## Klasifikasi Citra Makanan Berdasarkan Asal Daerah Menggunakan Convolutional Neural Network
Food Image Classification Based on Regional Origin using Convolutional Neural

## Network
Wisnu Prayogo Kusumo 1 , Christian Sri Kusuma Aditya 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Malang E-mail: 1 kusumoprayogo123456@webmail.umm.ac.id, 2 christianskaditya@umm.ac.id

## Abstrak
Budaya kuliner Indonesia memiliki ciri khas dan karakteristik yang bermacam-macam pada setiap daerahnya. Makanan siap saji dan makanan cepat saji menjadi pilihan favorit anak muda zaman sekarang karena lebih praktis dan menghemat waktu, sementara makanan tradisional mengalami penurunan minat yang dapat mengancam pelestarian warisan kuliner nusantara. Salah satu tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk membantu melestarikan dan mempromosikan kekayaan kuliner  Indonesia  terhadap  kalangan  anak  muda  dengan  teknik  klasifikasi  berdasarkan  daerah provinsi.  Data  diambil  dari google  images menggunakan bot yang  mensimulasikan  perilaku manusia ketika ingin mengambil link pada google images . Ada banyak metode deep learning dan machine learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi citra makanan, contoh nya adalah CNN.  Hasil  dari  menggunakan  metode  CNN  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  64%  dalam memprediksi  citra  makanan  berdasarkan  asal  daerah.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  adanya beberapa kendala yang perlu diperhatikan. Salah satu penyebab rendah nya akurasi ini adalah variasi data yang kompleks dalam citra makanan dari kedua pulau dan memiliki kemiripan visual tertentu yang sulit di identifikasi oleh model sehingga menyebabkan adanya false positive dan false negative . Namun, metode CNN relatif cukup baik untuk diterapkan pada klasifikasi citra makanan khas Pulau Jawa dan Pulau Sumatra.
Kata kunci: klasifikasi citra, kuliner Indonesia, convolutional neural network , confusion matrix

## Abstract
Indonesia's culinary culture has distinctive features and characteristics that vary from region to region. Fast food and fast food are the favorite choices of young people today because they are more practical and save time, while traditional food has decreased interest which can threaten the preservation of the archipelago's culinary heritage. One of the objectives of this research is to help preserve and promote Indonesia's culinary wealth with classification techniques based on provincial  regions  among  young  people.  Data  is  taken  from  google  images  using  a  bot  that simulates human behavior when retrieving links on google images. There are many deep learning and machine learning methods that can be used to classify food images, an example is CNN. The results of using the CNN method show an accuracy value of 64% in predicting food images based on regional origin. This result shows that there are several obstacles that need to be considered. One of the reasons for this low accuracy is the complex data variation in food images from both islands and certain visual similarities that are difficult to identify by the model, causing false positives and false negatives. However, the CNN method is relatively good enough to be applied to the classification of typical food images of Java Island and Sumatra Island.
Keywords: image classification, Indonesian culinary, convolutional neural network, confusion matrix

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  maritim  yang  terbentang  dari  Kota  Sabang  di  Pulau Sumatera  sampai  Kota  Merauke  di  Pulau  Papua.  Setiap  daerah  memiliki  kuliner  unik  yang mencerminkan  budayanya  dan  dapat  menarik  perhatian  wisatawan  domestik  maupun mancanegara untuk mencicipinya [1]. Namun, modernisasi telah mengubah banyak aspek budaya salah  satunya  adalah  makanan  atau  jajanan  tradisional.  Dengan  semakin  banyaknya  gerai makanan  siap  saji  atau  cepat  saji  membuat  minat  terhadap  makanan  tradisional  menurun  dan cenderung dilupakan. Hal ini menimbulkan kekhawatiran atas kemungkinan hilangnya warisan kuliner yang berharga [2]. Oleh karena itu, penting bagi masyarakat untuk berupaya melestarikan dan mempromosikan makanan tradisional melalui berbagai acara festival yang diselenggarakan oleh pemerintah setempat.
Saat ini penggunaan teknologi kecerdasan buatan dan pemrosesan citra mungkin dapat membantu untuk mengatasi penurunan minat pada kuliner tradisional Indonesia. Dengan sistem otomatis yang bisa mengidentifikasi makanan dalam citra dapat mengedukasi generasi muda dan mempromosikan  keanekaragaman  kuliner  nusantara.  Algoritma  seperti  jaringan  saraf (neural network) memungkinkan  integrasi  dengan  platform  digital  seperti  aplikasi  seluler  dan  media sosial. Dengan ini dapat membantu mempertahankan warisan budaya kuliner Indonesia.
Neural network memiliki beberapa metode yang populer seperti CNN yang digunakan untuk pemrosesan gambar atau visual, RNNs yang cocok untuk pemrosesan bahasa alami, dan variasi RNNs seperti LSTM yang efektif dalam menangani masalah terkait dengan urutan data jangka panjang [3]. Pada paper yang berjudul “A Comprehensive Study on Skin Cancer Detection Using  Artificial  Neural  Network  (ANN)  and  Convolutional  Neural  Network  (CNN)” [4],  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  kanker  kulit.  Hasil  akurasi  dari  model  yang digunakan  bervariasi,  ketika  menggunakan  model  KNN  diperoleh  sebesar  0,71,  model  ANN diperoleh sebesar 86,3%, model SVM dan CNN diperoleh sebesar 92%. Akurasi yang diperoleh dapat dipengaruhi oleh faktor seperti metode yang digunakan, jumlah data pelatihan dan kualitas fitur yang diekstraksi. Karakteristik dalam penelitian ini adalah menggunakan teknik segmentasi dan ekstraksi fitur untuk meningkatkan akurasi. Terdapat beberapa kendala dan tantangan dalam penelitian ini, salah satunya yaitu kebutuhan akan pelatihan yang intensif dan waktu yang lama untuk mendapatkan hasil yang akurat.
Pada  paper  yang  berjudul  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  dan  Rempah  dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)” [5], data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra digital bumbu dan rempah yang diambil dari search engine google . Terdapat tiga kategori bumbu dan rempah yang digunakan, yaitu ginseng, jahe dan lengkuas. Total citra yang dikumpulkan adalah 300 data dengan masing-masing kategori memiliki 100 citra. Data tersebut dibagi  menjadi  data training dan  data testing dengan  perbandingan  80:20.  Hasil  akurasi  dari model CNN dengan menggunakan data training adalah 98,75% dan menggunakan data testing sebesar  85%.  Akurasi  tersebut  didapatkan  berdasarkan  perhitungan  persentase  ketepatan merekam  data  yang  diklasifikasikan  dengan  tepat  setelah  dilakukan  pengujian  pada  hasil klasifikasi. Terdapat beberapa karakteristik dalam penelitian ini, yaitu penggunaan CNN sebagai model untuk klasifikasi citra digital bumbu dan rempah. Salah satu kendala yang dihadapi adalah proses feature engineering yang terbatas pada dataset tertentu saja. Pada paper yang berjudul “Prediksi Citra Makanan Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Menentukan Besaran Kalori Makanan” [6], data yang digunakan adalah dataset citra  makanan.  Hasil  akurasi  dari  model  yang  dikembangkan  menunjukkan  akurasi  tertinggi sebesar 98% dan akurasi terendah sebesar 66%. Akurasi tersebut bisa didapatkan sebesar atau serendah  itu  karena  fitur  citra  makanan  memiliki  kemiripan  dengan  fitur  citra  makanan  lain, sehingga menyebabkan salah klasifikasi. Karakteristik dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data gambar, analisis kebutuhan, desain dan implementasi, serta pengujian sistem. Kendala nya adalah pada saat pengujian akurasi sistem dalam mengenali jenis makanan. Tantangannya adalah dalam  menentukan  kalori  yang  terkandung  pada  makanan  yang  telah  dikenali,  namun  sistem berhasil  memperlihatkan  semua  kalori  makanan  yang  diunggah  oleh  pengguna  dengan
keberhasilan sebesar 100%.
Berdasarkan penjelasan diatas, convolutional neural netwok telah menjadi metode paling favorit untuk klasifikasi citra dikarenakan hasil akurasi nya relatif baik, terutama dalam konteks klasifikasi citra makanan atau citra lainnya. Namun, fokus penelitian sebelumnya lebih cenderung pada mengklasifikasi jenis makanan daripada karakteristik asal daerah makanan tersebut. Dalam penelitian ini, peneliti ingin mengklasifikasi citra makanan berdasarkan asal daerah yang berada di  Pulau  Jawa  dan  Pulau  Sumatra  menggunakan  model convolutional  neural  network dengan jumlah  data  uji  citra  yang  lebih  banyak  daripada  penelitian  sebelumnya,  serta  berfokus  pada karakteristik  data  citra  yang  berbeda  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  klasifikasi. Evaluasi  kinerja  dilakukan  dengan  mengukur  akurasi,  agar  memberikan  wawasan  lebih mendalam terkait kemampuan model dalam mengenali karakteristik visual yang berkaitan dengan asal daerah makanan.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode convolutional  neural  network dalam  melakukan  klasifikasi  citra  makanan  khas  dari  Pulau  Jawa  dan  Pulau  Sumatra,  serta mengevaluasi  kinerja  model  dengan  mengukur  akurasi, precision , recall , f1-score dan menganalisis confusion matrix untuk memahami kinerja model dalam mengklasifikasi masing- masing kelas. Rancangan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Rancangan Penelitian
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  pengumpulan  data  citra  kuliner  berdasarkan provinsi  dan  dilakukan preprocessing .  Setelah  tahapan preprocessing dilakukan,  data  dipisah untuk  tahap  pembangunan  model  dengan  menggunakan  data train .  Metode encoding juga dilakukan agar tahap pengujian model bisa dilakukan secara optimal. Hasil akurasi dan confusion matrix ditunjukkan  sebagai  hasil  akhir  yang  didapatkan  dari  rancangan  penelitian  yang  telah dilakukan.

## 2.1. Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui teknik crawling . Crawling adalah  proses  yang  digunakan  untuk  mengunjungi  secara  sistematis  dan  otomatis  halaman website  untuk  mengumpulkan  data  dan  informasi  secara  spesifik  [7].  Seluruh  dataset  citra  ini diambil secara otomatis di google images menggunakan bot yang mensimulasikan tindakan klik
kanan pada gambar-gambar hasil pencarian yang muncul setelah pencarian manual dilakukan. Dataset ini terdiri dari 14 jenis makanan yang ditunjukkan secara random pada Gambar 2  berdasarkan  provinsi  yaitu  Jawa  Timur,  Jawa  Tengah,  D.I.  Yogyakarta,  Jawa  Barat,  D.K.I Jakarta,  Aceh,  Sumatra  Utara,  Sumatra  Barat,  Kepulauan  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Sumatra Selatan, Bangka Belitung dan Lampung dengan total 595 citra. Pembagian citra dari total 595 citra tersebut adalah 415 gambar untuk data latih, 90 gambar untuk data validasi, dan 90 gambar untuk data uji.
Gambar 2 Sampel Citra Makanan

## 2.2. Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan tahap awal yang dilakukan untuk mempersiapkan citra sebelum  pelatihan  model  dan  meningkatkan  kualitas  citra  sehingga  algoritma  yang  digunakan dapat bekerja lebih efektif. Dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 3 dilakukan beberapa langkah preprocessing yaitu  menentukan  tepi  gambar  makanan  untuk  diterapkan  proses pembungkusan, setelah itu proses pemotongan gambar dilakukan untuk memusatkan perhatian pada objek utama makanan. Langkah selanjutnya yaitu dilakukan konversi warna menjadi skala abu-abu untuk menghilangkan variasi warna yang tidak sesuai dan pengubahan ukuran gambar menjadi  128  x  128 pixel untuk  menyamakan  dimensi  [6].  Tahap  terakhir  melakukan  label encoding sebelum lanjut ke tahap training model.

## Gambar 3 Preprocessing Pada Data Citra

## 2.3. Model CNN (Convolutional Neural Network)
CNN (Convolutional Neural Network) merupakan algoritma jenis jaringan saraf tiruan yang secara khusus dirancang untuk memproses, mendeteksi dan mengidentifikasi data gambar.
CNN  memiliki  kesamaan  dengan  jaringan  saraf  biasa  MLP (Multi  Layer  Perceptron) yang dimana  keduanya  terdiri  dari  neuron  dengan  bobot,  bias  dan  fungsi  aktivasi  [8].  Namun  yang membedakan  adalah  struktur,  cara  pemrosesan  data  dan  ukuran  dimensi.  Bisa  dilihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4 Arsitektur CNN
Struktur CNN terdiri dari beberapa lapisan yang berbeda-beda fungsinya, yang meliputi lapisan convolution , lapisan pooling atau subsampling , dan lapisan fully connected [9]. Lapisan convolution bertugas  untuk  mengekstrak  fitur-fitur  penting  dari  gambar  dengan  menggunakan filter  atau  kernel  [10].  Lapisan pooling berfungsi  untuk  mereduksi  dimensi  data  yang  masuk sehingga  meminimalisir  jumlah  parameter  yang  perlu  dilatih  dan  mengurangi  kemungkinan overfitting [11].  Lapisan fully  connected berfungsi  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  regresi dengan menggunakan fitur-fitur yang telah diekstrak [12].
Dalam proses training data, CNN menggunakan fungsi error atau loss function untuk mengukur seberapa baik performa jaringan saraf dalam memprediksi data. Salah satu fungsi error yang umum digunakan adalah cross-entropy loss , yang sangat cocok untuk masalah klasifikasi. Fungsi cross-entropy  loss untuk  klasifikasi  multikelas  dinyatakan  dengan  rumus  [13]  pada persamaan 1.
E = -∑ ! "#$ (𝑡 " 𝑙𝑜𝑔(𝑥 " ) + (1 − 𝑡 " ) 𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 (1 − 𝑥 " ) ) (1)
Dalam proses testing data, kinerja dari model CNN diukur berdasarkan kemampuannya untuk mengklasifikasi data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data tes). Ini dilakukan untuk menilai  kelayakan  model  sebelum  digunakan  dalam  sistem  dengan  menggunakan  rumus  [13] pada persamaan 2.
Acc = %&'%( %&'%(')&')( (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini, dijelaskan hasil dari penelitian dan pembahasan yang berfokus pada evaluasi performa model dalam memprediksi asal daerah citra makanan di Pulau Jawa dan Sumatra. Data kemudian dibagi sebesar 70% untuk pelatihan, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian [14].
Model  CNN  dibangun  dengan  tiga  lapisan  menggunakan conv2D dan maxpooling2D untuk  ekstraksi  fitur,  diikuti  oleh  satu  lapisan flatten sebagai  input,  dua  lapisan dense dengan fungsi  aktivasi  menggunakan relu dan  sebuah  lapisan output dengan  aktivasi  menggunakan softmax untuk klasifikasi 2 kelas yang berbeda [15]. Model ini di kompilasi dengan optimizer
menggunakan  adam  dengan learning  rate sebesar  0,001  dan loss  function menggunakan sparse_categorical_crossentropy [16]. Setelah itu dilakukan label encoding dan model tersebut dilatih  dengan  100 epoch untuk  memastikan  stabilisasi  yang  memadai.  Performa  akhir  model ditentukan  berdasarkan  metrik  akurasi  dan  loss,  dari  hasil  tersebut  kemudian  di  evaluasi menggunakan visualisasi confusion matrix .
3.1. Evaluasi Confusion Matrix
Pada  pengujian  citra  makanan  tradisional  menggunakan  model  CNN (Convolutional Neural  Network) dilakukan  evaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix untuk  mengukur kinerja model dalam memprediksi citra makanan. Gambar 5 menunjukkan frekuensi prediksi dan aktual dari data yang diuji.
Gambar 5 Confusion Matrix pada Model CNN
Dari Gambar 5 yang telah divisualisasikan diatas, model untuk klasifikasi makanan khas Pulau Jawa dan Pulau Sumatra memiliki performa yang dapat diuraikan. Dari 90 data uji, model berhasil  mengidentifikasi  dengan  benar  17  gambar  makanan  khas  Pulau  Jawa  dan  41  gambar makanan  khas  Pulau  Sumatra  yang  memberikan  nilai true  positive dan true  negative yang signifikan.  Namun,  model  juga  mengalami  kesulitan  dalam  mengklasifikasi  citra.  Terdapat  8 gambar makanan khas Pulau Sumatra yang salah prediksi sebagai Pulau Jawa (false positive) dan 24 gambar makanan khas Pulau Jawa yang salah prediksi sebagai Pulau Sumatra (false negative) . Contoh hasil prediksi bisa dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Model Salah Prediksi Citra
Dari Gambar 6 bisa dilihat terdapat salah satu gambar makanan khas Pulau Jawa yang salah prediksi sebagai makanan khas Pulau Sumatra. Beberapa faktor salah prediksi disebabkan oleh keragaman visual antara makanan khas Pulau Jawa dan Pulau Sumatra yang tidak cukup terwakili dalam dataset. Faktor lainnya yaitu beberapa gambar memiliki ciri-ciri atau bentuk yang mirip  antara  kelas  makanan  Pulau  Jawa  dan  Pulau  Sumatra  sehingga  model  kesulitan membedakannya secara akurat. Kemiripan citra makanan tersebut bisa dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Kemiripan Citra Makanan

## 3.2. Evaluasi Precision, Recall dan F1-score
Setelah  melakukan  uji  klasifikasi  menggunakan  model convolutional  neural  network , langkah selanjutnya adalah laporan klasifikasi dari hasil uji menggunakan metrik evaluasi. Hasil metrik evaluasi nya bisa dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Laporan Klasifikasi Model CNN
precision (%) recall (%) f1-score (%) jawa 68,00 41,46 51,51 sumatra 63,07 83,67 71,93 accuracy 64,44 macro avg 65,53 62,56 61,72 weighted avg 65,32 64,44 62,63
Berdasarkan Tabel 1 dengan menggunakan model CNN (Convolutional Neural Network) mempunyai nilai akurasi sebesar 64,44%, nilai tertinggi precision 68%, recall 83,67%, dan f1-
score 71,93%. Berdasarkan nilai dari accuracy , precision , recall dan f1-score dapat disimpulkan bahwa model CNN memiliki kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasi makanan khas Pulau Jawa dan Sumatra. Dengan nilai precision sebesar 68% untuk kelas jawa menunjukkan bahwa dari semua gambar yang diprediksi sebagai makanan khas Pulau Jawa, 68% di antaranya benar- benar makanan khas Pulau Jawa. Sementara itu, precision sebesar 63,07% untuk kelas sumatra menunjukkan hal yang serupa untuk kelas sumatra.
Hasil  berdasarkan  nilai recall atau  tingkat  ketepatan  deteksi  menunjukkan  hasil  yang memuaskan. Recall sebesar  41,46%  untuk  kelas  jawa  dan  83,67%  untuk  kelas  sumatra menunjukkan bahwa model cenderung lebih baik dalam mengidentifikasi makanan khas Pulau Sumatra  daripada  Pulau  Jawa.  Penyebabnya  antara  lain  adalah  jumlah  sampel  makanan  khas Pulau Sumatra lebih banyak daripada makanan khas Pulau Jawa dalam dataset. Model cenderung belajar  lebih  banyak  tentang  ciri-ciri  atau  bentuk  makanan  dari  Pulau  Sumatra  yang mengakibatkan nilai recall pada kelas sumatra lebih tinggi daripada kelas jawa, karena model lebih baik dalam mengenali kelas mayoritas. Hasil f1-score yang menggabungkan presicion dan recall , memberikan gambaran keseluruhan kinerja model CNN. F1-score sebesar 51,51% untuk kelas jawa dan 71,93% untuk kelas sumatra menunjukkan bahwa model cukup seimbang dalam melakukan klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan adanya perubahan dalam budaya kuliner di Indonesia yang disebabkan oleh salah satunya  yaitu  makanan  siap  saji  atau  makanan  cepat  saji  yang  mendominasi  pasar  kuliner, sementara  makanan  tradisional  mengalami  penurunan  minat.  Hal  ini  berpotensi  mengancam pelestarian  warisan  kuliner  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  upaya  lebih  lanjut  untuk mempromosikan  dan  melestarikan  makanan  tradisional  sebagai  bagian  penting  dari  identitas kuliner Indonesia. Dalam hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penggunaan model CNN (Convolutional  Neural  Network) didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  64%.  Nilai  akurasi  tersebut tergolong relatif baik dalam melakukan klasifikasi makanan tradisional berdasarkan Pulau Jawa dan Pulau Sumatra. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyesuaian arsitektur model yang lebih kompleks  dan  dilakukan  pembersihan background pada  dataset  dengan  otomatis  dan  presisi menggunakan  metode watershed atau  metode  manual.  Hal  ini  akan  membantu  meningkatkan akurasi dalam klasifikasi makanan dengan lebih tepat. Proses pembersihan background ini juga dapat memastikan bahwa citra yang digunakan dalam penelitian mencerminkan dengan baik jenis dan karakteristik makanan yang akan diklasifikasi. Dengan demikian, dapat membuka peluang untuk mengembangkan penelitian ini lebih optimal, sekaligus memberikan kontribusi tambahan dalam menyajikan informasi resep makanan pada citra yang telah diklasifikasi. Upaya ini semoga dapat  memberikan  nilai  positif  dan  sekaligus  berperan  dalam  menjaga  kelestarian  kekayaan kuliner Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Syamsul Rahman, Pengembangan Industri Kuliner Berbasis Makanan Tradisional Khas Sulawesi . 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=wi8oEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&d q=Kuliner+tradisional+Indonesia+seringkali+disajikan+dengan+tampilan+yang+menari k,+artistik,+warna+yang+mencolok+dan+beragam+tekstur+yang+menggugah+selera.+ Dengan+beragam+kuliner+da
[2] A.  A.  Hariman,  D.  I.  Mulyana,  and  M.  B.  Yel,  “Klasifikasi  Jajanan  Tradisional  Jawa Tengah dengan Metode Transfer Learning dan MobileNetV2,” J. Inf. Interaktif , vol. 8, no.
1, pp. 15–23, 2023, [Online]. Available: http://e-journal.janabadra.ac.id/
[3] N.  P.  A.  ANESCA,  “SENTIMENT  ANALYSIS  PERSEPSI  MASYARAKAT
TERHADAP  PROTOKOL  KESEHATAN  VIRUS  CORONA  DI  TWITTER MENGGUNAKAN WORD2VEC MODEL DAN RECURRENT NEURAL NETWORK LEARNING.,” 2022.
[4] A. Shah et al. , “A comprehensive study on skin cancer detection using artificial neural network (ANN) and convolutional neural network (CNN),” Clin. eHealth , vol. 6, pp. 76– 84, 2023, doi: 10.1016/j.ceh.2023.08.002.
[5] I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[6] P.  Gede  and  S.  Cipta,  “Prediksi  Citra  Makanan  Menggunakan  Convolutional  Neural Network Untuk,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , pp. 30–38, 2020.
[7] Z.  A.  B.  Jaka  Eka  Sembodo,  Erwin  Budi  Setiawan,  “Data  Crawling  Otomatis  pada Twitter,” Indones. Symp. Comput. , pp. 11–16, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/Erwin-Setiawan-
3/publication/308815966_Data_Crawling_Otomatis_pada_Twitter/links/5bb5832392851 ca9ed37a37e/Data-Crawling-Otomatis-pada-Twitter.pdf
[8] M. A. Pangestu and H. Bunyamin, “Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model,” J. Tek. Inform. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  2443–2229,  2018,  [Online].  Available: http://dx.doi.org/10.28932/jutisi.v4i2.828
[9] P. A. Nugroho, I. Fenriana, and R. Arijanto, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[10]  R.  Indraswari,  W.  Herulambang,  and  R.  Rokhana,  “Deteksi  Penyakit  Mata  Pada  Citra Fundus Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 378–389, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.6162.
[11]  A.  L.  A.  Shidiq,  E.  SUhartono,  and  S.  Saidah,  “Klasifikasi  Kecacatan  Ban  Untuk Mengendalikan Kualitas Produk Menggunakan Model CNN Dengan Arsitektur VGG-16 Classification Of Tire Defect To Control Product Quality Using Cnn Model With VGG- 16  Architecture,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  3216–3225,  2022,  [Online]. Available: www.kaggle.com.
[12]  “ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) BERDASARKAN CITRA KEPALA SKRIPSI Oleh : MUHAMMAD FAHMI ABIDIN,” 2021.
[13]  H. Fonda, “Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn),” J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  7–10,  2020,  doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[14]  M. Kholilurrahman, W. A. Syafei, and O. D. Nurhayati, “Image Processing Classification of Rice Leaf Color Images Using the Convolutional Neural Network Method Klasifikasi Image  Processing  Pada  Citra  Warna  Daun  Padi  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network,” vol. 23, no. 2, pp. 175–186, 2023.
[15]  H.  Kurniawan  and  K.  Kusrini,  “Klasifikasi  Pengenalan  Wajah  Siswa  Pada  Sistem Kehadiran  dengan  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 846–856, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5958.
[16]  M.  A.  Hanin,  R.  Patmasari,  and  R.  Y.  Nur,  “Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Skin Disease Classification System Using Convolutional Neural Network ( Cnn ),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 273– 281, 2021.