## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913

## Analisis Perbandingan Akurasi Pre-Trained Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Kelompok Usia
Pengunjung Rumah Sakit
Arnes Sembiring 1 , Sayuti Rahman 1,* , Dodi Siregar 1 , Muhammad Zen 2 , Suriati 1
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan Jl. HM. Joni No.70 C, Teladan Bar., Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan Jl. Gatot Subroto, Simpang Tj., Kec. Medan Sunggal, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 arnessembiring@gmail.com, 2,* masay.ram@gmail.com, 3 dodi.729ar@gmail.com,
4 muhammadzen@dosen.pancabudi.ac.id, 5 suriati_19@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: masay.ram@gmail.com Submitted: 12/01/2023 ; Accepted: 26/01/2023 ; Published: 29/01/2023
Abstrak− Rumah  sakit  tidak  boleh  dikunjungi  oleh  anak-anak.  Ada  dua  alasan  mengapa  anak-anak  tidak  seharusnya berkunjung ke rumah sakit yaitu dari sisi pasien dan sisi anak itu sendiri.   Pada sisi pasien, pasien membutuhkan ketenangan selama  menjalani  pengobatan  dan  pemulihan.  Kebisingan  yang  ditimbulkan  anak-anak  menjadikan  suasana  tidak  kondusif dan  meningkatkan tingkat stres pasien. Pada sisi anak, terdapat dua faktor  yaitu imunitas dan trauma. Anak memiliki imunitas yang belum lengkap sehingga mudah tertular oleh virus dan bakteri. Gangguan imunitas anak akan memberi dampak negatif atas  tumbuh  kembang  anak.  Selain  virus  dan  bakteri,  dirumah  sakit  juga  terdapat  pasien  yang  luka  besar  seperti  akibat kecelakaan. Anak yang memandang luka besar tersebut dapat timbul trauma pada dirinya dan mengganggu tumbuh kembang anak  tersebut.  Klasifikasi  usia  pengunjung  merupakan  pendukung  pengelolah  rumah  sakit  untuk  membatasi  pengunjung berdasarkan usia. Pengunjung dikategorikan sebagai anak adalah pengunjung dengan usia 12 tahun atau lebih kecil. Metode yang digunakan untuk klasifikasi kelompok usia adalah  pre-trained CNN antara lain Alexnet, VGGNet, GoogleNet, ResNet dan AqueezeNet. Kami melakukan penelitian awal dengan memanfaatkan dataset All-Age-Faces (AAF) sebagai data uji yang mewakili  usia  pengunjung  rumah  sakit.  Dataset  dibagi  kedalam  dua  kelas  yaitu  anak  dan  dewasa.  Berdasarkan  pengujian SqueezeNet merupakan metode yang lebih baik dalam akurasi pelatihan maupun validasi.  Berdasarkan urutan akurasi validasi SqueezeNet  berhasil  mengenali  kelompok  usia  dengan  akurasi  93,09  %,  VGGNet  92,72%,  AlexNet  91,44%,  GoogleNet 90,92% dan  ResNet 90,62%.     Penelitian  ini diharapkan  memeberikan  kontribusi dalam  membantu  penertiban  pengunjung bagi rumah sakit.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra; CNN; Klasifikasi Pengunjung; Rumah Sakit; Pembatasan Pengunjung
Abstract− Children are not allowed to visit the hospital. Children should not visit the hospital for two reasons, namely the patient's side and the child's side. On the patient's side, patients need peace of mind during treatment and recovery. The noise generated by children makes the atmosphere not conducive and increases the patient's stress level. On the child's side, there are two  factors, namely  immunity,  and  trauma.  Children have  incomplete  immunity so they  are  easily infected by  viruses  and bacteria. A child's immune disorder will harm the child's development. Apart from viruses and bacteria, in hospitals, there are also patients with major injuries such as those resulting from accidents. Children who see these large wounds can traumatize themselves  and  interfere  with  the  child's  growth  and  development.  The  age  classification  of  visitors  supports  for  hospital management to limit visitors based on age. Visitors categorized as children are visitors aged 12 years or younger. The method used for age group classification is the pre-trained CNN, including Alexnet, VGGNet, GoogleNet, ResNet, and AqueezeNet. We conducted a preliminary study using the All-Age-Faces (AAF) dataset as test data that represents the age of hospital visitors. The dataset is divided into two classes, namely children and adults. Based on the SqueezeNet test, it is a better method in terms of training accuracy and validation. Based on the order of accuracy validation, SqueezeNet succeeded in recognizing age groups with an accuracy of 93.09%, VGGNet 92.72%, AlexNet 91.44%, GoogleNet 90.92%, and ResNet 90.62%. This research is expected to contribute to helping control visitors to the hospital.
Keywords : Image Classification; CNN; Visitor Classification; Hospitals; Visitor Restrictions

## 1. PENDAHULUAN
Rumah sakit merupakan tempat dirawatnya pasien dengan berbagai penyakit yang diakibatkan oleh virus, bakteri, luka  kecelakaan  dan  lain  sebagainya.  Virus  dan  bakteri  jahat  menginfeksi  dan  menyebabkan  manusia  menjadi sakit. Virus dapat menyebabkan demam [1], flue [2], ganggunan fungsi organ tubuh, kanker [3], dan bahkan hingga kematian.  Sama  halnya  dengan  virus,  bakteri  juga  menyebabkan  penyakit  pada  tubuh  manusia.  Perbedaannya, virus  hanya  bertahan  hidup  jika  berada  pada  inangnya  sedangkan  bakteri  dapat  hidup  dalam  berbagai  jenis lingkungan.
Rumah sakit tidak boleh dikunjungi oleh anak-anak. Ada dua alasan mengapa anak-anak tidak seharusnya berkunjung  ke  rumah  sakit  yaitu  sisi  fasien  dan  sisi  anak  itu  sendiri.      Pada  sisi  pasien,  pasien  membutuhkan ketenangan  selama  menjalani  pengobatan  dan  pemulihan.  Kebisingan  yang  ditimbulkan  anak-anak  menjadikan suasana tidak kondusif dan menaikan tingkat stres pasien. Pada sisi anak, terdapat dua faktor  yaitu imunitas dan trauma. Anak memiliki imunitas yang belum lengkap sehingga mudah tertular oleh virus dan bakteri. Gangguan imun anak akan memberi dampak negatif atas tumbuh kembang anak [4]. Selain virus dan bakteri, dirumah sakit

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913
juga terdapat pasien yang luka besar seperti akibat kecelakaan. Anak yang memandang luka besar tersebut dapat timbul trauma pada dirinya dan mengganggu tumbuh kembang anak tersebut [5].
Masyarakat  Indonesia  dikenal  dengan  keramahan  dan  jiwa  sosial  yang  tinggi.  hal  ini  juga  terlihat  saat mereka yang sedang berkungjung menjenguk keluarga di rumah sakit. Banyak ibu yang membawa anak bahkan bayi masuk ke ruang pasien. Hal ini tentunya memiliki resiko yang sangat besar bagi perkembangan anak tersebut. walaupun ada petugas keamanan, tetap saja mereka kewalahan untuk mengatasi ini. Oleh karena itu perlu adanya pemantauan secara digital melalu sebuah kamera cerdas yang dapat mendeteksi keberadaan anak di rumah sakit.
Visi komputer adalah teknik dimana sebuah kamera dapat mengerti apa yang dilihatnya [6]. Saat ini, visi komputer telah digunakan diberbagai bidang yang membutuhkan pemantauan penglihatan. Deep Learning adalah metode yang paling populer dalam visi komputer, salah satunya adalah convolutional neural network (CNN). Para peneliti telah banyak membuat arsitektur CNN untuk berbagai klasifikasi objek dengan akurasi yang tinggi, yang disebut  existing  CNN.  Existing  CNN  yang  terkenal  dan  banyak  dikembangkan  antara  lain  seperti  Alexnet  [7], GoogleNet  [8],  VGGNet  [9],  Resnet  [10],  SquezeNet  [11],  MobileNetV2  [12],  dan  ShuffleNet  [13]  berhasil mengklasifikasi  objek  dengan  baik.  Existing  CNN  ini  dibuat  untuk  mengklasifikasi  1000  objek  pada  dataset Imagenet yang memerlukan komputasi dan ruang penyimpanan yang besar. Existing CNN yang sudah dilatih dan bobot  latih  telah  disimpan  disebut  pre-trained  CNN.    Pada  kasus  kelas  yang  lebih  sedikit,  para  peneliti mengeksploitasi  CNN  seperti  transfer  learning  [14],    fine-tuning  [15]–[17]  atau  pruning  [18]  terhadap  existing CNN atau bahkan membuat arsitektur CNN baru.
Arsitektur CNN khusus untuk  klasifikasi  kelompok  usia manusia diantaranya Al-Resnet  [19], ROR-152 [20],  dan    AL-ROR-34  [21].  Arsitektur  tersebut  diuji    pada  dataset  IMDB-WIKI-101  menghasilkan  akurasi 67,83%,  67,34%  dan  66.82%.  OlatunbosunNet  [22]  berhasil  mengklasifikasi  usia  pada  dataset  OIU-Adience dengan  akurasi  83,1%.  Penelitian  sebelumnya  untuk  mengklasifikasi  seluruh  usia  dari  2  sampai  80  tahun. Penelitian ini kami mengelempokkan usia berdasarkan kebutuhan rumah sakit yaitu anak dan dewasa. Motivasi dari penelitian ini adalah bagaimana menerapkan CNN untuk klasifikasi usia, khususnya dapat membedakan anak dan  dewasa.  Penelitian  ini  menggunakan  transfer  learning  beberapa  existing  CNN  dan  membandingkan kinerjanya.  Kinerja  dari  beberapa  existing  CNN  diharapkan  memiliki  akurasi  yang  tinggi.  CNN  yang  akurat diharapkan  mampu  membantu  petugas  keamanan  untuk  menghentikan  anak  masuk  area  rumah  sakit.  Dengan demikian, resiko penularan virus dan bakteri terhindar dari anak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  sebagai  penelitian  awal  dalam  mengembangkan  model  atau  arsitektur  CNN  dalam mengklasifikasi  kelompok  usia  anak  dan  dewasa.  Penelitian  ini  memanfaatkan  existing  CNN  untuk  klasifikasi pengunjung  rumah  sakit.  existing  CNN  yang  digunakan  adalah  Alexnet,  GoogleNet,  VGGNet,  ResNet, SqueezeNet.  Kami  hanya  mengganti  fully  connected  terakhir  dari  setiap  Existing  CNN  untuk  menyesuaikan jumlah kelas pengunjung, proses ini adalah transfer learning pre-trained CNN.  Tahap penelitian seperti terlihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Convolutional Neural Network
Convolutional  neural  networks  (CNN)  yang  sering  disebut  convolutional  networks  (ConvNets)  merupakan arsitektur jaringan saraf tiruan yang sedang populer. CNN adalah multi-layer perceptron yang merupakan salah satu  varian  dari  Deep  neural  networks  yang  sering  digunakan  sebagai  metode  untuk  mengklasifikasi  data  citra digital. Arsitektur CNN memiliki dua bagian utama yaitu Feature Learning dan Classification.  Feature learning terdiri  dari  lapisan  konvolusi,  fungsi  aktivasi,  dan  Pooling.  Lapisan  ini  sering  disusun  beberapa  lapis  sesuai kebutuhan  arsitektur  yang  dibuat.  Bagian  klasifikasi  terdiri  dari  Flatten,  Fully  Connected  dan  fungsi  aktivasi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913
Komposisi  pemilihan  parameter  dalam  menyusun  CNN  mempengaruhi  kinerja  jaringan  CNN  yang  dibangun. Berikut arsitektur CNN sederhana Convolusional Neural Network ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur CNN [6]

## 2.2 Alexnet
Pada tahun 2012,  Alexnet  yang dikembangkan oleh Alex Krizhevsky dkk mampu  mengenali objek  [7] dengan signifikan dan mengungguli semua metode pada saat itu. Alexnet mampu mengurangi tingkat error hingga 15,3% menjadi 10,8% lebih baik dari runner up pada kontes image recognition. Arsitektur Alexnet saat ini telah banyak digunakan  dan  dikembangkan  oleh  peneliti  lainnya.  Alexnet  telah  menjadi  referensi  banyak  penelitian  lainnya dengan total rujukan lebih dari 71 ribu sitasi saat penulisan laporan disertasi ini.
Banyak  aplikasi  yang  dibangun  dengan  Alexnet  dengan  memanfaatkan  klasifikasi  objek.  Aplikasi  ini digunakan dalam beragam bidang kedokteran seperti deteksi dini kanker payudara [23], ramuan pengobatan cina [24], gangguan irama jantung [25] dan lainnya. Aplikasi yang digunakan dalam pertanian seperti mengenali hama daun  jagung  [26],  pengenalan  penyakit  jeruk  [27],  dan  banyak  bidang  lainnya.  Arsitektur  Alexnet ditampilkan pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Ilustrasi Arsitektur Alexnet [7]

## 2.3 VGGNet
VGGNet  dibuat  oleh  peneliti  dari  Visual  Geometry  Group  (VGG)  Oxford  university  [9],  VGGNet  merupakan runner-up pertama pada ILSVRC tahun 2014 setelah googlenet. VGGNet berhasil mengungguli tingkat akurasi Alexnet  dalam  urusan  klasifikasi  secara  signifikan,  meskipun  bukan  pemenang  saat  itu.  Pada  tahun  2014  ini merupakan tahun pertama deep learning mampu mengklasifikasi dengan tingkat kesalahan dibawah 10%. Selain itu,  hal  yang  paling  penting  adalah  terdapat  banyak  Arsitektur  lain  yang  dibangun  dengan  mengembangkan VGGNet atau berdasarkan ide konvolusi dengan filter 3 × 3 VGGNet untuk berbagai kasus lainnya. Pada saat ini artekel VGGNet yang berjudul “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition” telah dikutip lebih dari 45 ribu kali.
Citra input dapat berukuran berapa saja, namun harus diskalakan kedalam ukuran tetap yaitu 224 x 224 x 3. Citra latih yang melebih ukuran tersebut dilakukan poroses pemotongan (crop). Proses mengurangi nilai citra input dengan nilai rata-rata RGB merupakan satu-satunya proses tahap pengolahan data. Augmentasi digunakan untuk mengingkatkan jumlah data latih untuk memperoleh variasi gambar. Selain itu, kernel yang kecil yaitu 3 x 3 digunakan untuk mengurangi jumlah parameter latih, misalkan sebuah filter 7 x 7 menghasilkan 49 parameter

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913
diganti dengan tiga layer ukuran 3 x 3 sama dengan 3 x 3 x 3 menjadi 27 parameter, sehingga (49-27)/49 proses ini mereduksi 48% jumlah parameter.

## 2.4 Resnet
Resnet (Residual Network) adalah jaringan pembelajaran mendalam yang dipublikasikan pada tahun 2015 dalam sebuah makalah mereka yang berjudul “Deep Residual Learning for Image Recognition” oleh Kaiming He dkk [10]. Resnet berhasil meningkatkan akurasi jaringan sebelumnya. Resnet juga berhasil meraih Juara pertama dalam lomba ILSVRC dan COCO 2015 bidang deteksi data ImageNet, lokalisasi data ImageNet, deteksi data Coco dan segmentasi data Coco. Selain itu, menambah lapisan VGG-16 di Faster R-CNN dengan Resnet-101 meningkatkan akurasi secara signifikan hingga 28%.
Resnet  memiliki  arsitektur  yang  lebih  mendalam dengan  menambah  lapisan  blok  resnet  tambahan  pada deep neural network. Intuisi menambahkan lapisan agar dapat mempelajari fitur yang lebih kompleks. Kedalaman lapisan CNN  disesuaikan dengan jumlah data yang dilatih. Lapisan yang sangat  dalam untuk  data yang sedikit dapat menyebabkan overfitting sehingga menimbulkan error yang lebih besar. Resnet dengan Residual Networks mampu mengatasi masalah yang ditimbulkan akibat arsitektur terlalu dalam. Residual Bloks [28]–[30] merupakan bagian penting dalam Resnet. Residual block pada jaringan residual learning ditampilkan pada Gambar 4 Berikut.
Gambar 4. Residual Blok [10]

## 2.5 GoogleNet
GoogleNet  dikenal  dengan  Inception  V1  dikenalkan  oleh  para  peneliti  dari  perusahaan  bekerjasama  dengan beberapa universitas pada tahun 2014. GoogleNet dipublikasi dalam makalah penelitian berjudul "Going Deeper with Convolutions" [8] dan telah dikutip lebih dari 24 ribu kali. Arsitektur ini adalah pemenang pada tantangan kompetisi  klasifikasi  citra  ILSVRC  (ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition  Competition)  tahun  2014. GoogleNet berhasil menurunkan tingkat error secara signifikan dan mengungguli pemenang ILSVRC tahun 2012 yaitu Alexnet. Googlenet juga memiliki tingkat kesalahan yang jauh lebih kecil daripada VGG (runner up tahun 2014).
Arsitektur GoogleNet sangat berbeda dari arsitektur existing CNN sebelumnya seperti Alexnet dan ZF-Net. Karena  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  GoogleNet  diterapkan  untuk  mengenali  objek  dalam  citra  telah  banyak dipelajari dan diteliti [31]–[33]. GoogleNet pertama kalinya menggunakan lapisan konvolusi dengan filter 1 × 1, selain  itu  global  average  pooling  membuat  arsitektur  googlenet  yang  lebih  dalam.  Dalam  arsitekturnya,  ada beberapa metode populer menjadi cikal bakal penelitian berikutnya diantaranya adalah konvolusi  1 × 1, Global Average Pooling, dan modul Inception.

## 2.6 SqueezeNet
SqueezeNet  merupakan  arsitektur  yang  didesain  untuk  perangkat  tertanam  seperti  pada  mobil.  SqueezeNet merupakan arsitektur yang lebih kecil, bahkan 50 kali lebih kecil dibandingkan dengan Alexnet. Metode ini dibuat untuk  hardware  dengan  memori  dan  komputasi  terbatas  [11].  Beberapa  pertimbangan  yang  digunakan  dalam membangun arsitektur SqueezeNet diantaranya adalah strategi menurunkan jumlah parameter dan membuat fire modul.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  usia  untuk  pengunjung  rumah  sakit  perlu  dikembangkan.  Anak  usia  12  tahun  kebawah  dilarang memasuki rumah sakit dikarenakan beberapa hal yang telah dijabarkan pada latar belakang sebelumnya. Penelitian ini memanfaatkan CNN untuk klasifikasi usia anak dan dewasa. Dataset yang digunakan untuk pengujian adalah All-Age-  Faces  (AAF).  Existing  CNN  yang  digunakan  adalah  Alexnet,  GoogleNet,  VGGNet,  ResNet  dan SqueezeNet.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913

## 3.1 Dataset
AAF merupakan dataset yang terdiri dari 13.322 wajah orang-orang asia yang berusia antara 2 sampai 80 tahun. Dataset ini terdiri dari 7.381 wajah pria dan 5.941 wajah wanita [34].  Dataset AAF dibagi kedalam dua kelas yaitu anak dan dewasa. Kelas anak merukapan kumpulan data antara 1 sampai 12 tahun dan kelas dewasa berada 13 sampai  80  tahun.  Dalam  pengujian  CNN,  kami  membagi  90%  data  sebagai  data  latih  dan  10%  sebagai  data validasi. Contoh dataset AAF disajikan pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Contoh Dataset All-Age-Faces (AAF)

## 3.2 Perbandingan Akurasi Pelatihan CNN
Dataset  All-Age_Faces  (AAF)  sebagai  data  latih  dan  data  validasi  yang  dibagi  kedalam  dua  kelas.  Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python dan framework pytorch. Kami membagi dataset 90% untuk data latih dan 10% untuk data validasi, ini berlaku untuk seluruh pengujian CNN.  Jumlah epoch yang digunakan adalah 30. Hasil pelatihan seluruh existing CNN yang diuji ditampilkan pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Hasil Pelatihan Existing CNN
Hasil  pelatihan  CNN  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6,  SqueezeNet  merupakan  existing  CNN  yang paling baik dalam pelatihan. Berdasarkan urutan akurasi platihan SqueezeNet 92,14 %, Resnet 92%,  VGGNet 91, 22 %, Alexnet 90,87% dan GoogleNet 90,82%.
3.3 Perbandingan Akurasi Validasi CNN 0,88 0,885 0,89 0,895 0,9 0,905 0,91 0,915 0,92 0,925 0 5 10 15 20 25 30 35 AlexNet GoogleNet ResNet SqueezeNet VGGNet Akurasi Epoch

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913
Akurasi Validasi merupakan salah satu alat ukur peforma CNN, semakin baik akurasi validasi maka semakin baik arsitektur.  Dataset  untuk  validasi digunakan sebagai  data yang mewakili keadaan nyata, sehingga CNN dengan akurasi  validasi  tertinggi  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  objek  pada  saat  implementasi.    Hasil  perbandingan akurasi  validasi  existing  CNN  untuk  klasifikasi  pengunjung  rumah  sakit  berdasarkan  usia  ditampilkan  pada Gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Akurasi Validasi Existing CNN
Gambar  6  menunjukan  akurasi  existing  CNN  pada  tiap  epoch.    SqueezeNet  merupakan  arsitektur  yang paling stabil sejak epoch pertama.  SqueezeNet memiliki akurasi tertinggi dengan 93,09% mengungguli VGGNet dan beberapa metode lainnya. Akurasi validasi tertinggi dalam 30 epoch ditampilkan pada Tabel 1 Berikut.
Tabel 1. Perbandingan Akurasi Validasi CNN Metode Akurasi Validasi AlexNet 91,44% GoogleNet 90,92% ResNet 90,62 SqueezeNet 93,09% VGGNet 92,72%

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi usia pengunjung sebagai pendukung pengelolah rumah sakit untuk membatasi pengunjung berdasarkan usia. Pengunjung dikategorikan sebagai anak adalah pengunjung dengan usia 12 tahun atau lebih kecil dan dilarang berkunjung  ke  rumah  sakit.  Metode  yang  digunakan  adalah  existing  CNN  antara  lain  Alexnet,  VGGNet, GoogleNet, ResNet  dan AqueezeNet.  Kami melakukan penelitian awal dengan memanfaatkan dataset  All-Age- Faces (AAF) sebagai data uji yang mewakili usia pengunjung rumah sakit. Dataset dibagi kedalam dua kelas yaitu anak dan dewasa. Berdasarkan pengujian SqueezeNet merupakan metode yang lebih baik dalam akurasi pelatihan maupun  validasi.    Berdasarkan  urutan  akurasi  validasi  SqueezeNet  berhasil  mengenali  kelompok  usia  dengan akurasi  93,09 %, VGGNet  92,72%, AlexNet  91,44%, GoogleNet  90,92% dan ResNet  90,62%.    Penelitian ini diharapkan memeberikan kontribusi dalam membantu penertiban pengunjung bagi rumah sakit. Akurasi validasi SqueezeNet  merupakan  akurasi  tertinggi,  namun  belum  optimal.  Pada  penelitian  yang  akan  datang  diharapkan mampu  meningkatkan  akurasi  dari  penelitian  ini  dengan  melakukan  fine-tuning  atau  membuat  arsitektur  baru. Pada masa yang akan datang diharapkan  sistem dapat  diimplementasikan secara nyata dan real  time. Sehingga pengawasan terhadap kinerja rumah sakit benar-benar terlaksana dengan baik.

## REFERENCES
[1] A. S. Fauci and D. M. Morens, “Zika virus in the Americas—yet another arbovirus threat,” New England journal of medicine, vol. 374, no. 7, pp. 601–604, 2016.
[2] N. Jones, “How COVID-19 is changing the cold and flu season,” Nature, vol. 588, no. 7838, pp. 388–390, 2020.
[3] A. Morales-Sánchez and E. M. Fuentes-Pananá, “Human viruses and cancer,” Viruses, vol. 6, no. 10, pp. 4047–4079, 2014.
[4] A. Suryawan and A. Endaryanto, “Perkembangan Otak dan Kognitif Anak: Peran Penting Sistem Imun pada Usia Dini,” Sari Pediatri, vol. 23, no. 4, pp. 279–284, 2021.
[5] D. Widiastuti and R. Sekartini, “Deteksi dini, faktor risiko, dan dampak perlakuan salah pada anak,” Sari Pediatri, vol. 7, no. 2, pp. 105–112, 2016.
0,87 0,88 0,89 0,9 0,91 0,92 0,93 0,94 0 5 10 15 20 25 30 35 AlexNet GoogleNet
ResNet SqueezeNet VGGNet

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 515 − 521 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2913
[6] S.  Rahman,  M.  Ramli,  F.  Arnia,  R.  Muharar,  M.  Zen,  and  M.  Ikhwan,  Convolutional  Neural  Networks  Untuk  Visi Komputer Jaringan Saraf Konvolusional untuk Visi Komputer (Arsitektur Baru, Transfer Learning, Fine Tuning, dan Pruning). Deepublish, 2021.
[7] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Advances in neural information processing systems, 2012, pp. 1097–1105.
[8] C. Szegedy et al., “Going deeper with convolutions,” in  Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2015, pp. 1–9.
[9] K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
[10]  K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  “Deep  residual  learning  for  image  recognition,”  in  Proceedings  of  the  IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, pp. 770–778.
[11]  F. N. Iandola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally, and K. Keutzer, “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 0.5 MB model size,” arXiv preprint arXiv:1602.07360, 2016.
[12]  M.  Sandler,  A.  Howard,  M.  Zhu,  A.  Zhmoginov,  and  L.-C.  Chen,  “Mobilenetv2:  Inverted  residuals  and  linear bottlenecks,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2018, pp. 4510–4520.
[13]  N. Ma, X. Zhang, H.-T. Zheng, and J. Sun, “Shufflenet v2: Practical guidelines for efficient cnn architecture design,” in Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), 2018, pp. 116–131.
[14]  M. Hussain, J. J. Bird, and D. R. Faria, “A study on cnn transfer learning for image classification,” in UK Workshop on Computational Intelligence, 2018, pp. 191–202.
[15]  R. Roslidar, K. Saddami, F. Arnia, M. Syukri, and K. Munadi, “A study of fine-tuning CNN models based on thermal imaging for breast cancer classification,” in  2019 IEEE International Conference on Cybernetics and Computational Intelligence (CyberneticsCom), 2019, pp. 77–81.
[16]  S.  Rahman,  M.  Ramli,  F.  Arnia,  A.  Sembiring,  and  R.  Muharar,  “Convolutional  Neural  Network  Customization  for Parking Occupancy Detection,” in 2020 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs), Oct. 2020, pp. 1–6, doi: 10.1109/ICELTICs50595.2020.9315509.
[17]  S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, and A. Sembiring, “Performance Analysis of mAlexnet by Training Option and Activation Function Tuning on parking images,” accepted for publication on Journal Of Physics Conference Seies. IOP Publishing, 2020.
[18]  H.  Li,  A.  Kadav,  I.  Durdanovic,  H.  Samet,  and  H.  P.  Graf,  “Pruning  filters  for  efficient  convnets,”  arXiv  preprint arXiv:1608.08710, 2016.
[19]  K. Zhang, N. Liu, X. Yuan, X. Guo, C. Gao, and Z. Zhao, “Fine-grained age group classification in the wild,” in 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018, pp. 788–793.
[20]  K. Zhang et al., “Fine-grained age estimation in the wild with attention LSTM networks,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 30, no. 9, pp. 3140–3152, 2019.
[21]  K. Zhang et al., “Age group and gender estimation in the wild with deep RoR architecture,”  IEEE Access, vol. 5, pp. 22492–22503, 2017.
[22]  O. Agbo-Ajala and S. Viriri, “Deeply learned classifiers for age and gender predictions of unfiltered faces,” The Scientific World Journal, vol. 2020, 2020.
[23]  A.  Titoriya  and  S.  Sachdeva,  “Breast  Cancer  Histopathology  Image  Classification  using  AlexNet,”  in  2019  4th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON), 2019, pp. 708–712.
[24]  F. Huang, L. Yu, T. Shen, and L. Jin, “Chinese Herbal Medicine Leaves Classification Based on Improved AlexNet Convolutional  Neural  Network,”  in  2019  IEEE  4th  Advanced  Information  Technology,  Electronic  and  Automation Control Conference (IAEAC), 2019, vol. 1, pp. 1006–1011.
[25]  F.  R.  Mashrur,  A.  D.  Roy,  and  D.  K.  Saha,  “Automatic  Identification  of  Arrhythmia  from  ECG  Using  AlexNet Convolutional Neural Network,” in 2019 4th International Conference on Electrical Information and Communication Technology (EICT), 2019, pp. 1–5.
[26]  M.  Lv,  G.  Zhou,  M.  He,  A.  Chen,  W.  Zhang,  and  Y.  Hu,  “Maize  Leaf  Disease  Identification  Based  on  Feature Enhancement and DMS-Robust Alexnet,” IEEE Access, vol. 8, pp. 57952–57966, 2020.
[27]  C. Dong et al., “Convolutional Neural Network-Based Approach for Citrus Diseases Recognition,” in  2019 IEEE Intl Conf on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom), 2019, pp. 1495–1499.
[28]  S. Xie, R. Girshick, P. Dollár, Z. Tu, and K. He, “Aggregated residual transformations for deep neural networks,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017, pp. 1492–1500.
[29]  K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Identity mappings in deep residual networks,” in European conference on computer vision, 2016, pp. 630–645.
[30]  A.  Veit,  M.  J.  Wilber,  and  S.  Belongie,  “Residual  networks  behave  like  ensembles  of  relatively  shallow  networks,” Advances in neural information processing systems, vol. 29, pp. 550–558, 2016.
[31]  Z. Zhu, J. Li, L.  Zhuo, and J. Zhang, “Extreme weather recognition using a novel fine-tuning strategy and optimized GoogLeNet,” in 2017 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA), 2017, pp. 1–7.
[32]  L.  Balagourouchetty,  J.  K.  Pragatheeswaran,  B.  Pottakkat,  and  G.  Ramkumar,  “GoogLeNet  based  ensemble  FCNet classifier for focal liver lesion diagnosis,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2019.
[33]  P. Aswathy and D. Mishra, “Deep GoogLeNet Features for Visual Object Tracking,” in  2018 IEEE 13th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), 2018, pp. 60–66.
[34]  J.  Cheng,  Y.  Li,  J.  Wang,  L.  Yu,  and  S.  Wang,  “Exploiting  effective  facial  patches  for  robust  gender  recognition,” Tsinghua Science and Technology, vol. 24, no. 3, pp. 333–345, 2019.