© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti.v13i2.9466

## Analisis Laju Pembelajaran u ntuk Pengenalan Nyeri Melalui Metode Viola-Jones dan Pembelajaran Mendalam
Raihan Islamadina 1,2 , Khairun Saddami 3 , Fitri Arnia 3 , Taufik Fuadi Abidin 3 , Rusdha Muharar 3 , Muhammad Irwandi 2 , Aulia Syarif Aziz 2
1 Program Doktor Ilmu Teknik, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Aceh 23111, Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Ar-Raniry, Banda Aceh, Aceh 23111, Indonesia
3 Departemen Teknik Elektro dan Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Aceh 23111, Indonesia
[Diserahkan: 30 Agustus 2023, Direvisi: 1 November 2023, Diterima: 14 Maret 2024] Penulis Korespondensi: Fitri Arnia (email: f.arnia@unsyiah.ac.id)
INTISARI — Pembelajaran  mendalam  ( deep  learning )  makin  berkembang  dan  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang kehidupan.  Salah  satunya  adalah  pengenalan  rasa  nyeri  melalui  ekspresi  pasien  yang  memiliki  kesulitan  berkomunikasi. Viola-Jones adalah algoritma sederhana yang memiliki kemampuan deteksi waktu nyata dengan akurasi cukup tinggi dan kebutuhan daya komputasi rendah. Laju pembelajaran merupakan parameter yang secara signifikan berdampak pada hasil pembelajaran mendalam. Penelitian ini mengenali rasa nyeri menggunakan metode Viola-Jones dan pembelajaran mendalam. Dataset yang digunakan adalah citra termal yang diperoleh dari basis data Multimodal Intensity Pain (MIntPAIN). Langkah- langkah yang dilakukan meliputi segmentasi, pelatihan, dan pengujian. Segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode Viola-Jones untuk mendapatkan area penting citra wajah. Proses pelatihan dilakukan dengan menggunakan empat  model benchmark pembelajaran  mendalam,  yaitu  DenseNet201,  MobileNetV2,  ResNet101,  dan  EfficientNetb0.  Selain  itu, pembelajaran mendalam memiliki sebuah parameter yang sangat penting untuk ditentukan, yaitu  laju pembelajaran, yang berdampak pada hasil pembelajaran mendalam. Terdapat lima nilai laju pembelajaran, yaitu 10 -1 , 10 -2 , 10 -3 , 10 -4 , dan 10 -5 . Nilai  laju  pembelajaran  kemudian  dibandingkan  dengan  empat  model  pembelajaran mendalam  untuk  mendapatkan  hasil akurasi yang tinggi dalam waktu singkat dan dengan algoritma yang sederhana. Terakhir, proses pengujian dilakukan pada data  uji  menggunakan  tolok  ukur  pembelajaran  mendalam  yang  sesuai  dengan  proses  pelatihan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa laju pembelajaran sebesar 10 -2 dari metode MobileNetV2 menghasilkan kinerja yang optimal dengan akurasi validasi pelatihan sebesar 99,60% dalam waktu 05.12.28 jam.

## KATA KUNCI
— Pengenalan Rasa Nyeri, Metode Viola-Jones, Laju Pembelajaran, Pembelajaran Mendalam, Akurasi.

## I. PENDAHULUAN
Manusia memiliki kecenderungan alamiah untuk memanifestasikan  emosinya  melalui  ekspresi  wajah,  yang merupakan media komunikasi nonverbal yang kuat. Fenomena pemanfaatan  isyarat  wajah  untuk  mengungkapkan  emosi  ini memiliki  hubungan  yang  signifikan  dalam  konteks  evaluasi rasa  nyeri  [1].  Biasanya,  penilaian  nyeri  sangat  bergantung pada  deskripsi verbal seseorang. Namun,  permasalahan dapat muncul pada kasus individu yang menderita penyakit terminal dan  tidak  mampu  berkomunikasi  secara  konvensional, sehingga  pengungkapan  rasa  nyeri  menjadi  sebuah  teka-teki yang  cukup  rumit  untuk  dipecahkan.  Hal  ini  tentu  saja  dapat berpotensi menyebabkan salah tafsir dan kekeliruan penarikan kesimpulan.
Identifikasi  rasa  nyeri  melalui  analisis  ekspresi  wajah merupakan  tantangan  yang  rumit  dengan  banyak  aspek, sehingga  membutuhkan  pengembangan  dan  implementasi metodologi  yang  cukup  tangguh.  Proses  pengenalan  wajah mencakup tiga fase penting, yaitu deteksi awal wajah, ekstraksi fitur yang berbeda-beda, dan pengenalan atribut wajah. Dalam bidang  deteksi  wajah,  algoritma  yang  diusulkan  oleh  Viola- Jones  merupakan  solusi  yang  paling  terkenal  dan  banyak diadopsi secara luas [2]. Algoritma ini dikenalkan pada tahun 2001 [3].
Terkenal  akan  efektivitasnya,  algoritma  Viola-Jones  telah banyak dipuji terutama karena kesederhanaan dan kemahirannya yang luar biasa dalam mendeteksi wajah secara
waktu nyata. Pendekatan ini menawarkan keseimbangan yang luar biasa antara akurasi dan kebutuhan sumber daya komputasi, sehingga  banyak  digunakan  pada  berbagai  aplikasi  [4]–[6]. Kapasitas  inheren  algoritma  untuk  deteksi  yang  cepat  dan akurat  menjadikan algoritma ini alat yang sangat dibutuhkan, terutama  untuk  skenario  yang  membutuhkan  respons  dan efisiensi yang baik.
Eksplorasi pengenalan nyeri merupakan bukti keberhasilan konvergensi  di  ranah  metodologi  pembelajaran  mendalam ( deep  learning ),  yang  menandai  kemajuan  signifikan  dalam domain  ini  [7].  Pembelajaran  mendalam  digunakan  untuk ekstraksi  fitur-fitur  yang  rumit,  sehingga  dapat  membantu mendeteksi  nyeri  melalui  analisis  ekspresi  wajah  [8],  [9]. Selain  itu,  penelitian  penting  lainnya  telah  memanfaatkan ketangguhan  pembelajaran  mendalam  untuk  menavigasi lanskap  pengenalan  rasa  nyeri,  secara  khusus  berfokus  pada intensitas  rasa  nyeri  yang  dilaporkan  sendiri  oleh  penderita menggunakan visual analogue scale (VAS) [10].
Teknik pembelajaran mendalam dalam bidang pengenalan nyeri  terus  berkembang  dengan  memanfaatkan dataset citra RGB  yang  luas  yang  bersumber  dari  basis  data  Multimodal Intensity  Pain  (MIntPAIN).  Sebuah  penelitian  penting  telah menghasilkan tingkat akurasi yang mengesankan, yaitu sebesar 92,26% [11]. Pencapaian ini sama dengan penelitian lain yang menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  92,44%,  sehingga menegaskan  kembali  kemampuan  metodologi  pembelajaran mendalam dalam menangani tugas rumit pengenalan rasa nyeri
[12].  Selain  itu,  cakrawala  aplikasi  pembelajaran  mendalam diperluas  untuk  mencakup  pemanfaatan dataset citra  termal dari  basis  data  MIntPAIN,  sebagaimana  ditunjukkan  oleh penelitian  sebelumnya  [13].  Upaya  tersebut  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi,  yaitu  sebesar  83,5%, sehingga menekankan keserbagunaan pendekatan pembelajaran mendalam dalam domain pengenalan rasa  nyeri yang beragam.
Penelitian  ini  merupakan  sebuah  evolusi  signifikan  yang dibangun  di  atas  landasan  yang  sudah  ditetapkan  oleh penelitian  sebelumnya  [13],  yang  berfokus  pada  identifikasi rasa  nyeri  dengan  memanfaatkan  kombinasi  Viola-Jones  dan metodologi  pembelajaran  mendalam.  Dalam  upaya  yang progresif ini, dataset inti yang diteliti terdiri  atas citra termal yang diekstrak dari basis data MIntPain. Lintasan metodologis meliputi tahap-tahap yang berbeda, yaitu segmentasi, pelatihan, dan pengujian lanjutan.
Tahap  awal,  yaitu  segmentasi,  mengacu  pada  metode Viola-Jones,  yang  secara  efektif  menunjukkan  area  penting pada citra wajah untuk tugas pengenalan rasa  nyeri. Langkah strategis  ini  berfungsi  sebagai  mekanisme  penyaringan  awal, yang memilah-milah data visual untuk didentifikasi fitur-fitur menonjolnya. Tahap selanjutnya adalah tahap pelatihan. Tahap ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  kehebatan  empat benchmark pembelajaran  mendalam  sebagai  pilar  dasar. Keempat tolok ukur ini meliputi berbagai macam model, yaitu model dense convolutional network model (DenseNet201) [14], MobileNetV2  [15], residual  network (ResNet101)  [16],  dan EfficientNetb0 [17].
Hal lain yang turut menentukan keberhasilan penelitian ini adalah  penentuan  laju  pembelajaran,  yang  merupakan  sebuah hiperparameter  yang  sangat  penting  untuk  mengatur  tingkat penyesuaian  model  sebagai  respons  terhadap  estimasi kesalahan  selama  bobot  diperbarui  [18].  Dalam  upaya  ini, digunakan  lima  laju  pembelajaran,  yaitu  10 -1 ,  10 -2 ,  10 -3 ,  10 -4 , dan  10 -5 .  Masing-masing  laju  pembelajaran  ini  memainkan peranan  penting  dalam  membentuk  hasil  dari  proses pembelajaran mendalam berikutnya [18].
Pada dasarnya, penelitian ini berusaha untuk membandingkan keempat model pembelajaran mendalam yang berbeda  secara  komprehensif,  kemudian  menyandingkan kinerja  model–model  tersebut  dengan  variasi  nilai  laju pembelajaran.  Terdapat  dua  tujuan  utama,  yaitu  mencapai tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  jangka  waktu  yang lebih  singkat  dan  mempertahankan  kesederhanaan  yang melekat pada metodologi algoritmik yang digunakan.
Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  pengujian  ketat terhadap  model  yang  telah  dikembangkan.  Data  yang  secara khusus  digunakan  untuk  validasi  diuji  dengan  cermat menggunakan model tolok ukur pembelajaran mendalam yang sama  dengan  model  yang  sudah  dikembangkan  pada  tahap pelatihan. Kesesuaian antara model pelatihan dan pengujian ini digunakan  untuk  autentikasi  translasi  kerangka  kerja  yang dikembangkan,  memastikan  bahwa  informasi  yang  diperoleh dari  proses  pelatihan  terwujud  dengan  baik  dalam  skenario dunia nyata.

## II. METODOLOGI
Tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 1.

## A. PENGUMPULAN DATA
Untuk tujuan penelitian ini, dataset yang dianalisis berasal dari basis data MIntPAIN, khususnya dalam format citra termal. Basis  data  ini  memiliki  9.366  variabel  yang  berasal  dari  20 subjek  [19].  Untuk  membantu  proses  evaluasi  yang komprehensif, dataset dibagi  secara  sistematis  menjadi  dua bagian yang berbeda: dataset pelatihan dan dataset pengujian. Dataset pelatihan terdiri atas 5.000 citra termal, sedangkan dataset pengujian  terdiri  atas  1.600  citra. Dataset ini  secara kolektif mencakup spektrum intensitas nyeri dengan total lima tingkat nyeri yang berbeda; masing-masing dimulai dari tingkat 0,  yang  menunjukkan  “tidak  terasa  nyeri”,  hingga  tingkat  4 yang  menandakan  “nyeri  yang  paling  berat,”  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Kategorisasi  tingkat  nyeri  ini menawarkan perspektif bernuansa yang menangkap keragaman pengalaman  nyeri,  sehingga  membantu  dalam  melatih  dan memvalidasi model untuk pengenalan rasa nyeri yang efektif.

## B. PRAPEMROSESAN DATA
Tahap  prapemrosesan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  cara  menerapkan  metode  Viola-Jones  yang  andal. Viola-Jones  adalah  sebuah  teknik  yang  digunakan  untuk mengekstrak  area  wajah  pada  citra.  Langkah  awal  ini melibatkan  manipulasi  citra  masukan  dengan  cara  secara efektif  mengisolasi  dan  mengekstrak  komponen  wajah  yang teridentifikasi  sebagai  bagian  penting  analisis  selanjutnya. Proses  ini  diawali  dengan  penggunaan  teknik  fitur Haar-like , yang  merupakan  sebuah  metode  yang  secara  sistematis membagi  citra  menjadi  beberapa  area  terpisah,  dimulai  dari sudut  kiri  atas  ke  sudut  kanan  bawah.  Peningkatan  mendasar teknik ini adalah penggabungan prosedur integral image , yang merupakan  sebuah  strategi  komputasi  yang  dirancang  untuk mempercepat pendeteksian objek [3].
Gambar 1. Tahapan penelitian.
Sebuah langkah mutakhir ditambahkan, yaitu penggunaan teknik Adaptive Boosting. Pada teknik ini, beberapa classifier lemah  digabung  ke classifier yang  lebih  kuat.  Teknik  ini berfungsi  sebagai  sebuah  mekanisme  untuk  secara  sinergis memanfaatkan  kekuatan classifier yang  lemah,  sehingga menghasilkan formulasi classifier yang kuat dan andal. Proses ini dimulai dengan perhitungan bobot, kemudian diikuti dengan evaluasi nilai fitur untuk setiap classifier lemah [3]. Keputusan selanjutnya  bergantung  pada  penilaian  nilai  fitur  ini;  jika nilainya di bawah 0, citra dikategorikan tidak memiliki objek. Sebaliknya, jika nilainya melebihi 1,  citra dianggap memiliki objek. Pendekatan cascade classifier meningkatkan kompleksitas  dengan  mengintegrasikan classifier yang  rumit ke  dalam  kerangka  kerja  hierarkis,  sehingga  menghasilkan deteksi objek yang lebih cepat.
Puncak  dari  tahap  prapemrosesan  ini  ditandai  dengan penerapan teknik bounding box yang berperan penting dalam membatasi dan menggambarkan entitas wajah yang terdeteksi [3]–[5].  Proses  ini  dilakukan  untuk  mengisolasi  area  wajah penting. Strategi ini kemudian diterapkan pada kumpulan data citra  pelatihan  dan  pengujian.  Area  wajah  yang  digambarkan kemudian  dipotong  ( cropping atau trancating ),  sehingga menghasilkan  ekstraksi  kontur  wajah  tertentu.  Strategi pemotongan  ini  penting  karena  dapat  membantu  proses identifikasi  kontur  wajah  selanjutnya,  sehingga  secara  efektif menyederhanakan  keseluruhan  proses.  Prosedur  ini  juga menyebabkan terjadinya transformasi dimensi citra, yaitu dari 640 × 480 piksel menjadi 104 × 104 piksel. Dengan kata lain, citra  menjadi  lebih  ringkas  setelah  tahapan  pemotongan dilakukan. Representasi visual dari hasil prosedur pemotongan bounding  box dan  area  wajah  dapat  diamati  pada  Gambar  3. Gambar  ini  menyajikan  gambaran  sekilas  hasil  yang  dicapai pada tahap prapemrosesan ini.

## C. PELATIHAN DATA
Dalam  penelitian  ini,  proses  pelatihan  dilakukan  melalui integrasi  teknik  pembelajaran  transfer  ( transfer  learning ) dengan  model convolutional  neural  network (CNN)  yang sebelumnya  telah dilatih.  Mengingat pentingnya efisiensi dan kemanfaatan, pendekatan ini menggunakan model yang sudah ada, seperti DenseNet201, EfficientNetb0, MobileNetV2, dan ResNet101.
DenseNet201  membangun  koneksi  antara  setiap  lapisan dengan  cara feed-forward .  Prinsip  kerja  DenseNet201 melibatkan  penggabungan  keluaran  lapisan  sebelumnya. Awalnya,  ukuran  citra  28  × 28  ×  3  disebarkan  di  24  saluran, sehingga menghasilkan ukuran citra 28 × 28 × 24. Selanjutnya, 12 fitur dengan lebar dan tinggi yang sama digunakan di setiap lapisan  konvolusi  berikutnya,  sehingga  menghasilkan  lapisan keluaran 28 × 28 × 12. Masukan pada lapisan berikutnya adalah
28 × 28 × 24 + 12; kemudian, pada lapisan berikutnya adalah 28  ×  28  ×  24  +  12  +  12,  dan  seterusnya.  Dengan  cara  ini, DenseNet201 dapat mengurangi overfitting dan menggunakan lebih sedikit parameter [14].
MobileNetV2  dapat  meningkatkan  kinerja  model mobile dalam  berbagai  tugas  dan  tolok  ukur  di  seluruh  spektrum ukuran  model  yang  berbeda.  MobileNetV2  didasarkan  pada struktur  residu  terbalik  yang  koneksi bypass -nya  berada  di antara  lapisan  tipis bottleneck .  Arsitektur  MobileNet  diubah dengan mengganti operator konvolusi penuh dengan faktorisasi yang membagi konvolusi menjadi dua lapisan, yaitu depthwise convolution layer dan pointwise convolution layer [15].
ResNet101  adalah  model  terlatih  yang  dapat  mengelola lapisannya tanpa memerlukan konfigurasi khusus. ResNet101 digunakan  untuk  mengatasi  penurunan  kinerja  pada  jaringan dalam. Model ini dapat membangun jaringan yang lebih dalam dan  menemukan  jumlah  lapisan  yang  dioptimalkan  untuk gradien  yang  hilang.  ResNet101  memiliki  101  lapisan  dan mampu mengklasifikasikan 1.000 kategori citra [16].
EfficientNetb0 melakukan penskalaan semua dimensi, dari kedalaman, lebar, dan resolusi, secara seragam menggunakan koefisien  majemuk,  sehingga  memberikan  kinerja  yang  lebih
(a)
(b)
Gambar 2. Dataset tingkat rasa nyeri, (a) citra RGB wajah, (b) citra termal wajah.
(a)
(b)
Gambar 3. Representasi visual (a) citra bounding box pada area wajah, (b) area wajah yang dipotong.
baik. Menggunakan parameter yang lebih sedikit, EfficientNet mampu melakukan transfer dengan baik dan mencapai akurasi terbaik  pada  CIFAR-100  (91,7%), flower (98,8%),  dan  tiga dataset pembelajaran  transfer  lainnya  [17].  Model-model  ini dilengkapi  dengan  pengetahuan  yang  sebelumnya  sudah  ada dan  pola-pola  yang  diekstrak  dari  banyak  pelatihan dataset , sehingga menjadikannya sebagai titik awal yang optimal untuk pelatihan lebih lanjut.
Pembelajaran  transfer,  yang  merupakan  aspek  utama  dari pendekatan  ini,  beroperasi  dengan  menggunakan  model  yang sudah dilatih sebagai kerangka pendukung dasar dan kemudian menyempurnakan  parameternya  melalui fine-tuning untuk menyelaraskannya dengan dataset baru yang akan digunakan. Teknik  ini  memanfaatkan  kekayaan  pengetahuan  yang terangkum dalam model yang sudah dilatih. Selain itu, melalui penyesuaian  berulang,  teknik  ini  dapat  beradaptasi  dengan berbagai  fitur  tertentu  dan  seluk-beluk dataset target.  Tujuan utama dari pembelajaran transfer adalah untuk memanfaatkan kemampuan model yang sebelumnya sudah ada dalam domain aslinya  dan  memperluas  kegunaannya  untuk  menyelesaikan masalah di domain yang berbeda.
Model  yang  sudah  terlatih  berfungsi  sebagai  pengekstrak fitur, menyaring representasi citra tingkat tinggi yang memiliki signifikansi  di  berbagai  domain.  Dengan  menyesuaikan parameter  model  yang  sebelumnya  telah  dilatih  sehingga selaras  dengan dataset baru,  kemampuan  model  disesuaikan dengan kompleksitas tugas tertentu.
Pendekatan  pelatihan  ini  memiliki  beberapa  manfaat, sebagaimana disajikan pada Tabel I. Model yang  sebelumnya telah  dilatih  tidak  hanya  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi, tetapi juga menghasilkan kecepatan dan kekompakan, sehingga menjadikannya  pilihan  yang  sangat  tepat  untuk  tujuan penelitian ini. Dengan membangun dasar yang telah dibuat oleh model-model  tersebut,  penelitian  ini  mencapai  sintesis  dari pengetahuan  yang  ada  dan  wawasan  baru,  berupa  kerangka pengenalan nyeri yang efisien dan efektif.
Proses pembelajaran transfer dalam penelitian ini dilakukan dengan cermat melalui pemanfaatan Deep Learning Toolbox™ MATLAB  yang  canggih. Toolbox khusus  ini  menawarkan kerangka  kerja  yang  kuat,  sehingga  mendorong  para  peneliti dan  praktisi  untuk  merancang  dan  menggunakan deep  neural network (DNN)  dengan  lancar,  serta  memanfaatkan  berbagai algoritma,  jaringan  yang  sudah  terlatih,  dan  metodologi aplikasi  model.  Integrasi  saling  menguntungkan  dari  sumber daya  ini  mampu  menyederhanakan  proses  pembelajaran transfer dan mengoptimalkan implementasinya.
Penelitian  ini  memanfaatkan  ketangguhan  jaringan  yang sudah  terlatih  sebagai  landasan  pembelajaran  transfer. Jaringan-jaringan  yang  sudah  terlatih  ini  berfungsi  sebagai dasar  tugas  pengenalan  rasa  nyeri  dalam  penelitian  ini. Kelincahan  dan  efisiensi  yang  ditawarkan  oleh  jaringan  yang sudah  terlatih  ini  secara  signifikan  mempercepat  proses
pembelajaran, sehingga model dapat dengan cepat beradaptasi dengan rumitnya dataset baru. Pembelajaran transfer biasanya digunakan  dalam  aplikasi  pembelajaran  mendalam.  Jaringan yang sudah terlatih dapat diambil dan digunakan sebagai titik awal untuk mempelajari tugas baru. Menyempurnakan jaringan dengan pembelajaran transfer jauh lebih cepat dan lebih mudah daripada  melakukan  pelatihan  dari  awal.  Keuntungan  dari pembelajaran transfer adalah jaringan yang telah terlatih sudah mempelajari banyak fitur yang dapat diterapkan pada berbagai tugas  serupa  lainnya.  Pembelajaran  transfer  menawarkan beberapa keuntungan: memungkinkan untuk mentransfer fitur- fitur  yang  telah  dipelajari  dari  jaringan  yang  telah  terlatih  ke permasalahan  baru,  lebih  cepat  dan  lebih  mudah  daripada melatih jaringan baru, mengurangi waktu pelatihan dan ukuran dataset ,  dan  melakukan  pembelajaran  mendalam  tanpa  perlu mempelajari cara membuat jaringan yang baru [20].
Untuk  menerapkan  model-model  yang  telah  terlatih  di MATLAB ini, langkah awal yang penting adalah pemasangan model  yang  telah  terlatih  melalui  perintah add-ons [21]. Prosedur pemasangan ini sangat penting untuk dilakukan agar integrasi  model  ke  dalam  kerangka  kerja  MATLAB  berjalan lancar,  sehingga  memungkinkan  penerapannya  pada  tahap- tahap penelitian selanjutnya. Pengaturan yang cermat terhadap proses pembelajaran transfer dalam Deep Learning Toolbox™ pada  MATLAB  menekankan  komitmen  penelitian  ini  untuk memanfaatkan alat dan teknik yang mutakhir demi tercapainya tujuan penelitian.
Selain  itu, fine-tuning dilakukan  dengan  mengatur  nilai hiperparameter  yang  terdiri  atas initial  learning  rate (ILR), jumlah epoch maksimum, ukuran minibatch , momentum, dan optimizer , serta mempertimbangkan durasi minimum dan nilai akurasi  maksimum.  Parameter  yang  digunakan  untuk merancang  model,  yaitu  DenseNet201,  MobileNetV2, ResNet101,  dan  EfficientNetb0,  ditunjukkan  pada  Tabel  II. Model  dilatih  dengan epoch sejumlah  100,  menggunakan momentum  0,9,  dan  ukuran minibatch 24.  Parameter WeighLearnRateFactor dan BiasLearnRateFactor ditetapkan sebesar  10  menggunakan stochastic  gradient  descent (SGD) optimizer , dengan laju pembelajaran awal yaitu 10 -1 , 10 -2 , 10 -3 , 10 -4 ,  dan  10 -5 [21].  Laju  pembelajaran  merupakan  salah  satu parameter  pelatihan  untuk  menghitung  nilai  koreksi  bobot selama  proses  pelatihan    [18].  Nilai  laju  pembelajaran  yang paling  ideal  adalah  nilai  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi optimal dan tidak membutuhkan waktu pelatihan yang lama.

## D. PENGUJIAN DATA
Evaluasi pengujian data dalam penelitian ini mengacu pada keluaran yang dihasilkan selama proses pelatihan menggunakan  model  pembelajaran  mendalam  yang  optimal
T ABEL I J ARINGAN YANG T ELAH D ILATIH S EBELUMNYA Jaringan Kedalaman Ukuran (MB) Parameter (juta) Ukuran Masukan Citra DenseNet201 201 77 20,0 224 × 224 EfficientNetb0 82 20 5,3 224 × 224 MobileNetV2 53 13 3,5 224 × 224 ResNet101 101 167 44,6 224 × 224 T ABEL II P ARAMETER YANG D IGUNAKAN P ADA D ESAIN M ODEL D ENSE N ET 201,
M OBILE N ETV 2, R ES N ET 101, DAN E FFICIENT N ETB 0 Parameter DenseNet201, MobileNetV2, ResNet101,  dan  EfficientNetb0 Models Epoch 100 Minibatch 24 Optimizer Stochastic gradient descent (SGD) Laju Pembelajaran Awal  10 -1 , 10 -2 , 10 -3 , 10 -4 , dan 10 -5 Momentum Optimizer 0,9 WeightLearnRateFactor 10 BiasLearnRateFactor 10
dan  laju  pembelajaran  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi. Penilaian hasil pengujian melibatkan analisis yang komprehensif,  mencakup  akurasi, recall ,  presisi,  dan  metrik evaluasi  kritis F 1- score yang  dihitung  melalui  persamaan berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙×𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 . (4)
Persamaan (1) sampai dengan (4) berperan penting dalam penghitungan  nilai  akurasi.  Nilai  akurasi  sendiri  merupakan indikator  kemampuan  model  yang  sangat  penting  dalam mengklasifikasikan  citra.  Dalam  hal  ini,  setiap  persamaan merangkum  berbagai  aspek  kinerja  model  yang  berbeda, sehingga memberikan pandangan holistik tentang kemampuan klasifikasi setiap model.
True  positive (TP)  menandakan  klasifikasi  akurat  dari sampel  positif,  yang  menunjukkan  keberhasilan  identifikasi citra yang menggambarkan rasa nyeri. Sebaliknya, komponen true  negative (TN)  menunjukkan  klasifikasi  yang  benar  dari sampel  negatif,  yang  menandakan  citra  tanpa  rasa  nyeri. Skenario false positive (FP) terjadi ketika sampel negatif secara keliru  dikategorikan  sebagai  sampel  positif,  sedangkan false negative (FN)  muncul  ketika  sampel  positif  dilabeli  sebagai sampel negatif. Keempat elemen ini bersama-sama membantu menguraikan interaksi rumit dari hasil klasifikasi.
Metrik  akurasi  yang  menyeluruh  merangkum  kinerja komprehensif  sistem  di  semua  titik  data,  menekankan kapasitasnya untuk mengategorikan contoh positif dan negatif dengan  tepat.  Sensitivitas  (dikenal  sebagai true  positive  rate atau recall) ,  yang  merupakan  sebuah  parameter  yang memerlukan  klasifikasi  data  positif  yang  akurat,  digunakan untuk  mengukur  kemampuan  sistem  dalam  mengidentifikasi individu  yang  menunjukkan  atribut  positif  (dalam  kasus  ini, mengalami rasa nyeri).
Positive  predictive  value (PPV)  adalah  ukuran  statistik yang  menunjukkan  besarnya  kemungkinan  hasil  tes  positif adalah  benar.  PPV  dihitung  dengan  membagi  jumlah  TP dengan jumlah total hasil tes positif. PPV memainkan peranan penting dalam menilai ketepatan model dalam mengidentifikasi
citra yang berhubungan dengan rasa nyeri dalam prediksi kelas positif  total.  Metrik  ini  memberikan  informasi  tentang keakuratan sistem dalam menunjukkan contoh rasa nyeri pada konteks yang lebih luas dari prediksi positif [13], [22]. Melalui integrasi persamaan dan metrik ini, penelitian ini tidak hanya mengukur  efektivitas  model,  tetapi  juga  menumbuhkan pemahaman  tentang  kemampuan  dan  keterbatasan  model dalam tugas pengenalan rasa nyeri.

## III. HASIL PENELITIAN
Hasil akhir dari upaya pembelajaran mendalam dipengaruhi oleh berbagai faktor. Salah satu faktor penentu yang terpenting adalah laju pembelajaran. Dalam tahap pelatihan, penelitian ini menggunakan model pembelajaran mendalam yang dirancang dengan cermat dan dengan analisis yang ketat yang bergantung pada  laju  pembelajaran  10 -1 ,  10 -2 ,  10 -3 ,  10 -4 ,  dan  10 -5 .  Proses pelatihan  diulang  sebanyak  seratus epoch ,  meliputi  berbagai siklus pembelajaran dan adaptasi.
Selama tahap pelatihan, model melewati proses penyempurnaan  secara  bertahap  menggunakan  data  pelatihan yang tersedia. Setelah tahap pelatihan, efektivitas model diuji dengan  menilai  kinerjanya  pada  data  uji.  Penilaian  dilakukan dengan menggunakan  parameter  akurasi  validasi  dan elapsed time .  Keduanya  merupakan  aspek  integral  yang  memberikan informasi mengenai efektivitas dan efisiensi model.
Metodologi validasi yang digunakan adalah validasi silang, yang merupakan sebuah teknik yang dicirikan oleh penyusunan beberapa  iterasi  pelatihan  untuk  mendapatkan  nilai  yang optimal. Pendekatan multifaset ini memastikan bahwa kinerja model dievaluasi dengan cermat, sehingga dari proses berulang ini diperoleh nilai akurasi validasi yang paling optimal.
Tujuan  utama  perbandingan  laju  pembelajaran  ini  adalah untuk  memastikan  konfigurasi  paling  optimal  yang  dapat menghasilkan  hasil  kinerja  yang  luar  biasa,  yang  ditandai dengan  meningkatnya  akurasi  dan  semakin  efisiennya  waktu pelatihan. Melalui analisis dan evaluasi komprehensif terhadap interaksi  antara  laju  pembelajaran,  akurasi  validasi,  dan elapsed  time ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui gabungan terbaik, sehingga dapat membekali para peneliti dan praktisi  dalam  studi  pembelajaran  mendalam  yang  efektif dalam domain pengenalan rasa nyeri.
Hasil  pelatihan  yang  berasal  dari  interaksi  antara  model pembelajaran mendalam dan berbagai laju pembelajaran dirinci secara komprehensif dalam Tabel III. Selama tahap pelatihan, laju pembelajaran sebesar 10 -2 menjadi laju pembelajaran yang sangat  berpengaruh,  yang  memberikan  hasil  akurasi  validasi
T ABEL III P ERBANDINGAN M ODEL P EMBELAJARAN M ENDALAM D ENGAN L AJU P EMBELAJARAN Model Pembelajaran Mendalam DenseNet201 EfficientNetb0 MobileNetV2 ResNet101 Laju Pembelajaran 10 -1 VA (%) 93,00 96,20 99,00 97,00 ET 2.039” 28’ 558” 20’ 325” 32’ 2.219” 37’ Laju Pembelajaran 10 -2 VA (%) 99,60 99,60 99,60 99,00 ET 2.000” 52’ 578” 25’ 312” 28’ 3.508” 2’ Laju Pembelajaran 10 -3 VA (%) 99,60 99,40 99,60 99,60 ET 2.138” 18’ 579” 41’ 336” 27’ 3.501” 14’ Laju Pembelajaran 10 -4 VA (%) 99,40 99,20 99,20 99,00 ET 2.132” 25’ 585” 44’ 342” 31’ 3.524” 27’ Laju Pembelajaran 10 -5 VA (%) 99,40 85,60 99,00 99,00 ET 2.100” 42’ 558” 37’ 330” 13’ 3.529” 15’ Catatan: VA = Validation accuracy (100%)
ET  = Elapsed time
luar biasa di seluruh model DenseNet201, EfficientNetb0, dan MobileNetV2.  Model-model  ini  menunjukkan  akurasi  yang mengesankan sebesar 99,60%, ditambah dengan elapsed time selama 33.20.52 jam untuk DenseNet201, 09.38.25 jam untuk EfficientNetb0, dan 05.12.28 jam untuk MobileNetV2.
Namun demikian, model ResNet101 menunjukkan kinerja yang  paling  luar biasa.  Model  ini  mencapai  akurasi  tertinggi, yaitu  sebesar  99,60%.  Kinerja  ini  dicapai  pada  laju pembelajaran 10 -3 , serta elapsed time 58.21.14 jam.
Dari  hasil  ini,  terlihat  bahwa 10 -2 merupakan  laju pembelajaran  optimal  untuk  model  pembelajaran  mendalam, khususnya  MobileNetV2.  Analisis  yang  seksama  ini menekankan  interaksi  antara  laju  pembelajaran,  arsitektur model,  dan  metrik  kinerja,  yang  pada  akhirnya  dapat menyingkap  konfigurasi  yang  ideal  untuk  tugas  klasifikasi rasa nyeri melalui ekspresi wajah.
Selanjutnya, pada tahap pengujian data, digunakan dataset baru  yang  berbeda  dari  data  pelatihan.  Tahap  ini  merupakan tahapan yang penting dalam evaluasi kinerja model klasifikasi rasa  nyeri  melalui  ekspresi  wajah.  Proses  evaluasi  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matrix untuk  mengukur sensitivitas, presisi, dan nilai F 1- score model.
Untuk  melakukan  evaluasi  ini,  laju  pembelajaran  10 -2 digunakan  secara  seragam  di  seluruh  model  DenseNet201, EfficientNetb0,  dan  MobileNetV2.  Sebaliknya,  model ResNet101  menggunakan  laju  pembelajaran  10 -3 .  Hal  ini dilakukan  dengan  mempertimbangkan  kemampuan  model untuk  mencapai  akurasi  tertinggi  selama  tahap  pelatihan. Dengan menyempurnakan parameter laju pembelajaran secara cermat, penelitian ini berupaya untuk mengoptimalkan potensi penuh  model  dan  mencapai  hasil  kinerja  yang  optimal  dalam domain klasifikasi nyeri.
Hasil  dari  analisis confusion  matrix ,  sebagaimana ditunjukkan  pada  Tabel  IV,  memberikan  informasi  penting tentang kinerja model DenseNet201, EfficientNetb0, MobileNetV2,  dan  ResNet101.  Masing-masing  model  yang mewakili  pendekatan  arsitektur  yang  berbeda  ini  mengalami pengujian  yang  ketat  dengan dataset ,  sehingga  dapat menghasilkan informasi mengenai kemampuan klasifikasinya.
Hasil pada Tabel IV menunjukkan bahwa di antara model yang  dianalisis,  arsitektur  DenseNet201  mencapai  akurasi tertinggi  sebesar  81,1%,  sehingga  menjadikannya  model dengan kinerja terbaik. Selain itu, arsitektur ini menunjukkan sensitivitas, presisi, dan nilai F 1- score yang luar biasa, masing- masing  sebesar  81,06;  81,52;  dan  81,29.  Tampilan  metrik tinggi  yang  komprehensif  ini  menekankan  keunggulan DenseNet201  dalam  klasifikasi  rasa  nyeri  melalui  ekspresi wajah.
Meskipun  DenseNet201  memiliki  kinerja  terbaik,  model MobileNetV2,  EfficientNetb0,  dan  ResNet101  juga  turut berkontribusi  secara  signifikan  pada  domain  ini.  Masing- masing  model  memiliki  akurasi  sebesar  78,2%,  79,4%,  dan 78,2%.  Hasil  ini  menekankan  kompetensi  dalam  tugas klasifikasi  nyeri.  Meskipun  tidak  dapat  melampaui  arsitektur
DenseNet201, model-model ini tetap kompetitif, yang ditandai dengan kinerjanya yang hampir sama.
Wawasan  bernuansa  yang  diperoleh  dari  hasil  ini  tidak hanya menguatkan efektivitas berbagai pilihan arsitektur, tetapi juga  memberikan  landasan  untuk  membuat  keputusan pemilihan model yang tepat berdasarkan kasus penggunaan dan persyaratan tertentu. Evaluasi komprehensif dari arsitektur ini memperlihatkan kekuatan model dan area perbaikannya, yang pada akhirnya dapat mengarahkan penelitian klasifikasi nyeri yang lebih luas.

## IV. KESIMPULAN
Studi ini menyajikan eksplorasi komprehensif metodologi pengenalan  rasa  nyeri,  yang  berhasil  menggabungkan  teknik Viola-Jones dan empat model pembelajaran mendalam tingkat lanjut,  yaitu  MobileNetV2,  EfficientNetb0,  ResNet101,  dan DenseNet201.  Proses  ini  mencakup  kalibrasi  yang  cermat terhadap  nilai  laju  pembelajaran  yang  berkisar  antara  10 -1 sampai 10 -5 .
Pola signifikan diperoleh dari analisis data pelatihan. Laju pembelajaran  sebesar  10 -2 berfungsi  sebagai  katalisator  untuk validasi  akurasi  yang  lebih  tinggi  di  seluruh  model DenseNet201,  EfficientNetb0,  dan  MobileNetV2,  dengan masing-masing  model  mencapai  tingkat  akurasi  yang mengesankan  sebesar  99,60%.  Model-model  ini  mencapai kinerja  yang  luar  biasa  tanpa  mengorbankan elapsed  time . Waktu pemrosesan masing-masing model adalah 33.20.52 jam, 09.38.25 jam, dan 05.12.28 jam
Sementara  itu,  ResNet101  menghasilkan  akurasi  tertinggi sebesar  99,60%,  yang  dicapai  pada  laju  pembelajaran  10 -3 . Namun,  pencapaian  ini  memerlukan  waktu  yang  lama,  yaitu 58.21.14  jam.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  pengorbanan efisiensi pemrosesan terhadap akurasi.
Investigasi  selanjutnya  terhadap  hasil  pengujian  pada dataset yang  berbeda  menjelaskan  implikasi  praktis  dari kinerja  model.  Dalam  kerangka  evaluasi  ini,  model DenseNet201  menunjukkan  kinerja  yang  unggul,  dengan akurasi  sebesar  81,1%.  Hasil  dari confusion  matrix memperkuat pencapaian ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai sensitivitas, presisi, dan F 1- score yang mengesankan, masing- masing sebesar 81,06; 81,52; dan 81,29. Model MobileNetV2, EfficientNetb0,  dan  ResNet101  juga  turut  memberikan konstribusi signifikan, dengan akurasi masing-masing sebesar 78,2%, 79,4%, dan 78,2%.
Sebagai kesimpulan, investigasi multifaset ini menggarisbawahi pentingnya memilih laju pembelajaran yang optimal  untuk  model  pembelajaran  mendalam.  Temuan  ini menekankan  bahwa  perpaduan  yang  harmonis  antara  akurasi dan  efisiensi  operasional  dicapai  ketika  model  MobileNetV2 menggunakan  laju  pembelajaran  sebesar  10 -2 .  Dengan memanfaatkan penggabungan strategis antara metodologi dan model, penelitian ini mendorong bidang pengenalan rasa nyeri melalui  ekspresi  wajah,  membuka  jalan  menuju  metodologi yang semakin efektif dan efisien.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  ada konflik  kepentingan dalam penelitian dan penyusunan makalah ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Raihan  Islamadina,  Khairun  Saddami, Fitri  Arnia,  Taufik  Fuadi  Abidin,  dan  Rusdha  Muharar; metodologi, Raihan Islamadina, Khairun Saddami, Fitri Arnia, Taufik  Fuadi  Abidin,  dan  Rusdha  Muharar;  perangkat  lunak,
T ABEL IV C ONFUSION M ATRIX DARI M ODEL P EMBELAJARAN M ENDALAM Model Akurasi (%) Sensitivitas Presisi F1- Score DenseNet201 81,1 81,06 81,52 81,29 EfficienNetb0 78,2 78,24 78,46 78,35 MobileNetV2 79,4 79,38 80,04 79,80 ResNet101 78,2 78,24 78,58 78,41
Raihan Islamadina, Khairun Saddami, dan Muhammad Irwandi; penulisan—penyusunan draf asli, Raihan Islamadina; penulisan—penelaahan dan penyuntingan, Raihan Islamadina, Khairun  Saddami,  Fitri  Arnia,  Taufik  Fuadi  Abidin,  Rusdha Muharar, dan Aulia Syarif Aziz.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  DIPA  UIN  Ar-Raniry  Banda Aceh tahun 2023. Terima kasih kepada para pembimbing dari Universitas Syiah Kuala Banda Aceh dan tim peneliti dari UIN Ar-Raniry  Banda  Aceh  yang  telah  berkontribusi  dalam pelaksanaan penelitian dan penulisan artikel ini.

## REFERENSI
[1] K.D. Craig, “The facial expression of pain better than a thousand words?,” APS  J. ,  vol.  1,  no.  3,  hal.  153–162,  1992,  doi:  10.1016/1058- 9139(92)90001-S.
[2] M.A. Lazarini, R. Rossi, dan K. Hirama, “A systematic literature review on the accuracy of face recognition algorithms,” EAI Endorsed Trans. IoT , vol. 8, no. 30, hal. 1–11, Sep. 2022, doi: 10.4108/eetiot.v8i30.2346.
[3] P. Viola dan M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” Proc. 2001 IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR) , 2001, hal. I-511–I-518, doi: 10.1109/CVPR.2001.990517.
[4] P. Viola dan M. Jones, “Robust real-time face detection,” Int. J. Comput. Vis. , vol. 57, no. 2, hal. 137–154, Mei 2004, doi: 10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb.
[5] M.F.  Hirzi,  S.  Efendi,  dan  R.W.  Sembiring,  “Literature  study  of  face recognition using the Viola-Jones algorithm,” 2021 Int. Conf. Artif. Intell.
Mechatronics Syst. (AIMS) , 2021, hal. 1–6, doi:
10.1109/AIMS52415.2021.9466010.
[6] F. Elgendy, M. Alshewimy, dan A. Sarhan, “Pain detection/classification framework  including  face  recognition  based  on  the  analysis  of  facial expressions for e-health systems,” Int. Arab J. Inf. Technol. , vol. 18, no. 1, hal. 125–132, Jan. 2021, doi: 10.34028/iajit/18/1/14.
[7] R.M. Al-Eidan, H. Al-Khalifa, dan A. Al-Salman, “Deep learning-based models for pain recognition: A systematic review,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 17, hal. 1–15, Agu. 2020, doi: 10.3390/app10175984.
[8] M.N.  Chaudhari,  M.  Deshmukh,  G.  Ramrakhiani,  dan  R.  Parvatikar, “Face detection using Viola Jones algorithm and neural networks,” 2018 4th Int. Conf. Comput. Commun. Control Autom. (ICCUBEA) , 2018, hal. 1–6, doi: 10.1109/ICCUBEA.2018.8697768.
[9] P.  Rodriguez  dkk.,  “Deep  pain:  Exploiting  long  short-term  memory networks for facial expression classification,” IEEE Trans. Cybern. , vol.
52, no. 5, hal. 3314–3324, Mei 2022, doi: 10.1109/TCYB.2017.2662199.
[10] D.L.  Martinez,  O.  Rudovic,  dan  R.  Picard,  “Personalized  automatic estimation of self-reported pain intensity from facial expressions,” 2017 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. Workshops (CVPRW) , 2017, hal. 2318–2327, doi: 10.1109/CVPRW.2017.286.
[11] G. Bargshady dkk., “Ensemble neural network approach detecting pain intensity from facial expressions,” Artif. Intell. Med. , vol. 109, hal. 1–12, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.artmed.2020.101954.
[12] G. Bargshady dkk., “The modeling of human facial pain intensity based on temporal convolutional  networks trained  with video  frames  in  HSV color  space,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  97,  hal.  1–14,  Des.  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2020.106805.
[13] R. Islamadina dkk., “Performance of deep learning benchmark models on thermal imagery of pain through facial expressions,” 2022 IEEE Int. Conf. Commun.  Netw.  Satell.  (COMNETSAT) ,  2022,  hal.  374–379,  doi: 10.1109/COMNETSAT56033.2022.9994546.
[14] G.  Huang,  Z.  Liu,  L.V.D.  Maaten,  dan  K.Q.  Weinberger,  “Densely connected  convolutional  networks,” 2017  IEEE  Conf.  Comput.  Vis. Pattern Recognit. (CVPR) , 2017, hal. 2261–2269, doi: 10.1109/CVPR.2017.243.
[15] M.  Sandler dkk.,  “MobileNetV2:  Inverted  residuals  and  linear bottlenecks,” 2018  IEEE/CVF  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. (CVPR) , 2018, hal. 4510–4520, doi: 10.1109/CVPR.2018.00474.
[16] K. He, X. Zhang, S. Ren, dan J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” 2016 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR) , 2016, hal. 770–778, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[17] M.  Tan  dan  Q.V.  Le,  “EfficientNet:  Rethinking  model  scaling  for convolution neural networks,” 2019, arXiv.1905.11946.
[18] J. Brownlee (2020) “Understand the Impact of Learning Rate on Neural Network Performance,” [Online], https://machinelearningmastery.com/understand-the-dynamics-of- learning-rate-on-deep-learning-neural-networks/, tanggal  akses: 22-Jun- 2023.
[19] M.A.  Haque dkk.,  “Deep  multimodal  pain  recognition:  A database and comparison  of  spatio-temporal  visual  modalities,” 2018 13th  IEEE  Int. Conf. Autom. Face Gesture Recognit. (FG 2018) , 2018, hal. 250–257, doi: 10.1109/FG.2018.00044.
[20] M.H. Beale, M.T. Hagan, dan H.B. Demuth, Deep Learning Toolbox™ User’s Guide . (2020). Tanggal akses: 19-Agu-2023. [Online]. Tersedia: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/index.html
[21] A.  Schoenauer-Sebag,  M.  Schoenauer,  dan  M.  Sebag,  “Stochastic gradient  descent:  Going  as  fast  as  possible  but  not  faster,”  2017, arXiv:1709.01427.
[22] A.G.  Lalkhen  dan  A.  McCluskey,  “Clinical  tests:  Sensitivity  and specificity,” Contin. Educ.  Anaesth. Crit. Care  Pain ,  vol. 8, no. 6,  hal. 221–223, Des. 2008, doi: 10.1093/bjaceaccp/mkn041.