## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Implementasi artificial intelligence untuk deteksi masker secara realtime dengan tensorflow dan ssdmobilenet Berbasis
python
1 Risnaldy Fatwa Muharram*, 2 Ahmad Suryadi
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI Jalan Raya Tengah No 80, Kelurahan Gedong, Pasar Rebo, Jakarta Timur
*e-mail: risnaldyfatwa@gmail.com
Received: 27-09-2022, Revised: 18-10-2022, Accepted: 23-10-2022

## Abstrak
Penyebaran kasus Covid-19 di Indonesia tidak ada habisnya. Banyak cara yang dilakukan pemerintah untuk mengurangi angka penambahan kasus infeksi setiap harinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah program yang dapat mendeteksi masker dari wajah seseorang dengan memanfaatkan model  SSD  Mobilenet  dari  Tensorflow  guna  mempermudah  pemantauan  masyarakat  dalam menerapkan  protokol  kesehatan.  Adanya  program  ini  juga  dapat  membuktikan  bahwa  kecerdasan buatan (AI) juga memiliki peran  untuk menekan penyebaran virus covid-19. Metode penelitian yang digunakan  adalah  Research  and  Development  (R&D),  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji efektifitas produk tersebut. Penelitian R&D adalah suatu proses atau langkah-langkah untuk mengembangkan suatu produk baru atau menyempurnakan produk yang telah ada.
Kata kunci: Pemograman, Python, Deteksi Objek, Covid-19

## Abstract
The spread of Covid-19 cases in Indonesia is endless. The government has taken many ways to reduce the number of additional cases of infection every day. The purpose of this study is to create a program that can detect masks from a person's face by utilizing the SSD Mobilenet model from Tensorflow to facilitate community monitoring in implementing health protocols. The existence of this program can also  prove  that  artificial  intelligence  (AI)  also  has  a  role  to  play  in  suppressing  the  spread  of  the COVID-19 virus. The research method used is Research and Development (R&D), research methods used  to  produce  certain  products,  and  test  the  effectiveness  of  these  products.  Research  R&D  is  a process or steps to develop a new product or improve an existing product.
Keywords: Programming, Python, Object Detection, Covid-19

## 1 Pendahuluan
Dengan banyaknya kasus infeksi virus Covid-19 ini mewajibkan setiap individu untuk mematuhi protokol kesehatan. Salah satunya yaitu memakai masker dengan harapan orang-orang yang terinfeksi tetapi  tidak  mengalami  gejala  infeksi  tidak  akan  menyebarkan  virus  melalui  tetesan  air  liurnya. Dengan  tersedianya  teknologi  yang  selalu  berkembang  pesat  dari  waktu  ke  waktu,  terutama  di Indonesia  yang  sedang  dalam  Era  Industri  4.0  dengan  teknologi  digital  sebagai  kuncinya.  AI (Artificial  Intelligence) atau  bisa  disebut  pembelajaran  kecerdasan  buatan  salah  satu  teknologi

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
informasi yang sedang berkembang di Industri 4.0. Dan salah satu ilmu AI yang sedang berkembang adalah Machine  Learning (ML). Machine  Learning (ML)  adalah  studi  tentang  algoritma  komputer yang  meningkat  secara  otomatis  melalui  pengalaman  dan  penggunaan  data  yang  berguna. Perancangan  dan  pengembangan  sebuah  algoritma  yang  memungkinkan  suatu  komputer  dapat mengembangkan  perilaku  berdasarkan  data  yang  sudah  diberikan.  Tensorflow  adalah  library  open source  yang  dikembangkan  oleh  tim  Google  Brain  untuk  komputasi  numerik  dan  machine  learning skala  besar.  Tensorflow  menggabungkan  banyak  model,  algoritma  machine  learning  dan algoritma deep learning (jaringan syaraf). Tensorflow menggunakan Python untuk menyediakan API front-end untuk  membangun  aplikasi  dengan  framework,  sekaligus  menjalankan  aplikasi  tersebut  dengan performa  tinggi.  Tensorflow  dapat  melatih  dan  menjalankan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  klasifikasi tulisan tangan, pengenalan gambar, penyematan kata, recurrent neural network, sequence-to-secuence models  untuk  terjemahan,  pemrosesan  natural  language,  dan  simulasi  berbasis  PDE (Partial Differential Equation).
Dengan  melihat  kesempatan  ini,  penulis  berupaya  untuk  memanfaatkan  ML  untuk  mencegah penyebaran  virus  Covid-19  dengan  melihat  faktor  utama  penekanan  penularan  virus  yaitu menggunakan  masker.  Melihat  latar  belakang  di  atas  maka  akan  dibuatkan  sebuah  program  dengan “ Impelementasi Artificial Intelligence Untuk Mendeteksi Masker Secara Realtime dengan Tensorflow dan  SSD  Mobilenet  berbasis  Python”.  MobileNet  adalah  model  arsitektur  Convolutional  Neural Network  (CNN)  untuk  klasifikasi  gambar  dan  Mobile  Vision.  Terdapat  pula  model  yang  lainnya, tetapi  yang  membuat  MobileNet  istimewa  adalah  daya  komputasi  yang  sangat  kecil  untuk menjalankan  dan  menerapkan  pembelajaran (learning). Hal  ini  membuat  MobileNet  sangat  cocok untuk perangkat seluler, embedded system serta computer tanpa GPU atau komputasi computer yang kurang  efision  dengan  mengorbankan  sedikit  akurasi  yang  dihasilkan.  Karena  arsitektur  MobileNet menggunakan  lapisan  atau  layer  konvolusi  dengan  tebal  filter  yang  sesuai  dengan  tebal  dari  input citra.  Terdapat  dua  konvulsi  pada  MobileNet  yaitu  depthwise  convultion  dan  pointwise convultion.Single  Shot  MultiBox  Detector  adalah  salah  satu  algoritma  deteksi  objek  yang  memiliki komputasi  pembelajaran  dan  kinerja  yang  baik  dan  sangat  cocok  untuk  deteksi  secara  realtime. Menerapkan  sistem  Bounding  Box  untuk  meperhitungkan  lokasi  objek  yang  terdeteksi.  Metode  ini dipengaruhi oleh beberapa factor seperti epoch, jumlah batch, jumlah lapisan konvulsi, step training, dll.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Artificial Intelligence
Artificcial  Intelligence (AI)  yang  dalam  Bahasa  Indonesia  artinya  Kecerdasan  Buatan  adalah kecerdasan  yang  diperlihatkan  oleh  mesin,  tidak  seperti  kecerdasan  alami  yang  diperlihatkan  oleh manusia  dan  hewan  yang  melibatkan  kesadaran  dan  emosi.  Kecerdasan  dibuat  lalu  dimasukkan  ke dalam mesin (komputer) dengan harapan supaya mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan sesuai dengan  perintah  yang  sudah  diberikan.  Beberapa  bidang  sudah  menerapkan  kecerdasan  buatan  yaitu sistem pakar, permainan komputer, jaringan syaraf tiruan, pengolahan bahasa alami, pengenalan pola, dan pengenalan suara. [1]
Berikut adalah sebagian kecil contoh produk-produk hasil pengembangan kecerdasan buatan: a. Siri
Siri  adalah  asisten  virtual  yang  merupakan  bagian  dari  Sistem  Operasi  Apple.  Inc.  Siri menggunakan  suara,  kontrol  berbasis  gerakan,  dan  user  interface  untuk  menjawab  pertanyaan, membuat  rekomendasi,  dan  melakukan  tindakan  dengan  mendelegasikan  permintaan  ke  layanan internet.
b. Alexa

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Alexa  adalah  teknologi  AI  asisten  virtual  yang  dikembangkan  oleh  Amazon.  Pertama  kali digunakan  di  speaker  pintar  Amazon  Echo  dan  Echo  Dot,  Echo  Studio,  dan  Amazon  Tap  yang dikembangkan oleh Amazon Lab.
c. Tesla
Tesla  adalah  salah  satu  perusahaan  Otomatif  yang  menanamkan  AI  pada  beberapa  produk mobilnya.  Salah  satu  fitur  AI  terkenal  pada  mobil  tesla  yaitu  memungkinkan  mobil  dikemudikan secara otomatis. Selain itu software pada mobil Tesla dapat diperbarui secara over-the-air.

## 2.2 Machine Learning
Machine  Learning (ML)  adalah  studi  tentang  algoritma  komputer  yang  meningkat  secara otomatis  melalui  pengalaman  dan  penggunaan  data  yang  berguna.  Perancangan  dan  pengembangan sebuah  algoritma  yang  memungkinkan  suatu  komputer  dapat  mengembangkan  perilaku  berdasarkan data yang sudah diberikan. Machine learning juga bisa diartikan sebagai ilmu yang mengembangkan komputer  untuk  belajar  dan  bertindak  layaknya  manusia,  dan  meningkatkan  kemampuannya  seiring waktu  berjalan  dengan  secara  otomatis  dengan  memberikannya  data  dan  informasi  sebagai  acuan. Algoritma machine learning membangun model berdasarkan data sampel, yang dikenal sebagai "data pelatihan"  yang  bisa  didapatkan  dengan  mengumpulkan  contoh  beberapa  fenomena  atau  kejadian untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

## 2.3 Neural Network
Neural Network adalah bagian utama dari sistem saraf yang mengatur  dan mengontrol fungsi tubuh  dan  aktifitas.  Jaringan  saraf  memiliki  dua  sistem  utama,  yaitu  Sistem  Saraf  Pusat  yang  terdiri dari  otak  dan  sumsum  tulang  belakang,  lalu  yang  kedua  adalah  Sistem  Saraf  TepiArtificial  Neural Network

## 2.4 Tensorflow
Dikembangkan oleh tim Google Brain, Tensorflow adalah library open source intuk komputasi numerik  dan  machine  learning  skala  besar.  Tensorflow  menggabungkan  banyak  model,  algoritma machine  learning  dan  algoritma  deep  learning  (jaringan  syaraf).  Tensorflow  menggunakan  Python untuk  menyediakan  API  front-end  untuk  membangun  aplikasi  dengan  framework,  sekaligus menjalankan aplikasi tersebut dengan performa tinggi.
Tensorflow  dapat  melatih  dan  menjalankan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  klasifikasi  tulisan  tangan, pengenalan gambar, penyematan  kata, recurrent  neural network,  sequence-to-secuence models untuk terjemahan, pemrosesan natural language, dan simulasi berbasis PDE (Partial Differential Equation).

## 2.5 Object Detection
Object  Detection  adalah  teknologi  computer  yang  merupakan  hasil  dari  teknologi  Computer Vision  dan  Image  Processing  dengan  mendeteksi  objek  tertentu  dalam  gambar  atau  video.  Object Detection  mendeteksi  keberadaan  objek  dengan  berbagai  macam  metode  yang  biasanya  dilakukan pembacaan seluruh aspek objek pada citra digital. Aspek dari objek tersebut kemudian dibandingkan oleh aspek dari model atau template yang digunakan.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Gambar 1. Alur Kerja MobileNe
Sumber : roadtovr.com
2.6 O penCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah pustaka terbuka yang ditujukan untuk pengembangan  computer  vision  dan  machine  learning.  OpenCV  menyediakan  infrastruktur  umum untuk aplikasi computer vision dan mempermudah dalam pemanfaatan dan modifikasi kode.
Memiliki  lebih  dari  2500  algoritma  yang  mencakup  serangkaian  penggunaan  computer  vision  serta machine  learning.  Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  wajah, mengidentifikasi  objek,  melacak  pergerakan,  dan  masih  banyak  lagi.  Memiliki  antar  muka  yang mendukung  pemograman  C,  C++,  Python  dan  Java,  termasuk  sistem  operasi  Windows,  Linux, Android, MacOS, dan iOS.

## 2.7 Bahasa Pemograman Python
Python  adalah  Bahasa  pemograman  tingkat  tinggi  yang  dibuat  oleh  Guido  van  Rossum  pada tahun  1991.  Python  adalah  Intrepeter  yang  memiliki  kemampuan  exeption  handling  serta  agar sintaksnya  yang  mudah  dipahami.    Python  menggunakan  indentasi  untuk  membedakan  blok  kode, tidak seperti bahasa pemograman lain yang menggunakan simbol sebagai pembeda blok kode. Secara desain  pun  Python  dibuat  agar  mudah  dipahami,  salah  satunya  yaitu  tidak  diwajibkan  untuk menggunakan semicolon (;).  Pengadopsian dynamic  typing ,  yaitu  variable  yang  ingin  dibuat  tidak diketahui  tipe  datanya  sampai  ia  dipanggil  untuk  pertama  kali  atau  dieksekusi,  tidak  perlu  untuk mendeklarasikan variable dan memungkinkan perubahan tipe data dalam proses eksekusi program. [2]

## 2.8 LabelImg
LabelImg adalah tools untuk pengaplikasian anotasi dan pelabelan pada gambar grafis. LabelImg dibuat  menggunakan  Bahasa  Python  dan  Qty  sebagai  user  interface.  Anotasi  yang  telah  dibuat  akan disimpan dalam formal XML ( eXtensible Markup Language ). [3]
Gambar 2.Tampilan antarmuka LabelImg Sumber : github.com/tzutalin/labelImg

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## 3 Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  eksperimental  yaitu  dengan  melakukan eksperimen terhadap variabel kontrol (input) untuk menganalisa output yang dihasilkan. Output yang dihasilkan  akan  dibandingkan  dengan  output  tanpa  variabel  kontrol.  Research  and  development (R&D)  adalah  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  produk  tertentu,  dan  menguji keefektifan  produk  tersebut.    Untuk  dapat  menghasilkan  produk  tertentu  digunakan  penelitian  yang bersifat analisis kebutuhan dan untuk menguji keefektifan produk tersebut supaya dapat berfungsi di masyarakat  luas,  maka  diperlukan  penelitian  untuk  menguji  produk  tersebut.  Jadi  penelitian pengembangan  bersifat  longitudinal  (bertahap  bisa multy  years ).  Identifikasi  suatu  sistem  terhadap kebutuhan informasi adalah hal yang harus dilakukan, tidak hanya berdasarkan kebutuhan-kebutuhan konsumsi informasi saja, tetapi juga dilihat dari manfaat aplikasi yang sudah dibuat. Adapun tahapan- tahapan pada penelitian ini dibuat secara bertahap. Berikut adalah gambaran umum tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini, dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Persiapan Identifikasi Masalah Studi Pustaka
Analisa Kebutuhan Pengembangan Model Deteksi Objek Pengolahan Data Pengembangan Model Arsitektur Pembuatan Aplikasi Perancangan Aplikasi Pengkodean Aplikasi Uji Coba Aplikasi

## Gambar 3. Metode Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan
4.1 Flowchart

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Gambar 4. Flowchart Image Labeling
Gambar 5. Flowchart Image Labeling
Gambar 6. Flowchart Deteksi Masker
Uji  coba  program  dilaksanakan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  apakah  program  dapat  berjalan  dengan  baik pada  sistem  operasi  yang  terdapat  Python  maupun  tidak.  Pengujian  bermaksud  untuk  mengetahui  perangkat lunak yang dibangun sudah sesuai dengan perancangan yang sudah dibuat dan memastikan hasil dari pelatihan model sudah sesuai harapan.
1. Dataset
Beberapa  sampel  dataset  didapatkan  dari  pusat  dataset  Kaggle,  Sebagian  sampel  yang  lain  saya  ambil langsung dari webcam laptop pribadi. Total ada sekitar tiga puluh sembilan sampel gambar yang digunakan sebagai dataset.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Gambar 7. Sampel dataset
2. Loss
Loss merupakan fungsi yang menentukan seberapa jauh nilai prediksi yang menyimpang dari nilai sebenarnya dalam data pelatihan. Pengubahan bobot model dapat meminimalkan nilai Loss.
Gambar 8. Loss graph
3. Learing Rate
Learing  rate adalah hyperparameter yang  mengontrol  seberapa  banyak  perubahan  model  dalam menanggapi  kesalahan  yang  diperkirakan  setiap  kali  bobot  model  diperbarui.  Menentukan  learning rate  merupakan  tantangan  karena  nilai  yang  terlalu  kecil  dapat  mengakibatkan  proses  pelatihan berjalan lama, sedangkan nilai yang terlalu besar dapat mengakibatkan pembelajaran rangkaian bobot yang kurang optimal karena terlalu cepat atau proses pelatihan yang tidak stabil.[4]
Gambar 9. Learning rate graph

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
4. Training Steps
Training steps merupakan sebuah visualisasi sebuah hasil dari proses pelatihan berlangsung.
Gambar 10. Training steps graph
5. Hasil Deteksi
Model yang sudah melalui proses pelatihan akan siap digunakan untuk pendeteksian atau uji coba terhadap keberadaan masker pada seseorang yang ditandai oleh kotak berwarna beserta presentase akurasinya.
No Gambar Akurasi Status Keterangan 1. 100% Benar NoMask 2. 96% Benar NoMask 3. 97% Benar Mask

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
4. 97% Benar Mask
5.
75% + ? Salah Mask + NoMask

## 5 Kesimpulan
(Berdasarkan  uraian  pembahasan  analisis  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil  kesimpulan  terhadap  program  deteksi  masker  dengan  menggunakan  tensorflow  dan  ssd mobilenet  berbasi  python  :  a)  Intensitas  cahaya  dan  jarak  dari  kamera  ke  objek  mempengaruhi performa  serta  akurasi  model  untuk  mendeteksi  objek.  Akurasi  tertinggi  yang  diperoleh  mencapai 100%  dan  akurasi  terendah  97%  dengan  asumsi  model  mendeteksi  masker  sesuai  data  dengan intensitas  cahaya  lingkungan  yang  sedang.  Tetapi  masih  terdapat  false  detection  dan  pendeteksian yang  overlap  yang  disebabkan  minimnya  sampel  dataset  dan  kualitaas  dataset  tersebut  yang  belum optimal; b) b.  Pemilihan  jenis  model  untuk  dilatih  mempengaruhi  performa  pendeteksian  objek secara  signifikan.  Terdapat  model  yang  memiliki  performa  COCO  mAP  yang  bagus,  tetapi  respon dalam  mendeteksi  objek  menjadi  kurang  cepat.  Dalam  sistem  ini  digunakan  model  yang  memiliki respon  deteksi  yang  cepat,  namun  untuk  menompang  performa  tersebut,  nilai  COCO  mAP  harus dikurangi;  c)  Peran  dataset  dalam  sangat  penting  dalam  pengembangan  model.  Sistem  ini  masih menggunakan dataset yang repetitif dan menyebabkan model yang dilatih tidak memiliki  opsi untuk mengenal  variasi  objek  dan  hadirnya  program  yang  penulis  buat  memberikan  kemudahan  dalam pemantauan masyarakat yang mematuhi salah satu protokol kesehatan yaitu memakai masker.

## Referensi
[1] J. Simarmata et al. , Pengantar Teknologi Informasi . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[2] R. F. Muharram, “Implementasi Artificial Intelligence Untuk Deteksi Masker Secara Realtime Dengan Tensorflow Dan SSD Mobilenet Berbasis Pyton,” JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan) , vol. 1, no. 03, 2021.
[3] S.  R.  Dewi,  “Deep  Learning  Object  Detection  Pada  Video  Menggunakan  Tensorflow  dan Convolutional Neural Network,” 2018.
[4] A. P. Windarto et al. , Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] T.  A.  Bowo,  H.  Syaputra,  and  M.  Akbar,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural Network Untuk Klasifikasi Motif Citra Batik Solo,” Journal of Software Engineering Ampera , vol. 1, no. 2, pp. 82–96, 2020.
[6] V.  A.  Sutama,  S.  A.  Wibowo,  and  R.  Rahmania,  “Investigasi  Pengaruh  Step  Training  pada Metode  Single  Shot  Multibox  Detector  untuk  Marker  dalam  Teknologi  Augmented  Reality,” Jurnal Ilmiah Fifo , vol. 12, no. 1, pp. 1–11, 2020.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2,Oktober 2022: halaman 281-290 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
[7] R.  Szeliski,  “Computer  vision:  algorithms  and  applications  Springer  Science  &  Business Media,” 2010.
[8] S.  Solikhun  and  M.  Wahyudi, JARINGAN  SARAF  TIRUAN  Backpropagation  Pengenalan Pola Calon Debitur . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] F.  Sindy,  “Pendeteksian  Objek  Manusia  Secara  Real  Time  dengan  Metode  Mobilenet-SSD Menggunakan Movidius Neural Compute Stick pada Raspberry PI,” 2019.
[10] K. Scott, “Computer Vision Metrics: Survey, Taxonomy, and Analysis.” Apress, 2014.
[11] D.  Manajang,  S.  R.  U.  A.  Sompie,  and  A.  Jacobus,  “Implementasi  Framework  Tensorflow Object  Detection  API  Dalam  Mengklasifikasi  Jenis  Kendaraan  Bermotor,” Jurnal  Teknik Informatika , vol. 15, no. 3, pp. 171–178, 2021.
[12] S.  H.  Shaikh,  K.  Saeed,  and  N.  Chaki,  “Moving  object  detection  using  background subtraction,”  in Moving  object  detection  using  background  subtraction ,  Springer,  2014,  pp. 15–23.
[13] P. Devikar, “Transfer Learning for Image Classification of various dog breeds,” International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET) , vol. 5, no. 12, pp. 2707–2715, 2016.
[14] B.  Cyganek, Object  detection  and  recognition  in  digital  images:  theory  and  practice .  John Wiley & Sons, 2013.
[15] L.-P.  Chen,  “Mehryar  mohri,  afshin  rostamizadeh,  and  ameet  talwalkar:  Foundations  of machine learning.” Springer, 2019.
[16] J.  Brownlee, Deep  learning  for  computer  vision:  image  classification,  object  detection,  and face recognition in python . Machine Learning Mastery, 2019.
[17] P.  R.  Aningtiyas,  A.  Sumin,  and  S.  Wirawan,  “Pembuatan  Aplikasi  Deteksi  Objek Menggunakan  TensorFlow  Object  Detection  API  dengan  Memanfaatkan  SSD  MobileNet  V2 Sebagai Model Pra-Terlatih,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 19, no. 3, pp. 421–430, 2020.
[18] F. Al-Azzoa, A. M. Taqia, and M. Milanovab, “Human related-health actions detection using Android  Camera  based  on  TensorFlow  Object  Detection  API,” International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications , vol. 9, no. 10, 2018.