## 236
Copyright Author 2022 Nadia Azahro Choirunisa 1 , Tita Karlita 2 , Rengga Asmara 3 Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Deteksi Ras Kucing Menggunakan Compound Model Scaling  Convolutional Neural Network
Nadia Azahro Choirunisa 1
Tita Karlita 2
Rengga Asmara 3
Program Studi D3 Teknik Informatika 1 , Departemen Teknik Informatika dan Komputer 2,3
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya, Indonesia 60111 Email: nadiachoirunisa23@gmail.com 1 , tita@pens.ac.id 2 , rengga@pens.ac.id 3
Azahro  Choirunisa,  N.,  Karlita,  T.,  &  Asmara,  R.  Deteksi  Ras  Kucing  Menggunakan Compound Model Scaling Convolutional Neural Network. Technomedia Journal, 6(2), 236– 251.
https://doi.org/10.33050/tmj.v6i2.1704

## ABSTRAK
Kucing merupakan hewan yang sangat popular di dunia. Jumlah dari ras kucing di dunia hanya  sekitar 1% saja, sehingga didominasi oleh ras campuran maupun kucing domestik. Namun demikian, ada  begitu banyak jenis ras kucing di dunia, sehingga terkadang sulit untuk mengidentifikasinya. Oleh karena  itu, dibutuhkan sistem yang dapat mengenali jenis-jenis ras kucing. Dalam penelitian ini, penulis  menggunakan salah satu metode deep learning yang dapat mengenali dan mengklasifikasikan suatu objek,  yaitu Neural Convolutional Network  (CNN).  Penulis  menggunakan  9  jenis  ras  kucing  yang  berbeda  berisi    2700  gambar.  Dalam pengujiannya, penulis menggunakan arsitektur EfficientNet-B0. Model paling  optimal dari pengujian yang dilakukan terhadap 180 gambar kucing memperoleh tingkat akurasi sebesar  95%.
Kata Kunci : Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN) , Ras kucing, EfficientNetB0 .

## ABSTRACT
Cat is one of a popular animals in the world. Number of cat breeds in the world only about 1%, so  most are dominated by cats mixed or domestic cat. Nevertheless, there are so many different types of cat  breeds in the world, that it is sometimes difficult to identify them. Therefore, we need a system that can  recognize the types of cat breeds. One technique of deep learning that may apprehend and hit upon gadgets in a photograph is Convolutional Neural Network (CNN). CNN functionality is alleged because the nice technique in phrases of
item detection and item recognition. The author used 9 different types of cat breeds  containing 2700 images. The EfficientNet-B0 architecture is used on the system. The most optimal model  has earned the accuracy of 95%.
Keywords : Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), Cat breeds, EfficientNetB0.

## PENDAHULUAN
Kucing ( Felis catus ) adalah mamalia karnivora dari keluarga Felidae . Sejak 6000 tahun SM, kucing   diketahui telah  berbaur dengan manusia dan menyebar di  berbagai penjuru dunia. Kucing yang dimaksud  biasanya adalah kucing  yang sudah dijinakkan. Jumlah kucing ras di dunia hanya sekitar 1% sehingga  kebanyakan didominasi oleh kucing campuran atau kucing kampung. Jumlah kucing  ras  yang  sangat  kecil    ini  membuat  harga  kucing  ras  jauh  lebih  mahal.  Setiap  ras  kucing memiliki  ciri  khusus,  namun  karena    banyaknya  terjadi  perkawinan  silang,  penentuan  ras  kucing menjadi lebih sulit [1].
Penampilannya yang menarik dengan berbagai jenis yang berbeda membuat kucing menjadi salah  satu hewan peliharaan yang popular di dunia. Banyak orang memelihara kucing karena berbagai kelebihannya  seperti  bisa  mengusir  tikus,  praktis  karena  tidak  berisik,  pakan  sedikit,  dan  tidak membutuhkan ruangan yang begitu luas untuk pemeliharaannya. Selain itu memelihara kucing juga dapat  memberikan dampak positif bagi pemiliknya, salah satunya yaitu bisa mengurangi rasa stres.
Perkembangan  era  kecerdasan  buatan  untuk  mengenali  citra  berkembang  sangat  pesat. Seringkali  gambar yang digunakan pada beberapa tahap dalam sistem kategori berada di kelas yang tidak sempurna.  Seperti banyaknya gangguan dalam bentuk bayangan, gambar buram, dan perangkat mencurigakan  yang    digunakan.  Jadi,  kami  menginginkan  metode  yang  dapat  mengatur  dan menjalankan sistem kategori dalam  kondisi gambar yang kurang sempurna. Salah satu pendekatan yang  dapat  digunakan  adalah  teknik deep    mastering yang  dapat  menangkap  dan  mengenai  suatu objek  dalam  sebuah  foto  virtual  [2].  Salah  satu  teknik deep  learning yang  dapat  menangkap  dan menangkap gadget dalam sebuah foto adalah Convolutional  Neural Networ k (CNN). Fungsionalitas CNN diduga karena teknik yang bagus dalam hal deteksi item dan  pengenalan item . Teknik yang dimiliki CNN mirip dengan neuron , biasanya fungsi bobot, bias, dan  aktivasi. Sederhananya, CNN dicapai dengan filter konvolusi. Teknik CNN juga memiliki kelemahan yang  dimiliki berbagai teknik deep mastering ,  yaitu sistem pembelajaran membutuhkan waktu yang cukup lama.
Berdasarkan latar belakang masalah tersebut, penulis tertarik untuk mengangkat isu jual beli kucing  sebagai tugas akhir dengan membuat sebuah aplikasi untuk mendeteksi jenis ras kucing. Perlu
pengetahuan  bagi pemilik kucing untuk lebih memperhatikan cara merawat kucing sesuai dengan jenis rasnya sebelum  memutuskan untuk memelihara kucing .

## PERMASALAHAN
Berikut dipaparkan beberapa masalah yang mendasari penelitian tersebut:
1. Kebanyakan orang membeli atau memelihara kucing  yang menurut mereka menarik, tanpa mencari    tahu  terlebih  dahulu  jenis  ras  kucing  dan  cara  perawatan  jenis  ras  kucing  yang  akan dibeli/dipelihara.
2. Kesalahan  perawatan  pada  kucing  akan  menyebabkan  kucing  mudah  terkena  penyakit  dan dapat  mengubah penampilannya yang cantik menjadi tidak menarik lagi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini dilakukan metode penelitian eksperimen dengan berbagai tahapan:

## A. Dataset
Pengkondisian data dilakukan untuk mempersiapkan data untuk diproses ke tahap selanjutnya. Penulis  menggunakan  dataset  dari Kaggle dan Google  Images ,  dan capture manual  dari  kamera handphone  (khusus jenis Kucing Lokal saja) yang berisi 2700 gambar kucing. Dataset ini berisi 9 jenis ras kucing  diantaranya Abyssinian , Bombay , British Shorthair , Kucing Lokal, Persian , Ragdoll , Savannah , Sphynx ,  dan Turkish Angora . Berikut adalah contoh beberapa gambar dari dataset yang digunakan.
Gambar 1 . Contoh gambar pada dataset

## B. Metode
Metode Convolutional Neural Network (CNN) merupakan pengembangan lebih lanjut dari Multilayer  Perceptron (MLP)  yang  dirancang  untuk  memproses  data  dua  dimensi.  CNN
diklasifikasikan  sebagai jaringan saraf dalam karena kedalaman jaringannya yang besar dan banyak digunakan  dalam  data  gambar.  Dalam  hal  klasifikasi  citra,  MLP  kurang  cocok  karena  tidak menyimpan informasi spasial dari data  citra dan mengasumsikan bahwa setiap piksel merupakan fitur independen,  sehingga  hasilnya  buruk  [3].    CNN  memiliki  dua  metode.  Metode  pertama  adalah penggunaan  klasifikasi  citra feedforward dan    penggunaan  metode backpropagation pada  tahap pembelajaran. CNN terdiri dari beberapa hidden layer ,  yaitu convolutional layer , activation function (ReLU), pooling layer dan fully connected layer .
Gambar 2 . Arsitektur Convolutional Neural Network
Berdasarkan  gambar  diatas,  tahap  pertama  dari  CNN  adalah Feature  Learning yang mengubah  suatu input menjadi  fitur  berdasarkan  ciri  dari input tersebut  (berbentuk  angka  dalam vektor).  Lapisan  ini    terdiri  dari convolution  layer ,  fungsi  aktivasi,  dan pooling  layer .  Pada convolution layer digunakan filter berisi bobot yang digunakan untuk mendeteksi karakter dari objek yang  dideteksi.  Selanjutnya  menuju    fungsi  aktivasi.  Pada  gambar  diatas  fungsi  aktivasi  yang digunakan  adalah  fungsi  aktivasi  ReLU  ( Reactified    Linear  Unit ).  Kemudian  dilanjutkan  menuju pooling layer [4]. Lapisan selanjutnya adalah klasifikasi yang  berguna untuk mengklasifikasi tiap neuron yang telah diekstraksi pada lapisan sebelumnya. Lapisan ini  terdiri dari flatten yang akan me- reshape fitur menjadi vektor, fully connected yang melakukan transformasi  pada dimensi data agar data  dapat  diklasifikasikan  secara  linear,  dan  fungsi Softmax ,  digunakan  untuk    menghitung kemungkinan  setiap  kategori  target  di  semua  kategori  target  yang  mungkin  dan  membantu menentukan kategori target untuk input yang diberikan.
● EfficientNet
EfficientNet merupakan salah satu dari arsitektur CNN yang dikembangkan oleh tim Google Brain bernama  Mingxing  Tan  and  Quoc  V.  Le.  Mereka  menggunakan model  scaling ,  yaitu  melakukan scaling pada model yang telah ada dalam hal model depth , model width , dan resolusi gambar untuk memperbaiki    performa  model.  Melakukan scaling pada  ketiganya  secara  bersamaan  ini  disebut dengan metode compound  scaling [5]. EfficientNet-B0 merupakan versi terkecil dari EfficientNet . Berikut merupakan gambar  arsitektur B0:
Gambar 3 . Baseline jaringan EfficientNet-B0
Blok  MBConv  merupakan  blok inverted  residuals  structure yang  terdapat  pada  arsitektur MobileNetV2 , dengan pengaturan yang berbeda. Dari baseline ini, mereka mengaplikasikan metode compound scaling dan mendapatkan arsitektur EfficientNet-B0 sampai B7.
Penelitian Klasifikasi Penyakit Daun Pada Tumbuhan Menggunakan Model Deep Learning EfficientNet [6] menggunakan Compound Model  Scaling EfficientNet dilakukan terhadap 38 kelas sebanyak    54305  gambar,  dimana  12  kelas  merupakan  tanaman  sehat,  dan  26  kelas  merupakan tanaman berpenyakit.  Selain itu, didalam dataset terdapat satu kelas yang berisi 1143 gambar latar belakang  yang  berbeda.  Jadi,    jumlah  seluruh  dataset  sebanyak  55448  gambar.  Dataset  yang digunakan pada penelitian ini dibagi secara  acak menjadi 90% untuk training , 7% untuk validation , dan  3%  untuk testing [7].  Penulis  menggunakan  metode fine-tuning untuk  mempercepat  proses pembelajaran  dengan  menggunakan pre-trained model    berdasarkan ImageNet . Layer  fully- connected terakhir  dengan  jumlah output sebanyak  1000  diubah  menjadi    38,  sesuai  dengan permasalahan  yang  diteliti.  Semua layer dari pre-trained model  di-set  sebagai trainable .    Untuk fungsi aktivasi dan loss function , penulis menggunakan fungsi Softmax dan categorical crossentropy [8].  Proses testing dilakukan terhadap dataset original dan dataset  yang telah di augmentasi. Nilai tertinggi    didapatkan  oleh  model EfficientNet-B4 dengan  nilai  akurasi  sebanyak  99,97%  terhadap
dataset  augmentasi,    dan  model EfficientNet-B5 dengan  nilai  akurasi  sebanyak  99,91%  terhadap dataset original.
● Arsitektur Usulan
Dalam  pembuatan  model,  penulis  menggunakan  metode transfer  learning . Transfer  learning merupakan sebuah metode training dengan menggunakan metode yang telah di training dahulu, lalu menggunakan  model  tersebut  untuk dataset yang  baru.  Untuk  model  CNN  penulis  menggunakan arsitektur EfficientNet-B0 .
Gambar 4 . Arsitektur usulan
Data  yang  masukannya  berukuran  224x224x3,  dimana  angka  3  merupakan channel RGB (karena    data  masukannya  adalah  gambar  berwarna)  [9].  Selanjutnya  digunakan  arsitektur EfficientNetB0 sebagai base  model dari layer CNN  yang  akan  digunakan  [10].  Selanjutnya ditambahkan layer Global Average Pooling untuk  mengurangi jumlah parameter sehingga proses komputasi dapat berjalan lebih cepat. Lalu ditambahkan  dengan dense dan dropout , gunanya yaitu untuk mengurangi kemungkinan overfitting. Overfitting terjadi saat model terlalu menggeneralisasi data  sehingga  tidak  dapat  mengenali  data  yang  baru  dengan    baik.  Hal  ini  ditandai  dengan  nilai akurasi  yang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai  validasi. Layer    dense yang  terakhir menggunakan  fungsi  aktivasi softmax karena  hasilnya  akan  berupa  kategorik.    Kemudian output didapatkan berupa hasil klasifikasi 9 jenis ras kucing.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data pre-processing
Dataset  yang  digunakan  pada  eksperimen  dibagi  menjadi  data train dan  data validation . Sedangkan  untuk melakukan testing , ditambahkan data tambahan yaitu data test . Dataset ini berisi
9 jenis ras kucing  yang berbeda dengan jumlah data train sebanyak 2160 gambar, data validation sebanyak  540  gambar,  dan    data test sebanyak  180  gambar.  Jadi  total  keseluruhan  dari  dataset berjumlah 2700 gambar dan data test sebanyak 180 gambar. Dalam pembagian subset, data training harus memiliki nilai yang lebih besar  dibandingkan dengan data validation dan data testing. Hal ini karena  jika  nilai  data training lebih  kecil,    maka  model  akan  mengalami  kesulitan  dalam pembelajaran,  sehingga  hasil  yang  didapatkan  menjadi  tidak    optimal.  Sebelum  digunakan  untuk proses training , data train akan melalui pre-processing menggunakan filter gaussian blur. Setelah melalui pre-processing , data akan melalui proses augmentasi [11]. Tujuannya untuk  memperkaya variasi  dari  data train dan  menambah  jumlahnya zoom_range , rotation_range , width_shift_range , height_shift_range , horizontal_flip , dan vertical_flip .
Berikut beberapa contoh gambar dari data train yang telah melalui proses  augmentasi.
Gambar 5 . Contoh dataset yang telah melalui proses augmentasi

## B. Hasil Ujicoba
Pada penelitian ini  akan  dilakukan beberapa skenario uji coba dengan menggunakan parameter yang  berbeda-beda.  Ujicoba  yang  pertama  yaitu  dengan  membandingkan  model  dengan  data pre processing dan  tanpa  data pre-processing [12].  Selanjutnya  yaitu  akan  membandingkan  model dengan optimizer Adam dan RMSprop dengan learning rate sebesar 0.001. Yang ketiga yaitu sama dengan sebelumnya,  dengan menggunakan optimizer Adam dan RMSprop, namun dengan learning rate yang berbeda, yaitu  sebesar 0.0001 [13].

## 1. Skenario 1
Ujicoba  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  model  dengan  data  pre-processing  dengan model  tanpa data pre-processing [14]. Pre-processing yang digunakan pada ujicoba ini yaitu filter gaussian blur dari modul scikit-image . Hasil dari ujicoba dapat dilihat pada grafik training dibawah.
Gambar 6. Grafik perbandingan menggunakan pre-processing dan tanpa pre-processing
Dari gambar 6 dapat dilihat bahwa model yang menggunakan data pre-processing memiliki nilai  akurasi yang lebih baik daripada model tanpa data pre-processing [15]. Nilai akurasi dari model tanpa data pre-processing mengalami naik turun di sekitar angka 88% saja. Sedangkan model dengan data pre  processing menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi  yaitu  95%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa performa    model  yang  menggunakan  data pre-processing lebih  baik  dibandingkan  dengan  model tanpa data pre processing .
(a) (b)
Gambar 7. Confusion matrix skenario 1, (a) tanpa pre-processing , (b) dengan pre-processing
Pada  percobaan  tanpa  menggunakan  data pre-processing ,  model  berhasil  mengklasifikan dengan  benar sebanyak 175 gambar. Sedangkan pada percobaan menggunakan data preprocessing , model  berhasil mengklasifikan dengan benar sebanyak 179 gambar. Pada percobaan tanpa data pre processing , kesalahan terbanyak terdapat pada kelas Turkish Angora .
Tabel 1 . Tabel classification metrics skenario 1
Tabel 1 menunjukkan bahwa kedua percobaan memiliki nilai precision dan recall diatas 0.9, dimana ini adalah hasil yang baik. Namun kedua nilai dari percobaan menggunakan pre-processing tetap lebih tinggi dibandingkan dengan percobaan tanpa menggunakan pre-processing [16].

## 2. Skenario 2
Ujicoba ini dilakukan dengan membandingkan optimizer Adam dan RMSprop dengan learning rate sebesar 0.001, dan epoch sebanyak 50 epoch . Hasil dari ujicoba dapat dilihat pada grafik training dibawah.
(b)
Gambar 8 . Grafik training skenario 2, (a) Adam, (b) RMSprop
Pada  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi  pada  kedua  percobaan  naik  sampai mendekati    angka  1.0  pada  sekitar epoch ke-15.  Sedangkan  nilai  validasi  mengalami  naik  turun hingga sekitar epoch ke-15. Pada epoch selanjutnya [17], kedua nilai baik akurasi maupun validasi mengalami nilai  konstan. Pada percobaan menggunakan optimizer Adam, nilai akurasi yang didapat sebesar  98%  dan    nilai  validasi  sebesar  88%.  Sedangkan  pada  percobaan  menggunakan optimizer RMSprop, nilai akurasi  yang didapatkan sebesar 98% dan nilai validasi sebesar 89%.
( a)

## (a) (b)
Gambar 9 . Confusion matrix skenario 2, (a) Adam, (b) RMSprop
Pada  percobaan  2(a),  yaitu  menggunakan optimizer Adam,  jumlah  gambar  yang  berhasil diprediksi  sebanyak 177 dan jumlah gambar yang salah prediksi sebanyak 3 yang terletak pada kelas British    Shorthair dan Persian .  Sedangkan  pada  percobaan  2(b)  jumlah  gambar  yang  berhasil diprediksi  sebanyak 177, hasil ini sama dengan percobaan 2(a), namun terdapat perbedaan pada kelas yang salah  prediksi, yaitu Persian dan Turkish Angora .
Tabel 2. Tabel classification metrics skenario 2
Nilai precision dari kedua ujicoba menunjukkan angka diatas 0.9, dimana hal ini berarti model sudah sangat baik dalam mengenali setiap kelasnya [18]. Sedangkan nilai dari recall kedua ujicoba sebesar    0.98.  Nilai recall yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  tersebut  efektif  dalam mengidentifikasi hasil true positive dan mengurangi jumlah hasil false negative [19] .

## 3. Skenario 3
Ujicoba ini dilakukan dengan membandingkan optimizer Adam dan RMSprop, sama dengan 47cenario sebelumnya tetapi dengan learning rate sebesar 0.0001, dan epoch sebanyak 50 epoch . Hasil  dari ujicoba dapat dilihat pada grafik training dibawah.
(a)                                                                                        (b)
Gambar 10 . Grafik training 47cenario 3, (a) Adam, (b) RMSprop
Pada  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi  pada  kedua  percobaan  naik  secara signifikan    sampai  sekitar  angka  0.9  pada  sekitar  epoch  ke-15  .  Sedangkan  nilai  validasi  juga mengalami  kenaikan    pada  sekitar epoch ke-15.  Pada epoch selanjutnya,  kedua  nilai  baik  akurasi maupun  validasi  mengalami    nilai  konstan.  Pada  percobaan  menggunakan optimizer Adam,  nilai akurasi  yang  didapat  sebesar  90%    dan  nilai  validasi  sebesar  90%.  Sedangkan  pada  percobaan menggunakan optimizer RMSprop,  nilai    akurasi  yang  didapatkan  sebesar  95%  dan  nilai  validasi sebesar 91%. Jika dibandingkan dengan  48cenario 1, nilai akurasi pada 48cenario ini sedikit lebih rendah, namun tidak terjadi overfitting [20].
(a) (b)
Gambar 11. Confusion matrix 48cenario 3, (a) Adam, (b) RMSprop
Pada  percobaan  3(a),  yaitu  menggunakan optimizer Adam,  jumlah  gambar  yang  berhasil diprediksi  sebanyak 175 dan jumlah gambar yang salah prediksi sebanyak 1 yang terletak pada kelas British  Shorthair , 2 pada Persian, dan 2 pada Turkish Angora . Sedangkan pada percobaan 3(b) yaitu menggunakan optimizer RMSprop, jumlah gambar  yang berhasil diprediksi sebanyak 179, dengan kesalahan hanya terletak pada kelas British Shorthair.
Tabel 3 . Tabel classification metrics skenario 3 Skenario precision recall Adam (0.0001) 0.98 0.96
RMSprop (0.0001) 0.99 0.99
Nilai precision dari kedua ujicoba menunjukkan angka diatas 0.9, dimana hal ini berarti model sudah  sangat  baik  dalam  mengenali  setiap  kelasnya.  Sedangkan  nilai  dari recall dari  ujicoba menggunakan  Adam  dengan learning  rate 0.0001  menunjukkan  nilai  yang  lebih  rendah  daripada ujicoba  menggunakan  Adam  dengan learning  rate 0.001.  sedangkan  nilai recall dari  ujicoba menggunakan  RMSprop  dengan learning  rate 0.0001  menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan ujicoba menggunakan RMSprop dengan learning rate 0.001.

## Gambar 12. Perbandingan skenario 2 dan 3
Dari gambar 3.6 disajikan perbandingan dari skenario uji coba kedua dan ketiga. Dari gambar dapat   dilihat bahwa nilai accuracy tertinggi  terdapat  pada ujicoba menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.001. Namun jaraknya dengan nilai val_accuracy terlalu banyak jadi dapat disimpulkan  bahwa model masih kurang bagus dalam mengklasifikasikan. Sedangkan jarak antara accuracy dan val_accuracy yang  paling  sedikit  terdapat  pada  ujicoba  menggunakan optimizer RMSprop dengan learning rate 0.0001. Nilai precision dan recall dari uji coba ini juga sangat tinggi
sehingga  dapat    disimpulkan  bahwa  ujicoba  ini  adalah  ujicoba  dengan  hasil  terbaik  dibandingkan dengan uji coba yang  lainnya.
Tabel 4. Tabel hasil percobaan 1, 2, dan 3 Optimizer Learning rate Pre-processing (Gaussian blur) Accuracy Validation accuracy RMSprop 0.0001 Tidak 88% 89% Adam 0.001 Ya 98% 88% RMSprop 0.001 Ya 98% 89% Adam 0.0001 Ya 90% 90% RMSprop 0.0001 Ya 95% 91%
Berdasarkan  tabel  4,  percobaan  dengan  nilai  akurasi  paling  tinggi  yaitu  percobaan menggunakan optimizer Adam dan RMSprop dengan learning rate 0.001. Namun, kedua percobaan ini mengalami overfitting karena memiliki nilai akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan nilai  validasi,    sehingga  masih  kurang  dapat  mengklasifikasikan  gambar  dengan  baik.  Percobaan menggunakn optimizer RMSprop dengan learning rate 0.0001 mendapatkan akurasi sebesar 95%, lebih  rendah  dibandingkan    dengan  percobaan  sebelumnya.  Namun  hasil  percobaan  ini  tidak mengalami overfitting sehingga  model    dapat  mengklasifikasikan  gambar  lebih  baik.  Sedangkan percobaan  dengan  nilai  akurasi  paling  rendah    terdapat  pada  kedua  percobaan  yang  tanpa menggunakan  data pre-processing .  Sehingga  dapat  disimpulkan    bahwa  penggunaan  data pre- processing sangat penting untuk meningkatkan performa dari model.

## KESIMPULAN
Setelah  melalui  berbagai  tahapan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  Penelitian menggunakan  arsitektur EfficientNet-B0 sebagai base model.  Model  mendapatkan  akurasi  yang paling tinggi yaitu sebesar 98% menggunakan optimizer Adam dan  RMSprop dengan learning rate
0.001. Namun masih terjadi overfitting pada model ini. Model paling optimal mendapatkan akurasi sebesar  95%  dan  akurasi  validasi  sebesar  91%.  Model  ini    berhasil  mengklasifikan  179  dari  180 gambar kucing dengan kelas yang benar. Model ini yaitu  menggunakan optimizer RMSprop dengan learning rate 0.0001 dan menggunakan data pre-processing .   Semakin kecil learning rate semakin kecil kemungkinan terjadinya overfitting , namun akurasi yang  didapatkan juga lebih rendah.

## SARAN
Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  diberikan  beberapa  saran  yang  dapat  membantu  dalam pengembangan,  diantaranya:
1. Menambahkan  kelas  pada  dataset  untuk  jenis  ras  kucing  yang  ciri-cirinya  lumayan mirip.
2. Menambahkan  variasi  pada  dataset  seperti  warna  bulu,  corak,  atau  ras  campuran. Menggunakan metode pre-processing lainnya agar model lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Mariani,  “Aplikasi  Pendeteksian  RAS  Kucing  Dengan  Mendeteksi  Wajah  Kucing Dengan Metode Viola Jones Berbasis Android,” 2016.
[2] I.  N.  Purnama,  “HERBAL  PLANT  DETECTION  BASED  ON  LEAVES  IMAGE USING  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  WITH  MOBILE  NET ARCHITECTURE,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 27–32, 2020.
[3] W.  Anggraini,  “Deep  Learning  Untuk  Deteksi  Wajah  Yang  Berhijab  Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Tensorflow.” UIN Ar-Raniry Banda Aceh, 2020.
[4] I.  Putra,  “Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural  network  (CNN)  pada caltech 101.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[5] M.  Tan  and  Q.  Le,  “Efficientnet:  Rethinking  model  scaling  for  convolutional  neural networks,” in International Conference on Machine Learning , 2019, pp. 6105–6114.
[6] Ü.  Atila,  M.  Uçar,  K.  Akyol,  and  E.  Uçar,  “Plant  leaf  disease  classification  using EfficientNet deep learning model,” Ecol. Inform. , vol. 61, p. 101182, 2021.
[7] T.  Nurhikmat,  “Implementasi  deep  learning  untuk  image  classification  menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada citra wayang golek,” 2018.
[8] K. O. Lauw, L. W. Santoso, and R. Intan, “Identifikasi Jenis Anjing Berdasarkan Gambar Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android,” J. Infra , vol. 8, no. 2, pp. 37–43, 2020.
[9] A. Salsabila, R. Yunita, and C. Rozikin, “Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM,” Technomedia J. , vol.
6, no. 1, pp. 124–137, 2021.
[10]  N. P. L. Santoso, Y. Durachman, S. Watini, and S. Millah, “Manajemen Kontrol Akses Berbasis Blockchain untuk Pendidikan Online Terdesentralisasi,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 111–123, 2021.
[11]  D. H. Fudholi et al. , “Image Captioning with Attention for Smart Local Tourism using EfficientNet,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2021, vol. 1077, no. 1, p. 12038.
[12]  S. Indriyani, F. Sthevanie, and K. N. Ramadhani, “Pengenalan Ras Kucing Scottish Fold Menggunakan Metode Histogram Of Oriented Gradients Dan Jaringan Saraf Tiruan,” eProceedings Eng. , vol. 6, no. 2, 2019.
[13]  S.  Khatri,  A.  Rajput,  S.  Alhat,  V.  Gursal,  and  J.  Deshmukh,  “Image-Based  Animal Detection and Breed Identification Using Neural Networks.”
[14]  H.  S.  Hopipah  and  R.  Mayasari,  “Optimasi  Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k-nearest  neighbor  (k-NN)  and  Naive Bayes,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 99–110, 2021.
[15]  P. Pangestu and R. Yusuf, “Implementasi Metode QINQ Pada Jaringan Metro Ethernet Untuk  Memaksimalkan  Penggunaan  VLAN  Menggunakan  Teknologi  GPON  Studi Kasus: PT. Telkom Indonesia,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 82–98, 2021.
[16]  R. A. A. Rahman and A. Adhitya, “Perancangan Sistem Informasi Pengusulan Kenaikan Pangkat Berbasis Web Pada Korps Marinir TNI AL,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 30–42, 2021.
[17]  B.  Basri  and  A.  Qashlim,  “Relay  Kontrol  Menggunakan  Google  Firebase  dan  Node MCU pada Sistem Smart Home,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 15–29, 2021.
[18]  R. Rosyid and M. A. W. Prasetyo, “Robot Peraga 12 Gerakan Pengaturan Lalu Lintas Berbasis  Arduino  Mega  2560,” Technomedia  J. ,  vol.  5,  no.  2  Februari,  pp.  193–205, 2021.
[19]  A. Roihan, N. Rahayu, and D. S. Aji, “Perancangan Sistem Kehadiran Face Recognition Menggunakan Mikrokomputer Berbasis Internet of Things,” Technomedia J. , vol. 5, no. 2 Februari, pp. 155–166, 2021.
[20]  A. Setiadi, I. Handayani, and F. Fadilah, “Perancangan Aplikasi Fit Your Weight Untuk Menghitung  Berat  Badan  Ideal  Berbasis  Android,” Technomedia  J. ,  vol.  5,  no.  2 Februari, pp. 144–154, 2021.