Performa: Media Ilmiah Teknik Industri ISSN 1412-8624 (cetak)  |  ISSN 2620-6412 (online) Vol. 22, No. 2, 2023, Hal. 67-75

## Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode

## Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi Kehalalan
pada Kosmetik
Hafsah Qonita 1* , Pringgo Widyo Laksono 2 , dan Yusuf Priyandari 3
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir Sutami 36A Surakarta 57126 Indonesia Email: hafsahqonita04@student.uns.ac.id 1 pringgo@ft.uns.ac.id 2 , priyandari@ft.uns.ac.id 3

## Abstrak
Tingkat  pertumbuhan  industri  kosmetik  menunjukkan  perkembangan  yang  baik  yaitu  mencapai  9,39%  pada  tahun 2020. Dengan banyaknya produk kosmetik yang beredar, maka konsumen harus lebih teliti dalam memilih produk yang digunakan. Selain faktor keamanan, kehalalan pada kosmetik juga perlu diperhatikan, terutama bagi konsumen muslim. Penelitian ini bertujuan  untuk membuat model  deteksi kehalalan  pada  kosmetik dengan mengimplementasikan deep learning menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Penelitian sebelumnya telah berhasil membuat model  deteksi  kehalalan  pada  kosmetik  korea  menggunakan  CNN  dengan  tingkat  akurasi  95,56%.  Penelitian  ini bermaksud  mengembangkan  penelitian  sebelumnya  dengan  menambahkan  kelas  dan  jumlah dataset .  CNN  akan dimanfaatkan  untuk  membuat  model  deteksi  kehalalan  pada  kosmetik  dengan  mempelajari  fitur-fitur input berupa potongan gambar kandungan kosmetik untuk mengetahui kehalalannya. Klasifikasi dilakukan berdasarkan dua kelas yaitu  Halal  dan Syubhat .  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  CNN  yang  dirancang  mendapatkan  nilai accuracy sebesar  98,66%  dengan loss 0,0615  dalam  mengklasifikasikan  kehalalan  kosmetik.  Pengujian  model  menggunakan dataset testing mendapatkan nilai accuracy sebesar 98,67%. Nilai F1- score pada masing-masing kelas adalah 98,66% untuk  kelas halal  dan  98,67  untuk  kelas syubhat . Model  CNN  yang  dibangun  dikatakan layak karena menunjukkan nilai akurasi yang tinggi dan loss yang rendah pada data training, validation, dan testing tanpa mengalami overfitting atau underfitting,
Kata Kunci : Kosmetik, Halal, Convolutional Neural Network (CNN)

## Abstract
The growth rate of the cosmetics industry shows good development, reaching 9.39% in 2020. With so many cosmetic products in the market, consumers must be more careful in choosing the cosmetic products. In addition to the safety factor, the halalness of cosmetics also needs to be considered, especially for Muslim consumers. This research aims to create a halal detection model in cosmetics by implementing one of the deep learning methods, namely  convolutional neural network (CNN). .Previous research has successfully created a halal detection model on Korean cosmetics using CNN with an accuracy rate of 95.56%. This research intends to develop previous research by adding classes and the number of datasets. CNN will be used to create a halal detection model in cosmetics by learning the  input features in the form of the image of cosmetic ingredient to determine its halalness.  Classification is done based on two classes, which are Halal and Shubhat. The results show that the CNN model gets an accuracy value of 98.66% with a loss of 0.0615  in  classifying  the  halalness  of  cosmetics.  Model  testing  using  the  testing  dataset  gets  an  accuracy  value  of 98.67%. The  F1-score  value  in  each  class is 98.66% for  the halal  class  and  98.67 for  the shubhat  class.  The  CNN model that has been created is appropriate because it shows high accuracy and low loss on training, validation, and testing data without experiencing overfitting or underfitting,
Keywords: Cosmetic, Halal, Convolutional Neural Netwrok

## 1. Pendahuluan
Industri  kimia,  farmasi,  dan  obat  tradisional (termasuk kosmetik) mengalami pertumbuhan yang baik sebesar 9,39% pada tahun 2020 (Kementrian
Perindustrian, 2021). Hal ini disebabkan oleh meningkatnya  gaya  hidup,  penggunaan  media  sosial, kesadaran  akan  pentingnya  perawatan  kulit,  dan anggapan bahwa penampilan dan kecantikan adalah hal yang  penting  dalam  kehidupan.  Kini  semakin  banyak produk  kosmetik  yang  beredar  di  pasaran,  sehingga konsumen  harus  lebih  teliti  dalam  memilih  produk
 Penulis korespondensi
kosmetik karena penting untuk memperhatikan kandungan kosmetik yang aman untuk digunakan. Selain faktor  keamanan,  kehalalan  produk  kosmetik  juga penting  untuk  diperhatikan,  terutama  bagi  konsumen muslim.
Saat  ini  populasi  muslim  di  Indonesia  mencapai 229,62  juta  jiwa  yaitu  sekitar  87,2%  dari  seluruh penduduk  Indonesia  (Matsuki,  2020).  Sebagai  negara mayoritas muslim, sudah sepatutnya lebih memperhatikah  perihal  halal  dan  haram  pada  produk yang  beredar.  Berdasarkan  survey,  faktor  kehalalan
mendapatkan  nilai  51%  dari  faktor  pertimbangan membeli kosmetik (Yanti, 2018). Dengan melihat jumlah penduduk  muslim  di  Indonesia,  angka  tersebut  masih menunjukkan  bahwa  kesadaran  masyarakat  dalam memperhatikan  kehalalan  kosmetik yang  dipakai  masih rendah.
Pemerintah  Indonesia  telah  menetapkan  lembaga yang  berwenang  untuk  menentukan  kehalalan  suatu produk, yaitu Majelis Ulama Indonesia (MUI). Namun, menurut  MUI,  masih  banyak  produk  kosmetik  yang belum  bersertifikat  halal,  terutama produk  impor,  perlu diperhatikan  status  kehalalannya  (Nadha,  2021). Masyarakat diharuskan untuk membaca dan memperhatikan  bahan-bahan  yang  terkandung  dalam produk  tersebut  untuk  memastikan  bahwa  produk  yang digunakannya  halal.  Kurangnya  kesadaran  masyarakat dalam  memperhatikan  status  kehalalan  kosmetik dikarenakan  masyarakat  tidak  mengetahui  bahan-bahan yang  terkandung  dalam  kosmetik  tersebut  termasuk mengenai  kehalalannya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan suatu  alat  bantu  yang  memudahkan  konsumen  untuk mengetahui  apakah  kandungan  yang  ada  di  dalam kosmetik tersebut halal atau syubhat . Metode  deep  learning  yaitu convolution al neural network (CNN)  akan  digunakan  sebagai  pendekatan untuk  mengatasi  permasalahan  yang  telah  diuraikan. CNN  memiliki  keunggulan  dalam  memproses  dan menganalisis data berupa teks, gambar, dan suara secara efisien.  CNN  akan  digunakan  untuk  membuat  model deteksi  kehalalan  kosmetik  dengan  mempelajari  fitur- fitur  dari input berupa  potongan  gambar  kandungan kosmetik untuk menentukan status kehalalannya.
CNN  telah  diterapkan  dalam  berbagai  bidang seperti  dalam  mendeteksi  jenis  sampah  (Stephen  et  al., 2019), mengenali ekspresi manusia (Adi Nugroho et al., 2020),  mengidentifikasi  jenis  tanaman (Ilahiyah  & Nilogiri,  2018) merekomendasikan  tiket  pesawat (Heidari  &  Rafatirad,  2020), mendeteksi  kehalalan pada kemasan makanan (Fadhilah et al., 2018), dan lain- lain.  Pada  tahun  2022,  penelitian  berhasil  menerapkan CNN  dalam  deteksi  kehalalan  pada  kosmetik  Korea dengan  akurasi  sebesar  95,56%  menggunakan dataset berupa  potongan  gambar  kandungan  pada  komposisi kosmetik dengan label syubhat (Ramdania et al., 2022). Meskipun  hasil  tersebut  menunjukkan  kemajuan  yang signifikan dalam mendeteksi kehalalan produk kosmetik, namun  perlu  diperhatikan  bahwa  salah  satu  kelemahan dalam  penelitian  tersebut  adalah  kurangnya dataset dimana  penelitian  belum  menggunakan dataset yang secara  spesifik  mencantumkan  kandungan  halal  pada kosmetik.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  mengisi kesenjangan  tersebut  dan  meningkatkan  kinerja  model dengan menambahkan kelas dan jumlah dataset . Berikut tabel 1 merupakan perbandingan peneliatan sebelumnya.
Table 1. Perbandingan Penelitian
Penelitian Objek Penelitian Kelas Jumlah Data Jumlah Layer Optimizer Ramdania et al., 2022 Kandungan Kosmetik Berbahasa Korea Halal 900 4 Layer ADAM Penelitian ini Kandungan Kosmetik Berbahasa Inggris Halal dan Syubhat 3000 6 Layer ADAM 2. Metode Penelitian Dalam penelitian
ini, metodologi Convolutional  Neural  Network (CNN)  digunakan sebagai  pendekatan  utama  untuk menganalisis  dan mengolah  data.  Bagian  ini  akan  memaparkan langkah-langah yang dilakukan dalam meerancang, melatih, dan menguji model CNN untuk mendeteksi kehalalan  pada  kosmetik.  Gambar  1  menunjukkan ilustrasi alur kerja dari model deteksi kehalaln pada kosmetik yang dibuat pada penelitian ini.
Gambar 1. Rancangan Model Deteksi Kehalalan Kosmetik

## 2.1. Pengumpulan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah kumpulan  potongan  gambar  bahan  kosmetik  dengan status  halal  dan syubhat dalam  format  .jpeg.  Dari berbagai  macam  bahan  kosmetik  tersebut,  berikut  ini pada tabel 2 adalah rincian bahan halal dan syubhat yang digunakan dalam penelitian ini (Jaswir et al., 2020).
Tabel 2 . Dataset No. Nama bahan Status Kehalalan 1. Cetyl Alcohol Halal 2. Jojoba Oil Halal 3. Methylparaben Halal 4. Phosporic Acid Halal 5. Prophylene Glycol Halal 6. Propyplparaben Halal 7. Salicylic Acid Halal 8. Silica Halal 9. Sodium Benzoate Halal 10. Sodium Fluoride Halal 11. Sodium Saccharin Halal 12. Sorbitol Halal 13. Titanium Dioxide Halal 14. Water Halal 15. Xylitol Halal 16. AHA Syubhat 17. Allantoin Syubhat 18. Collagen Syubhat 19. Elastin Syubhat 20. Ethanol Syubhat 21. Fragrance Syubhat 22. Glycerin Syubhat 23. Hydrolized Keratin Syubhat 24. Hydrolized Collagen Syubhat 25. Lanolin Syubhat 26. Lecithin Syubhat 27. Tretinoin Syubhat 28 . Vitamin A Syubhat 29. Vitamin E Syubhat 30. Xanthan Gum Syubhat 2.2. Pre-processing Image Pre-processing
image diperlukan untuk mempersiapkan  gambar  sehingga  sesuai  dengan  model yang  dibangun. Pre-processing akan  membuat  model
menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  mengekstraksi fitur  dan  melakukan  proses  klasifikasi  atau  deteksi terhadap gambar yang diberikan. Ada beberapa tahapan dalam pre-processing  image yang  dilakukan  pada penelitian ini, yaitu grayscale, resize , dan normalisasi.
a. Grayscale
Citra berwarna memiliki tiga komponen warna yaitu red, green, blue (RGB) pada setiap pikselnya. Sedangkan citra grayscale hanya  memiliki  satu  komponen  warna yang  akan  mengurangi  kompleksitas  data  dan memungkinkan CNN untuk fokus pada fitur-fitur penting pada  citra. Dataset yang  telah  dikumpulkan  diubah menjadi grayscale menggunakan  cv2.cvtcolor()  untuk mengurangi kompleksitas dan dimensi data.
b. Resize
Gambar  diperoleh  dari  berbagai  sumber  dengan ukuran  yang  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu,  mengubah ukuran  gambar  menjadi  ukuran  yang  sama  akan menyederhanakan  proses training model.  Untuk menghindari distorsi,  tahap pengubahan ukuran dilakukan  dengan mempertahankan  rasio  aspek  gambar asli.  Gambar  yang  sudah  melalui  tahap grayscale akan diubah  menjadi  ukuran  30x90  piksel  menggunakan cv2.resize.
c. Normalisasi
Normalisasi  data  dilakukan  untuk  meningkatkan performa  model  CNN  dengan  membantu  algoritma machine learning bekerja lebih cepat. Setiap piksel pada gambar dibagi dengan 255 untuk mengubah nilai piksel dari rentang 0-255 menjadi rentang 0-1.
2.3. Split Dataset
Dalam  metode  CNN, dataset perlu  dibagi  menjadi dataset  training  dan  testing. Skenario  data  perlu dibuat untuk menghasilkan pembagian data yang konsistensetiap  kali  kode  dijalankan.  Beberapa langkan yang umum digunakan dalam pemrosesan data sebelum melatih  model  meliputi,  konversi  label  ke One-Hot Encoding, konverdi  data  dan  label  ke Array-Numpy, pembagian  data  menjadi training dan testing, dan pembagian set pengujian menjadi validation dan testing.

## 2.4. Perancangan Arsitektur Model CNN
Arsitektur  jaringan  pada  CNN  yang  dirancang  akan mempengaruhi hasil dan akurasi dari model yang dibuat. Perancangan  model  CNN  umumnya  terdiri  dari  dua tahapan  yaitu feature  learning dan  classification  layer . Gambar 2 merupakan arsitektur jaringan CNN yang akan dirancang pada penelitian ini.
Gambar 2. Arsitektur CNN

## 2.5. Proses Training Pembentukan Model
Setelah  merancang  arsitektur  model  CNN,  tahap selanjutnya adalah melakukan proses training pembentukan  model  berdasarkan  model  yang  telah dibuat. Proses training sangat penting dalam melakukan pengenalan  pola  dan  prediksi.  Salah  satu aspek  penting dalam proses training model CNN adalah Epoch . Epoch menggambarkan satu siklus training di mana keseluruhan Dataset training digunakan untuk mengoptimalkan  bobot  dan  bias  dalam  model.  Pada setiap Epoch ,  model  akan  menerima  input  data  train, menghitung nilai loss (kerugian) dan accuracy (akurasi), dan menggunakan algoritma optimisasi untuk melakukan penyesuaian yang akan memperbaiki kemampuan model. Proses  ini  akan  berulang  sesuai  jumlah Epoch yang ditentukan.  Model  akan  belajar  secara  bertahap  dari Dataset untuk meningkatkan kinerjanya .

## 2.6. Proses Testing Model pada Dataset Testing
Setelah model  dilatih, maka model  dapat  digunakan untuk  melakukan  prediksi  terhadap  data testing untuk menghasilkan  probabilitan  kelas  untuk  setiap sample data. Tahap ini akan menghasilkan tabel confusion matrix untuk mengevaluasi performa model dengan membandingkan  label  prediksi  dan  label  sebenarnya. Setelah itu akan dibuat tabel classification report sebagai metrik evaluasi kinerja model meliputi precision, recall, f1-score,  dan  support  untuk  setiap  kelas. Confusion matrix mreupakan  tabel  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan performa dari sebuah algoritma klasifikasi. Beberapa  istilah  dalam  menentukan  nilai  akurasi  pada confusion matrix adalah true positive (TP), true negative (TN),  false  positive  (FP),  dan  false  negative  (FN) . Gambar  3  merupakan  contoh confusion  matrix yang digunakan pada klasifikasi dua kelas.

## Gambar 3. Confusion Matrix

## 3. Hasil dan Pembahasan
Seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelunya,  dalam membuat model CNN untuk mendeteksi kehalalan pada kosmetik, terdapat beberapa tahap yang harus dilakukan yaitu pengumpulan dataset , split dataset , preprocessing image ,  perancangan  arsitektur  model  CNN,  proses training , dan proses testing . Berikut merupakan hasil dan pembahasan  dari  tahapan  yang  telah  dilakukan  pada penelitian ini.
3.1. Pengumpulan Dataset
Tahapan pertama yang dilakukan adalah pengumpulan dataset. Data  yang  dikumpulkan  dalam penelitian ini meliputi  3000  data  yang  terdiri  dari  1500 data kandungan halal dan 1500 data kandungan syubhat . Setiap  kelas memiliki  15  subkelas  yang masing-masing berisi  100  gambar  yang  disimpan  dalam  folder  dengan nama  sesuai  dengan  kandungannya.  Data  potongan gambar kandungan kosmetik diperoleh melalui pengambilan  foto  langsung  terhadap  komposisi  produk sebanyak  100  gambar  dan  observasi  melalui  internet pada google  image,  website, dan platform lainnya sebbanuak  2900  gambar.  Pengambilan  gambar  melalui internet dilakukan dengan mencari kata kunci, kemudian menyimpan  gambar  dan  menggunakan  teknik cropping untuk memisahkan setiap kandungan kosmetik. Tabel 3 merupakan sample  dataset pada  kandungan  halal  dan
Tabel  4  merupakan sample  dataset pada  kandungan syubhat .
Tabel 3 . Sample Dataset Halal
No Kandungan Sample dataset Jumlah 1 Cetyl Alcohol 100 2 Jojoba Oil 100 3 Methylparaben 100 4 Phosporic Acid 100 5 Prophylene Glycol 100 6 Propyplparaben 100 7 Salicylic Acid 100 8 Silica 100 9 Sodium Benzoate 100 10 Sodium Fluoride 100 11 Sodium Saccharin 100 12 Sorbitol 100 13 Titanium Dioxide 100 14 Water 100 15 Xylitol 100 Tabel 4. Sample Dataset Syubhat No Nama bahan Sample Dataset Jumlah 1 AHA 100 2 Allantoin 100 3 Collagen 100 4 Elastin 100 5 Ethanol 100 6 Fragrance 100 7 Glycerin 100 8 Hydrolized Keratin 100
9 Hydrolized Collagen 100 10 Lanolin 100
11 Lecithin 100
12 Tretinoin 100 13 Vitamin A 100 14 Vitamin E 100 15 Xanthan Gum 100 3.2. Pre Processing Image
Pre-processing  image dilakukan  terhadap  setiap dataset yang  telah  dikumpulkan  yang  terdiri  dari  tahap grayscale,  resize ,  dan  normalisasi  gambar. Dataset gambar  yang  telah  dikumpulkan  diubah  menjadi grayscale menggunakan cv2.cvtcolor() untuk mengurangi kompleksitas  dan dimensi  data.  Setelah itu gambar-gambar  diubah  menjadi  ukuran  30x90  piksel menggunakan  cv2.resize.    Tahap pre-processing selanjutnya  yaitu pixel  values gambar  dinormalisasi menjadi  rentang  0-1  dengan  membagi  setiap  piksel dengan  255.  Proses  dilakukan  menggunakan Google Colab dengan algoritma yang ditunjukkan pada gambar 4.  Gambar  5  merupakan  contoh pre-processing  image yang dilakukan pada kandungan lecithin yang dilakukan pada penelitian ini.
Gambar 4. Algoritma Pre-Processing
Gambar 5. Pre Processing Image
Setelah melalui tahap pre-processing, Dataset pada setiap  kelas  akan  dibagi  secara random dengan persentase 80% untuk data training dan 10% untuk data testing dan validasi. Tahap ini terdiri dari konversi label ke One-Hot Encoding, konversi data dan label ke Array- Numpy, pembagian  data  menjadi training dan testing , dan  pembagian  set  pengujian  menjadi validation dan training.
3.3. Perancangan Arsitektur Model CNN
Arsitektur jaringan pada CNN yang dirancang akan mempengaruhi hasil dan akurasi dari model yang dibuat. Salah satu aspek dalam membangun dan mengoptimalkan  model  CNN  adalah  parameter. Penentuan  parameter  model  harus  disesuaikan  dengan dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  karena  tidak ada aturan baku mengenai hal tersebut. Parameter yang baik akan membuat model lebih efektif dalammengekstraksi  fitur  dan  melakukan  klasifikasi yang diinginkan.
Perancangan model CNN umumnya terdiri dari dua tahapan  yaitu  tahap feature  learning dan classification layer .  Gambar  6  merupakan  arsitektur  yang  dirancang untung  membangun  model  CNN  yang  dirancang berdasarkan  pada  penelitian  ini  menggunakan input gambar berukuran 30x90x1.
Gambar 6. Arsitektur Model CNN
1) Feature learning
a. Convolution Layer 1
Convolution layer pertama  menggunakan  32 filter  dan  ukuran  kernel  3x3.  Ditambahkan  fungsi aktivasi  ReLu  ( rectified  linear  unit )  yang  berfungsi untuk  menghilangkan  nilai negative pada  matriks yang  dihasilkan  (nilai negative menjadi  nol).  Hasil dari convolution layer 1 memiliki ukuran 28x88x32. b. Pooling Layer 1
Tahap  selanjutnya  setelah convolution layer adalah pooling layer .  Penelitian  ini  menggunakan max pooling dengan ukuran 2x2 untuk menghasilkan matriks  baru  dengan  nilai  yang  paling  maksimum. Hasil dari pooling layer 1 memiliki ukuran 14x44x32. c. Convolution Layer 2
Setelah  tahap pooling dilanjutkan  dengan convolution layer kedua dengan input matriks gambar 14x44. Layer ini  menggunakan  filter  64  dengan kernel  3x3.  Proses  ini menggunakan  fungsi aktikasi ReLu dan menghasilkan output berukuran 12x42x64. d. Pooling Layer 2 Setelah convolution layer 2 dilannjutkan dengan proses pooling . Tahap ini menggunakan max pooling dengan  ukuran  2x2  dan  menghasilkan output berukuran 6x21x64.
2) Classification Layer
a. Fully Connected Layer 1
Proses  konvolusi  yang  dilakukan  sebelumnya menghasilkan featur maps dengan bentuk multidimensional array. Pada proses fully connected layer agar  dapat  di  klasifikasi, output dari  proses konvolusi  di flatten terlebih  dahulu  agar  bentuknya berubah  menjadi  vektor  yang  dapat  digunakan sebagai input untuk layer-layer berikutnya. Layer selanjutnya  adalah Dense  layer yang  memiliki  128 unit  dan  menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLu. Fully connected  layer ini  bertujuan  untuk  melakukan ekstraksi fitur yang lebih kompleks dari representasi vektor yang dihasilkan sebelumnya. Untuk
menghindari overfitting pada  proses training ditambahkan layer  Dropout dengan  tingkat  0,5 .
Lapisan Dropout akan  secara  acak  mematikan sebagian  unit  yang  tidak  akan  digunakan  selama proses training . b. Fully Connected Layer 2 (Classification) Tahap  terakhir  dari  arsitektur  jaringan  CNN adalah  tahap  klasifikasi. Layer yang  terakhir adalah Dense layer dengan 2 unit sesuai dengan jumlah kelas yang  akan  diklasifikasikan).  Menggunakan  fungsi aktivasi softmax input akan menghasilkan probabilitas  untuk  masing-masing  kelas  yang  akan diklasifikasikan pada kategori yang ditentukan yaitu halal  atau syubhat .  Tabel  5  merupakan  tabel  model yang terbentuk dari arsitektur yang telah dirancang.
Table 5. Model CNN Layer (type) Output Shape Parameter Input 30*90*1 0 conv2d (Conv2D) 28*88*32 ((3*3*1)+1)*32     =         320 max_pooling2d (MaxPooling2D) 14*44*32 0 conv2d (Conv2D) 12*42*64 ((3*3*32)+1)*64   =     18496 max_pooling2d (MaxPooling2D) 6*21*64 0 flatten (Flatten) 8064 0 dense (Dense) 128 ((8064*128)+128 =  1032320 dropout (Dropout) 128 0 Output 2 (128+1)*2            =          258 Total 1.051.394 Parameter-parameter yang digukana dalam membangun  model  didasarkan  pada  eksperimen  untuk
mendapatkan  model  dengan  performansi  yang  optimal. Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui total parameter yang  digunakan  pada  model  yang  dibangun  adalah sebanyak 1.051.394 parameter. Berikut pada persamaan 2 adalah rumus yang digunakan untuk menghitung input kedalam konvolusi.
𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡_𝑠𝑖𝑧𝑒 − (𝑓𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑖𝑧𝑒 − 1) (2) 3.4. Training Model Setelah arsitektur model CNN dibangun, selanjutnya  adalah  melatih  model.  Proses  pelatihan menggunakan input gambar  berukuran  90x30  piksel
dilakukan  sebanyak  50 epoch ,  batch  size  32,  dan menggunakan  ADAM optimizer dengan  nilai learning rate 0,001. Proses ini akan menghasilkan nilai accuracy dan loss ,  fungsi loss yang  digunakan  adalah categorical_crossentropy karena  merupakan  masalah multiclass classification . Fungsi callback yang digunakan yaitu earlystopping, ReduceLROnPlateu, dan ModelCheckpoint . Earlystopping akan  menghentikan proses training jika  tidak  ada  peningkatan  yang dignifikan  dalam loss,  ReduceLROnPlateu akan mengurangi nilai learning rate jika tidak ada peningkatan dalam validation  loss, dan ModelCheckPoint akan menyimpan  bobot  model  terbaik  berdasarkan  akurasi. Gambar 7 merupakan proses training model CNN yang dilakukan pada penelitian ini.
Gambar 7. Training Epoch
Berdasarkan  hasil training  epoch pada  gambar diatas,  dapat  dilihat  bahwa  proses training model menggunakan dataset training menghasilkan nilai akursi sebesar  98,66%  dengan  nilai loss 0,0614.  Hal  ini menjukkan bahwa model CNN yang dibangun termasuk dalam  kategori  yang fit karena  tidak  mengalami
overfitting ataupun underfitting. Hal tersebut dapat dilihat dari performansi modoel yang tinggi dan nilai loss yang rendah.  Gambar  8  merupakan  grafik  perkembangan accuracy dan loss dari model selama proses training dan validation yang ditunjukka pada gambar.
Gambar 8. Training-Validation Accuracy and Loss
Performa: Media Ilmiah Teknik Industri ISSN 1412-8624 (cetak)  |  ISSN 2620-6412 (online) Vol. 22, No. 2, 2023, Hal. 67-75
Dari  grafik training-validation  Accuracy dan grafik training-validation  loss terlihat  bahwa  model berhasil  meningkatkan  nilai  akurasi  dan  mengurangi nilai loss secara signifikan seiring dengan meningkatnya jumlah epoch . Hal ini menunjukkan bahwa model secara bertahap  mampu mengenali  pola-pola yang  ada  dalam data dan dapat mengoptimalkan parameter- parameternya  untuk  menghasilkan  prediksi  yang optimal.

## 3.5. Testing Model
Setelah  melakukan  proses training model  CNN,
dilakukan evaluasi performa model dengan menggunakan data testing . Proses evaluasi menggunakan dataset sebanyak 300 data testing dengan masing-masing 150 gambar pada setiap kelas halal dan syubhat .  Gambar  9  merupakan confusion  matrix yang dihasilkan  pada  proses testing  model menggunakan dataset testing.

## Gambar 9. Confusion Matrix
Berdasarkan  hasil  dari  confusion  matrix testing model,  pada  kategori  halal  dari  total  data  150  gambar terdapat 147 gambar diklasifikasikan true positive atau halal dengan presentase sebesar 98% sehingga terdapat 3  gambar  diklasifikasikan  false  positive  atau diklasifikasikan syubhat .  Pada  kategori syubhat dari total  data  150  gambar  terdapat  149  gambar diklasifikasikan  true  negative  atau syubhat dengan presentase sebesar 99,33% sehingga terdapat 1 gambar di klasifikasikan false negative atau halal. Pada proses testing model masih terdapat beberapa kesalahan dalam prediksi,  hal  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  resolusi gambar yang kurang baik, distribusi gambar yang terlalu homogen,  adanya  perbedaan  fitur  yang  sulit  di identifikasi oleh model, dan faktor-faktor lainnya.
Tabel  7  merupakan classification  report yang menampilkan metrik evaluasi kinerja model yang terdiri dari precision, recall, f1- score, dan support.

## Tabel 6. Classification Report
Classification Report :
Precision Recall F-1 Score Support Halal 0.9932 0.9800 0.9866 150 Syubhat 0.9803 0.9933 0.9868 150 Accuracy 0.9867 300 Micro avg 0.9868 0.9867 0.9867 300 Weighted avg 0.9868 0.9867 0.9867 300
Hasil  yang  diperoleh  dari classification report menunjukkan proses deteksi kandungan halal mendapatkan nilai precision 0,9932, recall 0,9800, dan F1- Score sebesar  0,9866.  Sedangkan  pada  deteksi kandungan syubhat mendapatkan  nilai precision 0,9803, recall 0,9933,  dan  F1- score 0,9868.  Pada classification report juga dapat diketahui nilai accuracy pada  proses testing yaitu  sebesar  98,67% dengan  nilai F1- Score 0,9867.  Dari  hasil  proses testing pada model CNN  dapat  dilihat  bahwa  nilai accuracy mendekati 1, yang  berarti  model  memiliki  akurasi  yang  sangat  baik dalam mengenali gambar yang belum dikenali pada saat proses training .
4. Kesimpulan Metode convolutional neural network
diimplementasikan  untuk  membuat  model  deteksi kehalalan  pada  kosmetik.  Proses  pembangunan  model terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu  pengumpulan  dan split  dataset , data preprocessing , perancangan arsitektur model cnn, proses training model, dan proses testing model.  Model  CNN  dalam  mengklasifikasikan kehalalan kosmetik mendapatkan nilai accuracy sebesar 98,66%  dengan loss 0,0615.  Setelah  itu  model  diuji menggunakan dataset testing dan  mendapatkan  nilai accuracy sebesar 98,67%. Nilai F1- score pada masing- masing kelas adalah 98,66% untuk kelas halal dan 98,67 untuk  kelas syubhat .  Dapat  disimpulkan  bahwa  model menghasilkan nilai accuracy yang tinggi dan nilai loss yang rendah sehingga model dapat dikatakan termasuk dalam  kategori fit dan  tidak  termasuk overfitting ataupun underfitting .  Model  dapat  mempelajari  pola- pola yang ada dalam gambar dan mengklasifikasikannya dengan tingkat akurasi yang sangat baik.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  semua  yang  gtelah berkontribusi dan mendukung penelitian nini, termasuk rekan-rekan, dosen pembimbing, pihak teknik industri, fakultas  teknik,  dan  universitas.  Terima  kasih  untuk masukan  berharga  dan  kesempatan  dari  semua  pihak yang  turut  serta  dalam  penyusunan  dan  pelaksanaan penelitin ini.

## Daftar Pustaka
Adi  Nugroho,  P.,  Fenriana,  I.,  &  Arijanto,  R.  (2020).
Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada Ekspresi  Manusia. JURNAL  ALGOR , 2 (1).
https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algo r/index
Fadhilah, H., Djamal, E. C., Ilyas, R., &
Najmurrokhman, A. (2018). Non-Halal Ingredients  Detection  of  Food  Packaging  Image Using Convolutional Neural Networks. International Symposium on Advanced Intelligent Informatics (SAIN) .
Heidari, M., & Rafatirad, S. (2020, November 9). Using Transfer  Learning  Approach  to  Implement Convolutional  Neural  Network  model  to Recommend  Airline  Tickets  by  Using  Online Reviews. 2020  15th  International  Workshop  on Semantic  and  Social  Media  Adaptation  Aand Personalization . https://doi.org/10.1109/SMAP49528.2020.9248 443 Ilahiyah, S., & Nilogiri, A. (2018). Implementasi Deep Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan
Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional  Neural  Network. JUSTINDO (Jurnal Sistem & Teknologi Informasi
Indonesia) , 3 (2).
Jaswir, I., Rahayu, El. A., Yuliana, N. D., & Roswiem, A.  P.  (2020). Daftar  Referensi  Bahan-Bahan yang  Memiliki  Titk  Kritis  Halal  dan  Substitusi Bahan Non-Halal (N. H. Purwanti, Ed.). Komite Nasionall Ekonomi dan Keuangan Syariah. Kementrian  Perindustrian.  (2021,  June  1). Tingkatkan Daya  Saing  IKM  Kosmetik,  Kemenperin Gencarkan Restrukturisasi Mesin dan Peralatan . Kementrian  Perindustrian  Republik  Indonesia. https://kemenperin.go.id/artikel/22550/Tingkatk an-Daya-Saing-IKM-Kosmetik,-Kemenperin- Gencarkan-Restrukturisasi-Mesin-dan-Peralatan Matsuki.  (2020,  June  11). Menjadi  Muslim,  Menjadi Indonesia  (Kilas  Balik  Indonesia  Menjadi Bangsa  Muslim  Terbesar) .  Kementrian  Agama
Republik Indonesia.
https://kemenag.go.id/opini/menjadi-muslim- menjadi-indonesia-kilas-balik-indonesia- menjadi-bangsa-muslim-terbesar-03w0yt
Nadha, C. (2021, November 4). Awas, Hindari Kosmetik
Haram dan Najis . LPPOM MUI.
https://halalmui.org/awas-hindari-kosmetik- haram-dan-najis/
Ramdania, D. R., Aziz, R. M., Mulyana, E., Kaffah, F. M.,  Maylawati,  D.  S.  A.,  Al-Amin,  M.  I.,  & Ramdhani,  M.  A.  (2022).  Convolutional  Neural Network for Halal Detection of Korean Cosmetic Composition. Proceeding of 2022 8th International  Conference  on  Wireless  and Telematics, ICWT . https://doi.org/10.1109/ICWT55831.2022.99354
Stephen, Raymond, & Handri Santoso. (2019). Aplikasi Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi  Jenis-Jenis  Sampah. JIST  (Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika) , 10 (2).
Yanti,  I.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Psikologis dan Religiusitas Perilaku Muslimah Kota Medan terhadap Konsumsi Kosmetik Halal dan Baik. At- Tawassuth , 3 (2).