Terakreditasi Peringkat 4 Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, No. 225/E/KPT/2022 Masa berlaku dari Volume 8 Nomor 1 Tahun 2022 sampai dengan Volume 12 Nomor 2 Tahun 2026
Published online : https://ejournal.raharja.ac.id/

## JOURNAL CERITA: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics
Vol. 10 No. 2 (2024) 124-127
e-ISSN: 2655 - 2574
Perbandingan Akurasi EfficientNetV2 dan MobileNetV2 pada Klasifikasi Makanan Tradisional Indonesia
Ahmad Rayhan 1 , Rahmat Hidayat 2 , Rita Afyenni 3 1,2,3 Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Padang, Padang, Indonesia Email: * 1 ahmadrayhan45732@gmail.com , 2 rahmat@pnp.ac.id, 3 ritaafyenni@pnp.ac.id

## ABSTRAK
Machine  learning merupakan  sebuah  teknologi  yang  memiliki  perkembangan  sangat  cepat  sehingga menghasilkan  banyak  bidang  yang  banyak  membantu  manusia  terutama  dalam  bidang computer vision .  Pada  bidang  ini  banyak  model  yang  dikenalkan  salah  satunya  ada EfficientNetV2 dan MobileNetV2 . Dengan banyaknya pilihan  model tersebut sehingga dibutuhkan pembandingan akurasi ketepatan  dari  setiap  model.  Melakukan  sebuah  proses  pengumpulan  data, resizing dan  pemilahan data,  lalu  visualisasi  data  serta  diakhiri  dengan  proses tuning dan training .  Dalam  penelitian  ini ditemukan bahwa akurasi dari EfficientNetV2 adalah 31% dan MobileNetV2 adalah 99%.
Kata  kunci: Model EfficientNetV2 ,    Model MobileNetV2 ,  Citra  Komputer,  Pembelajaran  Mesin, Perbandingan Akurasi

## ABSTRACT
Machine learning is a rapidly evolving technology that has led to numerous advancements, especially in  the  field  of  computer  vision.  Within  this  domain,  many  models  have  been  introduced,  including EfficientNetV2  and  MobileNetV2.  Given  the  wide  range  of  model  choices,  it  is  essential  to  compare the accuracy of each model. This involves data collection, resizing and sorting data, visualizing data, and  finally  tuning  and  training  processes.  In  this  study,  it  was  found  that  the  accuracy  of EfficientNetV2 is 31%, while MobileNetV2 achieves an accuracy of 99%.
Keywords: EfficientNetV2  Model,  MobileNetV2  Model,  Computer  Vision,  Machine  Learning, Accuraction Comparison
Rayhan,  A.,  Hidayat,  R.,  &  Afyenni,  R.  (2024).  Perbandingan  Akurasi EfficientNetV2 dan MobileNetV2 pada  Klasifikasi  Makanan  Tradisional  Indonesia. Journal  Cerita:  Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics , 10(2), 124-127
DOI : https://doi.org/10.33050/cerita.v10i2.3326
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)

## I. PENDAHULUAN
Machine  learning adalah  cabang  algoritma komputasi  yang  berkembang  pesat,  dirancang untuk meniru kecerdasan manusia dengan belajar dari  data  lingkungan,  dan  diterapkan  dalam berbagai  bidang  seperti pattern recognition , computer vision ,  rekayasa  pesawat  ruang angkasa,  keuangan,  hiburan,  dan computational biology,  termasuk  aplikasi  biomedis  dan  medis (Guerraoui, Gupta, & Pinot, 2024). Pendekatannya  sebagai  implementasi  komputasi dari  prinsip  ilmiah  melibatkan  penyesuaian model  secara  terus-menerus  terhadap  fenomena yang  menghasilkan  data  dengan  meminimalkan kesalahan  prediksinya  (Jung,  2022).  Dari beberapa  penerapan  tersebut  terdapat  bidang computer vision yang  merupakan  sebuah  bidang yang  menggunakan  algoritma  visual  untuk mengidentifikasi dan menganalisis informasi dari gambar dan video (Feng & Wang, 2024).
Computer vision memiliki  banyak  model yang  dapat  digunakan  seperti  EfficientNetV2 (Tan  &  Le,  2021)  dan  MobileNetV2  (Puspita  & Sabri,  2024). EfficientNetV2 merupakan  model neural network yang dirancang untuk mengoptimalkan  akurasi,  kecepatan  pelatihan, dan  ukuran  parameter  secara  bersamaan  melalui ruang  pencarian  yang  diperkaya  dengan  operasi tambahan  seperti Fused-MBConv (Lee,  Jung,  & Kwak,  2022)  dan  penerapan training-aware dan scaling-aware NAS (Tan  &  Le,  2021)  serta bagian  dari Tensorflow arsiktektur  (Wiranda, Purba,  &  Sukmawati,  2020)  yang  digunakan dengan Python-based  neural  network API yaitu Keras  (Joseph,  Nonsiri,  &  Monsakul).  Lalu, MobileNetV2  merupakan  model neural network yang  didasarkan  pada MobileNetV1 (Brawijaya, Rahmawati, & Haryanto, 2024), yang
mempertahankan kesederhanaannya tanpa
memerlukan
operator khusus, namun meningkatkan akurasi secara signifikan, sehingga  mencapai  tingkat  kecanggihan  dalam berbagai tugas image classification dan detection untuk  aplikasi  seluler  (Puspita  &  Sabri,  2024) dan tentu juga bagian dari Tensorflow arsiktektur yang  dikembangkan  oleh Google dengan menggunakan
algoritma SSD-MobileNet (Bouazizi, Azroumahli, El Mourabit, & Oussouaddi, 2024).
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk menguji  perbandingan  akurasi  antara  model EfficientNetV2 dan MobileNetV2 menggunakan
dataset  makanan  tradisional  indonesia  yang berasal dari Kaggle dengan melakukan klasifikasi terhadap terhadap dataset tersebut.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  untuk  mengumpulkan dataset image digunakan website Kaggle sebagai datanya  yang  gratis  dan  bisa  diakses  dan  bebas digunakan.  Data  yang  dikumpulkan  berisi  35 klasifikasi makanan tradisional Indonesia dengan total berkas image adalah 1645.

## B. Resizing dan Pemilahan Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  dilakukan proses resizing atau  perubahan  ukuran image . Ukuran  image  menjadi  124×124  dari  ukuran aslinya  dan  juga  pembagian  dataset  untuk training  adalah  1319  berkas  dan  untuk  validasi adalah 329 berkas.

## C. Visualisasi Data
Data  yang  telah  dipilah  akan  dilakukan visualisasi sebanyak 9 berkas untuk memperlihatkan image dan  label  yang  telah sesuai.

## D. Tuning dan Testing
Pada  proses  tuning  akan  dipakai  model EfficientNetV2 dan MobileNetV2 . Model ini akan memiliki  klasifikasi  masing-masing.  Untuk EfficientNetV2 akan  mengguakan  sebuah  preset “ efficientnetv2_b0_imagenet ”  (Tan  &  Le,  2021) yang memiliki klasifikasi sebagai berikut :
Gambar 1 Klasifikasi efficientnetv2_bo_imagenet (Model EfficientNetV2 )
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
MobileNetV2 (Puspita  &  Sabri,  2024) memimilki klasifikasi sebagai berikut :

## Gambar 2 Klasifikasi Model MobileNetV2
Untuk  proses  testing  dilakukan  dengan  dua tahap,  pertama  menggunakan  10  epoch.  Setelah training  selesai  maka  akan  menghasilkan kumpulan akurasi dan validasi akurasi dari setiap model.
Untuk  rumus  perhitungan  akurasi,  loss, validasi akurasi, dan validasi loss adalah : R=TR ×100%
Keterangan :
R : Result (Akurasi, Loss, Validasi  Akurasi, dan Validasi Loss)
TR  =  Training  Result  (Akurasi,  Loss,  Validasi Akurasi, dan Validasi Loss saat training)
Akurasi  yang  terbaik  adalah  memiliki validasi akurasi yang lebih dari 70% dan validasi loss dibawah validasi akurasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Visualisasi Data
Data yang dikumpulkan mendapatkan proses resizing  dan pemilihan, sehingga dapat di lakukann visualisasi terhadap data tersebut.
Gambar 3 Visualisi Data Makanan Tradisional Indonesia

## B. Data Training EfficientNetV2
Tabel 1 Data Training 10 Epoch Model EfficientNetV2 Epoch  Accuracy Validasi Akurasi Loss Validasi Loss 1 0,0360 0,0486 3,5833 3,5482 2 0,420 0,0669 3,5517 3,5210 3 0,0625 0,0821 3,5207 3,4871 4 0,0887 0,1155 3,4908 3,4550 5 0,1263 0,1459 3,4536 3,4239 6 0,1532 0,1763 3,4246 3,3925 7 0,1900 0,2097 3,3882 3,3604 8 0,2268 0,2675 3,3612 3,3286 9 0,2715 0,3191 3,3279 3,2975 10 0,3198 0,3556 3,2996 3,2641
Dalam  percobaan  ini  didapatkan  akurasi 31%  dan  loss  326%.  Hasil  training  ini  sangat buruk  sehingga  dibutuhkan  lebih  banyak  epoch untuk melatih model nya.

## C. Data Training MobileNetV2
Tabel 2 Data Training 10 Epoch Model MobileNetV2
Epoch  Accuracy Validasi Akurasi Loss Validasi Loss 1 0,1421 0,3617 3,8592 2,3307 2 0,6512 0,8085 1,5512 1,1804 3 0,8929 0,8906 0,7843 0,7273 4 0,9445 0,9179 0,4758 0,5066 5 0,9620 0,9514 0,3110 0,3019 6 0,9802 0,9818 0,1997 0,2183 7 0,9916 0,9848 0,1511 0,1788 8 0,9939 0,9909 0,1213 0,1513
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
9 0,9970 0,9970 0,1003 0,1359 10 0,9977 0,9970 0,0852 0,1221
Dalam  percobaan  ini  didapatkan  akurasi 99%  dan  loss  8%.  Hasil  training  ini  sangat  baik yang  menjadikannya  sangat  terlatih  untuk melakukan  klasifikasi  pada  image  makanan tradisional Indonesia.

## IV. KESIMPULAN
1. Dengan melakukan perbandingan terhadap  akurasi  antara  EfficientNetV2 dan  MobileNetV2  didapatkan  sebuah perbandingan yang sangat jauh dalam 10 epoch.
2. Perbandingan  akurasi  yang  dihasilkan memiliki selisih 68%.
3. Hasil  ini  menjadi  kemenangan  telak untuk model MobileNetV2 dalam melakukan  training  dataset  makananan tradisional Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bouazizi,  O.,  Azroumahli,  C.,  El  Mourabit, A.,  &  Oussouaddi,  M.  (2024).  Road  Object Detection using SSD-MobileNet Algorithm:
Case Study for Real-Time ADAS Applications.  Journal  of  Robotics  and Control (JRC), 5(2), 551-560.
doi:https://doi.org/10.18196/jrc.v5i2.21145
[2] Brawijaya,  H.,  Rahmawati,  E., &  Haryanto, T.  (2024).  Optimization  Of  Potato  Leaf Disease Identification With Transfer Learning  Approach  Using  Mobilenetv1 Architecture.  Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri, 20(1), 33–40. https://doi.org/10.33480/pilar.v20i1.4718
[3] Feng,  J.,  &  Wang,  Z.  (2024).  Art  Design
Style  Mining  Based  on  Deep  Learning  and Data  Mining.  Computer-Aided  Design  and
Applications, 33–47.
https://doi.org/10.14733/cadaps.2024.s19.33
-47
[4] Guerraoui,  R.,  Gupta,  N.,  &  Pinot,  R. (2024).  Fundamentals  of  Robust  Machine Learning.  Machine  Learning:  Foundations, Methodologies,  and  Applications,  55–92. https://doi.org/10.1007/978-981-97-0688-
4_4
[5] Joseph, F. J. J., Nonsiri, S., & Monsakul, A. (2021). Keras and TensorFlow: A Hands-On Experience.  EAI/Springer  Innovations  in Communication  and  Computing,  85–111. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66519-
7_4
[6] Jung,  A.  (2022).  Machine  Learning.  In Machine Learning: Foundations, Methodologies,  and  Applications.  Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-8193-6
[7] Lee,  J.-H.,  Jung,  Y.-K.,  &  Kwak,  J.-S. (2022). Surface  Image  Classification  Model of  Ni-Ti  Alloys  Using  CNNs  based  on MBConv  Blocks.  Transactions  of  the Korean  Society  of  Mechanical  Engineers  -
A, 46(9), 853–858. https://doi.org/10.3795/ksme-
a.2022.46.9.853
[8] Puspita,  Y.  H.,  &  Sabri,  A.  (2024). Perbandingan  Arsitektur  MobileNetV2  dan
DenseNet121  untuk  Klasifikasi.  Jurnal Ilmiah Komputasi, 23(1), 67–74. https://doi.org/10.32409/jikstik.23.1.3502
[9] Tan, M.,  & Le, Q. (2021,  July). Efficientnetv2:  Smaller  models  and  faster training.  In  International  conference  on machine learning (pp. 10096-10106). PMLR.
[10] Wiranda, N., Purba, H. S., & Sukmawati, R. A.  (2020).  Survei  Penggunaan  Tensorflow pada  Machine  Learning  untuk  Identifikasi Ikan Kawasan Lahan Basah. IJEIS (Indonesian  Journal  of  Electronics  and
Instrumentation Systems), 10(2), 179. https://doi.org/10.22146/ijeis.58315