Iwansyah Edo Hendrawan Email: iwansyah.edo18106@student.unsika.ac.id

## Klasifikasi Retak Ban Kendaraan Menggunakan Arsitektur ResNet50
Iwansyah Edo Hendrawan 1 , Riza Ibnu Adam 2 , Chaerur Rozikin 3
1 Universitas Singaperbangsa Karawang, Iwansyah.edo18106@student.unsika.ac.id, Karawang, Indonesia 2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Riza.adam@staff.unsika.ac.id, Karawang, Indonesia
3 Universitas Singaperbangsa Karawang, Chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id, Karawang,Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 30, 2022 : November 23, 2022 : Juni 1, 2023 Ban  adalah  salah  satu  komponen  penting  yang  hampir  ada pada  semua  kendaraan.  Ban  berfungsi  untuk  meneruskan fungsi  pengereman  serta  memberikan  kenyamanan  kepada pengguna.  Seiring  usia  ban  yang  sering  digunakan  dapat mengalami  kerusakan  yang  disebabkan  oleh  berbagai  faktor seperti  jalan  yang  dilalui  ataupun  cuaca  yang  diterima  oleh ban  kerndaraan.  Retak  pada  ban  merupakan  salah  satu kerusakan  yang dapat terjadi  pada  ban  dimana  hal ini  dapat menjadi  sebuah  tanda  dimana  ban  yang  digunakan  telah kehilangan  sifat  lenturnya.  Ban  yang  telah  mengalami penurunan  pada  kelenturannya  menandakan  bahwa  traksi yang  dimiliki  ban  berkurang  sehingga  jika  diabakan  dapat menjadi  sumber  potensi  kecelakaan  pengendara.  Perawatan yang  tepat  pada  ban  sangat  diperlukan  sehingga  ban  yang digunakan dapat dalam keadaan optimal sehingga tidak akan melukai pengendara. Dalam proses perawatan ban kendaraan saat ini masih  dilakukan secara  manual  yang  bergantung  ke mata telanjang manusia sehingga dapat terjadi kemungkinan human  error.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengembangan model  dimana  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  ban kendaraan  yang  retak  sebagai  upaya  mengurangi kemungkinan  human  error.  Model  yang  dibangun menggunakan  arsitektur  ResNet50  yang  merupakan  salah satu  arsitektur  CNN  yang  merupakan  algoritma  dalam  deep learning. Arsitektur ResNet50 menggunakan model Transfer Learning  dimana  model    tidak  memerlukan  pelatihan  atau penyesuaian  layer.  Dari  6  skenario  parameter  tunning  yang dilakukan model  mendapat  nilai  terbaik  untuk  akurasi  94%, presisi 94% dan recall 94%.
Kata Kunci :
Ban Deep Learning ResNet50

## Abstract
Tires are one of the important components that exist in almost all vehicles. The tire's purpose is to continue the braking function while also providing comfort to the user. With age, tires that are often used  can  experience  damage  caused  by  various  factors,  such  as  the  road  being  traversed  or  the weather received by the vehicle's tires. Cracks in tires are one of the damages that can occur to tires, and this can be a sign that the tires used have lost their flexible properties. Tires that have decreased
in flexibility indicate that the traction they have is reduced, so if they are neglected, they can be a source of potential accidents for motorists. Proper tire maintenance is essential so that the tires used are in optimal condition and do not injure the rider. In the current vehicle tire maintenance process, it is still done manually, which depends on the human eye, so there is a possibility of human error. In  this  research,  a  model  was  developed  to  classify  cracked  tires  in  an  effort  to  reduce  the possibility  of  human  error.  The  model  built  uses  the  ResNet50  architecture,  which  is  one  of  the CNN  architectures,  which  is  an  algorithm  in  deep  learning.  The  ResNet50  architecture  uses  a transfer learning model where the model does not require training or layer adjustments. Of the 6 parameter tuning scenarios, the model got the best score for 94% accuracy, 94% precision, and 94% recall.

## 1. Pendahuluan
Ban  adalah  komponen  yang  hampir dimiliki oleh setiap kendaran . Ban berfungsi sebagai  penerus  fungsi  rem  dan  meneruskan traksi  dari  mesin  kendaraan  ke  permukaan jalan  selain  itu  ban  juga  berfungsi memberikan  kenyamanan  pada  pengguna kendaraan  sehingga  dapat  nyaman  dalam berkendara (Anshori, Mursadin, & Siswanto, 2018;  Setiawan  &  Midyanti,  2018).  Sebagai komponen  yang  sering  digunakan  ban kendaraan  dapat  mengalami  rusak  yang dipicu oleh berbagai faktor dimana buruknya kondisi  jalan  yang  dilalui  atau  cuaca  yang ban terima sehingga mengikis ketahanan ban (Arthono & Permana, 2022). Kerusakan pada ban  kendaraan  ada  berbagai  jenis  dan  salah satunya  adalah  retak.  Retak  yang  muncul pada  ban  kendaraan  sendiri  merupakan sebuah  tanda  dimana  ban  telah  mulai kehilangan  kelenturan  atau  elastisitasnya (Nurjannah,  2020).  Ban  yang  telah kehilangan  kemampuannya  dapat  menjadi faktor  kecelakaan  pengendara,  hal  ini disebabkan  ban  yang  mulai  kehilangan kelenturannya  mempunyai  daya  cengkram atau  traksi  yang  rendah  sehingga  jika digunakan  dapat  terjadi  selip  dimana  dalam kondisi  selip  kendaraan  sangat  sulit  untuk dikendalikan  (Ruusen,  2021).    Untuk menghindari kemungkinan faktor kecelakaan maka  ban  perlu  mendapat  perawatan  dan penanganan  yang  tepat  sehingga  ban  dapat digunakan  dengan  maksimal  sebagaimana
fungsinya.  Salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  untuk  perawatan  ban  adalah dengan melakukan pengecekan rutin. Pengecekan rutin berfungsi untuk menentukan  apakah  ban  kendaraan  masih dalam  kondisi  baik  ataupun  tidak  untuk digunakan.
Dalam  melakukan  perawatan  ban  dengan cara  mengecek  kondisi  ban  saat  ini  masih dilakukan  secara  konvensional  dimana  cara yang  dilakukan  adalah  dengan  melihat kondisi  ban  kendaraan  secara  langsung menggunakan  mata  telanjang.  Dalam  hal  ini ada beberapa kekurangan yang berupa human error dimana jika yang melakukan pengecekan  pada  ban  sedang  tidak  sehat maka  akan  terjadi  kesalahan  dalam melakukan  diagnosa  pada  ban  kendaraan. Diagnosa  yang  salah  pada  ban  tentu  dapat menyebabkan kerugian dimana biaya perawatan kendaraan yang  naik atau menjadi faktor  kecelakaan  kendaraan.  Perkembangan pada teknologi yang digunakan oleh manusia telah berkembang sangat pesat dimana segala hal  pada  permasalahan  yang  dimiliki  oleh manusia  diselesaikan  dengan  teknologi  yang telah  dikembangkan  (Arsal,  Wardijono,  & Anggraini,  2020).    Pengolahan  citra merupakan salah satu bidang yang berkembang  dimana  pengolahan  citra diterapkan  pada  kasus  deteksi  objek  untuk menyelesaikan permasalahan yang ada (K. B. V.  Putra,  Bayupati,  &  Arsa,  2021). Klasifikasi  merupakan  sebuah  tindakan dalam melakukan pengenalan terhadap suatu
objek berdasarkan informasi objek
sebelumnya  (Ary  &  Rismiati,  2019; Nasution,  Khotimah,  &  Chamidah,  2019). Klasifikasi dapat dilakukan secara konvensional  ataupun  dengan  menggunakan algoritma yang diterapkan pada model untuk melakukan  klasifikasi  (Wibawa,  Purnama, Akbar, & Dwiyanto, 2018).Oleh karena pada penelitian  akan  dilakukan  pengembangan pada model yang dapat melakukan klasifikasi terhadap  retak  yang  muncul  pada  ban kendaraan  dengan  menerapkan  pengolahan citra  digital  sehingga  kemungkinan  human error dapat dikurangi.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sarah  Lasniari  (2022)  yang  berjudul Klasifikasi  Citra  Daging  Babi  dan  Daging Sapi Menggunakan Deep Learning Arsitektur ResNet-50 dengan
Augmentasi Citra
mendapatkan akurasi sebesar 87%. Penelitian serupa  juga  dilakukan  oleh  Faiz  Nashrullah (2020)  dengan  judul  Investigasi  Parameter Epoch  Pada  Arsitektur  ResNet-50  Untuk Klasifikasi  Pornografi  mendapatkan  akurasi terbaik  91%.  Lalu  pada  penelitian  lainnya yang  dilakukan  oleh  Ivan  Pratama  Putra (2022) mendapat akurasi 98%.
Deep  learning  merupakan  salah  satu cabang dari bidang machine learning dimana deep  learning  bekerja  layaknya  syaraf biologis  dalam  menentukan  keputusan (Effendi,  2018;  Hermawan,  Lianata,  & Maranto, 2022; Peryanto, Yudhana, & Umar, 2020).  Algoritma  deep  learning  melakukan klasikasi  dengan  data  yang  dipecah  menjadi dua  trainning  dan  testing  (Azizah,  Umayah, &  Fajar,  2018).    ResNet  merupakan arsitektur  Convolution  Neural  Network (CNN) yang merupakan salah satu algoritma deep  learning  (Ridhovan  &  Suharso,  2022). Algoritma  CNN  sendiri  termasuk  dalam algoritma  supervised  learning (Wulandari, Yasin, & Widiharih, 2020) .
ResNet50  merupakan  salah  satu  model pre  trainned  atau  sebuah  model  yang  sudah dilatih sebelumnya selain itu tidak perlu lagi
penyesuaian pada layer yang akan digunakan (Ridhovan  &  Suharso,  2022).  ResNet50 terdiri  dari  50  layer  yang  digunakan  dalam proses  konvolusinya.  ResNet50  memiliki konsep  skip  connections  dimana  berfungsi untuk mencegah hilangnya fitur dalam proses konvolusi  (Lasniari  et  al.,  2022;  Nashrullah et al., 2020).

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Metode

## Gambar  1. Rancangan Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan dalam rancangan penelitian adalah computer  vision  dimana  metode  ini  biasa digunakan dalam pengembangan pengolahan citra  (Lumabiang,  Manaha,  Liem,  &
Tombeng,  2019;  R.  R.  Putra  &  Antony, 2018). Kelebihan computer vision juga dapat menyesuaikan tahapan yang dibutuhkan oleh pengguna.  Gambar  1  merupakan  gambaran rancangan  penelitian  yang  akan  dilakukan. Pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap image acquisition.

## 2.1.1. Image Acquisition
Pada  tahap image  acquisition  dilakukan pengumpulan  dataset  yang  akan  digunakan pada penelitian yang dilakukan. Penelitian ini memakai dataset kaggle yang bersifat publik dan  dapat  di  unduh  siapapun.  Dataset  berisi 1028  gambar  yang  terdiri  dari  ban  normal dan  ban  retak.  Untuk  melihat  pembagian dataset dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel  1. Dataset
Jenis Data Data Latih Data Uji Ban Normal 376 115 Ban Retak 327 210 Total: 703 325
Gambar  2. Kaggle
Gambar  3. Ban Normal

## Gambar  4. Ban Retak

## 2.1.2. Image Processing
Pada  tahap  image  processing  dilakukan penyesuaian  pada  gambar  yang  akan digunakan  sebagai  input  model.  Tahap  ini dilakukan  resizing  atau  proses  pengubahan ukuran  pada  gambar  yang  diatur  menjadi 100x100 pixel. Selanjutnya adalah transformasi label dimana dilakukan pengubahan  nilai  label  pada  citra  menjadi  0 dan 1 untuk mempermudah dalam klasifikasi.
2.1.3. Modelling
Pada  tahap  ini  model  yang  akan digunakan  dalam  klasifikasi  akan  dibuat. Pada  penelitian  ini  menggunakan  arsitektur ResNet50. Pada  perancangan  model  ResNet50
dilakukan parameter tunning dimana parameter  yang  ada  pada  model  diubah  dan disesuaikan  untuk  mendapatkan  parameter terbaik  yang  bisa  digunakan  oleh  model. Pada  penelitian  ini  parameter  yang  akan  di sesuaikan adalah nilai pada epochs dan  nilai layer dropout.
2.1.4. Classification
Pada  tahap  classification  dilakukan pengujian  model  terhadap  objek  ingin  di klasifikasikan.  Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan  6  skenario  parameter  tunning untuk  mendapatkan  parameter  terbaik  untuk model.  Skenario  parameter  tunning  pada model  dapat  dilihat  pada  tabel  2  dimana dilakukan  pengujian  model  dengan  nilai parameter yang berbeda.

## Tabel  2. Skenario
Skenario  Epochs   Steps
Epoch Batch Size Dropout 1 60 5 10 0.25 2 100 5 10 0.25 3 150 5 10 0.25 4 60 5 10 0.5 5 100 5 10 0.5 6 150 5 10 0.5 2.1.5. Evaluation
Dalam  tahap  evaluation  akan  dilakukan penilaian  terhadap  model  yang  sudah  dibuat apakah sudah sesuai dengan tujuan penelitian ataupun  tidak.  Dalam  penelitian  ini  evaluasi model  menggunakan  confussion  matriks dimana  data  dari  setiap  model  yang  telah diuji dinilai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Perancangan model
1. Pengecekan dataset Pada  langkah  ini  dataset  yang  akan digunakan perlu dilakukan pengecekan untuk mengetahui  folder  yang  terdapat  pada daraset.  Untuk  program  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar  5. Listing Folder Dataset
2. Prepocessing model Pada tahap  ini  dilakukan  proses  resizing
gambar  dan  transformasi  label.  Hal  ini dilakukan  agar  model  lebih  mudah  dalam membaca data citra.

## Gambar  6. Resizing
Gambar  7. Transformasi Label
3. Pembagian Dataset Pada  penelitian  ini  model  menggunakan pembagian  dengan  rasio  80:20  dimana  80% data trainning dan 20% data validasi.
4. Modelling Pada  tahap  ini  model  yang  dibuat menggunakan  arsitektur  ResNet50  yang terdiri dari 50 layer. Pada tahap ini dilakukan dilakukan  penambahan  layer  dropout  yang dapat  dilihat  pada  gambar  8.  Layer  dropout yang  digunakan  dalam  skenario  adalah  0.5 dan 0.25.
Gambar  8. ResNet50

## Gambar  9. Arsitektur ResNet50
Setelahnya  adalah  melakukan  fit  model. Dalam  tahap  ini  nilai  epochs  diubah  sesuai rancangan skenario yang telah direncanakan. Rancangan  skenario  dapat  dilihat  pada  tabel 2.
Gambar  10. Fit Model
3.2. Pelatihan Model
1. Skenario 1 Pada  skenario  pertama,  model  yang
menggunakan  nilai  epochs  60  dan  nilai dropout  0.25  menghasilkan  loss  13%  dan akurasi 92%. Namun pada nilai validasi loss mendapat  nilai  186%  dan  validasi  akurasi 56%  sehingga  model  yang  dibuat  tergolong overfitting.
Gambar  11. Akurasi Skenario 1
Gambar  12. Loss Skenario 1

## 2. Skenario 2
Pada  skenario  ke  dua,  model  yang menggunakan  nilai  epochs  100  dan  nilai dropout  0.25  menghasilkan  loss  1%  dan akurasi 100%. Namun pada nilai validasi loss mendapat  nilai  190%  dan  validasi  akurasi 53%  sehingga  model  yang  dibuat  tergolong overfitting.

## Gambar  13. Akurasi Skenario 2
Gambar  14. Loss Skenario 2
3. Skenario 3
Pada  skenario  ke  tiga,  model  yang menggunakan  nilai  epochs  150  dan  nilai dropout  0.5  menghasilkan  loss  4%  dan akurasi 97%. Namun pada nilai validasi loss mendapat nilai 72% dan validasi akurasi 70% sehingga  model  yang  dibuat  tergolong overfitting.
Gambar  15. Akurasi Skenario 3
Gambar  16. Loss Skenario 3
4. Skenario 4 Pada  skenario  ke  empat,  model  yang
menggunakan  nilai  epochs  60  dan  nilai dropout  0.5  menghasilkan  loss  7%  dan akurasi 97%. Namun pada nilai validasi loss mendapat nilai 6% dan validasi akurasi 96% sehingga model yang dibuat tergolong Good model.
Gambar  17. Akurasi SKenario 4

## 5. Skenario 5
Pada  skenario  ke  lima,  model  yang menggunakan  nilai  epochs  100  dan  nilai dropout  0.5  menghasilkan  loss  6%  dan akurasi 96%. Namun pada nilai validasi loss mendapat nilai 7% dan validasi akurasi 96% sehingga model yang dibuat tergolong  Good model.
Gambar  19. Akurasi Skenario 5
Gambar  20. Loss Skenario 5
6. Skenario 6 Pada  skenario  ke  enam,  model  yang menggunakan  nilai  epochs  150  dan  nilai dropout  0.5  menghasilkan  loss  8%  dan akurasi 96%. Namun pada nilai validasi loss mendapat  nilai  14%  dan  validasi  akurasi 100% sehingga model yang dibuat tergolong Good model.

## Gambar  22. Loss Skenario 6
3.3. Pengujian Model
1. Skenario 1

## Gambar 23. Confussion Matrix Skenario 1
Pada  skenario  1  hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  model  mendapatkan  akurasi sebesar  90%,  presisi  92%  dan  recall  91% yang  didapat  dari  confussion  matrix.  Pada pengujian  ini  model  mendapat  hasil  yang baik.  Namun  pelatihan  model  pada  skenario 1 model yang dihasilkan termasuk overfitting sehingga  meski  memiliki  hasil  yang  baik pada  pengujian  model  masih  tergolong buruk.

## 2. Skenario 2
Pada  skenario  2  hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  model  mendapatkan  akurasi sebesar  93%,  presisi  93%  dan  recall  93% yang  didapat  dari  confussion  matrix.  Pada pengujian  ini  model  mendapat  hasil  yang baik.  Namun  pelatihan  model  pada  skenario 2 model yang dihasilkan termasuk overfitting sehingga  meski  memiliki  hasil  yang  baik pada  pengujian  model  masih  tergolong buruk.

## 3. Skenario 3

## Gambar 25. Confussion Matrix Skenario 3
Pada  skenario  3  hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  model  mendapatkan  akurasi sebesar  92%,  presisi  92%  dan  recall  93% yang  didapat  dari  confussion  matrix.  Pada pengujian  ini  model  mendapat  hasil  yang baik.  Namun  pelatihan  model  pada  skenario 3 model yang dihasilkan termasuk overfitting sehingga  meski  memiliki  hasil  yang  baik pada  pengujian  model  masih  tergolong buruk.

## 4. Skenario 4
Pada  skenario  4  hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  model  mendapatkan  akurasi sebesar  88%,  presisi  89%  dan  recall  88% yang  didapat  dari  confussion  matrix.  Pada pengujian  ini  model  mendapat  hasil  yang baik.  Serta  saat  pelatihan  model  pada skenario  4  model  yang  dihasilkan  baik sehingga dengan hasil yang didapatkan pada pengujian  model  yang  didapatkan  tergolong baik.

## 5. Skenario 5
Gambar 27. Confussion Matrix Skenario 4
Pada  skenario  5  hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  model  mendapatkan  akurasi sebesar  94%,  presisi  94%  dan  recall  94% yang  didapat  dari  confussion  matrix.  Pada pengujian  ini  model  mendapat  hasil  yang baik.  Serta  saat  pelatihan  model  pada skenario  3  model  yang  dihasilkan  baik sehingga dengan hasil yang didapatkan pada pengujian  model  yang  didapatkan  tergolong baik.

## 6. Skenario 6
Pada  skenario  6  hasil  pengujian  yang dilakukan  pada  model  mendapatkan  akurasi sebesar  84%,  presisi  84%  dan  recall  84% yang  didapat  dari  confussion  matrix.  Pada pengujian  ini  model  mendapat  hasil  yang baik.  Serta  saat  pelatihan  model  pada skenario  6  model  yang  dihasilkan  baik sehingga dengan hasil yang didapatkan pada pengujian  model  yang  didapatkan  tergolong baik.
3.4. Perbandingan hasil
Pada hasil pelatihan model peforma yang dihasilkan  oleh  skenario  1-4  mendapatkan hasil  yang  buruk  dimana  kedua  model  yang dibuat  mengalami  overfitting.  Sedangkan untuk  model  3-6  mendapat  hasil  yang  baik dimana  tidak  terdapat  overfitting  atapun underfitting pada model. Untuk
perbandingan hasil dapat dilihat pada gambar 23 dan tabel 2.

## Gambar 29. Pelatihan Model Skenario 1-4
Tabel  3. Pelatihan Model Skenario 1-4
Skenario  Akurasi  Loss  Validasi
Akurasi Validasi Loss 1 92% 13% 56% 180% 2 100% 1% 53% 190% 3 97% 4% 70% 72% 4 98% 7% 96% 6% 5 96% 6% 96% 7% 6 96% 8% 100% 1%
Dari  pelatihan  model  yang  dilakukan skenario  5  mendapatkan  hasil  terbaik  pada nilai validasi.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  perancangan  model  yang telah  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan  arsitektur  ResNet50  adalah  6 skenario  parameter  tunning  yang  telah dilakukan.  Skenario  1-3  yang  menggunakan 3 epochs 60, 100, 150 dan nilai layer dropout 0.25 mendapatkan hasil yang buruk pada saat pelatihan  model  dimana  semua  model mengalami  overfitting.  Sedangkan  untuk skenario  4-6  yang  menggunakan  epochs  60, 100,  150  dengan  nilai  layer  dropout  0.5 mendapat  nilai  yang  baik  dimana  semua model  tidak  mengalami  overfitting  atau underfitting.
Lalu pada pengujian yang telah dilakukan skenario  ke  lima  mendapat  nilai  terbaik dimana  model  mendapatkan  akurasi  94%, recall  94%  dan  presisi  94%.  Hasil  yang didapatkan pada skenario ke lima menandakan bahwa model yang dibuat telah sesuai  dan  sangat  baik.  Pada  penelitian  ini membuktikan  bahwa  arsitektur  ResNet  yang digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi terhadap  ban  retak  dan  normal  mampu bekerja dengan baik sehingga dapat menjadi acuan  dalam  perancangan  model  klasifikasi dengan masalah serupa.

## 5. Referensi
Anshori,  M.  R.,  Mursadin,  A.,  &  Siswanto, R.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Kerusakan  Ban  Pada Unit  Dump  Truck  Di  Pt  X. Scientific Journal  of  Mechanical  Engineering Kinematika , 3 (2), 107 – 118.
Arsal, M., Wardijono, B. A., & Anggraini, D. (2020).  Face  Recognition  untuk  Akses Pegawai  Bank  Menggunakan  Deep Learning dengan Metode CNN. J. Nas. Teknol. Dan Sist. Inf , 6 (1), 55 – 63. Arthono,  A.,  &  Permana,  V.  A.  (2022). Perencanaan  Perkerasan  Lentur  Jalan Raya  Menggunakan  Metode  Analisa Komponen  SNI  1732-1989-F  Ruas Jalan  Raya  Mulya  Sari  Kecamatan Pamanukan Sampai Kecamatan Binong Kabupaten Subang Propinsi Jawa Barat.
Jurnal Komposit , 6 (1), 41 – 51.
Ary, M., & Rismiati, D. A. F. (2019). Ukuran Akurasi Klasifikasi Penyakit Mesothelioma Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbor  dan  Backward
Elimination. Sains  Dan  Teknologi Informasi , 5 (1), 11 – 18.
Azizah,  L.  M.,  Umayah,  S.  F.,  &  Fajar,  F. (2018).  Deteksi  Kecacatan  Permukaan Buah  Manggis  Menggunakan  Metode Deep  Learning  dengan  Konvolusi Multilayer. Semesta  Teknika , 21 (2), 230 – 236.
Effendi,  N.  (2018).  Penerapan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Efektifitas  Pembelajaran  Dengan  E-
Learning. Sains Dan Teknologi Informasi , 4 (1), 1 – 10.
Hermawan, A., Lianata, L., & Maranto, A. R. K.  (2022).  Implementasi  Machine Learning  Sebagai  Pengenal  Nominal Uang Rupiah dengan Metode YOLOv3. SATIN-Sains  Dan  Teknologi Informasi , 8 (1), 12 – 22.
Lasniari, S., Jasril, J., Sanjaya, S., Yanto, F., &  Affandes,  M.  (2022).  Klasifikasi Citra  Daging  Babi  dan  Daging  Sapi Menggunakan Deep Learning Arsitektur ResNet-50 dengan Augmentasi  Citra. Jurnal  Sistem
Komputer  Dan  Informatika  (JSON) , 3 (4), 450 – 457.
Lumabiang, V. M., Manaha, C. A. L., Liem, A.  T.,  &  Tombeng,  M.  (2019). Prototipe Pendeteksi Object Menggunakan  Computer  Vision  dan Raspberry  Pi. SENSITIf:  Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi , 1341 – 1351.
Nashrullah,  F.,  Wibowo,  S.  A., &  Budiman, G. (2020). Investigasi Parameter Epoch Pada  Arsitektur  ResNet-50  untuk Klasifikasi  Pornografi. Journal  of
Computer,
Electronic, and Telecommunication , 1 (1), 1 – 8.
Nasution,  D.  A.,  Khotimah,  H.  H.,  & Chamidah,  N.  (2019).  Perbandingan Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) , 4 (1),
78 – 82.
Nurjannah, N. (2020). KKomparasi Perpaduan SIR20/SBR dan SIR
3CV/BR  Sebagai  Base  Elastomer Terhadap Karakteristik Komposit Karet untuk  Telapak  Ban  Pejal  Vulkanisir. Jurnal Penelitian Karet , 197 – 208. Peryanto,  A.,  Yudhana,  A.,  &  Umar,  R. (2020).  Rancang  Bangun  Klasifikasi Citra dengan Teknologi Deep Learning Berbasis  Metode  Convolutional  Neural Network. Format  J.  Ilm.  Tek.  Inform , 8 (2), 138.
Putra,  I.  P.,  Rusbandi,  R.,  &  Alamsyah,  D.
(2022).  Klasifikasi  Penyakit  Daun Jagung Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network. Jurnal
Algoritme , 2 (2), 102 – 112. Putra,  K.  B.  V.,  Bayupati,  I.  P.  A.,  &  Arsa, D.  M.  S.  (2021).  Klasifikasi  Citra Daging  Menggunakan  Deep  Learning dengan Optimisasi Hard Voting. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (4), 656 – 662.
Putra,  R.  R.,  &  Antony,  F.  (2018).  Sistem Computer  Vision  Pengenalan  Pola Angka  dan  Operator  Matematika  Pada Permainan  Kartu  Angka  Berbasis Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perceptron. Jurnal Informatika Global , 9 (1). Ridhovan,  A.,  &  Suharso,  A.  (2022). Penerapan  Metode  Residual  Network (ResNet)  dalam  Klasifikasi  Penyakit Pada  Daun  Gandum. JIPI  (Jurnal Ilmiah  Penelitian  Dan  Pembelajaran Informatika) , 7 (1), 58 – 65.
Ruusen,  A.  S.  (2021).  Penegakan  Hukum
Pidana  Karena  Kelalaian  Pengemudi Kendaraan Yang Mengakibatkan
Kecelakaan  Lalu  Lintas. Lex  Crimen , 10 (2). Setiawan, R. A., & Midyanti, D. M. (2018). Rancang  Bangun  Alat  Monitoring Tekanan  Angin  Ban  Secara  Real  Time Menggunakan Metode Tsukamoto Pada Kendaraan Roda Empat. Coding Jurnal Komputer Dan Aplikasi , 6 (3).
Wibawa,  A.  P.,  Purnama,  M.  G.  A.,  Akbar, M.  F.,  &  Dwiyanto,  F.  A.  (2018). Metode-metode  Klasifikasi. Prosiding SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komputer  Dan Teknologi Informasi) , 3 (1), 134 – 138. Wulandari,  I.,  Yasin,  H.,  &  Widiharih,  T. (2020).  Klasifikasi  citra  digital  bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional  neural  network  (cnn). Jurnal Gaussian , 9 (3), 273 – 282.