## KLASIFIKASI JENIS TANAMAN REMPAH RHIZOMA ZINGIBERACEAE DENGAN METODE CNN DAN VGG 19

## Abstract
[Classification Of Rhizoma Zingiberaceae Spice Plant Types Using CNN and VGG Methods 19] The need for identification  of  spice  plant  species  is  very  important  to  achieve  accuracy  levels  accurately  and  efficiently. Previous  researchers  have  demonstrated  the  success  of  this  CNN  method  in  classifying  various  spice  plant species. However, only three species of Zingiberaceae (also known as ginger) spice plants were studied in this research: ginger, turmeric, and galangal. There has not been much previous research on these plant species. To ensure label accuracy, this study compares the performance of two popular CNN optimizers, Adam and SGD. A dataset of spice plant images obtained from Internet websites was then diagnosed by experts. To prepare for training the CNN model with VGG19, the image data is pre-processed. The pre-trained VGG19 architecture is used as the basis for spice plant classification. The classification accuracy is used to evaluate the performance of the model. And the results of the study show that on the classification of spice plants the use of the pre-trained VGG19  architecture  is  used,  providing  research  results  that  also  show  that  the  architectural  CNN  method successfully classifies Zingiberaceae spice plant species. Consistently, the use of Adam's optimizer resulted in higher accuracy than SGD. This suggests that Adam's optimizer may be more effective in optimizing VGG19 model parameters for spice plant classification.
Keywords: Zingiberaceae ; optimizer ; Adam; SGD; VGG19.

## Abstrak
Kebutuhan untuk pengidentifikasian  jenis  tanaman  rempah sangat  penting  untuk  memperoleh  tingkat  akurasi secara  akurat  dan  efisien.  Peneliti  sebelumnya  telah  menunjukkan  keberhasilan  metode  CNN  ini  dalam klasifikasi berbagai spesies tanaman rempah. Namun, pada penelitian ini hanya mempelajari tiga jenis tanaman rempah Zingiberaceae (juga di kenal sebagai jahe-jahean): jahe, kunyit, dan lengkuas. Penelitian sebelumnya tentang  jenis  tanaman  ini  belum  banyak  dilakukan.  Untuk  memastikan  akurasi  label,  penelitian  ini membandingkan kinerja dua optimizer CNN yang populer, Adam dan SGD.  Dataset gambar tanaman rempah yang diperoleh dari situs web internet kemudian di diagnosis oleh ahli. Untuk mempersiapkan pelatihan model CNN dengan VGG19, data gambar akan melalui proses pre-processing. Arsitektur VGG19 yang telah dilatih sebelumnya  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk  klasifikasi  tanaman  rempah.  Akurasi  klasifikasi  digunakan untuk  menilai  kinerja  model.  Dan  temuan  studi  menunjukkan  bahwa  pada  klasifikasi  tanaman  rempah penggunaan arsitektur VGG19 yang telah terlatih sebelumnya digunakan memberikan hasil penelitian yang juga menunjukkan bahwa metode CNN arsitektural berhasil mengklasifikasi jenis tanaman rempah Zingiberaceae. Secara konsisten, penggunaan optimizer Adam menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan SGD. Ini menunjukkan bahwa optimizer Adam mungkin lebih efektif dalam mengoptimalkan parameter model VGG19 untuk klasifikasi tanaman rempah.
Kata Kunci: Zingiberaceae ; optimizer ; Adam; SGD; VGG19.
Haris Abdillah Firmansyah 1) , Muchamad Kurniawan 2)* , Citra Nurina Prabiantissa 3) , Syahri Muharom 4)
123) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Indonesia.
4) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Indonesia.
e-mail : harisabdillahf.on1@gmail.com 1) , muchamad.kurniawan@itats.ac.id 2)* , citranurina@itats.ac.id 3) , syahrimuharom@itats.ac.id 4)

## 1. Pendahuluan
Negara Indonesia merupakan sebuah negara kepulauan yang memiliki wilayah yang sangat luas, mencapai 1,9 juta km2 yang juga terdiri dari 17.000 pulau [1]. Selain memiliki wilayah yang luas, Indonesia juga memiliki letak geografis yang sangat strategis. Kepulauan  Indonesia berada di antara dua benua, yaitu Benua Asia dan Benua Australia, serta dua samudra, yaitu Samudra Hindia dan Samudra Pasifik. Letak geografis inilah yang menyebabkan  Indonesia  memiliki  iklim  tropis yang  unik  [2].  Dengan  suhu yang  stabil  dan  curah hujan  yang tinggi akan membantu proses fotosintesis dan pertumbuhan untuk  tumbuhan atau tanaman tersebut. Hal itulah yang menjadi salah satu faktor keanekaragaman hayati di Indonesia [3].
Selain  letak  geografis  yang  strategis,  keluasan  suatu  wilayah  juga  menjadi  salah  satu  faktor  mengapa Indonesia  memiliki  keanekaragaman  hayati.  Sebagaimana  yang  dijelaskan  oleh  Dr.  Rudi  Heryanto,  selaku peneliti Pusat Studi Biofarmaka Tropika (TropBRC) dalam sebuah webinar yang diadakan TropBRC pada tahun 2020, “Indonesia memiliki 143 juta hektar hutan tropis yang menjadi habitat bagi 80% tanaman herba di dunia” [4].
Keanekaragaman hayati ini telah menjadi bagian integral dari budaya Indonesia, terutama dalam penggunaan rempah-rempahnya. Pada masa penjajahan, indonesia ini terkenal kaya akan rempahnya, oleh karena itu kolonial Belanda ingin menguasai perdagangan rempah-rempah dari Indonesia ke Eropa. Rempah-rempah  sendiri adalah sebuah  bagian  tumbuh-tumbuhan  yang  memiliki  aroma  atau  rasa  yang  kuat.  Salah  satu  famili  dari  rempah- rempah yang terkenal di Indonesia adalah Zingiberaceae , yang di Indonesia lebih dikenal sebagai tanaman jahe dan sejenisnya. Zingiberaceae telah dimanfaatkan oleh masyarakat Indonesia sebagai bumbu-bumbu dapur, obat tradisional atau jamu, bahan kosmetik, dan sebagainya.
Banyaknya  jenis  rempah-rempah  yang  ada  di  Indonesia  membuat  sebagian  masyarakat  susah  untuk mengenali Zingiberaceae secara  spesifik.  Penelitian  klasifikasi  jenis-jenis Zingiberaceae di  Indonesia menghadapi beberapa permasalahan yang cukup kompleks, salah satunya adalah keanekaragaman spesies yang tinggi.  Di  Indonesia  kekayaan Zingiberaceae sangat  luar  biasa,  dengan  lebih  dari  1300  spesies.  Sayangnya penelitian taksonomi Zingiberaceae di Indonesia masih tergolong minim [5]. Hal ini menyebabkan keterbatasan data yang lengkap terkait ciri-ciri morfologi, anatomi, molekuler, serta distribusi geografis, habitat, dan ekologi masing-masing spesies Zingiberaceae di Indonesia, sehingga menyulitkan proses klasifikasi [6]. Dalam menanggapi tantangan klasifikasi Zingiberaceae di Indonesia, langkah-langkah yang solutif perlahan- lahan  telah  mulai  diimplementasikan.  Beberapa  ahli  botani serta  peneliti  telah  memulai  upaya  untuk  mengisi kesenjangan-kesenjangan  tentang  famili Zingiberaceae melalui  penelitian  taksonomi  yang  lebih  mendalam. Pendekatan  ini  mencakup  ciri-ciri  morfologi,  anatomi,  dan  molekuler  dari  berbagai  spesies Zingiberaceae . Sebagai  contoh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kessler  dan  Haynes  (2019)  dalam  penelitiannya,  mereka menyoroti pentingnya berkolaborasi lintas disiplin ilmu dalam menangani tantangan taksonomi dan konservasi tumbuhan [7]. Secara khusus dalam lingkup famili Zingiberaceae di Indonesia. Dengan kolaborasi yang akan memperluas pemahaman tentang Zingiberaceae i diharapkan bahwa proses klasifikasi dapat ditingkatkan secara signifikan dan identifikasi spesies yang lebih akurat dan efisien.
Selain  upaya-upaya  yang  telah  disebutkan,  terdapat  solusi  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengatasi permasalahan yaitu dengan pengklasifikasian. Dengan mengklasifikasi kita dapat membedakan antara spesies Zingiberaceae yang berbeda, dan membantu kita untuk membuat informasi-informasi tersebut dengan rapi dan juga sistematis. Metode klasifikasi yang akan diimplementasikan pada penelitian ini adalah CNN ( Convolution Neural Network ), salah satu algoritma teknologi dari Deep Learning . CNN menunjukkan performa luar  biasa dalam klasifikasi gambar. Pada penelitian yang dilakukan oleh Utami et al. (2022), peneliti menggunakan CNN dengan model arsitektur InceptionV3 dan optimizer ‘adam’ untuk mengklasifikasi 20 spesies Zingiberaceae di Jawa Barat dengan tingkat akurasi mencapai 98,2% [8]. Penelitian lain yang dilakukan oleh Putri et al. (2023) juga menggunakan CNN dengan model arsitektur InceptionV3 dan optimizer ‘adam’ untuk mengklasifikasikan 50 spesies Zingiberaceae di Indonesia dan memperoleh akurasi mencapai 95,7%  [9]. Dan penelitian lain juga telah dilakukan oleh Wulandari et al. (2020) yang mengimplementasikan metode CNN tanpa model arsitektur dan optimizer ‘SGD’  untuk  mengklasifikasi  bumbu  dapur  dan  rempah,  peneliti  mendapatkan  akurasi  sebesar 88,89% dalam mengklasifikasikan tiga jenis bumbu dapur dan rempah yaitu ginseng, jahe, dan lengkuas [10].
Berdasarkan dari penelitian-penelitian sebelumnya, klasifikasi untuk rempah-rempah telah banyak dilakukan. Untuk  melengkapi  penelitian-penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  perbandingan  antara penggunaan optimizer ‘adam’ dan ‘SGD’ serta mempertimbangkan penggunaan model arsitektur yang berbeda yakni  VGG19.  Dengan  demikian  diharapkan penelitian  ini akan memberikan  wawasan  yang  lebih mendalam tentang kinerja dan kecocokan antara berbagai kombinasi model arsitektur dan optimizer dalam klasifikasi jenis Zingiberaceae .

## 2. Metode
Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian ini akan mengarah pada penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN)  dengan  model  arsitektur  VGG19.  Penggunaan  model  arsitektur  VGG19  diharapkan  dapat menghasilkan performa yang lebih baik dalam klasifikasi rempah-rempah. Klasifikasi ini hanya akan berfokus pada  tiga  jenis  rempah  yakni  jahe,  kunyit,  dan  lengkuas.  Guna  memudahkan  masyarakat  yang  masih  kurang dapat membedakan rempah-rempah yang ada.

## A. Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  digunakan  diambil  dari  laman website kaggle.com  berupa  gambar-gambar jahe,  kunyit,  dan lengkuas.  Dataset  ini  berjumlah  300  dengan  masing-masing  jenis  rempah  adalah  100  gambar.  Dialokasikan sebanyak 80 gambar untuk data train dan sebanyak 20 gambar untuk data tes untuk masing-masing jenis rempah.
Gambar 1. Contoh dataset rempah dari kaggle.com

## B. Preprocessing
Preprocessing gambar  dilakukan  menggunakan  library Image  Data  Generator  yang  digunakan.  Ini  adalah kelas keras yang digunakan untuk pipeline pada gambar untuk pembelajaran lebih lanjut. Image Data Generator juga  dapat  digunakan  pada pra-processing  data  dan  peningkatan  data  [15].  Gambar  Data  Generator  memiliki banyak  parameter,  dan  parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  "zoom_range=0,2".  Setelah menerapkan parameter tersebut, penelitian akan dilakukan selanjutnya. Untuk pelatihan, parameter aliran adalah "target_size = (100,100)" dan "color_mode = "rgb".

## C. Optimizer
Dalam penelitian ini penulis menggunakan dua jenis optimizer yang umum digunakan yaitu adam dan sgd. Karena adam salah satu optimizer yang paling populer dan efektif untuk melatih model CNN [11]. Sedangkan sgd  dinilai  dapat  meningkatkan  stabilitas  training  dan  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  pada  tugas CNN[12]. Pemilihan kedua optimizer ini bertujuan untuk membandingkan, optimizer mana yang mendapatkan tingkat  akurasi  yang  tinggi. Optimizer adam  memiliki  keunggulan  keefisiensiannya  untuk  dataset  kecil sedangkan sgd lebih cocok untuk dataset yang lebih besar [13]. Dibalik itu semua baik optimizer adam maupun sgd,  juga  memiliki  kelemahan,  seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  Zhang  Zijun  (2018),  peneliti membeberkan tentang kelemahan Adam dan SGD. Salah satu kelemahan adam yaitu sensitif terhadap noise, hal ini dapat menyebabkan penurunan performa model. Sedangkan kelemahan sgd salah satunya adalah Konvergensi yang lambat [14].

## D. Penggunaan Arsitektur
Penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  VGG19.  Salah  satu  model  arsitektur  dari  metode  CNN  yang  telah dibangun kemudian dilatih menggunakan data latih. Proses pelatihan dilakukan dengan meminimalkan fungsi loss menggunakan optimizer Adam dan optimizer SGD sebagai pembanding. VGG19 adalah salah satu model yang terkenal dan memiliki kedalaman yang cukup besar [16]. Arsitektur ini terkenal karena memiliki tingkat efisien yang cukup untuk mengekstraksi fitur dari gambar, dan pendekatan ini telah berhasil diterapkan dalam klasifikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari beberapa kali percobaan dengan penyesuaian pada optimizer, epoch, dan penggunaan model arsitektur VGG19 dapat di lihat dari grafik dan tabel hasil berikut. Berikut adalah grafik akurasi tanpa menggunakan model arsitektur:
Gambar 3. Grafik akurasi - adam epoch 10
Gambar 4. Grafik akurasi - sgd epoch 10
Gambar 5. Grafik akurasi - adam epoch 20
Gambar 6. Grafik akurasi - sgd epoch 20
Gambar 7. Grafik akurasi - adam epoch 40
Gambar 9. Grafik akurasi - sgd epoch 40
Dari grafik-grafik percobaan diatas, tanpa menggunakan arsitektur optimizer adam memiliki tingkat akurasi yang  lebih  baik  daripada  sgd.  Grafik  pada optimizer adam  memiliki  grafik  yang  relatif  naik  sedangkan  sgd memiliki grafik yang turun kebawah. Untuk selsngkapnya dapat dilihat pada tabel hasil berikut.
Tabel 1. Hasil percobaan tanpa menggunakan arsitektur
Optimizer epoch Hasil Akurasi Training Testing adam 10 0.694 0.55 20 0.882 0.7 40 0.974 0.75 sgd 10 0.334 0.33 20 0.334 0.333 40 0.334 0.333
Sedangkan untuk grafik akurasi dengan menggunakan arsitektur:
Gambar 10. Grafik akurasi - adam epoch 10
Gambar 11. Grafik akurasi - sgd epoch 10
Gambar 12. Grafik akurasi - adam epoch 20
Gambar 13. Grafik akurasi - adam epoch 20
Dari grafik-grafik percobaan diatas, dengan menggunakan model arsitektur tingkat akurasi dari optimizer sgd sangat berbeda dengan tanpa menggunakan model. Optimizer adam mengalami sedikit kenaikan dan juga lebih stabil. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat dari tabel hasil akurasi berikut.
Tabel 2. Hasil percobaan menggunakan model arsitektur
Optimizer epoch Hasil Akurasi Training Testing adam 10 1.0 1.0 20 1.0 0.966 sgd 10 0.974 0.933 20 1.0 0.983
Gambar 14. Tingkat Akurasi metode CNN
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 optimizer adam
(tanpa arsitektur) optimizer adam (dengan arsitektur vgg19) optimizer sgd (tanpa arsitektur) optimizer sgd (dengan arsitektur vgg19)
Tin gka t Aku ra si Tingkat akurasi metode CNN
epoch 10 epoch 20 epoch 40

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  penggunaan  metode  CNN  sangat  direkomendasikan untuk  klasifikasi  sebuah  gambar.  Dan optimizer Adam  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan optimizer SGD  pada  model  tanpa  arsitektur  VGG19.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa optimizer Adam lebih efektif dalam mengoptimalkan parameter model untuk mencapai hasil klasifikasi yang lebih  akurat.  Penerapan  model  arsitektur  VGG19  secara  signifikan  meningkatkan  performa  klasifikasi,  baik dengan optimizer Adam maupun SGD. Hal ini menunjukkan bahwa arsitektur VGG19 memiliki kemampuan yang  lebih  baik  dalam  mengekstraksi  fitur  dari  gambar  tanaman  herba  rimpang Zingiberaceae dibandingkan dengan model tanpa arsitektur. Kombinasi optimizer Adam dan model arsitektur VGG19 menghasilkan performa klasifikasi terbaik dengan tingkat akurasi mencapai 100% hanya dengan menggunakan epoch 10 dan 20. Hal ini menunjukkan  bahwa  kombinasi  ini  merupakan  pilihan  yang  optimal  untuk  klasifikasi  jenis  tanaman  herba rimpang Zingiberaceae menggunakan  metode  CNN.  Dibalik  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  penggunaan  model arsitektur  ini  juga  sangat  memberatkan  bagi  beberapa  perangkat,  ada  beberapa  perangkat  yang  tidak  mampu untuk menjalankan program CNN dengan arsitektur ini.  Ada perangkat yang prosesnya lama bahkan ada juga perangkat yang sampai berhenti ditengah jalannya proses.

## Daftar Pustaka
[1] Badan Pusat Statistik (BPS), “Statistik Indonesia-Statistical Yearbook of Indonesia 2023”.
[2] Li J., “Geographic Distribution and Environmenttal Drivers of Global Amphibian Richness,” Diversity and Distribution , vol. 26, no. 7, hlm. 784–796, 2020.
[3] Hariyadi  H.,  “Biodiversity  of  Plants  in  Indonesia:  Science  and  Conservation,” Indonesian Journal of Conversation , vol. 3, no. 2, hlm. 67–82, 2019.
[4] FMIPA, “Sebanyak 80 Persen Tanaman Obat Dunia Ada di Indonesia,” IPB University , Bogor, 27 Juli 2020.
[5] Syahril M., “Permasalahan klasifikasi Zingiberaceae di Indonesia: Sebuah tinjauan,” Jurnal Biodiversitas , vol. 21, no. 1, hlm. 1–10, 2020.
[6] Ardiyanti  M.,  Widodo  E.  S.,  dan  Santosa  E.,  “Integrating  Taxonomy,  Phylogeny,  and Conservation of Zingiberaceae in Indonesia: A Case Study,” Biodiversitas , vol. 20, no. 6, hlm. 1688–1695, 2019.
[7] Kessler  P.  W.  F.  B.  dan  Haynes  E.  R.  S.,  “The  Economic  Botany  of  the  Zingiberaceae,” Economy Botany , vol. 73, no. 4, hlm. 375–393, 2019.
[8] Utami N. F., Putri D. W. A., dan Syahril M., “Classification of Zingiberaceae Species in West Java Using Convolutional Neural Network (CNN),” dalam IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , IOP Publishing, 2022, hlm. 012058.
[9] Putri  D.  W.  A.,  Syahril  M.,  dan  Utami  N.  F.,  “Classification  of  Zingiberaceae  Species  in Indonesia  Using  Convolutional  Neural  Network  (CNN),”  dalam Journal  of  Physics ,  IOP Publishing, 2023, hlm. 012053.
[10] Wulandari  C.,  Handayani  D.,  dan  Supriyadi  S.,  “Klasifikasi  Bumbu  Dapur  dan  Rempah Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Sains dan Teknologi Universitas Islam Indonesia , vol. 21, no. 1, hlm. 78–85, 2020.
[11] LeCun Y., Bengio Y., dan Hinton G., “Deep learning for computer vision: A survey,” In arXiv preprint arXiv , hlm. 14–15, 2015.
[12] Lester  Mackey,  Volodymyr  Mnih,  dan  Geoffrey  Hinton,  “On  the  Variance  of  Stochastic Gradient Descent,” Journal of Machine Learning Research , no. 1, hlm. 1–22, 2019.
[13] Kaiming  He,  Xiangyu  Zhang,  Shaoqing  Ren,  dan  Jian  Sun,  “A  Comparative  Analysis  of Optimization  Algorithms  for  Deep  Learning,” IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence (TPAMI) , vol. 37, no. 5, hlm. 1026–1044, 2016.
[14] Z. Zhang, “Improved Adam Optimizer for Deep Neural Networks,” dalam 2018 IEEE/ACM 26th International Symposium on Quality of Service (IWQoS) , IEEE, Jun 2018, hlm. 1–2. doi: 10.1109/IWQoS.2018.8624183.
[15] F. Chollet, “Keras: The Python Deep Learning Library,” Keras.Io , 2015.
[16] Verma  V.  K.,  Thakur  A.,  dan  Kumar  M.,  “Sign  Language  Recognition  Using  Convolution Neural Networkd.,” International Journal Computer Applications , vol. 134, no. 14, hlm. 31– 35, 2016.