JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 8, No. 2, Desember 2023, Hal. 183-190 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v8.i2.2023.183-190
Diterima: 27 Oktober 2023; Direvisi: 5 Desember 2023; Disetujui: 9 Desember 2023 JTERA, Vol. 8, No. 2, Desember 2023

## Penerapan Algoritma Deep Learning CNN untuk Klasifikasi Pemilahan Sampah
Salwa Rona Sausan Claudia # , Yani Parti Astuti Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jln. Imam Bonjol 207, Kota Semarang, 50131, Indonesia
# 111202012517@mhs.dinus.ac.id

## Abstrak
Indonesia merupakan negara ke-4 yang menghasilkan sampah terbanyak di dunia. Hal ini menyebabkan salah satu kota  di  Indonesia  dijuluki  dengan  “The  City  of  Pigs”.  Jumlah  sampah  di  Indonesia  terbilang  cukup  tinggi  yaitu mencapai 21,1 juta ton. Dengan banyaknya jumlah sampah di Indonesia, maka diperlukannya sistem identifikasi untuk membantu proses pengolahan sampah.  Penelitian ini bertujuan  untuk  membangun aplikasi klasifikasi sampah dengan metode deep  learning. Pada  sistem  identifikasi  ini  membutuhkan  suatu  dataset  dan  sistem  klasifikasi.  Dataset  yang digunakan  dalam  sistem  identifikasi  berupa  citra  objek  yang  terdiri  dari  beberapa  jenis,  yaitu  plastik,  kardus,  kaca, kaleng, kertas, dan sampah bungkus. Lalu,  untuk sistem  klasifikasi  menggunakan  model image  classification .  Sistem telah  berhasil  mengidentifikasi  jenis  sampah  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan baik.  Model  CNN  dijalankan  dengan  beberapa  layer  dataset  citra  sampah  yang  telah  dikumpulkan  digunakan  untuk proses  pelatihan  dan  proses  pengujian.  Penelitian  ini  dijalankan  dengan  lima  layer  yaitu Convolutional  Layers , Max Pooling  Layers , Flatten  Layers , AveragePooling2D ,  dan Dense  Layers .  Setelah  model  dijalankan,  selanjutnya dilakukan  proses  pelatihan  dan  dilakukan  pengujian  menggunakan  model  CNN  untuk  mengklasifikasi  gambar.  Hasil dari penelitian ini berupa nilai akurasi data 81,08% dan prediksi model untuk 10 sampel data pengujian, beserta dengan label prediksi dan label sebenarnya.
Kata kunci: klasifikasi sampah, deep learning , Convolutional Neural Network , image classification

## Abstract
Indonesia  is  the  4th  country  that  produces  the  most  waste  in  the  world.  This  has  caused  one  of  the  cities  in Indonesia to be nicknamed "The City of Pigs". The amount of waste in Indonesia is quite high, reaching 21.1 million tons.  With  the  large  amount  of  waste  in  Indonesia,  an  identification  system  is  needed  to  assist  the  waste  processing process. This research aims to build a waste classification application using deep learning methods. This identification system  requires  a  dataset  and  a  classification  system.  The  dataset  used  in  the  identification  system  is  in  the  form  of object images consisting of several types, namely plastic, cardboard, glass, cans, paper and packaging waste. Then, for the classification system using the image classification model. The system has succeeded in identifying types of waste using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm well. The CNN model is run with several layers of garbage image datasets that have been collected and used for the training and testing processes. This research was carried out with  five  layers,  namely  Convolutional  Layers,  Max  Pooling  Layers,  Flatten  Layers,  AveragePooling2D,  and  Dense Layers.  After  the  model  is  run,  the  training  process  is  then  carried  out  and  tested  using  the  CNN  model  to  classify images. The results of this research are data accuracy values of 81.08% and model predictions for 10 test data samples, along with predicted labels and actual labels.
Keywords: garbage classification, deep learning, Convolutional Neural Network, image classification

## I. P ENDAHULUAN
Sampah saat ini menjadi salah satu permasalahan utama  di  Indonesia.  Sampah  adalah  masalah  yang sering  kita  jumpai  sehari-hari.  Selain  itu,  kegiatan sehari-hari  yang  kita  lakukan  pasti  menghasilkan
sampah.  Sampah  merupakan  bahan  yang  sudah tidak  terpakai  dari  hasil  sisa  aktivitas  manusia. Jumlah  sampah  rumah  tangga  memiliki  potensi paling besar dalam menyumbang jumlah sampah di Indonesia.  Jumlah  sampah  yang  tertimbun  di Indonesia pada tahun 2022 berdasarkan data Sistem
Informasi  Pengelolaan  Sampah  Nasional  mencapai 21.1 juta ton. Dari total tersebut, 65,71% (13,9 juta ton)  sampah  sudah  terkelola  dengan  baik, sedangkan  34,29%  (7,2  juta  ton)  sisanya  belum terkelola. Salah satu cara pengelolaan sampah yang dianjurkan  yaitu  dengan  proses  daur  ulang.  Daur ulang  adalah  pengolahan  kembali  bahan-bahan bekas  dalam  bentuk  sampah  kering  yang  nilai ekonomisnya rendah atau bahkan tidak mempunyai nilai ekonomis menjadi suatu barang yang berharga dan  berguna  bagi  kehidupan  manusia  [1].  Ada beberapa langkah yang harus diperhatikan sebelum melakukan  proses  daur  ulang.  Pertama,  sampah harus  dikumpulkan.  Kedua,  sampah  dipilah  sesuai jenis dan bahannya. Selanjutnya proses manufaktur, sampah  yang  sudah  dipilah  dapat  didaur  ulang sesuai  jenisnya.  Proses  daur  ulang  mayoritas menggunakan  tenaga  manusia.  Maka  dari  itu kesalahan  dalam  proses  pemilahan  sampah  itu sering  terjadi  saat  di  lapangan  karena  para  pekerja rentan bingung pada saat proses pemilahan sampah jika jumlah sampah yang di pilah itu sangat banyak [2].
Proses  pemilahan  sampah  yang  telah  dilakukan penelitian  menggunakan  berbagai  algoritma  untuk membuat  sistem  klasifikasi  sampah.  Beberapa algoritma telah diterapkan untuk klasifikasi sampah antara  lain Support  Vector  Machine (SVM), K- Nearest  Neighbor (KNN), Convolutional  Neural Network (CNN), Mutilayer  Perceptron (MLP),  dll. [3].  SVM  dan  KNN  sangat  bagus  untuk diimplementasikan  pada  pemilahan  sampah  pada kondisi  normal  dimana  citranya  jelas  dan  mudah dibedakan  [4].  Namun,  algoritma  yang  dapat berkerja dengan baik untuk klasifikasi gambar yaitu algoritma  CNN.  CNN  merupakan  algoritma deep learning yang terkenal  sebagai  pendekatan  yang menghasilkan  hasil  yang  menjanjikan  di  berbagai bidang,  termasuk image  recognition , speech recognition ,  dan face  recognition [5],  [6] . CNN salah  satu  algoritma deep  learning yang  populer dalam  melakukan  pengolahan  citra.  Hal  ini dikarenakan CNN mempunyai tingkat akurasi yang tinggi  dalam  klasifikasi  citra.  Keakuratan  pada CNN  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan ketepatan  proses  pemilahan  sampah  yang  cukup sulit di Indonesia.
Penelitian  terkait  [7]  yang  telah  melakukan deteksi  objek  yang  menggunakan  metode Faster- RCNN . Penelitian ini dikembangkan sebuah metode yang  dapat  mengidentifikasi  botol  plastik.  Proses klasifikasi  botol  plastik  berdasarkan  mereknya menggunakan  algoritma  CNN.  Model  yang digunakan  untuk  media  pendukung  dalam pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi  botol plastik  berdasarkan  merek  yaitu  model Faster-
RCNN .  Hasil  penelitian  ini  berupa  nilai  total  rata- rata  akurasi  dengan  jumlah  87,21%.  Penelitain selanjutnya  [8]  melakukan  pemilahan  sampah menggunakan  robot  dengan  klasifikasi  objek sampah  berbasis  jaringan  saraf  dan  menggunakan model Faster-RCNN .  Klasifikasi  ini  memperoleh gambar  dari  kamera  dan  menentukan  jenis  objek. Dataset  yang  digunakan  lebih  dari  14.000  gambar objek. Penelitian ini menggunakan jenis objek botol High  Density  Polyethylene (HDPE),  botol Polyethylene Terephthalate (PET), dan alumunium. Hasil  penelitian  mendapatkan  nilai  akurasi  64%. Penelitian selanjutnya [9] mendeteksi berbagai jenis sampah  menggunakan  3  algoritma,  yaitu  algoritma CNN, You  Only  Look  Once (YOLO),  dan Region based  Convolutional  Neural  Network (R-CNN). Algoritma tersebut dibandingkan untuk mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi,  kerugian terkecil  dan  waktu  pelatihan  tercepat.  Untuk  hasil klasifikasi  algoritma  CNN  tingkat  akurasi  80% dengan  kegagalan  60%  dan  memiliki  waktu pelatihan tercepat. Algoritma YOLO membutuhkan waktu  lebih  lama  untuk  pelatihan,  tetapi  memiliki tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dan  tingkat  kegagalan lebih rendah dari algoritma CNN dengan persentase akurasi 88% dan kegagalan 40%. Lalu, algoritma R- CNN  memiliki  akurasi  tertinggi  yaitu  91%  dan kegagalan 16%, sedangkan waktu pelatihan R-CNN tercepat dibandingkan 2 algoritma lainnya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menerapkan metode  CNN  pada  sistem  klasifikasi  citra  sampah. Penelitian  yang  telah  dilakukan  diharapkan  dapat membantu  proses  pemilahan  sampah  dengan metode CNN.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Proses Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  berupa  data gambar  sampah.  Data  yang  digunakan  merupakan data privat. Jumlah dataset yang telah dikumpulkan yaitu 1840 citra jenis sampah yang dibagi menjadi 6 kategori  yaitu plastic , metal , paper , glass , cardboard ,  dan others seperti  ditunjukkan  pada Tabel 1. Dataset gambar jenis sampah berformat jpg dan ukuran pixel 4160 х 3120.

## Tabel 1. Jenis dataset
No Jenis sampah Citra Sampah 1 Cardboard
2
Glass
3 Metal 4 Paper 5 Plastic 6 Others

## B. Analisis Data
Gambar  1  merupakan  alur  analisis  data,  teknik pertama  yang  dilakukan  yaitu  dataset  asli  lalu dikonversi  nilai  pixel  setiap  gambar  yang  akan dibagi  oleh  255,  normalisasi  piksel  ke  rentang antara  0  dan  1.  Normalisasi  pixel  dapat  membantu mempercepat  konvergensi  selama  pelatihan. Selanjutnya,  ukuran  pixel  gambar  diubah  menjadi 300х300 piksel untuk membantu menyederhanakan data  dan  semua  gambar  memulai  model  dengan ukuran  yang  sama,  dikarenakan  model neural network memiliki layer inputan  dengan  ukuran tetap.

## Gambar 1. Alur analisis data
Kemudian  gambar  diaugmentasi  dengan  cara rotasi,  pergeseran, zoom ,  dan  pemutaran.  Pada proses  augmentasi  rotasi  digunakan  untuk menghasilkan  beberapa  sudut  pandang  objek  agar model  lebih  terlatih  untuk  mengenali  objek  dari berbagai  orientasi,  proses  pergeseran  difungsikan untuk  membantu  model  agar  lebih  baik  dalam mengenali  objek  yang  mungkin  tidak  berada  di tengah  gambar.  Proses zoom dapat  membantu model  untuk  mengenali  objek  dari  berbagai  skala, dan proses pemutaran yang digunakan bila orientasi horizontal  suatu  objek  tidak  kritis  untuk  tugas klasifikasi.  Alur  analisis  data  yang  terakhir  yaitu pembagian data yang dibagi menjadi data latih, data validasi dan data uji.
C. Model Convolutional Neural Network (CNN)
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  CNN yang terbukti mampu untuk memproses data berupa inputan  data  gambar.  Tujuan  utama  CNN  yaitu mempelajari  fitur-fitur  dari  data  inputan.  Tahapan awal  yang  dilakukan  adalah  mengekstraksi  fitur konvolusional  dengan  filter  yang  akan  menjadi lapisan  awal.  Filter  yang  diterapkan  berfungsi sebagai jendela geser yang bergerak melintasi setiap filter  data  inputan.  Dalam  hal  ini,  jarak  yang tumpang tindih disebut sebagai langkah, output -nya dikenal  sebagai feature  maps .  Lalu,  kernel konvolusional  membentuk  lapisan  CNN  yang digunakan  untuk  membuat feature  maps yang berbeda. Untuk membuat feature maps , kernel harus dibagikan ke seluruh inputan lokasi spasial. Setelah konvolusional  dan  lapisan  penyatuan  telah  dibuat, satu  atau  beberapa  lapisan  yang  terhubung sepenuhnya  digunakan  untuk  menyelesaikan klasifikasi [10].

## Gambar 2. Arsitektur CNN
Gambar  2  merupakan  arsitektur  CNN  dengan menerapkan beberapa filter pada suatu gambar yang akan  dijalankan  dengan  menggunakan  matriks tersebut  [11].  Selama  proses training pada penelitian ini menggunakan  arsitektur CNN berupa convolutional  layer yang menjalankan  operasi konvolusi  dengan  mengubah  inputan  gambar menjadi feature maps . Perubahan tersebut dilakukan dengan operasi titik antara  matriks inputan gambar dengan  filter.  Filter  terdiri  dari  beberapa  matriks bobot yang  disebut  dengan  kernel.  Jumlah  filter yang  digunakan  adalah hyperparameter. Jumlah filter  menentukan  jumlah feature  maps yang dihasilkan.  Jumlah  kernel  di layer ke ,  sama dengan  jumlah feature  maps di layer ke . Berapa  banyak  filter  yang  digunakan  di layer dapat  menentukan  jumlah feature  maps yang dihasilkan,  dan  jumlahnya  sama  dengan  jumlah kernel pada layer . Berikut persamaan operasi konvolusional pada inputan feature maps ke dapat dilihat seperti berikut:
(    )   ( ( ) (    )) (1)
dengan: = 0,1,2,…,
= 0,1,2,…, = 0,1,2,…,
dimana adalah  benyaknya  kolom/baris  pada feature  maps .  Sedangkan adalah  benyaknya kolom/baris  pada  kernel, adalah  jumlah feature maps yang jumlahnya sama dengan jumlah filter. adalah jumlah matriks kernel yang jumlahnya sama dengan matriks inputan.
(    ) : elemen feature maps ke-
(            ) : elemen matriks input ke-
(    ) : elemen matriks kernel
: bias pada filter ke- [12].
Setelah  menjalankan  operasi convolutional layers , selanjutnya pooling  layers pada  arsitektur CNN lapisan ini melakukan pengambilan sampel ke bawah  [13].  Tugas  dari layers ini  adalah mengurangi  dimensi  yang  dikumpulkan  dari convolutional  layers dari  setiap  fitur  agar mengurangi overfitting dan mempercepat komputasi. Pooling  layers yang  digunakan  yaitu max  pooling  layers dan average  pooling  layers dengan ukuran 2x2.

## D. Implementasi  Convolutional  Neural  Network (CNN)
Dalam membangun model CNN pada penelitian ini  menggunakan library Keras  yang  biasa digunakan  untuk  membangun  dan  melatih  model jaringan  saraf  tiruan.  Beberapa  library  keras  yang digunakan adalah keras.preprocessing.image. keras.models, keras.layers, keras.optimizers, keras.proprocessing.image.ImageDataGenerator.
Lapisan Conv2D ,  lapisan MaxPooling2D , lapisan AveragePooling2D ,  lapisan Flatten dan lapisan Dense berikut  merupakan  lapisan  yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  membangun model  CNN.  Tahapan  penggunaan  algoritma  CNN ditunjukkan pada Gambar 3.

## E. Pengujian
Hasil  yang  didapatkan  pada  proses  pengujian berupa nilai akurasi. Sedangkan, visualisasi gambar berupa  prediksi  yang  diberikan  oleh  model  dan label sebenarnya. Selain itu, ada pula grafik akurasi pelatihan dan validasi selama pelatihan model.

## Gambar 3. Proses implementasi CNN

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  gambar menggunakan  algoritma  CNN.  Dataset  yang digunakan berupa gambar sampah yang terdiri dari 6  jenis  sampah  yaitu  sampah plastic,  glass,  metal, cardboard, paper, dan others. Data pada penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian yaitu data latih, data validasi  dan  data  uji.  Data  latih digunakan  untuk pelatihan  model,  data  validasi  digunakan  untuk pelatihan  dan  mengukur  kinerja  model.  Sedangkan data uji merupakan data digunakan untuk pengujian model.  Ketika  model  berhasil  dijalankan,  maka hasil  pengujian  model  akan  menunjukkan  nilai keberhasilan berupa nilai akurasi.
Dataset  yang  digunakan  berupa  dataset  private dengan jumlah 1840 gambar. Setiap jenis memiliki jumlah  gambar  yang  berbeda,  jenis plastic (532), glass (239), metal (284), cardboard (315), paper (292), others (178).  Selain  itu,  dataset  diambil menggunakan kamera belakang smartphone dengan resolusi 13 MP. Jarak antara smartphone dan objek sampah  sekitar  25-30  cm.  Saat  pengambilan gambar,  kamera  tegak  lurus  dengan  objek  dan menggunakan background putih.

## A. Pengujian Epoch
Pada Tabel 2 dapat dilihat pembagian data latih dan data uji dapat mempengaruhi nilai akurasi. Pada penelitian ini menggunakan pembagian data 90/10, dikarenakan  hasil  akurasi  dengan  pembagian  data 90/10  lebih  tinggi  dari  pada  perbandingan  yang lainnya.  Pembagian  dataset  gambar  dibagi  menjadi tiga  yaitu  90%  (1656  gambar)  data  latih,  2%  (37 gambar)  data  validasi,  dan  8%  (147  gambar)  data uji.  Proporsi  dataset  sangat  mempengaruhi  untuk hasil  akurasi.  Selain  itu,  jumlah epoch untuk melatih model juga mempengaruhi hasil training .
Selain  itu,  jumlah epoch untuk  melatih  model juga  mempengaruhi  hasil training .  Hasil training dataset 90/10  dengan  50 epoch dan  100 epoch berukuran batch 32  gambar  per training berbeda, dapat  dilihat  pada  Tabel  2  bahwa  hasil  akurasi dengan  menggunakan  100 epoch lebih  tinggi dibandingkan  50 epoch .  Maka  penelitian  ini menggunakan epoch 100  agar  mendapatkan  hasil akurasi  yang  lebih  baik.  Pada  Gambar  4  dan Gambar 5 merupakan grafik akurasi dan grafik loss menggunakan 100 epoch . Tabel 2. Perbandingan hasil Data Latih/Data Uji Epoch 50 Epoch 100 70/30 69,88% 73,56% 80/20 74,32% 77,56% 90/10 78,33% 81,08%
Gambar 4. Grafik akurasi

## B. Prediksi Data
Pada  Tabel  3  merupakan  hasil  prediksi  dengan menggunakan  10  sampel  gambar,  dari  total  37 gambar.  Dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi  10 gambar  tersebut  didapatkan  1  gambar  yang  salah prediksi.
Tabel 3. Hasil Prediksi Gambar Dataset Tabel Sebenarnya Tabel Prediksi others others
glass
glass
cardboard cardboard cardboard cardboard plastic plastic metal paper
metal metal
plastic plastic cardboard cardboard cardboard cardboard
C. Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi data testing ditampilkan dengan confussion matrix seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Confussion matrix
Tabel 4. Confussion Matrix
Prediksi Aktual Card board Glass Metal Paper Plastic Others Card board 3 0 0 0 0 0 Glass 0 8 0 0 0 0 Metal 1 0 9 1 1 0 Paper 0 0 0 0 1 1 Plastic 0 0 0 1 6 0 Others 0 0 0 0 1 4
Berdasarkan Gambar 5 dan Tabel 4 dapat dilihat bahwa  hasil  akurasi  klasifikasi  dari  37  gambar. Klasifikasi  yang  dilakukan  menghasilkan  nilai akurasi  85,45%  untuk  data  latih,  81,08%  data  uji, dan 77,55% data validasi.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  klasifikasi  jenis  sampah  menggunakan algoritma CNN mampu dijalankan untuk mengidentifikasi  jenis  sampah  dengan  membuat model convolutional  layers,  average  pooling dan max  pooling  layers .  Selain  itu,  sistem  klasifikasi citra jenis sampah menggunakan input shape 300 х 300, learning  rate 0,001, epochs 100,  data  latih 1656,  data  validasi  37,  dan  data  uji  147  dapat menghasilkan nilai akurasi 85,45% untuk data latih, 81,08%  data  uji, dan  77,55%  data  validasi. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, masih banyak  hal  yang  perlu  dikembangkan  agar memperoleh  hasil  yang  lebih  baik.  Pada  penelitian berikutnya  diharapkan  jumlah datase t  dari  setiap jenis bertambah agar hasil akurasi yang didapatkan lebih baik.

## R EFERENSI
[1]  Y. Novitasari, D. Prastyo, S. L. Iftitah, A. Reswari, and  M.  Fauziddin,  “Media  Daur  Ulang  (Recycle System)  dalam  Kemampuan  Membaca  Bahasa Inggris  Awal  Anak  Usia  Dini,” Jurnal  Obsesi: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , vol. 6, no. 3, pp. 1323–1330, Sep. 2021.
[2]  Z.  Nie,  W.  Duan,  and  X.  Li,  “Domestic  garbage recognition and detection based on Faster R-CNN,” J  Phys  Conf  Ser ,  vol.  1738, no.  1,  p. 012089,  Jan. 2021.
[3]  L.  Yan,  X.  Wang,  and  S.  Yin,  “Campus  Garbage Image  Classification  Algorithm  Based  on  New Attention Mechanism,” Int. J. Electron , vol. 13, no. 4, pp. 131–141, 2021.
[4]  G. Alimjan, T. Sun, Y. Liang, H. Jumahun, and Y. Guan,  “A  New  Technique  for  Remote  Sensing
Image  Classification  Based  on  Combinatorial Algorithm  of  SVM  and  KNN,” Int.  J.  Pattern Recognit. Artif. Intell. , vol. 32, no. 7, 2018.
[5]  C. Tian, L. Fei, W. Zheng, Y. Xu, W. Zuo, and C. W.  Lin,  “Deep  learning  on  image  denoising:  An overview,” Neural Netw. , vol. 131, no. 83, pp. 251– 275, 2020.
[6]  Z. Song, “English speech recognition based on deep learning  with  multiple  features,” Computing ,  vol. 102, pp. 663–682, 2020.
[7]  A.  S.  Nugroho,  R.  Umar,  and  A.  Fadlil,  “SISTEM PENGENALAN BOTOL PLASTIK BERDASARKAN LABEL MEREK MENGGUNAKAN FASTER-RCNN,”
Jurnal Nasional UMP , vol. 21, no. 2, pp. 111–118, 2020.
[8]  V.  Seredkin,  M.  P.  Tokarev,  I.  A.  Plohih,  O.  A. Gobyzov, and D. M. Markovich, “Development of a method  of  detection  and  classification  of  waste objects on a conveyor for a robotic sorting system,” in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Institute of Physics Publishing, Nov. 2019.
[9]  N.  Narayanswamy,  A.  R.  Abdul  Rajak,  and  S. Hasan,  “Development  of  Computer  Vision Algorithms  for  Multi-class  Waste  Segregation  and Their Analysis,” Emerging Science Journal , vol. 6, no. 3, pp. 631–646, Jun. 2022.
[10]  Q. Zhang, M. Zhang, T. Chen, Z. Sun, Y. Ma, and B.  Yu,  “Recent  advances  in  convolutional  neural network  acceleration,” Neurocomputing ,  vol.  323, pp. 37–51, 2019.
[11]  J.  Xie,  K.  Hu,  M.  Zhu,  J.  Yu,  and  Q.  Zhu, “Investigation of Different CNN -Based Models for Improved Bird Sound Classification,” IEEE Access , vol. 7, pp. 175353 –175361, 2019.
[12]  I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih, “KLASIFIKASI  CITRA  DIGITAL  BUMBU  DAN
REMPAH DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
(CNN)”, Jurnal  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  273- 282, 2020.
[13]  S.  Loussaief  and  A.  Abdelkrim,  “Convolutional neural  network  hyper-parameters  optimization based on genetic algorithms,” International Journal of  Advanced  Computer  Science  and  Applications , vol. 9, no. 10, pp. 252–266, 2018.