## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2023

## Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning
Alvin Eka Putra #1 , Mohammad Farid Naufal #2 , Vincentius Riandaru Prasetyo #3
# Teknik Informatika, Universitas Surabaya Jl. Raya Kalirungkut, Kali Rungkut, Kec. Rungkut, Kota SBY, Jawa Timur 60293
1 alvineka0201@gmail.com
*2 faridnaufal@staff.ubaya.ac.id
3 vincent@staff.ubaya.ac.id
Abstrak — Rempah  merupakan  salah  satu  kekayaan  yang dimiliki  oleh  Indonesia.  Berdasarkan  data  yang  dimiliki Negari Rempah Foundation, terdapat sekitar 400 hingga 500 spesies  rempah  di  dunia  dan  275  jenis  rempah  terdapat  di Asia Tenggara terutama di Indonesia. Jenis rempah beragam dan memiliki kemiripan satu dengan yang lain sehingga sulit untuk  dibedakan.  Maka  dari  itu  untuk  mempertahankan pengetahuan  mengenai  rempah-rempah  yang  dimiliki Indonesia, diperlukan aplikasi klasifikasi jenis rempah yang akurat  sehingga  pengetahuan  masyarakat  tentang  rempah tetap  terjaga.  Selain  itu  di  bidang  industri  dapat meningkatkan efisiensi dalam industri rempah. Penggunaan teknologi dalam klasifikasi jenis rempah dapat meningkatkan efisiensi dalam industri rempah. Dengan teknologi yang tepat, waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi jenis rempah dapat  dipercepat,  dan  juga  meminimalkan  risiko  kesalahan manusia. Keterbatasan citra rempah juga menjadi permasalahan  pada  klasifikasi  jenis  rempah.  Convolutional Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  transfer  learning adalah metode klasifikasi citra yang memiliki performa yang baik pada dataset dengan jumlah yang terbatas. Eksperimen yang  dilakukan  menggunakan  6  arsitketur  CNN,  yaitu Xception, MobileNetV2, DenseNet201, VGG16, VGG19, dan ResNet50.  Terdapat  10  jenis  rempah  yang  diklasifikasikan yaitu  jahe,  kunyit,  kunci,  adas,  merica,  laos,  jintan,  kencur, temulawak,  dan  ketumbar.  Berdasarkan  hasil  eksperimen yang dilakukan Xception adalah arsitektur terbaik dengan F1 Score sebesar 96.99%.
Kata kunci — CNN, Rempah, Deep Learning, Transfer Learning

## I. P ENDAHULUAN
Rempah  merupakan  salah  satu  kekayaan  yang  dimiliki oleh  bangsa  Indonesia.  Rempah  sendiri  didapatkan  dari mengambil bagian tanaman seperti batang, daun kulit kayu, umbi,  rimpang,  akar,  biji,  bunga  atau  bagian  tumbuhan lainnnya  [1].  Berdasarkan  data  yang  dimiliki  Negari Rempah Foundation [2], terdapat sekitar 400 – 500 spesies rempah di dunia, lebih dari setengah jumlah tersebut atau 275  terdapat  di  Asia  Tenggara  dan  jumlah  tersebut
didominasi  oleh  Indonesia.  Hal  tersebut  membuat Indonesia mendapat julukan Mother of Spices . Seiring dengan berjalannya waktu, masyarakat Indonesia  mulai  menikmati  kemajuan  teknologi  dan pengetahuan  yang  belum  tentu  dapat  beriringan  dengan pengenalan budaya Indonesia. Hal tersebut mengakibatkan banyak  budaya  Indonesia  yang  mulai  dilupakan,  salah satunya  budaya  pengenalan  rempah  yang  dimiliki  oleh Indonesia  [3].  Masyarakat  cenderung  menggunakan rempah  instan  yang  dinilai  lebih  cepat  dan  praktis dibandingkan  dengan  racikan  menggunakan  rempah  asli. Pengunaan rempah instan mulai menimbulkan ketidaktahuan  mengenai  bentuk  dan  nama  rempah  [3]. Berdasarkan  dari  hasil  survey  yang  telah  dilakukan penelitian  ini  dengan  meminta  sebanyak  100  responden untuk menebak 5 jenis rempah asli Indonesia, hanya 31% responden yang berhasil menebak lebih dari 3 jenis rempah dengan  benar.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa pengetahuan mengenai jenis rempah masih rendah.
Penelitian  klasifikasi  citra  rempah  sudah  pernah dilakukan sebelumnya. Isna et al [4] melakukan klasifikasi menggunakan  CNN  untuk  3  jenis  rempah  yaitu  ginseng, jahe,  dan  lengkuas.  Akurasi  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  adalah  88.89%.  Penelitian  ini  belum menggunakan arsitektur transfer learning. Tanuwijaya et al [5]  menggunakan  CNN  dengan  arsitektur  VGG16  yang dimodifikasi dan AlexNet. Penelitian ini dapat mengenali 5 jenis  rempah,  yaitu  jahe,  kencur,  kunyit,  lengkuas  dan temulawak.  Dataset  yang  digunakan  diambil  dari  Kaggle yang terdiri dari 100 dataset training dan 25 dataset testing . Dari  100  epoch,  VGG16  mendapatkan  rata-rata  akurasi sebesar  81%  dengan  nilai loss 0.446,  nilai recall 76.7%, dan  nilai precision sebesar  81.8%.  AlexNet  mendapatkan nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  79%, loss sebesar  3.586, recall sebesar 79.1% dan precision sebesar 80.8%. Nadya et al [6] melakukan klasifikasi jenis rempah menggunakan algoritma naïve bayes. Citra dilakukan segmentasi terlebih dahulu  menggunakan  metode  otsu.  Fitur  yang  digunakan
adalah Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Red Green  Blue  (RGB).  Jenis  rempah  yang  diklasifikasikan adalah kunyit, temulawak, jahe dan lengkuas. Akurasi yang dihasilkan penelitian ini masih rendah yaitu 52%. Tan et al [7]  melakukan  klasifikasi  terhadap  8  jenis  rempah  yaitu gingko,  ginseng,  barley,  ficus,  jujube,  longan,  lotus  seed, dan  lyceum  menggunakan  CNN.  Terdapat  2  layer convolution  dan  pooling.  Akurasi  yang  dihasilkan  adalah 93%.
Pada  penelitian  sebelumnya  terdapat  maksimal  8  jenis rempah  yang  diklasifikasikan.  Selain  itu  akurasi  yang didapat  maksimal  93%.  Permasalahan  lain  adalah  pada dataset  rempah  memiliki  keterbatasan  jumlah,  sehingga membutuhkan  metode  klasifikasi  yang  dapat  belajar  dari data yang terbatas. Penelitian sebelumnya belum ada yang mencoba  membandingkan  arsitektur  transfer  learning untuk  klasifikasi  citra  rempah.  Transfer  learning  adalah metode untuk mempercepat proses klasifikasi dan memiliki performa baik dikarenakan memiliki pre-trained model [8]. Transfer  learning  dapat  belajar  dengan  baik  pada  dataset yang  memiliki  jumlah  terbatas.  Penelitian  ini  melakukan klasifikasi  terhadap  10  jenis  rempah  yaitu  jahe,  kunyit, kunci,  adas,  merica,  laos,  jintan,  kencur,  temulawak,  dan ketumbar menggunakan CNN dengan 6 arsitektur transfer learning yaitu  Xception,  MobileNetV2,  DenseNet201, VGG16, VGG19, dan ResNet50.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada sub bab ini akan menjelaskan mengenai beberapa dasar teori yang digunakan dalam dalam dasar melakukan klasifikasi CNN.
A. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  merupakan  sebuah  jaringan  syaraf  tiruan  yang terinsipirasi  oleh sistem saraf biologis yang terdiri dari 3 layers ,  yaitu convolutional  layers , pooling layers ,  dan fully-connected  layers [9].    Perbedaan  CNN  dengan Artificial Neural Network (ANN) adalah CNN diutamakan untuk  digunakan  untuk  pengenalan  pola  dalam  sebuah gambar.  Struktur  dari  CNN  terdiri  dari  3  lapis  yaitu convolutional  layers , pooling  layers ,  dan fully-connected layers. Jika  beberapa  lapis  tersebut  digabungkan  menjadi satu  maka  jadilah  arsitektur  dari  CNN.  Contoh  dari arsitektur CNN ditunjukan pada Gambar 1.

## B. Transfer Learning
Transfer  learning  adalah  sebuah  teknik machine learning yang  menggunakan  model  yang  telah  dilatih sebelumnya  untuk  menyelesaikan  sebuah  tugas  dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan tugas lain yang berkaitan  dengan  tugas  awal.  Teknik  ini  biasanya digunakan  jika  memiliki  dataset  yang  sedikit.  Proses transfer  learning adalah  dengan  membekukan  beberapa convolutional  layers di  awal  dan  hanya  melatih  beberapa lapisan  terakhir  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi.  Lapisan  yang  dibekukan  digunakan  untuk
mengekrtraksi  fitur yang  dapat  diaplikasikan  pada  semua gambar  seperti  sudut,  gradien,  dan  pola.  Untuk  lapisan yang tidak dibekukan digunakan untuk mengekstrasi fitur lainnya  yang  terdapat  pada dataset baru.  Dengan  begitu model  tersebut  dapat  digunakan  meskipun  pada  awalnya model  yang  dilatih  menggunakan  kategori dataset yang berbeda  dengan dataset yang  baru.  Proses  dari transfer learning ditunjukan pada Gambar 2. Image database yang digunakan  di  transfer  learning  adalah  ImageNet  yang merupakan dataset yang berisi lebih dari 14 juta gambar. 6 pre-trained  model yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Xception
Xception merupakan  arsitektur  CNN  yang  diadaptasi dari arsitektur Inception. Xception menggunakan hipotesis dari  Inception  namun  ditingkatkan  lagi  ke  level  yang ekstrim,  hal  ini  merupakan  asal  dari  penamaan  Xception atau Extreme Inception [10]. Arsitektur ini menggunakan depth-wise separable convolutions sebagai pengganti dari modul Inception. Xception terdiri dari 3 flow, yaitu entry , flow , middle  flow ,  dan exit  flow .  Data  yang  digunakan sebagai  input  nantinya    akan  masuk  melalui entry  flow terlebih dahulu kemudian melalui middle flow sebanyak 8 kali kemudian menuju ke exit flow . Gambar 3 menunjukkan arsitektur Xception.
Gambar. 2 Proses tranfer learning
Gambar. 1 Contoh arsitektur CNN

## 2. VGG16 dan VGG19
VGG16 & VGG19 merupakan sebuah model CNN yang memiliki  jaringan  yang  lebih  dalam  dan  menggunakan filter yang  kecil  [11]. Filter yang  digunakan  pada convolutional  layer ada  3x3  semua.  VGG  menggunakan jumlah filter yang berukuran kecil karena memiliki jumlah parameter yang sedikit dan memiliki jumlah convolutional layer yang  banyak  [12].  VGG16  dan  VGG19  memiliki arsitektur  yang  mirip,  perbedaannya  hanya  pada  jumlah convolutional layers saja. VGG16 memiliki 16 convolutional  layers sedangkan  VGG19  memiliki  19 convolutional  layers [13] [14].  Gambar  4  menunjukkan arsitektur VGG16 dan VGG19.

## 3. MobileNetV2
MobileNetV2 adalah arsitektur yang dibuat berdasarkan ide  dari  MobileNetV1  yang  menggunakan depthwise separable  convolutions [15].  Namun  MobileNetV2 mengenalkan  2  fitur  baru,  yaitu linear  bottlenecks dan shortcut connections . MobileNetV2 membutuhkan computation  time yang  lebih  dibandingkan  dengan MobileNetV1  namun  tetap  dapat  mendapatkan  akurasi yang  lebih  baik  juga  [16].  Gambar  5  menunjukkan arsitektur MobileNetV2.

## 4. ResNet50
ResNet  atau  disebut residual  network merupakan  sebuah neural  network  yang  dibuat  untuk  mengatasi  masalah degradasi  yang  disebabkan  oleh neural  network yang menggunakan banyak layers .  ResNet menerapkan konsep skip  connections untuk  meningkatkan  akurasi  yang menurun yang disebabkan oleh degradasi. Skip connections bekerja dengan 2 cara, yaitu pertama dengan mengurangi permasalahan  menghilangnya gradient dengan  membuat sebuah  jalan  pintas  alternatif  untuk  gradient  tersebut  dan yang  kedua  membuat  model  dapat  mempelajari identity function . Dengan begitu layers pada neural network dapat mempelajari identity  function dengan  lebih  mudah sehingga meningkatkan efisiensi dari deep neural network yang  memiliki layers yang  banyak,  selain  itu  juga  dapat mengurangi  tingkat error yang  dihasilkan.  Hal  ini memungkinkan  untuk  membuat  sebuah deep  neural network dengan  lapisan  yang  jauh  lebih  banyak  tanpa menghadapi  masalah  degradasi.  ResNet50  merupakan salah satu dari variasi ResNet [17]. Gambar 6 menunjukkan arsitektur ResNet50.
Gambar. 5 Arsitektur MobileNetV2
Gambar. 4 Arsitektur VGG16 dan VGG19
Gambar. 3 Arsitektur Xception

## 5. DenseNet201
DenseNet  atau  Densely  Connected  Convolutional Network  ditemukan  oleh  Gao  Huang  sebagai  penemu utama  arsitektur  DenseNet  [18].  DenseNet  merupakan salah satu arsitektur yang ditemukan untuk menyelesaikan permasalahan kerika sebuah neural network semakin dalam atau  memiliki  layers  yang  semakin  banyak  maka  akan muncul  masalah  hilangnya  gradient.  Gradient  ini  akan semakin  hilang  dengan  bertambahnya  layers  yang digunakan.  Dengan  hilangnya  gradient  ini  menyebabkan layers di awal kehilangan kemampuan untuk mempelajari basic low-features. Detail arsitektur DenseNet dapat dilihat pada Gambar 7.

## M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  5  tahapan,  yaitu  pengumpulan dataset, pre-processing , augmentation , training , testing , perhitungan  performa.  Alur  dari  metodologi  penelitian dapat dilihat pada Gambar 8.

## C. Pengumpulan Dataset
Dataset yang  digunakan  dikumpulkan  menggunakan kamera smartphone . Spesifikasi kamera Jumlah class yang digunakan  adalah  sebanyak  10,  yaitu  jahe,  adas,  jintan, merica,  ketumbar,  laos,  kunyit,  kencur,  kunci,  dan temulawak.  Tiap class memiliki  total  100  gambar  yang berarti total dataset yang digunakan adalah 1000 gambar. Contoh dataset telah ditunjukan pada Gambar 9.

## B. Pre-processing
Preprocessing  di  citra  digital  adalah  proses  persiapan atau pengolahan awal citra digital sebelum masuk ke tahap pengolahan selanjutnya. Tujuan dari preprocessing adalah untuk  memperbaiki  kualitas  citra,  menghilangkan  noise, dan  menyesuaikan  karakteristik  citra  agar  sesuai  dengan kebutuhan  analisis  atau  pengolahan  citra  selanjutnya. Preprocessing yang digunakan dalam penelitian ini adalah resizing . Proses ini digunakan untuk menyesuaikan gambar yang  digunakan  untuk dataset training,  testing atau  saat melakukan  klasifikasi  gambar.  Semua  gambar  diubah menjadi  ukuran  299x299  pixel.  Citra  kemudian  diubah
Gambar. 7 Arsitektur DenseNet201 Preprocessing Training VGG16 ResNet50 MobileNet Pengumpulan Dataset Xception Augmentation VGG19 DenseNet201 Testing Performance Calculation a b c d e f g h i
j
Gambar 9. Contoh dataset jahe (a), adas (b), jintan (c), merica (d),  ketumbar  (e),  laos  (f),  kunyit  (g),  kencur  (h),  kunci  (i), temulawak (j).
menjadi  RGB  dan  dibagi  dengan  255  sehingga  tiap  pixel akan bernilai 0 – 1 untuk mempercepat waktu komputasi.

## C. Augmentation
Proses ini bertujuan untuk memperbanyak dataset yang digunakan  dalam  proses training .  Parameter  yang digunakan dalam penelitian ini adalah zoom_range dengan nilai  0.2, fill_mode dengan  nilai nearest , rotation_range dengan  nilai  0.4, width_shift_range dengan  nilai  0.2, height_shift_range dengan  nilai  0.2, shear_range dengan nilai 0,2, dan horizontal_flip dengan nilai true .
D. Training
Proses training dilakukan  dengan  menggunakan k  fold cross validation dengan nilai k = 10. Jumlah dataset yang digunakan  adalah  sebanyak  1000  gambar  dengan  jumlah class 10  sehingga  900 dataset digunakan  untuk  proses training dan 100 dataset digunakan untuk proses validation . Dataset dilakukan proses image pre-processing dan image augmentation terlebih  dahulu  sebelum  digunakan. Penelitian ini menggunakan 6 arsitektur dan dibandingkan untuk mendapatkan model dengan performa yang terbaik. Arsitektur yang digunakan adalah Xception, MobileNetV2, VGG16, VGG19, DenseNet201, dan ResNet50. Parameter dari model yang dilatih dapat dilihat pada Tabel I. Training tiap arsitektur memiliki 4 macam variasi dengan perbedaan pada top layers yang  digunakan  untuk  klasifikasi. Spesifikasi komputer yang digunakan untuk proses training dapat dilihat pada Tabel II. Top layers yang digunakan pada tiap variasi dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL I P ARAMETER T RAINING M ODEL Parameter Tipe Jumlah epoch 20 Optimizer Adam Loss Function Categorical, Cross Entropy Metric Accuracy TABEL II
S PESIFIKASI K OMPUTER Spesifikasi Nilai GPU Nvidia Tesla P100 16GB RAM 25 GB Storage 166 GB

## E. Testing
Proses testing menggunakan  100  gambar  dari  dataset yang  tidak  pernah  digunakan  baik  dalam  proses training maupun validation . Gambar yang digunakan dalam testing hanya akan melalui proses testing untuk mengubah ukuran menjadi  299x299  dan  membagi  tiap  pixel  dengan  255. Model yang sebelumnya telah selesai dilatih dan disimpan dalam  file  dengan  ekstensi  .h5  digunakan  kembali  untuk melakukan proses testing .
TABEL III
V ARIASI T OP L AYER
Variasi Layers 1 1. Flatten 2. Dense (256) 3. Dense (10) 2 1. GlobalAveragePooling2D 2. Dense(256) 3. Dense(10) 3 1. MaxPooling2D (2x2) 2. Flatten 3. Dense (256) 4. Dense (10) 4 1. MaxPooling2D (2x2) 2. MaxPooling2D (2x2)
3. Flatten
4. Dense (128)
5. Dense (10)

## F. Perhitungan Performa
Pada  tahapan  ini  performa  dari  tiap  arsitektur  transfer learning  dihitung.  Nilai  performa  yang  dihitung  adalah akurasi,  precision,  recall,  dan  F1  Score  dan  dapat  dilihat secara  berturut  turut  pada  persamaan  (1)  (2)  (3)  (4). Variabel  TP  menunjukkan  jumlah  True  Positive,  TN menunjukkan  jumlah  True  Negative,  FP  menunjukkan jumlah False Positive, dan FN menunjukkan jumlah False Negative.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini dijelaskan mengenai hasil testing  dari masing-masing  variasi  top  layer  tiap  arsitektur.  Tabel  4 menunjukan  hasil  perbandingan  performa  untuk  semua arsitektur dengan kombinasi variasi top layer. Gambar 10 menunjukkan  perbandingan  performa  dari  tiap  arsitektur dengan  mengambil  variasi  top  layer  terbaik.  Sedangkan gambar  11  menunjukkan  perbandingan  waktu  komputasi per  epoch  dari  tiap  arsitektur  dengan  variasi  top  layer terbaik. Pada variasi 1 Xception mendapatkan nilai terbaik pada semua metric kecuali pada waktu komputasi. Waktu komputasi  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  sebuah arsitektur  untuk  menjalani  proses  training  per  epoch. Waktu  komputasi  terbaik  didapatkan  oleh  MobileNetV2 yaitu  31.5256  detik.  Nilai  terburuk  didapatkan  oleh arsitektur  ResNet50  yang  memiliki  perbedaan  nilai  yang lebih  dari  setengah  jika  dibandingkan  dengan  Xception,
namun  nilai  komputasi  terburuk  didapatkan  oleh  VGG19 yaitu sebesar 78.1086 detik.
Selanjutnya  pada  variasi  kedua,  Xception  masih mendapatkan nilai akurasi, precision, recall, dan F1 Score terbaik.  Namun  untuk  waktu  komputasi  terbaik  masih didapatkan  oleh  MobileNetV2  pada  variasi  2.  Nilai performa akurasi, precision, recall, dan F1 Score  terburuk didapatkan oleh ResNet50 dan  waktu komputasi terburuk didapatkan oleh VGG19. Jika dibandingkan dengan variasi 1,  terdapat  peningkatan  nilai  pada  semua metric pada variasi 2.
TABEL IV
P ERFORMA T IAP A RSITEKTUR T RANSFER L EARNING Arsitektur  Variasi  Akurasi Precisio n Recall F1 Score Waktu Komput asi Xception 1 93,80%  95,01%  93,80%  93,76%  63,0239 2 96,60%  96,87%  96,60%  96,53%  74,0947
3 97,00%  97,28%  97,00%  96,99%  73,9812
4 94,40%  95,03%  94,40%  94,28%  77,6292 DenseNet2 01 1 93,70%  94,49%  91,90%  91,88%  44,5251 2 94,40%  94,77%  94,40%  94,38%  44,1909
3 94,00%  94,55%  94,00%  93,98%  43,8777 4 90,00%  91,75%  95,55%  90,00% 45,898 MobileNet V2 1 91,98%  93,12%  91,90%  91,88%  31,5256 2 92,60%  93,71%  92,60%  92,66%  28,211 3 90,90%  92,42%  90,90%  90,73%  33,1057
4 88,30%  90,27%  88,30%  87,90%  29,8522 VGG16 1 90,40%  91,25%  90,40%  90,17%  65,9681 2 81,90%  84,19%  74,22%  81,90% 67,221 3 90,00%  91,42%  90,00%  89,80%  73,9867 4 66,00%  68,74%  66,00%  63,86%  72,2262 VGG19 1 87,60%  89,26%  78,11%  87,60% 87,212 2 80,00%  82,79%  79,20%  80,00% 79,215 3 89,60%  90,29%  89,33%  89,50%  79,9379 4 69,10%  72,15%  69,10%  67,10%  72,2262 RESNET5 0 1 40,00%  34,45%  40,00%  31,56%  39,8586 2 40,10%  31,27%  40,10%  31,05% 40,656 3 44,70%  45,04%  39,45%  44,70%  38,1259 4 18,22% 9,33% 18,90% 9,94% 42,548
Selanjutnya adalah variasi ketiga, seperti pada variasi 1 dan  2  Xception  masih  memiliki  nilai  terbaik  dan MobileNetV2  juga  masih  mendapatkan  waktu  komputasi terbaik. Nilai terburuk masih juga diraih oleh ResNet50 dan waktu komputasi terburuk masih didapatkan oleh VGG19. Pada  variasi  3  juga  terdapat  kenaikan  nilai  pada  semua metric dibandingkan dengan variasi 1 dan 2.
Pada  variasi  4,  terdapat  penurunan  nilai  namun Xception  tetap  mendapatkan  nilai  terbaik  dibandingkan dengan arsitektur lainnya pada variasi 4. Hasil dari variasi 4  lebih  baik  dari  variasi  1  namun  lebih  buruk  jika dibandingkan dengan variasi 2 dan 3.
Gambar  10.  Perbandingan  performa  tiap  arsitektur  dengan  variasi  top layer terbaik
Gambar  11.  Perbandingan  waktu  komputasi  per  epoch  tiap  arsitektur dengan variasi top layer terbaik.
Nilai  terbaik  dari  4  variasi  didapatkan  oleh  Xception pada  variasi  3  dengan  nilai  akurasi  sebesar  97%,  nilai presisi  sebesar  97.27%,  nilai recall sebesar  97%  dan  F1 Score  sebesar  96.99%,  namun  untuk  nilai  komputasi terbaik didapatkan oleh MobileNetV2 pada variasi 2 yaitu sebesar  28.211  detik.  DenseNet201  mendapatkan  nilai kedua terbaik setelah Xception dengan perbedaan rata-rata performa 3% untuk tiap variasi. Nilai terburuk didapatkan oleh ResNet50 pada variasi 4 dengan nilai akurasi sebesar 1,822, nilai presisi sebesar 9,32%, nilai recall 18,9%, dan nilai  f1  sebesar  9.93%,  namun  untuk  nilai  komputasi terburuk didapatkan oleh VGG19 sebesar 79,9379 detik.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dijabarkan  pada  bagian hasil  dan  pembahasan  disimpulkan  bahwa  arsitektur Xception  dengan  variasi  3  paling  cocok  digunakan  untuk melakukan klasifikasi rempah. Jika dibutuhkan model yang dapat  melakukan  klasifikasi  dalam  waktu  singkat  maka dapat dipertimbangkan untuk menggunakan MobileNetV2 pada  variasi  2  yang  memiliki  waktu  komputasi  terendah dibandingkan dengan semua arsitektur pada semua variasi. Namun  perbedaan  nilai  akurasi  terbaik  yang  didapatkan oleh MobileNetV2 dan Xception memiliki gap yang besar yaitu sebesar 5%. Jika memang dibutuhkan alternatif yang memiliki  perbedaan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dan  waktu komputasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan Xception maka dapat dipilih arsitektur DenseNet201 yang
hanya  memiliki gap sebesar  3%  namun  memiliki  waktu komputasi yang lebih baik dibandingkan dengan Xception.
Pada  pengembangan  penelitian  selanjutnya  dapat diimplementasikan image  segmentation yang  dapat membantu  model  untuk  mengklasifikasikan  gambar  yang memiliki  latar  belakang  yang  rumit  atau  terdapat  banyak objek.  Selain  itu  dapat  dicari alternatif  artsitektur  lainnya yang memiliki akurasi yang tinggi seperti Xception namun memiliki  waktu  komputasi  yang  rendah  seperti  pada MobileNetV2.

## R
EFERENSI [1] L.  Hakim, Rempah  &  Herba  Kebun-Pekarangan  Rumah Masyarakat , no. 164. 2015.
[2] “Beranda  -  Negeri  Rempah.”  https://negerirempah.org/id/ (accessed Sep. 02, 2022).
[3] D. Marihandono and B. Kanumoyoso, Rempah, Jalur Rempah, Dan Dinamika Masyarakat Nusantara . 2016.
[4] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[5] E.  Tanuwijaya  and  A.  Roseanne,  “Modifikasi  Arsitektur VGG16  untuk  Klasifikasi  Citra  Digital  Rempah-  Rempah Indonesia  Classification  of  Indonesian  Spices  Digital  Image using Modified VGG 16 Architecture,” Matrik J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 191–198,
2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.xxx.
[6] N. P. Batubara, D. Widiyanto, and N. Chamidah, “Klasifikasi rempah  rimpang  berdasarkan  ciri  warna  rgb  dan  tekstur  glcm menggunakan algoritma naive bayes,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 3, p. 156, 2020, doi: 10.52958/iftk.v16i3.2196.
[7] J. W. Tan, K. M. Lim, and C. P. Lee, “Herb Classification with Convolutional  Neural  Network,” 3rd  IEEE  Int.  Conf.  Artif. Intell.  Eng.  Technol.  IICAIET  2021 ,  Sep.  2021,  doi: 10.1109/IICAIET51634.2021.9573706.
[8] C. Tan, F. Sun, T. Kong, W. Zhang, C. Yang, and C. Liu, “A survey  on  deep  transfer  learning,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.
(including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) ,  vol.  11141  LNCS,  pp.  270–279,  2018,  doi:
10.1007/978-3-030-01424-7_27.
[9] Y.  Lecun,  L.  Bottou,  Y.  Bengio,  and  P.  Ha,  “LeNet,” Proc.
IEEE , no. November, pp. 1–46, 1998.
[10] F.  Chollet,  “XCeption:  Deep  Learning  with  Depthwise Separable  Convolutions,” Comput.  Vis.  Found. ,  2016,  doi: 10.4271/2014-01-0975.
[11] T.  Ben  Abdallah,  I.  Elleuch,  and  R.  Guermazi,  “Student
Behavior  Recognition  in  Classroom  using  Deep  Transfer Learning with VGG-16,” Procedia Comput. Sci. , vol. 192, pp. 951–960, Jan. 2021, doi: 10.1016/J.PROCS.2021.08.098.
[12] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for  Image  Recognition,” undefined ,  vol.  2016-December,  pp.
770–778, Dec. 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[13] J. Xiao, J. Wang, S. Cao, and B. Li, “Application of a Novel and Improved  VGG-19  Network  in  the  Detection  of  Workers Wearing Masks,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1518, no. 1, pp. 0–6,
2020, doi: 10.1088/1742-6596/1518/1/012041.
[14] A.  Victor  Ikechukwu,  S.  Murali,  R.  Deepu,  and  R.  C. Shivamurthy, “ResNet-50 vs VGG-19 vs training from scratch:
A  comparative  analysis of the  segmentation and classification of  Pneumonia  from  chest  X-ray  images,” Glob.  Transitions Proc. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  375–381,  Nov.  2021,  doi:
10.1016/J.GLTP.2021.08.027.
[15] L. Zhang, J. Wang, B. Li, Y. Liu, H. Zhang, and Q. Duan, “A MobileNetV2-SENet-based method for identifying fish school feeding behavior,” Aquac. Eng. , vol. 99, p. 102288, Nov. 2022, doi: 10.1016/J.AQUAENG.2022.102288.
[16] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L.-C. Chen, “MobileNetV2:  Inverted  Residuals  and  Linear  Bottlenecks,”
Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 4510–4520, Jan. 2018, Accessed: May 27, 2021. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1801.04381
[17] M. B. Hossain, S. M. H. S. Iqbal, M. M. Islam, M. N. Akhtar, and I. H. Sarker, “Transfer learning with fine-tuned deep CNN ResNet50  model  for  classifying  COVID-19  from  chest  X-ray images,” Informatics Med.  Unlocked ,  vol. 30,  p.  100916,  Jan. 2022, doi: 10.1016/J.IMU.2022.100916.
[18] G.  Huang,  Z. Liu,  L.  van der Maaten,  and K.  Q.  Weinberger, “Densely  Connected  Convolutional  Networks,” Proc.  -  30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2017 , vol. 2017-January, pp. 2261–2269, Aug. 2016, Accessed: May 27, 2021. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1608.06993