KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1850-1859 DOI 10.30865/klik.v4i3.1476 https://djournals.com/klik

## MobileNet untuk Identifikasi Skala Kerapatan dan Transparansi Tajuk Pohon Daun Lebar
Fanirizki Sofiyana 1 , Rico Andrian 1 , Rahmat Safe’i 2,*
1 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Lampung, Lampung, Indonesia
2 Fakultas Pertanian, Program Magister Kehutanan, Universitas Lampung, Lampung, Indonesia Email: 1 hellofanirizki@gmail.com, 2 rico.andrian@fmipa.unila.ac.id, 3,* rahmat.safei@fp.unila.ac.id Email Penulis Korespondensi: rahmat.safei@fp.unila.ac.id
Abstrak− Kesehatan  hutan  merupakan  aspek  penting  dalam  menjaga  keseimbangan  lingkungan  global.  Salah  satu  metode  untuk mengukur  kesehatan  hutan  adalah  Forest  Health  Monitoring  (FHM),  yang  mencakup  pengukuran  kondisi  tajuk  (kerapatan  dan transparansi  tajuk).  Pengukuran  kerapatan  dan  transparansi  tajuk  saat  ini  dilakukan  pakar  kesehatan  hutan/tenaga  ahli  dengan membandingkan intensitas sinar matahari di bawah pohon dengan nilai pada kartu skala kemudian mencatatnya. Hal ini kurang efektif karena mengandalkan pengamatan secara langsung dan serta hanya bisa dilakukan oleh tenaga ahli. Teknologi deep learning, khususnya Convolutional  Neural  Network  (CNN)  seperti  MobileNet, dapat digunakan  mempermudah pengukuran  ini.  Penelitian ini  bertujuan untuk identifikasi skala kerapatan dan transparansi tajuk pohon daun lebar. Dataset yang digunakan terdiri dari empat jenis pohon daun lebar: cokelat (Theobroma cacao), durian (Durio zibethinus), karet (Havea brasiliensis), dan kemiri (Aleurites moluccana), dengan total 5.000 citra per jenis pohon daun lebar. Preprocessing data dilakukan dengan augmentasi data untuk mempersiapkan dataset. Dataset dibagi  menjadi  tiga  bagian  yaitu  70%  data  train,  10%  data  val,  dan  20%  data  test.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  model MobileNet dapat mengukur kerapatan dan transparansi tajuk dengan akurasi selama pelatihan dan validasi  pohon cokelat (94,20%), pohon  durian  (83,60%),  pohon  karet  (97,80%),  dan  pohon  kemiri  (99,20%).  Akurasi  pada  proses  pengujian  pada  pohon  cokelat (94,20%),  pohon  durian  (87,50%),  pohon  karet  (97,90%),  dan  pohon  kemiri  (98,70%).  Hasil  ini  menunjukkan  model  MobileNet mampu melakukan identifikasi skala kerapatan dan transparansi tajuk pada metode Forest Health Monitoring (FHM) untuk pohon jenis daun  lebar  dengan  kinerja  yang  sangat  baik.  Oleh  karena  itu,  penelitian  dengan  MobileNet  ini  menunjukkan  potensi  penggunaan teknologi deep learning dalam pemantauan kesehatan hutan dengan lebih efektif dan efisien.
Kata Kunci: CNN; Deep Learning; Daun Lebar; FHM; MobileNet
Abstract− Forest health is an essential aspect of maintaining global environmental balance. One method for measuring forest health is Forest  Health  Monitoring  (FHM),  which  includes  measuring  crown  condition  (crown  density  and  foliage  transparency).  The measurement of crown density and foliage transparency is currently conducted by forest health experts by comparing the intensity of sunlight under the trees with values on a scale card (magic card) and then recording it. This is less effective because it relies on direct observation and  can only be done by  experts.Deep learning technology,  especially Convolutional Neural  Networks (CNN)  such  as MobileNet,  can  be  used  to  make  these  measurements  easier.  This  research  aims  to  identify  the  scale  of  crown  density  and  foliage transparency  of  broadleaf  tree.  This  dataset  used  consist  of  four  broadlieaf  tree  types:  cacao  (Theobroma  cacao),  durian  (Durio zibethinus), rubber (Havea brasiliensis), and candlenut (Aleurites moluccana) with 5,000 images per tree type. The data preprocessing is carried out by data augmentation to prepare the dataset. The dataset is divided into three parts, 70% training data, 10% validation data, and 20% test data. Experimental results show that the MobileNet model can measure crown density and foliage transparency with accuracy during training and validation for Theobroma cacao (94.20%), Durio zibethinus (83.60%), Havea brasiliensis (97.80%), and Aleurites  moluccana  (99.20%). Accuracy  in  the  testing process on  Theobroma  cacao  (94.20%), Durio  zibethinus  (87.50%),  Havea brasiliensis (97.90%), and Aleurites moluccana (98.70%). These results show that the MobileNet model is able to identify scales of crown  density  and  foliage  transparency  using  the  Forest  Health  Monitoring  (FHM)  method  for  broadleaf  trees  with  very  good performance.  Therefore, this  research  with  MobileNet  shows  the potential  for  using deep  learning  technology  in  monitoring  forest health more effectively and efficiently.These results show the potential for using deep learning technology in monitoring forest health more effectively and efficiently.
Keywords : CNN; Deep Learning; Broadleaf; FHM; MobileNet

## 1. PENDAHULUAN
Hutan  memberikan  berbagai  manfaat  dalam  kehidupan  manusia  baik  secara  ekologis,  iklim,  dan  sosial-ekonomi. Kelestarian  hutan  merupakan  aspek  kunci  dalam  menjaga  keseimbangan  dan  harmoni  lingkungan  global,  sehingga diperlukan  pemantauan  kesehatan  hutan.  Kesehatan  hutan  meliputi  kemampuan  hutan  untuk  berfungsi  secara  optimal dalam melindungi air dan tanah, serta menjaga konservasi dan produksi. Metode yang dapat digunakan untuk mengukur kesehatan hutan salah satunya ialah Forest Health Monitoring (FHM). FHM memiliki beberapa aspek penilaian, yaitu vitalitas, produktivitas, biodiversitas, dan kualitas tapak [1]. Vitalitas pohon dapat diukur dengan menilai beberapa faktor, di antaranya kerapatan tajuk, transparansi tajuk, rasio tajuk hidup, diameter tajuk, dan mati pucuk  [2]. Hutan dikatakan sebagai hutan yang sehat apabila memiliki kerapatan 55% atau lebih, serta transparansi bernilai 45% atau kurang  [3]. Kerapatan dan transparansi tajuk pohon dapat diukur dengan cara mengamati sinar matahari yang dapat mencapai lantai hutan  [4].  Pengukuran  kerapatan  dan  transparansi  tajuk  dilakukan  pakar  kesehatan  hutan/tenaga  ahli  dengan membandingkan intensitas sinar matahari di bawah pohon dengan nilai pada kartu skala kemudian mencatatnya. Hal ini dinilai  kurang  efektif  karena  mengandalkan  pengamatan  secara  langsung  dan  hanya  bisa  dilakukan  oleh  tenaga  ahli. Teknologi pengolahan citra digital deep learning dapat mempermudah pengukuran dan meningkatkan efektivitas kerja sebab dapat dilakukan oleh siapa saja, sehingga biaya yang dikeluarkan pun lebih terjangkau.
Deep learning menggunakan sejumlah besar data untuk memetakan input ke label tertentu. Salah satu metode deep learning adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN secara umum terdiri atas convolution layer , pooling layer , dan fully connected layer [5]. CNN memiliki arsitektur yang beragam, salah satunya adalah MobileNet yang telah dilatih untuk  klasifikasi  citra  menggunakan dataset ImageNet . MobileNet dengan  28 layer menggunakan  konsep depthwise separable convolution untuk mengurangi jumlah parameter dan komputasi yang dibutuhkan, sehingga dapat digunakan pada perangkat dengan daya komputasi terbatas seperti perangkat mobile dan IoT [6].
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  FHM  menunjukkan  bahwa  kondisi  kesehatan  hutan  di  Tahura  WAR bervariasi,  dengan  25%  wilayah  berkategori  sangat  baik,  38%  berkategori  baik,  12%  berkategori  sedang,  dan  25% berkategori sangat buruk [7]. Sedangkan penelitian mengenai deep learning yang diterapkan pada metode FHM dilakukan untuk  mengidentifikasi  tipe  kerusakan  pohon.  Penelitian  ini  menggunakan  dua  arsitektur  CNN,  yaitu LeNet dan MobileNet . LeNet mencapai akurasi 88,99%, sedangkan MobileNet mencapai akurasi 99,06% [8]. Penelitian  terdahulu  telah  menunjukkan  keberhasilan  penggunaan MobileNet dalam  identifikasi  tipe  kerusakan pohon pada metode FHM. Namun, model MobileNet untuk mengukur skala kerapatan dan transparansi tajuk pohon daun lebar  belum  pernah  dilakukan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  skala  kerapatan  dan transparansi tajuk pada metode FHM menggunakan MobileNet dalam memproses dataset tajuk empat jenis pohon daun lebar, sehingga meningkatkan efisiensi kerja dan akurasi pengukuran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian,  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  1,  di  antaranya  ialah  pengumpulan dataset ,  pelabelan  data, preprocessing data,  pembagian dataset ,  model  CNN MobileNet ,  dan  evaluasi  model.  Pengumpulan dataset dilakukan untuk mempeloleh data yang akan digunakan pada proses pelatihan model. Pelabelan data dilakukan untuk melabeli tiap data  ke  dalam  kelas  kerapatan  dan  transparansi  tajuk  sehingga  model  dapat  melakukan  tugas  klasifikasi  berdasarkan dataset yang sudah dilabeli. Tahapan preprocessing data diterapkan untuk mengatasi permasalahan ketidakseimbangan dataset sehingga menghasilkan dataset yang seimbang dan lebih beragam. Dataset kemudian akan dibagi menjadi data train , val , dan test sehingga proses pelatihan dan pengujian model dilakukan dengan set data yang berbeda. Model CNN MobileNet kemudian  akan  diterapkan  pada  tiap dataset tajuk  pohon  daun  lebar  yang  telah  dilakukan preprocessing . Tahapan terakhir yakni evaluasi model berupa analisis dari confusion matrix .
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Dataset tajuk pohon daun lebar dari empat jenis pohon dikumpulkan di Tahura WAR Sumber Agung, Bandar Lampung. Pengambilan citra dilakukan dengan kamera Canon EOS 250D dengan pengaturan ISO 100. Citra diambil dengan cara berdiri di bawah pohon dengan jarak 10-20 cm dari batang pohon. Ukuran awal citra adalah 1600×1600 piksel.

## 2.2 Pelabelan Data
Pelabelan  data  ini  melibatkan  15  responden  yang  terdiri  dari  5  orang  dari  jurusan  Ilmu  Komputer  dan  10  orang  dari jurusan  Kehutanan.  Responden  menilai  setiap dataset dan  mengelompokkannya  ke  dalam  10  kelas  berdasarkan  kartu skala kerapatan dan transparansi tajuk, mulai dari 5% hingga 95% seperti ditunjukkan gambar 2. Citra akan dimasukkan ke  suatu  kelas  berdasarkan  suara  terbanyak. Dataset tajuk  pohon  daun  lebar  yang  telah  dikumpulkan  dan  dilabeli berjumlah 2557 citra. Label kelas diperoleh dari skala kerapatan tajuk (CD- crown density ) dan transparansi tajuk (FT- foliage transparency ). Tabel 1 menunjukkan jumlah citra tiap kelasnya.
Tabel 1. Kelas dan jumlah dataset pohon daun lebar Kelas Jenis Pohon Daun Lebar Cokelat  Durian  Karet  Kemiri CD5FT95 32 41 78 100 CD15FT85 14 33 69 88 CD25FT75 14 60 75 62 CD35FT65 17 40 62 98 CD45FT55 7 100 48 80 CD55FT45 15 92 35 99 CD65FT35 45 100 60 100 CD75FT25 100 100 15 100 CD85FT15 90 100 23 100 CD95FT5 58 100 7 100 Total Per Jenis Pohon 392 766 472 927 Total 2557
Gambar 3 menunjukkan contoh perbandingan citra tiap kelas kerapatan dan transparansi tajuk pohon daun lebar yakni pohon karet.
(a) CD5FT95 (b) CD15T85
(c) CD25FT75 (d) CD35FT65
(e) CD45FT55
(f) CD55FT45
(g) CD65FT35
(h) CD75FT25 (i) CD85FT15 (j) CD95FT5
Gambar 3. Perbandingan Citra 10 Kelas Kerapatan dan Transparansi Tajuk Pohon Daun Lebar (Karet)

## 2.3 Preprocessing Data
Data yang telah dikumpulkan dilakukan preprocessing terlebih dahulu agar siap digunakan untuk melatih atau menguji model. Preprocessing data  dilakukan  dengan  teknik augmentasi untuk  mengatasi  ketidakseimbangan dataset dan menghasilkan dataset yang lebih besar dan beragam [9]. Ketidakseimbangan dapat menyebabkan bias pada model sebab model cenderung memprediksi kelas mayoritas [10]. Teknik augmentasi yang digunakan meliputi resize , vertical flip dan horizontal flip , random rotation , brightness , serta zoom [11]. Resize dilakukan dengan mengubah ukuran citra menjadi 224×224 piksel. Random rotation dilakukan dengan memutar citra secara acak dengan sudut antara -25° sampai 25° [12].
Augmentasi brightness dilakukan dengan meningkatkan kecerahan hingga 50% dari citra asli dan mengurangi kecerahan sebanyak  20%  dari  citra  asli.  Citra  juga  diaugmentasi  dengan  memperbesarnya  hingga  80%  dari  ukuran  aslinya  [13]. Setelah augmentasi, jumlah data menjadi 20.000 citra dengan empat jenis daun lebar, sehingga setiap jenis pohon terdiri atas 5.000 citra.

## 2.4 Pembagian Dataset
Dataset dibagi menjadi data train , data val , dan data test . Data train digunakan untuk mencari pola dan hubungan dalam data  [5].  Data val digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja model pada data  yang  berbeda  dengan data train [14].  Data testing digunakan untuk menguji kinerja model [15]. Pembagian data ini dilakukan untuk memastikan bahwa model yang dihasilkan dapat bekerja dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Pembagian data ini dilakukan dengan proporsi 70% untuk data train , 10% untuk data val , dan 20% untuk data test [8]. Data train berjumlah 3500 citra pada tiap jenis pohon, data val berjumlah 500 citra pada tiap jenis pohon, dan data test berjumlah 1000 citra pada tiap jenis pohon.

## 2.5 Model CNN MobileNet
MobileNet adalah arsitektur CNN yang dirancang untuk memaksimalkan akurasi dengan mengurangi beban komputasi. Arsitektur ini memiliki 28 layer yang terdiri dari input layer , convolution layer , depthwise separable convolutional layer , fully connected layer , dan output layer . Depthwise separable convolutional membagi konvolusi menjadi dua tahap, yaitu depthwise dan pointwise . Hasil dari lapisan terakhir depthwise separable convolutional digunakan sebagai input untuk fully connected layer , sebelum masuk ke output layer pada tugas klasifikasi citra [6].
Tabel 2. Base model MobileNet [6] No. Tipe Stride Filter Shape Ukuran Input 1  Conv2D 2 3×3×3×32 224×224×3 2  DepthwiseConv2D 1 3×3×32 dw 112×112×32 3  Conv2D 1 1×1×32×64 112×112×32 4  DepthwiseConv2D 2 3×3×64 dw 112×112×64 5  Conv2D 1 1×1×64×128 56×56×64 6  DepthwiseConv2D 2 3×3×128 dw 56×56×128 7  Conv2D 1 1×1×128×128 56×56×128 8  DepthwiseConv2D 2 3×3×128 dw 56×56×128 9  Conv2D 1 1×1×128×256 28×28×128 10  DepthwiseConv2D 2 3×3×256 dw 28×28×256 11  Conv2D 1 1×1×256×256 28×28×256 12  DepthwiseConv2D 2 3×3×256 dw 28×28×256 13  Conv2D 1 1×1×256×512 14×14×256 14  DepthwiseConv2D 1 3×3×512 dw 14×14×512 15  Conv2D 1 1×1×512×512 14×14×512 16  DepthwiseConv2D 1 3×3×512 dw 14×14×512 17  Conv2D 1 1×1×512×512 14×14×512 18  DepthwiseConv2D 1 3×3×512 dw 14×14×512 19  Conv2D 1 1×1×512×512 14×14×512 20  DepthwiseConv2D 1 3×3×512 dw 14×14×512 21  Conv2D 1 1×1×512×512 14×14×512 22  DepthwiseConv2D 2 3×3×512 dw 14×14×512 23  Conv2D 1 1×1×512×1024  7×7×512 24  DepthwiseConv2D 2 3×3×1024 dw 7×7×1024 25  Conv2D 1 1×1×1024×1024  7×7×1024 26  Avg Pool 1 Pool 7×7 7×7×1024 27  FC 1 1024×1000 1×1×1024 28 Softmax 1 Classifier 1×1×1000
Selain itu, model akan dilatih dengan beberapa hyperparameter seperti epoch , batch size , optimizer , dan learning rate [9]. Hyperparameter ini dapat berdampak signifikan pada akurasi, kecepatan, dan stabilitas model [16].

## 2.6 Evaluasi Model
Model yang telah dilatih akan diuji menggunakan data test untuk mengukur kinerjanya. Hasil pengujian dapat dianalisis menggunakan confusion matrix . Confusion matrix menampilkan jumlah objek yang diklasifikasikan dengan benar dan salah  oleh  model  [9].  Hasil confusion  matrix dapat  dianalisis  sehingga  mendapatkan  nilai  analisis  statistik  seperti: accuracy , precision , recall , dan f1-score [17]. Akurasi adalah ukuran seberapa baik model memprediksi kelas yang benar
secara  keseluruhan  [18].  Perbandingan  akurasi  dan loss model  pada  data train dan  data test dapat  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja model dan mendeteksi overfitting .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model MobileNet
Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mencakup  empat  variasi  pohon,  yakni  pohon  cokelat,  durian,  karet,  dan kemiri, dengan jumlah citra per pohon sebanyak 5000. Dalam melatih masing-masing jenis pohon, digunakan base model arsitektur MobileNet dengan  beberapa  konfigurasi  yang  disesuaikan.  Konfigurasi  model  dilakukan  dengan  mengatur hyparameter dan  beberapa  lapisan  jaringan  tambahan  pada  model.  Pendekatan  konfigurasi  berbeda-beda  untuk  setiap dataset bertujuan untuk mencapai hasil optimal, sejalan dengan karakteristik khusus dari setiap jenis pohon, termasuk bentuk  daun  dan  struktur  kayunya.  Untuk  menentukan  kombinasi hyperparameter yang  sesuai,  dapat  memanfaatkan fungsi callback seperti EarlyStopping untuk  menghentikan  iterasi  pelatihan  ketika  nilai  metrik  evaluasi  tidak  lagi meningkat [19]. Konfigurasi struktur jaringan model dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Struktur Model MobileNet Setiap Jenis Pohon No Struktur Model Cokelat Durian Karet Kemiri 1 base model MobileNet
base model MobileNet base model MobileNet base model MobileNet 2 Conv2D Conv2D Conv2D GlobalAveragePooling D 3 Dense , 128 Dense , 128 Dense , 128 Dense , 10
4 GlobalAveragePooling2D   GlobalAveragePooling2D   GlobalAveragePooling2D 5 Dense , 10 Dense , 10 Dense , 10
Konvolusi yang ditambahkan adalah Conv 2D dengan filter 32, ukuran kernel 3×3, dan fungsi aktivasi ReLU [20]. Konvolusi  ini  bertujuan  untuk  mengekstraksi  fitur  tambahan  dari  data  citra. Dense  layer dengan  jumlah  unit  128 ditambahkan  guna  memproses  fitur-fitur  yang  diekstraksi. GlobalAveragePooling2D adalah  lapisan  terakhir  yang ditambahkan sebelum output [21]. Dense terakhir dengan 10 unit dan aktivasi softmax digunakan untuk output kelas dari model [22]. Model klasifikasi skala kerapatan dan transparansi tajuk pohon daun lebar untuk tiap jenis pohon juga dilatih dengan konfigurasi hyperparameter yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hyperparameter pada setiap jenis pohon [23]
Hyperparameter Nilai hyperparameter Cokelat  Durian Karet Kemiri Epoch 16 15 19 14 Batch size 32 64 32 64 Optimizer Adam Adam Adam Adam Learning rate 0,001 0,001 0,0001 0,001
Proses pelatihan awalnya direncanakan selama 100 epoch , namun berhenti ketika model tidak mengalami kenaikan signifikan  selama  5 epoch berturut-turut.  Hal  ini  dikarenakan  pelatihan  menggunakan  fungsi callback EarlyStopping dengan nilai patience 5 [24].

## 3.2 Evaluasi Model
3.2.1 Model MobileNet Pohon Cokelat ( Theobroma cacao)
(a) Grafik accuracy (b) Grafik loss
Gambar 4. Grafik accuracy dan loss model MobileNet pohon cokelat
Grafik pada gambar 4 memperlihatkan akurasi dan loss selama proses pelatihan dan validasi. Pada gambar  4a, terlihat  model  mengalami  peningkatan  akurasi  di  awal,  kemudian  naik  perlahan.  Proses  validasi  awalnya  fluktuatif, namun naik secara perlahan dari epoch ke-10 hingga epoch ke-16. Perubahan akurasi selama pelatihan adalah normal karena model sedang beradaptasi dengan data baru. Akurasi mencapai 98,74% pada data train dan 94,20% pada data val . Gambar 4b menunjukkan bahwa loss pada model MobileNet pohon cokelat mengalami fluktuasi di awal, lalu stabil dari epoch ke-10 hingga ke-16. Loss pada pelatihan adalah 3,65%, dan pada validasi adalah 19,47%. Pengujian  model MobileNet pohon  cokelat  dengan  data test menghasilkan  akurasi  sebesar  94,20%.  Hasil  dari pengujian  ini  direpresentasikan  dalam  analisis  statistik  lain  seperti precision , recall ,  dan f1-score yang  diperoleh  dari perhitungan confusion matrix .
Tabel 5. Hasil pengujian model MobileNet pohon cokelat Kelas Precision Recall f1-score CD5FT95 94,57% 87,00% 90,63% CD15FT85 84,96% 96,00% 90,14% CD25FT75 93,14% 95,00% 94,06% CD35FT65 100,00% 100,00%  100,00% CD45FT55 97,06% 99,00% 98,02% CD55FT45 95,74% 90,00% 92,78% CD65FT35 98,94% 93,00% 95,88% CD75FT25 90,29% 93,00% 91,63% CD85FT15 92,78% 90,00% 91,37% CD95FT5 96,12% 99,00% 97,54% Rata-rata ( macro avg ) 94,36% 94,20% 94,20% Akurasi ( accuracy ) 94,20% Error 5,80%
Tabel 5 menunjukkan kinerja model MobileNet pohon cokelat yang cukup baik dan konsisten dalam melakukan tugas  klasifikasi.  Meskipun  terdapat  kesalahan  prediksi  pada  beberapa  kelas,  namun  nilai  akurasi  serta  rata-rata precission , recall , dan f1-score cukup tinggi. Konsistensi kinerja model dapat diamati dari perbedaan akurasi yang tidak signifikan antara tahap pelatihan dan pengujian. Hal ini menunjukkan bahwa model tetap konsisten dalam berbagai set data yang berbeda. Selain itu, nilai loss pada set val dan test juga relatif rendah dan tidak jauh berbeda dari loss pada set train . Keberadaan loss yang rendah dengan selisih yang kecil menunjukkan bahwa tidak ada tanda-tanda overfitting pada model MobileNet untuk pohon cokelat. Dengan demikian, model ini mampu melakukan generalisasi dengan baik dari data train ke data baru yang belum pernah terlihat sebelumnya.
3.2.2 Model MobileNet Pohon Durian ( Durio zibethinus)
(a) Grafik accuracy (b) Grafik loss
Gambar 5. Grafik accuracy dan loss model MobileNet pohon durian
Grafik akurasi pada gambar 5a menunjukkan bahwa model mengalami peningkatan akurasi yang besar pada awal proses  pelatihan,  kemudian  cenderung  stabil.  Hal  ini  menandakan  adaptasi  model  terhadap  data.  Grafik  validasi menunjukkan  bahwa  model  mengalami  perubahan  naik  turun  yang  cukup  signifikan.  Akurasi  pada  data train adalah 91,14%, sedangkan pada data val adalah 83,60%. Loss model mengalami fluktuasi selama pelatihan, dan mencapai nilai terendah pada epoch ke-10 seperti ditunjukkan pada gambar  5b. Loss pada data train adalah 19,15%, sedangkan pada data val adalah 39,12%. Pengujian  model MobileNet pohon  durian  dengan  data test menghasilkan  akurasi  sebesar  87,50%.  Hasil  dari pengujian  ini  direpresentasikan  dalam  analisis  statistik  lain  seperti precision , recall ,  dan f1-score yang  diperoleh  dari perhitungan confusion matrix .
Tabel 6. Hasil pengujian model MobileNet pohon durian Kelas Precision Recall f1-score CD5FT95 100,00% 100,00%  100,00% CD15FT85 52,46% 64,00% 57,66% CD25FT75 54,76% 46,00% 50,00% CD35FT65 98,91% 91,00% 94,79% CD45FT55 95,83% 92,00% 93,88% CD55FT45 98,02% 99,00% 98,51% CD65FT35 90,91% 100,00% 95,24% CD75FT25 96,00% 96,00% 96,00% CD85FT15 92,38% 97,00% 94,63% CD95FT5 100,00% 90,00% 94,74% Rata-rata ( macro avg ) 87,93% 87,50% 87,54% Akurasi ( accuracy ) 87,50% Error 12,50%
Tabel 6 menunjukkan kinerja model MobileNet pohon durian yang cukup baik dan konsisten dalam melakukan tugas  klasifikasi.  Meskipun  terdapat  kesalahan  prediksi  pada  beberapa  kelas,  namun  nilai  akurasi  serta  rata-rata precission , recall , dan f1-score cukup tinggi. Konsistensi kinerja model dapat diamati dari perbedaan akurasi yang tidak signifikan antara tahap pelatihan dan pengujian. Hal ini menunjukkan bahwa model tetap konsisten dalam berbagai set data yang berbeda. Selain itu, nilai loss pada set val dan test juga relatif rendah dan tidak jauh berbeda dari loss pada set train . Loss yang  rendah  dengan  selisih  yang  kecil  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  tanda-tanda overfitting pada  model MobileNet untuk pohon durian. Dengan demikian, model ini mampu melakukan generalisasi dengan baik dari data train ke data baru yang belum pernah terlihat sebelumnya.

## 3.2.3 Model MobileNet Pohon Karet ( Havea brasiliensis)
(a) Grafik accuracy (b) Grafik loss
Gambar 6. Grafik accuracy dan loss model MobileNet pohon karet
Model MobileNet pohon  karet  mencapai  akurasi  100%  pada  data train dan  97,80%  pada  data val .  Model mengalami peningkatan akurasi yang besar pada awal pelatihan dan validasi. Akurasi kemudian stabil dari epoch ke-3 sampai epoch ke-19  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  6a.  Walaupun  akurasi  100%  pada  proses  pelatihan  dapat mengindikasikan overfitting ,  namun  akurasi  validasi  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  tetap  efektif  dalam kinerjanya pada data baru. Pada gambar  6b, terlihat bahwa loss pada model MobileNet untuk pohon karet mengalami penurunan drastis di awal, lalu stabil dari epoch ke-5 hingga ke-19. Loss pada proses pelatihan adalah sebesar 0,04%, dan pada proses validasi adalah 7,25%.
Pengujian  model MobileNet pohon  durian  dengan  data test menghasilkan  akurasi  sebesar  97,90%.  Hasil  dari pengujian  ini  direpresentasikan  dalam  analisis  statistik  lain  seperti precision , recall ,  dan f1-score yang  diperoleh  dari perhitungan confusion matrix .
Tabel 7. Hasil pengujian model MobileNet pohon Karet
Kelas Precision Recall f1-score CD5FT95 100,00% 98,00% 98,99% CD15FT85 97,00% 97,00% 97,00% CD25FT75 98,99% 98,00% 98,49% CD35FT65 93,94% 93,00% 93,47% CD45FT55 95,19% 99,00% 97,06%
CD55FT45 99,01% 100,00% 99,50% CD65FT35 98,98% 97,00% 97,98% CD75FT25 99,00% 99,00% 99,00% CD85FT15 98,99% 98,00% 98,49% CD95FT5 98,04% 100,00% 99,01% Rata-rata ( macro avg ) 97,91% 97,90% 97,90% Akurasi ( accuracy ) 97,90% Error 2,10%
Tabel  7  menunjukkan  kinerja  model MobileNet pohon  karet  yang  cukup  baik  dan  konsisten  dalam  melakukan tugas klasifikasi citra pohon karet. Hal ini ditunjukkan oleh akurasi yang tinggi dan konsisten, serta loss yang rendah pada semua set, yaitu set train , val , dan test . Perbedaan akurasi dan loss yang tidak signifikan menunjukkan bahwa model tidak mengalami overfitting dan mampu menggeneralisasi dengan sangat baik ke data baru. Selain itu, perolehan nilai rata-rata precision , recall , dan f1-score juga tinggi, menunjukkan kesalahan prediksi yang dilakukan model relatif kecil.
3.2.4 Model MobileNet Pohon Kemiri ( Aleurites moluccana)
(a) Grafik accuracy (b) Grafik loss
Gambar 7. Grafik accuracy dan loss model MobileNet pohon kemiri
Pada  gambar  7a,  dapat  dilihat  bahwa  model  mengalami  peningkatan  akurasi  yang  signifikan  pada  fase  awal pelatihan dan validasi. Setelah itu, akurasi cenderung stabil dari epoch ke-7 hingga epoch ke-14. Model MobileNet pohon kemiri mampu memprediksi kelas dengan akurasi mencapai 100% pada proses pelatihan dan 99,20% pada proses validasi. Akurasi pelatihan dan validasi yang tinggi menunjukkan kinerja model yang efektif, baik pada data train maupun data baru (data val ). Grafik loss pada gambar 7b menunjukkan penurunan yang signifikan di awal, kemudian stabil pada epoch ke-7.  Nilai loss mencapai 0,01% pada proses pelatihan dan 1,97% pada proses validasi. Pengujian  model MobileNet pohon  durian  dengan  data test menghasilkan  akurasi  sebesar  98,70%.  Hasil  dari pengujian  ini  direpresentasikan  dalam  analisis  statistik  lain  seperti precision , recall ,  dan f1-score yang  diperoleh  dari perhitungan confusion matrix .
Tabel 8. Hasil pengujian model MobileNet pohon kemiri Kelas Precision Recall f1-score CD5FT95 99,01% 100,00% 99,50% CD15FT85 100,00% 100,00%  100,00% CD25FT75 95,15% 98,00% 96,55% CD35FT65 98,97% 96,00% 97,46% CD45FT55 98,00% 98,00% 98,00% CD55FT45 100,00% 99,00% 99,50% CD65FT35 97,09% 100,00% 98,52% CD75FT25 100,00% 99,00% 99,50% CD85FT15 100,00% 97,00% 98,48% CD95FT5 99,01% 100,00% 99,50% Rata-rata ( macro avg ) 98,72% 98,70% 98,70% Akurasi ( accuracy ) 98,70% Error 1,30%
Tabel 8 menunjukkan kinerja model MobileNet pohon kemiri yang cukup baik dan konsisten dalam melakukan tugas klasifikasi. Model MobileNet pohon kemiri memiliki nilai akurasi yang tinggi pada semua set, yaitu set train , val , dan test .  Selain  itu,  nilai loss yang  relatif  rendah  pada  semua  set  dengan  perbedaan  yang  tidak  terlalu  besar mengindikasikan bahwa model tidak mengalami overfitting , sehingga mampu menggeneralisasi dengan sangat baik ke
data  baru.  Konsistensi  tersebut  menunjukkan    kinerja  model  yang  baik  dalam  memprediksi  kelas  citra  pohon  kemiri. Selain  itu,  perolehan  nilai  rata-rata precision , recall ,  dan f1-score juga  tinggi,  menunjukkan  kesalahan  prediksi  yang dilakukan model relatif kecil.

## 4. KESIMPULAN
Hasil identifikasi skala kerapatan dan transparansi tajuk pada metode Forest Health Monitoring (FHM) untuk pohon jenis daun lebar menggunakan model MobileNet memperlihatkan kinerja yang baik. Hal ini dibuktikan dengan nilai akurasi yang tinggi pada proses pelatihan baik pada set train dan set val , serta pada set test . Nilai akurasi selama pelatihan untuk pohon cokelat (94,20%), pohon durian (83,60%), pohon karet (97,80%), dan pohon kemiri (99,20%). Akurasi pada proses pengujian  pada  pohon  cokelat  (94,20%),  pohon  durian  (87,50%),  pohon karet  (97,90%),  dan  pohon kemiri  (98,70%). Hasil rata-rata precission model MobileNet untuk pohon cokelat (94,36%), pohon durian (87,93%), pohon karet (97,91%), dan  pohon  kemiri  (98,72%).  Hasil  rata-rata recall model MobileNet untuk  pohon  cokelat  (94,20%),  pohon  durian (87,50%), pohon karet (97,90%), dan pohon kemiri (98,70%). Perolehan nilai rata-rata precission dan recall yang tinggi menunjukkan kesesuaian model dalam memprediksi setiap kelas. Nilai loss yang rendah juga menunjukkan bahwa model dapat mengidentifikasi skala kerapatan dan transparansi tajuk pohon dengan kinerja tinggi.

## REFERENCES
[1] R. Safe’i, A. Darmawan, H. Kaskoyo, and C. F. G. Rezinda, “Analysis of Changes in Forest Health Status Values in Conservation Forest (Case Study: Plant and Animal Collection Blocks in Wan Abdul Rachman Forest Park (Tahura WAR)),” J Phys Conf Ser, vol. 1842, no. 1, p. 012049, Mar. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1842/1/012049.
[2] R. Safe’i, C. Wulandari, and H. Kaskoyo, “Assessment of Forest Health in Various Forest Types in Lampung Province,” Jurnal Sylva Lestari, vol. 7, no. 1, p. 95, Feb. 2019, doi: 10.23960/jsl1795-109.
[3] D. Pertiwi, R. Safe’i, H. Kaskoyo, and I. Indriyanto, “Identifikasi Tipe Kerusakan Pohon Menggunakan Metode Forest Health Monitoring (FHM),” PERENNIAL, vol. 15, no. 1, p. 1, Jul. 2019, doi: 10.24259/perennial.v15i1.6033.
[4] N. G. Tallent-Halsell, “Forest Health Monitoring 1994 Field Methods Guide, EPA/620/R-94/027,” United States Environmental Protection Agency Washington, DC, 1994.
[5] L. Alzubaidi et al., “Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions,” J Big Data, vol. 8, no. 1, p. 53, Mar. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[6] A.  G.  Howard  et  al.,  “MobileNets:  Efficient  Convolutional  Neural  Networks  for  Mobile  Vision  Applications,”  CoRR,  vol. abs/1704.04861, 2017.
[7] D.  Pertiwi,  R.  Safe’i,  and  H.  Kaskoyo,  “Kesehatan  Hutan  di  Blok  Koleksi  Tumbuhan  dan/atau  Satwa  Tahura  Wan  Abdul Rachman Provinsi Lampung,” Jurnal Hutan Tropis, vol. 8, no. 3, pp. 244–347, Nov. 2020.
[8] Z. Nopriyanto, Ri. Andrian, R. Safei, and K. Muludi, “Implementasi Metode CNN Computer Vision Dalam Identifikasi Tipe Kerusakan Pohon Berbasis FHM,” InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 10, no. 1, pp. 15–22, 2022.
[9] F. J. Moreno-Barea, J. M. Jerez, and L. Franco, “Improving classification accuracy using data augmentation on small data sets,” Expert Syst Appl, vol. 161, p. 113696, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113696.
[10]  K. Ghosh, C. Bellinger, R. Corizzo, P. Branco, B. Krawczyk, and N. Japkowicz, “The class imbalance problem in deep learning,” Mach Learn, Dec. 2022, doi: 10.1007/s10994-022-06268-8.
[11]  V. Verma et al., “A Deep Learning-Based Intelligent Garbage Detection System Using an Unmanned Aerial Vehicle,” Symmetry (Basel), vol. 14, no. 5, p. 960, May 2022, doi: 10.3390/sym14050960.
[12]  S.  Shafi  and  A.  Assad,  “Exploring  the  Relationship  Between  Learning  Rate,  Batch  Size,  and  Epochs  in  Deep  Learning:  An Experimental Study,” 2023, pp. 201–209. doi: 10.1007/978-981-19-6525-8_16.
[13]  X.  Xing,  P.  Song,  K.  Zhang,  F.  Yang,  and  Y.  Dong,  “ZooME:  Efficient  Melanoma  Detection  Using  Zoom-in  Attention  and Metadata  Embedding  Deep  Neural  Network,”  in  2021  43rd  Annual  International  Conference  of  the  IEEE  Engineering  in Medicine & Biology Society (EMBC), IEEE, Nov. 2021, pp. 4041–4044. doi: 10.1109/EMBC46164.2021.9630452.
[14]  A. E. Maxwell, T. A. Warner, and L. A. Guillén, “Accuracy Assessment in Convolutional Neural Network-Based Deep Learning Remote Sensing Studies—Part 1: Literature Review,” Remote Sens (Basel), vol. 13, no. 13, 2021, doi: 10.3390/rs13132450.
[15]  R.  Ramadhan,  I.  Fibriani,  and  W.  Cahyadi,  “Penerapan  Microexpressions  Untuk  Mengenali  Hubungan  Kekerabatan Menggunakan Extreme Learning Machine,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 1, no. 2, pp. 162–169, Dec. 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i2.101.
[16]  S. Afaq and S. Rao, “Significance Of Epochs On Training A Neural Network,” International Journal of Scientific & Technology Research, vol. 9, pp. 485–488, 2020.
[17]  D. Chicco and G. Jurman, “The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation,” BMC Genomics, vol. 21, no. 1, p. 6, 2020, doi: 10.1186/s12864-019-6413-7.
[18]  M. Grandini, E. Bagli, and G. Visani, “Metrics for Multi-Class Classification: an Overview,” Aug. 2020.
[19]  H. Wang, T. Li, Z. Zhuang, T. Chen, H. Liang, and J. Sun, “Early Stopping for Deep Image Prior,” Dec. 2021.
[20]  A.  H.  A.  Zargari,  M.  AshrafiAmiri,  M.  Seo,  S.  M.  P.  Dinakarrao,  M.  E.  Fouda,  and  F.  Kurdahi,  “CAPTIVE:  Constrained Adversarial Perturbations to Thwart IC Reverse Engineering,” Oct. 2021.
[21]  Y. Feng, M. Gao, and Z. Zhang, “Web Service QoS Classification Based on Optimized Convolutional Neural Network,” in 2019 IEEE 14th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE), IEEE, Nov. 2019, pp. 584–590. doi: 10.1109/ISKE47853.2019.9170368.
[22]  C. Shiranthika, N. Premakumara, H.-L. Chiu, H. Samani, C. Shyalika, and C.-Y. Yang, “Human Activity Recognition Using CNN &amp; LSTM,” in 2020 5th International Conference on Information Technology Research (ICITR), IEEE, Dec. 2020, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICITR51448.2020.9310792.
[23]  J. N. Mogan, C. P. Lee, K. M. Lim, and K. S. Muthu, “VGG16-MLP: Gait Recognition with Fine-Tuned VGG-16 and Multilayer Perceptron,” Applied Sciences, vol. 12, no. 15, p. 7639, Jul. 2022, doi: 10.3390/app12157639.
[24]  A.  R.  Muhammad,  H.  P.  Utomo,  P.  Hidayatullah,  and  N.  Syakrani,  “Early  Stopping  Effectiveness  for  YOLOv4,”  Journal  of Information Systems Engineering and Business Intelligence, vol. 8, no. 1, pp. 11–20, Apr. 2022, doi: 10.20473/jisebi.8.1.11-20.