Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 51- 56                                                                                E ISSN : 2722-2713

## PERBANDINGAN KINERJA DEEP LEARNING LENET DAN ALEXNET DENGAN AUGMENTASI DATA PADA IDENTIFIKASI ANGGREK
Eka Nofi Tarisa 1) , Fenty Ariany 2)
1,2 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia Jl.Zaenal Abidin Pagaralam, No.9-11 Labuhan Ratu, Bandar Lampung, (0721)702022
Co Responden Email: eka_nofi_tarisa@teknokrat.ac.id

## Article history
Received   27 Oct 2023 Revised    26 Nov 2023
Accepted  12 Dec 2023
Available online 27 Jan 2024
Keywords Orchid, Deep Learning, Lenet,
AlexNet, Data Augmentation

## Abstract
Orchids are floriculture plants that are very popular with the public because they attract attention in terms of their unique flower shape and color and their relatively long flowering period. Even though many orchids are in great demand, they are still very difficult to identify based on shape and color alone. Deep learning focuses on the use of artificial neural network architecture which has the ability to recognize images. So deep learning was chosen as the main method to overcome the problem of orchid image identification. The application of the deep learning method in this research is to compare the performance accuracy results of the LeNet and AlexNet architectures in identifying orchid images and using the K-Fold Cross Validation test scenario. The orchid dataset has 1000 images, then the dataset is augmented to 2000 images. Google Colab is used as a tool to carry out the deep learning model training process. The research results show that AlexNet using rotate augmentation has an accuracy value of 79.50% and LeNet has an accuracy value of 62.50%. So it can be concluded that identifying orchid species using the AlexNet architecture is more accurate than the LeNet architecture.
Riwayat Diterima  27 Okt 2023 Revisi      26 Nov 2023
Disetujui  12 Des 2023 Terbit       27 Jan 2024
Kata Kunci Anggrek, Deep Learning, Lenet, AlexNet, Augmentasi Data

## Abstrak
Anggrek  adalah  tanaman florikultura yang  sangat  digemari  oleh  masyarakat  karena menarik perhatian dari segi bentuk dan warna bunga yang unik serta masa berbunganya yang  relatif  panjang.  Meskipun  banyak  diminati  keanekaragaman  anggrek  masih sangat sulit untuk diidentifikasi hanya berdasarkan bentuk dan warna. Deep learning berfokus  pada  penggunaan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  mempunyai kemampuan dalam pengenalan citra. Sehingga deep learning dipilih sebagai metode utama  untuk  mengatasi  permasalahan  identifikasi  citra  anggrek.  Penerapan  metode deep  learning pada  penelitian  ini  untuk  membandingkan  hasil  akurasi  kinerja arsitektur LeNet dan AlexNet pada  identifikasi  citra  anggrek  dan  menggunakan skenario pengujian K-Fold Cross Validation . Dataset anggrek memiliki 1000 gambar, lalu dataset di augmentasi menjadi 2000 gambar. Google Colab digunakan sebagai alat untuk melakukan proses pelatihan model deep learning . Hasil penelitian menunjukkan AlexNet menggunakan augmentasi rotate memiliki  nilai  akurasi  79.50%  dan LeNet memiliki nilai akurasi 62,50%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa identifikasi spesies anggrek  dengan  menggunakan  arsitektur AlexNet lebih  akurat  dibandingkan  dengan arsitektur LeNet.

## PENDAHULUAN
Anggrek  adalah  tanaman florikultura yang  memiliki  variasi  jenis  dan  memiliki keunikan  serta  memiliki  bentuk  dan  ukuran bunga  yang  beragam.  Anggrek  memiliki struktur  dasar  tiga  kelopak,  dan  tiga  tajuk bunga.  Anggrek  termasuk  bunga  komoditas florikultura yang  memiliki  nilai  jual  tinggi, sehingga  banyak  orang  yang  mengoleksi berbagai macam spesiesnya (Putra Pamungkas
et al., 2019). Cara untuk membedakan macam spesies  anggrek  dapat  dilihat  dari  warna, kelopak  bunga,  dan  tekstur  bunga.  Namun secara  umum  spesies  anggrek  mempunyai kemiripan  warna,  kelopak  bunga,  dan teksturnya  yang  membuat  kesulitan  dalam mengidentifikasi  spesies  anggrek  (Januar Rinaldi  &  Roro  Narwastu  Dwi  Rita,  2020). Dari  masalah  yang  ada  maka  diperlukan sebuah teknologi untuk mempermudah masyarakat  dan  kolektor  anggrek  dalam
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 51- 56                                                                                E ISSN : 2722-2713
mengidentifikasi  spesies  anggrek  dengan menggunakan teknologi Deep Learning .
Deep  Learning merupakan  bagian  dari machine  learning yang  menerapkan  sistem jaringan saraf tiruan yang terinspirasi dari cara kerja  otak  manusia  dan  pengembangan  dari Multilayer Preceptron (MLP) yang digunakan untuk mengolah data 2 dimensi seperti gambar dan  suara  (Rochmawati  et  al.,  2021). Deep learning menggunakan  banyak  data  dan lapisan untuk membaca, memproses, menyimpan,  dan  mengklasifikasi  objek. Algoritma yang digunakan oleh deep learning dalam  identifikasi  objek  citra  gambar  adalah
Convolutional Neural Network
(CNN)
(Batubara & Awangga, 2020).
Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah suatu arsitektur dengan konvolusi layer dan pooling layer. Lapisan konvolusi memiliki tugas  untuk  mengestrak  pola  dari  citra sedangkan  lapisan  pooling  bertugas  untuk mengurangi  dimensi  pada  citra.  Arsitektur CNN  menggunakan  tahapan input  layer , output layer dan hidden layer . Selama proses training, model disesuaikan
untuk mengoptimalkan  kinerjanya  (Almryad  et  al.,
2020).  CNN  memiliki  beberapa  model diantaranya LeNet dan AlexNet ,  kedua  model ini berperan penting terhadap pengolahan citra dan computer vision (Goodfellow et al., 2021).
LeNet pertama  kali  dikenalkan  oleh Yann  LeCun . LeNet merupakan  salah  satu arsitektur  CNN  yang  dirancang  khusus  untuk pengolahan  citra.  Dengan  banyaknya  jumlah parameter  yang  dimiliki,  membuat LeNet mampu untuk melakukan perhitungan
matematis  secara  cepat  dan  efisien  (Rafly Alwanda  et  al.,  2020). AlexNet merupakan arsitektur yang menggunakan feature extraction dan fully-connected  layer.  AlexNet merupakan arsitektur yang
meraih
penghargaan  LSVRC  di  tahun  2012  dalam kategori image classification (Irfansyah et al., 2021).
Augmentasi  data merupakan  proses modifikasi  gambar  agar  komputer  membaca bahwa  gambar  yang  dimodifikasi  adalah gambar  berbeda,  padahal  gambar  yang dimodifikasi  merupakan  gambar  yang  sama dengan  aslinya  jika  dilihat  oleh  manusia (Sanjaya  &  Ayub,  2020). Augmentasi  data merupakan  proses  penambahan  sampel  data pelatihan  serta  meminimalisir overfitting .
Overfitting adalah  kondisi  model  yang mempelajari  objek  pada  proses  pelatihan dengan  baik,  akan  tetapi  memberikan  hasil yang  buruk  pada  pada  proses  pengujian (Hansel et al., 2021).
Augmentasi  data dapat  menambah kualitas data latih supaya model menampilkan hasil yang lebih baik dari sebelumnya. Teknik ini  menghasilkan  data  dalam  bentuk  gambar melalui  proses  pengolahan  dengan  parameter seperti, rotation , random zoom dan flipping (Shorten & Khoshgoftaar, 2019).
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  (Pramana  et  al.,  2020) tentang  model  cnn LeNet pada  pengenalan jenis  golongan  kendaraan  di  tol.  Dengan skenario pengujian 2 proses yaitu prepocessing dan  training,  testing.  Dataset diambil  menggunakan  kamera  handphone  di gerbang tol dengan total dataset 500 data yang terdiri  dari  5  kelas.  Berdasarkan  hasil pengujian dataset menggunakan epoch 25, 50, 75,  dan  100,  akurasi  yang  diperoleh  terus meningkat  mulai  dari  82%  sampai  dengan 95%  akurasi  tertinggi.  Pada  hasil  prediksi meningkat dari 80% sampai dengan 86%.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Falahkhi  et  al.,  2022)  tentang  perbandingan model AlexNet dan ResNet pada  klasifikasi citra bunga menggunakan Transfer Learning . Penelitian  dilakukan  menggunakan  dataset flower102 menunjukkan bahwa model ResNet mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  96%  dan AlexNet sebesar 87%. Hasil akurasi menunjukkan  model ResNet lebih  baik  dari AlexNet .
Tujuan penulis melakukan penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  nilai  perbandingan tingkat  akurasi  arsitektur LeNet dan AlexNet dengan augmentasi rotate dalam mengidentifikasi Anggrek.

## METODE PENELITIAN
Dataset  yang  digunakan  pada  tahap penelitian  berupa  data  citra  anggrek  dengan jumlah 10 kelas yaitu Paphiopedilum , Lycaste , Brassavola ,
Oncidium , Angraecum , Epidendrum , Cattleya , Masdevallia , Brassia , Zygopetalum .

## Gambar 1. Flowchart penelitian
Pada  tahapan  penelitian  yang  pertama mengelompokkan  jenis  dataset.  Dengan  data yang digunakan berjumlah 2.000 citra anggrek dengan  10  kelas.  Data  anggrek  kemudian disimpan  ke  dalam  goggle  drive  sehingga memudahkan  pemanggilan  data  ke  google colab.  Pada  saat  training  data  penulis menggunakan  tahapan prepocessing dengan teknik augmentasi dengan ukuran citra 224 × 224 pixsel.
Dalam  pembagian  data  dibagi  menjadi tiga  data train, data validasi dan data test.
a. Data Train
Data  utama  yang  melakukan  proses training model sebesar 70% atau sebanyak 1400 citra anggrek.
b. Data Validasi
Proses  mengurangi  overfitting  pada pelatihan  model.  Penulis  menggunakan data  validasi  sebesar  10%  dengan  total data sebanyak 200 citra anggrek.
c. Data Test
Data test digunakan untuk mengevaluasi kinerja model setelah tahap training  dan  validasi  sudah  selesai  di  uji.
Dalam tahap testing dataset yang digunakan sebesar 20% dengan total data sebanyak 400 citra anggrek.
Proses  pelatihan  model  menggunakan
CNN  dengan  dua  arsitektur,  Alex Net dan
LeNet .  Kedua  arsitektur  tersebut  digunakan untuk  melakukan  perbandingan  nilai  akurasi yang  didapatkan  kedua  arsitektur  tersebut. Dalam  proses  tahapan  pelatihan  model  yang dilakukan menggunakan augmentasi pada data training  dan  menggunakan hyperparameter dalam membantu proses keberhasilan melakukan latih pemodelan. Tabel 1. Detail parameter Parameter Jenis/Jumlah Dimensi Citra 224 × 224 × 3 Iterasi Siklus 100 Ukuran Kelompok 32 Banyak Kelas 10 Fine-tuning Adam Skala 0,00001 Pada proses tahapan pengujian menggunakan  skenario  pengujian  K-Fold Cross  Validation  dengan  5  iterasi.  Skenario pengujian  Cross  Validation  adalah  teknik pengumpulan  penerimaan  data,  kemudian dibagi, di mana setiap fold digunakan sebagai data uji (Peryanto et al., 2020).
Tabel 2. Tahapan pengujian
Kedua  model  diuji  untuk  melakukan tingkat  perbandingan  dari  klasifikasi  citra anggrek  menggunakan  teknik augmentasi pada mesin colab.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tabel 3. Hasil perbandingan model
Kategori Hasil Akurasi Arsitektur LeNet 62,50% Arsitektur AlexNet 79.50% Iterasi 1/5 Data uji K2 K3 K4 K5 Iterasi 2/5 K1 Data uji K3 K4 K5 Iterasi 3/5 K1 K2 Data uji K4 K5 Iterasi 4/5 K1 K2 K3 Data uji K5 Iterasi 5/5 K1 K2 K3 K4 Data uji

## Gambar 2. Grafik akurasi lenet
Pada  gambar  2  grafik  nilai  akurasi training  model LeNet sebesar  62,50% sedangkan nilai pada data test sebesar 67,42%.
Gambar 3. Grafik loss model lenet
Gambar  3  grafik  nilai loss pada  model LeNet train loss sebesar  97% sedangkan nilai test loss sebesar 99%.
Gambar 4. Confusion matrix lenet
Gambar 5. Metrik evaluasi klasifikasi lenet
Gambar 6. Grafik nilai akurasi alexnet
Pada grafik di atas, nilai akurasi training model AlexNet sebesar  92,64%  sedangkan nilai pada data test sebesar 79,50%.
Gambar 7. Grafik loss alexnet
Grafik pada gambar 7, grafik nilai loss pada model AlexNet menunjukkan train loss sebesar 25,30% sedangkan test loss sebesar 63,12%
Gambar 8. Confusion matrix alexnet
Gambar 9. Metrik evaluasi klasifikasi alexnet
Tabel 4. Hasil pengujian k-fold (5) Iterasi 1 39% Iterasi 2 46% Iterasi 3 42% Iterasi 4 36% Iterasi 5 42% Rata – rata akurasi K-Fold Cross Validation 41%
Perbandingan  arsitektur LeNet dan AlexNet pada  klasifikasi  citra  anggrek  yang dilakukan  secara  online.  Tahap  penelitian  ini telah diimplementasikan menggunakan Google Colab sebagai platform komputasi dan menggunakan  teknik  augmentasi rotate . Dataset  yang  digunakan  2000  citra  anggrek dengan  10  kelas,  setiap  kelas  memiliki  200 citra  anggrek.  Proses  pelatihan  model menggunakan  jenis hyperparameter yang telah  ditentukan. Batch  size , epoch , learning rate ,  dan optimizer Adam.  Optimizer  Adam, merupakan algoritma optimasi adaptif,
digunakan  untuk  mengoptimalkan  proses pembelajaran mesin. Kombinasi
hyperparameter  ini  diharapkan  memberikan
kerangka  kerja  pelatihan  yang  efisien  dan efektif  untuk  membangun  model  klasifikasi citra yang optimal.
Model  arsitektur LeNet memiliki  2 lapisan konvolusi, 2 lapisan pooling , 1 lapisan fully-connected ,  dan  1  lapisan output . LeNet merupakan  salah  satu  arsitektur  CNN  yang dirancang  khusus  untuk  pengolahan  citra. (Lecun et al., n.d.).
Gambar 10. Model arsitektur lenet
Model  arsitektur AlexNet terdiri  dari  5 convolution layer , 3 pooling layer , 2 dropout layer , dan 3 fully connected layer (Al Rivan & Setiawan, 2022).
Gambar 2. Model arsitektur alexnet

## KESIMPULAN
Hasil dari penelitian melakukan perbandingan kinerja antara model LeNet dan AlexNet dalam konteks pengklasifikasian citra. Menggunakan dataset sebanyak 2000 gambar lalu dikelompokkan menjadi 10 kelas, dengan setiap  kelas  memiliki  200  gambar.  Proses pelatihan  menggunakan  100 epoch , learning rate 0.00001  dan optimizer  adam .  Hasil pengujian  pada  dataset  model AlexNet menunjukkan  akurasi  lebih  tinggi  sebesar 79,50%, sedangkan LeNet memperoleh akurasi sebesar 62.50%. Hal ini mengindikasikan  bahwa AlexNet memiliki performa  yang  lebih  baik  dalam  tugas pengklasifikasian  objek  gambar  pada  dataset. Pada  skenario  pengujian  validasi K-Fold mendapatkan  hasil  dari  rata  –  rata  akurasi sebesar 41% menggunakan 5 iterasi.
Saran untuk peneliti selanjutnya diharapkan untuk menguji model dengan jenis dataset  yang  lain  seperti  identifikasi  jenis wayang,  dan  dapat  dikembangkan  dalam bentuk aplikasi website atau mobile.

## REFERENSI
Al  Rivan,  M.  E.,  &  Setiawan,  A.  (2022). Pengenalan  Gestur  Angka  Pada  Tangan Menggunakan  Arsitektur  AlexNet  Dan
LeNet  Pada  Metode  Convolutional
Neural  Network. Komputika :  Jurnal Sistem Komputer , 11 (1), 19–28.
https://doi.org/10.34010/komputika.v11i 1.5176
Almryad,  A.,  Technology,  H.  K.-S.  and, Journal, an I., & 2020, undefined. (n.d.). Automatic identification for field
butterflies  by  convolutional  neural networks. Elsevier . (2022), from
https://www.sciencedirect.com/science/a rticle/pii/S2215098619326011 Batubara, N., & Awangga, R. (2020). Tutorial Object  Detection  Plate  Number  With Convolution  Neural  Network  (CNN) . https://books.google.com/books?hl=id& lr=&id=JAgHEAAAQBAJ&oi=fnd&pg =PA1&dq=batubara+2020+object+detec tion+plate&ots=3VwkbkZuKz&sig=oX QQ_Jwd1ZtIsxket02dV-y7RQI
Falahkhi, B., Achmal, E. F., Rizaldi, M., Rizki, R., & Yudistira, N. (n.d.). Perbandingan
Model  AlexNet  dan  ResNet  dalam Klasifikasi  Citra  Bunga  Memanfaatkan Transfer Learning Comparison of AlexNet  and  ResNet  Models  in  Flower Image  Classification  Utilizing  Transfer Learning . http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika
Goodfellow,  I.,  Bengio,  Y.,  &  Courville,  A.
(n.d.). Deep Learning .
Hansel,  L.,  #1,  G.,  Bunyamin,  H.,  &  Si,  S.
(2021). Penggunaan  Augmentasi  Data pada Klasifikasi Jenis Kanker Payudara dengan Model Resnet-34 (Vol. 3).
Irfansyah,  D.,  Mustikasari,  M.,  Suroso,  A., Sistem  Informasi  Bisnis,  J.,  Ilmu Komputer  dan  Teknologi  Informasi,  F., Gunadarma,  U.,  Sistem  Informasi,  J.,
Bani  Saleh,  S.,  Margonda  Raya  No,  J.,
Depok, B., & Hasibuan No, J. M. (2021).
Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet Untuk Klasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun Tanaman Kopi . 6 (2).
Januar  Rinaldi,  M.,  &  Roro  Narwastu  Dwi Rita,  R.  (2020).  Identifikasi  Jenis
Anggrek  (Orcidaceae)  di  Kebun  Raya Lemor  Desa  Suela  Kecamatan  Suela Kabupaten Lombok Timur. In 50 | Jurnal Silva Samalas (Vol. 3, Issue 1).
Lecun,  Y.,  Eon  Bottou,  L.,  Bengio,  Y.,  & Abstract|,  P.  H.  (n.d.). Gradient-Based Learning Applied to Document
Recognition .
Peryanto,  A.,  Yudhana,  A.,  &  Umar,  R. (2020).  Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  dan  K Fold  Cross  Validation. Journal  of Applied  Informatics  and  Computing ,
4 (1), 45–51.
Pramana,  A.  L.,  Setyati,  E.,  &  Kristian,  Y. (2020).  Model  Cnn  Lenet  Dalam Pengenalan  Jenis  Golongan  Kendaraan. Institut  Sains  Dan  Teknologi  Terpadu Surabaya , 13 (2), 65–69.
Putra Pamungkas, D., KUNCI Anggrek, K., & Korespondensi,  O.  (2019). Ekstraksi Citra  menggunakan Metode  GLCM  dan KNN  untuk  Indentifikasi  Jenis  Anggrek (Orchidaceae) . 1 (2), 51–56.
Rafly Alwanda, M., Putra, R., Ramadhan, K.,
&  Alamsyah,  D.  (2020).  Implementasi Metode  Convolutional  Neural  Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle. In Jurnal Algoritme (Vol. 1, Issue 1).
Rochmawati,  N.,  …  H.  H.-J.  I.,  &  2021, undefined. (n.d.). Analisa Learning Rate dan  Batch  Size  pada  Klasifikasi  Covid Menggunakan  Deep  Learning  dengan
Optimizer Adam. Repository Unair.Ac.Id .  Retrieved  November  26, 2022.
Sanjaya, J.,  &  Ayub,  M.  (2020).  Augmentasi
Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random
Crop, Rotate, dan Mixup. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 6 (2),
311–323.
https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i2.2688
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on Image Data Augmentation for Deep  Learning. Journal  of  Big  Data ,
6 (1). https://doi.org/10.1186/S40537- 019-0197-0/