2023
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Evaluasi Keandalan Model Rekognisi Suara Burung Hama Menggunakan Platform Edge Impulse Pada Mikrokontroller Low Power
Abdul Wahib Hasbullah 1 , Eko Setiawan 2 , Aeri Rachmad 3
Program Studi Magister Pengelolaan Sumber Daya Alam Fakultas Pertanian 12 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik 3
Universitas Trunojoyo Madura E-mail: wahib.hasbullah@trunojoyo.ac.id
Abstrak -  Penelitian  ini  mengekplorasi  kemungkinan pemanfaatan  teknologi edge  machine  learning dalam  hal rekognisi suara-suara burung hama  yang bisa diaplikasikan pada  mikrokontroller ultra low  power .  Dalam  paper  ini dilakukan  uji  kehandalan  dari  tiga  algoritma  mesin pembelajaran (Machine
Learning),
kemudian menyematkankannya  ke    mikrokontroller  Seeed  Xiao NRF52840 Sense. Model  pembelajaran mesin yang pertama adalah Fast  Convolutional  Neural  Netywork  (CNNs)  1D dengan 2 layer, model ke-2 adalah menggunakan arsitektur berbasis transfer  learning  MobileNet .  Dalam  melakukan training  dan  testing  digunakan  mesin  pembelajaran embedded platform Edge Impulse . Model pembelajaran yang dihasilkan  kemudian  diimplementasi  sebagai Arduino Library baik sebagai representasi 32-bit floating point dan 8- bit  fixed  integer .  Nilai  dugaan  yang  dihasilkan  oleh mikrokontroller dievaluasi dalam 4 kasus, yaitu menggunakan kompiler Edge Impulse EON dan Tensor Flow Lite  (TFLite). Hasil  penelitian  juga  melaporkan memory footprint (  RAM  dan  Flash),    nilai  akurasi,  dan  waktu dugaan (time inference).
Kata  Kunci—deteksi  suara,  hama  padi,  burung  pipit sawah, edge impulse, rekognisi audio,  arduino, Seeed Studio NRf52840 sense.

## I. P ENDAHULUAN
Hama burung merupakan ancaman bagi petani, karena ketika  menyerang  jumlahnya  ratusan  hingga  ribuan  ekor, hama  burung  jenis  burung  pipit  dan  burung  gereja berpindah-pindah  dan  membentuk  koloni.    Dalam  upaya para  peneliti  membuat  alat  yang  dapat  mengusir  hama burung,  diperlukan  metode  alat  agar  alat-alat  tersebut bekerja  dengan  optimal  seperti  menggunakan  sensor[1], menggunakan  timer,  atau  teknik  deteksi.    Hal  ini  penting agar  alat-alat  yang  dioperasikan  di  sawah  atau  ladang tersebut  bekerja  dengan  efektif  yang  implikasinya  pada konsumsi  daya  battery  maupun  efektifitas  sumberdaya lainnya.  Pada  penelitian  sebelumnya  dikemukakan  teknik deteksi  dengan  gerakan dan  monitoring  kamera  [2] yang belum teruji efektif, pada penelitian lain juga pernah dibuat menggunakan    teknik  deteksi  objek  gambar  yang menggunakan  dua  (2)    buah  kamera  beresolusi  tinggi  [3] yang tentu adalah opsi yang memerlukan komputasi yang kompleks  yang  tentunya  berimplikasi  pada  komsumsi battery.
Burung  merupakan  penanda  ekologi  yang  sangat berguna. Keberadaannya mencerminkan tingkat keseimbangan  lingkungan,  namun  keberadaan  burung hama  merupakan  suatu  ancaman  bagi  petani.  Riuhnya suara burung di areal persawahan bisa dijadikan indikator
keberadaan  hama  burung  pipit  dan  hal  ini  bisa  dijadikan parameter untuk rekognisi audio.
Dalam  kehidupan  sehari-hari,  telah  dikenal  berbagai aplikasi kecerdasan buatan (AI), namun, pekerjaaan seperti mengambil  foto,  memonitor    cuaca  dan  sebagainya tersebut  adalah  model AI yang  mahal  dan  memerlukan koneksi  internet.  Secara  umum,  perhitungan Little  ML bekerja  dengan  cara  yang  sama  sebagaimana  kecerdasan AI biasa,  model  dipersiapkan  pada directory  cloud atau komputer  klien.    Gambar  1  menunjukkan  kebutuhan teknologi  pada cloud  ML , edge  ML dan Tiny  ML [4]  . Teknologinya  dalam  hal  algoritma,  perangkat  keras,  dan sebagainya.
Teknologi TinyML mengambil  data  dari  sensor  dan mengantarkan  data  ke  tingkat  mikro  atau  nano Convolutional    Neural  Network dimana  mikrokontroler digunakan untuk menjalankan jaringan saraf. Mikrokontroler  tersebut  mungkin  juga    memiliki akselerator  perangkat  keras.  Dalam  kasus  yang  sangat kompleks, proses tersebut dibawa ke deep neural network dengan bantuan GPU, multi-core CPU dan TPU.

## Gambar 1. Tiny ML berskala sangat kecil [4]
Gambar 2 menunjukkan pendekatan layer dalam pembelajaran mesin.[5]–[9]
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC
2023
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 2. Tiny ML Dengan Pendekatan Layer [4]
Di  dalam  dunia AI juga  telah    dikembangkan  model- model  yang    dibentuk  langsung  dari  raw  data  dengan pemrosesan rendah [10], termasuk dalam klasifikasi suara burung    [11].  Dari  tahun  2016  dan  seterusnya,  keandalan model  jaringan  saraf  konvolusional (CNN) secara konsisten  mengungguli  pengklasifikasi  lain  dalam mengklasifikasikan burung [12].
Pada penelitian ini dilakukan uji  kelayakan penerapan ML pada  rekognisi  audio  suara  burung  pipit  dan  burung hama  yang  kemudian  akan  menjadi  langkah  awal  untuk sistem  deteksi  suara  yang  berdaya  rendah  dan  pastinya cocok  untuk  ditanamkan  ke  mikrokontroller  dengan sumber daya rendah juga.
Metodologi  yang  digunakan  untuk  melatih  dan menyebarkan model audio  klasifikasi suara disajikan pada bagian  II.  Arsitektur  dan  kinerja  kedua  model  klasifikasi dikembangkan,  berdasarkan  konvolusi CNN 1D  dan transfer  learning ,  dibahas  di  bagian  III.  Pada  bagian  IV, hasil  yang  sesuai  dengan  penerapan  kedua  model    dan analisis trade-off kinerja yang berbeda.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Saat  ini  sangat    mungkin  menyematkan  algoritma pembelajaran  mesin  pada  sumber  daya  mikrokontroller terbatas dengan alat software dan framework.  Maka pada penelitian ini digunakan platform edge impulse[13] .

## 1. Edge Impulse Studio
Edge  Impulse  menyediakan  sebuah  platform  tunggal bagi  pengembang AI untuk  mengumpulkan  atau  import data,  menvisualisasikannya,  memprosesnya  sebagai persiapan    pada training dan testing model  pembelajaran mesin  dan  pada  penerapan  deployment  dapat  memilih embedded  system yang  akan  digunakan.  Edge  Impulse menggunakan  TensorFlow  dan  Keras  untuk  training model NN ,  menggunakan  sklearn  pada  model pembelajaran  klasik.  Pada  studio  untukdeveloper disediakan dua pilihan untuk  merancang arsitektur model : (1)  interface  sederhana  bagi non-expert yang  disajikan menggunakan  lapis  arsitektur  visual;  dan  (2) expert  view bagi pengembang  yang membutuhkan optimasi arsitektur tingkat lanjut pada mode Keras.
Selain  itu  Edge  Impulse  juga  menyediakan  Kompiler Edge  Optimized    Neural -nya    sendiri (EON) yang  bisa
menghemat  25-55%  penggunaan    RAM  dan  hingga  35% pada  Flash.  Sebagai  perbandingan  TFLite  untuk mikrokontroller dilaporkan tidak berpengaruh pada akurasi model dan waktu per dugaan (time per inference) [14]. Hal ini sangat  memungkinkan  dikarenakan  kompiler membangun model ke dalam bentu source code ,  sebagai kebalikan TFLite untuk mikrokontroller yang membutuhkan    interpreter  untuk  menjalankan  model. Namun  kekurangannya,  dikarenakan  model  pada  edge impulse  ini  telah  disematkan  pada  firmware,  sulit  diubah saat diterapkan di lapangan.
Pada paper ini, dibuat 5 kelas model klasifikasi audio, kemudian ditrain pada model CNN 1D dan dua buah model transfer  learning lalu  disematkan  pada  sebuah mikrontroller Seeed Xiao NRf52840 Sense yang memiliki mikrofon  PDM  internal.  Keandalan  dari  kedua  model dievaluasi  dan  dibandingkan  pada  opsi    Kompiler  EON dan  TFlite  deployment,  menggunakan  opsi quantized dan floating point .
2 . Dataset
Hardware  yang  digunakan  saat  pengambilan  data sampling  adalah Arduino  Nano  RP2040  Connect yang dikembangkan  khusus  pengembangan  model Artificial Inteligence (AI). Didalamnya ditanamkan 32 bit dual-core ARM Cortex M0+ yang bekerja pada 133MHZ. Modul ini memiliki  memiliki  SRAM  264KB,  dan  memori  flash 16MB  chip  untuk  penyimpanan  ekstra. RP2040  Connect juga  dibekali  dengan  Mikrofon  internal  untuk  keperluan pengembangan audio  recognition ataupun sound activation .

## Gambar 3. Arduino RP2040 Connect
Pada  saat  pengambilan  sampel,  perangkat  ini dihubungkan dengan komputer menggunakan kabel Micro USB  dengan    komputer  yang  telah  terhubung  dengan software edge-impulse CLI dan  edge-impulse studio .

## Gambar  4.  Proses  menghubungkan  Edge  Impulse  CLI  dengan perangkat dengan kabel USB
Setelah  terhubung,  maka  sampel  sudah  bisa  diambil, dengan memilih  sensor yang digunakan,  dalam penelitian ini sampel diambil dengan menggunakan sensor  mikrofon internal Arduino RP2040 Connect, dengan rate  8Ksa/detik
2023
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
untuk Model 1D CNN dan dengan rate 16Ksa/detik untuk pengolahann data MobileNet .
Gambar  5.  Tampilan Graphical  User  Interface edge-impulse  saat pengambilan sampel suara
Framework  pembelajaran  mesin  digambarkan  pada gambar 5 berikut yang mewakili model Edge Impulse.

## Gambar 5. Diagram Blok Edge Impulse
Gambar 6.Blok Diagram Metode

## 3. Menyiapkan Model
Setelah    informasi  yang  berupa  rekaman  suara-suara burung  dan  suara-suara  noise  didapat,  kemudian  akan dipersiapkan suatu model yang cocok.  Pada edge- impulse studio, terdapat kemudahan dalam menangani blok  secara grafis  dan  juga  pengelompokan learning  Block  Brain Keras. Hasil dari desain disimpan pada edge drive .  Desain model  dengan  memulai  set  up  skala,  channel,  dan pengaturan FFT.
Pada tool Edge-Impulse proses-proses itu dimulai dari membuat  set  data  training,    data  training  set  dihasilkan dengan proses split. Data taining dan data test dibuat pada rasio   80:20. Pre-processing data dilakukan menggunakan analisis  spektral.  Tahap  berikutnya  adalah  melakukan
ekstraksi  fitur  pada  training  dataset  yang  mengikuti klasifikasi. Kemudian melakuksn klasifikasi menggunakan NN classifier menggunakan metode Keras. Tahap terakhir adalah  melakukan  pengujian  model  (jika  hasil  kurang memuaskan  train  ulang  model)  yang  dilanjutkan  dengan pembuatan  model  untuk  ditanam  ke  Hardware (mikrokontroller).

## 4. Menjalankan Inference
Salah  satu  cara  untuk  manjalankan  impuls  adalah menggunakan  Arduino  IDE.  Impulse  dapat  dijalankan pada  library  Arduino  yakni  berupa    paket  file      yang berisikan  semua  blok signal  processing ,  konfigurasi  dan learning  block ke  dalam  1  paket.  Berbeda  halnya  saat pengambilan  data  digunakan  Mikrokontroler  Raspberry RP2040  Connect , pada  saat deployment digunakan  Seeed Studio  Xiao  nRF52840  Sense  yang  juga  merupakan Development  Board  Arduino  berbasis  Arm  dengan  RAM 256  kB  dan  konsumsi  daya  yang  sangat  rendah  hingga  5 μA pada mode deep sleep , perangkat ini juga dilengkapi 6- axis Inertial  Measurement  Unit  (IMU) ,  PDM  dan Blueetooth 5.0.
Sebelumnya  pengambilan  sampel  menggunakan Arduino  Rp2040  Connect  dikarenakan  mikrokontroller Seeed Xiao NRF 52840 Sense belum didukung oleh edge- impulse studio.
Gambar 7. Mikrokontroller Seeed Xiao NRf52840 Sense

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 1. Hasil Pra-Proses – Akuisisi Data
Hasil  ini  adalah  hasil  tahap  segmentasi  sinyal  audio yaitu  735  suara  sampel  8Ksa/s  dan  16Ksa/s  yang  terdiri dari  rekaman  audio  suara  burung  yang  dipotong  per  3 detik.  Hasil  dari  proses  segmentasi  ini  kemudian  dibagi dalam kedua kelompok  yaitu kelompok data latih (training set)  dan  kelompok  data  uji (testing  set). Pembagian kelompok-kelompok data tersebut adalah untuk mengetahui data mana saja yang akan dijadikan data latih pada pembentukan model jaringan syaraf Tiny ML dan data mana saja yang akan dijadikan data uji.
Dari  735  data  suara  hasil  segmentasi  suara  akan diambil  595  data  suara  sebagai  data  latih  dan  118  data sisanya  sebagai  data  uji.  Komposisi  pembagian  data  latih dan data uji dapat dilihat pada Tabel 1.
IMPUL SE DATA SET TEST Tes Aliran Data Algoritma Train Machine Learning Perangkat EDGE Memperoleh  Data Training Meyematkan pada Perangkat
2023
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## TABEL I. S UBGRUB J UMLAH DATA TRAINING DAN TESTING
SAMPEL AUDIO

## 2. Hasil Ekstraksi Fitur
Proses  ekstraksi  fitur  bertujuan  untuk  mendapatkan vektor  penciri  suatu  objek.  Prinsip  dasarnya  adalah mengurangi ukuran data, tanpa menghilangkan  informasi penting yang menjadi ciri suatu objek. Pada penelitian ini akan  digunakan  koefisien  MFCC  17,  sehingga  akan dihasilkan vektor penciri  yang berukuran 17x238, 17x80, 17x166, 17x77 dan 17x174.

## 3. Pengujian Model
A. CNN 1D Model  klasifikasi  suara  burung  dengan menggunakan  jaringan  saraf  konvolusi  telah  digunakan pada penelitian-penelitan sebelumnya dan terbukti handal [12], [15] , maka  pada  desain model pada penelitian ini digunakan  desain custom CNN 1D 2 Layer, 10 Neuron

## Gambar 8. Pra Set Model CNN 1D
Model tersebut berisikan 2 lapis  layer konvolusi 1D,  Koefisien MFCC 17  , jumlah Filter 32 yang diikuti oleh dropout (0.25),  sebuah flatten layer, dense layer ( 10 neuron)  sebelum  output  akhir  5  Neuron.  Model  diiterasi 100 epoch dengam learning rate 0.007.
TABEL II. C ONFUSION M ATRIX P ADA K LASIFIKASI M ENGGUNAKAN M ODEL CNN 1D Kelas Audio B. Pipit_n 1 B. Gereja_ n1 B. Gereja_ n2 Sepi B. Perkut ut uncertai n B. Pipit_n1 84.3% 3.7% 0 3.7% 0 8.3% B. Gereja_ n1 0 97.6% 0% 0 0% 2.4% B. Gereja_ n2 0 5.1% 80.8% 4.0% 0 10.1% Sepi 1.4% 5.6% 0 66.7 % 2.8% 23.6% B. Perkutut 0 0% 0% 8.3% 86.1% 5.6% f1 score 0.91 0.85 0.89 0.73 0.90
Dari  confusion  matrix  pada  tabel  II  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi    dari  2  layer CNN 1D sudah  cukup  bagus,  pada  kelas  suara  Burung  gereja_n1 didapat  nlai  akurasi  diatas  90%,  namun  nilai  kelas kategori  suara  sepi  atau  suara  noise  background  masih dibawah 70%.

## TABEL III. C ONFUSION M ATRIX P ADA K LASIFIKASI
M ENGGUNAKAN M ODEL CNN 1D 10 N EURON Kelas Audio B. Pipit_n1 B. Gereja_n 1 B. Gereja_n 2 Sepi B. Perkutu t uncertai n B. Pipit_n1 77.8% 3.7% 0% 5.6% 0.9% 12.0% B. Gereja_n 1 0% 100% 0% 0% 0% 0% B. Gereja_n 2 0% 0% 84.8% 8.1% 0% 7.1% Sepi 0% 5.6% 0% 73.6 % 1.4% 19.4% B. Perkutut 0% 0% 0% 8.3% 88.9% 2.8% f1 score 0.88 0.91 0.92 0.75 0.91
Model CNN 1D  yang ke-2  hampir  sama  dengan arsitektur  yang  pertama  dengan  penambahan  1  Layer Dense  sehingga  didapat  Fully  Connected  layer.  Dengan moden  CNN  1D  fully  connected  ini  didapat  hasil  yang lebih baik sehingga tidak ada kelas  kategori  dengan nilai akurasi dibawah 70%.

## B.  MobileNet
MobileNet  juga  telah  banyak  digunakan  pada aplikasi  suara  burung  di  berbagai  penelitian  seperti  A´ gnes Incze dkk [16] , juga Aymen Saad dkk [15]. Model ini  dipilih  karena  ukurannya  yang  relatif  kecil  sehingga memungkinkan  untuk  menyematkannya  pada  perangkat edge. Pada penelitian ini digunakan model MobileNet V1 0.1  dan  MobileNet  V2  0.35    dengan  input  16Ksa/detik agar  optimum.    Diberikan  lapis  dense  128  Neuron  pada percobaan MobileNet V1 dan lapi dense 10 Neuron pada percoaan MobilleNet V2 sebelum output akhir 5 Neuron. Model  juga  diiterasi    100 epoch dengan learning  rate
Kategori Kelas Audio Training Testing Burung Pipit Burung Gereja n1 Burung Gereja n2 Burung Lain 189 65 130 62 36
13 33 12
Sepi / senyap 149 24
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC
2023
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
0.007. Nilai akurasi  saat validasi 68.5% dan saat testing 62.71% pada MobileNet V1, sedangkan nilai akurasi dari model  MobileNet  V2  81.4%  saat  testing  74.29%.  Hasil klasifikasi diberikan pada tabel V dan tabel VI.
TABEL IV. C ONFUSION M ATRIX P ADA K LASIFIKASI M ENGGUNAKAN M ODEL T RANSFER L EARNING M OBILE N ET V1 128 N EURON Kelas Audio B. Pipit_n 1 B. Gereja_ n1 B. Gereja_ n2 Sepi B. Perkut ut uncertai n B. Pipit_n1 46.3% 7.4% 2.8% 4.6% 0.9% 38% B. Gereja_ n1 0 51.3% 0 0 0 48.7% B. Gereja_ n2 1.0% 0 78.8% 1.0% 0 19.2% Sepi 0 4.2% 0 65.3 % 1.4% 29.2% B. Perkutut 0 0 0 0 75% 25% f1 score 0.63 0.57 0.87 0.75 0.83
TABEL V. C ONFUSION M ATRIX P ADA K LASIFIKASI M ENGGUNAKAN M ODEL T RANSFER L EARNING M OBILE N ET V2 10
N EURON Kelas Audio B. Pipit_n 1 B. Gereja_ n1 B. Gereja_ n2 Sepi B. Perkut ut uncertai n B. Pipit_n1 78.7% 5.6% 0.9% 0.9% 0.9% 13.0% B. Gereja_ n1 0 82.1% 0 0 0 17.9% B. Gereja_ n2 0 0 84.8% 2.0% 0 13.1% Sepi 1.4% 6.9% 1.4% 55.6 % 1.4% 33.3% B. Perkutut 0 0 0 2.8% 86.1% 11.1% f1 score 0.88 0.78 0.91 0.69 0.90
Dapat  dilihat  dari  keempat  model,  nilai kalisifikasi uncertain cenderung  tinggi  ( CNN 1D  19,4% dan 23,6%,  MobileNet V1 48,7% , MobileNet V2 33,3% ).  Masalah  ini  dapat  diatasi  dengan  menyediakan  lebih banyak lagi data train. Namun karena keterbatasan lisensi gratis dari Edge Impulse, nilai akurasi pada penelitian ini bukanlan  tujuan  utama,  namun  pada  paper  ini  lebih difokuskan  pada  evaluasi  penggunaan  opsi  deploymen yang disedian oleh edge-impulse. Dan model yang belum dioptimakan  tersebut  akan  dijadikan  pertimbangan terhadap ketersediaan resource yang memadai. Isu sangat penting  dimana  akhir-akhir  ini  bebarapa  perusahaan semikonduktor sukses menanamkan model AI pada CPU 8-bit

## 4. Hasil Inference of Deployed Model
Edge  Impulse  menyediakan  dua  cara  penyematan  (  2 opsi  deployment)  :  membuat  library source  code dengan pilihan  bahasa  pemrograman,  atau  dengan  menanamkan
file  binary  yang  bisa  langsung  dimasukkan  ke  dalam board sebagai firmware. Pada penelitian ini dipilih Library Arduino  supaya  bisa  disematkan  ke  board  Seeed  Studio NRf52840 Sense.  Board Seeed Studio NRf52840 Sense, dengan prosesor ARM Cortex-M4 32-bit based processor dengan  FPU  hingga  64MHz,  RAM  256  kB, 1MB  Flash on-chip  memory ,  2MB  QSPI  Flash  On-Board  Memory dan konsumsi daya yang sangat rendah hingga 5 μA pada mode deep  sleep ,  perangkat  ini  juga  dilengkapi  6-axis Inertial Measurement Unit (IMU) , PDM dan Blueetooth 5.0. Library Arduino dibuat pada setiap model  (1D CNN dan  MobileNet)  pada  kedua  representasi  8-bit  quantized dan 32-bit floating point. Dengan menggunakan kompiler EON atau TFLite interpreter. Hasil penelitiain diplot pada 4 nilai yang berbeda per model
Deployment  pada  Edge  Impulse  menyediakan nilai  perkiraan  penggunaan  memory  pada  setiap  model dan  nilai  perkiraan  waktu    per  inference  berdasarkan pilihan deployment  board .  Pada  software  ini  disediakan baik  model  floating-point  (F)  dan  model  optimasinya (quantized  Q)  menggunakan    EON  atau  TFLite interpreter.  Library  arduino  pada  setiap  4  model  yang berbeda  tersebut  diunduh  dan  bisa  disematkan  terpisah untuk  mengukur  keandalan  board.  Hasil  nilai  inference untuk  mikrokontroller Seeed  Xiao  NRf5280  Sense bisa dilihat pada tabel VII.

## TABEL VI. H ASIL I NFRERENCE M ODEL
EON(Q)  EON(F) TFLite (Q) TFLite(F) CNN 1D RAM ( KB) 11.8 K 11.8 K 11,8 K 11,8 K Flash (KB) 34,0 K 37,6 K 34.0 K 37.6 K Akurasi (%) 81,51% 81,51% 84.9% 84.9% Time (ms) 806 ms 904 ms 806 ms 904 ms CNN 1D 10 Neuron RAM ( KB) 11.8 K 11.8 K 11,8 K 11,8 K Flash (KB) 44,1 K 35,9 K 56.6 K 71.2 K Akurasi (%) 82.07% 82.63% 82.07% 82.63% Time (ms) 807 ms 904 ms 807 ms 904 ms MobileNet V1 0.1 128 Neuron RAM ( KB) 37,0 K 54,9K 37,8K 70,8K Flash (KB) 117,8K 230,9K 117,8K 230,9K Akurasi (%) 59.04% 62.71% 68.5% 71.6% Time (ms) 428 ms 2221 ms 428 ms 2221 ms MobileNet V2 0.35 10 Neuron RAM ( KB) 216,3K 399,9K 205,3K 488,5K Flash (KB) 581,7K 1,6M 581,7K 1,6 M
2023 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Akurasi (%) 78.25% 77.12% 81.0% 81.4% Time (ms) 1510 ms  8249 ms 1510 ms 8249 ms Kinerja Sistem dengan menggunakan
Pembelajaran  mesin  embedded  sebagaimana  percobaan- percobaan  yang  telah  dilakukan  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor yang berbeda.  Model CNN 1D Kustom  memiliki nilai  akurasi  3,5%  lebih  besar  dibandingkan  dengan MobileNet V2 untuk representasi floating point dan 3,9% lebih  baik untuk  representasi quantized .  Beda  akurasi  ini biasanya  mengorbankan  jumlah  memory  footprint  dan waktu  dugaan.  Namun  pada  penelitian  ini  pada  kedua model  menggunakan  frekuensi  sampling  yang  berbeda  ( dimana  1D CNN memungkinkan menggunakan 8Ksa/detik  dan  MobileNet  dengan  ekstraksi  fitur  MFE- nya  mempersyaratkan  minimal  16Ksa/detk)  sehingga didapatkan nilai akurasi yang lebih baik dengan model 1D CNN  tanpa  mengorbankan  memory  footprint  dan  waktu dugaan.
Dalam  semua  kasus  representasi floating  point maupun quantized ,  tidak  mungkin  untuk  menerapkan model MobileNet V2 karena memerlukan x1,91 dan x1,56 dari  RAM  yang  tersedia  untuk  model  TFLite  dan  EON. Selain itu, ukuran memori model MobileNet V2 melebihi batas  Flash  memory  yang  tersedia  pada  TFlite  yaitu membutuhkan  160%  Memory  pada  floating  point  dan melebihi 50% yakni  58,17% pada quantized pada kedua TFLite  maupun  EON.  Sedangkan  model  1D CNN meskipun,  dengan  representasi  floating  pointnya-pun masih  menempati  kurang  dari  50%  dari  Flash  dan  RAM yang tersedia untuk kedua model EON dan model TFLite. Namun  demikian,  untuk  penyematan  yang  optimal algoritma  pembelajaran  mesin  pada  mikrokontroler difokuskan pada kinerja yang model terkuantisasi. Setelah kuantisasi,  ukuran  model  MobileNet  V2  adalah dikompresi  dengan  faktor  2,75  pada  MobileNet  V1 dengan  faktor  1,97  untuk  TFLite  dan  EON.  Sedangkan untuk  penggunaan  RAM  lebih  setengah  resource ditempati pada MobileNet V2, dengan penurunan  setelah kuantisasi sebesar faktor 1,85  untuk EON dan 2,38 untuk model  TFLite,  yang  mana  tidak  memungkinkan  untuk inferensi  on-board,  namun  jika  menggunakan  model MobileNet V1 penggunaan RAM 49080 bytes atau sekitar 20%  dari    dynamic  memory  sehingga  masi memungkinkan  melakukan  inference  on-board.  Adapun model CNN 1D  setelah  kuantisasi,  kompresi  tidak menurunkan  nilai  memori  footprint  dan  menurunkan 0,36%  penggunan  Flash  memory  untuk  EON.  Adapun model CNN 1D  10  neuron  setelah  kuantisasi,  kompresi tidak  menurunkan  memori  footprint  dan  justru  terdapat peningkatan  penggunaan    Flash  Memory    sebesar  3,2% untuk  EON,  hasil  ini  berbanding  terbalik  dengan  TFLite yang  justru  menurunkan  penggunaan  Flash  sebanyak 1,46%.  Kuantisasi  model CNN pada  penelitian  tidak mengurangi memory footprint tapi mengurangi pengunaan Flash,  hal  ini  sedikit  memengaruhi  keakuratan    model  (- 0,56%)  pada  1D CNN ,    MobileNet    menurunkan  3,1% keakuratan  setelah  quantisasi  akibat  penurunan  footprint memory  yang  diperlukan.  Kebutuhan Memory    footprint dalam  rasio  penggunaan    Flash  dan  RAM  yang  tersedia
digambarkan pada enam belas kasus berbeda divisualisasikan dalam Gambar 9 dan Gambar 10.
Gambar 9. Grafik Rasio Penggunaan Flash Memory Seeed Studio NRf528410 Sense model CNN 1D dan MobileNet  pada Interpreter EON dan TFLite dalam representasi floating point (F) dan quantized (Q).
Dari  grafik  10    penggunaan  interpreter    EON  atau TFLite untuk penggunaan RAM  terdapat perbedaan yang nyata  untuk  model  MobileNetV1  dan  MobileNetV2, dimana pada MobileNetV1 menurunkan 6,25% penggunaan  RAM  pada  representasi  floating  point  dan pada model MobileNetV2 saat representasi floating point menurunkan    34,61%  penggunaan  RAM,  namun  saat kuantisasi tidak ada penurunan penggunaan RAM.
Gambar 10. Grafik Rasio Penggunaan RAM  Seeed Studio NRf528410 Sense model CNN 1D dan MobileNet  pada Interpreter EON dan TFLite dalam representasi floating point (F) dan quantized (Q).
Untuk  penggunaan  interpreter  EON  atau  TFlite, penerapan modelnya dan inferensi on-board, terlihat jelas EON  membutuhkan  lebih  sedikit  memori  footprint dibandingkan  TFLite.  Namun,  kekurangan  menggunakan EON adalah sulitnya mengupdate model, berbeda dengan TFLite.  Penggunaan  EON  tidak  mempengaruhi  akurasi atau waktu inferensi karena masih menjalankan TFLite di latar belakang kompilernya [14]. Untuk kedua model, akurasinya  berbeda dimana nilai  akurasi  model  CNN  1D cenderung  lebih  baik,  sedangkan  waktu  tidak menunjukkan perbedaan   antara model terkuantisasi EON dan TFLite.
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F) E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F) E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F) E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F)
CNN 1D CNN 1D 10
neuron MobileNetV1 MobileNet V2 R as io P en gg un aa n M em or y Fl as h Axis Title 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F) E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F) E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F) E O N (Q ) E O N (F ) T FL it e( Q ) T FL it e( F)
CNN 1D CNN 1D 10
neuron
MobileNetV1 MobileNet V2 R as io P en gg un aa n R A M
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC
2023
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Pada  model  MobileNetV1,  terdapat  perbedaan  sebesar 378  ms,  dengan  MobileNetV1  memiliki  waktu  inferensi yang lebih cepat dibandingkan CNN.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa  telah dibuat suatu model kustom CNN 1D  menggunakan  edge  impulse  dengan  frekuensi  audio sampel      8Ksa/detik  dengan  ekstraksi  ciri  MFCC. Klasifikasi  suara-suara  burung  hama  padi  yang  dilakukan dengan metode kustom  menggunakan  embedded machine learning  ini  menghasilkan  suatu  rekognisi  suara  yang memungkinkan ditanam pada mikrokontroller yang sangat kecil (Tiny  ML) yaitu Seeed  Xiao  NRf52840  Sense yang memiliki  konsumsi  daya  yang  sangat  kecil  pula.  Metode CNN 1D 2 layer memberikan keakurasian rekognisi suara 82,63%  dengan  penggunaan  memori  Flash  35,9  Kbyte dengan Peak RAM 11.8 Kbyte. Jika menggunakan metode MobileNet V2 untuk mendapatkan nilai keakurasian yang hampir sama dibutuhkan ukuran  memori Flash yang  16x lebih besar dan ukuran RAM yang sekitar 17x lebih besar akibat ekstraksi ciri  MFE-nya mempersyaratkan frekuensi sampel  yang  besar  yaitu  minimal  16Ksa/detik  sehingga tidak mungkin ditanamkan pada board Seeed Xiao ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. S. Bana, D. Rahmawati, K. Joni, and M. Ulum, “Rancang  Bangun  Alat  Pengusir  Tikus  dan Burung pada Tanaman Padi,” J-Eltrik , vol. 2, no. 1, p. 53, Nov. 2021, doi: https://doi.org/10.30649/j-eltrik.v2i1.53.
[2] S.  F.  Nabilah,  R.  Agustin,  and  F.  N.  Fauziah, “Sistem Monitoring Pengusir Hama Burung Pada Tanaman  Padi  Menggunakan  Sensor  PIR  dan ESPCamera  Berbasis  Internet  Of  Thing,” Politeknik  Harapan  Tegal ,  no.  Tugas  Akhir Teknik Komputer, pp. 1–9, 2020.
[3] A. Muminov, Y. C. Jeon, D. Na, C. Lee, and H. S. Jeon,  “Development  of  a  solar  powered  bird repeller system with effective bird scarer sounds,” International  Conference  on  Information  Science and Communications Technologies, ICISCT 2017 , vol.  2017-Decem,  pp.  1–4,  2017,  doi: 10.1109/ICISCT.2017.8188587.
[4] R.  R.  Prasanna,  P.  Chowdary  Kakarla,  V.  P. Simha, and N. Mohan, “IMPLEMENTATION OF
TINY  MACHINE  LEARNING  MODELS  ON ARDUINO  33-BLE  FOR  GESTURE  AND SPEECH RECOGNITION,” Electrical Engineering and Systems Science , no. 2207, 2022,
doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.12866.
[5] W. Yu and C. Zhao, “Broad Convolutional Neural Network Based Industrial Process Fault Diagnosis with Incremental Learning Capability,” IEEE , vol.
67,  no.  6,  pp.  5081–5091,  2020,  doi: https://doi.org/10.1109/TIE.2019.2931255.
[6] J.Song,  “7.1  An  11.5TOPS/W  1024-MAC butterfly  structure  dualcore  sparsity-aware  neural processing  unit  in  8nm  flagship  mobile  SoC,”  in
2019  IEEE  International  Solid-  State  Circuits Conference  -  (ISSCC) ,  IEEE,  2019.  doi: https://doi.org/10.1109/ISSCC.2019.8662476. [7] B.  Li,  M.  H.  Najafi,  B.  Yuan,  and  D.  J.  Lilja,
“Quantized  neural  networks  with  new  stochastic multipliers,” in 2018 19th International Symposium  on  Quality  Electronic  Design (ISQED) , IEEE, 2018. doi: https://doi.org/10.1109/ISQED.2018.8357316.
[8] M.  H.  Najafi,  D.  J.  Lilja,  and  M.  Riedel, “Deterministic  methods  for  stochastic  computing using low-discrepancy sequences,” in IEEE , 2018
IEEE/ACM International Conference on
Computer-Aided  Design  (ICCAD),  2018.  doi: https://doi.org/10.1145/3240765.3240797.
[9] L.  Yang,  W.  Jiang,  W.  Liu,  and  H.  Edwin,  “Co- exploring neural architecture and network-on-chip design  for  real-time  artificial  intelligence,”  in IEEE ,  2020  25th  Asia  and  South  Pacific  Design Automation  Conference  (ASP-DAC),  2020.  doi: https://doi.org/10.1109/ASP- DAC47756.2020.9045595.
[10] W.  Dai,  C.  Dai,  S.  Qu,  J.  Li,  and  S.  Das, “07952190,” ICASSP, IEEE International
Conference  on  Acoustics,  Speech  and  Signal Processing - Proceedings , pp. 421–425, 2017.
[11] A.  Saad,  J.  Ahmed,  and  A.  Elaraby,
“Classification  of  Bird  Sound  Using  High-and Low-Complexity Convolutional Neural Networks,” Traitement  du  Signal ,  vol.  39,  no.  1, pp. 187–193, 2022, doi: 10.18280/ts.390119.
[12] H. Goëau, H. Glotin, W. P. Vellinga, Planqué, and A. R., Joly, “Lifeclef bird identification task 2016: The  arrival  of  deep  learning,”  in CLEF: Conference  and  Labs  of  the  Evaluation  Forum, 1609 , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal- 01373779, 2016, pp. 440–449.
[13] “Edge  Impulse.”  Accessed:  Sep.  18,  2023. [Online]. Available:
https://www.edgeimpulse.com/ [14] J. Jongboom, “Introducing EON: Neural networks in up to 55% less RAM and 35% less ROM,” Sep.
2020. [Online]. Available: https://www.edgeimpulse.com/blog/introducing- eon
[15] A.  Saad,  J.  Ahmed,  and  A.  Elaraby, “Classification  of  Bird  Sound  Using  High-and Low-Complexity Convolutional Neural Networks,” Traitement  du  Signal ,  vol.  39,  no.  1, pp. 187–193, 2022, doi: https://doi.org/10.18280/ts.390119.
[16] Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, “Bird  Sound  Recognition  Using  a  Convolutional Neural  Network,”  in SISY  2018  •  IEEE  16th International  Symposium  on  Intelligent  Systems and  Informatics ,  2018  IEEE  16th  International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY), Sep. 2018. doi: https://doi.org/10.1109/SISY.2018.8524677.