Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.860 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1041-1052 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TRANSFER LEARNING TO PREDICT GENRE BASED ON ANIME POSTERS
Kaka Kamaludin *1 , Woro Isti Rahayu 2 , Muhammad Yusril Helmi Setywan 3
1,2,3 Informatics Engineering Study Program, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia Email: 1 kaka_kamaludin666@hotmail.com , 2 woroisti@ulbi.ac.id , 3 yusrilhemi@ulbi.ac.id
(Article received: January 26, 2023; Revision: March 12, 2023; published: October 15, 2023)

## Abstract
Anime is an animated film with a distinctive graphic design originating from Japan, which is widely favored by various groups. anime itself has a genre like a movie in  general, but there is a slight difference from ordinary films,  anime  has  additional  genres  that  are  not  in  ordinary  films,  such  as  the  Ecchi,  Mahou  Shoujou,  Seinen, Shounen, and Josei  genres. Since those genres only exist  in anime, this research is devoted to predicting  those anime genres. The prediction will use posters from the anime itself, with the help of image processing, namely the Convolutional  Neural  Network  method  and  Transfer  Learning.  Transfer  Learning  will  be  implanted  as  a comparison of the performance of the existing architecture with the architecture that will be created, whether the architecture  is  able  to  process  the  dataset  properly.  The  dataset  to  be  used  is  a  dataset  of  posters  and  csv documents containing images and details of the anime, the dataset contains anime data from 1980 to 2021 and contains  11651  anime  poster  data  which  has  different  resolution  sizes.  The  ResNet50  model  has  the  highest accuracy rate of 48% with a loss rate of 36%, while InceptionV3 produces 35% accuracy with 69% loss. At the time  of  testing  ResNet50  gave  the  smallest  genre  percentage  value  of  CustomModel  and  InceptionV3,  while CustomModel  gave  the  highest  genre  value.  In  addition  to  the  value,  all  modes  also  predicted  the  genre  well. Especially InceptionV3 is able to predict the music genre, because the music genre has a very small number of datasets, and this music genre is difficult to predict by the ResNet50 and CustomModel models.
Keywords : anime, genre, neural network, poster, transfer learning.

## PREDIKSI GENRE ANIME PADA POSTER DENGAN METODE TRANSFER LEARNING

## Abstrak
Anime merupakan film  animasi  dengan desain  grafis khas berasal  dari  jepang, yang banyak digemari  berbagai kalangan. anime sendiri memiliki genre seperti film pada umumnya, namun ada sedikit perbedaan dari film biasa, anime  memiliki  genre  tambahan  yang  tidak  ada pada  film  biasa,  seperti  genre Ecchi,  Mahou  Shoujou,  Seinen, Shounen, dan Josei .  Karena  genre-genre  itu      hanya  ada  pada  anime,  maka  penelitian  ini  dikhususkan  untuk memprediksi  genre-genre  anime  tersebut.  Prediksi  tersebut  akan  menggunakan  poster  dari  anime  itu  sendiri, dengan bantuan image processing yaitu metode Convolutional Neural Network dan Transfer Learning. Transfer Learning akan  di  implantasikan  sebagai  perbandingan  dari  kinerja  arsitektur  yang  sudah  ada  dengan  arsitektur yang  akan  dibuat,  apakah  arsitektur  tersebut  mampu  memproses dataset dengan  baik. Dataset yang  akan digunakan adalah dataset poster dan dokumen csv yang berisi gambar dan detail dari animenya, dataset berisi data anime  dari  tahun  1980  sampai  2021  dan  berisi  11651  data  poster  anime  yang  memiliki  ukuran  resolusi  yang berbeda. Model ResNet50 memiliki tingkat akurasi paling tinggi sebesar 48% dengan tingkat loss 36%, sedangkan InceptionV3  menghasilkan  akurasi  35%  dengan loss 69%.  Pada  saat  pengujian ResNet50 memberikan  nilai persentase  genre  paling  kecil  dari CustomModel dan InceptionV3 ,  sedangkan CustomModel memberikan  nilai genre paling tinggi. Selain nilai, semua mode juga berhasil memprediksi genre dengan baik. Terutama InceptionV3 yang mampu memprediksi genre music, karena genre music memilik jumlah dataset yang sangat sedikit, dan genre music ini sulit di prediksi oleh model ResNet50 dan CustomModel .
Kata kunci : anime, genre, neural network, poster, transfer learning.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  orang  atau  individu  tentu  dan  pastinya memiliki  hobinya  masing-masing,  seperti  halnya
otaku anime. Menurut KBBI hobi adalah kegemaran atau  kesenangan  istimewa  pada  waktu  senggang, bukan  pekerjaan  utama. Otaku adalah  julukan  yang diberikan  kepada  orang  yang  memiliki  ketertarikan
kepada budaya populer Jepang seperti anime, manga , Jpop ,  dan tokusatsu [1].  dan  Anime  adalah  istilah untuk  menyebut  film  animasi  atau  kartun,  animasi budaya pop Jepang. Kata anime merupakan singkatan dari “ animation ” dalam bahasa Inggris, yang merujuk pada semua jenis animasi [2], [3]. Seperti halnya film biasa,  pada  anime  juga  terdapat  poster,  poster memiliki tujuan utama menarik perhatian ,menginformasikan, meyakinkan dan memprovokasi. Selain itu poster film merupakan sarana yang efektif dalam komunikasi visual dan fungsi komersial [4][5]. Poster  anime  sendiri  cenderung  menggambarkan  isi dari  anime  itu  sendiri,  seperti  genre Romance yang posternya  selalu  ada  gambar  pasangan  kekasih,  lalu Comedy yang posternya berisi orang tersenyum atau tertawa,  dan  yang  lebih  gampang  lagi  adalah  genre War atau Mecha yang  sudah  pasti  terdapat  gambar senjata  dan  robot.  Karena  desain  poster  anime  yang khas dengan art style berbeda, terkadang sulit untuk membedakan genre dari film anime tersebut.
Berdasarkan paparan pada paragraf di atas maka dibuatlah aplikasi prediksi genre anime pada gambar poster. Penelitian sejenis mengenai genre
berdasarkan  gambar  sudah  dilakukan,  dengan  tema Klasifikasi Genre Manga Menggunakan
Convolutional  Neural  Network. Penelitian  tersebut menggunakan multi-label  classification dengan jumlah  25  genre  yang  di  klasifikasi , 10.000 dataset training ,  9.000  data  testing  yang  berisi  gambar berwarna  dan  hitam  putih.  Model  yang  dibuat  diuji sebanyak 39 kali, 25 genre berhasil diprediksi dengan tingkat  akurasi  46.3%  [6].  Keberhasilannya  Metode CNN dalam prediksi tersebut sangat menarik untuk di terapkan  pada  prediksi  genre  anime,  karena  objek gambar  yang  dipakai  memiliki  karakteristik  yang sama-sama khas kartun jepang.
Penelitian  prediksi  genre  anime  akan  di  buat menggunakan teknik klasifikasi multi-class classification dengan  model InceptionV3 dan ResNet50 . Selain dua model tersebut Custom Model juga  akan  di  kembangkan  kembali  dengan  referensi dari  model InceptionV3 dan ResNet50 .  multi-class classification adalah klasifikasi sebuah objek ke satu atau  lebih  kelas  [7].  Arsitektur ResNet -50  adalah Jaringan Residual yang terdiri  dari 50 layer. Seperti yang  ditunjukkan  oleh  namanya, network ini menggunakan pembelajaran Residual, dan  Resnet50 yang  merupakan  model  yang  sudah  dilatih menggunakan ImageNet Dataset agar dapat menghasilkan feature extraction yang  baik.  [8][9].
Inceptionv3 juga  dikenal  sebagai GoogleNet adalah varian dari model deep learning yang dibangun oleh Google  dan  versi ke-3 CNN dari keluarga arsitektur Inception yang  mengalami  beberapa  perbaikan. Selain itu, InceptionV3 menggunakan pengklasifikasi tambahan  untuk  memperluas  informasi  label  ke bawah  jaringan  dan  membantu  lebih  lanjut  dalam regularisasi  [10]–[12]. Dataset yang  digunakan berupa  poster  anime  dan file CSV  berisi  informasi dari  setiap  poster,  seperti  judul,  genre,  dan  tahun.
Dataset ini  berjumlah  11651  yang  di  kumpulkan dengan cara scraping , poster yang digunakan adalah data dari tahun 2013 sampai 2021. Implementasi dari penelitian  ini  akan  menggunakan  web Framework yang  bernama Streamlite . Streamlit adalah library Python open - source dan gratis untuk pengembangan aplikasi  web,  Karena  kode-kodenya  juga  tersedia untuk umum di GitHub , para developer dapat dengan mudah  menyesuaikan  kode-kode  tersebut  untuk mengubah dan memperbarui apa pun yang diinginkan [13][14]. Streamlit digunakan karena kemampuannya dalam membuat dashboard dengan cepat. Tujuan dan capaian dari pembahasan ini adalah membuat aplikasi yang  mampu  memprediksi  genre  anime  dengan tingkat akurasi yang baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Diagram  alur  metodologi  penelitian  yang digambarkan  pada Gambar  1. Dibuat  berurutan  dan kelompokkan  dari  satu  tahap  ke  tahap  lainnya. Berikut  penjelasan  dari  tahapan-tahapan  pada diagram alur metodologi penelitian
End Perumusan Masalah Pengumpulan Dataset Pre-Processing Model Transfer Learning Model Training Evaluasi Model Design UI Implementasi model Start E k sp lo ra si D at a Mo d el Bu ild in g Mo d el D ep lo y me n t

## 2.1. Perumusan Masalah
Pada  tahap  awal  ini,  penelitian  membahas tentang  apa  saja  yang  perlu  dipersiapkan  untuk kebutuhan  penelitian.  Hal  yang  pertama  dibahas adalah topik dari penelitian itu sendiri yaitu prediksi genre  anime,  kemudian  setelah  mempunyai  topik, tahap  selanjutnya  adalah  membahas  bagaimana tatanan  cara  agar  dapat  melakukan  prediksi  genre anime.  Di  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Transfer  Learning untuk  meraih  tujuan  dari penelitian.  Kemudian  membahas  juga  tentang  dari mana  data  akan  diambil,  jumlah  dari  datanya  itu sendiri  dan  hal-hal  lainnya  yang  berkaitan  dengan penelitian.

## 2.2. Pengumpulan Dataset
Tahap  pengumpulan data  set ini  adalah  tahap untuk  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk penelitian. Data yang digunakan akan didapatkan dari berbagai  sumber.  Data  ini  berbentuk csv dan  poster Gambar  2 ,  serta  terdapat  beberapa columm yang nantinya  akan  digunakan  untuk  dilakukan  prediksi
yaitu columm dari  setiap  genre, year dan  lain-lain. data year yang akan digunakan ini akan berada dalam jangka waktu sepuluh tahun terakhir dari tahun 2021. Dataset inilah yang akan digunakan untuk penelitian dalam memprediksi genre anime . Contoh pada Tabel 1. dan Tabel 2.
Gambar 2. Poster Anime
Tabel 1. Dataset Anime – part 1 Image Year Genres Rating Type Format Studios 3726 Poster/Coppelion.jpg 2013 [Action, Sci-Fi] 60 ANIME TV ['GoHands'] 10612 Poster/GatchamanCrowds.jpg 2013 [Action, Adventure, Sci-Fi] 71 ANIME TV ['Tatsunoko Production'] 10613 Poster/HAKUOKIWILDDAN CEOFTOKYO.jpg 2013 [Action, Drama, Supernatural] 71 ANIME MOVIE ['Studio DEEN'] 10614 Poster/Hal.jpg 2013 [Drama, Romance, Sci-Fi] 70 ANIME MOVIE ['Wit Studio'] 10616 Poster/HunterxHunterTheLast Mission.jpg 2013 [Action, Adventure, Fantasy] 70 ANIME MOVIE ['MADHOUSE'] Tabel 2. Dataset Anime – part 2 Act ion Adv entu re Co me dy Dra ma Ecc hi Fan tasy Ho rr or Mahou Shoujo M ec ha M usi c Myst ery Psyc holo gical Ro ma nce Sci -Fi Sp ort s Slice of Life Supe rnat ural Th rill er
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

## 2.3. Pre-Processing
Tahap preprocessing adalah  tahapan  dimana dilakukan seleksi data agar data yang akan digunakan menjadi lebih terstruktur [15] . Tahap Pre-processing ini akan menghasilkan data yang siap di olah, dengan cara menyeleksi dan membersihkan data kosong, ini dilakukan  dengan  tujuan  data  tidak  menghambat proses Transfer  Learning. Proses  yang  terjadi    di tahap ini adalah penyesuaian dataset csv, dataset csv akan  dilakukan not-null  filter dan year  range. Sedangkan data Gambar Poster akan di terapkan data augmentaition, yang bertujuan untuk menyelaraskan resolusi gambar.

## 2.4. Model Transfer Learning
Pada  tahap  ini,  rancangan  model  yang  akan menggunakan weight model ResNet50
dan InceptionV3.  Weight  ImageNet akan  digunakan
sebagai pembobotan dalam pembuatan model, Proses tersebut  dilakukan dengan menggunakan keras API. ImageNet adalah  tempat  penyimpanan dataset gambar  yang  sangat  besar  dan  memiliki  kompetisi yang  terbuka  setiap  tahun  untuk  mempromosikan penelitian. Pada 2012, pemenang kompetisi ImageNet adalah model Alexnet oleh Alex Krizhevsky [16]. setelah  berhasil  mendapatkan weight dan merancangnya  menjadi  model Transfer  Learning, maka dataset yang  sudah  di pre-processing akan muat  ke  dalam  model  ini,  untuk  dilakukan  model training .

## 2.5. Model Training
Pelatihan  model  merupakan  proses  pelatihan mengenali  objek  dan  mengklasifikasikannya  sesuai dengan  kelasnya  [17].  Setelah  rancangan  model selesai  di  buat  dan  optimasi  yang  ideal  di  temukan.
Sebelum  melatih  model,  diperlukan parameter optimization . perameter yang  harus  di  tentukan adalah jumlah epoch atau jumlah berapa kali model akan  belajar  dengan  muatan data  training .  Proses training adalah  tahapan  dimana  CNN  dilatih  untuk memperoleh akurasi yang lebih tinggi dari klasifikasi yang dilakukan. Pada tahapan ini terdapat proses feed forward dan  proses backpropagation. [18].  .Proses ini  akan  terus  dilakukan  sampai  mendapat  hasil prediksi  dan  akurasi  dari data  training yang  ideal. Feed  forward merupakan  proses  untuk  mengetahui output dari  jaringan  syaraf  tiruan. Backpropagation merupakan proses untuk memperbarui nilai bobot dan nilai  bias  jika  nilai output dari  perhitungan feedforward belum  sesuai  dengan output dari  target sebenarnya atau nilai eror dari output yang dihasilkan tidak lebih kecil atau sama dengan toleransi eror [19].

## 2.6. Evaluasi Model
Proses evaluasi  model adalah proses pengujian yang  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  suatu model apabila diaplikasikan pada kasus yang belum pernah  digunakan  dalam  proses  pelatihan  (unseen data).  Proses  evaluasi  sangat  penting  untuk mengetahui  bahwa  suatu  model  memiliki  kinerja yang  baik  tidak  hanya  pada  suatu  himpunan  data tertentu [20]. Pada tahap ini hasil training Accouracy dan Loss akan di kaji, setiap nilai dari kedua function tersebut  akan  menjadi  acuan  apakah  model  yang dipakai  mampu  memproses dataset. Persentase dari Accouracy dan Loss setiap  modelnya  akan dibandingkan  untuk  menentukan model mana  yang optimal.

## 2.7. Design UI
Design UI merupakan  tahap  pembuatan tampilan  untuk  aplikasi  web  prediksi  anime, perancangan ini akan dibuat menggunakan wireframe, yang berisikan elemen yang akan menjadi fitur website . Wireframe merupakan  rancangan user interface ,  sistem  yang  akan  dibangun  dalam  bentuk mock  up design [21] .  User  interface merupakan serangkaian  tampilan  grafis  yang  dapat  dimengerti oleh pengguna komputer dan diprogram sedemikian rupa  sehingga  dapat  terbaca  oleh  sistem  operasi komputer  dan  beroperasi  sebagaimana  mestinya. User interface adalah  salah  satu  faktor  yang menentukan peningkatan traffic pada sebuah website [22].

## 2.8. Implementasi Model
Tahap ini merupakan tahap akhir dari machine learning. Model  yang  telah  selesai  dibuat  akan dipublikasikan  dan  diterapkan  pada  media  Web. Model Transfer Learning akan di import ke streamlit , lalu akan dibuat fitur Upload Image sebagai masukan dari  model, dan hasil prediksinya akan di tampilkan pada halaman depan aplikasi. Aplikasi yang akan di bangun  berbasis  web  yang  berbentuk landing  page,
yang  memuat  semua  fitur  utama  menjadi  satu halaman.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang  digunakan  untuk  melatih  model terdiri  dari  dua  bagian.  Yang  pertama  adalah  set poster  anime  dan  yang  lainnya,  satu  set  label  genre dari posternya. Dataset ini ambil dari web anilist.co, yang berisi database informasi anime termasuk judul anime,  genre, rating ,  studio  serta  tahun  rilisnya. Database ini berisi 11651 judul anime. Pada database ini  berisi  18  genre.  Poster  nantinya  akan  dipakai untuk  di  ambil  data  RGB  pada  setiap  layer  untuk masing-masing  gambar.  RGB  merupakan  ruang warna  yang  dimiliki  citra  yaitu  dengan  tiga  warna primer yaitu red , green , dan blue . Rentang nilai pada penskalaan RGB dalam setiap pixel dimulai dai skala 0 (nol) yaitu hitam hingga skala 255 (dua ratus lima puluh lima) yang mempunyai kedalaman warna yaitu dimulai dari 8 bit [23]. Data pixel dari poster yang ada nantinya akan diubah ukurannya menjadi 317 x 230 x 3. Pixel adalah elemen citra yang memiliki nilai yang menunjukkan intensitas warna [24]. Label genre yang sesuai akan di ubah menjadi multi-hot vectors, detail Gambar  3 . Multi-hot  vectors adalah  vektor  buatan yang  dibuat  pada  proses machine  learning untuk merepresentasikan class atau  kategori  klasifikasi dalam
multidimensional space dengan mengkodekannya ke dalam nilai numerik.
Gambar 3. Genre anime di inisial kan sebagai multi-hot vectors

## 3.1. Pre-processing
Pre-processing yang  dilakukan  di  sini  adalah pemangkasan dataframe dan  membersihkan null value. Salah  satu  pemangkasan  yang  dilakukan adalah  dengan  limitasi  penyortiran value tahun  rilis Setelah  penyortiran  tahun  liris,  maka  selanjutnya adalah menghapus cell yang memiliki data null, pada column Rating, Studio dan Genre. Selain column itu terdapat  juga column  Image yang  dilakukan normalisasi pada nama file , yaitu dengan penghapusan simbol. Hal  yang sama juga dilakukan pada column Genres , yaitu penghapusan tanda kutip. pre-processing ini  menyisakan  data  sebanyak  4040, dan Gambar 4 hasil dari total genre dataset yang telah di pre-processing.
Drama, Echi Romance
0 Action 0 Adventure
0 Comedy 1 Drama 1 Ecchi 0 Fantasy 0 Horror 0 Mahou
Shoujo 0 Mecha 0 Music 0 Mystery 0 Psychological 1 Romance 0 Sci-Fi 0 Sports
0 Slice of Life 0 Supernatural 0 Thriller
Gambar 4. Jumlah Genre yang akan dipakai.

## 3.2. Model ResNet50
Untuk  membangun  model neural  network adalah initialitation model dahulu, dengan menggunakan fungsi Sequential(). Lalu  menyiapkan pre-trained ResNet50 model dari Keras API. Weights  Imagenet digunakan  pada  model  ini, sebagai  penambah  bobot  untuk  model  yang  akan  di
bangun. input_shape ukurannya  disamakan  dengan dataset gambar. Lalu untuk include_top ini tidak akan di  pakai,  model  ini  akan  menggunakan dense  layer sendiri  untuk  menyesuaikan  dengan  banyaknya classes. jumlah classes ini  merupakan  banyaknya genre  yang  di  gunakan  sebagai  klasifikasinya.  Dan pooling yang  dipakai  pada  model  ini  adalah MaxPooling. Selain  itu weights atau  bobot  dari ResNet50  ini  tidak  akan  melewati  tahap Model Training , hal ini dilakukan untuk mengurangi waktu training karena  terlalu  banyaknya  data.  Pembuatan layer atas. Jumlah hidden layer atau dense layer yang digunakan disesuaikan dengan jumlah klasifikasi, dan menggunakan  aktivasi relu dan softmax, detail arsitektur  pada Gambar  5 .  Model  ResNet50  ini menggunakan Adam  Optimizer, loss  menggunakan binary _ crossentropy, dan metrics menggunakan perhitungan accuracy. training menggunakan  10 epoch , detail chart pada Gambar 6 .
Gambar 5 . Flow model transfer learning Resnnet50
Gambar 6. Plot hasil epoch ResNet50
Selanjutnya adalah evaluasi dari model yang di training dengan  data  X_ test dataset gambar  dan y_ test dataframe genre  anime,  proses  dan  hail evaluasi pada Gambar 7.
Hasil  dari fungction  model.evaluete dari  kedua data test, didapatkan Accuracy sebesar 48% dan Loss sebesar  36.6%.  model  ini  menunjukkan  hasil  yang cukup  bagus  dengan  tingkat  akurasi  yang  hampir mendekati  50%.  Tahap  terakhir  adalah  menyimpan model, untuk dipakai pada proses model deployment nanti.

## 3.3. Model InceptionV3
Sama  seperti  sebelumnya  pembangun  model neural  network diawali  dengan initialitation model terlebih  dahulu,  dengan  menggunakan  fungsi Sequential(). Lalu menyiapkan pre-trained ResNet50 model dari Keras API. Penggunaan  ‘ imagenet’ juga sama di implementasikan pada model ini, sebagai  penambah bobot untuk model yang akan di bangun. input _ shape ukurannya  disamakan  dengan dataset gambar.  Lalu untuk include _ top ini  tidak  akan  dipakai,  model  ini akan  menggunakan dense layer sendiri  untuk menyesuaikan  dengan  banyaknya classes .  jumlah
1. _ , acc = resnet_model . evaluate ( X_test , y_test ) 2. print ( "Accuracy = " , ( acc * 100.0 ), "%" ) 3. loss , _ = resnet_model . evaluate ( X_test , y_test ) 4. print ( "Loss = " , ( loss * 100.0 ), "%" ) 5. 6. 13 / 13 [==============================] - 47s 4s / step - loss : 0.3662 - accuracy : 0.4802 7. Accuracy = 48.01980257034302 % 8. 13 / 13 [==============================] - 47s 4s / step - loss : 0.3662 - accuracy : 0.4802
9. Loss = 36.62208318710327 %
10.
Dense 512 relu Dense 18 softmax 317, 230, 3 Input ResNet50 function Weights ( imagenet ) Flatten() Base layer Top layer (None, 2048) (None, 2048) (None, 512) (None, 18)

## 1046 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1041-1052
classes ini  merupakan  banyaknya  genre  yang  di gunakan  sebagai  klasifikasinya.  Pada  model  ini menggunakan pooling default InceptionV3 .  lalu weights InceptionV3  ini  akan  di disable dan  tidak akan  melewati  tahap  Model Training ,  untuk mempersingkat  waktu training karena  terlalu banyaknya  data, Gambar  8 .  Selain  itu  model  ini
aktivasi relu dan softmax akan  digunakan.  Model ResNet50  ini  menggunakan Adam  Optimizer, loss menggunakan binary _ crossentropy, dan metrics menggunakan perhitungan accuracy. Proses training yang  dilakukan  berjumlah  10 epoch. Dengan  hasil pada Gambar 9.
Gambar 8. Flow model transfer learning InceptionV3
Gambar 9 . Plot hasil epoch InceptionV3
Selanjutnya  adalah  tahap  evaluasi  dari  model yang di training dengan data X_test dataset gambar dan y_test  dataframe genre  anime,  proses  dan  hail evaluasi pada Gambar 10 .
Gambar 10 . Hasil evaluate InceptionV3
Hasil  dari fungction  model.evaluete dari  kedua data  test Gambar 9 , didapatkan Accuracy sebesar 35%  dan Loss sebesar  69%.  Hasil  dari training ini menunjukkan bahwa presentasi dari model ini kurang seimbang. Setelah evaluasi selesai selanjutnya adalah menyimpan model.

## 3.4. Model Custom
Custom Model  dibuat  dengan  pertimbangan penggunaan dalam pengolahan gambar yang dipakai.
Serta  sebagai  perbandingan  dengan  model  dari Transfer Learning. Pada layer pertama menggunakan Convolutional Layers 2D  atau  Conv2D.  Dengan penggunaan  filter  32  –  32  –  32  –  64   untuk  4  layer yang  di  pakai,  filter  ini  berfungsi  untuk  mengenali yang akan di deteksi oleh model Gambar 12 . Pooling yang digunakan adalah MaxPooling untuk mengurangi dimensi input dan jumlah parameter serta mempertahankan  fitur-fitur  penting  dengan  tujuan mencegah  terjadinya  overfitting.    Lapisan Flatten juga  digunakan  untuk  meratakan  atau  menyusun menjadi  vektor. Optimizer yang  dipakai  adalah “adam”, Adam adalah hasil penurunan metode SGD yang  didasarkan  pada  estimasi  adaptif  momen  orde pertama  dan  kedua.  algoritma  optimasi  yang menghitung  tingkat  pembelajaran  secara  adaptif untuk  setiap  parameter  [25],  dan function loss  yang dipakai adalah “ binary _ crossentropy ”. Jumlah epoch 10  dengan  hasil  pada Gambar  11 Layer  yang mempunyai  bobot  matriks  merupakan  layer  yang dapat di pelajari atau dapat di hitung. Total Parameter di  sini  merupakan  total  bobot  yang  di  hasilkan  oleh setiap  layer.  dalam pooling  layer memang  tidak menghasilkan parameter, namun  bukan berarti layer ini  tidak  memiliki  peran  dalam backpropagation . Telah dijelaskan sebelumnya bahwa pooling layer ini bertanggung jawab untuk meneruskan nilai ke lapisan berikutnya dan sebelumnya selama Feedforward dan backward propagation .
Selanjutnya  adalah  tahap  evaluasi  dari  model yang di training dengan data X_test dataset gambar dan y_test  dataframe genre  anime,  proses  dan  hail evaluasi pada Gambar 13 .
1. loss , acc = base_model . evaluate ( X_test , y_test ) 2. print ( "Accuracy = " , ( acc * 100.0 ), "%" ) 3. print ( "Loss = " , ( loss * 100.0 ), "%" ) 4. 5. 26 / 26 [==============================] - 56s 2s / step - loss : 0.6920 - accuracy : 0.3540 6. Accuracy = 35.3960394859314 % 7. Loss = 69.20240521430969 % 8.
Dense 512 relu Dense 18 softmax 317, 230, 3 Input Weights ( imagenet ) Flatten() Base layer Top layer (None,8,5 2048) (None, 8192) (None, 512) (None, 18)
Gambar 11. Plot hasil epoch InceptionV3 Gambar 13. Hasil evaluate Custom Model
Gambar 12. Flow model CNN Custom
Hasil  dari fungction  model.evaluete dari  kedua data test, didapatkan Accuracy sebesar 34% dan Loss sebesar  42%.  Hasil  dari training ini  menunjukkan bahwa  presentasi  dari  model  ini  tidak  seimbang. Setelah evaluasi selesai selanjutnya adalah menyimpan model.

## 3.5. Perbandingan Evaluasi Model
Tahap  ini  merupakan  tahap  perbandingan  dari setiap model yang sudah dibuat. Tingkat akurasi dan loss akan  dibandingkan  berdasarkan  hasil  yang didapat  dari  proses  model  evaluasi. Function ‘compile’, ‘fit’, ‘evaluate’, dan ‘save’ digunakan pada
tahap  ini. Function ‘compile’ digunakan  untuk menggabungkan arsitektur model yang sudah dibuat, Function ini  membutuhkan  3 hyperparameter yang merpuakan perhitungan matematika, yaitu Optimizer, loss dan metrics . Dan Function ‘fit’ digunakan untuk training, ini  juga  membutuhkan hyperparameter, yaitu epoch yang berfungsi untuk menentukan berapa kali  model  akan  membaca dataset, menghasilkan accouracy dan loss. Accouracy merupakan nilai dari hasil perhitungan akurasi yang didapat dari data yang melewati  model. Loss  function adalah  fungsi  untuk menggambarkan kekurangan terkait pada kemungkinan yang akan diproduksi oleh model. Loss Function dikatakan baik ketika fungsi menghasilkan
1. loss , acc = base_model . evaluate ( X_test , y_test ) 2. print ( "Accuracy = " , ( acc * 100.0 ), "%" ) 3. print ( "Loss = " , ( loss * 100.0 ), "%" ) 4.
5. 13 / 13 [==============================] - 6s 465ms / step - loss : 0.4279 - accuracy : 0.3416 6. Accuracy = 34.15841460227966 %
7. Loss = 42.78874397277832 % 8. Dense 512 relu Dense 18 softmax 317, 230, 3 Input Conv2D 32 (5,5) relu Flatten() Base layer Top layer (None,313,226 32) (None, 1024) (None, 512) (None, 18) Conv2D 32 (5,5) relu (None,152,109 32) MaxPoooling(2,2) (None,156,113 32) MaxPoooling(2,2) Conv2D 32 (5,5) relu (None,72,50 32) MaxPoooling(2,2) Conv2D 64 (5,5) relu (None,32,21, 32) MaxPoooling(2,2) (None,76,54, 32) (None,36,25, 32)
kesalahan  sesuai  dengan  yang  paling  rendah  [26]. Lalu Function ‘evaluate’ digunakan  untuk  melihat
hasil training dataset ,  dan ‘save’ digunakan  untuk menyimpan file model atau weight model.
Tabel 3. Perbandingan model Model optimizer Loss funtion Total epoch accuracy loss Resnet50 adam Binary crossentropy 10/10 0.4802 0.3662 InceptionV3 adam Binary crossentropy 10/10 0.3540 0.6920 CustomNet adam Binary crossentropy 10/10 0.3415 0.4279

## 3.6. Deisgn UI
Aplikasi yang  dibuat  akan  berbentuk Landing Pagi dan design menggunakan wireframe  Gambar 14.  design ini  akan  menjadi  acuan  pembuatan website . ini dibuat dengan tujuan memudahkan dalam pengembangan struktur dan fitur yang akan dibuat.
Gambar 14 . Wireframe
Struktur tersebut meliputi semua element HTML yang  akan  digunakan.  HTML  adalah  singkatan  dari HyperText Markup Language yaitu bahasa pemrograman  standar  yang  digunakan  untuk membuat sebuah halaman web, yang kemudian dapat diakses  untuk  menampilkan  berbagai  informasi  di dalam sebuah penjelajah web Internet ( Browser ) [27]. Berikut  ini  adalah  tabel  penjelasan  setiap element yang berisikan gambar dari element, jenis dan detail dari setiap element yang digunakan.

## 3.7. Implementasi Streamlit
Setelah  model  berhasil  di  buat  dan  di  simpan sebagai file , maka tahap terakhir adalah menjadikan model ini sebagai aplikasi web. Web yang dibuat ini menggunakan  bahasa  pemrograman python, yaitu framework streamlit. Tahap pertama adalah membuat function , detail code pada Gambar 15. Ada dua jenis function yang akan dibuat pada aplikasi ini. function yang  pertama  adalah function  load_dataframe(), ini merupakan function untuk memuat dataset csv anime.
Dan  yang  terakhir  adalah function untuk  memuat class atau  katagori  dari  genre  anime,  yaitu function load_classes().
Gambar 15 . Implementasi streamlit –pembuatan function
Lalu  selanjutnya  adalah  pembuatan  fitur uploader . Fitur Upload File ini dibuat menggunakan st.file_uploader , serta akan mendukung file gambar berjenis ‘.jpg’ dan ‘png’. Fitur  ini  berguna  untuk mengunggah  gambar  poster  yang  akan  di  prediksi genrenya.
Gambar 16 Implementasi streamlit – file uploader
Dan  terakhir  adalah  fitur  prediksi  yang  cukup sederhana.  Yaitu  dengan  memanggil function load_dataframe() dan function load_classes() Gambar 17. Selanjutnya file gambar inputan dari fitur Upload  File akan  di  ubah  menjadi  data array tiga dimensi dan akan di lakukan pembagian dengan 255. Lalu list genre akan di ambil dari nama pada column dataset anime.
Gambar 17 image file to array
Lalu  gambar  yang  berupa array 3  dimensi tersebut  akan  melalu  tahap model.predict, ini  akan memadatkan gambar dan menyisakan informasi dari gambar tersebut dalam berbentuk array biasa , detail code pada Gambar 18 .
1. def load_dataframe (): 2.     df = pd . read_csv ( 'Datasets/anime.csv' ) 3.     df = df . sort_values ( by =[ 'Year' ]) 4.     df = df [ df . Rating != 0 ] 5.     df = df [ df . Studios != '[]' ] 6.     df = df [ df . Genres != '[]' ] 7.     df = df [( df [ 'Year' ] >= 2013 )] 8.     df [ "Image" ] = df [ "Image" ]. str . replace ( "[?_:&]" , "" , regex = True ) 9. return df 10.
11. def load_classes (): 12.     class_df = pd . read_csv ( 'Datasets/anime.csv' ) 13.     classes = class_df . drop ( 14. [ 'Image' , 'Genres' , 'Year' , 15. 'Rating' , "Type" , "Format" , "Studios" ], axis = 1 ) 16. return classes 17. 1. file = st . file_uploader ( "Upload Poster :" , type =[ "jpg" , "png" ]) 2.
1. # MAIN 2. df = load_dataframe () 3. list_class = load_classes () 4. 5. # input 6. input_image = Image . open ( file ) 7. imgori = image . load_img ( file , target_size =( height , width , 3 )) 8. img = image . img_to_array ( imgori ) 9. img = img / 255. 10. img = np . expand_dims ( img , axis = 0 ) 11. 12. # init class 13. classes = np . array ( list_class . columns ) 14.
1. proba1 = model1 . predict ( img ) 2. sorted_categories1 = np . argsort ( proba1 [ 0 ])[::- 1 ] 3.
Setiap  angka  yang  ada  pada array itu  akan menjadi perwakilan untuk setiap genre yang ada pada function  load_classes. Hasil  akhirnya  angka  itu  di persentasekan  dan  dihitung Gambar  19 ,  dan ditampilkan pada Landing Page, Gambar 20.
Gambar 19 Kalkulasi Hasil

## 3.8. Hasil Implementasi
Hasil  dari  penelitian  ini  berupa Landig  page yang  merupakan  tampilan  dari  aplikasi  yang
dibangun  berdasarkan wireframe  Gambar  18 .  Pada Landing  page terdapat Sidebar dan  halaman  utama untuk  menampilkan  gambar  yang  di upload dan persentase  prediksi  genrenya.    Lalu  pada  bagian samping  terdapat Sidebar yang  memuat  fitur  utama dari  aplikasi  ini.  yaitu  fitur Upload  Poster, fitur  ini berfungsi  untuk  mengunggah  gambar  poster  yang akan  di  prediksi.  Terakhir  terdapat    grafik  dari  total genre yang ada pada dataset. Halaman Landing Page akan berubah jika telah mendapat masukan dari fitur upload. pada  halaman  utama  akan  tampil  gambar yang  telah  di upload dan  akan  tampil list berupa genre-genre yang telah di prediksi. List genre dibagi menjadi dua bagian, list pertama merupakan list genre yang mempunyai persentase tertinggi, dan list genre kedua  merupakan list yang  memuat  presentasi  dari masing-masing genre yang ada.
Gambar 20. halaman Landing Page dengan hasil
Pengujian model dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui  performa  dari  masing-masing  model Resnet50,  InceptionV3 dan CustomModel. Data Poster  mengambil  sampel  poster  acak  dari website anililst.co, sampel poster yang diambil adalah poster anime  yang  rilis  pada  tahun  2022  agar  tidak  sama dengan data test sebelumnya. Pengujian ini dilakukan
menggunakan  aplikasi  yang  telah running di localhost, dengan  cara input  gambar. Genre  yang berhasil terprediksi akan dipilih dari 4 nilai prediksi tertinggi.  seperti  pada Gambar  18.  List genre  yang berhasil  terprediksi  tersebut  akan  ditampilkan  pada kolom Prediksi Genre di Tabel 4.
Tabel 4. Data uji poster No Poster Judul Genre Prediksi Genre Resnet50 InceptionV3 CustomModel 1. Mamahaha no Tsurego ga Motokano datta - Comedy - Romance Comedy (25.80 %) Action (18.38 %) Fantasy (10.60 %) Sci-Fi (7.02 %) Comedy (81.75 %) Romance (74.15 %) Slice of Life (35.67 %) Sci-Fi (31.16 %) Romance (98.17 %) Ecchi (73.97 %) Comedy
(58.65 %)
Drama (5.73 %)
1. genre1 = [] 2. for i in range ( 4 ): 3.     st . success ( "{}" . format ( classes [ sorted_categories1 [ i ]])+ " ({:.2f} %)" . format ( proba1 [ 0 ][ sorted_categories1 [ i ]] * 100 )) 4. for i in range ( 18 ): 5.     list1 = ( "{}" . format ( classes [ sorted_categories1 [ i ]])+ " ({:.2f} %)" . format ( proba1 [ 0 ][ sorted_categories1 [ i ]] * 100 )) 6.     genre1 . append ( list1 ) 7. genre1 = sorted ( genre1 ) 8. st . caption ( "Any% Genre : " ) 9. for x in range ( len ( genre1 )): 10.     st . info ( genre1 [ x ]) 11.
2. Cyberpunk: Edgerunners - Action - Drama - Psychological - Sci-Fi Comedy (31.17 %) Action (19.11 %) Fantasy (10.24 %) Sci-Fi (6.24 %) Adventure (24.04 %) Action (11.19 %) Ecchi (5.34 %) Drama (3.62 %) Sci-Fi (99.91 %) Drama (89.39 %) Supernatural (9.85 %) Sports (1.25 %) 3. Chainsaw Man - Action - Comedy - Drama - Horror - Supernatural Action (30.77 %) Fantasy (12.68 %) Comedy (9.50 %) Sci-Fi (8.14 %) Action (99.29 %) Drama (93.29 %) Psychological (90.62 %) Mystery (85.10 %) Action (99.91 %) Sci-Fi (99.65 %) Adventure (78.37 %) Drama (42.46 %) 4. ONE PIECE FILM: RED - Action - Adventure - Comedy - Drama - Fantasy - Music Action (46.15 %) Fantasy (16.91 %) Adventure (8.40 %) Sci-Fi (7.27 %) Comedy (98.49 %) Drama (25.20 %) Supernatural (18.42 %) Music (3.35 %) Sci-Fi (99.96 %) Drama (99.89 %) Comedy (93.20 %) Action (92.31 %) 5. Bocchi the Rock! - Comedy - Music - Slice of Life Comedy (25.71 %) Fantasy (16.49 %) Action (15.38 %) Adventure (7.95 %) Supernatural (93.33 %) Music (49.20 %) Mystery (24.85 %) Sci-Fi (12.47 %) Comedy (99.87 %) Romance (26.23 %) Supernatural (15.53 %) Action (4.17 %)
Tabel  4 menunjukkan,  masing-masing model berhasil  memprediksi  genre  yang  ada,  namun  tidak semua  genre  dari  anime  berhasil  diprediksi. CustomModel mempunyai  performa  yang  baik dengan memberikan persentase tertinggi pada setiap genre  yang  diprediksi.  InceptionV3  mempunyai performa yang bagus, terutama pada kemampuannya dalam memprediksi genre Music, yang tidak dapat di prediksi oleh CustomModel dan ResNet50. ResNet50 sendiri  tidak  terlalu  buruk,  karena  berhasil memprediksi  genre  anime  yang  ada,  meskipun dengan nilai persentase yang kecil.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  hasil  penelitian,  metode Transfer Learning  ResNet50 dan InceptionV3 memiliki  hasil yang baik jika dibandingkan dengan arsitektur CNN Custom Model yang terlah dibuat. Jika mengacu pada yang  di  kemukakan  oleh  Septiana  Rizky  tentang dataset dimana  Jumlah class tidak  seimbang merupakan  suatu  kondisi  di  mana  terdapat dataset yang  jumlah  kelasnya  terdapat  perbedaan  yang signifikan terhadap masing-masing jumlah kelas [28], berakibat pada kinerja model yang  kurang maksimal karena  keterbatasan  dalam  limitasi  data,  terutama data genre yang menjadi klasifikasi dan class utama.
Artinya adalah keterbatasan dataset akan mempengaruhi  tingkat  akurasi,  dampak  dari  jumlah dari klasifikasi yang tidak seimbang menjadi sumber terjadinya penurunan pada kinerja model CNN [29].

## 5. KESIMPULAN
Penggunaan Metode Transfer Learning dapat di implementasikan  untuk  memprediksi  genre  anime, dengan menggunakan model atau arsitektur ResNet50, InceptionV3 dan custom model . Top Layer pada  kedua  arsitektur  tersebut  untuk  menyesuaikan dengan  banyaknya  klasifikasi  genre. ResNet50 merupakan  arsitektur  yang  memiliki  kinerja  yang cukup baik berdasarkan hasil evaluasi model, dengan nilai accuracy 0.4802  dan loss 0.3662.  sedangkan InceptionV3 berdasarkan  hasil  evaluasi  model, memiliki kinerja yang kurang dengan nilai accuracy 0.3540  dan loss 0.6920.  Sedangkan  Model Custom memiliki  tingkat accuracy 0.3415  dan  loss  0.4279. ketiga  model  juga  berhasil  memprediksi  genre dengan  hasil  yang  beragam.  Dan  untuk framework streamlit sendiri  dapat  di  gunakan  untuk  memuat model  neural  network yang  dibuat.  Dengan penggunaan  fitur st.file_uploader gambar  dapat diunggah dan di baca oleh model yang sudah di load , sehingga  proses  prediksi  dapat  dilakukan.  Hasil
predikis  dapat  ditampilkan  berbentuk list  column menggunakan fitur st.columns .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. F.  N. Pratama  and A. K.  Adim, “Konsep Diri  Mahasiswa  Otaku  Di  Kota  Bandung (Analisis  Terhadap  Konsep  Diri  Yang Dimiliki  Oleh  Mahasiswa  Otaku  Yang  Ada Dikota Bandung),” Vol. 13, 2022.
[2] I. Fansuri, “Penerapan Algoritma Smith Pada Aplikasi Pencarian Anime Dalam Kumpulan Anime,” Terapan  Informatika  Nusantara , Vol.  1,  No.  6, Pp.  333–338,  2020,  [Online]. Available:
Https://Ejurnal.Seminar Id.Com/Index.Php/Tin [3] A. M. Ashari  And I. Rochmawati, “Analisis Visual  Pada  Poster  Promosi  Film  Trilogi Batman,” 2022. [Online]. Available: Https://Ojs.Unikom.Ac.Id/Index.Php/Divaga tra [4] D.  Kurniawan,  S.  F.  Seni,  D.  Desain,  S. Desain, And K. Visual, “STUDI SEMIOTIKA  KARAKTER  MONOKUMA PADA  ANIME  FRANCHISE  SERIES ‘DANGANRONPA,’” 2019. [Online]. Available: Http://Publikasi.Dinus.Ac.Id/Index.Php/And harupa
[5] D.  Alita,  Y.  Rahmanto,  And  A.  Dwi  Putra, “PELATIHAN  DESAIN  GRAFIS  PADA SMKS  NURUL  HUDA  PRINGSEWU,” Journal  Of  Technology  And  Social  For Community  Service  (JTSCS) ,  Vol.  3,  No.  2, Pp.  337–346,  2022,  [Online].  Available:
Https://Ejurnal.Teknokrat.Ac.Id/Index.Php/T eknoabdimas
[6] R. S. Hartono And H. Armanto, “Klasifikasi Genre  Manga  Menggunakan  Convolutional Neural Network,” Vol. 8, No. 2, Pp. 573–584, 2021, [Online]. Available: Http://Jurnal.Mdp.Ac.Id [7] D.  Sebastian,  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor Untuk Melakukan
Klasifikasi  Produk  Dari  Beberapa  E- Marketplace,” Vol. 5, Pp. 2443–2229, 2019,
Doi: 10.28932/Jutisi.V5i1.913.
[8] D.  M.  Wonohadidjojo,  “Perbandingan Convolutional Neural Network Pada Transfer Learning Method Untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , Vol. 13, No. 1, P. 51, 2021.
[9] Sunario  Megawan  And  Wulan  Sri  Lestari, “Deteksi  Spoofing  Wajah  Menggunakan Faster  R-CNN  Dengan  Arsitektur  Resnet50 Pada Video,” Jurnal Nasional Teknik Elektro
Dan Teknologi Informasi , Vol. 9, No. 3, Pp. 261–267, Aug. 2020, Doi: 10.22146/.V9i3.231. [10] F.  Royana,  P.  Yuniar  Maulida,  R.  Nurul Hasanah,  And  S.  Setia  Rahayu,  “Aplikasi Mobile Deteksi Dini Kanker Kulit Berdasarkan Image Processing | 100,” 2021. [Online]. Available: Http://Journal.Pwmjateng.Com/Index.Php/Jl e
[11] A.  Michael,  “Journal  Dynamic  Saint Komparasi  Kombinasi  Pre-Trained  Model Dengan  SVM  Pada  Klasifikasi  Kematangan Kopi  Berbasis  Citra,”  Vol.  7,  No.  1,  2022, Doi: 10.47178/Dynamicsaint.V5xx.Xxxx.
[12] S. Ramaneswaran, K. Srinivasan, P. M. D. R. Vincent,  And  C.  Y.  Chang,  “Hybrid Inception  V3  Xgboost  Model  For  Acute Lymphoblastic  Leukemia  Classification,”
Computational  And  Mathematical  Methods In  Medicine ,  Vol.  2021.  Hindawi  Limited, 2021. Doi: 10.1155/2021/2577375.
[13] C. W. T. Koh, J. S. G. Ooi, G. L. C. Joly, And K.  R.  Chan,  “Gene  Updater:  A  Web  Tool That  Autocorrects  And  Updates  For  Excel Misidentified  Gene  Names,” Sci  Rep ,  Vol. 12, No. 1, Dec. 2022, Doi: 10.1038/S41598- 022-17104-3.
[14] A. Aboah, M. Boeding, And Y. Adu-Gyamfi, “Mobile Sensing For Multipurpose
Applications In Transportation,” 2021.
[15] S.  Lestari  And  S.  Saepudin,  “ANALISIS SENTIMEN  VAKSIN  SINOVAC  PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES,”  2021. [Online]. Available: Https://Vaksin.Kemkes.Go.Id/ [16] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  And  R.  Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Dan  K  Fold Cross Validation,” 2020. [Online]. Available: Http://Jurnal.Polibatam.Ac.Id/Index.Php/JAI C
[17] N. D. Miranda, L. Novamizanti, And S. Rizal,
“CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK  PADA  KLASIFIKASI  SIDIK JARI  MENGGUNAKAN  RESNET-50,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 1, No. 2, Pp. 61–68, Dec. 2020, Doi: 10.20884/1.Jutif.2020.1.2.18.
[18] F.  Nurona  Cahya Et  Al. ,  “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Klasifikasi Penyakit Mata  Menggunakan  Convolutional  Neural Network ( CNN),” 2021. [Online]. Available: Http://Sistemasi.Ftik.Unisi.Ac.Id
[19] Rizki Putra Pamungkas, Dwina Kuswardani, And  Riki  Ruli  A  Siregar,  “Penerapan Algoritma Backpropagation Pada Pengenalan Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  Untuk Kartu Parkir Berbasis RFID,” 2020.
[20] M.  Hasbi  Ashshiddieqy  And  A.  Rizal,
1052 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1041-1052
“Klasifikasi Suara Paru Dengan Convolutional  Neural  Network  (CNN),” 2020.
[21] M. V. Al Hasri And E. Sudarmilah, “Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Kependudukan  Berbasis  Website  Kelurahan
Banaran,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , Vol. 20, No. 2, Pp. 249–260, May 2021, Doi: 10.30812/Matrik.V20i2.1056.
[22] M. Agarina And A. Suryadi Karim, “Seminar Nasional  Hasil  Penelitian  Dan  Pengabdian 2019 IBI DARMAJAYA Bandar Lampung,”
2019.
[23] R.  Pratama,  A.  Fuad  Assagaf,  And  F. Tempola,  “DETEKSI  KEMATANGAN
BUAH  TOMAT  BERDASARKAN  FITUR WARNA  MENGGUNAKAN  METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA HIS,”
Jurnal  Informatika  Dan  Komputer)  P-ISSN , Vol.  2,  No.  2,  Pp.  2355–7699,  2019,  Doi: 10.33387/Jiko.
[24] D.  Agusti  And  A.  A.  Nababan,  “Penerapan Metode  Harmonic  Mean  Filter  Dalam Mereduksi  Gaussian  Noise  Pada  Citra Digital,” Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan Teknologi Informasi , Vol. 5, No. 3, 2022.
[25] N. D. Miranda, L. Novamizanti, And S. Rizal,
“CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK  PADA  KLASIFIKASI  SIDIK JARI  MENGGUNAKAN  RESNET-50,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 1, No.
2, Pp. 61–68, Dec. 2020, Doi:
10.20884/1.Jutif.2020.1.2.18.
[26] B.  Yanto Et  Al. ,  “Klasifikasi  Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan
Tingkat  Kecerahan  Warna  Dengan  Metode Deep Learning Convolutional Neural Network,” Vol. 6, No. 2, P. 2021, 2021.
[27] C.  M.  Lengkong,  R.  Sengkey,  And  A. Sugiarso,  “Sistem  Informasi  Pariwisata Berbasis  Web  Di  Kabupaten  Minahasa,” Jurnal  Teknik  Informatika ,  Vol.  14,  No.  1,
2019.
[28] P.  Septiana  Rizky,  R.  Haiban  Hirzi,  U. Hidayaturrohman, U. Hamzanwadi Selong Jl
TGKH Muhammad Zainuddin Abdul Madjid Pancor,  And  L.  Timur,  “Perbandingan
Metode  Lightgbm  Dan  Xgboost  Dalam Menangani  Data  Dengan  Kelas  Tidak Seimbang,”  2022.  [Online].  Available: Www.Unipasby.Ac.Id
[29] K.  De  Angeli Et  Al. ,  “Class  Imbalance  In Out-Of-Distribution Datasets: Improving The
Robustness  Of  The  Textcnn  For  The Classification  Of  Rare  Cancer  Types,” J Biomed  Inform ,  Vol.  125,  Jan.  2022,  Doi: 10.1016/J.Jbi.2021.103957.