## IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI KESEGARAN PADA APEL
Diana Cindy Agustin 1 , Mochamad Alfan Rosid 2 , Novia Ariyanti 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
1 diandystin@umsida.ac.id *, 2 alfanrosid@umsida.ac.id, 3 noviaariyanti@umsida.ac.id

## Abstract
Currently, the development of technology has become very fast and artificial intelligence products such as computer vision which is able to analyze objects around it and then provide information that can be understood by human have begun to replace the role of humans in several fields of work. Based on BPS data, the percentage of Indonesia's fruit exports grew 10.36% in February 2022 with a value of US$ 340 million. This causes the need for time efficiency when carrying out the export process for determining the quality of the fruit. The amount of time, human resources, and the lack of understanding in determining the quality of fruit are things that need to be considered. Based on these problems and questions, this research was conducted to create a project that proves computer vision can also do similar work originally done by humans so that it can make it easier to determine fruit’s quality by applying the Convolutional Neural Network algorithm with LeNet-5 architecture and got 93% accuracy. This project is an android mobile-based application that can detect the condition of the fruit whether it is suitable (fresh) or not suitable (rotten) for consumption so as to create a healthier lifestyle.
Keywords: android, artificial intelligence, convolutional neural network, fruit freshness detection, LeNet-5.

## Abstrak
Saat ini, perkembangan teknologi telah menjadi sangat cepat dan produk kecerdasan buatan seperti visi komputer yang mampu menganalisis benda-benda di sekitarnya dan kemudian memberikan informasi yang dapat dipahami oleh manusia telah mulai menggantikan  peran  manusia  dalam  beberapa  bidang  pekerjaan.  Berdasarkan  data  BPS,  persentase  ekspor  buah  Indonesia tumbuh 10,36% pada Februari 2022 dengan nilai US$ 340 juta. Hal ini menyebabkan perlunya efisiensi waktu saat melakukan proses  ekspor  untuk  menentukan  kualitas  buah.  Jumlah  waktu,  sumber  daya  manusia,  dan  kurangnya  pemahaman  dalam menentukan kualitas buah adalah hal yang perlu diperhatikan. Berdasarkan permasalahan dan pertanyaan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah proyek yang membuktikan bahwa visi computer juga dapat melakukan pekerjaan serupa yang awalnya dilakukan oleh manusia sehingga dapat mempermudah penentuan kualitas buah dengan menerapkan algoritma Convolutional Neural Network dengan struktur LeNet-5 dan mendapat akurasi sebesar 93%. Proyek ini merupakan aplikasi berbasis mobile android yang dapat mendeteksi kondisi buah apakah cocok (segar) atau tidak cocok (busuk) untuk dikonsumsi sehingga menciptakan gaya hidup yang lebih sehat.
Kata kunci: android, convolutional neural network, deteksi kesegaran buah, kecerdasan buatan, LeNet-5.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Meski  sudah  dipetik  dari  pohonnya,  apel  pada umumnya  akan  tetap  mengalami  proses  pematangan terutama  jika  dibiarkan  dalam  suhu  ruangan.  Proses impor  dan  ekspor  membutuhkan  waktu  yang  sangat lama terlebih dalam proses pengirimannya, oleh karena itu  dilakukan  banyak  inovasi  untuk  meningkatkan umur  simpan  dari  produk  buah  maupun  komoditas hortikultura  lainnya.  Namun  walaupun  sudah dilakukan  inovasi  untuk  meningkatkan  umur simpannya,  beberapa  buah  akan  tetap  ada  yang mengalami  pembusukan,  hal  ini  menyebabkan  proses pemilihan  buah  yang  masih  segar  atau  busuk  harus dilakukan. Proses pemilahan buah untuk memisahkan yang segar dan busuk tentu akan membutuhkan waktu yang  lama  dan  sumber  daya  manusia  yang  besar. Dengan perkembangan teknologi yang semakin cepat, sangat  memungkinkan  bahwa  suatu  saat  nanti teknologi  juga  bisa  menggantikan  beberapa  peran manusia dalam pekerjaan.
Di  tahun  2019,  Indonesia  berhasil  mengekspor komoditi apel sebanyak 149.074,12 kg  dengan  total nilai  sebesar  180.012,87  dolar  AS  [1].  Hal  ini menyebabkan  perlunya  efisiensi  waktu  khususnya ketika  melakukan  proses  ekspor  dan  impor  terutama dalam menentukan kualitas buah.
Banyaknya    waktu  yang  terbuang  untuk  memisahkan buah  yang  baik  atau  busuk  secara  manual  dan kurangnya  pemahaman  konsumen  dalam  menentukan kualitas  buah  juga  bisa    menyebabkan  bertambahnya masalah  lingkungan.  Secara  global,  diperkirakan  1,3 miliar ton makanan untuk manusia hilang dan terbuang per tahun [2].
Suatu  sistem  perlu  dikembangkan  untuk  membantu memilah  buah  yang  segar  dan  busuk.  Salah  satu teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat computer vision adalah  bidang  pembelajaran  mesin ( machine learning ),  yaitu  aplikasi  komputer  dan algoritma  matematika  yang  diambil  dengan  cara pembelajaran yang berasal dari data dan menghasilkan prediksi  di  masa  yang  akan  datang  [3]. Machine
learning memiliki cabang ilmu berbasis Jaringan Saraf Tiruan  (JST)  atau  bisa  juga  disebut  sebagai perkembangan  dari  JST  yakni  deep  learning. Convolutional Neural Network (CNN/ConvNet) adalah salah satu algoritma dari deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang  untuk  mengolah  data  dalam  bentuk  dua dimensi,  misalnya  gambar  atau  suara  [4].
Beberapa penelit telah melakukan penelitian terhadap system  deteksi  kesegaran  apel  dengan  menggunakan beberapa  struktur  CNN  yang  berbeda.  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Y. Li, X. Feng, Y. Liu, and X. Han dengan judul “ Apple quality identification and  classification  by  image  processing  based  on convolutional  neural  networks ”  [5]  menggunakan struktur model dari Google Inceptionv3 dengan 28.800 training data  dan  7200 validation data,  mendapatkan akurasi  untuk  pelatihan  sebesar  92%  dan  validasi sebesar 91,2%.
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  A.  B. Kuriakose, F. Siju, M. K. Aji, T. Rahim, and C. Rani, dengan  judul  “ Automatic  Fruit  Classification  and Freshness Detection ” [6] menggunakan struktur model VGGnet  dan  sistem  mendapatkan  hasil  yang  sesuai, namun  penelitian  tersebut  menghasilkan  sistem  yang mungkin akan sulit untuk digunakan oleh masyarakat yang  kurang  pengetahuan  akan  teknologi  sehingga pengembangan sistem yang lebih user friendly masih bisa dilakukan.
Berdasarkan  permasalah  dan  pertanyaan  tersebut, penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah proyek yang  memudahkan  pengguna  dalam  menentukan kualitas buah dalam waktu singkat dengan menerapkan algoritma Convolutional Neural Network dengan bantuan  menggunakan  struktur  LeNet-5  yang selanjutnya  akan  dikelola  menggunakan  bantuan google colab .
Proyek  ini  adalah  sebuah    aplikasi  berbasis mobile android  yang  dapat  mendeteksi  kondisi  buah  apakah layak    untuk  dikonsumsi  (masih  dalam  kondisi  baik) atau  tidak  layak  untuk  dikonsumsi    (busuk)  sehingga dapat menciptakan gaya hidup masyarakat lebih sehat dan cara  memilih buah yang tepat.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahap  proses penelitian  untuk  mendapatkan  program  yang  dapat mengenali kesegaran buah apel berdasarkan foto atau gambar yang diberikan.
2.1 Sistematis Penelitian
Pada  Gambar  1  berikut  adalah  sistematis  penelitian yang dilakukan beserta penjelasan untuk setiap proses penelitian ini.

## Gambar 1. Sistematis Penulisan
2.2 Identifikasi Masalah
Penelitian dilakukan berdasarkan permasalahan yang ada dan sudah dijelaskan  sebelumnya, yaitu :
a. Penerapan metode Convolutional Neural Network untuk membangun aplikasi  deteksi kesegaran pada buah apel.
b. Aplikasi yang dikembangkan mampu mendeteksi buah apel yang segar atau busuk.
2.3 Pengumpulan Data
Langkah  pertama  dari  penelitian  ini  adalah pengumpulan  data  yang  diambil    melalui Kaggle [7] yaitu komunitas online untuk data scientist dan praktisi machine learning yang  memungkinkan  pengguna untuk  menemukan  dan  menerbitkan    kumpulan  data, menjelajahi  dan  membuat  model  dalam  lingkungan ilmu data  berbasis web, bekerja dengan data scientist dan machine learning engineers untuk    memecahkan tantangan ilmu data.
Dataset  yang  digunakan  memiliki  hingga  4.259  data gambar  terdiri  dari  data train dan  data test ,  masing- masing  data train dan test memiliki  dua  kelas  yaitu fresh apples dan rotten apples . Gambar 2 adalah data test untuk fresh apples dan rotten apples .

## Gambar 2. Dataset Test Fresh Apples dan Rotten Apples
Gambar 3 berikut merupakan dataset train untuk fresh apples dan rotten apples .
Gambar 3. Dataset Train Fresh Apples dan Rotten Apples

## 2.4 Data Preprocessing dan Augmentasi Data
Data  preprocessing dilakukan  dengan  memisahkan data menjadi dua set data yaitu training set yang akan dipelajari oleh model dan testing set untuk memeriksa keakuratan  model  setelah  training.  Augmentasi  data dilakukan untuk membantu mengatasi masalah umum pada  deep  learning  yaitu data  hungry (membutuhkan banyak  data)  juga data  overfitting karena  setelah dilakukan  augmentasi  maka  setiap    data  akan mendapatkan  data  baru,  mengkombinasikan  beberapa augmentasi bisa  dilakukan sehingga jumlah data juga akan  semakin  banyak  [8]  Pada  penelitian  kali  ini menggunakan  augmentasi  data flip , random  crop , random  rotation ,  dan shear sehingga  menghasilkan 652 citra baru .
2.5 Membuat Model
Sebuah  model machine  learning akan  menentukan keluaran  yang  didapatkan    setelah  menjalankan algoritma  pembelajaran machine  learning pada  data yang  dikumpulkan. Penting untuk memilih model yang relevan  dengan  tugas  yang    dihadapi .  Convolutional Neural Network hanya bisa digunakan pada dataset dua dimensi  seperti  objek  gambar  karena Convolutional Neural Network memiliki sifat  proses konvolusi [9].
Convolutional  Neural  Network memiliki    cara  kerja yang  sama  dengan  tradisional Artificial  Neural Network , mulai dari masukan  awal sampai hasil akhir, setiap  jaringan  akan  tetap  menampilkan  sebuah  skor atau    yang  disebut  dengan weight dan loss  functions pada layer terakhir. CNN memiliki empat macam layer utama menurut LeNet5 yaitu convolutional  layer , relu layer , pooling/subsampling layer, dan fully connected layer seperti yang dapat dilihat pada Gambar 4 [10].

## Gambar 4. Arsitektur CNN
a. Convolutional Layer
Convolutional layer melakukan operasi dot antara matriks input dengan filter untuk mengubah input menjadi feature maps [11].
b. ReLu Layer (fungsi aktivasi ReLu)
ReLu ( Rectification Linear Unit ) adalah operasi peningkatan representasi dan pengenalan nonlinearitas dari model [10].
b. Pooling (Subsampling) Layer
Pooling dilakukan  bertujuan  untuk  mengurangi banyaknya  parameter  atau  spasial,  ada  dua  macam pooling yang umum digunakan yaitu average pooling dan max pooling [12].
d. Fully Connected Layer
Terdapat  beberapa fully connected layer pada  bagian klasifikasi,  salah  satunya  yaitu flatten layer yang digunakan  untuk flattening data  yang  berbentuk multidimensional array menjadi  satu  dimensi. Layer lainnya merupakan hidden layer dan output layer atau layer dense [13].
TensorFlow merupakan salah satu library yang bersifat open  source untuk data  science yang  dikembangkan oleh Google untuk penelirian jaringan syaraf dalam dan pembelajaran mesin [8].
Untuk  mencetak  ringkasan  model  yang  mencakup nama  dan  jenis  semua  lapisan    dalam  model,  bentuk keluaran  untuk  setiap  lapisan,  dan  jumlah  parameter bobot  tiap layer, dapat menggunakan model summary seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Model Summary
Layer (type) Output Shape Param # conv2d (Conv2D) (None, 98, 98, 32) 896 batch_normalization (BatchNormalization) (None, 98, 98, 32) 128 max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 49, 49, 32) 0 batch_normalization_1 (BatchNormalization) (None, 49, 49, 32) 128 dropout (Dropout) (None, 49, 49, 32) 0

## 2.6 Training dan Evaluasi Model
Training merupakan  proses  paling  penting  dalam machine  learning .  Saat training ,    data  yang  sudah disiapkan akan diteruskan ke model machine learning
untuk  menemukan pola dan membuat prediksi. Hal ini menghasilkan model learning dari  data sehingga dapat menyelesaikan tugas yang ditetapkan.
Setelah  melakukan training pada  model,  selanjutnya adalah  memeriksa  atau  mengevaluasi  model    dengan menguji  model  pada data  testing yang  sudah dipisahkan pada data  preprocessing sebelumnya [14].
2.7 Membuat Prediksi dan Test Image
Setelah  melakukan  evaluasi  pada  model,  tahap selanjutnya  adalah  membuat    prediksi  dan  mencoba model dengan memasukkan data gambar di luar dataset yang    sudah  digunakan  dalam  tahap training sampai evaluasi  karena  jika  tetap    menggunakan  data  yang sama,  hasil  yang  didapatkan  menjadi  kurang  akurat karena  model sudah terbiasa dengan data tersebut dan menemukan  pola  yang  sama  di    dalamnya  seperti sebelumnya.
2.8 Deploy Model
Deploy model  dilakukan  untuk  memasukkan  model machine  learning ke device yang  diinginkan.  Dalam penelitian  kali  ini  model  akan di-deploy ke  android. Setelah  model  sudah  berada  pada  performa  terbaik maka selanjutnya model akan disimpan alam format .h5 kemudian  model  yang  dihasilkan  dapat  diekspor dengan format Flatbuffer (.tflite) untuk dijalankan pada perangkat  mobile  dengan  menggunakan TensorFlow Lite .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Deteksi  kesegaran  buah  ini  dilakukan  dengan memasukkan inputan berupa gambar atau foto melalui kamera pada aplikasi yang kemudian akan memberikan hasil  klasifikasi  buah  tersebut  termasuk  dalam  buah yang  segar  atau  busuk.  Proses  pembuatan  model dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python dengan  metode convolutional  neural  network dan sturuktur  model  LeNet-5.  Masing-masing  data train dan test memiliki  dua  kelas  yaitu fresh  apples dan rotten  apples .  Kemudian  akan  dilakukan pre- processing data  dengan  membagi  data  menjadi  data train , data validation , dan data test yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Partisi Data Bagian Jumlah Data Kelas Jumlah Data train 2611 Fresh Apples 1355 Rotten Apples 1256 Data validation 652 Fresh Apples 338 Rotten Apples 314 Data test 996 Fresh Apples 395 Rotten Apples 601
Model yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari convolutional  layer,  pooling  layer,  dropout  layer,
flatten layer, dan fully connected layer. Setelah model terbentuk  kemudian  akan  dilakukan training citra menggunakan  model  fit  dengan  15  kali  iterasi  atau epoch. Proses training dengan menunjukkan perubahan accuracy dan loss ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Proses Training Data
Setelah  dilakukan training maka  model  akan melakukan  evaluasi  pada  996  data test untuk  melihat tingkat  akurasi  dari  model  yang  sudah  dibuat  dalam membaca  dan  mengklasifikasikan  data  seperti  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Evaluasi Data
Seperti yang dapat dilihat pada Gambar 6, akurasi yang ditampilkan  mencapai  angka  0.93  atau  93%  dari maksimal 100% tingkat akurasi yang bisa didapat oleh sebuah  model.  Proses  training  yang  dilakukan  oleh model menunjukkan validation accuracy yang didapat relatif stabil pada iterasi 0 sampai iterasi 11 kemudian ada perubahan cukup signifikan di satu titik dari iterasi 11 ke 12 dan cenderung stabil kembali pada iterasi 12 sampai selesai. Validation loss juga menunjukkan hasil yang  sama,  ada  perubahan  signifikan  pada  satu  titik saja yakni iterasi ke 12.
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  semakin bertambahnya jumlah epoch maka semakin naik grafik accuracy dan semakin turun grafik loss yang didapat. Hal ini menjadi baik karena itu artinya validation loss semakin  rendah  dan  tingkat validation  accuracy semakin  naik.  Model  dianggap  sudah  cukup  baik karena memiliki akurasi tinggi dan loss rendah.

## Gambar 8. Hasil Tes Model
Pada  Gambar  8  dapat  dilihat  bahwa  hasil  tes  model menggunakan data yang berbeda dari dataset train dan test , menunjukkan hasil yang sesuai dan model dapat mengklasifikasikan  buah  tersebut  segar  atau  busuk berdasarkan kelasnya.
P ada penelitian kali ini model  diekstrak menjadi format Flatbuffer (.tflite). Setelah diekstrak, model kemudian di-deploy  ke  dalam  android  untuk  memudahkan visualisasi dari program yang sudah dibuat.
Aplikasi android ini memiliki tiga tahapan proses yang akan  dilalui  oleh  pengguna  yakni  halaman  splash screen, halaman input gambar atau foto, dan halaman hasil prediksi.
a. Halaman Splash Screen
Pada  halaman  ini  pengguna  akan  disajikan  tampilan awal dari aplikasi ketika akan digunakan

## Gambar 9. Halaman Splash Screen
b. Halaman Input Gambar atau Foto
Pada  halaman  ini  pengguna  diminta  untuk memasukkan  gambar  yang  sudah  berada  dalam perangkat  seluler  mereka  atau  menggambil  foto  apel dari kamera perangkat seluler secara real time .
Gambar 10. Halaman Input Gambar
c. Halaman Hasil Prediksi
Setelah memasukkan gambar atau foto dari pengguna, selanjutnya  aplikasi  akan  memberikan  hasil  prediksi apel  tersebut  masuk  ke  dalam  kelas  apel  segar  atau busuk.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  kali  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk membuat  sistem  atau  aplikasi  yang  dapat  mengenali kesegaran  buah  apel  kemudian  mengelompokkannya ke  dalam  kelas  yakni fresh  apple atau rotten  apple . Kesimpulan yang didapatkan pada penelitian ini adalah model yang sudah dibuat menggunakan empat macam layer utama  menurut  LeNet  5  yakni convolutional layer , relu layer , pooling/subsampling layer, dan fully connected layer dapat mengenali kesegaran pada buah apel  dan  menentukan  kelas  dari  setiap  apel  dengan benar.
Penggunaan layer yang tepat juga dapat mempengaruhi kinerja  model  yang  dibuat,  dalam  penelitian  kali  ini penggunaan  kombinasi convolutional    layer , relu layer , pooling/subsampling layer, dan fully connected layer mampu  memberikan  hasil  akurasi  yang  cukup baik yakni  93%. Adapun penerapan TensorFlow Lite berjalan  baik  dan  mampu  memberikan  hasil  yang sesuai setelah model dimasukkan ke dalam android.
Adapun saran yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya  yakni  pengembangan  kemampuan  model untuk  melihat  kesegaran  apel  tidak  hanya  dari  visual saja melainkan bisa dari sisi lain seperti bagian dalam apel itu sendiri atau memasukkan model ke perangkat hardware  lainnya  selain  android  untuk  penggunaan dalam skala yang lebih besar. Model yang sudah dibuat menggunakan struktur LeNet-5 berjalan dengan cukup baik,  namun  akurasinya  bisa  ditingkatkan  dengan mencoba  implementasi  struktur  lain  atau transfer learning sehingga bisa mencapai akurasi 100% untuk mendapatkan kinerja model dan keakuratan yang lebih baik.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  Laboratorium  Informatika Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo  yang  telah memberikan dukungan fasilitas.

## Daftar Rujukan
[1] Cintia Alifta Riyanisa, “RANTAI NILAI GLOBAL (GLOBAL VALUE  CHAINS)  PADA  MASA  PANDEMI  TERKAIT POSISI BUAH JAMBU DAN APEL,” Indonesian Journal of
International Relations , vol. 6, no. 2, pp. 307–325, Aug. 2022, doi: 10.32787/ijir.v6i2.349.
[2] Z.  Dou,  J.  D.  Toth,  and  M.  L.  Westendorf,  “Food  waste  for livestock  feeding:  Feasibility,  safety,  and  sustainability implications,” Global Food Security , vol. 17. Elsevier B.V., pp.
154–161, Jun. 01, 2018. doi: 10.1016/j.gfs.2017.12.003.
[3] J. Homepage, A. Roihan, P. Abas Sunarya, and A. S. Rafika, “IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology)  Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai Bidang: Review paper,” 2019.
[4] S. Ilahiyah and A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network”.
[5] Y.  Li,  X.  Feng,  Y.  Liu,  and  X.  Han,  “Apple  quality identification and classification by image processing based on convolutional  neural  networks,” Sci  Rep ,  vol.  11,  no.  1,  Dec. 2021, doi: 10.1038/s41598-021-96103-2.
[6] A.  B.  Kuriakose,  F.  Siju,  M.  K.  Aji,  T.  Rahim,  and  C.  Rani, “Automatic  Fruit  Classification  and  Freshness  Detection.” [Online]. Available: www.ijert.org
[7] Sriram  Reddy  Kalluri,  “Fruits  fresh  and  rotten  for classification,” Kaggle , 2018. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/sriramr/fruits-fresh-and- rotten-for-classification
[8] M.  Faturrachman  and  I.  Yustiana,  “DISEASE  DETECTION SYSTEM  IN  CASSAVA  LEAVES  USING  ANDROID- BASED DEEP LEARNING AND TENSORFLOW.”
[9] I. W. Prastika, E. Zuliarso, J. T. Lomba, J. No, and S. 50241, “DETEKSI PENYAKIT KULIT WAJAH MENGGUNAKAN TENSORFLOW  DENGAN  METODE  CONVOLUTIONAL
NEURAL  NETWORK,” Jurnal  Manajemen  informatika  & Sistem  Informasi) ,  vol.  4,  no.  2,  2021,  [Online].  Available: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[10] S. Yuliany and A. Nur Rachman, “Implementasi Deep Learning pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” 2022.
[11] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “KLASIFIKASI CITRA  DIGITAL  BUMBU  DAN  REMPAH  DENGAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK (CNN)”, [Online].
Available:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[12] S.  Juliansyah  and  A.  D.  Laksito,  “Klasifikasi  Citra  Buah  Pir Menggunakan  Convolutional  Neural  Networks,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 11, no. 1, pp. 65–72, 2021, doi: 10.22441/incomtech.v10i2.10185.
[13] B. Nugroho and E. Yulia, “KINERJA METODE CNN UNTUK KLASIFIKASI PNEUMONIA DENGAN VARIASI UKURAN CITRA INPUT,” vol. 8, no. 3, pp. 533–538, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184515.
[14] C.  A.  Lorentius,  R.  Adipranata,  and  A.  Tjondrowiguno, “Pengenalan  Aksara  Jawa  dengan  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network.”