## Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan Deep Learning Arsitektur ResNet-50 dengan Augmentasi Citra
Sarah Lasniari, Jasril * , Suwanto Sanjaya, Febi Yanto, Muhammad Affandes
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11651203659@students.uin-suska.ac.id, 2,* jasril@uin-suska.ac.id, 3 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id, 5 affandes@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: jasril@uin-suska.ac.id Submitted: 28/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak – Daging  sapi  adalah  salah  satu  makanan  yang  kaya  akan  protein  hewani.  Permintaan  daging  di  Indonesia  terus meningkat setiap tahunnya seiring dengan pertambahan jumlah penduduk. Banyak pedagang yang sengaja mencampur daging sapi menggunakan daging babi untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Bentuk daging babi dan daging sapi secara kasat mata sulit dibedakan. Kepastian daging halal sangat penting di negara mayoritas muslim. Penelitian ini mengklasifikasikan citra  daging  sapi  dan    babi  dengan  menerapkan  Deep  Learning  memakai  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN) menggunakan  ResNet-50  dengan  Augmentasi  data.  Jumlah  dataset  citra  daging  original  terdiri  berasal  457  citra,  setelah dilakukan proses augmentasi data menjadi 2742 citra terdiri dari tiga kelas. Skenario pengujian membandingkan antara dua skema  data  original  serta  data  augmentasi  dengan  distribusi  data  latih  serta  uji  sebesar  90%:10%.  Confusion  Matrix menunjukkan model memberikan kinerja klasifikasi tertinggi dengan rata-rata akurasi sebesar 87,64%, recall 87,59%, precision 90,90%. sesuai pengamatan visualisasi proses training dan testing tidak ditemukan tanda terjadinya overfitting.
Kata Kunci: Augmentasi; Convolutional Neural Network; Daging Babi dan Sapi; Deep Learning; Klasifikasi Citra; ResNet
Abstract – Beef is an example of an animal protein-rich food. The consumption of meat in Indonesia is increasing year after year, in tandem with the country's growing population. Many traders purposefully combine beef and pork in order to maximize profits.  With  the  naked  eye,  it's  difficult  to  tell  the  difference  between  pork  and  beef.  In  Muslim-majority  countries,  the assurance of halal meat is crucial. This study uses Deep Learning with the Convolutional Neural Network (CNN) method and ResNet-50 with data augmentation to classify images of beef and pork. The original meat picture databases contain 457 images, however following the data augmentation process, there are 2742 images in total, divided into three classes. The distribution of training and test data is 90 percent:10 percent in the comparison test scenario between the two original data schemes and supplemented data. With an average of 87.64 % accuracy, 87.59 % recall, and 90.90 % precision, the Confusion Matrix is the best classification performance model. There was no evidence of overfitting based on observations from the visualization of the training and testing process.
Keywords : Augmentation; Convolutional Neural Networks; Deep Learning; Image Classification; Pork and Beef; ResNet

## 1. PENDAHULUAN
Maka makanlah yang halal lagi baik dari rezeki yang telah diberikan Allah kepadamu dan syukurilah nikmat Allah, jika kamu hanya menyembah kepada-Nya (Q.S An-Nahl: 114). Al-Quran diturunkan Allah SWT sebagai pedoman hidup  umat  muslim  yang  di  dalamnya  terdapat  perintah  untuk  makan  makanan  yang  halal.  Pengaruh  dari mengkonsumsi  makanan  atau  minuman  yang  haram  akan  mendatangkan  mudharat  dan  doa  seseorang  tidak dikabulkan  oleh  Allah  SWT  (H.R  Muslim).  Daging  babi  adalah  salah  satu  makanan  haram  yang  telah  Allah jelaskan di dalam Al-Qur’an (QS An-Nahl: 115). Selain makanan haram yang telah dijelaskan sebelumnya daging sapi adalah makanan halal yang baik di konsumsi oleh manusia karena mempunyai protein hewani yang tinggi.
Daging sapi salah satu sumber protein hewani yang diperlukan oleh tubuh karena mempunyai kandungan zat besi, selenium, zinc, vitamin B kompleks, dan juga omega 3[1] Menurut data, harga daging sapi pada tahun 2015 yaitu Rp 104.747/kg kemudian tahun 2017 mengalami peningkatan sebesar 8.41% menjadi Rp 115.932/kg [2]. Tingginya permintaan masyarakat setiap hari yang membutuhkan daging sapi membuat oknum penjual daging berbuat  curang  untuk  mengoplos  daging  sapi  dengan  daging  babi  (daging  oplosan).  Menurut  Bastito,  oknum mencampur daging sapi potong dengan daging babi agar mendapatkan profit cukup tinggi dan mampu mencukupi permintaan konsumen [3].
Bentuk  daging  babi  dan daging  sapi  secara kasat  mata sulit  dibedakan. Hal  ini menyebabkan konsumen seringkali tertipu saat membeli daging sapi karena keterbatasan visual manusia. Perbedaan umum yang terdapat pada  kedua  daging  adalah  pada  perbedaan  warna  dan  tekstur  daging.  Penduduk  Indonesia  kebanyakan  adalah mayoritas  umat  Islam  jadi  makanan  halal  itu  sangat  penting. Tersebar  luasnya  berita  di  Indonesia  daging  yang diwaspadai  dicampur  dengan  daging  babi  hutan  sering  terjadi  di  berbagai  tempat  seperti  pasar,  retailer  serta distributor yang seharusnya bisa dideteksi di tempat tersebut secara cepat.[4]
Saat ini salah satu solusi yang banyak digunakan adalah menggunakan teknik yang dapat secara langsung mengidentifikasi  dan  membedakan  kedua  jenis  daging  tersebut.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat  diterapkan  di bidang  informatika  yaitu  dengan  pemanfaatan  pengolahan  citra  [5].  Di  bidang  klasifikasi  gambar,  algoritma Machine Learning, seperti K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM), diadopsi secara luas untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi  terutama  berkinerja  baik  pada  kumpulan  data  kecil.  Namun,  saat menangani  kumpulan  data  besar  dengan  fitur  dan  kelas  yang  lebih  rumit,  Deep  Learning  melebihi  Machine
Learning [6]. Deep Learning dimanfaatkan untuk berbagai pekerjaan seperti memprediksi peluang atau kejadian, mengenali objek, hingga mendiagnosa penyakit. Pada bidang Image Processing terdapat beberapa algoritma yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Neural Network. Salah satu, algoritma yang sering digunakan adalah Neural Netwok. Pada tahun 1989, Yan LeCun dkk mengembangkan model Neural Network  dengan melakukan klasifikasi citra kode zip menggunakan kasus khusus dari Feed Forward Neural Network yang kemudian diberi nama  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Metode  CNN  mempunyai  hasil  yang  paling  signifikan  dalam pengenalan  citra  pada  visual  cortex  manusia.  Penggunaan  arsitektur  yang  digunakan  pada  CNN  sangat mempengaruhi hasil dari klasifikasi [7].
Penelitian terkait daging babi menggunakan machine learning oleh Usman Sudibyo [8], menggunakan ROI untuk  memotong  citra  dan  mengubah  ukuran  citra.  mengembangkan  sistem  pengenalan  daging  sapi  dan  babi menggunakan penggabungan metode GLCM, HSV dan metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ). Hasil penelitian memperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 76,25%. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Jasril [5], dengan mengklasifikasikan citra daging sapi dan babi menggunakan LVQ3 sebagai metode klasifikasi. SFCM untuk segmentasi citra, GLCM dan HSV sebagai fitur hasil segmentasi. Hasil penelitian menunjukkan persentase nilai akurasi tertinggi 91,67%. Berikutnya penelitian oleh Neneng dan Yusra Fernando [9], pengolahan citra digital digunakan  untuk  mengklasifikasi  citra  jenis  daging  kambing,  kerbau  dan  kuda  menggunakan  penggabungan metode GLCM, HSV dengan metode pelatihan dan pengujian data menggunakan SVM. Hasil klasifikasi terbaik yang diperoleh adalah 75,6% berada pada arah GLCM 45o dengan jarak piksel tetangga d=3 dan arah GLCM 135 o dengan jarak piksel tetangga d=2. Nilai tersebut berada pada parameter sigma 2,1.
Penelitian  terkait  sebagai  landasan  pada  penelitian  ini  dilakukan  oleh  Salsabila  [10]  tentang  klasifikasi gambar  daging  sapi  dan  babi  menggunakan  metode  CNN.  Hasil  klasifikasi  terbaik  citra  daging  babi  dan  sapi diperoleh dari model yang menerapkan teknik droput dengan Akurasi terbaik sebesar 97,56% dan loss terendah 0,111  diperoleh  dari  model  CNN  dengan  menerapkan  teknik  Dropout  menggunakan  0,7  yang  didukung  oleh hyperparameters seperti Adam's optimizer, 128 neuron pada lapisan yang sepenuhnya terhubung, fungsi aktivasi ReLu, dan 3 lapisan yang sepenuhnya terhubung. Dengan demikian, model CNN yang diperoleh tidak sesuai untuk memprediksi  data  yang  berasal  dari  gambar  daging  di  tempat  lain. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Kade Bramasta Vikana Putra [11], dengan menggunakan beberapa metode Deep Learning seperti Resnet-50, VGG-16, VGG-19 dan Densenet-121 memperoleh hasil penelitian bahwa Resnet-50 dapat mengungguli kemampuan Deep Learning Resnet-50, VGG-16, VGG-19 dan Densenet-121 dengan f1 score 98,88%, precision 98,89% dan recall 98,88% dalam klasifikasi citra daging babi, daging sapi dan daging kambing.
Penelitian  terkait  lainnya  yang  pernah  dilakukan  oleh  Wahyudi  Setiawan  seperti  klasifikasi  citra  fundus [12]. Citra uji coba menggunakan fundus retina. Pada penelitian tersebut CNN yang digunakan yaitu Arsitektur AlexNet, Visual  Geometry Group (VGG) 16, VGG19, Residual Network (ResNet) 50, ResNet101, GoogleNet, Inception-V3, InceptionResNetV2 dan Squeezenet. Hasil ujicoba menggunakan optimasi RmsProp menghasilkan nilai akurasi terbaik dengan arsitektur ResNet50 yaitu 88,5%, sensitivitas  85,1% dan spesifisitas 92,6%. Penelitian selanjutnya  mengenai  ResNet-50  oleh  Setyono  [13]  yang  mendapatkan  hasil  bahwa  ResNet-50  mengungguli ResNet101 dan ResNet152 dalam hal running time.
Penelitian terkait selanjutnya yaitu oleh Joseph Sanjaya dan Mewati Ayub [14]. Penelitian ini fokus pada penggunaan teknik augmentasi data random crop, random rotate, dan mixup terhadap model deep learning CNN dengan  menggunakan  arsitektur  ResNet.  Dari  hasil  percobaan  model  ResNet  yang  menggunakan  teknik augmentasi data mencapai hasil yang lebih baik untuk metrik akurasi 82,67% di Stanford Cars Dataset. Selanjutnya penelitian  oleh  Lukas  Hansel  Ganda  [15],  dengan  menggunakan  arsitektur  CNN  untuk  mengidentifikasi  jenis kanker payudara yang telah diklasifikasi menjadi 4 kelas, yaitu normal, jinak, karsinoma in situ, dan karsinoma invasif.  Dikarenakan  jumlah  data  yang  sedikit  peneliti  menggunakan  teknik  augmentasi  data.  Penelitian menggunakan teknik augmentasi data mendapatkan akurasi  yang lebih besar dibandingkan tanpa menggunakan teknik augmentasi data. Selisih performa akurasi yaitu 7,5%. Augmentasi data memiliki beberapa metode dalam mengolah  data  gambar,  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kamla  Hasan  Mahmud  [16].  dilakukan  teknik Augmentasi  Data  menggunakan  metode  mengubah  arah  gambar  secara  horizontal  (Horizontal  Flipping), melakukan zoom-in secara acak (Random Zooming) dengan maksimal zoom sebesar 50% dari besar gambar, dan melakukan rotasi gambar secara acak (Random Rotation) dengan derajat maksimal 90◦ yang menghasilkan akurasi sebesar 75.82%, akurasi yang cukup tinggi untuk model yang dapat mengklasiﬁkasikan 100 kelas. Skenario ini juga memiliki performa yang paling baik dalam klasiﬁkasi keseluruhan berdasarkan ukuran evaluasi confusion matrix.
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  CNN  ResNet-50  dan  menggunakan  lebih  banyak  data  dengan teknik augmentasi data. ResNet-50 dipilih sebagai arsitektur CNN karena menurut Zarfan Zahisham [17] ResNet- 50 lebih mudah untuk dioptimalkan dan dapat memperoleh akurasi tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  melakukan  penelitian  terdiri  dari  5  tahapan  utama  yaitu  pengumpulan  data, preprocessing data, pembagian data, arsitektur CNN dan kesimpulan seperti pada Gambar 1 :
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  Data  Sekunder  [18]  Data  yang  dikumpulkan  merupakan gambar Daging Babi, Sapi dan Oplosan sebanyak 457 citra yang terbagi menjadi 3 kelas. setiap kelas memiliki ukuran gambar yang sama yaitu 300 x 300 pixel. Setiap kelas memiliki jumlah data yang berbeda yaitu Daging Babi 152 data, Daging Sapi 153 data, dan Daging Oplosan 152 data. Berikut ini merupakan sampel data citra asli daging, dapat dilihat pada Gambar 2 :
(a) (b)
(c)
Gambar 2. (a) Daging Babi, (b) Daging Oplosan, (c) Daging Sapi

## 2.2 Pre-processing
Pada penelitian ini preprocessing  yang akan dilakukan adalah Augmentasi  Data.  Augmentasi  data adalah suatu proses  dalam  pengolahan  data  gambar.  Augmentasi  menrupakan  proses  mengubah  atau  memodifikasi  gambar sedemikian rupa sehingga computer akan medeteksi bahwa gambar yang diubah tersebut adalah gambar yang sama [19], Sebelum melakukan augmentasi data, terlebih dahulu mengubah ukuran citra dengan memperkecil ukuran citra  dari  300  x  300  pixels  menjadi  128  x  128  pixel,  bertujuan  untuk  mempercepat  dan  mengubah  proses perhitungan [20] augmentasi yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengubah arah gambar secara horizontal, melakukan zoom-in  secara acak dengan maksimal  zoom  sebesar 50% dari besar gambar, dan melakukan rotasi gambar secara acak dengan derajat maksimal  90◦ [16]. Teknik augmentasi  sebanyak 6 kali, setiap gambar asli bertambah  menjadi  18  gambar  baru. Total  keseluruhan  dari  proses  augmentasi  dari  457  gambar  menjadi  2742 gambar yang terdiri dari 3 kelas yang masing-masing kelas memiliki jumlah data yang berbeda yaitu Daging Babi 152 data, Daging Oplosan 152 data, dan Daging Sapi 153 data. Sebelum melakukan augmentasi data maka terlebih dahulu  dilakukan  resize  data  dari  ukuran  awal  300  x  300  pixel  menjadi  128  x  128  pixel.  Berikut  ini  contoh penerapan dari setiap teknik augmentasi pada Tabel 2 :
Tabel 1. Teknik Augmentasi Gambar Original Horizontal Flip Zoom Rotation

## 2.3 Pembagian Data
Pembagian  data  menjadi  data  training  dan  data  testing  menggunakan  teknik  Split  Validation.  Split  Validation adalah teknik validasi yang membagi data menjadi dua bagian secara acak. Dua bagian data yang terdiri dari data training dan testing. Dengan menggunakan split validation akan dilakukan percobaan training berdasarkan split ratio yang telah ditentukan sebelumnya, sisa dari split ratio data training akan dianggap sebagai data testing [21]. Pada penelitian ini pembagian data yang di uji yaitu 70% training 30% testing, 80% training 20% testing dan 90% training 10% testing.

## 2.4 Arsitektur CNN
Algoritma penelitian ini menggunakan arsitektur ResNet-50 untuk klasifikasi Citra Daging Babi dan Sapi. ResNet merupakan arsitektur terdalam yang diusulkan untuk deteksi imagenet (Object Detection and Image Classification Challenge). Arsitektur ini memiliki inovasi  yaitu memiliki residual layer dan skip  connection untuk membantu
meningkatkan akurasi dalam model dan dapat mengatasi masalah hilangnya gradien yang dapat mengakibatkan menghentikan  bobot  di  jaringan  pada  saat  pembaharuan  bobot.  Berikut  pada  Gambar  3  menunjukkan  diagram arsitektur ResNet-50 :
Gambar 3. Arsitektur ResNet-50

## 2.5 Evaluasi dan Hasil
Tahap evaluasi merupakan tahap pemeriksaan akurasi hasil eksperiman yang di desain menjadi beberapa skenario pengujian.  Hasil  eksperimen  tersebut  kemudian  dilakukan  analisis  untuk  di  ambil  kesimpulan.  Pada  tahapan evaluasi  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  system  (model)  dengan  hasil klasifikasi sebenarnya [17]. Pada penelitian ini evaluasi yang digunakan menggunakan confusion matrix. Evaluasi untuk mengukur kinerja suatu algoritma. Berikut ini komponen dalam confusion matrix sebagai berikut pada Tabel 1 :
Tabel 2. Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Class Positif Negatif True Class Positif TP (True Positif) FP (False Positif) Negatif FN (False Negatif) TN (True Negatif) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 ∗ 100% (1) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ∗ 100% (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100% (3) Keterangan: TP = Jumlah data positif yang terklasifikasi benar TN =
Jumlah data negatif yang terklasifikasi benar
FP =
Jumalh data positif yang terklasifikasi salah FN
=
Jumlah data negatif yang terklasifikasi salah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini data awal 457 citra yang diperoleh pada proses pengumpulan data diproses dengan melakukan preprocesing. Tujuan dari Preprocessing  supaya data yang digunakan dapat  bekerja secara optimal pada proses pengklasifikasian. Preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini adalah augmentasi data, seluruh data original yang  dikumpulkan  akan  dilakukan  proses  augmentasi  data  bertujuan  untuk  memperbanyak  jumlah  dataset sehingga model yang dilatih akan lebih maksimal tanpa harus melakukan sampel  tambahan data [14]. Hasil dari proses uji model menggunakan data training dan testing dievaluasi menggunakan confusion matrix. Model tersebut menghasilkan nilai akurasi, precision, dan recall pada masing-masing skenario. Berikut ini skenario eksperimen yang akan dilakukan pada penelitian ini, dapat dilihat pada Tabel 2 :
Tabel 3. Skenario Eksperimen Jenis Dataset Original dan Augmentasi Pembagian Data 70% data latih : 30% data uji, 80% data latih : 20% data uji, dan 90% data latih : 10% data uji Width and Height 300 x 300 dan 128 x 128 Epoch 50, 75 dan 100 Batch size 16, 32, dan 64 Class 3 Class
Daging Oplosan Daging Sapi Daging Babi
Learning Rate
0,1, 0,01 dan 0,001

## 3.1 Evaluasi dan Analisis Model
Peneliti menguji dan membanding tingkat akurasi yang didapatkan antara menggunakan data original dengan data augmentasi  beberapa  percobaan  jumlah  pembagian  data,  nilai  batch  size,  epoch  dan  nilai  learning  rate  dengan tujuan untuk mencari model yang terbaik. Jumlah pembagian dataset yang dilakukan ialah 90%:10%, 80%:20% dan 70%:30%, epoch 50, 75, 100, nilai learning rate 0,1, 0,01, 0,001 dan nilai batch size yang digunakan yaitu 16, 32, 64. Dari masing-masing percobaan akan mendapatkan nilai akurasi, recall dan presisi.

## a. Pengujian menggunakan Data Original
Skenario pada pengujian ini adalah pengujian menggunakan split dataset dengan perbandingan 90% data latih dan 10% data uji. Jumlah data latih yaitu 412 dan data uji berjumlah 45. Batch Size yang digunakan dalam pengujian ini  ialah  batch  size  16,  learning  rate  0,01  dengan  epoch  50.  Hasil  dari  pengujian  model  ditampilkan  dalam confusion matrix sebagai berikut :
Gambar 4. Confusion Matrix
Pada  Gambar  4  merupakan  hasil confusion  matrix dari  pengujian  model  pada  pengujian  data  original. selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mendapatkan hasil sebagai berikut:
a. Akurasi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 7 + 20 + 14 45
𝑥 100%
= 41
45 𝑥 100%
= 91,11 %
b. Recall 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 7 (7 + 2) + 20 (20 + 0) + 14 (14 + 2) 3 𝑥 100% = 0,777 + 1 + 0,875
3 100%
= 2,652
3 𝑥 100%
= 88,4%
c. Precission
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 7 (7 + 0) + 20 (20 + 2) + 14 (14 + 2) 3 𝑥 100% = 1 + 0,909 + 0,875
3 100%
= 2,784
3 𝑥 100%
= 92.8%
Tabel 3. Hasil Seluruh Pengujian Split Data Ukuran Gambar Batc h Size Learni ng Rate Epoc h Hasil Original Augmentasi Traini ng Testi ng Widt h Heig ht Akur asi (%) Presi si (%) Reca ll (%) Wak tu (deti k) Akur asi (%) Presi si (%) Reca ll (%) Wak tu (deti k) 70% 30% 300 300 16 0.1 50 35.04 34 33 14.4 74.09 75 74 25.81
Split Data Ukuran Gambar Batc h Size Learni ng Rate Epoc h Hasil Original Augmentasi Traini ng Testi ng Widt h Heig ht Akur asi (%) Presi si (%) Reca ll (%) Wak tu (deti k) Akur asi (%) Presi si (%) Reca ll (%) Wak tu (deti k) 75 44.53 54 45 10.95 79.08 80 79 35.98 100 38.69 43 43 27.05 79.2 80 79 59.5 0.01 50 83.94 84 84 17.69 91.55 92 92 26.55 75 73.72 75 74 9.69 94.57 95 95 35.81 100 83.94 84 83 14.39 89.73 90 90 29.07 0.001 50 92.7 93 93 15.05 91 91 91 36.5 75 94.89 95 95 25.39 92.7 93 93 36.6 100 97.08 97 97 27.44 91.36 92 91 54.81 32 0.1 50 50.36 52 49 13.2 76.89 77 77 26.23 75 37.23 40 39 19.9 59.49 67 59 30.02 100 57.66 58 59 26.72 75.06 78 75 37.8 0.01 50 91.97 92 92 13.87 93.8 94 94 24.95 75 89.05 90 89 19.54 91.12 91 91 32.77 100 91.24 91 91 26.52 92.46 93 92 40.53 0.001 50 91.24 91 91 13.02 91.61 92 92 23.55 75 95.62 96 95 23.88 91.48 92 91 36.8 100 90.51 91 91 27.58 91.24 91 91 37.87 64 0.1 50 50.36 52 47 7.22 73.24 74 73 26.78 75 36.5 36 38 21.48 62.04 73 63 40 100 32.85 35 34 25.36 78.59 80 79 47.28 0.01 50 67.88 69 69 13.63 93.55 94 94 21.71 75 84.67 84 85 19.93 95.26 95 95 37.2 100 91.97 92 92 24.7 93.8 94 94 31.87 0.001 50 89.05 89 89 14.78 88.32 88 88 22.7 75 91.97 92 92 20.37 91.48 92 91 36.8 100 89.05 89 89 26.5 89.42 90 89 33.68 80% 20% 300 300 16 0.1 50 31.87 32 35 17.5 74.27 74 74 17.55 75 49.45 27 28 12.52 28.28 26 31 21.02 100 47.25 45 45 15.3 77.55 83 77 63.5 0.01 50 92.31 77 77 16.1 88.32 89 88 30.72 75 82.42 86 86 11.47 93.07 93 93 152.7 5 100 61.54 95 95 27.9 91.24 91 91 30.38 0.001 50 94.51 95 94 7.65 91.42 92 91 39.28 75 90.11 92 92 21.83 94.71 95 95 39.02 100 93.41 93 92 28.78 94.16 94 94 49.07 32 0.1 50 31.87 43 39 17.05 48.36 57 47 23.03 75 49.45 50 50 12.52 82.85 83 83 44.43 100 47.25 65 44 15.3 73.72 75 74 22.23 0.01 50 92.31 92 93 16.1 93.98 94 94 35.72 75 82.42 84 83 11.47 91.12 91 91 32.77 100 61.54 71 62 27.9 95.07 95 95 25.53 0.001 50 94.51 94 95 7.65 92.7 93 93 22.68 75 90.11 89 89 21.83 92.88 93 93 18.73 100 93.41 93 93 28.7 91.24 92 91 26.63 64 0.1 50 30.77 33 32 15.65 62.59 72 63 29.5 75 39.56 40 38 21.5 40.88 49 39 37.42 100 34.07 50 39 28.27 72.63 73 72 38.17 0.01 50 85.71 86 86 14.92 94.71 95 95 23.78 75 91.21 92 91 20.97 94.34 94 94 30.32 100 86.81 87 87 14.71 95.26 95 95 35.82 0.001 50 92.31 92 93 8.1 90.51 91 90 20.25 75 93.41 93 93 22.05 88.69 89 89 37.7 100 91.21 92 91 13.8 89.23 89 89 24.3 90% 10% 300 300 16 0.1 50 37.78 39 38 8.83 79.56 85 79 28.12 75 44.44 52 45 26.07 62.04 74 61 39.85 100 40 42 41 30.9 85.04 86 85 66 0.01 50 91.11 93 88 9.3 89.78 90 90 27.3 75 75.56 75 74 23.78 94.53 95 95 42.75 100 93.33 93 93 32.38 94.16 94 94 53.85 0.001 50 97.78 98 98 16.11 93.43 93 93 16.55 75 92.31 92 92 23.41 91.61 92 92 53.75 100 92.31 93
92 29.9 96.35 96 96 61.43 32 0.1 50 33.33 43 44 16.13 70.07 71 70 31.65 75 35.56 59 42 22.43 84.31 85 84 47.15 100 24.44 21 26 30.98 85.77 87 86 54.95 0.01 50 80 81 81 16.21 93.07 93 93 32.77 75 95.56 96 95 24.71 92.34 93 93 37.5 100 97.78 98 97 31.36 88.69 89 89 44.35 0.001 50 88.89 86 90 15.51 92.7 93 93 34.72 75 100 100 100 23.88 93.07 93 93 19.65
Split Data Ukuran Gambar Batc h Size Learni ng Rate Epoc h Hasil Original Augmentasi Traini ng Testi ng Widt h Heig ht Akur asi (%) Presi si (%) Reca ll (%) Wak tu (deti k) Akur asi (%) Presi si (%) Reca ll (%) Wak tu (deti k) 100 97.78 97 98 29.68 94.16 94 94 44.35 64 0.1 50 44.44 34 35 15.41 74.82 77 74 23.68 75 35.56 54 42 22.05 82.48 85 82 39.71 100 37.78 50 37 38.11 81.02 81 81 48.85 0.01 50 97.78 98 98 15.45 95.62 96 96 21.47 75 86.67 89 87 21.85 87.96 88 88 31.72 100 93.33 93 93 30.15 96.72 97 97 43.62 0.001 50 86.67 87 85 15.8 90.15 90 90 26.56 75 93.33 93 93 22.65 87.23 88 87 31.02 100 86.67 87 86 29.73 89.78 90 90 40.27
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan sebanyak 81 eksperimen, dapat dilihat pada Tabel 3 akurasi tertinggi dicapai oleh eksperimen ke 71 dengan jenis dataset original adalah 100% accuracy, 100% precision, dan 100% recall dengan menggunakan optimizer  SGD, 0,001 learning rate,  epoch 75 dan  32 batch size. sedangkan untuk dataset augmentasi terdapat pada eksperimen ke 78 dengan 96,72% accuracy, 97% precision, dan 97% recall, dengan menggunakan optimizer SGD, 0,01 learning rate, 32 batch size, dan epoch 100. Berdasarkan kesimpulan hasil pengujian dan pengaruh hyperparameter dalam pengujian :
1. Pengaruh  data  original  dan  augmentasi:  Data  Augmentasi  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan Data Original. Pada  penelitian ini semakin banyak data latih  maka kinerja model akan lebih maksimal. Akan tetapi, waktu komputasi Data Augmentasi lebih lama dibandingkan Data Original.
2. Pengaruh data training dan testing: data training 90% dan data testing 10% mendapatkan hasil yang terbaik dibanding  kan  dengan  70%:30%  dan  80%:20%.  Jadi  semakin  banyak  data  training  yang  digunakan,  maka hasil akurasi akan semakin bagus, dengan data latih yang banyak memudahkan computer untuk dapat lebih banyak/baik memahami pola dari suatu  gambar sehingga, ketepatan dalam proses klasifikasi akan semakin baik/akurat.
3. Pengaruh Ukuran gambar: Ukuran gambar yang digunakan pada pengujian penelitian ini ialah Data Original 300 x 300, Data Augmentasi 128 x 128. Berdasarkan hasil diatas dapat dilihat bahwa ukuran gambar 128 x 128 memberikan hasil akurasi, recall, dan precision yang lebih bagus.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan klasifikasi citra daging babi dan daging sapi menggunakan ResNet 50 dengan data yang menggunakan  preprocessing  Augmentasi.  Model  diuji  untuk  mendapatkan  perbandingan  antara  dua  skema pengujian,  data  original  dan  data  augmentasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  hyperprameter terbaik terdapat pada split dataset 90%:10% dan ukuran gambar 128 x 128 menghasilkan performance yang lebih baik  yaitu  dengan  rata-rata  akurasi  87,64%,  recall  87,59%,  precision  90,90%.  Berdasarkan  pengamatan  dari visualisasi  proses  training  dan  testing  tidak  ditemukan  indikasi  terjadinya  overfitting.  Usulan  untuk  penelitian selanjutnya  adalah  melakukan  ekstraksi  ciri  pada  proses  preprocesing  dan  melakukan  tuning  hyperparameter seperti fungsi aktivasi, optimizer dan learning.

## REFERENCES
[1] H. Himawan and W. Wiratama, “Different Types of Beef and Pord Using Histogram Texture and K-Means Clustering Method,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 20–27, 2018, doi: 10.33633/jais.v3i1.1892.
[2] A.  Bestari,  J.  A.  Munawar,  R.  A.  Nurrohmah,  and  A.  Nurzamin, Statistik  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  2018/ Livestock and Animal Health Statistics 2018 . 2018.
[3] Basito, B. Yudhistira, and D. A. Meriza, “Jurnal Teknologi dan Industri Pertanian Indonesia,” J. Teknol. dan Ind. Pertan. Indones. , vol. 09, no. 01, pp. 10–16, 2018.
[4] Paramita  Setyaningrum,  “Pemodelan  Sistem  Penelusuran  Daging  Sapi  Potong  Menggunakan  Unified  Modelling Language (UML),” J. Teknol. dan Ind. Pertan. Indones. , vol. 10, no. 02, pp. 1–5, 2018.
[5] J. Jasril and S. Sanjaya, “Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) and Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) for Beef and Pork Image Classification,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 2, p. 60, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5024.
[6] L. Zhu and P. Spachos, “Towards Image Classification with Machine Learning Methodologies for Smartphones,” Mach. Learn. Knowl. Extr. , vol. 1, no. 4, pp. 1039–1057, 2019, doi: 10.3390/make1040059.
[7] F. F. Maulana and N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[8] U.  Sudibyo,  D.  P.  Kusumaningrum,  E.  H.  Rachmawanto,  and  C.  A.  Sari,  “Optimasi  Algoritma  Learning  Vector Quantization (Lvq) Dalam Pengklasifikasian Citra Daging Sapi Dan Daging Babi Berbasis Glcm Dan Hsv,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1943.
[9] Neneng  and  Y.  Fernando,  “Klasifikasi  Jenis  Daging  Berdasarkan  Analisis  Citra  Tekstur  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices ( Glcm ) Dan Warna,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. 2017 , no. November, pp. 1–7, 2017.
[10]  Salsabila, A. Fitrianto, and B. Sartono, “Image Classification Modelling of Beef and Pork Using Convolutional Neural Network,” Int.  J.  Sci.  Basic  Appl.  Res. ,  vol.  57,  no.  2,  pp.  26–38,  2021,  [Online].  Available: http://gssrr.org/index.php?journal=JournalOfBasicAndApplied.
[11]  Kade Bramasta Vikana Putra, I Putu Agung Bayupati, and Dewa Made Sri Arsa, “Klasifikasi Citra Daging Menggunakan Deep Learning dengan Optimisasi Hard Voting,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 656– 662, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3247.
[12]  W. Setiawan, “Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Fundus,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6551.
[13]  N. F. P. Setyono, D. Chahyati, and M. I. Fanany, “Betawi traditional food image detection using ResNet and DenseNet,” 2018 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2018 , pp. 441–445, 2019, doi: 10.1109/ICACSIS.2018.8618175.
[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]  L. H. Ganda and H. Bunyamin, “Penggunaan Augmentasi Data pada Klasifikasi Jenis Kanker Payudara dengan Model Resnet-34,” J. Strateg. , vol. 3, no. 1, pp. 187–193, 2021.
[16]  K.  H.  Mahmud,  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby,  “Klasifikasi  Citra  Multi-Kelas  Menggunakan  Convolutional  Neural Network,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 2127–2136, 2019.
[17]  Z. Zahisham, C. P. Lee, and K. M. Lim, “Food Recognition with ResNet-50,” IEEE Int. Conf. Artif. Intell. Eng. Technol. IICAIET 2020 , pp. 0–4, 2020, doi: 10.1109/IICAIET49801.2020.9257825.
[18]  T. Y. Purnomo, PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI DAGING . 2020.
[19]  L. Perez and J. Wang, “The Effectiveness of Data Augmentation in Image Classification using Deep Learning,” 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1712.04621.
[20]  D.  Mishkin,  N.  Sergievskiy,  and  J.  Matas,  “Systematic  evaluation  of  convolution  neural  network  advances  on  the Imagenet,” Comput. Vis. Image Underst. , vol. 161, pp. 11–19, 2017, doi: 10.1016/j.cviu.2017.05.007.
[21]  Suherman and I. Muzaky, “Analisis Penjualan Barang Laris Dan Kurang Laris Terhadap Percetakan Awfa Digitl Printing Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Optimasi Algoritma Genetika,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 10, no. 9–1 (87), pp. 153–167, 2019.