## IMPLEMENTASI ARSITEKTUR XCEPTION PADA MODEL  MACHINE  LEARNING  KLASIFIKASI  SAMPAH ANORGANIK
Rian Kurniawan 1 , Yessi Mulyani 2 , Puput Budi Wintoro 3* , Muhamad Komarudin 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Lampung; Jl. Jl. Prof. Dr. Ir. Sumantri Brojonegoro No.1, Bandar Lampung, Lampung
Riwayat artikel: Received: 2 April  2023 Accepted: 10 April  2023 Published: 12 April  2023

## Keywords:
Xceptionm; Klasifikasi ; Convolutional Neural Network ; Sampah Anorganik.
Corespondent Email: budi.wintoro@eng.unila.ac.id
Abstrak. Sampah yang dihasilkan setiap hari dapat menjadi masalah karena beberapa  jenis  sampah  sulit  terurai  sehingga  dapat  mencemari  lingkungan. Sampah  yang  berpotensi  dapat  didaur  ulang  dan  memiliki  nilai  jual  adalah sampah anorganik terutama sampah kardus, logam, kertas, kaca, plastik, karet dan  sampah  lainnya  seperti  kemasan  produk.  Berbagai  jenis  limbah  dapat diklasifikasikan menggunakan model pembelajaran mesin. Model pembelajaran  mesin  yang  digunakan untuk klasifikasi  sistem  limbah  adalah model  dengan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  Pemilihan arsitektur  CNN  memperhitungkan  akurasi  yang  diperlukan  dan  biaya komputasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  arsitektur, pengoptimal, dan laju pembelajaran terbaik dalam sistem klasifikasi limbah. Model  yang  dirancang  menggunakan  arsitektur Xception dengan  Adam optimizer dan learning rate 0,001 memiliki akurasi sebesar 87,81%.
Abstract. Garbage generated every day can be a problem because some types of waste are difficult to decompose so they can pollute the environment. Waste that  can potentially be  recycled  and  has a  selling  value  is inorganic  waste, especially  cardboard,  metal,  paper,  glass,  plastic,  rubber  and  other  waste such  as  product  packaging.  Various  types  of  waste  can  be  classified  using machine learning models. The machine learning model used for classification of  waste  systems  is  a  model with  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) method. The selection of the CNN architecture takes into account the required accuracy  and  computational  costs.  This  study  aims  to  determine  the  best architecture, optimizer, and learning rate in the waste classification system. The model designed using the Xception architecture with the Adam optimizer and a learning rate of 0.001 has an accuracy of 87.81%.

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  yang  dihasilkan  setiap  hari  dapat menjadi masalah karena beberapa jenis sampah sulit  terurai  sehingga  dapat  mencemari lingkungan. Sampah terdiri dari dua jenis, yaitu sampah  organik  dan  sampah  anorganik. Sampah  organik  adalah  sampah  yang  berasal dari  sisa-sisa  organisme  hidup,  sedangkan sampah  anorganik  berasal  dari  organisme  tak hidup.  Sampah  yang  berpotensi  dapat  didaur ulang  dan  memiliki  nilai  jual  adalah  sampah
anorganik  terutama  sampah  kardus,  logam, kertas, kaca, plastik, karet dan sampah lainnya seperti kemasan produk. [1]
Berbagai jenis limbah dapat diklasifikasikan menggunakan model machine learning . Model machine  learning  yang  digunakan  untuk klasifikasi sistem limbah adalah model dengan metode Convolutional Neural Network . Model dengan metode ini akan mengenali citra sampah dengan mengekstraksi fitur citra dan mengenali pola sesuai dengan label pada data latih [2].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dalam  beberapa  dekade  terakhir, Deep Learning telah  menjadi  alat  yang  ampuh.  Hal ini dibuktikan dengan kemampuannya menangani data dalam jumlah besar dan mampu mengenali  pola  dari  data  yang  dikelolanya. Salah  satu  algoritma  yang  populer  untuk menangani  data  dalam  jumlah  besar  adalah Convolutional Neural Network [3]. Arsitektur Convolutional  Neural  Network yang  digunakan  untuk  merancang  model pembelajaran mesin memainkan peran penting. Semakin tepat pemilihan arsitektur Convolutional  Neural  Network ,  semakin  baik akurasi model yang dibuat untuk memprediksi citra  sampah.  Selain  akurasi  yang  baik,  setiap arsitektur  memiliki  ukuran,  parameter,  dan biaya  (CPU/GPU)  yang  berbeda.  Arsitektur Xception merupakan  arsitektur  yang  memiliki akurasi tinggi, ukuran kecil, dan parameter yang lebih  sedikit  dibandingkan  beberapa  arsitektur lainnya, sehingga model yang dilatih menggunakan  arsitektur  ini  akan  dapat digunakan  secara  efektif  dan  efisien  untuk memprediksi citra [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Machine Learning
Awalnya, machine  learning adalah  istilah yang  digunakan  untuk  merujuk  pada  cabang ilmu  komputer  yang  mempelajari  metode desain algoritma yang mampu mempelajari atau beradaptasi  dengan  pola  data  tanpa  diprogram secara  eksplisit. Machine  learning memiliki beberapa  metode  komputasi  yang  dapat meningkatkan  kinerja  dengan  memanfaatkan pengetahuan yang didapat dari pengalaman saat belajar [5].

## 2.2. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network adalah salah satu  algoritma deep  learning yang  digunakan untuk mengklasifikasikan gambar. CNN beroperasi menggunakan konvolusi dan menggunakan setidaknya satu lapisan. Jaringan syaraf  tiruan  umumnya  dapat  mengubah  nilai masukan  dengan  memasukkannya  ke  dalam rangkaian  lapisan  tersembunyi.  Setiap  lapisan dapat  terdiri  dari  sekumpulan neuron ,  dimana setiap lapisan akan berhubungan penuh dengan lapisan sebelumnya. Terakhir, lapisan sebelumnya akan terhubung sepenuhnya untuk menghasilkan prediksi.

## Gambar 1. Operasi Konvolusi
Convolutional Layer atau lapisan konvolusi adalah  lapisan  yang  di  dalamnya  terdapat operasi ekstraksi esensi fitur. Operasi ekstraksi fitur inti adalah produk titik antara bobot dalam filter  dan  piksel  citra  yang  akan  difilter kemudian dijumlahkan setelahnya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Operasi Konvolusi [2].

## 2.3. Xception
Xtreme  of  Inception  (Xception) adalah arsitektur Convolutional Neural Network yang menggunakan  metode  konvolusi  yang  dapat dipisahkan  secara  mendalam.  Arsitektur  ini merupakan hasil pengembangan dari arsitektur Inception  yang  memiliki  36  lapisan  konvolusi yang menjadi dasar dari jaringan ekstraksi fitur [6].

## 2.4. Optimizer
Optimizer adalah  algoritma  atau  metode yang  digunakan  untuk  mengubah  atribut  yang ada  pada  jaringan  syaraf  tiruan.  Atribut  yang dapat diubah menggunakan algoritma ini adalah nilai  bobot  dan learning  rate dengan  tujuan untuk  mengurangi  nilai loss selama  proses pelatihan [7].
Adam adalah algoritma yang dikembangkan dari  algoritma  klasik Stochastic  Gradient Descent (SGD)  dimana  nilai  bobot  jaringan telah  diperbarui.  Penggunaan  algoritma  ini membutuhkan pengaturan learning rate terlebih dahulu  sebelum  melakukan  proses  pelatihan. Learning  rate  merupakan  parameter  pelatihan yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot koneksi  pada  saat  proses  pelatihan  dilakukan. Besar  kecilnya learning  rate yang  digunakan akan  mempengaruhi  efektivitas  dan  efisiensi proses pelatihan [8].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Bahan  penelitian  berupa  dataset Kaggle , dataset  foto  yang  diperoleh  secara  mandiri, dataset  yang  bersumber  dari  internet,  buku, tesis,  jurnal,  dan  sumber  ilmiah  lainnya  yang diperoleh  dari  berbagai website .  Tahapan penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan data,  pemisahan  data,  desain  model,  pelatihan model, dan evaluasi model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan data
Data  yang  terkumpul  terdiri  dari  2.527 data  yang  bersumber  dari Kaggle dan  120 data  yang  dihasilkan  secara  mandiri  oleh penulis  dengan  mengambil  foto  langsung dan mencarinya dari internet, sehingga total data  yang  digunakan  adalah  2.647  data. Setiap  data  dalam  dataset  adalah  gambar dengan  ekstensi  .jpg  ( Joint  Photographic Experts Group ).
Gambar 3. Data sampah anorganik
Gambar  tersebut  merupakan  beberapa data  kelas  kardus,  kaca,  logam,  kertas, plastik,  dan  sampah  yang  diperoleh  dari situs kaggle. Terdapat 403 data pada kelas karton, 501 data pada kelas kaca, 410 data pada  kelas  logam,  594  data  pada  kelas kertas, 482 data pada kelas plastik, dan 137 data pada kelas sampah.

## 4.2. Pembagian data
Pada tahap ini penulis membagi dataset yang  terkumpul  menjadi  beberapa  bagian yaitu data latih, data validasi, dan data uji, dengan  rasio  masing-masing  sebesar  70%, 15%, dan 15% dari total data yang memiliki rasio  1  Rasio  distribusi  bertujuan  untuk mendistribusikan data validasi dan data uji diperoleh secara mandiri yang disebar lebih banyak yaitu 3 data untuk setiap kelas. Jika rasio  diturunkan  menjadi  0,1  untuk  data validasi dan 0,1 untuk data uji, maka hanya terdapat  2  data  yang  tersebar  untuk  setiap kelas.  Rasio  distribusi  0,15  untuk  data validasi  dan  data  uji  membuat  data terdistribusi  50%  lebih  banyak.  Dari pembagian dengan rasio ini diperoleh 1.850 data  latih,  402  data  validasi,  dan  395  data uji. Setelah  proses  tersebut,  data  yang dihasilkan  adalah  1.850  data  latih,  402  data validasi, dan 395 data uji.

## 4.3. Perancangan Model
Model  yang  dibuat  memiliki  2048 neuron  pada  lapisan Fully-Connected sebelum masuk ke layer prediksi yang akan memprediksi 6 kelas dengan fungsi aktivasi Softmax .  Dari  gambar  tersebut,  awalnya ukuran  input  adalah  224x224  kemudian dilakukan  konvolusi  menjadi  ukuran  7x7, namun kedalamannya bertambah.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Model dikompilasi menggunakan Adam optimizer ,  learning  rate  0,001,  loss menggunakan categorical  crossentropy , dan  akurasi  metrik.  Sehingga  model cenderung  dilatih  cukup  lama  untuk mendapatkan akurasi prediksi yang optimal untuk mengklasifikasikan setiap kategori.

## 4.3.1. Pelatihan model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelatihan  pada masing-masing  model  dengan  optimasi  dan learning rate yang berbeda. Nilai epoch disini tidak  berpengaruh  signifikan  karena  selama proses  training  fungsi  callbacks  digunakan untuk  menghentikan  training  ketika  nilai validasi tidak bertambah, akurasi model sudah optimal.

## 4.3.2. Evaluasi model
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi terhadap model menggunakan data uji dan metode  evaluasi  yang  disediakan  oleh framework  TensorFlow dengan  tujuan untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  model. Berdasarkan  gambar  di  atas  akurasi  untuk model Xception adalah  87,81%  dimana model  menggunakan Adam  optimizer dengan learning rate 0,001.

## 5. KESIMPULAN
Model machine learning klasifikasi sampah anorganik yang dirancang menggunakan arsitektur Xception dengan Adam optimizer dan learning rate 0,001 memiliki akurasi yang lebih baik sebesar 87,81% sehingga mampu mendeteksi  sampah  anorganik  dengan  cukup baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Fakultas  Teknik  Universitas  Lampung,  TPST Unila, Lab Komputer Teknik Informatika Unila dan  Perpustakaan  Unila  serta  pihak-pihak terkait yang telah memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Febriadi, "Pemanfaatan Sampah Organik Dan
Anorganik  Untuk  Mendukung  Go  Green Concept Di Sekolah," Abdimas: Papua Journal of Community Service, vol. 1, no. 1, pp. 32-39, 2019.
[2]  M.  D.  Payana,  "Deteksi  Masker  Wajah Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Meningkatkan  Nilai  Akurasi Melalui  Arsitektur  Layer  Konvolusi," Journal of  Informatics  and  Computer  Science, vol.  8, no. 1, pp. 30-35, 2022.
[3]  A.  A.  Kurniawan,  "Implementasi  Deep Learning  Menggunakan  Metode  CNN  dan LSTM  untuk  Menentukan  Berita  Palsu  dalam Bahasa Indonesia," Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 4, pp. 544- 552, 2020 .
[4]  A.  Santoso,  "Implementasi  Deep  Learning Berbasis  Keras  Untuk  Pengenalan  Wajah," Jurnal Teknik Elektro, vol. 18, no. 1, pp. 15-21, 2018.
[5]  A.  Roihan,  "Pemanfaatan  Machine  Learning dalam  Berbagai  Bidang:Review  paper," IJCIT (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology), vol. 5, no. 1, pp. 75- 82, 2020.
[6]  Sandhopi,  "Identifikasi  Motif  Jepara  pada Ukiran  dengan  Memanfaatkan  Convolutional Neural  Network," Jurnal  Nasional  Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 4, pp. 403-413, 2020.
[7]  A.  Wikarta,  "Analisa  Bermacam  Optimizer pada  Convolutional  Neural  Network  untuk Mendeteksi  Pemakaian  Masker  Pengemudi Kendaraan,"  in Seminar  Nasional  Informatika 2020 (SEMNASIF 2020) , Yogyakarta, 2020.
[8]  N.  Rochmawati,  "Analisa  Learning  rate  dan Batch size Pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep learning dengan Optimizer Adam," JIEET((Journal Information
Engineering  and  Educational  Technology)  ), vol. 5, no. 2, pp. 44-48, 2021.