Vol. 7 No. 1 (April 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## IMPLEMENTASI METODE CNN UNTUK KLASIFIKASI OBJEK
Herdianto * , Darmeli Nasution
Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: herdianto0108047703@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No1.pp54-60

## ABSTRACT
Objects can be interpreted as all inanimate and living things that have various shapes and sizes. For humans to determine the presence of objects, to classify and estimate the distance of objects around them is not difficult. But for a computer to do the work mentioned above with an accuracy level that reaches up to greater than 90% is not easy. Object detection is important in the field of computer vision because it is used to monitor and track objects, while robots that use cameras as sensors are used to avoid obstacles, follow objects, classify and so on. Therefore, the purpose of this study was to determine the level of accuracy of the CNN method in classifying objects. The steps used to complete this research were literature study, collecting digital image data, determining training, and testing data, designing the CNN program, conducting training and testing. From the results of testing the CNN method that has been carried out, it is known that the level of accuracy in classifying objects reaches 98%. Keywords: Convolution, Object Detection, CNN, Classification, Feature Extraction.

## ABSTRAK
Objek dapat diartikan sebagai segala benda mati dan hidup yang memiliki bentuk, ukuran  berbagai macam. Bagi manusia untuk menentukan keberadaan objek, melakukan klasifikasi dan estimasi jarak objek di sekelilingnya tidaklah sulit. Tetapi bagi computer untuk melakukan pekerjaan yang disebutkan di atas dengan tingkat akurasi yang mencapai hingga lebih besar dari 90% tidaklah mudah.  Deteksi objek ini menjadi penting bidang komputer vision  karena  digunakan  untuk  melakukan  pengawasan  dan  tracking  objek  sedangkan  pada  robot-robot  yang menggunakan kamera sebagai sensor pengindera digunakan untuk menghindari halangan (obstacle), mengikuti objek, klasifikasi dan lain lain. Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi dari metode CNN dalam melakukan klasifikasi objek. Adapun langkah-langkah yang digunakan untuk menyelesaikan penelitian  ini  yaitu  studi  literature,  mengumpulkan  data  citra  digital,  menentukan  data  latih  dan  testing, merancang  program  CNN,  melakukan  pelatihan  dan  testing.  Dari  hasil  pengujian  metode  CNN  yang  telah dilakukan diketahui tingkat ketepatan dalam mengklasifikasikan objek mencapai 98%.
Kata Kunci: Convolusi,  Objek Deteksi, CNN, Klasifikasi, Feature Extraction.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  masyarakat Indonesia  yang  tinggal  di  pedesaan  untuk  menambah penghasilan atau pun menjadi mata pencaharian pokok dengan  cara  beternak  sapi  dan  kambing.  Beberapa alasan  yang  menyebabkan  masyarakat  Indonesia memilih    beternak  sapi  dan  kambing  antara  lain pemeliharaannya  mudah,  sumber  bahan  makanan melimpah  dan  gratis,    selain  dagingnya    yang  dijual juga  dapat diperah susunya, kotorannya dapat dipakai menjadi  pupuk    dan  gas.  Seiring  dengan  terus meningkatnya  kebutuhan  konsumsi  daging      di masyarakat maka nilai ekonomis   dari daging sapi dan kambing ini pun bertambah. Hal ini  dapat  dilihat  dari Gambar 1.
Sumber: (Statistik Peternakan, 2023) Gambar 1. Kebutuhan Konsumsi Daging Sapi
ISSN: 2620-4339 (media online)
Dari Gambar 1 diketahui bahwasannya produksi daging  sapi untuk propinsi Sumatera Utara dari tahun 2021  mengalami  peningkatan  sebesar  299.86ton dibandingkan  tahun  2020.  Disebabkan  kebutuhannya yang meningkat maka harga daging sapi memiliki nilai ekonomis  yang  cukup  tinggi  dalam/kg.  Ini  dapat terlihat dari Gambar 2.

## Sumber: (Darmawan, 2023)
Gambar 2. Harga daging sapi /Kg
Maka bila diasumsikan berat satu  ekor   sapi  65 Kg  dengan    harga    daging  ditetapkan      pada    harga 150.000  maka  nilai  ekonomis    satu        ekor    sapi mencapai  65*  150.000  =  9.750.000.  Hal  inilah  yang menjadi  salah  satu  factor  yang  mendorong  terjadinya tindakan  pencurian  sapi dari kandang.
Sebagai upaya untuk mengantisipasi terjadinya tindakan    pencurian  maka  usaha  yang  dilakukan pemilik  ternak  pada  umumnya  melakukan  ronda malam. Selain itu ada juga upaya dari beberapa peneliti yang  mencoba  membantu  para  peternak    dengan merancang  system  keamanan  kandang  hingga kecerdasan  buatan  yang  ditanamkan  pada  computer agar  dapat  mengenali  objek  manusia.  Beberapa penelitian    yang  telah  dilakukan  untuk  membantu permasalahan  tersebut  di atas antara lain seperti yang dilakukan oleh  (Laksana, Prasetya, & Baidowi, 2017). Pada  penelitian  ini  digunakan    sensor  PIR  yang dipasang  untuk  mendeteksi  objek  bergerak  seperti manusia.  Lalu    ada  juga  penelitian  lainnya  yang dilakukan  oleh  (Navneet  &  Triggs,  2005).  Dimana dalam penelitian ini digunakan metode Histograms of Oriented  Gradient  (HOG)  untuk  mendeteksi  objek manusia. Ada juga penelitian nya yang dilakukan oleh (Chandra,  2016)  dimana  untuk  mendeteksi  objek bergerak mannusia  digunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dari hasil pengujian diketahui tingkat akurasinya  mencapai  80%.  Selain  itu  ada  juga
penelitian  lainnya    yang  dilakukan  oleh  (Herdianto, 2019),  (Viola  &  Jones,  2004),    (Herdianto  & Mursyidah, 2022). Masing-masing penelitian menggunakan metode yang berbeda  yaitu background subtraction  dan  template  matching,  kombinasi classifier    cascade,  haar  classifier    cascade  dan background  subtraction.  Hasil  ketiga  penelitian menyatakan  bahwasannya  metode  yang  digunakan dapat mendeteksi manusia.
Dari beberapa penelitian yang diuraikan di atas masing-masing  memiliki  kekurangan  dan  kelebihan. Untuk  kekurangan  yang  dimiliki  pada  penelitian (Laksana  et  al.,  2017)  yaitu    penggunaan  sensor  PIR memiliki  kekurangan    seperti  jarak    sensor  terhadap objek  bergerak  khususnya  manusia  hanya  2  meter. Sedangkan  pada  penelitian  (Herdianto,  2019) penggunaan  metode  background    subtraction  sangat baik digunakan bila warna background   dengan citra memiliki perbedaaan  yang signifikan. Sementara pada penelitian    (Viola  &  Jones,  2001),  (Viola  &  Jones, 2004), (Herdianto & Mursyidah, 2022)  deteksi objek manusia  dilakukan  khususnya  pada  area  wajah  dan pada penelitian  (Navneet & Triggs, 2005) tidak dapat mendeteksi dengan baik pada berbagai posisi manusia. Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan sebuah metode  CNN  yang  dapat  mengesktrasi  feature    citra dalam jumlah besar.

## METODE PENELITIAN
Untuk  menyelesaikan      penelitian  ini  agar dapat  selesai  sesuai  tujuan  penelitian  maka  peneliti menyusun langkah-langkah  penelitian  sebagai berikut:
Gambar 3. Tahapan Penelitian
ISSN: 2620-4339 (media online)
a. Mengumpulkan Literatur Pada  tahap  ini  peneliti  mengumpulkan  artikel terkait penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi objek dari jurnal, proseding, buku, internet  dan lain –lain yang mendukung penelitian ini.
b. Mengumpulkan  Data Agar CNN  dapat melakukan klasifikasi objek maka diperlukan   data pendahuluan yang diperoleh  dari Kaggle Dataset (“Datasets,” 2023) yang berjumlah 100 objek.
c. Menentukan   Data Latih dan Testing Data  yang  telah  dikumpulkan  selanjutnya  dibagi menjadi 2 dengan  rincian 70% dataset digunakan untuk  proses  pelatihan  dan  30%  digunakan  pada saat proses testing.
d. Merancang Program CNN Setelah  dataset  tersedia  selanjutnya  kegiatan penelitian    dilanjutkan  dengan  membuat  program CNN    yang  yang  terdiri    dari    fungsi input, convolutional, relu, pooling, hidden dan output .
e. Melakukan Pelatihan Selanjutnya  program  yang  telah    selesai,    dicoba dengan  memasukkan    dataset  pelatihan  hingga jumlah  pengulangan  atau  tingkat  akurasinya tercapai  untuk  beberapa  epoch  sesuai    yang ditetapkan.
f. Melakukan Testing Jaringan  CNN  yang telah  dilatih  dan dinyatakan layak untuk  digunakan   selanjutnya  dicoba dengan data latih dan testing. Dimana untuk testing dengan data latih akan menunjukan tingkat akurasi hingga 100%    sedangkan  untuk    data  testing      tingkat akurasinya akan berada  pada kisaran 75 – 98%.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
CNN  merupakan  pengembangan  dari    neural network  (fully  connected)  adapun  bentuk  dari  ini arsitektur jaringan CNN seperti Gambar 4.
Arsitektur CNN terdiri dari  dua bagian yaitu : feature extraction  dan clasifikasi. Pada feature  ekstrasi berisi  convolusi, ReLU dan pooling yang jumlahnya bisa lebih dari  sepuluh hingga ratusan tergantung dari besar  data  pelatihan  yang  digunakan.  Adapun  fungsi bagian  feature  extraction      untuk  mendapat  ciri  dari setiap objek. Selanjutnya pada klasifikasi berisi flatten, fully  connected    dan  softmax  yang  berfungsi menentukan kelas  dari objek yang menjadi masukan.

## Convolusi
Objek  yang  akan  diklasifikasi    berupa  citra digital  direpsentasikan    dalam  bentuk  matrik  dengan ukuran  tertentu. Sebagai contoh sebuah citra berukuran 4*4  dengan nilai piksel seperti Tabel 1.
Tabel 1. Citra berukuran 4*4 1 1 1 3 4 6 4 8 30 0 1 5 0 2 2 4
Selanjutnya citra yang berukuran  4*4  dikalikan dengan    sebuah  filter  yang  dengan  ukuran  tertentu umpamanya 2*2
Tabel 2. Ukuran  filter  2*2 1 0 0 1
sehingga  terbentuklah citra  baru  dengan  ukuran 3*3 dengan nilai piksel seperti Tabel 3.
(1*1 )  + (1*0 ) + (4*0 ) + (6*1 )  = 7
Maka  bila    semua  piksel  telah  diproses terbentuklah  citra  baru  berukuran  3*3  proses  ini dinamakan convolusi.
Tabel 3. Nilai Piksel Citra Baru Hasil Convolusi 5 17
32 24

## ReLU
ReLU  merupakan    salah  satu  fungsi  aktivasi yang dapat dipakai dalam  menentukan nilai akhir  dari citra  hasil  convolusi.  Fungsi  ReLU  ini  akan menyebabkan  keluaran    menjadi  0  bila  nilai masukannya  bernilai    negatif  atau  nol  dan  bila  nilai masukannya  positif  maka  keluarannya    sama  dengan nilai masukannya. Sehingga untuk nilai akhir  citra baru hasil  convolusi  dengan  fungsi aktivasi ReLU  bernilai sama  dengan convolusinya.
Gambar 5. Grafik  fungsi aktivasi ReLU
Tabel 4. Nilai Piksel Baru Keluaran ReLU
7 5 9 4 7 9 32 2 5 Pooling
Pooling digunakan untuk  mereduksi  masukan citra secara spasial dengan menggunakan operasi down- sampling .  Banyak  metode pooling yang  bisa    dipakai diantaranya maxpooling (yaitu mengambil nilai terbesar dari seluruh nilai matriks keluaran hasil  fungsi  aktivasi) selain  itu  ada  juga average  pooling tetapi  untuk penelitian ini  digunakan max pooling.
Tabel 5. Nilai Piksel Citra Baru Hasil ReLU 1 4 3 2 2 5 10 17 10 32 24 20 15 20 11 6 Tabel 6. Nilai Piksel Citra Baru Hasil Max Pooling 7 5 9 4 7 9 32 2 5
Nilai piksel citra  Tabel 6 diperoleh dari proses penggunaan filter 2x2  dan  stride  2.

## Flatten
Flatten  adalah  proses  merubah  dari  bentuk keluaran citra  matriks dua dimensi pada pooling layer menjadi satu kolom (sebuah vektor  satu dimensi).
Tabel 7 . Proses Pembentukan Flatten
2  dimensi 1  dimensi

## Fully Connected
Fully  Connected    merupakan    bentuk  jaringan dari  neural network dimana  citra  yang  telah  diubah menjadi satu dimensi dijadikan   sebagai nilai masukan lapisan input  agar dapat  diprediksi.

## Gambar 6. Hubungan  Flattening Dengan Fully Connected

## Softmax
Softmax  adalah  fungsi  untuk  menghitung probabilitas setiap kelas pada target untuk semua kelas target  yang  kemungkinan  dapat  terjadi  dan  untuk menentukan  kelas  target  dari  input  yang  diberikan. Kelebihan  softmax  yaitu  bekerja  dengan  rentang probabilitas keluaran  berada pada  nilai 0 hingga 1.

## Pengujian
Sebelum  CNN  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  objek  maka  jaringan  CNN  harus  dilatih terlebih dahulu. Adapun untuk data  pelatihan sebanyak 100 terdiri dari 70 citra manusia dan 30  selain manusia. Untuk data uji sebanyak 20  terdiri dari 15 citra manusia dan 5 selain manusia.
5 17 32 24 5 17 32 24
Gambar 7. Data Grafik Hasil Akurasi Pelatihan
Gambar  7  merupakan  proses  pelatihan  CNN diketahui  akurasi  hasil  pelatihan  telah  mencapai  98% dengan epoch 15.
Gambar 8. Pengujian dengan Citra Manusia
Gambar  8  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan  objek    citra  manusia    dimana  hasil  pengujian menunjukkan  CNN  dapat  mengambil  keputusan dengan  benar  bahwasan  citra  tersebut  merupakan manusia.
Gambar 9. Pengujian dengan Citra Sepeda Motor
Gambar  9  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan  objek    citra  sepeda  motor  dimana  hasil pengujian  menunjukkan  CNN  dapat  mengambil keputusan   dengan benar bahwasan citra citra tersebut dinyatakan  sebagai sepeda motor.
Gambar 10. Pengujian dengan Citra Becak
Gambar  10  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan  objek    citra  becak    dimana  hasil  pengujian menunjukkan  CNN  dapat  mengambil  keputusan dengan  benar  bahwasan  citra  tersebut  dinyatakan sebagai objek  becak.
Gambar 11. Pengujian dengan Citra Monitor
Gambar  11  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan  objek    citra  monitor    dimana  hasil  pengujian menunjukkan CNN dapat mengambil keputusan   tidak benar  bahwasan  citra  tersebut  dinyatakan    sebagai manusia.
Gambar 12. Pengujian dengan Citra Lembu
Gambar  12  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan  objek    citra  lembu    dimana  hasil  pengujian menunjukkan  CNN  dapat  mengambil  keputusan dengan  benar  bahwasan  citra  tersebut  merupakan lembu.
Gambar 13. Pengujian dengan Citra Kambing
Gambar  13  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan objek  citra kambing  dimana hasil pengujian menunjukkan  CNN  dapat  mengambil  keputusan dengan  benar  bahwasan  citra  tersebut  merupakan kambing.
Gambar 14. Pengujian dengan Citra Anjing
Gambar  14  merupakan  proses  pengujian  CNN dengan  objek    citra  anjing    dimana  hasil  pengujian menunjukkan  CNN  dapat  mengambil  keputusan dengan  benar  bahwasan  citra  tersebut  merupakan anjing.
Gambar 15. Pengujian dengan Citra Kuda
Gambar 15. merupakan proses pengujian CNN dengan  objek    citra  kuda    dimana  hasil  pengujian menunjukkan  CNN  dapat  mengambil  keputusan dengan benar bahwasan citra tersebut merupakan  kuda.

## KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  metode CNN  dalam  melakukan  klasifikasi data citra manusia dan bukan diketahui tingkat akurasinya mencapai 98%.

## DAFTAR PUSTAKA
Chandra, P. J. (2016). Deteksi Objek Manusia Dengan Metode Support Vector Machine . Darmawan, A. D. (2023). 10 Provinsi dengan Harga Daging Sapi Paling Mahal.
Datasets. (2023).
Herdianto, H. (2019). Perbandingan Metode Template Matching dengan Background Substraction untuk Mendeteksi Objek Manusia. ILMIAH CORE ITcore IT , 7 (2), 28–33.
Herdianto, H., & Mursyidah, M. (2022). Deteksi
Wajah Manusia Pada Image Sequence Menggunakan Background Subtraction Dan
Haar Cascade Classifier, 7 (1).
Laksana, C., Prasetya, D. A., & Baidowi, B. (2017). Sistem Keamanan Ksatrian dengan Sensor PIR Menggunakan Metode Cluster Based. In Prosiding SNATIF (pp. 259–266).
Navneet, D., & Triggs, B. (2005). Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. In 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05) (pp. 1–8). https://doi.org/10.1007/978-3-642-33530-3_8
Statistik Peternakan, D. (2023). Produksi Daging Sapi menurut Provinsi (Ton), 2019-2021. The MathWorks, I. (2023). What Is a Convolutional Neural Network? Retrieved from https://www.mathworks.com/discovery/convolut ional-neural-network-matlab.html Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. In Conference On Computer Vision And Pattern Recognition (pp. 1–9). Viola, P., & Jones, M. (2004). Robust Real-Time Face Detection Intro to Face Detection. International Journal of Computer Vision , 57 (2), 137–154.