## Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Daging Menggunakan Fitur Ekstraksi Tekstur dan Arsitektur AlexNet
Amalia Hanifah Artya 1 , Jasril 2 , Suwanto Sanjaya 3,* , Fadhilah Syafria 4 , Elvia Budianita 5
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850124957@students.uin-suka.ac.id, 2 jasril@uin-suska.ac.id, 3,* suwantosanjaya@uin-suska.ac.id,
4 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id, 5 elvia.budianita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: suwantosanjaya@uin-suska.ac.id Submitted 30-05-2022 ; Accepted 17-06-2022 ; Published 30-06-2022
Abstrak
Kebutuhan  daging  mulai  meningkat  sangat  pesat,  sehingga  menyebebkan  perubahan  kenaikan  harga  yang  drastic  dan  membuat keberadaan scammers menggelembungkan harga daging demi mendapatkan keuntungan besar dengan mencampur daging sapi dan babi. Sedikit konsumen yang menyadari pencampuran daging tersebut, untuk membedakan daging sapi dan babi dapat dilihat dari segi warna  dan  tekstur,namun  teori  tersebut  masih  memiliki  kelemahan.  Penelitian  ini  menggunakan    metode Deep  Learning yaitu Convolutional Neural Network dengan fitur ekstraksi tekstur Local Binary Pattern dan arsitektur AlexNet untuk klasifikasi daging. Penelitian yang dilakukan menyatakan klasifikasi citra daging yang dilakukan dapat diukur akurasinya dengan menggunakan berbagai parameter dan optimizer. Hasil perolehan akurasi tertinggi dari penelitian ini adalah  68,6% accuracy , 62% precision, 57,6% recall, dan 59% f1-score dengan menggunakan optimizer Stochastic Gradient Descent (SGD), 0,01 learning rate, 32 batch size, dan 0,9 momentum. Dibandingkan dengan dataset original, akurasi jenis dataset LBP masih dibawah dataset original dengan hasil perolehan akurasi pada jenis dataset original adalah 84,1% accuracy, 78,6% precision, 79% recall, dan 79% f1-score dengan menggunakan optimizer ( RMSprop, 0,0001 learning rate, 32 batch size, dan 0,9 momentum. Sehingga  bisa  disimpulkan  arsitektur AlexNet dengan  melakukan  pengaturan  nilai  parameter  yang  ada  dapat meningkatkan nilai akurasi.
Kata Kunci: AlexNet; Convolutional Neural Network; Daging; RMSprop; SGD

## Abstract
The demand for meat began to increase rapidly, causing drastic price changes and causing the existence of scammers to inflate the price of meat to get big profits by mixing beef and pork. Few consumers are aware of the mixing of meat, to distinguish between beef and pork can be seen in terms of color and texture, but this theory still has weaknesses. This research uses the Deep Learning method, namely  Convolutional  Neural  Network  with  Local  Binary  Pattern  texture  extraction  feature  and  AlexNet  architecture  for  meat classification.  The  research  conducted  stated  that  the  accuracy  of  the  meat  image  classification  can  be  measured  using  various parameters and optimizers. The highest accuracy results obtained from this study were 68.6% accuracy, 62% precision, 57.6% recall, and 59% f1-score using the Stochastic Gradient Descent (SGD) optimizer, 0.01 learning rate, 32 batch size, and 0.9 momentum. Compared to the original dataset, the accuracy of the LBP dataset type is still below the original dataset with the results obtained from the accuracy of the original dataset are 84.1% accuracy, 78.6% precision, 79% recall, and 79% f1-score using the RMSprop optimizer, 0  .0001  learning  rate,  32  batch  sizes,  and  momentum  So  it  can  be  concluded  that  the  AlexNet  architecture  by  setting  the  existing parameter values can increase the accuracy value.
Keywords : AlexNet; Convolutional Neural Network;  Meat; RMSprop; SGD

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan daging di masyarakat mulai meningkat sangat pesat, sehingga menyebebkan perubahan kenaikan harga yang drastic .  Keberadaan scammers yang  menggelembungkan  harga  daging  untuk  mendapatkan  keuntungan  besar  dengan mencampur  daging  sapi  dan  babi.  Hal  ini  jelas  merugikan  masyarakat  dan  merupakan  keadaan  yang  sangat mengkhawatirkan. Sebagai konsumen, kita harus berhati-hati untuk tidak mencampur daging sapi dan babi agar tidak melanggar  syariat  Islam  yang  mengharamkan  babi.  Padahal  telah  dijelaskan  di  dalan  Al-qur’an  bahwa  Islam mengharamkan umatnya untuk memakan daging babi. Dalam (QS An-Nahl:115) menyatakan larangan memakan daging babi, yaitu: “Sesungguhnya Allah hanya mengharamkan atasmu (memakan) bangkai, darah, daging babi dan apa yang disembelih dengan menyebut nama selain Allah; tetapi barangsiapa yang terpaksa memakannya dengan tidak menganiaya dan tidak pula melampaui batas, maka sesungguhnya Allah Maha Pengampun lagi Maha Penyayang," Seperti yang terjadi pada tahun 2020 telah ditemukan pengoplasan daging sapi dengan daging babi di Pasar Bengkok, Kota Tangerang[1], dan terjadi juga pada tahun 2020 telah ditemukan pasangan suami istri jual daging oplosan ke Restoran selama 6 tahun di Cimahi[2].
Sedikit konsumen yang menyadari pencampuran daging sapi dan daging babi, karena percampuran daging tersebut tidak  terlalu  mencolok  sehingga  sulit  dalam  membedakan  jika  dicampurkan.  Dilihat  dari  segi  warna,  kedua  daging tersebut  sedikit  berbeda.  Jika  dilihat  dari  segi  tekstur  kedua  daging  tersebut  juga  sedikit  2  berbeda,  dan  lain  lainnya. Namun atas perbedaan tersebut pembeli banyak yang tidak mengetahui dasar perbedaan dari kedua daging tersebut.
Banyak  peneliti  yang  membedakan  kedua  daging  tersebut  dengan  mengangkat  kasus  daging  babi  dan  sapi menggunakan  pemanfaatan  pengolahan  citra  Mechine  Learning  seperti  penelitian  tentang  klasifikasi  jenis  daging berdasarkan  tekstur  menggunakan  metode  gray  level  coocurent  matrix[3].  Penelitian  berikutnya  yaitu  kombinasi berdasarkan ekstraksi fitur warna dan tekstur untuk klasifikasi daging sapi dan babi menggunakan metode Hue Saturation
Value (HSV).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  memanfaatkan  fitur  warna  dan  fitur  tekstur  dapat memberikan klasifikasi yang lebih baik[4]. Begitu juga penelitian selanjutnya tentang sistem pendeteksi kualitas daging berbasis  android  dengan  menggunakan  metode thresholding dan  HSV[5].  Berikutnya  penelitian  mengenai  optimasi algoritma learning vector quantization (LVQ) dalam pengklasifikasian citra daging sapi dan daging babi berbasis GLCM dan HSV dengan menggunakan metode LVQ, GLCM, dan HSV[6].
Namun dalam melakukan klasifikasi menggunakan metode Machine Learning masih memiliki kelemahan dilihat dari beberapa penelitian yang mengangkat perbandingan antara Mechine Learning dengan Deep Learning, yang dimana penelitian  mengenai  deteksi  pemalsuan  daging  merah  dengan  menggunakan  metode  SVM  dan  CNN  yang diimplementasikan di KERAS API. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa model CNN mencapai kinerja terbaik dengan 94,4% secara keseluruhan kurasi klasifikasi independen dari keadaan produk[7]. Penelitian selanjutnya yaitu komparasi kinerja algoritma C4.5, gradient boosting trees, random forest, dan deep learning pada kasus educational data  mining[8].  Selain  itu  penelitian  mengenai  analisis  perbandingan  algoritma  klasifikasi  gambar  berdasarkan pembelajaran  mesin  tradisional  dan  pembelajaran  mendalam  dengan  menggunakan  metode  SVM,  dan  CNN  yang diimplementasikan  ke  dalam  Pemrogramman  Bahasa  python[9].  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nuli Glarsyani  dkk  yang  menggunakan  algoritma  deep  learning  (Long  Short-Term  Memory,  Gated  Recurrent  Units,  dan Convolutional Neural Network), sedangkan algoritma machine learning (Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine dan Random Forest)[10] dan penelitian yang menggunakan metode SVM dan CNN yang diimplementasikan di Kamera HIS[11]. Hasil dari beberapa penelitian yang telah dilakukan, algoritma deep learning dapat menunjukkan bahwa kinerjanya lebih baik dibanding machine learning. Deep  Learning merupakan  sebuah  metode  pembelajaran  mesin  yang  mensimulasikan  kerja  sistem  saraf  otak manusia. Seperti yang kita ketahui, sistem saraf otak manusia sangat kompleks sehingga dapat melihat berbagai jenis objek, warna, dan lain lain. Algoritma yang sering digunakan dalam pengolahan citra dengan metode deep learning adalah algoritma CNN. Ada beberapa peneliti yang mengangkat kasus daging babi dan sapi dengan menggunakan metode dari Deep  Learning seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Salasabila  dkk  yang  mengenai  pemodelan  klasifikasi  gambar daging  sapi  dan  babi  menggunakan convolutional  neural  network dengan  menggunakan  metode  CNN[12].  Penelitian selanjutnya dengan menggunakan metode CNN dan diimplementasikan di Keras[13], lalu penelitian tentang identifikasi kemurnian daging berbasis analisis citra dengan menggunakan metode CNN dan diimplementasikan di Android. Hasil penelitiannya adalah akurasi yang didapatkan dari metode ini yaitu 94 % untuk mendeteksi daging sapi murni, daging celeng murni, dan daging campuran sapi dan celeng[14].
Convolutional  Neural  Network terdiri  dari  beberapa  model  arsitektur  diantaranya  Alexnet,  ResNet,  VGG, EfficientNet,  dan  lain  lain.  Alexnet  merupakan  model  arsitektur  yang  pertama  di  CNN.  Pada  tahun  2012  Alexnet memenangkakn  kompetisi  oleh ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition  Chalenge( ILSVRC).  Banyak  peneliti  yang mengangkat  kasus  citra  menggunakan  arsitektur  Alexnet  seperti  penelitian  tentang  arsitektur convolutional  neural network (CNN) Alexnet untuk klasifikasi hama pada citra daun tanaman kopi dengan pengimplementasi menggunakan Mathlab.  Hasil  dari  penelitian  ini  arsitektur  AlexNet  akurat  untuk  klasifikasi  hama  daun  pada  tanaman  kopi[15]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Sarifotull Ilahiyah dkk pada akhir layaer terdapat pengklasifikasian kedalam 20 kategori menggunakan aktifasi softmax, hasil klasifikasi untuk rata rata akurasi mencapai 85% sedangkan akurasi dari identifikasi berhasil mencapai 90% yang didapatkan dari pengujian 40 citra[16].
Penelitian terkait yang menjadi landasan pada penelitian ini dilakukan oleh Salasabila dkk mengenai pemodelan klasifikasi gambar daging sapi dan babi menggunakan convolutional neural network dengan menggunakan metode CNN. Hasil penelitian yang dilakukan adalah Akurasi terbaik 97,56% dan loss terendah 0,111 diperoleh dari model CNN dengan menerapkan  teknik  dropout  menggunakan  p=0,7  didukung  oleh  hyperparameters  seperti  dua  lapisan  konvolusi,  128 neuron di lapisan yang terhubung penuh, aktivasi relu fungsi, dan dua lapisan yang  terhubung penuh. Untuk penelitian selanjutnya, peneliti dapat menggunakan lebih banyak data, membandingkan lebih banyak jenis daging menggunakan metode  CNN  dan  menerapkan  putus  sekolah  teknik  dalam  membangun  model  CNN  untuk  mencegah  overfitting[12]. Selain itu, yang menjadi landasan pada penellitian ini dengan menggunakan perpaduan antara fitur ekstraksi LBP dan CNN yang dimana menurut kurva ROC danAnalisis AUC, metode pengenalan wajah berdasarkan LBP dan CNN lebih unggul dari pengenalan wajah CNN saja[17].
Berdasarkan permasalahan yang sudah dijelaskan dan beberapa penelitian sebelumnya yang telah dilakukan, maka penelitian  ini  akan  dilakukan  menggunakan  ekstraksi  fitur  tekstur Local  Binary  Patter (LBP)  dengan  CNN  arsitektur AlexNet  dan  kombinasi  parameter  serta  optimizer.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mencari  akurasi  tertinggi  dengan berbagai macam eksperimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini memerlukan alur dari setiap proses dan tahapan. Metode penelitian merupakan pedoman atau tahapan dalam melakukan penelitian. Alur setiap proses menjadi pedoman dari tahap awal penelitian hingga selesai yang bertujuan agar tahapan-tahapan yang dilakukan berjalan secara terstruktur. Berikut tahapan-tahapan dalam penelitian pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan data
Setelah merumuskan suatu masalah untuk mendapatkan Informasi dalam sebuah penelitian adalah mengumpulkan data. Pada langkah ini, peneliti mengumpulkan data citra daging sapi dan babi dengan cara observasi menggunakan data primer dan sekunder. Untuk data primer data yang didapatkan dari hasil observasi langsung ke lokasi penelitian yaitu mendatangi pasar yang ada di Pekanbaru untuk memperoleh data daging sapi, dan daging babi dengan 4 bantuan kamera yaitu kamera Canon EOS 700D dengan resolusi kamera 18 Mega Pixel pada kondisi cahaya lingkungan pasar tradisional, Handphone Realme 7 dengan resolusi kamera 64 Mega Pixel, Handphone Samsung A51 dengan resolusi kamera 48 Mega Pixel,dan Handphone Redmi Note 7 dengan resolusi kamera 48 Mega Pixel.Pengambilan citra menggunakan jarak yang sekitar 10- 15 cm. Sedangkan untuk data sekunder didapatkan dari penelitian sebelumnya[18].

## 2.2 Preprocessing
Setelah dikumpulkan data maka dilakukan tahap preprocessing. Tahapan ini berguna untuk memudahkan mendapatkan nilai ekstraksi ciri. Preprocessing yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah cropping, dan resize.
a. Cropping(Memotong Citra)
Langkah yang dilakukan dalam preprocessing setelah pengambilan citra adalah cropping agar didapatkan tekstur citra daging secara jelas dan detail. Cropping yang dilakukan dengan ukuran piksel 1000 x 1000 menggunakan python library Open CV .
Gambar 2. Citra Daging Sapi Asli, Cropping Citra daging
b. Resize Citra
Sebuah citra agar ketika dilakukan  pemrosesan citra lebih efisien maka dilakukannya resize citra yang berguna untuk  mengubah  resolusi  ukuran.  Ukuran  citra  asli  di  resize  menjadi  224  x  224  pixel  dan  juga  resize  berguna  untuk mempermudah dalam tahap ekstraksi citra. Setelah melakukan tahapan preprocessing seperti pada Gambar 2, citra daging yang didapatkan seperti rincian dibawah ini.
Tabel  1. Jumlah Dataset
Gambar 3 . Citra Daging Sapi
Gambar 4 . Citra Daging Babi
Gambar 5 . Citra Daging Oplosan

## 2.3 Ekstraksi Ciri Tekstur
Pada penelitian ini menggunakan ekstraksi ciri tekstur Local Binary Pattern . Hitung nilai LBP dengan membandingkan intensitas piksel yang berdekatan dengan piksel. LBP memulai konversi RGB ke skala abu-abu dengan tujuan memberi bobot pada komponen merah, hijau, dan biru untuk menyederhanakan pemrosesan gambar[19].
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 0.2989  × 𝑅  + 0.5870  × 𝐺  + 0.1140  × 𝐵
(1)
LBP  dihitung  dengan  melihat  piksel  di  tengah  dan  piksel  yang  berekatan  dengannya.  Piksel  yang  berdekatan dengan nilai kurang atau lebih besar dari nilai piksel tengah direpresentasikan dalam urutan biner dengan nilai 1 atau 0. Tahapan proses dari ektraksi fitur yang digunakan untuk membentuk fitur vector citra latih pada database dan fitur vector uji secara berurutan dan tidak dapat diubah yaitu:
a. Menginisialisasi (x,y) sebagai titik koordinat awal piksel citra yang digunakan sebagai pengganti nilai piksel tengah.
b. Pembuatan kotak filter LBP yaitu 3x3 guna melakukan ekstraksi fitur wajah pada citra tersebut
c. Menentukan nilai piksel tengah kotak filter tersebut yang bertujuan sebagai pembanding ( threshold ) untuk kedelapan sisi tepinya.
𝑠(𝑥) =   { 1, 𝑥  ≥ 0 0, 𝑥  < 0 (2)
Gambar 6. Ilustrasi Binerisasi Matriks[20]
d. Membentuk matriks berukuran 3x3 yang berisi nilai kuadrat
Citra daging Jumlah Data Sapi 1000 Babi 1000 Oplosan 1000

## Gambar 7. Model Matriks Bilangan Berpangkat[20]
e. Mengalikan matriks berisi nilai kuadrat dan nilai biner. Nilai tengah dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan berdasarkan nilai dari matriks hasil perkalian tersebut.
𝐿𝐵𝑃 𝑃.𝑅 =   ∑ 𝑠 (𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 )2 𝑃 𝑝−1 𝑝=0 (3)
f. Mengubah matriks fitur hasil operasi LBP yang berukuran 200x200 menjadi vektor fitur berukuran 1x40000 untuk mempermudah operasi perhitungan jarak berdasarkan persamaan berikut
𝐴 = [ 𝑚1,1 ⋯ 𝑚1,200 ⋮ ⋱ ⋮
𝑚200,1 ⋯ 𝑚200,200 ] (4)
Menjadi
𝐴 =   [𝑚 1 , 𝑚 2 , 𝑚 3, … , 𝑚 40000 ] (5)
Hasil dari proses ekstraksi fitur ini adalah berupa matriks berisikan nilai fitur wajah yang digunakan fitur citra latih yang disimpan pada database dan fitur wajah untuk citra uji[20]

## 2.4 Deep Learning
Setelah citra daging selesai diekstraksi menggunakan LBP, Tahapan selanjutnya data dibagi menjadi data latih dan test 80%:20% seperti pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel  2. Pembagian Citra Daging Jenis Sapi babi oplosan Data latih 80% 80% 80% Data test 20% 20% 20%
a. Convolutional Neural Network (CNN)
Penerapan  deep  learning  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  CNN.  Keunggulan  dari  metode  CNN  yaitu dalam melakukan pengolahan citra gambar ataupun video. CNN bekerja dengan cara yang mirip dengan jaringan saraf standar.  Perbedaan  utama  adalah  bahwa  setiap  unit  lapisan  CNN  itu  merupakan  filter  dua  dimensi  atau  lebih  yang membungkus input dari lapisan itu. Ini sangat penting jika ingin menjelajahi pola dalam data multimedia seperti gambar atau  video.  Dengan  memiliki  bentuk  spasial  yang  serupa  (tetapi  lebih  kecil)  dengan  lingkungan  input,  filter  CNN menggabungkan  konteks  spasial  dan  menggunakan  berbagi  parameter  untuk  secara  signifikan  mengurangi  jumlah variabel yang dapat dipelajari.

## b. AlexNet
Secara umum, cara kerja arsitektur Alexnet dibagi menjadi dua kelompok layer yaitu pertama, layer ekstraksi fitur yang tersusun dari layer konvolusi dan pooling layer, kedua adalah layer klasifikasi. Berikut tahapan tahapan arsitektur AlexNet yang terdapat pada Gambar 8.
Gambar 8 . Tahapan Arsitektur AlexNet [16]
c. Klasifikasi
Layer ini menerima input gambar secara langsung kemudian memprosesnya untuk menghasilkan output berupa vektor yang diproses pada layer berikutnya. Lapisan kedua adalah lapisan klasifikasi, yang terdiri dari beberapa lapisan, dan setiap lapisan terdiri dari neuron yang terhubung penuh  dengan lapisan lainnya. Lapisan ini menerima input dari output  lapisan  ekstraksi  fitur  gambar  dalam  bentuk  vektor,  dan  kemudian  berubah  menjadi  jaringan multi-neural , menambahkan beberapa lapisan tersembunyi. Hasil keluaran berupa akurasi kelas untuk klasifikasi.
Tahapan ini melakukan klasifikasi yang dimana pada penelitian ini menggunakan CNN arsitektur Alexnet. Metode CNN dipilih karena akrab dengan proses deep learning . Dalam metode CNN terdapat berbagai macam arsitektur yang dibuat melalui proses eksperimen yang dilakukan oleh peneliti yang ada. Model klasfikasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah AlexNet menggunakan ekstraksi ciri tekstur (LBP). Dalam penelitian yang dilakukan oleh Adhitio Satyo  Bayangkari  dkk  menyatakan  bahwa  komputasi  yang  ringan  dan  cepat  menjadikan  arsitektur AlexNet  sebagai pilihan dalam penelitian ini. Meskipun arsitektur AlexNet tidak memberikan akurasi yang sangat tinggi dibandingkan dengan arsitektur lain, AlexNet membutuhkan jumlah operasi dan waktu pemrosesan yang minimal[21].

## 2.5 Evaluasi dan Analisis
Pada tahap ini, semua percobaan dievaluasi untuk akurasi dan evaluasi waktu perhitungan. Analisis yang akan dilakukan adalah analisis akurasi dan waktu komputasi untuk setiap percobaan. Dari segi akurasi, analisis akhir diperoleh dengan perhitungan menggunakan rumus yang dilakukan setelah semua percobaan selesai. Analisis akhir juga akan menjadi salah satu  kesimpulan  akhir  dari  penyelidikan,  oleh  karena  itu  diperlukan  matriks  skor  untuk    mengukur  kinerja  model klasifikasi yang dibuat.
a. Confusion Matrix
Ada  beberapa  cara  untuk  menentukan  keakuratan  algoritma .  Confusion  matrix adalah  metode  yang  dapat digunakan untuk masalah klasifikasi. Untuk menemukan matriks konfusi, kita dapat membuat matriks persegi dengan nilai kelas horizontal dan vertical kemudian dapat menargetkan nilai prediksi di bagian atas tabel  dan target di sisi kiri. Ada 4 macam istilah untuk menyatakan hasil proses klasifikasi pada confusion matrix , yaitu True Positive (TP) adalah data positif yang diprediksi benar, True Negative (TN) adalah data negatif yang diprediksi benar, False Positive (FP) adalah data negatif tetapi diprediksi data positif dan False Negative (FN ), yang merupakan data positif tetapi diprediksi menjadi data negatif[14].
Pada penelitian ini matriks yang digunakan adalah precision , recall , dan fi score dengan rumus 1, 2, dan 3.
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏(%) = 𝑻𝑷 (𝑭𝑷+𝑻𝑷) (6)
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍(%) = 𝑻𝑷 (𝑭𝑵+𝑻𝑷) (7) 𝑭𝟏 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆(%) = (𝟐 𝒙 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍  𝒙 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏) (𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍+𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏) (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  proses  eksperimen  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan tools  Google  Colab dengan  Bahasa pemrogramman python serta menggunakan berbagai library, salah satunya library pyTorch. Pada penelitian ini terdapat 48  eksperimen  yang  terdiri  dari  24  eksperimen  dengan  dataset  daging  tanpa  ekstraksi  ciri  tekstur  dan  24  eksperimen dengan dataset daging menggunakan ekstraksi ciri tekstur yaitu Local Binary Pattern .
Tabel  3. Hyperparameter yang digunakan
Tabel 3 diatas merupakan Hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini. Hyperparameter yang digunakan yaitu Batch Size, Learning Rate, Momentum, dan Optimizer.

## Gambar 9. Confusion Matrix Eksperimen 30
Salah  satu  eksperimen  untuk  klasifikasi  di  evaluasi  menggunakan Confusion  Matrix dengan  matriks accuracy, recall, dan f1-score seperti pada Gambar 9 diatas .
Tabel  4 . Hasil Pengujian Citra Original dan Menggunakan LBP dengan berbagai parameter
Batch Size Learning Rate Momentum Optimizer 32 0,01 0,9 SGD 64 0.001 0,0001 0,25 RMSprop No Jenis Citra Momentum Batch size Learning rate Optimizer Accuracy  Precision  Recall F1 Score 1 LBP 0,9 32 0.01 SGD 68,1% 59% 33% 42% 2 LBP 0,9 32 0.01 RMSprop 63,2% 59% 23% 33% 3 LBP 0,9 32 0.001 SGD 66% 57% 65% 61% 4 LBP 0,9 32 0.001 RMSprop 65,2% 53% 56% 55% 5 LBP 0,9 32 0.0001 SGD 63,2% 58% 68% 63% 6 LBP 0,9 32 0.0001 RMSprop 64,3% 64% 62% 63% 7 LBP 0,9 64 0.01 SGD 61,4% 68% 57% 62% 8 LBP 0,9 64 0.01 RMSprop 62,9% 62% 30% 40% 9 LBP 0,9 64 0.001 SGD 63,2% 58% 58% 58% 10 LBP 0,9 64 0.001 RMSprop 62% 74% 56% 64% 11 LBP 0,9 64 0.0001 SGD 62,3% 58% 57% 58% 12 LBP 0,9 64 0.0001 RMSprop 63,7% 62% 59% 60% 13 LBP 0,25 32 0.01 SGD 56,6% 66% 37% 47% 14 LBP 0,25 32 0.01 RMSprop 64,3% 48% 73% 58 % 15 LBP 0,25 32 0.001 SGD 63,7% 56% 70% 62 % 16 LBP 0,25 32 0.001 RMSprop 63,7% 62% 64% 63%
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan sebanyak 48 eksperimen, dapat dilihat pada Tabel 4 akurasi tertinggi dicapai  oleh  eksperimen  ke  30  dengan  jenis  dataset  daging  tanpa  ekstraksi( original) adalah  85,3% accuracy, 87% precision, 76% recall, dan 81% f1-score dengan menggunakan optimizer RMSprop, 0,0001 learning rate, 32 batch size, dan  0,9 momentum. sedangkan  untuk  dataset  daging  yang  telah  diekstraksi  (LBP)  terdapat  pada  eksperimen  pertama dengan  68,1% accuracy, 59% precision, 33%  recall,  dan  42% f1-score dengan  menggunakan optimizer SGD,  0,01 learning rate, 32 batch size, dan 0,9 momentum.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diperoleh  bahwa  klasifikasi  citra  daging menggunakan  fitur  ekstraksi  tekstur Local  Binary  Pattern dengan  CNN  arsitektur  AlexNet  dapat  diukur  akurasinya dengan menggunakan berbagai parameter yaitu epoch, batch size, learning rate, momentum, serta optimizer SGD dan RMSprop.  Hasil  perolehan  akurasi  tertinggi  dicapai  oleh  eksperimen  ke  30  dengan  jenis  dataset  daging  tanpa ekstraksi( original) adalah  85,3% accuracy, 87% precision, 76% recall, dan  81% f1-score dengan  menggunakan optimizer RMSprop, 0,0001 learning rate, 32 batch size, dan 0,9 momentum. sedangkan untuk dataset daging yang telah diekstraksi (LBP) terdapat pada eksperimen pertama dengan 68,1% accuracy, 59% precision, 33% recall, dan 42% f1- score dengan  menggunakan optimizer SGD,  0,01 learning  rate, 32 batch  size, dan  0,9 momentum. Dari  hasil  akurasi tersebut dapat dinyatakan bahwa penggunaan LBP pada penelitian ini tidak dapat meningkatkan akurasi. Untuk penelitian selanjutnya,  sebaiknya  dilakukan  dengan  kualitas  citra  yang  sangat  baik,  data  yang  jumlahnya  lebih  besar,  dan ditambahkan dengan kombinasi fitur ekstraksi lainnya.

## REFERENCES
[1] S. Wiryono, “Daging Sapi Oplosan Babi Ditemukan Beredar di Kota Tangerang,” 2020.
https://megapolitan.kompas.com/read/2020/05/18/11430321/daging-sapi-oplosan-babi-ditemukan-beredar-di-kota-tangerang.
[2] W. Pradana, “6 Tahun Beraksi, Suami-Istri Jual Daging Sapi Oplos Celeng ke Restoran,” 2020. https://news.detik.com/berita- jawa-barat/d-5074664/6-tahun-beraksi-suami-istri-jual-daging-sapi-oplos-celeng-ke- restoran?_ga=2.223217688.2082828355.1635324460-2111730206.1635324460.
[3] M. F. Nurul Lihayati, Ratri Enggar Pawening, “Klasifikasi Jenis Daging Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level
17 LBP 0,25 32 0.0001 SGD 57,1% 62% 56% 59% 18 LBP 0,25 32 0.0001 RMSprop 63,7% 74% 45% 56% 19 LBP 0,25 64 0.01 SGD 62,3% 45% 64% 53% 20 LBP 0,25 64 0.01 RMSprop 63,7% 53% 81% 64% 21 LBP 0,25 64 0.001 SGD 58,9% 49% 89% 63% 22 LBP 0,25 64 0.001 RMSprop 65,2% 66% 59% 62 % 23 LBP 0,25 64 0.0001 SGD 58,3% 54% 57% 55% 24 LBP 0,25 64 0.0001 RMSprop 62,3% 57% 71% 63% 25 Original 0,9 32 0.01 SGD 81% 78% 80% 79% 26 Original 0,9 32 0.01 RMSprop 81% 82% 73% 77% 27 Original 0,9 32 0.001 SGD 82,4% 79% 86% 83% 28 Original 0,9 32 0.001 RMSprop 81,8% 78% 81% 79% 29 Original 0,9 32 0.0001 SGD 80,1% 85% 73% 79% 30 Original 0,9 32 0.0001 RMSprop 85,3% 87% 76% 81% 31 Original 0,9 64 0.01 SGD 81,3% 82% 71% 76% 32 Original 0,9 64 0.01 RMSprop 80,1% 83% 71% 76% 33 Original 0,9 64 0,001 SGD 82,1% 87% 77% 82% 34 Original 0,9 64 0,001 RMSprop 81,3% 83% 78% 80% 35 Original 0,9 64 0,0001 SGD 75,8% 84% 76% 80% 36 Original 0,9 64 0,0001 RMSprop 82,7% 87% 75% 80% 37 Original 0,25 32 0,01 SGD 83% 83% 76% 79% 38 Original 0,25 32 0,01 RMSprop 81,8% 86% 81% 83% 39 Original 0,25 32 0,001 SGD 80,7% 83% 71% 77% 40 Original 0,25 32 0,001 RMSprop 81,8% 84% 80% 82% 41 Original 0,25 32 0,0001 SGD 73,2% 73% 69% 71% 42 Original 0,25 32 0,0001 RMSprop 81% 84% 82% 83% 43 Original 0,25 64 0,01 SGD 83% 86% 73% 79% 44 Original 0,25 64 0,01 RMSprop 81,8% 83% 76% 79% 45 Original 0,25 64 0,001 SGD 79% 85% 68% 76% 46 Original 0,25 64 0,001 RMSprop 82,4% 85% 81% 83% 47 Original 0,25 64 0,0001 SGD 71,8% 73% 75% 74% 48 Original 0,25 64 0,0001 RMSprop 79,5% 83% 77% 80%
Coocurent Matrix,” vol. 8, no. 1994, pp. 305–310, 2016.
[4] L. N. A M Priyatno, F M Putra, P Cholidhazia, “Combination of extraction features based on texture and colour feature for beef and pork classification Combination of extraction features based on texture and colour feature for beef and pork classification,” 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1563/1/012007.
[5] J. Lana Maghfira, Muhammad Nasir, “Sistem Pendeteksi Kualitas Daging Berbasis Android,” vol. 3, no. 2, pp. 32–41, 2020.
[6] C.  A.  S.  Usman  Sudibyo,  Desi  Purwanti  Kusumaningrum,  Eko  Hari  Rachmawanto,  “Optimasi  Algoritma  Learning  Vector Quantization (LVQ) Dalam Pengklaasifikasikan Citra Daging Sapi dan Daging Babi,” vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[7] dan R. K. Mahmoud Al-Sarayreh, Marlon M. Reis, Wei Qi Yan, “Detection of Red-Meat Adulteration by Deep Spectral – Spatial Features in Hyperspectral Images,” 2018, doi: 10.3390/jimaging4050063.
[8] S. Mutrofin et al. , “Komparasi Kinerja Algoritma C4 . 5 , Gradient Boosting Trees, Random Forests, dan Deep Learning Pada Kasus Educational Data Mining,” vol. 7, no. 4, pp. 807–814, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020732665.
[9] P. W. Pin Wang, En Fan, “Comparative Analysis of Image Classification Algorithms Based on Traditional Machine Learning and Deep Learning,” Pattern Recognit. Lett. , 2020, doi: 10.1016/j.patrec.2020.07.042.
[10]  R. R. Nuli Giarsyani, Ahmad Fathan Hidayatullah, “Komparasi Algoritma Machine Learning dan Deep Learning Untuk Named Entity Recognition : Studi Kasus Data Kebencanaan,” vol. 3, no. 1, 2020.
[11]  A.  R.  K.  Mahmoud  Al-Sarayreh,  Marlom  M.  Reis,  Wei  Qi  Yan,  “Deep  Spectral-spatial  Features  of  Snapshot  Hyperspectral Images for Red-meat Classification,” 2018 Int. Conf. Image Vis. Comput. New Zeal. , pp. 1–6.
[12]   dan B. S. Salasabila, Anwar Fitrianto, “Image Classification Modelling of Beef and Pork Using Convolutional Neural Network,” vol. 4531, pp. 26–38, 2021.
[13]  B.  S.  Salsabila,  Anwar  Fitrianto,  “Image  Classification  of  Beef  and  Pork  Using  Convolutional  Neural  Network  in  Keras Framework,” vol. 05, no. 02, pp. 5–8, 2021.
[14]  S. W. Nila Susila Yulianti, Kudang Boro Seminar, Joko Hermanianto, “Identifikasi kemurnian daging berbasis analisis citra,” vol. 8, no. 4, pp. 643–650, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183307.
[15]  A. S. Dicki Irfansyah, Metty Mustilasari, “Arsitektur Convolutional Neural Network ( CNN ) Alexnet Untuk Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi,” vol. 6, no. 2, pp. 87–92, 2021.
[16]  S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[17]  H. Zhang, Z. Qu, and L. Yuan, “A Face Recognition Method Based on LBP Feature for CNN,” pp. 544–547, 2017.
[18]  J. Jasril and S. Sanjaya, “Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) and Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) for Beef and Pork Image Classification,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 2, p. 60, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5024.
[19]  M. Nasir, N. Suciati, and A. Y. Wijaya, “Kombinasi Fitur Tekstur Local Binary Pattern yang Invariant Terhadap Rotasi dengan Fitur Warna Berbasis Ruang Warna HSV untuk Temu Kembali Citra Kain Tradisional,” Inspir.  J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 1, 2017, doi: 10.35585/inspir.v7i1.2435.
[20]  Y. Ismail, I. P. N. Purnama, Sutardi, and L. B. Askara, “Pengenalan Wajah Berbasis Perhitungan Jarak Fitur LBP  Menggunakan Euclidean, Manhattan, Chi Square  Distance,” Semnastik , pp. 386–393, 2019.
[21]  A. Satyo et al. , “Arsitektur Alexnet Convolution Neural Network ( CNN ) Untuk Mendeteksi Covid-19 Image Chest-Xray,” pp. 482–485, 2021.