## 100
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG16 dan Xception
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti 1, Putri Taqwa Prasetyaningrum 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 201210090@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 putri@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Indonesia  memiliki  tingkat  konsumsi  teh  tertinggi  di  dunia,  di  mana  kualitas  daun  teh sangat  bergantung  pada  lokasi  tumbuhnya.  Untuk  mengidentifikasi  jenis  teh,  sistem otomatisasi dengan pengolahan citra digital digunakan. Penelitian ini membandingkan dua arsitektur  model  yaitu  dengan  augmentasi  data  dan  tanpa  augmentasi  dalam mengklasifikasikan  daun  teh  klon  seri  GMB  1-5.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model CNN tanpa augmentasi memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang  menerapkan  augmentasi.  Secara  spesifik,  model  Xception  tanpa  augmentasi mencapai akurasi 98%, sedangkan VGG16 tanpa augmentasi mencapai 95%. Sebaliknya, model  dengan  augmentasi  memperoleh  akurasi  92%  untuk  Xception  dan  94%  untuk VGG16. Temuan ini menunjukkan bahwa, dalam konteks dataset terbatas, model tanpa augmentasi  cenderung  lebih  akurat  karena  menghindari  overfitting  yang  sering  terjadi pada dataset kecil.
Kata Kunci: Augmentasi, Klasifikasi, CNN, Teh, VGG16, Xception

## Abstract
Indonesia has the highest tea consumption rate in the world, where  the quality of tea leaves is heavily dependent on their growing location. To identify tea types, an automation system  using  digital  image  processing  is  employed.  This  study  compares  two  model architectures: one with data augmentation and one without, in classifying GMB 1-5 series tea leaves. The results indicate that the CNN model without augmentation achieved higher accuracy compared to the one with augmentation. Specifically, the Xception model without augmentation reached an accuracy of 98%, while VGG16 without augmentation achieved 95%. In contrast, the model with augmentation achieved 92% accuracy for Xception and 94% for VGG16. These findings suggest that, in the context of a limited dataset, models without  augmentation  tend  to  be  more  accurate  as  they  avoid  overfitting  commonly encountered with small datasets.
Keywords: Augmentation, classification, CNN, Tea, VGG16, Xception
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 101

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  dengan  konsumsi  teh  tertinggi  di  dunia, membuat  teh  menjadi  bagian  penting  dan  menjadi  budaya  masyarakatnya. Kualitas  daun  teh  menjadi  sangat  penting  karena  berpengaruh  langsung  pada jenis  teh  yang  dihasilkan,  yang  dipengaruhi  oleh  lokasi  tempat  tumbuhnya. Pesatnya kemajuan di era saat ini terjadi seiring dengan berkembangnya teknologi [1]. Teknologi telah merambah berbagai sektor, termasuk sektor perkebunan.
Mereka yang terlibat dalam industri perkebunan perlu mampu menyesuaikan diri dan mengikuti perkembangan teknologi ini. Dalam upaya mengidentifikasi jenis teh  yang  berkembang,  digunakanlah  sistem  otomatisasi  dengan  teknologi pengolahan citra digital. Namun, tantangan muncul karena keterbatasan data foto teh yang tersedia, sehingga perlu dilakukan augmentasi data untuk memperkaya variasi dataset.
Augmentasi  pada  Convolutional  Neural  Network  adalah  metode  yang  mampu menambah jumlah. Biasanya, data di-augmentasi melalui transformasi data, yaitu menciptakan  salinan  data  yang  ada  tanpa  mengubah  label  pada  setiap  bagian data  tersebut.  Cropping  (memotong)  dan  flipping  (membalik)  adalah  dua transformasi yang biasa dilakukan dalam proses augmentasi [2].
Melakukan perbandingkan akurasi metode Convolutional Neural Network adalah tujuan penelitian ini yaitu antara arsitektur yang melewati proses augmentasi data dan yang tidak pada data daun teh klon seri GMB 1-5. Daun teh dari varietas GMB memiliki kelebihan, seperti kemampuan perbanyakan vegetatif, hasil yang konsisten  dan  tinggi,  adaptasi  yang  luas  terhadap  berbagai  kondisi  lingkungan pertanian teh di Indonesia, kandungan antioksidan (katekin) yang sangat tinggi, ketahanan  terhadap  penyakit  seperti  opt  dan  cacar,  serta  potensi  kualitas  dan rasa yang lebih enak dari teh biasa [3].
CNN adalah jenis arsitektur deep learning yang berfungsi dengan menerima input dalam bentuk gambar [4]. Dalam CNN terdapat beberapa lapisan, diantaranya Fully  connected  layer,  Convolutional  layer,  dan  Pooling  layer.  Dalam  tahap convolution layer, filter digeser (convolve) ke setiap posisi yang mungkin pada gambar.  Hasilnya  adalah  activation  map,  di  mana  nilai  di  setiap  titik  gambar didapat  dari  dot  product  antara  filter  yang  digunakan  dengan  bagian  gambar tersebut [5]. Input tersebut akan dilatih menggunakan arsitektur CNN sehingga menghasilkan  output  yang  mampu  mengenali  objek  yang  diberikan.  Melalui pengujian  yang  dilakukan,  nantinya  diperoleh  informasi  tentang  tingkat  akurasi masing-masing model, yang mana yang lebih unggul di antara keduanya.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
102 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
Berbagai penelitian yang memanfaatkan teknologi pengolahan citra digital telah dilakukan.  Salah  satunya  adalah  penelitian  oleh  Pradnya  yang  menggunakan Convolutional  Neural  Network  dengan  membahas  analisis  dampak  augmentasi data  pada  klasifikasi  bumbu  dapur.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode Convolutional  Neural  Network  dengan  arsitektur  yang  telah  dilatih  sebelumnya (pretrained) dan metode confusion matrix untuk mengevaluasi hasilnya. Hasil dari studi ini mencakup pengembangan model untuk mengklasifikasikan bumbu dapur. Saat diuji, CNN tanpa augmentasi hanya mencapai tingkat akurasi sebesar 54%, sementara CNN dengan augmentasi mencapai tingkat akurasi sebesar 80%.[6].
Ibrahim meneliti klasifikasi gambar daun teh klon seri GMB dengan memanfaatkan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  menggunakan  arsitektur  ResNet, VGGNet,  dan  AlexNet.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pre-processing  dengan merubah ukuran dan augmentasi data, dimana jumlah dataset yang awalnya 1100 menjadi 2860 setelah proses pra-pemrosesan. Pengujian yang optimal dilakukan dengan menggunakan dataset yang telah mengalami augmentasi, terdiri dari 220 data  testing  dan  2640  data  training.  Hasil  terbaik  ada  pada  akurasi  ResNet sebesar 97.80%, VGGNet sebesar 95.45%, dan AlexNet sebesar 98.18% [7].
Rikendry meneliti perbandingan antara arsitektur VGG16 dan RESNET50 untuk mengenali tulisan tangan aksara Lampung. Penelitian ini menggunakan 20 sampel gambar  tulisan  tangan  aksara  lampung.  Pra-pemrosesan  yang  digunakan melibatkan teknik Cropping dan augmentasi citra. Hasil dari studi menunjukkan bahwa  model  model  ResNet50  mencapai  akurasi  65%.  Sebaliknya,  VGG16 menghasilkan akurasi sebesar 91% dengan waktu pelatihan yang lebih cepat [8].
Selanjutnya ada Jaelani yang melakukan penelitian yang berkaitan dengan Desain Aplikasi untuk Klasifikasi Daun Teh Klon GAMBUNG (GMB) dengan menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. Studi ini menggunakan dua jenis dataset, dengan dataset pertama mengandung 1136 foto dan dataset kedua mengandung 830 foto. parameter yang digunakan diantaranya algoritma optimisasi bernama adam,  learning  rate  sebesar  0,0001,  epoch  berjumlah  100,  dan  204  neuron. Hasil  uji  coba  menunjukkan  tingkat  akurasi  sekitar  60%,  sementara  pengujian aplikasi memperlihatkan akurasi sebesar 25% [9]. Kelas tidak seimbang adalah situasi  dimana  jumlah  instance  kelas  minoritas  jauh  lebih  sedikit  dibandingkan kelas  mayoritas,  sehingga  dapat  menurunkan  kinerja  algoritma  klasifikasi  yang umumnya bekerja lebih baik pada distribusi kelas yang seimbang [10]. Sehingga, dibutuhkan  penelitian  untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  dengan menggunakan teknik data mining [11].
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 103

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  langkah  metodologis.  Tahap-tahap  yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  daun  teh  klon  seri  GMB  dengan menggunakan  CNN  tanpa  mengaplikasikan  augmentasi  dapat  dilihat  dalam ilustrasi Gambar 1.
Gambar 1. Jalan Penelitian Tanpa Augmentasi Data
Gambar 1 menunjukkan proses dimulai dengan pengumpulan data, di mana data mentah  dari  daun  teh  klon  seri  GMB  dikumpulkan.  Data  mentah  ini  kemudian menjalani  tahap  preprocessing,  yang  melibatkan  berbagai  teknik  untuk membersihkan dan menyiapkan data agar sesuai untuk pemrosesan lebih lanjut. Setelah preprocessing, data hasil preprocessing dibentuk menjadi dataset yang
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
104 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
siap digunakan dalam pelatihan model. Selanjutnya, perancangan model arsitektur CNN dilakukan untuk menentukan struktur dan parameter yang tepat untuk tugas klasifikasi  ini.  Jika  diperlukan,  model  pretrained  bisa  digunakan  sebagai  dasar untuk meningkatkan kinerja. Model yang telah dirancang dan dilatih kemudian diuji untuk menilai kinerjanya. Jika hasil pengujian menunjukkan bahwa model berfungsi dengan baik, model tersebut diimplementasikan ke dalam sebuah website untuk digunakan  secara  praktis.    Tahap-tahap  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  daun  teh  klon  seri  GMB  dengan  menggunakan  CNN  tanpa mengaplikasikan augmentasi dapat dilihat dalam ilustrasi Gambar 2.

## Gambar 2. Jalan Penelitian Menggunakan Augmentasi Data
Proses  ini  mirip  dengan  metode  tanpa  augmentasi,  namun  setelah  tahap preprocessing, dilakukan augmentasi data. Berbagai teknik seperti rotasi, flipping, dan  penyesuaian  warna  diterapkan  untuk  meningkatkan  variasi  dalam  dataset. Hasil dari augmentasi ini menghasilkan dataset akhir yang siap digunakan untuk melatih model.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 105

## 2.1. Pengumpulan Data
Dataset yang dipergunakan diperoleh dari platform Kaggle.

## 2.2. Preprocessing
Preprocessing gambar dilakukan dengan normalisasi menggunakan pustaka Keras dan  teknik  rescale,  yang  mengubah  skala  gambar  [0,  255]  menjadi  [0,  1]. Langkah  ini  membantu  memperkecil  data  loss  dan  menambah  akurasi  ketika dataset  dilatih.  Sedangkan  dalam  augmentasi,  digunakan  pustaka  Image  Data Generator  yang  ada  pada  Keras,  yang  meningkatkan  jumlah  data  dengan mengubah  gambar  sehingga  model  dapat  mengidentifikasi  variasi  dalam  data sebagai data yang berbeda. Augmentasi ini dapat dilakukan saat jumlah dataset terbatas,  karena  membantu  meningkatkan  kinerja  model  dan  juga  mengurangi risiko underfitting dan overfitting. [12].
Dalam penelitian ini, data dikumpulkan dan dikelompokkan menjadi enam kelas, yaitu  GMB1,  GMB2,  GMB3,  GMB4,  GMB5,  dan  BukanGMB.  Selanjutnya,  data dibagi menjadi data testing, validation, dan training. Setiap data akan diberi label setelah data selesai dibagi menjadi beberapa jenis. Data dikelompokkan sesuai dengan  kelasnya.  Data  awal  yang  berhasil  dikumpulkan  berasal  dari  kaggle berjumlah 2.434 data. Kemudian dibagi menjadi data training berjumlah 2.190 data, data validation berjumlah 122 data dan data testing berjumlah 122 data. Preprocessing dalam sistem ini mencakup empat model arsitektur yang berbeda, yaitu  VGG16  dan Xception yang  melibatkan  augmentasi  dalam  prosesnya  dan yang tidak, seperti yang terlihat di Gambar 1 dan Gambar 2. Augmentasi yang digunakan  yaitu  rotasi  15  derajat,  rescale  1./255,  dan  digeser  acak  secara horizontal dan vertikal 10%, transformasi shear 20%, zoom acak 20%, diflipping secara horizontal.

## 2.3. Training
CNN  ditraining  untuk  mencapai  nilai  akurasi  yang  baik  dalam  klasifikasi  [13]. Training dilakukan pada gambar-gambar sehingga menghasilkan sebuah model yang akan disimpan untuk kemudian digunakan dalam tahap pengujian. Proses pembuatan  model  ini  melatih  data  citra  latih  untuk  mengenali  objek  dan mengelompokkannya  berdasarkan  kelasnya.  Penelitian  ini  memanfaatkan  CNN sebagai  metode  utama  dalam  pengklasifikasian  serta  menggunakan  arsitektur VGG16 dan Xception untuk mengoptimalkan proses klasifikasi.
Secara  keseluruhan,  proses  pelatihan  pada  VGG16  dapat  disesuaikan  atau disesuaikan  dengan  kebutuhan  spesifik.  VGG16  adalah  jenis  model  CNN  yang
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
106 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
menggunakan lapisan konvolusi dengan filter berukuran kecil, yaitu 3×3. Dengan begitu  model  CNN  akan  lebih  presisi  jika  dibandingkan  dengan  model  CNN sebelumnya.  Struktur  dari  model  VGG16  terdiri  dari  total  19  layer,  di  mana terdapat  16  layer  konvolusi  dan  3  layer  yang  sepenuhnya  terhubung  (fully connected) [8]. Sebagai contoh, input citra pada model CNN dapat menggunakan ukuran 128x128x3, seperti yang ditunjukkan dalam penelitian ini. Citra masukan akan  diproses  melalui  lapisan-lapisan  konvolusi  dan  pooling  VGG16.  Model VGG16 yang digunakan memiliki 16 lapisan konvolusi dengan jumlah filter yang berbeda  seperti  pada  Gambar  3.  Hasil  dari  lapisan  pooling  kemudian  diubah menjadi vektor melalui proses flatten, yang selanjutnya diproses oleh beberapa lapisan  fully  connected  untuk  menghasilkan  output  klasifikasi  sesuai  dengan jumlah kelas.

## Gambar 3. Tahapan training system VGG16
Xception adalah sebuah arsitektur CNN yang berdasar kepada pembagian lapisan konvolusi. Ini menghasilkan pemisahan yang jelas antara korelasi lintas saluran dan korelasi spasial pada peta fitur CNN. Xception merupakan penyempurnaan dari  arsitektur  Inception.  Terdapat  36  lapisan  convolutional  dalam  arsitektur Xception yang membentuk dasar ekstraksi fitur dari jaringan [14]. Pada penelitian ini, Model arsitektur Xception menggunakan gambar berukuran 128x128 piksel dengan  3  saluran  warna  (RGB)  dimasukkan  ke  dalam  model.  Citra  masukan
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 107
kemudian  diproses  melalui  beberapa  blok  konvolusi.  Pada  Konvolusi  Blok  1, gambar diproses menggunakan 32 filter ukuran 3x3, diikuti oleh aktivasi ReLU, normalisasi batch, dan pooling maksimal untuk menghasilkan output berukuran (63, 63, 32).  Blok konvolusi berikutnya (Blok 2) menggunakan 64 filter ukuran 3x3 dengan proses yang sama, menghasilkan output (31, 31, 64). Proses ini berlanjut ke Blok 3 dengan 128 filter untuk menghasilkan output (15, 15, 128), Blok 4 dengan 256 filter untuk output (7, 7, 256), dan Blok 5 dengan 728 filter untuk output (3, 3, 728).
Setelah itu, gambar diproses melalui beberapa blok separable convolution. Blok 6 hingga Blok 9 menggunakan 728 filter ukuran 3x3, ReLU, dan normalisasi batch untuk  menghasilkan  output  (3,  3,  728).  Pada  Blok  10,  operasi  separable convolution yang sama diikuti oleh pooling maksimal menghasilkan output (1, 1, 728). Hasil dari lapisan pooling ini kemudian diubah menjadi vektor satu dimensi melalui operasi Global Average Pooling. Vektor tersebut kemudian diproses oleh lapisan  Dense  dengan 1000  neuron  dan  aktivasi  softmax  untuk menghasilkan output prediksi kelas gambar.

## Gambar 4 Tahapan training system Xception
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
108 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..

## 2.4. Perencanaan Tes
Pada tahap perencanaan tes, terdapat empat kondisi yang akan dijalankan saat pengujian sistem, diantaranya:
1) Kondisi  pertama,  menggunakan  model  arsitektur  VGG16  dengan augmentasi data
2) Kondisi  kedua,  menggunakan  model  arsitektur  Xception  dengan augmentasi data
3) Kondisi ketiga, menggunakan model arsitektur VGG16 tanpa augmentasi data
4) Kondisi  keempat,  menggunakan  model  arsitektur  Xception  tanpa augmentasi data

## 2.5. Kinerja Sistem
Hasil kinerja sistem yang telah dirancang akan dinilai berdasarkan sejauh mana kinerjanya  sesuai  dengan  standar  performa  yang  ditetapkan.  Selain  itu, keunggulan  dan  kelemahan  sistem  yang  telah  dirancang  akan  dievaluasi berdasarkan  parameter-parameter  seperti accuracy,  dan  precision.  Accuracy adalah ukuran kebenaran data dalam sebuah studi yang mencerminkan tingkat keakuratan  hasil. Precision  adalah  metrik  yang  mengukur  keberhasilan  data dengan membandingkan jumlah prediksi yang tepat dengan total prediksi yang dibuat. Loss merupakan indikator yang menunjukkan seberapa tidak akuratnya sistem dalam mengenali objek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji coba yang sudah dibuat dengan CNN serta menggunakan arsitektur VGG16 dan Xception dalam melakukan klasifikasi daun teh klon seri GMB terdiri dari enam kelas,  yaitu  GMB1,  GMB2,  GMB3,  GMB4,  GMB5,  dan  BukanGMB.  Sistem pengujian dibuat dengan empat perbandingan, yaitu menggunakan model VGG16 dengan  dan  tanpa  augmentasi  data,  serta  model  Xception  dengan  dan  tanpa augmentasi data, dengan epoch sebanyak 50 dan tingkat pembelajaran (learning rate) sebesar 0,001 untuk setiap skenario tersebut.

## 3.1. Uji Coba Menggunakan VGG16 dan Augmentasi Data
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 109
Gambar 5. Grafik Accuracy dan Loss pada VGG16 menggunakan augmentasi data
Berdasarkan  grafik  diatas,  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  data  uji  tertinggi tercapai pada epoch ke-33. Epoch merupakan satu siklus lengkap di mana semua data  input telah  diteruskan melalui  semua  lapisan  jaringan  neural  baik  forward propagation (penerusan input melalui lapisan-lapisan jaringan) maupun backward propagation (penyesuaian bobot berdasarkan kesalahan prediksi)  [15]. Epoch berfungsi  sebagai  satuan  pengukuran  yang  membantu  mengatur  berapa  kali seluruh dataset akan digunakan selama pelatihan. Untuk loss data testing pada Gambar 5 turun dan stabil mendekati nol, mencapai nilai akhir sebesar 0.1370.
Table 1 Hasil klasifikasi menggunakan model arsitektur VGG16 dan augmentasi data Class Precision Recall F1-Score Support Bukan_GMB 1.00 1.00 1.00 81 GMB_01 0.88 0.70 0.78 10 GMB_02 0.67 0.80 0.73 5 GMB_03 1.00 0.67 0.80 9 GMB_04 0.86 1.00 0.92 6 GMB_05 0.79 1.00 0.88 11 Accuracy 0.94 122 Macro AVG 0.86 0.86 0.85 122 Weighted AVG 0.95 0.94 0.94 122
Tabel 1 menunjukkan bahwa sistem klasifikasi yang telah diuji memiliki tingkat ketepatan (precision), sensitivitas (recall), dan skor f1 (f1-score) yang bervariasi untuk  masing-masing  kelas  yang  diujikan.  Kelas  Bukan_GMB  menunjukkan performa yang sangat baik dengan nilai ketepatan, sensitivitas, dan skor f1 yang sempurna  (1.00),  sementara  kelas  lainnya  memiliki  nilai  yang  beragam.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
110 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
Dibandingkan  dengan  kelas  lainnya,  kelas  GMB_01,  GMB_02,  dan  GMB_03 memiliki kinerja yang kurang baik. Secara keseluruhan, sistem mencapai tingkat akurasi  (accuracy)  sebesar  0.94,  yang  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dalam mengklasifikasikan data.

## 3.2. Uji Coba Menggunakan Xception dan Augmentasi Data
Gambar 6. Grafik Accuracy dan Loss pada Xception menggunakan augmentasi data
Berdasarkan  Gambar  6,  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  data  uji  tertinggi tercapai  pada  epoch  ke-45,  Sementara  kerugian  (loss)  pada  pengujian  data menurun  dan  tetap  stabil  hingga  mendekati  nol,  mencapai  nilai  akhir  sebesar 0.1901.
Table 2. Hasil klasifikasi menggunakan model arsitektur Xception dan augmentasi data Class Precision Recall F1-Score Support Bukan_GMB 1.00 1.00 1.00 81 GMB_01 0.86 0.60 0.71 10 GMB_02 0.50 1.00 0.67 5 GMB_03 1.00 0.67 0.80 9 GMB_04 0.60 1.00 0.75 6 GMB_05 1.00 0.73 0.84 11 Accuracy 0.92 122 Macro AVG 0.83 0.83 0.79 122 Weighted AVG 0.95 0.92 0.92 122
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  klasifikasi menunjukkan  kinerja  yang  memuaskan  dimana  tingkat  presisi  (precision), sensitivitas (recall), dan skor f1 (f1-score) mendapat skor cukup tinggi secara
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 111
keseluruhan.  Kelas  Bukan_GMB  menampilkan accuracy,  precision,  dan  skor  f1 yang sempurna (1.00), menunjukkan kemampuan sistem untuk mengenali kelas tersebut dengan akurat. Sementara itu, kelas lainnya juga menunjukkan performa yang relatif baik, meskipun ada beberapa kelas seperti GMB_01 dan GMB_04 yang  memiliki  tingkat  ketepatan  dan  sensitivitas  yang  lebih  rendah.  Akurasi keseluruhan sistem mencapai 0.92.

## 3.3. Uji Coba Menggunakan VGG16 tanpa Augmentasi Data
Gambar 7. Grafik Accuracy dan Loss pada VGG16 tanpa augmentasi data
Gambar 7 menampilkan nilai akurasi data uji tertinggi tercapai pada epoch ke-37, Sementara kerugian (loss) pada pengujian data menurun dan konstan menuju nilai nol, mencapai nilai sebesar 0.1255.
Table 3. Hasil klasifikasi menggunakan model arsitektur VGG16 tanpa augmentasi data Class Precision Recall F1-Score Support Bukan_GMB 1.00 1.00 1.00 81 GMB_01 0.83 0.50 0.62 10 GMB_02 0.62 1.00 0.77 5 GMB_03 0.89 0.89 0.89 9 GMB_04 0.86 1.00 0.92 6 GMB_05 1.00 1.00 1.00 11 Accuracy 0.95 122 Macro AVG 0.87 0.90 0.87 122 Weighted AVG 0.96 0.95 0.95 122
Pada  kondisi  ketiga  yang  menggunakan  model  arsitektur  VGG16  tanpa menggunakan  augmentasi  data  menunjukkan  performa  model  dengan  tingkat
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
112 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
akurasi sebesar 95%. Berdasarkan nilai presisi, sensitivitas (recall), dan skor f1 untuk setiap kelas, terlihat bahwa kelas "Bukan_GMB" menunjukkan hasil yang sangat positif dengan nilai presisi, sensitivitas, dan skor f1 yang mencapai 1.00. Artinya,  model  mampu  mengidentifikasi  kelas  tersebut  dengan  sangat  baik. Namun,  terdapat  beberapa  kelas  lain  seperti  "GMB_01"  dan  "GMB_02"  yang memiliki  nilai  recall  yang  lebih  rendah,  mengindikasikan  bahwa  model  memiliki kesulitan dalam mengenali kelas-kelas tersebut. Secara keseluruhan, nilai rata-rata f1-score,  precision,  dan  recall  pada  setiap  kelas  menunjukkan  performa  model yang bagus, dengan nilai f1-score tertinggi pada kelas "GMB_05" sebesar 1.00.

## 3.4. Uji Coba Menggunakan Xception tanpa Augmentasi Data
Gambar 8. Grafik Accuracy dan Loss pada Xception tanpa augmentasi data
Pada  grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi data  uji  tertinggi  tercapai pada epoch ke-13 Sementara kerugian (loss) pada pengujian data menurun dan tetap stabil hingga mendekati nol, mencapai nilai akhir sebesar 0.0766.
Table 4. Hasil klasifikasi menggunakan model arsitektur Xception tanpa augmentasi data Class Precision Recall F1-Score Support Bukan_GMB 1.00 1.00 1.00 81 GMB_01 0.89 0.80 0.84 10 GMB_02 1.00 1.00 1.00 5 GMB_03 1.00 0.89 0.94 9 GMB_04 0.86 1.00 0.92 6 GMB_05 0.92 1.00 0.96 11 Accuracy 0.98 122 Macro AVG 0.94 0.95 0.94 122 Weighted AVG 0.98 0.98 0.98 122

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 113
Hasil laporan pada Tabel 4 menunjukkan performa model dengan tingkat akurasi sebesar  98%.  Dari  nilai  f1-score,  precision,  dan  recall  disetiap  kelas,  terlihat bahwa  kelas  "Bukan_GMB"  memiliki  hasil  sempurna  dengan  nilai  f1-score, precision, dan recall masing-masing sebesar 1.00. Kelas "GMB_01" memperoleh nilai f1-score sebesar 0.84 dengan precision 0.89 dan recall 0.80, menunjukkan sedikit penurunan dalam pengenalan dibandingkan kelas lainnya. Kelas "GMB_02" dan  "GMB_03"  masing-masing  memiliki  nilai  f1-score  1.00  dan  0.94,  dengan recall  dan  precision  yang  sangat  baik.  Kelas  "GMB_04"  dan  "GMB_05"  juga menunjukkan performa yang sangat baik dengan nilai f1-score 0.92 dan 0.96. Secara  keseluruhan,  nilai  rata-rata  f1-score,  precision,  dan  recall  untuk  semua kelas  menunjukkan  performa  model  yang  sangat  baik,  dengan  nilai  rata-rata tertimbang  masing-masing  sebesar  0.98  untuk  f1-score,  precision,  dan  recall. Kinerjanya yang unggul dalam semua metrik ini menunjukkan bahwa model dapat mengklasifikasikan data dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi.

## 3.5. Pembahasan
Dalam  uji  coba  yang  dilakukan,  model  CNN  dengan  arsitektur  VGG16  dan Xception digunakan untuk mengklasifikasikan daun teh klon seri GMB ke dalam enam  kelas:  GMB1,  GMB2,  GMB3,  GMB4,  GMB5,  dan  BukanGMB.  Sistem pengujian mencakup empat perbandingan: VGG16 dengan dan tanpa augmentasi data, serta Xception dengan dan tanpa augmentasi data, masing-masing dengan 50 epoch dan tingkat pembelajaran 0,001.
Untuk  model  VGG16  dengan  augmentasi  data,  akurasi  tertinggi  pada  data  uji tercapai pada epoch ke-33. Nilai kerugian (loss) stabil dan mendekati nol, dengan nilai akhir sebesar 0,1370. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa kelas BukanGMB mencapai nilai presisi, recall, dan F1-score sempurna yaitu 1,00. Kelas lainnya menunjukkan  performa  yang  bervariasi,  dengan  GMB_01,  GMB_02,  dan GMB_03 memiliki nilai yang lebih rendah. Secara keseluruhan, model ini mencapai akurasi  sebesar  0,94,  yang  mencerminkan  kinerja  yang  baik  dalam mengklasifikasikan data.
Pada  model  Xception  dengan  augmentasi  data,  akurasi  tertinggi  pada  data  uji tercapai pada epoch ke-45, dengan nilai kerugian menurun hingga 0,1901 dan stabil  mendekati  nol.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  kinerja  yang  memuaskan secara keseluruhan, dengan kelas BukanGMB memperoleh nilai 1,00 di semua metrik. Kelas-kelas lain, seperti GMB_01 dan GMB_04, menunjukkan presisi dan recall  yang  lebih  rendah.  Sistem  ini  mencapai  akurasi  keseluruhan  0,92, menunjukkan performa yang memadai dengan augmentasi data.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
114 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
Untuk model VGG16 tanpa augmentasi data, akurasi tertinggi dicapai pada epoch ke-37, dengan nilai kerugian sebesar 0,1255. Model ini menunjukkan performa yang sangat baik untuk kelas BukanGMB, dengan nilai sempurna di semua metrik. Namun, kelas-kelas seperti GMB_01 dan GMB_02 menunjukkan nilai recall yang lebih  rendah,  menandakan  tantangan  dalam  mengklasifikasikan  kelas-kelas tersebut  dengan  akurat.  Akurasi  keseluruhan  mencapai  0,95,  dengan  kinerja tinggi di sebagian besar metrik, terutama pada kelas GMB_05.
Model Xception tanpa augmentasi data mencapai akurasi tertinggi pada epoch ke-13, dengan nilai kerugian akhir sebesar 0,0766. Hasil klasifikasi menunjukkan performa yang sangat baik, dengan nilai sempurna untuk kelas BukanGMB dan nilai F1-score yang tinggi untuk kelas-kelas lain seperti GMB_02 dan GMB_03. Model ini mencapai akurasi keseluruhan 0,98, menunjukkan kinerja yang unggul di semua metrik dan menunjukkan tingkat akurasi klasifikasi yang sangat tinggi.
Secara keseluruhan, uji coba ini menunjukkan bahwa model VGG16 dan Xception tanpa  augmentasi  data  memberikan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  model  yang  menggunakan  augmentasi  data,  terutama  dalam  skenario dengan dataset terbatas.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  klasifikasi  daun  teh  klon  seri  GMB menggunakan  arsitektur  CNN  VGG16  dan  Xception,  model  tanpa  augmentasi data secara umum memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan model  yang  menerapkan  augmentasi  data.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa model Xception tanpa augmentasi mencapai akurasi tertinggi sebesar 98%, diikuti oleh VGG16 tanpa augmentasi dengan akurasi 95%. Sebaliknya, model dengan augmentasi data, baik VGG16 maupun Xception, menunjukkan akurasi yang lebih rendah, yaitu 94% dan 92% secara berturut-turut.
Model  tanpa  augmentasi  data  lebih  efektif  dalam  konteks  dataset  terbatas,  di mana augmentasi dapat menyebabkan overfitting dengan membuat model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan dan tidak mampu beradaptasi dengan data  baru  secara  efektif.  Secara  khusus,  kelas  BukanGMB  menunjukkan  hasil sempurna di semua model, sedangkan kelas-kelas lainnya menunjukkan performa yang  bervariasi.  Hasil  ini  menekankan  pentingnya  memilih  strategi  yang  tepat berdasarkan  karakteristik  dataset  dan  arsitektur  model  untuk  mencapai  hasil klasifikasi yang optimal.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Alphi Rinaldi Nalendra Mukti, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 115

## REFERENSI
[1] D.  Effendi  and  D.  A.  Wahidy,  “Pemanfaatan  Teknologi  Dalam  Proses Pembelajaran Menuju Pembelajaran Abad 21,” Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Program Pascasarjana Universitas Pgri Palembang, pp. 125 – 129, 2019.
[2] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep  convolutional  neural  networks,” Commun ACM, vol. 60, no. 6, pp.
84 – 90, 2017, doi: 10.1145/3065386.
[3] Bambang Sriyadi, “Analisis kemiripan morfologi daun beberapa klon teh
- first generasi pertama Analysis of leaves morphology similarity of several
, Jurnal Penelitian Teh dan Kina tea clones Bambang Sriyadi,” eneration g
58, 2012. – vol. 15, no. 2, pp. 51
[4]  Rima Dias Ramadhani, A. Nur Aziz Thohari, C. Kartiko, A. Junaidi, T. Ginanjar Laksana,  and  N.  Alim  Setya  Nugraha,  “Optimasi  Akurasi  Metode Convolutional  Neural  Network  untuk  Identifikasi  Jenis  Sampah,” Jurnal
RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 312 –
318, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2754.
[5] Y.  B.  E.  Purba,  N.  F.  Saragih,  A.  P.  Silalahi,  and  ...,  “Perancangan  Alat Pendeteksi  Kematangan  Buah  Nanas  Dengan  Menggunakan Mikrokontroler  Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal Ilmiah Teknik … , vol. 2, no. 1, pp. 13 – 21, 2022.
[6] W.  M.  Pradnya  D  and  A.  P.  Kusumaningtyas,  “Analisis  Pengaruh  Data Augmentasi  Pada  Klasifikasi  Bumbu  Dapur  Menggunakan  Convolutional Neural  Network,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  6,  no.  4,  p. 2022, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4201.
[7]  N. Ibrahim et al. , “Jurnal Sains Teh dan Kina Klasifikasi Citra Klon Teh Seri GMB  Menggunakan  Convolu-tional  Neural  Network  (CNN)  dengan Arsitektur Resnet, Vgg-net, dan Alexnet Classification of Gmb Series Tea Clone  Image  Using  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  Resne t,”
Jurnal Sains Teh dan Kina, vol. 1, no. 2, 2022.
[8] R. Rikendry and A. Maharil, “Perbandingan Arsitektur Vgg16 Dan Resnet50 Untuk Rekognisi Tulisan Tangan Aksara Lampung,” Jurnal Informatika dan
Rekayasa  Perangkat  Lunak,  vol.  3,  no.  2,  pp.  236 – 243,  2022,  doi:
10.33365/jatika.v3i2.2030.
[9] A. A. Jaelani, F. Y. Supratman, and N. Ibrahim, “ Perancangan Aplikasi Untuk Klasifikasi Klon Daun Teh Seri Gambung (GMB) Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network ,” eProceedings of Engineering, vol. 7, no. 2, pp. 2920 – 2928, 2020.
[10] I.  Pratama,  Y.  Pristyanto,  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Imbalanced  Class handling and Classification on Educational Dataset,” ICOIACT 2021 - 4th International Conference on Information and Communications Technology:

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
116 | Klasifikasi Daun Teh Klon Seri GMB Menggunakan Convolutional … ..
The Role of AI in Health and Social Revolution in Turbulence Era, pp. 180 – 185, 2021, doi: 10.1109/ICOIACT53268.2021.9563968.
[11] I. Pratama and P. T. Prasetyaningrum, “Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan  Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Predictive Apriori,” Jurnal Eksplora Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 159 – 166, 2021, doi: 10.30864/eksplora.v10i2.505.
[12] M.  Rahman  and  A.  Pambudi,  “Identifikasi  Citra  Daun  Selada  Dalam Menentukan  Kualitas  Tanaman  Menggunakan  Algoritma  Convolutional Neural Network (Cnn),” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 11, no. 3, pp. 851 – 858, 2023.
[13] I.  W.  Suartika  E.  P,  “Klasifikasi  Citra Menggunakan  Convolutional  Neural Network (Cnn) Pada Caltech 101,” Jurnal Teknik ITS, vol. 5, no. 1, p. 76, 2016.
[14] S.  Roopashree  and  J.  Anitha,  “DeepHerb:  A  Vision  Based  System  for Medicinal  Plants  Using  Xception  Features,” IEEE  Access,  vol.  9,  pp. 135927 – 135941, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3116207.
[15] N.  Hardi  and  J.  Sundari,  “Pengenalan  Telapak  Tangan  Menggunakan Convolutionall  Neural  Network  (CNN),” Reputasi:  Jurnal  Rekayasa Perangkat  Lunak,  vol.  4,  no.  1,  pp.  10 – 15,  2023,  doi: 10.31294/reputasi.v4i1.1951.