## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165

## Klasifikasi Suara Anjing Menggunakan Pretrained Model Yet Another Mobile Network Berbasis Convolutional Neural Network
Rich Deshan Djuardi * , Theresia Herlina Rochadiani
Fakultas Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Pradita, Tangerang, Indonesia Email: 1,* rich.deshan@student.pradita.ac.id, 2 theresia.herlina@pradita.ac.id Email Penulis Korespondensi: rich.deshan@student.pradita.ac.id Submitted: 11/05/2024 ; Accepted: 23/06/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Dalam kehidupan sehari-hari, hewan peliharaan seperti anjing sering kali menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan manusia. Motivasi untuk memelihara hewan peliharaan dapat bervariasi dari individu ke individu, mulai dari kebutuhan akan teman setia  hingga  tanggung  jawab  untuk  merawat  makhluk  hidup  lain.  Di  antara  berbagai  pilihan  hewan  peliharaan,  anjing  sering dianggap  sebagai  sahabat  yang  paling  setia  dan  loyal  terhadap  manusia.  Keunikan  ini  membuat  banyak  orang  memilih  untuk memelihara anjing sebagai bagian dari keluarga mereka. Seringkali, pemilik anjing mungkin tidak memahami pesan yang ingin disampaikan oleh suara yang dihasilkan oleh hewan kesayangan mereka. Suara-suara anjing ini memiliki tujuan khusus yang dapat mencerminkan  berbagai  emosi,  seperti  kegembiraan,  kesedihan,  atau  kemarahan.  Suara  anjing  juga  dapat  menjadi  indikator kesehatan  mereka  yang  perlu  diperhatikan  oleh  pemilik.  Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  teknologi klasifikasi  suara  anjing  untuk  membantu  para pemilik  memahami  dan berkomunikasi dengan  anjing peliharaan  mereka.  Dalam penelitian ini, model YAMNet yang telah dilatih sebelumnya digunakan sebagai dasar untuk mengklasifikasikan berbagai peristiwa audio. Proses pelatihan model menggunakan algoritma CNN yang terdapat dalam arsitektur YAMNet. Total data yang digunakan berjumlah 373 data yang diklasifikasikan menjadi 4 kelas yaitu, bark, howling, growling, whimper. Hasil dari penelitian ini model mencapai akurasi 97,8% dengan nilai presisi, recall , dan f1-score untuk setiap kelas >= 95%.
Kata Kunci: Klasifikasi: Convolutional Neural Network; Anjing;  Suara; YAMNet
Abstract− In everyday life, pets such as dogs often become an inseparable part of human life. Motivations for keeping a pet can vary from individual to individual, ranging from the need for a loyal companion to the responsibility of caring for another living creature.  Among  the  various  choices  of  pets,  dogs  are  often  considered  the  most  loyal  and  loyal  friends  towards humans.  This uniqueness makes many people choose to keep dogs as part of their family. Often, dog owners may not understand the message that  the  sounds produced by  their  beloved  pets  are  trying  to  convey.  These  dog  sounds have  a  special  purpose  that  can  reflect various emotions, such as joy, sadness, or anger. A dog's voice can also be an indicator of their health that owners need to  pay attention  to.  The  main  focus  of  this  research  is  to  develop  dog  voice  classification  technology  to  help  owners  understand  and communicate with their pet dogs. In this research, a pre-trained YAMNet model is used as a basis for classifying various audio events. The model training process uses the CNN algorithm contained in the YAMNet architecture. The total data used was 373 data which were classified into 4 classes, namely, bark, howling, growling, whimper. The results of this research model achieved 97.8% accuracy with precision, recall and f1-scores for each class >= 95%.
Keywords : Classification; Convolutional Neural Network; Dog; Sound; YAMNet

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  sehari-hari,  hewan  peliharaan  seperti  anjing  sering  kali  menjadi  bagian  tak  terpisahkan  dari kehidupan manusia. Motivasi untuk memelihara hewan peliharaan dapat bervariasi dari individu ke individu, mulai dari kebutuhan akan teman setia hingga tanggung jawab untuk merawat makhluk hidup lain. Berbagai pilihan hewan peliharaan,  anjing  sering  dianggap  sebagai  sahabat  yang  paling  setia  dan  loyal  terhadap  manusia.  Keunikan  ini membuat banyak orang memilih untuk memelihara anjing sebagai bagian dari keluarga mereka [1]
Anjing termasuk dalam kategori hewan peliharaan, yang seringkali menjadi teman dekat manusia. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika banyak orang memilih anjing sebagai hewan kesayangan. Selain itu, sensitivitas yang tinggi dan beragamnya jenis anjing dengan penampilan menarik serta karakteristik yang unik masing-masing, menjadi alasan utama mengapa pemeliharaan anjing semakin populer. Karena itu, segala kebutuhan anjing diperhatikan dengan cermat untuk memastikan keberlangsungan hidup mereka [2].
Anjing  sering  mengeluarkan  suara  gonggongan  untuk  berinteraksi,  mengekspresikan  kecemasan,  dan menunjukkan  afeksi.  Namun,  pemilik  anjing  khususnya  pemula  terkadang  tidak  mengerti  maksud  dari  suara  yang dikeluarkan oleh anjing peliharaanya, gagasan mengenai gonggongan juga melibatkan banyak informasi fisik, yang merupakan metode yang aman, nyaman, dan efektif untuk berkomunikasi dan memperoleh informasi [3]. Pemahaman yang salah dan kurangnya informasi dalam memahami suara anjing dapat mengakibatkan dampak negatif bagi anjing peliharaan.  Pemahaman  yang  baik  tentang  suara  anjing  sangat  penting  karena  dapat  membantu  dalam  mendeteksi suara yang dihasilkan oleh anjing peliharaan, mencegah perilaku agresif sehingga meningkatkan kesejahteraan anjing peliharaan. Ketika anjing menggeram atau growling menunjukkan bahwa emosi anjing tersebut sedang marah atau bersiaga, misalnya  seekor anjing yang menjaga makanan dari sejenisnya (menjaga makanan), ketika diancam oleh orang  asing  (mengancam),  dan  ketika  bermain  tarik  tambang  dengan  pemiliknya  (bermain)  [4].  Ketika  anjing mengeluarkan suara, sering kali pemilik anjing tidak mengerti maksud dari suara yang dihasilkan anjing kesayangan mereka. Suara-suara yang dihasilkan dari anjing memiliki maksud tertentu yang dapat berkaitan dengan emosi seperti bahagia, sedih, dan marah, suara yang dihasilkan oleh anjing peliharaan juga mewakilkan tingkat kesehatan mereka [5].  Ketika  anjing  sedang  sakit,  terkadang  mereka  mengeluarkan  suara-suara  tertentu  yang  menandakan  bahwa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
kesehatan  mereka  sedang  terganggu.    Oleh  karena  itu,  dengan  memanfaatkan  teknologi  kecerdasan  buatan,  suara anjing  dapat  diklasifikasikan  dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) sehingga  pemilik  dapat mengetahui maksud dari suara yang dikeluarkan anjing tersebut.
CNN adalah salah satu teknik yang paling umum dan luas diakui untuk memproses dan mengenali pola visual dalam berbagai tugas klasifikasi gambar. Penggunaan CNN dalam klasifikasi gambar mencakup berbagai masalah, mulai dari mengidentifikasi rambu lalu lintas hingga menafsirkan tulisan tangan, bahkan sampai mendeteksi tumor otak. Saat ini, penerapan CNN telah merambah ke bidang klasifikasi suara, di mana salah satu aplikasi yang umum adalah mengklasifikasikan suara-suara lingkungan atau suara umum [5]. Data untuk klasifikasi suara tidak selalu besar dalam  jumlahnya  dan  sering  kali  memiliki  ketidakseimbangan  proporsi  antara  jumlah  datanya,  yang  dapat mempengaruhi akurasi klasifikasi. Salah satu cara untuk menyelesaikan persoalan tersebut adalah dengan menerapkan model transfer learning pada struktur arsitektur yang relevan. Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur CNN yang  telah  dilatih  sebelumnya  dengan dataset tertentu,  yang  juga  dikenal  sebagai  model transfer  learning atau pretrained model , dapat digunakan untuk melatih dataset lainnya. [6]. Dalam penelitian berjudul “Klasifikasi suara kucing dan anjing menggunakan convolutional neural network ” yang dilakukan oleh Cecilia Tania Emanuella dan timnya, mereka memanfaatkan kecanggihan Convolutional Neural Network (CNN) untuk menyortir suara-suara dari kucing dan anjing. Melalui eksplorasi pada Dataset Audio Cat and Dog ,  sebanyak 277  file  wav  telah  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kelompok.  Hasilnya  mengungkap  akurasi  hingga 93,8%, akurasi validasi yang diperoleh sebesar 87,7%, f1-score sebesar 88% untuk tahap validasi, dengan ROC curve mencapai 87,8% [7].
Fuad Hamdi Bahar dengan timnnya melakukan penelitian yang berjudul “Klasifikasi Suara Kucing dan Anjing Menggunakan LSTM-GRU dan ANN-BP”. Penelitian ini menggunakan 277 data suara, terdiri dari 164 suara kucing dan 113 suara anjing, kemudian, data tersebut dipisahkan menjadi data pelatihan sebesar 80% dan data uji sebesar 20%.. Metode LSTM-GRU dan ANN-BP digunakan untuk membedakan suara kucing dan anjing. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 92% dengan precision 0.91 dan recall 0.91 [8].
Dalam  riset  yang  dipimpin oleh  Al  Waasiu  dan  timnya,  Model Artificial  Neural  Network  Multi-perceptron digunakan dengan penuh keahlian untuk memisahkan suara-suara kucing dan anjing yang berjudul “Klasifikasi Audio Cats  and  Dogs Menggunakan  Model Artifical  Neural  Network  Multi-perceptron ".  Melalui  serangkaian  penelitian yang mendalam, mereka berhasil mencapai prestasi gemilang dengan akurasi mencapai 88,04% pada epoch ke-100. Precision yang didapat sebesar 88,04% dengan sensitivitas sebesar 86%. Hasil prediksi menunjukkan keberhasilan model  dalam  membedakan  suara  kucing  dan  anjing  Hasil  prediksi  yang  tajam  dari  model  tersebut  membuktikan kepiawaian mereka dalam membedakan suara khas kucing dan anjing, menyoroti kemampuan luar biasa dari metode yang digunakan [9].
Dwi Astuti, dalam penelitiannya yang tercatat dalam jurnal INISTA tahun 2019 berjudul “Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)”, mengusulkan aplikasi canggih untuk  identifikasi  suara  hewan.  Dengan  berbekal  Metode Mel-Frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC)  dan serangkaian teknik unggulan lainnya seperti DTW, Power spectrum, HMM, dan Vector quantization , mereka berhasil meraih tingkat akurasi yang memukau dalam pengenalan suara binatang secara real-time. Penelitian ini tidak hanya menyoroti  kecanggihan  teknologi,  tetapi  juga  memberikan  sumbangan  berharga  dalam  pengembangan  sistem identifikasi suara yang canggih dan andal [10].
Penelitian  sebelumnya  berjudul  “ Cat  Sounds  Classification  with  Convolutional  Neural  Network ”  yang dilakukan  oleh  Ridi  Ferdiana  dan  timnya  dalam International  Journal  on  Electrical  Engineering  and  Informatics tahun  2021  menggunakan Convolutional  Neural  Network untuk  mengklasifikasikan  suara  kucing.  Model  yang dikembangkan  berhasil  memprediksi  suara  kucing  dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar  88,473254%  pada  tahap pelatihan tetapi pada data pengujian, Ridi Ferdiana dan timnya mendapatkan akurasi sebesar 70.80734%  [5].
Yet Another Mobile Network (YAMNet) merupakan model yang telah di- pre-train untuk melakukan klasifikasi audio secara real-time . Model klasifikasi kejadian audio tersebut menggunakan gelombang audio sebagai input dan membuat  prediksi  independen  untuk  masing-masing  dari  521  kejadian  audio  dalam  ontologi AudioSet .  Model  ini menggunakan  arsitektur  MobileNet  v1  dan  telah  dilatih  menggunakan  korpus AudioSet .  Dengan  menggunakan Raspberry  Pi  3,  mikrofon  komersial,  dan  serangkaian  balok Bluetooth  Low  Energy (BLE),  sistem  ini  mampu mendeteksi potensi kejadian berbahaya [11].
Meskipun sudah banyak penelitian mengenai klasifikasi suara hewan, belum ada penelitian yang secara khusus mengklasifikasikan maksud dari suara anjing, seperti gonggongan ( bark ), melolong ( howl ), menggeram ( growling ), dan  gemetar  ( whimper ).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  model  yang  mampu  mengenali  berbagai  jenis suara anjing tersebut dengan menggunakan TensorFlow dan model YAMNet yang sudah di- pretrained . Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk memperluas aplikasi pengenalan suara pada anjing guna mencakup berbagai jenis perilaku  dan  kondisi  kesehatan  yang  mungkin  terjadi  pada  hewan  tersebut.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan  lebih  lanjut  dan  meningkatkan  pemahaman  tentang  model  klasifikasi suara anjing menggunakan pretrained model YAMNet.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam studi ini, sejumlah langkah metodologis telah dilaksanakan dalam memperoleh data, mengevaluasi informasi, dan  mencapai  sasaran  penelitian.  Setiap  langkah  memiliki  perannya  sendiri  dalam  memastikan  bahwa  penelitian dilakukan  secara  sistematis  dan  dapat  diandalkan,  sejalan  dengan  maksud  Klasifikasi  Suara  Anjing  menggunakan YAMNet Pretrained Model . Tahapan penelitian dimulai dengan mengumpulkan data yang telah diambil dari internet, lalu melakukan preprocessing data agar data dapat diubah ke bentuk yang diinginkan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1 preprocessing  data dilakukan  dengan  mengkonversi file audio  yang  masih  berbentuk  mp4 menjadi file audio yang berbentuk wav. Setelah itu, dari kumpulan file wav yang sudah terkumpul dalam folder dibuat metadatanya menggunakan bahasa pemrograman python yang berisi nama file dan label. Label terdiri dari empat kelas yaitu bark, whimper, growling, dan howl. Lalu setelah file wav terbentuk, file wav digunakan untuk membagi dataset audio menjadi dataset untuk training dan dataset untuk testing. Setelah membagi dataset , dilakukan proses modeling yaitu melatih model dengan dataset dan selanjutnya menguji model menggunakan dataset testing . Setelah melakukan proses testing ,  klasifikasi  suara  dilakukan  untuk  mengetahui  kelas  yang  terprediksi  oleh  model.  Evaluasi  model dilakukan setelah melakukan proses testing dengan menggunakan confusion matrix . Metrik Precision, Recall, dan F1- score digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.

## 2.2 Data Collection
Pengumpulan data adalah proses  mengumpulkan data dengan tujuan untuk mendapatkan wawasan mengenai topik penelitian [12]. Metode pengumpulan data yang diterapkan dalam penelitian ini yaitu crawling . Crawling merupakan suatu teknik otomatis untuk mengambil data dari sebuah situs web dengan menggunakan perangkat lunak komputer. Teknik ini memungkinkan pengambilan data dari berbagai sumber secara efisien dan terstruktur, yang berguna untuk berbagai keperluan seperti penelitian, analisis, dan pengembangan aplikasi [12]. Dalam penelitian ini, data diperoleh dari  Google  Audio  Set  melalui  penggunaan  tautan  video YouTube  yang  selanjutnya diubah  menjadi  format  audio dengan menggunakan bahasa pemrograman python untuk keperluan deep learning .

## 2.3 Data Preprocessing
Pra-pemrosesan  data  merupakan  langkah  awal  yang  penting  dalam  pengolahan  data  sebelum  diterapkan  pada model machine learning . Proses ini bertujuan untuk membersihkan, mentransformasi, dan mengorganisasi data secara tepat sehingga memungkinkan model machine learning untuk bekerja secara optimal. Salah satu aspek utama dari preprocessing data adalah peningkatan kualitas fitur, yang melibatkan berbagai teknik seperti  pembuatan metadata, pengubahan  format file audio,  pengaturan  titik  awal  audio  dimulai  dan  panjang  durasi  audio  dan  lain  sebagainya. Dengan  melakukan  preprocessing  data  secara  tepat,  kita  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  kinerja  model machine learning serta menghindari masalah seperti overfitting atau underfitting [13].

## 2.4 Data Splitting
Pengelompokan data adalah ide yang merujuk pada pemisahan data menjadi dua kelompok atau lebih, yang sering disebut  sebagai  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Konsep  ini  memegang  peran  krusial  dalam  bidang  ilmu  data, terutama dalam proses pembentukan model data. Dalam tahap pemisahan data menjadi dua bagian, umumnya terdapat data  yang  difungsikan  sebagai  latihan  untuk  mengembangkan  model,  sedangkan data  uji  digunakan  setelah model selesai  diperbarui.  Proporsi  pengelompokan  data  bergantung  pada  volume dataset yang  tersedia,  karena  tidak  ada standar atau kriteria yang pasti untuk pembagian data [14]. Berdasarkan dataset penulis, data yang memiliki nilai fold yang tidak habis dibagi 3 akan dimasukkan ke dalam dataset pelatihan (train_ds), sementara data dengan nilai fold habis dibagi 3 dan sisa 1 akan dimasukkan ke dalam dataset validasi (val_ds), dan data dengan nilai fold habis dibagi 3 dan sisa 2 akan dimasukkan ke dalam dataset pengujian (test_ds). Hal ini dilakukan agar menghindari data yang saling tumpang tindih pada saat data dibagi.
2.5 Modeling
Modeling adalah proses di mana model dari machine learning digunakan untuk menganalisis dan memahami pola- pola kompleks dalam data, dengan tujuan untuk memprediksi nilai-nilai yang tidak diketahui dari variabel-variabel

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
yang  ada  dalam  data  input.  Proses  ini  melibatkan  penggunaan  algoritma-algoritma  statistik  dan  matematika  untuk membangun model yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan data yang telah diamati sebelumnya, dengan menggunakan model ini, kita dapat mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara variabel-variabel input dan output dalam data, serta membuat estimasi atau prediksi tentang nilai-nilai yang mungkin dari variabel output yang belum diamati [15]. Pada penelitian ini, penulis menggunakan YAMNet pretrained model yang  memiliki  performa  baik  dalam  mengklasifikasikan  suara.  Arsitektur  YAMNet  menggunakan  algortima  CNN yang cocok dalam melakukan proses deep learning .

## 2.5.1 YAMNet
Transfer  learning merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  pembelajaran  mendalam  di  mana  model  dapat mempelajari fitur-fitur dari model lain yang telah dilatih sebelumnya. Aspek kunci dari transfer learning adalah untuk meminimalkan  biaya  komputasi  dalam  memanfaatkan  pola-pola  yang  telah  dipelajari  sebelumnya.  Penggunaan konsep transfer learning lebih disukai ketika terdapat sejumlah besar data tanpa label yang tersedia untuk melatih sebuah  model.  Oleh  karena  itu,  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya  menggunakan  fitur-fitur  latihannya  untuk mengurangi waktu dan usaha. YAMNet menggunakan MobileNetV1 sebagai jaringan dasar dan merupakan model yang  telah  dilatih  sebelumnya  pada dataset Google  AudioSet  untuk  521  peristiwa  audio.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  kami,  kami  melatih  YAMNet  pada  data  yang  tidak  seimbang  dan  mencapai  kinerja  yang  signifikan. Sebelum fase ekstraksi fitur, resampling dilakukan menjadi 16.000 Hz dengan audio satu saluran. Selain itu, YAMNet adalah model berbasis deep learning (DL), sehingga secara otomatis mengekstraksi fitur-fitur audio melalui lapisan ekstraksi  fitur.  Lapisan  ekstraksi  fitur  mengekstraksi  fitur-fitur  audio  dalam  bentuk  spektrogram,  dan  kemudian spektrogram ini dimasukkan ke dalam lapisan-lapisan MobileNet yang telah diperbaiki untuk klasifikasi [16].

## 2.5.2 Training YAMNET Pretrained Model
Data yang digunakan untuk melakukan proses training menggunakan YAMNet telah disesuaikan jumlahnya. Total dataset yang digunakan untuk memprosesnya  berjumlah  373 audio yang terdiri dari 4 kelas, 249 audio digunakan untuk melakukan proses training (pelatihan), 125 audio digunakan untuk melakukan proses validation (validasi), dan 124 audio digunakan untuk testing (pengujian). Penelitian ini menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu YAMNet [17] .
Gambar 2. Original YAMNet Architecture [18]
Arsitektur YAMNet yang ditampilkan menggunakan jaringan dasar MobileNetV1 dan telah dilatih sebelumnya pada dataset Google AudioSet untuk mendeteksi 521 jenis peristiwa audio. Arsitektur ini dimulai dengan lapisan input yang menerima data audio dalam bentuk spektrogram berukuran 96x64x1. Lapisan ini diikuti oleh serangkaian lapisan konvolusi, dimulai dengan Conv1 yang menggunakan kernel 3x3 dan 32 filter untuk menghasilkan keluaran berukuran 48x32x32. Selanjutnya, terdapat lapisan Conv2 yang menggunakan depthwise convolution dengan kernel 3x3 dan 64 filter , menghasilkan keluaran berukuran 48x32x64, dan Conv3 dengan pointwise convolution yang memiliki kernel 1x1 dan 128 filter, menghasilkan keluaran berukuran 24x16x128. Lapisan ini diikuti oleh beberapa lapisan konvolusi tambahan dengan depthwise dan pointwise convolution yang berulang, menghasilkan keluaran dengan dimensi yang lebih kecil tetapi lebih dalam. Blok konvolusi ini diulangi sebanyak lima kali, menghasilkan keluaran akhir berukuran 6x4x512. Setelah itu, dilakukan pooling rata-rata untuk mereduksi dimensi menjadi 1x1x1024, diikuti oleh lapisan fully  connected yang  menghubungkan  1024  unit  ke  512  unit.  Akhirnya,  lapisan softmax digunakan  untuk menghasilkan  skor  kepercayaan  untuk  setiap  kelas  audio  yang  dideteksi.  Arsitektur  ini  memungkinkan  YAMNet untuk menangkap fitur-fitur penting dari data audio secara efisien melalui kombinasi lapisan konvolusi yang kompleks dan  terstruktur.  Selain  itu,  YAMNet  secara  otomatis  mengekstraksi  fitur  audio  dalam  bentuk  spektrogram  yang kemudian  diproses  oleh  lapisan  MobileNet  yang ditingkatkan  untuk klasifikasi.  Hal  ini  membuat  YAMNet  sangat efektif dalam mengklasifikasikan berbagai jenis suara dengan presisi tinggi [16].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
Gambar 3. Arsitektur CNN [19]
Pada Gambar 3, Convolutional Neural network (CNN) terdiri dari arsitektur berlapis dalam, di mana operasi aljabar  multidimensi  dilakukan  secara  berurutan.  Arsitektur  ini  sangat  cocok  dengan  data  multidimensi  karena informasi spasial dari data tersebut tetap terjaga selama pemrosesan. Misalnya, representasi aljabar dari gambar RGB membutuhkan dua dimensi untuk mengisi matriks piksel, dan dimensi ketiga untuk saluran RGB. Kemampuan CNN awalnya  dimanfaatkan  untuk  tugas  klasifikasi  gambar,  tetapi  saat  ini  potensi  arsitektur  dalam  ini  telah  diakui  di berbagai  bidang  yang  berkaitan  dengan  data  multidimensi.  Secara  umum,  CNN  mencakup  tiga  jenis  lapisan  yang melakukan operasi spesifik lapisan konvolusi, lapisan pooling, dan lapisan fully connected . Lapisan pooling biasanya mengikuti lapisan konvolusi dalam arsitektur CNN. Keluaran dari lapisan pooling adalah peta fitur dengan resolusi rendah,  yang  diperoleh  melalui downsampling peta  input.  Operasi pooling mengurangi  jumlah  parameter  jaringan untuk mengurangi overfitting data. Selain itu, keluaran berdimensi rendah dari lapisan pooling mengekstraksi fitur lokal  sambil  mempertahankan  multidimensionalitas  data.  Contoh downsampling adalah  fungsi Max  Pooling ,  yang hanya menyimpan nilai maksimum dari peta input di wilayah yang dilalui filter . Sebaliknya, Global Average Pooling melakukan rata-rata global pada peta input . Fitur yang dipelajari dari lapisan konvolusi dan pooling yang bertumpuk digabungkan dalam lapisan fully connected yang menerima vektor input yang telah diratakan. Jumlah neuron pada lapisan fully connected terakhir sesuai dengan jumlah kelas output . Untuk tugas klasifikasi yang umum, fungsi aktivasi pada lapisan output adalah fungsi saturasi seperti Softmax , yang dapat mengukur probabilitas kelas. Ketika data baru diberikan ke jaringan, fitur yang dipelajari akan diaktifkan dengan cara yang berbeda dan berujung pada lapisan fully connected terakhir untuk menentukan kelas output [19].

## 2.6 Evaluasi Kinerja Model
Confusion  matrix adalah  teknik  yang  seringkali  dipakai  untuk  menghitung  keakuratan  proses  penambangan  data. Confusion  matrix ditunjukkan  melalui table yang  memperlihatkan  jumlah  data  pengujian  yang  berhasil diklasifikasikan dengan benar serta jumlah data  pengujian yang salah pengklasifikasiannya [20]. Confusion Matrix digunakan dalam penelitian ini sebagai evaluasi kinerja model dalam memprediksi suara anjing pada saat pelatihan.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian yang dilakukan sekarang, model YAMNet yang telah dilatih sebelumnya digunakan sebagai dasar untuk mengklasifikasikan berbagai peristiwa audio. Proses pelatihan model melibatkan penggunaan dataset pelatihan (train_ds), dataset validasi (val_ds), callbacks , dan 20 epochs untuk mengatur berapa kali seluruh dataset pelatihan akan  digunakan  untuk  melatih  model. Dataset pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model  dengan  pasangan input- output yang telah ditentukan, sementara dataset validasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja model secara periodik selama  proses  pelatihan.  Penggunaan callbacks memungkinkan  intervensi  dan  penyesuaian  model  selama  proses pelatihan, seperti penghentian pelatihan jika tidak ada peningkatan kinerja yang signifikan pada dataset validasi atau penyesuaian learning rate secara dinamis. Melalui proses ini, model YAMNet dapat disesuaikan dengan dataset yang spesifik  dan  menghasilkan  kinerja  yang  optimal  dalam  mengklasifikasikan  peristiwa  audio.  Dengan  menetapkan jumlah epochs sebanyak 20, penelitian ini memungkinkan model untuk melatih dirinya dengan dataset tersebut selama periode yang ditentukan, mencapai tingkat akurasi yang diharapkan, dan mengoptimalkan performa klasifikasi suara anjing.

## 3.1 Pengumpulan data
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  Google  AudioSet.  Google  AudioSet  menyediakan berbagai macam jenis-jenis suara, Google AudioSet menjadi pilihan penulis sebagai sumber untuk mengumpulkan dataset karena  Google  AudioSet  menyediakan  data  suara  dengan  lengkap  dan  banyak,  sehingga  penulis  bisa mengeksplor dataset yang penulis butuhkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
Gambar 4. Diagram alir data collection
Dalam mengumpulkan data yang diperlukan dalam mengklasifikasikan suara anjing berdasarkan Gambar 4, menggunakan sumber audioset yang berasal dari Google Audio Set. Google Audio Set menyediakan berbagai macam kategori audio, tetapi yang diperlukan adalah audioset suara anjing. Google Audio Set menggunakan kumpulan video YouTube suara yang dihasilkan anjing dan  menggabungkannya sesuai  kategori dari video tersebut. Video tersebut diklasifikasikan lagi berdasarkan kategori suara yang dihasilkan oleh suara anjing. Kategori yang tersedia merupakan bark, howl, growling, whimper . Bark dikategorikan sebagai cara anjing berkomunikasi, howl dikategorikan sebagai pertanda  bahwa  anjing  sedang  kesepian. Growling dikategorikan  sebagai  marah  atau  keagresifan  dan whimper dikategorikan sebagai merengek [5]. Google Colab (atau Google Colaboratory) adalah suatu service cloud computing yang  diberikan  oleh  Google  tanpa  biaya. Service yang  diberikan  memberikan  kebebasan  terhadap  pengguna menjalankan, program, menulisnya dan membagikan code tersebut kepada orang lain, serta melakukan pemrosesan data  dan machine  learning .  Google  Colab  memberikan  akses  kepada  pengguna  untuk  menggunakan  sumber  daya komputasi yang kuat tanpa memerlukan konfigurasi atau pengaturan khusus pada perangkat lokal. Selain itu, Google Colab juga menyediakan lingkungan pengembangan yang nyaman dan terintegrasi dengan alat-alat populer seperti Jupyter  Notebook,  mempermudah  pengguna  membuat  dan  menjalankan notebook interaktif  dalam  jaringan  tanpa keharusan melakukan pemasangan perangkat lunak tambahan. Dengan demikian, Google Colab menjadi pilihan bagi penulis  untuk melakukan  proses deep  learning untuk  melakukan  eksperimen dan  mengembangkan  proyek dengan mudah dan efisien [21].

## 3.2 Pra-proses data
Konversi format file audio dan video adalah tugas umum yang sering diperlukan untuk berbagai aplikasi, mulai dari analisis data audio hingga pengolahan multimedia. Salah satu konversi yang sering dilakukan adalah mengubah file video MP4 menjadi file audio WAV. File MP4 adalah format kontainer multimedia yang dapat menyimpan video, audio, dan teks, sedangkan file WAV adalah format audio yang digunakan untuk menyimpan rekaman suara dengan kualitas tinggi.

## Gambar 5. Diagram alir konversi MP4 menjadi wav
Python satu dari bahasa pemrograman yang populer dan sering digunakan dalam membuat model deep learning [22]. Menyiapkan data sesuai dengan format yang diperlukan merupakan hal penting yang pertama kali dilakukan. berdasarkan Gambar 5, mengubah data yang awalnya merupakan format video (mp4) menjadi data yang berformat audio (wav). Beberapa komponen perlu disiapkan untuk mengubah format data seperti URL, start_time, dan duration . URL diperlukan untuk mendapatkan sumber dari video yang akan digunakan dan mengubahnya menjadi format audio. Start_time diperlukan  untuk  menentukan  detik  awal  video  yang  akan  dikonversi  menjadi  format  audio. Duration merupakan durasi  atau  panjang  video  yang ditentukan  di  setiap  video  yang  akan dikonversi  menjadi  audio, dalam kasus ini semua data memiliki duration selama 5 detik. Proses ini dilakukan untuk setiap kategori yaitu bark, howl, growling, dan whimper. Howl memiliki 109 data audio, bark memiliki 107 data audio, growling memiliki 103 data audio,  dan whimper memiliki  54  data  audio.  Semua  data  audio  dipilih  berurutan  dari  Google  Audio  Set  dan dikumpulkan sesuai kategorinya masing-masing. Kumpulan URL dikelompokkan untuk dimasukkan ke dalam folder kategori  suara  anjing  tertentu,  misalnya  kumpulan URL yang  berisikan  suara-suara bark akan  dikumpulkan  dan nantinya  hasil  pengunduhan  video  menjadi  audio  tersebut  akan  langsung  masuk  ke  dalam  folder  khusus  audio berkategorikan bark , audio howl akan masuk ke dalam folder berkategori howl , audio growling akan masuk ke dalam folder berkategori growling , audio whimper akan masuk ke dalam folder berkategori whimper .
Table 1. Jumlah data setiap kelas Class Jumlah Data Bark 107 Howl 109 Growling Whimper 103 54
Tabel 1 menunjukkan distribusi jumlah data audio yang tersedia untuk setiap kelas suara anjing dalam dataset yang digunakan. Tabel ini mengklasifikasikan data audio ke dalam empat kategori utama: Bark, Howl, Growling, dan Whimper. Berikut adalah rincian jumlah data untuk masing-masing kelas:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
a. Bark :  Kategori  ini  mencakup  107  data  audio.  Bark  biasanya  merupakan  suara  yang  dihasilkan  anjing  untuk berkomunikasi atau memperingatkan.
b. Howl : Kategori ini terdiri dari 109 data audio. Howl sering kali dikaitkan dengan anjing yang sedang kesepian atau mencoba berkomunikasi dengan jarak jauh.
c. Growling : Kategori ini memiliki 103 data audio. Growling biasanya menunjukkan anjing yang sedang marah atau merasa terancam.
d. Whimper : Kategori ini berisi 54 data audio. Whimper sering dihasilkan oleh anjing yang sedang merasa kesakitan atau merengek.
Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa jumlah data terbanyak adalah untuk kategori Howl dengan 109 data, diikuti oleh Bark dengan 107 data, Growling dengan 103 data, dan yang paling sedikit adalah Whimper dengan 54 data. Distribusi data ini memberikan gambaran tentang seberapa banyak contoh suara yang tersedia untuk melatih dan menguji model klasifikasi suara anjing dalam penelitian ini.
Gambar 6. Diagram alir pembuatan metadata
Berdasarkan Gambar 6, proses pembuatan model deep learning menggunakan yamnet memerlukan metadata yang dibuat khusus yang merepresentasikan setiap data. Metadata dibuat berdasarkan format csv dan metadata dibuat menggunakan python dari setiap folder-folder yang sebelumnya berisi audio-audio dari setiap kategori suara anjing. Metadata  ini  memiliki  kolom-kolom yang  sudah  ditentukan  agar  metadata  ini dapat  digunakan  seperti File  Name , label, fold , target. File Name berfungsi untuk menyimpan nama file audio, label berfungsi untuk menyimpan label atau  kategori  dari  audio, fold berguna  untuk  menyimpan  nilai  numerik  yang  merupakan  pembagian  atau pengelompokan dari data untuk tujuan validasi silang atau pengujian model. Target berguna untuk menyimpan nilai target  atau  label  yang  diinginkan  dalam  proses  klasifikasi  atau  prediksi.  Setelah  membuat  metadata  dari  masing- masing  folder,  saatnya  untuk  menggabungkan  metadata  tersebut  menjadi  satu.  Metadata  yang  tadinya  dibuat berdasarkan masing-masing folder , kini digabungkan menjadi 1 metadata agar dapat digunakan dalam pembagian data dan pembuatan model.

## 3.3 Pembagian data
Pembagian data merupakan langkah krusial untuk memastikan bahwa model deep learning yang dikembangkan dapat dievaluasi secara akurat dan adil. Data yang telah dikumpulkan dibagi menjadi beberapa subset yang berbeda, yaitu data  pelatihan  ( training  data ),  data  validasi  ( validation  data ),  dan  data  pengujian  ( testing  data ).  Pembagian  ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  model  tidak  hanya  belajar  dari  data  pelatihan  tetapi  juga  mampu  melakukan generalisasi  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Pembagian  data  yang  tepat  sangat  penting  untuk menghindari overfitting ,  di  mana  model  bekerja  sangat  baik  pada  data  pelatihan  tetapi  gagal  pada  data  pengujian karena tidak mampu menangkap pola yang lebih umum. Dengan membagi data menjadi subset yang berbeda, kita dapat  memonitor  performa  model  secara  lebih  menyeluruh  dan  melakukan  penyesuaian  yang  diperlukan  untuk meningkatkan kinerjanya. Data pelatihan digunakan untuk melatih model, data validasi digunakan untuk mengatur parameter  model  dan  mencegah overfitting ,  sementara  data  pengujian  digunakan  sebagai  benchmark  akhir  untuk menilai kemampuan prediksi model pada data yang benar-benar baru. Dengan demikian, proses pembagian data ini menjadi langkah fundamental yang menentukan keberhasilan model deep learning yang dibangun.
Gambar 7. Data Splitting (Pembagian Data)
Dalam  proses  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7,  langkah  awal  adalah  menyimpan dataset utama  ke  dalam cache dengan perintah cached_ds = main_ds.cache(). Tindakan ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi pembacaan data dengan menyimpan data yang sudah dibaca ke dalam memori. Selanjutnya, dataset cached_ds disaring untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
membagi data menjadi tiga bagian menggunakan filter() berdasarkan nilai fold . Data yang memiliki nilai fold yang tidak habis dibagi 3 akan dimasukkan ke dalam dataset pelatihan (train_ds), sementara data dengan nilai fold habis dibagi 3 dan sisa 1 akan dimasukkan ke dalam dataset validasi (val_ds), dan data dengan nilai fold habis dibagi 3 dan sisa  2  akan  dimasukkan  ke  dalam dataset pengujian  (test_ds).  Setelah  pembagian  data,  kolom  fold  tidak  lagi diperlukan untuk proses pemodelan selanjutnya, sehingga fungsi remove_fold_column digunakan untuk menghapus kolom fold dari  setiap data  dalam dataset .  Kemudian,  fungsi  map() diterapkan  pada  masing-masing dataset untuk menghapus  kolom fold . Dataset pelatihan,  validasi,  dan  pengujian  kemudian  disimpan  ke  dalam cache , dikelompokkan  menjadi batch kecil  dengan  ukuran  32,  dan  dimuat  ke  dalam  memori  untuk  mempercepat  proses pembacaan data menggunakan fungsi cache(), batch(), dan prefetch() dengan parameter tf.data.AUTOTUNE . Kode ini  menyediakan  proses  yang komprehensif  untuk  mempersiapkan data  sebelum  dilakukan  pelatihan,  validasi, dan pengujian model. Dengan membagi data menjadi tiga fold , menghapus kolom yang tidak diperlukan, dan melakukan caching serta pengelompokan data, proses pelatihan model dapat dilakukan dengan lebih efisien.

## 3.4 Pelatihan Model
Proses pelatihan menggunakan YAMNet pretrained model melibatkan penggunaan model jaringan saraf tiruan yang telah dipersiapkan sebelumnya dengan dataset yang luas dan beragam. Saat melakukan pelatihan, data yang diberikan dimasukkan  ke  dalam  model  untuk  memperbarui parameter yang  ada.  Namun,  karena  YAMNet  telah  dilatih sebelumnya,  proses  pelatihan  ini  seringkali  melibatkan  metode fine-tuning ,  di  mana  parameter-parameter  model disesuaikan  sedikit  agar  lebih  cocok  dengan  data  yang  spesifik  yang  dimiliki  pengguna.  Proses fine-tuning ini memungkinkan model untuk belajar pola dan fitur yang lebih khusus yang mungkin terdapat dalam dataset pengguna, sehingga meningkatkan kinerja dan akurasi model dalam tugas pengenalan suara. Selain itu, pelatihan menggunakan YAMNet  pretrained  model  juga  dapat  melibatkan  penggunaan  teknik  augmentasi  data  untuk  meningkatkan keberagaman  data  pelatihan  dan  mencegah overfitting .  Dengan  memanfaatkan  YAMNet pretrained  model dalam proses pelatihan, penulis menghemat waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk membangun model pengenalan suara  dari  awal,  serta  memperoleh  hasil  yang  lebih  konsisten  dan  akurat  dalam  waktu  yang  lebih  singkat.  Berikut merupakan gambar pelatihan yang dilakukan.
Gambar 8. Hasil pelatihan data
Pada Gambar 8, kita melihat output dari pelatihan model menggunakan YAMNet pretrained model dalam 20 epoch . Setiap epoch mencakup 78 iterasi ( step ), di mana data diproses dan parameter model diperbarui. Selama proses pelatihan, kita dapat melihat perubahan dalam loss dan accuracy model pada setiap epoch , baik pada data pelatihan maupun data validasi. Loss adalah ukuran untuk mengukur berapa baik dan buruknya label yang benar, sedangkan accuracy adalah persentase prediksi yang  tepat dibandingkan dengan total data. Dari output ini, kita dapat melihat bahwa  dengan  setiap epoch , loss pada  kedua  data  pelatihan  dan  validasi  cenderung  menurun,  sementara  akurasi cenderung meningkat. Ini menunjukkan bahwa model sedang belajar pola-pola yang ada dalam data dan semakin baik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
dalam  memprediksi  label.  Pada  akhirnya,  model  mencapai  akurasi  yang  tinggi  di  atas  97%  pada  data  validasi, menunjukkan kualitas model yang baik setelah melalui 20 epoch pelatihan.

## 3.5 Pengujian Data
Setelah melalkukan pelatihan, dilakukan proses pengujian data untuk mengetahui nilai akurasi yang dihasilkan oleh model terhadap data yang belum pernah ditemuinya. Proses ini penting dilakukan agar dapat mengetahui bahwa model dapat memprediksi data yang belum pernah diketahuinya dan tidak hanya bergantung pada data yang digunakan untuk melatihnya sehingga dapat diketahui bahwa model berhasil dalam melakukan proses pelatihan dan dapat memprediksi data baru.
Gambar 9. Akurasi data uji
Gambar  9  menunjukkan  beberapa  informasi  penting  yang  berkaitan  dengan  evaluasi  model.  Pertama,  kita memiliki informasi mengenai iterasi atau step yang dilakukan selama proses evaluasi, yaitu sebanyak 39 iterasi. Setiap iterasi  ini  melibatkan  pengolahan  sejumlah  data  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Kemudian,  terdapat  informasi mengenai  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan  setiap  iterasi,  yaitu  0.006  detik  (6  milidetik)  per  iterasi. Selanjutnya, terdapat dua nilai yang menunjukkan kinerja model pada saat evaluasi, yaitu loss dan accuracy . Loss (kehilangan) adalah metrik yang mengukur seberapa akurat model dalam memprediksi label data. Pada kasus ini, nilai loss yang diperoleh adalah sebesar 0.1170. Semakin kecil nilai loss , semakin baik kinerja model. Selain itu, terdapat juga nilai accuracy (akurasi), yang merupakan persentase prediksi yang benar dibandingkan dengan total data yang dievaluasi.  Pada  kasus  ini,  nilai  akurasi  yang  diperoleh  adalah  sebesar  96.45%,  yang  menunjukkan  bahwa  model mampu memprediksi dengan tepat sekitar 96.45% dari total data yang dievaluasi. Dengan demikian, informasi ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  kinerja  model  pada  saat  evaluasi  dan  seberapa  akurat  prediksi  yang diberikan oleh model.

## 3.6 Evaluasi Model
Confusion matrix yang terlihat pada Gambar 10 merupakan suatu representasi visual berbentuk tabel yang berguna untuk mengevaluasi performa model  klasifikasi . Tabel ini berisi 4 kelas yang berbeda yaitu: bark , howl , growling , dan whimper . Nilai-nilai dalam tabel tersebut menunjukkan jumlah prediksi yang dilakukan oleh model terhadap data uji.

## Gambar 10. Confusion Matrix
Pada Gambar 10, confusion matrix menyediakan visualisasi dari hasil evaluasi model yang telah dibuat. Berikut ini adalah penjelasan lebih lanjut mengenai matriks tersebut:
a. Baris pertama menunjukkan data yang sebenarnya adalah " bark ":
1. Model memprediksi bark dengan benar sebanyak 337 kali ( true positive untuk bark ).
2. Model salah memprediksi bark sebagai howl sebanyak 4 kali, sebagai growling sebanyak 7 kali, dan sebagai whimper sebanyak 2 kali.
b. Baris kedua menunjukkan data yang sebenarnya adalah howl :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
1. Model memprediksi howl dengan benar sebanyak 163 kali ( true positive untuk howl ).
2. Model salah memprediksi howl sebagai " bark " sebanyak 0 kali, sebagai growlin sebanyak 1 kali, dan sebagai whimper sebanyak 6 kali.
c. Baris ketiga menunjukkan data yang sebenarnya adalah growling :
1. Model memprediksi growling dengan benar sebanyak 347 kali ( true positive untuk growling ).
2. Model salah memprediksi growling sebagai bark sebanyak 3 kali, sebagai howl sebanyak 0 kali, dan sebagai whimper sebanyak 0 kali.
d. Baris terakhir menunjukkan data yang sebenarnya adalah whimper :
1. Model memprediksi whimper dengan benar sebanyak 355 kali ( true positive untuk whimper ).
2. Model salah memprediksi whimper sebagai bark sebanyak 3 kali, sebagai howl sebanyak 1 kali, dan sebagai growling sebanyak 0 kali.
Warna  yang  lebih  gelap  pada  sel-sel  diagonal  menunjukkan  jumlah  prediksi  yang  lebih  tinggi  yang  benar, sementara warna yang lebih terang pada sel-sel lainnya menunjukkan jumlah prediksi yang salah atau false positive dan false  negative .  Sumbu vertikal  (Y-axis)  terdapat  " True  labels "  yang  menunjukkan  kelas  sebenarnya  dari data, sedangkan pada sumbu horizontal (X-axis) terdapat " Predicted labels " yang menunjukkan kelas yang diprediksi oleh model. Di sebelah kanan matriks terdapat skala warna yang mengindikasikan jumlah data yang diprediksi dalam setiap sel  matriks  tersebut.  Dalam  evaluasi  kinerja  model,  tercatat  akurasi  keseluruhan  sebesar  97.80%.  Akurasi  adalah indikator yang mengukur persentase prediksi yang tepat dibandingkan dengan total data yang dinilai.
Table 2. Classification Report Class Precision  Recall  F1 Score Bark 0.98 0.95 0.96 Howl 0.97 0.97 0.97 Growling Whimper 0.96 0.98 0.98 0.99 0.97 0.98
Metrik-metrik  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2  memberikan  gambaran  tentang  kinerja  model  dalam memprediksi  setiap  kelas  secara  individual,  dengan  mempertimbangkan trade-off antara  presisi  dan recall .  Presisi adalah ukuran untuk menilai jumlah prediksi positif yang benar, sementara itu, recall mengukur proporsi data positif yang  berhasil  diprediksi  dengan  tepat. F1-Score adalah  ukuran  gabungan  dari  kedua  metrik  tersebut.  Dengan demikian, informasi ini membantu dalam mengevaluasi kekuatan dan kelemahan model dalam memprediksi masing- masing  kelas.  Nilai precision,  recall, dan f1- score  yang  ditunjukkan  Tabel  1  menunjukkan  bahwa,  kelas bark mendapatkan precision senilai 98%, recall sebesar 95%, dan f1-score sebesar 96%. Kelas howl mendapatkan precision sebesar 97%, recall sebesar 97%, dan f1-score yang juga 97%. Kelas growling memiliki precision dengan nilai 96%, recall sebesar 98% dan f1-score dengan nilai 97%. Terakhir, kelas whimper dengan nilai precision 98%, recall 99%, dan f1-score sebesar 98%. Data untuk kelas whimper memiliki jumlah data yang lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah data pada kelas lainnya. Jumlah data yang lebih sedikit pada kelas whimper tetap memberikan nilai precision, recall, dan f1-score yang tinggi menyamakan nilainya dengan nilai precision, recall, f1-score dari kelas lain. Hal ini membuktikan bahwa dengan menggunakan pretrained model YAMNet, sangat membantu dalam mengatasi jumlah data yang tidak sebanding.

## 3.7 Kurva Training and Validation Loss & Validation Accuracy
Pada  Gambar  11  dan  Gambar  12,  menunjukkan  grafik  hasil  pelatihan  YAMNet pretrained  model menunjukkan performa yang sangat baik dalam hal akurasi. Selama tahap pelatihan, awalnya model hanya mencapai akurasi sebesar 66,8%. Namun, seiring berjalannya proses training, dengan 20 epoch model berhasil mencapai akurasi sebesar 96%, menandakan kemampuannya yang sangat efektif dalam memprediksi data yang dipergunakan selama tahap pelatihan. Tingkat keakuratan yang tinggi dalam pelatihan ini menunjukkan bahwa model dapat mengidentifikasi pola dan fitur dalam data pelatihan dengan efisien. Selain itu, pada tahap validasi loss , pada epoch pertama model menunjukkan nilai  validasi loss sebesar  77,2%.  Model  mengalami  penurunan  validasi loss hingga epoch ke-5  lalu  validasi loss kembali mengalami peningkatan pada epoch ke-6 sebesar  54,5%. Setelah itu, model kembali mengalaim penurunan nilai  hingga epoch ke-20,  model  berhasil  mencapai  nilai  sebesar  9%.  Tingkat  validasi loss yang  memadai mengindikasikan  bahwa  model  juga  dapat  secara  efektif  beradaptasi  dengan  data  baru  yang  tidak  terdapat  dalam dataset pelatihan.  Kurva  menunjukkan  bahwa  model  mengalami underfitting, walaupun  model  mengalami underfitting, akurasi dan loss yang diraih masih sangat baik dalam mengklasifikasikan suara anjing. Dengan demikian, model ini mampu menghasilkan prediksi yang tepat pada data yang tidak dilibatkan dalam proses pelatihan. Epoch memainkan  peran  penting  dalam  menetapkan  berapa  kali  model  akan  meninjau dataset pelatihan  selama  proses pembelajaran.  Dalam  kasus  ini,  20 epoch memberikan  model  peluang  yang  memadai  untuk  mengidentifikasi  dan menyesuaikan diri terhadap pola dan fitur yang ada dalam data pelatihan. Pada pelatihan ini, shape yang digunakan sebesar  1024  dan dense  layer sebesar  512.  Penggunaan  dimensi  1024  dan  dense  layer  512  dalam  YAMNet memberikan  keuntungan  yang  signifikan  dalam  analisis  audio.  Dengan  dimensi  yang  lebih  besar,  YAMNet  dapat mengekstraksi fitur-fitur yang lebih kompleks dari data audio, memungkinkan pemahaman yang lebih dalam terhadap pola-pola  yang  rumit  dalam  variasi  suara  anjing.  Hal  ini  juga  meningkatkan  kapasitas  representasi  model,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
memungkinkan untuk merepresentasikan informasi yang lebih banyak dan lebih rumit dalam data. Dengan demikian, YAMNet dengan dimensi 1024 dan dense layer 512 memiliki potensi untuk memberikan hasil yang lebih baik dalam tugas klasifikasi suara, seperti mengklasifikasikan suara anjing, sambil tetap menjaga kemampuan generalisasi yang kuat.

## Gambar 11. Training and Validation Loss

## Gambar 12. Training and Validation Accuracy
Gambar  12  menunjukkan  grafik  akurasi  pelatihan  ( training  accuracy )  dan  akurasi  validasi  ( validation accuracy )  selama proses  pelatihan  model deep  learning selama  20 epoch .  Sumbu horizontal  (X)  mewakili  jumlah epoch, yaitu iterasi penuh melalui dataset pelatihan. Grafik ini menunjukkan hasil dari 20 epoch pelatihan. Sumbu vertikal (Y) menunjukkan tingkat akurasi model, yang merupakan proporsi prediksi yang benar dibandingkan dengan total  prediksi  yang  dibuat  oleh  model.  Ditampilkan  dengan  garis solid berwarna  biru.  Grafik  ini  menunjukkan peningkatan yang konsisten dalam akurasi pelatihan seiring bertambahnya jumlah epoch. Akurasi pelatihan meningkat dari sekitar 70% di awal pelatihan hingga mencapai lebih dari 95% di akhir pelatihan. Ditampilkan dengan garis putus- putus berwarna biru. Akurasi validasi juga meningkat selama proses pelatihan, tetapi dengan pola yang sedikit berbeda dibandingkan akurasi pelatihan. Akurasi validasi mulai dari sekitar 70% dan meningkat hingga mendekati 95% pada akhir pelatihan. Kedua kurva menunjukkan bahwa model secara konsisten belajar dari data pelatihan dan juga mampu menggeneralisasi ke data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data validasi). Hal ini ditunjukkan oleh peningkatan akurasi validasi yang sejalan dengan akurasi pelatihan. Kurva akurasi validasi yang berada di bawah kurva akurasi pelatihan menunjukkan bahwa meskipun model belajar dengan baik, masih terdapat sedikit perbedaan antara performa pada  data  pelatihan  dan  data  validasi.  Ini  adalah  hal  yang  wajar  dalam  pelatihan  model  machine  learning.  Secara keseluruhan, grafik ini menunjukkan bahwa model mengalami peningkatan performa yang signifikan selama proses pelatihan dan memiliki kemampuan yang baik untuk menggeneralisasi dari data pelatihan ke data validasi. Ini adalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
indikasi  positif  bahwa  model  yang  dilatih  memiliki  performa  yang  baik  dan  tidak  mengalami  overfitting  yang signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan tentang klasifikasi suara anjing menggunakan YAMNET pretrained model yang menggunakan 373 total data berbentuk audio, dapat disimpulkan bahwa YAMNet pretrained model merupakan model yang sangat baik dalam mengklasifikasikan suara anjing dibandingkan dengan menggunakan algoritma model dari penelitian penelitian sebelumnya. Transfer learning membantu model dalam mencapai akurasi yang optimal walaupun dalam dataset memiliki ketidakseimbangan jumlah data pada kelas whimper yang memiliki jumlah data lebih sedikir dibandingkan  dengan  jumlah  data  dari  kelas  lainnya. Output pelatihan  model  menggunakan  YAMNet  pretrained model  selama  20  epoch  menunjukkan  peningkatan  loss  dan  akurasi  model  pada  setiap  iterasi.  Perubahan  ini mengindikasikan bahwa model sedang memperbarui parameter dan belajar pola-pola dalam data. Akhirnya, model mencapai  akurasi  lebih  dari  97%  pada  data  validasi  setelah  20  epoch  pelatihan  dan  akurasi  lebih  dari  96%  pada pengujian  data,  menunjukkan  peningkatan  kualitas  model.  Kurva training  and  validation  accuracy serta  kurva training and validation loss menunjukkan grafik yang sangat baik menunjukkan sedikit underfitting dengan nilai gap yang kecil yaitu sebesar 5,4% pada kurva training and validation loss dan 2,4% pada kurva training and validation accuracy pada saat proses pelatihan dan dapat disimpulkan proses pelatihan memberikan hasil yang akurat. YAMNet pretrained model merupakan metode yang sangat baik digunakan karena dengan 373 data berbentuk audio, YAMNet pretrained model dapat memberikan akurasi yang sangat signifikan. Masalah yang dialami penulis berada pada saat pengumpulan data yang merupakan suara asli anjing dalam kehidupan sehari-sehari, terkadang beberapa data memiliki backsound yang  membuat  kualitas  suara  anjing  dari  data  tersebut  menurun,  tetapi  YAMNet  mampu  memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan suara anjing. Untuk meningkatkan performa pretrained model YAMNet yang mengalami underfitting , penulis menyarankan untuk mempertimbangkan beberapa langkah perbaikan. Pertama,  penyesuaian  arsitektur  model  dapat  dilakukan  dengan  menambahkan  lapisan-lapisan  tambahan  atau meningkatkan kompleksitas model agar dapat menangkap pola yang lebih kompleks dalam data. Selain itu, pemilihan hyperparameter yang optimal, seperti tingkat learning rate dan batch size , juga dapat membantu dalam meningkatkan performa model. Selain itu, memperluas dataset pelatihan dengan menambahkan lebih banyak data atau melakukan augmentasi data juga dapat membantu dalam meningkatkan generalisasi model. Terakhir, melakukan penalaan atau fine-tuning terhadap layer tertentu  dari model  YAMNet  juga  dapat  menjadi  langkah  yang  efektif untuk  mengatasi underfitting .

## REFERENCES
[1] M. Motamedi Fraser, “Dog words – or, How to think without language,” Sociol Rev, vol. 67, no. 2, p. 375, Mar. 2019, doi: 10.1177/0038026119830911.
[2] Muh. Amiruddin, I. G. N. Sudisma, and I. G. A. G. P. Pemayun, “UROLITHIASIS IN MALE POM MIX DOGS,” Veterinary Science and Medicine Journal, vol. 5, no. 12, p. 516, Jan. 2024, doi: 10.24843/vsmj.2023.v5.i12.p10.
[3] R. Deng, G. Zhou, L. Tang, C. Yang, and A. Chen, “E-DOCRNet: A multi-feature fusion network for dog bark identification,” Applied Acoustics, vol. 220, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.apacoust.2024.109950.
[4] T. Faragó, N. Takács, Á. Miklósi, and P. Pongrácz, “Dog growls express various contextual and affective content for human listeners,” R Soc Open Sci, vol. 4, no. 5, p. 2, May 2017, doi: 10.1098/rsos.170134.
[5] R. Ferdiana, W. F. Dicka, and A. Boediman, “Cat Sounds Classification with Convolutional Neural Network,” International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol. 13, no. 3, p. 755, Sep. 2021, doi: 10.15676/ijeei.2021.13.3.15.
[6] A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, and M. R. Arief, “Implementasi Transfer Learning pada Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Penyakit Daun Kentang,” Seminar Nasional & Call Paper Fakultas Sains dan Teknologi, vol. 1, no. 1, Mar. 2021.
[7] C.  T.  Emanuella,  M.  Musfita,  and  A.  Lawi,  “Klasifikasi  Suara  Kucing  dan  Anjing  Menggunakan  Convolutional  Neural Network,” Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK), vol. 5, no. 1, 2021.
[8] F.  H.  Bahar,  N.  I.  Sari,  and  A.  Lawi,  “Klasifikasi  Suara  Kucing  dan  AnjingMenggunakan  LSTM-GRU  dan  ANN-BP,” Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK), vol. 5, p. 202, Aug. 2021.
[9] E. M. Risondang, W. Andrean, F. P. Arieska, D. Astuti, and A. Junaidi, “Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC),” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA), vol. 1, no. 2, pp. 29–30, 2019.
[10]  L.  G.  C.  Vithakshana  and  W.  G.  D.  M.  Samankula,  “IoT  based  animal  classification  system  using  convolutional  neural network,” in 2020 International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering (SCSE), IEEE, Sep. 2020, pp. 90–95. doi: 10.1109/SCSE49731.2020.9313018.
[11]  S.  Bhosale,  R.  Chakraborty,  and  S.  K.  Kopparapu,  “AUTOMATIC  AUDIO  CAPTIONING  USING  ATTENTION WEIGHTED EVENT BASED EMBEDDINGS,” Cornell University, 2022.
[12]  H.  Taherdoost,  “Data  Collection  Methods  and  Tools  for  Research;  A  Step-by-Step  Guide  to  Choose  Data  Collection Technique for Academic and Business Research Projects,” HAL Open Science, vol. 10, no. 1, pp. 10–38, 2021.
[13]  O.  Sami,  Y.  Elsheikh,  and F.  Almasalha,  “The  Role  of  Data  Pre-processing  Techniques  in  Improving  Machine  Learning Accuracy for Predicting Coronary Heart Disease,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 12, no. 6, p. 812, 2021, doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120695.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 30 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5165
[14]  B. Supri, Rudianto, Abdurohim, Badriatul Mawadah, and Helmi Ali, “Asian Stock Index Price Prediction Analysis Using Comparison of Split Data Training and Data Testing,” JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, dan Akuntansi), vol. 9, no. 4, pp. 1403–1408, Aug. 2023, doi: 10.35870/jemsi.v9i4.1339.
[15]  D. Wijaya and H. Jati, “PENGEMBANGAN MODEL DEEP LEARNING UNTUK PEMBANGKIT SOAL OTOMATIS MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK,” Jurnal Elektronik Pendidikan Teknik Informatika, vol. 10, no. 1, p. 37, 2022.
[16]  R. Mahum, A. Irtaza, A. Javed, H. A. Mahmoud, and H. Hassan, “DeepDet: YAMNet with BottleNeck Attention Module (BAM)  for  TTS  synthesis detection,”  EURASIP  J  Audio  Speech  Music  Process,  vol.  2024, no.  1,  p. 5,  Apr. 2024, doi: 10.1186/s13636-024-00335-9.
[17]  A. Akram, K. Fayakun, and H. Ramza, “Klasifikasi Hama Serangga pada Pertanian Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network,”  Building of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS), vol.  5, no.  2,  pp.  399–400,  Sep.  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i2.4063.
[18]  R. Mahum, A. Irtaza, A. Javed, H. A. Mahmoud, and H. Hassan, “Correction: DeepDet: YAMNet with BottleNeck Attention Module (BAM) for TTS synthesis detection,” EURASIP J Audio Speech Music Process, vol. 2024, no. 1, p. 21, Apr. 2024, doi: 10.1186/s13636-024-00342-w.
[19]  E.  Brusa,  C.  Delprete,  and  L.  G.  Di  Maggio,  “Deep  Transfer  Learning  for  Machine  Diagnosis:  From  Sound  and  Music Recognition  to  Bearing  Fault  Detection,”  Applied  Sciences,  vol.  11,  no.  24,  p.  11663,  Dec.  2021,  doi: 10.3390/app112411663.
[20]  D.  Y.  Utami,  E.  Nurlelah,  and  F.  N.  Hasan,  “Comparison  of  Neural  Network  Algorithms,  Naive  Bayes  and  Logistic Regression to predict diabetes,” JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING, vol. 5, no. 1, pp. 53–64, Jul. 2021, doi: 10.31289/jite.v5i1.5201.
[21]  Rangga  Gelar  Guntara,  “Pelatihan  Sains  Data  Bagi  Pelaku  UMKM  di  Kota  Tasikmalaya  Menggunakan  Google  Colab,” Joong-Ki : Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 2, no. 2, p. 246, Apr. 2023, doi: 10.56799/joongki.v2i2.1572.
[22]  J. Hao and T. K. Ho, “Machine Learning Made Easy: A Review of Scikit-learn Package in Python Programming Language,” Journal of Educational and Behavioral Statistics, vol. 44, no. 3, p. 5, Jun. 2019, doi: 10.3102/1076998619832248.