## KLASIFIKASI KERUSAKAN BANGUNAN SEKOLAH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN PRE-TRAINED MODEL VGG-16
1 Ade Muhammad Rizki , 2 Nola Marina 1,2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 ademrizki@gmail.com, 2 nolamarina@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Bangunan  sekolah  merupakan  komponen  utama  penunjang  pelaksanaan  proses  belajar mengajar  dan  menjadi  salah  satu  faktor  penentu  peningkatan  mutu  suatu  lembaga  pendidikan. Ketersediaan  sarana  dan  prasarana  sebagai  penunjang  kegiatan  juga  merupakan  hal  yang penting dalam  peningkatan  mutu itu  sendiri,  sehingga dibutuhkan pemeliharaan dan perawatan yang tepat dalam penggunaan bangunan tersebut. Pada proses penggunaanya, banyak bangunan sekolah yang tidak  terawat  dikarenakan kurangnya perhatian pada kualitas bangunan tersebut, maupun  faktor-faktor  yang  tidak  menentu,  seperti kesalahan dalam  merancang, cuaca,  maupun bencana  alam.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  untuk  penanganan  bangunan  rusak  adalah dengan  dilakukannya  rehabilitasi  sebagai  penentuan penilaian  kerusakan bangunan  yang  salah satunya  dengan  mengklasifikasi  bangunan  secara  langsung  maupun  dengan  kumpulan  citra. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  dibangun  sebuah  model  Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mengklasifikasi  kerusakan  bangunan  sekolah  di  Indonesia.  Algoritma  CNN  yang dibangun  menggunakan  VGG-16  sebagai  pre-trained  modelnya.  Algoritma  CNN  digunakan karena  memiliki  performa  yang  lebih  baik  untuk  mempelajari  data  citra  dibandingkan  dengan metode  konvensional  lainnya.  Model  ini  dilatih  dan  diuji  menggunakan  3000  citra  kerusakan bangunan, diantaranya  memiliki 3 kelas  kerusakan yang  masing-masing terdiri dari 1000 citra per  kelasnya.  Pengujian  model  menggunakan  200  citra  kerusakan  bangunan  dari  setiap  kelas kerusakan. Hasil penelitian menghasilkan nilai akurasi terbaik pada proses pelatihan 3000 citra dengan menghasilkan 67,8%.
Kata Kunci : Citra, Convolutional Neural Network, kerusakan bangunan, VGG-16.

## Abstract
School building  is a  major  component  that  supports the implementation  of the teaching and  learning  process  and  it  is  one  of  the  determining  factors  in  improving  the  quality  of  an educational institution. The availability of facilities and infrastructure to support activities is also important  in  improving  the  quality  itself,  so  that  proper  maintenance  and  attention  are  needed when using the building. In the process of using the school building, many school buildings are not  maintained  due  to  lack  of  attention  to  the  quality  of  the  building,  as  well  as  other  erratic factors,  such  as  mistakes  in  design,  weather,  or  natural  disasters.  One  of  the  efforts  made  for handling  damaged  buildings  is  by  conducting  rehabilitation  as  a  determination  of  building damage assessment, one of which is by classifying buildings directly or by a collection of images. Based  on  these  problems,  a  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  model  was  built  to  classify damage to school buildings in Indonesia. CNN algorithm that was built using VGG-16 as a pre- trained model. CNN algorithm is used because it has better performance to learning image data compared to other conventional methods. This model was trained and tested using 3000 images of  building  damage,  including  3  damage  classes,  each  consisting  of  1000  images  per  class. Testing  model uses 200 building damage  images from  each  class of  damage.  The  results  of the study produced the best accuracy value in the 3000 image training process with a value of 67.8%.
Keywords : Building Damage, Convolutional Neural Network, image, VGG-16.

## PENDAHULUAN
Bangunan  sekolah  merupakan  pra- sarana  yang  penting  untuk  menunjang  mutu pendidikan  di  Indonesia.  Namun,  kondisi bangunan sekolah masih banyak yang mengalami  kerusakan.  Hal  ini  dikarenakan kurangnya  perhatian  pada  kualitas  bangunan tersebut  maupun  faktor-faktor  yang  tidak menentu  lainnya  seperti  kesalahan  dalam merancang, cuaca, maupun bencana alam.
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan untuk  penanganan  bangunan  rusak  adalah dengan  dilakukannya  rehabilitasi.  Rehabilitasi adalah  memperbaiki  bangunan  yang  telah rusak  sebagian  agar  dapat  digunakan  sesuai dengan  fungsi  utama  yang  sudah  ditetapkan, baik  arsitektur  maupun  struktur  bangunan gedung  tetap  dipertahankan  seperti  semula, sedangkan utilitasnya dapat berubah. Pada saat melakukan rehabilitasi, beberapa cara digunakan untuk menentukan penilaian kerusakan bangunan yang  salah  satunya  adalah  mengklasifikasi bangunan  secara  langsung  maupun  dengan kumpulan citra yang sudah ditentukan.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, pada  penelitian  ini  dibuat  model  untuk mengklasifikasi  kerusakan  bangunan  sekolah di Indonesia menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan modifikasi  arsitektur  VGG-16  sebagai    salah satu  jenis  model  dari  CNN.  Proses  ini diharapkan  dapat  membantu  dalam  proses penilaian  kerusakan  bangunan  untuk  memulai perbaikan  dan  mempermudah  proses  pengajuan
dalam  perawatan  maupun  perbaikan  yang dapat dilakukan pada bangunan tersebut.
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu mengenai  deteksi  kerusakan  bangunan  dan beberapa  metode  yang  digunakan.  Penelitian pertama  terkait  dengan  penilaian  kondisi bangunan  sekolah SDN menggunakan analisis pembobotan  berdasarkan  hasil  survey  langsung [1].  Selanjutnya,  penelitian  lain  mengenai deteksi kecacatan pada bangunan juga dilakukan dengan  pendekatan Deep  Larning dengan metode CNN [2]. Berikutnya adalah penelitian mengenai  klasifikasi  citra  menggunakan  CNN pada  Caltech  101  yang  melakukan  klasifikasi citra unggas [3].
Konstruksi bangunan sekolah merupakan  sarana  dan  prasana  yang  harus menyesuaikan  dengan  standar  pemerintah dalam  hal  kenyamanan  dan  kekuatan  yang telah  ditetapkan  oleh  Menteri  Pendidikan Nasional  melalui  peraturan  Nomor  24  Tahun 2007  [4].  Terdapat  bangunan  sekolah  yang mengalami kerusakan diakibatkan umur bangunan,  kesalahan  manusia,  maupun  faktor alam.  Berdasarkan  banyak  faktor  kerusakan bangunan  sekolah,  faktor  alam  paling  banyak mempengaruhi  karena  interaksi  terhadap bangunan  sangatlah  sering  seperti  terkena angin, cuaca, hujan, dan beragam bencana alam.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan klasifikasi kondisi kerusakan bangunan sekolah menggunakan CNN. Klasifikasi kerusakan  gedung  atau  ruang  kelas  sekolah yang  didefinisikan  dalam  penelitian  ini dikelompokkan  menjadi  3  bagian,  yaitu  rusak
ringan,  rusak  sedang,  dan  rusak  berat.  Rusak ringan didefinisikan  berdasarkan  visual  ringan dari  bangunan  tersebut,  seperti  kerusakan warna cat bangunan. Rusak sedang merupakan kerusakan  yang  tidak  menggangu  kerangka dasar  bangunan  tersebut,  seperti  kerusakan plafon dan keramik yang terlepas. Rusak berat kerusakan didefinisikan  sebagai bangunan yang sebagian  besar  kerusakan-nya  tidak  layak digunakan  dalam  kegiatan  belajar  mengajar, seperti  robohnya  bangunan  gendung  atau ruang kelas akibat bencana alam.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini dibuat model untuk mengklasifikasi  kerusakan  bangunan  sekolah di Indonesia menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan modifikasi  arsitektur  VGG-16.  CNN  adalah salah  satu  metode deep  learning .  Arsitektur CNN  yang  digunakan adalah  arsitektur  VGG- 16  yang  dimodifikasi  dan  digunakan  sebagai transfer learning . Deep learning adalah bagian disiplin  ilmu  dari machine  learning untuk meng-indetifikasi  objek  dalam  sebuah  citra, dilakukan  transkrip  dari  ucapan  menjadi  teks, mencocokan  berita,  menetukan  post  atau produk  dengan  minat  pengguna,  dan  memilih hasil  pencarian  yang  relevan  [5]. Transfer learning merupakan  bidang  dalam machine learning yang memfokuskan pada pemanfaatan  model  yang  sudah  dilatih terhadap  suatu dataset atau  bisa  juga  disebut dengan istilah “ Pretrained Network” [6].
Convolutional  Neural  Network s  atau CNN merupakan jaringan syaraf tiruan khusus untuk  memproses  data  berbentuk  matriks. Salah  satu  contoh  berupa  citra  berwarna  yang terdiri atas tiga kanal warna berbentuk matriks dua  dimensi.  Nama Convolutional  Neural Network s  diambil  dari  operasi  matematika yang  digunakan  pada  algoritma  ini,  yaitu konvolusi  [5].  Arsitektur  VGG-16  merupakan model  CNN  yang  dikemukakan  oleh  K. Simonyan  dan  A.Zisserman  dari  Universitas Oxford  dalam  penulisannya  yang  berjudul “Very  Deep  Convolutional  Networks  for large-scale Image Recognition” . Model tersebut berhasil mencapai 92,7% dan merupakan  5  besar  akurasi  tes  pada  dataset ImageNet,  yang  mana  terdiri  dari  14  juta gambar  yang  berasal  dari  10000  kelas  yang berbeda. [7]
Metode  penelitian  dijelaskan  pada Gambar  1.  Tahap  metode  penelitian  ini dimulai dengan akuisisi citra, pra- pemrosesan,  perancangan  model,  pelatihan dan  validasi,  serta  pengujian.  Pra-pemrosesan pada dataset dilakukan  sebelum  pembuatan model. Proses pra-pemrosesan meliputi beberapa  tahapan  yang  dikerjakan  secara berurutan.  Tahapan  tersebut  meliputi  akuisisi citra  yang  terdiri  dari  3  jenis  kerusakan bangunan  dan  kelas  sekolah  di  seluruh indonesia yang bersumber dari Google Image. Total gambar berjumlah 3000 dengan pembagian  untuk  data  training  sebesar  80% dan  data  testing  sebesar  20%.  Selanjutnya pada  tahap  pra-pemrosesan  dilakukan  proses
seperti scaling, one-hot encoding ,  dan batching.
Kemudian  pada  tahap  perancangan model arsitektur yang digunakan untuk mengklasifikasi  kerusakan  bangunan  dan kelas disekolah  berdasarkan  citra  yang  sudah  di kumpulkan  dan  diolah  sebelumnya.  Tahap
terakhir  pada  pelatihan  model  arsitektur  yang dibentuk menyesuaikan citra yang telah diolah sebelumnya.  Model  pada  tahap  ini  akan mempelajarai  data  untuk  menentukan  fitur yang optimal dalam mengklasifikasi kerusakan dan memvalidasi tiap operasi untuk menentukan  akurasi  dari  model  yang  dibuat.
Gambar 1. Metode Penelitian

## Akuisisi Citra
Citra  bangunan  dan  kelas  rusak  dari sekolah  di  seluruh  Indonesia  yang  digunakan untuk  pelatihan dan  pengujian  pada  model  ini didapatkan  dari Google  Image dengan  cara mengunduh  citra dalam  jumlah  yang  sudah di tentukan  dalam  kurun  waktu  tertentu  untuk tiap  jenis  kerusakan  bangunan.  Terdapat  3 jenis  kerusakan  bangunan  sekolah  yang ditentukan  untuk  pengklasifikasian  ini  yaitu kerusakan  bangunan  dan  kelas  di  sekolah berintensitas  ringan,  kerusakan  bangunan  dan kelas  di  sekolah  berintensitas  sedang,  dan kerusakan  bangunan  dan  kelas  di  sekolah berintensitas  berat  sesuai  dengan  ketentuan yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya.  Setiap jenis kerusakan memiliki jumlah citra sebanyak 1000 citra, sehingga jika di total terdapat 3000 citra  yang  digunakan  untuk  model  yang  akan dibuat.

## Pra-pemrosesan Citra
Pada tahap pra-pemrosesan citra dilakukan beberapa proses yang diterapkan pada tiap citra agar data siap digunakan dan dapat disesuaikan pada model arsitektur yang dibangun. Pra-pemrosesan dilakukan meng-gunakan fitur data generator dari pustaka Keras untuk menerapkan beberapa proses pada tahap pra-pemrosesan yaitu scaling , one-hot encoding , dan batching . Data generator akan menghasilkan beberapa  hasil  pra-pemrosesan  yang  akan digunakan  pada  model  pre-training  VGG-16 dan lapisan fully-connected .

## Perancangan Model
Model yang digunakan pada perancangan  ini  menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur VGG-16  sebagai  model  pre-trained  network- nya.  Model  CNN  dan  arsitektur  VGG-16 digunakan untuk mengklasifikasi citra kerusakan
bangunan  sekolah  yang  akan  diketahui  jenis kerusakannya.
Arsitektur VGG-16 digunakan sebagai metode transfer learning dimana  model tersebut sudah  dilatih  terhadap  suatu  dataset  untuk menyelesaikan  masalah  yang  serupa  dengan cara digunakan sebagai titik permulaan dengan memodifikasi  atau  mengubah  parameternya sehingga dapat sesuai dengan dataset baru.

## Modifikasi Arsitektur VGG-16
Penentuan  ukuran  citra  sebagai masukan  sebesar  256  x  256  dengan channel sebesar  3  yang  terdiri  dari Red , Green ,  dan Blue (karena  bentuk  citra  yang  berwarna). Citra  yang  melewati tiap lapisan ekstaksi  fitur ukurannya  akan  direduksi  36  dan  filter  yang berjumlah  64  bertambah  sebesar  kelipatan  2 pada  tiap  blok  mulai  dari  lapisan  konvolusi pertama,  hingga  menjadi  berukuran  8x8x512 pada  blok  terakhir  VGG-16  dengan  ukuran filter  konvolusi  tetap  sebesar  3x3  dan stride sebesar  1,  diikuti  penggunaan  aktivasi  ReLu hingga  pada  lapisan  konvolusi  keempat  pada blok  tersebut.  Lapisan max-pooling di  akhir blok  juga  tetap  berukuran  2x2  dengan stride sebesar yang menggunakan aktivasi ReLu.
Hasil  dari  lapisan  ekstraksi  fitur  yang telah  dilakukan  pada  model  VGG-16  yang sudah dimodifikasi, kemudian melewati lapisan Global  Average  Pooling yang  juga digunakan  sebagai  lapisan  masukan  pada bagian fully-connected dengan  menghitung rata-rata  nilai  dari  semua  nilai  pada  dimensi masukan  (panjang  x  lebar  matriks)  pada  tiap
channel masukan tiap citra dan mempertahankan kedalaman atau channel dari citra  tersebut.  Keluaran  dari  proses Global Average  Pooling (GAP)  akan  menjadi  tensor sebesar 1x1x ( channel masukan).
Lapisan fully-connected pertama  akan menerima hasil keluaran dari lapisan sebelumnya dengan  penambahan  bias  dan  melewati  tensor berukuran  1024  diikuti  penggunaan  aktivasi ReLu.  Setelah  melewati  lapisan fully-connected pertama,  neuron  yang  tidak  memiliki  bobot yang  cukup  untuk  diaktivasi  akan  di  non- aktifkan  secara  acak  sebanyak  25%  dari  total jumlah neuron yang digunakan melalui lapisan dropout .  Hasil  dari  Lapisan fully-connected dan dropout sebelumnya  akan  melalui  lapisan fully-connected kedua  dengan  jumlah  tensor yang  direduksi  menjadi  sebesar  512  diikuti pengguna-an  ReLu  sebagai  aktivasinya.  Neuron yang  tidak  memiliki  bobot  yang  cukup  untuk diaktivasi,  akan  di  non-aktifkan  kembali secara  acak  sebanyak  15%  dari  total  jumlah neuron  yang  digunakan  dari  lapisan fully- connected kedua. Lapisan terakhir atau lapisan keluaran  akan  menerima  hasil  akhir  dari proses  ekstraksi  fitur  hingga  lapisan fully- connected dengan  memiliki  3  neuron  sesuai dengan kategori kelas kerusakan bangunan yang berjumlah  3  kelas,  yaitu  kerusakan  bangunan ringan, sedang, dan berat.
Lapisan  keluaran  juga  menggunakan aktivasi softmax untuk menghasilkan probabilitas dari ketiga kelas yang diprediksi. Parameter lain yang digunakan pada model ini yaitu categorical cross-entropy yang  digunakan  untuk  meng-
evaluasi  penggunaan  model  pada  data  yang digunakan.  Jika  deviasi  dari  prediksinya  terlalu tinggi,  maka  nilai loss akan  membesar.  Maka dari  itu, dropout digunakan  sebagai  regularisasi untuk  mengurangi  nilai loss apabila  terus membesar. Categorical cross-entropy berfungsi dalam    permasalahan  klasifikasi  yang  hanya menghasilkan  1  hasil  yang  benar.  Parameter lain  yang  digunakan  adalah  pengoptimalan Adam sebagai  pengoptimal  bobot  model  saat proses  pelatihan  dengan  mengurangi  nilai jarak dari hasil categorical cross-entropy.
Bentuk  keseluruhan  model  yang dibuat  berdasarkan  dari  penggunaan  blok terakhir dari arsitektur VGG-16 yang dimodifikasi  hingga  lapisan fully-connected untuk  diklasifikasi  pada  lapisan  keluaran terdapat pada Gambar 2.

## Pelatihan dan Validasi Model
Model yang telah dibangun berdasarkan dataset  kerusakan  bangunan  sekolah  yang digunakan  sebelumnya,  akan  dilatih  untuk mempelajari  fitur  yang  didapat  dari  masing- masing kategori kerusakan bangunan menggunakan  citra  yang  telah  diakuisisi. Seluruh  citra  yang  telah  diakuisisi  berjumlah 3000,  dibagi  peruntukannya  sebagai data  latih dan  data  validasi.  Data  latih  menggunakan 80%  dari  keseluruhan  citra  yang  diakuisisi, sehingga jumlahnya sebesar 2400. Sedangkan, data  validasi  menggunakan  20%  dari  seluruh total  citra  yang  telah  diakuisisi  sebelumnya, sehingga  sehingga  jumlahnya  sebesar  600 gambar.

## Gambar 2. Model CNN Yang Dirancang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dibahas mengenai hasil pelatihan  dan  pengujian  yang  dilakukan  dan keluaran model  yang  telah  dibuat.  Setelah melalui  proses  pelatihan,  program  akan menampilkan  keluaran  berupa  nilai  akurasi dari  pelatihan  dan  validasi  pada  tiap  iterasi. Program  juga  akan  menampilkan  hasil loss dari  proses  pelatihan  dan  validasi  pada  tiap iterasi.  Keluaran  dari  proses  pelatihan  pada tiap iterasi dijelaskan pada gambar 3.
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa tingkat  pembelajaran  pada  model  yang dibangun  bernilai  73%  untuk  nilai loss ,  dan 76%  untuk  nilai  validasi loss pada  iterasi  ke- 136.  Nilai  akurasi  didapat  sebesar  68%  dan 67% pada akurasi validasi pada iterasi ke-136. Proses  penghitungan  akurasi  dan loss terjadi secara fluktuatif. Gambaran dari hasil penghitungan  akurasi  dan loss pada  data pelatihan  dan  validasi dijelaskan  pada  gambar 4.
Gambar 3. Hasil Pelatihan Model
Gambar 4. Grafik Gradien Akurasi dan Loss

## Pengujian Klasifikasi
Berdasarkan  6  citra  uji  yang  diambil dari  tiap  kelas,  diantaranya  4  citra  berhasil diklasifikasi  sesuai  dengan  kelas  sebenarnya, sedangkan satu gambar tidak dapat diprediksi
dengan  benar.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan nilai  validasi loss yang  masih  bernilai  tinggi, yaitu  76%.  Tabel  1  menjelaskan  hasil  dari klasifikasi pada data uji.
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Beberapa Data Uji. No Citra Uji Kelas Sebenarnya Prediksi Kelas Kebenaran Prediksi 1. Rusak Berat Rusak Berat True 2 Rusak Berat Rusak Berat True 3 Rusak Sedang Rusak Sedang True

## Analisis Hasil Pengujian
Pengujian  ini  menggunakan  600  citra yang  berasal  dari  ketiga  jenis  kerusakan bangunan.  Sehingga  setiap  jenis  kerusakan bangunan  akan  memberikan  200  citra  yang digunakan  untuk  proses  pengujian.  Data kerusakan bangunan yang digunakan merupakan  data  yang  sudah  ditetapkan
porsinya  secara  manual  untuk  penggunaan proses pengujian. Dalam pengujian, digunakan confusion  matrix untuk  mendapatkan  nilai- nilai  yang  dibutuhkan  seperti  nilai  akurasi, presisi, recall , dan F1. Gambar 5 menjelaskan bentuk plot dari hasil pengujian menggunakan confusion  matrix pada  setiap  jenis  kerusakan bangunan sekolah.
Gambar 5. Confusion Matrix Hasil Pengujian Model

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  diperoleh  hasil bahwa  pada  pelatihan  terhadap  model  yang dibangun menghasilkan nilai loss sebesar 68% menunjukkan bahwa model convolutional neural network dengan pre-trained model  VGG-16 dapat  diterapkan untuk mengidentifikasi kerusakan  bangunan  sekolah  walaupun  cukup sulit dalam mengidentifikasi ciri dari tiap citra. Walaupun  cukup  sulit  dalam  mengidentifikasi ciri dari tiap citra karena memiliki bentuk data yang  abstrak  dan  klasifikasinya  berdasarkan kondisi citra yang bersifat spasial atau keruangan, sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 67.8%  pada  saat  pelatihan.  Model  ini  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  kerusakan bangunan  sekolah  di  Indonesia.  Tetapi,  nilai akurasi  untuk  mengukur  performa  model belum cukup besar 63%.
Pengembangan  lebih  lanjut  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  citra  yang ukurannya  lebih  konstan  atau  lebih  besar  dari sebelumnya, menggunakan citra dengan pendefinisian klasifikasi yang lebih detail pada pengelompokkan  tiap  kategori,  penentuan  sudut pandang  tertentu  dalam  proses  akuisisi  citra, atau menambah jumlah dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Parmo,  M.H.  Sucipto,  dan  Sumarkan.
“Penilaian  kondisi  bangunan  gedung sekolah  dasar  negeri  studi  kasus  di sekolah dasar negeri se-kabupaten
madiun  “, EMARA  Indonesian  Journal  of Architecture , vol. 2, no. 1, hal.42 – 52, 2016.
[2] H.Perez,  J.  H.  M.  Tah,  dan  A.Mosavi. “Deep learning for detecting  building defects using  convolutional  neural  networks”, arXiv:1908.04392v1 , 2019, [Daring] Tersedia https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1908/190 8.04392.pdf. [Diakses: 2 Oktober, 2019]
[3] I.W.Suartika,  A.Y.Wijaya,  R.Soelaiman.
“Klasifikasi Citra Menggunakan
Convolutional  Neural  Networks  pada Caltech  101”. Jurnal  Teknik  ITS, vol.  5, no. 1 , hal. 65 – 69, 2016.
[4] Pemerintah Republik Indonesia, “Peraturan Menteri  Pendidikan  Nasional  Nomor  24 Tahun  2007  tentang  Standar  Sarana  dan Prasarana  Untuk  SD/MI,  SMP/MTs, SMA/ MA”, 2007.
[5] Y. LeCun, B.Hengio, dan G.Hinton, “Deep learning”, Nature  Research  Journal ,  vol.
521, hal. 436–444, 2015.
[6] C. Tan, F.Sun, T.Kong.,W.Zhang, C.Yhang,  dan  C,Liu,  “A  survey  on  deep transfer  learning”,    2018  [Daring]  Tersedia: https://arxiv.org/pdf/1808.01974.pdf. [Diakses: 2 Oktober, 2019].
[7] K.Simonyan, dan A.Zisserman.“Very deep convolutional  networks  for  large-scale image recognition”. arXiv preprint
arXiv:1409.1556 ,  Cornell  University,  2014.
[Daring] Tersedia:
[8] https://arxiv.org/pdf/1409.1556v3.pdf.
[Diakses: 2 Oktober, 2019].