## IDENTIFIKASI
CITRA POSE TEGAK UNTUK PEMILIHAN ANGGOTA BARIS BERBARIS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL

## NETWORK DI SMK MUHAMMADIYAH MUNGKID
Baetoha 1* , Supatman 2
1,2 Universitas Mercubuana Yogyakarta; Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan ; 0274-584922

## Riwayat artikel:
Received: 30 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023
Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Image Identification; Body Pose; Upright and Less Upright; Convolutional Neural Network .
Corespondent Email: 201130219@student.mercub uana-yogya.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  membahas  bagaimana penerapan  metode  CNN dapat  digunakan  untuk  menciptakan  sebuah  sistem  yang  secara otomatis  dan  akurat  mengidentifikasi  pose  berdiri  tegak  untuk  baris berbaris. dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  merupakan  metode  klasifikasi  yang  sangat  baik  untuk menganalisis  gambar  digital.  Desain  CNN  dibuat  khusus  untuk menganalisis  objek  dalam  gambar,  sehingga  sangat  berguna  untuk klasifikasi  gambar.  Diharapkan  dengan  menggunakan  metode  ini bersama dengan data yang relevan, hasilnya adalah tingkat ketajaman dan efisiensi yang lebih tinggi. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi pose tubuh  kurang tegak dengan akurasi sebesar  59%  dengan  confidence  58,54%  dan  mengidentifikasi  pose tegak  dengan  akurasi  sebesar  80%  dengan  confidence  79,36% berdasarkan gambar yang di upload.
Abstract. This research discusses how the implementation of the CNN method can be utilized to create a system that automatically and accurately identifies an  upright  standing  posture  for  marching  in  a  line.  By  employing  the Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method,  which  is  an  excellent classification  technique  for  analyzing  digital  images,  the  design  of  CNN  is specifically crafted for object analysis in images, making it highly useful for image classification. It is anticipated that, by using this method in conjunction with  relevant  data,  the  results  will  yield  a  higher  level  of  precision  and efficiency. The research yields a system capable of identifying a less upright body  posture  with  an  accuracy  of  59%  and  a  confidence  level  of  58.54%. Additionally, it identifies an upright posture with an accuracy of 80% and a confidence level of 79.36% based on the uploaded images.

## 1. PENDAHULUAN
Pose  tubuh  yang  tegak  pada  baris  berbaris memiliki  kepentingan  yang  signifikan.  Selain mencerminkan  disiplin  dan  ketertiban,  postur yang  tegak  juga  memberikan  tampilan  bersih
dan  rapi  pada  barisan,  menciptakan  kesan kekompakan  dan  profesionalisme.  Penting untuk  keamanan  dan  kesehatan,  karena memegang  pose  yang  benar  dapat  mencegah cedera dan masalah kesehatan jangka panjang.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Baetoha  dkk
Keseragaman  dalam  pose  tubuh  memastikan barisan terlihat seragam dan sejajar, menciptakan  estetika  yang  kuat.  Pose  yang tegak  juga  mendukung  komunikasi  efektif antara  pemimpin  dan  anggota  baris  berbaris, sambil  meningkatkan  fokus  mental  dan membentuk  karakter  melalui  nilai-nilai  seperti kedisiplinan  dan  tanggung  jawab.  Dengan demikian, pose tubuh yang tegak bukan hanya menciptakan  penampilan  yang  baik  secara visual, tetapi juga mendukung tujuan pembentukan karakter dan kepemimpinan . Salah satu pendekatan yang kuat dan efektif dalam  pengenalan  pola  pada  citra  adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN).  CNN telah  terbukti  sangat  sukses  dalam  berbagai tugas  pengenalan  pola,  termasuk  dalam klasifikasi citra dan pengenalan objek. Kemampuan  CNN  untuk  secara  otomatis mengekstraksi fitur-fitur penting dari data citra, tanpa  memerlukan  fitur  manual  yang  rumit, menjadikannya pilihan yang menjanjikan untuk tugas klasifikasi pose tubuh yang tegak
Convolutional  Neural  Network  (CNN) adalah  metode  klasifikasi  yang  sangat  baik untuk  menganalisis  gambar  digital.  Desain CNN  dibuat  khusus  untuk  menganalisis  objek dalam gambar, sehingga sangat berguna untuk klasifikasi gambar. Diharapkan dengan menggunakan metode ini bersama dengan data yang relevan, hasilnya adalah tingkat ketajaman dan  efisiensi  yang  lebih  tinggi  [2].  CNN merupakan  pengembangan  dari  Multilayer Perceptron  (MLP)  yang  dirancang  untuk menampilkan  data  dalam  dua  dimensi.  CNN diklasifikasikan sebagai Deep Neural Network karena memiliki jumlah koneksi yang signifikan  dan  biasanya  digunakan  untuk memproses  data  gambar.  Meskipun  secara teoritis  klasifikasi  gambar  dapat  dilakukan dengan menggunakan MLP, praktik ini kurang ideal  karena  dapat  meningkatkan  jumlah informasi  spasial  dalam  data  gambar  secara signifikan.  Metode  ini  melibatkan  penerapan setiap  foto  sebagai  fungsi  kustom,  sehingga menghasilkan performa yang tidak optimal[1].
Pada  penelitian  pertama  yang  dilakukan oleh  [1]  yang  berjudul  “Identifikasi  Citra
Tulisan Tangan Digital Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)” menghasilkan  dengan  menggunakan  metode CNN  menunjukkan  akurasi  sebesar  98,6  % untuk  dataset  MNIST  dan  sebesar  88%  untuk
data  koresponden.  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa metode CNN mampu mengenali tulisan angka dengan baik.
Selanjutnya  pada  penelitian  kedua  yang dilakukan  oleh  [2]  yang  berjudul  “Identifikasi dan  Prediksi  Umur  serta  Jenis  Kelamin Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN)”menghasilkan bahwa  metode  yang digunakan  ini  efektif  dalam  mendeteksi umur dan jenis kelamin pada citra foto yang diberikan.  Berdarkan  pada  uji  program yang  telah dilakukan,  diberikan  7  sampel foto dari beberapa umur dan kelamin yang berbeda.  Pada keseluruhan  foto  sampel yang diberikan menghasilkan deteksi yang sesuai pada jenis kelaminnya, namun masih terdapat  beberapa  kesalahan  pada  prediksi umur  apabila dibandingkan  dengan  umur aslinya.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh kualitas foto yang kurang jelas (blur).
Pada  penelitian  ketiga  yang  dilakukan oleh  [3]  yang  berjudul  “  Identifikasi  Objek Cagar  Budaya  Candi  Mahligai  Berbasis  Citra Digital Menggunakan Mask R-CNN ”
menghasilkan  Penerapannya  dilakukan  pada gambar Candi Mahligai. menggunakan Confussion  Matrix  dan  diperoleh  akurasi sebesar  82.0%,  presisi  78.57%  dan  recall 88.0%.  Identifikasi  Kelas  Tunggal  berhasil dilakukan  pada  nilai  ambang  batas  0,776 dengan persentase kesalahan sebesar 18%. Melalui penelitian ini, penulis berharap bahwa penerapan  CNN  dapat  digunakan  untuk menciptakan  sebuah  sistem  yang  secara otomatis  dan  akurat  mengidentifikasi  pose berdiri tegak untuk baris berbaris.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  tentang teori-teori  dan  referensi  dari  buku-buku  yang relevan  dengan  topik  atau  permasalahan  yang sedang dibahas.
2.1. Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network (CNN)
merupakan  salah  satu  jenis  deep  feed-forward artificial neural network yang sering digunakan dalam  analisis  citra.  Struktur  CNN  terdiri  dari satu lapisan masukan (input layer), satu lapisan keluaran  (output  layer),  dan  beberapa  lapisan tersembunyi (hidden layers). Lapisan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tersembunyi ini umumnya terdiri dari convolutional layers, pooling layers, normalization  layers,  ReLu  layer,  fully connected layers, dan loss layer. Semua lapisan dalam  CNN  disusun  secara  hierarkis  dan ditumpuk berurutan. Berbeda dengan arsitektur dua  dimensi  pada  MLP,  CNN  menggunakan arsitektur  tiga  dimensi  yang  mencakup  lebar, tinggi,  dan  kedalaman  dalam  pemrosesan  data citra [2]

## Gambar 1. Arsitektur CNN
2.2. Deep Learning
Deep  Learning merupakan  konsep  yang mampu  meningkatkan  performa  kecerdasan buatan itu sendiri, sebagai contoh adalah model pengembangan Deep Learning . Deep Learning dapat mengubah representasi gambar sederhana menjadi  konsep  yang  lebih  kompleks  secara otomatis, tanpa mengandalkan aturan kode atau pengetahuan  manusia  dalam  domain  tersebut. Oleh  karena  itu,  model Deep  Learning dapat mempercepat  dan  menyederhanakan  tugas  - tugas  seperti  deteksi  objek,  pengenalan  suara, terjemahan  bahasa,  dan  berbagai  pekerjaan kecerdasan  buatan  lainnya.  Salah  satu  metode Deep  Learning adalah Convolutional  Neural Network (CNN), yang merupakan turunan dari metode Artificial  Neural  Network (ANN). Meskipun  CNN  dan  ANN  memiliki  arsitektur dan model yang serupa, namun ada  perbedaan mencolok antara keduanya. Pada metode ANN, setiap  node  dalam  jaringan  berdiri  sendiri, sementara  pada  CNN,  node-node  tersebut saling  terhubung.  Kelebihan  ini  membuat metode  CNN  lebih  efisien  dalam  komputasi dibandingkan  dengan  ANN,  sehingga  CNN lebih  unggul  dalam  memindai  bagian  terkecil dari gambar [3]
2.3. Tensorflow
TensorFlow  adalah  sebuah  Pustaka perangkat  lunak  yang  bersifat  sumber  terbuka (open source) yang digunakan untuk mengembangkan,  melatih,  mengevaluasi,  dan
menerapkan model pembelajaran mesin.
Banyak  pengembang  menggunakan  Bahasa pemrograman  Python  sebagai  basis  untuk membangun  sistem  dengan  menggunakan TensorFlow. Selain itu, ada juga KERAS, yang merupakan salah satu dari beberapa antarmuka (API)  tingkat  tinggi  dari  TensorFlow,  yang sangat  membantu  dalam  pembuatan  dan pelatihan  jaringan  neural  yang  mendalam  [4],
[5]
2.4. HyperParameter Optimization Hyperparameter optimization pada Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah proses mencari dan menentukan nilai optimal untuk  hyperparameter  pada  arsitektur  dan pelatihan model CNN. Hyperparameter adalah parameter  yang  ditentukan  di  luar  model  itu sendiri  dan  berpengaruh  terhadap  cara  model belajar  dan  berperforma.[6]  Beberapa  contoh hyperparameter pada CNN meliputi:
a. Learning Rate
Learning Rate adalah parameter yang
menentukan  seberapa  besar  langkah  yang diambil  saat  mengoptimasi  model  selama proses pelatihan. Jika learning rate terlalu besar, model  dapat  melewati  titik  minimum  dan kesulitan  untuk  konvergensi,  dan  jika  terlalu kecil, proses pelatihan akan menjadi lambat.
b. Ukuran Batch Batch  Size  adalah  jumlah  sampel datayang  diproses  dalam  satu  iterasi  selama pelatihan.  Batch  size  yang  lebih  besar  bisa mempercepat  pelatihan,  tetapi  membutuhkan lebih banyak memori GPU.
c. Dropout Rate Dropout adalah teknik regularisasi yang
digunakan  untuk  mengurangi  overfitting. Dropout  rate  menentukan  seberapa  banyak neuron yang di-drop selama pelatihan
d. Jumlah dan Ukuran Filter Filter  adalah  salah  satu  komponen penting  dalam  konvolusi.  Jumlah  dan  ukuran filter  yang  dipilih  dapat  mempengaruhi ekstraksi  fitur  dari  citra.  Jumlah  filter menentukan berapa banyak fitur yang diekstraksi dalam setiap layer.
e. Fungsi Aktivasi Pilihan fungsi aktivasi (misalnya ReLU,
Sigmoid,  atau  Tanh)  pada  setiap  layer  adalah hyperparameter yang harus diatur.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Dalam  upaya  menyelesaikan  penelitian  ini, terdapat  beberapa  langkah  penting  yang  perlu dijalani.
Proses penelitian ini melibatkan serangkaian tahap  yang  mencakup    implementasi  dan  uji coba  metode,  bertujuan  untuk  mencapai  hasil yang  diinginkan  dan  mencerminkan  gambaran yang  diharapkan.  Untuk  memvisualisasikan langkah-langkah  tersebut.  Ditujukan  pada gambar 2
.

## Gambar 2. Flowchart Penelitian

## 3.2. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan  dataset  adalah  proses mengumpulkan sejumlah data atau sampel yang akan  digunakan  untuk  melatih,  menguji,  atau menguji  kinerja  dari  suatu  model  atau algoritma. Dataset yang baik merupakan kunci kesuksesan  dalam  pelatihan  model machine learning dan deep learning , karena kualitas dan jumlah data yang cukup akan berpengaruh pada akurasi  dan  generalisasi  model.  Penelitian  ini menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  situs publik,  yaitu  Kaggle  dan  disimpan  pada cloud storage yaitu google drive [7]
3.3. Preprocessing Data Preprocessing merupakan  tahapan  yang dilakukan  sebelum  data  citra  asli  diolah  oleh
Convolutional Neural Network (CNN).
Dalam  tahapan  ini,  diterapkan  fungsi resize citra yang berguna untuk menyesuaikan ukuran citra. Resize dilakukan  untuk  menghilangkan noise dengan cara memotong bagian citra yang tidak relevan. Jika citra mengandung noise yang berlebihan,  citra  tersebut  akan  diabaikan. Tujuan dari proses ini adalah untuk mempercepat  dan  mempermudah  pemrosesan data training .

## 3.4. Split Data
Pada  tahap  pemisahan  data,  dataset dibagi menjadi tiga bagian, yaitu data pelatihan, data  pengujian,  dan  data  validasi.  Data pelatihan  digunakan  sebagai  referensi  untuk membangun  model  klasifikasi,  sementara  data pengujian  digunakan  untuk  menguji  performa dari model algoritma klasifikasi tersebut. Data validasi  berfungsi  untuk  melakukan  validasi model  dan  mencegah  terjadinya  kondisi  di mana  akurasi  pada  data  pelatihan  tinggi  tetapi akurasi pada data pengujian rendah [3], [8].
3.5. Training Model CNN
Dalam tahap pelatihan, digunakan untuk melatih model arsitektur CNN guna mengenali jenis  olahraga.  Tahap  ini  memanfaatkan  20% dari total dataset yang ada, dengan ukuran batch size sebesar 64 dan ukuran citra 150x150 piksel. Hasil dari pelatihan pada setiap model arsitektur disimpan  dalam  format  ekstensi  HDF5.  Hasil penyimpanan  dari  tahap  pelatihan  mencakup model,  bobot  pelatihan,  dan  informasi  yang akan  digunakan  untuk  tahap  pengujian[10]. Model  Arsitektur  CNN  yang  diterapkan  yaitu
DenseNet121
a. DenseNet121 DenseNet 121 adalah
jenis
Convolutional Neural Network (CNN) di mana setiap  lapisan  terhubung  dengan  lapisan  non- berikutnya  yang  lebih  dalam  dalam  struktur, artinya,  lapisan  utama  terhubung  dengan lapisan kedua, ketiga, keempat, dan seterusnya, lapisan  berikutnya  terhubung  dengan  lapisan ketiga, keempat, kelima, dan seterusnya. Hal ini dilakukan  untuk  memaksimalkan  aliran  data antara  lapisanlapisan  dalam  struktur  tersebut [9], [10]
3.6. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan sebuah proses untuk mengembangkan  model  atau  fungsi  yang menggambarkan konsep dari suatu data. Dalam proses klasifikasi, data-data tertentu dikumpulkan dan kemudian dikelompokkan ke
Pengumpulan Dataset Preprocessing Data Split Data Training Model CNN Klasifikasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dalam  kategori-kategori  yang  disebut  sebagai kelas. Kelas yang terbentuk ini dikenal sebagai dataset  pelatihan,  yang  akan  digunakan  untuk dilatih  oleh  algoritma  klasifikasi.  Proses  ini dikenal  sebagai  pelatihan.  [11],  [12]  Dengan pelatihan,  akan  dihasilkan  sebuah  model  yang mampu  melakukan  klasifikasi  pada  data-data baru:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Dataset
Dataset yang diterapkan dalam penelitian  ini terdiri  dari  gambar-gambar  yang merepresentasikan pose tubuh berdiri tegak dan tidak, dengan total keseluruhan mencapai 2936 citra.  Langkah  awal  dalam  penelitian  ini melibatkan proses preprocessing, dimana citra- citra  tersebut  mengalami  transformasi  ukuran dengan  menggunakan  fungsi resize .  Dalam langkah  ini,  seluruh  citra  diubah  ukurannya menjadi  150x150  piksel,  tujuannya  adalah untuk meningkatkan efisiensi dalam proses data training dan  untuk  memperoleh  hasil  terbaik dari  model  yang  dihitung.  Setelah  tahap resize citra  selesai,  dilakukan  pembagian dataset,  dimana  terdiri  dari  dataset  pose  tegak dan dataset pose kurang tegak yang ditunjukan pada gambar 3 dan gambar 4 di bawah ini.
Gambar 3. Dataset Pose Tegak
Gambar 4. Dataset Pose Kurang Tegak

## 4.2. Preprocessing Data
Pada tahap ini dilakukan import modul os yang menyediakan fungsi-fungsi untuk berinteraksi  dengan  sistem  operasi,  seperti
manipulasi  path  file,  pembuatan  direktori,  dan lainnya.  Lalu  dilakukan  mengimpor  modul shutil  yang  menyediakan  utilitas  operasi  file dan  direktori  yang  lebih  tinggi  dari  modul  os Contohnya  termasuk  fungsi  untuk  mengcopy, menghapus,  dan  menggeser  file/direktori. Selanjutnya  mengimpor  fungsi  train_test_split dari  modul  model_selection  di  library  sklearn f ungsi  ini  digunakan  untuk  membagi  dataset menjadi  subset  pelatihan  dan  pengujian.  Ini sangat  berguna  dalam  pengembangan  model machine learning untuk menguji kinerja model pada  data  yang  tidak  dilihat  selama  pelatihan. Selengkapnya dapat pada gambar 5.

## Gambar 5. Preprocesing Data

## 4.3. Split Data
Pada tahap split data ini dilakukan proses pemisahan  dataset  yang  akan  dipindahkan kedalam  direktori  train  data  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 6 di bawah ini
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 6. Split Data

## 4.4. Training Model CNN
Pada  tahapan  ini  dilalukan  proses  train data  atau  proses  data  latih  dengan  parameter target  size  150  x  150  dan  menggunakan parameter class_mode binary
untuk mengklasifikasikan  dua  buah  kelas.  Untuk detail lebih lanjut di tunjukan pada gambar 7 di bawah ini Gambar 7. Traning Model CNN 4.5. Hasil Identifikasi Melalui implementasi metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada identifikasi  pose  tubuh,  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  dalam  mengenali  pose tubuh  kurang  tegak,  model  mencapai  tingkat akurasi sebesar 59%, dengan tingkat kepercayaan  (confidence)  sebesar  58,54%.
Ditunjukan  pada  gambar  8.  Meskipun  akurasi ini  mencerminkan  tingkat  ketepatan  model dalam  mengklasifikasikan  pose  tubuh  kurang tegak, kepercayaan yang relatif tinggi menunjukkan tingkat keyakinan model terhadap prediksinya. Sebaliknya, ketika mengidentifikasi  pose  tubuh  tegak,  model menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dengan akurasi mencapai 80%, dan tingkat kepercayaan sebesar  79,36%.  Ditunjukan  pada  gambar  9. Keakuratan yang lebih tinggi dalam mengenali pose  tubuh  tegak  menunjukkan  kemampuan model dalam mengklasifikasikan dengan tepat, sementara tingkat kepercayaan yang signifikan memberikan  indikasi  bahwa  model  memiliki
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
keyakinan yang kuat terhadap hasil prediksinya dalam konteks ini.
Gambar 8. Identifikasi Pose Kurang Tegak
Gambar 9. Identifikasi Pose Tegak

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  keseluruhan  tahap  yang sudah  di  lakukan.  Maka  hasil  penelitian ini  dapat  mengidentifikasi  pose  tubuh kurang tegak dengan akurasi sebesar 59% dengan confidence 58,54% dan mengidentifikasi  pose  tegak  dengan
akurasi  sebesar  80%  dengan  confidence 79,36%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Khunafa Qudsi et al. , “Identifikasi Citra Tulisan  Tangan  Digital  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Semin. Inform. Apl. Polinema , pp. 48–53, 2019, Accessed: Nov. 27, 2023. [Online].
Available: http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SI
AP/article/view/344.
[2]  A.  Arifandi,  “Identifikasi  dan  Prediksi Umur  serta  Jenis  Kelamin  Berdasarkan Citra  Wajah  Menggunakan  Algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN),” RAINSTEK    J.  Terap.  Sains  Teknol. ,  vol. 4,  no.  2,  pp.  89–96,  Jun.  2022,  doi:
10.21067/JTST.V4I2.6985. [3]  Y.  Rizki,  R.  Hayami,  and  E.  Rahmadani, “Identifikasi  Objek  Cagar  Budaya  Candi Mahligai Berbasis Citra Digital Menggunakan Mask R-CNN,” J. CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf.  Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 309–314, Dec. 2022, doi:
10.37859/COSCITECH.V3I3.3939.
[4]  S.  A.  E.  ALBAKIA  and  R.  A.  Saputra, “Identifikasi  Jenis  Daun  Tanaman  Obat
Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  Dengan  Model VGG16,” J. Inform. Polinema , vol. 9, no. 4,  pp.  451–460,  Aug.  2023,  doi: 10.33795/JIP.V9I4.1420.
[5]  J.  V.  P.  Putra,  F.  Ayu,  and  B.  Julianto, “Implementasi  Pendeteksi  Penyakit  pada Daun  Alpukat  Menggunakan  Metode CNN,” Stain.  (SEMINAR  Nas.  Teknol.
SAINS) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  155–162,  Jan. 2023, Accessed: Nov. 29, 2023. [Online]. Available:
https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.p hp/stains/article/view/2888.
[6]  N. Hanun, M. Sarosa, and R. A. Asmara, “Pemanfaatan  Algoritma  Faster  R-CNN ResNet-101  Untuk  Deteksi  Potongan Tubuh  Manusia,” J.  Elektron.  dan Otomasi  Ind. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  94–103,
May
2023, doi:
10.33795/ELKOLIND.V10I1.2754.
[7]  F. H. Hawari, F. Fadillah, M. R. Alviandi, and  T.  Arifin,  “Klasifikasi  Penyakit Tanaman  Padi  Menggunakan  Algoritma
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Cnn (Convolutional Neural Network),” J.
Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 4, no.  2,  pp.  184–189,  Aug.  2022,  doi: 10.51977/JTI.V4I2.856.
[8]  M. Rahman and A. Pambudi,
“Implementasi  Algoritma  Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Identifikasi Kualitas  Tanaman  Selada  Berdasarkan Citra  Daun,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. ,  vol.  11,  no.  3s1,  pp.  2830–7062,
Sep. 2023,
doi: 10.23960/JITET.V11I3S1.3368.
[9]  I. Jenis, R.-R. Menggunakan, M. Cnn, and B.  Android,  “Identifikasi  Jenis  Rempah- Rempah  Menggunakan  Metode    CNN Berbasis  Android,” Jurasik  (Jurnal  Ris.
Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 223–232,
Feb. 2023, doi:
10.30645/JURASIK.V8I1.558.
[10]  S. Faisal, T. F. M Butarbutar, P. Sirait, and J.  SIFO  Mikroskil,  “Implementasi  CNN dan  SVM  untuk  Identifikasi  Penyakit Tomat via Daun,” J. SIFO Mikroskil , vol. 20,  no.  2,  pp.  117–134,  Oct.  2019,  doi: 10.55601/JSM.V20I2.670.
[11]  S.  N.  Ria,  M.  Walid,  B.  A.  Umam,  F. Teknik,  and  U.  Islam,  “Pengolahan  Citra Digital  Untuk  Identifikasi  Jenis  Penyakit
Kulit Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Energy  J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 12, no.
2, pp. 62–67, Dec. 2022, doi:
10.51747/ENERGY.V12I2.1118.
[12]  R. Pujiati and N. Rochmawati,
“Identifikasi Citra Daun Tanaman Herbal
Menggunakan Metode Convolutional
Neural  Network  (CNN),” J.  Informatics Comput. Sci. , vol. 3, no. 03, pp. 351–357,
Jan.
2022,
doi: 10.26740/JINACS.V3N03.P351-357.