## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 4 | Issue 1 | June (2021)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## ANALISA PERFORMA ARSITEKTUR MOBILENETV1 DAN RESNET MENGGUNAKAN META-LEARNING DALAM MENDETEKSI OBJEK HEWAN KUCING
Faiz Octa Reynaldi 1 ,  Omar Pahlevi 2 , Indah Suryani 3 13 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri,
2 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika.
faizoctareynaldi@gmail.com , omar.opi@bsi.ac.id , indah.ihy@nusamandiri.ac.id
13 Jl. Jatiwaringin No. 02, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13620
2 Jl. Kramat Raya No. 98, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10450
Keywords:
Object Detection, Transfer Learning, Cloud Computing, Few-Shot  Learning, Cat

## Abstract
Object Detection has several obstacles during the training process such as the amount of data that must be trained, takes a long time to be trained, and so on. In this study, the researchers compared the accuracy and average loss training of the MobileNetV1 SSD architecture and ResNet SSD using the Pre-Trained model with the Few-Shot Learning method using Hold-Out Cross Validation to detect Black Cat Animal Objects and White Cat Animal Objects by collecting data automatically real data from the Jakarta Vet Shop observation method and only requires a small amount of data for the training process. This research was conducted by using Cloud Computing such as Google Colab as a medium to compare the architectural accuracy of the MobileNetV1 SSD and the ResNet SSD. 97.9% for white cats while for SSD MobileNetV1 it has a mean score of 99.66666667% on black cats and 78.733% on white cats. Then SD MobileNetV1 has a greater Train Loss with an average value of 0.003923 for Black Cats and an average value of 0.0059 for White Cats when compared to ResNet's SSD with  an  average  value  of  0.030263  for  Black  Cats  and  an  average  value  of 0.00413 for White Cats.
Kata Kunci:
Object Detection,
Transfer Learning,
Cloud Computing, Few-Shot  Learning, Hewan Kucing

## Abstrak
Object  Detection memiliki  beberapa  kendala  saat  proses training seperti banyaknya data yang harus dilatih, menggunakan waktu cukup lama untuk dilatih. Pada penelitian ini, peneliti melakukan komparasi akurasi dan average loss training arsitektur SSD MobileNetV1 dan SSD ResNet menggunakan Pre- Trained model dengan metode Few-Shot Learning menggunakan Hold-Out Cross Validation untuk mendeteksi Objek Hewan Kucing Hitam dan Objek Hewan Kucing  Putih  dengan  pengambilan  data  secara  riil  dari  metode  observasi Jakarta Vet Shop dan hanya membutuhkan sedikit data untuk dilakukannya proses training .  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menggunakan Cloud Computing seperti Google Colab sebagai media untuk membandingkan akurasi arsitektur SSD MobileNetV1 dan SSD ResNet . Hasil analisa dalam penelitian ini adalah SSD ResNet memiliki akurasi yang tinggi dengan nilai rata-rata 100% pada  kucing  hitam  dan  nilai  rata-rata  97.9%  pada  kucing  putih  sementara untuk SSD  MobileNetV1 memiliki  nilai  rata-rata  99.66666667%  pada  kucing hitam dan 78.733% pada kucing putih. Kemudian SSD MobileNetV1 memiliki Train Loss lebih besar dengan nilai rata-rata 0.003923 pada Kucing Hitam dan nilai  rata-rata  0.0059  Kucing  Putih  jika  dibandingkan  dengan SSD  ResNet dengan nilai rata-rata 0.030263 pada Kucing Hitam dan nilai rata-rata 0.00413 pada Kucing Putih.
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9

## Pendahuluan
Kebutuhan  manusia  akan  sistem  teriring dengan  perkembangan  pengetahuan  dalam sistem  komputer  [1].  Dimana  penggunaan teknologi informasi saat ini berkembang sangat pesat.  Dengan  adanya  teknologi  informasi diharapkan  berbagai  praktisi  dapat  terbantu dalam  segala  bidang.  Hal  ini  dikarenakan teknologi  informasi  dapat  menyimpan  data hingga mengolahnya menjadi suatu hasil yang diinginkan pembuatnya [2].
Berbagai  macam  teknik  pembelajaran  dan optimasi  melalui  konsep machine  learning dan swarm  intelligence dapat  memudahkan  bagi pengguna  di  bidang  teknologi  kecerdasan buatan. Adapun pengertian kecerdasan buatan merupakan  suatu  mesin  atau  program  yang memiliki kecerdasan didalamnya yang berguna menyelesaikan suatu pekerjaan [3]
Object  detection telah  menjadi  topik  masalah  di keduanya  bidang  penginderaan  jauh  dan  visi komputer.  Ini  umumnya  didefinisikan  sebagai mengidentifikasi  lokasi  objek  target  dalam gambar  input  serta  mengenali  kategori  objek. Deteksi objek otomatis telah banyak digunakan di banyak aplikasi dunia nyata, seperti deteksi bahaya,  pemantauan  lingkungan,  deteksi perubahan, perencanaan kota, dan lain-lain [4].
Lalu object  detection memiliki  kendala  saat memasuki fase preparation , diantaranya membutuhkan  banyaknya  data  pada  sebuah dataset .  Selain  itu  diperlukan  metode  seperti train dan test splitting seperti cross-validation [5]. Dengan metode tersebut, saat melakukan proses training membutuhkan waktu yang cukup lama.
Penelitian  ini  terkait  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  [6].  Dalam  penelitian  ini membahas mengenai arsitektur residual-network baru, Residual networks of  Residual networks (RoR) untuk  menggali  kemampuan  optimalisasi jaringan residual. RoR menggantikan optimalisasi  pemetaan  sisa dari pemetaan sisa untuk  mengoptimalkan  pemetaan  residu  asli. Secara  khusus,  RoR  menambahkan  koneksi
pintas  level-bijaksana    pada  jaringan  residual asli  untuk  mempromosikan  kemampuan pembelajaran  jaringan  sisa.  Lebih  penting  lagi, RoR dapat diterapkan ke berbagai jenis jaringan residual  ( ResNets , Pre-ResNets dan  WRN)  dan secara  signifikan  meningkatkan  kinerjanya. Dimana  hasil  eksperimen  menunjukkan keefektifan  dan  keserbagunaan  RoR,  sehingga mencapai  kinerja  terbaik  di  semua  struktur serupa jaringan sisa. Model  RoR-3-WRN58-4 + SSD mencapai hasil mutakhir baru pada CIFAR- 10, CIFAR-100 dan SVHN, dengan kesalahan uji masing-masing 3,77%, 19,73% dan 1,59%. Model RoR-3 juga mencapai hasil mutakhir dibandingkan  dengan ResNets pada  kumpulan data ImageNet .
Lalu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7], dimana  membahas  mengenai  yang  telah dilakukan,  berhasil  dibuat  aplikasi  untuk mendeteksi  objek  dengan  menggunakan TensorFlow  Object  Detection API  dengan memanfaatkan SSD Mobilenet V2 sebagai model pra-terlatih.  Program  dapat  mendeteksi  5 kategori kelas objek, yaitu Camera, Handphone, Headphone, Laptop, dan Mouse. Aplikasi dapat menampilkan  tingkat  pengukuran  akurasi masing-masing  objek.  Hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  50  test  set  dengan  jumlah masing-masing  kelas  objek  adalah  10  gambar. Gambar  objek  Camera  mendapatkan  rata-rata presentase  sebesar  99%,  Handphone  sebesar 89.1%,  Headphone  sebesar  89.1%,  Laptop sebesar  89.1%,  dan  Mouse  sebesar  98.8%. sehingga diperoleh rata-rata akurasi keberhasilan  pendeteksian  aplikasi  deteksi objek adalah 93.02%.
Kemudian  pada  penelitian  [8],  membahas mengenai pengolahan dataset dan training pada Machine Learning dilakukan pada server-side dan prediction dilakukan client-side menggunakan browser dengan  metode  pengembangan  sistem
Rapid Application Development dan membutuhkan  banyak dataset untuk  membuat suatu Pre-Trained  Model  MobileNet .  Bahasa program  yang  digunakan  adalah Python dan menggunakan tools seperti Jupyter  Notebook , Tensorflow Keras dan Pillow . Pada hasil akhir dari penelitian  ini  adalah  dapat  memudahkan  dari sisi client-user untuk  melakukan  membuat model klasifikasi tanpa mengunduh dependensi dan  mengonversi  model  terlebih  dahulu,
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9
sehingga pengguna dapat melakukan klasifikasi secara dinamis.
Pada  penelitian  yang  dibuat  oleh  peneliti  ini memfokuskan  untuk  mengefisiensi  metode sebelumnya  dengan  metode meta-learning berbasis few  shot .  Adapun meta-learning adalah metode  yang  menggunakan optimization algorithm [9],  dimana  untuk  melatih  sebuah dataset hanya  membutuhkan  data  yang  lebih sedikit  tetapi  memiliki  hasil  yang  lebih  akurat [10].
Komparasi  ke-dua  Arsitektur  antara SSD MobileNetV1 dan  SSD  ResNet memiliki  metode training model , perhitungan dan tunning akurasi yang berbeda, perbedaan inilah yang membuat peneliti  menjadi  tertarik  dengan  mempelajari dan  mengamati  lebih  dalam mengenai tingkat akurasi identifikasi obyek hewan kucing.

## Landasan Teori
A . Image Processing
Image processing merupakan kegiatan komputer dalam  hal  manipulasi  dan  analisis  suatu informasi  gambar.  Adapun  informasi  gambar yang  dimaksud  dengan  adalah  gambar  visual dalam  dua  dimensi,  dimana image  processing merupakan operasi yang dapat dilakukan untuk memperbaiki,  menganalisis,  atau  mengubah suatu gambar [11].
B . Machine Learning
Machine  Learning (pembelajaran  mesin)  adalah salah  satu  dari  beberapa  cabang    Articial Intelligence  (kecerdasan  buatan)  dimana komputer  dapat  mengakses  data  yang  sudah ada sesuai dengan perintahnya sendiri [12].
C. Meta-Learning
Meta-Learning juga dikenal sebagai learning how to learn . Paradigma pembelajaran potensial yang baru-baru ini muncul dapat menyerap informasi dari satu tugas dan menggeneralisasi informasi tersebut menjadi tugas yang sulit dilihat. Meta- Learning pada  umumnya  berkerja  dengan  cara melibatkan  penyalinan  parameter  jaringan pertama  ke  dalam  parameter  jaringan  kedua atau ke pengoptimal [13].
D. Python
Python merupakan bahasa pemrograman yang memiliki  keunggulan  antara  lain readability , efisien,  multifungsi,  interoperabilitas,    dan
memiliki  dukungan  komunitas  yang  memadai kesalahan , bug atau error l ainnya [14].
E. Tensorflow
TensorFlow merupakan  salah  satu framework machine  learning yang  dapat  digunakan  dalam environment  yang  heterogeneous.  Dimana dapat  melakukan  eksperimen  model deep learning, melatih  model  pada dataset yang berukuran  besar,  dan  membuatnya  layak diproduksi [15].
F. Google Colab
Google Colab adalah coding environment berbasis bahasa pemrograman python . Formatnya adalah notebook hampir serupa dengan Jupyter notebook berbasis cloud computing [16].
G. MobileNet
MobileNet merupakan  salah  satu  arsitektur convolutional  neural  network yang  dapat digunakan untuk mengatasi permintaan sumber daya komputasi yang berlebihan [8].
H. Residual Neural Network ( ResNet )
Residual  Neural  Network  atau  yang  biasa dikenal  dengan  nama  ResNet  adalah  satu arsitektur  yang  popular  didalam  mendeteksi suatu objek [17].
I. Few-Shot Learning
Few-Shot  Learning (FSL)  adalah  jenis  masalah pembelajaran mesin (ditentukan oleh experience , t ask dan performance ), di mana experience hanya berisi  sejumlah  contoh  dengan  informasi  yang diawasi untuk target task [18].
J. Common Objects in Context (COCO)
Common Objects in Context atau biasa disingkat dengan COCO adalah dataset dengan skala besar untuk deteksi objek dan segmentasi objek. Pada tahun  2015  COCO dataset telah  memiliki sebanyak  165.482 train ,  82.208 validation dan 81.434 test atau sebanyak 50% dalam train , 25% dalam validation dan 25% dalam test [19].
K. Domestic shord-haired cat
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan obyek  penelitian  kucing  dengan  ras Domestic shord-haired  cat .  Dimana  ras  ini  merupakan merupakan jenis kucing berbulu pendek di luar semua ras kucing yang ada. Tipe ras kucing ini mayoritas  muncul  akibat  kecelakaan  kawin
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9
silang,  diakibatkan  perkawinan  silang  yang tidak disengaja dari dua ras kucing. Kemudian kucing-kucing ini kawin dengan kucing lainnya (baik  kucing  yang  memiliki  ras  tertentu  atau pun  kucing  sejenis),  sehingga  menghasilkan berbagai  kucing  yang  tidak  mempunyai  ras tertentu [20].

## Metode
A. Tahapan Penelitian
Tahap penelitian meliputi langkah
implementasi  dari  awal.  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Tahapan Pendahuluan
Pada tahapan ini dilakukan  studi literatur dan penelitian ke lapangan. Studi pustaka dilakukan untuk mempelajari secara teori dan menentukan metode  yang  digunakan  dalam  metode penelitian.  Sedangkan  penelitian  lapangan untuk  mempelajari  hubungan  antara  metode penelitian dengan objek penelitian pada Jakarta Vet Shop Jakarta Pusat.
2. Tahapan Penelusuran Pustaka
Peneliti mencari bahan referensi yang berkaitan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan  tujuan  penelitian,  untuk  mengetahui kontribusi penelitian dan melakukan penelitian kepustakaan untuk penelitian teoritis penelitian ini.
3. Tahapan Pengumpulan dan Pengolahan Data
Peneliti  mengumpulkan  data  yang  diperlukan sebagai bahan pemecahan masalah. Setelah itu akan  dilakukan  pengolahan  data  untuk mendapatkan interpretasi hasil penelitian
4. Tahapan Intepretasi Hasil
Peneliti  menganalisis  hasil  pengolahan  data berdasarkan  hasil  penelitian  dan  penelitian teoritis yang ada.
5. Tahapan Kesimpulan dan Saran
Pada tahap ini peneliti menarik kesimpulan atas hasil penelitian berdasarkan pengumpulan dan pengolahan  data.  Kesimpulan  ini  diambil  dari hasil  penelitian  yang  ada.  Berdasarkan kesimpulan  tersebut,  peneliti  mengajukan saran-saran  yang  relevan  untuk  proses  terkait dengan tujuan penelitian agar dapat memberikan hasil yang lebih baik di masa yang akan datang.
B. Metode Pengumpulan Data
Berikut  ini  adalah  metode  pengumpulan  data ada  dua  yaitu  Penelitian  Lapangan  dan Penelitian Kepustakaan, berikut adalah
penjelasan  dari  Penelitian  Lapangan  dan Penelitian Kepustakaan:
1. Penelitian Lapangan
Penelitian  di  lapangan  merupakan  kajian langsung  terhadap  objek  penelitian,  didalam penelitian ini objek yang diambil gambar secara ril  untuk  dilatih  oleh  mesin  adalah  hewan Kucing. Untuk memperkuat penelitian, peneliti melakukan observasi langsung pada Jakarta Vet Shop  yang  berada  di  Jalan  Cempaka  Putih Tengah XXX No. 5 RT. 3/ RW. 8, Jakarta Pusat.
2. Penelitian Kepustakaan
Penelitian  Kepustakaan  adalah  teknik  yang didasarkan  pada  literatur  digunakan  dalam metode penelitian. Selain itu, bentuk pencarian dokumen  lain  adalah  jurnal  penelitian, pertanyaan  dan  metodenya  mirip  dengan referensi penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer dan  sekunder.  Dimana  data  primer  diperoleh dari  hasil  observasi  di  Jakarta  Vet  Shop sebanyak  lima  objek  hewan  Kucing  Putih dengan nama label kucingputih dan lima objek
Tahapan Kesimpulan dan Saran Tahapan Pendahuluan Tahapan Penelusuran Pustaka Tahapan Pengumpulan dan Pengolahan Data
Tahapan Interpretasi Hasil
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9
hewan  Kucing  Hitam  dengan  nama  label kucinghitam  untuk  melakukan Training  Model , sementara  untuk  data  sekunder  sendiri didapatkan peneliti dengan menggunakan Pre- Trained Model SSD MobileNetV1 dan SSD ResNet .
B. Alur Proses Installasi Package Python
Untuk  mempermudah  proses  instalasi Package Python ,  peneliti  membuat  alur  prosesnya sebagai berikut:
Gambar 2. Alur Proses Installasi Package Python
1. Instalasi Package Tensorflow
Langkah  pertama  didalam  Proses  Instalasi Package  Python adalah  dengan  menginstal Package Tensorflow versi 2.2.
Gambar 3. Instalasi Package Tensorflow
2. Mengunduh model Tensorflow Langkah  kedua  adalah  mengunduh  model Tensorflow melalui Repository yang  tersedia melalui Github .
Gambar 4. Proses Unduh Model Tensorflow 3. Instalasi Object Detection API Langkah ketiga adalah Instalasi Object Detection API , langkah ini dapat dilakukan setelah proses mengunduh model Tensorflow berhasil.
Gambar 5. Instalasi Object Detection API 4. Import Package Matplotlib Pada  langkah  keempat  adalah Import  Package Matplotlib ,  pada  umumnya Matplotlib sudah terinstal secara langsung jika sudah menginstal Tensorflow terlebih dahulu.
Gambar 6. Import Package Matplotlib 5. Import Package NumPy Array Langkah terakhir dalam proses Instalasi Package Python adalah melalukan Import Package NumPy Array .  Sama  halnya  seperti Matplotlib , NumPy umumnya sudah terinstal jika Tensorflow sudah terinstal terlebih dahulu.
Mulai Instalasi Package Tensorflow Mengunduh model Tensorflow Instalasi Object Detection API Import Package Matplotlib Inport Package NumPy Selesai
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9

## Gambar 7. Import Package NumPy Array
C. Proses memberikan label pada Objek Hewan Kucing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  memberikan label  pada  Objek  Hewan  Kucing  dengan  cara membuat  anotasi  label  sebanyak  5  (lima) gambar Hewan Kucing. Ada beberapa tahapan dalam  melakukan  Proses  ini  yaitu Load  Data Image dan Anotasi Objek Hewan Kucing.
1 .Load Data Image Langkah  pertama  adalah  dengan  cara Load Data Image salin  5  (lima)  Objek  Hewan  Kucing  Putih dan  Hewan  Kucing  Hitam  kedalam  direktori models/research/object_detection/test_images/kucingp utih/train/ untuk Objek Hewan Kucing Putih dan models/research/object_detection/test_images/ kucing hitam /train/ untuk Objek Hewan Kucing Hitam.
Gambar 8. Import Objek Hewan Kucing Putih
Gambar 9. Import Objek Hewan Kucing Hitam 2.Anotasi Objek Hewan Kucing Pada langkah anotasi objek hewan Kucing yaitu memberikan  label  pada  objek  hewan  Kucing Hitam dan Hewan Kucing Putih yang diambil secara riil pada Jakarta Vet Shop menggunakan bounding box dengan cara menjalankan perintah pada bahasa pemrograman python lalu berikan label  menggunakan bounding  box pada  objek hewan Kucing Hitam dan objek hewan Kucing Putih.
Gambar 10. Menjalankan Perintah Memberikan Label
Berikut  ini  tampilan  memberikan  label  pada kucinghitam dan label kucingputih.
Gambar 11. Memberikan Label kucinghitam
Gambar 12. Memberikan Label kucingputih
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9

## D. Training Model
Training model pada Arsitektur SSD MobileNetV1 dengan  menggunakan  kedua  objek  Hewan Kucing. Training tahap pertama adalah dengan melakukan sample pada  objek  hewan  Kucing Hitam,  pada batch 100  mendapatkan total  Loss sebesar 0.095, pada batch 300 mendapatkan t otal Loss sebesar 0.0016 dan 0.00067 pada batch 500.
Sedangkan training  model pada  Arsitektur SSD ResNet dengan  menggunakan  kedua  objek hewan  Kucing. Training tahap  pertama  adalah dengan  melakukan sample pada  objek  hewan Kucing  Hitam,  pada  batch  100  mendapatkan total  Loss sebesar  0.0054,  pada batch 300 mendapatkan total  Loss sebesar  0.00039  dan 0.085 pada batch 500.
E. Menguji Model
Pada  tahap  berikutnya  adalah  menguji  model, tahapan ini adalah menguji tingkat akurasi dari Objek  Hewan  Kucing  yang  sudah  di Training Model  sebelumnya.  Untuk  menguji  tingkat akurasi  peneliti  menggunakan  lima  gambar kucingputih  dan  lima  gambar  kucinghitam untuk dilakukan pengujian model.
Gambar 5. Pengujian Gambar kucinghitam
Gambar 6. Pengujian Gambar kucingputih Berikut adalah pengujian menggunakan gambar kucinghitam dan kucingputih sebanyak 100, 300 dan 500 batch menggunakan SSD MobileNetV1 .
Gambar 7. Akurasi Batch 100, 300 dan 500 kucinghitam menggunakan SSD MobileNetV1
Gambar 8. Akurasi Batch 100, 300 dan 500 kucingputih menggunakan SSD MobileNetV1
Berikut  adalah  pengujian  menggunakan kucinghitam dan kucingputih sebanyak 100, 300 dan 500 batch menggunakan SSD ResNet .
Gambar 9. Akurasi Batch 100, 300 dan 500 kucinghitam menggunakan SSD ResNet
Gambar 10. Akurasi Batch 100, 300 dan 500 kucingputih menggunakan SSD ResNet
F. Evaluasi model
Evaluasi  model train  loss adalah  mengevaluasi jumlah loss saat terjadinya proses training model dalam  penelitian  ini,  berikut  adalah  Tabel Evaluasi Model Train Loss .
Tabel 1. Evaluasi Model Train Loss Label SSD MobileNetV1 SSD ResNet Jenis 100 batch 300 batch 500 batch 100 batch 300 batch 500 batch Kucing Hitam 0.0095  0.0016  0.00067  0.0054  0.00039 0.085 Kucing Putih 0.0087  0.0060  0.0030 0.012  0.00018  0.00021
Tabel 2. Rata-rata Train Loss kedua Arsitektur
Label SSD MobileNetV1 SSD ResNet Jenis Rata-rata Rata-rata Kucing Hitam 0.003923 0.030263 Kucing Putih 0.0059 0.00413 G. Evaluasi model Akurasi
SSD  MobileNetV1 memiliki  akurasi  rata-rata 99,66666667%  dengan  kesalahan  tiga  gambar dikarenakan memiliki dua bounding box , ResNet Akurasi  rata-rata  100%  dengan  kesalahan  tiga
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9

## gambar dikarenakan memiliki dua bounding box
dengan objek hewan Kucing Hitam.
Gambar 11. Perbandingan SSD MobileNetV1 kucinghitam
Gambar 12. Perbandingan SSD ResNet kucinghitam
MobileNetV1 akurasi  rata-rata  78,733%  dengan dua kesalahan gambar dikarenakan mesin tidak dapat  mendeteksi  objek  hewan  Kucing  Putih, SSD  ResNet Rata-rata  Akurasi  97,8%  dengan tidak  ada  kesalahan  gambar  dengan  objek hewan Kucing Putih.
Gambar 13. Perbandingan SSD MobileNetV1 kucingputih
Gambar 14. Perbandingan SSD ResNet kucingputih
Kesimpulan dan Saran
Didalam  penelitian  ini  peneliti  mempunyai beberapa kesimpulan, yaitu:
1.  Kualitas  pengambilan  gambar  dan  proses anotasi  memberikan  label  berpengaruh  besar terhadap  hasil  dari  akurasi  model  yang  akan dilatih.
2. Perbedaan jumlah training model dalam batch berpengaruh  terhadap  baiknya  model  yang akan diuji.
3. SSD  MobileNetV1 memiliki train  loss lebih besar  dengan  nilai  rata-rata  0.003923  pada Kucing Hitam dan nilai rata-rata 0.0059 Kucing Putih  jika  dibandingkan  dengan SSD  ResNet dengan  nilai  rata-rata  0.030263  pada  Kucing Hitam  dan  nilai  rata-rata  0.00413  pada  Kucing Putih.
4. SSD  ResNet memiliki  akurasi  lebih  tinggi dengan nilai rata-rata 100%  pada Kucing Hitam dan 97.9% pada Kucing Putih jika dibandingkan dengan SSD MobileNetV1 dengan nilai rata-rata 99,66666667% pada Kucing Hitam dan nilai rata- rata 78,733% pada Kucing Putih.
Didalam  penelitian  ini  peneliti  mempunyai beberapa saran, yaitu :
1.  Gunakan dataset yang  baik  untuk menghasilkan akurasi yang baik. 2. Komparasi menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network lain.

## Referensi
[1] E. Wijaya, “Analisis Pe nggunaan
Algoritma  Breadth  First  Search  Dalam Konsep  Artificial  Intellegencia,” Time , vol. II, no. 2, pp. 18 – 26, 2013.
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 1 - 9
[2] A.  P.  Mahardika,  “Sistem  Pakar Mendeteksi  Penyakit  Dalam  dengan Metode Backward Chaining Menggunakan Visual Basic 2010,” pp. 23– 34, 2010. [3] F.  D.  Wihartiko et  al. ,  “Blockchain  Dan Kecerdasan  Buatan  Dalam  Pertanian : Blockchain  and  Artificial  Intelligence  in Agriculture :,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol.  8, no. 1, pp. 177 – 188, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184059.
[4] J.  Deng,  X.  Li,  and  Y.  Fang,  “Few -shot Object  Detection  on  Remote  Sensing Images,” arXiv , pp. 1 – 12, 2020.
[5] “Wibowo -  2017  -  10  Fold-Cross Validation.” .
[6] K. Zhang, M. Sun, T. X. Han, X. Yuan, L. Guo, and T. Liu, “Residual  Networks of Residual  Networks:  Multilevel  Residual Networks,” IEEE  Trans.  Circuits  Syst.
Video  Technol. ,  vol.  28,  no.  6,  pp.  1303 – 1314, 2018, doi: 10.1109/TCSVT.2017.2654543. [7] P.  R.  Aningtiyas,  A.  Sumin,  and  S. Wirawan,  “Pembuatan  Aplikasi  Deteksi Objek  Menggunakan  TensorFlow  Object Detection  API  dengan  Memanfaatkan SSD  MobileNet  V2  Sebagai  Model  Pra  - Terlatih,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 3,
pp. 421 – 430, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.3.68. [8] F.  E.  Ramadhan,  “Penerapan  Image Classification Dengan Pre-Trained Model Mobilenet  Dalam  Client-Side  Machine Learning,” 2020.
[9] F. G. Mohammadi, M. H. Amini, and H. R.  Arabnia,  “An  Introduction  to Advanced  Machine  Learning :  Meta
Learning  Algorithms,  Applications  and Promises,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol.
1123, pp. 129 – 144, 2020, doi: 10.1007/978- 3-030-34094-0_6.
[10] “Garbade -  2018  -  Understanding  few- shot learning in machine learning.” .
[11] P. Chyan, “Penerapan Image Enhancement Algorithm Untuk Meningkatkan  Kualitas  Citra  Tak Bergerak,” Maj.  Ilm.  INTI ,  vol.  12,  no.  2,
pp. 278 – 281, 2017.
[12] “Learners -  2019  -  Mengenal  Machine Learning.” .
[13]  T. Hospedales, A. Antoniou, P. Micaelli, and  A.  Storkey,  “Meta -Learning  in Neural  Networks :  A  Survey,”  pp.  1– 20, 2020.
[14]  E.  Retnoningsih  and  R.  Pramudita, “Mengenal  Machine  Learning  Dengan Teknik  Supervised  dan  Unsupervised Learning  Menggunakan  Python,”  vol.  7, no. 2, pp. 156 – 165, 2020.
[15]  M.  A.  Pangestu  and  H.  Bunyamin, “Analisis  Perfor ma  dan  Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 337 – 344, 2018.
[16] Reyvan,  “Belajar  Python  dengan  Google Colab,”2021.https://www.dqlab.id/bela jar-python-dengan-google-colab.
[17] K.  He,  “Deep  Residual  Learning  for Image Recognition.”
[18]  Y. Wang, Q. Yao, J. T. Kwok, and L. M. Ni, “Generalizing  from  a  few  examples:  A survey on few- shot learning,” arXiv , vol.
1, no. 1, pp. 1 – 34, 2019.
[19]  T.  Lin,  C.  L.  Zitnick,  and  P.  Doll, “Microsoft  COCO :  Common  Objects  in Context,” pp. 1– 15.
[20] “Kucing  dan  Jenisnya  (155  ras),”  2020. http://www.kucing.biz/_kucing.php?_i =1&jenis=Domestic-Shorthaired.