DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Klasifikasi Gambar Batu-Kertas-Gunting Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Fungsi Callback untuk Mencegah Overfitting
Samidin *1 , Akhmad Fadjeri 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen, Indonesia Email: 1 samidinsampoerna@gmail.com, 2 fadjeri.akhmadfadjeri@gmail.com

## Abstrak
Dalam  era  modern,  kecerdasan  buatan  (AI)  dan machine  learning ,  khususnya  teknik machine  learning ,  telah menjadi  integral  dalam  perkembangan  teknologi.  Implementasi Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam klasifikasi gambar sering mengalami masalah overfitting , di mana model terlalu beradaptasi dengan data latih dan kurang  mampu  menggeneralisasi  data  uji.  Untuk  mencegah overfitting ,  penelitian  ini  menggunakan callback , seperti Early Stopping , Model Checkpointing , dan CSV Logging . Dataset gambar batu-kertas-gunting diperoleh dari Github Dicoding dan diproses dengan pembagian subset , augmentasi data, dan generator data. Model CNN dirancang  dengan  lapisan  konvolusi,  lapisan pooling ,  dan  lapisan Dense. Optimizer, fungsi loss ,  dan  metrik evaluasi dipilih sesuai tugas klasifikasi gambar. Melalui pelatihan model, akurasi meningkat dari 48.75% menjadi 98.75%,  sementara loss menurun  dari  0.9794  menjadi  0.0448.  Evaluasi  pada  data  validasi  juga  menunjukkan peningkatan  konsisten.  Pelatihan  dihentikan  pada epoch ke-18  setelah  mencapai  akurasi  di  atas  98%,  untuk mencegah overfitting dan  mengoptimalkan  waktu  pelatihan.  Kesimpulan  menunjukkan  bahwa  penggunaan callback efektif dalam mencegah overfitting dan meningkatkan akurasi model CNN dalam klasifikasi gambar batu- kertas-gunting. Ini menjadi strategi penting dalam meningkatkan kualitas hasil akhir model.
Kata  kunci: Callback,  Convolutional  Neural  Network,  Kecerdasan  Buatan,  Klasifikasi  Gambar,  Machine Learning, Overfitting

## Abstract
In  the  modern  era,  artificial  intelligence  (AI)  and  machine  learning  techniques  have  become  integral  in technological  advancements.  The  implementation  of  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  in  image classification often faces the issue of overfitting, where the model adapts too closely to the training data and fails to generalize well to test data. To mitigate overfitting, this research employs callbacks, such as Early Stopping, Model Checkpointing, and CSV Logging. The rock-paper-scissors image dataset is obtained from Github Dicoding and processed through subset division, data augmentation, and data generators. The CNN model is designed with convolutional  layers,  pooling  layers,  and  Dense  layers.  Optimizers,  loss  functions,  and  evaluation  metrics  are selected according to the image classification task. Through model training, accuracy increases from 48.75% to 98.75%,  while  loss  decreases  from  0.9794  to  0.0448.  Evaluation  on  validation  data  also  shows  consistent improvement. Training is halted at the 18th epoch after achieving accuracy above 98%, to prevent overfitting and optimize training time. The conclusion indicates that the use of callbacks is effective in preventing overfitting and enhancing  the  accuracy  of  CNN  models  in  rock-paper-scissors  image  classification.  This  becomes  a  crucial strategy in improving the quality of the final model outcomes.
Keywords : Artificial  Intelligence,  Callback,  Convolutional  Neural  Network,  Image  Classification,  Machine Learning, Overfitting

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  modern,  kecerdasan  buatan Artificial  Intelligence ,  (AI)  dan machine  learning telah menjadi  bagian  integral  dari  perkembangan  teknologi.  Khususnya,  teknik machine  learning telah mendorong peningkatan luar biasa dalam pengolahan citra dan pengenalan pola (Fadjeri, 2020). AI dan machine  learning telah  membuka  peluang  baru  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  pengenalan  wajah (Kurniawan  &  Kusrini,  2023),  otomasi  proses  industri,  dan  klasifikasi  gambar.  Dalam  konteks
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
klasifikasi  gambar, AI dan machine  learning telah  membawa  dampak  yang  signifikan.  Misalnya, penggunaan teknik-teknik machine learning telah menjadi pilihan utama dalam memecahkan berbagai tugas  klasifikasi  gambar  (Sarker,  2021).  Teknik  ini  telah  digunakan  dalam  aplikasi  praktis,  seperti kendaraan otonom yang menggunakan visi komputer untuk mengenali rambu lalu lintas dan objek di sekitarnya (Liyanthy, 2024). Dalam hal ini, klasifikasi gambar batu-kertas-gunting menjadi satu contoh yang  menarik,  yang  memiliki  potensi  aplikasi  dalam  permainan,  pengenalan  gestur,  dan  bahkan pengendalian perangkat berbasis citra (Fadjeri, 2023).
Beberapa penelitian terdahulu juga telah mengaplikasikan CNN dalam klasifikasi gambar dengan konteks  yang mirip, seperti  klasifikasi citra  permainan  batu-kertas-gunting (Naufal  et  al.,  2021).  dan klasifikasi citra permainan batu-kertas-gunting menggunakan Probabilistic Neural Network (Siregar et al., 2021). Namun, permasalahan yang umum terjadi dalam implementasi CNN adalah Overfitting terjadi ketika  model  terlalu  cocok  dengan  data  pelatihan  dan  kehilangan  kemampuan  untuk  secara  tepat mengeneralisasi terhadap data pengujian . . Pengembangan metode untuk mencegah overfitting menjadi hal  yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan  performa  model.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan adalah penggunaan fungsi callback yang memonitor proses pelatihan dan memberhentikan pelatihan ketika ditemukan tanda-tanda overfitting (Ikhsal et al., 2023).
Sebagai contoh, Aristyanto dan (Aristyanto & Kurniawan, 2021) telah mengembangkan metode Neural  Machine  Translation  berdasarkan  hyperparameter  neural  network  dengan  mengambil pendekatan yang serupa dalam mengatasi kompleksitas model. (Fadillah et al., 2021) juga menggunakan teknik  data augmentasi untuk  mengatasi  keterbatasan  data  pada  model  penerjemah  bahasa  isyarat Indonesia. Melihat penelitian-penelitian terdahulu dan tantangan yang dihadapi, penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  metode  klasifikasi  gambar  batu-kertas-gunting  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan penerapan fungsi callback untuk mencegah overfitting . Referensi dari penelitian  terkait,  seperti  klasifikasi  citra  permainan  batu-kertas-gunting  (Fauzy  et  al.,  2023)  dan penggunaan CNN dalam konteks klasifikasi gambar (Siregar et al., 2021), akan menjadi landasan teoritis dalam pengembangan dan peningkatan metode yang diusulkan.
Penelitian ini juga akan merujuk pada penelitian-penelitian terkait lainnya yang berhasil mengatasi permasalahan  sejenis,  seperti  penggunaan Recurrent  Neural  Network (Tarkus  et  al.,  2020)  dalam klasifikasi  kualitas  telur  puyuh  dan  penggunaan  CNN  dalam  mendeteksi api  (WICAKSONO,  2020), untuk  mendapatkan  wawasan  lebih  lanjut  mengenai  pengaplikasian  teknik  kecerdasan  buatan  dalam berbagai konteks.
Dalam penelitian ini, gap research yang ditemukan adalah kekurangan metode klasifikasi gambar yang  efektif  dan  handal  dalam  mengatasi  permasalahan  overfitting.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan metode klasifikasi gambar batu-kertas-gunting  yang  handal  dan  efektif,  serta  membantu  mendorong  penggunaan  teknologi kecerdasan buatan dalam berbagai aplikasi praktis.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  langkah,  yaitu pengumpulan Dataset, pra prosesing data, pembuatan model CNN , compile model, penerapan callback dan pelatihan model yang dapat di lihat pada Gambar 1.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin
e-ISSN: 2808-1366

## 2.1. Pengumpulan Dataset
Proses  pengumpulan  data  melibatkan  serangkaian  langkah  untuk  menghimpun  informasi  yang diperlukan dalam mendukung penelitian (Yudhana et al., n.d.). Dataset yang digunakan dalam studi ini terdiri dari kumpulan gambar yang mencakup kategori Rock, Pape r, dan Scissor , yang telah diperoleh dari repositori GitHub Dicoding. Kemudian, data tersebut diekstraksi.

## 2.2. Pra prosesing Data
Preprocessing merupakan langkah krusial dalam persiapan data untuk analisis atau model machine learning , yang melibatkan membersihkan, menormalkan,  dan mempersiapkan  data  agar  dapat  diolah dengan lebih efisien oleh algoritma (Putra et al., 2024). Salah satu tahap dalam mempersiapkan data untuk  pelatihan  atau  pengujian  model  adalah  membagi  dataset  menjadi  subset  untuk  pelatihan  dan pengujian  menggunakan  paket split  folders .  Setelah  itu,  dilakukan augmentasi data  dengan menggunakan  objek Image  Data  Generator ,  di  mana  berbagai  transformasi  kecil  seperti  rotasi, pemutaran, dan pembalikan diterapkan pada gambar-gambar dalam dataset pelatihan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan variasi data dan mencegah overfitting selama proses pelatihan model. Akhirnya, generator data dibuat menggunakan objek Image Data Generator yang telah dikonfigurasi sebelumnya. Generator ini akan memuat gambar-gambar dalam batch ke dalam model selama proses pelatihan atau pengujian.

## 2.3. Pembuatan Model
CNN merupakan jenis neural network yang dirancang khusus untuk mengolah data dua dimensi. Menurut (Nugroho et al., 2020), CNN termasuk dalam kategori Deep Neural Network karena memiliki struktur yang dalam dan sering digunakan untuk menganalisis data citra. Pembuatan arsitektur model Convolutional  Neural  Network (CNN)  melibatkan  penggabungan  beberapa  lapisan  konvolusi  dan pooling , yang kemudian diikuti oleh lapisan-lapisan Dense untuk tujuan klasifikasi. Desain arsitektur ini harus dipertimbangkan dengan cermat, mengingat kompleksitas dataset yang digunakan serta tujuan akhir dari proses klasifikasi.

## 2.4 Kompilasi Model
Setelah  merancang  arsitektur  model,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  kompilasi  model dengan mengatur parameter tertentu. Menurut (Omar et al., 2021), dalam konteks ini, model akan di- compile dengan  menggunakan optimizer  Adam dan loss  function berupa sparse  categorical  cross entropy .  Pemilihan optimizer yang  tepat  dan  fungsi loss yang  sesuai  sangat  penting  dalam  kasus klasifikasi gambar batu-kertas-gunting untuk mencapai hasil yang optimal.

## 2.5 Penerapan Callback
Dalam  pelatihan  model,  penggunaan callback sangat  penting  untuk  memantau  dan  mengontrol proses agar menghindari overfitting dan meningkatkan kualitas model secara keseluruhan, sebagaimana dijelaskan oleh (Arisandi & Satya, 2022). Salah satu callback yang berguna adalah Early Stopping , yang memungkinkan  proses  pelatihan  dihentikan  secara  otomatis  jika  akurasi  data  telah  mencapai  nilai tertentu,  sehingga  menghindari overfitting .  Selain  itu, Model  Checkpointing dan CSV  Logging juga merupakan callback yang membantu dalam memantau dan mencatat kemajuan pelatihan model. Dengan menggunakan callback ini secara bijak, kita dapat mengoptimalkan proses pelatihan dan memperoleh model yang lebih baik.

## 2.6 Pelatihan Model
Dalam proses pelatihan model CNN , data training digunakan untuk mengajari sistem agar dapat mengenali pola yang diinginkan, seperti yang dijelaskan (Saputra et al., 2021). Tahapan ini melibatkan penggunaan dataset pelatihan yang telah dibagi dan diperluas. Prosesnya melibatkan iterasi berulang di mana parameter model disesuaikan agar sesuai dengan data pelatihan. Selama iterasi ini, model akan
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
menyesuaikan bobotnya untuk meminimalkan loss dan meningkatkan akurasi. Dengan demikian, model dilatih  menggunakan  dataset  pelatihan  yang  telah  disiapkan  sebelumnya,  dengan  harapan  dapat menghasilkan model yang mampu mengenali pola dengan lebih baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan pada penelitian ini menggunakan Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian  ini  terdiri  dari  empat  langkah,  yaitu  Dataset,  pra  prosesing  data,  pembuatan  model CNN , compile model, penerapan callback dan pelatihan model.

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sampel gambar Rock, Paper, dan Scissor dapat di lihat pada Gambar 2 yang diperoleh dari Github Dicoding. data tersebut diekstrak ke direktori /tmp.  Proses  ini  melibatkan  membuka file  zip tersebut,  mengekstrak  seluruh  isinya,  dan  kemudian menutup file zip setelah selesai. Setelah ekstraksi, dataset tersebut siap untuk diproses lebih lanjut
Gambar 2 . Gunting Batu Kertas
Dataset  ini  terbagi  menjadi  3  folder  dengan  total  masing-masing  726  gambar  batu,  712  gambar kertas, dan 750 gambar gunting yang dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Dataset Class Jumlah Batu 726 Kertas 712 Gunting 750
Untuk  memperluas  variasi  data  dan  mencegah overfitting ,  teknik  augmentasi  juga  diterapkan dengan  menggunakan Image Data Generator . Rescale dilakukan  dengan  faktor  1./255,  sedangkan augmentasi  lainnya  termasuk  rotasi  hingga  20  derajat, flip  horizontal ,  sudut shear hingga  0.2,  dan pengisian piksel kosong dengan piksel terdekat dapat di lihat tabel 2.
Tabel 2. Tipe Proses Data Augmentation Data Augmentasi Nilai rescale 1./255 Rotation range 20 derajat Horisontal flip true Shear range 0.2 Fill mode Nearest
Generator data ini yang terdapat di tabel 3 digunakan untuk memuat gambar-gambar dalam dataset yang  terorganisir  dalam  direktori-direktori  pelatihan  dan  validasi.  Gambar-gambar  tersebut  diubah ukurannya menjadi 150x150 piksel, dibagi menjadi batch-batch dengan ukuran 32 gambar untuk setiap iterasi pelatihan, dan label-labelnya dihasilkan dalam format one hot encoding karena terdapat beberapa
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
kelas  yang  harus  diprediksi.  Hal  ini  mempersiapkan  data  untuk  pelatihan  model  pengenalan  gambar tangan berdasarkan bentuk batu, gunting, atau kertas.
Tabel 3. Image Data Generator Generator Directory Target Size Batch Size Class Mode Train generator train_dir (150, 150) 32 categorical Validation generator validation_dir (150, 150) 32 categorical

## 3.2. Pembuatan Model
Pada model CNN terdapat empat lapisan konvolusi dengan jumlah filter berturut-turut 32, 64, 128, dan  256.  Setiap filter  memiliki  ukuran  3x3 dan  menggunakan  fungsi  aktivasi ReLU .  Lapisan-lapisan konvolusi  yang  terdapat  pada  tabel  4,  yang  bertujuan  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari gambar. Setiap lapisan konvolusi menggunakan filter untuk mengaplikasikan operasi konvolusi pada gambar  input.  Lapisan-lapisan MaxPooling digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  spasial  gambar, sehingga mengurangi jumlah  parameter  dan  komputasi  yang  diperlukan  dalam model.  Setelah setiap lapisan konvolusi, terdapat lapisan MaxPooling dengan ukuran pool 2x2. Lapisan Flatten bertugas untuk mengubah hasil dari lapisan konvolusi dan pooling menjadi vektor satu dimensi, yang kemudian akan menjadi input untuk lapisan-lapisan Dense di bagian selanjutnya dari model. Lapisan-lapisan Dense atau fully  connected  layers bertujuan  untuk melakukan  klasifikasi  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diekstraksi oleh lapisan-lapisan konvolusi sebelumnya. Dalam model ini, terdapat dua lapisan Dense dengan 512 unit  pada  masing-masingnya,  yang  menggunakan  fungsi  aktivasi ReLU .  Lapisan output terakhir menerapkan  fungsi  aktivasi softmax untuk  mengklasifikasikan  gambar  ke  dalam  salah  satu  dari  tiga kelas: batu, kertas, atau gunting.
Tabel 4. Struktur Model CNN Layer (type) Output Shape Param# conv2d (Conv2D) (None, 148, 148, 32) Filter size=3x3; Act=ReLU max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 74, 74, 32) Pool size=2x2 conv2d_1 (Conv2D) (None, 72, 72, 64) Filter size=3x3; Act=ReLU conv2d_1 (Conv2D) (None, 72, 72, 64) Filter size=3x3; Act=ReLU max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 36, 36, 64) Pool size=2x2 conv2d_2 (Conv2D) (None, 34, 34, 128) Filter size=3x3; Act=ReLU max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 17, 17, 128) Pool size=2x2 conv2d_3 (Conv2D) (None, 15, 15, 256) Filter size=3x3; Act=ReLU max_pooling2d_3 (MaxPooling2D) (None, 7, 7, 256) Pool size=2x2 flatten (Flatten) (None, 12544) - dense (Dense) (None, 512) Act=ReLU
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Dapat di lihat pada Gambar 3 Dalam model Convolutional Neural Network (CNN) fungsi aktivasi ReLU ( Rectified Linear Unit ) digunakan pada lapisan-lapisan konvolusi dan lapisan Dense sepenuhnya terhubung. Fungsi ini mengubah nilai input menjadi 0 jika nilainya negatif , sementara nilai positif tidak berubah.  Di  sisi  lain,  fungsi  aktivasi Softmax digunakan  pada  lapisan output untuk  menghasilkan probabilitas kelas dalam masalah klasifikasi multi-kelas. Softmax memperhitungkan nilai eksponensial dari  setiap  nilai  input  dan  membaginya  dengan  jumlah eksponensial dari  semua  nilai input , menghasilkan distribusi probabilitas yang menggambarkan kepercayaan model terhadap setiap kelas

## 3.3. Compile Model
Metode compile digunakan untuk mengonfigurasi model untuk proses pelatihan. Optimizer adam Ini  adalah  algoritma  optimasi  yang  digunakan  untuk menyesuaikan  bobot jaringan  selama  pelatihan. Algoritma Adam merupakan optimizer yang sering digunakan dalam pelatihan jaringan neural karena keefektifannya. Loss  categorical  crossentropy Ini  adalah  fungsi  kerugian  yang  digunakan  selama pelatihan. Dalam kasus klasifikasi multi-kelas seperti yang dilakukan di sini, categorical crossentropy adalah  pilihan  yang  umum. Metrics  accuracy Ini  adalah metrik evaluasi  yang  akan  dipantau  selama pelatihan  dan  evaluasi  model.  Dalam  hal  ini, akan dipantau  akurasi  persentase kelas  yang  diprediksi dengan benar untuk mengevaluasi kinerja model.

## 3.4. Penerapan Callback
Pada penelitian ini, callback digunakan sebagai salah satu strategi yang efektif dalam mencegah overfitting dan meningkatkan akurasi model Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi gambar  batu-kertas-gunting.  Dengan  penerapan callback ,  model  dapat  dihentikan  pada  titik  optimal untuk  mencegah overfitting, yaitu  kondisi  di  mana  model  terlalu  mempelajari  data  pelatihan  dan kehilangan  kemampuan  untuk generalisasi  pada  data baru.  Gambaran visual  dari  penerapan callback yang dapat di lihat pada gambar 4 menunjukkan bahwa pelatihan model dihentikan setelah acuraccy dan validasi accuracy di tentukan yaitu mencapai tingkat akurasi lebih dari 0.98 dan validasi akurasi lebih dari sama dengan 0.97, sehingga model tidak terlalu beradaptasi dengan data pelatihan. Selain itu, Model Checkpointing dan CSV  Logging juga  merupakan callback yang  membantu  dalam  memantau  dan mencatat kemajuan pelatihan model. Dengan demikian, callback berperan penting dalam meningkatkan kemampuan generalisasi model CNN yang dilatih, sehingga model dapat memberikan performa yang baik saat diimplementasikan dalam situasi dunia nyata.
Gambar 4. Function Callback

## 3.4. Pelatihan Model
Kemudian, digunakan metode fit untuk memulai proses pelatihan model. Berikut adalah penjelasan tentang argumen yang diatur train generator Ini adalah generator data untuk data pelatihan. Steps per epoch = 25 ini adalah jumlah batch yang dieksekusi pada setiap epoch pelatihan. Dalam hal ini, telah diatur menjadi 25. Jumlah ini dipilih secara arbitrer dan dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan. Epochs = 20 ini adalah jumlah epochs iterasi lengkap melalui seluruh dataset yang dieksekusi selama pelatihan. Validation data validation generator ini adalah generator data untuk data validasi. Validation steps = 5 ini adalah jumlah batch yang dieksekusi pada setiap epoch evaluasi validasi. Dalam hal ini, telah diatur menjadi 5. Seperti steps per epoch , jumlah ini dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan. Verbose 1 Ini adalah level detail dari output yang ditampilkan selama pelatihan. CSV logger Merupakan
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
objek callback yang digunakan untuk mencatat metrik pelatihan ke file CSV yang dapat di lihat di table 5. Pilihan ini mengatur agar output ditampilkan untuk setiap epoch. Setelah menjalankan kode ini, model akan melalui proses pelatihan dan evaluasi, dan histori pelatihan akan disimpan dalam variabel history . Histori ini dapat digunakan untuk memvisualisasikan kinerja pelatihan model.
Tabel 5. Training Model
Pelatihan  model Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  klasifikasi  gambar  batu-kertas- gunting, terlihat bahwa model mengalami peningkatan performa seiring dengan berjalannya epoch . Pada awal pelatihan yang dapat dilihat pada table 6, akurasi model hanya sekitar 48.75%, tetapi meningkat secara signifikan menjadi 98.75% pada akhir pelatihan. Demikian pula, loss model menurun dari 0.9794 menjadi 0.0448, menunjukkan bahwa model semakin mempelajari pola yang ada dalam data. Di sisi lain, evaluasi pada data validasi juga menunjukkan peningkatan yang, dengan akurasi meningkat dari 68.12%  menjadi  98.12%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  telah  belajar  untuk  secara  efektif membedakan antara gambar batu, kertas, dan gunting, dan mampu melakukan klasifikasi dengan sangat baik pada data yang tidak dilihat sebelumnya. Penting untuk dicatat bahwa pelatihan model dihentikan lebih  awal  pada epoch ke-18  karena  akurasi  telah  mencapai  di  atas  98%,  sehingga  menghindari overfitting dan mengoptimalkan waktu pelatihan. Overall, hasil pelatihan ini konsisten yang dapat di lihat pada Gambar 5 menunjukkan bahwa model CNN berhasil mengatasi tugas klasifikasi dengan baik dan siap untuk digunakan dalam aplikasi praktis.
Tabel 6. Hasil Pelatihan Model Epoch Train Loss Train Accuracy Validation Loss Validation Accuracy Duration/Epoch  Duration/Step 1 0.9794 0.4875 0.7155 0.6812 65s 3s 2 0.5562 0.8075 0.4026 0.8562 57s 2s 3 0.2888 0.9025 0.2831 0.8938 58s 2s 4 0.2343 0.9237 0.2076 0.9375 56s 2s 5 0.1776 0.9400 0.1351 0.9563 58s 2s 6 0.1831 0.9362 0.1283 0.9438 56s 2s 7 0.1569 0.9538 0.2026 0.9500 56s 2s 8 0.1224 0.9563 0.1477 0.9438 61s 2s 9 0.1235 0.9550 0.0543 0.9750 56s 2s 10 0.1191 0.9638 0.0693 0.9750 62s 3s 11 0.1306 0.9550 0.1173 0.9688 55s 2s 12 0.0803 0.9712 0.0696 0.9750 57s 2s 13 0.0865 0.9737 0.0522 0.9812 57s 2s 14 0.0632 0.9812 0.1293 0.9688 56s 2s 15 0.0564 0.9825 0.2415 0.9500 55s 2s 16 0.0728 0.9712 0.1351 0.9750 56s 2s 17 0.0608 0.9812 0.1221 0.9688 61s 2s 18 0.0448 0.9875 0.1072 0.9812 54s 2s
Parameter Nilai Epoch 20 Batch Size 25 Validation Step 5 Optimizer Adam Optimizer Metric Accuracy Loss Function Categorical Cross Entropy Verbose 1 Callbacks CSV logger
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 5 . Grafik Akurasi dan Model Los Validasi

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan callback dalam proses pelatihan model Convolutional  Neural  Network (CNN)  efektif  dalam  mencegah overfitting dan  meningkatkan akurasi model. Dengan mengimplementasikan callback, model dapat dihentikan saat mencapai tingkat akurasi  yang  tinggi  yaitu  98%,  menghindari overfitting ,  dan  meningkatkan  kemampuan  generalisasi model pada data baru. Hal ini membantu dalam meningkatkan performa model CNN dalam klasifikasi gambar  batu-kertas-gunting. Callback menjadi  strategi  yang  penting  dalam  mengoptimalkan  proses pelatihan model dan meningkatkan kualitas hasil akhir model.

## DAFTAR PUSTAKA
Arisandi,  L.,  &  Satya,  B.  (2022).  Sistem  Klarifikasi  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (Bisindo)  Dengan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. Jurnal Sistem Cerdas , 5 (3), 135–146. https://doi.org/10.37396/jsc.v5i3.262
Aristyanto,  M.  Y.,  &  Kurniawan,  R.  (2021).  Pengembangan  Metode  Neural  Machine  Translation Berdasarkan Hyperparameter Neural Network. Seminar Nasional Official Statistics , 2021 (1), 935– 946. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.789
Fadillah,  R.  Z.,  Irawan,  A.,  Susanty,  M.,  &  Artikel,  I.  (2021).  Data  Augmentasi  Untuk  Mengatasi Keterbatasan  Data  Pada  Model  Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO). Jurnal Informatika , 8 (2), 208–214. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/10768
Fadjeri, A. (2020). Pengolahan Citra Digital Untuk Menghitung Ekstrasi Ciri Greenbean Kopi Robusta Dan Arabika (Studi Kasus: Kopi Temanggung). Indonesian Journal of Applied Informatics , 4 (2),
92. https://doi.org/10.20961/ijai.v4i2.39253
Fadjeri, A. (2023). Klasifikasi Biji Kopi Berdasarkan Bentuk Menggunakan Image Processing dan K- NN. Jurnal Ilmiah SINUS , 21 (2), 55. https://doi.org/10.30646/sinus.v21i2.726
Fauzy,  S.  R.,  .  A.,  &  Azzahra,  F.  F.  (2023).  Implementasi  Game  Development  Life  Cycle  Dalam Pembuatan Game Buana Ruh. Indexia , 5 (01), 19. https://doi.org/10.30587/indexia.v5i01.5215
Ikhsal, M. F., Dermawan, B. A., & Adam, R. I. (2023). Peningkatan Deteksi Kecelakaan di Jalan Raya Menggunakan  Real-ESRGAN  pada  Citra  CCTV  Persimpangan  Jalan. Journal  of  Applied Informatics and Computing , 7 (1), 51–56. https://doi.org/10.30871/jaic.v7i1.5562
Kurniawan,  H.,  &  Kusrini,  K.  (2023).  Klasifikasi  Pengenalan  Wajah  Siswa  Pada  Sistem  Kehadiran dengan  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 7 (2), 846–856. https://doi.org/10.30865/mib.v7i2.5958
Liyanthy, M. (2024). Perancangan Data Pipeline Computer Vision untuk Mendukung Pelatihan Agen Otonom dalam Mengenali Rambu Lalu Lintas. Journal of Computer and Information Systems … ,
5 (1), 14–25. https://www.journal-computing.org/index.php/journal-
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
cisa/article/view/450%0Ahttps://www.journal-computing.org/index.php/journal- cisa/article/download/450/208
Naufal, M. F., Huda, S., Budilaksono, A., Yustisia, W. A., Arius, A. A., Miranti, F. A., & Prayoga, F. A. T. (2021). Klasifikasi Citra Game Batu Kertas Gunting Menggunakan Convolutional Neural Network. Techno.Com , 20 (1), 166–174. https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4273
Nugroho,  P.  A.,  Fenriana,  I.,  &  Arijanto,  R.  (2020).  Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi Manusia. Algor , 2 (1), 12–21.
Omar,  J.,  Husna  Shabrina,  N.,  Bhakti,  A.  N.,  &  Patria,  A.  (2021).  Emotion  Recognition  using Convolutional  Neural  Network  on  Virtual  Meeting  Image. Ultima  Computing :  Jurnal  Sistem Komputer , 13 (1).
Putra, F., Tahiyat, H. F., Ihsan, R. M., Rahmaddeni, R., & Efrizoni, L. (2024). Penerapan Algoritma K- Nearest  Neighbor  Menggunakan  Wrapper  Sebagai  Preprocessing  untuk  Penentuan  Keterangan Berat  Badan  Manusia. MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and  Computer Science , 4 (1), 273–281. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1085
Saputra, I., AJI PAMBUDI, R. S., DARONO, H. E., AMSURY, F., FAHDIA, M. R., RAMADHAN, B.,  &  ARDIANSYAH,  A.  (2021).  Analisis  Sentimen  Pengguna  Marketplace  Bukalapak  dan Tokopedia  di  Twitter  Menggunakan  Machine  Learning. Faktor  Exacta , 13 (4),  200. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i4.7074
Sarker, I. H. (2021). Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions.
SN Computer Science , 2 (3), 1–21. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00592-x
Siregar, S. J., Lubis, A. I., & Ginting, E. F. (2021). Penerapan Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Permainan  Batu  Kertas  Gunting  dengan  Probabilistic Neural  Network. Building of  Informatics, Technology and Science (BITS) , 3 (3), 420–425. https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1143
Tarkus,  A.  D.,  Sompie,  S.  R.  U.  A.,  &  Jacobus,  A.  (2020).  Implementasi  Metode  Recurrent  Neural Network  pada  Pengklasifikasian  Kualitas  Telur  Puyuh. Jurnal  Teknik  Informatika , 15 (2),  137– 144.
WICAKSONO,  M.  I.  (2020).  Pendeteksian  Api  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan
Metode Convolutional Neural Network. Etd.Repository.Ugm.Ac.Id . https://etd.repository.ugm.ac.id/home/detail_pencarian_downloadfiles/492280
Yudhana,  A.,  Umar,  R.,  &  Ahmadi,  A.  (n.d.). Akuisisi  Data  Forensik  Google  Drive  Pada  Android Dengan Metode National Institute of Justice ( NIJ ) . X (X), 8–13.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.413 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 785-794 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Halaman Ini Dikosongkan