## KLASIFIKASI PERMAINAN BATU KERTAS GUNTING MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN)
Ardu Darugutni 1 , Hendra Marcos 2
Prodi Informatika, Universitas Amikom Purwokerto
Jl. Letjen Pol. Soemarto No. 127, Banyumas, Jawa Tengah
Email : 1 ardudarugutni05@gmail.com, 2 hendra.marcos@amikompurwokerto.ac.id

## ABSTRACT
The game consisting of rock, paper and scissors is a type of traditional game which is still often used by various groups of people. The game consisting of a choice of rock, paper and scissors is very popular all over the world because it is easy to play. Using the CNN supervised learning method can be used to classify labeled data. The CNN method is very effective in recognizing digital images because it is applied based on how the human brain recognizes visual images. This study aims to apply the CNN method in classifying hand objects in rock, paper, and scissors games. Next, using object image processing software to implement rock, paper, and scissors games. The stages in the CNN classification process include dataset collection, training and testing, CNN design, and accuracy. Based on  the  calculations  and  experimental  findings,  it  can  be  concluded  that  the  application  of  CNN  for  image classification describes the best results in the classification of rock, paper, and scissors images as evidenced by the results of the average accuracy of the study of 99%.

## Keywords: accuracy, visual image, CNN, training, testing

## I.   PENDAHULUAN
Permainan  yang  terdiri  dari  pilihan  batu,  kertas,  dan gunting menjadi salah satu permainan tradisional yang masih  sering  digunakan  oleh  berbagai  kalangan masyarakat. Permainan yang terdiri dari batu, gunting, dan  kertas  ini  sudah  banyak  digemari  di  berbagai belahan dunia karena permainan tersebut mudah dalam memainkannya.  Dengan  menggunakan  tangan  kita sudah bisa memainkannya [1].
Pada setiap bentuk dan pergerakan tangan setiap orang mempunya  ciri  khas  tersendiri  ketika  memainkan permainan  batu,  kertas,  dan  gunting.  Maka,  sebelum mengembangkan  game  batu,  kertas,  dan  gunting diperlukannya suatu tahapan untuk mengklasifikasikan citra  [2].  Untuk  mengklasifikasikan  citra,  terdapat berbagai  cara  yang  dapat  digunakan,  diantaranya  : metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Probabilistic Neural Network dan
Backpropagation  Neural  Network  serta  masih  banyak metode lainnya yang termasuk di antara bidang Image Processing [3].
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  menggunakan  teknik konvolusi ialah kombinasi dari arsitektur jaringan saraf tiruan  dan  pendekatan  pembelajaran  mendalam  [4]. Dengan penggunaan metode supervised learning CNN dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data berlabel [5]. CNN menjadi metode yang sangat efektif dalam  pengenalan  citra  digital  karena  diterapkan berdasarkan  pada  bagaimana  otak  manusia  mengenali citra visual [6].
Sasaran  dari  kajian  ini  adalah  untuk  menerapkan metode  klasifikasi  Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam  proses  pengenalan  objek  tangan  dalam permainan  batu,  kertas,  dan  gunting.  Selanjutnya, dengan menggunakan perangkat lunak pengolahan citra objek,  akan  dilakukan  implementasi  permainan  batu,
kertas,  dan  gunting.  Proses  identifikasi  citra  akan dilakukan dengan menggunakan metode Thresholding, Scaling,  Grayscale,    dan  penghitungan  ekstraksi  ciri guna  mendapatkan  nilai  dari  hasil  pengelompokkan citra yang mana telah diterima [7]. Keluaran dari proses pengelompokkan tersebut, diharapkan mampu memberikan  kontribusi  secara  signifikan  dalam pengembangan  sistem  pengenalan  objek  tangan  yang lebih baik dan akurat.

## II.   TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  mengenai  Metode  Probabilistic  Neural Network  (PNN)  yang  dilakukan  oleh  Siti  Julianita Siregar  dkk  (2021)  dengan  judul  “Penerapan  Neural Network  Dalam  Klasifikasi  Citra  Permainan  Batu Kertas Gunting dengan Probabilistic Neural Network” dengan memperoleh nilai rata-rata akurasi sebesar 90 % [1].
Penelitian  mengenai  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) yang dilakukan oleh Muhammad Nur Ichsan dkk (2022)  dengan  judul  “Increased  Accuracy  on  Image Classification  of  Game  Rock  Paper  Scissors  using CNN” penelitian ini meningkatkan nilai  akurasi pada penelitian  sebelumnya  dengan  peningkatan  akurasi rata-rata  penelitian  sebelumnya  dari  97,66%  menjadi 99% [8].

## III.    METODE PENELITIAN
Dalam algoritma klasifikasi, tahapan ekstraksi ciri dan pengklasifikasian biasanya  dilakukan  secara  eksklusif [9]. Namun, model algoritma dari cabang bidang deep learning akan mengintegrasikan kedua proses tersebut dengan mengekstraksi ciri dan mengelompokkan citra dalam  1  tahap  [10].  Dengan  adanya  kajian  ini bermaksud  untuk  menghasilkan  model  CNN  yang dapat  mengkategorikan  citra  tangan  sesuai  dengan identitas  pembentukan  citra  batu,  kertas,  dan  gunting
dengan  tingkat  akurasi  yang  baik . Sebagaimana  yang terdapat  pada  Gambar  1  adalah  urutan  tahap  dalam proses klasifikasi CNN.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 1. Dataset
Dataset  terdiri  dari  gerakan  tangan  menyerupai  batu, gunting, dan kertas. Himpunan data dibagi menjadi tiga folder:  batu,  kertas,  dan  gunting.  Batuan  folder memiliki  726  data,  kertas  memiliki  712  data,  dan gunting memiliki 750 data.

## 2. Training dan Testing
Dalam  penelitian  ini,  dataset  dibagi  ke  dalam  dua kelompok data training dan data validasi. Data training menyumbang  hingga  80%  dari  himpunan  data, sedangkan  data  validasi  menyumbang  20%  dari himpunan  data  yang  tersisa,  yang  berisi  1751  data kereta api dan 437 data validasi.

## 3. Perancangan CNN
Level ini diselesaikan melalui pooling. Polling adalah teknik  untuk  menguraikan  informasi  dalam  gambar saat  fitur  sedang  diperiksa  dan  dipelihara.    Polling digunakan  untuk  mempercepat  komputasi,  sehingga lebih  mudah  untuk  mengidentifikasi  dan  membuat model lebih tangguh.

## IV.    HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Data Gambar 1 Gunting, Gambar 2 Kertas,

## Gambar 3 Batu
Pengecekan  data  set  terdiri  dari  gerakan  tangan menyerupai  batu,  gunting,  dan  kertas.  Himpunan  data dibagi  menjadi  tiga folder antara lain:  batu,  kertas, dan gunting seperti  pada  gambar 2. Jumlah folder batu  726 data,  kertas  712  data,  dan  gunting  750  data  yang dicantumkan di dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Informasi Dataset
Proses  klasifikasi  convolutional  neural  network dilakukan  menggunakan  metode  pembagian  dataset menjadi  data  training  dan  juga  data  validasi.  Data training hingga 80% dari himpunan data, sedangkan data validasi  hingga  20%  dari  himpunan  data  yang  tersisa, yang  berisi  1751  data  training  dan  437  data  validasi. Tabel 2 menjelaskan pemisahan himpunan data di setiap kelas.

## Tabel 2. Data Training dan Data Validasi
Dalam proses pelatihan menggunakan epoch berjumlah 35,  yang  menghasilkan  variasi  hasil.  Pada  Gambar  3 sebagai  berikut  adalah  grafik  perbandingan  antara akurasi training dan akurasi validasi.
Gambar 3. Grafik Akurasi Training dan Akurasi Validasi
Hasil  tampilan  yang  bisa  dilihat  pada  Gambar  4,  5,  6 dimana  bentuk  tangan  sudah  terdeteksi  dengan  bentuk kertas, batu ,dan gunting.
2 3 1
Gambar 5. Menunjukan Batu

## Gambar 6. Menunjukan Gunting
Setelah  melakukan  berbagai  tahap  metode  yang digunakan  sebelumnya,  temuan  perhitungan  kinerja ditampilkan pada Tabel 3, di mana akurasi rata-rata 99% menunjukkan hasil sangat memuaskan dalam penelitian klasifikasi citra pada gambar batu, kertas, dan gunting.

## Tabel 3. Akurasi Performa Data

## Kesimpulan
Informasi  yang  dipergunakan  di  dalam  penelitian  ini ialah kumpulan dataset gerakan tangan yang dikonversi menjadi data pelatihan dan data validasi, yang terdiri dari gambar-gambar  batu,  gunting,  dan  kertas.  Berdasarkan perhitungan  dan  temuan  percobaan  dapat  disimpulkan bahwa penerapan CNN klasifikasi citra menggambarkan hasil yang terbaik dalam menentukan kelas atau kategori gambar batu, kertas, dan gunting yang dibuktikan dengan hasil  akurasi  rata-rata  dari  penelitian  sebesar  99%, karena  proses  pelatihan  data  yang  lebih  detail  dengan memberikan  nilai  Epoch  sebesar  100,    Seiring  dengan pembentukan  model  dengan  menambahkan  lapisan
arsitektur  yang  lebih  dalam.  Model  penelitian  ini diperkirakan  akan  digunakan  dalam  versi  virtual  dari permainan batu, gunting, dan kertas dengan kamera.

## REFERENSI
[1] S.  J.  Siregar,  A.  I.  Lubis,  and  E.  F.  Ginting, “Penerapan Neural Network Dalam Klasifikasi Citra  Permainan  Batu  Kertas  Gunting  dengan Probabilistic Neural Network,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 420– 425, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1143. [2] R. G. Fajri, I. Santoso, and Y. A. Adi Soetrisno, “Perancangan Program Pendeteksi Dan Pengklasifikasi Jenis Kendaraan Dengan
Metode  Convolutional  Neural  Network  (Cnn) Deep Learning,” Transient J. Ilm. Tek. Elektro , vol.  9,  no.  1,  pp.  97–106,  2020,  doi: 10.14710/transient.v9i1.97-106.
[3] M.  F.  Naufal et  al. ,  “Klasifikasi  Citra  Game Batu Kertas Gunting Menggunakan Convolutional  Neural  Network,” Techno.Com , vol.  20,  no.  1,  pp.  166–174,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i1.4273. [4]
H.  Fonda,  “Klasifikasi  Batik  Riau  Dengan Menggunakan  Convolutional  Neural  Networks (Cnn),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 7–10,
2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[5] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah
Dengan Algoritma Convolutional Neural
Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[6] F. F. Maulana and N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” J.  Informatics  Comput.  Sci. ,  vol.  1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108. [7]
A. Kurniawati and D. Harto, “Rancang Bangun
Sistem  Identifikasi  Penyakit  Ice-Ice  Pada Backpropagation,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  54–59, 2020. [8] Muhammad Nur Ichsan, Nur Armita, Agus Eko
Minarno,  Fauzi  Dwi  Setiawan  Sumadi,  and Hariyady,  “Increased  Accuracy  on  Image Classification  of  Game  Rock  Paper  Scissors using  CNN,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan
Teknol.  Informasi) , vol.  6, no. 4, pp. 606–611, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i4.4222.
[9] I. Print, I. Online, L. Hakim, H. R. Rahmanto, S. P.  Kristanto,  and  D.  Yusuf,  “Volume  17  , Nomor  1  ,  Januari  2023  ,  Page  203-211 Klasifikasi  Citra  Motif  Batik  Banyuwangi Menggunakan Convolutional Neural Network,” vol. 17, pp. 203–211, 2023.
[10] D.  S.  Wita  and  D.  Y.  Liliana,  “Klasifikasi Identitas  Dengan  Citra  Telapak  Tangan Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN),” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1,
p. 1, 2022, doi: 10.30872/jurti.v6i1.7100.