Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1013-1021 DOI 10.30865/klik.v3i6.910 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
Hafez Almirza, Jasril, Suwanto Sanjaya * , Lestari Handayani, Fadhilah Syafria
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 hafezalmirza@gmail.com, 2 jasril.uinsuska@gmail.com, 3,* suwantosanjaya@uin-suska.ac.id,
4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: suwantosanjaya@uin-suska.ac.id
Abstrak− Peningkatan penjualan daging sapi palsu sejalan dengan permintaan daging yang terus meningkat di Indonesia. Daging palsu, yaitu  daging  oplosan  sapi  dan  babi  maupun  daging  babi  murni  yang  dijual  sebagai  daging  sapi  dapat  dibedakan  menggunakan klasifikasi  citra.  Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  daging  babi,  oplosan,  dan  sapi  menggunakan  model  Convolutional  Neural Network(CNN) arsitektur EfficientNet-B0. Penelitian ini menggunakan metode augmentasi citra untuk memperbanyak citra dengan tujuan meningkatkan akurasi klasifikasi. Total citra asli adalah 900 citra, sementara itu total citra hasil augmentasi adalah 9000. Data citra tersebut dibagi menggunakan dua rasio pembagian data, yaitu 80:20 dan 90:10. Hasil akurasi klasifikasi tertinggi dipero leh oleh model yang menggunakan citra augmentasi dan rasio pembagian  data 90:10, dengan kombinasi hyperparameter optimizer Adamax, hidden activation Swish, dan learning rate 0.1 dengan hasil accuracy 97,11%, precision 97,14%, recall 97,11%, dan F1-Score 97,11%. Sementara itu, akurasi tertinggi model yang menggunakan citra asli dicapai oleh model yang menggunakan rasio pembagian 90:10 dengan kombinasi hyperparameter optimizer Adamax, hidden activation ReLU, dan  learning rate 0.01 dengan hasil accuracy 96,78%, precision 96,92%, recall 96,78%, dan F1-Score 96,78%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode augmentasi citra dapat meningkatkan akurasi klasifikasi
Kata Kunci: Klasifikasi; Convolutional Neural Network; EfficientNet-B0; Citra; Augmentasi
Abstract− The increase in counterfeit beef sales is in line with the growing demand for meat in Indonesia. Counterfeit meat, namely mixed beef and pork and pure pork sold as beef, can be distinguished using image classification. This study classifies pork, mixed, and beef  using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  model  of  the  EfficientNet-B0  architecture.  This  study  uses  the  image augmentation method to augment the image with the aim of improving classification accuracy. The total original image is 900,  while the total augmented image is 9000. The image data is divided using two data division ratios, namely 80:20 and 90:10. The highest classification accuracy results were obtained by a model using augmented images and a data division ratio of 90:10, with a combination of Adamax hyperparameter optimizer, Swish hidden activation, and a learning rate of 0.1, with an accuracy of 97.11%, precision of 97.14%, recall of 97.11%, and F1-Score of 97.11%. Meanwhile, the highest accuracy of the model using the original image is achieved by the model using a 90:10 division ratio with a combination of hyperparameter optimizer Adamax, hidden activation ReLU, and learning rate 0.01 with the results of accuracy 96.78%, precision 96.92%, recall 96.78%, and F1-Score 96.78%. The results show that the use of image augmentation methods can improve classification accuracy.
Keywords : Classification; Convolutional Neural Network; EfficientNet-B0; Image; Augmentation

## 1. PENDAHULUAN
Mengacu pada data Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), konsumsi daging sapi Indonesia tahun 2022 adalah 2.226 per kapita,   meningkat dari tahun 2021 yang hanya 2.203 perkapita. Meningkatnya konsumsi daging  sapi  masyarakat  menyebabkan kelangkaan. Kelangkaan daging  sapi  dan meningkatnya permintaan  masyarakat terhadap daging sapi dimanfaatkan oleh pedagang yang tidak bertanggung jawab dengan mencampur daging babi pada daging sapi. Pada tahun 2016 di kota Surabaya, polisi menyita barang bukti 16 kg daging sapi bercampur daging babi[1]. Kasus serupa juga terjadi di kota Tangerang pada tahun 2020, polisi menangkap seorang pelaku yang mencampur daging sapi dengan daging babi[2]. Di tahun yang sama, polresta Bandung menjaring empat pelaku pengoplos daging babi yang dijual seolah-olah daging sapi di wilayah Kabupaten Bandung[3].
Daging sapi, babi dan oplosan dapat diklasifikasikan dengan memanfaatkan teknologi image processing melalui algoritma Machine  Learning (ML) . Beberapa  penelitian  terkait  klasifikasi  menggunakan  ML telah  beberapa  kali dilakukan, seperti penelitian Budianita et. al., dilakukan pengolahan citra untuk klasifikasi daging babi dan daging sapi berdasarkan  warna  dan  tekstur  dengan  metode Hue  Saturation  Value (HSV)  dan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  lalu  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbour (KNN)[4].  Penelitian  Handayani et.  al., melakukan  klasifikasi  citra  tekstur  daging  babi  dan  sapi  menggunakan Probabilistik  Neural  Network [5].  Penelitian lainnya  dilakukan  oleh  Malikhah et.  al., menggunakan  metode Ensemble  Learning [6].  Pada  saat  ini,  klasifikasi  citra daging  babi  dan  sapi  menggunakan machine  learning telah  digantikan  dengan  metode Deep  Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN).
Penelitian  terkait  klasifikasi  daging  sapi,  babi,  dan  oplosan  menggunakan CNN telah  dilakukan  beberapa  kali. Penelitian  mengenai  klasifikasi  daging  sapi  dan  babi  dilakukan  Laluma et.  al., menggunakan  CNN  dengan classifier Multilayer  Layer  Perceptron (MLP) [7].  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Artya  et.  al., menggunakan  CNN  dengan arsitektur AlexNet, memberikan hasil akurasi  klasifikasi  68,6% menggunakan dataset Local Binary Pattern (LBP) dan 84,1% menggunakan dataset asli[8].  Lasniari et. al., melakukan penelitian terkait klasifikasi jenis daging menggunakan CNN arsitektur ResNet-50 dengan tingkat akurasi 87,64%[9]. Alhafis et. al., melakukan penelitian menggunakan CNN
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
arsitektur EfficientNet-B0 dan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk meningkatkan kualitas citra dengan hasil terbaik diperoleh oleh citra tanpa metode pengolahan CLAHE[10].
Penelitian sebelumnya yang menggunakan CNN dilakukan oleh Bhupendra et. al., tentang klasifikasi butir beras yang  telah  digiling  menggunakan  CNN  arsitektur  EfficientNet-B0,  ResNet-50,  InceptionV3,  MobileNetV2,  dan MobileNetV3  dengan  hasil  akurasi  tertinggi  dicapai  oleh  arsitektur  EfficientNet-B0  yang  memiliki  nilai  akurasi 98,37%[11].  Penelitian  lain  mengenai  klasifikasi  citra  menggunakan  CNN  dilakukan  Phiadelvira  dengan  teknik augmentasi  citra  untuk  klasifikasi  kanker serviks [12]. Penelitian tersebut   memiliki  nilai akurasi  100% menggunakan citra hasil augmentasi, sedangkan jika tanpa proses augmentasi hanya mendapatkan nilai tertinggi 66.67%.
Penelitian  ini  menggunakan  CNN  arsitektur  EfficientNet-B0  dengan  metode  Augmentasi  untuk  meningkatkan jumlah citra. Penggunaan teknik augmentasi citra pada penelitian ini dilakukan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk melihat kinerja CNN arsitektur EfficientNet-B0 untuk klasifikasi daging sapi dan babi serta membandingkan hasil klasifikasi model yg menggunakan citra asli dan model dengan augmentasi citra.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian merupakan bagian integral dalam proses penelitian yang dirancang secara sistematis untuk mencapai tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Melalui  tahapan-tahapan  ini,  peneliti  dapat  memperoleh  pemahaman  mendalam  tentang subjek  penelitian  dan  menghasilkan  temuan  yang  valid  dan  bermakna.  Setiap  tahapan  memiliki  peran  penting  dalam menyusun  kerangka  penelitian,  merancang  metode  yang  tepat,  mengumpulkan  dan  menganalisis  data,  serta  menarik kesimpulan yang relevan. Tahapan penelitian yang akan diterapkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data dilakukan dengan mengambil citra daging babi, oplosan, dan sapi. Data citra yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  citra  yang  didapat  secara  mandiri.  Daging  didapatkan  dari  pasar  yang  berlokasi  di  Kota Pekanbaru, Riau. Citra setiap jenis daging diambil secara langsung menggunakan kamera ponsel Xiaomi Redmi Note 8 Pro dengan resolusi 64MP dan Vivo V20 dengan resolusi kamera 64MP. Data yang dikumpulkan berjumlah 300 untuk setiap jenis daging, sehingga totalnya adalah 900 citra daging.

## 2.2 Preprocessing
Citra daging yang telah diambil diolah pada tahap preprocessing . Tahap ini bertujuan untuk menyeragamkan  citra daging sehingga proses ekstraksi informasi lebih akurat. Teknik yang dilakukan pada tahap ini adalah crop dan resize. Seluruh tahapan preprocessing dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python .
a. Crop
Crop citra dilakukan untuk menghilangkan bagian yang tidak dibutuhkan pada tepi citra yang tidak memberikan informasi  pola dari daging. Bagian yang tidak diinginkan atau biasa disebut noise dapat mengganggu proses ekstraksi informasi dari citra.
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
b. Resize
Resize adalah  proses  untuk  menyeragamkan  ukuran  citra  yang  sebelumnya  telah  di -crop .  Ukuran  citra  yang digunakan model penelitian ini adalah 224 × 224 piksel, yang mana merupakan ukuran yang ditetapkan pada arsitektur EfficientNet-B0.
Gambar 3. Resize pada citra daging.

## 2.3 Augmentasi
Data citra yang digunakan pada penelitian ini untuk klasifikasi dikategorikan menjadi data asli dan data augmentasi. Hal ini dilakukan untuk membandingkan kualitas model yang dilatih antara 2 data tersebut. Augmentasi citra bertujuan untuk memperbanyak jumlah dataset sehingga model yang dilatih akan lebih maksimal tanpa harus melakukan sampel tambahan data[9]. Pada penelitian ini teknik augmentasi yang dilakukan adalah rotation, horizontal flip, vertical flip, dan brightness shift. Jumlah yang dihasilkan dari tahap augmentasi untuk tiap citra adalah 10 citra augmentasi, sehingga total seluruh citra augmentasi untuk adalah 3000 citra untuk masing-masing daging.
Gambar 4. Augmentasi citra dengan flip vertical

## 2.4 Pembagian Citra
Tahap ini dilakukan untuk membagi citra asli dan citra yang telah di augmentasi menjadi 3 jenis data, yaitu data latih, data validasi, dan data uji. Data dibagi dengan rasio 80:20 dan 90:10. Pembagian data dilakukan 2 tahap, yaitu data dibagi menjadi.  Berikut ini adalah tabel pembagian jumlah data :
Tabel 1. Pembagian data citra
Rasio Data Kelas Jumlah citra Data pelatihan Data pengujian Data latih Data validasi Data uji 80 : 20 Asli Babi 192 48 60 Oplosan 192 48 60 Sapi 192 48 60 Augmentasi Babi 1920 480 600 Oplosan 1920 480 600 Sapi 1920 480 600 90 : 10 Asli Babi 243 27 30 Oplosan 243 27 30 Sapi 243 27 30 Augmentasi Babi 2430 270 300 Oplosan 2430 270 300 Sapi 2430 270 300

## 2.5 Klasifikasi
Klasifikasi  gambar  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  model  CNN  arsitektur  Efficient-NetB0.  CNN  merupakan arsitektur  jaringan  operasi  konvolusi  yang  terdiri  dari  lapisan convolutional,  pooling, dan fully  connected yang  dapat mempelajari  fitur  pada  citra  [13].  CNN  mengaplikasi filter konvolusi  dua  dimensi  atau lebih  pada lapisan  input  [14]. EfficientNet-B0  adalah  salah  satu  arsitektur pre-trained model  yang  mampu  memberikan  akurasi  yang  tinggi memperbaiki efektivitas model dengan pengoptimalan parameter[15]. Gambar  5.  Arsitektur EfficientNet-B0Gambar  5 adalah ilustrasi arsitektur EfficientNet-B0 yang digunakan pada penelitian ini.
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
Gambar 5. Arsitektur EfficientNet-B0
a. Pelatihan
Model EfficientNet-B0 dilatih menggunakan data latih yang telah dibagi sebelumnya. Jumlah data yang digunakan adalah dapat dilihat pada Tabel 1. Pada waktu pelatihan, data validasi digunakan untuk mengevaluasi model yang sedang dilatih untuk mengurangi resiko terjadinya overfitting. Pada  tahap  pelatihan,  diterapkan  proses hyperparameter  optimization atau  optimasi hyperparameter .  Optimasi hyperparameter adalah upaya untuk mengidentifikasi kombinasi hyperparameter dan mengoptimalkan loss function pada model neural  network [16].  Pada  penelitian  ini  optimasi  hyperparameter  pada  diterapkan  pada activation  function , optimizer , dan learning rate. 1. Activation function atau fungsi aktivasi adalah fungsi yang menentukan aktif atau tidaknya neuron pada lapisan neural network dengan tujuan untuk menciptakan ke-nirlanjar-an pada output neuron. Fungsi aktivasi yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Leaky ReLU, ReLU, dan Swish.
2. Optimizer yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  RAdam(Rectified  Adaptive  Moment  Estimation)  dan Adamax.  RAdam  adalah  variasi  dari  adam  yang  menawarkan  pengkoreksian  dari  variasi  adaptive  learning  rate. Berdasarkan Valova (2020), RAdam memberikan performa lebih baik dari pada Adam[17].
3. Learning rate yang akan diterapkan dalam penelitian ini adalah 0.01 dan 0.001.
b. Pengujian
Tahapan  ini  adalah  tahapan  menguji  kemampuan  klasifikasi  model  yang  telah  dilatih.  Tahap  ini  dilakukan menggunakan data uji yang berjumlah masing-masing 60 citra asli dan 600 untuk citra augmentasi pada rasio pembagian 80:20 serta 30 citra asli dan 300 citra augmentasi pada rasio pembagian 90:10.

## 2.6 Evaluasi
Evaluasi adalah tahap pemeriksaan akurasi hasil eksperimen skenario pengujian dan optimasi hyperparameter [9]. Hasil eksperimen  akan  dianalisis  untuk  diambil  kesimpulan  sebagai  dasar  kombinasi hyperparameter pada  percobaan selanjutnya  untuk  menemukan  kombinasi  dengan  performa  terbaik.  Pada  penelitian  ini  evaluasi  dilakukan  evaluasi menggunakan confusion matrix . Confusion Matrix adalah matriks evaluasi yang membandingkan hasil klasifikasi dengan nilai sebenarnya[18].  Model dievaluasi dengan  metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score . 1. Accuracy adalah  metrik  untuk  model  klasifikasi  yang  mengukur  perbandingan  antara  prediksi  benar  dengan keseluruhan citra.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁
(1)
2. Precision adalah rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
3. Recall adalah rasio prediksi benar dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (3)
4. F1-Score merupakan kombinasi antara precision dan recall dalam satu metrik. F1-Score menghitung rata-rata dari precision dan recall.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pelatihan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  eksperimen  pada  lingkungan Google  Colab dengan  bahasa  pemrograman  pemrograman python .  Penelitian  ini  memanfaatkan library tensorflow,  numpy,  pandas,  matplotlib, dan efficientnet untuk  setiap eksperimen.  Setiap eksperimen dilakukan dengan iterasi( epoch ) yang sama, yaitu 25 kali.  Penelitian ini menggunakan
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
CNN metode transfer learning EfficientNet-B0 yang diperoleh dari library efficientnet. Model klasifikasi dibangun diatas EfficientNet-B0 dengan menargetkan 3 kelas, yaitu : sapi, oplosan, dan babi.
Dalam  upaya  mencari  model  dengan  kinerja  terbaik,  dilakukan  beberapa  eksperimen  dengan  kombinasi hyperparameter yang berbeda berdasarkan arsitektur CNN EfficientNet-B0 . Nilai akurasi model pada tahap penelitian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pelatihan model Efficientnet-B0 No. Model Rasio Dataset Optimizer Hidden Activation LR Waktu training Accuracy Validation Accuracy 1 80:20 Asli Adamax Leaky ReLU 0.01 30m 30s 99,13% 50,69% 2 Adamax Leaky ReLU 0.1 30m 30s 97,74% 59,03% 3 Adamax ReLU 0.01 29m 29s 99,13% 61,81% 4 Adamax ReLU 0.1 31m 31s 96,35% 54,86% 5 Adamax Swish 0.01 29m 29s 99,48% 61,11% 6 Adamax Swish 0.1 30m 30s 97,05% 65,28% 7 RAdam Leaky ReLU 0.01 30m 30s 97,22% 55,56% 8 RAdam Leaky ReLU 0.1 30m 30s 94,27% 54,17% 9 RAdam ReLU 0.01 30m 30s 98,44% 55,56% 10 RAdam ReLU 0.1 30m 30s 93,75% 43,75% 11 RAdam Swish 0.01 27m 27s 99,13% 61,81% 12 RAdam Swish 0.1 29m 29s 93,75% 59,03% 13 Augmentasi Adamax Leaky ReLU 0.01 4h 53m 53s 98,56% 72,78% 14 Adamax Leaky ReLU 0.1 4h 9m 9s 96,68% 70,49% 15 Adamax ReLU 0.01 4h 36m 36s 98,66% 74,10% 16 Adamax ReLU 0.1 4h 44m 44s 97,14% 74,37% 17 Adamax Swish 0.01 4h 38m 38s 98,84% 73,40% 18 Adamax Swish 0.1 3h 43m 43s 97,93% 77,99% 19 RAdam Leaky ReLU 0.01 4h 23m 23s 97,27% 67,64% 20 RAdam Leaky ReLU 0.1 4h 31m 31s 89,24% 77,08% 21 RAdam ReLU 0.01 4h 48m 48s 97,38% 77,92% 22 RAdam ReLU 0.1 4h 29m 29s 91,77% 70,69% 23 RAdam Swish 0.01 4h 10m 10s 97,52% 64,51% 24 RAdam Swish 0.1 4h 28m 28s 92,19% 65,97% 25 90:10 Asli Adamax Leaky ReLU 0.01 30m 46s 98,90% 85,19% 26 Adamax Leaky ReLU 0.1 36m 29s 97,67% 83,95% 27 Adamax ReLU 0.01 33m 25s 98,90% 81,48% 28 Adamax ReLU 0.1 33m 36s 98,08% 83,95% 29 Adamax Swish 0.01 32m 06s 99,18% 87,65% 30 Adamax Swish 0.1 35m 49s 97,39% 82,72% 31 RAdam Leaky ReLU 0.01 34m 13s 98,77% 80,25% 32 RAdam Leaky ReLU 0.1 34m 11s 91,77% 79,01% 33 RAdam ReLU 0.01 37m 28s 97,26% 87,65% 34 RAdam ReLU 0.1 33m 53s 92,32% 80,25% 35 RAdam Swish 0.01 33m 25s 98,35% 77,78% 36 RAdam Swish 0.1 37m 31s 92,73% 79,01% 37 Augmentasi Adamax Leaky ReLU 0.01 4h 38m 39s 98,67% 70,99% 38 Adamax Leaky ReLU 0.1 5h 49m 55s 96,38% 68,64% 39 Adamax ReLU 0.01 5h 07m 35s 98,79% 68,15% 40 Adamax ReLU 0.1 5h 23m 48s 97,37% 67,65% 41 Adamax Swish 0.01 3h 30m 03s 99,05% 73,95% 42 Adamax Swish 0.1 5h 29m 09s 97,17% 68,02% 43 RAdam Leaky ReLU 0.01 5h 21m 53s 97,05% 71,11% 44 RAdam Leaky ReLU 0.1 5h 33m 59s 88,41% 66,91% 45 RAdam ReLU 0.01 5h 03m 28s 97,78% 70,12% 46 RAdam ReLU 0.1 5h 15m 31s 87,94% 69,01% 47 RAdam Swish 0.01 4h 40m 43s 97,54% 70,00% 48 RAdam Swish 0.1 5h 17m 40s 91,33% 74,81%
LR = Learning Rate
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  rasio  pembagian  90:10  memberikan  nilai  akurasi  validasi  yang  lebih  baik daripada rasio 80:20. Akurasi pelatihan tertinggi dicapai oleh model percobaan ke-29 pada dataset citra asli. Sementara
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
itu, untuk dataset augmentasi dicapai oleh pada percobaan ke-41. Grafik loss dan accuracy dari pelatihan 2 model tersebut dapat dilihat pada .
Gambar 6 . Grafik accuracy dan loss model 29 yang menggunakan citra asli
Gambar 6 merupakan grafik loss dari model 29 dengan optimizer Adamax, activation Swish, dan learning rate 0.01 menggunakan dataset asli. Tingkat akurasi pelatihan dan akurasi validasi adalah 99,18% dan 87,65%.
Gambar 7. Grafik accuracy dan loss model ke-41 yang menggunakan citra augmentasi
Gambar  7  merupakan  grafik loss dari  model optimizer Adamax, activation Swish,  dan learning  rate 0.01 menggunakan dataset augmentasi. Angka akhir akurasi pelatihan dan akurasi validasi adalah 99,05% dan 73,95%.

## 3.2 Pengujian
Model-model yang telah dilatih akan diuji untuk klasifikasi citra daging menggunakan data uji. Hasil pengujian model yang memiliki performa terbaik dalam klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian  menggunakan data uji
No. Model Rasio Dataset
Optimizer Hidden act. LR Accuracy  Precision  Recall  F1-Score Presisi Sapi
2 80:20 Asli Adamax  Leaky ReLU  0.1 91,67% 92,10% 91,67%  91,66% 92,06% 3 80:20 Asli Adamax ReLu 0.01  92,22% 92,81% 92,22%  92,15% 89,55% 20 80:20  Augmentasi RAdam  Leaky ReLU  0.1 94,17% 94,17% 94,17%  94,17% 94,47% 21 80:20  Augmentasi RAdam ReLu 0.01  95,06% 95,12% 95,06%  95,06% 92,50% 27 90:10 Asli Adamax ReLu 0.01  96,78% 96,92% 96,78%  96,78% 93,75% 29 90:10 Asli Adamax Swish 0.01  96,56% 96,62% 96,56%  96,54% 96,55% 42 90:10  Augmentasi Adamax Swish 0.1 97,11% 97,14% 97,11%  97,11% 95,16% 48 90:10  Augmentasi RAdam Swish 0.1 96,00% 96,01% 96,00%  96,00% 95,95%
LR = Learning Rate
Tabel  3  merupakan  tabel  yang  menunjukkan  hasil  pengujian  klasifikasi  menggunakan  data  uji  pada  beberapa model dengan kinerja terbaik. Model dengan rasio pembagian data 90:10 memberikan hasil yang lebih tinggi daripada model  dengan  rasio  pembagian  80:20.  Nilai  tertinggi  menggunakan  rasio  bagi  80:20  dicapai  oleh  model  ke-3 menggunakan citra asli dan model ke-21 menggunakan citra augmentasi. Sedangkan untuk rasio bagi 90:10 dicapai oleh
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
model  ke-27  menggunakan  citra  asli  dan  model  ke-42  menggunakan  citra  augmentasi.  Sementara  itu  angka  presisi tertinggi untuk klasifikasi sapi dicapai oleh model ke-29 untuk citra asli serta model ke-48 untuk citra augmentasi. Nilai presisi prediksi terhadap dipilih untuk mengukur kualitas model dengan false positive terendah yang merupakan resiko minimum.  Pengukuran  evaluasi  dihitung  berdasarkan  angka  hasil  klasifikasi    menggunakan  data  uji  yang  dibentuk menjadi confusion matrix . Berikut ini adalah confusion matrix dari beberapa model diatas.
Gambar 8. Confusion matrix model ke-3
Gambar 8 merupakan confusion matrix dari model ke-3 yang menggunakan rasio bagi 80:20 dan citra asli, dengan kombinasi hyperparameter berikut: optimizer Adamax, hidden  activation ReLU,  dan learning  rate 0,01.  Model  ini memiliki nilai accuracy 92,22%, precision 92,81%, recall 92,22%, dan f1-score 92,15%
Gambar 9. Confusion matrix model ke-21
Gambar 9 merupakan confusion matrix dari model ke-21 yang menggunakan rasio bagi 80:20 dan citra augmentasi, dengan kombinasi hyperparameter berikut: optimizer RAdam, hidden activation ReLU, dan learning rate 0,01. Model ini memiliki nilai accuracy 95,06%, precision 95,12%, recall 95,06%, dan f1-score 95,06%
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
Gambar  10  menunjukkan confusion  matrix pada  hasil  klasifikasi  dari  model  ke-27  dengan optimizer Adamax, activation ReLU,  dan learning  rate 0.01  menggunakan  dataset  asli.  Data  yang  digunakan  pada  pelatihan  model  ini menggunakan rasio  bagi  90:10.  Model  ini memiliki  nilai accuracy 96,78%, precision 96,92%, recall 96,78%, dan f1- score 96,78%
Gambar 11. Confusion matrix model ke-42
Gambar  11  adalah Confusion  Matrix yang  memetakan  hasil  klasifikasi  dari  model  ke-42  dengan optimizer Adamax, activation Swish, dan learning rate 0.1 menggunakan dataset augmentasi. Model ini merupakan model dengan nilai akurasi tertinggi, dengan nilai accuracy 97,11%, precision 97,14%, recall 97,11%, dan f1-score 97,11%
Gambar 12. Confusion matrix model ke-29
Gambar 12 adalah confusion matrix yang memetakan hasil klasifikasi dari model ke-29 yang menggunakan rasio bagi 90:10. Model ke-29 memiliki kombinasi hyperparameter sebagai berikut : optimizer Adamax, activation Swish, dan learning rate 0.01 menggunakan dataset asli. Nilai presisi sapi  pada model ini adalah 96,55%.
Hafez Almirza, Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra
Gambar  13  menunjukkan  confusion  matrix  dari model  ke-48  yang  menggunakan optimizer RAdam ,  activation Swish, dan learning rate 0.1 menggunakan dataset augmentasi. Nilai presisi sapi  pada model ini adalah 95,95%.

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi  citra  daging  sapi,  daging  babi,  dan  daging  hasil  oplosan  pada  penelitian  ini  menggunakan  CNN  arsitektur dasar  EfficientNet-B0.  Citra  daging  diperoleh  secara  mandiri  dengan  jumlah  300  citra  setiap  jenis  daging.  Data  citra daging dibagi dengan rasio 80:20 dan 90:10. Data citra dibedakan menjadi data asli dengan jumlah 300 setiap jenis daging dan data hasil augmentasi dengan jumlah 3000 untuk tiap jenis daging. Pengujian pada model yang telah dilatih dilakukan dengan pengukuran accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan hasil akurasi  tertinggi  yang  menggunakan  rasio  bagi  90:10  dicapai  oleh  model  menggunakan  citra  asli  dengan optimizer Adamax, hidden activation Swish, dan learning  rate 0,1 dengan hasil  akurasi 97,11%, presisi  97,14%, recall 97,11%, dan F1-Score 97,11%. Sedangkan untuk rasio bagi 80:20, hasil akurasi tertinggi dicapai oleh model menggunakan citra augmentasi  dengan optimizer RAdam, hidden  activation ReLU,  dan learning  rate 0,01  dengan  hasil  akurasi  95,06%, presisi 95,12%, recall 95,06%, dan F1-Score 95,12%. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode augmentasi citra dapat meningkatkan akurasi klasifikasi dan penggunaan rasio pembagian data 90:10 pada model memberikan performa lebih baik daripada rasio pembagian data 80:10. Untuk penelitian selanjutnya, direkomendasikan untuk penggunaan citra yang lebih beragam dan penggunaan teknik learning rate scheduling untuk meningkatkan akurasi, karena learning rate berpengaruh cukup signifikan pada penelitian ini.

## REFERENCES
[1] I.  Wahyudiyanta,  “Polisi  Bongkar  Penjualan  Daging  Sapi  Dicampur  Daging  Babi  di  Surabaya,”  2016. https://news.detik.com/berita-jawa-timur/d-3218411/polisi-bongkar-penjualan-daging-sapi-dicampur-daging-babi-di-surabaya (accessed Dec. 07, 2022).
[2] S. Wiryono, “Fakta Kasus Daging Oplosan Sapi dan Babi di Tangerang, Kelabui Pembeli dengan Harga Murah Halaman all - Kompas.com,”  2020.  https://megapolitan.kompas.com/read/2020/05/19/07120811/fakta-kasus-daging-oplosan-sapi-dan-babi- di-tangerang-kelabui-pembeli?page=all (accessed Dec. 07, 2022).
[3] M. Iqbal, “Polisi Sebut Babi Disulap Jadi Daging ‘Sapi’ Beredar di 3 Kecamatan Bandung,” 2020. https://news.detik.com/berita- jawa-barat/d-5010943/polisi-sebut-babi-disulap-jadi-daging-sapi-beredar-di-3-kecamatan-bandung (accessed May 23, 2023).
[4] E.  Budianita,  J.  Jasril,  and  L.  Handayani,  “Implementasi  Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  Untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi Berbasis Web,” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 12, no. Vol 12, No 2 (2015): Juni 2015, pp. 242–247, 2015, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/1005
[5] L. Handayani et al. , “Comparison of target Probabilistic Neural network (PNN) classification for beef and pork,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 95, no. 12, pp. 2753–2760, 2017.
[6] M. Malikhah, R. Sarno, and S. I. Sabilla, “Ensemble Learning for Optimizing Classification of Pork Adulteration in Beef Based on Electronic Nose Dataset,” Int. J. Intell. Eng. Syst. , vol. 14, no. 4, pp. 44–55, 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0831.05.
[7] R. H. Laluma, B. Sugiarto, A. Santriyana, A. G. Azwar, N. Nurwathi, and G. Gunawan, “Klasifikasi Perbedaan Daging Sapi Dan Daging Babi Dengan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Web,” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.32897/infotronik.2021.6.1.603.
[8] A. H. Artya, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Syafria, and E. Budianita, “Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Daging Menggunakan Fitur Ekstraksi Tekstur dan Arsitektur AlexNet,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 3, p. 635, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4177.
[9] S. Lasniari, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Yanto, and M. Affandes, “Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan Deep Learning  Arsitektur  ResNet-50  dengan  Augmentasi  Citra,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  p.  450,  2022,  doi: 10.30865/json.v3i4.4167.
[10]  G. Y. Alhafis, S. Sanjaya, F. Syafria, and E. Budianita, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Ekstraksi Ciri dan Convolutional Neural Network,” J. Ris. Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4175.
[11]  Bhupendra, K. Moses, A. Miglani, and P. Kumar Kankar, “Deep CNN-based damage classification of milled rice grains using a high-magnification image  dataset,” Comput. Electron. Agric. , vol. 195, p. 106811, Apr. 2022, doi: 10.1016/J.COMPAG.2022.106811.
[12]  B.  Y.  Phiadelvira,  “Klasifikasi  Kanker  Serviks  Berdasarkan  Citra  Kolposkopi  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN) Model Alexnet,” 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i1.2606.
[13]  F. Hu, G. S. Xia, J. Hu, and L. Zhang, “Transferring deep convolutional neural networks for the scene classification of high - resolution remote sensing imagery,” Remote Sens. , vol. 7, no. 11, pp. 14680–14707, 2015, doi: 10.3390/rs71114680.
[14]  S. Khan, H. Rahmani, S. A. A. Shah, and M. Bennamoun, “A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision,” Synth. Lect. Comput. Vis. , vol. 8, no. 1, pp. 1–207, 2018, doi: 10.2200/s00822ed1v01y201712cov015.
[15]  M. Tan and Q. V. Le, “EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks,” 36th Int. Conf. Mach. Learn. ICML 2019 , vol. 2019-June, pp. 10691–10700, 2019, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.11946.
[16]  N. M. Aszemi and P. D. D. Dominic, “Hyperparameter optimization in convolutional neural network using genetic algorithms,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 6, pp. 269–278, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100638.
[17]  I.  Valova,  C.  Harris,  T.  Mai,  and  N.  Gueorguieva,  “Optimization  of  convolutional  neural  networks  for  imbalanced  set classification,” Procedia Comput. Sci. , vol. 176, pp. 660–669, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.09.038.
[18]  H.  Aghdam and  E.  Heravi, Guide  to  Convolutional  Neural  Networks: A  Practical Application  to  Traffic-Sign  Detection and Classification . 2017. doi: 10.1007/978-3-319-57550-6.