OPTIMASI IMAGE CLASSIFICATION PADA JENIS SAMPAH DENGAN DATA AUGMENTATION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Raga Permana 1 , Handrianus Saldu 2, Dadang Iskandar Maulana 3
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Jl. Raden Inten II No.8 , Duren Sawit, Kota Jakarta Timur, Indonesia
e-mail: * 1 raga437@gmail.com, 2 andrysaldu@gmail.com, 3 mahvin2012@gmail.com

## Abstract
Garbage  is  useless  goods/materials  used  normally  or  specifically in  production,  goods  damaged during production or useless materials which mainly come from households. Moreover, inorganic waste  is  very  difficult  and  takes  a  longer  time  to  be  decomposed  by  the  soil.  The  lack  of  public knowledge about the classification of types of waste and how to process it causes a very serious problem in Indonesia. Therefore, this research creates a waste type recognition program using the Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm,  which  can  be  used  to  detect  and  recognize objects in  an  image.  CNN  is  a technique  inspired  by the  way  mammals,  humans,  produce  visual perception. CNN is included in the type of deep neural network because of its high network depth and  widely  applied  to  imagery.  2  Types  of  waste  classification,  namely  inorganic  waste  and organic  waste.  The  implementation  of  garbage  image  recognition  uses  2  test  models,  Sequential and  on  top  VGG16  which  runs  on  the  Google  Collaboratory  application,  and  Keras.  After carrying out the Augmentation process, the number of test data in this study was 1489 images on the training data and 182 on the testing data resulting in an evaluation value with an accuracy of 90.97% and a loss value of 0.307 on the Sequential model, and an accuracy value of 97.99% with a loss value of 0.069 on the on top model. VGG16.
Keyword: Garbage, Convolutional Neural Network (CNN), Image Classification, VGG16, Augmentation.

## PENDAHULUAN
Sampah  adalah  barang/bahan  yang  tidak  berguna  yang  digunakan  secara  normal  atau khusus dalam produksi, barang yang rusak selama produksi atau bahan yang tidak berguna(Rima Dias Ramadhani, Afandi Nur Aziz Thohari, Condro Kartiko, Apri Junaidi, Tri Ginanjar Laksana, 2021).  Sampah  merupakan  urusan  yang  belum  selesai  dalam  kehidupan  manusia,  Banyak permasalahan  yang  ditimbulkan  oleh  sampah  sebenarnya  diakibatkan  oleh  sikap  manusia  yang tidak peduli terhadap lingkungan disekelilingnya(Rahman, 2020). Sampah anorganik merupakan sampah yang sangat sulit diuraikan oleh tanah sehingga akan tertimbun dalam waktu yang sangat lama, merusak lapisan tanah dan menyebabkan pencemaran tanah, sampah anorganik contohnya, kardus,  kaca,  logam,  plastik  dan  kertas.  Untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  sampah  tersebut, banyak  cara  yang  telah  ditempuh  seperti  pengelolaan  sampah  yang  lebih  efisien,  daur  ulang sampah(Stephen, Raymond, & Santoso, 2019).
Untuk  mengatasi  permasalahan-permasalahan  diatas  perlu  adanya  kesadaran  dan pengetahuan  masyarakat  tentang  klasifikasi  sampah,  maka  dari  itu  ada  beberapa  penelitian tentang klasifikasi sampah seperti yang dilakukan oleh Rumana Sultana beserta rekanya tentang Identifikasi  Sampah  dan  Bahan  Daur  Ulang  menggunakan  metode Convolutional  Neural Networks dengan akurasi antara 89,7% hingga 93,4%(Saraf et al., 2021), dan juga penelitian yang dilakukan  oleh  Leonardo,  Yohannes  dan  Ery  Hartati  menggunakan Support  Vector  Machine dengan  Fitur Local  Binary  Pattern tentang  Klasifikasi  Sampah  Daur  Ulang  dengan  jumlah dataset sekitar 2390(Pattern, Validation, & Vector, 2020).
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh (Arrofiqoh & Harintaka, 2018)menggunakan metode Convolutional  Neural  Network untuk  klasifikasi  jenis  tanaman  sawi  dengan  akurasi 100% dan 93% untuk data validasi, Dan 65% akurasi yang dilakukan oleh (Fonda, 2020)
menggunakan  CNN  untuk  Klasifikasi  Batik  Riau.  Sedangkan  untuk  Klasifikasi  Penyakit Tanaman  Apel  Dari  Citra  Daun  menghasilkan  akurasi  sebesar  97,1%  yang  dilakukan  (Septian, Paliwang,  Cahyanti,  &  Swedia,  2020).  Selanjutnya  penelitian  tentang  klasifikasi  kerusakan bangunan  sekolah  menggunakan  CNN  dengan  jumlah  total  citra  3000  menghasilkan  akurasi 67,8%(Rizki & Marina, 2019).
Adapun  penelitian  yang  menggunakan  metode  Metode  GLCM  dan  GLRLM Menggunakan  Improved  KNN  tentang  sampah  dengan  jumlah  citra  50  menghasilkan  akurasi 90,4%  pada  5  jenis  sampah(Telaumbanua,  Butar-butar,  &  Bilqis,  2021).  Dan  penelitian  yang dilakukan  oleh  febian  putra  maulana  menggunakan  CNN  tentang  klasifikasi  citra  buah  dengan akurasi 100% dan nilai loss 0,012, pada proses pengujian menggunakan 45 sample menghasilkan akurasi 91,42%(Maulana & Rochmawati, 2019).
Berdasarkan  penjelasan  tentang  masalah  sampah  dan  beberapa  contoh  penelitian  diatas maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasi  jenis  sampah  anorganik  dan  organik dengan  menggunakan  teknologi  pengolahan  citra  gambar  menggunakan  metode Convolutional Neural  Network (CNN)  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  hasil,  dengan menggunakan  dua model yang  ada  dalam  CNN  yaitu  model Sequential dan  model on  top  VGG-16 .  Untuk  memahami metode yang digunakan ini berikut penjelasan singkat tentang beberapa penjelasan dan teknologi yang digunakan.

## 1. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  menemukan  pola  yang  dapat  membagi  data  berdasarkan kelasnya.  Untuk  menemukan  pola  ini,  Anda  dapat  menggunakan  machine  learning,  yaitu kecerdasan  buatan  yang  bekerja  dengan  mempelajari  data  historis  agar  sistem  dapat  bekerja secara optimal. Metode yang dapat melakukan klasifikasi melalui informasi prediktif objek atau data  dengan  presisi  tinggi(Kartika  Wisnudhanti,  2020).  Ada  banyak  situasi  dalam  kehidupan yang  mengharuskan  suatu  objek  untuk  dikategorikan  ke  dalam  kelompok  atau  kelas  tertentu berdasarkan sifat-sifat objek tersebut. Dalam kasus seperti itu, klasifikasi diperlukan(Akshaya & Kala MT, 2021).

## 2. Deep Learning
Deep  Learning adalah  teknik machine  learning pada  proses  pembelajaran  representasi berurutan  dari  data  yang  ditekankan  pada  jumlah  lapisan  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan(Kartika Wisnudhanti, 2020). Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang  menggunakan  teknik neural  network atau  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memecahkan  suatu masalah(Wicaksana, Sudarma, & Khrisne, 2019).

## 3. Convolutional Neural Network(CNN)
Adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data citra. CNN dapat digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  objek  dalam  sebuah  citra.  CNN  merupakan pengembangan  dari Multi  Layer  Perceptron (MLP)  dan  merupakan  salah  satu  algoritma  dari Deep  Learning (Peryanto,  Yudhana,  &  Umar,  2020).  CNN  termasuk  dalam  jenis  jaringan  saraf dalam  karena  kedalaman  jaringannya  yang  tinggi  dan  diterapkan  secara  luas  pada  data gambar(Septian et al., 2020). Lapisan  penyusun CNN terdiri dari Convolution Layer, Activation ReLU  Layer,  Pooling  Layer,  dan  Fully  Connected  Layer (Hanin,  Patmasari,  &  Nur,  2021). Berikut komponen utama Convolutional Neural Network (CNN) yaitu :
A. Convolutional Layer
Convolutional  layer adalah  lapisan  yang  terdiri  dari  matriks  persegi  panjang  neuron. Bobot  konvolusi  mewakili  saluran  konvolusi.  Konvolusi  akan  menghitung neuron yang terhubung  ke  lapisan  input,  masing-masing  terhubung  ke  bobot  dan  wilayah  kecil  yang terhubung  dengannya  dilapisan  input.  Kendala  yang  didapat  dari  level convolutional adalah untuk  mendapatkan  generalisasi  yang  lebih  baik  pada computer  vision (Bagus  &  Sudiatmika, 2018)(Lu et al., n.d.).

## Gambar 1. Convolutional layer
B. Pooling Layer
Pooling layer digunakan untuk memperkecil ukuran, mengambil nilai terbesar dari blok persegi panjang dari convolutional layer , dan down samples untuk menghasilkan satu keluaran blok(Bagus  &  Sudiatmika,  2018).  Ada  dua  jenis pooling ,  yaitu max  pooling dan average pooling (Peryanto et al., 2020).

## Gambar 2. Pooling Layer
C. Fully Connected Layer
Adalah  yang  melanjutkan  fungsi  aktivasi  setelah  mengambil neuron dari layer sebelumnya,  dan  juga  merupakan layer yang  berada  diujung  jaringan Convolutional  Neural Network (Bagus & Sudiatmika, 2018). Keluaran dari bundel akhir atau lapisan konvolusi, yang telah  diratakan  kemudian  ditempatkan  ke  dalam  lapisan  yang  terhubung  penuh.  Hasil  akhir grouped dan convolutional layer adalah matriks tiga dimensi, untuk melakukan flatened dengan mengubah semua nilai menjadi vector (Peryanto et al., 2020).

## Gambar 3. Flatening
Flatened vector melakukan operasi matematika yang sama setelah dihubungkan ke beberapa fully connected layer yang sama dengan jaringan syaraf tiruan(Peryanto et al., 2020).
Gambar 4. Fully Connected Layer
D. Rectifed Linear Unit (ReLu)
Adalah  fungsi  aktivasi  linier  yang  banyak  digunakan  pada  CNN.  Fungsi  aktivasi digunakan  untuk  menentukan  apakah  suatu  neuron  harus  aktif  atau  tidak  berdasarkan  nilai bobot inputnya(Wicaksana et al., 2019).
E. Softmax Softmax merupakan  bentuk  lain  dari Logistic  Regression yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi  lebih  dari  dua  kelas(Hanin  et  al.,  2021). Softmax berguna  untuk  mengubah keluaran  dari  lapisan  terakhir  menjadi  distribusi  probabilitas  dasarnya.  Berikut  adalah persamaan aktivasi softmax :
( 1 )

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan framework Keras  pada Google  Collaboratory dan back-end Tensor Flow dan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Berikut adalah tahapan proses nya :
Gambar 5. Kerangka Uji
Dari gambar diatas tahapan pertama adalah memasukan gambar-gambar yang akan diuji dan  sudah  dibagi  menjadi  dua  data  set train dan test ,  yang  memiliki  ukuran  yang  bervariasi sehingga  pelu  dilakukan preprocessing untuk  merubah  ukuran  gambar  supaya  dapat  dilakukan training dan testing .
1. Preprocessing
Preprocessing adalah  langkah  yang  dilakukan  sebelum  melatih  atau  menguji  model. Pada  titik  ini,  proses  penskalaan  ( Resize ),  augmentasi,  dan  normalisasi  dilakukan.  Teknik  ini menyesuaikan  gambar  sehingga  dapat  dilatih  atau  diuji.  Pengubahan  ukuran  dilakukan  dengan membuat titik-titik baru yang dipanggil kembali dengan interpolasi(Afif, Fawwaz, Ramadhani, & Sthevanie,  2020)(Knn,  Pca,  Warna,  Aldiansyah,  &  Mulyana,  n.d.).  Dalam  penelitian  ini penskalaan gambar dirubah menjadi ukuran 150 X 150.

## 2. Augmentation
Pada  gambar  5  merupakan  proses  atau  alur  program  dari  algoritma  CNN  yang dijalankan. Augmentation mempunyai  salah  satu  fungsi  memperbanyak  gambar(Stephen  et  al., 2019).  Sebelum  melakukan  augmentasi,  citra  yang  dihasilkan  akan  dipotong  menjadi  beberapa
bagian  kemudian  bagian  tersebut  akan  diubah  ukurannya  menjadi  150  x  150  yang  selanjutnya akan  dilakukan  3  jenis  augmentasi  data  yaitu random  rotation,  random  flip dan crop random (Putra et al., n.d.).

## Gambar 6. Hasil Data Augmentasi

## 3. Dataset
Dataset  pengujian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  1190  data  train  dan pada citra  data  test  299  sekitar 20%  dari  seluruh  dataset. Citra  tersebut  didapatkan  dari  internet dan situs https://www.kaggle.com/asdasdasasdas/gargarb-classification , Berikut dataset sampah:
Tabel 1. Kategori Penelitian Kategori Jumlah data Train % Test % Anorganik 838 670 80% 168 20% Organik 651 520 80% 131 20% Jumlah data 1489 Citra

## 4. Rancangan Pengujian
Proses  klasifikasi  citra  sampah  ini  menggunakan  dua  model  pengujian  yang  pertama dengan model Sequential adalah model pengujian sederhana dengan mengambil parameter secara acak agar nilai akurasi semakin maksimal. Dan model yang kedua adalah on top VGG16, model ini sering digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya karena memiliki akurasi yang cukup baik,  dengan  mengevaluasi  setiap  pengujian  dari  model  sebelumnya  akan  mendapatkan  nilai akurasi dan loss yang diperoleh dari setiap model pengujian.
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya penelitian ini menggunakan 2 model arsitektur CNN berikut :
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  penelitian  ini  menggunakan  2  model arsitektur CNN berikut. Pada gambar diatas merupakan flow model pengujian sequential . Dari gambar  diatas  citra  yang  dimasukan  berukuran  150x150x3  piksel  dan  dilakukan  konversi  ke grayscale kemudian  dilakukan  konvolusi  dengan  dua  layer  konvolusi  dengan  jumlah  filter masing-masing  32  dan  64  berukuran  3x3,  pada  pooling  layer  digunakan  operasi max  pooling dengan pooling  max berukuran  2x2  yang  nantinya  setiap  ukuran  citra  akan  dibagi  dua  saat melewati proses ini. Proses flatten digunakan untuk merubah format citra 2d ke 1d dengan nilai yang sudah ditentukan 150x150x3 piksel. Kemudian kita gunakan dua dense layer , dengan layer pertama  berfungsi  sebagai activation ReLu  ( rectified  linear  unit )  berukuran  128 neuron dan layer kedua Softmax sejumlah  11 neuron sesuai  dengan  jumlah  kelas  data  yang  diambil  dari dataset.
Gambar 8. Model on top VGG-16
Pada  gambar  8  diatas  adalah  contoh  ke  2  yang  dipakai  pada  proses  penelitian  dengan memanfaatkan salah satu feature extraction dari VGG16 & dilakukan training dalam ImageNet . Setelah  menerima  ekstraksi  fitur  dari VGG16 tahap  pertama  citra  yang  masukan  ukuran 4x4x512  piksel.  Kemudian  dilakukan  proses flatten menurut  citra  yang  sudah  pada  input tersebut.  Kemudian  dua dense  layer ,  dengan layer pertama  sebagai activation ReLu  ( rectified linear unit ) berukuran 50 neuron dan layer kedua Softmax sejumlah 11 neuron .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  pengujian  dilakukan  dengan  melatih  model  citra  sampah  kedalam  fit  model menggunakan epoch sebanyak 15 kali, dengan batch size = 128, dan validation = 0,2 atau 80% training dan 20% validation . Epoch itu sendiri adalah jumlah neuron yang dapat melihat semua data-data  yang  dikumpulkan  dan  batch size merupakan  jumlah  sample  pelatihan  didalam  satu forward / backward pass .

## 1. Model Sequential
Tabel 2. Hasil fit Model Sequential No Train Validation Loss Accuracy Loss Accuracy 1 3.5139 0.5010 0.6639 0.6386 2 0.5826 0.7363 0.3102 0.9075 3 0.3099 0.8907 0.2289 0.9243 4 0.2273 0.9159 0.1628 0.9411 5 0.1706 0.938 0.1472 0.9453 6 0.1479 0.9474 0.1345 0.9537 7 0.1263 0.9611 0.1779 0.9369 8 0.1086 0.9642 0.1212 0.9621 9 0.0782 0.9747 0.1297 0.9453 10 0.0469 0.9863 0.1205 0.9621 11 0.0505 0.9821 0.1711 0.9159 12 0.0447 0.9831 0.1767 0.9075 13 0.0247 0.9968 0.2541 0.8907 14 0.0256 0.9947 0.1624 0.9243 15 0.0174 0.9978 0.1249 0.9411
Pada  table  2  merupakan  hasil  pelatihan  data training dan  data validation dengan menggunakan epoch 15 kali, Dan mendapatkan nilai accuracy dan nilai loss dari data train dan data validation .  Nilai  akurasi( accuracy )  merupakan  nilai  yang  dapat  dipakai  sebagai  acuan dalam mengetahui tingkat kesuksesan/kelayakan model yang sebelum nya di buat dan nilai loss merupakan  ukuran  dari  kegagalan/kesalahan  yang  dibuat networks bertujuan  untuk meminimalisirnya.  Pada  data train diperoleh  nilai accuracy sebesar  0.9978  pada epoch ke-15 dan  nilai loss terendah  0.0174  pada epoch ke-15,  dan  pada  data validation diperoleh  nilai akurasi tertinggi sebesar 0.9621 pada epoch ke-10 dan 8 sedangkan nilai loss terendah 0.1205 pada epoch ke-10.  Dari  hasil  pelatihan  data train dan  data validation tersebut  dapat  kita visualisasikan kedalam bentuk plot/grafik sebagai berikut :

## Gambar 9. Accuracy Loss Model Sequential
Dari gambar 9 di atas diketahui bahwa relasi antara nilai accuracy dan nilai loss pada data train dan  data validation dengan  jumlah epoch /iterasi.  Hubungan  yang  terjadi  pada  nilai accuracy menunjukan korelasi yang positif yang memiliki hubungan satu arah dengan ketentuan semakin  banyak  jumlah epoch yang  dilakukan  maka  nilai accuracy data train dan  data validation semakin  bagus.  Sebaliknya  sesuai  dengan  nilai accuracy ,  hubungan  antara  jumlah
epoch dengan  nilai loss merupakan  korelasi  yang  negatif  dimana  banyak  jumlah epoch yang digunakan  akan  mempengaruhi  nilai loss yang  dihasilkan  pada  pelatihan  data  semakin  kecil. Dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  memperkecil  nilai loss yang  ingin  diharapkan  maka  dapat dilakukan dengan cara meningkatkan jumlah epoch pada proses training . Hasil penelitian yang menggunakan model  sequential diatas  menghasilkan  nilai  dari  data train sebesar  90.97%  dan nilai loss sebesar 0.307.
2. Model on top VGG16
Tabel 3. Hasil fit Model on top VGG16 No Train Validation Loss Accuracy Loss Accuracy 1 0.7639 0.6366 0.3634 0.8277 2 0.3167 0.8592 0.2844 0.8655 3 0.2056 0.9233 0.2434 0.9076 4 0.1484 0.9464 0.2252 0.9202 5 0.1167 0.9664 0.188 0.9328 6 0.0917 0.9769 0.1638 0.937 7 0.0702 0.9874 0.1526 0.9496 8 0.0552 0.9947 0.1441 0.9622 9 0.0446 0.9989 0.1380 0.9538 10 0.0376 0.9968 0.1355 0.9496 11 0.0323 1 0.1332 0.958 12 0.0267 1 0.1317 0.958 13 0.0228 1 0.1397 0.9454 14 0.0201 1 0.1241 0.9622 15 0.0175 1 0.1319 0.9496
Dari  table  3  diatas  dapat  dilihat  hasil  pengujian  dari  model  yang  kedua  yaitu on  top VGG16 dengan  jumlah epoch sebanyak  15  kali.  Dari  data  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi  1  pada  epoch  ke-11  sampai  dengan  ke-15  sedangkan  nilai loss terendah  0.0175  pada epoch ke-15.  Kemudian  pengujian  pada  data  validasi  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi sebesar 0.9622 pada epoch ke-8 dan 14, sedangkan nilai loss terendah 0.1241 pada epoch ke-14. Berikut hasil data pengujian dari tabel diatas dapat kita visualisasikan kedalam plot/diagram.
Pada  gambar 10  diatas  merupakan  hubungan  antara  nilai accuracy dan nilai loss pada data train dan data validation dari banyak nya iterasi pada model penelitian yang kedua. Dapat dilihat bahwa model kedua ini memiliki korelasi nilai accuracy yang searah baik pada data train maupun  data validation dan  berbanding  dengan  nilai loss juga.  Dari  pengujian  menggunakan model on top VGG16 diperoleh nilai evaluasi kinerja yang dihasilkan pada data test dengan nilai akurasi sebesar 97.99% dan nilai loss sebesar 0.069.
3. Evaluasi
Evaluasi  dari  hasil  kedua model  yang  telah  diuji  yaitu  model sequential dan  model on top  VGG16 yang  menggunakan  data  train  sebanyak  1190  citra  diperoleh  nilai  evaluasi  yang dihasilkan dari data test sebanyak 299 citra dengan menggunakan epoch sebanyak 15 kali, bacth size = 128, dan validation split = 0,2 didapat nilai accuracy sebagai berikut :
Tabel 4. Evaluasi nilai Accuracy dan nilai Loss Model sequential Model on top VGG16 Accuracy Loss Accuracy Loss 90.97% 0.307 97.99% 0.069

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil klasifikasi 2 jenis sampah menggunakan motode Convolutional Neural Network (CNN)  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  untuk  dapat  melewati  proses  preprocessing dengan  baik  ukuran  citra  yang  ada  harus  dirubah  dimensinya  menjadi  150x150x3  piksel  dan konversi  warna  citranya  menjadi grayscale pada  model Sequential ,  kemudian  menggunakan feature  extraction  VGG16 yang ditraining didalam ImageNet dengan  ukuran  dimensi  4x4x512 piksel pada on top VGG16 . Akurasi yang di hasilkan akan semakin bagus apabila data train yang digunakan semakin banyak. Hal tersebut di buktikan dengan pengujian pada jumlah data training sebanyak 80% dan data validation 20%. Pada setiap model pengujian. Maka dari itu digunakan Augmentation untuk  memperbanyak  data  nya,  dengan  menggunakan crop dan flip agar  akurasi dalam penelitian ini mendapat nikai  akurasi  yang  bagus.  Dengan melakukan  evaluasi  pengujian model Sequential dan model on top   VGG16 dengan epoch sebanyak 15 kali, batch size = 128, dan validation  split =  0,2  ,  menghasilkan  nilai accuracy dan  nilai loss pada  data test sebesar 90.97%  dan  nilai loss 0.307  pada  model Sequential ,  serta  pada  model on  top  VGG16 menghasilkan nilai akurasi  sebesar 97.99% dengan nilai loss 0.069.

## SARAN
Dalam pengembangan aplikasi selanjutnya agar memperbanyak citra dataset, dan smenggunakan nilai epoch yang lebih banyak agar nilai akurasi dari kedua model semakin tinggi dan nilai loss nya semakin rendah, ataupun bisa menggunakan model selain model sequential dan model VGG16 . Dan untuk kedepannya diharapkan agar teknologi ini bisa diaplikasikan pada masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Afif, M., Fawwaz, A., Ramadhani, K. N., & Sthevanie, F. (2020). Klasifikasi Ras pada Kucing menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network(CNN). Jurnal Tugas Akhir Fakultas Informatika , 8 (1), 715–730. Akshaya, B., & Kala MT, P. (2021). Gambar Berbasis Jaringan Saraf Konvolusi Klasifikasi Dan Deteksi Kelas Baru .
Arrofiqoh, E. N., & Harintaka. (2018). IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN PADA CITRA RESOLUSI TINGGI ( The Implementation of Convolutional Neural Network Method for Agricultural Plant Classification in High Resolution Imagery ). Geomatika , 24 (2), 61–68. Bagus, I., & Sudiatmika, K. (2018). Gambar Wayang Kulit Tradisional Indonesia Klasifikasi : Pendekatan Pembelajaran Mendalam . 130–135.
Fonda, H. (2020). Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn). Jurnal Ilmu Komputer , 9 (1), 7–10. https://doi.org/10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144
Hanin, M. A., Patmasari, R., & Nur, R. Y. (2021). Sistem Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Skin Disease Classification System Using Convolutional Neural Network ( Cnn ). E-Proceeding of Engineering , 8 (1), 273–281. Kartika Wisnudhanti, F. C. (2020). Metode Convolutional Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Tiga Tokoh Wayang Pandawa . 7 (2018), 1–5.
Knn, M., Pca, D., Warna, B., Aldiansyah, R., & Mulyana, D. I. (n.d.). Implementasi Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Belimbing Dengan . 1–8.
Lu, S., Lu, Z., Aok, S., Graham, L., Pendidikan, S. I., Nanjing, U. N., … Reap, P. S. (n.d.). Klasifikasi Buah Berdasarkan Jaringan Saraf Konvolusi Enam Lapisan konvensional Sisa dari naskah ini disusun sebagai berikut : klasifikasi . Dengan operasi konvolusi dan Sebagai algoritma deep learning , CNN telah dalam hal akurasi klasifikasi . Jaringan . Maulana, F. F., & Rochmawati, N. (2019). Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network. Journal of Informatics and Computer Science , 01 , 104–108. Pattern, L. B., Validation, K. C., & Vector, S. (2020). Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine DENGAN Fitur Local Binary Pattern . 1 (1), 78–90. Peryanto, A., Yudhana, A., & Umar, R. (2020). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation. Journal of Applied Informatics and Computing , 4 (1), 45–51. https://doi.org/10.30871/jaic.v4i1.2017 Putra, R. F., Mulyana, D. I., Huda, F. N., Inaldy, N., Timur, C., Barat, K. J., … Augmentasi, D.
(n.d.). OPTIMASI IMAGE CLASSIFICATION PADA BURUNG SATWA LANGKA DI PAPUA DENGAN DATA AUGMENTASI DAN CONVOLUTIONAL . 1–10.
Rahman, M. F. (2020). Deteksi Sampah pada Real-time Video Menggunakan Metode Faster R- CNN . 3 (2), 117–125.
Rima Dias Ramadhani, Afandi Nur Aziz Thohari, Condro Kartiko, Apri Junaidi, Tri Ginanjar Laksana, N. A. S. N. (2021). Optimasi Akurasi Metode Convolutional Neural Network untuk . 1 (10), 11–12.
Rizki, A. M., & Marina, N. (2019). Klasifikasi Kerusakan Bangunan Sekolah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dengan Pre-Trained Model Vgg-16. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (3), 197–206. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i3.2396 Saraf, J., Cnn, K., Teknologi, S. T., Adams, R. D., Tanaka, M. L., & Yanik, P. M. (2021).
Jaringan Saraf Konvolusi (CNN) .
Septian, M. R. D., Paliwang, A. A. A., Cahyanti, M., & Swedia, E. R. (2020). Penyakit Tanaman Apel Dari Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network. Sebatik , 24 (2), 207–212. https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i2.1060
Stephen, Raymond, & Santoso, H. (2019). Aplikasi Convolution Neural Network untuk Mendeteksi Jenis-jenis Sampah. Explore – Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika , 10 (2), 122–132.
Telaumbanua, K., Butar-butar, F., & Bilqis, P. S. (2021). Identifikasi Sampah Berdasarkan Tekstur dengan Metode GLCM dan GLRLM Menggunakan Improved KNN . 1 (2), 45–52. Wicaksana, P. A., Sudarma, I. M., & Khrisne, D. C. (2019). Pengenalan Pola Motif Kain Tenun Gringsing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dengan Model Arsitektur. Jurnal SPEKTRUM , 6 (3), 159–168.