Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 28(2): 112-121. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i2.6959

## PENERAPAN HYPERPARAMETER CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM MEMBANGUN MODEL SEGMENTASI

## GAMBAR MENGGUNAKAN ARSITEKTUR U-NET DENGAN TENSORFLOW
APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) HYPERPARAMETERS IN BUILDING IMAGE SEGMENTATION

## MODELS USING U-NET ARCHITECTURE WITH TENSORFLOW
1 Tri Sulistyorini*, 2 Erma Sova, 3 Nelly Sofie, 4 Revida Iriana Napitupulu 1,3,4 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, 2 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma, Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat 1 tri_s@staff.gunadarma.ac.id, 2 erma_sova@staff.gunadarma.ac.id, 3 nelly_sofi@staff.gunadarma.ac.id, 4 revida@staff.gunadarma.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Teknologi  canggih  membutuhkan  keterampilan  atau  performa  yang  baik  untuk  memudahkan sebagian pekerjaan di era modern, yaitu dengan menggunakan pendekatan machine learning. Bidang machine learning telah mengalami perubahan yang impresif dengan adanya kemunculan Artificial Neural Network (ANN). Model komputasi ini terinspirasi oleh jaringan saraf biologis yang telah melampaui bentuk kecerdasan buatan pada machine learning pada umumnya. Salah satu arsitektur Artificial Neural Network (ANN) yang paling unggul yaitu Convolutional Neural Network (CNN). CNN pada umumnya digunakan untuk memecahkan masalah pengenalan pola berbasis gambar yang kemudian menghasilkan output yang cukup baik dalam hal kompleksitas sederhana. Tujuan penelitian  adalah untuk Menerapkan convolutional neural network yaitu U- NET dan penerapannya pada TensorFlow, pembuatan segmentasi gambar dengan deep learning yang  diterapkan  seperti  pada  Oxford-IIIT  Pet  Dataset,  melakukan  pencarian  prediksi  yang dilakukan dengan arsitektur U-Net untuk menghasilkan hasil yang baik atau malah sebaliknya, melihat  perbandingan  Predicted  Mask  dengan  True Mask  pada  kelas  kucing  yang  munculkan dalam bentuk skor IOU dan penerapannya menggunakan nilai batas bawah pada IOU . Metode penelitian  adalah  untuk  mengenalkan  machine  learning,  CNN,  dan  arsitektur  U-NET  yang awalnya dirancang untuk segmentasi gambar biomedis. Hasil prediksi yang dilakukan dengan arsitektur U-Net menghasilkan hasil yang baik, perbandingan Predicted Mask dengan True Mask pada kelas kucing yang mendapatkan skor IOU sebesar 0.933. Pada penerapan ini menggunakan batas bawah 0.5 pada IOU sehingga model ini dapat berjalan dengan baik
Kata Kunci : Artificial Neural Network, ANN, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Machine Learning, Segmentasi Gambar

## Abstract
Advanced technology requires good skills or performance to facilitate some work in the modern era, namely using a machine learning approach. The field of machine learning has undergone impressive changes with the emergence of Artificial Neural Network (ANN). This computational model  is  inspired  by  biological  neural  networks  that  have  surpassed  the  form  of  artificial intelligence in machine learning in general. Convolutional Neural Network (CNN) is one of the
most superior  Artificial Neural  Network  (ANN)  architectures. Convolutional  Neural Networks (CNNs) are generally used to solve image-based pattern recognition problems that then produce quite good output in terms of simple complexity. The purpose of the study is to apply convolutional neural network namely U-NET and its application to TensorFlow, making image segmentation with deep learning applied as in the Oxford-IIIT Pet Dataset, perform a prediction search carried out  with the  U-Net  architecture  to  produce  good  results  or  vice  versa,  see  the  comparison  of Predicted Mask with True Mask in the cat class that appears in the form of an IOU score and its application  using  the  lower  limit  value  on  the  IOU.  The  research  method  was  to  introduce machine  learning,  CNN,  and  U-NET  architectures  originally  designed  for  biomedical  image segmentation. The prediction results made with the U-Net architecture produced good results, comparing Predicted Mask with True Mask in the cat class which received an IOU score of 0.933. In this implementation using a lower bound of 0.5 on the IOU so that this model can run properly
Keyword s: Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Machine Learning, image segmentation

## PENDAHULUAN
Salah satu cabang dari kecerdasan buatan dan ilmu komputer, Machine Learning (ML) memiliki cara kerja berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara  manusia  belajar. Machine  learning merupakan  komponen  penting  dari  bidang ilmu  tentang  perkembangan  data  sebagai kecerdasan  buatan  yang  memungkinkan komputer  untuk  berpikir  dan  belajar  sendiri. Machine  learning dikembangkan  agar  dapat memodifikasi komputer agar dapat mempelajari  data  untuk  mencapai  akurasi yang lebih, di mana akurasi diukur dari hasil tindakan belajar sendiri[1] .
Keberhasilan deep  learning sebagai salah  satu  metode  implementasi  machine learning baru-baru ini telah menjadi motivasi untuk pengembangan algoritma pembelajaran efisien yang dapat dibuktikan dalam berbagai bidang. Neural  Network adalah  teknik pembelajaran  mesin  (ML)  yang  terinspirasi oleh dan menyerupai sistem saraf manusia dan struktur otak. Jaringan saraf tiruan merupakan
suatu  system  pemroses  informasi  yang mempunyai karakteristik hampir sama dengan kinerja  jaringan  saraf  manusia  [2].  Jaringan Saraf Tiruan dapat digunakan dalam berbagai masalah termasuk pengenalan pola, klasifikasi,  pengelompokan,  pengurangan dimensi,  visi  komputer,  pemrosesan  bahasa alami  (NLP),  regresi,  analisis  prediktif  dan lain-lain [3]. Tujuan penelitian  adalah untuk Menerapkan convolutional  neural  network yaitu U-NET dan  penerapannya  pada TensorFlow ,  pembuatan  segmentasi  gambar dengan deep learning yang diterapkan seperti pada Oxford-IIIT  Pet  Dataset ,  melakukan pencarian  prediksi  yang  dilakukan  dengan arsitektur  U-Net  untuk  menghasilkan  hasil yang  baik  atau  malah  sebaliknya,  melihat perbandingan Predicted  Mask dengan True Mask pada  kelas  kucing  yang  munculkan dalam  bentuk  skor  IOU  dan  penerapannya menggunakan nilai batas bawah pada IOU
Dalam bidang klasifikasi, Convolutional  Neural  Networks  (CNN) telah melakukan terobosan besar dengan
pencapaian  yang  signifikan  di  mana  label kelas tunggal sebagai output gambar. Namun, dalam  banyak  tugas  visual  terutama  dalam pemrosesan  gambar  seperti  self-driving  car dan pemrosesan gambar biomedis, label kelas telah ditetapkan untuk setiap pikselnya denga output  yang  diinginkan  harus  mencakup lokalisasi. Keberhasilan Convolutional Neural Networks  (CNN) sebagian  besar  dipengauhi oleh  faktor  komputasi  seperti  parameter- parameter, hyperparameter ,  dan  kemampuan ekspresi yang kaya, serta teknik untuk melatih jaringan  yang  lebih  dalam  (Ian  Goodfellow, Bengio,  &  Courville,  2016).  Kemampuan yang  terdapat  pada  algoritma Convolutional
Neural Networks (CNN) menjadikan Convolutional  Neural  Networks  (CNN) sebagai model untuk memecahkan
permasalahan terbaik terhadap object recognition dan object detection .
Penggunaan  dan  penerapannya  pun sudah  digunakan  diberbagai  bidang  baik  di penelitian  maupun  di  aplikasi  komersil  [4].
Sementara Convolutional  Neural  Networks
(CNN) sudah ada cukup lama, keberhasilannya  terbatas  karena  ukuran training  set yang  tersedia  dan  kemampuan hardware yang  kurang  memumpuni  untuk melakukan pelatihan yang intensif. Oleh sebab itu penggunaan metode yang diusulkan adalah Convolutional  Neural  Networks  (CNN) yang berfungsi  untuk  memprediksi  kemungkinan kesalahan yang muncul (Firmansyah,
Sardjono  and  Mardiyanto,  n.d.,2023),  selain itu diikuti dengan model machine learning dan
arsitektur  U-NET  yang  awalnya  dirancang untuk segmentasi gambar biomedis.
Convolutional  Neural  Networks  (CNN) telah membuat  torobosan  besar  dalam  beberapa tahun  ini,  terlebih  lagi Convolutional  Neural Networks  (CNN) telah  berhasil  mendapatkan pencapaian hasil yang sangat signifikan dalam bidang klasifikasi. Pencapaian ini menghasilkan  keluaran  di  mana  output gambar adalah label kelas tunggal.
Penggunaan Convolutional  Neural  Networks (CNN) dalam tugas visual terutama dalam hal pemrosesan  gambar  seperti self-driving  car dan  pemrosesan  gambar  biomedis,  output yang  diinginkan  harus  mencakup  lokalisasi, yaitu label kelas seharusnya ditetapkan untuk setiap  piksel.  Segmentasi  gambar  adalah teknik  mempartisi  gambar  menjadi  bagian- bagian sub penyusun, sangat homogen dalam fitur  dan  proses  ini  mengakui  untuk mengekstrak  beberapa  informasi  yang berguna [6]
Arsitektur jaringan saraf yang
dirancang terutama untuk segmentasi gambar dikenal dengan nama U-net [7]. Arsitektur ini dipengauhi  oleh  faktor  komputasi  dan berbagai  parameter, hyperparameter ,  serta kemampuan  ekspresi,  sekaligus  teknik  untuk melatih jaringan yang lebih dalam. Hyperparameters  merupakan  preset  numerik yang nilainya ditetapkan sebelum dimulainya proses pembelajaran [8].
Kemampuan  yang  terdapat  pada algorithm Convolutional  Neural  Networks (CNN) diakui  sebagai  model  terbaik  dalam
memecahkan  suatu  permasalahan  object recognition  dan object  detection .  Walaupun dalam  proses  pelatihan  model  prosesnya masih terbilang lama namun dengan semakin berkembangnya  perangkat  keras  ( hardware) , hal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan  teknologi GPU  (Graphical Processing Unit).

## METODE PENELITIAN
Segmentasi citra adalah metode di mana gambar digital dipecah menjadi berbagai sub kelompok yang disebut segmen gambar yang membantu  dalam  mengurangi  kompleksitas untuk  membuat  pemrosesan  lebih  lanjut  atau analisis  gambar  menjadi  lebih  sederhana. Segmentasi  singkatnya  adalah  menetapkan label  ke  piksel.  Semua  elemen  gambar  atau piksel  yang  termasuk  dalam  kategori  yang sama  memiliki  label  umum  yang  telah ditetapkan masing-masing, sehingga menimbulkan  beberapa  perbedaan  antara segmentasi gambar dengan deteksi objek yang dapat  diamati  pada  Gambar  1.  Perbedaan
Segmentasi Gambar dan Deteksi
Objek.Penelitian ini dilakukan untuk
membangun  model  segmentasi  Gambar dengan  Arsitektur U-Net menggunakan Framework  Tensorflow dan Hyperparameter Convolutional  Neural  Network .  Sedangkan untuk membangun model segmentasi gambar dapat  digunakan  algoritma Convolutional Neural  Network  (CNN)  dan  model  arsitektur U-NET.

## 1. Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network dan  model arsitektur U-NET .  Data  yang  digunakan merupakan data pada Oxford-IIIT Pet Dataset untuk  penggunaan  klasifikasi.    Terdapat kumpulan data hewan peliharaan 37 kategori dengan sekitar 200 gambar untuk setiap kelas. Gambar  memiliki  variasi  besar  dalam  skala, pose,  dan  pencahayaan.  Semua  gambar memiliki  anotasi  kebenaran  dasar  terkait segmentasi  pada  pixel  setiap  gambarnya  lalu menjadikan gambar sebagai input pada model U-NET . Gambar  2  merupakan  diagram  alur penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Perbedaan Segmentasi Gambar dan Deteksi Objek
Gambar 2. Diagram alur penelitian
2. Dataset
Sebagai  langkah  awal  dalam  alur penelitian pemilihan dataset dilakukan dengan cara  menyesuaikan  kondisi  pada  saat pengambilan  gambar  saat  pengumpulan  data serta  pengujian  di  lapangan  [9].  Data  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data The  Oxford-IIIT  Pet  Dataset dari  Universitas Oxford  yang  terdapat  37  kategori  hewan  dan sekitar  200  gambar   pada  setiap  kategorinya [10]. Gambar 3 berikut adalah contoh gambar untuk dataset .
3. Preprocessing
Proses selanjutnya adalah preprocessing , dimana Pre-processing ini adalah tahap untuk
melakukan  transformasi  data  agar  sesuai dengan format seharusnya dan dapat diproses. Tahap  –  tahap pre-processing ada  beragam tergantung pada kebutuhan [11].
Pada  penelitian  ini, preprocessing yang dilakukan  adalah  proses  menyiapkan  data mentah  dan  membuatnya  sesuai  untuk kebutuhan model machine learning .
Proses  yang  dilakukan  adalah  membagi gambar  digital  dipecah  menjadi  berbagai subkelompok  yang  disebut  segmen  gambar yang membantu dalam mengurangi
kompleksitas untuk membuat pemrosesan lebih lanjut  atau  analisis  gambar  menjadi  lebih sederhana.  Segmentasi  singkatnya  adalah menetapkan label ke piksel.

## Start
dataset Preprocessing U-NET

## Compile and train
Prediksi
end
Gambar 3. Contoh Dataset

## Gambar 4. TensorFlow dan TensorFlow Datasets

## 4. U-NET
Pada tahap ini, yang dilakukan adalah membangun  U-NET  dengan  menggunakan fungsi-  fungsi  yang  telah  dibuat  yaitu encoder , bottleneck ,  dan decoder .  Hal  ini berguna  untuk  mengurangi  kode  program yang berulang.
5. Compile and Train Langkah selanjutnya adalah melakukan compile dan train model. Loss yang akan digunakan adalah
sparse_categorical_crossentropy karena
network mencoba memberi label pada setiap piksel, seperti prediksi multi-class .

## 6. Prediksi
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses menggunakan test  set yang  telah  disiapkan sebelumnya  untuk  memasukkan  gambar input yang  belum  pernah  dilihat  model sebelumnya. Proses prediksi ini hampir sama dengan  klasifikasi  dan  estimasi,  kecuali
dalam  prediksi  nilai  dari  hasil  yang  akan datang [12].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini dijelaskan gambaran mengenai implementasi Convolutional  Neural  Network  (CNN) dan membangun model  dengan  arsitektur U-NET yang dapat melakukan tugas Semantic Image Segmentation pada dataset  Oxford-IIIT  Pet
menggunakan framework TensorFlow .
Langkah  –  langkah  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
3.1  Persiapan TensorFlow  dan  Tensorflow Datasets (TFDS)
Bagian ini melakukan instalasi T ensorFlow dengan  menjalankan  perintah
`conda install tensorflow tensorflow- datasets `.
3.2 Segmentasi gambar
Bagian  ini  melakukan  segmentasi gambar dengan TensorFlow . Pada proses kali ini,  dibutuhkan tensorflow_datasets untuk mengunduh Oxford  dataset untuk  membuat model  yang  dapat  mengimplementasikan segmentasi  pada  gambar training dan mengukur akurasi dengan IoU pada data test .
3.3 Mendefinisika model U-NET
Pada  tahap  ini  dilakukan  membangun U- NET dengan  menggunakan  fungsi-  fungsi yang  telah  dibuat  yaitu encoder , bottleneck , dan decoder .
3.4 Compile dan Train Model
Pada  proses  ini  plot train  loss dan validation  loss untuk  melihat  bagaimana proses training berjalan. Langkah selanjutnya adalah  melakuka  prediksi  menggunakan test set yang  telah  disiapkan  sebelumnya  untuk memasukkan gambar input yang belum   pernah dilihat model sebelumnya.
Gambar 5. Plot Training vs. Validation Loss
Dari perhitungan
prediksi menggunakan  model  didapat  hasil  nilai akurasi.  Nilai  tersebut  berasal  dari  jumlah hasil prediksi  yang  benar  berbanding  dengan jumlah  semua  data  untuk  dijadikan  sebagai tingkat  keberhasilan  dari  model  yang sebelumnya sudah dibuat. Sedangkan parameter dari tingkat keyakinan suatu sistem dalam  memprediksi  hasil  yang  salah dinamakan Loss [16]. Dari table 1. Nilai Hasil
Evaluasi  terlihat bahwa  hasil  prediksi  yang dilakukan dengan arsitektur U-Net
menghasilkan  perbandingan Predicted  Mask dengan True  Mask pada  kelas  kucing  yang mendapatkan skor IOU sebesar 0.933 dengan menggunakan batas bawah 0.5 pada IOU

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  Hasil  penelitian  yang diuji maka dapat ditunjukan kesimpulannya bahwa hasil prediksi yang dilakukan dengan arsitektur U-Net adalah  menunjukkan  hasil dengan  perbandingan Predicted  Mask dengan True  Mask pada  kelas  kucing  yang mendapatkan  skor  IOU  sebesar  0.933 dengan  skala  batas  bawah  0.5.  Penelitian kedepannya disarankan pada dunia
Generative  Adversarial  Networks (GAN)
agar dapat berkembang dengan metode yang lebih advance dengan kemampuan komputasi  dan  waktu  training  yang  tak terbatas.
Gambar 6. Hasil Prediksi U-NET
Tabel 1. Nilai Hasil Evaluasi Epoch Loss Accuracy  Validation loss  Validation Accuracy 1 0.3831 0.6878 0.6091 0.6508 2 0.1887 0.7664 0.2083 0.7656 3 0.1660 0.7741 0.1764 0.7731 4 0.1550 0.7778 0.1682 0.7768 5 0.1444 0.7816 0.1628 0.7787 6 0.1400 0.7839 0.1607 0.7800 7 0.1336 0.7854 0.1580 0.7802 8 0.1266 0.7877 0.1529 0.7828 9 0.1225 0.8992 0.1542 0.7821 10 0.1290 0.1905 0.1680 0.7769 11 0.1116 0.8928 0.1503 0.7830 12 0.1076 0.8943 0.1578 0.7809 13 0.1038 0.8958 0.1563 0.7829 14 0.1975 0.8983 0.1487 0.7855 15 0.1974 0.8981 0.1466 0.7858 16 0.1904 0.8008 0.1595 0.7867 17 0.0851 0.8028 0.1721 0.7776 18 0.0830 0.8035 0.0610 0.6665 19 0.0729 0.7924 0.0509 0.5554 20 0.0619 0.6813 0.1498 04443 21 0.0508 0.7923 0.1387 0.3432 22 0.0497 0.8812 0.1276 0.3543 23 0.0386 0.8101 0.0154 0.2432 24 0.0275 0.8090 0.0142 0.1321 25 0.0012 0.9330 0.1031 0.0110

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Alzubi,  A.  Nayyar,  and  A.  Kumar, “Machine  Learning  from  Theory  to
Algorithms: An Overview,” in Journal of Physics: Conference Series , Institute of Physics Publishing, Nov. 2018. doi: 10.1088/1742-6596/1142/1/012012.
[2] M.  N.  D.  SAWITRI,  I.  W.
SUMARJAYA,  and  N.  K.  T. TASTRAWATI, “PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK,” E-Jurnal  Matematika ,
vol.  7,  no.  3,  p.  264,  Sep.  2018,  doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i03.p213.
[3] A. Shrestha and A. Mahmood, “Review of  deep  learning  algorithms  and architectures,” IEEE  Access ,  vol.  7. Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers Inc., pp. 53040–53065, 2019. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2912200.
[4] T.  Yu  and  H.  Zhu,  “Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications,” Mar. 2020, [Online].
Available:
http://arxiv.org/abs/2003.05689
[5] R. A. Firmansyah, T. A. Sardjono, and R.  Mardiyanto,  “Peningkatan  Akurasi
Adaptive  Monte  Carlo  Localization Menggunakan  Convolutional  Neural Network”.
[6] K. K. D. Ramesh, G. Kiran Kumar, K. Swapna, D. Datta, and S. Suman Rajest, “A review of medical image segmentation algorithms,” EAI Endorsed  Trans  Pervasive  Health Technol ,  vol.  7,  no.  27,  2021,  doi:
10.4108/eai.12-4-2021.169184.
[7] N. Siddique, S. Paheding,  C. P.  Elkin, and  V.  Devabhaktuni,  “U-net  and  its variants for medical image segmentation:  A  review  of  theory  and applications,” IEEE Access , 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3086020.
[8] X. Dong, J. Shen, W. Wang, Y. , Liu, L.
Shao,  and  F. Porikli,  “Hyperparameter Optimization  for  Tracking  with Continuous Deep Q-Learning.” [Online]. Available: https://github.com/
[9] R. Imantiyar, ; Dhomas, and H. Fudholi, “Kajian  Pengaruh  Dataset  dan  Bias Dataset  terhadap  Performa  Akurasi Deteksi  Objek,”  vol.  14,  no.  2,  2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.1150.
[10]  O.  M.  Parkhi,  A.  Vedaldi,  A. Zisserman, and C. V Jawahar, “Cats and Dogs.”
[11]  S. Shevira, I. Made, A. D. Suarjaya, and P.  Wira  Buana,  “Pengaruh  Kombinasi dan Urutan Pre-Processing pada Tweets
Bahasa Indonesia,” 2022.
[12]  Y. Arie Wijaya, “ANALISA DATASET  SOFTWARE  DEFINED NETWORK INTRUSION MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEP LEARNING H2O,” 2022.
[13]  F.  Zola,  G.  W.  Nurcahyo,  and  J.
Santony, “JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK
MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA,”
vol. 1, no. 1, 2018.
[14]  R. M. #1, S. Saidah, K. Caecar, P. #3,
A.  Trisnamulya,  and  P.  #4,  “JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Klasifikasi Tutupan Lahan
Melalui  Citra  Satelit  SPOT-6  dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)”.
[15]  I.  Made,  A.  Darma  Putra,  M.  Dendi
Maysanjaya,  M.  Windu,  and  A. Kesiman, “PENDEKATAN BERBASIS U-NET UNTUK SEGMENTASI  HARD  EXUDATE
DALAM CITRA FUNDUS RETINA,” INSERT:  Information  System  and Emerging  Technology  Journal ,  vol.  4, no. 1, 2023.
[16]  A.  Anindyo  Abhinowo,  R.  Rizal Isnanto, and D. Eridani, “PEMILIHAN MODEL  TERBAIK  ALGORITMA CONVOLUTIONAL
NEURAL
NETWORK  UNTUK  KLASIFIKASI JENIS  BENCANA  ALAM  The  Best
Model  Selection  Of  Convolutional Neural Network Algorithm For Natural Disaster  Classification,” Jurnal  Teknik Komputer ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  199–208,
2023, doi: 10.14710/jtk.v1i4.37656.