Maulida — Klasifikasi Kain Khas Batik Dan Kain Khas Sasirangan Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

## KLASIFIKASI KAIN KHAS BATIK DAN KAIN KHAS SASIRANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Ihdalhubbi Maulida 1)
1) Universitas Muhammadiyah Banjarmasin Jalan S. Parman. Kompleks RS Islam, Pasar Lama, Banjarmasin Tengah, Kota Banjarmasin 70114 e-mail: ihdal@umbjm.ac.id 1)

## ABSTRAK
Di Indonesia terdapat 33 macam jenis kain khas, diantaranya adalah kain batik dan sasirangan. Kain batik dibuat dengan cara  mempola,  melukis  menggunakan  lilin  yang  sudah  dicairkan,  pewarnaan,  membatik  Kembali  dan  mencucinya  untuk menghilangkan lapisan lilinya, sedangkan kain sasirangan yaitu dengan dijelujur dengan pola dan dicelupkan ke pewarna kain. Banyak jenis dari kain batik dan kain sasirangan sehingga tidak mudah membedakan yang mana kain sasirangan atau kain batik. Selain itu banyak bentuk pola batik yang hampir mirip dengan motif sasirangan. Pada kasus ini perlu dilakukan penelitian yang dapat  mengklasifikasikan antara kain  batik dan kain sasirangan  agar masyarakat  tidak menyamakan pola batik dengan pola sasirangan. Metode yang dipergunakan untuk melakukan klasifikasi ini yatu dengan model deep learning pada metode Convolution Neural Network (CNN). Deep Learning memiliki kemampuan sangat baik dalam melakukan klas- ifikasi  objek pada  sebuah  citra dalam perkembangan teknologi GPU acceleration.  Kemampuan klasifikasi  yang dilakukan deep learning menerapkan metode CNN dengan dua tahap yaitu melakukan feedforward pada klasifikasi citra dan melakukan tahap pembelajaran menggunakan metode backpropagation. Sebelum melakukan dua tahap dari metode CNN tersebut perlu melakukan  praproses  yaitu  dengan  menerapkan  metode  wrapping  dan  cropping  agar  objek  yang  diklasifikasi  dapat  lebih terfokus  dan  selanjutnya  metode  feedforward  dan  backpropagation  melakukan  training.  Setelah  melakukan  training  maka dilakukan testing dengan metode feedforward dimana bobot dan bias diperbaharui sehingga menghasilkan akurasi sebesar 91,84% dengan melakukan iterasi  sebanyak 20 pada data  training dan hasil akurasi  pada saat  melakukan testing sebesar 99,73%.
Kata Kunci: Convolution Neural Network, Deep Learning, Kain Batik, Kain Sasirangan.

## ABSTRACT
In Indonesia there are 33 kinds of typical fabrics, including batik and Sasirangan fabrics. Batik cloth is made by patterning, painting using melted wax, staining, making batik back and washing it to remove the wax layer, while sasirangan cloth is by stripping it with a pattern and dipping it in cloth dye. Many types of batik fabrics and sasirangan fabrics so it is not easy to distinguish which fabric sasirangan or batik fabric. In addition, many forms of batik patterns are almost similar to sasirangan motifs. In this case, research needs to be done that can classify between batik cloth and sasirangan fabric so that people do not equate batik patterns with sasirangan patterns. The method used to do this classification is with deep learning model on Convolution  Neural  Network (CNN) method.  Deep Learning  has very good abilities in  classifying  objects an image in  the development of GPU acceleration technology. Kemam-puan classification conducted deep learning apply CNN method with two stages, namely feedforward on image classification and conduct learning stage using backpropagation method. Before doing the two stages of the CNN method, it is necessary to preprocess by applying wrapping and crop-pinging methods so that classified objects can be more focused and then feedforward and backpropagation methods conduct training. After conducting training, testing with feedforward method where weight and bias are updated to produce accuracy of 91.84% by iterating as many as 20 on training data and accuracy results at the time of testing by 99.73%.
Keywords: Batik Fabrics, Convolution Neural Network, Deep Learning, Sasirangan fabrics

## I. P ENDAHULUAN
ain  khas  Indonesia  yang  diakui  sebanyak  33  macam  jenis  telah  terdaftar  dalam  warisan  budaya  tak  benda  oleh Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  antara  lain  kain  batik  dan  kain  sasirangan  [1].  Kain  khas  batik  sangat terpopuler di Indonesia, sehingga di setiap acara resmi masyarakat banyak memakai kain batik. Motif batik dibuat dengan membuat corak atau pola yang dijadikan kerangka gambar dengan memadukan antara garis, bentuk dan isen menjadi  satu  kesatuan.  Bentuk  motif  batik  beragam  ada  yang  berbentuk  hewan,  manusia,  geometris,  dan  motif-motif lainnya[2]. Kain batik dibuat dengan cara menyiapkan kain mori, membuat desain batik, melukis di kain dengan menggunakan lilin yang sudah dicairkan, mengisi seluruh bagian putih pada kain dengan memberi warna pada pola dengan lilin, setelah itu beri  warna  kain  pada  bagian  yang  tidak  diberi  lilin,  lukis  kembali  dengan  canting,  hilangkan  lilin dan  kembali  membatik, hilangkan  lapisan  lilin  agar  motif  terlihat  jelas  dan  setelah  semua  proses,  cuci  kain  batik  dan  jemur  sampai  kering  [3]. K
Sasirangan  merupakan  kain  adat  suku  Banjar  di  Kalimantan  Selatan.  Kain  ini  telah  melalui  tahap-tahap  perizinan  atau pengakuan Hak Kekayaan Intelektual (HKI) Departemen Hukum dan HAM RI. Sasirangan berasal dari kata menyirang. Nama ini sesuai dengan cara pembuatan Sasirangan, yang melalui proses menjelujur atau menyirang menggunakan perintangan dan pewarnaan. Bahan-bahan yang digunakan disesuaikan dengan corak yang akan dibuat, seperti tali, dan benang [4].
Kebanyakan orang menyamakan semua jenis kain dengan sebutan kain batik, padahal banyak perbedaan yang terdapat pada jenis kain tersebut. Dari hal tersebut maka perlu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk dapat mengklasifikasikan kain batik dan kain sasirangan dengan menentukan akurasi tertinggi dari hasil model Deep Learning dalam algoritma Convolution Neural Network.
Metode Convolution  Neural  Network (CNN)  menggunakan  model  deep learning  yang  mana mampu  melakukan  proses pembelajaran mandiri untuk pengenalan objek, ekstraksi objek dan klasifikasi serta dapat diterapkan pada citra resolusi tinggi yang memiliki model distribusi  nonparametric  [5]  [6]. Penerapan metode CNN digunakan untuk mengenal  pola motif kain tenun  gringsing  dengan  model  arsitektur  alexnet  yang  mengatakan  bahwa  pengujian  model  yang  dibangun  mampu menyelesaikan training 100 epoch dengan waktu 19,33 jam dengan nilai akurasi sebesar 76 %, presisi sebesar 74,1%, recall 72,3% dan F-measure sebesar 0,73 [7] [8].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Kain Batik
Di Indonesia memiliki budaya seni yaitu kerajinan Batik yang berasal dari pulau jawa. Pada masa lampau, batik diolah menjadi  keterampilan  dengan  nilai  jual  yang  tinggi  oleh  perempuan  jawa  sebagai  mata  pencahariannya.  Pada  masa  itulah membatik menjadi pekerjaan yang  eksklusif. Tidak hanya perempuan saja yang melakukan membatik, akan tetapi laki-laki juga dapat melakukannya dengan menggunakan teknik batik cap.  Beda halnya dengan kegiatan membatik pada daerah pesisir yang mana pekerjaan membatik dilakukan oleh laki-laki. Daerah pesisir memiliki corak yang disebut dengan “Mega Mendung” yang memiliki ciri khas yaitu garis maskulin pada corak dan hanya dilakukan oleh laki-laki. Kegiatan membatik juga dilakukan secara turun menurun dari berbagai keluarga sehingga tradisi tersebut dikenal dengan batik keluarga. Motif motif dari tradisi keluarga  ini  mampu  menunjukan  kasta  atau  status  seseorang  pada  suatu  daerah.  Banyak  dari  motif  motif  tradisi  keluarga dipakai oleh keluarga keraton Yogyakarta dan Surakarta [9]. Berdasarkan dari sejarah kain batik, dapat disimpulkan bahwa kain batik memiliki kekhasan yang berbeda dari dari setiap daerah yang merupakan bentuk tradisi yang sudah dijalankan turun menurun sampai dengan sekarang dan kekhasan motifnya menjadikan kain batik menjadi kain nasional Indonesia.
Adapun cara pengolahan kain batik yaitu: (1) Bahan batik yaitu kain mori berwarna putih yang berasal dari kapas. Kain untuk batik bisa juga berasal dari suteram polister, rayon dan bahan sintesis lainnya (2) Motif batik dibuat dengan lilin yang dicairkan dan dimasukan ke dalam canting untuk membuat motif halus dan dapat menggunakan kuas pada bentuk motif yang lebih  besar  sehingga  cairan  lilin  dapat  terserap  pada  serat  kain.  (3)  Hasil  dari  kain  yang  sudah  dilukis  dengan  lilin  akan dicelupkan sesuai dengan warna yang akan dimasukan pada motif batik. Penggunaan warna diawali dengan warna yang muda. (4)  Motif  lain  akan  diberi  warna  lebih  tua  atau  gelap.  (5)  Lakukan  kegiatan  3  dan  4  disesuaikan  dengan  motif  yang  terlah dibuat.  (6)  Setelah  pewarnaan  selesai,  kain  batik  dicelupkan  pada  larutan  kimia  sehingga  lilin  menjadi  larut  [9].  Kegiatan membatik  diatas  merupakan  kegiatan  batik  secara  manual  atau  biasa  disebut  dengan  batik  tulis.  Pembuatan  batik  tulis membutuhkan  waktu  kurang  lebih  2-3  bulan.  sedangkan  untuk  batik  yang  dibuat  dengan  menggunakan  bahan  tembaga membutuhkan waktu kurang lebih 2-3 hari kegiatan membatik dengan bahan tembaga ini disebut dengan batik cap. Hasil dari batik cap tidak sebagus dengan batik tulis dikarenakan menggunakan bahan tambahan menjadikan kurangnya jenis motif atau banyak motif yang sama dari 1 kain dengan kain yang lain.

## B. Kain Sasirangan
Provinsi Kalimantan Selatan merupakan provinsi dari bagian kepulauan Kalimantan. Provinsi Kalimantan Selatan memiliki banyak adat dan budaya yang masih murni, misalnya ada Suku Dayak yang berada pada pegunungan Meratus. Selain suku, Kalimantan Selatan juga mempunyai banyak sungai  sehingga mendapatkan gelar sebagai  pulau seribu sungai. Tidak hanya suku dan budaya yang khas saja di Kalimantan Selatan akan tetapi  masyarakat  Kalimantan Selatan juga memiliki  kegiatan mengolah kain yang bermotif untuk dijadikan kain khas Kalimantan Selatan yang disebut kain sasirangan.
Kain sasirangan di Kalimantan Selatan memiliki kekhasan yaitu dengan Teknik menjelujur untuk mengolah motif dari kain sasirangan. Masyarakat Kalimantan Selatan awalnya mempercayai bahwa kain sasirangan ini dapat mengobati penyakit dan mengusir roh jahat sehingga hanya masyarakat tertentu saja yang boleh membuatnya dan dari hal itulah kain sasirangan men- jadi sangat langka atau jarang dibuat. Pembuatan kain sasirangan masih menggunakan alat tradisional [10].
Berikut ini motif motis sasirangan yaitu Sari Gading, Kangkung Kaokamban, Gigi Haruan, Daun Jeruju, Kembang ka- cang Tradisional, Tampuk Manggis,  Hiris  Pudak, Kembang Sakaki,  Bayam  Raja,  Ombak Sinapur Karang, Naga Balimbur, Bintang, Jajumputan, Daun Katu, Gradasi, Langsat, Naga, Laba-laba,  Dara Menginang, Bakantan,  Pasar  Terapung  dan Ketupat [12].

## C. Deep Learning
Teknik machine learning yang dapat memanfaatkan layer yang banyak dalam mengolah informnasi secara non linier yaitu Teknik Deep Learning. Deep Learning dapat melakukan ekstraksi fitur sehingga dapat mengolah data pola dan mendapatkan hasil dari klasifikasi dari data citra yang diolah. Pada Teknik deep learning,pemecahan masalah pada suatu citra memanfaatkan
Maulida — Klasifikasi Kain Khas Batik Dan Kain Khas Sasirangan Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Teknik neural network [14]. Sehingga Teknik deep learning sangat dianjurkan untuk memecahkan masalah pada pencitraan yang mana Teknik ini mampu mengolah ekstrksi fitur kedalam sebuah data dan dapat melakukan klasifikasi.

## D. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan multilayer Perceptron (MLP) yang dikembangkan dengan mengolah data dua dimensi dalam membentuk citra yang termasuk dalam Deep Natural Network. Deep Natural Network mempunyai kedalam  jaringan  yang  tinggi  dan  pada  data  citra  dapat  diaplikasikan.  Klasifikasi  citra  dapat  menggunakan  MLP  tetapi penggunaan metode MLP ini tidak dapat menyimpan informasi spasial dari data citra sehingga dianggap setiap piksel adalah fitur yang independent mengakibatkan hasil dari klasifikasi menjadi kurang baik. Penelitian yang menemukan CNN ini untuk pertama kali dilakukan oleh Hubel dan Wiesel tentang visual cortex pada indera penglihatan kucing [13].
Pada pengembangannya Convolutional Neural Network (CNN) memanfaatkan teknik deep learning sebagai machine learn- ing yang mana pada teknik deep learning dapat mengajarkan computer sesuai dengan pekerjaan yang dilakukan oleh manusia. Sehingga pada prosesnya Teknik deep learning ini dapat melakukan training data dari computer[14]. Berdasarkan dari kegiatan deep  learning  maka  CNN  dapat  melakukan  operasi  konvolusi  yang  mampu  menggabungkan  beberapa  lapisan  proses enggunakan beberapa elemen yang dioperasikan secara paralel dan mampu menginspirasi system saraf biologis.
Presentasi dari CNN pada setiap neuron membentuk 2 dimensi, sehingga metode ini cocok untuk pemrosesan dengan input berupa citra [15] [16].
Gambar 1. Arsitektur CNN [17]

## E. Lapisan Konvolusi
Filter untuk mengekstraksi objek yang berasal dari citra input yang mana filter itu memiliki bobot yang difungsikan sebagai deteksi karakter dari sebuah objek dapat berupa tepi, kurva atau warna adalah proses lapisan konvolusi yang ada pada CNN. Lapisan konvolusi ini akan menghasilkan transformasi linier yang berasal dari citra input yang menyesuaikan dengan informasi spasial pada data. Proses filter yang berulang dapat menghasilkan  serangkaian bidang receptive. Parameter yang digunakan untuk dapat memodifikasi dari sifat pada setiap lapisan yaitu dengan mengubah ukuran filter, melakukan control filter dengan menentukan data input yang bergerak sepanjang piksel atau bisa disebut dengan pengendalian stride, dan melakukan padding yang pada proses ini yaitu menambahkan ukuran pixel dengan nilai tertentu pada sekitaran data input agar mendapatkan hasil receptive yang tidak terlalu kecil sehingga informasi yang didapat tidak banyak yang hilang.
Nilai padding biasanya nol maka padding itu disebut dengan zero padding. Hasil dari bidang receptive berupa data tunggal. Output dari proses konvolusi ini dijadikan sebagai input untuk lapisan konvolusi selanjutnya [18].
Operasi konvolusi sebagai berikut :
𝑠(𝑡) = (𝑥 ∗ 𝑡)(𝑡) =   ∑ 𝑥(𝛼) ∗ 𝑤(𝑡 − 𝑎) ∞ 𝛼=−∞ (1)
Keterangan : s(t) = Fungsi hasil operasi konvolusi x = input w = bobot
Hyperparameters digunakan untuk menentukan volume output yang ditentukan dari masing masing lapisan. Perhitungan banyaknya neuron aktivasi dalam sekali output pada hyperparameters dapat dilihat dari persamaan dibawah ini:
(𝑊 − 𝐹 + 2𝑃)/(𝑆 + 1) (2) Keterangan :
W = ukuran volume gambar F = ukuran filter P = Nilai Padding yang digunakan
S = ukuran pergeseran (Stride)

## F. Fungsi Aktifasi ReLU
ReLU  (Rectification  Linear  Unit)  adalah  operasi  yang  dapat  mengenalkan  nonlinearitas  dan  meningkatkan  representasi dari model. Fungsi aktivasi ReLU adalah f(x) = max ( 0,x ) [19]. Nilai hasil output pada neuron dinyatakan sebagai 0 apabila nilai input adalah negative dan apabila nilai input adalah positif, maka output dari neuron adalah nilai input aktivasi itu sendiri [20].

## G. Pooling
Pooling atau subsampling yaitu pengurangan ukuran matriks, ada dua macam pooling yang sering digunakan yaitu average pooling dan max pooling [21]. Nilai yang diambil pada average pooling adalah nilai rata-rata sedangkan pada max pooling adalah nilai maksimal [22]

## H. Fully Cyonnected Layer
Proses konvolusi yang dikumpulkan merupakan Lapisan fully connected yang mana Lapisan ini didapat dari proses input sebelumnya sebagai penentu fitur yang paling berkolerasi pada kelas tertentu. Berdasarkan itu fungsi dari lapisan ini adalah sebagai penyatu semua node menjadi satu dimensi [23].

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah citra kain batik dan kain sasirangan dengan semua jenis pola yang diambil dari pencarian google. Citra Kain batik dan citra kain masing-masing sebanyak 35 sebagai sampelnya.

## B. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan merupakan jenis data primer yang mana data tersebut diambil dari pencarian google. Untuk kajian penelitian diperoleh dari jurnal, buku dan website pendukung.

## C. Tahap Penelitian
Tahap penelitian sebagai berikut ini.
Maulida — Klasifikasi Kain Khas Batik Dan Kain Khas Sasirangan Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Pada penelitian disiapkan data sebanyak 70 buah data yang mana terdiri dari 35 data citra dari kain batik dan 35 buah data dari citra kain sasirangan.

## B. Proses Training
Dari data sebanyak 70 buah, diuji datanya sebanyak 20 buah secara random seperti gambar dibawah ini :
Gambar 3. Data Training
Setelah data training disiapkan, maka data training akan dilakukan pengujian dengan memberikan epoch 20 dan layer-2 maka yang didapat yaitu akurasinya sebesar 91.84% dengan Loss sebesar 0.1603.
Gambar 4. Grafik Hasil Akurasi Data Trainnig
Gambar 5. Grafik Hasil Loss Data Trainnig

## C. Proses Testing
Setelah melakukan training, maka data akan diuji Kembali dengan data citra acak sebanyak 20 buah dan menjadikan satu sampel  gambar  untuk  diuji  akurasinya.  Dari  hasil  pengujian  tersebut  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  99,73%  yang  dapat dilihat pada gambar 6.

## V. K ESIMPULAN
Metode CNN memiliki dua tahapan yaitu melakukan klasifikasi citra dengan feed forward dan melakukan tahapan pem- belajaran yang mana pada tahap pembelajaran CNN menerapkan metode backpropagation. Proses klasifikasi yang dilakukan harus melewati praproses yang mana menerapkan metode wrapping dan cropping dengan tujuan untuk memfokuskan objek untuk dapat diklasifikasi. Selanjutnya melakukan training dengan menggunakan metode feed forward dan backprogation. Dan tahap akhir yaitu tahap klasifikasi dengan menerapkan metode feedforward yang nilai bobot dan nilai bias sudah diperbaharui. Setelah melakukan hasil tersebut didapat hasil akurasi sebesar  91,84% pada saat ditraining dengan melakukan data random dengan  epoch  sebanyak  20  dan  saat  melakukan  pengujian  data  dengan  data  random  sebanyak  10  data  maka  didapat  hasil akurasi sebanyak 99.73%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   R. Indra, "33 Kain Tradisional Ditetapkan Jadi Warisan Budaya," CNN Indonesia, Jakarta, 2017.
[2]   H.  Nugroho,  "Pengertian  Motif  Batik  dan  Filosofinya,"  Kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia,  28  Februari  2020.  [Online].  Available: https://bbkb.kemenperin.go.id/index.php/post/read/pengertian_motif_batik_dan_filosofinya_0. [Accessed 09 Febuari 2021].
[3]   N. M. Sari, "https://hot.liputan6.com/read/4124194/10-cara-membuat-batik-tulis-mudah-dipraktikkan-untuk-pemula," Liputan 6, 02 Desember 2016. [Online].  Available:  https://hot.liputan6.com/read/4124194/10-cara-membuat-batik-tulis-mudah-dipraktikkan-untuk-pemula.  [Accessed  09  Febuari 2020].
[4]   I.  R.  Nidya,  "https://regional.kompas.com/,"  Kain  Sasirangan,  Oleh-oleh  yang  Bisa  Dibawa  Pulang  dari  Banjarmasin,  24  Januari  2020.  [Online]. Available:  https://regional.kompas.com/read/2020/01/24/18374491/kain-sasirangan-oleh-oleh-yang-bisa-dibawa-pulang-dari-banjarmasin?page=all. [Accessed 09 Febuari 2021].
[5]   C. Zhang, I. Sargent, X. Pan, A. Gardiner, J. Hare and P. M. Atkinson, "VPRS-Based Regional Decision Fusion of CNN and MRF Clasification for very Fine Resolution Remotely Sensed Images," IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing, no.
http://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2822783, pp. 1-15, 2018.
[6]   E. N. Arrofiqoh and H. , "Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi Tinggi," Geomatika,
vol. Vol. 24 No 2, no. http://dx.doi.org/10.24895/JIG.2018.24-2.810, 2018.
[7]   P. A. Wicaksana, I. M. Sudarma and D. C. Khrisne, "Pengenalan Pola Motif Kain Tenun Gringsing Menggunakan Metode Convitional Neural Network Dengan Model Arsitektur Alexnet," Jurnal Spektrum, vol. Vol 6 No 3, p. 159, 2019.
[8]   M. A. Rasyidi and T. Bariyah, "Batik Pattern Recognition using Convolutional Neural Network," Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, vol. Vol. 09 No. 4, no. ISSN: 2302-9285, DOI: 10.11591/eei.v9i4.2385, p. 1430, 2020.
[9]   "id.Wikipedia.org," [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Batik. [Accessed 10 Februari 2021].
[10]  A.  Pratomo,  E.  Najwaini,  A.  Irawan  and  M.  Risa,  "Optimasi  E-Commerce  dengan  Penerapan  Teknik  SEO(Search  Engine  Optization)  untuk Meningkatkan Penjualan Pada UKM Nida Sasirangan," Jurnal Impact : Implementation and Action, vol. Vol 1 No 01, pp. 35-47, 2018.
[11]  Z. Almas, "Nilai-Nilai dalam Motif Kain Sasirangan," jurnal Socius, vol. Vol 07 No 2, pp. 210-220, 2018.
[12]  D.  L  and  Y.  D.  ,  "Deep  Learning:  Methods  and  Aplications  Foundations  and  Trends  R  in  Signal  Processing," Foundations  and  Trends  in  Signal Processing, vol. Vol. 7, pp. 3-4, 2013.
[13]  D. Hubel and T. Wiesel, "Receptive Fields and Functional Architecture of Monkey Striate Kortex," Jornal of Physiology, vol. 195, pp. 215-243, 1968.
[14]  E. Maggiori, Y. Tarabalka, G. Charpiat and P. Alliez, " Convolutional Neural Networks for LargeScale Remote-Sensing Image Classification," IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55(2), no. https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2612821, pp. 645-657, 2016.
[15]  A. Katole, K. P. Yellapragada, A. K. Bebi, S. S. Karla and M. Siva Chaitanya, " Hierarchical Deep Learning Architure for 10K Objects Classification," Computer Science & Information Technology (CS & IT), vol. September, no. https://doi.org/10.5121/csit.2015.51408, pp. 77-93, 2015.
[16]  A. Krizhevsky, I. Sutskever and G. E. Hinton, "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks," Proceedings of The Twenty-Sixth
Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Vols. 3-8 December 2012, pp. 1097-1105, 2012.
[17]  M. Castelluccio, G. Poggi, C. Sansone and L. Verdolia, "Land Use Clasification in Remote Sensing Images by Convolutional Neural Networks," 11 Agustus 2015. [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/1508.00092.pdf. [Accessed 10 Febuari 2021].
[18]  J. Heaton, Artificial Intelligence for Humans: Deep Learning and Neural Networks of Artificial Intelligence for Humas Series, Createspace Independent Publishing Platform, 2015.
[19]  J. Kim, O. Sangjun, Y. Kim and M. Lee, "Convolutional Neural Network with Biologically Inspired Retinal Structure,," Procedia Computer Science, vol. Vol 88, no. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.418, pp. 145-154, 2016.
[20]  B. M. Belete, A. N. A. M. and F. , "A Convolutional Neural Network Approach for Assisting Avalanche Search and Rescue Operations with UAV Imagery," Remote Sensing, vol. Vol 09 No 02, no. https://doi.org/10.3390/rs9020100, p. 100, 2017.
[21]  T. Zhi, L. Duan, Y. Wang and T. Huang, "Two-stage pooling of deep convolutional features for image retrieval," IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), no. doi: 10.1109/ICIP.2016.7532802, pp. 2465-2469., 2016.
[22]  S. Albelwi and A. Mahmood, "A Framework for Designing the Architectures of Deep Convolutional Neural Networks," Entropy, vol. 242, p. 19, 2017.
[23]  Y. F. Andriana, "Pergeseran Fungsi dan Makna Simbolis Kain Sasirangan," Jurnal Rupa, vol. Vol 03 Edisi 2 No 01, pp. 77-92, 2018.