Penelitian ini menerapkan TensorFlow pada minimal neural network untuk mengenali citra bendera negara berdasarkan negara asalnya.. Dataset dihimpun dari internet berupa citra yang didominasi bendera sebagai latar depannya, dan berbagai latar seperti langit biru/berawan, latar pepohonan, menghadap kiri atau kanan, berkibar ataupun kuncup. Citra bendera yang mendominasi diperlukan untuk meniadakan prosedur lokalisasi. Sebagai contoh penerapaan, dataset dibatasi pada bendera negaranegara ASEAN. Untuk pengembangannya, cakupan dapat diperluas untuk seluruh negara di dunia. Hasil yang diperoleh memiliki ketepatan 74% terhadap testing image yang digunakan

Ahmad Sabri

Feni Andriani

STMIK Jakarta Journal Online

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
Minimal Neural Network Untuk Pengenalan Bendera Negara
Ahmad Sabri dan Feni Andriani
{sabri, feni.andriani}@staff.gunadarma.ac.id
Teknik Informatika, Universitas Gunadarma
Jl. Margonda Raya 100, Depok, Indonesia
ABSTRAK
Penelitian ini  menerapkan TensorFlow pada minimal  neural  network untuk mengenali  citra bendera
negara  berdasarkan  negara  asalnya..  Dataset  dihimpun  dari  internet  berupa  citra  yang  didominasi
bendera  sebagai  latar  depannya,  dan  berbagai  latar  seperti  langit  biru/berawan,  latar  pepohonan,
menghadap kiri  atau kanan,  berkibar ataupun kuncup.  Citra bendera  yang mendominasi  diperlukan
untuk  meniadakan  prosedur  lokalisasi.  Sebagai  contoh  penerapaan,  dataset  dibatasi  pada  bendera
negara-negara  ASEAN.  Untuk  pengembangannya,  cakupan  dapat  diperluas untuk  seluruh negara  di
dunia. Hasil yang diperoleh memiliki ketepatan 74% terhadap testing image yang digunakan.
Kata Kunci:  Neural Network, Tensorflow, Dataset, Klasifikasi Objek, Pengenalan Objek.
PENDAHULUAN
Perkembangan neural network dalam kurun
dekade terakhir mengalami peningkatan
yang  signifikan  seiring  dengan
meningkatnya  kemampuan  komputasi
komputer. Penerapan neural network dalam
computer  vision  antara  lain  untuk
pengklasifikasian  dan  pengenalan  objek,
seperti wajah [1,2], rambu lalu lintas [3,4];
dalam bidang  natural language processing
seperti  speech  recognition [5]  dan  text
classification [6].
Dimotivasi  oleh  [4]  yang  menerapkan
minimal  neural  network untuk pengenalan
rambu  lalu  lintas,  paper  ini  menggunakan
model serupa dengan dataset yang berbeda,
dan memodifikasi script sehingga diperoleh
model  yang  dapat  mengenali
(mengklasifikasikan)  bendera  nasional
negara-negara di dunia berdasarkan negara
asalnya,  dengan  file  image  sebagai
inputnya. Pemilihan bendera negara sebagai
objek  klasifikasi  disebabkan  sejauh
penelusuran  penulis,  belum  terdapat
penelitian serupa dengan pendekatan neural
network.  Selain  itu,  pengembangan  dapat
diarahkan  untuk  pendidikan  pengenalan
negara-negara  di  dunia,  termasuk  di
antaranya mengenali bendera negara.
Pada  penelitian  ini  penggunaan  model
minimal neural network dimaksudkan untuk
melakukan pengenalan bendera negara
ASEAN.
METODE PENELITIAN
Penggunaan model minimal neural network
dimaksudkan agar  program dapat  berjalan
pada komputer dengan spesifikasi minimal,
dengan waktu training yang relatif singkat,
dengan  hanya  mengandalkan  komputasi
CPU. Jaringan pada model minimal neural
network  ini  terdiri  dari  sebuah  fully
connected  layer,  di  mana  setiap  neuron
terhubung  ke  setiap  nilai  input.  Model
dalam  penelitian  ini  menggunakan  ReLU
activation function:
f(x) = max(0,x) (1)
TensorFlow [7] merupakan struktur data array
multidimensi  yang  mengalir  di  dalam  graf
neural network. Operasi terhadap TensorFlow
dilakukan pada neuron. Operasi
yang  dimaksud  terdiri  dari  operasi
penjumlahan, perkalian, mengubah matriks
menjadi  vektor  atau  sebaliknya,  dan
sebagainya.  Output  akhir  dari  neural
network adalah sebuah vektor berukuran 1
X n (di mana n adalah banyak kelas
klasifikasi)  yang  setiap  elemennya
merupakan skor dari masing-masing kelas.
Sebagai  contoh,  jika  inputnya  berupa
bendera  Indonesia,  maka  diharapkan  skor
elemen ke 1 memiliki skor tertinggi (lihat
penataan folder di bagian Pembahasan).
Gambar  1  menampilkan  visualisasi  alur
TensorFlow pada neural  network multilayer,
dan  Gambar  2  menampilkan  model  single
fully-connected layer yang digunakan pada
14
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
penelitian  ini,  di  mana  inputnya  berupa
citra bendera.
Gambar 1. Visualisasi TensorFlow [4]
Dalam  [4]  diberikan  Python  script untuk
pengklasifikasian  citra  rambu  lalu  lintas
dengan  neural  network  dan  TensorFlow
sebagai proses yang berjalan di atasnya.
Penelitian  ini  mengadaptasi  dan
memodifikasi  script dan mengganti dataset
pada [4] tersebut untuk pengenalan bendera
negara-negara  dunia.  Modifikasi  yang
dilakukan  berupa  pemisahan  antara  script
untuk  training dan  testing/implementing
menjadi  dua  file  yang  berbeda.  Hal  ini
memerlukan penambahan fitur  save graph
pada  fase  training  untuk  kemudian  di-
restore  pada  fase  testing.  Pemisahan  ini
dilakukan  agar  implementasi  dapat
dilakukan  untuk  seterusnya  tanpa  harus
melakukan kembali proses training, kecuali
jika terjadi penambahan dataset.
Gambar 2. Ilustrasi model single fully
connected layer
Cakupan  dataset  dibatasi  pada  bendera
negara-negara anggota ASEAN sebanyak 10
negara (10 kelas), yaitu Indonesia, Malaysia,
Singapura,  Filipina,  Thailand,  Brunei
Darussalam,  Vietnam,  Laos,  Kamboja,  dan
Myanmar. Setiap folder berisi citra berformat
jpg dari bendera-bendera negara yang sama,
dengan  berbagai  keadaan  seperti:
berkibar/kuncup,  latar  belakang  langit
(cerah/berawan)  ataupun  gedung  maupun
pohon.  Dataset  terdiri  dari  dataset  untuk
training (15-17 citra per kelas) dan testing (5
citra  per  kelas)  Citra  diperoleh dari  internet
dengan meng-crop sedemikian rupa sehingga
bendera  menjadi  objek  dominan.  Hal  ini
dilakukan  karena  script hanya  untuk
mengklasifikasikan  citra  tanpa  melakukan
lokalisasi objek pada citra.
Pengujian  model  dilakukan  pada  fase
testing terhadap 50 testing image (citra uji).
Akurasi  dinyatakan  sebagai  rasio  antara
jumlah klasifikasi yang tepat terhadap total
testing image.
Script  ditulis  dalam  Python  3.5  dan
TensorFlow  versi  1.6.0,  dan  dijalankan
pada platform Jupyter Notebook.
Perangkat yang digunakan dalam penelitian
ini adalah sebuah laptop dengan spesifikasi:
CPU AMD A4-5000 APU.
Memori 2 GB.
Sistem operasi: Windows 8.1.
PEMBAHASAN
Dataset
Penataan  folder  dataset  bendera  negara
negara ASEAN ditunjukkan dalam Tabel 1
berikut:
Tabel  1.  Penataan folder  dataset  bendera
negara
Folder Bendera Negara
000 Indonesia
001 Kamboja
002 Brunei D.
003 Filipina
004 Laos
005 Malaysia
15
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
006 Vietnam
007 Thailand
008 Myanmar
009 Singapura
Fase Training
Pada  fase  training  (untuk  script lihat
Lampiran  1),  citra  pada  training  dataset
dimuat  ke  dalam  memori  dan  di-resize
menjadi  berukuran  64  x  64,  dengan  3
channel RGB.
Model  neural  network  menggunakan
minimal  neural  network,  berupa satu  fully
connected layer  dengan 10 neuron,  sesuai
dengan banyak kelas. Citra dan label yang
bersesuaian  masing-masing  diterima  oleh
tensor placeholder image_ph dan label_ph.
Setiap  neuron  menerima  64  x  64  x  3  =
12288  input  dari  tensor  image_flat,  yang
merupakan  flattened image dari image_ph.
Output  dari  layer ini  adalah  tensor  logits
dengan  10  kolom.  Prediksi  (klasifikasi)
citra dihasilkan oleh tensor predicted_labes,
berupa indeks dengan nilai  logits terbesar.
Nilai loss diperoleh dari tensor loss dengan
menggunakan  fungsi  cross-entropy,  yang
merupakan fungsi yang paling cocok untuk
mengklaasifikasikan objek. Tensor train
menerapkan  ADAM  optimizer  untuk
memperoleh nilai loss minimal.
Training  session  dilakukan  sebanyak  201
iterasi  (epoch).  Jika  iterasi  menghasilkan
nilai  loss yang  semakin  kecil,  model
semakin  akurat.  Graf  beserta  checkpoint
yang  dihasilkan  kemudian  disimpan  pada
folder  yang  telah  diterntukan.  Gambar  1
menampilkan  output  dari  fase  training
berupa  loss  value pada  setiap  sepuluh
iterasi. Fase training dengan perangkat yang
digunakan membutuhkan waktu maksimal 5
menit.
Fase Testing dan implementing
Pada  fase  testing  (script lihat  Lampiran  2),
citra  pada  testing  dataset  dimuat  ke  dalam
memori, dan di-resize menjadi berukuran 64 x
64 x 3, sebagaimana pada tahap training.
Kemudian  graf  dan  checkpoint di-restore,
dan testing session dijalankan berdasar graf
dan  checkpoint yang  di-restore tersebut.
Output  dari  testing  ini  adalah  persentase
akurasi dari model terhadap testing dataset,
ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Fase  testing
membutuhkan  waktu  tidak  lebih  dari  2
menit. Lihat Lampiran 3 untuk output final
dari fase testing.
Loss:  4.21112
Loss:  3.16355
Loss:  1.47721
Loss:  0.703151
Loss:  0.416746
Loss:  0.282524
Loss:  0.213053
Loss:  0.166212
Loss:  0.136547
Loss:  0.114552
Loss:  0.0983067
Loss:  0.0856873
Loss:  0.0755615
Loss:  0.067287
Loss:  0.0603968
Loss:  0.0545894
Loss:  0.0496423
Loss:  0.0453887
Loss:  0.0417012
Loss:  0.0384808
Loss:  0.0356494
training done
Gambar 1. Output dari fase training
Untuk  keperluan  implementasi,  testing
script  ini dimodifikasi sehingga user dapat
memasukkan  input  citra,  dan  outputnya
berupa  prediksi  dari  klasifikasi  image
tersebut.
HASIL
Berdasarkan  hasil  testing,  diperoleh  akurasi
model adalah 74%, sebagaimana output yang
ditunjukkan pada Gambar 2. Tampilan output
berikutnya  berupa  visualisasi  testing image
dan  prediksi  yang  diberikan  dapat dilihat
pada  Lampiran  3.  Persentase  akurasi  dapat
ditingkatkan  jika  fase  training  dilakukan
dengan  dataset  dengan  jumlah  yang  masif,
dan testing image tidak jauh berbeda daripada
training  image Dalam  beberapa  percobaan
training, konvergensi
16
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
nilai  loss berjalan sangat lambat atau bahkan
tidak  berjalan  sama  sekali  (nilai  loss tidak
berubah  setelah  sejumlah  iterasi).  Hal  ini
diduga  akibat  adanya  kemiripan  beberapa
bendera  negara,  dalam  hal  ini  Indonesia,
Singapura  dan  Thailand,  serta  Laos  dan
Kamboja.  Hipotesis  untuk  mengatasinya
adalah  bendera  yang  memiliki  kemiripan
diberi  label  yang  berbeda  jauh  (tidak
berurutan).  Oleh  karena  itu,  pada  dataset
bendera  Indonesia  berlabel  000,  Thailand
berlabel 007, dan Singapura belabel 009.
Untuk  bendera  lainnya  yang  memiliki
kemiripan, Kamboja berlabel 001, dan Laos
berlabel  004.  Berdasarkan  observasi  pada
fase training, dataset yang disusun demikian
menunjukkan  bahwa  pada  setiap  iterasi,
lebih  banyak  didapati  nilai  loss  semakin
kecil dan konvergen.
INFO:tensorflow:Restoring parameters 
from ./saved graph/flag_detector
citra uji: 50 
Prediksi tepat: 37 
Akurasi: 74.0000 %
Gambar 2. Output awal dari fase testing
KESIMPULAN DAN SARAN
Model dapat memprediksi bendera dengan
ketepatan  74%  pada  testing  dataset.
Eksekusi model  pada fase training dengan
dataset  yang  tersedia  memerlukan  waktu
tidak  lebih  dari  5  menit,  dan  untuk  fase
testing membutuhkan waktu tidak lebih dari
2 menit. Akurasi model dapat ditingkatkan
dengan menggunakan training dataset yang
lebih banyak dan bervariasi,  serta labeling
yang  tidak  berurutan  bagi  citra  yang
memiliki  kemiripan.  Sebagai  saran,  selain
file  citra,  input  image  dapat  diberikan
melalui video ataupun webcam secara real
time.
DAFTAR PUSTAKA
Taylor,  W.K.  “Machine  learning  and
recognition  of  faces”,  Electronics
Letters, 3:436-437, 1967
Kasar, M.M., Bhattacharyya,  D., dan Kim,
T.-h, “Face Recognition Using
NeuralNetwork:AReview”,
International Journal of Security and 
Its Applications, 10(3):81-100, 2016.
Boujemaa, K.S., Berrada, I., Bouhoute,
A.,  dan  Boubouh,  K.,  “Traffic  sign
recognition using convolutional neural
networks,” WINCOM, Rabat, hal. 1-6,
2017.
Abdulla, W. 
https://github.com/waleedka/traffic-
signs-tensorflow. , 2017.
Lim, C.P., Woo, S.C., Loh. A.S. dan
Osman, R., “Speech recognition using
artificialneuralnetworks,”
Proceedings of the First International
Conference  on  Web  Information
Systems Engineering, Hong Kong, hal.
419-423 vol.1, 2000.
Li,C.H.,Park,S.C.,“Text
Categorization   Based   on   Artificial
Neural   Networks”.   Dalam:   Neural
Information Processing. ICONIP 2006.
Lecture  Notes  in  Computer  Science,
vol 4234. Springer, Berlin, Heidelberg.
Google, Inc., TensorFlowTM, 
https://www.tensorflow.org/
17
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
LAMPIRAN 1: Script training.py
import os
import random
import skimage.data
import skimage.transform
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
def load_data(data_dir):
directories = [d for d in os.listdir(data_dir)
if os.path.isdir(os.path.join(data_dir, d))]
labels = []
images = []
for d in directories:
label_dir = os.path.join(data_dir, d)
file_names = [os.path.join(label_dir, f)
for f in os.listdir(label_dir) if 
f.endswith(".jpg")] for f in file_names:
images.append(skimage.data.imread(f))
labels.append(int(d))
return images, labels
ROOT_PATH = "YOUR_ROOT_PATH"
train_data_dir = os.path.join(ROOT_PATH, "TRAINING_DATASET_DIRECTORY")
images, labels = load_data(train_data_dir)
siz=64
images32 = [skimage.transform.resize(image, (siz, siz))
for image in images]
labels_a = np.array(labels)
images_a = np.array(images32)
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
images_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, siz, siz, 3],name="images_ph")
labels_ph = tf.placeholder(tf.int32, [None],name="labels_ph")
images_flat = tf.contrib.layers.flatten(images_ph)
logits = tf.contrib.layers.fully_connected(images_flat, 62, tf.nn.relu)
predicted_labels = tf.argmax(logits, 1,name="predicted_labels")
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels_ph, 
logits=logits))
train = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)
init = tf.initialize_all_variables()
session = tf.Session()
_ = session.run([init])
saver = tf.train.Saver()
for i in range(201):
_, loss_value = session.run([train, loss],
feed_dict={images_ph: images_a, labels_ph: labels_a})
if i % 10 == 0:
print("Loss: ", loss_value)
saver.save(session, './saved graph/flag_detector')
18
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
print("training done")
session.close()
LAMPIRAN 2: Script testing.py
import os
import random
import skimage.data
import skimage.transform
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
def load_data(data_dir):
directories = [d for d in os.listdir(data_dir)
if os.path.isdir(os.path.join(data_dir, d))]
labels = []
images = []
for d in directories:
label_dir = os.path.join(data_dir, d)
file_names = [os.path.join(label_dir, f)
for f in os.listdir(label_dir) if f.endswith(".jpg")]
for f in file_names:
images.append(skimage.data.imread(f))
labels.append(int(d))
return images, labels
ROOT_PATH = "YOUR_ROOT_PATH"
test_data_dir = os.path.join(ROOT_PATH, "TESTING_DATASET_DIRECTORY")
siz=64
test_images32 = [skimage.transform.resize(image, (siz, siz))
for image in images]
test_labels = [labels[i] for i in range(len(test_images32))] countries=['Indonesia','Kamboja','Brunei 
D.', 'Filipina', 'Laos', 'Malaysia', 'Vietnam', 'Thailand',
'Myanmar', 'Singapura']
with tf.Session() as sess:
new_saver = tf.train.import_meta_graph('./saved graph/flag_detector.meta')
graph = tf.get_default_graph()
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./saved graph/'))
images_ph=graph.get_tensor_by_name('images_ph:0')
labels_ph=graph.get_tensor_by_name('labels_ph:0')
predicted_labels = graph.get_tensor_by_name('predicted_labels:0')
predicted = sess.run([predicted_labels],
feed_dict={images_ph:test_images32})[0]
match_count = sum([int(y == y_) for y, y_ in zip(test_labels, predicted)])
accuracy = match_count / len(test_labels)
print('# citra uji:',len(test_labels))
print ('Prediksi tepat:',match_count)
print("Akurasi: {0:.4f} %".format(accuracy*100))
print(test_labels)
19
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
print(predicted)
sess.close()
fig = plt.figure(figsize=(15, 30))
for i in range(len(test_images32)):
truth = test_labels[i]
prediction = predicted[i]
plt.subplot(17, 3,1+i)
plt.axis('off')
if truth == prediction:
plt.text(70, 30, "Aktual: {0}nPrediksi: {1}\n(Tepat)".format(countries[truth], 
countries[prediction]),
fontsize=12)
else:
plt.text(70, 30, "Aktual: {0}nPrediksi: {1}\nXX (Salah) XX ".format(countries[truth], 
countries[prediction]),
fontsize=12)
plt.imshow(test_images32[i])
LAMPIRAN 3: Final output dari testing.py
20
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK) Volume 2,  26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327
21



Minimal Neural Network Untuk Pengenalan Bendera Negara

http://ejournal.jak-stik.ac.id/index.php/sentik/article/download/2456/2024

Minimal Neural Network Untuk Pengenalan Bendera Negara

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

STMIK Jakarta Journal Online