Identifikasi Daging Ruminansia dan Babi Hutan menggunakan Convolution Neural Network

Abstract

Kebutuhan daging di Indonesia sangat banyak dan terus meningkat setiap tahunnya. Daging terdiri dari protein, asam amino, air mineral, lemak, asam lemak, serta sedikit karbohidrat dan vitamin lainya. Pencampuran daging antara daging sapi dan babi hutan sering dilakukan oleh penjual daging hanya untuk mendapatkan keuntungan tambahan karena daging babi hutan lebih murah dari pada daging sapi. Penipuan daging pada dasarnya dilakukan oleh produsen atau penjual daging yang tidak jujur untuk meningkatkan keuntungan penjualan. Convolutional Neural Network atau di kenal sebutan convNets merupakan metode untuk memproses suatu data dalam bentuk beberapa array, seperti contohnya yaitu gambar berwarna yang terdiri, dari tiga array 2D yang menggandung intensitas piksel dalam tiga warna. Tujuan penelitian ini digunakan untuk mengidentifikasi daging ruminansia dan babi hutan dengan menggunakan Convolution Neural Network. Variasi sampel yang digunakan 500 data (validasi-testing) dan 100 data training dengan pengambilan sampel menggunakan Wifi Digital Microscope. Hasil akurasi validasi pada arsitektur GoogLeNet menggunakan optimizier adam learning rate 0.0001 dengan akurasi sebesar 98,83% dan adam learning rate 0.0005 dengan akurasi sebesar 98,50%. Sedangkan pada Inception V3 akurasi validasi memiliki model terbaik RmsProp leaning rate 0.0001 dengan akurasi sebesar 100% dan adam learning rate 0.0005 dengan akurasi sebesar 99,62%. Sedangkan hasil akurasi data testing pada arsitektur GoogLeNet menggunakan optimizier adam learning rate 0.00005 dengan akurasi sebesar 50%, sementara pada Inception V3 menggunakan optimizier RmsProp learning rate 0.00005 mendapatkan akurasi sebesar 54,5%. Penggunaan Wifi Digital Microscope menggunakan dalam CNN mampu untuk mengklasifikasinya daging pada daging kerbau, daging sapi, daging kambing dan daging babi hutan