## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 1, Tahun 2023, pp. 261-268 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.46861

## Perbandingan  Model Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Wajah Orang Papua dan Etnis Lainnya
Yuni Naomi Yenusi 1* , Suryasatriya Trihandaru 2 , Adi Setiawan 3
1,2.3 Magister Sains Data, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia

## A B S T R A K
Klasifikasi  objek  pada  citra  menjadi  salah  satu  problem  dalam  visi  komputer. Komputer  diharapkan  dapat  meniru  kemampuan  manusia  dalam  memahami informasi citra. Salah satu pendekatan yang berhasil yaitu dengan menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dimana  pendekatan  ini  terinspirasi  dari  jaringan syaraf  pada  manuasia  yang  dikembangkan  lebih  jauh  menjadi  Deep  Learning. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu jenis Deep Learning yang sangat terkenal dengan keemampuannya dalam melakukan klasifikasi citra. Dengan  mengimplementasikan  beberapa  model  CNN  akan  dilakukan perbandingan antara model arsitektur CNN dalam klasifikasi wajah etnis Papua dan wajah etnis lainnya untuk melihat model dengan akurasi terbaik pada kasus ini. Model CNN yang dipilih yaitu VGG16, VGG-19, ResNet-50 dan MobileNet v1 dan Mobilenet  v2.  Model  terbaik  adalah  model  arsitektur  Mobile  Net  v1  untuk Pengenalan Wajah Papua dan Non Papua dengan akurasi 95%. Pada penelitian ini disimpulkan  bahwa  MobileNet  V1  adalah  model  yang  terbaik.  Model  ini menghasilkan akurasi, precision, recall, dan f1-score dengan nilai 95%, 99%, 91%, dan 94%. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya adalah dilakukan modifikasi terhadap layer pada masing-masing molde untuk meninggkatkan performa model arsitektur CNN.

## A B S T R A C T
Classification of objects in images is one of the problems in computer vision. Computers are expected to mimic the human ability to understand image information. One successful approach is to use an Artificial Neural Network (ANN) where this approach is inspired by neural networks in humans which are further developed into Deep Learning. Convolutional Neural Network (CNN) is a type of Deep Learning which is very famous for its ability to classify images. By implementing several CNN models, a comparison will be made between the CNN architectural models in the classification of Papuan ethnic faces and other ethnic faces to see which model has the best accuracy in this case. The selected CNN models are VGG16, VGG-19, ResNet-50 and MobileNet v1 and Mobilenet v2. The best model is the Mobile Net v1 architectural model for Papuan and Non-Papuan Face Recognition with an accuracy of 95%.. In this study it was concluded that MobileNet V1 is the best model. This model produces accuracy, precision, recall, and f1-score with values of 95%, 99%, 91%, and 94%. The suggestion for further research is to modify the layers in each molde to improve the performance of the CNN architectural model.

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi objek pada citra menjadi salah satu problem dalam visi komputer. Komputer diharapkan dapat meniru kemampuan manusia dalam memahami informasi citra. Salah satu pendekatan yang berhasil yaitu dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dimana pendekatan ini terinspirasi dari jaringan syaraf pada manuasia yang dikembangkan lebih jauh menjadi Deep Learning (Arrofiqoh & Harintaka., 2018; Michelsanti, Tan, Sigurdsson, & Jensen, 2019) . Deep Learning merupakan cabang dari mechine learning, dimana machine learning dapat mengajarkan komputer untuk melakukan pekerjaan selayaknya manusia yang dilakukan dari proses training (Bariyah, Rasyidi, & Ngatini, 2021; Wayan Suartika Eka Putra, 2016) . Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu jenis Deep learning. CNN dianggap lebih unggul dibanting model klasik lainnya karena konsep pembagian bobot dimana parameter sharing dari CNN dapat membantu  mengurangi  jumlah  parameter  sehingga  parameter  yang  membutuhkan  training  berkurang secara  substansial,  menghasilkan  generalisasi  yang  lebih  baik  dan  tidak  mengalami  overfitting (Indolia, Goswami,  Mishra,  &  Asoopa,  2018;  Kone,  Yatsugi,  Mizuno,  &  Nakamura,  2022) .  CNN  pernah  digunakan dalam Klasifikasi Citra pada Caltech 101 dimana hasil penelitaanya menggunakan CNN cukup handal dalam menentukan kebenaran dari kasififkas citra objek yang dibuktikan dengan hasil akurasi 20% - 50% (Ma & Luo, 2021; Wayan Suartika Eka Putra, 2016) . CNN juga diimplementasikan dalam klasifikasi tanaman pada

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received May 22, 2022 Revised May 29, 2022 Accepted November 12, 2022 Available online April 25, 2023
Kata Kunci: Model Convolutional Neural Network, Klasifikasi Wajah, Komputer
Keywords: Convolutional Neural Network Model, Face Classification, Computer
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Citra Resolusi Tinggi dimana diterapkan algoritma CNN membedakan 5 kelas jenis tanaman yaitu padi, bawang  merah,  kelapa,  pisang  dan  cabai (Arrofiqoh  &  Harintaka.,  2018) .  Dengan  menggunakan  CNN didapatkan  akurasi  100%  pada  data  training,93%  untuk  data  validasi  dan  82%  pada  data  tes.  Selain klasifikasi jenis dauh, CNN juga digunakan dalam melakukan klasifikasi ras seperti pada penelitian yang berjudul Klasifikasi Ras pada Kucing menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network(CNN), dimana klasifikasi ini dilakukan untuk membatu pecinta kucing dalam memilih jenis makanan kucing berdasarkan Ras Kucing tersebut (Fawwaz, Ramadhani, & Sthevanie, 2021; Feng, Zheng, Qin, Bai, & Zhang, 2021) . Dengan CNN dilakukan training dan testing terhadapa dataset kucing dan menggunakan beberapa model CNN dan didapatkan akurasi 60.85% untuk model VGG16, 84.94% untuk moodel InceptionV3, 71.39% untuk model Resnet50  dan  93.75%  dengan  model  Xceptio.  Di  tahun  2018  terdapat  penelitian  yang  berjudul  Race recognition using deep convolutional neural networks dalam penelitian tersebut dilakukan perbandingan antara dua model CNN yaitu RR-CNN dan RR-VGG dalam klasifikasi ras Jepang, Cina dan Brasil (Vo, Nguyen, & Le, 2018) . Didapatkan model RR-CNN dengan akurasi 88.64% dan RR-VGG dengan akurasi 90%, sehingga didapatkan model RR-VGG sebagai model terbaik untuk skenario tersebut.
Klasifikasi  ras  dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan  model  CNN  terbaik  diantara model CNN yaitu VGG16, VGG-19, ResNet-50 dan MobileNet v1 dan Mobilenet v2 dalam klasifiikasi wajah etnis papua dan etnis lainnya .

## 2. METODE
Terdapat  dua  tahap  dalam  klasifikasi  yang  dilakukan  pada  masing-masing  model  CNN  yaitu training dan testing model seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Training (a) dan Testing (b).
Mulai Input Citra Preprocessing Training Model Model Klasifika si Selesai Mulai Input Citra Preprocessing Klasifikasi Citra Model Klasifika si Selesai Input Citra (a) (b)

## Pre-Processing
Pada tahap ini dilakukan data preprocessing mulai dari menginput data, membagi data dalam data train, data validasi dan data test, melihat karakteristik data terutama ukuran dari setiap data image, yaitu dilakuka rezise, augmentasi dan normalisasi terhadap data.

## Deep Learning
Deep  Learning  adalah  jenis  metode  pembelajaran  mesin  berdasarkan  representasi  data pembelajaran.  Deep  learning  adalah  konsep  machine  learning    berdasarkan  artificial  neural  networks (Hussein, Malik, Ong, & Slik, 2021; Janiesch, Zschech, & Heinrich, 2021) . Ada beberapa tipe neural networks yang ada pada deep learning yaitu Artificial Neural Networks(ANN), Convolutional Neural Networks(CNN), dan Recurrent Neural Networks(RNN).
Convolutional Neural Networks(CNN) Convolutional Neural Networks(CNN) adalah salah satu jenis neural networks yang ada pada deep learning  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  dalam  bentuk  citra (Fawwaz  et  al.,  2021) .  Satu  langkah dalam pemrosesan CNN disebut layer, yang biasanya berupa  input layer,convolution layer, pooling layer, normalisasi layer, fully connected layer, loss layer dan lain-lain.
Input layer adalah layer pertama dalam Jaringan Syaraf Tiruan. Dimana dilakukan input terhadap gambar. Citra. Semakin besar ukuran gambar, semakin dalam layernya, dan kinerja prediktor juga tinggi. Performa  yang  lebih  tinggi  didapat  dengan  melakukan  peningkatan  CPU,  GPU,  dan  RAM  dari  sistem komputer. Jika gambar berukuran kecil, jaringannya tidak terlalu dalam. Hal ini berpengaruh pada kinerja jaringan  yang  buruk.  Jadi  untuk  menggunakan  jaringan  secara  optimal,  entri  data  yang  optimal  harus disediakan.
Convolutional  layer  didalamnya  dilakukan    operasi  matematika  yang  disebut  konvolusi  dengan menggeser matriks Kernel di atas matriks input. Di setiap lokasi, dilakukan perkalian elemen matriks dan menjumlahkan  hasilnya  ke  peta  fitur.  Konvolusi  adalah  jenis  khusus  dari  operasi  linier  yang  banyak digunakan dalam berbagai domain termasuk pemrosesan gambar, statistik, fisika. Pada operasi konvolusi, terdapat  padding,  stride,  dan  filter  sebagai  parameternya.  Padding  adalah  penambahan  satu  baris  atau kolom ditambahkan di luar empat tepi input (Wu, 2017) . Terdapat 2 macam padding yaitu padding same seperti pada Gambar 2(a) dan padding valid seperti pada Gambar 2(b) (Tammina, 2019) . Padding same lebih dikenal dengan istilah zero padding yaitu menambahkan pixel tambahan di sekeliling matriks dengan nilai 0. Hal tersebut dilakukan untuk mengatasi kehilangan pixel citra saat proses konvolusi. Sedangkan pada  padding  valid  tidak  ada  penambahan  pixel  di  sekeliling  matriks  dan  langsung  dilakukan  proses konvolusi.
(a) (b) Gambar 2. Padding Same (a) dan Padding Valid (b)
Pooling Layer, Selama proses ekstraksi fitur di layer konvolusi, banyak data dan parameter yang tidak diperlukan dihasilkan. Ini didasarkan pada ukuran gambar yang dimasukkan sebagai input. Di layer pooling,  parameter  yang  akan  diproses  di  jaringan  dikurangi.  Hal  tersebut  membantu  peningkatan kecepatan jaringan. Max pooling, Average pooling, Global Max pooling, dan metode Global Average Pooling digunakan untuk proses pooling. Ketika citra dari layer konvolusi ke layer ini, fitur penting dalam peta fitur dipertahankan,  dan  fitur  lainnya  dibuang.  Hal  ini  dilakukan  untuk  meminimalisir  kehilangan  data  pada feature map (L., Hareendran S, & Chandra, 2021; Shambhu, Koundal, Das, & Sharma, 2022) . Fully Connected Layer yaitu layer yang terdiri atas lebih dari satu layer neuron, dan setiap neuron terhubung  dengan semua  neuron lainnya dalam jaringan (Fuadah  et al., 2022;  Yao, Chen, Tian, & Jiang, 2020) .  Ini  berbeda  dengan  CNN  karena  neuron  di  CNN  terhubung  secara  lokal,  tetapi  setiap  neuron terhubung ke neuron lain di jaringan di layer ini (Li, Jing, & Shi, 2022) . Setiap layer neuron menyediakan
koneksi  penuh  ke  layer  yang  berbeda,  yang  memisahkannya  ke  dalam  kelas-kelas.  Layer  neuron  yang terhubung sepenuhnya diarahkan ke kelas yang diperlukan sebagai hasil akhir.
Dropout  layer  merupakan  layer  berikut  yang  ddibutuhkan  karena  jaringan  neuron  ini  juga menghadapi  masalah  overfitting.  Karena  ukuran  gambar  yang  besar,  neuron  yang  diproses  juga memungkinkan  layer  untuk  mengingat  data.  Ini  adalah  aktivitas  yang  tidak  diinginkan  yang  perlu dihilangkan agar prediksi kelas yang benar dapat dilakukan. Data yang tidak diinginkan yang dibuat di layer CNN dihilangkan secara acak di layer ini, sehingga mengatasi overfitting
Classification  Layer  adalah  layer  terakhir  dalam  jaringan  yang  mengidentifikasi  kelas  data. Pelatihan dilakukan pada layer ini, dan keluarannya adalah matriks dimensi 1xN. Di sini N adalah jumlah kelas keluaran yang diinginkan. Nilai dalam matriks 1xN berada dalam kisaran antara 0 dan 1. Ini dilakukan dengan menggunakan fungsi aktivasi.
Visual Geometry Group (VGG) Dalam keluarga VGG, model VGG-16 menjadi model yang paling sering digunakan, selain itu juga model  VGG-19.  Kedua  model  ini  merupakan  model  dengan  performa  terbaik  dalam  keluarga  VGG-Net. Model VGG-16 misalnya berhasil meraih juara 1 dan 2 pada kategori di atas pada tantangan ILSVRC 2014 dimana  ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition  Challenge  (ILSVRC)  adalah  kompetisi  visi  komputer tahunan. Model CNN VGG-Verydeep-16 adalah model CNN pra-pelatihan yang dirilis oleh grup Oxford VGG. Arsitektur model VGG-16 ditunjukan pada Gambar 3 .
(a)
(b)
Gambar 3. Contoh Model Arsitektur VGG-16 (a) dan VGG-19 (b)

## Resnet-50
ResNet-50,  dan  ini  adalah  versi  yang  lebih  kecil  dari  ResNet  152.  ResNet  50  sering  digunakan sebagai titik awal untuk transfer learning. Salah satu alasan menggunakan Resnet 50 yaitu meraih juara 1 dalam kompetisi klasifikasi ILSVRC 2015 dengan tingkat kesalahan top-5 sebesar 3,57%. Memenangkan Juara  1  dalam  kompetisi  ILSVRC  dan  COCO  2015  di  ImageNet  Detection,  ImageNet  localization,  Coco detection  dan  Coco  segmentation (Mahmud,  Saira  Wahid,  &  Arif,  2019) .  Berikut  ini  adalah  gambar arsitektur  untuk  ResNet-50.  Arsitektur  ResNet-50  pada Gambar  4 memiliki  50  layer  yang  terdiri  49 konvolusi dan 1 layer dense untuk proses klasifikasi.
Gambar 4. Contoh Arsitektur ResNet-50
(Jahromi et al., 2019)

## MobileNet
Model MobileNet dirancang untuk digunakan dalam aplikasi seluler, dan merupakan model visi komputer seluler pertama TensorFlow. MobileNet menggunakan konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam. Ini secara signifikan mengurangi jumlah parameter jika dibandingkan dengan jaringan dengan lilitan  biasa  dengan  kedalaman  jaring  yang  sama.  Ini  menghasilkan  jaringan  saraf  dalam  yang  ringan. Konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam dibuat dari dua operasi yaitu Depthwise convolution dan  Pointwise  convolution.  Model  MobileNet  didasarkan  pada  konvolusi  yang  dapat  dipisahkan  secara mendalam  yang  merupakan  bentuk  konvolusi  terfaktor  yang  memfaktorkan  konvolusi  standar  menjadi konvolusi mendalam dan konvolusi 1×1 yang disebut konvolusi pointwise. Untuk MobileNets, Depthwise convolution  menerapkan  filter  tunggal  ke  setiap  saluran  input.  Depthwise  convolution  kemudian menerapkan konvolusi 1 ×  1 untuk  menggabungkan output dari Depthwise convolution (Howard et al., 2017) . Tampilan arsitektur mobilenet dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Contoh Arsitektur Mobile Net
(Sandler et al., 2018)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Data wajah orang Papua yang dikumpulkan yaitu sebanyak  565 image wajah etnis papua dapat dilihat pada Gambar 6(a) dan diambil 565 sample image wajah lainnya yang berasal dari The All-Age-Faces (AAF) Dataset (Cheng et al., 2019) dapat dilihat pada Gambar 6(b) . Data didistribusi menjadi data Train dan data Test seperti pada Tabel 1 berikut
(a) (b)
Gambar 6. Wajah Etnis Papua (a), The All-Age-Faces (AAF) Dataset (b).

## Tabel 1. Elemental Compositions of Sampling Sites
Kategori Train Test Papua 415 150 Non Papua 415 150
Setelah dilakukan testing maka didapat hasil akurasi yang terbaik di tiap modelnya. Dari model- model tersebut  didapat hasil terbaik jatuh kepada model MobileNetV1 dengan akurasi training  sebesar 99,88%  dan  akurasi  testing  sebesar  95,33%.  Sedangkan  akurasi  terburuk  yaitu  pada  model  ResNet50 dengan akurasi training sebesar 77,23% dan akurasi testing sebesar 67,67%. Perbandingan Hasil Akurasi Model Arsitektur CNN dpat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Perbandingan Hasil Akurasi Model Arsitektur CNN
Model Training Testing VGG-16 0,9904 0,8967 VGG-19 0,9819 0,8767 ResNet-50 0,7723 0,6767 MobileNetV1 0,9988 0,9533 MobileNetV2 0,9988 0,8733

## Pembahasan
Berdasarkan hasil  training data dan testing data didapatkan model arsitektur CNN terbaik yaitu Model  Arsitektur  Mobilenet-V1.  Dari  ke  lima  model  arsitektur  yang  digunakan,  model  ResNet-50 merupakan  model  dengan  akurasi  terburuk  pada  pengenalan  wajah  orang  Papua  dengan  Non  Papua. Sementara  itu  model  VGG-16  dan  VGG-19  memuliki  performa  yang  baik  namun  tidak  lebih  baik  dari perfoma Mobilenet. Setelah didapatkan model terbaik yaitu mobilenet V1 selaunjutnya dilakukan evaluasi pengukuran  performansi  dengan menggunakan metriks accuracy,  precision,  recall, dan f-1 score.  Setiap nilai tersebut didapatkan dari confusion matrix pada Gambar 7.
Gambar 7. Confusion Matrix Setiap Model Mobile Net V1.
Setelah mendapatkan nilai True Positive, True Negative, False Positive, dan False Negative seperti pada Gambar 7 maka dapat diketahui nilai pada metriks  maka didapatkan nilai accuracy, precision, recall, dan f-1 score untuuk model MoblieNet V1 seperti pada Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan Hasil Akurasi Model Arsitektur CNN
Model precision recall f1-score accuracy MobileNetV1 0,99 0,91 0,94 0,95
Model VGG awalnya diharapkan sebagai model terbaik dalam penelititan ini, untuk  Model VGG baik VGG 16 maupun VGG 19 sudah terbukti performanya dalam berbagai penelitian. Beberapa penelitian  yang melakukan  klasifikasi  pada  Fundus,  didapatkan  model  dengan  performa  terbaik  untuk  kasus  tersebut adalah model VGG 16 dan VGG 19 (Setiawan, 2019; Supratman & Rafiqi, 2016) . Penelitian lainnya yang juga menunjukan bahwa performa VGG sebagai model terbaik, bahkan menyarankan penggunaan VGG  dalam
melakukan Race Recognition (Tammina, 2019; Vo et al., 2018) . Sehingga keunggulan VGG dalam penelitian ini  tidak  perlu  diragukan  lagi  namun  disisi  lain  jika  melihat  Mobile  net  sebagai  model  dengan  akurasi tertinggi, cukup mengejutkan karena model ini bisa memiliki akurasi yang tidak jauh dari model populer seperti VGG bahkan lebih tinggi. Penelitian selanjutnya menunjukkan bahwa model arsitektur mobile net memiliki akurasi yang dekat dengan model populer seperti  VGG-16 dan GoogleNet bahkan hasil akurasi MobileNet  lebih  besar  dibanding  model  Googlenet (Howard  et  al.,  2017) .  Dalam  penelititan  yang  lebih terkini juga menunjukan tingginya akurasi Mobilnenet dibanding model populer seperti VGG dan Resnet, dimana  Mobilenet  yang  dibandingkan  dengan  model  Resnet-50,  VGG-16  dan  VGG-19  menunjukan  hasil dimana model mobilenet merupakan model dengan akurasi terbaik, bahkan dalam penelitiannya dibuat modifikasi terhadap model arsitektur mobilenet dan model tersebut juga merupakan model terbaik jika dibandingkan dengan model lainnya yang digunakan dalam penelitian tersebut (Han, Liu, & Fan, 2018; Pan, Pang,  Wang,  Wang,  &  Lin  chen,  2020) .  Bahkan  pada  penelitian  selanjutnya,  dilakukan  perbandingan mobilenet  terhadap  hasil  modifikasi  mobilenat  itu  sendiri  dan  didapatkan  hasil  mobilnet  yang  telah dimodifikasi  sebagai  model  dengan  akurasi  tertinggi (Wang  et  al.,  2020) .  Performa  MobileNet  semakit dipertimbangkan dan digunakan dalam banyak penelitian terbaru seperti pada klasifikasi aorta (Yang, Ojha, Aranof, Green, & Tavassolian, 2020) . Dalam Survey on deep learning object detection juga nenjadikan Mobile Net V1 sebagai salah satu model arsitekturnya (Zaidi et al., 2022; Zhao, Rao, Dong, & Zhang, 2020) . Bahkan dalam deteksi hewan juga sudah memanfaatkan Mobilenet sebagai model arsitektur pilihan (A., Alsaadi, & Abbadi,  2020) .  Dengan  demikian  dalam  penelitian  ini  didapatkan  model  terbaik  yaitu  Model  arsitektur MobileNetv1.

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  MobileNet  V1  adalah  model  yang  terbaik.  Model  ini menghasilkan akurasi, precision, recall, dan f1-score dengan nilai 95%, 99%, 91%, dan 94%. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya adalah dilakukan modifikasi terhadap layer pada masing-masing molde untuk meninggkatkan performa model arsitektur CNN.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
A., E. M. T., Alsaadi, & Abbadi, N. K. El. (2020). An Automated Mammals Detection Based on SSD-Mobile Net. Journal of Physics: Conference Series , 1879 . https://doi.org/10.1088/1742-6596/1879/2/022086. Arrofiqoh, E. N., & Harintaka. (2018). Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi Tinggi. GEOMATIKA , 61 – 68. https://doi.org/10.24895/JIG.2018.24- 2.810.
Bariyah, T., Rasyidi, M. A., & Ngatini, N. (2021). Convolutional Neural Network untuk Metode Klasifikasi Multi-Label pada Motif Batik. Jurnal Techno.Com , 20 (1). https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4224.
Fawwaz,  M.  A.,  Ramadhani,  K.  N.,  &  Sthevanie,  F.  (2021).  Klasifikasi  Ras  pada  Kucing  menggunakan Algoritma  Convolutional  Neural  Network(CNN). Proceedings  of  Engineering , 8 (1),  7`5-730. https://doi.org/10.34818/eoe.v8i1.14320.
Feng, Y., Zheng, J., Qin, M., Bai, C., & Zhang, J. (2021). 3D Octave and 2D Vanilla Mixed Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification with Limited Samples. Remote Sensing , 13 (4407), 4407. https://doi.org/10.3390/rs13214407.
Fuadah, Y. N., Ubaidullah, I. D., Ibrahim, N., Taliningsing, F. F., Sy, N. K., & Pramuditho, M. A. (2022). Optimasi Convolutional  Neural  Network  dan  K-Fold  Cross  Validation  pada  Sistem  Klasifikasi  Glaukoma. Jurnal Elkomika , 10 (3). https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i3.728.
Han, D., Liu, Q., & Fan, W. (2018). A new image classification method using CNN transfer learning and web data augmentation.
Expert Systems with Applications , 95 , 43 – 56. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.11.028. Howard,  A.,  Zhu,  M.,  Chen,  B.,  Kalenichenko,  D.,  Wang,  W.,  Weyand,  T.,  &  Adam,  H.  (2017).  MobileNets: Efficient  Convolutional  Neural  Networks  for  Mobile  Vision  Applications. Computer  Science Computer Vision and Pattern Recognition. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1704.04861. Hussein, B. R., Malik, O. A., Ong, W.-H., & Slik, J. W. F. (2021). Reconstruction of damaged herbarium leaves using deep learning techniques for improving classification accuracy. Ecological Informatics , 61 . https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101243.
Indolia, S., Goswami, A. K., Mishra, S. P., & Asoopa, P. (2018). Conceptual Understanding of Convolutional Neural  Network-  A  Deep  Learning  Approach. Procedia  Computer  Science , 132 ,  679 – 688. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.069.
Janiesch, C., Zschech, P., & Heinrich, K. (2021). Machine learning and deep learning. Electronic Markets , 31 ,
685 – 695. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1007/s12525-021-00475-2. Kone, S. E. M. P., Yatsugi, K., Mizuno, Y., & Nakamura, H. (2022). Application of Convolutional Neural Network for  Fault  Diagnosis  of  Bearing  Scratch  of  an  Induction  Motor. Applied  Sciences , 12 (5513),  5513. https://doi.org/10.3390/app12115513.
L., A. A., Hareendran S, A., & Chandra, V. (2021). COVID-19 diagnosis and severity detection from CT-images using transfer learning and back propagation neural network. Journal of Infection and Public Health , 14 (10), 1435 – 1445. https://doi.org/10.1016/j.jiph.2021.07.015. Li, P., Jing, R., & Shi, X. (2022). Apple Disease Recognition Based on Convolutional Neural Networks With Modified Softmax. Frontiers in Plant Science , 13 . https://doi.org/10.3389/fpls.2022.820146. Ma,  Y.,  &  Luo,  Y.  (2021).  Bone  fracture  detection  through  the  two-stage  system  of  Crack-Sensitive Convolutional Neural Network. Informatics in Medicine Unlocked , 22 , 100452. Mahmud, K. T., Saira Wahid, I., & Arif, I. (2019). Impact of training needs assessment on the performance of employees:
Evidence from Bangladesh. Cogent Social Sciences, 5 (1). https://doi.org/10.1080/23311886.2019.1705627. Michelsanti,  D.,  Tan,  Z.-H.,  Sigurdsson,  S.,  &  Jensen,  J.  (2019).  Deep-learning-based  audio-visual  speech enhancement in presence of Lombard effect. Speech Communication , 115 . https://doi.org/10.1016/j.specom.2019.10.006.
Pan, H., Pang, Z., Wang, Y., Wang, Y., & Lin chen. (2020). A New Image Recognition and Classification Method Combining Transfer Learning Algorithm and MobileNet Model for Welding Defects. IEEE Access , 8 , 119951 – 119960. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005450.
Setiawan,  W.  (2019).  Perbandingan  Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Fundus.
SIMANTEC , 7 (2), 49 – 54. https://doi.org/10.21107/simantec.v7i2.6551.
Shambhu, S., Koundal, D., Das, P., & Sharma, C. (2022). Binary Classification of COVID-19 CT Images Using CNN:  COVID  Diagnosis  Using  CT. International  Journal  of  E-Health  and  Medical  Communications (IJEHMC) , 13 (2), 13. https://doi.org/10.4018/IJEHMC.20220701.oa4. Supratman, L. P., & Rafiqi, A. (2016). Kajian Etnografi Komunikasi Pada Gaya Berkomunikasi Komunitas Hansamo  Modern  Dance  Boys  Di  Kota  Bandung. Jurnal  Kajian  Komunikasi , 4 (1). https://doi.org/10.24198/jkk.v4i1.7852.
Tammina,  S.  (2019).  Transfer  learning  using  VGG-16  with  Deep  Convolutional  Neural  Network  for Classifying Images. International Journal of Scientific and Research Publications , 9 (10), 143 – 150. https://doi.org/10.29322/IJSRP.9.10.2019.p9420.
Vo,  T.,  Nguyen,  T.,  &  Le,  C.  T.  (2018).  Race  Recognition  Using  Deep  Convolutional  Neural  Networks.
Symmetry , 564. https://doi.org/10.3390/sym10110564.
Wang, W., Hu,  Y., Zou, T., Liu,  H., Wang, J.,  & Wang, X. (2020). A New Image Classification Approach  via Improved  MobileNet  Models  with  Local  Receptive  Field  Expansion  in  Shallow  Layers. Computational Intelligence and Neuroscience , 10 . https://doi.org/10.1155/2020/8817849. Wayan Suartika Eka Putra. (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS , 5 (1). https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i1.15696. Wu, J. (2017). Introduction to Convolutional Neural Networks. Nanjing University.
Yang,  C.,  Ojha,  B.,  Aranof,  N.,  Green,  P.,  &  Tavassolian,  N.  (2020).  Classification  of  aortic  stenosis  using conventional  machine  learning  and  deep  learning  methods  based  on  multi-dimensional  cardio- mechanical signals. Scientifc Reports , 17521. https://doi.org/10.1038/s41598-020-74519-6. Yao, S., Chen, Y., Tian, X., & Jiang, R. (2020). GeminiNet: Combine Fully Convolution Network With Structure of Receptive Fields for Object Detection. IEEE Access , 8 , 60305 60313. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2982939.
Zaidi, S. S. A., Ansari, M. S., Aslam, A., Kanwal, N., Asghar, M., & Lee, B. (2022).  A survey of modern deep learning  based  object  detection  models. Digital  Signal  Processing , 126 ,  103514. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103514.
Zhao, Y., Rao, Y., Dong, S., & Zhang, J. (2020). Survey on deep learning object detection. Journal of Image and Graphics , 1 . https://doi.org/10.11834/jig.190307.