## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## KLASIFIKASI JENIS BURUNG MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING
Yeremia Yosefan Pane 1 , Jeremia Jordan Sihombing 2
1,2 Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Medan, Sumatera Utara, Indonesia 20371 yeremiayosefan@mhs.unimed.ac.id, jeremiasihombing@mhs.unimed.ac.id

## Abstract
Indonesia is known for its abundant natural resources, including its diverse bird fauna. The identification and classification of bird species is essential in maintaining biodiversity as well as for practical habitat management. Therefore, an efficient and accurate  approach  is  needed  to  identify  bird  species.  This  study  uses  a  deep  learning  approach  to  test  and  compare  the MobileNetV2 architecture with architectures used in previous studies in recognizing bird species. We use a transfer learning approach  that  utilizes  existing  knowledge  from  pre-trained  models  and  combines  it  with  a  Convolutional  Neural  Network (CNN) algorithm to detect and classify birds based on images with a total image data of 95376. Experimental results show that by using the MobileNetV2 architecture, we achieved an accuracy of 96.4% with a loss value of 0.241. Compared with the architecture used in previous research, our results show a significant improvement in accuracy and efficiency. The time taken to perform the classification at each step is about 646 ms. This study shows that using MobileNetV2 architecture in the transfer learning approach with CNN effectively performs bird species classification .
Keywords: Classification, convolutional neural network, image processing, MobileNetV2 , transfer learning

## Abstrak
Indonesia dikenal karena kekayaan sumber daya alamnya yang melimpah, termasuk keberagaman fauna jenis burung yang dimiliki  negara  ini.  Identifikasi  dan  klasifikasi  jenis  burung  menjadi  penting  dalam  menjaga  keanekaragaman  hayati  serta untuk pengelolaan habitat yang efektif. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang efisien dan akurat untuk mengidentifikasi jenis  burung.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  membandingkan  arsitektur  MobileNetV2  dengan  arsitektur  yang sudah pernah digunakan pada penelitian sebelumnya dalam mengenali jenis burung menggunakan pendekatan deep learning. Kami  menggunakan pendekatan transfer  learning yang  memanfaatkan  pengetahuan yang  sudah  ada  dari  model yang telah dilatih sebelumnya, dan mengombinasikannya dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan  burung  berdasarkan  citra  dengan  total  data  gambar  yaitu  95.376  data.  Hasil  eksperimen  menunjukkan bahwa dengan menggunakan arsitektur MobileNetV2, kami mencapai akurasi sebesar 96,4% dengan nilai loss sebesar 0,241. Dalam  membandingkannya  dengan  arsitektur  yang  sudah  pernah  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya,  hasil  yang  kami dapatkan  menunjukkan  peningkatan  signifikan  dalam  akurasi  dan  efisiensi.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan klasifikasi pada setiap langkah adalah sekitar 646 ms. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan arsitektur MobileNetV2 dalam pendekatan transfer learning dengan CNN sangat efektif dalam melakukan klasifikasi jenis burung.
Kata kunci: Convolutional neural network , klasifikasi, MobileNetV2, pengolahan citra, transfer learning
1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara yang terletak di garis khatulistiwa yang  terkenal  dengan  kekayaan  flora  dan  faunanya.  Salah satu  kekayaan  alam  fauna  Indonesia  adalah  burung. Indonesia merupakan rumah bagi  1.539 jenis burung, atau 17%  dari  populasi  burung    di  dunia.  Pada  saat  ini  jenis burung  didunia  adalah  9.600  jenis  burung,  dan  hampir sekitar 1.111 burung terancam punah [1].
Kemajuan  ilmu  dan  pengetahuan  pada  saat  ini,  teknologi sudah  dapat  diterapkan  untuk  memberikan  ataupun mengakses  informasi  menggunakan  internet.  Salah  satu pemanfaatan  teknologi  untuk  melakukan  klasifikasi  pada jenis burung dengan memanfaatkan machine learning atau sering  disebut  dengan computer  vision .  Penggunaan teknologi  ini  dapat  membantu  mengedukasi  masyarakat untuk mengenal berbagai spesies burung.
90 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
Machine learning mempunyai berbagai fungsi untuk dapat dipergunakan  dalam  berbagai  bidang,  misalnya  adalah klasifikasi.  Klasifikasi  pada  gambar  dilakukan  dengan mengaplikasikan model matematika yang dapat dimengerti oleh  komputer  untuk  dapat  mengenai  pola  yang  ada  pada gambar[2]. Model yang sering digunakan untuk melakukan pekerjaan ini adalah jaringan syaraf tiruan ( neural network ), yang mengadopsi cara kerja syaraf manusia. [3]
Deep  learning saat  ini  digunakan  dalam  proses  pelatihan khususnya  di  dunia  gambar  adalah  dengan  menggunakan transfer  learning . Transfer  learning adalah  suatu  metode pembelajaran  yang  mendalam  di  mana  pengetahuan  yang diperoleh  dari  mempelajari  satu  masalah  digunakan  untuk memecahkan  masalah  yang  berbeda-beda .  Transfer learning adalah  proses  pembelajaran  yang  mendalam  di mana  contoh-contoh  yang  dipelajari  dari  satu  masalah digunakan  untuk  memecahkan  masalah  lain  [4]. Transfer learning memungkinkan  pelatihan  model deep  learning pembelajaran  mendalam  mencapai  akurasi  yang  tinggi bahkan dengan  menggunakan  sedikit  data  latih  dan  waktu yang lebih singkat untuk melatih data tersebut[5]. Salah satu arsitektur  yang  sering  diterapkan  dalam transfer  learning adalah MobileNet . Arsitektur MobileNet merupakan  salah satu  arsitektur deep  convolutional  neural  network dengan mengadopsi  total  jumlah  lapisan  sejumlah  32  lapisan  dan juga  arsitektur  ini  didesain  khusus  untuk  perangkat  yang memiliki  sumber  daya  latensi  yang  rendah  seperti smartphone sehingga  arsitektur  ini  dapat  bekerja  dengan efektif pada berbagai kondisi perangkat yang ada [6]. Dalam kasus  pengolahan  citra, ImageNet merupakan  arsitektur yang sudah biasa digunakan dalam melatih citra. ImageNet banyak  dipakai  terutama  dalam  kompetisi machine learning ,  salah  satu  keunggulan  dari  arsitektur  ini  adalah banyaknya dataset yang  telah  dilabelkan  sehingga  dapat mendeteksi objek [7].
Prima  Nugraha,  dkk  [8]  melakukan  penelitian  dengan identifikasi  jenis  burung  dengan  metode deep  learning . Jaringan saraf tiruan menunjukkan akurasi klasifikasi yang tinggi  yaitu  sebesar  97,89%.  Alswaiti,  dkk  [9]  melakukan penelitian  dengan  klasifikasi  jenis  burung  dengan  metode transfer learning .  Hasil  percobaan  akhirnya  membuktikan bahwa deep dearning lebih   efektif    daripada    algoritma pembelajaran    mesin    tradisional    dalam    pengenalan gambar  karena  jumlah  spesies  burung  meningkat.  Selain itu,  hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  ketika  data sampel    kecil, transfer  learning dapat    membantu pengklasifikasi  jaringan  saraf  dalam  untuk  meningkatkan akurasi    klasifikasi.  Pada  penelitian  lainnya,  wijaya  dan wahyuningsih [10] melakukan penelitian dengan klasifikasi jenis burung menggunakan deep learning dengan arsitektur CNN inception  v3 .  Hasil  dari  penelitian  ini  mendapatkan nilai akurasi 86%.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan membandingkan keakuratan  model deep  learning degan  metode transfer learning pada  arsitektur  MobileNetV2.  Klasifikasi  yang
digunakan  ialah  sebanyak  450  jenis  burung  contohnya adalah, Northern  Cardinal,  Little  Auk,  Campo  Flicker, Common  Firecrest,  Trumpeter  Swan,  Purple  Finch, California  Quail,  White  Cheeked  Turaco,  Cape  Glossy Starlin dll. Data penelitian ini diperoleh dari sumber Kaggle yang dapat diunduh secara gratis [11].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini termasuk jenis penelitian eksperimental yang melibatkan serangkaian tahapan dalam proses pelaksanaannya,  sebagaimana  yang  dapat  dilihat  dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Arsitektur Transfer Learning
Seperti  dapat  dilihat  pada  alur  pemodelan  menggunakan transfer learning pada Gambar 1, hal yang pertama sekali dilakukan adalah dengan memasukkan data lalu melakukan pemrosesan  awal  pada  data  dengan  berbagai  teknik pengolahan  citra,  lalu  menyiapkan  model  yang  sudah pernah di latih sebelumnya dan menghubungkan langsung dengan  model  yang  penulis  lakukan.  Selanjutnya  adalah dengan melakukan klasifikasi pada citra. Pemodelan pada penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dikarenakan modul yang disediakan cukup lengkap dalam melakukan teknik deep learning .

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan data yang tersedia secara terbuka di Kaggle . Data  yang  diperoleh  dari  situs kaggle sudah  dilabelkan, yaitu 450 jenis burung dan sudah dibagi menjadi data latih dan  data  uji.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang diperoleh melalui penyedia data  terbuka  melalui  media website .  Kumpulan  data  ini dikumpulkan dari berbagai sumber di internet lalu dibagikan melalui platform penyedia data terbuka Kaggle . Jumlah data gambar yang telah dikumpulkan yaitu sebanyak 70,626 data training , 22500 data testing , 2250 data validation , sehingga total  data  gambar  yang  di  kumpulkan  adalah  sebanyak 95376  gambar.  Berikut  adalah  pembagian  data  yang  akan digunakan untuk melakukan pemodelan yang dapat dilihat pada  Gambar  2  di  bawah  ini.  Tujuan  dipisahkannya  data testing dan data validation adalah untuk mengetahui apakah model yang telah dikembangkan sudah mampu mengenali citra  dari  data  yang  baru,  sehingga  kita  dapat  mengetahui seberapa akurat model ini dapat bekerja dengan data yang baru.
Gambar 2. Pembagian data
2.2 Preprocessing
Pada  tahap preprocessing penelitian  ini  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan melakukan  berbagai  teknik  pemrosesan  data  citra  atau gambar.  Sebelum  melakukan  pelatihan  dan  pengujian terhadap  model,  diperlukan preprocessing data  terlebih dahulu guna menghindari bias dari data citra. Preprocessing yang akan dilakukan melibatkan penyesuaian skala, di mana resolusi  gambar  akan  diubah  menjadi  224×224  piksel. Adapun  salah  satu  teknik preprocessing yaitu scaling, ini merupakan standar input yang diperlukan untuk memproses model Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan metode transfer  learning dengan  menggunakan  arsitektur MobileNetV2  [12].  Contoh scaling dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Scaling Citra Asli
Selain  itu,  metode  augmentasi  data  yang  diterapkan  pada data latih melibatkan penggunaan metode rotasi horizontal. Teknik  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  keragaman gambar  yang  dihasilkan  dalam  kumpulan  data.  Selain  itu, proses  normalisasi  juga  diterapkan  pada dataset untuk menyamakan intensitas piksel .

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  sebuah  model komputasi  yang  menerapkan  prinsip  kerja  otak  manusia dalam memproses informasi hingga pada mencapai sebuah tindakan [3]. Gagasan yang mendasari jaringan saraf buatan (JST)  adalah  generalisasi  model  matematis  yang mencerminkan  bagaimana  manusia  memproses  informasi melalui  unit  dasar  yang  disebut neuron ,  yang  masing- masing memiliki konektor di mana sinyal mengalir, masing- masing tautan memiliki bobot yang berbeda, dan setiap saraf mengarah  ke  sel  -sel  saraf  lainnya  di  mana  ada  fungsi aktivasi. Input adalah  jumlah dari  sinyal  tertimbang  untuk menentukan  sinyal output [13].  Selain  itu,  setiap  lapisan
yang  terdapat  dalam  jaringan  saraf  buatan  (JST)  memiliki komponen tambahan yang disebut bias, di mana neuron di dalamnya  memiliki  nilai  tetap  yang  selalu  sama,  yaitu bernilai  1.Gambar  4  merupakan  struktur  JST.  JST  terdiri dari  lapisan-lapisan  neuron  yang  terhubung,  yang  dikenal sebagai lapisan-lapisan atau layer . Lapisan pertama disebut sebagai  lapisan input ,  lalu  setelah  lapisan input terdapat lapisan  bias  yang  membantu neuron untuk  dapat mempelajari relasi terhadap input dan output . Lalu lapisan selanjutnya dikenal dengan activation function atau fungsi aktivasi  yang  berguna  untuk  meningkatkan  kemampuan model  untuk  dapat  memprediksi  dengan  menambahkan fungsi  non-linear  maupun  linear.  Adapun  contoh  fungsi aktivasi  yaitu sigmoid ,  ReLU  ( Rectified  Linear  Unit ), tangen  hiperbolik  dan softmax .  lapisan  terakhir  disebut sebagai  lapisan output ,  dan  lapisan  di  antaranya  disebut sebagai  lapisan  tersembunyi.  Setiap neuron di  lapisan- lapisan  tersebut  menerima input dari neuron di  lapisan sebelumnya  dan  memberikan output kepada neuron di lapisan berikutnya.
Gambar 4. Struktur JST

## 2.4 Model Deep Learning
Model deep  learning yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah  klasifikasi  dengan Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolutional Neural Network (CNN) merupakan model deep  learning yang  termasuk  ke dalam supervised learning .  Klasifikasi supervised  learning adalah  model klasifikasi  dengan  adanya  label  kelas.  Terdapat  dua komponen  utama  dalam Convolutional  Neural  Network yaitu:
1) Convolutional Layer
Convolutional  Layer adalah  inti  dari  model deep  learning convolutional neural network , kernel konvolusi digunakan untuk  mengekstraksi  fitur  dari  citra  masukan.  Proses  ini mengubah lapisan piksel berikutnya menjadi bidang reseptif area  yang  terhubung  dari kernel konvolusi  apa  pun  pada citra masukan [14].
2) Pooling Layer
Pooling  Layer melakukan  pengurangan  sampel  untuk meningkatkan  ekstraksi  fitur  gambar  dengan  mengurangi ukuran  peta  fitur  dan  parameter  dalam  jaringan.  Ini  juga membantu mempercepat proses komputasi dan mengontrol risiko terjadinya overfitting. [15].
70626 22500 2250 0 50000 100000 Pembagian Data Data Training Data Testing
Data Validation
92 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
3) Dropout
Dropout merupakan  salah  satu  arsitektur  yang  digunakan untuk  melakukan  penghilangan  atau  penghapusan  pada layer  secara  acak  agar  menghindari  terjadinya overfitting pada model JST [16].

## 2.5 Training Model
Model  CNN  yang  dibangun  terdiri  dari  3 convolutional layer dengan  fitur  berukuran  3x3  dan  menggunakan MaxPooling dengan  fungsi  aktivasi ReLU dan kernel berukuran  2x2.  Selanjutnya  dilakukan  proses smoothing . Terdapat 2 lapisan padat dengan fungsi aktivasi ReLU dan keluarannya  adalah  lebih  dari  dua  kelas  dengan  fungsi aktivasi softmax . Model CNN yang dibangun dapat dilihat pada  Tabel  1  dengan  jumlah  parameter  total  2.834.434. Setelah membangun model CNN  dilakukan pembangunan model untuk memprediksi. Pada penelitian ini menggunakan  model  CNN  kemudian  menambahkan prediksi pada model CNN tersebut.
Tabel 1. Arsitektur model Layer (type) Output Shape Param # Input_2 (Input Layer) [( None, 224, 224, 3)] 0 Tf.math.truediv (TFOpLambda) ( None , 224, 224, 3) 0 Tf.math.subtract (TFOpLambda) ( None , 224, 224, 3) 0 Mobilenetv2_1.00.224 (functional) ( None , 7, 7, 1280) 2257984 Global_avarage_pooling
2d (GlobalAvaragePooling2
D) ( None , 1280) 0
Dropout ( None , 1280) 0 Dense ( None , 450) 576450 Total Params 2,834,434

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini modul yang digunakan untuk mendeteksi suatu objek yang akan digunakan untuk proses latih dan uji adalah MobileNetV2 . MobileNetV2 merupakan modul yang tersedia pada modul keras python untuk melakukan deteksi objek  pada  gambar.  Selanjutnya  pada  penelitian  ini menggunakan preprocessing dengan data augmentasi yang mana  tujuan  dari  data augmentation ini  adalah  untuk melakukan  reduksi  data  pada  gambar  seperti  membalik, melakukan rotasi, memotong, sehingga ketika sudah selesai menggunakan preprocessing kita  dapat  melakukan pemodelan machine learning .
Dalam pengambilan data set penelitian ini sebenarnya sudah dilakukan preprocessing data  terlebih  dahulu  dengan menyeleksi  gambar  di  mana  hanya  terdapat  satu  jenis burung pada setiap gambar dan dilakukan scalling dengan mengubah resolusi gambar menjadi 224×224 piksel . Berikut Gambar 5 adalah sample citra yang akan dilakukan proses
latih  dan  uji  pada  data  yang  telah  didapatkan  dari  situs website kaggle .
Gambar 5. Contoh citra training
Setelah  dilakukan preprocessing data,  maka  selanjutnya adalah  melakukan  pembagian  data  latih  dan  uji  pada  data yang telah kita sediakan. Pada model latih pertama dengan menggunakan  CNN  didapatkan  hasil  akurasi  dari  model adalah 90,43% dengan menggunakan optimizer Adam yang dapat  dilihat  pada  Gambar  6  di  bawah.  Model  CNN  yang digunakan terlihat stabil pada kisaran 90 persen, yang mana jumlah  akurasi  ini  sudah  terbilang  cukup  baik,  tetapi menurut penulis hasil ini kurang maksimal.
Gambar 6. Grafik dengan model CNN
Tahap selanjutnya adalah melakukan klasifikasi menggunakan metode transfer learning . Transfer learning digunakan  untuk  menyelesaikan  tugas  yang  baru  dengan melakukan  generalisasi  pada  tiap  tugas  sehingga  dapat membantu  mempersingkat  waktu  dan  sumber  daya  yang ada.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode fine  tune  hyperparameter yang  mana  metode  ini untuk  mencari hyperparameter terbaik  untuk  dilakukan pelatihan  terhadap  model.  Setelah  dilakukan tuning hyperparameter maka  kita  dapat  menggunakan  CNN  dan transfer  learning untuk  melakukan  pelatihan  pada kumpulan data yang telah ada. Hasil dari penggunaan CNN
93 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
dan transfer learning ditunjukkan seperti pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Model menggunakan transfer learning
Dapat  kita  lihat  bahwa  hasil  yang  diperoleh  dengan menggunakan  CNN  dan transfer  learning lebih  baik dibandingkan  dengan  hasil  sebelumnya  di  mana  hasil menggunakan transfer  learning yaitu  dengan  tingkat akurasi sebesar 96.3%. Hasil ini cukup memberikan dampak yang  signifikan  pada  model  yang  telah  kita  lakukan sebelumnya  dengan  grafik  yang  dapat  kita  lihat  pada Gambar 7 pada epoch ke-5 sebagai peningkatan yang cukup signifikan terlihat lalu diikuti oleh perulangan selanjutnya. Berikut penulis merangkum hasil  dari model yang telah di uji pada tabel di bawah ini.

## Tabel 2. Perbandingan hasil model
Metode Waktu proses/step akurasi Val loss CNN 849 ms/step 90.4 % 0.376 CNN + Transfer learning 646 ms/step 96.3 % 0.241
Dari Tabel 2, dapat kita perhatikan bahwa algoritma CNN dapat  memakan  waktu  yang  cukup  banyak  yang  sehingga kurang  efisien  dalam  melakukan  pemodelan  yang memerlukan  waktu  yang  singkat.  Dengan  menggunakan metode transfer learning , kita dapat memakai model yang telah  di  latih  sebelumnya  pada dataset besar,  sehingga model  tidak  lagi  melatih  dari  awal  dan  dapat  memangkas waktu  pelatihan.  Tidak  hanya  itu  metode  ini  juga  dapat meningkatkan  akurasi  pada  model  dengan  menggunakan fitur umum yang telah dilatih sebelumnya sehingga mampu mengefisiensikan  pelatihan  pada  model.  Metode  ini  juga sering  digunakan  ketika  data  yang  dimiliki  sedikit  dan dikombinasikan dengan metode lainnya seperti augmentasi. Berikut  penulis  melakukan  uji  terhadap  beberapa  gambar yang  tidak  terdapat  pada  data train dan test ,  dapat  dilihat pada Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Hasil uji klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  menerapkan  metode transfer learning pada Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan  model MobileNetV2 ,  disimpulkan  bahwa  dalam mendeteksi  citra  jenis  fauna  burung  adalah  citra  dapat melewati proses preprocessing dengan baik dengan diubah ukuran dimensinya menjadi 224×224 piksel dan kemudian dilakukan proses preprocessing , proses yang dilakukan kali ini  yaitu  dengan  menggunakan  data augmentation yang mana  untuk  memanipulasi  citra  dengan  melakukan  rotasi, mengubah  ukuran,  dll.  Akurasi  yang  didapatkan  pada pelatihan  pertama  dengan  model  CNN  dapat  dilihat  tidak terlalu  efektif  dengan  nilai  akurasi  90.4%  dan  nilai loss sebesar  0.376.  Setelah  dilakukan  proses transfer  learning dengan bantuan metode tuning hyperparameter , didapatkan hasil nilai akurasi sebesar 96.3% dengan nilai loss sebesar 0.241. Hasil ini memberikan dampak yang cukup signifikan dengan  perbandingan  waktu  proses  yaitu  849  ms/step  dan 646  ms/step.  Dengan  hasil  ini  dapat  dinyatakan  bahwa metode  yang  dipakai  pada  klasifikasi  jenis  burung menggunakan transfer  learning sudah  cukup  baik  bila dilihat  dalam  proses  uji  menggunakan  beberapa  gambar yang telah penulis cari di beberapa sumber.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  rekan-rekan yang telah memberikan dukungan yang berharga sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan dengan baik. Penulis juga berterima  kasih  kepada  bapak  Ichwanul  Muslim  Karo selaku dosen pengampu mata kuliah pengolahan citra digital dan seluruh teman-teman yang membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  G.  R.  Dalem et  al. ,  “BURUNG  SEBAGAI
ATRAKSI EKOWISATA DI KAWASAN PARIWISATA UBUD, BALI,” Bali, 2014.
[2] A.  Roihan,  P.  Abas  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika, “IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information  Technology)  Pemanfaatan  Machine Learning dalam Berbagai  Bidang: Review  paper,” 2019.
[3] K.  Bun  and  Hurnaningsih,  “IDENTIFIKASI TELUR  RETAK  MENGGUNAKAN  METODE JARINGAN
SYARAF TIRUAN
BERDASARKAN  TEKSTUR  TELUR,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 23, no. 3, pp. 183–192, 2018, doi: 10.35760/tr.2018.v23i3.2468.
[4] M.  Farid  Naufal  and  S.  Ferdiana  Kusuma, “PENDETEKSI  CITRA  MASKER  WAJAH

## MENGGUNAKAN  CNN  DAN  TRANSFER
LEARNING,” Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer  (JTIIK) ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  1293–1300, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202185201.
[5] Samsul Kamal, Nursalmi Mahdi, and Nisfula Senja, “Keanekaragaman_Jenis_Burung_Pada_Perkebuna n_Kopi_d,” Jurnal Biotik , vol. 1, no. 2, pp. 67–136, 2013.
[6] N. Nufus et al. , “Sistem Pendeteksi Pejalan Kaki Di Lingkungan Terbatas Berbasis SSD MobileNet V2
Dengan Menggunakan Gambar 360° Ternormalisasi,” Prosiding Seminar Nasional Sains Teknologi  dan  Inovasi  Indonesia  (SENASTINDO) , vol. 3, pp. 123–134, Dec. 2021, doi: 10.54706/senastindo.v3.2021.123.
[7] S. Tammina, “Transfer learning using VGG-16 with Deep Convolutional Neural Network for Classifying  Images,” International  Journal  of Scientific and Research Publications (IJSRP) , vol.
9, no. 10, p. p9420, Oct. 2019, doi: 10.29322/ijsrp.9.10.2019.p9420.
[8] P.  Nugraha,  A.  Komarudin,  E.  Ramadhan,  U. Jenderal,  A.  Yani,  and  C.  Jl,  “DETEKSI  OBJEK DAN JENIS BURUNG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR INCEPTION RESNET- V2,” Infotech  Journal ,  vol.  8,  no.  2,  2022,  doi: 10.31949/infotech.v8I2.2889.
[9] M. Alswaitti, L. Zihao, W. Alomoush, A. Alrosan, and  K.  Alissa,  “Effective  classification  of  birds’ species  based  on  transfer  learning,” International Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering , vol.  12,  no.  4,  pp.  4172–4184,  Aug.  2022,  doi: 10.11591/ijece.v12i4.pp4172-4184.
[10] A.  B.  Wijaya  and  D.  Y.  Wahyuningsih, “PENGIDENTIFIKASI SPESIES BURUNG MENGGUNAKAN  CITRA  DENGAN  METODE

## CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,”
ScientiCO :  Computer  Science  and  Informatics Journal , vol. 5, no. 2, 2022.
[11] Gerry,  Marionette,  and  Michael  Bryant,  “BIRDS 525  SPECIES-  IMAGE  CLASSIFICATION,” Kaggle.
[12] S.  D.  Das  and  A.  Kumar,  “Bird  Species Classification  using  Transfer  Learning  with Multistage  Training,” Jurnal  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Aplikasinya ,  Oct.  2018,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1810.04250
[13] G.  Thiodorus,  A.  Prasetia,  L.  A.  Ardhani,  and  N. Yudistira, “Klasifikasi citra makanan/non makanan menggunakan  metode  Transfer  Learning  dengan model Residual Network,” Teknologi , vol. 11, no. 2, pp. 74–83, Jul. 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2402.
[14] J. Kurniawan, C. K. Dewa, and Afiahayati, “Traffic Congestion  Detection:  Learning  from  CCTV Monitoring  Images  using  Convolutional  Neural Network,” in Procedia Computer Science , Elsevier
B.V., 2018, pp. 291–297. doi: 10.1016/j.procs.2018.10.530.
[15] M. Rafly Alwanda, R. Putra, K. Ramadhan, and D. Alamsyah,  “Implementasi  Metode  Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle,” 2020.
[16] Irwan  Guntoro,  Dwi  Marisa  Midyanti,  and  Rahmi Hidayati,  “PENERAPAN  DROPOUT  PADA
JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM MENGKLASIFIKASI  TINGKAT  FINE  FUEL MOISTURE CODE (FFMC) UNTUK
KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN,” 2022.