1019 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal.1019-1026 E-ISSN 2503-2933

## Permainan INGBAS (Gunting, Batu, Kertas) Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network
Zaid Romegar Mair* 1 , Muhammad Haviz Irfani 2
1,2 Universitas Indo Global Mandiri; Jalan Jenderal Sudirman No.629 Km 4 Palembang, 0711-357754
3 Program Studi Teknik Informatika, Fasilkom, UIGM e-mail: * 1 zaidromegar@uigm.ac.id, 2 m.haviz@uigm.ac.id

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pembuatan  model  klasifikasi  citra  untuk  membedakan objek  tangan  untuk  menampilkan  gunting,  batu,  dan  kertas  dengan  menggunakan  salah  satu metode klasifikasi citra berupa Convolutional Neural Network (CNN). Terdapat delapan tahap yang  dilakukan  dalam  menentukan  terbacanya  sebuah  image  ketika  dilakukan  pengenalan  file gambar  dengan  menguploadnya  dari  penyimpan  internal  komputer.  Delapan  tahapan  tersebut yaitu pengambilan data sumber, pengkategorian data INGBAS, memvisualisasikan data, import library menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), pelatihan data,  akurasi dan validasi data, prediksi gambar, dan kesimpulan. Berdasarkan pengujian dalam penelitian ini, maka diperolah nilai rata-rata akurasi sebesar 90 %.
Kata kunci — Klasifikasi  citra, Permainan Batu Gunting Kertas, Convolutional Neural Network

## Abstract
In  this  research,  an  image  classification  model  was  developed  to  distinguish  hand objects  display  scissors,  rock,  and  paper  using  one  of  the  image  classification  methods  in  the form of a Convolutional Neural Network (CNN). There are eight steps involved in determining the legibility of an image when an image file is recognized by uploading it from the computer's internal storage. The eight stages are source data retrieval, INGBAS data categorization, data visualization,  import  library  using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm,  data training, data accuracy and validation, image prediction, and conclusions. Based on the testing in this study, the average value of accuracy is 90%.
Keywords — Image classification, Rock Paper Scissors Game, Convolutional Neural Networks.

## 1. PENDAHULUAN
Permainan  gunting,  batu,  dan  kertas  merupakan  permainan  sederhana  yang dikenal  secara  mendunia.  Permainan  ini  hanya  menggunakan  tangan  dalam implementasinya.  Dalam  aturan  permainan  ini  bahwa  batu  dikalahkan  oleh  kertas, sedangkan  kertas  dikalahkan  oleh  gunting,  yang  kemudian  dikalahkan  oleh  batu. Kemajuan teknologi adalah sesuatu yang tidak bisa dihindari, kemajuan teknologi akan berjalan sesuai dengan ilmu pengetahuan yang dimiliki manusia [1]. Salah satu contoh dari  perkembangan  teknologi  yang  ada  adalah,  komputer  mulai  bisa  mengenali  citra dengan  menggunakan  pola  yang  ada  dengan  suatu  algoritma  tertentu.  ada  banyak metode klasifikasi citra yang populer, antara lain:metode Jaringat Saraf Tiruan (Neural
Jatisi ISSN 2407- 4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E- ISSN 2503 -2933 1020
Zaid , et., al [ Permainan INGBAS (Gunting, Batu, Kertas) Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network] IJCCS Vol. x, Noend_page
Network),  K  Nearest  Neighbors  (KNN),  Support  Vector  Machine  (SVM),  dan Convolutional  Neural  Network,  Backpropagation  Neural  Network,  Extreme  Learning Machine, dan metode-metode lain yang tergolong dalam bidang Image Processing.
Citra  gestur  tangan  pada  manusia  untuk  permainan  gunting,  batu,  dan  kertas memiliki  karakter  yang  unik,  yaitu  berupa  tangan  manusia.  Dimana  tangan  manusia memiliki  bentuk  dan  ukuran  yang  berbeda  saat  merepresentasikan  permainan gunting,batu kertas. Salah satu fitur yang dapat diekstrak adalah edge pada tangan. CNN memiliki tahapan convolution yang secara otomatis akan melakukan ekstraksi pada citra [3].
Pada  Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi CNN pada pengenalan citra image tangan dalam permainan Gunting, Batu dan Kertas. Kemudian nantinya, metode tersebut diterapkan dalam sebuah sistem berbasis komputer dengan mengupload image pengolahan  citra  yang  berfungsi  dalam  mempersingkat  proses  pengenalan  objek  citra pada pengenalan citra tangan dalam permainan  Gunting, Batu, dan Kertas.  Identifikasi image  file  dilakukan  berdasarkan  fitur  citra  pada  umumnya,  serta  proses  perhitungan ekstraksi  fitur  untuk  memperoleh  nilai  dari  hasil  klasifikasi  dari  gambar  citra  yang dikenali.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  harus  ditempuh  pada  penelitian  ini  berjumlah  8  tahap,  yaitu pengambilan  data  sumber,  pengkategorian  data  INGBAS,  memvisualisasikan  data, import  library  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN), pelatihan data,  akurasi dan validasi data, prediksi gambar, dan kesimpulan.
Gambar 1. Tahapan Dalam Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Data Sumber
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari    storage  google https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/rps.zip\-O /tmp/rps.zip  yaitu dataset citra tangan ingbas.  Data yang dibagikan ini adalah data yang ditujukan  untuk  pengembangan  projek  pada  pembelajaran  mesin,  yang  bisa  digunakan dalam permainan tradisional yang ditransformasikan menggunakan teknologi computer.
Pengambilan Data Sumber Pengkategorian dan Kelas Dataset Memvisualisasikan Data Import Library dan Tahapan CNN
Akurasi -
Validasi
Prediksi Gambar
Kesimpulan Pelatihan dan Pengujian
1021 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E-ISSN 2503-2933
Data  yang  diambil  adalah  data  yang  konsisten  dalam  pengambilan  objek  image menggunakan pencahayaan yang terang dan seimbang.

## 3.2 Pengkategorian dan Kelas Dataset
Pada Dataset tersebut terdiri dari 3 kelas dengan total masing-masing citra yaitu 840 citra gunting, 840 citra batu, dan 840 citra kertas dengan format citra .png. Jumlah total  keseluruhan  file  gambat  dalam  3  kelas  adalah  sebanyak  2520  images.  Tabel  1 menunjukkan set data rinci untuk setiap kategori dan distribusi set data yang digunakan untuk prosedur pelatihan dan pengujian.
Tabel 1. Rincian Dataset Latih dan Tes No  Kelas Jumlah Data Latih Jumlah Data Tes 1. Gunting 840 21 2. Batu 840 21 3. Kertas 840 21

## 3.3 Memvisualisasikan Data
Dataset dibuat menjadi tiga buah folder dengan total image pada setiap masing- masing  foldernya  adalah    sebanyak  840  file  gambar  berekstensikan  png.  File  masing- masing  gambar  diambil  dari  2  index  pertama  dari  setiap  dataset  yang  telah  dilakukan pelatihan  sebelumnya.  Contoh  data  image  yang  ditampilkan  sebanyak  21  file  images, yang disertai keterangan jalur direktori/posisi file gambar tersebut ditempatkan. Gambar 2 menunjukkan contoh data gambar untuk INGBAS.

## Gambar 2. Contoh Dataset Ingbas

## 3.4 Import Library dan Tahapan CNN
Ada  dua  library  yang  digunakan  yaitu  TensorFlow  dan  keras.  Pada TensorFlow  pemodelan  data  yaitu  sebagai  tensor  atau  array  berdimensi-n  dengan elemen yang memiliki salah satu dari data type berupa int32, float32, atau string.
Jatisi ISSN 2407- 4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E- ISSN 2503 -2933 1022
Zaid , et., al [ Permainan INGBAS (Gunting, Batu, Kertas) Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network] IJCCS Vol. x, Noend_page
Gambar 3. Alur TensorFlow
Satu  buah  layer  pada  Keras  sama  artinya  dengan  satu  buah  layer  pada  MLP  yang mempunyai  beberapa  perseptron.  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  merupakan salah satu jenis Neural Network yang bisa digunakan pada file  image, yang digunakan untuk  mendeteksi  sebuah  objek  pada  sebuah  image.  Hal  utama  yang  dilakukan  pada tahapan  CNN  ini  adalah  membuat  sebuah  objek  ImageDataGenerator.  Fungsi  dari ImageDataGenerator  ini  adalah  mempersiapkan  data  latih  dan  data  uji  yang  akan diberikan  ke  model.  Perintah  ekstraksi  data  berasal  dari  sebuah  folder  menjadi  sebuah array  yang  dapat  dibaca  oleh  tensorflow,  fungsi  yang  digunakan  adalah from tensorflow.keras.preprocessing.image  import  ImageDataGenerator.  Setelah  dataset generator  dibuat  tahap  selanjutnya  adalah  membuat  jaringan  neural  network  dan kemudian  kita  bisa  melihat  seluruh  network  menggunakan  perintah  berupa model.summary().

## 3.5 Pelatihan dan Pengujian
Dataset  gambar  dilakukan  resize  dengan  ukuran  150  x150.  Pada    tahapan pelatihan data dilakukan augmentation proses berupa penambahan data gambar dengan data latih yang ditemukan sebanyak 2520 images dalam setiap segmentasi, zoom range gambar dibuat sebesar 20%, horizontal flip = true secara random, shearing image skala 0.2 dan rescaling data menjadi 1/255.. Data latih pada model CNN  ini memiliki jumlah epoch sebanyak 23 epoch dengan step per epoch = 20.

## Tabel 2. Parameter Pelatihan Model CNN
Batch sizenya sebanyak 126 dengan menggunakan callbacks untuk menyimpan model  dengan  metric  accuracy,  yaitu  nilai  matrik  yang  diukur  pada  penelitian  ini menggunakan  nilai  akurasi  sebagai  nilai  pengukurannya  untuk  mengevaluasi  model yang dibuat. Optimizer yang digunakan untuk perbaikan model adalah Propagasi Root Mean  Square  (RMSProp).  Optimizer  adalah  metode  optimasi  yang  digunakan. sedangkan  loss  function  menggunakan  klasifikasi  multi  kelas  berupa  categorical  cross entropy.  Loss  merupakan  metode  pengukuran  nilai  loss  nya  berdasarkan  pada  nilai. Berikut ini adalah visualisasi model seperti pada table 3 dan gambar 4 dibawah ini.
Parameter Nilai Epoch 23 Batch size 126 Loss function Categorical  cross entropy Optimizer RMSProp Optimizer metric Accuracy
1023 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E-ISSN 2503-2933
Zaid , et., al [ Permainan INGBAS (Gunting, Batu, Kertas) Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network] hort and clear, implies research results (First Author)
Tabel 3. Model Arsitektur CNN Layer (type) Output Shape Param # conv2d (Conv2D) (None, 148, 148, 32) 896 max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 74, 74, 32) 0 conv2d_1 (Conv2D) (None, 72, 72, 64) 18496 max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 36, 36, 64)              0 conv2d_2 (Conv2D) (None, 34, 34, 128) 73856 max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 17, 17, 128) 0 conv2d_3 (Conv2D) (None, 15, 15, 256) 295168 max_pooling2d_3 (MaxPooling2D) (None, 7, 7, 256) 0 flatten (Flatten) (None, 12544) 0 dropout (Dropout) (None, 12544) 0 dense (Dense) (None, 512) 6423040 dense_1 (Dense) (None, 3) 1539
Total params: 6,812,995 Trainable params: 6,812,995 Non-trainable params: 0
Gambar 4. Visualisasi Model
Dari    Tabel  3  dan  Gambar  4  diatas,  yaitu  terdapat  empat  tahapan  konvolusi dengan  ukuran  masing-masing    filternya  adalah  3x3  dengan  aktivasi  fungsi  nya  yaitu ReLu  [2].  Layer  konvolusi  disini  berfungsi  untuk  mengekstraksi  atribut  pada  gambar. empat    tahapan  Max  Pooling  dengan  ukuran  pool  2x2,  layer  max  pooling  tujuannya adalah  untuk  mereduksi  resolusi  gambar.  Sedangkan  pooling  berguna  untuk mempercepat  komputasi  [3].  Terdapat    satu  dense  Layer  dengan  ukuran  512 menggunakan activation function ReLu. Satu Dense Layer output dengan ukuran 3 dan activation  function  Softmax.  Mengapa  menggunakan  softmax?.  Dipilihnya  softmax dikarenakan  terdapat  tiga  jenis  file  images  berupa  gunting,  batu,  dan  kertas.  Pooling
Jatisi ISSN 2407- 4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E- ISSN 2503 -2933 1024
Zaid , et., al [ Permainan INGBAS (Gunting, Batu, Kertas) Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network] IJCCS Vol. x, Noend_page
data  yang  dihasilkan  masih  berbentuk  multi  array.  maka  dari  itu,  perlu  dilakukan “flatten”  yaitu  dengan  menambahkan  layer  Flatten  agar  dapat  mengkonversi  data menjadi array 1 dimensi sehingga dapat dihubungkan dengan semua lapisan.
(1) 0, (2) ∑ (3) ∑ . log
Persamaan  diatas  (1)  menunjukan  aktivasi  fungsi  dari  ReLu  dan  nilai  z merupakan  inputan  aktivasi  fungsi.  Persamaan  (2)  menunjukan  bahwa  aktivasi  fungsi softmax  dengan  inputan  Xi,  jumlah  label  class  n,  dan  label  kelas  ke  j.  Persamaan  (3) menginformasikan berupa  loss fungsi dengan categorical cross entropy, di mana dan adalah nilai ground truth dan score output dari softmax untuk tiap class di .

## 3.6 Akurasi dan Validasi
Untuk  melakukan  akurasi  Perhitungan  performa  maka  digunakan  metric Accuracy berupa Precision, Recall dan F1 Score. Perhitungan metric Precision, Recall, dan  F1  Score  maka  memerlukan  weight  metric  dengan  mempertimbangkan  berupa permasalahan klasifikasi multiclass. Caranya yaitu memberikan bobot yang merupakan instance  dari  setiap  class  kemudian  dikalikan  dengan  tiap  nilai  metric  setiap  class. Dengan    ini  dapat  memberikan  penghitungan    performa  lebih  baik,  dikarenakan frekuensi dari tiap class mungkin berbeda.

## 3.7 Prediksi Gambar
Metode  berikutnya  yaitu  menggunakan  model  yang  akan  dikompilasi. Penggunaan  model  ini  bertujuan  untuk  menentukan  optimasi  dari  model  datasetnya. Setelah melakukan optimalisasi model, maka dilanjutkan dengan penggunaan loss pada fungsi  CNN  dengan  kelas  dataset  yang  digunakan.  Pada  penerapan  arsitektur  model CNN  yang  dianalisa  adalah  metric  loss,  validasi  loss,  accuracy,  dan  validasi  accuracy dari  setiap  epochnya.  Model  dataset  yang  sudah  dilakukan  pelatihan,  kemudian  akan dilakukan  uji  coba  kedalam  pengujian  data  di  tiap-tiap  epochnya.  Gambar  5  dibawah ini,  menunjukkan perbandingan loss dan akurasi, validasi loss dan validasi akurasi.
Gambar 5. Model Akurasi dan Model Los Validasi
1025 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E-ISSN 2503-2933
hort and clear, implies research results (First Author)
Kemudian,  Langkah  berikutnya  adalah  menampilkan  plot  kurva  hasil.  Apakah data  sudah  sesuai,  ataupun  bisa  terjadi  overfitting  dan  underfitting.  Gambar  5 menunjukkan  grafik  loss  dan  accuracy  dari  setiap  epoch,  grafik  hasil  dari  perhitungan berupa  pelatihan  dan  akurasi  validasi.  Warna  biru  menunjukan  training,  sedangkan warna merah adalah validasi.
Gambar 6. Grafik Akurasi dan Model Los Validasi
Berdasarkan gambar model data berupa grafik akurasi dan validasi diatas, maka kita bisa malakukan unggah  gambar dari direktori penyimpan internal komputer untuk memprediksi dataset yang sudah diklasifikasikan.

## 4. KESIMPULAN
Dari pengujian  yang didapatkan dari penelitian ini,  proses pengklasifikasian file images  permainan  Gunting,  Batu,  dan  Kertas  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan kesimpulkan  berupa  klasifikasi  berdasarkan    citra  pada  permainan  Gunting,  Batu,  dan Kertas  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  memberikan akurasi  dan  hasil  yang  cukup  baik.  Sistem  yang  telah  dibuat  berhasil  menerapkan metode CNN sebagai metode klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 90%.

## 5. SARAN
Aplikasi  permainan  berupa  gunting,  batu,  dan  kertas,  sudah  banyak  ditemukan. Perlu  adanya  pengembangan  kearah  permainan  gunting,  batu,  dan  kertas  dengan menggunakan  kamera.  Supaya  permainan  terlihat  lebih  nyata.  Juga    dapat  diterapkan arsitektur  CNN  lain  seperti  LeNet-5  [4],  AlexNet  [5],  ZFNet  [6],  GoogLeNet  [7], VGGNet [8], ResNet [9].
Jatisi ISSN 2407- 4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 1019-1026 E- ISSN 2503 -2933 1026
Zaid , et., al [ Permainan INGBAS (Gunting, Batu, Kertas) Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network] IJCCS Vol. x, Noend_page

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   NGAFIFI,  M.,  2014, Kemajuan  Teknologi  dan  Pola  Hidup  Manusia  Dalam  Perspektif Sosial Budaya. Fondasi dan Aplikasi: Jurnal Pembangunan Pendidikan:, 2(1), 33-47.
[2]   A. F. M. Agarap,2018, Deep Learning Using Rectified Linear Units (R e L U), arXiv, no. 1, pp. 2–8.
[3]   M. A., Y. A., and M. A., 2013, Automated Edge Detection Using Convolutional Neural Network ,  Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl.,  Vol.  4,  No.  10,  pp.  10–17,  doi: 10.14569/ijacsa.2013.041003.
[4]   S. Albawi, T. A. Mohammed, and S. Al-Zawi, 2018, Understanding of A Convolutional Neural Network , Proc. 2017 Int. Conf. Eng. Technol. ICET 2017, Vol. 2018-Januari, pp. 1–6, doi: 10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186.
[5]   Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Ha, 1998, LeNet , Proc. IEEE, No. November, pp. 1– 46.
[6]   T.  F.  Gonzalez,  2007, Handbook  of  Approximation  Algorithms  and  Metaheuristics ,
Handb. Approx. Algorithms Metaheuristics, pp. 1–1432, 2007, doi:
10.1201/9781420010749.
[7]   M.  D.  Zeiler  and  R.  Fergus,  2014, Visualizing  and  Understanding  Convolutional Networks ,  Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (Including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect. Notes Bioinformatics), Vol. 8689 LNCS, No. PART 1, pp. 818–833, doi: 10.1007/978-3- 319-10590-1_53.
[8]   C.  Szegedy  et  al.,  2015, Going  Deeper  With  Convolutions ,  Proc.  IEEE  Comput.  Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Vol. 07-12-June, pp. 1–9, doi: 10.1109/CVPR.2015.7298594.
[9]   K.  Simonyan  and  A.  Zisserman,  2015, Very  Deep  Convolutional  Networks  for  Large- Scale  Image  Recognition ,  3rd  Int.  Conf.  Learn.  Represent.  ICLR  2015  -  Conf.  Track Proc., pp. 1–14.
[10]   K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  2016, Deep  Residual  Learning  for  Image Recognition , Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Vol. 2016- Decem, pp. 770–778, doi: 10.1109/CVPR.20
16.90.