis image processing juga diperlukan untuk mengatasi berbagai kelemahan indera manusia, seperti dalam hal membedakan warna, membedakan bentuk  benda,  hingga  melakukan  klasifikasi  dan  pengelompokan  terhadap  objek-objek  tertentu  [6].  Pada  dasarnya teknologi  tersebut  sudah banyak  dikembangkan,  misalnya  seperti  teknologi  Brake  Assist  pada  mobil  keluaran  terbaru yang mampu membantu pengereman otomatis apabila sensor mendeteksi objek dalam radius atau jarak tertentu [7]–[11]. Namun  teknologi  seperti  ini  tentu  kurang  efisien  dalam  penggunaannya    dikarenakan  teknologi  tersebut  masih menggunakan perangkat keras sensor yang harganya mahal dan harus dipakai pada setiap unit mobil yang diproduksi dan untuk setiap teknologi yang disematkan. Hal ini tentu berbeda apabila teknologi Brake Assist yang dikembangkan tidak menggunakan perangkat keras sensor, namun hanya menggunakan perangkat kamera beresolusi tinggi untuk mendeteksi objek  yang  ada  di  depan  mobil,  sehingga  berdasarkan  pengindraan  tersebut,  sistem  kontrol  dapat  memberikan  sinyal untuk mengaktifkan mekanisme Brake Assist [12]–[15]. Efisiensi yang dapat dilakukan tidak hanya sampai disitu, namun dengan satu unit perangkat kamera yang digunakan, dapat dikembangkan lagi teknologi berbeda, misalnya seperti video recording  dengan  menggunakan  kamera  yang  sama  dengan  kamera  Brake  Assist,  teknologi  objek  detection  yang menggunakan kamera yang sama dengan sistem Brake Assist, teknologi pedestrian detection yang menggunakan kamera yang sama dengan sistem Brake Assist, teknologi Lane Departure Warning yang menggunakan kamera yang sama dengan sistem Brake Assist, dimana teknologi Lane Departure Warning dapat memberikan peringatan kepada pengemudi apabila mobil  sudah  keluar  dari  jalur  utama,  dan  berbagai  teknologi  keselamatan  lainnya  yang  dapat  dikembangkan  hanya
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
menggunakan  satu  perangkat  keras  saja,  yaitu  kamera  beresolusi  tinggi  [16],  [17].  Hal  ini  tentu  berbeda  apabila menggunakan  perangkat  keras  sensor  yang  mengharuskan  penggunaan  lebih  dari  satu  perangkat  keras  sensor  untuk beberapa  teknologi  yang  disematkan.  Misalnya  teknologi  Brake  Assist  membutuhkan  setidaknya  satu  unit  sensor ultrasonik untuk mengindra objek, satu unit sensor untuk Lane Departure Warning, satu unit sensor untuk mendeteksi pejalan kaki, dan lain sebagainya [18], [19].
Teknologi tersebut tentu dikembangkan berdasarkan serangkaian tahapan penelitian yang dilakukan, salah satunya yaitu  penelitian  yang  diusulkan  ini.  Adapun  penelitian  yang  diusulkan  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  dan pengembangan  sistem  klasifikasi  berdasarkan  citra  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN) dengan arsitektur VGG-16 [20], [21]. Tujuannya yaitu untuk melakukan analisis dan klasifikasi terhadap citra ikan untuk mengelompokkan citra ikan berdasarkan jenisnya. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 4000 citra ikan yang dikumpulkan dari  sumber  terbuka.  Adapun  jenis  ikan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Bangus  (171 foto), Glass  Perchlet  (399  foto),  Gold  Fish  (201  foto)  dan  Gourami  (312  foto).  Adapun  urgensi  penelitian  ini  yaitu  untuk melakukan  analisis  dan  mengukur  akurasi  klasifikasi  citra  menggunakan  arsitektur  VGG-16  dengan  dataset  yang berjumlah 1088 data dengan 4 buah label.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membangun  model  klasifikasi  citra  ikan  menggunakan  metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-16. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data, dimana pada tahap ini 1088 data citra ikan dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda. Pada tahap ini juga dilakukan pembagian data citra menjadi empat kategori, yaitu Bangus, Glass Perchlet, Gold Fish, dan Gourami. Pada tahap ini juga dilakukan penyusunan dataset dengan membagi citra-citra ini ke dalam masing-masing label.
b. Pra-pemrosesan  Data,  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  resizing  terhadap  citra-citra  agar  memiliki  ukuran  yang konsisten. Pada tahap ini juga dilakukan normalisasi nilai pixel citra untuk mengurangi perbedaan skala.
c. Pengolahan Data dengan Orange Data Mining, pada tahap ini dilakukan  import dataset ke dalam platform Orange Data Mining. Pada tahap ini juga dilakukan pemilihan atribut yang relevan untuk pembentukan model. Pada tahap ini juga dibangun alur kerja (workflow) untuk pengolahan data menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16.
d. Pembentukan Model CNN, pada tahap ini digunakan Orange Data Mining untuk membangun arsitektur CNN. Model yang dibangun juga diatur parameter-parameter seperti jumlah lapisan konvolusi, ukuran kernel, dan fungsi aktivasi. Pada tahap ini digunakan lapisan MaxPooling untuk mereduksi dimensi data.
e. Pelatihan Model, dimana pada tahap ini digunakan data pelatihan untuk melatih model CNN. Pada tahap ini dilakukan pemantauan  metrik  kinerja  seperti  akurasi  dan  loss.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  penyesuaian  parameter  dan arsitektur model jika hasil pelatihan belum memuaskan.
f. Evaluasi Model, pada tahap ini dilakukan pengujian menggunakan data pengujian yang terpisah untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dilatih. Pada tahap ini dilakukan perhitungan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk masing-masing label.
g. Analisis Hasil, pada tahap ini dilakukan analisis hasil metrik evaluasi untuk masing-masing kategori ikan. Pada tahap ini juga dilakukan identifikasi label yang memiliki performa baik dan label yang mungkin memerlukan peningkatan.
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
h. Penyempurnaan dan Pemodelan Ulang, dimana penyempurnaan dilakukan apabila hasil evaluasi belum memuaskan, dimana penyempurnaan dilakukan pada prapemrosesan data, atau menyesuaikan parameter dan arsitektur model.
i. Pembahasan dan Kesimpulan, dimana pada tahap ini dilakukan pembahasan hasil penelitian, termasuk interpretasi metrik  evaluasi  dan  performa  model.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  penarikan  kesimpulan  tentang  efektivitas penggunaan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-16 untuk klasifikasi citra ikan.
j. Penulisan Laporan, dimana pada tahap ini dilakukan penyusunan laporan penelitian yang mencakup semua tahapan di atas.

## 2.2 Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data yang berupa citra gambar ikan yang terdiri dari 1088 total data training  dan  215  total  data  testing.  Kelas  atau  label  yang  ada  dalam  penelitian  ini  berjumlah  4  label  jenis  ikan,  yaitu Bangus, Glass Perchlet, Gold Fish dan Gourami. Adapun rincian dataset dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Dataset Jenis Data Label Jumlah Data Total Data Data Training Bangus 171 1088 Glass Perchlet 399 Gold Fish 201 Gourami 312 Data Testing Access Bangus 34 215 Glass Perchlet 77 Gold Fish 40 Gourami 63
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  komposisi  daripada  dataset  yang  digunakan,  dimana  dalam  penelitian  ini  digunakan sebanyak 1088 data citra ikan yang sebagai data training untuk melatih model CNN  dengan arsitektur VGG-16. Data testing digunakan untuk melakukan validasi terhadap model yang telah ditraining untuk melihat tingkat akurasi model dalam melakukan klasifikasi. Adapun data testing yang digunakan terdiri dari 215 total data testing. Adapun dataset yang digunakan tersebar dalam 4 buah label jenis ikan.

## 2.3 Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang dirancang khusus untuk mengatasi tugas-tugas analisis visual,  seperti pengenalan pola dalam citra dan pengolahan gambar. CNN memiliki struktur yang terinspirasi  oleh  cara  kerja  sistem  penglihatan  manusia,  di  mana  lapisan-lapisan  konvolusi  dan  penyetakan  (pooling) digunakan  untuk  secara  efektif  mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari  citra.  Adapun  elemen  dari  CNN  adalah  sebagai berikut [22]–[25]:
a. Konvolusi,  operasi  konvolusi  adalah  langkah  penting  dalam  CNN.  Konvolusi  didefinisikan  sebagai  perhitungan produk titik antara filter (kernel) yang kecil dan citra input. Filter ini bergerak melintasi citra, dan pada setiap lokasi, elemen-elemen  filter  dikalikan  dengan  nilai-nilai  piksel  di  lokasi  yang  bersesuaian  di  citra  [26].  Dalam  bentuk matematika, konvolusi 2D antara citra I dan filter K di lokasi (i,j) dinyatakan sebagai:
(𝐼 ∗ 𝐾) 𝑖𝑗 = ∑ ∑ 𝐼 (𝑖−𝑚)(𝑗−𝑛) 𝐾 𝑚𝑛 𝑛 𝑚 (1)
b. Lapisan Konvolusi, lapisan konvolusi dalam CNN terdiri dari sejumlah filter yang masing-masing berperan dalam mengenali pola tertentu dalam citra. Filter-filter ini diterapkan pada seluruh citra, menghasilkan peta fitur (feature maps) yang mencatat aktivasi pada setiap lokasi [27]. Setiap peta fitur dihitung menggunakan operasi konvolusi.
c. Penyetakan  (Pooling),  lapisan  penyetakan  (pooling)  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  spasial  dari  peta  fitur, sehingga mengurangi kompleksitas dan parameter model. MaxPooling adalah operasi umum yang diambil dari setiap area dalam peta fitur untuk menghasilkan nilai maksimum [28]. Operasi MaxPooling 2D pada area 2×2 di peta fitur F pada lokasi (i,j) dinyatakan sebagai:
𝑀𝑎𝑥𝑃𝑜𝑜𝑙𝑖𝑛𝑔(𝐹) 𝑖𝑗 = max⁡(𝐹 2𝑖,2𝑗 , 𝐹 2𝑖,2𝑗+1 , 𝐹 2𝑖+1,2𝑗 , 𝐹 2𝑖+1,2𝑗+1 ) (2)
d. Lapisan Fully Connected, setelah ekstraksi fitur melalui lapisan konvolusi dan penyetakan, hasilnya dihubungkan ke lapisan-lapisan fully connected seperti dalam jaringan saraf biasa. Lapisan-lapisan ini menghubungkan semua fitur yang dihasilkan ke dalam neuron-neuron yang kemudian menghasilkan probabilitas kelas-kelas.
e. Fungsi Aktivasi, pada setiap neuron dalam jaringan, fungsi aktivasi non-linear seperti Rectified Linear Unit (ReLU) diterapkan untuk memperkenalkan elemen non-linearitas [29], [30]. Persamaan ReLU dinyatakan sebagai:
𝑅𝑒𝐿𝑈⁡(𝑥) = max⁡(0, 𝑥)
(3)
f. Pelatihan  dan  Pembelajaran,  pelatihan  CNN  melibatkan  pengoptimalan  parameter-parameter  model  menggunakan metode penurunan gradien (gradient descent) dengan meminimalkan fungsi kerugian (loss function). Backpropagation
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
digunakan untuk menghitung gradien fungsi kerugian terhadap parameter-parameter, dan algoritma optimasi seperti SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, atau RMSProp digunakan untuk memperbarui parameter-parameter [31]– [36].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model CNN dengan Arsitektur VGG-16
Model klasifikasi citra ikan menggunakan Convolutional Neural Network menggunakan arsitektur VGG-16 dirancang menggunakan tool Orange Data Mining untuk proses perhitungan datanya. Model dibangun dengan beberapa tahapan sesuai dengan gambar berikut:
Gambar 2. Perancangan Model CNN – VGG16
Model  CNN  dengan  arsitektur  VGG-16  dibangun  dengan  tool  Orange  Data  Mining  melalui  beberapa  tahapan, diantaranya yaitu:
a. Import Image, dimana pada tahap ini dilakukan import seluruh dataset kedalam model. Import image dilakukan pada data training dan data testing.
b. Image Embedding, dimana pada tahap ini dilakukan proses image embedding pada Orange Data Mining menggunakan VGG-16  melibatkan  penggunaan  arsitektur  Convolutional  Neural  Network  ini  sebagai  ekstraktor  fitur  pada  citra. VGG-16  mengambil  data  citra  ikan  sebagai  input,  dan  melalui  serangkaian  lapisan  konvolusi  dan  aktivasi, menghasilkan representasi fitur yang mendalam dan semantik dari citra tersebut. Pada tahap ini, VGG-16 bertindak sebagai "encoder" yang mengubah citra menjadi vektor fitur yang lebih kompak dan informatif. Hasil embedding ini nantinya akan digunakan sebagai data untuk klasifikasi menggunakan CNN.
c. Neural Network, pada tahap ini ditambahkan widget untuk CNN dengan beberapa parameter yang di setting. Adapun parameter CNN yang digunakan dapat dilihat pada gambar berikut:
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
CNN  yang  dibangun  menggunakan  beberapa  parameter  dasar  dan  parameter  optimasi  yaitu  Neuron  in  Hidden Layer  sebesar  100,  Fungsi  Aktivasi  menggunakan  ReLU,  optimisasi  model  menggunakan  Adam  Optimizer, Regularization menggunakan value 0,002 serta maximal number of iteration menggunakan nilai 1000.

## 3.2 Hasil yang didapatkan
Berdasarkan model yang dibangun menggunakan beberapa parameter yang telah disebutkan pada bagian sebelumnya, maka didapatkan hasil melalui beberapa proses evaluasi yaitu sebagai berikut:
a. Test and Score, dimana tahap ini dilakukan perhitungan akurasi training menggunakan Random Sampling, dengan training set size sebesar 80%. Pada tahap ini didapatkan hasil evaluasi training seperti pada gambar berikut:
Gambar 4. Hasil Evaluasi Training
Pada tahap ini didapatkan akurasi training yang cukup baik, dimana akurasi klasifikasi didapatkan sebesar 96,2%, dengan F1 Score sebesar 0,962 dan LogLoss sebesar 0,136.
b. Confusion Matrix, dimana akurasi training dapat dilihat hasilnya menggunakan confusion matrix yang berisi informasi mengenai keberhasilan model dalam mengenal kelas daripada data citra yang diimport. Adapun hasil confusion matrix dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 5. Confusion Matrix untuk Proses Training
Pada confusion matrix dapat dilihat bahwa model secara garis besar berhasil mengenali label jenis ikan dengan baik, dengan rata-rata keberhasilan untuk semua label adalah sebesar 96,2%. Pada tahap ini dapat dilihat ada beberapa kesalahan prediksi label yang dilakukan oleh model yang dibangun. Pada proses training, model berhasil memprediksi 318 data Bangus dari total 340 data, 768 Glass Perchlet dari total 800 data, 401 jenis Gold Fish dari 410 total data dan 610 jenis Gourami dari 630 total data.
c. Prediction,  pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  keberhasilan  model  dengan  cara  menggunakan  data  testing  untuk menguji akurasi model, dimana data testing ini merupakan data yang belum pernah digunakan sebelumnya pada proses training. Adapun hasil dari evaluasi model menggunakan data testing dapat dilihat pada gambar berikut:
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
Pada  proses  evaluasi  model  didapatkan  hasil  yaitu  model  dapat  melakukan  klasifikasi  dengan  baik,  dengan tingkat akurasi testing sebesar 99,5%, dengan nilai F1 Score sebesar 0,995 dan LogLoss sebesar 0,042. Hasil akurasi model  juga  dapat  dilihat  melalui  confusion  matrix  untuk  proses  testing  menggunakan  data  test  seperti  yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 7. Hasil Confusion Matrix untuk Proses Klasifikasi
Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat  akurasi  klasifikasi  dimana  model  berhasil  mengenali  label  dari  data  yang diberikan dengan akurasi sebesar 99,5%. Pada confusion matrix proses klasifikasi, dapat dilihat bahwa model hanya gagal mengenali  label  1  data  ikan,  yaitu  1  jenis  ikan  Glass  Perchlet  namun  dikenali  sebagai  Bangus.  Berikut  adalah  hasil kesalahan prediksi yang dilakukan oleh model yang dibangun:

## Gambar 8. Data Ikan yang Salah Diprediksi oleh Model
Gambar  8  menunjukkan  hasil  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model  yang  dibangun,  dimana  model memprediksi Glass Perchlet sebagai Bangus. Hal ini mungkin dikarenakan dari proses training mengenali jenis Bangus dengan salah satu ciri-cirinya yaitu sisik yang berwarna perak, juga bentuk dari Bangus yang memiliki tubuh lonjong, sehingga  model  menganggap  1  data  Glass  Perchlet  ini  sebagai  jenis  Bangus  juga,  dikarenakan  karakteristiknya  yang sangat serupa dengan karakteristik jenis Bangus.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan melalui proses yang telah disebutkan pada bagian sebelumnya, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan  dimana  Model CNN dengan arsitektur VGG-16 yang dibangun telah berhasil melakukan klasifikasi  citra  ikan  berdasarkan  labelnya  dengan  baik  dengan  tingkat  akurasi  pada  saat  training  sebesar  96,2%  dan akurasi sebesar 99,5% pada saat pengujian menggunakan data testing.  Pada saat training, model CNN – VGG16 yang dibangun berhasil memprediksi 318 data Bangus dari total 340 data, 768 Glass Perchlet dari total 800 data, 401 jenis Gold Fish dari 410 total data dan 610 jenis Gourami dari 630 total data, dengan tingkat akurasi rata-rata untuk semua label adalah sebesar 96,2%, dengan F1 score sebesar 0,962, dan LogLoss sebesar 0,136.  Sedangkan pada saat proses testing menggunakan data yang belum pernah digunakan untuk proses training, didapatkan hasil yaitu hanya 1 data dari total 215 data testing yang salah diprediksi oleh model yang dibangun. Adapun kesalahan tersebut adalah 1 jenis ikan Glass Perchlet yang  diprediksi  sebagai  Bangus.  Adapun  rata-rata  akurasi  untuk  semua  label  ikan  pada  proses  evaluasi  model menggunakan data testing adalah sebesar 99,5%, dengan F1 score sebesar 0,995 dan LogLoss sebesar 0,042.
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16

## REFERENCES
[1] X.  Feng,  Y.  Jiang,  X.  Yang,  M.  Du,  and  X.  Li,  “Computer  vision  algorithms  and  hardware  implementations:  A  survey,” Integration, vol. 69. 2019. doi: 10.1016/j.vlsi.2019.07.005.
[2] M. H. Guo et al., “Attention mechanisms in computer vision: A survey,” Computational Visual Media, vol. 8, no. 3. 2022. doi: 10.1007/s41095-022-0271-y.
[3] M. Abdullah-Al-Noman, A. N. Eva, T. B. Yeahyea, and R. Khan, “Computer Vision-based Robotic Arm for Object Color, Shape, and Size Detection,” Journal of Robotics and Control (JRC), vol. 3, no. 2, 2022, doi: 10.18196/jrc.v3i2.13906.
[4] A.  Sophokleous,  P.  Christodoulou,  L.  Doitsidis,  and  S.  A.  Chatzichristofis,  “Computer  vision  meets  educational  robotics,” Electronics (Switzerland), vol. 10, no. 6. 2021. doi: 10.3390/electronics10060730.
[5] I. Muslem, “Prototype Kunci RFID (Radio Frequency Identification) dalam Meningkatkan Keamanan Kendaraan Bermotor,” JURNAL TIKA, vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.51179/tika.v5i3.104.
[6] L. Chen, S. Li, Q. Bai, J. Yang, S. Jiang, and Y. Miao, “Review of image classification algorithms based on convolutional neural networks,” Remote Sensing, vol. 13, no. 22. 2021. doi: 10.3390/rs13224712.
[7] E. Riana, “Penerapan Sensor Ultrasonic SRF05 Berbasis Mikrocontroller ATMega 8535 Untuk Sistem Pengereman Otomatis,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 2, no. 4, 2021, doi: 10.47065/josh.v2i4.761.
[8] B. P. Kumar, “Minimum Distance Warning and Braking System for Vehicles,” Int J Res Appl Sci Eng Technol, vol. 9, no. VI, 2021, doi: 10.22214/ijraset.2021.35506.
[9] P. P. Freitas et al., “Giant magnetoresistive sensors for rotational speed control,” J Appl Phys, vol. 85, no. 8 II B, 1999,  doi: 10.1063/1.369975.
[10]  S. J. Anand, A. M. Kumar, Mahendran, K. Pugalarasu, and K. Surya, “Drowsy and Drunken Drive Control, Automatic Accident Detection and Rescue System Using Arduino,” International Journal of Scientific Development and Research, vol. 5, no. 12, 2020.
[11]  A. Rahman, A. K. M. Mohiuddin, and A. Sakif, “Development of electro-hydro automatic parking braking system for automotive system,” International Journal of Recent Technology and Engineering, vol. 7, no. 6, 2019.
[12]  A. V. Postolit, “Prospects for the Use of Artificial Intelligence and Computer Vision in Transport Systems and Connected Cars,” World of Transport and Transportation, vol. 19, no. 1, 2021, doi: 10.30932/1992-3252-2021-19-1-74-90.
[13]  C. McCarroll and F. Cugurullo, “No city on the horizon: Autonomous cars, artificial intelligence, and the absence of urbanism,” Frontiers in Sustainable Cities, vol. 4, 2022, doi: 10.3389/frsc.2022.937933.
[14]  B.  Padmaja,  C.  V.  K.  N.  S.  N.  Moorthy,  N.  Venkateswarulu,  and  M.  M.  Bala,  “Exploration  of  issues,  challenges  and  latest developments in autonomous cars,” J Big Data, vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s40537-023-00701-y.
[15]  R.  Hussain  and  S.  Zeadally,  “Autonomous  Cars:  Research  Results,  Issues,  and  Future  Challenges,”  IEEE  Communications Surveys and Tutorials, vol. 21, no. 2. 2019. doi: 10.1109/COMST.2018.2869360.
[16]  P. P. Em, J. Hossen, I. Fitrian, and E. K. Wong, “Vision-based lane departure warning framework,” Heliyon, vol. 5, no. 8, 2019, doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02169.
[17]  W. Chen, W. Wang, K. Wang, Z. Li, H. Li, and S. Liu, “Lane departure warning systems and lane line detection methods based on image processing and semantic segmentation: A review,” Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), vol. 7, no. 6. 2020. doi: 10.1016/j.jtte.2020.10.002.
[18]  J. M. Clanton, D. M. Bevly, and A. S. Hodel, “A low-cost solution for an integrated multisensor lane departure warning system,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 10, no. 1, 2009, doi: 10.1109/TITS.2008.2011690.
[19]  J. Wu, H. Xu, and J. Zhao, “Automatic Lane Identification Using the Roadside LiDAR Sensors,” IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol. 12, no. 1, 2020, doi: 10.1109/MITS.2018.2876559.
[20]  K. Simonyan and A. Zisserman, “VGG-16,” arXiv preprint, 2014.
[21]  D. Theckedath and R. R. Sedamkar, “Detecting Affect States Using VGG16, ResNet50 and SE-ResNet50 Networks,” SN Comput Sci, vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.1007/s42979-020-0114-9.
[22]  L. Mohammadpour, T. C. Ling, C. S. Liew, and A. Aryanfar, “A Survey of CNN-Based Network Intrusion Detection,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 12, no. 16. 2022. doi: 10.3390/app12168162.
[23]  N. Gozzi et al., “Image Embeddings Extracted from CNNs Outperform Other Transfer Learning Approaches in Classification of Chest Radiographs,” Diagnostics, vol. 12, no. 9, 2022, doi: 10.3390/diagnostics12092084.
[24]  M.  Jiang,  P.  Wu,  and  F.  Li,  “Detecting  dark  spot  eggs  based  on  CNN  GoogLeNet  model,”  Wireless  Networks,  2021,  doi: 10.1007/s11276-021-02673-4.
[25]  S.  H.  Noh,  “Performance  comparison  of  CNN  models  using  gradient  flow  analysis,”  Informatics,  vol.  8,  no.  3,  2021,  doi: 10.3390/informatics8030053.
[26]  J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. doi: 10.1109/CVPR.2015.7298965.
[27]  T. C. Lu, “CNN Convolutional layer optimisation based on quantum evolutionary algorithm,” Conn Sci, vol. 33, no. 3, 2021, doi: 10.1080/09540091.2020.1841111.
[28]  W.  Yuan,  B.  Dong,  S.  Wang,  M.  Unoki,  and  W.  Wang,  “Evolving  multi-resolution  pooling  cnn  for  monaural  singing  voice separation,” IEEE/ACM Trans Audio Speech Lang Process, vol. 29, 2021, doi: 10.1109/TASLP.2021.3051331.
[29]  D.  Boob,  S.  S.  Dey,  and  G.  Lan,  “Complexity  of  training  ReLU neural  network,”  Discrete  Optimization, vol.  44,  2022, doi: 10.1016/j.disopt.2020.100620.
[30]  Q. Gong, W. Kang, and F. Fahroo, “Approximation of compositional functions with ReLU neural networks,” Syst Control Lett, vol. 175, 2023, doi: 10.1016/j.sysconle.2023.105508.
[31]  R.  Elshamy,  O.  Abu-Elnasr,  M.  Elhoseny,  and  S.  Elmougy,  “Improving  the  efficiency  of  RMSProp  optimizer  by  utilizing Nestrove in deep learning,” Sci Rep, vol. 13, no. 1, 2023, doi: 10.1038/s41598-023-35663-x.
[32]  D. Xu, S. Zhang, H. Zhang, and D. P. Mandic, “Convergence of the RMSProp deep learning method with penalty for nonconvex optimization,” Neural Networks, vol. 139, 2021, doi: 10.1016/j.neunet.2021.02.011.
Imam  Muslem  R,  Klasifikasi  Citra  Ikan  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  Arsitektur VGG-16
[33]  V. V. Ramalingam and R. Ragavendran, “Prediction of liver disease using artificial neural network with adam optimizer,” Journal of Critical Reviews, vol. 7, no. 17, 2020, doi: 10.31838/jcr.07.17.164.
[34]  Z.  Zhang,  “Improved  Adam  Optimizer  for  Deep  Neural  Networks,”  in  2018  IEEE/ACM  26th  International  Symposium  on Quality of Service, IWQoS 2018, 2019. doi: 10.1109/IWQoS.2018.8624183.
[35]  J. H. Friedman, “Stochastic gradient boosting,” Comput Stat Data Anal, vol. 38, no. 4, 2002, doi: 10.1016/S0167-9473(01)00065- 2.
[36]  S.  Klein,  J.  P.  W.  Pluim,  M.  Staring,  and  M.  A.  Viergever,  “Adaptive  stochastic  gradient  descent  optimisation  for  image registration,” Int J Comput Vis, vol. 81, no. 3, 2009, doi: 10.1007/s11263-008-0168-y.