## Klasifikasi Jenis Cacat Kulit Menggunakan SMOTE-GoogLeNet
Alifia Revan Prananda a,1 , Eka Legya Frannita b,2,* , Erlita Pramitaningrum b,3 , Anwar Hidayat b,4 , Wawan Budi Setiawan b,5 , Nunik Purwaningsih b,6
a Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Tidar, Magelang 56116, Indonesia
b Program Studi Teknologi Pengolahan Produk Kulit, Politeknik ATK Yogyakarta, Yogyakarta 55188, Indonesia
1 revan@untidar.ac.id; 2 eka.legya@atk.ac.id *; 3 erlita.pramitaningrum@atk.ac.id; 4 anwar@atk.ac.id; 5 wbsetiawan@atk.ac.id; 6 nunik@atk.ac.id; * Koresponsendi penulis
Naskah Menerima 26/4/2024, Revisi 22/5/2024, Diterima 29/5/2024

## Abstract
Deep  learning has  been  proven  to be  able  to provide  significant  contributions  to  several  fields,  including industry.  It  has  also  been  proven  that  it  has  resulted  in  an  outstanding  performance  for  classification, detection,  and  even  segmentation  processes.  In  the  leather  industry,  it  also  successfully  gave  valuable results, especially for the leather defect inspection process. However, despite its outstanding performance, it  remained  a  drawback  because  it  produced  insignificant  results  if  employed  in  a  small  or  imbalanced dataset. This research work focuses on the analysis of the implementation of the data balancing method for improving  the  performance  of  the  deep  learning  method  for  classifying  the  types  of  leather  defects.  This research  work  was  done  by  employing  two  processes.  In  the  first  step,  we  utilized  the  data  balancing method  to  balance  the  data  proportion.  In  the  next  step,  we  employed  GoogLeNet  as  a  deep  learning architecture for training and testing processes. Our experiment was conducted in two scenarios. The first scenario  was  done  by  using  the  original  dataset.  Whereas  the  second  scenario  was  accomplished  by utilizing  the  data  balancing  method  before  training  and  testing.  According  to  the  experiment  results, implementing  the  data  balancing  method  successfully  increased  the  performance  of  the  deep  learning method by more than 15%. It can be inferred that the proportion or the number of data strongly affected the performance of deep learning models.
Keywords: classification, data balancing method, deep learning, GoogLeNet, leather defect

## Abstrak
Deep Learning telah terbukti dapat memberikan kontribusi yang signifikan pada berbagai bidang, termasuk di bidang industri. Deep learning juga telah terbukti  memberikan  hasil  yang  sangat baik untuk klasifikasi, deteksi, bahkan proses segmentasi. Dalam industry kulit, deep learning juga telah sukses memberikan hasil yang berharga, utamanya pada proses inspeksi cacat kulit. Meskipun demikian, masih terdapat kekurangan yaitu masih memberikan hasil yang kurang baik ketika dibuat menggunakan dataset yang sedikit atau tidak seimbang.  Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  penerapan  data  balancing  method  untuk  meningkatkan performa  dari  metode  deep  learning  dalam  klasifikasi  jenis  cacat  kulit.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  dua  langkah.  Langkah  pertama,  dilakukan  data  balancing  method  untuk  menyeimbangkan proporsi  data.  Langkah  selanjutnya,  penelitian  ini  menggunakan  GoogLeNet  sebagai  arsitektur  deep learning untuk proses training dan testing. Eksperimen ini dilakukan menggunakan dua skenario. Skenario pertama dilakukan menggunakan dataset original. Sementara skenario kedua dilakukan menggunakan data balancing  method  sebelum  proses  training  dan  testing  dilakukan.  Berdasarkan  hasil  eksperimen, implementasi dari data balancing  method berhasil  meningkatkan performa deep learning hingga lebih dari 15%.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  proporsi  dari  jumlah  data  sangat  berpengaruh terhadap performa dari model deep learning.
Kata kunci: klasifikasi, data balancing method, deep learning, GoogLeNet, cacat kulit
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 23-32

## 1. Pendahuluan
Penggunaan  bahan  kulit  telah  dimulai  sejak  lima  ribu  tahun  yang  lalu.  Pada  generasi  tersebut  orang  mulai menggunakan pakaian kulit untuk melindungi diri dari angin dan dingin. Di pertengahan abad ke dua puluh, dengan  meningkatnya  kesejahteraan  dan  perkembangan  berbagai  sumber  daya  diiringi  dengan berkembangnya inovasi teknologi dimana saat sudah mulai memasuki era digitalisasi, banyak negara secara bertahap membentuk sistem pemrosesan kulit yang lebih besar di industri penyamakan kulit. Sejak saat itu, kulit menjadi material eksterior yang populer di berbagai aplikasi, seperti sepatu, pakaian, furniture, aksesoris mobil, dan lain-lain [1][2].
Perkembangan fashion dengan bahan dasar kulit saat ini telah mengalami berbagai macam perubahan dan  perkembangan.  Proses  tersebut  dipengaruhi  oleh  berbagai  macam  hal  seperti  adanya  inovasi  desain. Seiring  dengan  perkembangan  jaman,  pola  desain  juga  ikut  berkembang  baik  dari  sisi  permainan  warna, modifikasi pola hingga tekstur. Hal ini juga mempengaruhi tren fashion dengan bahan dasar kulit yang juga ikut semakin berkembang luas. Selain adanya fenomena tren yang semaki berkembang, dukungan teknologi mutakhir  juga  menjadi  salah  satu  factor  yang  sangat  mempengaruhi  proses  perkembangan  fashion.  Dalam fashion dengan bahan dasar kulit, dukungan teknologi sangat memberikan dampak positif untuk proses bisnis pembuatan  produk.  Dengan  adanya  teknologi,  proses  pembuatan  produk  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien. Beberapa factor tersebut pada akhirnya mempengaruhi proses perkembangnya life style masyarakat luas [3].
Proses pengolahan kulit hingga menjadi komoditas material eksterior mencakup beberapa proses dari kulit mentah hingga menjadi kulit. Kulit merupakan kulit matang yang sudah siap untuk diolah menjadi suatu produk seperti busana, sepatu, tas hingga aksesoris yang lain. Proses pengolahan ini pada dasarnya mencakup beberapa  tahap  antara  lain  pembuatan  raw  material,  proses  penyamakan,  proses  uji  kualitas  kulit,  proses produksi.  Setiap  proses  memiliki  peran  yang  sangat  penting.  Namun,  penelitian  ini  fokus  pada  proses  uji kualitas  kulit.  Hal  ini  dikarenakan  untuk  proses-proses  yang  lain  sudah  banyak  didukung  dengan  alat-alat otomatis. Sedangkan untuk proses uji kualitas kulit masih menggunakan cara tradisional. Saat ini, proses uji kualitas  kulit  dilakukan  dengan  cara  pengamatan  secara  langsung  oleh  ahli-ahli  atau  orang  dengan pengalaman yang cukup lama. Hal yang diamati antara lain adalah luas kulit, jumlah cacat, jenis cacat, dan luas  cacat.  Hasil  uji  kualitas  kulit  ini  nantinya  akan  menentukan  jenis  artikel  atau  produk  yang  tepat  untuk kulit  tersebut.  Sebagai  contoh  misal  kulit  dengan  luas  bersih  (luas  tanpa  cacat)  5  feet  maka  hanya  bisa digunakan untuk produk seperti tas. Untuk kulit dengan luas bersih 3 feet maka hanya bisa digunakan untuk produk-produk berukuran kecil seperti dompet, clutch dan sebagainya [2].
Dari  proses  uji  kualitas  kulit  ini,  proses  mengidentifikasi  jenis  cacat  kulit  merupakan  proses  yang paling  beresiko  karena  membutuhkan  ketelitian,  pengalaman  dan  waktu  yang  cukup  lama.  Bahkan  di beberapa  negara,  untuk  dapat  menguji  kualitas  kulit  diperlukan  sertifikat  keahlian  tersebut.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  proses  tersebut  merupakan  proses  yang  sangat  penting,  sebab  jika  terjadi  kesalahan dalam mengenali cacat pada kulit maka kulit tidak dapat digunakan untuk membuat produk. Akibatnya, hal tersebut  akan  merugikan  perusahaan.  Melihat  hal  tersebut,  proses  uji  kualitas  kulit  yang  dilakukan  dengan cara manual tentunya dapat mengurangi efektivitas dan efisiensi dimana proses yang masih dilakukan secara manual  tentunya  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  dan  memerlukan  keahlian.  Di  samping  itu,  proses yang  manual  juga  beresiko  memberikan  hasil  yang  subjektif  karena  hasil  pemeriksaan  yang  manual  sangat tergantung  terhadap  kemampuan  dan  pengalaman  pemeriksa.  Perbedaan  pendapat  antar  pemeriksa  atau evaluator juga mungkin terjadi [4][5].
Menanggapi  permasalahan  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  metode  alternatif  yang  dapat mengidentifikasi  cacat  kulit  secara  lebih  objektif.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kemajuan  artificial intelligence (AI) telah berhasil menunjukkan penerapan praktisnya dalam melakukan deteksi secara visual di berbagai sektor industri. AI juga terbukti mampu memberikan hasil yang sangat signifikan dalam melakukan deteksi  maupun  klasifikasi  objek  [6][7][8].  Artificial  intelligence  merupakan  teknologi  mutakhir  yang terbukti  memberikan  perfoma  luar  biasa  di  berbagai  kasus.  Beberapa  tahun  terakhir,  object  detection  and classification  merupakan  pendekatan  popular  yang  sering  dimanfaatkan  peneliti  untuk  menyelesaikan berbagai kasus. Penelitian ini mengusulkan penggunakan metode deep learning untuk mengidentifikasi jenis- jenis cacat pada kulit. Deep learning bekerja dengan cara mengekstrak ciri dari citra digital yang diinputkan ke  dalam  model  dan  menganalisis  ciri  tersebut  guna  melakukan  identifikasi  jenis  kelas  dari  objek  yang dikenali.  Deep  learning  sangat  efektif  untuk  mengekstrak  data  dengan  fitur  yang  kompleks.  Deep  learning juga sangat handal untuk mengekstrak data dalam jumlah besar. Melihat karakteristik dan prinsip kerja deep learning, metode ini sangat cocok dikembangkan pada kasus yang diusulkan. Hal tersebut dikarenakan jenis cacat pada kulit memiliki ciri atau fitur yang kompleks. Untuk dapat mengenali karakteristik yang kompleks tersebut  diperlukan  metode  yang  handal  agar  kesalahan  deteksi  dapat  diminimalisir  sekecil  mungkin. Sehingga, metode deep learning memiliki potensi yang sangat besar untuk digunakan dalam mengidentifikasi jenis-jenis cacat pada kulit secara otomatis. Dengan adanya model deteksi otomatis, maka proses identifikasi cacat kulit yang sebelumnya dilakukan secara manual dapat dilakukan secara lebih cepat dan terukur. Hal ini tentunya juga dapat meningkatkan produktivitas [9][10][11].
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 23-32
Penelitian-penelitian  terdahulu  telah  menunjukkan  bahwa  deep  learning  memiliki  kinerja  yang  sangat handal  dalam  mengklasifikasikan  maupun  mendeteksi  objek.  Namun,  penggunaan  deep  learning  untuk mengklasifikasikan maupun mendeteksi objek masih memiliki kelemahan, terutama pada eksperimen dengan data sedikit maupun data yang memiliki distribusi tidak seimbang. Kondisi ini dapat menurunkan kinerja deep learning  dalam  mengenali  karakteristik  data.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  metode  klasifikasi  yang  berfungsi  untuk  membedakan  jenis-jenis  cacat  pada  kulit menggunakan pendekatan deep learning. Adapun kontribusi yang dilakukan dalam penelitian ini antara lain:
1. Mengaplikasikan data balancing  method untuk  meningkatkan performa arsitektur deep learning  yang dikembangkan.
2. Melakukan studi komparatif terhadap penggunaan data balancing method pada kasus klasifikasi jenis cacat pada kulit yang diusulkan.

## 2. Penelitian yang relevan
Penelitian  mengenai  data  balancing  method  telah  banyak  dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  terdahulu. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  dkk  tentang  pemanfaatan  SMOTE  dalam  kasus  vehicle  recognition menggunakan  multi layer perceptron. Pada penelitian ini,  SMOTE digunakan  untuk  menyeimbangkan data. Penelitian ini berhasil  memperoleh akurasi sebesar 86,02%  [12]. Penelitian  yang dilakukan oleh Okky dkk, tentang  pemanfaatan  machine  learning  untuk  memprediksi  penyakit  liver.  Penelitian  ini  menggunakan metode  support  vector  machine  dan  logistic  regression  yang  dikombinasikan  dengan  metode  PCA  sebagai feature  extractor.  Dalam  penelitian  ini  juga  diterapkan  proses  akuisisi  data  yang  bertujuan  untuk menyeimbangkan jumlah data. Metode yang digunakan dalam proses tersebut adalah metode SMOTE  [13]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chamseddine  dkk  tentang  penerapan  SMOTE  dan  weighted  loss  untuk mengatasi permasalahan keseimbangan data pada kasus klasifikasi COVID-19 dengan menggunakan dataset x-ray. Adapun metode klasifikasi yang digunakan adalah convolutional neural network yang memanfaatkan teknik  transfer  learning.  Hasil  penelitian  menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  yakni    akurasi  sebesar 98,87%, F1_Score sebesar 98.21%, sensitivity sebesar 98,86%, specificity sebesar 99,43%, precision sebesar 100%, dan AUC sebesar 99,15% [14]. Ozdemir dkk melakukan penelitian tentang penerapan SMOTE untuk mengatasi  masalah  keseimbangan  data  pada  hyperspectral  images.  Penelitian  ini  mengadopsi  metode  deep learning  dikombinasikan  dengan  SMOTE  balanced  5-CV  method  untuk  meningkatkan  performa  classifier. Hasil  penelitian  menunjukkan  peningkatan  performa  yang  signifikan.  Sebelum  menerapkan  data  balancing method,  performa  yang  didapatkan  adalah  akurasi,  presisi,  dan  recall  masing-masing  sebesar  93,63%, 92,33%, 88,36% dengan %50–%50 train-test split, dan 94,46%, 94%, 92,24% dengan menggunakan 5-Fold cross-validation  yang  diaplikasikan  pada  multi-class  classification.  Setelah  menerapkan  SMOTE,  hasil performa  akurasi,  presisi,  dan  recall  masing-masing  menjadi  96,41%,  95,6%,  92,53%  dengan  %50–%50 train-test split dan 96,49%, 95,64%, 93,38% dengan  menggunakan 5-Fold cross-validation  yang diterapkan pada  multi-class  classification.  Peneliti  juga  melakukan  eksperimen  menggunakan  beberapa  data  balancing method  lain.  Hasil  setelah  menerapkan  Adasyn  adalah  memperoleh  akurasi,  presisi,  dan  recall  masing- masing sebesar 95.86%, 93.62%, 87.05% for %50–%50 train-test split and 96.38%, 95.09%, 91.55% for 5- Fold  cross-validation  using  multi-class  classification.  Hasil  setelah  menerapkan  K-Means  balancing  adalah mendapatkan akurasi, presisi, dan recall masing-masing sebesar 95.23%, 93.36%, 90.6% for %50–%50 train- test  split  and  95.74%,  94.72%,  91.94%  for  5-Fold  cross-validation  using  multi-class  classification.  Hasil setelah menerapkan Cluster balancing adalah mendapatkan akurasi, presisi, dan recall masing-masing sebesar 94.83%,  94.1%,  90.07%  for  %50–%50  train-test  split  and  96.28%,  95.88%,  92.5%  for  5-Fold  cross- validation using multi-class classification. Dari beberapa data balancing method tersebut, SMOTE memiliki performa paling baik [15].
Penelitian  yang  diusulkan  oleh  Ibrahim  dkk  tentang  penerapan  metode  synthetic  minority  oversampling technique and extreme gradient boosting (SMOTE-XGB) untuk mengklasifikasikan lithological images yang dihasilkan dari X-Ray Fluorescence (XRF) juga menunjukkan performa yang sangat baik. Berdasarkan hasil penelitian  yang  dilakukan,  metode  yang  diusulkan  berhasil  memperoleh  akurasi  sebesar  88%  dan  AUC sebesar  96%  yang  mana  performa  tersebut  jauh  lebih  baik  dibandingkan  dengan  performa  classifier  tanpa menerapkan  SMOTE  [16].  Penelitian  yang  diusulkan  oleh  Widodo  dkk  tentang  penerapan  SMOTE  untuk menyeimbangkan  data  pada  kasus  machine  learning-based  intrusion  detection  on  multi-class  juga menunjukkan performa yang sangat baik. Penelitian ini menggunakan dataset NSL-KDD dan CIC-IDS2017. Adapun  metode  klasifikasi    yang  digunakan  adalah  random  forest  dan  XGBoost.  Berdasarkan  hasil penelitian, pada dataset NSL-KDD, metode random forest dan SMOTE berhasil mendapatkan akurasi sebesar 99%, presisi sebesar 98%, recall sebesar 97% dan F1-Score sebesar 98%. Sedangkan XGBoost mendapatkan akurasi sebesar 99%, presisi sebesar 98%, recall sebesar 98% dan F1-Score sebesar 98%. Pada dataset CIC- IDS2017,  metode  random  forest  dan  SMOTE  berhasil  mendapatkan  akurasi  sebesar  99%,  presisi  sebesar 94%, recall sebesar 89% dan F1-Score sebesar 91%. Sedangkan XGBoost mendapatkan akurasi sebesar 99%,
presisi sebesar 95%, recall  sebesar 93% dan F1-Score sebesar 94%  [17]. Zeng dkk  mengusulkan penelitian tentang measuring cyclists’ subjective perceptions of the street riding environment dengan menggunakan K- means  SMOTE-RF  model  yang  diaplikasi  pada  street  view  images.  Hasil  penelitian  memperoleh  akurasi tertinggi  sebesar  82%  dan  AUC  sebesar  82%  [18].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen  dkk  tentang penerapan  SMOTE  dengan  gradient  boosting  tree  pada  kasus  klasifikasi  dengan  dataset  citra.  Penelitian tersebut berhassil memperoleh F1-score sebesar 0.89.
Di  era  deep  learning,  dalam  konteks  klasifikasi  citra  menggunakan  deep  learning,  masalah ketidakseimbangan  kelas  dapat  terjadi  ketika  kelas-kelas  dalam  dataset  citra  memiliki  jumlah  sampel  yang tidak  seimbang.  Ini  dapat  menyebabkan  model  klasifikasi  cenderung  memilih  kelas  mayoritas  dan mengabaikan  kelas  minoritas,  yang  menghasilkan  kinerja  yang  buruk  dalam  memprediksi  kelas  minoritas. SMOTE bekerja dengan  menghasilkan sampel sintetis untuk kelas  minoritas. Dengan  menghasilkan sampel sintetis untuk kelas  minoritas, SMOTE dapat  membantu  model deep learning dalam  mempelajari fitur-fitur yang  relevan  dari  kelas-kelas  minoritas,  sehingga  meningkatkan  kemampuan  model  untuk mengklasifikasikan  kelas-kelas tersebut dengan lebih baik.  Selain itu, dengan  meningkatkan jumlah  sampel untuk  kelas  minoritas,  SMOTE  dapat  membantu  mengurangi  kecenderungan  model  untuk  overfitting  pada kelas  mayoritas,  karena  model  memiliki  lebih  banyak  data  untuk  dipelajari.  SMOTE  juga  membantu mengurangi  bias  dalam  model  klasifikasi  citra  dengan  memperkenalkan  sampel  sintetis  untuk  kelas minoritas,  sehingga  model  memiliki  representasi  yang  lebih  seimbang  dari  semua  kelas  dalam  dataset. Dengan memberikan model deep learning dengan dataset yang lebih seimbang, SMOTE dapat meningkatkan kemampuan  model  untuk  melakukan  generalisasi  pada  data  uji  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Dengan keunggulan-keunggulan tersebut, penelitian ini mengadopsi metode SMOTE untuk menyeimbangkan jumlah data yang digunakan dan untuk meningkatkan kinerja dari arsitektur deep learning.

## 3. Metode
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  suatu  metode  berbasis  deep  learning  yang  mampu mengidentifikasi jenis-jenis cacat pada kulit. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data publik yang terdiri dari 3600 gambar dan terdistribusi ke dalam dua kelas yakni non-defective leather dan defective leather. Proses  ini  sangat  penting  mengingat  penentuan  artikel  produk  dilihat  dari  kualitas  kulit.  Sehingga,  dengan adanya metode deteksi otomatis ini maka proses uji kualitas kulit dapat dilakukan dengan lebih cepat dan lebih objektif. Adapun deskripsi data dan alur penelitian dijelaskan pada sub-bab berikut:

## 3.1. Kerangka Penelitian
Secara  umum,  penelitian  ini  dilakukan  dalam  dua  skenario  berbeda.  Skenario  pertama  bertujuan  untuk mengetahui  kinerja  GoogLeNet  secara  real  dengan  tanpa  melakukan  penambahan  proses.  Sedangkan  pada skenario kedua diterapkan data balancing method terlebih dahulu sebelum dilakukan training pada artsitektur GoogLeNet.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menyeimbangkan  proporsi  data  mengingat  jumlah  atau  proporsi  data yang tidak seimbang sangat berpengaruh pada hasil. Gambar 1 menunjukkan alur proses dari kedua skenario.
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 23-32
Pada  diagram  di  atas,  pada  dasarnya  proses  yang  dilakukan  di  skenario  1  sama  dengan  skenario  2. Perbedaan  terletak  pada  proses  augmentasi  data.  Proses  augmentasi  data  merupakan  proses  yang  bertujuan untuk  membuat  data  sintesis.  Dalam  penelitian  ini,  proses  augmentasi  data  fokus  pada  proses  untuk menyeimbangkan proporsi data.

## 3.2. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  public  dataset.  Data  terdiri  dari  3600  citra  yang terdistribusi  dalam  dua  kelas.  Adapun  deskripsi  dari  data  yang  digunakan  diilustrasikan  pada  Tabel  1. Sedangkan contoh data yang digunakan diilustrasikan pada Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. Contoh citra kulit: (a) defective dan (b) non-defective.
Tabel 1. Deskripsi dataset yang digunakan Komponen Deskripsi Jenis citra Leather defect images Dimensi 227 x 227 piksel Ground truth Klasifikasi yang terdiri dari dua kelas yakni defective dan non- defective. Jumlah data Dataset terdiri atas 3600 citra yang terdistribusi dalam proporsi berikut: a. non-defective: 600 citra b. defective: 3000 citra Sumber data Dataset yang digunakan merupakan public dataset dari penelitian yang dilakukan oleh Vasagam dkk [4][5]

## 3.3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  atas  tiga  tahapan  utama,  yakni  tahap  akuisisi  data,  tahap  pelatihan  data,  dan  tahap pengujian  data.  Pada  tahap  pertama  dilakukan  proses  akuisisi  data  yang  berfungsi  untuk  memperbaiki  data agar  menunjang  kinerja  dari  model  deep  learning.  Dalam  penelitian  ini  tahap  akuisisi  data  difokuskan  pada proses penyeimbangan jumlah data. Hal ini didasarkan pada distribusi data yang tidak seimbang sebagaimana diilustrasikan pada Tabel 1 dimana jumlah kelas defective sebanyak 3000 citra sedangkan data non-defective sebanyak  600  citra.  Oleh  karena  itu,  pada  tahap  pertama  dilakukan  proses  balancing  data  menggunakan metode  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  atau  yang  sering  dikenal  dengan  istilah  SMOTE  [19]. Metode  ini  bekerja  dengan  cara  melakukan  augmentasi  data  namun  juga  mempertimbangkan  proporsi  data berdasarkan kelasnya. Adapun cara kerja dari metode ini dapat dilihat pada Gambar 3 dengan persamaan (1).
Gambar 3 . Cara kerja SMOTE.
(1)
Secara umum, SMOTE bekerja dengan tiga langkah berikut:
(1) Memilih nilai   (minority observation) secara random atau acak.
(2) Tentukan  jarak    dengan  diawali  menentukan  nilai  k  sebagai  nilai  konstanta  dari  jumlah  persentase proses augmentasi yang diinginkan.
(3) Membuat  sampel-sampel  baru    dengan  menggunakan  persamaan  (1)  dengan adalah  bobot  yang diambil secara random atau acak.
Setelah  proses  akuisisi  data  selesai  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  skenario  pelatihan dan pengujian data. Dalam penelitian ini dibuat dua skenario pelatihan dan pengujian data. Skenario pertama adalah melakukan penelitian dan pengujian data dengan menggunakan data original (data sebelum diterapkan SMOTE). Skenario kedua adalah elakukan penelitian dan pengujian data dengan menggunakan data setelah diterapkan  SMOTE.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  bagaimana  kinerja  model deep  learning setelah  diterapkan data  balancing  method .  Adapun  deskripsi  kedua  skenario  tersebut diilustrasikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Deskripsi skenario penelitian Komponen Deskripsi Skenario 1 Deskripsi Skenario 2 Proporsi dataset 80:10:10 untuk data training, validation dan testing 80:10:10 untuk data training, validation dan testing Metode klasifikasi GoogLeNet GoogLeNet Proses tambahan - Data balancing process menggunakan SMOTE Matriks evaluasi Kuantitatif (akurasi) Kuantitatif (akurasi)
Setelah  persiapan  data  selesai,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  pelatihan  data  dengan menggunakan  arsitektur  GoogLeNet  [19].  Adapun  struktur  dari  arsitektur  GoogLeNet  diilustrasikan  pada Tabel 3 dan Gambar 4.
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 23-32
Tabel 3. Struktur arsitektur GoogLeNet [19]
Type of layer Patch size/stride Output size Depth Parameters Convolution 7×7/2 112×112×64 1 2.7K Max pool 3×3/2 56×56×64 0 Convolution 3×3/1 56×56×192 2 112K Max pool 3×3/2 28×28×192 0 Inception (3a) 28×28×256 2 159K Inception (3b) 28×28×480 2 380K Max pool 3×3/2 14×14×480 0 Inception (4a) 14×14×512 2 364K Inception (4b) 14×14×512 2 437K Inception (4c) 14×14×512 2 463K Inception (4d) 14×14×528 2 580K Inception (4e) 14×14×832 2 840K Max pool 3×3/2 7×7×832 0 Inception (5a) 7×7×832 2 1072K Inception (5b) 7×7×1024 2 1388K Avg pool 7×7/1 1×1×1024 0 Dropout (40%) 1×1×1024 0 Linear 1×1×1024 1 1000K Softmax 1×1×1024 0
Gambar 4. Modul inception [19]

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini diterapkan dua skenario eksperimen untuk menganalisis efektivitas penggunaan data balancing method dalam rangka meningkatkan kinerja GoogLeNet untuk mengklasifikasikan jenis-jenis cacat pada kulit. Pada skenario pertama, penelitian melakukan pelatihan dan pengujian data dengan menggunakan data  original  tanpa  ada  proses  tambahan  sebelum  data  dilatih  dan  diuji.  Sedangkan  pada  skenario  kedua, penelitian  ini  menerapkan  data  balancing  method  untuk  menyeimbangkan  jumlah  data  sebelum  melakukan pelatihan dan pengujian data. Adapun hasil dari penelitian ini  dapat dilihat pada Tabel 4. Adapun confusion matrix pada scenario 2 diilustrasikan pada Gambar 5.
Tabel 4. Perbandingan hasil dari eksperimen pada skenario 1 dan skenario 2
Komponen Skenario 1 Skenario 2 Ukuran citra 227 x 227 227 x 227 Proporsi data 80:10:10 80:10:10 Metode klasifikasi GoogLeNet GoogLeNet Batch size 8 (50 epoch) 8 (50 epoch)
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 23-32
Proses tambahan - Data balancing process menggunakan SMOTE Akurasi 81,52% 98,34%
Tabel  4  menunjukkan  set-up  pada  proses  training  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Ukuran  citra  yang digunakan  adalah  227  x  227  sesuai  dengan  kubutahn  input  data  pada  arsitektur  GoogLeNet.  Proporsi  data adalah  80:10:10  yang  artinya  80%  data  digunakan  sebagai  data  training,  10%  data  digunakan  sebagai  data validation dan 10% data sisanya digunakan sebagai data testing. Kemudian ukuran batch size adalah 8 yang dilatih selama 50 epoch. Berdasarkan hasil eksperimen yang diilustrasikan pada Tabel 4, dapat disimpulkan bahwa penggunaan SMOTE signifikan untuk meningkatkan kinerja arsitektur deep learning . Hal ini terlihat dari kenaikan akurasi dari skenario 1 dengan skenario 2. Kenaikan akurasi mencapai lebih dari 15%.

## Gambar 5. Confusion matrix
Selain  itu,  Gambar  5  menunjukkan  hanya  terdapat  6  data  dari  261  data  testing  yang  salah  terklasifikasi. Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  proporsi  atau  distribusi  data  sangat berpengaruh  pada  kinerja  metode deep  learning dalam  mengekstrak  informasi  pada  data.  Sehingga,  pada kasus-kasus  data  yang  tidak  seimbang  perlu  dilakukan  proses  tambahan  seperti  menerapkan  data  balancing method sebelum proses training agar tidak menimbulkan bias pada proses analisis data.
Penelitian sejenis yang bertujuan untuk mengklasifikasikan kulit ke dalam dua kelas (defected leather dan non-defected  leather)  telah  dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu.  Jawahar  dkk  menggunakan  wavelet  feature extraction  technique  untuk  mengklasifikasikan  kulit  ke  dalam  dua  kelas  (defected  leather  dan  non-defected leather).  Penelitian  ini  berhasil  memperoleh  akurasi  98%.  Namun,  walaupun  memiliki  akurasi  yang  tinggi penelitian  tersebut  juga  memiliki  kelemahan.  Salah  satu  kelemahan  adalah  komputasi  yang  cukup  tinggi karena menggunakan traditional image vision classification method [9].

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  fokus  pada  analisis  efektivitas  penggunaan  data  balancing  method  untuk  meningkatkan kinerja  metode  deep  learning  dalam  mengklasifikasikan  jenis-jenis  cacat  pada  kulit.  Penelitian  ini  memiliki tiga tahapan, yakni tahap akuisisi data, tahap pelatihan data dan tahap pengujian data. Pada tahap akuisisi data, penelitian  ini  fokus  pada  proses  penerapan  data  balancing  method  untuk  menyeimbangkan  distribusi  data. Pada tahap pelatihan dan pengujian data, penelitian ini menggunakan arsitektur GoogLeNet. Dalam penelitian ini  dilakukan  dua  skenario  eksperimen.  Skenario  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan  data  original, sedangkan pada skenario kedua diterapkan data balancing method terleih dahulu sebelum dilakukan pelatihan data. Hal ini bertujuan untuk  melihat bagaimana efektivitas penggunaan data balancing method dalam kasus yang  diangkat.  Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  data balancing method sangat signifikan untuk meningkatkan kinerja arsitektur deep learning. Hal ini terlihat dari kenaikan akurasi dari skenario 1 dengan skenario 2. Kenaikan akurasi mencapai lebih dari 15%. Berdasarkan hasil  tersebut,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  proporsi  atau  distribusi  data  sangat  berpengaruh  pada kinerja metode deep learning dalam mengekstrak informasi pada data.

## Daftar Pustaka
[1] S. Liong, Y. Gan, Y.-C. Huang, C.-A. Yuan, and H.-C. Chang, “Automatic Defect Segmentation on Leather with Deep Learning,” arXiv , Mar. 2019, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1903.12139 .
[2] S. T. Liong, D. Zheng, Y. C. Huang, and Y. S. Gan, “Leather defect classification and segmentation
using deep learning architecture,” Int. J. Comput. Integr. Manuf. , vol. 33, no. 10–11, pp. 1105–1117, 2020, doi: https://doi.org/10.1080/0951192X.2020.1795928 .
[3] T. Spahiu, E. Canaj, and E. Shehi, “3D printing for clothing production,” J. Eng. Fiber. Fabr. , vol. 15, pp. 1–8, 2020, doi: https://doi.org/10.1177/1558925020948216 .
[4] S.  N.  Vasagam  and  M.  Sornam,  “Intermittent  Leather  Defect  Detection  Based  on Ensemble Algorithms Derived from Black Hat Transformation and Hough Transformation BT  - ICT Analysis and Applications,” 2022, pp. 35–45.
[5] Vasagam,  S.  N.  Vasagam,  and  M.  Sornam,  “Species  Wise  Classification  of  Crust  Leather  images based  on  histogram  equalization,”  in 2022  6th  International  Conference  on  Computing Methodologies and
Communication
(ICCMC) , 2022,
pp. 1307–1312. doi: https://doi.org/10.1109/ICCMC53470.2022.9753704 .
[6] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the Inception Architecture for  Computer  Vision,”  in 2016  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition (CVPR) , 2016, pp. 2818–2826. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.308 .
[7] L.  Alzubaidi et al. , “Towards a Better Understanding of Transfer Learning for Medical Imaging: A Case Study,” Applied Sciences , vol. 10, no. 13. 2020. doi: https://doi.org/10.3390/app10134523 .
[8] L. Alzubaidi et al. , “Novel Transfer Learning Approach for Medical Imaging with Limited Labeled Data,” Cancers (Basel). , vol. 13, no. 7, p. 1590, Mar. 2021, doi: https://doi.org/10.3390/cancers13071590 .
[9] M.  Jawahar,  N.  K.  C.  Babu,  and  K.  Vani,  “Leather  texture  classification  using  wavelet  feature extraction  technique,”  in 2014  IEEE  International  Conference  on  Computational  Intelligence  and Computing Research , 2014, pp. 1–4. doi: https://doi.org/10.1109/ICCIC.2014.7238475 .
[10] H.-Q. Bong, Q.-B. Truong, H.-C. Nguyen, and M.-T. Nguyen, “Vision-based Inspection System for Leather  Surface  Defect  Detection  and  Classification,”  in 2018  5th  NAFOSTED  Conference  on Information and Computer Science (NICS) , 2018,
pp. 300–304.
doi:
https://doi.org/10.1109/NICS.2018.8606836 .
[11] S.-T.  Liong,  Y.  S.  Gan,  Y.-C.  Huang,  K.-H.  Liu,  and  W.-C.  Yau,  “Integrated  Neural  Network  and Machine  Vision  Approach  For  Leather  Defect  Classification,”  2019,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1905.11731
[12] A.  Ahmad et  al. ,  “Vehicle  Recognition  using  Multi-Layer  Perceptron  and  SMOTE  Technique,”  in 2022  2nd  International  Conference  of  Smart  Systems  and  Emerging  Technologies  (SMARTTECH) , 2022, pp. 190–193. doi: https://doi.org/10.1109/SMARTTECH54121.2022.00049 .
[13] O.  P.  Barus,  J.  Happy,  Jusin,  J.  J. Pangaribuan,  S.  Z.  H,  and  F.  Nadjar,  “Liver  Disease  Prediction Using  Support  Vector  Machine  and  Logistic  Regression  Model  with  Combination  of  PCA  and SMOTE,”  in 2022  1st  International  Conference  on  Technology  Innovation  and  Its  Applications (ICTIIA) , 2022, pp. 1–6. doi: https://doi.org/10.1109/ICTIIA54654.2022.9935879 .
[14] E.  Chamseddine,  N.  Mansouri,  M.  Soui,  and  M.  Abed,  “Handling  class  imbalance  in  COVID-19 chest X-ray images classification: Using SMOTE and weighted loss,” Appl. Soft Comput. , vol. 129, p. 109588, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109588 .
[15] A. Özdemir, K. Polat, and A. Alhudhaif, “Classification of imbalanced hyperspectral  images using SMOTE-based  deep  learning  methods,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  178,  p.  114986,  2021,  doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114986 .
[16] B. Ibrahim, I. Ahenkorah, A. Ewusi, and F. Majeed, “A novel XRF-based lithological classification in the Tarkwaian paleo placer formation using SMOTE-XGBoost,” J. Geochemical Explor. , vol. 245, p. 107147, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2022.107147 .
[17] A.  O.  Widodo,  B.  Setiawan,  and  R.  Indraswari,  “Machine  Learning-Based  Intrusion  Detection  on Multi-Class  Imbalanced  Dataset  Using  SMOTE,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  234,  pp.  578–583, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.03.042 .
[18] Q. Zeng, Z. Gong, S. Wu, C. Zhuang, and S. Li, “Measuring cyclists’ subjective perceptions of the street riding environment using K-means SMOTE-RF model and street view imagery,” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. , vol. 128, p. 103739, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103739 .
[19] C. Szegedy et al. , “Going deeper with convolutions,” in 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , 2015, pp. 1–9. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594 .