Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah-Rempah Indonesia
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1492Keywords:
Convolution Neural Network, Rempah-rempah, VGG 16, Alexnet, Deep learningAbstract
Rempah-rempah merupakan salah satu kekayaan alam yang dimiliki oleh Indonesia. Rempah-rempah sendiri memiliki banyak manfaat untuk Kesehatan ataupun hal-hal lain. Dari banyaknya rempah yang berada di Indonesia, ternyata masyarakat Indonesia sendiri masih memiliki pengetahuan yang rendah akan rempah-rembah tersebut. Hal ini menyebabkan banyak orang bahkan petani mengalami kesusahan dalam mengenali jenis rempah terutama remaja. Membedakan rempah satu dengan yang lain merupakan tantangan yang banyak dihadapi oleh masyarakat. Oleh sebab itu, penelitian ini membuat sebuah model klasifikasi dengan menggunakan convolution neural network dengan arsitektur VGG 16 yang dimodifikasi. Arsitektur modifikasi VGG 16 memiliki 10-layer yang terdiri dari 7-layer convolution dan 3-layer fully connected. Untuk fase latih model modifikasi VGG 16 ini menggunakan dataset rempah yang disediakan oleh Kaggle. Validasi model yang digunakan adalah akurasi, loss, precision, dan recall untuk membandingkan model mana yang memiliki nilai yang terbaik. Untuk model modifikasi VGG 16 yang dibuat untuk melakukan klasifikasi, mendapatkan hasil evaluasi rata-rata akurasi sebesar 81%, nilai recall sebesar 76%, dan nilai precision sebesar 81% untuk fase training dan untuk fase validasi, akurasi sebesar 85%, nilai recall sebesar 80%, dan nilai precision sebesar 84%. Jadi dengan model modifikasi VGG 16 dapat disimpulkan bahwa model mampu memprediksi rempah-rempah lebih baik dari model Alexnet.
Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] A. W. Helmalia, P. Putrid, and A. Dirpan, “Potensi Rempah-Rempah Tradisional Sebagai Sumber Antioksidan Alami Untuk Bahan Baku Pangan Fungsional),†Canrea J. Food Technol. Nutr. Culin. J., vol. 2, no. 1, pp. 26–31, 2019, doi: 10.20956/canrea.v2i1.113.
[2] Y. Robi, S. M. Kartikawati, and . Muflihati, “Etnobotani Rempah Tradisional Di Desa Empoto Kabupaten Sanggau Kalimantan Barat,†J. Hutan Lestari, vol. 7, no. 1, pp. 130–142, 2019, doi: 10.26418/jhl.v7i1.31179.
[3] K.V. Peter, Handbook of Herbs and Spices. Elsevier Science, 2012.
[4] Liputan6dotcom, “Sulit Bedakan Rempah-Rempah seperti Jahe, Lengkuas, Kunyit, dan Kencur? Begini Caranya,†https://www.liputan6.com/, 2018. .
[5] I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),†J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[6] D. C. Khrisne and I. A. Suyadnya, “Indonesian Herbs and Spices Recognition using Smaller VGGNet-like Network,†2018 Int. Conf. Smart Green Technol. Electr. Inf. Syst., vol. 4, pp. 221–224, 2018.
[7] Kaharuddin, Kusrini, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,†J. Inf. Interaktif, vol. 4, no. 1, pp. 17–22, 2019.
[8] R. Xin, J. Zhang, and Y. Shao, “Complex network classification with convolutional neural network,†Tsinghua Sci. Technol., vol. 25, no. 4, pp. 447–457, Aug. 2020, doi: 10.26599/TST.2019.9010055.
[9] V. Atliha and D. Sesok, “Comparison of VGG and ResNet used as Encoders for Image Captioning,†2020 IEEE Open Conf. Electr. Electron. Inf. Sci. eStream 2020 - Proc., pp. 1–4, 2020, doi: 10.1109/eStream50540.2020.9108880.
[10] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics. Chapman and Hall/CRC, 2007.
[11] “Rempah | Kaggle.†https://www.kaggle.com/awaltry/rempah (accessed Oct. 05, 2021).
[12] R. Rismiyati and A. Luthfiarta, “VGG16 Transfer Learning Architecture for Salak Fruit Quality Classification,†Telematika, vol. 18, no. 1, p. 37, 2021, doi: 10.31315/telematika.v18i1.4025.
[13] Y. Zhou, H. Ni, F. Ren, and X. Kang, “Face and gender recognition system based on convolutional neural networks,†Proc. 2019 IEEE Int. Conf. Mechatronics Autom. ICMA 2019, pp. 1091–1095, 2019, doi: 10.1109/ICMA.2019.8816192.
[14] N. Tang, H. Liu, K. Yue, W. Li, and X. Yue, “Automatic classification for corneal ulcer using a modified VGG network,†Proc. - 2020 Int. Conf. Artif. Intell. Comput. Eng. ICAICE 2020, pp. 120–123, 2020, doi: 10.1109/ICAICE51518.2020.00029.
[15] Y. Q. Xuan Liu, Mingmin Chi, Yunfeng Zhang, “CLASSIFYING HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES BY FINE-TUNED VGG DEEP NETWORKS,†pp. 7141–7144, 2018.
[16] A. A. Almisreb, N. Jamil, and N. M. Din, “Utilizing AlexNet Deep Transfer Learning for Ear Recognition,†Proc. - 2018 4th Int. Conf. Inf. Retr. Knowl. Manag. Diving into Data Sci. CAMP 2018, pp. 8–12, 2018, doi: 10.1109/INFRKM.2018.8464769.
[17] C. Dong, Z. Zhang, J. Yue, and L. Zhou, “Classification of strawberry diseases and pests by improved AlexNet deep learning networks,†2021 13th Int. Conf. Adv. Comput. Intell. ICACI 2021, pp. 359–364, 2021, doi: 10.1109/ICACI52617.2021.9435893.
[18] D. P. Kingma and J. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization,†in 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015 - Conference Track Proceedings, Dec. 2014, pp. 1–15.
[2] Y. Robi, S. M. Kartikawati, and . Muflihati, “Etnobotani Rempah Tradisional Di Desa Empoto Kabupaten Sanggau Kalimantan Barat,†J. Hutan Lestari, vol. 7, no. 1, pp. 130–142, 2019, doi: 10.26418/jhl.v7i1.31179.
[3] K.V. Peter, Handbook of Herbs and Spices. Elsevier Science, 2012.
[4] Liputan6dotcom, “Sulit Bedakan Rempah-Rempah seperti Jahe, Lengkuas, Kunyit, dan Kencur? Begini Caranya,†https://www.liputan6.com/, 2018. .
[5] I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),†J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[6] D. C. Khrisne and I. A. Suyadnya, “Indonesian Herbs and Spices Recognition using Smaller VGGNet-like Network,†2018 Int. Conf. Smart Green Technol. Electr. Inf. Syst., vol. 4, pp. 221–224, 2018.
[7] Kaharuddin, Kusrini, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,†J. Inf. Interaktif, vol. 4, no. 1, pp. 17–22, 2019.
[8] R. Xin, J. Zhang, and Y. Shao, “Complex network classification with convolutional neural network,†Tsinghua Sci. Technol., vol. 25, no. 4, pp. 447–457, Aug. 2020, doi: 10.26599/TST.2019.9010055.
[9] V. Atliha and D. Sesok, “Comparison of VGG and ResNet used as Encoders for Image Captioning,†2020 IEEE Open Conf. Electr. Electron. Inf. Sci. eStream 2020 - Proc., pp. 1–4, 2020, doi: 10.1109/eStream50540.2020.9108880.
[10] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics. Chapman and Hall/CRC, 2007.
[11] “Rempah | Kaggle.†https://www.kaggle.com/awaltry/rempah (accessed Oct. 05, 2021).
[12] R. Rismiyati and A. Luthfiarta, “VGG16 Transfer Learning Architecture for Salak Fruit Quality Classification,†Telematika, vol. 18, no. 1, p. 37, 2021, doi: 10.31315/telematika.v18i1.4025.
[13] Y. Zhou, H. Ni, F. Ren, and X. Kang, “Face and gender recognition system based on convolutional neural networks,†Proc. 2019 IEEE Int. Conf. Mechatronics Autom. ICMA 2019, pp. 1091–1095, 2019, doi: 10.1109/ICMA.2019.8816192.
[14] N. Tang, H. Liu, K. Yue, W. Li, and X. Yue, “Automatic classification for corneal ulcer using a modified VGG network,†Proc. - 2020 Int. Conf. Artif. Intell. Comput. Eng. ICAICE 2020, pp. 120–123, 2020, doi: 10.1109/ICAICE51518.2020.00029.
[15] Y. Q. Xuan Liu, Mingmin Chi, Yunfeng Zhang, “CLASSIFYING HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES BY FINE-TUNED VGG DEEP NETWORKS,†pp. 7141–7144, 2018.
[16] A. A. Almisreb, N. Jamil, and N. M. Din, “Utilizing AlexNet Deep Transfer Learning for Ear Recognition,†Proc. - 2018 4th Int. Conf. Inf. Retr. Knowl. Manag. Diving into Data Sci. CAMP 2018, pp. 8–12, 2018, doi: 10.1109/INFRKM.2018.8464769.
[17] C. Dong, Z. Zhang, J. Yue, and L. Zhou, “Classification of strawberry diseases and pests by improved AlexNet deep learning networks,†2021 13th Int. Conf. Adv. Comput. Intell. ICACI 2021, pp. 359–364, 2021, doi: 10.1109/ICACI52617.2021.9435893.
[18] D. P. Kingma and J. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization,†in 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015 - Conference Track Proceedings, Dec. 2014, pp. 1–15.
Downloads
Published
2021-11-27
Issue
Section
Articles
How to Cite
[1]
E. Tanuwijaya and A. Roseanne, “Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah-Rempah Indonesia”, MATRIK, vol. 21, no. 1, pp. 189–196, Nov. 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1492.
Similar Articles
- Muhammad Furqan Nazuli, Muhammad Fachrurrozi, Muhammad Qurhanul Rizqie, Abdiansah Abdiansah, Muhammad Ikhsan, A Image Classification of Poisonous Plants Using the MobileNetV2 Convolutional Neural Network Model Method , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 2 (2025)
- F.ti Ayyu Sayyidul Laily, Didik Dwi Prasetya, Anik Nur Handayani, Tsukasa Hirashima, Revealing Interaction Patterns in Concept Map Construction Using Deep Learning and Machine Learning Models , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 2 (2025)
- Wilda Imama Sabilla, Mamluatul Hani'ah, Ariadi Retno Tri Hayati Ririd, Astrifidha Rahma Amalia, Proliferative Diabetic Retinopathy Detection Using Convolutional Neural Network with Enhanced Retinal Image , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 25 No. 1 (2025)
- Ahmad Ashril Rizal, Siti Soraya, Multi Time Steps Prediction dengan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 1 (2018)
- Fitra Ahya Mubarok, Mohammad Reza Faisal, Dwi Kartini, Dodon Turianto Nugrahadi, Triando Hamonangan Saragih, Gender Classification of Twitter Users Using Convolutional Neural Network , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
- Danang Wahyu Utomo, Christy Atika Sari, Folasade Olubusola Isinkaye, Quality Improvement for Invisible Watermarking using Singular Value Decomposition and Discrete Cosine Transform , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 3 (2024)
- Siti Ummi Masruroh, Andrew Fiade, Muhammad Ikhsan Tanggok, Rizka Amalia Putri, Luigi Ajeng Pratiwi, Convolutional Neural Network for Colorization of Black and White Photos , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- sayuti rahman, Marwan Ramli, Arnes Sembiring, Muhammad Zen, Rahmad B.Y Syah, Normalization Layer Enhancement in Convolutional Neural Network for Parking Space Classification , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 3 (2024)
- I Putu Hariyadi, Akbar Juliansyah, Analisa Penerapan Private Cloud Computing Berbasis Proxmox Virtual Environment Sebagai Media Pembelajaran Praktikum Manajemen Jaringan , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 1 (2018)
- Ahmad Naufal Labiib Nabhaan, Rakandhiya Daanii Rachmanto, Arief Setyanto, Characterizing Hardware Utilization on Edge Devices when Inferring Compressed Deep Learning Models , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 1 (2024)
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
