## Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti * , Kusrini
Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* dzalfats@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: dzalfats@students.amikom.ac.id
Abstrak− Augmentasi adalah proses pembuatan sampel baru dari dataset asli dengan menerapkan transformasi acak kecil pada dataset asli, tetapi tetap mempertahankan labelnya. Penelitian ini menerapkan Data Augmentasi pada model Convolutional Neural Network untuk klasifikasi citra apel. Citra apel yang digunakan adalah apel Braeburn yang memiliki warna kulit oranye hingga merah dengan latar belakang kuning, apel Crimson Snow yang berkulit merah, dan apel pink lady dengan warna kulit merah muda yang cerah serta memiliki  rona  kuning  dan  hijau.  Citra  apel  yang  digunakan  berjumlah  675  gambar  terbagi  menjadi  3  kelas  yang  masing-masing berjumlah 225 gambar. Terdapat 4 teknik augmentasi yang diterapkan yaitu flipping, cropping, rotation, dan noise injection . Penelitian ini melakukan 6 skenario yaitu tanpa augmentasi, dengan menerapkan masing-masing teknik augmentasi secara terpisah dan kombinasi antara  dua  teknik  augmentasi  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi.  Dari  keenam  skenario  tersebut  didapatkan  bahwa  teknik augmentasi  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik  adalah noise  injection yaitu  sebesar  98,82%  lalu  diikuti  oleh flipping dengan akurasi  sebesar  72,78%,  selanjutnya rotation dengan  nilai  akurasi  sebesar  68,64%  dan  teknik  augmentasi  yang  menghasilkan  nilai akurasi terendah adalah cropping yaitu 67,46%. Kedua teknik augmentasi terbaik yaitu noise injection dan flipping dikombinasikan dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 84,02%. Nilai akurasi yang didapatkan oleh kombinasi ini tidak maksimal dikarenakan efek dari noise  injection yang  bisa  saja  terhapus  oleh  perubahan  orientasi  yang  konsisten  dari flipping .  Sehingga  menyebabkan  model kesulitan  dalam  mempelajari  fitur-fitur  yang  konsisten.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  memaksimalkan  efektivitas  teknik augmentasi dengan memilih teknik augmentasi yang saling melengkapi dan sesuai dengan karakteristik dari data yang diolah.
Kata Kunci: Augmentasi; Convolutional Neural Network; Cropping; Flipping; Noise Injection; Rotation
Abstract− Augmentation is creating new samples from an original dataset by applying small random transformations to the original dataset but retaining its labels. This research applies Data Augmentation to the Convolutional Neural Network model for apple image classification. The apple images used are Braeburn apples which have orange to red skin with a yellow background, Crimson Snow apples which have red skin, and Pink Lady apples with bright pink skin and yellow and green hues. There are 675 apple images used, divided into three classes, each with 225 photos. Four augmentation techniques are applied, namely flipping, cropping, rotation, and noise injection. This research carried out six scenarios, namely without augmentation, using each augmentation technique separately and combining two augmentation techniques, which produced the highest accuracy values. From the six scenarios, it was found that the augmentation technique that produced the best accuracy value was noise injection, namely 98.82%, followed by flipping with an accuracy of 72.78%, then rotation with an accuracy value of 68.64% and an augmentation technique that produced an accuracy value. The  lowest  is  cropping,  namely  67.46%.  The  two best  augmentation  techniques,  noise  injection,  and  flipping,  were  combined  and produced an accuracy value of 84.02%. The accuracy value obtained by this combination could be more optimal due to the effect of noise injection, which can erase consistent changes in orientation from flipping. This needs to be improved so that the model can learn consistent  features.  It  is  hoped  that  future  research  can  maximize  the  effectiveness  of  augmentation  techniques  by  choosing augmentation techniques that complement each other and suit the characteristics of the data being processed.
Keywords : Augmentation; Convolutional Neural Network; Cropping; Flipping; Noise Injection; Rotation

## 1. PENDAHULUAN
Apel adalah salah satu buah yang berasal dari Asia Tengah, apel dapat beradaptasi dengan baik karena mampu tumbuh di iklim tropis dan merupakan salah satu buah terkenal di Jepang dan China [1], [2]. Apel dikenal sebagai buah dengan jenis  yang  beragam,  dimana  masing-masing  jenis  Apel  menyuguhkan  karakteristik  unik  yang  menciptakan  rasa  yang berbeda bagi konsumen. Berbagai varietas apel dapat ditemui di seluruh dunia, seperti apel pink lady yang memiliki kulit berwarna merah pseudo pink, apel crismon snow yang ditandai dengan kulit berwarna merah tua, apel braeburn yang menunjukkan variasi warna kulit dari oranye hingga merah, bahkan di atas lapisan kuning, serta apel rome beauty yang mengkilap dengan warna merahnya yang mencolok [3]. Selain itu, terdapat berbagai jenis apel lain yang dapat ditemui dengan karakteristik yang unik.
Membedakan jenis apel hanya dari warna kulitnya seringkali menjadi tugas yang sulit dan membingungkan bagi manusia. Sebagai contoh, apel braeburn dan crimson snow memiliki warna kemerahan yang mirip, sementara tekstur dan rasa keduanya dapat berbeda secara signifikan. Hal ini menciptakan tantangan bagi konsumen yang hanya mengandalkan mata  untuk  membuat  keputusan  pembelian  yang  tepat.  Pengembangan  sistem  pengenalan  citra  pada  buah  apel  dapat membantu mengatasi kesulitan ini, memastikan bahwa konsumen dapat dengan mudah dan akurat mengidentifikasi jenis apel yang sesuai dengan preferensi mereka.
Pengenalan citra merupakan bidang yang berkembang pesat dalam dunia computer vision dan machine learning . Pengenalan  citra  sering  dilakukan  dengan  berbagai  macam  algoritma  machine  learning  seperti K-Nearest  Neighbors (KNN),  Support  Vector  Machine  (SVM) ,  dan Convolutional  Neural  Network  (CNN) . Convolutional  Neural  Network menjadi  salah  satu  algortima  yang  paling  penting  di  bidang machine  learning .  CNN  telah  mencapai  prestasi  yang mengesankan di berbagai bidang seperti computer vision [4].
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
CNN sering menghadapi masalah ketika proses training sedang berlangsung.  Masalah ini biasa disebut dengan overfitting , dimana model dapat mempelajari data training dengan baik tetapi tidak bekerja dengan baik pada data baru atau data testing [5]. Selain overfitting , ada juga yang disebut sebagai underfitting , dimana model sudah tidak mampu lagi dalam menangkap variasi data. Salah satu teknik yang dapat mengatasi kedua masalah ini adalah data augmentasi.
Data Augmentasi adalah  metode yang efektif untuk mengurangi overfitting pada model CNN yang disebabkan oleh data sampel yang terbatas. Teknik ini bekerja dengan memperkirakan ruang probabilitas data dengan memanipulasi sampel input [6]. Data augmentasi bermanfaat untuk membangun model Deep Learning yang baik, dimana error validasi harus  terus  berkurang  seiring  dengan  error  training.  Terdapat  banyak  jenis  data  augmentasi,  seperti flipping yaitu melakukan flip horizontal atau vertical pada gambar, rotation yaitu memutar gambar ke kanan atau kiri pada sumbu 1 dan 359, Noise  Injection yaitu  menyuntikkan  matriks  nilai  acak  yang  biasanya  diambil  dari  distribusi Gaussian dan  juga Cropping yaitu memotong bagian tengah setiap gambar [7]. Data augmentasi biasa digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi dari program yang dirancang.
Terdapat beberapa penelitian yang telah dilakukan untuk klasifikasi dengan machine learning dan data augmentasi. Rangkuman mengenai penelitian tersebut dapat dilihat di bawah ini.
Penelitian  Phiphiphatphaisit  &  Surinta  [8],  dengan  menerapkan  berbagai  teknik  data  augmentasi  dan menggabungkannya dengan proses cropping sebelum training model dengan menggunakan arsitektur MobileNet , dapat meningkatkan nilai akurasi sekitar 5%, sehingga model yang dibangun lebih unggul daripada arsitektur-arsitekur lain. Maka dari itu penelitian ini dapat dilanjutkan dengan menerapkan arsitektur MobileNet dengan jumlah dataset yang sama dengan state-of-the-art lain.  Secara  umum,  penelitian  ini  meningkatkan  pemahaman  tentang  penggunaan  teknik augmentasi data yang kompleks dalam konteks arsitektur MobileNet .
Menurut penelitian Satila Passa, dkk [9], data augmentasi berhasil meningkatkan nilai presisi arsitektur YOLOv8 dari 92,6% (tanpa augmentasi) menjadi 94,2. Hal ini menunjukkan bahwa kombinasi antara arsitektur YOLOv8 dan teknik augmentasi data dapat meningkatkan kinerja arsitektur itu sendiri, serta meningkatkan kemampuannya dalam mengatasi variasi tumor yang beragam dan kondisi pengambilan gambar yang beragam.
Penelitian  Dewantara,  dkk  [10],  dengan  menerapkan  2  tahap  augmentasi  pada  dataset  yang  digunakan  untuk training  menggunakan  arsitektur ResNet dengan transfer  learning ,  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi.  Dengan  hanya menerapkan tahap augmentasi pertama yaitu Geometric Transformation (GT) seperti flipping , rotation , translation , dan scaling memberikan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  99,19%  pada  epoch  ke-15.  Sedangkan  dengan  menerapkan  tahap augmentasi pertama dan kedua yaitu Distortion Injection (DI) seperti Brightness , Random Eraser , dan Noise Injection memberikan  nilai  akurasi  tertinggi  pada  epoch  ke-5  yaitu  99,07%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  penerapan  data augmentasi secara bertahap dapat meningkatkan ukuran dataset dan nilai akurasi klasifikasi.
Penelitian  Chun,  dkk  [11],  yang  berfokus  terhadap  evaluasi  efektivitas  kombinasi  teknik  augmentasi  yang diterapkan  terhadap  beberapa  arsitektur  CNN,  membuktikan  bahwa  arsitektur ResNet50 dapat  mencapai  nilai  akurasi terbaik  jika  dikombinasikan  dengan  teknik  data  augmentasi  dan transfer  learning .  Hal  ini  terbukti  dengan  adanya penelitian selanjutnya dari Poojary, dkk [12], yang membuktikan bahwa arsitektur ResNet50 dikombinasikan dengan data augmentasi dapat mendapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi daripada arsitektur lain.
Penelitian terkait ketahanan algoritma CNN pernah dilakukan oleh Rhamadiyanti & Suyanto [3]. Penelitian ini melakukan  proses  training  dengan  menambahkan noise sebesar  10%  hingga  50%  pada  dataset.  Hal  ini  menyebabkan penurunan nilai akurasi yang signifikan seiring dengan penambahan noise tersebut. Dari hal ini dapat disimpulkan bahwa nilai  akurasi  dapat  menurun  dikarenakan  dataset  yang  berjumlah  terbatas  sehingga  model  CNN  kesulitan  dalam mencocokkan tekstur yang tertutupi bintik-bintik noise yang ditambahkan pada proses preprocessing. Paper ini akan menggunakan 3 kelas dataset yaitu apel braeburn , apel crimson snow , dan apel pink lady . Dataset ini dipilih untuk melihat variasi klasifikasi antara jenis apel yang berbeda berdasarkan karakteristik visual masing-masing. Tujuan utama paper ini adalah untuk mengevaluasi dan menganalisis efek dari penggunaan teknik data augmentasi dalam meningkatkan  performa  klasifikasi  citra  dengan  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network .  Data augmentasi  akan  diterapkan  pada  dataset  untuk  menciptakan  variasi  tambahan  dalam  data  latih  yang  bertujuan  untuk meningkatkan kemampuan model dalam mengenali membedakan antara ketiga jenis apel tersebut. Dengan menggunakan CNN, penelitian ini akan mengukur sejauh mana teknik augmentasi data dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi model klasifikasi  citra.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  mengenai efektivitas  augmentasi  data  dalam  konteks  klasifikasi  citra  dengan  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural Network .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Keseluruhan alur penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian ini melakukan beberapa rangkaian, terdiri dari dua rangkaian besar yaitu data preparation serta training dan testing. Pada tahap awal, dilakukan studi literatur untuk mencari pengetahuan dan konsep yang relevan dalam bidang klasifikasi citra. Studi literatur ini penting untuk memahami perkembangan terbaru dan menemukan solusi yang telah diuji dalam penelitian sebelumnya. Setelah mendapatkan pengetahuan serta konsep terkait dengan klasifikasi citra, akan dilakukan pencarian metode atau algoritma yang cocok dengan tujuan penelitian. Penentuan algoritma yang tepat sangat penting karena akan mempengaruhi hasil akhir dari klasifikasi citra yang dilakukan. Setelah menentukan algoritma yang akan digunakan, selanjutnya adalah tahap pengumpulan dataset yang dibutuhkan. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset public yang dapat ditemukan di website Kaggle yang bernama Fruit-360 [13]. Dataset ini dipilih karena memiliki variasi citra yang cukup untuk melatih model dan mencakup berbagai jenis buah, termasuk apel yang menjadi fokus  penelitian.  Dataset  akan  dijelaskan  lebih  lanjut  pada  bagian  2.2.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan preprocessing data. Preprocessing adalah proses menyiapkan data mentah untuk diproses lebih lanjut. Hal ini mencakup penghapusan  data  yang  tidak  dibutuhkan,  mengubah  ukuran  data,  dan  menerapkan  teknik  augmentasi  data  untuk mempermudah  proses  klasifikasi  [14].  Teknik  augmentasi  seperti  flipping,  cropping,  rotation,  dan  noise  injection digunakan untuk memperkaya variasi data latih, sehingga model dapat belajar dari lebih banyak contoh dan meningkatkan akurasi.  Setelah  preprocessing  dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah  merancang  model  CNN  untuk  melakukan  proses training sesuai dengan skenario yang diajukan. Model CNN dirancang dengan berbagai layer yang telah disesuaikan untuk mengoptimalkan pengenalan pola pada dataset apel. Output dari langkah ini berupa akurasi dari model yang telah dilatih. Dari output tersebut akan dilakukan analisa terkait pengaruh penerapan data augmentasi terhadap data yang digunakan. Analisa ini bertujuan untuk mengevaluasi seberapa efektif teknik augmentasi dalam meningkatkan kinerja model pada tugas klasifikasi citra apel. Rangkaian besar pertama dapat dilihat pada Gambar 2.
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Setelah training dilakukan dan model telah didapatkan, rangkaian selanjutnya dapat dilihat pada Gambar 3 yaitu Rangkaian testing .  Proses testing ini  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik  model  yang  telah  dilatih  dapat menggeneralisasi  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Proses testing akan  dilakukan  sejumlah  skenario  yang diajukan,  yang  mencakup  berbagai  teknik  augmentasi.  Setelah testing selesai,  akan  dilakukan  proses  evaluasi  dengan menggunakan metode confusion matrix . Confusion matrix adalah salah satu metode evaluasi performa model yang telah dibuat yang biasa digunakan pada model klasifikasi multi-kelas dengan label tunggal [15], yang memberikan gambaran detail tentang prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas. Dengan menggunakan confusion matrix , dapat dilihat secara jelas bagaimana model melakukan prediksi pada setiap kelas, termasuk identifikasi kesalahan yang sering terjadi. Langkah terakhir adalah melakukan analisa dari hasil testing tersebut. Analisa ini mencakup perbandingan kinerja model berdasarkan  berbagai  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi, recall ,  dan F1-score .  Proses testing akan  menentukan skenario  terbaik  dari  beberapa  skenario  yang  diajukan  pada  penelitian  ini,  membantu  untuk  mengidentifikasi  teknik augmentasi  yang  memberikan  hasil  paling  optimal.  Evaluasi  yang  komprehensif  ini  memastikan  bahwa  model  yang dihasilkan tidak hanya memiliki akurasi tinggi, tetapi juga konsisten dan dapat diandalkan untuk tugas klasifikasi citra apel dalam berbagai kondisi. Hasil analisa ini akan memberikan wawasan berharga tentang efektivitas teknik augmentasi dan konfigurasi model dalam meningkatkan kinerja klasifikasi citra.

## Gambar 3. Rangkaian Testing

## 2.2 Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah citra apel yang dibagi menjadi tiga kelas sesuai dengan warna kulitnya yang mirip, yaitu apel Braeburn , apel Crimson Snow , dan apel Pink Lady . Apel Braeburn memiliki karakteristik warna kulit yang bervariasi dari merah hingga kuning-oranye, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2 (a). Apel Crimson Snow , di sisi lain, menampilkan kulit merah cerah yang terkadang disertai dengan semburat putih, terlihat pada Gambar 2 (b). Sementara itu, apel Pink Lady memiliki kulit merah muda dengan undertone hijau atau kuning, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 (c). Dataset ini merupakan bagian dari dataset yang lebih luas bernama “ Fruit 360 ” yang diunggah oleh Mihai Oltean di website Kaggle [13]. Setiap gambar dalam dataset telah dilabeli dengan benar, sehingga memudahkan proses training dan evaluasi model.
(a) (b) (c)
Gambar 4. Citra apel (a) Braeburn, (b) Crimson Snow, (c) Pink Lady
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Kelas  apel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  apel braeburn yang  merupakan  salah  satu  varietas  apel komersial terpenting yang berasal dari Selandia Baru dengan warna kulit dari oranye hingga merah dengan latar belakang kuning [16], apel crimson snow yang berasal dari Australia yang memiliki warna kulit merah, serta apel pink lady yang berasal  dari  Australia  Barat  dengan  warna  kulit  merah  muda  yang  cerah  serta  memiliki  rona  kuning  dan  hijau.  Total dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 675 gambar, yang mencakup ketiga jenis apel tersebut. Dataset ini kemudian akan dibagi menjadi data training sebesar 75% dan data testing sebesar 25%. Detail distribusi dataset per kelas dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  yang  menunjukkan  jumlah  gambar  dari  setiap  jenis  apel  dalam  set training dan testing . Pembagian dataset ini dirancang untuk memastikan bahwa setiap kelas terwakili dengan baik dalam proses training dan testing ,  memungkinkan  model  untuk  mempelajari  fitur-fitur  spesifik  dari  masing-masing  jenis  apel  dan mengklasifikasikannya dengan akurasi tinggi.
Tabel 1. Detail Dataset Kelas Train Test Total Braeburn 168 57 225 Crimson Snow 168 57 225 Pink Lady 168 57 225 Total 504 171 675

## 2.3 Convolutional Neural Network
Pada penelitian ini, klasifikasi akan dilakukan dengan menggunakan algortima Convolutional Neural Network (CNN) . Model akan dilatih untuk mengklasifikasikan 3 tipe apel yaitu apel Braeburn , apel Crimson Snow , dan apel Pink Lady . Pada penelitian ini, model CNN yang digunakan adalah model yang dikembangkan secara mandiri untuk tujuan klasifikasi citra. Model CNN ini terdiri dari 3 convolution layers yang bekerja mengambil inputan sampel dan mengekstraksi fitur- fitur menggunakan serangkaian filter yang dipelajari [17], yang digunakan untuk mengekstraksi fitur dari data citra untuk menghasilkan  output  berupa feature  map, serta  3 pooling  layer yang  bertujuan  untuk  mereduksi  dimensi  data  hasil convolution [18].  Selain  itu,  CNN  menggunakan hidden  layer yang  dikenal  sebagai fully  connected  layer yang menghubungkan hasil-hasil ekstraksi fitur ke dalam proses akhir klasifikasi yang menghasilkan output yang memprediksi kelas  dari  dataset  yang  diberikan  [19].  Pada  tahap  akhir,  fungsi  aktivasi  softmax  digunakan  untuk  menghasilkan probabilitas dari setiap kelas, sehingga model dapat menentukan kelas mana yang paling mungkin untuk setiap gambar [20]. Arsitektur model CNN dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Arsitektur CNN
Dalam penelitian ini, model CNN dikonfigurasi dengan convolution layers yang terdiri dari 32, 64, dan 128 unit masing-masing dengan ukuran kernel 3x3 dan fungsi aktivasi ReLU untuk mengaktifkan pembelajaran non-linear dalam jaringan.  Lalu  diterapkan max  pooling dengan  ukuran  pool  2x2  setelah  masing-masing convolution  layers untuk mempertahankan fitur penting sembari mengurangi komputasi yang diperlukan. Layer dense pertama memiliki 8 node yang  diikuti  oleh  lapisan  dropout  dengan  dropout  rate  sebesar  0,5  untuk  mencegah  overfitting. Layer  dense terakhir memiliki 3 node yang diaktifkan dengan softmax activation untuk menghasilkan probabilitas kelas output dari dataset yang terdiri dari 3 kelas. Konfigurasi ini dirancang untuk mengoptimalkan pengenalan pola gambar dalam kelas dataset yang kompleks. Kesimpulan model CNN yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 6.
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Gambar 6. Model CNN

## 2.4 Data Augmentasi
Penelitian  ini  menggunakan  4  teknik  augmentasi  yang  yaitu flipping,  rotation,  cropping, dan noise  injection .  Data Augmentasi  adalah  metode  yang  efektif  untuk  mengurangi  overfitting  pada  model  CNN  yang  disebabkan  oleh  data sampel yang terbatas. Teknik ini bekerja dengan memperkirakan ruang probabilitas data dengan memanipulasi sampel input [6]. Penelitian ini menerapkan empat teknik augmentasi untuk meningkatkan performa model klasifikasi citra apel, yaitu flipping , rotation , cropping , dan noise injection .
Flipping  adalah  teknik  augmentasi  yang  membalikkan  gambar  secara  horizontal  dan  vertikal,  sehingga menghasilkan variasi orientasi gambar yang dapat membantu model belajar untuk mengenali objek dari sudut pandang yang berbeda. Teknik ini meningkatkan keberagaman data pelatihan dengan menciptakan versi gambar yang berbeda, namun tetap mempertahankan label yang sama . Ilustrasi flipping dapat dilihat pada Gambar 7 (a) sebelum flipping ; (b) setelah flipping .
(a)
(b)

## Gambar 7. Flipping
Rotation melibatkan pemutaran gambar pada sumbu tertentu, memungkinkan model untuk mengatasi variasi sudut pandang dan orientasi objek dalam gambar. Ini membantu model menjadi lebih robust terhadap perubahan posisi objek dalam citra. Ilustrasi rotation dapat dilihat pada Gambar 8 (a) sebelum rotation ; (b) setelah rotation .
(a)
(b)
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Cropping dilakukan  dengan  memotong  bagian  tengah  gambar  atau  area  tertentu,  yang  bertujuan  untuk mensimulasikan  variasi  dalam  komposisi  gambar  dan  memastikan  model  dapat  mengenali  objek  meskipun  hanya sebagian  dari  gambar  yang  terlihat.  Ilustrasi cropping dapat  dilihat  pada  Gambar  9  (a)  sebelum cropping ;  (b)  setelah cropping .
(a)
(b)
Gambar 9. Cropping
Noise Injection adalah teknik yang menambahkan gangguan pada gambar untuk mensimulasikan kondisi nyata yang mungkin mengganggu kualitas gambar. Pada penelitian ini, Gaussian blur digunakan dengan tingkat 10% untuk menambahkan efek kabur pada gambar, yang bertujuan untuk meningkatkan ketahanan model terhadap noise dan variasi visual yang tidak terduga. Illustrasi noise injection dapat dilihat pada Gambar 10 (a) sebelun noise injection ; (b) setelah noise injection .
(a)
(b)
Gambar 10. Noise Injection
Setiap teknik augmentasi ini dirancang untuk memperluas dataset dengan variasi yang relevan, sehingga model dapat dilatih untuk mengenali objek dengan lebih baik dalam berbagai kondisi dan meningkatkan akurasi klasifikasi pada data  yang  belum  terlihat  sebelumnya.  Proses  augmentasi  dilakukan  dengan  menggunakan  ImageDataGenerator  dari library keras.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  diterapkan  untuk  klasifikasi  citra  apel  dengan menggunakan teknik data augmentasi. Dataset apel terdiri dari tiga kelas yaitu Braeburn, Crimson Snow, dan Pink Lady , yang  dibagi  dengan  rasio  75%  untuk  data training dan  25%  untuk  data testing .  Data  melalui  tahap pre-processing termasuk  normalisasi  data  dan  pengubahan  ukuran  data  menjadi  150x150.  Teknik  data  augmentasi  yang  digunakan mencakup flipping, cropping, rotation, dan noise injection gaussian blur sebesar 10%. Penelitian ini melakukan enam skenario  eksperimen  yaitu  tanpa  menerapkan  data  augmentasi,  menerapkan  teknik  augmentasi flipping ,  menerapkan teknik augmentasi cropping , menerapkan teknik augmentasi rotation , menerapkan teknik augmentasi noise injection , dan mengkombinasikan dua skenario teknik augmentasi yang menghasilkan nilai akurasi terbesar yaitu flipping dan noise injection .
Model  CNN  yang  digunakan  dikonfigurasi  dengan  convolution  layers  yang  terdiri  dari  32,  64,  dan  128  unit masing-masing dengan ukuran kernel 3x3 dan fungsi aktivasi ReLU untuk mengaktifkan pembelajaran non-linear dalam jaringan.  Setelah  masing-masing  convolution  layer,  diterapkan  max  pooling  dengan  ukuran  pool  2x2  untuk mempertahankan fitur penting sembari mengurangi komputasi yang diperlukan. Layer dense pertama memiliki 8 node yang  diikuti  oleh  lapisan  dropout  dengan  dropout  rate  sebesar  0,5  untuk  mencegah  overfitting.  Layer  dense  terakhir memiliki 3 node yang diaktifkan dengan softmax activation untuk menghasilkan probabilitas kelas output dari dataset yang terdiri dari 3 kelas. Konfigurasi ini dirancang untuk mengoptimalkan pengenalan pola gambar dalam kelas dataset yang kompleks.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  teknik  augmentasi  data  berhasil  meningkatkan  akurasi  model  secara signifikan.  Teknik  Noise  Injection  menghasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar  98,82%,  sementara  teknik  Cropping memberikan akurasi terendah sebesar 67,46%. Hasil evaluasi yang lebih detail dapat dilihat pada Bagian 3.2.

## 3.1 Hasil Perbandingan Teknik Augmentasi
Pada  penelitian  ini  dilakukan  6  skenario training yaitu  tanpa  augmentasi,  menerapkan  masing-masing  augmentasi ( flipping, cropping, rotation, noise injection ) dan menggabungkan dua teknik augmentasi yang menghasilkan nilai akurasi

## Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan
terbaik. Pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa penerapan teknik augmentasi pada model CNN dapat bekerja dengan baik. Hal ini  dibuktikan  dengan  peningkatan  nilai  akurasi  ketika  model  menerapkan  teknik  augmentasi.  Selain  nilai  akurasi, didapatkan juga matriks evaluasi lainnya seperti presisi, recall , dan F1-Score. Nilai-nilai ini didapatkan dari confusion matrix , yang merupakan teknik evaluasi yang menunjukkan jumlah prediksi benar dan salah yang dilakukan oleh model untuk setiap kelas. Nilai akurasi diperoleh dari perbandingan antara jumlah prediksi benar dengan total jumlah prediksi, sementara  presisi  mengukur  ketepatan  prediksi  yang  sesuai, recall mengukur  kemampuan  model  dalam  menemukan semua  sampel  yang  sesuai,  dan F1-Score merupakan  rata-rata  dari  presisi  dan recall .  Dengan  menggunakan  keempat metrik ini, evaluasi kinerja model menjadi lebih komprehensif dan dapat menunjukkan efektivitas teknik augmentasi yang diterapkan.
Tabel 2. Hasil Penelitian Teknik Augmentasi Akurasi Presisi Recall F1-Score Tanpa Augmentasi 66,27 49,39 66,67 55,01 Flipping 72,78 84,51 73,10 67,36 Cropping 67,46 78,23 68,86 60,76 Rotation 68,64 50,89 66,67 56,34 Noise Injection 98,82 98,81 98,74 98,80 Noise Injection + Flipping 84,02 87,57 83,02 81,72

## 3.2 Evaluasi Teknik Augmentasi
Dari skenario penerapan 4 teknik augmentasi yang diterapkan secara mandiri, skenario Noise injection menghasilkan nilai akurasi terbaik yaitu 98,82%, hal ini karena noise injection cenderung mempertahankan fitur utama dari gambar asli tanpa mengubah struktur dari gambar tersebut. Teknik ini juga lebih konsisten dalam mempertahankan relevansi fitur penting dalam gambar. Sedangkan untuk teknik augmentasi yang mendapatkan nilai terkecil adalah cropping yaitu 67,46%, nilai ini hanya berbeda 1,19% dari akurasi skenario tanpa augmentasi yaitu 66,27%. Cropping menghasilkan nilai terendah dikarenakan  ketika  prosesnya, cropping bisa  saja  mengurangi  informasi  penting  dari  gambar  yang  mengakibatkan hilangnya detail atau fitur yang relevan untuk klasifikasi. Hal ini membuat model sulit dalam mengenali objek dengan akurat dan kesulitan dalam mempelajari variasi yang diperlukan. Flipping menjadi teknik augmentasi yang memiliki nilai akurasi tertinggi kedua yaitu 72,78% diikuti oleh rotation di tempat ketiga dengan akurasi sebesar 68,64%. Flipping baik horizontal  atau  vertical  mencerminkan  perubahan  yang  simetris  dan  lebih  sering  ditemui  dalam  dataset  sehingga memungkinkan model untuk belajar dengan lebih baik terhadap variasi tersebut. Sedangkan rotation dapat memberikan kompleksitas geometris yang lebih besar, terutama jika sudut rotasi yang diberikan tidak selalu konsisten atau relevan dengan gambar aslinya. Hal ini dapat membuat model sulit untuk mengenali pola serta menghadapi resiko overfitting pada variasi yang tidak relevan. Perbedaan citra setelah diterapkan teknik augmentasi flipping dan noise injection dapat dilihat pada gambar 11.
Original Flipping Noise Injection
Gambar 11. Perbandingan Citra
Setelah mendapatkan hasil dari ke-4 teknik augmentasi yang diterapkan secara mandiri, dilakukan lagi skenario dengan menerapkan 2 teknik augmentasi dengan nilai tertinggi yaitu Noise Injection dan Flipping . Nilai akurasi untuk skenario ini adalah 84,02% yang mana lebih kecil daripada skenario noise injection dan lebih besar dari skenario flipping . Hal ini karena noise injection secara khusus menambahkan variasi dalam bentuk noise pada gambar yang dapat membantu model  untuk  lebih  tahan  terhadap  gangguan,  di  sisi  lain flipping mengubah  orientasi  gambar  secara  simetris  yang menciptakan variasi dalam presentasi visual dari data yang ada. Kedua teknik augmentasi ini tidak selalu bekerja secara sinergis  dalam  meningkatkan  akurasi  model.  Penerapan  teknik  augmentasi noise  injection lebih  efektif  dalam memperbaiki  akurasi  karena  lebih  fokus  terhadap  variasi  dalam  konten  gambar,  sedangkan flipping memperkenalkan kompleksitas tambahan yang tidak selalu meningkatkan performa model secara konsisten.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, klasifikasi apel telah dilakukan menggunakan Convolutional Neural Network dan data augmentasi, dengan  menerapkan  enam  skenario  berbeda.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  penerapan  augmentasi  pada  algoritma
Dzalfa Tsalsabila Rhamadiyanti, Analisa Performa Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Citra Apel dengan Data Augmentasi
Convolutional  Neural  Network membantu  model  bekerja  lebih  baik,  yang  dibuktikan  dengan  peningkatan  signifikan dalam nilai akurasi. Dari empat teknik augmentasi yang diterapkan, noise injection terbukti menjadi teknik augmentasi terbaik dengan menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 98,82%, sementara teknik cropping mendapatkan nilai akurasi terendah  sebesar  67,46%.  Kombinasi  antara noise  injection dan flipping tidak  selalu  memberikan  hasil  yang  optimal, karena efek dari noise injection dapat terhapus oleh perubahan orientasi yang konsisten dari flipping , yang menyebabkan model kesulitan dalam mempelajari fitur-fitur yang konsisten. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan agar efektivitas augmentasi dimaksimalkan dengan memilik teknik augmentasi yang saling melengkapi dan sesuai dengan karakteristik spesifik dari data yang diolah, sehingga performa klasifikasi dapat ditingkatkan lebih lanjut.

## REFERENCES
[1] A. Sucipto, A. K. Zyen, B. B. Wahono, T. Tamrin, H. Mulyo, and R. R. Ali, “Linear Discriminant Analysis for Apples Fruit Variety  Based  on  Color  Feature  Extraction,” 2021  Int.  Semin.  Appl.  Technol.  Inf.  Commun. ,  pp.  184–189,  2021,  doi: 10.1109/iSemantic52711.2021.9573200.
[2] A. Matsui, M. Iinuma, and L. Meng, “Deep Learning Based Real-time Visual Inspection for Harvesting Apples,” 2022 Int. Conf. Adv. Mechatron. Syst. , pp. 76–80, 2022, doi: 10.1109/ICAMechS57222.2022.10003376.
[3] D. T. Rhamadiyanti and S. Suyanto, “Robustness of Convolutional Neural Network in Classifying Apple Images,” Proc. - 2021 Int.  Semin.  Intell.  Technol.  Its  Appl.  Intell.  Syst.  New  Norm.  Era,  ISITIA  2021 ,  pp.  226–231,  2021,  doi: 10.1109/ISITIA52817.2021.9502258.
[4] Z.  Li,  F.  Liu,  W.  Yang,  S.  Peng,  and  J.  Zhou,  “A  Survey  of  Convolutional  Neural  Networks:  Analysis,  Applications,  and Prospects,” IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn.  Syst. ,  vol.  33,  no.  12,  pp.  6999–7019,  2022,  doi: 10.1109/TNNLS.2021.3084827.
[5] C.  F.  G.  Dos  Santos  and  J.  P. Papa,  “Avoiding  Overfitting:  A  Survey  on  Regularization  Methods  for  Convolutional  Neural Networks,” ACM Comput. Surv. , vol. 54, no. 10s, 2022, doi: 10.1145/3510413.
[6] Q. Zheng, M. Yang, X. Tian, N. Jiang, and D. Wang, “A full stage data augmentation method in deep convolutional neural network for natural image classification,” Discret. Dyn. Nat. Soc. , vol. 2020, no. 1, 2020, doi: 10.1155/2020/4706576.
[7] C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J. Big Data , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[8] S.  Phiphiphatphaisit  and  O.  Surinta,  “Food  Image  Classification  with  Improved  MobileNet  Architecture  and  Data Augmentation,” ICISS ’20 Proc. 3rd Int. Conf. Inf. Sci. Syst. , pp. 51–56, 2020, doi: 10.1145/3388176.3388179.
[9] R. Satila Passa, S. Nurmaini, and D. P. Rini, “YOLOv8 Based on Data Augmentation for MRI Brain Tumor Detection,” Sci. J. Informatics , vol. 10, no. 3, p. 363, 2023, doi: 10.15294/sji.v10i3.45361.
[10]  D. S. Dewantara, R. Hidayat, H. Susanto, and A. M. Arymurthy, “CNN with multi stage image data augmentation methods for indonesia  rare  and  protected  orchids  classification,” 2020  Int.  Conf.  Comput.  Sci.  Its  Appl.  Agric. ,  2020,  doi: 10.1109/ICOSICA49951.2020.9243174.
[11]  T. H. Chun, U. R. Hashim, S. Ahmad, L. Salahuddin, N. H. Choon, and K. Kanchymalay, “Efficacy of the Image Augmentation Method using CNN Transfer Learning in Identification of Timber Defect,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 5, pp. 107–114, 2022, doi: 10.14569/IJACSA.2022.0130514.
[12]  R. Poojary, R. Raina, and A. K. Mondal, “Effect of data-augmentation on fine-tuned cnn model performance,” IAES Int. J. Artif. Intell. , vol. 10, no. 1, pp. 84–92, 2021, doi: 10.11591/ijai.v10.i1.pp84-92.
[13]  H. Mureşan and M. Oltean, “Fruit recognition from images using deep learning,” Acta Univ. Sapientiae, Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 26–42, 2021, doi: 10.48550/arXiv.1712.00580.
[14]  L. Fitriani, D. Tresnawati, and M. B. Sukriyansah, “Image Classification On Garutan Batik Using Convolutional Neural Network with Data Augmentation,” JUITA  J. Inform. , vol. 11, no. 1, p. 107, 2023, doi: 10.30595/juita.v11i1.16166.
[15]  D. Krstinić, M. Braović, L. Šerić, and D. Božić-Štulić, “Multi-label Classifier Performance Evaluation with Confusion Matrix,” Conf. Int. Conf. Soft Comput. Artif. Intell. Mach. Learn. (SAIM 2020) , vol. 10, pp. 01–14, 2020, doi: 10.5121/csit.2020.100801.
[16]  D. Mandal, U. Wermund, L. Phavaphutanon, and R. Cronje, Temperate Fruits: Production, Processing, and Marketing . 2021. doi: 10.1201/9781003045861.
[17]  S. Ghosal and K. Sarkar, “Rice Leaf Diseases Classification Using CNN with Transfer Learning,” 2020 IEEE Calcutta Conf. , pp. 230–236, 2020, doi: 10.1109/CALCON49167.2020.9106423.
[18]  L. Alzubaidi et al. , Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions , vol. 8, no. 1. Springer International Publishing, 2021. doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[19]  A. G. Alharbi and M. Arif, “Detection and classification of apple diseases using convolutional neural networks,” 2020 2nd Int. Conf. Comput. Inf. Sci. , pp. 1–5, 2020, doi: 10.1109/ICCIS49240.2020.9257640.
[20]  K. Z. Thet, K. K. Htwe, and M. M. Thein, “Grape Leaf Diseases Classification using Convolutional Neural Network,” 2020 Int. Conf. Adv. Inf. Technol. , pp. 147–152, 2020, doi: 10.1109/ICAIT51105.2020.9261801.