DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.767 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1469-1478
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TRANSFER LEARNING IMPLEMENTATION ON IMAGE RECOGNITION OF INDONESIAN TRADITIONAL HOUSES
R Arif Firmansah *1 , Handri Santoso 2 , Agus Anwar 3
1,2,3 Department of Information and Technology, Master's Program in Big Data and Internet of Things, Universitas Pradita, Indonesia
e-mail: 1 r.arif@student.pradita.ac.id , 2 handri.santoso@pradita.ac.id , 3 Agus.Anwar@pradita.ac.id
(Article received: December 17, 2022; Revision: December 30, 2022; published: December 23, 2023)

## Abstract
Indonesia is the largest archipelago in the world that has cultural diversity, one of Indonesia's cultural wealth is the architectural uniqueness of the types of traditional houses that come from different tribes and regions. in this era  of  digitalization,  the  younger  generation  of  this  nation  must  continue  to  preserve  cultural  wealth,  one  of which  is  by  building  a  system  that  can  document  and  provide  learning  about  image  recognition  of  the archipelago's  traditional  houses.  Thanks  to  Artificial  Intelligence  Technology,  it  is  possible  to  create  a  smart model that functions as an image recognition with system learning by working with a neural network called deep learning,  which  is  supported  by  a  transfer  learning  algorithm  that  can  utilize  previous  models  that  have  been trained,  one  of  which  is  the  MobileNetV2,  Resnet50,  VGG16  and  Xception  models  as  an  effort  to  get  a  model with high accuracy with limited dataset conditions. So, the purpose as well as the update of this research is to build  an  image  recognition  model  of  Indonesian  traditional  houses  with  the  transfer  learning  method.  The methods and stages used are CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), a standard used to build applications that aim to gain insight from a dataset, the image dataset used in this study was created with the  image  scraper  technique  from  the  internet.    The  conclusion  of  this  research  is  that  an  image  recognition model of Indonesian traditional houses is produced by training experiments from 5 transfer learning models that have been determined and the greatest accuracy is obtained, namely 0.96% of the MobileNetV2 transfer training method, the potential for further development for future research is to add more classes and amount of data and design a more detailed and detailed deployment model.
Keywords : , CNN, Indonesia, MobileNetV2, Traditional houses, transer learning,

## IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING PADA PENGENALAN CITRA RUMAH ADAT INDONESIA

## Abstrak
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  terbesar  didunia  yang  memiliki  keberagaman  budaya,  salah  satu kekayaan budaya Indonesia adalah keunikan arsitektur jenis rumah adat yang berasal dari suku dan daerah yang berbeda.  pada  era  digitalisasi  ini,  generasi  muda  bangsa  ini  harus  tetap  melestarikan  kekayaan  budaya  salah satunya  dengan  membangun  sistem  yang  dapat  mendokumentasikan  dan  memberikan  pembelajaran  tentang pengenalan citra rumah adat nusantara. Berkat Teknologi Artificial Intelligence , memungkinkan untuk membuat model pintar yang berfungsi sebagai pengenalan gambar dengan pembelajaran  sistem dengan cara kerja neural network yang disebut deep learning , yang didukung dengan algoritma transfer learning yang bisa memanfaatkan model terdahulu yang sudah dilatih salah satunya model MobileNetV2, Resnet50, VGG16 dan Xception sebagai usaha untuk mendapatkan model dengan akurasi yang tinggi dengan kondisi dataset yang terbatas. Maka tujuan sekaligus pembaruan dari penelitian ini adalah membangun model pengenalan citra rumah adat Indonesia dengan metode transfer  learning . Metode  dan  tahapan  yang  digunakan  adalah  dengan  CRISP-DM  ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) sebuah standar  yang digunakan  untuk  membangun aplikasi  yang bertujuan mendapatkan insight dari  sebuah  set  data, dataset gambar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dibuat  dengan Teknik image  scraper dari  internet.    Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu  dihasilkan  sebuah  model  pengenalan citra rumah adat Indonesia dengan percobaan training dari 5 transfer learning model yang telah ditentukan dan didapatkan  akurasi  terbesar  yaitu  0,96%  dari  metode transfer training MobileNetV2,  potensi  pengembangan selanjutnya  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  menambahkan  lebih  banyak  kelas  dan  jumlah  data  dan perancangan deployment model yang lebih detail dan terperinci. Kata kunci : CNN, Indonesia, MobileNetV2, Rumah adat , transer learning,

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir  teknologi  kecerdasan buatan  berkembang  sangat  pesat,  karena  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  sulit  dipecahkan oleh  keterbatasan  pikiran  dan  indra  manusia,  berkat AI  keterbatasan  tersebut  dapat  diatasi  dengan komputasi machine learning (ML) dengan algoritmanya  terinspirasi  dari  struktur  otak  manusia jaringan  sarap  tiruan  yang  memiliki  tiga  atau  lebih lapisan artificial  neural  network (ANN)  atau  bisa disebut  dengan deep learning (DL)[1],  disebut deep learning karena  algoritma  ini  dapat  melakukan pembelajaran  dan  beradaptasi  terhadap  sejumlah besar data dan mengekstraknya menjadi insight atau informasi  yang  berguna[2].  Tetapi  terkadang permasalahan  muncul  Ketika    pelatihan neural network dari  awal  ( scratch )  membutuhkan  banyak waktu dan daya komputasi yang sangat  besar, maka dari itu cara untuk mengatasi peramasalahan tersebut yaitu implementasi transfer learning .
Pembelajaran  transfer  adalah  teknik  yang menggunakan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya ( previously training model )
untuk mengklasifikasikan dataset baru,  sehingga  tidak perlu  menjalankan  data  pelatihan  dari  awal  dan melakukan penyesuaian di akhir model[3]. salah satu bidang  yang  banyak  menggunakan deep neural network dengan  algoritma  transfer learning adalah image recognition , mengidentifikasi gambar merupakan proses alami bagi indra manusia maupun hewan, akan tetapi merupakan sebuah inovasi Ketika dilakukan  oleh  sebuah  sistem  komputer. Image recognition merupakan  sebuah  teknologi  yang memanfaatkan  kecerdasan  buatan  untuk  secara otomatis  mengidentifikasi  objek,  bentuk,  tempat dalam  sebuah  citra[4].  Model  yang  dibuat  untuk image recognition dengan  tujuan  untuk  melakukan tugas  melakukan  tugas  seperti  memberi  label  pada gambar,  mencari  konten  dan  sistem  bantuan  pada auto driver [5]. Pada penelitian ini image recognition ini  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  gambar dari jenis-jenis rumah adat di Indonesia.
Budaya  Indonesia  merupakan  bagian  dari kekayaan  bangsa,  salah  satu  negara  kepulauan terbesar  di  dunia  dengan  17.508  pulau  yang  dihuni lebih  dari  360  suku  bangsa,  Hal  ini  membuat Indonesia  kaya  akan  keragaman  budaya  dan tradisi[6].  Meskipun  di  era  transformasi  digital  dan teknologi  modern,  hal  ini  merupakan  tanggung jawab anak bangsa untuk  menjaga dan  melestarikan kebudayaan  yang  diwariskan  oleh  leluhur  bangsa Indonesia.  Salah  satu  warisan  budaya  yang  kaya akan  keanekaragaman  adalah  rumah  adat  dari daerah-daerah  di  Indonesia.  Keunikan  bentuk  dan arsitektur  yang  memiliki  nilai  kearifan  lokal merupakan  ciri  khas  dari  rumah  adat,  jenis  dan keanekaragaman  yang  menyimpan  filosofi  dari banyaknya    jenis  rumah  adat  merupakan  bukti  dari
kayanya  bangsa  Indonesia[7].  dengan  teknologi kecerdasan image recognition memungkinkan untuk membuat  model machine learning yang  dapat mengenali  jenis  rumah  adat  yang  banyak  jenisnya dari berbagai suku dari berbagai daerah di Indonesia. sehingga  model  ini  bisa  diaplikasi  sebagai  sistem yang  mendokumentasikan  jenis-jenis  rumah  adat dalam  sebuah  model  pintar  untuk  secara  otomatis mengenali  dan  memberikan  label  pada  sebuah  citra yang memiliki konten gambar bangunan rumah adat. Sehingga dapat digunakan dalam proses pembelajaran dilembaga Pendidikan atau
berkontribusi terhadap pustaka kelembagaan pendidikan.
Untuk mencapai manfaat tersebut penelitian ini memerlukan  tahapan  penelitian  standar  untuk Project data mining , dimulai dari proses pengumpulan  dan  pembuatan dataset yang  terdiri dari kumpulan citra rumah adat dari beberapa daerah di  Indonesia,  kemudian  melakukan preprocesing data  terhadap dataset yang  terkumpul  agar menghasilkan  pelatihan  model  yang  optimal  dan menghasilkan  akurasi  yang  baik,  hal  ini  diperlukan referensi dari proyek proyek terdahulu yang sejenis.
Penelitian  sebelumnya  yang  relevan  dengan penelitian  ini  adalah  penelitian  dengan  judul “pengenalan  jamur  yang  dapat  dikonsumsi menggunakan  metode  transfer learning pada convolutional neural  network ”,  yang  menjadi  fokus penelitian  adalah  mengidentifikasi  jenis  jamur  yang dapat  dikonsumsi  dan  yang  tidak  boleh  dikonsumsi menggunakan  2 class dengan  jumlah dataset 1284 gambar  menggunakan  8 pre-train model  salah satunya adalah VGG-19 , Resnet50 dan MobileNetV2 , hasil  dari  penelitian  ini  adalah  MobileNetV2 merupakan    arsitektur    yang    sesuai    untuk digunakan    karena    memberikan    hasil    akurasi tertinggi    yaitu    sebesar    92,19%    dibandingkan dengan  ketiga    arsitektur  lainnya[8].pengembangan dari  penelitian  ini  adalah  penambahan  kelas mungkin  bisa  digunakan  karena  jenis  jamur  yang bisa  dikonsumsi  pun  memiliki  jelas  yang  berbeda sehingga,  akan  menambah insight pada  hasil penelitian.
Berikutnya  adalah  penelitian  dengan  judul “ Deep Learning Untuk  Klasifikasi  Motif  Batik Papua  Menggunakan EfficientNet dan  Transfer Learning ”  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan model dengan akurasi terbaik dengan memanfaatkan  transfer  learning  untuk  klasifikasi motif  batik  papua ,  selain  arsitektur  EfficientNet-B2 model  lain  yang  digunakan  dalam  transfer learning adalah VGG16 , RESNET50 dan Resnet18 , hasil dari penelitian  ini  adalah  didapatkan    model    dengan proses augmentasi  contrast atau colorjitter melalui fine-tuning memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi, sebesar  86.3%[9]. pengembangan  dari  penelitian  ini
adalah  model  sangat  dimungkinkan  menambah akurasi dengan dataset yang lebih besar.
Selanjutnya  adalah  penelitian  dengan  judul “ pendeteksi  citra  masker  wajah  menggunakan  cnn dan  transfer  learning ”  Analisa  transfer learning yang  dilakukan  menggunakan  model  MobileNetV2, VGG16 , DenseNet201 , dan Xception pada pengenalan  wajah  dengan  dan  tanpa  penggunaan masker  dengan  menggunakan convolution neural network (CNN)  ,  hasil  dari  penelitian  ini  adalah transfer learning dengan  menggunakan Xception memiliki akurasi yang paling besar yaitu 0,98[10].
Dari  masalah  yang  ditemukan  pada  transfer learning model  yang  ada  dan  mengumpulkan wawasan  dari  studi  literatur  teori  dan  penelitian sebelumnya  ditemukan  potensi  pengembangan  dan adopsi  sistem  yang  dapat  digunakan  dan  diperbarui pada  penelitian  ini.  maka  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  menghasilkan  model image recognition dengan  akurasi  maksimal  dengan  memanfaatkan teknologi deep learning menggunakan  algoritma transfer learning untuk  pengenalan  gambar  rumah adat yang ada di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  ini  merupakan  penelitian Kualitatif  dengan  menggunakan  metode  observasi dengan  studi  literatur,  untuk  menghasilkan  hasil akhir  yang  terbaik.  Dengan  mengadopsi  tahapan penelitian” CRoss  Industry  Standard  Process  for Data  Mining”  CRISP-DM, yaitu  sebuah  metode yang dikembangkan sejak tahun 1996 di Eropa, dan saat  ini  yang  paling  popular  digunakan  untuk  data mining [11]. dengan  pendekatan  teknologi  yang digunakan  yaitu Machine  learning maka  detail proses penelitian dideskripsikan seperti Gambar 1 .

## Gambar 1 Metode Penelitian
Langkah  yang  akan  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
1. Business  Understanding :  hal  pertama  yang dilakukan adalah adalah mengidentifikasi tujuan
dan  manfaat  dari  penelitian  ini,  dan  melakukan identifikasi  permasalahan  pada  objek  uji  dan pada  proses  yang  dilakukan  untuk  mencapai hasil akhir.
2. Data Understanding : data yang akan digunakan adalah  data  gambar  rumah  adat  dari  beberapa daerah  diindonesia,  pengumpulan  data  bisa dilakukan  dengan  mengumpulkan  gambar  yang tersedia  dari  internet  kemudian  diberi  label sebagai dataset uji.
3. Data  Preprocessing :  tahap  ini  adalah  untuk melakukan cleaning dan checking data-data yang sudah terkumpul sebelumnya dan membuatnya  menjadi dataset yang  siap  untuk diolah di dalam model
4. Modeling :  dalam  transfer learning dibutuhkan untuk  menyiapkan  model  untuk  melakukan pretrained model, pada tahap ini akan dilakukan model training dari  beberapa  model  transfer learning dan  digunakan  model  terbaik  untuk proses selanjutnya.
5. Evaluation : trained model  yang  didapat  perlu proses evaluasi  untuk  melihat hasil akurasi dari model.  Jika  evaluasi  menghasilkan  nilai  yang buruk maka proses bisa diulang kembali.
6. Deployment :  merupakan  proses  terakhir  yang dengan menggabungkan teknologi yang digunakan dari mulai teknologi yang digunakan untuk storing data, model machine learning dan framework penghubungnya  ke  dalam  suatu sistem yang siap digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Business Understanding Agar  lebih  memperkuat  pemahaman  tentang proses image  recognition atau image  classification dengan machine  learning yang  diperuntukan  untuk data  2  dimensi  berupa  citra[12].  diperlukan  kajian untuk  diambil  wawasan  yang  dapat  digunakan  pada projek ini, dari beberapa penelitian sebelumnya yang sejenis[8]–[10],  yang  dapat  disimpulkan  pada Tabel1.

## 1472 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1469-1478

## Tabel 1 Perbandingan Penelitian Sejenis
Judul Penelitian Dataset & kelas Transfer learning model Model terbaik Akurasi Pengembangan Pengenalan Jamur Yang Dapat Dikonsumsi Menggunakan Metode
Transfer Learning Pada Convolutional Neural Network (2021) 1284 gambar jamur & 2 kelas VGG19, Resnet50, MobileNets, MobileNetsV2 MobileNetV2 92,2% penambahan jenis jamur/ kelas pada dataset
Deep Learning Untuk Klasifikasi Motif Batik Papua Menggunakan
EfficientNet dan Trasnfer Learning (2022) 213 gambar batik & 5 kelas VGG16, VGG19, Resnet18, Resnet50, EfficientNetB2 EfficientNet B2 86,3% menambahkan dataset yang lebih banyak
pendeteksi citra masker wajah menggunakan CNN dan transfer learning (2021) 7553 gambar wajah bermasker dan tidak & 2 kelas MobileNetV2, VGG16, Desnet201, Xception Xception 98,8% dilakukan data preprosesing yang lebih lengkap
Dari  penelitian  sebelumnya  diketahui  model transfer  learing yang  digunakan  menghasilkan akurasi  yang  berbeda  tergantung  data  yang digunakan  dan  meskipun transfer  learning baik untuk dataset yang  kecil  tetap  harus  dilakukan  data preprocessing dan dataset yang  cukup  besar  untuk menghasilkan akurasi yang terbaik.
Objek  penelitian  merupakan  set  data  gambar yang merepresentasikan bentuk dan rupa dari rumah adat. Secara  administratif, Indonesia terbagi sebagai 34 provinsi. namun, pada satu provinsi sesungguhnya  tidak  dihuni  oleh  satu  suku  saja[7]. dalam  penelitian  ini  akan  diambil  data  tersebut  dari internet  dan  disortir  secara  visual.  pada  setiap provinsi  memungkinkan  memiliki  lebih  dari  satu jenis  rumah  adat,  tetapi  pada  proyek  ini  hanya memilih  salah  satu  rumah  tradisional  yang  terkenal di  tiap  provinsi  dan  memiliki  bentuk  yang  unik  dan memiliki karakteristik yang khas dari daerah tertentu di  nusantara.  hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah sebuah  model  yang  dapat  mengidentifikasi  citra rumah  adat  dan  melabeli  gambar  tersebut  dengan suatu class yang  termasuk  dalam class pelatihan pada  saat  proses training model.  Untuk initial project digunakan  lima class yang  mewakil  jenis rumah adat dari beberapa daerah diantaranya :
1. Gadang  merupakan  rumah  adat  dari  Sumatera barat  dengan  ciri  khas  bentuk  melengkung tajam  dengan  bagian  meruncing  menyerupai tanduk kerbau pada ujung kiri dan kanan.
2. Joglo merupakan rumah adat dari Jawa dengan ciri khas atap membumbung
3. Panjang  adalah  rumah  adat  dari  Kalimantan barat  dengan  bentuk  panggung  memanjang sebagai ciri khasnya.
4. Tongkonan,  rumah  adat  ini  memiliki  atap seperti kapal laut sebagai ciri khas dan berasal dari suku Toraja di Sulawesi selatan
5. Honai adalah salah satu rumah adat dari daerah Papua dengan bentuk dinding seperti lingkaran dan atap setengah bola.
Masih  banyak  jenis  rumah  adat  yang  terdapat dinusantara, untuk sampel penelitian kali ini akan
diambil  jenis  tersebut  diatas,  kedepannya  bisa menjadi  potensi  pengembangan  dari  penelitian selanjutnya.  Sampel  dari  kelas  yang  dipilih  adalah sebagai berikut pada Gambar 2.

## Gambar 2 Preview Sample Rumah adat
Untuk  proses  pengenalan  gambar-gambar tersebut  ke  dalam  model  transfer learning ,  perlu diambil  gambar  dari  sudut  dan  waktu  yang  berbeda untuk  memperkaya  perbendaharaan dataset untuk bahan uji.

## 3.2. Data Understanding
Teknik  pengumpulan  data  untuk  membuat dataset adalah  dengan  menggunakan  teknik  web scraping ,  sebuah  teknik  yang  digunakan  untuk mengumpulkan  informasi,  baik  angka,  teks,  tabel, maupun  media  dari  berbagai website menggunakan sebuah sistem yang dapat menyimpan dan mengatur informasi  yang  telah  diunduh,  sistem  tersebut dibangun dengan menggunakan Bahasa pemrograman python [13].  Dalam  kasus  ini  teknik yang  digunakan  adalah image scrapper sebuah teknik  yang  memanfaatkan search  engine yang paling  performanya  yaitu google,  yahoo,  bing, duckduckgo .  Berkat library python HTML  Parser yang digunakan dapat mengubah kode-kode tertentu menjadi  kode  yang  baru  agar  valid  saat  diterapkan
R Arif Firmansah, et all, Transfer Learning Implementation On Image Recognition … 1473
pada  suatu website atau  blog.  Tahapan  pada  proses ini adalah sebagai berikut :
1. dengan  menggunakan  file  requirements.txt  yang mengandung  konten keyword pencarian  yang akan  diproses  pada  proses scraaping seperti “rumah  adat  gadang”,  rumah  adat  gadang Sumatra”,  “gadang  Sumatera”  dan keyword sesuai kelas yang sudah ditentukan,
2. Kemudian  dilakukan  pencarian  berdasarkan keyword dengan  fungsi  pada python dan driver web  selenium,  dari  4 search  engine yang  sudah ditentukan,
3. Gambar  –  gambar  yang  didapat  akan  dilakukan evaluasi dengan fungsi removing duplicate untuk menghapus data-data yang sama.
4. Tahapan  selanjutnya  adalah output gambar disimpan  ke  dalam  folder  dan  dilakukan zip image untuk didwonload. 5. Setelah didownload dataset akan diperiksa secara manual  untuk  menghapus  data-data outlier yang tidak sesuai dengan kelas yang diobservasi.
Proses  tahap collecting data  yang  dilakukan didapatlah dataset sebanyak  3919  data  dengan distribusi jumlah class seperti pada Gambar 2.
Gambar 3 Class Distribusi Dataset

## 3.3. Data Preprocessing
Pada  proses  sebelumnya  terlihat  distribusi dataset tidak  seimbang,  tetapi  masih  layak  untuk digunakan  kemudian  pada  tahap  ini  akan  dilakukan preprocessing data  untuk  memperbaiki  format  data mentah  yang  tidak  teratur  menjadi  bentuk  yang mudah  untuk  dipahami,  karena  kualitas  data  akan berdampak  terhadap  algoritma  yang  melibatkan Analisa  data.  Adapun  proses  yang  akan  dilakukan adalah  yang  pertama  melakukan Reshape image yaitu proses normalisasi ukuran citra dengan library python ,  ukuran  yang  akan  digunakan  adalah  224  x 224 pixel , kemudian dilakukan rescale layer dengan (1/255)    artinya  setiap  nilai  akan  dikali  1/255 sehingga nilainya akan berubah menjadi antara 0 dan 1 setiap data gambar.
Proses  selanjutnya  adalah  melakukan image augment ,  merupakan  proses  memodifikasi  atau memanipulasi  suatu  citra,  sehingga  citra  asli  dalam bentuk  standar  akan  diubah  bentuk  dan  posisinya, bertujuan  agar  mesin  dapat  belajar  dan  mengenali
dari berbagai citra yang berbeda-beda sekaligus bisa dimanfaatkan  untuk  memperbanyak  data.  Pada kebanyakan  kasus,  penggunaan augmentasi data berhasil meningkatkan performa dari model. preview dataset setelah  melakukan preprocesing dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Preprocecsing Dataset
Proses  selanjutnya  adalah  membagi  data sampel training data training ,  dengan validation split dengan  komposisi  0.4  untuk  data training , komposisi  60%  data  latih  sebanyak  2352  gambar, 40%  data  validasi  sebanyak  1567  gambar  .  Dengan dataset yang  tidak  besar,  diharapkan  dengan  teknik augmentasi  yang  akan  digunakan  membuat  model tidak  menjadi overfitting ,  pelatihan  setiap  model akan  menggunakan dataset yang  sama  yang  sudah disimpan  dalam  variabel train_ds ,  dengan  ukuran image 224x224,  dengan  jumlah  3 channel yang diambil dari kumpulan sample dataset . Setiap model juga  akan  menggunakan loss  compiler  categorical crossentropy dengan optimizer adam.  Dan  berikut detail dari training model tersebut.

## 3.4. Data Modeling
Arsitektur  model  yang  akan  dibangun  adalah
Convolution neural  network dengan  alogaritma transfer learning menggunakan  model  yang  sudah ditentukan yaitu mobilenetv2, VGG16 , Resent50 dan Xception setelah  model  dibangun  dan  mendapatkan performa akurasi dari setiap model yang digunakan, akan  dievaluasi  dan  digunakan  untuk  proses selanjutnya.
1. Mobilenet V2
MobileNetV2  adalah  arsitektur convolutional neural  network (CNN)  yang  dapat  digunakan  untuk mengatasi  kebutuhan  akan computing  resource berlebih. MobileNetV2 merupakan  penyempurnaan dari  arsitektur MobileNet [14],  transfer learning alogartima pada model ini, hasil training menunjukkan  sebesar  90%,  dengan  histori training seperti pada Gambar 5.
Gambar 5 History Training MobileNetV2

## 2. VGG16
Arsitektur VGG16 merupakan  model  CNN yang  menggunakan convolutional layer  dengan spesifikasi saringan convolution yang  mini seperti 3 x3. Dengan pemanfaatan fungsi tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer[14]. Hasil pelatihan dengan model ini di plot history seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 History Training VGG16
3. Resnet50
model  ResNet-50  adalah  jaringan  saraf konvolusional  dengan  kedalaman  50  lapisan.  dapat memuat  versi  pra-pelatihan  dari  jaringan  yang dilatih  di  lebih  dari  satu  juta  gambar  dari database ImageNet [15].  Pada  kasus  ini compiling model menggunakan loss  categorical  crossentropy dengan optimizer adam. History pelatihan  menunjukkan training dan  validasi accuracy yang  cukup  tinggi yaitu lebih dari 90%, ditunjukkan pada  Gambar 7.
Gambar 7 History training Resnet50
4. Xception
model Xception adalah  arsitektur  CNN  yang berbasis  pemisahan convolutional layer  secara mendalam.  Hal  ini  menyebabkan  pemetaan  dari korelasi cross  channels dan  korelasi  spasial  pada peta  fitur  CNN  dapat  dipisahkan.  Arsitektur Xception adalah  perbaruan  dari  arsitektur Inception . Arsitektur Xception mempunyai  36 convolutional layer membentuk  basis ekstraksi fitur  dari network [16]. History pelatihan menunjukkan training dan  validasi accuracy yang  cukup  tinggi yaitu lebih dari 90%, ditunjukkan pada  Gambar 8.
Gambar 8 History training Xception

## 3.5. Evaluation
Setelah melakukan training melakukan algoritma  transfer learning menggunakan  model yang  telah  ditentukan,  proses  selanjutnya  adalah evaluasi  hasil  dari training setiap  model.  Untuk mengetahui  angka  hasil  terbaik confusion  matrix yang mampu merepresentasikan prediksi dan kondisi sebenarnya  (aktual)  dari  data  yang  dihasilkan  oleh algoritma  ML.  dari  sini  bisa  menentukan accuracy , loss,  precission, dan recall dari  model-model  yang
R Arif Firmansah, et all, Transfer Learning Implementation On Image Recognition … 1475
telah  dilakukan training pada dataset rumah  adat yang  sudah  dibuat.  Ada  empat  istilah  yang merupakan representasi hasil proses klasifikasi pada confusion  matrix yaitu True  Positif  (TP),  True Negatif  (TN),  False  Positif(FP), dan  False Negatif(FN). Dengan  rumus  perhitungan  parameter evaluasi sebagai berikut[1].
a. Accuracy adalah  pembagian  dari  jumlah prediksi benar terhadap jumlah total prediksi. Dapat diperoleh dengan persamaan 1 :
(1)
b. Precision Merupakan  rasio  prediksi  benar positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan hasil  yang  diprediksi  positif.  Diperoleh dengan persamaan 2:
(2)
c. Recall Merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang
benar  positif,  dan  rumusnya  adalah  seperti persamaan 3 :
(3)
Accuracy digunakan  untuk  data train ,  dan validation Accuracy digunakan  untuk  data  validasi begitu  juga  presisi  dan recall .  Yang  terbaik  adalah mengandalkan val_acc untuk  representasi  kinerja model  yang  adil  karena  jaringan  saraf  yang  baik pada  akhirnya  akan  menyesuaikan  data  pelatihan pada  100%.  Pada library tensorflow  keras  loss dan val_loss berbeda  karena  yang  pertama  diterapkan untuk data train , dan yang terakhir untuk data tes[2]. Dari matrix tersebut didapatkan hasil dari setiap variabel  yaitu accuracy , precision ,  loss  dan  recall dan  juga  hasil  dari  validasi training dari  setiap training yang  dilakukan  dengan dataset yang  sama pada  algoritma train model  yang  telah  ditentukan, dapat dilihat pada Tabel 2:
Tabel 2 Performance architecture model
% MobileNetV2 Resnet50 Xception VGG16 Accuracy 0,9609 0,9460 0,9171 0,7491 Loss 0,1301 0,1731 0,2589 0,7492 Precision 0,9676 0,9540 0,9384 0,9088 Recall 0,9524 0,9354 0,8937 0,5553 Validation accuracy 0,9498 0,9716 0,9185 0,8588 Validation loss 0,1578 0,1059 0,2479 0,6636 Validation precision 0,9603 0,9788 0,9342 0,9585 Validation recall 0,9390 0,9630 0,9014 0,6133
Dari  hasil  evaluasi  model  pada  Tabel  1  terlihat bahwa  model MobileNetV2 memiliki training accuracy paling  tinggi  diantara  model-model  yang lain yaitu 0,96, disusul dengan akurasi dari Resnet50 yang berbeda tipis yaitu dengan angka 0,95%. Tetapi untuk validation  accuaracy  Resnet50 lebih  unggul dibandingkan  dengan  MobileNetV2  yaitu  pada angka  0,97.  Maka  dua  model  tersebut  akan  kita gunakan  pada  proses  evaluasi  selanjutnya  dengan fungsi  prediksi  dan  melihat  angka confident measurement menggunakan test dataset dan  pilih secara acak sebanyak 9 gambar, hasilnya dapat pada Table 2.

## 1476 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1469-1478
Tabel 3 Prediction Model Prediction Actual Class Confidence (%) MobileNetV2 honai honai 40,42 tongkonan tongkonan 40,46 gadang gadang 34,96 gadang gadang 40,46 tongkonan tongkonan 40,20 gadang gadang 32,19 gadang gadang 40,41 panjang panjang 40,37 panjang panjang 40,40 Resnet50 tongkonan tongkonan 40,45 gadang joglo 29,43 gadang gadang 40,37 tongkonan tongkonan 36,94 honai honai 40,46 tongkonan tongkonan 38,62 gadang gadang 40,45 tongkonan tongkonan 38,45 tongkonan tongkonan 39,66
Prediksi MobileNetV2 masih lebih baik jika dibandingkan  dengan Renset50 ,  dilihat  angka confidence yang  rata  lebih  besar,  bahkan  dari  9 sample  yang  di  generate  prediksi image dan actual class semuanya bernilai positif, berbeda pada sampel Resnet50  yang  terdapat  1 image yang  berbeda  hasil dengan actual class yang sebenarnya.
3.6. Deployment
proses yang terakhir adalah tahap penerapan  atau installasi ,  model image recognition yang  telah  dibangun  dengan  algoritma  transfer learning menggunakan  model  yang  sudah  ada sebelumnya,  untuk  citra  rumah  adat  tradisional Indonesia  yang  terdiri  dari  5  kelas dataset ,  akan disimpan  untuk  proses deployment .  Pada  penelitian ini proses deployment hanya menyertakan rancangan tampilan  atau user  interface dari  sistem  yang  akan dibangun.
Rekomendasi penerapan
model
bisa menggunakan flask  python  framework ,  sebuah microframework web API dengan Bahasa pemrograman python yang  biasa  digunakan  untuk pembangunan  aplikasi  sebagai  web  server  atau backend , flask framework juga mendukung lingkungan pengembangan untuk deployment model machine learning yang  sudah  di training dengan Bahasa  pemrograman python [4],  memungkinkan flask memproses dan menampilkan prediksi pengenalan  gambar  yang  ditransmisi  ke  halaman website . Alternatif cara lain untuk proses deployment adalah menggunakan Heroku yaitu sebuah Platform- as-a-Service  oleh Salesforce yang  didukung  oleh amazon  web  service ,  platform  ini  bisa  digunakan untuk  mentransform  model machine learning pada bentuk production dengan  didukung  oleh  teknologi github ,  sehingga  dapat  diakses  secara online klien[17].
Tampilan  rancangan user  interface pada  proses deployment pada website adalah  sebagai  berikut. Pertama klien mengakses halaman website kemudian pada tampilan halaman  web disediakan form submit untuk  mengupload image dari local  directory dengan browse  button yang  disediakan  atau  dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Form Submit Aplikasi
Kemudian  server  akan  menerima  inputan  dan kemudian  memproses  berdasarkan  kemampuan model  dan  menampilkan  prediksi  pengenalan  citra sesuai  file  yang  diupload  kepada  halaman website , tampilannya sesuai dengan Gambar 10.
Gambar 10 Prediksi image aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Setelah  tahap deployment dapat  disimpulkan bahwa penggunaan  metode  transfer learning convolution neural network untuk image recognition pada dataset rumah adat Indonesia yang berjumlah 5 class dengan  mampu  menghasilkan  akurasi  sebesar 0,  96  %  pada  arsitektur  model  MobilNetV2,  dari
tahapan-tahapan  penelitian  menggunakan  metode CRISP-DM  merupakan  metode  yang  tepat  karena penelitian  dijabarkan  dari  awal  pembuatan dataset hingga training . Model percobaan selain MobileNetV2 menghasilkan  akurasi  yang  cukup tinggi juga, antara lain model VGG16 menghasilkan akurasi  0,74%,  model Xception akurasi  0,92%  dan Resnet50 dengan akurasi 0,94%.
Pada  referensi  penelitian  sebelumnya  yang relevan dengan penelitian ini,  menyimpulkan  model transfer learning dengan akurasi tertinggi yang telah dilakukan training berbeda beda, yaitu Xception dan sebagainya.  Artinya  dapat  disimpulkan  adalah akurasi  model  yang  dipilih  bisa  berbeda  tergantung proyek dan dataset yang berbeda. Maka trial dengan beberapa  model  perlu  dilakukan  untuk  penelitian yang sejenis.
Potensi  pengembangan  dari  penelitian  ini adalah  dengan  membuat  proyek  yang  lebih  besar dari  segi  jumlah image dalam dataset dan  juga jumlah  kelas  yang  digunakan,  agar insight dari penelitian  akan  semakin  kaya  dan  mendapatkan model  yang  lebih  akurat  lagi.  Kemudian  penelitian selanjutnya bisa dengan membuat proses deployment machine learning yang lebih lengkap dan terperinci.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Shobha  and  S.  Rangaswamy, Machine Learning ,  1st  ed.,  vol.  38.  Elsevier  B.V., 2018. doi: 10.1016/bs.host.2018.07.004.
[2] Francois  Chollet, Deep  Learning  with
Python, Second Edition , Second Ed. Manning Publications, 2021. Accessed: Oct. 26, 2022. [Online]. Available: https://www.manning.com/books/deep- learning-with-python-second-edition
[3] U.  Michelucci, Advanced  Applied  Deep
Learning .  2019.  doi:  10.1007/978-1-4842- 4976-5.
[4] A.  F.  Gad, Practical  Computer  Vision
Applications  Using  Deep  Learning  with CNNs . 2018. doi: 10.1007/978-1-4842-4167-
7.
[5] H. Fujiyoshi, T. Hirakawa, and T. Yamashita,  “Deep  learning-based  image recognition for autonomous driving,” IATSS Research , vol. 43, no. 4, pp. 244–252, 2019, doi: 10.1016/j.iatssr.2019.11.008.
[6] S.  Aldiansyah,  “Mitigasi  bencana  melalui kearifan  lokal,” Jurnal  Masyarakat  & Budaya , vol. 21, no. 18, pp. 9–12, 2021.
[7] I. Poerwaningtias and N. K. Suwarto, Rumah
Adat  Nusantara ,  1st  ed.,  no.  November 2018.  Jakarta:  Badan  Pengembangan  dan Pembinaan Bahasa, 2017. [Online]. Available: 1 [8] E. I. Haksoro and A. Setiawan, “Pengenalan Jamur Yang Dapat Dikonsumsi Menggunakan  Metode  Transfer  Learning
Pada  Convolutional  Neural  Network,”
Jurnal  ELTIKOM ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  81–91, 2021, doi: 10.31961/eltikom.v5i2.428.
[9] S.  Aras,  A.  Setyanto,  and  U.  D.  Makassar, “Deep  Learning  Untuk  Klasifikasi  Motif Batik Papua Menggunakan EfficientNet dan Trasnfer Learning,” Insect , vol. 8, no. 1, pp. 11–20, 2022.
[10] M. F. Naufal and S. F. Kusuma, “Pendeteksi Citra  Masker  Wajah  Menggunakan  CNN dan  Transfer  Learning,” Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 8, no. 6, p. 1293, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021865201. [11] C. Schröer, F. Kruse, and J. M. Gómez, “A systematic  literature  review  on  applying CRISP-DM process  model,” Procedia Comput  Sci ,  vol.  181,  no.  2019,  pp.  526– 534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[12] Y.  N.  Fuadah,  S.  Saidah,  N.  K.  Sy,  R. Magdalena,  and  I.  Da’wan  Ubaidullah, “Glaucoma  Classification  Based  on  Fundus Images  Processing  With  Convolutional Neural Network,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  717–722,  2022, [Online].
Available:
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.276
[13] D.  M.  Thomas  and  S.  Mathur,  “Data Analysis by Web Scraping using Python,” in Proceedings  of  the  3rd  International Conference on Electronics and Communication  and  Aerospace  Technology, ICECA 2019 , 2019. doi: 10.1109/ICECA.2019.8822022.
[14] A.  A.  Ardakani,  A.  R.  Kanafi,  U.  R. Acharya,  N.  Khadem,  and  A.  Mohammadi, “Application  of  deep  learning  technique  to manage  COVID-19  in  routine  clinical practice  using  CT  images:  Results  of  10 convolutional  neural  networks,” Comput Biol  Med ,  vol.  121,  no.  April,  p.  103795,
2020, doi:
10.1016/j.compbiomed.2020.103795.
[15] M.  Elpeltagy  and  H.  Sallam,  “Automatic prediction of COVID− 19 from chest images using  modified  ResNet50,” Multimed  Tools Appl ,  vol.  80,  no.  17,  pp.  26451–26463, 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10783-6.
[16] 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.
[17] P.  Danielsson,  T.  Postema,  and  H.  Munir, “Heroku-based innovative platform for web- based deployment in product development at axis,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  10805– 10819, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3050255.