## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1492

## Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah-Rempah Indonesia

## Classification of Indonesian Spices Digital Image using Modified VGG 16
Architecture
Evan Tanuwijaya 1 , Angelica Roseanne 2
Universitas Ciputra, Surabaya

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 7 Oktober 2021 Direvisi, 21 Okteber 2021 Disetujui, 22 Oktober 2021

## Kata Kunci:
Convolution Neural Network Rempah-rempah VGG 16 Alexnet
Deep learning

## ABSTRAK
Rempah-rempah merupakan salah satu kekayaan alam yang dimiliki oleh Indonesia. Rempah-rempah sendiri memiliki banyak manfaat untuk Kesehatan ataupun hal-hal lain. Dari banyaknya rempah yang berada di Indonesia, ternyata masyarakat Indonesia sendiri masih memiliki pengetahuan yang rendah akan rempah-rembah tersebut. Hal ini menyebabkan banyak orang bahkan petani mengalami kesusa- han dalam mengenali jenis rempah terutama remaja. Membedakan rempah satu dengan yang lain merupakan tantangan yang banyak dihadapi oleh masyarakat. Oleh sebab itu, penelitian ini membuat sebuah model klasifikasi dengan menggunakan convolution neural network dengan arsitektur VGG 16 yang dimodifikasi. Arsitektur modifikasi VGG 16 memiliki 10- layer yang terdiri dari 7- layer convolu- tion dan 3- layer fully connected . Untuk fase latih model modifikasi VGG 16 ini menggunakan dataset rempah yang disediakan oleh Kaggle. Validasi model yang digunakan adalah akurasi, loss , precision , dan recall untuk membandingkan model mana yang memiliki nilai yang terbaik. Untuk model modi- fikasi VGG 16 yang dibuat untuk melakukan klasifikasi, mendapatkan hasil evaluasi rata-rata akurasi sebesar 81%, nilai recall sebesar 76%, dan nilai precision sebesar 81% untuk fase training dan untuk fase validasi, akurasi sebesar 85%, nilai recall sebesar 80%, dan nilai precision sebesar 84%. Jadi den- gan model modifikasi VGG 16 dapat disimpulkan bahwa model mampu memprediksi rempah-rempah lebih baik dari model Alexnet.

## Keywords:
Convolution Neural Network Spices VGG 16 Alexnet Deep learning

## ABSTRACT
Spices are one of Indonesia’s natural resources. Spices themselves have many benefits for health or other things. Of the many spices that are in Indonesia, it turns out that the Indonesian people themselves still have low knowledge of these spices. This causes many people and even farmers to have difficulty in recognizing the types of spices, especially teenagers. Distinguishing one spice from another is a challenge that many people face. Therefore, this study makes a classification model using a convolution neural network with a modified VGG 16 architecture. The modified VGG 16 architecture has a 10-layer consisting of 7-layer convolution and 3-layer fully connected. For the training phase, this modified VGG 16 model uses spice datasets provided by Kaggle. The model validation used is accuracy, loss, precision, and recall to compare which model has the best value. For the modified VGG 16 model which was made to perform classification, the evaluation results obtained an average accuracy of 81%, a recall value of 76%, and a precision value of 81% for the training phase and the validation phase, an accuracy of 85%, a recall value of 80%, and the precision value is 84%. So with the modified VGG 16 model, it can be concluded that the model can predict spices better than the Alexnet model.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Evan Tanuwijaya, Program Studi Informatika, Universitas Ciputra Surabaya, Email: evan.tanuwijaya@ciputra.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
190 r
ISSN: 2476-9843

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang banyak menghasilkan kekayaan alam, salah satunya adalah rempah - rempah. Rempah memiliki definisi nama yang bermacam - macam sesuai dengan tanaman asal maupun bentuknya. Rempah dapat berupa bunga, daun, biji, batang, dan akar yang dapat digunakan untuk menghasilkan aroma, memberikan warna, mencegah kerusakan, mengawetkan makanan, dan memiliki banyak sekali manfaat untuk menyehatkan tubuh [ 1 , 2 ]. Seperti yang kita tahu, rempah di Indonesia sudah seakan menjadi keunikan tersendiri yang jarang ditemukan di negara lain. Salah satu manfaat utama dari rempah adalah sebagai bumbu dapur. Dari banyaknya rempah yang berada di Indonesia, ternyata masyarakat Indonesia sendiri masih memiliki pengetahuan yang rendah akan rempah-rembah tersebut. Seiring dengan perkembangan jaman dan budaya, pengetahuan akan jenis rempah se- makin berkurang. Hal ini menyebabkan banyak orang bahkan petani mengalami kesusahan dalam mengenali jenis rempah terutama remaja [ 3 ]. Membedakan antara satu rempah dengan rempah yang lain merupakan suatu tantangan tersendiri bagi kalangan remaja akhir. Beberapa jenis rempah juga sekilas terlihat sama jika kita tidak mengetahui karakteristiknya. Dilansir dari Liputan6 [ 4 ], beber- apa jenis rempah yang sulit dibedakan diantaranya yaitu jahe, lengkuas, kunyit dan kencur. Rempah-rempah tersebut memiliki karak- teristik, bentuk, dan warna kulit yang hampir mirip dan susah untuk membedakan antara rempah satu dengan rempah yang lainnya. Sayangnya, pengenalan akan rempah kepada generasi muda masih sangat minim diajarkan oleh institusi pendidikan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa sebanyak 47% siswa di SMKN 9 Bandung masih belum mengenali bumbu dan rempah pada saat pengolahan makanan Indonesia [ 5 ].
Untuk membantu masyarakat dalam mengenali karakteristik dari rempah-rempah yang ada, penelitian untuk mendeteksi jenis- jenis rempah telah banyak dikembangkan. Dari penelitian yang dilakukan oleh Khrisne dan Suyadnya [ 6 ], mengusulkan sebuah metode menggunakan Convolution Neural Network untuk mengklasifikasikan rempah dari citra. Penelitian ini menggunakan metode CNN dengan arsitektur VGG yang di modifikasi menjadi small VGG Net-like Network . Model VGG yang digunakan ini dibuat dari model VGG yang dipotong beberapa bagian layer nya lalu di training untuk melakukan klasifikasi. Penelitian ini memiliki hasil akurasi sebesar 70% yang diuji menggunakan dataset dari Google Image Search . Penelitian selanjutnya diambil dari penelitian yang dilakukan oleh Isna Wulandari, Hasbi Yasin, dan Tatik [ 5 ]. Pada penelitian ini mengusulkan sebuah metode klasifikasi menggunakan CNN yang dibuat dari dua layer convolution di mana layer pertama dari convolution layer ini menggunakan jumlah filter sebanyak 10 dan ukuran dari filter yang digunakan adalah 3 x 3. Layer kedua dari CNN ini menggunakan jumlah layer sebanyak 20 layer . Hasil dari penelitian didapatkan akurasi sebesar 98% dengan nilai loss yaitu 0.076 yang didapatkan dari hasil training menggunakan data yang di crawling dari Google engine search . Penelitian selanjutnya diambil dari penelitian Kharuddin, Kusrini, dan Emha [ 7 ]. Penelitian ini menggunakan metode machine learning yaitu K-nearest neighbour untuk melakukan klasifikasi dari fitur warna yang ada pada rempah. Dari citra rempah, diambil fitur warna RGB dan texture color , kemudian diproses menggunakan K-nearest neighbour untuk mengklasifikasikan jenis rempah. Hasil dari penelitian ini didapatkan akurasi sebesar 76% dari nilai K = 1 .
Dari beberapa penelitian di atas, penelitian yang dilakukan [ 7 ] memiliki hasil yang cukup optimal dengan K-nearest neighbour menggunakan fitur RGB dan texture-color yaitu 76%. jika dibandingkan dengan penelitian yang dilakukan oleh [ 6 ] yang memi- liki akurasi 70%, penelitian menggunakan K-nearest neighbour memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan smaller VGG net-like . Akan tetapi dengan menggunakan metode convolution neural network , dapat mempermudah proses ekstraksi fitur tanpa perlu mengetahui fitur-fitur apa saja yang digunakan karena sifat dari convolution neural network sendiri adalah blackbox [ 8 ]. Pada penelitian [ 5 ], hasil dari penelitian lebih baik dibandingkan dengan kedua penelitian yang lain. Arsitektur yang digunakan merupakan hasil rancangan sendiri dengan menggunakan 2 layer . Dan menghasilkan akurasi sebesar 98%. Berdasarkan dari hasil penelitian sebelumnya, pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi citra digital rempah-rempah Indonesia menggunakan modifikasi arsitektur VGG16. Arsitektur VGG 16 [ 9 ] merupakan hasil pengembangan dari Alexnet [ 10 ] di mana arsitektur ini berfokus pada memperbanyak proses fitur ekstraksi pada layer convolution sehingga mampu mendapatkan representasi citra yang banyak untuk dapat di klasifikasikan. Penelitian ini akan menggunakan arsitektur VGG16 yang dimodifikasi dengan mengurangi jumlah layer dan jumlah kernel yang ada pada masing-masing layer untuk mencapai hasil yang optimal. Penelitian ini menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle [11] untuk melakukan training dan testing untuk model modifikasi VGG16 yang dibuat. Untuk penelitian ini, peneliti melakukan perbedaan pada model yang digunakan dengan model dasar yaitu VGG16 yang memiliki arsitektur lebih sedikit dibandingkan dengan VGG net-Like dan membandingkan nya dengan beberapa arsitektur state-of-the-art . Oleh sebab itu, pada penelitian ini akan dijelaskan pada 4 bagian yaitu bagian 1 untuk pendahuluan, bagian 2 untuk menjelaskan metode penelitian, bagian 3 untuk menjelaskan hasil dan Analisa dari penelitian, dan terakhir bagian 4 menjelaskan kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini, akan dijelaskan terkait dengan metode apa saja yang akan digunakan, penjelasan terkait dataset yang akan digunakan, proses yang akan dilakukan, dan evaluasi yang akan digunakan.

## 2.1. Datasets
Dataset yang digunakan diambil dari Kaggle [11]. Dataset tersebut berupa citra digital rempah yang terdiri atas folder train dan test . Terdapat 100 data train dan 25 data test yang terdiri termasuk ke dalam lima jenis rempah yaitu jahe, kencur, kunyit, lengkuas, dan temulawak. Masing-masing citra memiliki ukuran sebesar 2354 x 1773. Citra rempah dapat dilihat pada Gambar 1 . Citra yang didapatkan ini diambil dengan latar belakang putih untuk mempermudah dalam memisahkan antara objek dan latar belakang.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 189 – 196
Gambar 1. Contoh dataset rempah

## 2.2. Preprocessing Data
Pada tahapan preprocessing, dilakukan augmentasi dataset dengan menggunakan library Image Data Generator dari Tensorflow dengan parameter sebagai berikut:
1. Rescale = 1/255
2. Rotation Range = 30 3. Zoom Range = 0.2
4. Horizontal Flip = true
5. Vertical Flip = true
Nilai dari masing-masing pixel pada gambar di skala menjadi 1/255, kemudian gambar akan secara acak di putar dengan maksimal 30 derajat, Kemudian akan dilakukan zoom , flip baik itu secara horizontal ataupun vertikal. Proses augmentasi ini akan diterapkan pada data training . Untuk ukuran gambar diubah menjadi 224 x 224 untuk setiap data training dan testing karena model dari Alexnet sendiri menggunakan ukuran 224 x 224.

## 2.3. Model Convolution Neural Network
Penelitian ini akan memodifikasi model VGG 16 yang dimodifikasi beberapa layer nya yaitu mengurangi jumlah layer dan parameternya. VGG 16 [ 11 ] memiliki total layer 16 yaitu 13 layer convolution dan 3 layer fully connected . VGG16 menggunakan konsep blok untuk membentuk Convolution layer yang masing-masing convolution layer nya memiliki ukuran 3 x 3 dan stride 1. Pada akhir blok, digunakan max pooling layer dengan ukuran 2 x 2 dan stride 2. Dari arsitektur VGG 16 tersebut, peneliti memodifikasi dengan menggunakan konsep VGG dan menghasilkan model convolution neural network dengan arsitektur VGG 16 yang di modifikasi seperti tabel 1

## Tabel 1. Arsitektur Modifikasi VGG 16
Name Filter size Stride Jumlah Input 224 x 224 x 3 Convolution 1 3 x 3 1 16 Convolution 2 3 x 3 1 16 Maxpool 1 2 x 2 2 16 Convolution 3 3 x 3 1 32 Convolution 4 3 x 3 1 32 Maxpool 2 2 x 2 2 32 Convolution 5 3 x 3 1 64 Convolution 6 3 x 3 1 64 Convolution 7 3 x 3 1 64 Maxpool 3 2 x 2 2 64 FC 1 1000 FC 2 700 Output 5

## Tabel 2. Arsitektur Alexnet
Name Filter size Stride Jumlah Input 224 224 3 Convolution 1 11 x 11 4 96 Maxpool 1 3 x 3 2 96 Convolution 2 5 x 5 1 256 Maxpool 2 3 x 3 2 256 Convolution 3 3 3 1 384 Convolution 4 3 3 1 384 Convolution 5 3 x 3 1 256 Maxpool 3 3 x 3 2 256 FC 1 4096 FC 2 4096 Output 5
Modifikasi Arsitektur VGG16 . . . (Evan Tanuwijaya)
192 r ISSN: 2476-9843
Pada modifikasi VGG 16 [ 12 – 14 ], arsitektur yang digunakan berjumlah 10 layer . Seperti pada Tabel 1 , ukuran filter yang digunakan adalah 3 x 3 dan filter pada max pooling adalah 2 x 2. Untuk stride yang digunakan adalah 1 pada layer convolution dan 2 pada layer max polling . Untuk jumlah kernel pada masing-masing layer dikurangi yaitu pada layer 1 dan 2 menggunakan jumlah 16 sehingga maxpooling -nya berjumlah 16. Pada layer 3 dan 4 menggunakan jumlah 32, dan pada layer 5, 6, 7 menggunakan jumlah 64. Hasil dari convolution layer kemudian akan di klasifikasikan menggunakan fully connected layer sebanyak 2 buah layer yang masing-masing layer nya memiliki jumlah neuron 1000 dan 700.
Untuk menguji model modifikasi VGG 16, akan digunakan model arsitektur Alexnet [16], [17] dengan arsitektur seperti pada tabel 2 . Alexnet memiliki 8 layer yaitu 5 layer convolution dan 3 layer fully connected layer . Untuk layer pertama dari Alexnet memiliki jumlah filter sebanyak 96 dan ukuran 11 x 11 dan stride 4 kemudian diikuti dengan maxpooling dengan ukuran 3 x 3 dan stride 2. Untuk layer convolution kedua memiliki ukuran 5 x 5 dan stride 1 sejumlah 256 diikuti oleh maxpooling dengan ukuran 3 x 3 dan stride 2. Untuk layer 3 dan 4 menggunakan ukuran 3 x 3 dengan stride 1 dan jumlah layer sebanyak 384 pada masing-masing layer nya. Untuk layer 3 dan 4 tidak menggunakan max pooling . Pada convolution layer ke 5 digunakan ukuran 3x3 dan stride 1 dengan jumlah kernel yaitu 256 diikuti dengan maxpooling dengan ukuran 3 x 3 dengan stride 2. Setelah di proses dengan convolution layer , fully connected layer akan mengklasifikasikan hasil dari convolution layer . Untuk layer pertama dan kedua digunakan 4096 neuron.
Pada kedua model yang digunakan, memiliki input layer yaitu 224 x 224. Ukuran ini merupakan ukuran asli dari masing- masing model. Untuk angka 3 pada masing-masing ukuran melambangkan channel dari warna citra yaitu red , green dan blue (RGB). Untuk output layer menggunakan nilai 5 karena pada penelitian ini, dataset yang digunakan memiliki 5 buah kelas yaitu: jahe, kencur, kunyit, lengkuas dan temulawak

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada bagian ini akan di bahas mengenai hasil dari pelatihan model modifikasi VGG16 dan Alexnet. Untuk fase pelatihan model, peneliti menggunakan Bahasa pemrograman Python untuk membuat model dan dibantu dengan library Tensorflow yang merupakan salah satu library Python yang sangat terkenal untuk membuat model Deep Learning . Pembuatan model dilakukan dengan IDE Jupyter Notebook pada Google Collaboratory . Pada Google Collaboratory disediakan GPU yang dapat digunakan oleh pengguna secara gratis dengan beberapa batasan. Akan tetapi untuk penelitian ini, penggunaan Google Collaboratory untuk membuat penelitian sudah cukup. Pembuatan model menggunakan Tensorflow ini memiliki beberapa parameter yang perlu diterapkan. Kedua mode menggunakan parameter pelatihan yang sama untuk mengetahui model mana yang lebih optimal dari kedua model tersebut. Untuk parameter yang digunakan adalah parameter optimizer yang digunakan adalah adam [ 15 ] dengan learning rate 0,001. Untuk fungsi loss yang digunakan adalah categorical crossentropy . Fase training menggunakan epoch sebesar 100 dan langsung menggunakan validation dataset untuk melihat hasil dari model tersebut. Untuk evaluasi model digunakan akurasi, precision , dan recall untuk membandingkan kedua model tersebut.
Untuk model modifikasi VGG 16 memiliki total parameter sebanyak 50.990.223 dan untuk Alexnet memiliki total parameter sebanyak 228.436.037. Dari total jumlah parameter, modifikasi VGG 16 memiliki jumlah parameter yang jauh lebih sedikit diband- ingkan dengan Alexnet. Jumlah parameter yang sedikit akan mengurangi total durasi training dari model dan mempercepat proses prediksi. Untuk mengevaluasi kedua model yang latih, peneliti menggunakan akurasi, loss , precision , dan recall untuk memband- ingkan model mana yang memiliki nilai yang terbaik. Akurasi dihitung dengan mencari nilai true positif, true negatif, false positif, dan false negatif antara kelas dan hasil prediksi dari kedua model seperti pada rumus 1
Akurasi = ( tp + tn ) ( tp + tn + f p + f n ) (1)
Untuk menghitung nilai precision , digunakan nilai true positif dibagi dengan nilai true positif ditambah dengan nilai false positif dimana false positif adalah data kelas yang salah di prediksi sebagai benar. Penghitungan precision dapat dilihat pada rumus 2 .
P recision = ( tp ) ( t + f p ) (2)
Nilai recall dihitung dari nilai true positif dibagi dengan nilai true positif di jumlah dengan nilai true negatif dimana true negatif adalah nilai kelas yang benar di prediksi sebagai salah. Penghitungan recall dapat dilihat pada rumus 3 .
Recall = ( tp ) ( tp + f n ) (3)
Evaluasi model menggunakan akurasi, precision , dan recall dapat dilihat pada Tabel 3 . Pada tabel tersebut, perbandingan 2 model di evaluasi dari hasil terakhir fase training dan rata-rata dari 100 epoch . Durasi dari training antara model modifikasi VGG 16 dan Alexnet tidak jauh berbeda yaitu 11 menit dan memiliki selisih 24 detik. Dari durasi training ini Modifikasi VGG 16 lebih singkat dikarenakan total parameter yang jumlahnya jauh lebih sedikit dibandingkan dengan Alexnet. Untuk nilai loss didapatkan model modifikasi VGG 16 lebih rendah dibandingkan dengan Alexnet baik itu pada epoch terakhir maupun rata-rata dari keseluruhan fase training . Modifikasi VGG 16 memiliki nilai loss sebesar 0,032 pada epoch terakhir dan rata-rata keseluruhan training sebesar 0,446. Sementara Alexnet memiliki nilai loss sebesar 0,645 pada epoch terakhir dan rata-rata loss sebesar 3,586. Modifikasi VGG
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 189 – 196
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 193
16 memiliki nilai akurasi sebesar 0,99, nilai recall sebesar 0,99, dan nilai precision sebesar 0,99 pada epoch terakhir dan rata-rata fase training akurasi sebesar 0,815, nilai recall sebesar 0,767 dan nilai precision sebesar 0,818. Jika hasil evaluasi model modifikasi VGG 16 dibandingkan dengan hasil evaluasi dari Alexnet, maka dapat dilihat bahwa pada epoch terakhir model modifikasi VGG 16 memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan Alexnet. Pada perbandingan nilai rata-rata training , dapat dilihat bahwa nilai recall dari Alexnet memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada modifikasi VGG 16 yaitu 0,791 untuk Alexnet dan 0,767 untuk modifikasi VGG 16.
Validasi dari model dilakukan pada setiap epoch nya. Dapat dilihat pada tabel 3 bahwa untuk loss dari model modifikasi VGG16 memiliki nilai loss yang jauh lebih rendah yaitu 0,048 dibandingkan dengan nilai loss dari Alexnet yaitu 0,681 dan rata- rata nilai loss dari modifikasi VGG 16 adalah 0,376 jauh lebih rendah dibandingkan dengan Alexnet yang memiliki nilai 1155,570. Nilai akurasi, precision , dan recall dari hasil evaluasi model didapatkan modifikasi VGG 16 pada epoch terakhir adalah 1 dan untuk Alexnet memiliki nilai 0,8 untuk masing-masing akurasi, recall , dan precision nya. Rata-rata dari evaluasi model modifikasi VGG 16 memiliki nilai akurasi 0,857, nilai recall adalah 0,806, dan precision adalah 0,842 sementara untuk model alexnet jauh lebih rendah untuk rata-rata keseluruhan validasi pada masing-masing epoch yaitu nilai akurasi 0,331, nilai recall adalah 0,329, dan nilai precision adalah 0,333. Setiap epoch dapat dilihat nilai akurasi dan loss pada fase training dan validasi pada grafik yang dapat dilihat pada gambar 2 untuk modifikasi VGG 16 serta Gambar 3 untuk Alexnet. Dari hasil evaluasi pada Tabel 3 didapatkan beberapa nilai terbaik banyak didapatkan oleh modifikasi VGG16.
Tabel 3. Evaluasi Model Modifikasi VGG 16 dan Alexnet
Modifikasi VGG 16 Alexnet Last Average Last Average Duration 11.29 11.53 Loss 0,032 0,446 0,645 3,586 Akurasi 0,990 0,815 0,930 0,799 Recall 0,990 0,767 0,930 0,791 Precision 0,990 0,818 0,930 0,808 Val Loss 0,048 0,376 0,681 1155,570 Val Akurasi 1,000 0,857 0,800 0,331 Val recall 1,000 0,806 0,800 0,329 Val Precision 1,000 0,842 0,800 0,333
Hal ini disebabkan oleh penggunaan ukuran filter dari VGG 16 yang lebih kecil pada layer pertama dan kedua menyebabkan fitur yang didapatkan memiliki nilai informasi yang jauh lebih berguna dibandingkan dengan Alexnet yang menggunakan ukuran filter 11 x 11 pada layer pertama. Dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3 bahwa grafik akurasi VGG 16 sudah mencapai lebih besar dari 0,6 pada fase training dan validasi pada epoch ke 20 daripada Alexnet yang nilai validasinya baru naik pada
Gambar 2. Grafik Akurasi dan loss dari Model Modifikasi VGG 16
Gambar 3. Grafik Akurasi dan loss dari Model Alexnet
194
r
epoch sekitar 60 dikarenakan Alexnet masih overfitting dan belum dapat menggeneralisasi data dengan baik. Jika dilihat dari jumlah parameter, modifikasi VGG 16 memiliki nilai parameter yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan Alexnet sementara pada hasil evaluasi didapatkan modifikasi VGG 16 yang nilai parameternya lebih rendah memiliki nilai evaluasi yang lebih baik dibandingkan dengan Alexnet yang memiliki nilai parameter yang lebih banyak. Jika model modifikasi VGG ini dibandingkan dengan penelitian acuan [ 6 ], Untuk fase training , akurasi dari modifikasi VGG memiliki rata-rata akurasi sebesar 0,81 jika dibandingkan penelitian acuan yang akurasi traning nya sebesar 0,78 pada epoch ke 100, hasil training modifikasi pada penelitian ini memiliki nilai yang lebih tinggi dan juga untuk validasi akurasi memiliki 0.52 pada penelitian acuan sementara pada penelitian ini, modifikasi VGG memiliki rata-rata akurasi sebesar 0,85. Hal ini terpengaruh oleh penggunaan ukuran filter yang lebih kecil untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra rempah-rempah sehingga didapatkan fitur-fitur yang berguna untuk fully connected layer dapat mengklasifikasikan rempah dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Indonesia memiliki banyak sekali jenis rempah-rempah. Rempah-rempah yang ada memiliki banyak sekali kegunaan baik itu untuk aroma terapi dan Kesehatan. Akan tetapi, seiring dengan berkembangnya jaman, masyarakat semakin kesulitan dalam membedakan antara rempah yang satu dengan rempah yang lainnya. Dari banyaknya rempah yang berada di Indonesia, ternyata masyarakat Indonesia sendiri masih memiliki pengetahuan yang rendah akan rempah-rembah tersebut. Hal ini menyebabkan banyak orang bahkan petani mengalami kesusahan dalam mengenali jenis rempah terutama remaja. Untuk membantu masyarakat tersebut, model modifikasi VGG 16 dibuat untuk membantu dalam mengklasifikasikan rempah-rempah. Penelitian ini memodifikasi model VGG 16 yang memiliki jumlah layer dan parameter yang lebih kecil dari pada penelitian sebelum nya dan menguji model tersebut memiliki akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Penelitian ini menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle dengan jumlah 100 data training dan 25 data testing . Oleh sebab itu, peneliti melakukan augmentasi data agar dapat memperbanyak dataset . Untuk model modifikasi VGG 16 yang dibuat untuk melakukan klasifikasi, mendapatkan hasil evaluasi rata-rata akurasi sebesar 81%, nilai recal sebesar 76%, dan nilai precision sebesar 81% untuk fase training dan untuk fase validasi, akurasi sebesar 85%, nilai recall sebesar 80%, dan nilai precision sebesar 84%. Jadi dengan model modifikasi VGG 16 dapat disimpulkan bahwa model mampu memprediksi rempah-rempah lebih baik dari model Alexnet selain itu jika dibandingkan dengan penelitian sebelum nya, model modifikasi VGG pada penelitian ini memiliki nilai evaluasi akurasi dan loss yang lebih baik. Untuk penelitian selanjutnya, perlu dikembangkan datasets rempah yang lebih baik dan beragam dari sisi rempah-rempah yang digunakan, jumlah citra pada masing-masing kelasnya, dan citra yang memiliki keadaan-keadaan tertentu seperti citra pada saat rempah masih baru di ambil dan lainnya. Untuk model yang digunakan, masih perlu pengembangan arsitektur yang tepat agar model mampu mengklasifikasikan rempah-rempah yang memiliki kelas lebih banyak dibandingkan dengan dataset yang digunakan pada penelitian ini baik itu membuat arsitektur dengan menambahkan convolution layer ataupun menggunakan metode image processing lainnya untuk memodifikasi citra rempah agak lebih mudah di klasifikasikan.

## REFERENSI
[1] A. W. Helmalia, P. Putrid, and A. Dirpan, “Potensi Rempah-Rempah Tradisional sebagai Sumber Antioksidan Alami untuk Bahan Baku Pangan Fungsional),” Canrea Journal: Food Technology, Nutritions, and Culinary Journal , vol. 2, no. 1, pp. 26–31, 2019.
[2] Y. Robi, S. M. Kartikawati, and . Muflihati, “Etnobotani Rempah Tradisional di Desa Empoto Kabupaten Sanggau Kalimantan Barat,” Jurnal Hutan Lestari , vol. 7, no. 1, pp. 130–142, 2019.
[3] K.V. Peter, Handbook of Herbs and Spices . Elsevier Science, 2012.
[4] Liputan6dotcom, “Sulit Bedakan Rempah-Rempah Seperti Jahe, Lengkuas, Kunyit, dan Kencur? Begini Caranya,” 2018.
[5] I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu dan Rempah dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” Jurnal Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020.
[6] D. Khrisne and I. Suyadnya, “Indonesian Herbs and Spices Recognition Using Smaller VGGNet-Like Network,” 2018 Inter- national Conference on Smart Green Technology in Electrical and Information Systems (ICSGTEIS) , vol. 4, pp. 221 – 224, 2018.
[7] Kaharuddin, Kusrini, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb dan Tekstur Menggu- nakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Jurnal Informasi Interaktif , vol. 4, no. 1, pp. 17–22, 2019.
[8] R. Xin, J. Zhang, and Y. Shao, “Complex Network Classification with Convolutional Neural Network,” Tsinghua Science and Technology , vol. 25, no. 4, pp. 447–457, aug 2020.
[9] V. Atliha and D. Sesok, “Comparison of VGG and ResNet Used As Encoders for Image Captioning,” 2020 IEEE Open Confer- ence of Electrical, Electronic and Information Sciences, eStream 2020 - Proceedings , pp. 1–4, 2020.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 189 – 196
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
r 195
[10] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics , T. F. Gonzalez, Ed. Chapman and Hall/CRC, may 2007.
[11] R. Rismiyati and A. Luthfiarta, “VGG16 Transfer Learning Architecture for Salak Fruit Quality Classification,” Telematika , vol. 18, no. 1, p. 37, 2021.
[12] Y. Zhou, H. Ni, F. Ren, and X. Kang, “Face and Gender Recognition System Based on Convolutional Neural Networks,” Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2019 , pp. 1091–1095, 2019.
[13] N. Tang, H. Liu, K. Yue, W. Li, and X. Yue, “Automatic Classification for Corneal Ulcer Using A Modified VGG Network,” Proceedings - 2020 International Conference on Artificial Intelligence and Computer Engineering, ICAICE 2020 , pp. 120–123, 2020.
[14] Y. Q. Xuan Liu, Mingmin Chi, Yunfeng Zhang, “Classifying High Resolution Remote Sensing Images by Fine-Tuned VGG Deep Networks,” pp. 7141–7144, 2018.
[15] D. P. Kingma and J. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization,” in 3rd International Conference on Learning Rep- resentations, ICLR 2015 - Conference Track Proceedings . International Conference on Learning Representations, ICLR, dec
2014, pp. 1 – 15.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 189 – 196