## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 253-263 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Classification of Density and Transparency Scales of Needle Leaf Types with VGG16

## Klasifikasi Skala Kerapatan dan Transparansi Tajuk Jenis Daun Jarum dengan VGG16
Flaurensia Riahta Tarigan 1 , Rico Andrian 2 , Rahmat Safe’i 3*
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung, Indonesia
3 Program Magister Kehutanan, Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung, Indonesia
E-Mail: 1 flaurensiariahta@gmail.com, 2 rico.andrian@fmipa.unila.ac.id,
3 rahmat.safei@fp.unila.ac.id
Received Aug 12th 2023; Revised Oct 02nd 2023; Accepted Oct 26th 2023 Corresponding Author: Rahmat Safe’i

## Abstract
This article discusses the use of deep learning, specifically the VGG16 Convolutional Neural Network (CNN) architecture, to  classify  the  canopy  density  and  transparency  level  in  coniferous  trees.  This  study  collected  images  of  four  types  of coniferous  trees:  araucaria  heterophylla,  pine  merkusii,  cupressus  retusa,  and  shorea  javanica,  each  with  ten  different levels of density and transparency. Each class has 1000 images that have been labeled. The preprocessing process involves resizing, and image augmentation. Data is divided into training data (70%), validation data (10%), and testing data (20%). The  deep  learning  model  used  is  VGG16  with  predetermined  hyperparameters.  The  model  training  results  show  that VGG16 succeeded in classifying coniferous trees with good accuracy. Accuracy results reached 90.00% for pine merkusii, 92.00% for araucaria heterophylla, 96.00% for cupressus retusa, and 99.00% for shorea javanica. The evaluation results include precision, recall, and F1-score for each density and transparency class. Prediction errors mainly occur in classes with high visual similarity between images. This research proves that deep learning technology can be used to classify the canopy density and transparency level in coniferous trees. The results can be used in forest health monitoring, helping governments and related organizations in sustainable forest management.
Keyword: CNN, density, needleleaf, transparency, VGG16

## Abstrak
Artikel  ini  membahas  penggunaan deep  learning ,  khususnya  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  VGG16, untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kerapatan  dan  transparansi  tajuk  pada  pohon  jenis  daun  jarum.  Penelitian  ini mengumpulkan gambar dari empat jenis pohon daun jarum: araucaria heterophylla, pinus merkusii, cupressus retusa , dan shorea javanica , masing-masing dengan sepuluh tingkat kerapatan dan transparansi yang berbeda. Setiap jenis memiliki 1000 gambar yang telah di-label. Proses preprocessing melibatkan perubahan ukuran, dan augmentasi gambar. Data dibagi menjadi data training (70%), data validation (10%), dan data testing (20%). Model deep learning yang digunakan adalah VGG16  dengan hyperparameter yang  telah  ditentukan.  Hasil  pelatihan  model  menunjukkan  bahwa  VGG16  berhasil mengklasifikasikan  pohon  daun  jarum  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Hasil  akurasi  mencapai  90.00%  untuk pinus merkusii ,  92.00%  untuk araucaria  heterophylla ,  96.00%  untuk cupressus  retusa ,  dan  bahkan  99.00%  untuk shorea javanica .  Hasil  evaluasi  juga  mencakup precision,  recall ,  dan F1-score untuk  setiap  kelas  kerapatan  dan  transparansi. Kesalahan prediksi terutama terjadi pada kelas dengan tingkat kesamaan visual yang tinggi antar gambar. Penelitian ini membuktikan bahwa teknologi deep learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kerapatan dan transparansi tajuk pada pohon daun jarum. Hasilnya dapat digunakan dalam pemantauan kesehatan hutan, membantu pemerintah dan organisasi terkait dalam pengelolaan hutan yang berkelanjutan.
Kata Kunci: CNN, Daun Jarum, Kerapatan, Transparansi, VGG16

## 1. PENDAHULUAN
Hutan  adalah  wilayah  yang  terdiri  dari  berbagai  jenis  pohon  dan  dikelola  oleh  satu  entitas  atau organisasi dengan tujuan sesuai dengan pemilik lahan [1]. Hutan di Indonesia terbagi menjadi dua kategori, yaitu hutan sehat dan hutan tidak sehat. Keadaan kesehatan hutan tercermin melalui kemampuan ekosistem hutan untuk memenuhi kebutuhan makhluk hidup di dalamnya. Hutan dianggap sehat ketika fungsi-fungsinya tetap terjaga dan berlangsung dengan baik [2]. Kesehatan hutan dapat dipantau dengan menggunakan metode Forest  Health  Monitoring (FHM).  Parameter  yang  dipakai  dalam  FHM  diantaranya  adalah  kerapatan  tajuk ( density ),  rasio  tajuk  hidup  ( Live  Crown  Ratio ),  diameter  tajuk  ( crown  diameter ),  transparansi  tajuk ( transparancy ),  dan  mati  pucuk  ( die  back )  [3].  Kerapatan  dan  transparansi  tajuk  adalah  parameter  penting dalam menilai kesehatan hutan, di mana hutan dianggap sehat jika kerapatan tajuknya mencapai atau melebihi 55%  dan  tingkat  transparansi  berkisar  antara  0  hingga  45%.  Pengukuran  kerapatan  dan  transparansi  tajuk menggunakan  kartu  skala  dimanfaatkan  untuk  mengukur  persentase  cahaya  matahari  yang  dapat  masuk  ke dalam dan tertahan oleh tajuk pohon [4]. Biasanya, parameter ini dievaluasi secara manual oleh pengamat yang berada  di  bawah  pohon  yang  sedang  di  survei.  Penilaian  yang  dilakukan  oleh  pengamat  untuk  mengukur persentase kerapatan dan transparansi tajuk adalah seragam untuk semua jenis pohon, termasuk pohon jenis daun  jarum.  Pohon  jenis  daun  jarum  memiliki  bentuk  tumbuh  yang  cenderung  kerucut  ke  atas,  sehingga cenderung  menahan  lebih  banyak  cahaya  matahari  yang  masuk  ke  dalam  daerah  tajuk  pohon  tersebut  [5]. Implementasi dengan menggunakan kartu skala saat ini masih cenderung kurang efektif karena mengandalkan pengamatan  visual  dan  membandingkannya  dengan  kartu  skala  secara  manual.  Masalah  ini  dapat  diatasi dengan mengadopsi teknologi komputasi, salah satunya adalah menggunakan teknologi citra digital.
Teknologi  citra  digital  yang  terus  berkembang  memainkan  peran  penting  dalam  memudahkan penentuan skala kerapatan dan transparansi tajuk pohon. Tujuan utama dari penggunaan klasifikasi citra adalah untuk meningkatkan kemampuan manusia dalam memahami dan menganalisis informasi dari citra digital. [6]. Salah satu pendekatan yang sangat cocok untuk menentukan kerapatan dan transparansi tajuk pohon adalah dengan  menggunakan  metode deep  learning ,  yang  menggunakan  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN). CNN merupakan jenis jaringan saraf tiruan yang terinspirasi oleh cara pengolahan visual pada objek [7]. Arsitektur CNN memungkinkan banyak lapisan untuk menyimpan dan memproses ciri-ciri objek dalam gambar dengan efisiensi yang tinggi [8]. CNN telah menjadi salah satu model deep learning yang paling umum digunakan  dalam  klasifikasi  gambar,  deteksi  kesamaan,  dan  pengenalan  objek  [9]  .  Arsitektur  CNN  yang populer adalah Visual Geometric Group (VGG16). VGG16 terdiri dari 13 lapisan konvolusi dan 3 lapisan fully connected dengan bobot, serta mampu mengolah gambar dengan tiga saluran warna RGB ( Red, Green, and Blue ) [10]. Penelitian terdahulu terkait penggunaan arsitektur VGG16 dipakai untuk mengklasifikasikan bunga menggunakan metode VGG16. Klasifikasi bunga dengan arsitektur VGG16 memperoleh akurasi sebesar 95% pada proses training dan 91% pada proses testing . Penelitian ini mengambil dataset dari kaggle yang terdiri dari  4323  data  untuk  lima  kelas. Dataset dibagi  dengan  70%  data training , 20% data testing dan  10%  data validation [11].  Sedangkan  penelitian  terdahulu  terkait  penggunaan  kartu  skala  tersebut  digunakan  untuk menentukan  kondisi  kesehatan  hutan  di  blok  koleksi  tumbuhan  dan  satwa  Taman  Hutan  Raya  Wan  Abdul Rachman Provinsi Lampung [5].
Penelitian  ini  melibatkan  pelatihan  arsitektur  VGG16  dikarenakan  model  ini  mampu  melakukan klasifikasi hingga 14 juta citra dengan 100 kelas yang berbeda [12]. Dengan dataset yang berbeda, penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  tingkat  kerapatan  dan  transparansi  tajuk  daun  jarum berdasarkan kartu skala sebanyak empat jenis pohon yang berbeda. Setiap jenis pohon memiliki 1000 gambar, dan ada 10 tingkatan skala untuk parameter kerapatan dan transparansi, dengan rentang mulai dari 5% hingga 95%.

## 2. METODOLOGI
Setiap  tahapan  pada penelitian  ini  dijabarkan  melalui  diagram  alir  yang  menjelaskan  secara  lengkap langkah-langkah dari penelitian ini yang terdapat pada Gambar 1.

## 2.1 Pengumpulan Citra Jenis Daun Jarum
Langkah awal dalam penelitian adalah mengumpulkan gambar-gambar pohon jenis daun jarum sebagai sumber data utama. Gambar-gambar ini diperoleh dari blok tradisional Tahura WAR Kemiling serta daerah sekitar  Universitas  Lampung.  Jenis  daun  jarum  yang  dikumpulkan  berjumlah  empat  yaitu araucaria heterophylla,  pinus  merkusii,  cupressus  retusa ,  dan shorea  javanica .  Dengan  melibatkan  15  responden, penelitian  ini  memastikan  adanya  variasi  dalam  penilaian  yang  dapat  membantu  dalam  mengklasifikasikan skala kerapatan dan transparansi dengan lebih akurat.

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing data  dilakukan  guna  menyiapkan  kumpulan  data  sebelum  memasukkannya  ke  dalam tahap  pelatihan  model  [13].  Langkah-langkah  dalam preprocessing citra  daun  jarum  terdiri  dari  mengubah ukuran  dan  meningkatkan  jumlah  data.  Pada  tahap perubahan  ukuran,  citra  daun  jarum dari  semua  varietas
pohon  akan  dikurangi  ukuran  pikselnya  hingga  mencapai  dimensi  224x224  piksel [14].  Jumlah  data  dalam dataset yang  telah  dikumpulkan  masih  terbilang  kurang,  sehingga  diperlukan  augmentasi  data  untuk menambah jumlah data yang tersedia [15]. Dalam proses augmentasi data, operasi yang digunakan mencakup flip vertikal, flip horizontal , dan zoom dengan faktor 0.1. sehingga jumlah gambar pada setiap kelas mencapai 100. Dataset jenis daun jarum ini disimpan dalam Google Drive untuk memudahkan pemrosesan data dengan model yang diprogram dalam Google Colab . Dataset juga disimpan dalam komputer Tesla K80. Setiap gambar jenis pohon disimpan dalam empat folder yang berbeda berdasarkan label kelas kerapatan dan transparansinya. Mesin akan membaca dataset ini pada awal prosesnya dan kemudian memprosesnya sesuai dengan kelas yang tertera dalam setiap folder. Hasil dari preprocessing citra daun jarum dapat ditemukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Citra Jenis Daun Jarum
Kelas Kerapatan Dan Transparansi Tajuk Jenis Pohon Pinus merkusii Araucaria heterophylla Cupressus retusa Shorea javanica D5_T95 100 100 100 100 D15_T85 100 100 100 100 D25_T75 100 100 100 100 D35_T65 100 100 100 100 D45_T55 100 100 100 100 D55_T45 100 100 100 100 D65_T35 100 100 100 100 D75_T25 100 100 100 100 D85_T15 100 100 100 100 D95_T5 100 100 100 100 Total 1000 1000 1000 1000
.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.3 Pembagian Dataset
Pembagian data yang dilakukan adalah membagi data menjadi 3 bagian utama, yaitu data training , data validation dan data testing . Data training merupakan komponen kunci dalam proses melatih model. Sebanyak 70% dari jumlah total gambar akan diambil sebagai bagian dari data pelatihan [16]. Data Validation digunakan untuk  memverifikasi  kinerja model  dan  memastikan  bahwa  model  tersebut dapat bekerja  dengan baik pada data  yang  tidak  pernah  dilihat  sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini,  sebanyak  10%  dari  seluruh  gambar  akan digunakan  sebagai  data  validasi.  Proses  validasi  ini  membantu  memastikan  bahwa  model  mampu menggeneralisasi dengan baik pada data yang berbeda dari data pelatihan [17]. Data testing memiliki peran penting  dalam  evaluasi  kinerja  model  yang  telah  dilatih  [18].  Dalam  penelitian  ini,  sebanyak  20%  dari keseluruhan gambar akan digunakan sebagai data uji. Data uji ini memungkinkan untuk menguji sejauh mana model  yang  telah  dilatih  mampu  melakukan  prediksi  dengan  baik  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya, dan hasil pengujian ini membantu mengukur keakuratan dan kinerja keseluruhan dari model yang dikembangkan.

## 2.4 Model VGG16 Daun Jarum
Proses  pelatihan  model  dalam  penelitian  ini  memanfaatkan  arsitektur  VGG16.  Pelatihan  dilakukan menggunakan alat seperti Google Colab dan Jupyter Notebook dengan penyesuaian beberapa hyperparameter yang  krusial,  seperti epoch,  batch-size,  optimizer ,  dan learning-rate . Hyperparameter ini  memainkan  peran kunci  dalam  memengaruhi  keberhasilan  pelatihan  dan  pengujian  model  [19].  Nilai hyperparameter yang digunakan terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hyperparameter model

## 2.5 Hasil Akurasi Model VGG16
Hasil akurasi pelatihan model menunjukkan sejauh mana model dapat memahami dan menggeneralisasi pola dalam data [20]. Akurasi pelatihan yang tinggi mungkin menunjukkan bahwa model telah mempelajari data pelatihan dengan baik, tetapi tidak selalu mencerminkan kemampuan model untuk bekerja dengan data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion matrix diperoleh setelah proses pelatihan model pada data pelatihan dan validasi selesai. Saat menguji  model,  data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya. Evaluasi kinerja model ini dapat dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk menghitung metrik- metrik seperti akurasi ( accuracy ), F1-score , recall, dan presisi ( precision ) [21].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  hasil  dan  pembahasan  dalam  proses  klasifikasi   kerapatan dan transparansi  pada  pohon  jenis  daun  jarum  dengan  arsitektur  CNN  VGG16.  Analisis  dan  hasil  evaluasi  dari proses klasifikasi dan implementasi,  dijelaskan  dalam  bagian  ini.  Adapun  hal  utama yang  akan  dibahas dalam  bab  ini adalah  hasil akurasi dan evaluasi model pada setiap jenis pohon daun jarum.

## 3.1 Model VGG16 Daun Jarum
Model CNN VGG16 terdiri dari total 13 lapisan konvolusi, 5 lapisan pooling , 3 lapisan fully-connected , dan 1 lapisan output [22]. Dalam percobaan ini, model VGG16 memproses input layer dengan resolusi 224 x 224 piksel dan tiga saluran warna (RGB). Proses tersebut kemudian melibatkan 13 lapisan konvolusi, dan di setiap  lapisan  konvolusi,  fungsi  aktivasi  ReLU  digunakan  setelah  operasi  konvolusi.  Selain  itu,  beberapa lapisan max pooling diterapkan pada beberapa lapisan konvolusi dengan menggunakan filter 2x2. Ini berfungsi untuk  mereduksi  dimensi  spasial  dari  gambar  daun  jarum dan  pada  saat  yang  sama  membantu  mengurangi jumlah  parameter  yang  diperlukan  dalam  jaringan.  Setelah  melalui  serangkaian  lapisan  konvolusi  dan max pooling , fitur-fitur yang diambil dari gambar kemudian disambungkan ke dalam lapisan fully-connected yang terdiri  dari 4096 neuron di  setiap  lapisannya.  Lapisan output terakhir  terdiri dari  1000 neuron ,  yang  sesuai dengan jumlah kelas dalam dataset ImageNet , yang sering digunakan untuk melatih model pengenalan gambar. Lapisan output ini  biasanya  menggunakan  fungsi  aktivasi softmax untuk  menghasilkan  probabilitas  untuk setiap kelas. Arsitektur VGG16 pada daun jarum dapat dilihat pada Gambar 2.
Hyperparameter Jenis/Nilai Epoch 10 Batch-size 32 Optimizer Adam Learning-rate 0,001
Gambar 2. Arsitektur VGG16 pada jenis daun jarum

## 3.2 Hasil Akurasi Model VGG16 Daun Jarum
Dalam bagian ini akan dibahas tingkat akurasi dan loss pada empat jenis pohon daun jarum, diantaranya pinus merkusii, araucaria heterophylla, cupressus retusa , dan shorea javanica.
1. Pinus Merkusii
Model VGG16 mencapai tingkat akurasi sebesar 90.00% dalam mengklasifikasikan kelas kerapatan dan transparansi pohon pinus merkusii ketika diperlakukan dengan mesin GPU Tesla K80, dan ini dicapai dalam waktu 110.00 detik.
Gambar 3 . Grafik accuracy dan loss model VGG16 pinus merkusii dengan GPU Tesla K80
Ilustrasi di atas menunjukkan grafik akurasi dan loss yang dihasilkan selama pelatihan model VGG16 pinus merkusii dengan penggunaan GPU Tesla K80. Pada Gambar 3a, terlihat bahwa tingkat akurasi model  bersifat  fluktuatif,  walaupun  secara keseluruhan  terdapat  peningkatan yang  sedikit  dari  satu epoch ke epoch berikutnya.  Terdapat  penurunan  yang  terlihat  pada epoch ke-7,  tetapi  kemudian mengalami  peningkatan  kembali  pada epoch berikutnya.  Fluktuasi  dalam  tingkat  akurasi  selama pengujian  dianggap  wajar  karena  merupakan  bagian  dari  proses  penyesuaian  model  terhadap  data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa akurasi pada data latihan mencapai 100%, sementara data validasi mencapai akurasi sebesar 90.00%. Di sisi lain, Gambar 3b menggambarkan perubahan dalam nilai kerugian ( loss ) pada model VGG16 untuk klasifikasi pohon pinus  merkusii .  Meskipun  terjadi  penurunan  dalam  nilai loss ,  grafiknya  tidak  stabil.  Terdapat peningkatan dalam nilai loss pada epoch ke-7, ke-8, dan ke-9, namun nilai loss kembali menurun pada epoch selanjutnya.  Nilai  akhir loss pada  data pelatihan  adalah  sekitar  2.11%,  sedangkan  pada  data validasi mencapai sekitar 34.63%. Secara keseluruhan, grafik dari model VGG16 yang menggunakan GPU  Tesla  K80  menunjukkan  variasi  yang  tidak  terlalu  signifikan  dari  satu epoch ke epoch berikutnya.
2. Araucaria Heterophylla
Model VGG16 untuk klasifikasi pohon araucaria heterophylla dalam menentukan kelas kerapatan dan  transparansi,  saat  dijalankan  menggunakan  mesin  GPU  Tesla  K80,  mencapai  tingkat  akurasi sebesar 92.00% dalam waktu 85.00 detik.
Gambar 4 . Grafik accuracy dan loss model VGG16 araucaria heterophylla dengan GPU Tesla K80
Ilustrasi  dalam  Gambar  4  menggambarkan  grafik  akurasi  dan loss selama  proses  pelatihan  model VGG16 untuk klasifikasi kelas kerapatan dan transparansi pohon araucaria heterophylla menggunakan GPU Tesla K80. Dalam Gambar 4a, terlihat bahwa tingkat akurasi model hampir konstan, walaupun secara  keseluruhan  terjadi  peningkatan  yang  sedikit  dari  satu epoch ke epoch berikutnya.  Terjadi penurunan pada grafik pada epoch 6, 7, dan 9, tetapi kemudian mengalami peningkatan kembali pada epoch berikutnya,  hingga  mencapai epoch 10.  Variasi  tingkat  akurasi  yang  naik  dan  turun  selama pelatihan  dianggap  sebagai  bagian  yang  normal  karena  model  sedang  beradaptasi  dengan  data  yang belum pernah dilihat sebelumnya. Akurasi pada data pelatihan mencapai 100%, sementara data validasi mencapai  akurasi  sebesar  92.00%.  Sementara  itu,  Gambar  4b  menunjukkan  perubahan  dalam  nilai kerugian ( loss ) pada model VGG16 untuk klasifikasi pohon araucaria heterophylla . Meskipun terjadi penurunan dalam grafik, namun kerugian tidak stabil. Terdapat peningkatan pada nilai loss pada epoch 6, yang kemudian mengalami penurunan pada epoch selanjutnya, namun kembali meningkat pada epoch 10.  Nilai  akhir  dari loss pada  data  pelatihan  adalah  sekitar  0.89%,  sedangkan  pada  data  validasi mencapai sekitar 21.86%.
3. Cupressus Retusa
Model arsitektur VGG16 yang diterapkan pada klasifikasi kerapatan dan transparansi pohon cupressus retusa , saat dijalankan menggunakan mesin GPU Tesla K80, berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 96.00% dalam waktu 95.00 detik.
Gambar 5 . Grafik accuracy dan loss model VGG16 cupressus retusa , dengan GPU Tesla K80
Ilustrasi pada Gambar 5 menggambarkan grafik akurasi dan loss selama proses pelatihan model VGG16 untuk mengenali persentase kerapatan dan transparansi pohon cupressus retusa dengan menggunakan GPU Tesla K80. Dalam Gambar 5a, terlihat bahwa tingkat akurasi model tidak konsisten, meskipun secara keseluruhan terjadi peningkatan yang sedikit dari satu epoch ke epoch berikutnya. Grafik tetap stabil  dalam  rentang epoch 3  hingga epoch 10.  Variabilitas  dalam  tingkat  akurasi  selama  pengujian dianggap  wajar  karena  merupakan  bagian  dari  proses  penyesuaian  model  terhadap  data  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Akurasi  pada  data  pelatihan  mencapai  100%,  sementara  data  validasi mencapai  akurasi  sekitar  96.00%.  Di  sisi  lain,  Gambar  5b  menggambarkan  perubahan  dalam  nilai kerugian (l oss ) pada model VGG16 untuk pohon cupressus retusa . Meskipun terjadi penurunan dalam grafik,  nilai  kerugian  tidak  stabil.  Terdapat  peningkatan  loss  pada epoch 9,  yang  kemudian  turun kembali pada epoch berikutnya. Nilai akhir loss pada data pelatihan adalah sekitar 1.18%, sedangkan pada data validasi mencapai sekitar 12.83%.
4. Shorea Javanica
Model  VGG16  yang  diterapkan  pada  klasifikasi  kerapatan  dan  transparansi  pada  pohon shorea javanica ,  saat  dijalankan  dengan  menggunakan  mesin  GPU  Tesla  K80,  berhasil  mencapai  tingkat akurasi sebesar 99.00% dalam waktu 100.00 detik.
Gambar 6 . Grafik accuracy dan loss model VGG16 shorea javanica , dengan GPU Tesla K80
Gambar 6 menggambarkan grafik akurasi dan kerugian selama proses pelatihan model VGG16 untuk mengenali  kerapatan  dan  transparansi  pada  pohon shorea  javanica menggunakan  GPU  Tesla  K80. Dalam Gambar 6a, terlihat bahwa tingkat akurasi model tidak konsisten, meskipun secara keseluruhan terjadi peningkatan yang sedikit dari satu epoch ke epoch berikutnya. Stabilitas dalam grafik terlihat mulai  dari epoch 3  hingga epoch 10.  Akurasi  pada  data  pelatihan  mencapai  100%,  sementara  data validasi mencapai akurasi sekitar 99.00%. Sementara itu, Gambar 6b menggambarkan perubahan dalam nilai  kerugian  ( loss )  pada  model  VGG16  untuk  pohon  shorea  javanica.  Meskipun  terjadi  penurunan dalam  grafik,  nilai  kerugian  tidak  konsisten.  Terdapat  peningkatan  loss  pada epoch 5  dan  8,  yang kemudian turun kembali pada epoch berikutnya. Nilai akhir dari loss pada data pelatihan adalah sekitar 0.11%, sedangkan pada data validasi mencapai sekitar 2.35%.

## 3.3 Evaluasi Model VGG16 Daun Jarum
Evaluasi model mencakup confusion matrix pada citra empat jenis pohon jenis daun jarum berdasarkkan kelas kerapatan dan transparansi daun jarum.
1. Confusion Matrix Pinus Merkusii
Tingkat akurasi pengujian model VGG16 dalam menentukan kerapatan dan transparansi pada pohon pinus merkusii di mesin Tesla K80 adalah sekitar 91%. Informasi tentang nilai dari confusion matrix untuk klasifikasi kerapatan dan transparansi pohon pinus merkusii dapat ditemukan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Precision, Recall, F1-score Arsitektur VGG16 Pohon Pinus merkusii
Kelas Kerapatan dan Transparansi Daun Jarum Hasil Precision Recall F1-score D5,T95 100% 84.00% 91.00% D15,T85 72.00% 87.00% 79.00% D25,T75 90.00% 96.00% 83.00% D35,T65 79.00% 92.00% 85.00% D45,T55 100% 100% 100% D55,T45 100% 95.00% 98.00% D65,T35 90.00% 90.00% 90.00% D75,T25 85.00% 100% 92.00% D85,T15 100% 90.00% 95.00% D95,T5 94.00% 76.00% 84.00% Accuracy 91.00% Error 9.00%
Tabel di atas memaparkan nilai precision , recall , dan f1-score dari arsitektur VGG16 yang digunakan untuk mengklasifikasikan nilai kerapatan dan transparansi pada pohon pinus merkusii . Precision terbaik terjadi  pada  kelas  dengan  tingkat  kerapatan  5,  45,  55,  dan  85,  yang  mencapai  100%.  Sementara  itu, precision terendah  terjadi  pada  kelas  dengan  tingkat  kerapatan  15,  yaitu  sebesar  72.00%.  Hasil  ini muncul karena ada 5 kasus false positive (FP) pada kelas kerapatan 15 yang seharusnya termasuk dalam kelas kerapatan 5, 2 FP pada kelas kerapatan 35, dan 1 FP pada kelas kerapatan 65. Recall tertinggi ditemukan  pada  kelas  dengan  tingkat  kerapatan  45  dan  75,  mencapai  100%.  Sementara  itu, recall terendah terjadi pada kelas dengan tingkat kerapatan 95, yaitu sebesar 76.00%. Ini disebabkan oleh 5
false negative (FN) pada kelas kerapatan 95 yang seharusnya termasuk dalam kelas kerapatan 25 dan 2 FN pada kelas kerapatan 75. F1-score tertinggi ditemukan pada kelas kerapatan 45, sementara nilai F1- score terendah terdapat pada kelas kerapatan 15.
2. Confusion Matrix Araucaria Heterophylla
Tingkat akurasi pengujian model VGG16 dalam menentukan kerapatan dan transparansi pada pohon araucaria  heterophylla di  mesin  Tesla  K80  adalah  sekitar  93.00%.  Informasi  tentang  nilai  dari confusion  matrix untuk  klasifikasi  kerapatan  dan  transparansi  pohon araucaria  heterophylla dapat ditemukan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Precision, Recall, F1-score Arsitektur VGG16 Pohon Araucaria Heterophylla
Kelas Kerapatan dan Transparansi Daun Jarum Hasil Precision Recall F1-score D5,T95 93.00% 100% 96.00% D15,T85 65.00% 73.00% 69.00% D25,T75 100% 96.00% 98.00% D35,T65 96.00% 100% 98.00% D45,T55 100% 100% 100% D55,T45 88.00% 67.00% 76.00% D65,T35 100% 90.00% 95.00% D75,T25 100% 100% 100% D85,T15 83.00% 95.00% 89.00% D95,T5 100% 100% 100% Accuracy 93.00% Error 7.00%
Tabel di atas memperlihatkan nilai precision , recall , dan f1-score dari arsitektur VGG16 pada klasifikasi kerapatan dan transparansi pohon araucaria heterophylla . Precision terbaik diperoleh oleh kelas dengan kerapatan 25, 45, 65, 75, dan 95, mencapai 100%. Sementara itu, precision terendah terdapat pada kelas dengan kerapatan 15, yaitu sekitar 65.00%. Hal ini disebabkan oleh adanya 6 kasus false positive (FP) pada kelas kerapatan 15 yang seharusnya termasuk dalam kelas kerapatan 55 (4 FP) dan kelas kerapatan 65 (2 FP). Recall tertinggi ditemukan pada kelas dengan kerapatan 5, 35, 45, 75, dan 95, mencapai 100%. Sementara itu, recall terendah terjadi pada kelas dengan kerapatan 55, yaitu sekitar 67.00%. Hal ini  disebabkan  oleh  adanya  7  kasus false  negative (FN)  pada  kelas  kerapatan  55  yang  seharusnya termasuk dalam kelas kerapatan 15 (4 FN) dan kelas kerapatan 85 (3 FN). F1-score tertinggi terdapat pada kelas kerapatan 45, 75, dan 95, sementara nilai F1-score terendah terjadi pada kelas kerapatan 15.
3. Confusion Matrix Cupressus Retusa
Tingkat akurasi pengujian model VGG16 dalam menentukan kerapatan dan transparansi pada pohon cupressus  retusa di  mesin  Tesla  K80  adalah  sekitar  95.00%.  Informasi  tentang  nilai  dari confusion matrix untuk  klasifikasi  kerapatan  dan  transparansi  pohon cupressus  retusa dapat  ditemukan  dalam Tabel 5.
Tabel 5. Precision, Recall, F1-score Arsitektur VGG16 Pohon Cupressus Retusa
Kelas Kerapatan dan Transparansi Daun Jarum Hasil Precision Recall F1-score D5,T95 91.00% 80.00% 85.00% D15,T85 100% 93.00% 97.00% D25,T75 93.00% 100% 96.00% D35,T65 96.00% 100% 98.00% D45,T55 100% 100% 100% D55,T45 100% 100% 100% D65,T35 100% 95.00% 98.00% D75,T25 92.00% 100% 96.00% D85,T15 83.00% 90.00% 86.00% D95,T5 100% 95.00% 98.00% Accuracy 95.00% Error 5.00%
Tabel  di  atas  menggambarkan  nilai precision , recall ,  dan f1-score dari  arsitektur  VGG16  pada klasifikasi  kerapatan  dan  transparansi  pohon cupressus  retusa . Precision memiliki  tingkat  tertinggi hampir pada seluruh kelas, yakni sekitar 100%, kecuali pada kelas dengan tingkat kerapatan 5, 25, 35,
75,  dan  85. Precision terendah  terdapat  pada  kelas  kerapatan  85,  yaitu  sekitar  83.00%.  Hal  ini disebabkan oleh adanya 4 kasus false positive (FP) pada kelas kerapatan 85, yang seharusnya termasuk dalam kelas kerapatan 5 (3 FP) dan kelas kerapatan 65 (1 FP). Recall tertinggi ditemukan pada sebagian besar kelas, mencapai sekitar 100%, kecuali pada kelas dengan tingkat kerapatan 5, 15, 65, 85, dan 95. Recall terendah terjadi pada kelas dengan tingkat kerapatan 5, yaitu sekitar 80.00%. Ini disebabkan oleh adanya  5  kasus false  negative (FN)  pada  kelas  kerapatan  5  yang  seharusnya  termasuk  dalam  kelas kerapatan  25  (2  FN)  dan  kelas  kerapatan  85  (3  FN).  Nilai F1-score tertinggi  terdapat  pada  kelas kerapatan 45 dan 55, mencapai sekitar 100%. Sementara itu, nilai F1-score terendah terjadi pada kelas kerapatan 5, yakni sekitar 85.00%.
4. Confusion Matrix Shorea Javanica
Tingkat akurasi pengujian model VGG16 dalam menentukan kerapatan dan transparansi pada pohon shorea javanica di mesin Tesla K80 adalah sekitar 99.00%. Informasi mengenai nilai dari confusion matrix untuk  klasifikasi  kerapatan  dan  transparansi  pohon shorea  javanica dapat  ditemukan  dalam Tabel 6.
Tabel 6. Precision, Recall, F1-score Arsitektur VGG16 Pohon Shorea Javanica
Kelas Kerapatan dan Transparansi Daun Jarum Hasil Precision Recall F1-score D5,T95 100% 100% 100% D15,T85 100% 100% 100% D25,T75 96.00% 100% 98.00% D35,T65 100% 100% 100% D45,T55 100% 100% 100% D55,T45 100% 100% 100% D65,T35 100% 100% 100% D75,T25 100% 100% 100% D85,T15 100% 100% 100% D95,T5 100% 95.00% 98.00% Accuracy 99.00% Error 1.00%
Tabel di atas menampilkan nilai precision , recall , dan f1-score dari arsitektur VGG16 dalam klasifikasi kerapatan dan transparansi pohon shorea javanica . Precision memiliki tingkat tertinggi pada sebagian besar  kelas,  yaitu  sekitar  100%,  kecuali  pada  kelas  dengan  tingkat  kerapatan 25. Precision terendah terjadi pada kelas kerapatan 25, yaitu sekitar 96.00%. Ini disebabkan oleh adanya 1 kasus false positive (FP)  pada  kelas  kerapatan  5,  yang  seharusnya  termasuk  dalam  kelas  kerapatan  95. Recall tertinggi ditemukan  pada  hampir  semua  kelas,  mencapai  sekitar  100%,  kecuali  pada  kelas  dengan  tingkat kerapatan  95. Recall terendah  terjadi  pada  kelas  dengan  kerapatan  95,  yaitu  sekitar  95.00%.  Hal  ini disebabkan oleh adanya 1 kasus false negative (FN) pada kelas kerapatan 95 yang seharusnya termasuk dalam kelas kerapatan 25.  Nilai F1-score tertinggi ditemukan pada hampir semua kelas kerapatan, yaitu sekitar  100%,  kecuali  pada  kelas  kerapatan  25  dan  95.  Nilai F1-score terendah  terjadi  pada  kelas kerapatan 25 dan 95, yaitu sekitar 98.00%.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini identifikasi skala kerapatan dan transparansi tajuk dengan empat jenis daun jarum berhasil dilakukan dengan baik menggunakan arsitektur VGG16 dengan perwakilan hyperparameter tertentu. Hasil akurasi yang didapatkan oleh arsitektur VGG16 dengan menggunakan mesin tesla K80 terhadap gambar pohon daun jarum pinus merkusii sebesar 90.00%, pada pohon araucaria heterophylla sebesar 92.00%, pada pohon cupressus  retusa sebesar  96.00%,  dan  pada  pohon shorea  javanica sebesar  99.00%. Hasil  analisis misklasifikasi pada arsitektur VGG16 dengan citra pohon pinus merkusii sebanyak 19 citra, dengan citra pohon araucaria heterophylla sebanyak 15 citra, dengan citra pohon cupressus retusa sebanyak 10 citra, dan dengan citra  pohon shorea  javanica sebanyak  1  citra.  Terjadinya  misklasifikasi  dikarenakan  adanya  citra  yang memiliki  pola  dan  posisi  yang  serupa.  Nilai  ketepatan  model  dalam  memprediksi  kelas  kerapatan  dan transparansi pada empat jenis daun jarum ( precision ) dan nilai efektivitas pencarian data uji dalam menemukan kelas kerapatan dan transparansi pada empat jenis daun jarum ( recall ), menggunakan augmentasi flip vertical , flip horizontal , dan zoom menghasilkan rata-rata precision dan recall masing masing sebesar 91.00% pada citra pinus merkusii , untuk citra araucaria heterophylla menghasilkan rata-rata precision dan recall masing masing sebesar 92.50% dan 92.10%, untuk citra cupressus retusa menghasilkan rata-rata precision dan recall
masing masing sebesar 95.50% dan 95.30%, dan untuk citra shorea javanica menghasilkan rata-rata precision dan recall masing masing sebesar 99.60% dan 99.50%.

## REFERENSI
[1] D. Pertiwi, R. Safe, and H. Kaskoyo, “Identifikasi Kondisi Kerusakan Pohon Menggunakan Metode Forest Health Monitoring di Tahura WAR Provinsi Lampung Identification of Tree Damage Condition Using the Forest Health Monitoring Method at Tahura WAR Lampung Province,” J. Perenn. , vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2019, [Online]. Available: http://journal.unhas.ac.id/index.php/perennial
[2] R. Safe’i, A. Darmawan, H. Kaskoyo, and C. F. G. Rezinda, “Analysis of Changes in Forest Health Status Values in Conservation Forest (Case Study: Plant and Animal Collection Blocks in Wan Abdul Rachman Forest Park (Tahura WAR)),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1842, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1842/1/012049.
[3] R.  Safe’i,  C.  Wulandari,  and  H.  Kaskoyo,  “Forest  Health  Assessment  of  Various  Forest  Types  in Lampung  Province  (in  Bahasa :  Penilaian  Kesehatan  Hutan  pada  Berbagai  Tipe  Hutan  di  Provinsi Lampung),” J. Sylva Lestari , vol. 7, no. 1, pp. 95–109, 2019.
[4] Supriyanto and T. Iskandar, “Penilaian Kesehatan Kebun Benih Semai Pinus Merkusii Dengan Metode FHM (Forest Health Monitoring) di KPH Sumedang Health Assessment for Seedling Seed Orchard of Pinus merkusii Using FHM (Forest Health Monitoring) Method in KPH Sumedang,” J. Trop. Silvic. , vol. 9, no. 2, pp. 99–108, 2019, doi: 10.29244/j-siltrop.9.2.99-108.
[5] D. Pertiwi, R. Safe’i, and H. Kaskoyo, “Kesehatan Hutan Di Blok Koleksi Tumbuhan Dan/Atau Satwa Tahura  Wan  Abdul  Rachman  Provinsi  Lampung,” J.  Hutan  Trop. ,  vol.  8,  no.  3,  p.  251,  2020,  doi: 10.20527/jht.v8i3.9623.
[6] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan  Rempah  Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[7] A. S. Almryad and H. Kutucu, “Automatic identification for field butterflies by convolutional neural networks,” Eng.  Sci.  Technol.  an  Int.  J. ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  189–195,  2020,  doi: 10.1016/j.jestch.2020.01.006.
[8] M. Tripathi, “Analysis of Convolutional Neural Network based Image Classification Techniques,” J. Innov. Image Process. , vol. 3, no. 2, pp. 100–117, 2021, doi: 10.36548/jiip.2021.2.003.
[9] M. Fasounaki, E. B. Yüce, S. Öncül, and G. Ince, “CNN-based Text-independent Automatic Speaker Identification Using Short Utterances,” Proc. - 6th Int. Conf. Comput. Sci. Eng. UBMK 2021 , vol. 01, pp. 413–418, 2021, doi: 10.1109/UBMK52708.2021.9559031.
[10] M. A. Hasan, Y. Riyanto, and D. Riana, “Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  218–223,  2021,  doi: 10.14710/jtsiskom.2021.14013.
[11] C. Narvekar and M. Rao, “Flower classification using CNN and transfer learning in CNN-Agriculture Perspective,” Proc.  3rd  Int.  Conf.  Intell.  Sustain.  Syst.  ICISS  2020 ,  pp.  660–664,  2020,  doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9316030.
[12] H.  Wang,  “Garbage  recognition  and  classification  system  based  on  convolutional  neural  network vgg16,” Proc.  -  2020  3rd Int.  Conf.  Adv.  Electron.  Mater. Comput.  Softw.  Eng.  AEMCSE  2020 , pp. 252–255, 2020, doi: 10.1109/AEMCSE50948.2020.00061.
[13] S. Tang, S. Yuan, and Y. Zhu, “Data Preprocessing Techniques in Convolutional Neural Network Based on Fault Diagnosis towards Rotating Machinery,” IEEE Access , vol. 8, pp. 149487–149496, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3012182.
[14] J. Sanjaya and M. Ayub, “Augmentasi Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random Crop,  Rotate,  dan  Mixup,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  311–323,  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[15] C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J. Big Data , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[16] L. Alzubaidi et al. , Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future  directions ,  vol.  8,  no.  1.  Springer  International  Publishing,  2021.  doi:  10.1186/s40537-021- 00444-8.
[17] A.  E.  Maxwell,  T.  A.  Warner,  and  L.  A.  Guillén,  “Accuracy  assessment  in  convolutional  neural network-based  deep  learning remote  sensing  studies—part 2:  Recommendations  and  best  practices,” Remote Sens. , vol. 13, no. 13, 2021, doi: 10.3390/rs13132591.
[18] R. Ramadhan, I. Fibriani, and W. Cahyadi, “Application of Microexpressions to Recognize Kinship Using  Extreme  Learning  Machine  Penerapan  Microexpressions  untuk  Mengenali  Hubungan Kekerabatan  Menggunakan  Extreme  Learning  Machine,”  vol.  1,  no.  October,  pp.  162–169,  2021, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/101
[19] R. Andonie and A. C. Florea, “Weighted random search for CNN hyperparameter optimization,” Int. J.
Comput. Commun. Control , vol. 15, no. 2, pp. 1–11, 2020, doi: 10.15837/IJCCC.2020.2.3868.
[20] R. J. Gunawan, B. Irawan, and C. Setianingsih, “Pengenalan Ekspresi Wajah Berbasis Convolutional Neural Network Dengan Model Arsitektur VGG16,” Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 6442–6454, 2021.
[21] H. Iwata, Y. Hayashi, A. Hasegawa, K. Terayama, and Y. Okuno, “Classification of scanning electron microscope images of pharmaceutical excipients using deep convolutional neural networks with transfer learning,” Int. J. Pharm. X , vol. 4, no. August, p. 100135, 2022, doi: 10.1016/j.ijpx.2022.100135.
[22] R.  Windiawan,  A.  Suharso,  and  S.  Artikel,  “Identifikasi  Penyakit  pada  Daun  Kopi  Menggunakan Metode Deep Learning VGG16,” J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 9–16, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.35891/explorit