## OPTIMATION IMAGE CLASSIFICATION PADA IKAN HIU DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN DATA AUGMENTASI

## Abstract
[Optimation  Image  Classification  In  Shark  With  Convolutional Neural Network And Data Augmentation Methods] Sharks  are  cartilaginous  fish  that  are  widely  hunted  because  they  have  high  economic  value. Overfishing and trade have resulted in this species being threatened with extinction and has been i n c l u d e d  i n several categories of the IUCN Red List. Information on the types of sharks that landed in Su ngailiat Bangka PPN is still very limited due to the difficulty of morphological identification, so it is necessary to identify usin g molecular  methods.  Therefore,  the  researcher  produced  an image recognition program in sharks using the Convolutional  Neural Network algorithm, which is a convolutional activity by combining several layers of preparation, by utilizing several components that move together and are motivated by a biological sensory system. The shark images used are basking, blacktip, blue, bull, hammerhead, lemon, mako, nurse, sand tiger, and thresher. The implementation of shark image recognition is carried out using 2 test models, namely the Sequential model and the VGG16 on top model running on the Google Collaboratory application, and  K e ra s. The test data in this study were 1089 training data images and 1073 test data images which resulted in an evaluation value with an accuracy value of 86.58% and a loss value of 0.701 on the Sequential mo d e l  a n d  a n accuracy value of 91.80% and a loss value o f 0.0355 on the on top model. VGG16.
Keywords: Convolutional Neural Network (CNN), VGG16, Image Classification, Shark, Hard.

## Abstrak
Ika n Hiu merupa ka n ika n bertula ng ra wa n ya ng ba nyak diburu ka rena  mempunyai nila i ekonomi y a n g t in ggi. Pena ngka pan da n perda ganga n secara  berlebiha n menga kibatkan spesies ini tera nca m kep u n a h a n d a n  su d a h ma suk pa da beberapa ka tegori IUCN Red List . informa si tenta ng jenis-jenis hiu ya ng dida ra tkan di PPN  Sunga i lia t Ba ngka  ma sih sa nga t terba tas dika rena kan sulitnya  identifika si seca ra  morfologi sehingga  perlu dila k u k a n identifika si mengguna ka n metode molekuler. oleh ka rena  itu, peneliti mengha silka n progra m pengena la n c it ra pa da  ika n hiu mengguna ka n a lgoritma Convolutional Neura l Network, ya ng merupa ka n kegia ta n konvolusi denga n mengga bungka n bebera pa la pisa n persia pan, denga n memanfaatkan bebera pa komponen yang bergerak sa ma  da n dimotiva si oleh sistem sensorik biologis.  Ga mba r ika n hiu ya ng diguna ka n a da lah basking , blackt i p , blue , bull , hammerhead , lemon, mako , nurse , sand tiger , da n thresher . Implementa si pengena la n citra  ika n  h iu dila kuka n denga n memakai 2 model pengujia n ya itu model Sequential da n model on top VGG16 ya ng berja la n di a plika si Google Colla bora tory, da n Kera s. Da ta  pengujia n pa da  penelitia n ini a da la h 1089 citra  da ta  la tih da n 1073 citra  da ta  uji ya ng mengha silka n nila i eva lua si denga n nila i a kura si 86,58% da n nila i loss 0,701 pa da model Sequential da n nila i a kura si 91,80% da n nila i loss 0,0355 pa da  model on top VGG16.
Kata Kunci:  Convolutional Neural Network (CNN) , VGG16,  Kla sifika si Ga mba r, Ika n Hiu, Kera s.

## 1. Pendahuluan
Ika n  hiu  mempunya i  nila i  hema t  ya ng  sa nga t  tinggi.  Ha mpir  seluruh  ba gia n  da ri  tubuh  hiu  da pa t dima nfa a tka n  menja di  produk denga n nila i jua l ya ng tinggi seperti da ging, tula ng ra wa n, kulit, gigi, ra ha ng,
Ahmad Bustomi Zuhari 1) , Dadang Iskandar Maulana 2) , Eka Satria Maheswara 3)
1,2,3) Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jl. Raden Inten 11 No.8, Duren Sawit, Jakarta Timur, Indonesia e-mail : ahmadbustomy190@gmail.com 1) , mahfin2012@gmail.com 2 ) , ekamaheswara22@gmail.com 3)
jeroa n (isi  perut), ha ti da n sirip.  Produk hiu tersebut bia sa nya dipa sa rkan seca ra loka l da n diekspor ke berba ga i nega ra   (Anonim,  2015  b.).  Sela in  produk  hiu  tersebut,  perda ga nga n  hiu menja di ika n hia s ya ng berukura n kura ng  lebih  1  meter  juga   ba nya k  dila kuka n.  Ika n  hiu  menja di  sa la h  sa tu  pengha sila n  uta ma   ya ng tela h memberika n  keseja htera a n  ba gi  nela ya n  pena ngka p  ma upun  pengepul  (Anonim,  2015). Kondisi demikia n memerluka n a da nya  pema nta ua n seca ra  terus menerus. Da ta  mengena i komposisi ukura n da n jenis kela min ika n hiu ka ra ng sirip hita m ( Carcharhinus melanopterus ) komodita s ekspor Ba li diha ra pkan da pat memberikan informa si da n menja di ba ha n ma suka n untuk pengelola a n sumber da ya  perika na n hiu di ma sa  menda ta ng. Penelitia n  ini  bertujua n  untuk  mengeta hui  komposisi  ukura n  da n jenis kela min ika n hiu ka ra ng sirip hita m ( carcharhinus melanopterus ) seba ga i komodita s ekspor Ba li.[1]
Jenis  ika n  ini  memiliki  tingka t  pertumbuha n  ya ng  la mba t na mun mempunya i umur ya ng pa nja ng. Hiu membutuhkan wa ktu lebih da ri dela pa n bela s ta hun untuk mencapai kedewa sa an, da n bebera pa jenis hiu ha nya membua t 4-6 a na kan setia p bereproduksi.[2]
Ika n hiu menja di sa la h sa tu jenis ika n bertula ng ra wa n ( Elasmobranchi ), suda h menja di sa la h sa tu isu ya n g seda ng ha nga t dibica ra ka n di dunia  interna siona l. kelompok ika n ini a da la h ma khluk hidup ya ng unik, k a re n a terma suk pa da sa lah sa tu jenis hewa n purba  ya ng ma sih hidup da n juga  mempunyai ka ra kteristik ya ng berbed a denga n ika n-ika n bertula ng seja ti (Stevens et a l., 2000).[3]
Perika na n hiu di Indonesia  pa da  sa a t ini menja di sorota n dunia  interna siona l. sesua i da ta  FAO da ri ta hun 1950 hingga  2009, tota l ta ngka pan ika n -ika n Elasmobranch di dunia  da ri ta hun ke ta hun sema kin me n in gk a t , di ma na  ta hun 2003 a da la h ta ngka pa n tertinggi hiu da n pa ri di dunia  ya ng menca pa i 8 00.000 ton/ta hun da n ta hun  sela njutnya   menga la mi  penuruna n  seba nya k  20%  (Dulvy  et  a l.  2014).  da ri  jumla h  ta di,  Indonesia merupa ka n  nega ra   pengha sil  hiu  terbesa r  di  dunia ,  denga n  kontribusi  sebesa r  16,8%  da ri  tota l  ta ngka pa n dunia .[4]
Perika na n hiu a da la h sa la h sa tu komodita s perika na n ya ng rela tif penting di dunia . Tingginya  ha rga  sirip hiu di pa sa ra n sema kin mempertinggi perburua n hiu da n menga nca m kelesta ria n st oknya  di a la m. Perburua n ika n ini  sa nga t intensif ka rena  ha mpir semua  ba gia n tubuhnya bisa  dima nfaatkan. Da ging ika n hiu untuk ba han pa nga n  (ba kso,  sosis,  ika n  kema ra u);  sirip  bua t  sop;  kulit  bua t  ba ha n  kera jina n  kulit  (ta s,  sepa tu,  ja ket, dompet); minya k, gigi  serta  tula ng da pa t diguna ka n buat bahan obat serta  lem (Musick et a l., 2000).[5]
Kebera da a n  hiu  sema kin  tera nca m  seba b  menja di  komodita s  ya ng  terus  diperda ga ngka n.  pa da   2015 Indonesia  ia la h pena ngka p hiu terbesa r di globa l. Orga nisa si  FAO  (2015), menca tat ra ga m produk hiu da n pa ri bera sa l Indonesia  menca pai 103.245 ton pa da 2011. Sela in itu Indonesia  juga  a da lah kontributor terbesa r untuk perika na n  hiu  menca pa i  12,31%  pemenuha n  perika na n  dunia   (FAO,  2015).  perma sa la ha n  la in  pula bermuncula n seperti pena ngka pa n ika n hiu sering ka li dika itka n denga n ta ngka pa n sa mpinga n a ta u by-catch perika na n ika n tuna  ya ng ba nyak menangkap ba yi hiu.[6]
Hiu a da la h top preda tor di sua tu da era h pera ira n, da n a pa bila  hila ngnya  top preda tor da ri sua tu pera ira n ma ka  keseimba nga n ekologi da la m pera ira n a ka n terga nggu. ma sya ra ka t Aceh mema nfa a tka n hiu seba ga i konsumsi  seha ri-ha ri  da n  tergolong  menja di  menu piliha n, ba ik itu di ola h seba ga i la uk pa uk juga  menja di ola ha n kuliner la innya  mirip ba kso serta  ika n a sin. Ha mpir di semua  pesisir pa nta i Aceh tempa t penda ra ta n ika n (TPI)  sela lu a da  hiu ya ng dida ra tka n ba ik seba ga i ta ngkapan sa mpinga n juga  ta ngkapan sa sa ran ne la y a n . Da ta  ha sil ta ngka pan hiu provinsi Aceh menga la mi peningka ta n Da ri ta hun 2004 terca ta t hasil ta n gk a p a n h iu sebesa r 2300 ton hingga  3500 ton (DKP  Aceh , 2010).[7]

## 1.1 Klasifikasi
Kla sifika si a da la h proses menca ri model ya ng bisa  memba gi da ta  berda sa rka n kela snya  da n dipisa hka n menja di dua  ta hap, ta hapan pela tihan ( learning ) da n ta hapan pengujia n (testing), ta ha pan pela tihan ( le a rn i n g ) a da la h ta hap mencari ta hu ba ga imana da ta yang ka tegorinya  tela h diketa hui, ta ha pan pengujia n ( testing ) a dalah ta ha p  menila i  pema pa ra n  ha sil  model  da ri  ta ha p  pela tiha n  den ga n  da ta   ba ru  seba ga i  da ta   uji,  ya ng mengha silka n tingka t penca pa ian / ketepa tan model da la m menga ntisipa si da ta  ya ng kela snya  belum diketa hui, khususnya  da ta uji.

## 1.2 Deep Learning
Teknik machine learning ya ng mela kukan pengola han informasi non  linier  denga n mema nfaatkan b a ny a k la yer  untuk  mela kuka n  ekstra ksi  fitur  identifika si  pola ,  da n  kla sifika si  ya ng  merupa ka n  metode  studi representa si ya ng memungkinka n model perhitunga n komputa si ya ng terdiri da ri ba n ya k la pisa n pengola ha n da la m  mempela ja ri  da ta   denga n  ba nya k  tingka t  a bstra ksi  disebut Deep  Learning.  Convolutional  Neural
Networks (CNN), Deep  Belief  Networks (DBN), Restricted  Boltzmann  Machine (RBM),  da n Stacked Autoencoders merupa kan a lgoritma  ya ng a da  dala m Deep Learning .
1.3 Convolutional Neural Network  (CNN)
Neura l network pa da deep learning memiliki  sua tu  va ria n  ya itu Convolutional Neural  Networks ya ng dibua t mela lui proses peningka ta n Multi La yer Perceptron da n ba nyak dipa kai da la m a plika si computer visio n seperti deteksi objek, kla sifika si citra , da n pengena la n wa ja h. Neura l networks ya ng bia sa nya  diguna kan untu k pengola ha n da ta  da la m bentuk citra  ya ng bekerja  mengguna ka n kernel di ma na  a ka n mengekstra k fitur da ri da ta  ma sukan mengguna kan opera si konvolusi a da la h CNN. Terda pa t perbeda an a ntara  Neura l Ne t wo rk   d a n CNN,  Neuron pa da  CNN memiliki  bobot, bia s, da n fungsi a ktiva si. la pisa n -la pisa n penyusun da ri CNN  a da la h Convolution La yer, Pooling La yer, Activation ReLU La yer, da n Fully Connected La yer. Model konvolusi ya ng mema nfa a tka n  la pisa n/la yer konvolusional denga n  ukura n convolutional filter ya ng  kecil  (3×3)  ya ng mempunyai 16 la yer da n terdiri  a ta s 13 convolutional la yer da n 3 fully connected la yer disebut denga n VGG16.
Gambar 1. Arsitektur VGG16
A. Convolutiona l La yer
Convolutional La yer Convolutional la yer a dala h proses ma nipula si citra  ya ng dila kuka n denga n e k st e rn a l mask (sub  windows)  a ga r  mengha silka n  citra   ya ng  ba ru  denga n  meruba h  ukura n  citra ,  denga n  opera si convolutiona l untuk mengha silka n fitur ekstra ksi penting citra  seperti deteksi orienta si  gra dien, wa rna , tepi/ciri, da n la innya  mela lui proses encoding.[8]
Rumus persa ma a n dari opera si konvolusi da pa t diliha t pa da  persa maan berikut.
s(t)   =   (x     ×  y)(t)
(1)
Denga n s(t) a da la h fungsi konvolusi, x a da la h input, da n w a da la h filter

## Gambar 2. Convolutional Layer
B. Pooling  La yer
Pooling la yer ya ng terda pa t pa da  CNN mengguna ka n fungsi fitur ma p (a ctiva tion ma p) seba ga i ma suka n da n  diteruska n  untuk  diola h  denga n  berba ga i  jenis  opera si  sta tistik  berda sa rka n  nila i  piksel  terdeka t. Keuntunga n pooling la yer a da la h dapat seca ra bertahap mengura ngi ukura n volume output pa da fitur ma p y ang berguna  untuk mengenda lika n over fitting. Umumnya  terda pat dua pooling ya ng diguna ka n ya itu ma x poo lin g da n a vera ge pooling.
Gambar 3. Opera si Ma x Pooling da n Avera ge Pooling
C. Rectified Linier  Unit (Relu)
Rectified  Linea r  Unit  (ReLu)  merupa ka n  fungsi  a ktiva si  linea r  ya ng  ba nya k  diguna ka n  da la m  CNN. Activa tion  function  ini  memiliki  tuga s  di  da la m  menentuka n  a pa ka h  sua tu  neuron  ha rus  a ktif  a ta u  tida k berda sa rka n nila i bobot ya ng dima suka n.
Rumus persa ma a n pada fungsi a ktiva si RelU da pa t diliha t pa da  persa maan berikut.[9]
relu(x)   =  max (0, x)
(2)
Denga n relu (x) a da la h fungsi RelU  da ri nila i x, x a da la h input, da n ma x (0, x) a da la h fungsi nila i ma x da ri 0 da n x.

## D. Fully  Connected La yer
Setia p  neuron  ya ng  terda pa t  di  da la m  la pisa n  convolutiona l  ha rus  dikonversi  menja di  sebua h  da ta berdimensi  tungga l  sebelum  dima sukka n  ke  da la m  proses  fully  connected  la yer.  Ketika   proses  tersebut dija la nka n  a ka n  menja dika n  informa si  da ta   spa sia lnya   a ka n  hila ng  da n  tida k  da pa t  dikemba lika n,  fully connected la yer da pa t diimplementa sikan ha nya di a khir neuron.[10]
Gambar 4. Fully Connected La yer
Da ri ga mba r 4 di a ta s, pa da  la yer 1 a ka n dila kuka n proses feed forwarding menuju la yer 2 mengguna ka n a ktiva si RelU. Kemudia n di ba gia n la yer 2 a ka n dila kuka n proses kla sifika si ya ng 4 dila kuka n denga n fungsi softma x.
Rumus persa ma a n pada fully connected la yer da pa t dituliska n seba ga i berikut.
zr  =   ∑ x j c=1 c Wcr  +  br (3)
Dengan  r  adalah  1,2,3,…,R,  R adalah jumlah neuron yang keluar, J adalah jumlah neuron yang masuk, zr a da la h output pada neuron ke-r, xc a da la h input pa da neuron ke-c, Wcr a da la h bobot a ntara  neuron in p u t k e -c menuju neuron output ke-r, da n br a da la h bia s untuk neuron output ke-r.

## E. Softma x Activa tion
Softmax Activation merupa kan bentuk la in da ri Logistic Regression ya ng berfungsi da la m proses kla sifika si lebih  da ri  dua   kela s.  Softma x  diguna ka n  untuk  meruba h  output  da ri  la pisa n  tera khir  menja di  dis tribusi proba bilita s da sa rnya .[11]
Rumus persa ma a n aktivasi softmax a da la h Seba ga i berikut.[12]
fi ( ) = exi ∑ exj k j =1 x →
(4)
Pa da  persa ma an di a ta s terda pat notasi fi ya ng merupa kan ha sil fungsi untuk setia p ba gia n ke -i pa da  k e lu a ra n kela s  vektor.  Seda ngka n  x  merupa ka n  vektor  ya ng  memiliki  nila i  da ri  ha sil fully connected la yer tera khir. Softmax da pa t menghitung proba bilita s da ri semua  kela s kemudia n a ka n dia mbil vektor ya ng bernila i riil da n diuba h ke da la m nila i denga n renta ng nol sa mpa i denga n sa tu ya ng jika  dijumla h semua nya a kan bernila i sa tu.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitia n  ya ng  diguna ka n  da la m  penelitia n  ini  mengguna ka n Convolutional Neural Network (CNN)  denga n framework Kera s  pa da  Google Collaboratory da n back-end Tensor Flow . Ga mba ra n umum ya ng dila kuka n da la m proses penelitia n ini  dijela ska n pa da  Ga mbar 5 berikut.
Gambar 5. Kera ngka  Uji
Da ri ga mba r 5 di a ta s ta ha p a wa l ya ng dila kuka n denga n mema su kka n citra  berupa  da ta  set ya ng suda h dipersia pka n sebelumnya  da n terba gi menja di 2 ya itu da ta train da n da ta test . Seba gia n besa r da ta  ga mba r da la m  penelitia n  ini  diunduh  da ri  web,  ya ng  tentu  sa ja   memiliki  berba ga i  ukura n.  Seja la n  denga n  itu, preprocessing ga mba r dila kuka n untuk mendapatkan ga mbar sia p pa ka i ya ng kemudia n dita ngani lebih la n j u t , ba ik untuk kebutuha n ekstra ksi ma upun kebutuha n kla sifika si da ta . Proses tersebut dila kuka n mengguna ka n bebera pa  la ngka h preprocessing da ta yang da pat dila kukan da lam kla sifika si mengguna kan metode CNN.[13] Preprocessing merupa ka n ta ha p ya ng dila kuka n sebelum training a ta u testing model denga n mela kuka n proses  resize,  konversi  citra   RGB da n feature extraction VGG16. Resize ya itu menguba h ukura n citra  ya ng diguna ka n  untuk  menyesua ika n  citra   supa ya   da pa t  dila kuka n  tra ining  a ta u  testing.  Konversi  citra   RGB merupa ka n  proses  peruba ha n  citra   berwa rna   menja di grayscale . Feature  extraction merupa ka n  teknik pengena la n objek denga n meliha t ciri-ciri khusus pa da  objek tersebut ya ng bertujua n mela kuka n perhitunga n da n perba ndinga n untuk mengkla sifika si sua tu citra .[14]
Proses kla sifika si ika n hiu dila kuka n mengguna ka n 2 model ya ng berbeda . Pengujia n perta ma  dila kuka n denga n  model Sequential ya itu  denga n  membua t sebua h model pengujia n sederha na  denga n menentuka n pa ra meter seca ra  a cak guna  mendapatkan nila i a kura si ya ng ma ksima l.[15]
Pengujia n kedua  dila kuka n denga n model on top VGG16 denga n mela kuka n feature extraction VGG16 terlebih  da hulu  sebelum  mela kuka n  pengujia n.  Model  ini  sering  diguna ka n  da la m  penelitia n -penelitia n sebelumnya   ka rena   memiliki  a kura si  ya ng  cukup  ba ik.  Denga n  mengeva lua si  di  setia p  pengujia n  model sebelumnya , ma ka a kan dida pat nila i accuracy da n nila i loss ya ng diperoleh da ri setia p model pengujia n . Da ri sini  kita  da pa t meliha t kemungkinan kega ga la n objek citra  ya ng diba ca  da lam proses kla sifika si.  Da la m pro se s eva lua si juga  a ka n dida patkan nila i a kura si fina l ya ng a ka n dida pat dari keseluruha n model pengujia n. [16]

## a. Dataset
Da ta set pengujia n ya ng diguna ka n a dala h 1089 citra  pa da da ta tra in da n 1073 citra  pa da data test d e n ga n ma sing-ma sing  20%  da ri  da ta   va lid setia p citra  ya ng dia mbil mengguna ka n metode scraping da ri berba ga i sumber  di  internet  ya itu google  image da n  situs https://www.ka ggle.com/la russo94/sha rk-species denga n mengunduh ( download ) ga mba r terka it denga n objek da la m penelitia n ini.
Berikut a da la h 10 jenis (kela s) ya ng diguna ka n.
Tabel 1. Da ta  set Variabel Latih Uji Definisi Variabel ba sking 133 129 Citra  Berupa  ba sking bla cktip 93 119 Citra  Berupa  bla cktip blue 103 73 Citra  Berupa  blue bull 112 114 Citra  Berupa  bull ha mmerhead 107 107 Citra  Berupa  ha mmerhead lemon 114 101 Citra  Berupa  lemon ma ko 73 93 Citra  Berupa  ma ko nurse 101 126 Citra  Berupa  nurse sa nd tiger 119 114 Citra  Berupa  sa nd tiger thresher 134 97 Citra  Berupa  thresher
b. Rancangan Pengujian
Pa da  penelitia n ini  diguna ka n 2 model a rsitektur CNN berikut.
Pa da   penelitia n  ini    citra   ya ng  di  ma suka n  berukura n  150x150x3 piksel da n  dila kuka n  konversi  ke grayscale kemudia n dila kuka n konvolusi denga n dua  la yer konvolusi denga n jumla h filter ma sing-ma sing 32 da n 64 berukura n 3x3. Pa da pooling la yer diguna ka n operasi max pooling denga n pooling max berukura n  2 x 2 ya ng na ntinya  setia p ukura n citra  a ka n diba gi dua  sa a t me lewa ti proses ini. Proses flatten diguna ka n untuk meruba h forma t citra  2d ke 1d denga n nila i ya ng suda h ditentuka n 1224x224x3 piksel. Kemudia n kita  guna kan dua  dense la yer, denga n la yer perta ma  berfungsi seba ga i activation ReLu ( rectified linear unit ) berukura n  1 2 8 neuron  da n  la yer  kedua   Softma x  sejumla h  10  neuron  sesua i  denga n  jumla h  kela s da ta  ya ng dia mbil da ri da ta set.[17]

## Gambar 7. Model VGG16
VGG16 merupa ka n Model ke-2 ya ng diguna ka n da la m proses kla sifika si denga n mema nfa a tka n sa la h sa tu feature extraction da ri VGG16  da n dila kuka n pela tiha n pada ImageNet . Setela h menda pa t ekst ra k si f it u r da ri VGG16  ta ha p perta ma citra  ya ng ma sukan berukura n 4x4x512 piksel. Kemudia n dila kuka n proses fla t t e n da ri  citra   ya ng  tela h  di input tersebut. Kemudia n dua  dense la yer, denga n la yer perta ma  seba ga i a ctiva tion ReLu (rectified linea r unit) berukura n 50 neuron da n la yer kedua  Softma x sejumla h 10 neuron.[18]
c. Data Augmentasi
Augmentasi da ta  merupa kan proses memodifika si a ta u memanipula si sua tu citra , sehingga   citra  a sli da lam bentuk  sta nda r  a ka n diuba h bentuk da n posisinya . Augmentasi da ta  bertujua n a ga r mesin bisa  bela ja r da n mengena li a sa l a neka  ma cam citra  ya ng berbeda -beda sekaligus ma mpu dima nfaatka n  b u a t  m e m p e rb a ny a k da ta .  Pa da   keba nya ka n  ka sus,  pengguna a n augmentasi da ta   berha sil  mena ikka n  performa   da ri  model. Peningka ta n  ta di  terja di  ka rena   mesin  berha sil  mengena li  lebih  ba nya k  objek  da ri  bentuk  serta  pola  ya ng bera ga m  jenisnya .  Bisa   diliha t  juga   pa da   ga mba r  di  ba wa h  ini,  sa tu  citra   sa ja   ma mpu  membua t  ba nya k ga mba ra n ba ru denga n posisi ya ng ma jemuk. Contoh pengguna an augmentasi da ta dapat ditinja u pa da ga mba r diba wa h ini.
Blacktip Blue Hammerhead Nurse Flip
Random Crop Random
Rotation
Random Resize Crop
Center
Crop
Random Affine Shear Color Jitter Contrast
Gambar 8. Ha sil Augmentasi

## 3. Hasil  dan Pembahasan
Ta ha p pengujia n dila kuka n dengan mela tih da ta ika n hiu ke da la m fit model denga n menggun a k a n e p o c h seba nya k  20  ka li, batch  size =  128,  da n validation  split =  0,2  ya ng  memiliki  a rti  80% training da n 20% validasi . Epoch da pa t dia rtika n seba ga i jumla h neuron ya ng da pa t meliha t semua da ta ya ng tela h dikumpulkan, da n batch size merupa ka n jumla h sample pela tiha n di da la m sa tu forward/backward pass .
a. Model Sequental
Tabel 2. Ha sil Fit Model Sequenta l Epoch Data Train Data Validation Loss Accuracy Loss Accuracy 1 4,543232 0,469595 2,165932 0,814054 2 1,579867 0,778784 1,434746 0,847568 3 0,108014 0,531622 0,862450 0,916216 4 0,362774 0,906081 0,230983 0,954054 5 0,110368 0,980405 0,149743 0,967568 6 0,059540 0,985811 0,151990 0,975676 7 0,030552 0,992568 0,143654 0,975676 8 0,017840 0,995270 0,157960 0,970270 9 0,013817 0,997297 0,134336 0,975676 10 0,013790 0,996622 0,153415 0,972973 11 0,036451 0,995946 0,137088 0,972973 12 0,023474 0,997973 0,150483 0,972973 13 0,020593 0,995946 0,146028 0,972973 14 0,023073 0,995270 0,133320 0,975676 15 0,031593 0,995270 0,141504 0,970270 16 0,010665 0,997973 0,131615 0,975676 17 0,009057 0,996622 0,144183 0,972973 18 0,011457 0,996622 0,141356 0,972973 19 0,012665 0,997297 0,133306 0,972973
20 0,013241 0,995946 0,142919 0,972973
Pa da  ta bel 2 merupa kan ha sil pela tiha n da ri da ta  tra in/la tih da n da ta valida si denga n mengguna ka n de n ga n nila i accuracy , hubunga n a ntara jumla h epoch denga n nila i loss merupa ka n korela si nega tif di ma na  ba nyaknya jumla h epoch ya ng diguna ka n a ka n mempenga ruhi nila i loss ya ng diha silka n pa da  pela tiha n da ta  sema kin kecil. Da ri ha sil pela tiha n da ta train da n da ta  va lida si tersebut da pa t kita  visua lisa sika n ke da la m plot/gra fik seba ga i berikut.
Gambar 9. Plot Accuracy vs Loss Model Sequential
Da ri ha sil pela tiha n da ta Plot Accuracy vs Loss Model Sequential di a ta s da pa t kita  visua lisa sika n ke da la m Confusion Matrix seba ga i berikut.
Gambar 10. Confusion Matrix Sequential
b. Model on top VGG16
Tabel 3. Ha sil Fit Model on top VGG16 Epoch Data Train Data Validation Loss Accuracy Loss Accuracy 1 1,743232 0,439595 1,235932 0,534054 2 1,879867 0,458784 1,434746 0,667568 3 0,018014 0,721622 0,682450 0,816216 4 0,362774 0,906081 0,230983 0,954054 5 0,110368 0,980405 0,149743 0,967568 6 0,059540 0,985811 0,151990 0,975676 7 0,030552 0,992568 0,143654 0,975676 8 0,017840 0,995270 0,157960 0,970270 9 0,013817 0,997297 0,134336 0,975676 10 0,013790 0,996622 0,153415 0,972973 11 0,036451 0,995946 0,137088 0,972973 12 0,023474 0,997973 0,150483 0,972973 13 0,020593 0,995946 0,146028 0,972973 14 0,023073 0,995270 0,133320 0,975676
15 0,031593 0,995270 0,141504 0,970270 16 0,010665 0,997973 0,131615 0,975676 17 0,009057 0,996622 0,144183 0,972973 18 0,011457 0,996622 0,141356 0,972973 19 0,012665 0,997297 0,133306 0,972973 20 0,013241 0,995946 0,142919 0,972973
Da ri ta bel 3 di a ta s da pa t diliha t ha sil pengujia n model kedua  ya itu model on top VGG16 denga n jumla h epoch seba nya k 20 ka li. Da ri da ta  tersebut pa da  pengujia n da ta train mengha silka n nila i a kura si. Da ri ha sil pela tiha n da ta tra in da n da ta valida si tersebut da pa t kita  visua lisa sika n ke da la m plot/gra fik seba ga i berikut.
Gambar 11. Plot Accuracy vs Loss Model on top VGG16 c. Evaluasi
Eva lua si da ri ha sil kedua  model pengujia n ya itu model Sequential da n model on top VGG16 ya ng dila tih mengguna ka n da ta train seba nyak 1089 citra  diperoleh nila i eva lua si ya ng diha silka n da ri da ta t e st se b a n y a k 1073 citra  denga n mela kuka n pengujia n seba nya k 20 ka li, batch size =128, validation split =0.2 dida pa t nila i accuracy da n nila i loss seba ga i berikut.
Tabel 4. Eva lua si Nila i  Accura cy da n Nila i  Loss Model Sequentia l Model on top VGG16 Accura cy Loss Accura cy Loss 96.58% 0.701 91.80% 0.355

## 4. Kesimpulan
Berda sa rka n penelitia n da n ha sil implementa si metode Convolutional Neural Network (CNN) da la m proses kla sifika si 10 tokoh ika n hiu, memiliki kesimpula n ba hwa  untuk da pat melewa ti proses preprocessing d e n ga n ba ik ukura n citra  da pa t diuba h dimensinya menjadi 150x150x3 piksel da n dikonversi wa rna  citra n y a  m e n j a di grayscale pa da  model Sequential , kemudian mengguna kan feature extraction VGG16 ya ng dila tih di ImageNet denga n  ukura n  dimensi  4x4x512 piksel pa da on  top VGG16.  Akura si  ya ng diha silka n a ka n sema kin ba ik a pa bila  diguna ka n data train ya ng sema kin ba nyak. Ha l tersebut dibuktika n denga n pengujia n pa da jumlah data training seba nya k 80% da n da ta  va lida si seba nya k 20% pa da  setia p model pengujia n. Denga n mela kuka n evaluasi pengujia n model Sequential da n model on top VGG16  pa da epoch seba nyak 20 ka li, batch si ze =1 2 8 , da n validation split =0,2 (80% training da n 20% va lida si).

## Daftar Pustaka
[1] A.  Arisandi,  A.  I  N.,  and  S.  N.L.G.,  “Komposisi  Ukuran  Dan  Jenis  Kelamin  Ikan  Hiu  Karang  Sirip Hitam (Carcharhinus Melanopterus) Komoditas Ekspor Bali,” J. Widya Biol. , vol. 11, no. 01, pp. 52– 59, 2020, doi: 10.32795/widya biologi.v11i01.570.
[2] P.  P.  N.  Brondong,  L.  Jawa,  P.  Ppn,  B.  Of,  L.  Regency,  and  E.  Java,  “BIOTROPIKA  Journal  of
Tropica l  Biology  ECOLOGICAL  VALUE  OF  SHARKS  CATCHED  BY  FISHERMAN  IN NATIONAL  FISHERY,” vol. 8, no. 1, pp. 19–25, 2020.
[3] S. Aisya h, O. Supra tma n, a nd A. F. Sya rif, “Identifika si Molekuler Sirip Ika n Hiu Mengguna ka n Gen Mitokondria  Cytochrome  C  Oxydase  Subunit  I  (  Coi  ),”  no.  July,  2021,  doi: 10.31186/jengga no.6.1.CITATIONS.
[4] H. P. Efendi, R. T. Dhewi, and Ricky, “Keragaman Jenis Dan Distribusi Panjang Ikan Hiu di Perairan Selat Makassar,” Pros. Simp. Nas. Hiu Pari Indones. , pp. 33–42, 2018.
[5] E.  H.  Hidayat,  S.  I.  T.  Alkadrie,  G.  M.H,  and  M.  Sabri,  “Keberagaman  Jenis  Ikan  Hiu  dan Pari di Perairan Kalimantan Barat,” Pros. Simp. Nas. Hiu Pari , no. 2, pp. 89–95, 2018.
[6] M.  F.  Burhanudin,  U.  Telkom,  and  J.  Barat,  “Integrasi  Peran  Pada  Wisata  Hiu :  Model  Bisnis Ekowisata  Daya  Tarik  Hiu  Di  Pulau  Tinabo  Takabonerate  Role  Integration  on  Tourism : Business Model of,” Pros. Simp. Nas. Hiu Pari Indones. Ke-2 Tahun 2018 , pp. 331–338, 2018.
[7] S.  Sutio et  al. ,  “Identifikasi  Ikan  Hiu  Yang  Tertangkap  di  Perairan  Barat  Aceh  dan  Status Konserva sinya  Identifica tion a nd Conserva tion Sta tus of Sha rks Ca ught in Western Wa ters of Aceh Province , Indonesia ,” vol. 3, no. April  2017, pp. 118–126, 2018.
[8] S.  Riyadi  and  D.  I.  Mulyana,  “Optimasi  Image  Classification  pada  Wayang  Kulit  Dengan Convolutional Neural Network,”  vol. 1, no. September 2021, pp. 1 –8, 1850.
[9] K. Wisnudhanti and F. Candra, “Image Classification of Pandawa Figures Using  Convolutional Neura l Network  on  Raspberry  Pi  4,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1655,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1742 - 6596/1655/1/012103.
[10] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan  Rempah  Dengan Algoritma  Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.ga uss.v9i3.27416.
[11] M.  A.  Hanin,  R.  Patmasari,  and  R.  Y.  Nur,  “Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Menggunakan Convolutiona l  Neura l  Network  (  Cnn  )  Skin  Disea se  Cla ssifica tion  System  Using  Convolutiona l Neural Network ( Cnn ),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 273–281, 2021.
[12] F.  I.  Kurniadi,  “Klasifikasi  Topeng  Cirebon  menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  163–169,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.568.
[13] H.  Fonda,  “Klasifikasi  Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 7–10, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[14] A.  Willyanto,  D.  Alamsyah,  and  H.  Irsyad,  “Identifikasi  Tulisan  Tangan  Aksara  Jepang  Hiragana Mengguna ka n Metode CNN Arsitektur  VGG-16,” J. Algoritm. , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[15] R.  A.  Pangestu,  B.  Rahmat,  and  F.  T.  Anggraeny,  “Implementasi Algoritma CNN untuk Klasifikasi Citra Lahan dan Perhitungan Luas,” Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 166–174, 2020.
[16] A. Ansor, R. Ritzkal, and Y. Afrianto, “Mask Detection Using Framework Tensorflow and Pre -Trained CNN  Model  Based  on  Raspberry  Pi,” J.  Mantik ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1539–1545,  2020,  [Online]. Ava ila ble: http://iocscience.org/ejourna l/index.php/mantik/article/view/946.
[17] Y.  Hartiwi,  E.  Rasywir,  Y.  Pratama,  and  P.  A.  Jusia,  “Eksperimen  Pengenalan  Wajah  dengan  fitur Indoor Positioning System menggunakan Algoritma CNN,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 109–116, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8906.
[18] S. F. Ha ndono, F. T. Anggra eny, a nd B. Ra hma t, “Implementa si Convolutiona l Neura l Network (Cnn) Untuk  Deteksi  Retinopati  Diabetik,” J.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  669–678,  2020, [Online].  Ava ila ble: http://jifosi.upnjatim.ac.id/index.php/jifosi/ article/view/64.