## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274

## Analisis Perbandingan Optimizer pada Pelatihan Model Convolutional Neural Network untuk Kasus Klasifikasi Hewan Primata
Sinta Solihat, Suprih Widodo, Dian Permata Sari *
Pendidikan Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Indonesia, Purwakarta, Indonesia Email: 1 sintasolihat@upi.edu, 2 supri@upi.edu, 3,* dianpermatasari@upi.edu Email Penulis Korespondensi: dianpermatasari@upi.edu
Abstrak −Klasifikasi  merupakan  suatu  cara  untuk  mengelompokan  hal  tertentu  contohnya  hewan  primata  berdasarkan persamaan serta perbedaan yang ada pada hewan. Klasifikasi ini ditujukan untuk mengidentifikasi persamaan atau ciri-ciri yang ada  pada  hewan  tersebut.  Image  classification  adalah proses pengelompokan  suatu  objek  berupa  gambar  ke  dalam  kategori tertentu  menggunakan  algoritma  CNN,  akan  tetapi  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  belum  memuaskan.  Maka  daripada  itu, tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan optimizer yang tepat untuk digunakan pada model CNN. Pada penelitian ini data yang dikumpulkan dengan menggunakan metode web scrapping dan sumber data merupakan dari google image, sehingga total jumlah data yang diperoleh adalah 1631 gambar. Framework untuk menyelesaikan penelitian ini adalah AI Project Cycle yaitu di antaranya adalah problem scoping, data acquisition, data exploration, modelling, dan evaluation. Berdasarkan hasil penelitian optimizer  yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  merupakan  Adadelta  dengan  nilai  akurasi  75%.  Maka  dari  itu  Adadelta merupakan optimizer yang tepat untuk digunakan pada model algoritma CNN untuk klasifikasi primata.
Kata Kunci : Adadelta; CNN; Hewan Primata; Klasifikasi Gambar; Optimizer
Abstract −Classification is a way to group certain things, for example primate animals, based on the similarities and differences that exist in animals. This classification intends to identify similarities or characteristics in these animals. Image classification is the process of grouping an object in the form of an image into certain categories using the CNN algorithm, but the resulting accuracy level is not satisfactory. Therefore, this research aims to produce the right optimizer to be used in the CNN model. In this study, the data was collected using the web scrapping method, and the data source is Google Images, so the total amount of data obtained is 1631 images. The framework for completing this research is the AI Project Cycle, which includes problem scoping, data acquisition, data exploration,  modelling, and evaluation. Based on the research results, the optimizer  with the highest accuracy value is Adadelta, which has an accuracy value of 75%. Therefore, Adadelta is the right optimizer for primate classification in the CNN algorithm model.
Keywords : Adadelta; CNN; Image Classification; Optimizer; Primate Animals

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia, sebagai sebuah negara kepulauan dengan keanekaragaman hayati yang sangat tinggi, memiliki tingkat keanekaragaman satwa yang luar biasa, terutama dalam hal primata. Keragaman ini mencerminkan kekayaan alam Indonesia dan penting  untuk  dijaga dan dilestarikan. Dalam budaya Indonesia, primata  dihargai dan dilindungi sebagai bagian dari warisan alam bangsa. Perlindungan primata ini sangat penting karena beberapa spesies primata hanya dapat ditemui di wilayah-wilayah tertentu di Indonesia, seperti di berbagai taman nasional yang tersebar di seluruh negeri. Ini menunjukkan betapa pentingnya konservasi dan perlindungan habitat alami primata. Selain itu, perlindungan ini juga membantu mempertahankan dan melestarikan populasi primata yang ada, sehingga generasi mendatang juga dapat mengapresiasi kekayaan alam ini.
Secara  khusus,  terdapat  62  spesies  primata  yang  tercatat  ada  di  Indonesia.  Ini  mencakup  6  spesies  dari famili  Lorisidae,  13  spesies  dari  famili  Tarsidae,  31  spesies  dari  famili  Cercopithecidae,  9  spesies  dari  famili Hylobatidae, dan 2 spesies dari famili Homidae. Dari semua spesies primata ini, yang mendominasi adalah dari famili Cercopithecidae. Kekayaan dan keragaman spesies ini menunjukkan betapa pentingnya upaya konservasi dan perlindungan habitat alami primata. Selain itu, di Indonesia juga terdapat berbagai spesies primata yang dapat ditemukan di beberapa wilayah di Indonesia [1]. Misalnya, di Taman Hutan Raya Pocut Meurah Intan di Aceh, peneliti menemukan lima spesies primata yaitu Macaca fascicularis (Monyet ekor panjang), Macaca nemestrina (beruk), Trachypitheus cristatus (lutung kelabu), Hylobates lar (Owa sumatera), dan Symphalangus syndactylus (Siamang).  Penemuan-penemuan  ini  menunjukkan  betapa  kaya  dan  uniknya  fauna  di  Indonesia,  dan  betapa pentingnya upaya kita semua untuk membantu melindungi dan melestarikan mereka untuk generasi mendatang [2]. Sementara itu, di Kawasan Taman Nasional Danau Sentarum Kabupaten Kapuas, tiga spesies primata berhasil ditemukan, yaitu Pongo pygmeus (Orangutan), Nasalis larvatus (Bekantan), dan Macaca fascicularis (Monyet ekor panjang). Keberagaman spesies ini menegaskan bahwa Indonesia memiliki keanekaragaman satwa yang luar biasa beragam  [3].  Keberagaman  ini  perlu  kita  lestarikan  dengan  memperkenalkan  pada  anak-anak  mengenai  satwa- satwa yang harus dilindungi. Sebagai upaya untuk memperkenalkan jenis-jenis primata kepada masyarakat, maka diperlukan sebuah teknologi untuk mengenali bentuk serta ciri-ciri dari jenis primata tersebut. Urgensi tersebut menjadi dasar dari penelitian  ini, karena tanpa  menggunakan teknologi, anak-anak akan sulit untuk  memahami langsung ciri-ciri dari jenis hewan primata.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
Dalam era teknologi  yang  semakin  maju ini, perkembangan teknologi telah  menjadi faktor kunci dalam berbagai  upaya  dan  inisiatif.  Salah  satu  teknologi  paling  signifikan  yang  telah  muncul  dalam  beberapa  tahun terakhir  adalah  kecerdasan  buatan  [4].  Teknologi  ini  memungkinkan  komputer  dan  mesin  untuk  melakukan prediksi yang akurat dan mendalam terhadap berbagai objek. Pada penelitian sebelumnya, penggunaan kecerdasan buatan telah dilakukan terutama dalam permasalahan pengenalan hewan-hewan [5]. Akan tetapi, pada penelitian tersebut hanya berfokus pada satu spesies hewan saja. Maka dapat dikatakan penelitian saat ini dikategorikan baru karena menggunakan data hewan primata dari beberapa spesies. Penerapan kecerdasan buatan tidak jauh dengan kalimat model AI, dimana pada penelitian ini, model tersebut dibuat dengan menggunakan arsitektur deep learning [6].
Deep learning adalah model komputasi yang dirancang untuk meniru cara otak manusia memahami dan memproses informasi. Ini memungkinkan mesin untuk secara implisit menangkap struktur dan pola dalam data yang  diproses  [5].  Dengan  kemampuan  ini,  deep  learning  telah  menjadi  alat  penting  dalam  berbagai  aplikasi, termasuk analisis data, pemrosesan gambar, pengenalan ucapan, dan deteksi objek. Ada banyak algoritma  deep learning yang telah dikembangkan dan diterapkan dalam berbagai bidang. Beberapa contoh termasuk Deep neural networks (DNN), Deep Blotzman machines (DBM), dan Recurrent Neural Networks (RNN). Ada juga deep auto encorder,  yang  merupakan  algoritma  yang  dirancang  untuk  belajar  representasi  data  yang  berguna  dan  efisien. Selain itu, ada tiga model mendasar dalam metode deep learning yang telah menjadi standar dalam industri. Ini termasuk  Deep  Belief  Networks  (DBN),  Convolutional  Neural  Networks  (CNN),  dan  Stacked  Auto  Encorder (SAE)  [7].  Masing-masing  model  ini  memiliki  aplikasi  dan  kegunaan  yang  unik,  dan  mereka  telah  membantu mendorong kemajuan dalam teknologi deep learning.
Penerapan teknologi deep learning ini sangat beragam dan tidak terbatas pada satu bidang saja. Misalnya, dalam bidang konservasi, teknologi ini dapat digunakan untuk membantu dalam pengenalan dan klasifikasi spesies hewan,  seperti  primata  [8].  Teknologi  deep  learning  dapat  membantu  dalam  upaya  ini  dengan  memungkinkan pengenalan  otomatis  spesies  primata  berdasarkan  gambar  atau  video.  Ini  dapat  membantu  peneliti  dan konservasionis lebih efisien dalam mengidentifikasi dan melacak populasi primata, serta memahami perilaku dan kebiasaan mereka, lalu hal-hal tersebut bisa dikumpulkan informasinya dan diberikan kepada anak-anak dengan media yang menarik. Maka daripada itu, perlu adanya model deep learning dalam mempelajari karakteristik dari hewan primata. Salah satu contoh penerapan deep learning dalam konservasi adalah penggunaan  Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengenalan spesies primata [9].
Sebagai  salah  satu  model  mendasar  dalam  metode  deep  learning,  CNN  telah  terbukti  efektif  dalam mengenali  dan  mengklasifikasikan  gambar.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  model  CNN  untuk pengenalan tiga jenis primata yang ada di Indonesia  yaitu  Orangutan, Siamang, dan Simpanse. Pada penelitian sebelumnya, alogirtma CNN telah diimplementasikan. Akan tetapi, tingkat akurasi yang didapatkan masih sangat kecil [10], [11]. Hal tersebut dapat mengkhawatirkan jika nantinya  model  yang telah dibuat akan  memprediksi data dengan salah. Maka daripada itu, perlu adanya optimisasi pada model yang dibuat. Optimisasi juga merupakan aspek penting dalam penggunaan deep learning. Pada arsitektur CNN sangat banyak sekali parameter-parameter yang  digunakan,  akan  tetapi  hal  yang  sangat  perlu  diperhatikan  adalah  parameter  optimizer  karena  parameter tersebut berperan sebagai pengoptimal model supaya model yang dibuat kokoh dalam memprediksi sebuah data [12]. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan lima optimizer yaitu Adadelta, SDG, Adam, Nadam, dan RMS Prop [13].
Pada  penelitian  sebelumnya  optimizer  Adam  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi,  sedangkan  SGD  memiliki nilai akurasi yang paling rendah. Ini menunjukkan bahwa pemilihan  optimizer yang tepat sangat penting dalam meningkatkan  efektivitas  dan  akurasi  model  deep  learning[14].  Sejalan  dengan  itu,  deep  learning  juga  terus berkembang dan berinovasi. Banyak penelitian dan pengembangan sedang dilakukan untuk menciptakan algoritma dan model baru yang lebih efisien dan akurat. Dengan kemajuan ini, kita dapat berharap bahwa teknologi deep learning  akan  terus  berperan  penting  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  konservasi  dan  perlindungan keanekaragaman hayati.
Beberapa penelitian sebelumnya juga menjadi dasar-dasar untuk melakukan penelitian ini. Penelitian yang berhubungan  dengan  pengembangan  algoritma  CNN  sangat  penting  untuk  dilakukan  terutama  dalam  hal klasifikasi  hewan  yang  memiliki  banyak  sekali  spesies-spesies.  Penelitian  yang  dilakukan  Gramandha  Wega Intyanto dengan judul “Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning: CNN (Convolution Neural Network)” berhasil mengimplementasikan algoritma CNN untuk mengklasifikasi gambar dengan baik [11]. Lalu, penelitian yang dilakukan oleh Yangling Ma dan Yixin Luo dengan judul “Bone fracture detection through the two-stage  system  of  Crack-Sensitive  Convolutional  Neural  Network”  berhasil  juga  mengimplementasikan algoritma CNN. Akan tetapi, dari kedua penelitian tersebut akurasi yang didapatkan masih kecil pada rentan 20% hingga 50% saja. Maka daripada itu, hasil penelitian tersebut menjadi alasan kenapa perlu adanya pengembangan pada  model  CNN  terhadap  data  yang  baru  salah  satunya  adalah  hewan  primata.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga mengambil  dasar  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Amien  Aziz  dan  kawan  kawan  dengan  judul “Klasifikasi 10 Spesies Monyet  Berdasarkan Citra Menggunakan Convolutional  Neural  Network”  menyatakan bahwa algoritma CNN mampu untuk memprediksi 10 spesies monyet [24]. Maka daripada itu, pada penelitian ini mencoba untuk mengembangkan dengan dataset yang baru. Selain data yang digunakan pada penelitian ini baru, peneliti juga memfokuskan pada akurasi dari model yang dibuat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
Maka,  pada  penelitian  penulis  menggunakan  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk pengenalan tiga jenis primata yang ada di Indonesia yaitu Orangutan, Siamang, dan Simpanse. Ini sangat berkaitan dengan fungsi optimizer yang digunakan pada model ini serta menggunakan lima optimizer yaitu Adadelta, SDG, Adam,  Nadam,  dan  RMS  Prop  untuk  dibandingkan  optimizer  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  [12]. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan di Taman Hutan Raya Pocut Meurah Intan di Aceh ditemukan 5 spesies primata yaitu Macaca fascicularis (Monyet ekor panjang),  Macaca nemestrina (beruk), Trachypitheus cristatus  (lutung  kelabu),  Hylobates  lar  (Owa  sumatera),  Symphalangus  syndactylu  [15].  Sedangkan  pada penelitian yang dilakukan di Kawasan Taman Nasional Danau Sentarum Kabupaten Kapuas ditemukan 3 spesies primata  yaitu  Pongo  pygmeus  (Orangutan),  Nasalis  larvatus  (Bekantan),  Macaca  fascicularis  (Monyet  ekor panjang).  Harapannya,  dari  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  model  kecerdasan  buatan  yang  dapat mengklasifikasi hewan-hewan primata secara akurat. Beberapa hal akan dijelaskan pada bab selanjutnya, dimana pada bab 2 menjelaskan secara detail metode penelitian, pada bab 3 menjelaskan hasil dari penelitian ini, lalu pada bab terakhir adalah kesimpulan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan pustaka

## 2.1.1 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan sebuah algoritma dalam deep learning yang dirancang untuk mengolah data dalam citra dua dimensi, seperti gambar atau suara [16]. CNN biasanya sering digunakan untuk mengenali  sebuah  benda  atau  pemandangan  serta  melakukan  deteksi  terhadap  sebuah  gambar  dan  melakukan segmentasi objek. CNN terdiri dari tiga pokok arsitektur diantaranya,  local receptive fields, Shared weight, dan spatial subsampling. CNN menggunakan pendekatan yang berbeda dari Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  tradisional, dengan  memanfaatkan  operasi  konvolusi  untuk  mengekstraksi  fitur  pada  data  citra.  Fitur-fitur  ini  kemudian digunakan untuk mempelajari pola-pola yang ada dalam citra dan menghasilkan keluaran yang lebih baik dalam hal pengenalan objek atau klasifikasi gambar. Metode optimasi, seperti  backpropagation dan Gradient Descent, juga digunakan dalam CNN untuk memperbaiki dan mengoptimalkan performa jaringan [17].

## 2.1.2 Optimizer
Pada  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  terdapat  beberapa  metode  optimasi  yang  sering  digunakan  untuk melakukan pelatihan terhadap JST [18]. Metode-metode ini digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi dari program yang menggunakan JST. Salah satu metode yang sering digunakan adalah  backpropagation, yang memungkinkan JST untuk belajar dari kesalahan dan mengoptimalkan nilai keluaran yang dihasilkan [19]. Selain itu, terdapat juga metode-metode lain seperti Gradient Descent yang membantu dalam mencapai nilai akurasi yang lebih  tinggi.  Dengan  menggunakan  metode-metode  optimasi  ini,  program  yang  menggunakan  CNN  dapat memberikan  hasil  dengan  nilai  keluaran  terbaik  dan  akurasi  yang  tinggi  [20].  Metode  ini  digunakan  untuk mencapai konvergensi yang lebih cepat dan nilai akurasi yang lebih tinggi. Dengan menggunakan metode optimasi yang tepat, program yang menggunakan CNN dapat memberikan hasil dengan nilai keluaran terbaik dan akurasi yang optimal. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa metode optimasi merupakan komponen penting dalam pelatihan  CNN. Dengan  menggunakan  metode optimasi  yang  sesuai, program dapat  mencapai hasil  yang lebih baik dalam hal akurasi dan kinerja.

## 2.1.3 Primata
Primata merupakan salah satu hewan mamalia yang terkelompok dalam ordo Primata. Primata adalah kelompok hewan yang memiliki beberapa ciri-ciri umum yang membedakannya dari hewan-hewan lain. Beberapa ciri-ciri tersebut  antara  lain  adalah  adanya  perbedaan  arah  ibu  jari  dengan  jari-jari  lainnya,  jari  kuku  yang  berukuran pendek, serta jari-jari yang panjang  menutup ke dalam[21]. Selain itu, primata juga  memiliki bentuk gigi  yang serupa dan rancangan tubuh yang cenderung lebih sederhana. Salah satu ciri khas dari primata adalah pandangan mata yang fokus ke depan, yang memungkinkan mereka untuk melihat dengan jelas objek di depan mereka. Ordo primata  terbagi  menjadi  dua  subordo,  yaitu  infraordo  dan  pavorodo  (Maulana,  2022).  Ini  menunjukkan  bahwa primata memiliki keragaman yang luas dalam klasifikasinya dan memiliki peran yang penting dalam ekosistem. Primata merupakan salah satu hewan mamalia yang terkelompok dalam ordo Primata. Primata adalah kelompok hewan yang memiliki beberapa ciri-ciri umum yang membedakannya dari hewan-hewan lain. Beberapa ciri-ciri tersebut  antara  lain  adalah  adanya  perbedaan  arah  ibu  jari  dengan  jari-jari  lainnya,  jari  kuku  yang  berukuran pendek, serta jari-jari yang panjang menutup ke dalam. Selain itu, primata juga memiliki bentuk gigi yang serupa dan rancangan tubuh yang cenderung lebih sederhana. Salah satu ciri khas dari primata adalah pandangan mata yang  fokus  ke  depan,  yang  memungkinkan  mereka  untuk  melihat  dengan  jelas  objek  di  depan  mereka.  Ordo primata terbagi  menjadi dua subordo, yaitu infraordo dan pavorodo. Ini menunjukkan bahwa primata  memiliki keragaman yang luas dalam klasifikasinya dan memiliki peran yang penting dalam ekosistem.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan Framework AI Project Cycle yang terdiri dari 6 tahapan akan tetapi hanya 5 tahapan saja yang wajib dilakukan. Berikut adalah tahapan-tahapan dari AI Project Cycle [22].
Gambar 1. Siklus Projek AI.
Berikut adalah penjelasan secara rinci dari gambar di atas.

## 2.2.1 Problem Scoping
Problem scoping merupakan sebuah proses awal dari  AI Project Cycle yang sangat penting. Hal ini melibatkan penentuan  lingkup  permasalahan  yang  akan  dibahas.  Untuk  menemukan  akar  permasalahan,  tahap  ini menggunakan 4Ws, yaitu Who, Where, What, dan Why [23]. Dalam penelitian ini, kami menggunakan 1631 data berupa gambar sebagai sampel. Data tersebut berhasil kami dapatkan melalui teknik web scraping menggunakan google  image.  Dalam  dataset  ini,  terdapat  592  data  orang  utan,  568  data  Siamang,  dan  471  data  simpanse. Selanjutnya, kami melakukan pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data  training dan data validasi. Dalam data training,  kami  menggunakan 70  gambar per hewan, sehingga totalnya adalah 70 data Orang  utan, 70 data Siamang,  dan  70  data  Simpanse.  Sedangkan  dalam  data  validasi,  kami  menggunakan  20  gambar  per  hewan, sehingga  totalnya  adalah  20  data  Orang  utan,  20  data  Siamang,  dan  20  data  Simpanse.  Dengan  menggunakan jumlah data yang cukup, kami berharap hasil penelitian ini dapat mencerminkan keberagaman dan representasi dengan baik.

## 2.2.2 Data Acquisition
Data Acquisition adalah proses yang dilakukan setelah identifikasi sebuah permasalahan dan solusinya. Proses ini sangat  penting  dalam  setiap  penelitian  atau  analisis  data,  karena  kualitas  data  yang  digunakan  akan  sangat mempengaruhi  hasil  dari  penelitian  atau  analisis  tersebut.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  dari berbagai sumber yang relevan dengan permasalahan yang dihadapi. Ada banyak cara untuk mengumpulkan data, salah  satunya  adalah  melalui  web  scrapping.  Selanjutnya,  data  yang  telah  terkumpul  akan  divalidasi  untuk memastikan bahwa data tersebut akurat, relevan, dan dapat diandalkan. Dalam konteks ini, proses data acquisition dilakukan dengan melakukan web scrapping pada google image guna menghasilkan data yang dibutuhkan yang berupa  gambar-gambar  primata.  Data  ini  nantinya  akan  digunakan  dalam  analisis  yang  lebih  lanjut  untuk memecahkan permasalahan yang ada. Setelah data berhasil dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah melakukan pra-pemrosesan data.
Pra-pemrosesan  data  adalah  suatu  tahapan  penting  dalam  setiap  penelitian  atau  proyek  yang  melibatkan penggunaan data. Tahap ini melibatkan berbagai proses seperti pembersihan data, transformasi data, dan ekstraksi fitur. Pembersihan data melibatkan identifikasi dan penanganan data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten. Transformasi data dapat melibatkan normalisasi data, mengubah format data, dan lainnya. Sedangkan ekstraksi fitur adalah proses mengidentifikasi dan menggabungkan berbagai atribut atau fitur dari data yang bisa digunakan untuk model analisis atau prediksi. Dalam konteks penelitian ini, pra-pemrosesan data mungkin melibatkan proses seperti pengubahan ukuran gambar, normalisasi warna, dan ekstraksi fitur penting dari gambar-gambar primata yang telah dikumpulkan. Setelah pra-pemrosesan data selesai, langkah selanjutnya adalah membangun dan melatih model.

## 2.2.3 Data Exploration
Pada  tahap  ini,  kita  melanjutkan  langkah  sebelumnya  dengan  melakukan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terhadap karakteristik data yang telah didapatkan. Hal ini penting untuk memastikan bahwa ukuran gambar telah disesuaikan  secara  optimal  dengan  keseluruhan  konten.  Selain  itu,  kita  juga  dapat  melibatkan  metode  analisis tambahan untuk menggali wawasan baru dari data yang ada. Langkah ini merupakan bagian penting dalam proses pengolahan data yang efektif dan efisien. Dalam penelitian ini, peneliti melakukan penyesuaian ukuran gambar secara keseluruhan agar mudah dibaca atau dideteksi oleh sistem yang akan dibuat. Ukuran gambar disesuaikan menjadi 150x150 piksel. Selain itu, juga dilakukan pemrosesan data lainnya seperti rotasi, pembalikan horizontal, dan  peningkatan  ukuran  gambar.  Dalam  tahap  ini,  ditemukan  bahwa  terdapat  328  data  dengan  3  kelas  yang memiliki  gambar  yang  sesuai.  Langkah  ini  memastikan  bahwa  data  telah  siap  untuk  digunakan  dalam  tahap

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
selanjutnya, yakni pembuatan model AI. Dengan melakukan pemahaman yang mendalam terhadap karakteristik data  dan  melakukan  penyesuaian  ukuran  gambar,  kita  dapat  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  telah  optimal  dan  siap  untuk  digunakan  dalam  pembuatan  model  CNN.  Langkah  ini  merupakan langkah penting dalam memastikan bahwa model yang akan dibuat dapat mengenali dan mengklasifikasikan jenis- jenis primata dengan akurasi yang tinggi.

## 2.2.4 Modelling
Pada tahap ini, dilakukan pengembangan model yang mencakup pemilihan algoritma yang akan digunakan. Dalam pengembangan model ini, pemilihan algoritma CNN dengan model ResNet sangat penting untuk mencapai hasil yang  diinginkan.  Algoritma  ini  telah  terbukti  efektif  dalam  berbagai  aplikasi  pengenalan  pola,  termasuk  dalam pengolahan  gambar  dan  pengenalan  objek.  Dengan  menggunakan  algoritma  ini,  diharapkan  model  dapat memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan dalam konteks yang sesuai.

## 2.2.5 Evaluation
Pada tahap evaluasi ini, dilakukan evaluasi dengan memperhatikan nilai akurasi dari data yang digunakan untuk pelatihan  model.  Selain  itu,  dilakukan  pengujian  terhadap  5  optimizer  yang  digunakan  dalam  tahap  ini.  Dari pengujian tersebut, akan didapatkan optimizer dengan nilai akurasi yang paling tinggi. Dalam proses evaluasi ini, akan dipertimbangkan juga faktor-faktor lain seperti kecepatan konvergensi dan kestabilan model yang dihasilkan. Dengan melakukan evaluasi yang komprehensif, dapat memastikan bahwa pemilihan optimizer yang tepat untuk model ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perumusan Masalah dan Akuisisi Data (Problem Scoping and Data Acquisition)
Pada tahap pertama penelitian yaitu melakukan analisis permasalahan dengan dilakukannya wawancara terhadap salahsatu  guru  sekolah  dasar  terkait  kondisi  peserta  didik  terhadap  pengenalan  jenis-jenis  primata  yang  ada  di Indonesia. Berdasarkan wawancara tersebut dihasilkan kesimpulan bahwa peserta didik sekolah dasar khususnya kelas bawah belum dapat mengklasifikasikan jenis-jenis kera dan belum sepenuhnya mengenal mengenai jenis- jenis  primata  yang  di  Indonesia.  Maka  dirancanglah  sebuah  program  image  classification.  Untuk  mendapatkan hasil  yang  maksimal  untuk  penelitian  ini  digunakanlah  sebuah  metode  Convolutional  Neural  Network  dengan melakukan pengujian Optimizer mana yang menghasilkan akurasi paling tinggi.  Data yang dikumpulkan diperoleh dari hasil web scraping melalui google image. Berikut adalah informasi dari data yang diambil.

## Gambar 2. Jumlah Data Train Hewan
Dapat dilihat pada gambar 2 bahwa data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 1631 data, yang terdiri dari 592 data orang utan, 568 data Siamang, dan 471 data simpanse. Kemudian data yang didapatkan tersebut disimpan di  dalam  google  drive  guna  memudahkan  pengaksesan  ketika  melakukan  pengolahan  data.  Lalu,  data  tersebut dibagi menjadi dua, yaitu data training dan validasi. Berikut adalah informasi dari data yang telah dipotong.
Gambar 3. Hasil Data Validasi
Dapat  dilihat  pada  gambar  3  bahwa  dengan  menggunakan  data  yang  didapatkan  yaitu  data  dihasilkan masing-masing 70 data untuk data training, kemudian setalah itu melakukan validasi dengan hasil akhir 20 dari masing-masing species.

## 3.2 Eksplorasi Data dan Prapemrosesan Data (Data Exploration and Data Preprocessing)
Pada tahap preprocessing dengan tujuan melatih sistem yang dibuat agar mudah mengenali berbagai jenis kondisi dari data yang ada.  Pada tahap  preprocessing ini  menggunakan  framework  machine learning tensorflow. Pada tahap dilakukannya add library dengan cara mengimport tensorflow dengan cara seperti dibawah ini. Kemudian pada  tahap  ini  dilakukannya  penyesuaian  gambar  dengan  tujuan  gambar  mudah  untuk  dibaca  atau  di  deteksi. Kemudian  setelah  itu  melakukan  penyesuain  gambar  pada  ukuran  gambar  150x150  sehingga  ukuran  gambar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
sesuai. Pada tahap preprocessing ini diketahui terdapat 328 dengan 3 kelas yang memiliki gambar yang sesuai. Berikut adalah proses pra pemrosesan data.

## Gambar 4. Syntax Preprocessing
Dapat dilihat pada gambar 4 bahwa data training dan validasi dibuat secara rotasi, terbalik horizontal, dan diperbesar. Selanjutnya, data tersebut digunakan pada tahap pembuatan model.

## 3.3 Pembuatan Model (Modelling)
Rancangan model ini menggunakan deep learning dengan model ResNet. Karakteristik utama dari arsitek ResNet adalah  model  ini  mampu  menghindari  menghilangnya  masalah  gradien  akibat  penurunan  fungsi  loss  untuk menemukan  bobot  yang  sesuai.  Penggunaan  model  ini  diharapkan  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  baik. Arsitektur dasar dari model ResNet yaitu terdiri dari convolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer serta penambahan skip connection pada setiap beberapa convolution layer. Berikut adalah hasil dari pembuatan arsitektur algoritma CNN.

## Gambar 5. Syntax Uji Parameter Model ResNet
Dapat dilihat pada gambar 5 bahwa arsitektur di atas memiliki beberapa tahap, yaitu penmanggilan fitur ResNet,  lalu  flatten  dimana  proses  mengubah  feature  map  hasil  pooling  layer  kedalam  bentuk  vektor,  dense mendefinisikan  parameter  neural  networks  dimana  pada  layer  dalam  sebanyak  512,  dropout  untuk  mematikan jaringan syaraf apabila tidak digunakan sebanyak 30%.

## 3.4 Evaluasi (Evaluation)
Evaluasi  dilakukan  dengan  memperhatikan  beberapa  optimizer,  seperti  Adadelta,  SDG,  Adam,  Nadam,  dan RMSProp. Berikut adalah visualisasi dari masing-masing optimizer terhadap data training dan data validasi.
(a) (b)
Gambar 6. Hasil Akurasi Training serta Validasi (a) dan Hasil Loss Training serta Validasi (b) Optimizer Adadelta

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
(a) (b)
Gambar 7. Hasil Akurasi Training serta Validasi (a) dan Hasil Loss Training serta Validasi (b) Optimizer SDG
(a) (b)
Gambar 8. Hasil Akurasi Training serta Validasi (a) dan Hasil Loss Training serta Validasi (b) Optimizer Adam
(a) (b)
Gambar 9. Hasil Akurasi Training serta Validasi (a) dan Hasil Loss Training serta Validasi (b) Optimizer
Nadam
(a) (b)
Gambar 10. Hasil Akurasi Training serta Validasi (a) dan Hasil Loss Training serta Validasi (b) Optimizer RMSProp

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
Pada gambar 6 terdapat informasi bahwa optimizer Adadelta ini menunjukan nilai training akurasi sebesar 0.92  dan  nilai  validasi  akurasi  sebesar  0.75  dimana  dapat  dikatakan  mendekati  nilai  1.  Kemudian  untuk  nilai training loss nya sendiri menunjukan nilai 0.2 dan nilai dari validasi loss nya sendiri 0.85. Lalu, pada gambar 7 nilai  training  akurasi  pada  optimizer  SDG  berada  di  angka  0,69  dan  train  loss  nya  menunjukan  angka  0,81. Sedangkan validasi akurasi berada di angka 0,69 dengan validasi loss nya berada di angka 0,71. Train loss yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  train  akurasinya  menunjukkan  bahwa  optimizer  SDG  kurang  mampu  untuk melatih  model.  Begitupun  dengan  validasi  loss  yang  lebih  tinggi  daripada  validasi  akurasi  menunjukan  bahwa optimizer SDG kurang mampu memberikan output yang tepat.
Pada gambar 8 train accuracy pada data train dengan menggunakan optimizer Adam menunjukan angka 0,81  dengan  train  loss  sebesar  1,6.  Sedangkan  untuk  validasi  akurasi  berada  di  angka  0,7  dengan  validasi  loss berada  di  angka  3,03.  Pada  gambar  9  dapat  dilihat  optimizer  Nadam,  tingkat  akurasi  data  train  lebih  rendah dibandingkan dengan train loss nya.  Adapun selisih nilainya train loss lebih tinggi 0,06 dibandingkan train validasi yang hanya bernilai 0,79. sedangkan validasi memiliki rentang nilai validasi dan akurasi yang lebih jauh yaitu 0,60 untuk validasi akurasi dan 1,18 untuk validasi loss. Pada gambar 10 dapat dilihat optimizer RMSProp, train akurasi menunjukan angka yang baik yaitu 0,89. Angka tersebut jauh lebih baik dibandingkan dengan nilai train loss yang berada di angka 0,30.  sedangkan untuk validasi akurasi masih kalah tinggi dibandingkan dengan validasi loss. Validasi loss berada di angka 1,71 sedangkan validasi akurasi berada di angka 0,69. Secara rinci data di atas akan divisualisasikan menggunakan tabel berikut ini.
Tabel 1. Hasil Eksperimen
Optimizer Hasil Adam Train loss = 1.6 Validation loss = 3.03 Train accuracy = 0.81 Validation accuracy = 0.70 Adadelta Train loss = 0.20 Validation loss = 0.85 Train accuracy = 0.92 Validation accuracy = 0.75 SDG Train loss = 0.81 Validation loss = 0.71 Train accuracy = 0.69 Validation accuracy = 0.69 Nadam Train loss = 0.85 Validation loss = 1.18 Train accuracy = 0.79 Validation accuracy = 0.60 RMSProp Train loss = 0.30 Validation loss = 1.71 Train accuracy = 0.89 Validation accuracy = 0.69
Setelah melakukan perbandingan optimizer dengan validation accuracy tertinggi, dapat dilihat pada tabel 1 ditemukan di optimizer Adadelta dengan nilai 0.75 atau 75% dan Nadam sebagai optimizer dengan nilai akurasi yang  paling  terendah  dengan  nilai  0.60  atau  60%.  Sedangkan  pada  penelitian  sebelumnya  pada  penelitian klasifikasi jamur RMS prop merupakan optimizer yang memiliki nilai akurasi yang paling tinggi, sedangkan Adam sebagai optimizer dengan nilai akurasi yang paling rendah. Optimizer dapat dikatakan tepat apabila memiliki nilai akurasi mendekati 1, maka dapat dengan pengujian ke 5 optimizer tersebut Adadelta merupakan optimizer yang tepat digunakan dengan nilai akurasi yang mendekati 1. Maka dapat dikatakan optimizer ini merupakan optimizer yang tepat untuk digunakan pada program klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Dapat disimpulkan bahwa berdasarkan hasil pengujian 5 optimizer terhadap pelatihan model Convolutional Neural Network  Adadelta  merupakan  optimizer  yang  memiliki  nilai  akurasi  yang  tertinggi  dibandingkan  dengan  4 optimizer lainnya. Akurasi yang dicapai sebesar 75% dicapai dengan 10 epoch. Optimizer dengan nilai terendah diraih oleh Nadam dengan nilai akurasi sebesar 60%. Maka dari itu berdasarkan penelitian Adadelta merupakan optimizer  yang  direkomendasikan  untuk  digunakan  pada  kasus  klasifikasi  hewan  dengan  model  CNN.  Namun tentu terdapat beberapa kekurangan pada penelitian ini sehingga diharapkan pada penelitian selanjutnya perbaikan dapat  difokuskan  pada  perbaikan  tingkat  akurasi  menjadi  lebih  tinggi  dengan  menggunakan  hyperparameter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7274
tuning.  Serta  diharapkan  pemodelan  CNN  untuk  kasus  klasifikasi  primata  tersebut  dapat  terealisasi  dalam berbentuk website.

## REFERENCES
[1] N. M. Heriyanto, I. Samsoedin, dan M. Bismark, “Biodiversity Flora and Fauna in the Region Forest Bukit Datuk Dumai Riau Province,” J. Sylva Lestari, vol. 7, no. 1, hal. 82, Feb 2019, doi: 10.23960/jsl1782-94.
[2] H. Azi Darma et al., “Faktor-Faktor Penentu Perubahan Kondisi Keanekaragaman Flora dan Fauna,”  J. Sylva Lestari, vol. 7, no. 2, hal. 204–2013, 2019.
[3] R. Triko, “Identifikasi Potensi Pariwisata Alam Pada Kawasan Konservasi (Studi Kasus: Kawasan Strategis Kabupaten Koridor Taman Nasional …,”  J. KaLIBRASI-Karya Lintas Ilmu Bid. …, hal. 56–71, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.borobudur.ac.id/index.php/teknik/article/view/579
[4] P. A. Nugroho, I. Fenriana, dan R. Arijanto, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Ekspresi Manusia,” Algor, vol. 2, no. 1, hal. 12–21, 2020.
[5] Anggeli, Sashmita, dan K. A. Sekarwati, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dan Multimedia Development Life Cycle Pada Aplikasi Pengenalan Jenis,” Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 17, no. 2, hal. 70–79, 2021.
[6] J. Bobadilla, S. Alonso, dan A. Hernando, “Deep learning architecture for collaborative filtering recommender systems,” Appl. Sci., vol. 10, no. 7, 2020, doi: 10.3390/app10072441.
[7] A.  A.  Kurniawan  dan  M.  Mustikasari,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Metode  CNN  dan  LSTM  untuk Menentukan  Berita  Palsu  dalam  Bahasa  Indonesia,”  J.  Inform.  Univ.  Pamulang,  vol.  5,  no.  4,  hal.  544,  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.6760.
[8] H. Dhika, N. R. Kurnianda, P. Irfansyah, dan W. Ananta, “Model Prediksi Jenis Hewan dengan Metode Convolution Neural Network,” J. Format, vol. 9, no. 1, hal. 31–40, 2020.
[9] ENDANG PURNAMA GIRI, “Convolutional Neural Network Konsep, Penerapan, dan Implementasi dengan Contoh Ekperimen,”  J.  Mat.  dan  Ilmu  Pengetah.  Alam,  hal.  1–17,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/123456789/111112/Algoritma  Convolutional  Neural  Network  -  EPG 2.pdf?sequence=1
[10]  Y. Ma dan Y. Luo, “Bone Fracture Detection Through the Two-Stage System of Crack-Sensitive Convolutional Neural Network,” Informatics Med. Unlocked, vol. 22, hal. 100452, 2021, doi: 10.1016/j.imu.2020.100452.
[11]  G. W. Intyanto, “Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning: CNN (Convolution Neural Network),” J. Arus Elektro Indones., vol. 7, no. 3, hal. 80, Des 2021, doi: 10.19184/jaei.v7i3.28141.
[12]  D.  Anggara,  N.  Suarna,  dan  Y.  Arie  Wijaya,  “Performance  Comparison  Analysis  Of  Optimizer  Adam,  SGD,  and RMSPROP  on  The  H5  Model,”  J.  Ilm.  NERO,  vol.  8,  no.  1,  hal.  2023,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.kaggle.com/datasets/jonathanoheix/face-expression-recognition-dataset
[13]  M. Abdel-Basset, D. El-Shahat, I. El-henawy, V. H. C. de Albuquerque, dan S. Mirjalili, “A New Fusion of Grey Wolf Optimizer Algorithm with a Two-Phase Mutation for Feature Selection,” Expert Syst. Appl., vol. 139, no. 112824, hal. 0957–4174, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2019.112824.
[14]  N. Rochmawati, H. B. Hidayati, Y. Yamasari, H. P. A. Tjahyaningtijas, W. Yustanti, dan A. Prihanto, “Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer Adam,” J. Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 5, no. 2, hal. 44–48, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n2.p44-48.
[15]  A.  Latudarra,  “Keanekaragaman  Satwa  Primata  dan  Status  Populasi  di  Taman  Nasional  Gunung  Halimun  Salak,” ResearchGate. Diakses: 13 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/342198381
[16]  Tri Wahyu Qur’ana, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Motif pada Citra Sasirangan,” Media Inform., vol. 7, no. 2, hal. 10, 2023, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.big.go.id/index.php/GM/article/view/810
[17]  R. R. Amaanullah, G. R. Pasfica, S. A. Nugraha, M. R. Zein, dan F. D. Adhinata, “Implementasi Convolutional Neural Network untuk Deteksi Emosi Melalui Wajah,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 3, no. 4, hal. 236–244, 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.189.
[18]  A. R. Syulistyo, D. M. Jati Purnomo, M. F. Rachmadi, dan A. Wibowo, “Particle Swarm Optimization (PSO) for Training Optimization on Convolutional Neural  Network (CNN),”  J. Ilmu Komput. dan Inf., vol. 9, no. 1, hal. 52, 2016, doi: 10.21609/jiki.v9i1.366.
[19]  Z. L. Mulyani, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) pada Klasifikasi Citra Serat Kayu,” Digital Repository UNILA. Diakses: 11 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://digilib.unila.ac.id/73929/
[20]  Rima Dias Ramadhani, A. Nur Aziz Thohari, C. Kartiko, A. Junaidi, T. Ginanjar Laksana, dan N. Alim Setya Nugraha, “Optimasi Akurasi Metode Convolutional Neural Network untuk Identifikasi Jenis Sampah,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 2, hal. 312–318, Apr 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2754.
[21]  Giri MMS et al., “Keanekaragaman Satwa Primata di Wilayah Operasi Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi Taman Nasional Gunung Halimun Salak,” J. Primatol. Indones., vol. 16, no. 1, hal. 3–9, 2019.
[22]  M. Haakman, L. Cruz, H. Huijgens, dan A. van Deursen, “AI lifecycle models need to be revised,” Empir. Softw. Eng., vol. 26, no. 5, hal. 95, Sep 2021, doi: 10.1007/s10664-021-09993-1.
[23]  M.  C.  Utami,  A.  S.  Jahar,  dan  Z.  Zulkifli,  “Tinjauan  Scoping  Review  Dan  Studi  Kasus,”  RADIAL    J.  Perad.  Sains, Rekayasa dan Teknol., vol. 9, no. 2, hal. 152–172, 2021, doi: 10.37971/radial.v9i2.231.