## Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Ekstraksi Ciri dan Convolutional Neural Network
Gusrifaris Yuda Alhafis 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 11850112172@students.uin-suska.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: jasril@uin-suska.ac.id Submitted 30-05-2022 ; Accepted 15-06-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Kasus  pengoplosan daging  sapi dan daging babi  masih  terjadi  hingga  saat  ini.  Meningkatnya  kebutuhan daging  sapi  menyebabkan banyak pedagang yang mencampur daging untuk meraih keuntungan lebih. Membedakan daging sapi dan daging babi dapat dilakukan dengan  penglihatan  dan  penciuman,  namun  masih  memiliki  kelemahan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Deep  Learning untuk klasifikasi  citra  dengan Convolutional  Neural  Network arsitektur EfficientNet-B0 .  Jumlah  data  sebanyak  3.000  citra  yang  terbagi menjadi 3 kelas, yaitu daging sapi, daging babi, dan daging oplosan. Penelitian ini menggunakan data citra asli dan data citra Contrast Limited  Adaptive  Histogram  Equalization .  Data  dibagi  dengan  rasio  data  latih  dan  data  uji  80:20.  Hasil  pengujian  model  dengan confusion matrix menunjukkan performa klasifikasi tertinggi dengan 95.17% accuracy , 92.72% precision , 95.5% recall , dan 94.09%
f1 score , pada data citra asli dengan penggunaan neuron pada dense pertama berjumlah 256, 32 batch size , 0.01 learning rate , dan Adam Optimizer .
Kata Kunci: CLAHE; CNN; Daging; Deep Learning; Klasifikasi

## Abstract
Cases of mixing beef and pork are still happening today. The increasing demand for beef causes many traders to mix meat to gain more profit. Distinguishing beef and pork can be done by sight and smell, but still has weaknesses. This study uses Deep Learning method for image classification with Convolutional Neural Network architecture EfficientNet-B0. The amount of data is 3,000 images which are divided into 3 classes, beef, pork, and mixed meat. This study uses original image data and image data of Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. The data is divided by the ratio of training data and test data of 80:20. The results of testing the model with the confusion matrix show the highest classification performance with 95.17% accuracy, 92.72% precision, 95.5% recall, and 94.09% f1 score, in the original image data with the use of neurons in the first dense amounting to 256, 32 batch size, 0.01 learning rate, and Adam's optimizer.
Keywords : CLAHE; Classification; CNN; Deep Learning; Meat

## 1. PENDAHULUAN
Konsumsi  makanan  yang  bergizi  dapat  menjaga  imunitas  tubuh.  Salah  satu  gizi  yang  harus  dipenuhi  adalah  protein. Daging sapi merupakan salah satu sumber protein yang cukup tinggi [1]. Pada Maret 2021 total kebutuhan daging sapi mencapai 52.156 ton. Data dari Badan Pusat Statistik kebutuhan daging di Indonesia sekitar 637.200 ton atau sekitar 2,36 kg per kapita per tahun [2].
Peningkatan kebutuhan daging sapi menyebabkan banyak pedagang yang melakukan pencampuran daging dengan tujuan  untuk  meraih  keuntungan  lebih.  Pada  tahun  2020  menjelang  hari  raya  Idul  Fitri  di  Tangerang  terjadi  kasus pengoplosan daging sapi [3] dan di Bandung terjadi kasus pengoplosan daging sapi dengan daging celeng yang sudah berjalan sejak tahun 2014 [4]. Dalam kasus pengoplosan tersebut adalah pengoplosan daging sapi dengan daging babi. Pengoplosan daging sapi dengan daging babi sangat merugikan pembeli, khususnya bagi yang beragama Islam. Di dalam Al-Qur’an tercantum firman Allah SWT tentang larangan memakan daging babi (QS. Al-Baqarah : 173, QS. Al-Maidah : 3, QS. Al-An’am : 145, QS. An-Nahl : 115). Diperlukan ketelitian dalam membeli daging sapi untuk menjauhi larangan memakan daging babi bagi yang beragama Islam.
Secara manual membedakan daging sapi dan daging babi dengan penglihatan dan penciuman memiliki banyak kelemahan.  Maka teknologi dibutuhkan untuk membantu membedakan daging sapi, daging babi, dan daging oplosan. Pemanfaatan pengolahan citra merupakan salah satu teknologi yang sudah digunakan untuk membedakan daging sapi dan daging babi.
Beberapa penelitian terkait pemanfaatan pengolahan citra untuk membedakan daging sapi dan daging babi telah dilakukan  diantaranya  melakukan  optimasi  menggunakan  ekstraksi  ciri  warna Hue  Saturation  Intensity (HSI)  dan ekstraksi  ciri  tekstur Histogram dengan  klasifikasi Neural  Network , Support  Vector  Machine (SVM),  dan K-Nearest Neighbor (k-NN) [5]. Begitu juga menggunakan metode Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) dan klasifikasi dengan Learning Vector Quantization (LVQ) 3 [1]. Selain itu, mengkombinasikan ekstraksi ciri berdasarkan ciri tekstur dan warna untuk klasifikasi daging sapi dan daging babi [6]. Serta klasifikasi citra daging menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dan ekstraksi ciri tekstur dengan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) [7].
Penelitian  terkait  lainnya  sebagai  landasan  pada  penelitian  ini  dilakukan  oleh  Usman  Sudibyo,  Desi  Purwanti Kusumaningrum, Eko Hari Rachmawanto, dan Christy Atika Sari [8]. Penelitian tersebut tentang klasifikasi citra daging sapi dan daging babi dengan melakukan optimasi algoritma LVQ berbasis GLCM dan Hue Saturation Value (HSV). Total data  yang  digunakan  pada  penelitian  tersebut  sebanyak  340  citra.  Penelitian  tersebut  mendapatkan  akurasi  tertinggi
76,25%. Untuk mendapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi, maka diperlukan metode baru dalam melakukan klasifikasi citra.
Dewasa ini dalam bidang Artificial Intelligence terdapat metode baru yaitu Deep Learning . Beberapa peneliti telah melakukan  penelitian  dalam  membandingkan Machine  Learning dan Deep  Learning .  Dari  hasil  penelitian  [9] menunjukkan bahwa metode Deep Learning lebih akurat dan lebih stabil dalam pengenalan citra. Hasil penelitian [10] yang dilakukan, Convolutional Neural Network (CNN) memiliki performa terbaik dengan akurasi 0.942, precision 0.943, recall 0.942, dan F1 Score 0.942 dibandingkan dengan SVM dan k-NN.
CNN  memiliki  beberapa  model  arsitektur.  Beberapa  model  tersebut  adalah LeNet , AlexNet , VGGNet , ResNet , EfficientNet dan  semua convolutional .  Pada  umumnya  arsitektur  terdiri  dari  tumpukan  beberapa convolutional  layer , pooling layer , dan fully connected layer .
Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan penelitian  menggunakan  peningkatan kualitas  citra  dari  segi  warna  dengan metode Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE)  dengan  CNN  arsitektur EfficientNet-B0 dan melakukan  kombinasi Hyper  Parameter  Optimazion dengan dense , batch  size , learning  rate ,  dan optimizer untuk klasifikasi citra daging sapi, daging babi, dan daging oplosan.
Tahun  2019  CNN  arsitektur EfficientNet-B0 berhasil  menjadi Top-1  Accuracy mengungguli ResNet-50 dan DenseNet-169 [11].  Untuk  meningkatkan  akurasi  dapat  dilakukan  kombinasi  peningkatan  kualitas  citra  dan  CNN. Pernyataan  ini  dibuktikan  dengan  penelitian  menggunakan  CLAHE  dan  CNN  dalam  klasifikasi  sidik  jari.  Penelitian tersebut  meningkatkan  performa  akurasi  sebesar  11,79%  [12].  Deteksi  dan  pemantauan  otomatis  Retinopati  Diabetik menggunakan CNN dan CLAHE juga meningkatkan AUC menjadi 0,932 [13].
Teorema no free lunch menunjukkan bahwa semua algoritma untuk setiap masalah pengoptimalan adalah sama yaitu tidak ada algoritma terbaik untuk setiap permasalahan dan tidak ada solusi yang menawarkan jalan pintas [14]. Salah satu langkah yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan algoritma adalah pengetahuan dari para ahli dalam memilih parameter yang tepat untuk digunakan dalam mengoptimalkan algoritma. Salah satu langkah yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja algoritma adalah dengan menggunakan Hyper Parameter Optimization [15].
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  mencari  akurasi  tertinggi  yang  dihasilkan  dengan  melakukan  beberapa eksperimen  serta  untuk  mengetahui  apakah  penggunaan  CLAHE  pada  data  citra  penelitian  ini  dapat  meningkatkan akurasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian untuk klasifikasi citra daging sapi, daging babi, dan daging oplosan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis mengumpulkan data citra daging sapi, daging babi, dan daging oplosan. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Pengumpulan data dilakukan dengan berbagai cara. Penulis mengunjungi pasar dupa, pasar loket, dan pasar bawah yang berlokasi di kota Pekanbaru, provinsi Riau. Gambar daging sapi, daging babi, dan daging oplosan diambil secara langsung menggunakan 4 kamera, yaitu kamera Canon EOS 700D dengan resolusi 18MP, handphone Realme 7 dengan resolusi 64MP, handphone Samsung A51 dengan resolusi 48MP, dan handphone Redmi Note 7 dengan resolusi 48MP. Proses pengambilan data citra dilakukan dengan jarak 10 sampai
15  cm  dan  dengan  kondisi  cahaya  pada  lingkungan  pasar. Selain  itu  penulis  juga  mengumpulkan  data  dari  penelitian terdahulu [1]. Data yang dikumpulkan sebanyak 3.000 citra yang terbagi menjadi 3 kelas, yaitu citra daging sapi, citra daging babi, dan citra daging oplosan.

## 2.2 Preprocessing
Setelah  data  dikumpulkan  maka  dilakukan  tahap preprocessing .  Tahap  ini  dilakukan  agar  memudahkan  untuk mendapatkan informasi pada citra. Preprocessing yang dilakukan adalah cropping dan resize . a. Cropping
Cropping bertujuan untuk menghapus noise pada sudut citra yang tidak mencerminkan pola dari label citra. Proses cropping dilakukan dengan menjalankan kodingan python untuk melakukan cropping pada citra.
b. Resize
Resize adalah proses mengubah ukuran citra. Pada penelitian ini ukuran citra diperkecil pada arah horizontal maupun vertikal menjadi 224 × 224 piksel. Proses ini bertujuan untuk memudahkan dan mempercepat proses perhitungan. Proses resize dilakukan dengan menjalankan kodingan python untuk melakukan resize pada citra. Berikut ini merupakan sampel data citra pada penelitian ini.

## Gambar 2. Citra Asli

## 2.3 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
Untuk peningkatan kualitas citra pada penelitian ini menggunakan CLAHE. CLAHE dipilih karena memiliki keunggulan dalam  meningkatkan  kontras  pada  citra.  CLAHE  adalah  metode  AHE  yang  telah  dikembangkan  untuk  peningkatan kontras  pada  citra.  CLAHE  memiliki  keunggulan  dalam  mengatasi  peningkatan  kontras  pada  AHE  dengan  cara memberikan nilai batas pada histogram . Nilai batas merupakan tinggi maksimum dari sebuah histogram [12]. Dengan menggunakan CLAHE citra asli dibagi menjadi sub-citra yang berukuran M × N. Setelah itu menghitung histogram dari setiap sub-citra. Setelah didapatnya histogram dari setiap sub-citra, maka dihitung nilai batas. Adapun rumus nilai batas sebagai berikut.
𝛽 = 𝑀 𝑁 (1 + 𝛼 100 (𝑆 𝑚𝑎𝑥 − 1)) (1)
Jumlah piksel pada sub-citra didistribusi pada masing-masing derajat keabuan. Histogram yang memiliki nilai di atas nilai batas dianggap sebagai excess pixel sehingga didistribusikan ke area bawah nilai batas, akibatnya histogram jadi merata. Berikut ini merupakan sampel data citra CLAHE pada penelitian ini.

## Gambar 3. Citra CLAHE

## 2.4 Deep Learning
Setelah dilakukan peningkatan kualitas citra dengan menggunakan CLAHE, selanjutnya data dibagi menjadi data latih, data validasi, dan data uji. Proses pembagian data latih dan data uji 80% : 20% dan pembagian data latih dan data validasi 80% : 20%.
Tabel 1. Pembagian Data Citra Kelas Jumlah data Training (80%) Testing (20%) Training (80%) Validation (20%) Testing (20%) Daging sapi 640 160 200 Daging babi 640 160 200 Daging oplosan 640 160 200
a. Convolutional Neural Network
Penerapan deep learning pada penelitian ini menggunakan metode CNN. Metode CNN memiliki keunggulan dalam melakukan  pengolahan  citra  gambar  ataupun  video.  Cara  CNN  bekerja  mirip  seperti  jaringan  syaraf  standar. Perbedaannya  adalah  setiap  unit  dalam  lapisan  CNN  adalah  dua  dimensi  atau  lebih  yang  dikonvolusi  dengan masukan dari lapisan itu. Maka ini sangat penting untuk kasus mempelajari pola dari media  masukan berdimensi tinggi seperti gambar atau video. Filter pada CNN menggabungkan konteks spasial yang memiliki bentuk serupa sebagai media masukan dan menggunakan berbagai parameter [16].
1. EfficientNet-B0
Model  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah EfficientNet-B0 . EfficientNet adalah  salah  satu arsitektur pada CNN yang didasarkan pada metode penskalaan yang sederhana dan efektif. Pada EfficientNet dilakukan  penggabungan  skala  lebar  yang  merujuk  jumlah channel pada  lapisan,  kedalaman  merujuk  pada jumlah lapisan CNN, dan resolusi merujuk pada resolusi gambar. EfficientNet dapat memberikan akurasi yang tinggi dan memperbaiki efektivitas model dengan cara mengoptimalkan parameter dan FLOPS [11]. Berikut ini adalah arsitektur EfficientNet-B0 pada penelitian ini.
Gambar 4. Arsitektur EfficientNet-B0

## 2.5 Hyper Parameter Optimization
Hyper parameter optimization adalah proses menentukan gabungan hyper parameter untuk mencapai akurasi maksimum [15].  Menentukan hyper  parameter dipengaruhi  oleh  beberapa  struktur.  Sebagai  contoh Tensorflow menyediakan beberapa  opsi  untuk  pengoptimalan  model  antara  lain  ada Gradient  Descent  Optimizer , Adam  Optimizer , RMSProp Optimizer , Adagrad Optimizer , Ftrl Optimizer , dan Momentum Optimizer . Penelitian ini akan menggunakan kombinasi hyper  parameter  optimization jumlah neuron pada dense , batch  size , learning  rate,  Adam  Optimizer ,  dan RMSProp Optimizer [14].

## 2.6 Evaluasi
Setelah  didapatkannya  hasil  eksperimen  dari  beberapa  skenario  pengujian,  maka  dilakukan  tahap  evaluasi.  Evaluasi merupakan tahapan mengukur performa dari suatu model yang telah dihasilkan. Dalam mengukur performa suatu model kurang  tepat  jika  hanya  melihat  dari  segi  akurasi.  Akurasi  bisa  saja  menyesatkan  dalam  kasus  dimana  terjadi ketidakseimbangan  kelas  yang  besar.  Model  klasifikasi  memprediksi  nilai  pada  kelas  terbanyak  sehingga  dapat memprediksi nilai yang salah, maka perlu matriks evaluasi lain yang dapat mengukur performa model klasifikasi yang dibuat.
a. Confusion Matrix
Tahap evaluasi pada penelitian ini menggunakan matriks klasifikasi yaitu confusion matrix . Confusion matrix adalah matriks  N  ×  N  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi,  dimana  N  adalah  jumlah  kelas  target. Confusion  matrix membandingkan nilai yang diprediksi dengan nilai yang sebenarnya. Ini memberikan gambaran tentang seberapa baik kinerja model klasifikasi [17]. Confusion matrix memiliki beberapa nilai penting untuk mengevaluasi model. Berikut adalah beberapa nilai tersebut.
1. Accuracy
Accuracy adalah probabilitas nilai kelas klasifikasi untuk diklasifikasikan dengan benar dengan semua nilai dari kelas itu.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)
2. Precision Precision merupakan rasio sampel dengan benar diklasifikasikan sebagai positif terhadap semua sampel yang diklasifikasikan sebagai positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
3. Recall Recall merupakan  sampel  yang  diklasifikasikan  benar  positif.  Digunakan  untuk  melihat  jumlah  data  yang diklasifikasikan dengan benar.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
4. F1 Score F1 score adalah perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan.
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses eksperimen pada penelitian ini dilakukan menggunakan Jupyter Notebook . Menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan library NumPy , Pandas , Matplotlib , Scikit-image , Tensorflow , dan Keras . Total eksperimen pada penelitian ini sebanyak 32 eksperimen. Berikut ini tabel eksperimen pada penelitian ini.
Tabel 2. Skenario Pengujian Yang Dilakukan No Jenis citra Dense Batch size Learning rate Optimizer 1 Asli 256 32 0.01 Adam 2 Asli 256 32 0.01 RMSprop 3 Asli 256 32 0.001 Adam 4 Asli 256 32 0.001 RMSprop 5 Asli 256 64 0.01 Adam 6 Asli 256 64 0.01 RMSprop 7 Asli 256 64 0.001 Adam 8 Asli 256 64 0.001 RMSprop 9 Asli 64 32 0.01 Adam 10 Asli 64 32 0.01 RMSprop 11 Asli 64 32 0.001 Adam 12 Asli 64 32 0.001 RMSprop 13 Asli 64 64 0.01 Adam 14 Asli 64 64 0.01 RMSprop 15 Asli 64 64 0.001 Adam 16 Asli 64 64 0.001 RMSprop 17 CLAHE 256 32 0.01 Adam 18 CLAHE 256 32 0.01 RMSprop 19 CLAHE 256 32 0.001 Adam 20 CLAHE 256 32 0.001 RMSprop 21 CLAHE 256 64 0.01 Adam 22 CLAHE 256 64 0.01 RMSprop 23 CLAHE 256 64 0.001 Adam 24 CLAHE 256 64 0.001 RMSprop 25 CLAHE 64 32 0.01 Adam 26 CLAHE 64 32 0.01 RMSprop 27 CLAHE 64 32 0.001 Adam 28 CLAHE 64 32 0.001 RMSprop 29 CLAHE 64 64 0.01 Adam 30 CLAHE 64 64 0.01 RMSprop 31 CLAHE 64 64 0.001 Adam 32 CLAHE 64 64 0.001 RMSprop
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa pada penelitian ini memiliki eksperimen sebanyak 32 eksperimen, dengan jenis citra  terbagi  menjadi  2  yaitu  citra  asli  dan  citra  CLAHE,  jumlah neuron pada dense pertama  berjumlah  256  dan  64, penggunaan batch size 32 dan 64, dengan learning rate 0.01 dan 0.001, serta optimizer Adam dan RMSprop.
Gambar 5 merupakan grafik model accuracy dan loss pelatihan data citra asli pada eksperimen pertama dengan kombinasi jenis citra asli, jumlah neuron pada dense pertama 256, batch size 32, learning rate 0.01, dan menggunakan optimizer Adam.
Gambar 6. Grafik model accuracy dan loss pelatihan data citra CLAHE
Gambar 6 merupakan grafik model accuracy dan loss pelatihan data citra CLAHE pada eksperimen ke-31 dengan kombinasi  jenis  citra  CLAHE,  jumlah neuron pada dense pertama  64, batch  size 64, learning  rate 0.001,  dan menggunakan optimizer Adam.
Gambar 7. Confusion matrix citra asli
Gambar 7 merupakan Confusion Matrix pada eksperimen pertama yaitu pada data citra asli yang memiliki 95.17% accuracy , 92.72% precision , 95.5% recall , dan 94.09% f1 score .
Gambar  7  merupakan Confusion  Matrix pada  eksperimen  ke-31  yaitu  pada  data  citra  CLAHE  yang  memiliki 94.83% accuracy , 94.87% precision , 92.5% recall , dan 93.67% f1 score . Berikut ini adalah tabel hasil pengujian pada penelitian ini.
Tabel 3. Hasil pengujian citra asli dan citra CLAHE dengan berbagai parameter No Jenis citra Dense Batch size Learning rate Optimizer Accuracy  Precision  Recall F1 Score 1 Asli 256 32 0.01 Adam 95.17% 92.72% 95.5%  94.09% 2 Asli 256 32 0.01 RMSprop 95.17% 94.39% 92.5%  93.43% 3 Asli 256 32 0.001 Adam 94.67% 91.26% 94% 92.61% 4 Asli 256 32 0.001 RMSprop 95.17% 93.03% 93.5%  93.26% 5 Asli 256 64 0.01 Adam 94.33% 92.12% 93.5%  92.80% 6 Asli 256 64 0.01 RMSprop 95% 92.93% 92% 92.46% 7 Asli 256 64 0.001 Adam 94.83% 93.03% 93.5%  93.26% 8 Asli 256 64 0.001 RMSprop 94.17% 92.89% 91.5%  92.19% 9 Asli 64 32 0.01 Adam 93.67% 92.46% 92% 92.23% 10 Asli 64 32 0.01 RMSprop 93.83% 91.26% 94% 92.61% 11 Asli 64 32 0.001 Adam 93.33% 91.54% 92% 91.77% 12 Asli 64 32 0.001 RMSprop 94.33% 92.08% 93% 92.54% 13 Asli 64 64 0.01 Adam 92.17% 88.04% 92% 89.98% 14 Asli 64 64 0.01 RMSprop 94.67% 91.75% 94.5% 93.1% 15 Asli 64 64 0.001 Adam 94.5% 92.57% 93.5%  93.03% 16 Asli 64 64 0.001 RMSprop 94.5% 92.19% 94.5%  93.33% 17 CLAHE 256 32 0.01 Adam 94.17% 92.46% 92% 92.23% 18 CLAHE 256 32 0.01 RMSprop 93.5% 91.62% 93% 92.3% 19 CLAHE 256 32 0.001 Adam 93.17% 92.31% 90% 91.14% 20 CLAHE 256 32 0.001 RMSprop 94.67% 93.91% 92.5% 93.2% 21 CLAHE 256 64 0.01 Adam 93.33% 91.09% 92% 91.54% 22 CLAHE 256 64 0.01 RMSprop 94.5% 95.72% 89.5% 92.5% 23 CLAHE 256 64 0.001 Adam 93.5% 92.5% 92.5% 92.5% 24 CLAHE 256 64 0.001 RMSprop 93.5% 93.37% 91.5%  92.42% 25 CLAHE 64 32 0.01 Adam 91.67% 88.72% 90.5% 89.6% 26 CLAHE 64 32 0.01 RMSprop 94.67% 94.39% 92.5%  93.43% 27 CLAHE 64 32 0.001 Adam 93.17% 92.78% 90% 91.37% 28 CLAHE 64 32 0.001 RMSprop 92.5% 90.91% 90% 90.45% 29 CLAHE 64 64 0.01 Adam 93.33% 90.64% 92% 91.31% 30 CLAHE 64 64 0.01 RMSprop 94.17% 90% 94.5%  92.19% 31 CLAHE 64 64 0.001 Adam 94.83% 94.87% 92.5%  93.67% 32 CLAHE 64 64 0.001 RMSprop 93.33% 92.38% 91% 91.68%
Berdasarkan hasil pengujian yang dapat dilihat pada Tabel 3, pada citra asli akurasi tertinggi terdapat pada eksperimen pertama dengan jumlah neuron pada dense pertama berjumlah 256, 32 batch size , 0.01 learning rate , dan Adam Optimizer dengan 95.17% accuracy , 92.72% precision , 95.5% recall , dan 94.09% f1 score . Sedangkan pada citra CLAHE akurasi tertinggi terdapat pada eksperimen ke-31 dengan jumlah neuron pada dense pertama berjumlah 64, 64 batch size , 0.001 learning rate , dan Adam Optimizer dengan 94.83% accuracy , 94.87% precision , 92.5% recall , dan 93.67% f1 score .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian klasifikasi citra daging sapi, daging babi, dan daging oplosan ini menggunakan CNN arsitektur EfficientNet- B0 dengan data citra asli dan citra CLAHE. Pembagian data citra dengan rasio data latih dan data uji 80:20. Model diuji dan dibandingkan berdasarkan hasil accuracy , precision , recall , dan f1 score pada data uji citra asli dan citra CLAHE. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  data  citra  asli  memiliki  akurasi tertinggi  dengan  skenario neuron pada dense pertama  berjumlah  256,  32 batch  size ,  0.01 learning  rate ,  dan Adam Optimizer menghasilkan 95.17% accuracy , 92.72% precision , 95.5% recall , dan 94.09% f1 score . Penggunaan CLAHE pada penelitian ini tidak dapat meningkatkan akurasi. Untuk penelitian selanjutnya, direkomendasikan menggunakan data citra dalam jumlah besar, dengan kualitas citra yang sangat baik, dan penggunaan metode augmentasi, agar sistem dapat mengenali citra dengan lebih baik. Jika data citra asli berbasis RGB, tidak direkomendasikan penggunaan CLAHE.

## REFERENCES
[1] 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, pp. 60–65, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5024.
[2] D.  A.  Putra,  “Kebutuhan  Daging  Sapi  Terus  Meningkat  hingga  Mei  2021,  Stok  Aman?,” Liputan6 ,  2021. https://www.liputan6.com/bisnis/read/4518449/kebutuhan-daging-sapi-terus-meningkat-hingga-mei-2021-stok-aman  (accessed Oct. 28, 2021).
[3] I. Maulidya, “Polisi Tangkap Pengoplos Daging Sapi di Tangerang,” Okezone , 2020.
https://megapolitan.okezone.com/read/2020/05/18/338/2215991/polisi-tangkap-pengoplos-daging-sapi-di-tangerang  (accessed Oct. 28, 2021).
[4] W.  Pradana,  “Terbongkarnya  Aksi  Licik  Pasutri  di  Bandung  Pengoplos  Daging  Celeng,” detikNews ,  2020. https://news.detik.com/berita-jawa-barat/d-5075084/terbongkarnya-aksi-licik-pasutri-di-bandung-pengoplos-daging-celeng/1 (accessed Oct. 28, 2021).
[5] J.  Chairunnisa et  al. , “Pork and Beef Features Extractions,” in 2018  International Seminar  on Application  for  Technology  of Information and Communication (iSemantic) , 2018, pp. 295–298, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549765.
[6] A. M. Priyatno, F. M. Putra, P. Cholidhazia, and L. Ningsih, “Combination of Extraction Features Based on Texture and Colour Feature  for  Beef  and  Pork  Classification,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1563,  no.  1,  pp.  1–7,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1563/1/012007.
[7] I. Chairul, E. W. Hidayat, and N. I. Kurniati, “Klasifikasi Citra Daging Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan dan Ekstraksi Ciri Tekstur Dengan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[8] U. Sudibyo, D. P. Kusumaningrum, E. H. Rachmawanto, and C. A. Sari, “Optimasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Dalam Pengklasifikasian Citra Daging Sapi dan Daging Babi Berbasis GLCM dan HSV,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1943.
[9] Y. Lai, “A Comparison of Traditional Machine Learning and Deep Learning in Image Recognition,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1314, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1314/1/012148.
[10]  M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan CNN Untuk Klasifikasi Citra Cuaca,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[11]  M.  Tan  and  Q.  V.  Le,  “EfficientNet:  Rethinking  Model  Scaling  for  Convolutional  Neural  Networks,”  in 36th  International Conference on Machine Learning, ICML 2019 , 2019, pp. 10691–10700.
[12]  N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020.
[13]  A. M. Pour, H. Seyedarabi, S. H. A. Jahromi, and A. Javadzadeh, “Automatic Detection and Monitoring of Diabetic Retinopathy Using Efficient Convolutional Neural Networks and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,” IEEE Access , vol. 8, pp. 136668–136673, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3005044.
[14]  T.  Yu  and  H.  Zhu,  “Hyper-Parameter  Optimization:  A  Review  of  Algorithms  and  Applications,”  pp.  1–56,  2020,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2003.05689.
[15]  J. Wu, X. Y. Chen, H. Zhang, L. D. Xiong, H. Lei, and S. H. Deng, “Hyperparameter Optimization for Machine Learning Models Based  on  Bayesian  Optimization,” J.  Electron.  Sci.  Technol. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  26–40,  2019,  doi:  10.11989/JEST.1674- 862X.80904120.
[16]  S. Khan, H. Rahmani, S. A. A. Shah, and M. Bennamoun, A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision , vol. 8, no. 1. Morgan & Claypool, 2018.
[17]  Salsabila, A. Fitrianto, and B. Sartono, “Image Classification Modelling of Beef and Pork Using Convolutional Neural Network,” Int. J. Sci. Basic Appl. Res. , vol. 57, no. 2, pp. 26–38, 2021, [Online]. Available: http://gssrr.org/index.php?journal=JournalOfBasicAndApplied.