JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 7, No. 2, Desember 2022, Hal. 209-216 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v7.i2.2022.209-216
p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678
Diterima: 16 Oktober 2022; Direvisi: 19 Desember 2022; Disetujui: 21 Desember 2022 JTERA, Vol. 7, No. 2, Desember 2022

## Level Optimum Hyperparameter Tuning Epoch dalam Klasifikasi Citra Bencana Kebakaran
Rian Rahmanda Putra 1 , Indra Griha Tofik Isa 2# , Ahmad Bahri Joni Malyan 3 , Ema Laila 4 , Agum Try Wardhana 5
1,3,4 Jurusan Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya
2 Jurusan Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya
5 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Jalan Srijaya Negara Palembang, Indonesia
# indra_isa_mi@polsri.ac.id

## Abstrak
Hyperparameter tuning menjadi bagian yang tidak terpisahkan dalam sebuah pemodelan untuk mencapai performa akurasi  yang  terbaik.  Salah  satu  parameter  yang  digunakan  dalam hyperparameter  tuning adalah epoch ,  dimana merupakan bagian dari pelatihan dalam sebuah model untuk melihat akurasi terbaiknya. Dalam penelitian ini dilakukan hyperparameter tuning terhadap epoch untuk melihat titik optimum yang dihasilkan dengan 11 skenario epoch yakni epoch 50, epoch 55, epoch 60, epoch 65, epoch 70, epoch 75, epoch 80, epoch 85, epoch 90, epoch 95 dan epoch 100. Adapun batasan dalam penelitian ini adalah: (1) data yang dicermati merupakan citra kebakaran  sebanyak 4650 citra yang terdiri dari kondisi kebakaran dan tidak kebakaran dan (2) pemodelan dengan deep learning CNN. Tahapan yang dilakukan meliputi preparation data , image augmentation , pre-processing data , pemodelan menggunakan CNN, epoch hyperparameter tuning , dan data interpretation . Di dalam penelitian ini, acuan hasil yang optimal berpatokan pada nilai rerata accuracy dan val  accuracy .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan  skenario epoch memiliki rerata accuracy dan val accuracy di atas 89%, dengan terdapat 6 skenario epoch dengan persentasi rerata accuracy dan val accuracy di atas 90%, yakni epoch 85, epoch 90, epoch 80, epoch 95, epoch 75, dan epoch 100. Sedangkan untuk skenario epoch dengan  nilai  rerata accuracy dan val  accuracy tertinggi  terdapat  pada epoch 85  dimana  disimpulkan bahwa epoch 85 merupakan titik optimal dalam penelitian ini.
Kata kunci: epoch , hyperparameter tuning , image processing , deep learning , CNN

## Abstract
Hyperparameter  tuning  is  an  integral  part  of  modeling  to  achieve  the  best  accuracy  performance.  One  of  the parameters used in hyperparameter tuning is epoch, which is part of training in a model to see the best accuracy. In this  study,  hyperparameter  tuning  of  epochs  was  carried  out  to  see  the  optimum  point  generated  with  11  epoch scenarios namely epoch 50, epoch 55, epoch 60, epoch 65, epoch 70, epoch 75, epoch 80, epoch 85, epoch 90, epoch 95 and epoch 100. The limitations of this study are: (1) the data examined are fire images of 4650 images consisting of fire and non-fire  conditions and (2) modeling with CNN deep learning. The  steps taken include  data preparation, image augmentation,  data  pre-processing,  modelling  using  CNN,  epoch  hyperparameter  tuning,  and data  interpretation.  In this study, the reference for optimal results is based on the average value of accuracy and val accuracy. The results showed that overall the epoch scenarios had an average accuracy and val accuracy above 89%, with 6 epoch scenarios with an average percentage accuracy and val accuracy above 90%, namely epoch 85, epoch 90, epoch 80, epoch 95, epoch 75, and epoch 100. As for the epoch scenario with the highest average value of accuracy and val accuracy, it is found at epoch 85 where it is concluded that epoch 85 is the optimal point in this study.
Keywords: epoch, hyperparameter tuning, image processing, deep learning, CNN

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu faktor keberhasilan dalam pemodelan adalah hyperparameter  tuning pada  data  yang
dicermati.  Khususnya  dalam image  processing , hyperparameter  tuning diimplementasikan  setelah tahapan image  augmentation dan  pemodelan. Hyperparameter  tuning dalam image  processing
Rian Rahmanda Putra, dkk: Level Optimum Hyperparameter Tuning Epoch ...
dikaitkan dengan bagaimana melakukan penyesuaian  terhadap  nilai  “ epoch ”,  dimana penentuan  berapa  kali  algoritma deep  learning bekerja  melewati  seluruh  dataset  baik  secara  alur maju  maupun  alur  mundur  [1],  dengan  kata  lain epoch bekerja ketika seluruh dataset sudah melalui proses  latih  pada  jaringan  syaraf  sampai dikembalikan  ke  awal  untuk  sekali  putaran  [2]. Karena  satu epoch terlalu  besar  untuk  dimasukkan ke  dalam  komputer,  maka  dari  itu  perlu  dipartisi menjadi bagian kecil, yang disebut dengan “batch”.
Hyperparameter tuning dalam image processing tidak  hanya  dapat  diimplementasikan  pada  nilai epoch ,  namun  dapat  dilakukan  pada  nilai “optimizer”,  “dropout”,  ataupun  “dense”  [3]. Penelitian yang dilakukan oleh Singh and Gupta [4] mengimplementasikan hyperparameter tuning pada parameter nilai “hidden layer” dan “neurons” yang dikenal  dengan  istilah  metode Particle  Swarm Optimization (PSO).  Hasil  PSO  menunjukkan optimasi  pencarian  hingga  77%  -  85%  lebih  cepat dibandingkan dengan tanpa hyperparameter tuning . Epoch hyperparameter  tuning  telah  banyak dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  untuk menghasilkan  akurasi  pemodelan  yang  optimum. Alasan  yang  mendasarinya  adalah  bahwa epoch menunjukkan  bagaimana  kualitas  algoritma  yang telah  dilatih  untuk  mengenali dataset dalam  satu siklus. Epoch ditunjukkan  oleh  bilangan  integer, misalnya epoch 30,  artinya  adalah learning algoritma  yang  bekerja  dalam  keseluruhan dataset adalah  sebanyak  30 cycles .  Badriyah  [5] mengimplementasikan hyperparameter tuning untuk  meningkatkan  performa  akurasi  dengan pendekatan random search dan Bayesian optimization terhadap  7  parameter,  yakni  “epoch”, “learning rate”, “activation function”, “batch size”, “hidden node”, “dropout rate”, dan “hidden layer”. Dari  pengamatan  yang  dilakukan,  terdapat  2  aspek yang  menjadi  penilaian  dari  kedua  pendekatan tersebut.  Dalam  aspek accuracy ,  pendekatan random search memiliki nilai tertinggi dibandingkan  dengan  Bayesian optimization . Sementara  dari  segi  optimasi  waktu,  Bayesian optimization memiliki  nilai  terbaik  dibandingkan random  search . Hyperparameter  tuning pada pemodelan  klasifikasi  deteksi  penyakit  COVID-19 [3]  dilakukan  dengan  menggunakan  parameter “optimizer”,  “dense  layer”,  “dropout  setelah pooling  layer”,  dan  “dropout  pada  fully  connecter layer”.  Hasil  akurasi  terbaik  menunjukkan persentasi  84,2%  dengan hyperparameter  tuning , sementara tanpa hyperparameter tuning menunjukkan tingkat akurasi sebesar 74,1%
Di  dalam  penelitian  ini,  citra  yang  diamati adalah  beragam  citra  kebakaran  dengan  kondisi
kebakaran dengan adanya api, asap, maupun kondisi normal. Hal ini dilatarbelakangi dengan isu bencana kebakaran  yang  kerap  terjadi,  sehingga  bagaimana melalui machine  learning membangun  pemodelan citra  kebakaran  yang  akurat.  Kumar  [6] , memprediksikan  kebakaran  hutan  menggunakan tensorflow dengan pemodelan U-Net, menghasilkan nilai  akurasi  92%.  Sementara    Boadi  [7] menggunakan  citra  kebakaran  untuk  menentukan resiko kebakaran di Ghana. Di dalam penelitian ini pemodelan menggunakan deep learning CNN untuk mengklasifikasi  citra  kebakaran  dan  tidak kebakaran.  Namun  fokus  utamanya  adalah  nilai akurasi pemodelan dengan melakukan hyperparameter  tuning dalam epoch pada  model yang dibentuk.
Hal  yang  menjadi  keterbaruan  dalam  penelitian ini  berfokus  pada epoch hyperparameter  tuning terhadap pemodelan yang diimplementasikan dalam citra  kondisi  kebakaran  dan  tidak  kebakaran. Hyperparameter tuning pada epoch dilakukan untuk mencari nilai akurasi terbaik dari model yang sudah dilatih. Jumlah dataset citra yang diamati sebanyak 4650 citra yang terbagi ke dalam 2 label klasifikasi, yakni  Fire_Condition  dan  NonFire_Condition. Batasan nilai epoch yang diimplementasikan dalam hyperparameter  tuning pada  range  50-100,  dengan penambahan 5 epoch pada setiap epoch value, yakni epoch 50, epoch 55, epoch 60, epoch 65, epoch 70, epoch 75, epoch 80, epoch 85, epoch 90, epoch 95, dan epoch 100.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan penelitian mengikuti metode penelitian berikut ini pada Gambar 1.
Pada  penelitian  ini,  data  citra  yang  diamati sejumlah  4650  dataset,  yang  terbagi  ke  dalam  2 kelas,  yakni  kelas  Fire_Condition  dengan  jumlah data  2865  dan  kelas  NonFire_Condition dengan jumlah  data  1785.  Adapun  persentasi  data  uji sejumlah 25% dari total data, yakni sebanyak 1162 data. Tools yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Google Colab dengan dataset yang diunduh secara publik dari Google Image dan Kaggle.
A. Preparation Data Tahapan preparation data merupakan penyiapan data  yang  berasal  dari  objek  riil  dan public repository dari Google Image. Data latih merupakan sekumpulan  dataset  yang  digunakan  untuk  melatih algoritma  dan  pemodelan  yang  digunakan  [8], sedangkan  data  uji  digunakan  untuk  menguji bagaimana  pemodelan  yang  dihasilkan  atau pemodelan yang sudah dilatih tersebut.

## B. Image Augmentation
Image augmentation bertujuan untuk memproses dataset dimana dataset tersebut memiliki imbalance atau data yang tidak berimbang [9]. Penyeimbangan data dilakukan baik kepada data  latih maupun data uji.  Secara  teknis,  penyeimbangan  data  dilakukan dengan  menghapus  data  yang  berlebih,  atau menyeimbangkan  data  dengan  menambah  data kepada  data  yang  kurang,  sehingga  terjadi keseimbangan data.

## C. Pre-Processing Data
Untuk  memastikan  data  valid  dan  kredibel dilakukan image  processing yang  dilakukan  pada tahapan pre-processing  data .  Hal  ini  dikarenakan dataset  citra  yang  dicermati  memiliki  ragam kondisi, seperti pencahayaan dalam kondisi tertentu, kemiringan  gambar,  kondisi zoom gambar  apakah dalam  kondisi zoom  in atau zoom  out ,  dan imbalance warna  antar  gambar.  Sehingga  perlu dilakukan pre-processing  data pada  dataset  citra yang terdiri dari: (1) rotation range ; (2) rescale ; (3) zoom range ; (4) shear range ; dan (5) fill mode .
Aspek  citra  yang  akan  diproses  adalah scaling ukuran  citra  dengan  menstandarisasi  ukuran pixel , penambahan blur atau  menghilangkan noise citra (yang  disesuaikan  dengan  kondisi  citra, gray scaling dimana  dilakukan  konversi  warna  citra menjadi grayscale , seperti ditunjukkan pada contoh Gambar 2.
Gambar  2. Contoh konversi citra ke dalam grayscale
Tabel 1. Skenario epoch Skenario Nilai epoch Epoch 1 50 Epoch 2 55 Epoch 3 60 Epoch 4 65 Epoch 5 70 Epoch 6 75 Epoch 7 80 Epoch 8 85 Epoch 9 90 Epoch 10 95 Epoch 11 100

## D. Pemodelan Menggunakan CNN
Pemodelan dilakukan menggunakan Convolution Neural  Network (CNN)  dimana  terjadi  proses konvolusi pada citra yang dicermati. CNN bertujuan untuk  secara  otomatis  dan  adaptif  mempelajari struktur hierarki spasial elemen dengan menggunakan backpropagation dari  beberapa  blok penyusun  [10].  CNN  merupakan  konstruksi matematis  yang  pada  umumnya  terdiri  dari  tiga jenis  lapisan,  yakni  lapisan  konvolusional,  lapisan sambungan,  dan  lapisan  yang  sepenuhnya terhubung.  Ada  2  tahapan  utama  di  dalam pemodelan  CNN,  tahap  pertama  adalah  klasifikasi citra  menggunakan feedforward .  Tahap  kedua merupakan  tahap  pembelajaran  dengan  metode backpropagation [11].  Secara  teknis  pemodelan CNN mengimplementasikan beberapa elemen yakni konvolusi itu sendiri, proses aktivasi, dan pooling.

## E. Epoch Hyperparameter Tuning
Setelah dilakukan pemodelan terhadap data latih, tahapan berikutnya adalah melakukan hyperparameter  tuning terhadap  nilai epoch . Pengaturan epoch value  dilakukan  dengan  batasan range  50-100  dengan  penambahan  5  nilai  untuk setiap epoch ,  sehingga  terdapat  11  skenario epoch seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
F. Data Interpretation
Hasil hyperparameter  tuning terhadap epoch memberikan variasi akurasi dalam pemodelan. Interpretasi  data  yang  digunakan  adalah  titik  optimal
antara  hasil  akurasi  dengan  mempertimbangkan banyaknya  waktu yang digunakan dalam setiap  skenario epoch .  Sehingga  dapat  disimpulkan  berapa  nilai epoch yang  optimal  dalam  menghasilkan  titik  akurasi,  yang dikomparasi  dengan  efektifitas  banyaknya  waktu  yang dilakukan selama proses epoch .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Preparation Data Dalam preparation  data menggunakan library matplotlib.pyplot  dan  matplotlib.images  untuk memvisualisasikan citra seperti Gambar 3.
Sebagaimana yang sudah diuraikan sebelumnya, bahwa citra kebakaran selanjutnya dibagi ke dalam data  latih  dan  data  uji,  dengan  masing-masing  di dalamnya  terdapat  kelas  Fire_Condition  and NonFire_Condition.  Untuk  data  Fire_Condition terdiri  dari  gambar  dengan  citra  api  dan  citra  asap serta beragam kondisi kebakaran, seperti kebakaran rumah, kebakaran kendaraan, dan kebakaran hutan.
Berdasarkan  hasil  observasi  citra  yang  diamati, Tabel  2  menunjukkan  persentasi  karakteristik masing-masing  citra  dari  keseluruhan  citra  yang diamati.
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  karakteristik citra  yang  tertinggi  adalah  citra  kebakaran  api  di dalam  ruangan  dengan  persentasi  20%  dari  total keseluruhan gambar. Sementara persentasi terendah adalah  citra  kebakaran  asap  kendaraan  dengan persentasi sebanyak 8% dari total dataset .

## B. Image Augmentation
Image Augmentation dilakukan untuk menyeimbangkan  data,  antara  kondisi  dengan Fire_Condition  dan  NonFire_Condition.  Gambar  4 menunjukkan  citra  sebelum balancing dan  pada Gambar  5  menunjukkan  citra  setelah balancing data.
Gambar 3. Gambar citra yang diobservasi
Tabel 2. Karakteristik citra yang diamati
No Karakteristik citra Persentasi (%) 1 Kebakaran api ruangan 20 2 Kebakaran api hutan 10 3 Kebakaran api gedung 26 4 Kebakaran api kendaraan 12 5 Kebakaran asap gedung 11 6 Kebakaran asap ruangan 13 7 Kebakaran asap kendaraan 8 Total persentasi 100% Gambar 4. Sebelum data balancing
Gambar 5. Setelah data balancing
Tabel 3. Pengaturan parameter dalam pre-processing data No Parameter Nilai 1 Zoom range 0,2 2 Shear range 0,2 3 Rotation range 20 4 Fill mode Nearest Tabel 4. Detail dense dalam citra kebakaran No Dense Jumlah layer Jenis activation 1 Dense 32 relu 2 Dense_1 16 relu 3 Dense_2 32 relu 4 Dense_3 1 sigmoid
C. Pre-Processing Data Dalam pre-processing  data dilakukan  beberapa hal,  diantaranya scaling  pixel yang  dibuat terstandarisasi,  penentuan  nilai rotation  range , zoom  range ,  dan shear  range .  Dataset  citra  yang dicermati memiliki ragam  karakteristik diantaranya 240 x 160 pixel , 184 x 274 pixel , 400 x 634 pixel , dan  karakteristik pixel lainnya  yang  sangat beragam.  Untuk  menstandarisasi  skala  citra  yang diamati  maka  dilakukan  penyesuaian  skala pixel menjadi 256 x 256. Misalnya jika ada citra dengan pixel 300  x  400,  maka  secara  otomatis  skala  akan disesuikan menjadi 256 x 256.
Selain dengan pengaturan scaling sebagai bagian dari pre-processing data, juga dilakukan pengaturan untuk  beberapa  parameter.  Tabel  3  menunjukkan pengaturan  untuk  beberapa  parameter  dalam pre- processing data.
Parameter  yang  diatur  pada  Tabel  3  terdiri  dari zoom  range , shear  range , rotation  range ,  dan fill mode .  Untuk zoom  range bernilai  0,2  yang  artinya pemodelan  akan  memberikan  toleransi  terhadap citra  yang  memiliki  ukuran zoom yang  tidak berimbang  dengan  batas  hingga  20%.  Nilai shear range sebesar 0,2 mengindikasikan bahwa toleransi yang  diberikan  sebesar   20%  terhadap
Gambar 6. Trainable parameter pemodelan CNN
kemencengan  ragam  citra.  Sementara rotation range memberikan  toleransi  sebesar  20  derajat  (ke kiri atau ke kanan).

## D. Pemodelan Menggunakan CNN
Pemodelan yang dilakukan menggunakan CNN, dimana  terjadi  tiga  tahap  proses  konvolusi  dengan konvolusi  pertama  yakni  Conv2D  (32  (3,  3)) dimana  hasil  ekstraksi  fitur  map  yang  dari input berukuran 3 x 3 sebanyak 64. Sedangkan konvolusi kedua  dan  ketiga  dengan  Conv2D  (16(3,  3))  dan Conv2D  (32  (3,  3))  dimana  masing-masing konvolusi memiliki ekstraksi fitur sebanyak 16 dan 32.  Berikutnya  adalah  menambahkan  jumlah layer dalam hidden  layer melalui  fungsi dense ,  dimana pada  akhir dense terdapat  1  layer output yang berkaitan dengan output yang dihasilkan merupakan binary  classification .  Adapun  detail dense dapat dilihat dalam Tabel 4.
Dalam mengkompilasi model, terdapat pengaturan  parameter  yakni optimizer =  „adam‟, loss =  „binary_crossentropy‟  dan metrics = [„accuracy‟].  Sehingga  setelah  men- generate pemodelan yang diimplementasikan, total trainable parameter  dalam  pemodelan  CNN  menghasilkan sebanyak  932.897  dengan  detail  keterangan  dapat dilihat pada Gambar 6.

## E. Epoch Hyperparameter Tuning
Setelah  pemodelan  CNN  dilakukan  tahap berikutnya  adalah  proses epoch . Epoch dilakukan dengan batasan seperti yang diuraikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Batasan dalam proses epoch No Uraian Keterangan 1 Bandwidth internet 20 MBps 2 Browser Google Chrome 3 Pemrosesan data GPU Accelerator 4 Mode epoch process Reset
Dalam  pemrosesan  data,  seperti  yang  diuraikan dalam  Tabel  5  menggunakan  fasilitas  pendukung dari Google Colab, yakni GPU Accelerator. Hal ini dikarenakan  untuk  mengoptimalkan  pemrosesan data,  dimana  data  yang  digunakan  adalah  citra visual.  Sedangkan  metode epoch menggunakan “reset”  adalah  setelah  selesai epoch sesuai  dengan skenario.  Kemudian  dilakukan  proses  reset  dengan mengulang  seluruh  proses  pemodelan  dari  awal akuisisi data hingga proses epoch . Hasil  akhir  dalam  proses epoch yang  menjadi fokus  dari  penelitian  ini  adalah  adalah  tingkat akurasi  model  dalam  mengenali  citra  dan  validasi
akurasi.  Hasil  proses epoch dalam  eksekusi, misalnya  dengan  nilai epoch =  50,  dapat  dilihat pada  Gambar  7,  dimana  pada epoch akan  terhenti sesuai  dengan  nilai epoch yang  dimasukan.  Pada Gambar  7  di  bagian  paling  bawah  menunjukkan nilai epoch 50  dengan  hasil accuracy 0,9725  dan val  accuracy dengan  nilai  0,8257.  Hal  ini  dapat diartikan  bahwa  tingkat  akurasi  model  dalam mengenali citra visual kebakaran adalah 0,9725 atau jika  diubah  ke  dalam  skala  persentasi  menjadi 97.25%.  Sedangkan val  accuracy menunjukkan nilai  akurasi  model  mendeteksi  citra  kebakaran dalam validasi data.
Dengan  menggunakan  grafik timeseries , selama  proses epoch dilakukan  terjadi  tren peningkatan tingkat akurasi, baik dari data latih dan data uji yang dikomparasi. Gambar 8 menunjukkan data tren kenaikan akurasi pada data  latih dan data uji.
Gambar 7. Epoch 50 dalam pemodelan
(a) (b)
Gambar 8. (a) Akurasi model data latih dan data uji epoch 50; (b) Garis akurasi linear antara data latih dan data uji epoch 50
Tabel 6. Hasil akurasi skenario epoch No Epoch Accuracy Val Accuracy 1 Epoch 50 0,9725 0,8257 2 Epoch 55 0,9847 0,8149 3 Epoch 60 0,9733 0,8099 4 Epoch 65 0,9886 0,8040 5 Epoch 70 0,9750 0,8198 6 Epoch 75 0,9742 0,8317 7 Epoch 80 0,9903 0,8208 8 Epoch 85 0,9953 0,8495 9 Epoch 90 0,9805 0,8356 10 Epoch 95 0,9886 0,8198 11 Epoch 100 0,9852 0,8149
Jika  dilihat  dari  Gambar  8  bagian  (a),  tren akurasi  pada  data  latih  ataupun  data  uji kecenderungannya  adalah  naik,  walaupun  jika dicermati  lebih  lanjut  data  uji  terlihat  tidak  begitu signifikan.  Namun  pada  Gambar  8  bagian  (b) dengan  garis  bantu,  tren  dari  data  uji  tetap  naik. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  keduanya memiliki kecenderungan kemiripan dengan keduanya memiliki tren naik dalam akurasinya. Hal ini  berlaku  pada  skenario epoch lainnya  dimana akurasi model untuk data latih dan data uji memiliki kecenderungan meningkat untuk setiap siklus epoch pada skenario epoch yang diberikan.
F. Data Interpretation
Hasil  keseluruhan  skenario epoch yang  terdiri dari epoch 50 hingga epoch 100 memiliki tingkatan akurasi  di  atas  0,97  dimana  hasil  akurasi  terendah pada epoch 50 dengan akurasi 0,9725 atau 97,25% dan  tertinggi  pada epoch 85  dengan  nilai  akurasi 0,9953  atau  99,53%.  Sebagai  bagian  dari data interpretation ,  hasil  skenario epoch ditunjukkan pada Tabel 6.
Sebagaimana pada uraian sebelumnya mengenai akurasi  tertinggi  dan  terendah,  selanjutnya  untuk hasil val accuracy terendah pada epoch 65 dengan nilai  0,8040  atau  80,40%  sedangkan val  accuracy tertinggi  pada epoch 85  yakni  0,8495.  Karena dalam penelitian ini terdapat 2 aspek yang menjadi acuan  dalam  melihat  titik  optimal  dari epoch yang dilakukan  dalam  dataset  citra  kebakaran,  maka perlu  mempertimbangkan  parameter accuracy dan val  accuracy .  Hal  yang  dilakukan  adalah  dengan mereratakan  keduanya  lalu  diurutkan  dari  nilai tertinggi  hingga  terendah.  Nilai  tertinggi  adalah yang  diasumsikan  merupakan  titip  optimal hyperparameter  tuning .  Tabel  7  menunjukkan perangkingan  hasil  rerata  antara accuracy dan val Accuracy .
Tabel 7. Pengurutan nilai tertinggi hasil akurasi skenario epoch No Epoch Accuracy (%) Val Accuracy (%) Rerata (%) 1 Epoch 85 99,53 84,95 92,24 2 Epoch 90 98,05 83,56 90,81 3 Epoch 80 99,03 82,08 90,56 4 Epoch 95 98,86 81,98 90,42 5 Epoch 75 97,42 83,17 90,30 6 Epoch 100 98,52 81,49 90,01 7 Epoch 55 98,47 81,49 89,98 8 Epoch 50 97,25 82,57 89,91 9 Epoch 70 97,50 81,98 89,74 10 Epoch 65 98,86 80,40 89,63 11 Epoch 60 97,33 80,99 89,16
Pada  Tabel  7  nilai  rerata  tertinggi  antara accuracy dan val  accuracy terdapat  pada  skenario epoch 85  dengan  persentasi  92,24%  dan  terendah terdapat  dalam  skenario epoch 60  dengan  nilai persentasi  89,16%.  Jika  diamati  lebih  lanjut, terdapat  6  skenario epoch dengan  nilai  persentasi lebih  dari  90%,  antara  lain epoch 85, epoch 90, epoch 80, epoch 95, epoch 75,  dan epoch 100. Secara  keseluruhan  nilai  rerata accuracy dan val accuracy sudah  diatas  nilai  persentasi  89,16%. Dengan demikian, dapat disimpulkan hyperparameter tuning epoch yang optimal dengan melihat  dari  aspek accuracy dan val  accuracy adalah pada epoch 85.

## IV. K ESIMPULAN
Hyperparameter  tuning  epoch untuk  klasifikasi citra  kebakaran  telah  berhasil  dilakukan.  Secara keseluruhan  hasil  skenario epoch memiliki  rerata accuracy dan val  accuracy di  atas  89%,  dengan terdapat  6  skenario epoch dengan  persentasi  rerata accuracy dan val  accuracy di  atas  90%,  yakni epoch 85, epoch 90, epoch 80, epoch 95, epoch 75, dan epoch 100.  Sementara  untuk  skenario epoch dengan  nilai  rerata accuracy dan val  accuracy tertinggi  terdapat  pada epoch 85  dimana disimpulkan bahwa epoch tersebut merupakan titik optimal  pada  penelitian  ini.  Adapun  saran  dalam penelitian  ini  adalah  dalam  peningkatan  akurasi dapat  melakukan hyperparameter  tuning terhadap aspek citra dengan melakukan image augmentation yang  disesuaikan  dengan  karakteristik  dari  citra yang dicermati. Selain itu, untuk melihat efektifitas dari nilai epoch yang dihasilkan, perlu mempertimbangkan durasi epoch sebagai salah satu parameter  yang  digunakan  dalam  efektifitas epoch dalam satu siklus.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  Pusat Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (P3M) Politeknik  Negeri  Sriwijaya  atas  pendanaan kegiatan  penelitian  melalui  skema  hibah  penelitian inovasi tahun 2022.

## R EFERENSI
[1]  M.  Wasil,  Harianto,  and  Fathurrahman,  “Pengaruh Epoch pada  Akurasi  menggunakan  Convolutional Neural  Network  untuk  Klasifikasi  fashion  dan Furniture,” Infotek    J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  5, no. 1, pp. 53–61, 2022.
[2]  S.  Afaq  and  S.  Rao,  “Significance  Of Epoch s  On Training  A  Neural  Network,” Int.  J.  Sci.  Technol. Res. , vol. 9, no. 6, pp. 485–488, 2020.
[3]  A.  E.  Minarno,  M.  H.  C.  Mandiri,  and  M.  R. Alfarizky,  “Klasifikasi  COVID-19  menggunakan Filter  Gabor  dan  CNN  dengan  Hyperparameter Tuning,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  9,  no.  3,  p.  493, 2021.
[4]  G.  A.  P.  Singh  and  P.  K.  Gupta,  “Performance analysis  of  various  machine  learning-based approaches  for  detection  and  classification  of  lung cancer in humans,” Neural Comput. Appl. , vol. 31, no. 10, pp. 6863–6877, 2019.
[5]  T.  Badriyah,  D.  B.  Santoso,  I.  Syarif,  and  D.  R. Syarif, “Improving stroke diagnosis accuracy using hyperparameter  optimized  deep  learning,” Int.  J. Adv. Intell. Informatics , vol. 5, no. 3, pp. 256–272, 2019.
[6]  S.  M.  Kumar,  B.  J.  Sowmya,  S.  Priyanka,  R. Sharma,  S.  Tej,  and  S.  A.  Karani,  “Forest  Fire Prediction  Using  Image  Processing  And  Machine Learning,” Nat. Volatiles Essent. Oils , vol. 8, no. 4, pp. 13116–13134, 2021.
[7]  C.  Boadi,  S.  K.  Harvey,  and  A.  Gyeke-dako, “Modelling  of  fire  count  data:  fire  disaster  risk  in Ghana,” Springer  Plus  J. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–17, 2015.
[8]  G. I. Diaz, A. Fokoue-Nkoutche, G. Nannicini, and H.  Samulowitz,  “An  effective  algorithm  for hyperparameter  optimization  of  neural  networks,” IBM J. Res. Dev. , vol. 61, no. 4, pp. 1–20, 2017.
[9]  J.  Wang  and  L.  Perez,  “The  Effectiveness  of  Data Augmentation  in  Image  Classification  using  Deep Learning,” ArXiv , 2017.
[10]  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.
[11]  S.  R.  Reynaldi,  J.  Apri,  and  S.  A.  Wahyu, “Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Kulit  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Data Inst. Teknol.  Telkom  Purwokerto ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  52– 57, 2022.