## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6533

## Evaluasi Perbandingan Kinerja Convolutional Neural Networks untuk Klasifikasi Kualitas Biji Kakao
Indra Riyana Rahadjeng 1 , Muhammad Noor Hasan Siregar 2 , Agus Perdana Windarto 3,*
1 Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta,  Indonesia
2 Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Indonesia
3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 riyana.irr@bsi.ac.id, 2 noor.siregar@gmail.com, 3,* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Penilaian  kualitas  biji  kakao  memainkan  peran  penting  dalam  industri  cokelat,  dan  pendekatan  otomatisasi menggunakan  teknik  pengolahan  citra  dan  pengklasifikasi  telah  menjadi  semakin  menarik.  Dalam  penelitian  ini,  kami mengimplementasikan  dan  membandingkan  kinerja  pengklasifikasi  citra  menggunakan  arsitektur  Convolutional  Neural Network (CNN) untuk klasifikasi kualitas biji kakao. Dengan menggunakan pendekatan ini, kami mengembangkan sistem yang mampu  mengklasifikasikan  citra  biji kakao  secara  akurat  dan  efisien,  mengurangi  ketergantungan  pada  penilaian  manusia. Kami membandingkan beberapa arsitektur CNN, termasuk VGGNet, untuk mengevaluasi performa mereka dalam klasifikasi citra biji kakao. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pengklasifikasi berbasis CNN dapat memberikan penilaian kualitas biji kakao yang akurat, dengan tingkat keberhasilan yang signifikan. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan sistem  klasifikasi  citra  biji  kakao  yang  efisien  dan  akurat,  yang  dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam  industri  cokelat  dan memastikan kualitas produk akhir. Selain itu, hasil pengujian menunjukkan bahwa model dengan ukuran batch 64 mencapai akurasi tertinggi sebesar 98,44%, melampaui tiga ukuran batch lainnya yang diuji dalam kinerja klasifikasi biji kakao.
Kata  Kunci: Penilaian  Kualitas  Biji  Kakao;  Pengolahan  Citra;  Pengklasifikasi;  Convolutional  Neural  Network  (CNN); Arsitektur CNN; VGGNet.
Abstract− The  assessment  of  cocoa  bean  quality  plays  a  crucial  role  in  the  chocolate  industry,  and  automated  approaches utilizing image processing techniques and classifiers have become increasingly appealing. In this study, we implemented and compared  the  performance  of  image  classifiers  using  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  architectures  for  cocoa  bean quality classification. By employing this approach, we developed a system capable of accurately and efficiently classifying cocoa bean images, reducing dependence on human evaluation. We compared several CNN architectures, including VGGNet, to evaluate their performance in cocoa bean image classification. Experimental results demonstrated that CNN-based classifiers can  provide  accurate  assessments  of  cocoa  bean  quality,  with  significant  success  rates.  This  research  contributes  to  the development  of  efficient  and  accurate  image  classification  systems  for  cocoa  beans,  which  can  enhance  efficiency  in  the chocolate industry and ensure product quality. Additionally, our testing results indicate that the model with a batch size of 64 achieved  the  highest  accuracy  of  98.44%,  outperforming  the  other  three  tested  batch  sizes  in  cocoa  bean  classification performance.
Keywords :  Cocoa  Bean  Quality  Assessment;  Image  Processing;  Classifier;  Convolutional  Neural  Network  (CNN);  CNN architecture; VGGNet

## 1. PENDAHULUAN
Industri  cokelat  merupakan  salah  satu  industri  yang  terus  berkembang  dan  memiliki  peran  penting  dalam perekonomian global [1]. Permintaan akan produk cokelat yang berkualitas tinggi terus meningkat, baik di pasar domestik maupun internasional. Salah satu faktor kunci dalam produksi cokelat yang berkualitas adalah biji kakao yang digunakan  [2].  Biji  kakao merupakan salah satu  komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri  cokelat.  Biji  kakao  dipetik  dari  pohon  kakao  dan  melalui  beberapa  tahap  pemrosesan  sebelum  diubah menjadi  cokelat  [3].  Kualitas  biji  kakao  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  rasa,  aroma,  dan  tekstur  produk akhir. Biji kakao berkualitas tinggi  cenderung memiliki karakteristik seperti warna yang seragam, ukuran yang konsisten, bentuk yang baik, dan keutuhan yang utuh. Sebaliknya, biji kakao berkualitas rendah dapat memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal atribut-atribut ini. Kualitas biji kakao memiliki dampak signifikan terhadap rasa  dan  aroma  produk  akhir,  sehingga  menentukan  daya  saing  dan  nilai  jual  produk  cokelat.  Oleh  karena  itu, penilaian  kualitas  biji  kakao  menjadi  langkah  kritis  dalam  proses  produksi[4],  [5].  Tradisionalnya,  penilaian kualitas  biji  kakao  dilakukan  secara  manual  oleh  ahli  yang  berpengalaman.  Metode  ini  melibatkan  proses pengamatan  visual  dan  penilaian  subjektif  terhadap  biji  kakao  berdasarkan  karakteristik  seperti  warna,  ukuran, bentuk, dan keutuhan. Namun, pendekatan ini memiliki beberapa kelemahan yang perlu diatasi [6]. Metode manual memerlukan waktu dan tenaga yang besar, terutama jika jumlah biji kakao yang dievaluasi cukup besar. Proses ini dapat menjadi lambat dan memakan biaya jika dilakukan secara manual dalam skala produksi yang besar. Kedua, penilaian subjektif rentan terhadap variasi antar penilai. Ketidakakuratan dalam penilaian ini dapat mengakibatkan ketidaksesuaian  antara  kualitas  biji  kakao  yang  diharapkan  dan  yang  sebenarnya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pendekatan yang lebih objektif, efisien, dan konsisten dalam penilaian kualitas biji kakao [7], [8].
Dalam  era  digitalisasi  dan  perkembangan  teknologi,  pendekatan  otomatisasi  menggunakan  teknik pengolahan  citra  dan  pengklasifikasi  semakin  menarik  dalam  penilaian  kualitas  biji  kakao.  Pengolahan  citra memungkinkan  analisis  yang  lebih  objektif  dan  akurat  terhadap  atribut-atribut  biji  kakao,  sedangkan pengklasifikasi  dapat  mengenali  pola  dan  membedakan  biji  kakao  berkualitas  tinggi  dengan  yang  rendah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6533
Penggunaan metode ini diharapkan dapat mengatasi kelemahan-kelemahan metode manual dan memberikan solusi yang lebih efisien dan konsisten dalam penilaian kualitas biji kakao[9], [10]. Dalam penelitian ini, akan dilakukan implementasi  dan  perbandingan  kinerja  pengklasifikasi  citra  kualitas  biji  kakao  menggunakan  arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)[11]. CNN merupakan salah satu jenis arsitektur jaringan saraf yang terbukti berhasil  dalam  pengenalan  pola  pada  data  citra.  Dengan  menggunakan  pendekatan  ini,  diharapkan  dapat dikembangkan  suatu  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  citra  biji  kakao  secara  akurat  dan  efisien,  serta mengurangi ketergantungan pada penilaian manusia [10], [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  desain  eksperimental  untuk  mengimplementasikan  dan  membandingkan  kinerja pengklasifikasi  citra kualitas biji kakao menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Desain eksperimental  memungkinkan  kami  untuk  menguji  dan  membandingkan  beberapa  arsitektur  CNN yang  umum digunakan dalam pengolahan citra[13], [14].
Start Sumber Data : Data Gambar Biji Kakau https://www.kaggle.com/ Download Data Gambar Biji Kakau https://www.kaggle.com/ Pra-Pemrosesan Data Dataset terdiri dari 2 Variabel Masukan Data dibagi 2 menjadi Data Latih dan Data Uji Data Latih Data Uji Proses Latih Pengklasifikasi Proses Uji Pengklasfikasi Model Arssitektur VGG16 BS_128 Model Arssitektur VGG16 BS_64 Model Arssitektur VGG16 BS_32 Model Arssitektur VGG16 BS_16 Laporan Performance (Recall, Preccsison, F1-Score, Accurcy) Selesai Perfromance Terbaik (Recall, Preccsison, F1-Score, Accurcy) Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  kumpulan  citra  biji  kakao  yang  sudah  diklasifikasikan berdasarkan  kualitasnya.  Data  citra  biji  kakao  dikumpulkan  dari  sumber  yang  terpercaya  dan  direkam  dalam format  digital.  Data  yang  diambil  dari  website  https://www.kaggle.com/.  Setiap  citra  dilengkapi  dengan  label kualitas biji kakao yang sesuai [15], [16].

## 2.3 Pengumpulan Data
Sebelum dilakukan pelatihan dan pengujian pengklasifikasi citra, data citra biji kakao akan mengalami tahap pra- pemrosesan. Pra-pemrosesan ini meliputi langkah-langkah berikut:
1. Resolusi dan Ukuran Citra: Citra biji kakao akan diubah menjadi ukuran yang konsisten, misalnya 256x256 piksel, untuk memastikan konsistensi dalam pengolahan data.
2. Augmentasi  Data: Augmentasi  data akan diterapkan pada data citra untuk meningkatkan variasi dan jumlah sampel. Beberapa teknik augmentasi yang mungkin digunakan termasuk pergeseran, rotasi, zoom, dan flipping citra.
3. Normalisasi: Citra biji kakao akan dinormalisasi agar memiliki rentang nilai yang seragam, seperti rentang 0 hingga 1, sehingga mempermudah proses pelatihan jaringan saraf.
Pada  penelitian ini  data  yang  digunakan adalah  dataset “Cocoa Beans  Images Dataset” yang didapatkan dari situs Kaggle.com   yang   dibuat   oleh   Khawaritzmi   Abdallah Ahmad. Dataset terdiri dari 614 gambar biji kakao dengan format .JPG. Pada Tabel 1 adalah kelas, gambar, jumlah dan deskripsi dari kelas biji kakao.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6533
Tabel 1. Data Kelas, Jumlah Gambar dan Deskripsi
Kelas Gambar Jumlah Data Deskripsi Broken Beans Cocoa 100 kelas untuk biji kakao yang rusak Whole Beans Cocoa 104 kelas untuk biji kakao yang utuh
Tahap  persiapan  atau   preprocessing  data   adalah mengolah data  asli agar siap  digunakan pada model. Proses ini sangatlah penting, karena untuk dapat menggunakan CNN, maka raw data harus diubah sesuai dengan format yang dapat diterima oleh CNN. Resize Image adalah   proses   untuk   mengatur   ulang   ukuran gambar sehingga dapat disesuaikan dengan ukuran yang dapat dibaca oleh CNN. Pada penelitian ini, ukuran gambar yang digunakan  adalah  256  x  256,  oleh  karena  itu  prosesresize  akan  di  set  untuk  menjadi  gambar  ukuran  256  x 256. Proses resize dapat dilihat pada Gambar 10.
(a)
(b)
Gambar 2. Citra  yang  telah  melalui  preprocessing  (a)  sebelum dilakukan resize, (b) setelah dilakukan resize Pembagian Dataset
Dataset  yang  digunakan  sebanyak  293  gambar  yang terbagi  menjadi  enak  kelas. Dari  293  gambar tersebut dibagi  menjadi data  train  dan  data  testing masing –  masing 70% data Latih dan 30% data Uji.
Tabel 2. Tabel Pembagian Data Kelompok Data Jumlah Data Pelatihan 206 Pengujian 89

## 2.4 Implementasi Arsitektur CNN
Dalam  penelitian ini, kami akan mengimplementasikan beberapa arsitektur CNN yang umum  digunakan dalam pengolahan citra, termasuk VGGNet. Setiap arsitektur akan diimplementasikan menggunakan kerangka kerja yang sesuai, seperti PyTorch [17], [15].

## Gambar 3. Arsitektur CNN

## 2.5 Pelatihan Pengklasifikasi Citra
Setelah  implementasi  arsitektur  CNN,  kami  akan melakukan  pelatihan  pengklasifikasi  citra  menggunakan  data citra biji kakao yang sudah diproses. Pelatihan akan dilakukan pada komputer yang dilengkapi dengan GPU untuk mempercepat  proses  pelatihan.  Parameter  pelatihan,  seperti  learning  rate,  batch  size,  dan  jumlah  epoch,  akan ditentukan dan disesuaikan untuk setiap arsitektur CNN [18], [19].
Proses  klasifikasi  pada  arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  memiliki  beberapa  lapisan. Gambar 4 menjelaskan proses kalsifikasi biji kakao.
2x2x2 Flatten Fully Connected Softmax 3x3x2 Max Pooling X O Convolutional

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6533
Gambar 4. Proses Klasifikasi
Kemudian diberlakukan augmentasi merupakan suatu teknik yang berfungsi memberikan gambar biji kakao dapat diperbesar, diputar, diberi pencahayaan dan teknik augmentasi dapat menaikan nilai akurasi model.  Adapun parameter    augmentasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  rotation_range  =  25,  zoom_range    =    0.2, shear_range  =  0.2,  horizontal_flip = True, fill_mode = “nearest”.

## 2.6 Pengujian dan Evaluasi
Setelah pelatihan selesai, kami akan menguji kinerja pengklasifikasi citra menggunakan data uji yang terpisah dari data pelatihan. Pengujian akan dilakukan dengan menghitung metrik evaluasi yang relevan, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian akan digunakan untuk membandingkan kinerja antara arsitektur CNN yang berbeda[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  batch  size  yang  berbeda-beda  untuk membandingkan hasil kinerja pengklasfikasi yang paling baik sebagai model analisis kualitas biji kopi.

## 3.1 Hasil
Pada  grafik  akurasi  dapat  dilihat  bahwa  semakin  lama  pelatihan  dilakukan  maka  akurasinya  akan  semakin meningkat, sedangkan untuk grafik pengujian loss semakin lama akurasinya akan semakin menurun. Sebagai hasil akhir, bisa dilihat perbandingan dari beberapa arssitektur yang digunakan.
Pengujian Cost
Pengujian Akurasi
Gambar 5. Hasil Pengujian Klasifikasi Dari 4 Arsitektur Model Batch Size yang Berbeda
Gambar 5.  menunjukaan grafik peforma hasil  Cost  (loss) dan  akurasi  (score) dari arsitektur  VGG16Net, dimana garis hijau untuk batch size 16, kuning untuk batch size 32, merah untuk batch size 128, dan biru untuk batch size 64 dari data pengujian. Hasil klasifikasi menunjukkan nilai Cost (loss) dan akurasi (score) pada data peatihan dan data pengujian mengalami lonjakan naik turun yang stabil.

## ’
Gambar 6. Confusion Matrix Batch 64
Pada Gambar 6  merupakan hasil dari tabel  confusion  matrix. Berdasarkan tabel confussion  matrix dapat dipahami  bahwa  terdapat  63  data  yang  diprediksi  dengan  tepat,  dan  terdapat  1  data  yang  salah  diprediksi  oleh model.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6533
Gambar 7. Visulisasi data hasil prediksi menggunakan Batch Sie 64
Pada gambar 7  Untuk dapat  melihat apa sebenarnya yang terjadi saat  mesin  memprediksi, peneliti coba untuk menampilkan visualisasi hasi prediksi model dengan gambar yang yang terdapat pada data pengujian. Dapat dilihat pada gambar 7 diatas bahwa font  yang berwarna merah adalah kesalahan dalam memprediksi  dan yang berwarna  hijau  adalah  predkisi  yang  tepat.  Hasil  yang  didapat  ternyata  pada  batch  size  64  sangat  baik  dalam mengklasifikasi kopi atau dataset yang kita gunakan dan terbukti cocok diterapkan pada penelitian ini.

## 3.2 Pembahasan
Berikut  hasil  dari  pelatihan  dan  pengujain  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam  menganaslisis  kualitas  biji  kopi dengan mengklasfikasi biji kopi ruska dan bagus, dengan model arsitektur dan membandingankan batch size mana yang paling baik kinerjanay dalam mengklasfikasi dan memprediksi kualitas biji kopi dengan menggunakna data image yang diolah dengan aplikasi google colab dengan Bahasa pytroch. Hasil rekapitulasi bis akita lihat pad tabel 3 beikut ini.
Tabel 3. Rekapitulasi Hasil Pengujian Optimiz e Batch_siz e Test Score Test Cost Best Epoch Precisio n Recall F1 Score Accurac y ADAM 16 0,9892 0,1212 16 0,8889 0,888 9 0,9412 0,9412 32 1,0000 0,1747 19 0,9231 0,923 1 0,9600 0,9697 64 0,9785 0,1150 27 0,9655 1,000 0 0,9825 0,9844 128 0,9570 0,6912 14 0,9259 0,907 0 0,9512 0,9570
Gambar 8. Grafik Rekapitulasi Hasil Pengujian
0,9892 0,1212 0,8889 0,8889 0,9412 0,9412 1,0000 0,1747 0,9231 0,9231 0,9600 0,9697 0,9785 0,1150 0,9655 1,0000 0,9825 0,9844 0,9570 0,6912 0,9259 0,9070 0,9512 0,9570 0,0000 0,2000 0,4000 0,6000 0,8000 1,0000 Test Score Test Cost Precision Recall F1 Score Accuracy Rekapitulasi
ADAM 16 ADAM 32

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6533
Pada Gambar 8 merupakan hasil evaluasi model menggunakan  classification_report,  dimana  diperoleh akurasi  model  terbesar  0,9844 atau 98,44% dengan nilai precision, recall , dan f1_score tertinggi terdapat  pada kelas model arsitektur batch size 64.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan  dan  membandingkan  kinerja  pengklasifikasi  citra  untuk  menilai kualitas biji  kakao menggunakan arsitektur CNN. Hasilnya menunjukkan bahwa pengklasifikasi  berbasis CNN mampu memberikan penilaian yang akurat dan efisien terhadap kualitas biji kakao. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dalam industri cokelat dan memastikan kualitas produk akhir yang terjamin. Penelitian ini memberikan kontribusi penting pada pengembangan sistem pengklasifikasi citra biji kakao yang efisien dan akurat, dengan  potensi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  dalam  industri  cokelat.  Selain  itu,  hasil  pengujian menunjukkan bahwa model dengan ukuran batch 64 memiliki performa yang paling baik dengan akurasi sebesar 98,4%.  Ini  membuktikan  bahwa  model  tersebut  menghasilkan  kinerja  pengklasifikasi  biji  kakao  yang  terbaik dibandingkan dengan tiga ukuran batch lain yang diuji.

## REFERENCES
[1] E. G. Winarto, Rahmayati, and A. Lawi, “Implementasi Arsitektur Inception Resnet-V2 untuk Klasifikasi Kualitas Biji Kakao,” Konf. Nas. Ilmu Komput. 2021 , pp. 132–137, 2021.
[2] S. V. M. Dan and K. N. Knn, “Perbandingan Kinerja Pengklasifikasi Citra Buah Kakao Sakit Dan Sehat Menggunakan Support Vector Machine (Svm) Dan K-Nearest Neighbors (Knn),” vol. 14, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[3] R. Febrian, B. M. Halim, M. Christina, D. Ramdhan, and A. Chowanda, “Facial expression recognition using bidirectional LSTM - CNN,” Procedia Comput. Sci., vol. 216, no. 2022, pp. 39–47, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.109.
[4] V. Choudhary, P. Guha, G. Pau, R. K. Dhanaraj, and S. Mishra, “Automatic Classification of Cowpea Leaves Using Deep Convolutional Neural Network,” Smart Agric. Technol., p. 100209, 2023, doi: 10.1016/j.atech.2023.100209.
[5] S. Sowmya and D. Jose, “Contemplate on ECG signals and classification of arrhythmia signals using CNN-LSTM deep learning model,” Meas. Sensors, vol. 24, no. October, p. 100558, 2022, doi: 10.1016/j.measen.2022.100558.
[6] S. Anwar and Á. Rocha, “Special issue on towards advancements in machine learning for exploiting large-scale and heterogeneous repositories,” Neural Comput. Appl., vol. 5, pp. 7909–7911, 2023, doi: 10.1007/s00521-022-08182-5.
[7] L. F. de J. Silva, O. A. C. Cortes, and J. O. B. Diniz, “A novel ensemble CNN model for COVID-19 classification in computerized  tomography  scans,”  Results  Control  Optim.,  vol.  11,  no.  September  2022,  p.  100215,  2023,  doi: 10.1016/j.rico.2023.100215.
[8] B. Eidel, “Deep CNNs as universal predictors of elasticity tensors in homogenization,” Comput. Methods Appl. Mech. Eng., vol. 403, p. 115741, 2023, doi: 10.1016/j.cma.2022.115741.
[9] D. Ruan, J. Wang, J. Yan, and C. Gühmann, “CNN parameter design based on fault signal analysis and its application in bearing fault diagnosis,” Adv. Eng. Informatics, vol. 55, no. June 2022, p. 101877, 2023, doi: 10.1016/j.aei.2023.101877.
[10]  W. N. Ismail, H. A. Alsalamah, M. M. Hassan, and E. Mohamed, “AUTO-HAR: An adaptive human activity recognition framework  using  an  automated  CNN  architecture  design,”  Heliyon,  vol.  9,  no.  2,  p.  e13636,  2023,  doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e13636.
[11]  A. Abbas, J. P. Vantassel, B. R. Cox, K. Kumar, and J. Crocker, “A frequency-velocity CNN for developing near-surface 2D vs images from linear-array, active-source wavefield measurements,” Comput. Geotech., vol. 156, no. February, p. 105305, 2023, doi: 10.1016/j.compgeo.2023.105305.
[12]  R.  Li,  R.  Gao,  and  P.  N.  Suganthan,  “A  decomposition-based  hybrid  ensemble  CNN  framework  for  driver  fatigue recognition,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 624, pp. 833–848, 2023, doi: 10.1016/j.ins.2022.12.088.
[13]  N. N. Prakash, V. Rajesh, D. L. Namakhwa, S. Dwarkanath Pande, and S. H. Ahammad, “A DenseNet CNN-based liver lesion  prediction  and  classification  for  future  medical  diagnosis,”  Sci.  African,  vol.  20,  p.  e01629,  2023,  doi: 10.1016/j.sciaf.2023.e01629.
[14]  Z.  A.  Sejuti  and  M.  S.  Islam,  “A  hybrid  CNN–KNN  approach  for  identification  of  COVID-19  with  5-fold  cross validation,” Sensors Int., vol. 4, no. November 2022, p. 100229, 2023, doi: 10.1016/j.sintl.2023.100229.
[15]  Q. Hou, R. Xia, J. Zhang, Y. Feng, Z. Zhan, and X. Wang, “Learning visual overlapping image pairs for SfM via CNN fine-tuning with photogrammetric geometry information,” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., vol. 116, no. October 2022, p. 103162, 2023, doi: 10.1016/j.jag.2022.103162.
[16]  M. Chu, P. Wu, G. Li, W. Yang, J. L. Gutiérrez-Chico, and S. Tu, “Advances in Diagnosis, Therapy, and Prognosis of Coronary  Artery  Disease  Powered  by  Deep  Learning  Algorithms,”  JACC  Asia,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–14,  2023,  doi: 10.1016/j.jacasi.2022.12.005.
[17]  K.  Cheng,  “Hierarchical  attributes  learning  for  pedestrian  re-identification  via  parallel  stochastic  gradient  descent combined  with  momentum  correction  and  adaptive  learning  rate,”  Neural  Comput.  Appl.,  vol.  2,  2019,  doi: 10.1007/s00521-019-04485-2.
[18]  N. Youssouf, “Traffic sign classification using CNN and detection using faster-RCNN and YOLOV4,” Heliyon, vol. 8, no. 12, 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e11792.
[19]  G. Rajeshkumar et al., “Smart office automation via faster R-CNN based face recognition and internet of things,” Meas. Sensors, vol. 27, no. November 2022, p. 100719, 2023, doi: 10.1016/j.measen.2023.100719.
[20]  J.  D.  Rosita  P  and  W.  S.  Jacob,  “Multi-Objective  Genetic  Algorithm  and  CNN-Based  Deep  Learning  Architectural Scheme  for  effective  spam  detection,”  Int.  J.  Intell.  Networks,  vol.  3,  no.  December  2021,  pp.  9–15,  2022,  doi: 10.1016/j.ijin.2022.01.001.