## ANALISIS PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA CNN DAN SVM DALAM KLASIFIKASI PADA DAUN GEDI, DAUN PEPAYA DAN DAUN UBI
Sri Mulyana, Inna Muthmainnah
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Medan Jl.William Iskandar Pasar V Medan, Indonesia srimulyana@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Daun merupakan salah satu aplikasi penting dalam pengenalan pola dan pengolahan citra. Identifikasi dan klasifikasi  daun  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  pertanian,  penginderaan  jauh,  dan  penelitian lingkungan.  Penelitian  ini  mengeksplorasi  perbandingan  tingkat  akurasi  antara  dua  algoritma  klasifikasi,  yaitu Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur  VGG16  dan Support  Vector  Machine (SVM),  dalam konteks  klasifikasi  daun  Gedi,  daun  Pepaya,  dan  daun  Ubi.  Data  citra  daun  dikumpulkan  dan  dibagi  menjadi kelompok  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian.  CNN  diimplementasikan  dengan  arsitektur  VGG16  untuk mengeksplorasi  potensi  penggunaan  arsitektur  yang  lebih  kompleks  untuk  memahami  fitur  daun.  Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik untuk CNN, mencapai 100%, sedangkan SVM memiliki tingkat akurasi 44,07%.
Kata kunci:  CNN, SVM, VGG16, Daun, Algoritma

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  daun  adalah  salah  satu  aplikasi penting dalam pengenalan pola dan pengolahan citra. Identifikasi  dan  klasifikasi  daun  dapat  digunakan dalam berbagai bidang, seperti pertanian, penginderaan  jauh, dan penelitian  lingkungan, Untuk memungkinkan  masyarakat  untuk  lebih  mudah mengidentifikasi  daun,  metode Support  Vector Machine (SVM)  dan Convolutional  Neural  Network (CNN) akan digunakan untuk membedakan daun gedi, pepaya,  dan  ubi[1] Analisis  perbandingan  antara algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  klasifikasi daun  gedi,  daun  pepaya,  dan  daun  ubi  dapat memberikan wawasan tentang keunggulan relatif dan tingkat akurasi keduanya.
Dengan  menggunakan  CNN  dan  SVM,  dataset gambar  daun  dari  tiga  jenis  tumbuhan  (seratus  daun gedi,  seratus  daun  pepaya,  dan  seratus  daun  ubi) dengan  seratus  gambar  daun  beresolusi  tinggi  untuk masing-masing  genus  menjadi  lebih  mudah  untuk diidentifikasi.  Kemudahan  ini  disebabkan  oleh  fakta bahwa perbandingan cnn dan svm dapat mengidentifikasi  objek  dalam  citra  dalam  berbagai posisi yang mungkin(translation invariance)[2]
Pengolahan citra digital ialah teknologi yang tepat dalam melakukan pengolahan suatu citra.  metode yang cukup banyak digunakan adalah metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN  adalah salah  satu  metode deep  learning yang  dapat mengklasifikasi  dengan  memanfaatkan  sebuah  layer konvolusi untuk mengenali pola dan fitur didalam citra, termasuk  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah naga. Metode Convolutional  Neural  Network (CNN) memiliki  hasil  yang  sangat  akurat  dalam  pengenalan citra digital.[3] Dalam klasifikasi daun, Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang  efektif  untuk  memisahkan  data  dengan
menggunakan  hyperplane  (batas  Keputusan)  yang optimal di antara dua kelas yang berbeda.
Penelitian[4] menggunakan metode SVM ( Support Vector Machine ) dan CNN digunakan untuk menentukan penyakit yang memengaruhi daun tomat. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  200 sampel citra daun tomat, di mana 160 citra digunakan sebagai data  latih dan 40 citra sebagai data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN memiliki rata-rata  persentase  akurasi  sebesar  97,5%,  presisi sebesar 95,45%, dan recall sebesar  95%,  dan  tingkat kesalahan    sebesar    5%.    Sementara    itu,    SVM menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar  95%,  presisi sebesar  90,83%,  recall  sebesar  90%,  dan  tingkat kesalahan sebesar 10%. Berdasarkan hasil  yang telah diuji,  bahwa  dalam  penelitian  ini,  CNN  adalah klasifikasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  SVM. Terdapat  juga  penelitian  terdahulu  menggunakan metode  CNN  untuk  klasifikasi  daun  herbal,  yang dilakukan oleh [5], dengan hasil akurasi yang didapat mencapai 98%.
Tujuan  penelitian ini membahas  tentang perbandingan  Algoritma  CNN  dan  Algoritma  SVM untuk  membandingkan  kinerja  dari  waktu  eksekusi dan  hasil  akurasi  dari  masing-masing  algoritma.  Uji kedua  algoritma  untuk  pengklasifikasian  jenis  daun akan  dilakukan  untuk  membandingkannya.  Uji  ini akan  mencakup  pengklasifikasian  daun  Gedi,  daun pepaya,  dan  daun  ubi.Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi kinerja relatif kedua algoritma tersebut dalam tugas klasifikasi ini dan menentukan algoritma yang lebih efektif dan akurat dalam mengklasifikasikan jenis-jenis daun tersebut
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) dirancang secara  khusus  untuk  mengolah  informasi  yang
biasanya  berbentuk  dua  dimensi,  seperti  suara  atau gambar[6]
Convolutional Neural Network (CNN) atau yang sering disebut sebagai CNN, juga salah satu algoritma dalam  deep  learning  yang  berkembang  dari  konsep MultiLayer Perceptron (MLP). CNN didesain khusus untuk memproses data yang umumnya berbentuk dua dimensi,  seperti  gambar  atau  suara.[7].  CNN umumnya  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan objek atau pemandangan. Proses operasi linear dalam CNN melibatkan konvolusi dan bobot, di mana bobot ini diwakili dalam bentuk matriks empat dimensi yang terdiri  dari  kumpulan  kernel.  Dalam  konteks  ini, konvolusi  merujuk  pada  operasi  pergeseran  kernel melalui data gambar untuk mengekstrak fitur dan pola yang relevan. Dengan menggunakan metode ini, CNN dapat  efektif  mengidentifikasi  informasi  penting dalam gambar untuk tujuan klasifikasi atau pengenalan objek[8].
Gambar 1. Arsitektur metode CNN.

## 2.1.1. Convolution Layer
Proses  manipulasi  citra  dengan  menggunakan masker  eksternal  melibatkan  operasi  konvolusional untuk  mereduksi dimensi citra dan  mengekstrak fitur penting  melalui  encoding.  Convolutional  Layer merupakan hasil perkalian elemen dengan kesesuaian di  antara  dua  vektor,  berperan  kritis  dalam transformasi  citra  untuk  menghasilkan  representasi yang fokus pada fitur utama.

## 2.1.2. Pooling Layer
Pooling  layer  merupakan  komponen  kunci dalam Convolutional  Neural  Network (CNN). Fungsinya  adalah  melakukan  pengurangan  ukuran citra dengan tujuan meningkatkan invariansi terhadap posisi  fitur.  Dalam  konteks  algoritma  CNN,  metode pooling  yang  paling  umum  digunakan  adalah  max pooling. Max pooling mengambil nilai maksl dari grid atau  area  kecil  pada  convolutional  layer  untuk merangkum  citra,  sehingga  ukurannya  menjadi  lebih kecil.

## 2.1.3. Fully Connected Layer
Fully  Connected  Layer  merupakan  lapisan yang digunakan dalam MultiLayer Perceptron (MLP) dan  bertujuan  untuk  mentransformasi  dimensi  data agar dapat dijalankan melalui proses klasifikasi secara linear.  Neuron-neuron  dari  convolution  layer  diubah
menjadi data satu dimensi dan kemudian dimasukkan ke dalam Fully Connected Layer.
2.2. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) ialah cara untuk mengelompokkan  atau  mengkategorikan  data.  SVM bekerja  dengan  mencoba  membuat  jarak  antar kelompok  semaksimal  mungkin,  seperti  membuat jalan  antara  dua  kawanan  yang  sejauh  mungkin. Tujuannya  adalah  mencari  garis  atau  batas  terbaik untuk memisahkan kelompok-kelompok tersebut, dan garis  ini  sejauh  mungkin dari setiap kelompok. SVM mencoba mencari cara terbaik untuk membuat batasan keputusan yang optimal dan efisien[9]
SVM  adalah  metode  dalam  supervised  learning yang sering digunakan untuk klasifikasi, baik Support Vector Regression maupun Support Vector
Classification .  Algoritma  SVM  bekerja  dengan menemukan hyperplane terbaik yang memaksimalkan jarak  antara  kelas-kelas  yang  berbeda.  Hyperplane dalam  SVM  adalah  sebuah  fungsi  yang  digunakan untuk memisahkan satu kelas dari kelas lainnya. Pada klasifikasi  antar  kelas  di  ruang  2  dimensi,  fungsi  ini disebut  garis,  sedangkan  di  ruang  3  dimensi  disebut bidang.  Untuk  klasifikasi  pada  ruang  dimensi  yang lebih  tinggi  dari  3  dimensi,  fungsi  tersebut  disebut hyperplane.

## Gambar. 2. Ilustrasi metode SVM
Hyperplane  pada  SVM  dapat  dilihat  pada Gambar  2,  di  mana  hyperplane  terletak  di  tengah- tengah  antara  kelas-kelas  yang  berbeda.  Dalam algoritma SVM, objek data yang posisinya paling luar dari kelompoknya dan paling dekat dengan hyperplane disebut support  vector. Karena SVM bertujuan untuk menemukan hyperplane terbaik dengan cara memaksimalkan  jarak  antara  kelas-kelas  yang berbeda,  support  vector  ini  digunakan  untuk menentukan hyperplane yang paling optimal.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  terdapat  beberapa  tahap  yang akan  dilakukan  dimulai  dari  pengumpulan  dataset, preprocessing  data,  dan  pembagian  dataset  menjadi data  latih,  data  validasi,  dan  data  uji.  Selanjutnya, dilakukan  proses  klasifikasi  mencari  akurasi  dan menganalisis perbedaan akurasi. Pada penelitian yang dilakukan terdapat beberapa langkah untuk
mendapatkan  hasil  yang  diingikan  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Langkah Metode Penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan dataset dilakukan dengan mengambil sampel secara langsung dari tiga jenis daun utama,  yaitu  daun  gedi,  daun  pepaya,  dan  daun  ubi. Setiap sampel difoto dengan detail untuk memastikan representasi  yang  baik  dalam  analisis  selanjutnya. Langkah ini menjadi dasar penting dalam memahami dan mengklasifikasikan perbedaan antara ketiga jenis daun dalam konteks penelitian.
Gambar 4. Daun Gedi
Gambar 5. Daun Pepaya
Gambar 6. Daun Ubi
Dapat dilihat pada Gambar 4, 5 dan 6 merupakan gambar sampel dataset tiga jenis daun yaitu daun gedi, daun papaya dan daun ubi yang akan digunakan pada penelitian ini.

## 3.2. Preprocessing Data
Preprocessing  Data  dalah  sekumpulan  teknik yang digunakan untuk membersihkan dan menormalkan  data  yang  tidak  teratur  dan  tidak konsisten. Hal ini untuk membersihkan noise, missing value, dan data yang tidak balance [7].
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  preprocessing data dengan melakukan fungsi augmentasi pada setiap data  latih  dan  data  validasi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  7  dan  Gambar  8.  Augmentasi  data  adalah teknik  yang  umumnya  digunakan  untuk  memperluas dataset  pelatihan  dengan  membuat  variasi  dari  data yang sudah ada. Augmentasi data merupakan langkah dalam  pemrosesan  data  gambar  di  mana  gambar- gambar  dimodifikasi  atau  diubah  sedemikian  rupa sehingga  mesin  dapat  mengidentifikasi  perbedaan antar gambar yang diubah, tetapi manusia masih dapat mengenali bahwa esensi gambar tetap sama[10].
Gambar 7. Hasil Augmentasi Data Trainning
Gambar 8. Hasil Augmentasi Data Validasi
Berdasarkan Gambar 7 dan 8 menunjukkan hasil dari augmentasi data training dan data validasi, hal ini dapat  bermanfaat  baik  untuk  evaluasi  model  pada Convolutional  Neural  Networks (CNN)  maupun Support  Vector  Machines (SVM)  dalam  konteks pengenalan gambar.

## 3.3. Implementasi Model
VGG16, singkatan dari "Visual Geometry Group 16”, adalah arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)  yang  terkenal  dalam  bidang  penglihatan komputer.  Dikenal  karena  desainnya  yang  sederhana dan  konsekuen,  VGG16  memanfaatkan  lapisan konvolusi  dan  max  pooling  dengan  filter  3x3  piksel untuk  mengekstrak  fitur-fitur  hierarkis  dari  gambar. Kegunaan  utamanya  terletak  pada  kemampuannya dalam klasifikasi gambar  yang kompleks.  Dengan 16 lapisan,  termasuk  lapisan  fully  connected,  VGG16 dapat  mengidentifikasi  dan  memahami  pola  dan struktur  gambar  dengan  baik,  menjadikannya  efektif untuk  tugas-tugas  seperti  klasifikasi  objek  dalam gambar.  Meskipun  membutuhkan  sumber  daya komputasi yang signifikan untuk pelatihan, keunggulan  VGG16  terletak  pada  kemampuannya untuk  menangani  tugas-tugas  penglihatan  yang memerlukan  pemahaman  fitur-fitur  yang  lebih kompleks pada tingkat hierarkis.

## 3.4. Data Split
Setelah  dilakukan  augmentasi  data,  proses selanjutnya adalah proses split data, pada penelitian ini data dibagi menjadi 3 yaitu data latih, data validasi dan data  uji  dengan  perbandingan  data  latih  80%,  data validasi 10%, dan data uji 10%.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  tahap  preproses  data,  gambar-gambar akan diubah ukurannya menjadi 128x128 piksel untuk
memastikan  konsistensi  dimensi  dan  mempersiapkan data input yang sesuai dengan arsitektur model, seperti VGG16 pada Convolutional Neural Network (CNN). Dataset berisi kumpulan citra daun ubi, daun gedi dan daun  pepaya  dibagi  menjadi  3  yaitu  data  latih,  data validasi  dan  data  uji  dengan  perbandingan  data  latih 80%, data validasi 10%, dan data uji 10%.
Gambar 9. Hasil Pembagian Data
Dari  total  499  data  yang  tersedia,  data  dibagi menjadi tiga subset berdasarkan pembagian yang telah ditentukan.  Data  training  terdiri  dari  359  data, digunakan untuk melatih model machine learning agar dapat belajar dari sebagian besar dataset. Data validasi terdiri  dari  44  data,  yang  digunakan  untuk  menguji performa  model  secara  berkala  selama  proses pelatihan  untuk  memonitor  dan  menyesuaikan parameter model. Sementara itu, data uji terdiri dari 46 data,  yang  digunakan  untuk  evaluasi  akhir  terhadap model  yang  telah  dilatih,  memastikan  bahwa  model mampu  melakukan  prediksi  dengan  baik  pada  data baru  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Dengan pembagian  ini,  keseluruhan  proses  pengembangan model  dapat  dilakukan  secara  sistematis  dan terstruktur.

## 4.1. Evaluasi Model CNN
Gambar 10. Hasil Model Akurasi dan Validation
Dalam  penelitian  ini,  penggunaan  algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dilakukan dengan melakukan 10 epoch. Hasilnya, diperoleh nilai akurasi  tertinggi  dan  nilai  validasi.  Pada  Gambar  4,
model  menunjukkan  nilai  akurasi  mencapai  100%, sedangkan pada data uji,  nilai akurasi  juga  mencapai 100%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  telah mencapai titik optimal karena grafiknya konvergen.
Pada Gambar 10, model loss dari hasil pelatihan data  dengan  menggunakan  10  epoch  menunjukkan nilai loss sebesar 0%.
Gambar 11. Hasil Model Loss Validation
Dari hasil tersebut, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi nilai akurasi ketika menggunakan  metode  convolutional  neural  network. Faktor-faktor tersebut  meliputi  nilai  parameter  setiap layer  yang  digunakan,  bentuk  arsitektur  pada  layer konvolusi citra, nilai  learning rate, dan jumlah epoch yang digunakan selama pelatihan data.

## 4.2. Evaluasi Model SVM
Setelah  mengimplementasikan  model  CNN, Peneliti  juga  mengimplementasikan  algoritmna  CNN guna untuk mengkomparasi kedua algoritma tersebut. Dalam permodelan SVM dilakukan estraksi fitur dari layer  CNN  model  yang  telah  dilatih  pada  saat mengimplementasikan  CNN  yakni  block5_pool. Setalah  itu  Dengan  menggunakan  model  ekstraktor fitur, kita menghasilkan representasi fitur dari dataset pelatihan  (train_dataset)  dan  validasi  (valid_dataset). Ini adalah representasi fitur yang diekstrak dari lapisan 'block5_pool'  dari  model  VGG16.  Berikutnya me reshape untuk  mendapatkan  vektor  satu  dimensi untuk  setiap  sampel.  Ini  diperlukan  karena  model SVM memerlukan input berupa vektor satu dimensi. Setelah  di reshape ,  membuat  model  SVM  dengan menggunakan make_pipeline . Dalam pipeline, pertama-tama,  fitur-fitur  dinormalisasi  menggunakan StandardScaler() untuk memastikan bahwa setiap fitur memiliki skala yang serupa.
Kemudian,  model  SVM  (svm.SVC)  dengan kernel linear (linier) diaplikasikan. Parameter lainnya seperti  C  sebesar  1,0  dan  gamma  otomatis.  Model SVM yang telah dilatih sebelumnya diuji pada dataset
validasi  dengan  menggunakan  metode  predict  pada fitur  yang  telah  diekstrak  dan  diratakan.  Setelah mendapatkan  prediksi  dari  model  SVM,  akurasi dihitung  dengan  membandingkan  prediksi  dengan label sebenarnya dari dataset validasi. Akurasi diukur menggunakan fungsi accuracy_score dari scikit-learn, dengan hasil 44.07%.

## Gambar 12. Hasil akurasi SVM

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil penelitian, dapat disimpulkan metode CNN lebih efektif dalam klasifikasi daun Gedi, daun  Pepaya,  dan  daun  Ubi  dibandingkan  dengan SVM.  Tingkat  akurasi  yang  mencapai  100%  pada CNN  menunjukkan  kemampuannya  yang  luar  biasa dalam  memahami  pola  dan  fitur  pada  data  gambar. Oleh  karena  itu,  untuk  tugas  klasifikasi  jenis  daun, penggunaan  CNN  lebih  disarankan.  Sedangkan  hasil akurasi  SVM  hanya  sebesar  44.07%.  memberikan hasil yang kurang baik, penggunaannya mungkin lebih sesuai  untuk  tugas  klasifikasi  yang  lebih  sederhana atau  dengan  data  yang  lebih  terstruktur.  Dengan demikian,  pemilihan  algoritma  klasifikasi  harus disesuaikan  dengan  kompleksitas  dan  karakteristik data yang dihadapi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  W.  Kurniadi,  H.  Prasetyo,  G.  L.  Ahmad,  B. Aditya  Wibisono,  and  D.  Sandya  Prasvita, Analisis Perbandingan Algoritma SVM dan CNN untuk Klasifikasi Buah . 2021.
[2]  S. Ilahiyah and A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network”.
[3]  A. Daun Herbal Menggunakan, K. Anam, and A. Saleh, “Autentikasi Daun Herbal  Menggunakan Convolutional Neural Network dan Raspberry Pi (Authentication  of  Herbal Leaves  Using Convolutional  Neural  Network  and  Raspberry Pi),” 2020.
[4]  S.  Faisal,  T.  F.  M  Butarbutar,  P.  Sirait,  and  J. SIFO Mikroskil, “Implementasi CNN dan SVM
untuk  Identifikasi  Penyakit  Tomat  via  Daun,” OKTOBER 2019 IJCCS , vol. 20, pp. 1–5.
[5]  J.  Khatib  Sulaiman,  A.  Regita  Azzahra,  H. Darwis,  and  D.  Widyawati,  “Klasi&ikasi  Daun Herbal  Menggunakan  Metode  CNN  dan  Naïve Bayes dengan Fitur GLCM,” Indonesian Journal of  Computer Science Attribution , vol. 12, no. 4, p. 2183.
[6]  R. Pujiati and N. Rochmawati, “Identifikasi Citra Daun  Tanaman  Herbal  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Journal of  Informatics  and  Computer  Science ,  vol.  03, 2022.
[7]  A. A. Jaelani, F. Y. Supratman, and N. Ibrahim, “PERANCANGAN APLIKASI
UNTUK KLASIFIKASI  KLON  DAUN  TEH  SERI GAMBUNG (GMB) MENGGUNAKAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL
NETWORK,”  2020.  [Online].  Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:22906 9985 [8]  E. Ratnasari, “Pengenalan Jenis Buah pada Citra Menggunakan Pendekatan
Klasifikasi
Berdasarkan  Fitur  Warna  Lab  dan  Tekstur  Co- Occurrence,” Inform :  Jurnal  Ilmiah  Bidang Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  1, Dec. 2016, doi: 10.25139/inform.v1i2.846.
[9]  Nithya Devaraj, Feature Selection using Genetic Algorithm  to  improve  SVM  Classifier .    LAP LAMBERT Academic Publishing , 2019.
[10]  S. Muhammad and A. T. Wibowo, “KLASIFIKASI  TANAMAN  AGLAONEMA BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK (CNN).”