## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 133
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Hadi Syaputra 1 , Edi Supratman 2 , Susan Dian Purnamasari 3
1 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia 2,3 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: 1 hadisyaputra@binadarma.ac.id, 2 edi_supratman@binadarma.ac.id,
3 susandian@binadarma.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  digital  adalah convolutional  neural  network,  dalam  penelitian  ini  citra  burung  lovebird  yang terdiri  dari  8  kelas  digunakan  sebagai  dataset  untuk  pembelajaran  mendalam antara  lain  Agapornis  Cana,  Agapornis  Taranta,  Agapornis  Pullaria,  Agapornis Roseicollis,  Agapornis  Lilianae,  Agapornis  Nigrigenis,  Agapornis  Personata  dan Agapornis  Ficheri,  total  citra  yang  digunakan  800  citra  dengan  pembagian training 70% dan testing 30%. Implementasi CNN  untuk klasifikasi citra burung lovebird.  CNN  yang  digunakan  terdiri  dari  2  lapisan  konvolusi,  2  lapisan,  1 lapisan  flatten  layer,  2  lapisan  dense,  dan  2  lapisan  Dropout.  Tingkat  akurasi yang diperoleh dari model CNN dengan nilai learning rate 0.01 dan jumlah epoch sebanyak 100 mendapatkan nilai akurasi 60,83%.
Kata Kunci : lovebird, CNN, Deep Learning, klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Lovebird adalah jenis burung dengan warna bulu yang indah dan suara yang  berdu[1],  lovebird  atau  agapornis  sendiri terdiri 9  jenis  [2].  Telah ada  penelitian  yang  dilakukan  dalam  bidang  teknologi  komputer  untuk melakukan proses identifikasi dan klasifikasi jenis-jenis burung lovebird salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan  metode  fitur  ekstrasi  YCbC dan K-means Clustering untuk objek citra burung lovebird [3] penelitian yang  dilakukan  adalah  melakukan  klastering  untuk  3  jenis  burung lovebird  dengan  total  54  data  citra.  Dengan  perkembangan  teknologi sekarang  banyak  metode  yang  dilakukan  untuk  klasifikasi  citra  digital salah  satunya  dengan  menggunakan  metode  Convolutional  neural networks (CNN) [4][5][6].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
134 | Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma … ..
Convolutional  Network  (CNN)  termasuk  dalam  jenis  deep  learning karena  kedalaman  jaringannya.  Deep  learning  adalah  cabang  dari machine  learning  yang  dapat  mengajarkan  komputer  untuk  melakukan pekerjaan  selayaknya  manusia,  seperti  komputer  dapat  belajar  dari proses  training  [7],  Jaringan  konvolusional  adalah  jenis  jaringan  saraf khusus yang dioptimalkan untuk mempelajari representasi gambar [8].
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma  CNN  untuk  melakukan kalsifikasi semantik dengan memberikan label semantik dari objek jenis burung  lovebird,  kelas  burung  lovebird  yang  digunakan  terdiri  dari  8 kelas,  antara  lain  agapornis  cana,  agapornis  taranta,  agapornis  pullaria, agapornis  roseicollis,  agapornis  lilianae,  agapornis  nigrigenis,  agapornis personata, dan agapornis fischeri yang diperoleh dari pengumpulan data citra sesuai dengan karakteristik dari jenis burung lovebird.
Pengujian terhadap implementasi metode CNN untuk membedakan jenis burung  lovebird  dilakukan  pada  training  jaringan,  kemudian  jaringan tersebut diuji dengan data validasi. jaringan yang telah diuji dengan data validasi kemudian diterapkan untuk proses data tes. Pengujian dilakukan dengan  metode  stratified  cross  validation  untuk  mengukur  akurasi berdasarkan  matriks  konfusi.  Hasil  kajian  ini  diharapkan  bermanfaat sebagai  pendekatan  untuk  membantu  interpreter  dalam  menentukan objek yang sulit diinterpretasi secara visual. Sehingga diperoleh efisiensi dalam melakukan klasifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  citra  burung  lovebird  8 jenis menggunakan CNN dengan arsitektur  dapat dilihat dari Gambar 1. Berdasarkan  Gambar  1  inputan  citra  burung  lovebird  masuk  ke  proses feature  learning  dengan  tahap  pertama  convolution  Conv2D  dengan ukuran 3x3 dan filter sebanyak 32 aktivitas RELU  (Retrified linier unit) menghasilkan  ukuran    baru  30x30,  dilapisi  dengan  pooling MaxPooling2D  dengan  kernel  pooling  2x2  dengan  menghasilkan  matrik baru  15x15,  convolution  Conv2D  dari  gambar  15x15  dengan  filter  32 ukuran  kernel  3x3    dan  aktivasi  RELU    menghasilkan  gambar  13x13, selanjutnya  lapisan  pooling  MaxPoolin2D  yang  kedua  dengan menghasilkan  matrik  6x6,  terakhir  flatten  dan  fully  connected  untuk mengurangi overfitting pada proses training, dengan nilia dropout yang digunakan sebesar 0,5 ditutup dengan softmax.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Hadi Syaputra, Edi Supratman, at all | 135
Gambar 1. Arsitektur Jaringan CNN

## 2.1 Pra-pemrosesan data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  sample  acak yang  didapat  dari  google  image  sejumlah  total  800  citra,  dimana pembagian citra sesuai kelas yang terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Summary of the lovebird class Lovebird Type Total Agapornis Cana 100 Agapornis Taranta 100 Agapornis Pullaria 100 Agapornis Roseicollis 100 Agapornis Lilianae 100 AgapornisNigrigenis 100 Agapornis Personata 100 Agapornis Fischeri 100 Total 800

## 2.2 Pembagian Data
Data  jenis  burung  lovebird  selanjutnya  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Data  pelatihan  digunakan  untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
136 | Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma … ..
melakukkan  proses  pembelajaran  dan  data  pengujian  digunakan  untuk melakukkan pengujian setelah pelatihan. Untuk data dibagi menjadi 70% data  pelatihan  dan  30%  data  pengujian  dari  seluruh  total  data  citra sebanyak 800 citra, sehingga pembagiannya menjadi total data pelatihan sebanyak 560 citra, dan data pengujian sebanyak 240 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pembagian data lovebird class Kategori klas Jumlah Train % Test % Agapornis Cana 100 70 70 30 30 Agapornis Taranta 100 70 70 30 30 Agapornis Pullaria 100 70 70 30 30 Agapornis Roseicollis 100 70 70 30 30 Agapornis Lilianae 100 70 70 30 30 AgapornisNigrigenis 100 70 70 30 30 Agapornis Personata 100 70 70 30 30 Agapornis Fischeri 100 70 70 30 30 Total 800 560 240

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Contoh jenis burung lovebird, baris pertama agapornis cana, agapornis  fichceri, agapornis  lilianae, agapornis  nigrigenis dan baris kedua agapornis personata, agapornis pullarius, agapornis roseicollis, agapornis taranta
(dari kiri kekanan)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Hadi Syaputra, Edi Supratman, at all | 137
Gambar 2 merupakan contoh citra burung lovebird berdasarkan jenisnya yang  terdiri  dari  8  jenis,  selanjutya  akan  dilatih  menggunakan  model yang telah dirancang.

## 3.1 Model Convolutionan Neural Network (CNN)
Model  yang  diterapkan  dari  usulan  arsitektur  CNN  menghasilkan  total parameter  sebanyak 158,760 dapat dilihat dari tabel 3.
Tabel 3. Ringkasan network yang diusulkan
Layer Output Shape Trainable Parameters conv2d (Conv2D) (None, 30, 30 , 32) 896 max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 15, 15, 32) 0 Conv2d_1 (Conv2D) (None, 13, 13, 32) 9248 max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 6, 6, 32) 0 dropout  (Dropout) (None, 6, 6, 32) 0 Flatten (Flatten) (None, 1152) 0 dense (Dense) (None, 128) 147584 dropout_1 (Dropout) (None, 128) 0 dense_1 (Dense) (None, 8) 1032 Softmax / Clasification Total Parameters : 158,760

## 3.2 Experiments Analysis
Pada  proses  pelatihan,  ada  beberapa  nilai  parameter  yang  diinisialisasi antara lain jumlah epoch dan learning rate. Jumlah epoch yang digunakan adalah 100 epoch  dan learning rate 0,01. Perancangan model CNN pada penelitian  ini,  citra  masukan  yang  digunakan  berukuran  32  x  32  x  3. Dengan 32  x  32  merupakan  panjang  dan lebar  citra  serta 3  merupakan komponen  warna  yang  dimiliki  yaitu  RGB  (Red,  Green,  Blue).  Untuk optimasinya  menggunakan  Stochastic  Gradient  Descent  dan  nilai momentumnya 0.9, dapat dilihat dari Figure 3.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
138 | Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma … ..
Gambar 3. Perbandingan antara Training dan Custome model
Hasil dari proses pengujian dapat dilihat dari tabel confusion matrix pada tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix Matriks Kelas Prediksi Pe rso na ta
N ig ri ge ni s Ro se ic ol lis Ta ra nt a Ca na Fi sc he ri Pu lla ri a Li lia na e
Personata 21 1 1 1 0 1 2 8 Nigrigenis 2 17 2 0 1 4 0 1 Roseicollis 0 0 18 0 1 6 2 2 Taranta 1 2 1 18 2 0 7 3 Cana 1 3 1 0 15 0 1 0 Fischeri 2 0 5 0 2 19 0 2 Pullaria 0 1 3 5 1 3 18 1 Lilianae 2 0 0 1 1 5 3 20
Tabel  5  menunjukkan  hasil  eksperimen  dari  model  CNN  dengan menampilkan nilai precision, recall, dan f1-score perkelas.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Hadi Syaputra, Edi Supratman, at all | 139
Tabel 4. Accuracy of the model CNN
Kategori kelas Precision  Recall  F1-score support Personata 0.68 0.49 0.57 35 Nigrigenis 0.66 0.70 0.68 27 Roseicollis 0.53 0.59 0.56 29 Taranta 0.68 0.68 0.68 34 Cana 0.54 0.62 0.58 21 Fischeri 0.74 0.57 0.64 30 Pullaria 0.51 0.62 0.56 32 Lilianae 0.53 0.56 0.55 32
Berdasarkan Tabel 5, terlihat bahwa nilai  precision tertinggi pada kelas fischeri  dengan  nilai  0.74,  nilai  recall  tertinggi  pada  kelas  Nigrigenis dengan nilai  0.70, dan nilai  f1-score  tertinggi pada  kelas  Nigrigensi  dan Taranta dengan nilai 0.68. untuk rata-rata nilai accuracy adalah 60.83% dengan jumlah data testing sebanyak 240 data citra.

## 4. KESIMPULAN
Metode  CNN  berhasil  diimplementasikan  untuk  klasifikasi  citra  digital burung lovebird, dari hasil penelitian didapatkan akurasi 60.83% dengan 100 epoch dengan data training sebanyak 560 data  citra dan data testing sebanyak  240  data  citra,  penelitian  ini  belum  maksimal  perlu pengembangan  model,  fitur  ekstarasi  dan  penerapan  hyperparameter tuning  untuk  menemukan  performa  yang  paling  baik  dari  citra  dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Subono,  A.  Hidayat,  V.  A.  Wardhany,  and  A.  Fahmi,  “Smart  Cage Bird Lovebird  Based  on  Arduino  Using  Internet  of  Thing,” Proc.  - 2019 2nd Int. Conf. Comput. Informatics Eng. Artif. Intell. Roles Ind. Revolut. 4.0, IC2IE 2019 , pp. 126 – 130, 2019.
[2] R. E. Moreau, “Aspects of Evolution in the Parrot Genus Agapornis,” Ibis (Lond. 1859). , vol. 90, no. 2, pp. 206 – 239, 1948.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 3, No. 3, May 2022 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
140 | Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma … ..
[3] Y. S. T, I. Aprilia, J. Yos, S. Pabean, and D. Probolinggo , “Identifikasi Jenis-Jenis  Burung  Lovebird  Menggunakan  Pengolahan  Citra Digital Dengan Metode K- Means Clustering,” vol. 4, no. September,
pp. 445 – 456, 2020.
[4] A.  T.  Vo,  H.  S.  Tran,  and  T.  H.  Le,  “Advertisement  image classification using convolutional ne ural network,” Proc. - 2017 9th
Int.  Conf.  Knowl.  Syst.  Eng. KSE  2017 ,  vol.  2017-January,  pp.  197 –
202, 2017.
[5] J.  Li,  C.  Wang,  S.  Wang,  H.  Zhang,  and  B.  Zhang,  “Classification  of very  high  resolution  SAR  image  based  on  convolutional  neural network,” RSIP 2017 - Int. Work. Remote Sens. with Intell. Process.
Proc. , pp. 1 – 4, 2017.
[6] A. Wang, Y. Wang, and Y. Chen, “Hyperspectral image classification based  on  convolutional  neural  network  and  random  forest,” Remote Sens. Lett. , vol. 10, no. 11, pp. 1086 – 1094, 2019.
[7] L.  Deng  and  D.  Yu,  “Deep  learning:  Methods  and  applications,”
Found. Trends Signal Process. , vol. 7, no. 3 – 4, pp. 197 – 387, 2013. [8] Y.  Lecun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  “Deep  learning,” Nature ,  vol. 521, no. 7553, pp. 436 – 444, 2015.
[9] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka,  “Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada Citra Resolusi Tinggi,” Geomatika , vol. 24, no. 2, p. 61, 2018.
[10] L.  Marifatul  Azizah,  S.  Fadillah  Umayah,  and  F.  Fajar,  “Deteksi Kecacatan  Permukaan  Buah  Manggis  Menggunakan  Metode  Deep Learning dengan Konvolusi Multilayer,” Semesta Tek. , vol. 21, no. 2, pp. 230 – 236, 2018.