## Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning: CNN (Convolution Neural Network)

## Gramandha Wega Intyanto
gramandha@aknpacitan.ac.id Tatalaksana Studio Produksi, Akademi Komunitas Negeri Pacitan
Abstrak
Keanekaragaman hayati  Indonesia  memiliki  presentasi  tertinggi di  Asia  Tenggara,  salah  satunya  yaitu  jenis  bunga yang  tercatat hingga  19.232.  Keanekaragaman  jenis  bunga  ini  memberikan potensi bagi masyarakat dari nilai budaya, ekonomi, dan ekologi. Pada kehidupan sehari-hari mengenal jenis bunga membutuhkan  waktu  yang  tidak  singkat,  dimana  mulai  dari mengetahui  karakteristik  kemudian  mengidentifikasi  nama bunga. Proses belajar ini dilakukan dengan bertanya pada pakar, mencari di buku bahkan di Internet. Salah satu cara identifikasi jenis bunga dengan cepat yaitu dilakukan dengan klasifikasi data gambar atau citra. Hal tersebut yang memberikan ide penelitian ini, dimana melakukan komputasi citra dalam pengimplementasian deep  learning untuk  klasifikasi  citra  jenis bunga (daisy, dandelion, rose, sunflower, dan tulip). Metode deep learning yang  digunakan  yaitu CNN ( Convolution  Neural Network ),  dimana  arsitektur  I  dirancang  penulis  dan  arsitektur II  yaitu  menggunakan  VGG16.  Hasil  nilai  akurasi  pada arsitektur  I  yaitu  bernilai  0.62  dan  arsitektur  II  (VGG16)  yaitu bernilai 0.8.  Disimpulkan bahwa hasil proses klasifikasi dengan VGG16  memiliki  tingkat  akurasi  cukup  baik  dibandingkan dengan arsitektur I.
Kata  Kunci —  Klasifikasi  Citra  Bunga, Deep  learning , Convolution Neural Network (CNN), VGG16
Abstract
Indonesia's biodiversity has a high percentage in Southeast Asia, one  of  which  is  the  type  of  flower  recorded  up  to  19,232.  The diversity  of  these  types  of  flowers  provides  potential  for  the community  from  cultural,  economic,  and  ecological  values.  In everyday life, knowing the type of flower that takes a long time, starting  from  knowing  and  then  identifying  the  name  of  the flower.  This  learning  process  is  done  by  asking  experts,  looking in  books and even on the Internet. One way to find out the type of flower quickly is done by classifying image data. This gives the idea  of  this  research,  which  performs  image  computation  in implementing  deep  learning  for  image  classification  of  flower species  (daisy,  dandelion,  rose,  sunflower,  and  tulip).  The  deep learning  method  used  is  CNN  (Convolution  Neural  Network), where  architecture  1  is  designed  by  the  author  and architecture II  is  using  VGG16.  The  results  of  the  accuracy  value  on architecture  I  is  0.62  feasible  and  architecture  II  (VGG16)  is feasible  0.8.  It  is  concluded  that  the  results  with  architecture  II (VGG16)  have  a  fairly  good  level  of  accuracy  compared  to  the CNN architecture that the author made
Keywords — Flower  Image  Classification, Deep  learning , Convolution Neural Network (CNN), VGG16

## I. PENDAHULUAN
Keanekaragaman  hayati,  jenis  habitat  dan  ekosistem  yang dimiliki  oleh  Indonesia  memiliki  persentase  tertinggi  di  Asia Tenggara.  Salah  satunya  yaitu  jenis  bunga  yang  tercatat  di Indonesia  mencapai  hingga  19.232.  Keanekaragaman  jenis bunga memberikan potensi bagi masyarakat dari nilai budaya, ekonomi,  maupun  ekologi.  [1]      Realitanya,  pada  kehidupan sehari-hari  mengenal  semua  jenis  bunga  akan  membutuhkan waktu  yang  tidak  singkat,  dimana  dimulai  dari  mengetahui karakteristik pada setiap jenis bunga, kemudian mereka dapat mengidentifikasi  nama  bunga.    Proses  belajar  tersebut  dapat dilakukan  dengan  bertanya  pada  pakar,  mencari  di  buku tentang bunga atau mencari di Internet. [2]
Salah satu cara identifikasi jenis bunga dengan cepat yaitu dilakukan  dengan  klasifikasi  data  gambar  atau  citra. Klasifikasi  citra  khususnya  pada  bunga  merupakan  tugas pengolahan  citra  ( image  processing )  pada  bidang  visi komputer. [3] Dilihat dari potensi ke depannya klasifikasi citra digital jenis bunga dapat memiliki manfaat diberbagai bidang seperti  pertanian,  bisnis,  otomasi,  dsb.  [4]  Zawbaa  et  al.  [2] melakukan  sebuah  penelitian  klasifikasi  gambar  bunga menggunakan  machine  learning  dengan  tahapan  segmentasi, ekstraksi,  dan  klasifikasi.  Metode  ekstraksi  yang  digunakan yaitu Scale  Invariant  Feature  Transform (SIFT)  dan Segmentation-based Fractal  Texture  Analysis (SFTA).  Pada penelitian  lain,  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  untuk klasifikasi  bunga  menggunakan  metode Histogram  of Oriented  Gradients (HOGs).  [5]  Peninjauan  dari  beberapa metode  ekstraksi  fitur  yang  digunakan  akan  mempengaruhi hasil  dan  performa  dalam  klasifikasi.  Bahkan  kombinasi  dari keduanya  antara  metode  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  akan mempengaruhi hasil yang memiliki performa baik.
Gbr 1. Ilustrasi konsep machine learning dan deep learning
Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis  mencoba  melakukan penelitian  klasifikasi  citra  bunga  dengan  membuat  model arsitektur deep  learning ,  yaitu  arsitektur  pada  CNN  yang memiliki  kelebihan  dalam  hal  ekstraksi  fitur  secara  otomatis. Berbeda  dengan  arsitektur  pada machine  learning yang menggunakan  ANN  dimana  untuk  ekstraksi  fitur-nya dilakukan  secara  manual.  [6] Pada  arsitektur  CNN  yang  diuji coba memiliki dua metode yaitu ekstraksi fitur dan klasifikasi. Arsitektur  CNN  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu arsitektur  1  yang  dirancang  oleh  penulis  dan  Arsitektur  2 menggunakan  VGG16.  [7]  Data  citra  bunga  yang  dikelola yaitu 5 jenis bunga terdiri dari daisy, dandelion, rose (mawar), sunflower (matahari), dan tulip.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Data Citra
Pada penelitian ini citra jenis bunga yang diteliti yaitu daisy, dandelion,  rose,  sunflower,  tulip.  Dataset  yang  digunakan yaitu  diambil  dari  website  Kaggle: flowers  recognition (informasi  detail  dataset  yaitu  data  diambil  dari  metode scraping  dari flick,  google,  Yandex) .  [8]  Jumlah  keseluruhan data  bunga  yaitu  4317  dengan  jumlah  masing  masih  jenis bunga yaitu daisy 764 data, tulip terdapat 984 data, sunflower terdapat  733  data,  rose  terdapat  784  data  dan  dandelion terdapat  1052  data  (Gambar  2).  Pada  tiap  citra  memiliki  3 channel model warna yaitu RGB (red, green, blue).

## Gbr 2. Dataset Bunga

## B. Pre-processing Citra
Pada penelitian ini, proses pre-processing citra dilakukan sebagai berikut:
1. Resize (Mengubah ukuran)
Citra jenis bunga yang digunakan memiliki ukuran resolusi pixel  yang  berbeda-beda.  Sebelum  memasuki  tahap feature extraction pada  arsitektur  CNN  yang  digunakan.  Dilakukan resize ukuran  resolusi  pixel  menjadi  150  x  150.  Tujuan dilakukan resize untuk input yang digunakan sama jumlahnya.
2. Pembagian Dataset
Pada CNN akan dilakukan pembelajaran ( training ) dan uji ( test )  sehingga  kami  melakukan  pembagian  data  menjadi  dua kategori  yaitu  data training dengan  presentasi  80%  dan  data testing dengan  presentasi  20%.  Pembagian  data  dilakukan secara acak ( random ) pada tiap jenis bunga.

## C. Arsitektur CNN
CNN  merupakan  salah  satu  metode  pada  algoritma deep learning yang  mengimplementasikan  jaringan  saraf  tiruan pada makhluk hidup . Metode yang digunakan pada CNN yaitu metode backpropagation (pembelajaran)  dan feedforward (klasifikasi).  [9]  Terdapat  2  tahapan  atau layer yang digunakan  pada  CNN  yaitu  tahapan  fitur  ekstraksi  ( feature extraction  layer) dan  klasifikasi  ( fully  connected  layer) .  Pada umumnya  pada feature  extraction  layer terdapat  proses konvolusi dan down sampling ( pooling ), sedangkan pada fully connected  layer terdapat  proses flatten , hidden  laye r  dan output  layer .  [10]  Pada  Gambar  3  merupakan  proses  mulai dari input hingga output pada metode CNN secara mendetail. [11]  Pada  artikel  ini,  terdapat  dua  model  arsitektur  yang digunakan,  dimana  nantinya  hasil  dari  kedua  arsitektur  akan dibandingkan.  Arsitektur  pertama  yaitu  arsitektur  yang didesain  sendiri  oleh  penulis  (Gambar  5(a))  dan  yang  kedua yaitu  arsitektur  VGG16  dari K.  Simonyan  dan  A.  Zisserman. [7] (Gambar 5(b)).
Arsitektur  pertama  yaitu  desain  arsitektur  sendiri,  dimana pada feature extraction layer terdapat 4 tahapan yaitu dua kali proses  konvolusi  dan down  sampling .  Pada  konvolusi dilakukan  fungsi  aktivasi  dengan  menggunakan  ReLU  dan tahap down  sampling -nya  menggunakan max  pooling .  Pada fully  connected  layer terdapat  3  tahapan  yaitu flatten ,  1 dense/hidden  layer kemudian  layer output .  Setelah  proses dense/hidden layer ditambahkan proses fungsi aktivasi dengan ReLU dan pada tahap layer output ditambahkan proses fungsi aktivasi  dengan  SoftMax.  Penjelasan  detail  pada  arsitektur pertama yang dirancang sendiri diilustrasikan pada Gambar 4.
Arsitektur  kedua  yaitu  VGG16,  dimana  pada feature extraction  layer terdapat  5  kali  proses  konvolusi  dan down sampling . Pada tahapan 1 dan 2 proses konvolusi dilakukan 2 kali sedangkan pada tahapan berikutnya konvolusi dilakukan 3 kali.  Pada  konvolusi  arsitektur  ini  dilakukan  fungsi  aktivasi dengan  ReLU  dan down  sampling -nya  dengan  menggunakan max  pooling .  Pada fully  connected  layer dua  kali  proses dense / hidden  layer dengan  tiap  ditambahkan  fungsi  aktivasi dengan  ReLU  dan  kemudian  di  tahapan  akhir layer  output dengan menambahkan fungsi aktivasi dengan SoftMax.
Penjelasan  mendetail  pada  bagian-bagian  di  dalam feature extraction  layer dan fully  connected  layer pada  arsitektur CNN yang digunakan:
 Konvolusi menggunakan kernel 3x3 dengan layer filter yang  sama  tiap  prosesnya  ( weight  sharing ).  Padding yang digunakan 1 pixel pada tiap tepi citra dengan nilai nol/zero ( same ).
Gbr 3. Contoh desain arsitektur [11]
Stride atau pergeseran konvolusi menggunakan 1 pixel secara horizontal  dan  vertikal.  Persamaan  konvolusi  yaitu  pada persamaan 1.
(1)
 Fungsi  aktivasi  yang  dilakukan  pada  konvolusi  dan hidden  layer yaitu  dengan  ReLU  ( Rectified  Linear Unit )  Detail  deskripsi  tertera  pada  Persamaan  2  dan Gambar 4.
Gbr 4. Grafik ReLU ( Rectified Linier Unit )
(2) (2)
 Down  sampling menggunakan max-pooling dengan ukuran  kernel  2x2. Stride atau  pergeseran  pixel-nya yaitu  2.  Kegunaan  untuk  mengatasi overfitting dan mempercepat  proses  komputasi.  Ilustrasi  kinerja dideskripsikan pada Gambar 5
Gbr 5. Max-pooling
 Pada  tahap  kalsifikasi  VGG16  dilakukan  proses dropout ,  dimana  proses  ini  yaitu  untuk  me-regulasi parameter  dengan  tujuan  terhindar  dari overfitting (Gambar 6) .
Gbr 6. Dropout
 Fungsi  aktivasi  yang  ditambahkan  pada  layer  output yaitu  fungsi  aktivasi  SoftMax  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  probabilitas  dalam  klasifikasi  kelas (jenis citra bunga) (Persamaan 3).
(3)

## III. H ASIL DAN A NALISA
Hasil training dan uji coba ( testing ) pada dataset citra jenis bunga  dengan  arsitektur  pada  CNN  diproses  iterasi  ( epoch ) sebanyak  50  kali.  Pada  arsitektur  pertama  yang  di  rancangan oleh  penulis  menunjukkan  hasil  akurasi  yaitu  0.62  dan  nilai loss yaitu 2.5. Pada Gambar 8 dan 9 menyatakan bahwa hasil grafik  menunjukkan overfitting ,  dilihat  dari  kurva  performa pelatihan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  kurva  performa validasi, seta model kurva yang sangat rentang.
Hasil  yang  ditunjukkan  pada  arsitektur  II  (VGG16)  nilai akurasi  yaitu  0.8  dan  nilai loss yaitu  0.52.  Pada  Gambar  10 dan  11  menyatakan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  arsitektur  pertama.  Pada  grafik  akurasi  dapat  dilihat bahwa  arsitektur  II  dengan  menggunakan  arsitektur  VGG16 menunjukkan  telah  mempelajari  dataset  dengan  cukup  baik dan  sebanding  pada  kedua  hasil  data  (data  uji  dan testing/validasi).
Gbr 8. Grafik akurasi arsitektur 1
Gbr 9. Grafik loss arsitektur 1
Gbr 10. Grafik akurasi arsitektur 2 (VGG16)
Gbr 11. Grafik loss arsitektur 1 (VGG16)
IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Kesimpulan  pada  penelitian  ini,  dalam  penggunaan deep learning dengan CNN pada  citra  jenis  bunga  sangat dipengaruhi oleh arsitektur yang dipilih atau digunakan. Hasil menyatakan  ketika  dilakukan  iterasi  sebanyak  50  kali  bahwa pada  Arsitektur  I  nilai  akurasi-nya  yaitu  0.62  sedangkan arsitektur  II  dengan  menggunakan  VGG16  memiliki  akurasi 0.8  dan  dari  dinyatakan  lebih  baik  dibandingkan  dengan arsitektur I.
R EFERENSI
[1] D.  J.  Middleton et  al. ,  “Progress  on  Southeast  Asia’s  Flora  projects,” Gard.  Bull.  Singapore ,  vol.  71,  no.  2,  pp.  267–319,  2019,  doi: 10.26492/gbs71(2).2019-02.
[2] H.  M.  Zawbaa,  M.  Abbass,  S.  H.  Basha,  M.  Hazman,  and  A.  E. Hassenian,  “An  automatic  flower  classification  approach  using machine  learning  algorithms,”  in 2014  International  conference  on advances  in  computing,  communications  and  informatics  (ICACCI) , 2014, pp. 895–901.
[3] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Rancang Bangun Klasifikasi Citra Dengan Teknologi Deep Learning Berbasis Metode
Convolutional  Neural  Network,” Format    J.  Ilm.  Tek.  Inform. ,  vol.  8, no. 2, p. 138, 2020, doi: 10.22441/format.2019.v8.i2.007.
[4] P.  Rosyani  and  Oke  Hariansyah,  “Pengenalan  Citra  Bunga Menggunakan  Segmentasi  Otsu  Treshold  dan  Naïve  Bayes,” J.  Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.304.
[5] A. Angelova and S. Zhu, “Efficient object detection and segmentation for fine-grained recognition,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 811–818, 2013, doi:
10.1109/CVPR.2013.110.
[6] E.  Sperling,  “Deep  Learning  Spreads,” Semiconductor  Engineering , 2018. https://semiengineering.com/deep-learning-spreads/.
[7] K.  Simonyan  and  A.  Zisserman,  “Very  deep  convolutional  networks for  large-scale  image  recognition,” 3rd  Int.  Conf.  Learn.  Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc. , pp. 1–14, 2015. [8] A. Mamaev, “Flowers Recognition,” kaggle , 2021.
https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition/activity.
[9] N.  Kalchbrenner,  E.  Grefenstette,  and  P.  Blunsom,  “A  convolutional neural  network  for  modelling  sentences,” 52nd  Annu.  Meet.  Assoc. Comput. Linguist. ACL 2014 - Proc. Conf. , vol. 1, pp. 655–665, 2014, doi: 10.3115/v1/p14-1062.
[10]  S.  Albawi,  T.  A.  Mohammed,  and  S.  Al-Zawi,  “Understanding  of  a convolutional  neural  network,”  in 2017  International  Conference  on Engineering and Technology (ICET) , 2017, pp. 1–6. [11]  “How CNNs Work,” mathwork .
https://www.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network- matlab.html.