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
- Yuniansyah Yuniansyah, Andri Saputra, PENGEMBANGAN MULTIMEDIA PEMBELAJARAN UNTUK MATAKULIAH GRAFIK KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE ADDIE , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)
- Irawan Afrianto, Andri Heryandi, Sufa Atin, Blockchain-based Trust, Transparent, Traceable Modeling on Learning Recognition System Kampus Merdeka , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 2 (2023)
- Muhammad Alkaff, Muhammad Afrizal Miqdad, Muhammad Fachrurrazi, Muhammad Nur Abdi, Ahmad Zainul Abidin, Raisa Amalia, Hate Speech Detection for Banjarese Languages on Instagram Using Machine Learning Methods , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Fatur Rahman Harahap, Anggun Fitrian Isnawati, Khoirun Ni'amah, Variation of Distributed Power Control Algorithm in Co-Tier Femtocell Network , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 1 (2024)
- Lalu Zazuli Azhar Mardedi, Khairan Marzuki, Rancang Bangun Jaringan Komputer LAN Berdasarkan Perbandingan Kinerja Routing Protokol EIGRP dan Routing Protokol OSPF , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Taufik Hidayat, Mohammad Ridwan, Muhamad Fajrul Iqbal, Sukisno Sukisno, Robby Rizky, William Eric Manongga, Determining Toddler's Nutritional Status with Machine Learning Classification Analysis Approach , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 2 (2025)
- Anthony Anggrawan, Raisul Azhar, Bambang Krismono Triwijoyo, Mayadi Mayadi, Developing Application in Anticipating DDoS Attacks on Server Computer Machines , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 2 (2021)
- Husain Husain, I Putu Hariyadi, Kurniadin Abd Latif, Galih Tri Aditya, Implementation of Port Knocking with Telegram Notifications to Protect Against Scanner Vulnerabilities , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
- Elly Mufida, Dedi Irawan, Giatika Chrisnawati, REMOTE SITE MIKROTIK VPN DENGAN POINT TO POINT TUNNELING PROTOCOL (PPTP) STUDI KASUS PADA YAYASAN TERATAI GLOBAL JAKARTA , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 16 No. 2 (2017)
- Wahyu Riski Aulia Putra, Agus Reza Aristiadi Nurwa, Dimas Febriyan Priambodo, Muhammad Hasbi, Infrastructure as Code for Security Automation and Network Infrastructure Monitoring , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 1 (2022)
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
