## DETEKSI OBJEK DAN JENIS BURUNG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR INCEPTION RESNET-V2
Prima Nugraha 1 , Agus Komarudin 2 , Edvin Ramadhan 3
1,2,3 Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Sudirman, Cimahi 40513, Indonesia Email: 1 prima.nugraha@student.unjani.ac.id, 2 agus.komarudin@lecture.unjani.ac.id,
3 edvin.ramadhan@lecture.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Banyaknya spesies burung membuat kita kesulitan untuk mengenali jenis burung dan diperlukannya pemahaman yang lebih khususnya dalam bidang zoologi. mengenali spesies burung secara manual merupakan tugas berat, di perlukannya  SDM  yang  besar  untuk  mengidentitifikasi  spesies  burung  apalagi  jumlah  yang  akan  akan  di identifikasi  begitu  banyak  dan  juga  memakan  banyak  waktu.  Pada  penelitian  ini  membuat  sebuah  sistem  yang dapat  mengenali  spesies  burung  menggunakan  citra  gambar  secara  otomatis  dengan  menggunakan  salah  satu Arsitektur  dari  Convolutional  Neural  Network  yaitu  Inception  Resnet  V2,  sehingga  data  citra  tersebut  dapat diekstraksi kemudian dapat mengenali spesies dari jenis burung. Yang bertujuan untuk melakukan pemantauan satwa  khususnya  burung  dengan  mengidentifikasi  spesies  burung  secara  otomatis,  kemudian  diharapkan masyarakat  dengan  mudah  untuk  mengenali  jenis  burung  dan  juga  meningkatkan  kemampuan  kita  untuk mempelajari dan melestarikan ekosistem khususnya ekosistem burung.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Burung, Identifikasi, Deteksi, Deep Learning, Inception Resnet-V2.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Burung  merupakan  satwa  liar  yang  mudah ditemukan  pada  setiap  lingkungan,  jenis  -jenis burung  sangat  bervariasi  dari  mulai  ukuran  yang besar dan juga yang besar beberapa jenis dari burung banyak  dipelihara  oleh  pecinta  satwa  karena  daya tarik  tersendiri  dari  hewan  tersebut.  Dari  mulai tubuhnya  yang  indah  dan  juga  suara  yang  bagus tetapi  setiap  jenis  burung  juga  memiliki  perbedaan seperti  bentuk  tubuhnya,  warna  dan  juga  ukuran burung itu sendiri.
Namun  masyarakat  terkadang  yang  awam  terlalu sulit untuk membedakan jenis burung karena banyak spesies  dan  juga  setiap  spesies  burung  mempunyai kemiripan  dari  ukuran  tubuhnya,  warna,  dan  juga bentuk tubuhnya. Proses pemantauan satwa liar juga banyak  terkendala  pada  proses  penghitungan  dan juga membedakan spesies burung
Tentunya  proses  itu  memakan  banyak  waktu  dan biaya dan juga para peneliti satwa liar tersebut harus terjun  langsung  ke  lapangan  untuk  melakukan pemantauan  dan  kadang  kala  kedatangan  para peneliti tersebut akan mengusik satwa liar khususnya burung yang mengakibatkan burung tersebut malah akan  pergi  dari  habitatnya,  salah  satu  cara  agar  hal tersebut tidak terjadi adalah menggunakan alat bantu berupa  kamera  yang  dipasang  di  alam  kemudian kamera  tersebut  dapat  mendeteksi  jenis  burung dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur Inception Resnet V2
1.2. Tinjuan Pustaka
a. Convolution
Konvolusi  merupakan  sebuah  proses  dimana network  mencoba  untuk  memberikan  label  pada sinyal input dengan cara merujuk apa yang sudah di pelajari di masa lalu, jika sinyal input mirip dengan gambar  yang  telah  dipelajari  sebelumnya,  maka sinyal  referensi  akan  dicampurkan  dengan  sinyal input atau di konvolusi dengan dengan sinyal input, dan  akan  menghasilkan  sinyal  output  kemudian dilalui ke layar berikutnya
b. Relu
Relu  memiliki  fungsi  untuk  menormalkan  nilai negatif menjadi nol sehingga semua nilai yang ada di feature  map bernilai  positif  aktivasi  Relu  ini mengambil  sebuah  nilai  input  dari  feature  map kemudian  membatasi  nilai  yang  negatif  dengan mengubah bilangan negatif menjadi nol
𝑓(𝑥) = max⁡(0, 𝑥)
(1)
Keterangan:
x = input pixel.
c. Max Pooling
Fungsi  Pooling  itu  sendiri  untuk  mereduksi  input secara  parsial  atau  mengurangi  jumlah  parameter sehingga mengurangi dimensi FM untuk meringankan  beban  pada  komputasi  [14],  Max Pooling  itu  sendiri  mengambil  nilai  feature  map di area pada ukuran dan langkah tertentu
𝐹𝑀 𝑊−𝑁 𝑆 + 1 (2)
d. Fully Connected
Lapisan Fully Connected digunakan untuk menggabungkan  fitur  sepenuhnya  sebelum  masuk ke  lapisan  softmax  untuk  proses  klasifikasi,  [15] semua data dari feature extraction akan melakukan reshape sehingga  data  dari  feature  map  akan
berubah  menjadi stack  array agar  bisa  digunakan untuk input dari fully connected layer
e. Softmax
Softmax  adalah  fungsi  aktivasi  yang  menskalakan angka/logit  menjadi  nilai  probabilitas,  softmax  itu sendiri  memberikan  nilai  probabilitas  dari  output untuk  setiap target  kelas yang di  identifikasi  , nilai probabilitas yang diperoleh 0 sampai 1 𝜎(𝒵⃗ ) 𝑖 − ⁡ e𝒵⃗ i ∑ =1 e𝒵⃗ i 𝐾 𝑖 (3)
f. Convolutonal Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  merupakan salah  satu  arsitektur  dari  neural  network  atau  yang disebut  jaringan syaraf tiruan, pada arsitektur CNN bisa  digunakan  pada  data  citra,  dan  biasanya arsitektur  CNN  digunakan  untuk  mengenali  dan mendeteksi  objek  pada  sebuah  citra,  karena  CNN dibuat  dengan  terinspirasi  dari  cara  manusia merepresentasikan visual, berikut arsitektur Convolutonal  Neural  Network  dapat  dilihat  pada gambar 1
Gambar 1 Arsitektur Convolution Neural Network
g. Residual Connection
Residual  Conection  menghubungkan  output  dari satu  lapisan  konvolusi  sebelumnya  ke  input  dari lapisan  konvolusi  berikutnya.  Pada  Residual Connection  menggabungkan  kedua feature  map dengan penjumlahan
h. Inception Resnet V2
Inception-Resnet-V2  adalah  variasi  dari  model Inception V3, dan ini jauh lebih dalam dari Inception V3  sebelumnya.  Pada  block  konvolusi  pada Inception Resnet-V2 memiliki  jaringan yang sama di mana blok sisa yang berulang telah dikompresi. Kesuksesan  Resiudal  Block  yang  awal  mula  di ciptakan  pada  arsitektur  resnet  yang  menjadi  juara LSVRC  2015  ( ImageNet  Large  Scale  Visual Recognition  Challenge )  yang  mengatasi Vanishing Gradient yang  terjadi  karena  banyaknya  layer konvolusi.
Oleh  karena  itu  di  perlukan  koneksi  Residual melatih  arsitektur  yang  sangat  dalam.  Inception- ResNet-V2 adalah arsitektur CNN yang dibangun di atas keluarga arsitektur Inception tetapi menggabungkan  koneksi  Residual  (menggantikan tahap  rangkaian  filter  dari  arsitektur  Inception). Inception-ResNet-V2 mendapat semua manfaat dari pendekatan residual sambil mempertahankan
efisiensi  komputasinya,  berikut  skema  Inception Resnet-V2 dapat dilihat pada gambar 2

## Gambar 2 Skema Inception Resnet V2
Pada  Stem  blok  ini  berguna  untuk  memberikan inisial  set  yang  akan  dilakukan  sebelum  masuk  ke dalam  modul  Block  Inception  selanjutnya,  Stem Block dapat dilihat pada gambar 3

## Gambar 3 Stem Block
Pada  Inception  Resnet  Block  memperkenalkan Residual Connection yang dibangun di atas keluarga arsitektur  Inception  tetapi  menggabungkan  koneksi residual  menggantikan  tahap  rangkaian  filter  dari arsitektur Inception yang terdiri modul A, B dan C, arsitektur Inception Resnet  Block A,B dan C dapat dilihat pada gambar 4,5 dan 6

## Gambar 4 Inception Resnet A

## Gambar 5  Inception Resnet B

## Gambar 6  Inception Resnet C
Tahap  selanjutnya  ekstraksi  fitur  masuk  kedalam reduction  block,  pada  block  ini  akan  melakukan reduksi  atau  pengecilan  ukuran  fitur  dengan melakukan maxpooling pada setiap block reduction dengan  di  ikuti  dengan    pengabungan  fitur  atau Concatenate yang  terdiri  dari  Reduction  A  dan  B,
Block Reduction A dan B dapat dilihat pada gambar 7 dan 8
Gambar 7 Reduction A

## Gambar 8 Reduction B
i. Fiftyone
Fiftyone  merupakah  sebuah  library machine learning untuk visualisasikan sebuah citra dan juga menggunakan  model  yang  sudah  tersedia  pada Fiftyone, untuk mendeteksi objek dengan memberikan bounding  box pada  citra  secara otomatis  dengan  cara  mencari  dan  menandai  nilai piksel bagian kiri dan kanan pada citra. Model yang digunakan  pada  liblary  machine  learning  Fiftyone menggunakan  arsitektur  faster  RCNN  Resnet50 dengan menggunakan dataset Coco 2017
j. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  biasanya  digunakan  untuk menghitung  nilai  akurasi  pada  klasifikasi,  Proses penghitungan  pengukuran  kinerja  pada  Confusion Matrix  terdapat  empat  istilah  seperti True Negative(TN),  True  Positive(TP),  False  Negative (FN), False Positive( FP). Nilai False Positive (FP) . Pada  proses  klasifikasi  Nilai  TN  berarti  pada  data negatif  terdeteksi  benar,  sedangkan  TP  data  positif yang  terdeteksi  benar,  Sedangkan  FP  merupakan nilai  negative  yang  terdeteksi  sebagai  nilai  positif dan yang terakhir FN  data positif namun  terdeteksi sebagai data negatif

## 2. METODE PENELITAN
Pada  penelitian  ini  klasifikasi  jenis  burung berdasarkan citra burung menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  memiliki beberapa tahapan untuk mencapai tujuan, dari sistem yang  akan  di  bangun  yaitu  pengenalan  pola identifikasi jenis burung dengan menggunakan citra burung.  Perancangan  sistem  objek  deteksi  jenis burung dapat dilihat pada gambar 9
Gambar 9 Perancangan Sistem Objek Deteksi Jenis
Burung 2.1. Perolehan Data Pengumpulan dataset
dilakukan untuk mempersiapkan  semua  data  yang  akan  dibutuhkan pada  sistem  mendeteksi  burung  berdasarkan  citra, dataset  ini yang akan digunakan ambil  dari  Kaggle yang  terdiri  dari  325  jenis  burung  dan  terdapat 49,282  data,  kemudian  membagi  data  tersebut menjadi  47,332  data  train  kemudian  1625  data validasi  dan  yang  terakhir  325  data  testing  dengan total  1625  objek  burung,  pada  dataset  terdapat variasi sudut pandang dan juga objek menghadap ke depan,  samping  dan  mengepakkan  saya  atau menutup  sayap,  data  yang  telah  diakuisisi  akan dijadikan  data  latih,  data  uji  dan  data  testing,  data yang akan digunakan seperti pada tabel 1

## Tabel 1 Dataset Yang Digunakan
No Citra Burung Jenis Burung
1 Flamingo 2 Cannary 3 Frigate .... ....
.... .... .... .... 323 Golden Pipit
324
Kakapo 325 Emu

## 2.2. Pra Proses
Pada  tahap  praproses  ini  citra  akan  diolah  dengan serangkaian  proses  untuk  diproses  pada  bagian ekstraksi  citra,  tahap  praproses  ini  memiliki serangkaian proses seperti segmentasi dan normalisasi.
a. Segmentasi
Pada  tahap  segmentasi  mengubah  citra  menjadi Grayscale, dengan begitu nilai warna pada pixel citra akan berubah antara 0 sampai dengan 255 dan juga memberikan  Gausian Noise pada dataset
Citra  RGB  akan  di  konversi  menjadi  Grayscale dengan membagi nilai tiap channel warna yaitu Red, Green,  Blue  kemudian  membagi  ke  tiga  warna tersebut menjadi satu channel warna dengan nilai 0 sampai dengan 255.
b. Segmentasi
Tahap  ini  berfungsi  untuk  mengolah  citra  dengan mengubah  orientasi  citra  yang  sama  dengan horizontal untuk memberikan variasi kepada dataset

## 2.3. Pelatihan Objek Deteksi Jenis Burung
Pada  tahap  pelatihan  arsitektur  yang  digunakan adalah  Inception  Resnet  V2  pada  arsitektur  ini mengeklopkan  lapisan  menjadi  beberapa  4  block lapisan  seperti  lapisan  Steam  block,  Inception-A block,  Inception-B  block,  Inception-C  block, Inception-A  Reduction,  Inception-B  Reduction  dan juga lapisan softmax. Pada saat melakukan pelatihan diawali  dengan  citra  masuk  kedalam  Block  Stem, pada lapisan ini terdiri dari  konvolusi, filter concate dan  melakukan  max  pooling,  selanjutnya  masuk kedalam  Block  Inception  Resnet-A,  Reduction-A, Inception  Resnet-B,  Reduction-B,  Reduction-C. Setelah proses ekstraksi  fitur maka fitur yang telah didapatkan  akan  masuk  ke  bagian  fully  connected untuk proses penggabungan fitur, lalu akan masuk ke bagian softmax untuk menentukan bobot dari setiap kelas

## 2.4. Implementasi Objek Deteksi Burung
Pada  proses  implementasi  objek  deteksi,  sebelum melakukan  identifikasi  jenis  burung,  citra  akan masuk  ke  dalam  proses  identifikasi  untuk mengetahui  lokasi  objek  burung  atau  melakukan anotasi  pada  citra  dengan  menggunakan  Fiftyone zoo model, sehingga Ketika pada satu citra memiliki
lebih dari 1 objek burung maka semua objek burung tersebut  dapat  di  identifikasi.  Proses  implementasi objek deteksi jenis burung dapat dilihat pada gambar 10

## Gambar 10 Proses Anotasi Objek

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  proses  pembangunan  perangkat  lunak  yang dilakukan dalam pembangunan sistem objek deteksi jenis  burung  ini  menggunakan  beberapa  tahapan yang  dilakukan  dimulai  dari  analisa  perancangan sistem,  implementasi,  dan  pengujian  perangkat lunak.
3.1. Analisa dan Perancangan Sistem
a. Usecase Diagram
Use  Case  Diagram  menjelaskan  sebuah  kegiatan atau  interaksi  dari  antara  akor  dengan  sistem  yang akan  di  buat,  Use  Case  Diagram  dibuat  dengan gambaran  singkat  untuk  menunjukkan  hubungan antara  aktor  dengan  sistem  yang  akan  di  rancang, Usecase Diagram dapat dilihat pada gambar 11

## Gambar 11 Usecase Diagram
b. Activity Diagram
Activity  Diagram  bertujuan  untuk  menggambarkan suatu  alur  perangkat  lunak  atau  kegiatan  aktivitas yang dilakukan oleh aktor ke dalam sistem, supaya dapat  lebih  memahami  alur  dan  aktivitas  pada perangkat  lunak,  Activity  Diagram  pada  penelitian ini terdapat  beberapa bagian diantaranya praproses, ekstraksi fitur, pelatihan, dan identifikasi
a). Activity Diagram Praproses
Activity  Praproses  merupakan  gambaran  dari  aktor saat  memulai  tahap  praproses  kemudian  akan  di respons  oleh  sistem  untuk  melakukan  segmentasi kemudian melakukan argumentasi kemudian menyimpan  hasil  praproses  tersebut,  Activity Diagram Praproses dapat dilihat pada gambar 12

## Gambar 12 Activity Diagram Praproses
b). Activity Diagram Ekstraksi Fitur
Activity  Diagram  ekstraksi  fitur  merupakan gambaran  alur  dari  aktivitas  proses  ekstraksi  fitur yang  terjadi  pada  proses  pembelajaran  yang  akan mendapatkan  fitur  dari  kucing  yang  dimasukkan pada  proses  ekstraksi,  Activity  Diagram  Ekstraksi Fitur dapat dilihat pada gambar 13

## Gambar 13 Activity Diagram Ekstraksi Fitur
c). Activity Diagram Pelatihan
Activity  Diagram  pelatihan  adalah  gambaran  alur aktivitas  yang  dilakukan  saat  proses  pelatihan dataset  kemudian  akan  menghasilkan  bobot  untuk digunakan  pada  proses  identifikasi  jenis  burung, Activity  Diagram  Pelatihan  dapat  dilihat  pada gambar 14

## Gambar 14 Activity Diagram Pelatihan
d). Activity Diagram Objek Deteksi Jenis Burung Activity diagram objek deteksi burung menggambarkan proses pengguna untuk melakukan objek  deteksi  burung  sebelum  melakukan  tahap identifikasi,  pada  saat  pengguna  menginput  citra sistem  akan  terlebih  dahulu  akan  melakukan  objek deteksi  burung, kemudian setelah melakukan objek deteksi akan menghasilkan lokasi objek yang akan di
identifikasi, kemudian hasil tersebut akan masuk ke dalam  proses  identifikasi  jenis  burung,  Activity Diagram  Objek  Deteksi  Jenis  Burung  dapat  dilihat pada gambar 15
Gambar 15 Activity Diagram
c. Sequence Diagram
Sequence  Diagram  dibuat  untuk  menampilkan  dan menjelaskan  suatu  rangkaian  interaksi  antara  objek pada  sebuah  sistem  secara  keseluruhan  secara terperinci dan juga sequence diagram menampilkan informasi pesan atau perintah yang kirim,
a). Sequence Diagram Praproses
Sequence diagram praproses menggambarkan suatu rangkaian  interaksi  dari  proses  yang  akan  terjadi pada saat  melakukan praproses, Sequence Diagram Praproses dapat dilihat pada gambar 16
Gambar 16 Sequence Diagram Praproses

## b). Sequence Diagram Ekstraksi Fitur
Sequence  diagram  ekstraksi  menggambarkan  suatu rangkaian  interaksi  dari  proses  yang  akan  terjadi pada saat melakukan proses ekstraksi fitur, Sequence Diagram  Ekstraksi  Fitur  dapat  dilihat  pada  gambar 17
Gambar 17 Sequence Diagram Ekstraksi Fitur
c). Sequence Diagram Pelatihan
Sequence  diagram  pelatihan  fitur  menggambarkan suatu  rangkaian  interaksi  dari  proses  yang  akan terjadi  pada  saat  melakukan  proses  pelatihan, Sequence  Diagram  Pelatihan  dapat  dilihat  pada gambar 18

## Gambar 18 Sequence Diagram Pelatihan
d). Sequence Diagram Objek Deteksi Jenis Burung
Sequence  diagram  objek  deteksi  jenis  burung menggambarkan  suatu  rangkaian  interaksi  dari proses yang akan terjadi pada saat melakukan proses objek  deteksi  jenis  burung,  Sequence  Diagram Objek  Deteksi  Jenis  Burung  dapat  dilihat  pada gambar 19

## Gambar 19 Sequence Diagram  Objek Deteksi Jenis Burung

## 3.2. Implementasi Sistem
Implementasi  Sistem  merupakan  suatu  perangkat lunak  yang  akan  di  bangun  sesuai  rencana perancangan  yang  akan  dibuat  dengan  berbasis Website, tahapan implementasi ini dilakukan setelah proses  analisa  dan  perancangan  selesai  di  lakukan, perangkat  lunak  sistem  pelatihan  dan  identifikasi yang akan di bangun menggunakan Python 3 dengan bantuan  Framework  Flask  dengan  antarmuka menggunakan Hypertext Markup Language
(HTML) a. Implementasi Antarmuka Home
Implementasi antarmuka home menampilkan halaman  pertama  ketika  perangkat  lunak  di  buka atau  di  akses,  yang  akan  menampilkan shortcut menu  yang  terdapat  pada  perangkat  lunak,  seperti objek  deteksi,  klasifikasi,  tentang  kami,  bantuan, Gambaran antarmuka home seperti pada gambar 20

## Gambar 20 Antarmuka Home
b. Implementasi Antarmuka Objek Deteksi Implementasi objek deteksi jenis burung menampilkan  halaman  untuk  melakukan  objek deteksi  dan  juga  menampilkan  hasil  dari  objek deteksi dengan memberikan bouding box pada lokasi objek  yang  berhasil  di  identifikasi,  Gambaran antarmuka Objek Deteksi seperti pada gambar 21

## Gambar 21 Antarmuka Objek Deteksi
c. Implementasi Antarmuka Tentang Kami
Implementasi antarmuka tentang kami menampilkan halaman  informasi  dari  pembimbing  1  dan  juga pembimbing  2,  serta  menampilkan  identitas mahasiswa,  Gambaran  antarmuka  Tentang  Kami seperti pada gambar 22

## Gambar 22 Antarmuka Tentang Kami
d. Implementasi Antarmuka Cara Penggunaan
Implementasi antarmuka tentang kami menampilkan halaman informasi cara penggunaan perangkat lunak objek  deteksi  dan  jenis  burung,  Gambaran antarmuka Cara Penggunaan seperti pada gambar 23

## Gambar 23 Antarmuka Bantuan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  objek  deteksi  jenis  burung menguraikan hasil dari identifikasi dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network  dengan  arsitektur  Inception  Resnet-V2 yang  di  mulai  dari  tahap  praproses  hingga  bagian objek deteksi jenis burung
a. Pengujian  Objek  Deteksi  Dengan  Fiftyone
Model
Pada  pengujian  data  uji,  dataset    masuk  ke  tahap idetifikasi  jenis  burung,  sebelum  melakukan identifikasi  jenis  burung,  tahap  sebelumnya melakukan  anotasi  objek  burung  pada  datatest. Jumlah  datatest  adalah  325  data  yang  terdiri  dari 1625,  hasil  pengujian  objek  deteksi  jenis  burung dapat dilihat pada table 2

## Tabel 2 Pengujian Objek Deteksi Burung
Total Data Ter Anotasi Tidak Ter Anotasi 1625 1567 58 96.43% 96.43%
b. Pengujian Optimasi Dengan RL 0.001
Pengujian  dengan  menggunakan  data  test  kepada model  yang  sudah  di  buat  pada  proses  Learning, Dengan  total  data  325  class  dengan  jumlah  objek 1625, kemudian didapat 1567 objek yang berhasil di anotasi.  Pengujian  nilai  loss  dan  nilai  akurasi  pada proses  training  data  dengan  Inception  Resnet-V2 sebanyak  20  EPOCH  dengan  nilai  Learning  Rate sebesar 0.001 dan juga pada pengujian data testing, Hasil  pengujuan menggunakan Learning Rate 0.001 dapat dilihat pada table 3

## Tabel 3 Hasil Pelatihan Dan Pengujian Lr 0.001
No Optimasi Proses Pelatihan Proses Pengujian Loss Akurasi(% ) Loss Akurasi(%) 1 Adamax 0.030 99.10 0.390 97.89 2 Adamax, Grayscale 0.049 98.47 0.478 95.72 3 Adamax, Grayscal, Gausian Noise 0.040 98.69 0.482 95.98
Pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  3,  nilai loss  dan  juga  nilai  akurasi  yang  di  dapat  dengan Learning  Rate  0.001  mendapat  akurasi  pada  data latih  dan  data  uji  terbesar  tanpa  menggunakan Grayscale  dan  juga  Gausian  Noise.  Dari  ketiga skenario  pengujian  tersebut  adalah  menggunakan optimaliasi Adamax tanpa menambahkan Grayscale dan juga Gausian Noise sebesar 94.40%. grafik pada proses  learning  dengan  menggunakan  learning  rate 0.001 dapat dilihat pada gambar 24

## Gambar 24 Grafik Proses Learning Akurasi Adamax Citra Dengan Gaussian Noise dan Grayscale
Dikarena  jumlah  data  sebanyak  325  class  jadi penulis  menampilkan  beberapa  class,  gambar confusin  matrix  dengan  learning  rate  0.001  dapat lihat pada gambar 25
Gambar 25 Grafik Confosiun Matrix Adamax Citra Dengan Gaussian Noise dan Grayscale
c. Pengujian Optimasi Dengan LR 0.0001
Pengujian  nilai  loss  dan  nilai  akurasi  pada  proses training  data  dan  juga  pada  pengujian  data  testing dengan  Inception  Resnet-V2  sebanyak  20 EPOCH dengan  nilai  Learning  Rate  sebesar  0.0001 menghasilkan output seperti pada Tabel 4
Tabel 4 Hasil Pelatihan Dan Pengujian Lr 0.0001
No Optimasi Proses Pelatihan Proses Pengujian Loss Akurasi( %) Loss Akurasi(%) 1 Adamax 0.007 99.82 0.390 98.28 2 Adamax, Grayscale 0.011 99.72 0.478 96.49 3 Adamax, Grayscal, Gausian Noise 0.122 99.68 0.482 93.33
Pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  4,  nilai loss  dan  juga  nilai  akurasi  yang  di  dapat  dengan Learning  Rate  0.001  mendapat  akurasi  pada  data latih  dan  data  uji  terbesar  pada  ketiga  skenario
pengujian tersebut adalah menggunakan
Optimalisasi Adamax tanpa menambahkan
Grayscale dan juga Gausian Noise sebesar 94.76%, kemudian  untuk  skenario  dengan  menggunakan Optimalisasi Adamax dengan menambahkan Grayscale mendapat nilai 92.18% dan skenario yang terakhir menggunakan Optimalisasi Adamax dengan menambahkan  Grayscale  dan  juga  Gausian  Noise mengalami  kenaikan  di  banding  dengan  hanya menggunakan Grayscale saja sebesar 93.33%, grafik pada proses learning dengan menggunakan learning rate 0.0001 dapat dilihat pada gambar 26

## Gambar 26 Grafik Akurasi Adamax Citra Dengan Gaussian Noise dan Grayscale
Dikarena  jumlah  data  sebanyak  325  class  jadi penulis  menampilkan  beberapa  class,  gambar confusin  matrix dengan learning rate 0.0001  dapat lihat pada gambar 27

## Gambar 27 Grafik Confosiun Matrix Adamax Citra Dengan Gaussian Noise dan Grayscale

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  membangun  sistem  untuk melakukan  objek  deteksi  jenis  burung  yang mengidentifikasi 325 jenis burung dengan menggunakan arsitektur Inception Resnet V2. Hasil yang didapat ketika menambahkan gausian noise dan juga  merubah  citra  menjadi  grayscale  pada  setiap citra  kemudian  menggunakan  optimaliasi  Adamax dengan  learning  rate  0.001  mendapat  akurasi 93.33%,  kemudian  pada  learning  rate  0.0001 mengalami  peningkatan  pada  akurasi  menjadi 95.98%.
Sementara  pada  pengujian  pada  tidak  memberikan grayscale dan juga gausian noise mendapat  akurasi terbesar  dengan  hasil  98.28%  dengan  learning  rate
0.001  kemudian  dengan  learning  rate  0.0001 mendapat akurasi 97.89%.
Penggunaan  arsitektur  Inception  Resnet  V2  pada akurasi  pengujian  lebih  bagus  menggunakan  3 channel  warna  atau  RGB  dibanding  dengan menggunakan 1 channel warna atau grayscale karena arsitektur model tidak dapat diubah karena bobotnya telah dilatih untuk konfigurasi input tertentu.
Untuk  penelitian  lanjutan,  pada  dataset  yang digunakan  belum  terdapat  anotasi  pada  setiap  citra sehingga diperlukannya library fiftyone model untuk melakukan anotasi pada setiap objek, oleh karena itu model sistem tidak bisa dibuat dengan Region-based Convolutional Neural Network.

## PUSTAKA
Mehindra  Prasmatio  R,  Rahmat  B,  Yuniar  I. ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK . Vol 1.; 2020.
Bhatia Y, Bajpayee A, Raghuvanshi D, Mittal H. v2 and Recurrent Neural Network. 2019 Twelfth Int Conf Contemp Comput . Published online 2019:1-6.
Wang J, He X, Faming S, Lu G, Cong H, Jiang Q. A Real-Time  Bridge  Crack  Detection  Method Based  on  an  Improved  Inception-Resnet-v2
Structure. IEEE  Access .  2021;9:93209-
93223. doi:10.1109/ACCESS.2021.3093210
Thomas  A,  Harikrishnan  PM,  Palanisamy  P,  Gopi VP. Moving  Vehicle Candidate Recognition and  Classification  Using  Inception-ResNet- v2. Proc  -  2020  IEEE  44th  Annu  Comput Software,  Appl  Conf  COMPSAC  2020 . Published online 2020:467-472. doi:10.1109/COMPSAC48688.2020.0-207 Ilahiyah S, Nilogiri A. Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan Convolutional Neural Network. Huang  YP,  Basanta  H.  Bird  image  retrieval  and recognition  using  a  deep  learning  platform.
IEEE Access . 2019;7:66980-66989.
doi:10.1109/ACCESS.2019.2918274
Kamble  RM,  Kokare  M,  Chan  GCY,  et  al. Automated Diabetic Macular Edema (DME) analysis  using  fine  tuning  with  inception- resnet-v2  on  oct  images. 2018  IEEE  EMBS Conf  Biomed Eng Sci  IECBES 2018  - Proc . 2019;cl:442-446.
doi:10.1109/IECBES.2018.8626616
Rahman  AY.  Klasifikasi  Citra  Burung  Lovebird Menggunakan  Decision  Tree  dengan  Empat Jenis  Evaluasi. J  RESTI  (Rekayasa  Sist  dan
Teknol Informasi) . 2021;5(4):688-696. doi:10.29207/resti.v5i4.3210
Choirunisa TAA, Karlita N, Asmara T. Deteksi Ras Kucing  Menggunakan  Compound  Model Scaling  Convolutional  Neural  Network. Technomedia J . 6(2):236-251.
Lauw  KO,  Santoso  LW, Intan  R. Identifikasi  Jenis Anjing  Berdasarkan  Gambar  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Berbasis Android .
Roynald  Imanuel  Ndun. MENDETEKSI  JENIS BURUNG
BERDASARKAN GAMBAR MENGGUNAKAN DEEP LEARNING .
Parham  J,  Stewart  C,  Crall  J,  Rubenstein  D, Holmberg  J,  Berger-Wolf  T.  An  Animal Detection  Pipeline  for  Identification.  In: Proceedings - 2018 IEEE Winter Conference on  Applications  of  Computer  Vision,  WACV 2018 .  Vol  2018-January.  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.; 2018:1075-1083. doi:10.1109/WACV.2018.00123
Miranda  T,  Ningsih  SM,  Ihsan  M,  et  al.  Warta Rimba Klasifikasi Komunitas Burung Dicagar Alam Gunung Tinombala
Kecamatan  Mepanga  Kabupaten  Parigi Moutong. Published online 2014.
Raj S, Garyali S, Kumar S, Scholar BE, Shidnal S. Image  Based  Bird  Species  Identification Using Convolutional Neural Network . www.ijert.org
Li  C,  Zhang  B,  Hu  H,  Dai  J.  Enhanced  Bird Detection  from  Low-Resolution  Aerial Image Using Deep Neural Networks. Neural Process
Lett . 2019;49(3):1021-1039.
doi:10.1007/s11063-018-9871-z
Fauzi  S,  Eosina  P,  Laxmi  GF.  Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Ikan Air Tawar. :163-167.
Chauhan R, Ghanshala KK, Joshi RC. Convolutional
Neural  Network (CNN) for Image Detection and Recognition .; 2018. doi:10.1109/ICSCCC.2018.8703316