Identifikasi  Ikan  Sebagai  Protein  Hewani Pencegah  Stunting  dengan  Pendekatan Machine Learning
Rini Nuraini 1* , Amir Ali 2
1 Universitas Nasional Jakarta, Sawo Manila Pejaten, Jakarta, Indonesia rini.nuraini@civitas.unas.ac.id
2 Stikes Yayasan RS Dr.Soetomo, Kalidami, Surabaya, Indonesia amir_ali@stikes-yrsds.ac.id
*Corresponding Author

## Abstrak :
Prevalensi stunting di Indonesia menunjukkan tren menurun, namun masih tergolong tinggi karena lebih dari 20%. Angka prevalensi merupakan angka jumlah kasus stunting pada balita dalam suatu populasi tertentu. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan identifikasi jenis ikan sebagai protein hewani  pencegah  stunting  dengan  pendekatan  machine  learning.  Metode  yang  digunakan  itu menggunakan algoritma CNN yang merupakan bagian dari machine learning. Hasil dari penelitian ini menghasilkan identifikasi ikan secara tepat. Dengan jumlah dataset sebesar 20, hasil akurasi model didapatkan  sebesar  50%,  ketika  jumlah  datasetnya  ditingkatkan  sebesar  40,  maka  didapat  hasil akurasi model sebesar 87.50%. Kesimpulan dari penelitian ini bahwasannya semakin banyak jumlah dataset yang digunakan maka akan semakin meningkatkan nilai akurasi modelnya.

## Kata Kunci :
Algoritma, CNN, Dataset, Machine learning, Prevalensi stunting.

## Abstract:
The prevalence of stunting in Indonesia shows a downward trend, but is still relatively high because it is more than 20%. The prevalence rate is the number of cases of stunting among children under five in a certain population. The aim of this research is to identify types of fish as animal protein to prevent stunting using a machine learning approach. The method used uses the CNN algorithm which is part of machine learning. The results of this research resulted in accurate fish identification. With a dataset of 20, the model accuracy results are 50%, when the number of datasets is increased by 40, the model accuracy results are 87.50%. The conclusion from this research is that the more datasets used, the more the model accuracy value will increase.

## Keywords:
Algorithms, CNN, Datasets, Machine learning, Stunting prevalence.

## 1. Pendahuluan
Stunting adalah suatu kondisi pada anak yang dapat diidentifikasi dari tinggi atau panjang badan yang lebih rendah daripada standar normal berdasarkan usia dan jenis kelamin, dengan nilai kurang dari -2 SD untuk anak yang tergolong pendek dan kurang dari -3 SD untuk anak yang sangat pendek menurut  grafik  pertumbuhan  yang  disediakan  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO).  Kondisi  ini disebabkan oleh kekurangan gizi jangka panjang yang seringkali terkait dengan kondisi sosioekonomi yang rendah, pola makan yang tidak memadai, kesehatan ibu yang buruk, sering sakit, dan/atau pola pemberian makan yang kurang tepat kepada bayi dan anak. Menurut perkiraan WHO, pada tahun 2020 sekitar  22,2%  atau  sekitar  149,2  juta  anak  di  bawah  usia  5  tahun  menderita  stunting.  Wilayah  Asia memiliki jumlah kasus stunting terbanyak, mencapai 79 juta anak (52,9%), terutama terpusat di Asia Tenggara (54,3 juta anak), diikuti oleh Afrika dengan 61,4 juta anak (41,1%) dan Amerika Latin dengan 5,8 juta anak (3,8%). Prevalensi stunting di Indonesia menunjukkan kecenderungan penurunan, namun angka  tersebut  masih  di  atas  20%,  menunjukkan  bahwa  masalah  ini  masih  cukup  serius.[1].  Angka prevalensi merupakan angka jumlah kasus stunting pada balita dalam suatu populasi tertentu.

## Sumber: Buku Saku Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022
Gambar 1: Prevalensi Balita Stunting (Tinggi Badan Menurut Umur) Berdasarkan Provinsi
Dalam  pedoman  nasional  pelayanan  kedokteran  tata  laksana  stunting  menurut  kepmenkes  RI nomer  HK.01.07/MENKES/1928/2022  [1],  dimana  terdapat  salah  satu  faktor  penyebab  langsung stunting adalah faktor makanan pendamping ASI. Salah satunya terdapat protein hewani yaitu ikan.
Ikan adalah sumber nutrisi yang sangat baik karena mengandung protein untuk  pertumbuhan, asam lemak omega 3 dan 6 yang bermanfaat untuk kesehatan ibu dan pembentukan otak janin, vitamin, serta mineral yang memiliki manfaat  besar bagi ibu dan janin.  Di dalam ikan terdapat protein yang penting bagi pertumbuhan tubuh. Kandungan protein ikan sekitar 18-20%. Akibatnya, aktivitas enzim, reaksi biokimia dan bakteri, dan molekul protein dapat dipecah menjadi senyawa yang lebih sederhana, asam  amino  penting  untuk  pertumbuhan  tubuh.  Hal  ini  baik  bagi  balita  agar  terhindar  dari  resiko stunting.
Di dunia ini terdapat banyak sekali ikan. Perlu bagi kita untuk dapat melakukan identifikasi terkait jenis-jenis ikan tersebut agar kita lebih mengenal jenis-jenis ikan yang hidup baik di air laut maupun di air tawar. Melihat latar belakang diatas maka pada penelitian ini kami akan melakukan identifikasi jenis ikan  dengan  pendekatan  metode  machine  learning  dengan  menggunakan  algoritma  CNN (Convolutional Neural Network). Hal ini bertujuan untuk mengenalkan kepada masyarakat terkait jenis- jenis ikan yang mana nantinya dapat digunakan untuk dikonsumsi. Ikan ini baik dikonsumsi terutama bagi ibu yang hamil dan baduta (bayi dua tahun) juga balita agar terhindar dari resiko stunting.

## 1.1. Stunting
Stunting adalah gangguan pertumbuhan dan perkembangan anak akibat kekurangan gizi kronis dan infeksi berulang, yang ditandai dengan panjang atau tinggi badannya berada di bawah standar yang ditetapkan oleh menteri yang menyelenggarakan urusan pemerintahan di bidang kesehatan[2]. Berdasarkan data prevalensi balita stunting yang dikumpulkan oleh WHO, pada tahun 2020 sebanyak 22% atau sekitar 149,2 juta balita di dunia mengalami kejadian stunting (World Health Organization, 2021).  Menurut  Survei  Status  Gizi  Balita  Indonesia  (SSGBI)  pada  2019,  angka  stunting  di  Indonesia mengalami  penurunan  menjadi  27,7%.  Pada  tahun  yang  sama  angka  stunting  di  Jawa  Barat  juga mengalami penurunan menjadi 26,21% (Kemenkes RI, 2019)[3].
Stunting menggambarkan status gizi kurang yang bersifat kronik pada masa pertumbuhan dan perkembangan sejak awal kehidupan. Keadaan ini dipresentasikan dengan nilai z-score tinggi badan menurut umur (TB/U) kurang dari -2 standar deviasi (SD) berdasarkan standar pertumbuhan menurut WHO (WHO, 2010)[4].
Terdapat hasil penelitian tentang stunting yaitu penelitian dari Lusy Rustiyani dan Rakhmat Susilo dimana  Hasil  analisis  terhadap  faktor  yang  menyebabkan  stunting  di  wilayah  Kerja  Puskesmas Kemangkon  menggambarkan  bahwa  apa  yang  dilakukan  oleh  ibu  balita  adalah  merupakan  hasil pengamatan yang dilakukan berdasarkan kemampuan karakteristik keluarga, pendidikan, ekonomi, pola asuh dan jumlah anggota keluarga yang berbeda-beda. Berdasarkan hasil wawancara dan observasi dapat  diidentifikasi  beberapa  kategori  interpretasi  hasil  yaitu  faktor  karakteristik  keluarga  yang mengalami  Stunting  diidentifikasi  2  kategori  pernyataan  yaitu  masalah  saat  hamil  dan  Keaktifan mengikuti kegiatan Posyandu balita. Faktor pendidikan ibu balita diidentifikasi 3 kategori pernyataan
yaitu pendidikan yang rendah, pengetahuan yang kurang dan perolehan informasi mengenai stunting. Faktor ekonomi diidentifikasi 2 kategori pernyataan yaitu tingkat ekonomi yang rendah dan kebutuhan untuk  makanan  bergizi  berkurang.  Faktor  jumlah  anggota  keluarga  diidentifikasi  2  kategori  yaitu Banyaknya anggota keluarga dalam satu rumah dan Pemenuhan kebutuhan bagi anggota keluarga. Faktor pola asuh diidentifikasi 4 kategori pernyataan yaitu pola makan yang salah, kebersihan tangan saat  menyuapi  balita,  pertumbuhan  tubuh  yang  kurang  dari  normal  dan  kebiasaan  adat  istiadat. Pemberian  pola  makan  yang  salah  seperti  pembelian  makanan  atau  minuman  yang  tidak  sehat menyebabkan pertumbuhan anak  terganggu yang  akan menyebabkan balita sulit untuk  makan dan mengurangi porsi makannya karena sudah terisi oleh jajan. Kebiasaan mencuci tangan yang kurang benar dapat anak mudah terserang penyakit, sehingga mengganggu pertumbuhan dan perkembangan anak [5]

## 1.2. Ikan
Ikan  merupakan  hewan  vertebrata  aquatik  berdarah  dingin  dan  bernafas  dengan  insang.  Ikan didefinisikan sebagai hewan bertulang belakang (vertebrata) yang hidup di air. dan secara sistematik ditempatkan  pada  Filum  Chordata  dengan  karakteristik  memiliki  insang  yang  berfungsi  untuk mengambil oksigen terlarut dari air dan sirip digunakan untuk berenang [6].
Ikan hampir dapat ditemukan hampir di semua tipe perairan di dunia dengan bentuk dan karakter yang berbeda-beda. Ciri-ciri umum dari golongan ikan adalah mempunyai rangka bertulang sejati dan bertulang  rawan,  mempunyai  sirip  tunggal  atau  berpasangan  dan  mempunyai  operculum,  tubuh ditutupi oleh sisik dan berlendir serta mempunyai bagian tubuh yang jelas antara kepala, badan, dan ekor.  Ukuran  ikan  bervariasi  mulai  dari  yang  kecil  sampai  yang  besar.  Kebanyakan  ikan  berbentuk torpedo, pipih, dan ada yang berbentuk tidak teratur[7]

## 1.3. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital (Digital Image Processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) maupun gambar  bergerak  (yang  berasal  dari  webcam).  Secara  matematis,  citra  merupakan  fungsi  kontinyu (continue) dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Repersentasi dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi citra. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel = picture element) atau elemen terkecil dari sebuah citra[8].
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  pengolahan  citra  digital  memungkinkan  kita untuk mengklasifikasikan suatu objek. Tujuan dari klasifikasi citra adalah menduplikasikan kemampuan manusia dalam memahami informasi citra digital, sehingga komputer dapat mengklasifikasikan objek berupa citra selayaknya manusia. Masalah yang dihadapi dalam klasifikasi citra adalah proses feature
engineering  yang  terbatas  pada  dataset  tertentu  saja.  Hal  ini  dikarenakan  setiap  citra  memiliki perbedaan sudut pandang,  perbedaan  skala, perbedaan kondisi pencahayaan,  deformasi  objek, dan sebagainya[9]

## 1.4. Machine Learning
Machine learning dapat didefinisikan sebagai metode komputasi berdasarkan pengalaman untuk meningkatkan performa atau membuat prediksi yang akurat. Definisi pengalaman disini ialah informasi sebelumnya yang telah tersedia dan bisa dijadikan data pembelajar[10]
Dalam pembelajaran machine learning, terdapat beberapa scenario-skenario. Seperti:
1. Supervised Learning
Penggunaan skenario supervised learning, pembelajaran menggunakan masukan data pembelajaran yang telah diberi label. Setelah itu membuat prediksi dari data yang telah diberi label.
2. Unsupervised Learning
Penggunaan  skenario  Unsupervised  Learning,  pembelajaran  menggunakan  masukan  data pembelajaran yang tidak diberi label. Setelah itu mencoba untuk mengelompokan data berdasarkan karakteristik-karakteristik yang ditemui
3. Reinforcement learning
Pada  skenario  reinforcement  learning  fase  pembelajaran  dan  tes  saling  dicampur.  Untuk mengumpulkan informasi pembelajar secara aktif dengan berinteraksi ke lingkungan sehingga untuk mendapatkan balasan untuk setiap aksi dari pembelajar.

## 1.5. CNN (Convolutional Neural Network)
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu jenis neural network yang biasanya digunakan dalam pengolahan data image [11]. Convolutional Neural Network memiliki beberapa layer yang  difungsikan  untuk  melakukan  filter  pada  setiap  prosesnya.  Prosesnya  disebut  dengan  proses training.  Pada  proses  training  terdapat  3  tahapan  yaitu Convolutional  layer,  Pooling  layer ,  dan Fully connected layer . CNN adalah sebuah arsitektur yang dapat dilatih dan terdiri dari beberapa tahap. Input dari CNN berupa objek berupa citra. Proses mendeskripsikan citra menjadi feature yang dapat dipahami jaringan inilah yang membedakan CNN dengan jaringan syaraf lainnya[9].
Pada  proses  training  terdapat  3  tahapan  yaitu Convolutional  layer,  Pooling  layer ,  dan Fully connected layer yaitu

## 1. Convolutional Layer
Seluruh data yang menyentuh lapisan konvolusional akan mengalami proses konvolusi. lapisan akan  mengkonversi  setiap  filter  ke  seluruh  bagian  data  masukan  dan  menghasikan  sebuah activation  map  atau  feature  map  2D.  Filter  yang  terdapat  pada  Convolutional  Layer  memiliki panjang,  tinggi(pixels)  dan  tebal  sesuai  dengan  channel  data  masukan.  Setiap  filter  akan
mengalami  pergeseran  dan  operasi  “dot”  antara  data  masukan  dan  nilai  dari  filter.  Lapisan konvolutional secara signifikan mengalami kompleksitas model melalui optimalisasi outputnya. Hal ini dioptimalkan melalui tiga parameter, depth, stride dan pengaturan zero padding[12]
Sumber: https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial- inteligence/content/convolutional_neural_netw orks.html
Gambar 2: Convolutional Layer

## 2. Pooling Layer
Pooling Layer merupakan tahap setelah Convolutional Layer . Pooling Layer terdiri dari sebuah filter dengan ukuran dan stride tertentu. Setiap pergeseran akan ditentukan oleh jumlah stride yang akan digeser pada seluruh area feature map atau activation map. Dalam penerapannya, pooling Layer yang biasa digunakan adalah Max Pooling dan Average Pooling . Sebagai contoh, apabila kita menggunakan Max Pooling 2x2 dengan Stride 2, maka pada setiap pergeseran filter, nilai yang diambil  adalah  nilai  yang  terbesar  pada  area  2x2  tersebut,  Sedangkan Average  Pooling akan mengambil nilai rata-rata.

## 3. Fully Connected Layer
Feature map yang dihasilkan oleh tahap sebelumnya berbentuk multidimensional array . Sehingga, Sebelum  masuk  pada  tahap Fully  Connected  Layer,  Feature  Map tersebut  akan  melalui  proses “ flatten ” atau reshape. Proses flatten menghasilkan sebuah vektor yang akan digunakan sebagai input dari Fully Connected Layer. Fully Connected Layer memiliki beberapa Hidden Layer, Action Function, Output Layer dan Loss Function.

## Gambar 4: Fully Connected Layer

## 2. Metode
Penelitian ini menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dalam mengolah citra. Metode CNN merupakan salah satu algoritma deep learning. Penggunaan metode CNN dikarenakan metode  ini  menghasilkan  hasil  yang  signifikan  dalam  melakukan  pengenalan  citra.  CNN  mengikuti model hierarkis yang berfungsi untuk membangun jaringan, seperti corong, dan akhirnya memberikan lapisan  yang  sepenuhnya  terhubung  di  mana  semua  neuron  terhubung  satu  sama  lain  dan  output diproses[13].
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  dari  kaggle https://www.kaggle.com/datasets/crowww/a- large-scale-fish-dataset . Data ini kemudian diolah dengan menggunakan algoritma deep learning yaitu dengan metode CNN.
Berikut ini adalah scenario eksprerimen yang akan dilakukan :
Gambar 5: Bagan Alir Penelitian Identifikasi Ikan dengan Metode CNN
1. Black Sea Sprat
2. Gilt Heald Bream 3. House Mackerel
4. Red Mullet Input
Sebelum input data gambar dilakukan, maka dilakukan pendefinisian library yang akan digunakan yaitu keras dan tensorflow . Kemudian data yang akan digunakan di training dan diuji akan dipanggil.
Langkah berikutnya dilakukan training dengan menggunakan model CNN. Training ini diawali dengan memanggil  data  gambar  satu  persatu  dan  mengubahnya  menjadi convolution  matrix .  Setelah  itu barulah dilakukan pengujian dengan menggunakan 20 gambar untuk menilai tingkat akurasinya.
Google collabs dapat digunakan sebagai tools untuk mengamplikasikannya. Library dan fungsi yang digunakan  antara  lain  menggunakan  fungsi  Conv2D  dan  Tensorflow  keras,  Matplotlib,  Scikit  Learn, Pandas, Numpy.
Pada penelitian ini kami mengklasifikan 4 Nama ikan yaitu
Tabel 1: Klasifikasi 4 Nama Ikan No Nama Ikan 1 Black Sea Sprat 2 Gilt Heald Bream 3 House Mackerel 4 Red Mullet

## Sumber: Data didefinisikan oleh peneliti (2023)

## 3. Hasil dan Pembahasan
hasil dari penelitian yang dilakukan oleh peneliti, didapatkan 4 data gambar hasil klasifikasi nama ikan yaitu ikan black sea sprat, gilt heald bream, house mackerel dan red mullet.

## 3.1. Hasil

## Implementasi koding CNN
uploaded = files.upload() for fn in uploaded.keys(): # Predicting images path = io.BytesIO(uploaded[fn]) img = Image.open(path) img = img.resize(IMAGE_SIZE)  # Adjust the target size to your desired image size imgplot = plt.imshow(img)
x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0)
images = np.vstack([x]) classes = model.predict(images, batch_size=BATCH_SIZE) classes = np.argmax(classes)
print(fn) if classes == 0: print('Black_Sea_Sprat') elif classes == 1: print('Gilt_Heald_Bream') elif classes == 2: print('House_Mackerel') else: print('Red_Mullet')
Hasil dari klasifikasi nama ikan adalah sebagai berikut:

## a. Klasifikasi nama ikan untuk nama ikan black sea sprat
Gambar 6: Ikan dengan nama ikan black sea sprat (Sumber : Kaggle https://www.kaggle.com/datasets/crowww/a-large-scale-fish-dataset )
b. Klasifikasi nama ikan untuk nama ikan gilt heald bream
c. Klasifikasi nama ikan untuk nama ikan house mackerel
Gambar 8: Ikan dengan nama ikan house mackerel
d. Klasifikasi nama ikan untuk nama ikan black red mullet

## Gambar 9: Ikan dengan nama ikan red mullet
Dari gambar 6 – 9 diatas, hasil uji coba metode CNN berhasil memprediksi nama ikan dari input gambar yang di masukkan. Gambar yang dimasukkan masing-masing ada 5 gambar untuk klasifikasi nama ikan dengan berbagai posisi gambar.

## 3.2. Pembahasan
Dengan menggunakan data berjumlah 20 data, akurasi yang dihasilkan kecil dengan jumlah epoch sebesar 10. Hasil akurasi identifikasi ikan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 50%. Walaupun tingkat akurasinya kecil, tetapi tepat dalam mengidentifikasi ikan.

## Gambar 10: Akurasi Model Dengan Jumlah Dataset Sebesar 20
Dalam  penelitian  ini  kami  mencoba  meningkatkan  jumlah  dataset  sebesar  40  dalam mengidentifikasi  ikan  dengan  jumlah  epoch  sebesar  20.  Hasil  akurasi  identifikasi  ikan  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87,50 %. Dari hasil akurasi ini juga berhasil mengidentifikasi ikan.

## Gambar 10: Akurasi Model Dengan Jumlah Dataset Sebesar 40
Peningkatan  nilai  akurasi  model  ini  didapat  dengan  memperbanyak  jumlah  dataset  yang  akan digunakan untuk  melakukan proses identifikasi. Semakin banyak  dataset yang  di proses, maka akan semakin tinggi tingkat akurasi model yang dihasilkan.  Hal ini sesuai dengan penelitian dari Widystuti dan Darmawan[14]

## 4. Kesimpulan
Hasil akurasi model yang dihasilkan sebesar 50% dengan jumlah dataset 20. Ketika jumlah dataset ditingkatkan  jumlahnya  sebesar  40,  maka  tingkat  akurasi  model  meningkat  sebesar  87,50%.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil identifikasi ikan akan meyakinkan ketika jumlah datasetnya banyak. Sehingga hasil identifikasi yang dilakukan dengan pendekatan machine learning, menghasilkan identifikasi ikan yang tepat. Pada  penelitian  berikutnya,  peneliti lain  agar melakukan  penelitian  untuk  meningkatkan jumlah epoch yang akan di gunakan pada proses identifikasi.

## Pustaka
[1] K. RI, “jdih.kemkes.go.id,” pp. 1–52, 2022.
[2] Perpres RI, “Peraturan Presiden No. 28,” no. 1, 2021.
[3] A. Wulandari Leksono et al. , “Risiko Penyebab Kejadian Stunting pada Anak,” J. Pengabdi. Kesehat. Masy. Pengmaskesmas , vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2021.
[4] Z. Zurhayati and N. Hidayah, “Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Stunting Pada Balita,” JOMIS (Journal Midwifery Sci. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.36341/jomis.v6i1.1730.
[5] L. Rustiyani and R. Susilo, “Analisis Faktor Yang Menyebabkan Stunting Di Wilayah Kerja Puskesmas Kemangkon,” Hum. Care J. , vol. 5, no. 4, p. 1025, 2020, doi: 10.32883/hcj.v5i4.837.
[6] A. M. Aulia, R. S. Tarigan, H. T. Wibowo, and G. Dwiatma, “Penerapan E-Gudang Sebagai Tempat Penampungan Ikan,” OSF Prepr. , vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2022.
[7] S. S. Fitrah, I. Dewiyanti, and T. Rizwan, “Identifikasi Jenis Ikan Di Perairan Laguna Gampoeng Pulot Kecamatan Leupung Aceh Besar,” J. Ilm. Mhs. Kelaut. dan Perikan. Unsyiah , vol. 1, no. 1,
pp. 66–81, 2016.
[8] A. N. Kusumanto, RD. Tompunu, “Pengolahan citra digital untuk mendeteksi obyek menggunakan pengolahan warna model normalisasi rgb,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. , 2011, doi: 10.1016/S0166-1116(08)71924-1.
[9] I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[10]  T. Nurhikmat, “Implementasi Deep Learning untuk image classification menggunakan algoritma convolutional neural network (cnn) pada citra wayang golek,” 2018.
[11]  A. Santoso and G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning berbasis Keras untuk Pengenalan Wajah,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 18, no. 1, pp. 15–21, 2018, doi: 10.23917/emitor.v18i01.6235.
[12]  A. Saxena, “An Introduction to Convolutional Neural Networks,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. , vol. 10, no. 12, pp. 943–947, 2022, doi: 10.22214/ijraset.2022.47789.
[13]  A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 45–51, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.
[14]  W. Widystuti and J. B. B. Darmawan, “Pengaruh jumlah data set terhadap akurasi pengenalan dalam deep convolutional network,” Konf. Nas. Sist. Inf. , pp. 8–9, 2018.