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

## KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PISANG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
M. Duta Pratama 1 , Rendra Gustriansyah 2 , Evi Purnamasari 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Sains, Universitas Indo Global Mandiri Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia 30129 2020110033@students.uigm.ac.id, rendra@uigm.ac.id, evi.ps@uigm.ac.id

## Abstract
Bananas are a fruit with promising economic value in Indonesia. They are an essential commodity for farmers, but diseases affecting banana plants can harm their livelihoods. Banana diseases initially attack the leaves, and in the early stages, they are  difficult to  differentiate  with the  naked eye  due to  farmers’  limited  knowledge of  pathogens.  This  research  utilized  the Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method  with  transfer  learning  assistance  using  Google  Colab  to  facilitate  the classification of banana leaf diseases. The trained model experienced overfitting, so regularization was applied using dropout. The best model achieved an accuracy of 92%, precision of 92%, sensitivity of 91%, and an F1-score of 91% at a 70:20:10 ratio on epoch 80, as evaluated and validated using a confusion matrix. This study produced a reliable model for classifying banana leaf disease.

## Keywords: Banana leaf disease, classification, CNN, dropout, transfer learning

## Abstrak
Pisang  merupakan  buah  yang  memiliki  nilai  ekonomi  yang  menjanjikan  di  Indonesia.  Pisang  merupakan  komoditas  yang penting bagi  para  petani  dan  penyakit  yang  menyerang  pisang  bisa merugikan  petani.  Penyakit  pada  pisang awalnya akan menyerang daun  pisang, tahap  awal  pada penyakit  susah  untuk dibedakan  menggunakan  mata telanjang  karena  kurangnya pengetahuan petani akan pathogen . Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan bantuan transfer learning menggunakan Google  Colab dengan tujuan  untuk memudahkan  klasifikasi  penyakit daun  pisang.  Model yang  sudah  dilatih  mengalami overfitting sehingga  dilakukan  regularisasi  menggunakan dropout .  Hasil  model  terbaik didapatkan dengan rasio 70:20:10 pada epoch 80 dengan akurasi 92%, presisi 92%, sensitivitas 91%, dan f1- score 91% yang diuji dan divalidasi menggunakan confusion matrix . Penelitian ini menghasilkan model yang mampu mengklasifikasi penyakit daun pisang dengan baik.
Kata kunci: CNN, dropout , klasifikasi, penyakit daun pisang, transfer learning

## 1. PENDAHULUAN
Pisang  adalah  salah  satu  buah  yang  dibudidayakan  secara luas di berbagai negara tropis dan subtropis  [1]. Informasi yang dimuat pada Badan Pusat Statistik (BPS) di Indonesia tahun 2022 menjelaskan total produksi pisang mencapai 9,2 ton dan merupakan buah dengan produksi paling banyak di Indonesia.  Pisang  merupakan  komoditas  penting  di Indonesia, namun penyakit pada pisang sering menginfeksi yang  menyebabkan  kerugian  bagi  petani.  Ada  beberapa jenis  penyakit  pada  buah  pisang  yang  sering  dijumpai  di Indonesia  seperti  bercak  daun cordana ,  gugur  daun pestaliopsis, sigatoka , dan layu jamur dan bakteri.
Petani di Indonesia menghadapi masalah dalam mengidentifikasi  jenis  penyakit  pada  daun  pisang  karena
kurangnya  pengetahuan  tentang  jenis pathogen yang menyerang pisang sehingga menyebabkan kesalahan dalam penanganan  penyakit.  Petani  di  Indonesia  menghadapi masalah  dalam  mengidentifikasi  jenis  penyakit  pada  daun pisang  karena  kurangnya  pengetahuan  tentang  jenis pathogen yang  menyerang  pisang  sehingga  menyebabkan kesalahan  dalam  penanganan  penyakit  yang  membuat pertumbuhan  pisang  melambat  atau  gagal  sehingga menyebabkan  kerugian  pada  petani  akibat  banyak  pisang yang  gagal  panen  [2]  sehingga  diperlukan  sebuah  sistem untuk  mengklasifikasi  penyakit  pisang. Convolutional Neural Network (CNN) dipilih untuk penelitian klasifikasi penyakit  pada  daun  pisang  yang  dapat  membantu  petani. Penelitian  terkait  klasifikasi  daun  pisang  diterapkan
arsitektur  VGG19  dalam  CNN  pada  penelitian  ini  untuk melihat apakah hasil klasifikasi akan lebih optimal.
Penelitian  terdahulu  terkait  klasifikasi  pernah  dilakukan seperti  klasifikasi  kematangan  buah  pisang  menggunakan CNN  sederhana  [3]  dengan  akurasi  92%,  penelitian  lain untuk klasifikasi penyakit daun pisang menggunakan CNN mobile dengan  akurasi  95,13%  [4].  Penelitian  tentang klasifikasi  juga  dilakukan  dengan  objek  berbeda  seperti tomat,  makanan  tradisional  dan  masker  [5],  [6],  [7]. Penelitian untuk klasifikasi menggunakan metode lain juga pernah  dilakukan  seperti  metode Support  Vector  Machine [8], Naïve Bayes [9], Decision tree [10], K-means [11], dan KNN [12]. Penelitian dilakukan menggunakan CNN karena metode CNN memiliki kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak  diaplikasikan  pada  data  citra  [13],  [14].  Penelitian juga  dilakukan  menggunakan transfer  learning dan arsitektur Visual  Geometry  Group (VGG)  lebih  tepatnya VGG19  karena  memiliki  akurasi  tinggi  untuk  masalah identifikasi  citra  [15].  Penelitian  ini  menggunakan  CNN dengan VGG19 sebagai arsitektur karena CNN cocok untuk mengolah  data  citra  dan  VGG19  memiliki  akurasi  yang tinggi  untuk  identifikasi  citra  [15].  Penelitian  ini  juga menambahkan transfer  learning untuk  menaikkan  lagi akurasi pada model CNN.
Klasifikasi  merupakan  kegiatan  untuk  menyusun  sesuatu berdasarkan  ciri  dan  sifat-sifatnya  [16].  Klasifikasi menggunakan  komputer  dilakukan  menggunakan deep learning dengan mencari kesamaan ciri pada suatu gambar, deep learning dapat mengekstraksi fitur dan pola yang akan dikelompokkan.  Klasifikasi  pada  penyakit  daun  pisang dapat diambil dari ciri bentuk, warna dan tekstur pada daun pisang.
Tanaman buah pisang memiliki potensi serangan hama yang tinggi pada daerah tropis. Petani di Indonesia saat ini masih belum familiar dengan  gejala-gejala  penyakit  yang menyerang  pisang.  Penyakit  yang  menyerang  pisang  ini menyebabkan  kerugian  karena  produksi  pisang  yang menurun  bahkan  berhenti  [2].  Penyakit  berbahaya  yang sering  menyerang  adalah cordana,  pestalotiopsis ,  dan sigatoka .
CNN  merupakan  salah  satu  algoritma  pada deep  learning yang merupakan versi lebih baik dari jaringan saraf tiruan. CNN  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk  mengolah  data dua dimensi seperti data citra [13]. CNN popular digunakan karena menggunakan kedalaman jaringan yang tinggi untuk mengelola data citra.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap-tahap  penelitian  dijelaskan  pada  Gambar  1  sebagai panduan penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1. Alur penelitian
Penelitian dimulai dengan melakukan studi literatur terlebih dahulu untuk memahami lebih pasti dasar-dasar teori yang berkaitan  pada  penelitian.  Masalah  ditemukan  dengan membaca  berbagai  penelitian  tentang  penyakit  pisang  di Indonesia. Tahap selanjutnya dilakukan pengumpulan data berjumlah 1600 gambar yang didapat pada mendeley data . Data yang telah dikumpulkan akan melalui tahap pra-proses menggunakan  augmentasi  data  dan  akan  dibagi  menjadi data latih dan validasi. Tahap selanjutnya adalah melakukan implementasi  model  CNN  dengan  mengatur  arsitektur VGG19  melalui Google  Colab .  Tahap  terakhir  setelah model  selesai  dilatih  adalah  melakukan  pengujian  pada model  dan  menarik  kesimpulan  apakah  model  yang dihasilkan sudah sesuai dengan kriteria yang diinginkan.

## 2.1 Pengumpulan data
Sumber  data  pada  penelitian  ini  diambil  pada platform mendeley data. Data diambil dari Bangadbundu Sheikh Mu- jubur  Rahman  Agricultural  University (BSMRAU)  [4]. Data  terdiri  dari  400  gambar  masing-masing  4  kelas ( cordana,  healthy,  pestalotiopsis, dan sigatoka )  dalam format jpeg.

## 2.2 Data preprocesssing
Data preprocessing merupakan  langkah  yang  dilakukan untuk  menyiapkan  data  mentah  agar  data  yang  dihasilkan dapat lebih mudah untuk dilakukan training dan hasil model lebih  baik. Preprocessing pada  penelitian  akan  dilakukan resize dan crop pada  gambar  untuk  menonjolkan  fitur gambar  yang  ingin  diklasifikasi.  Pembagian  data  juga dilakukan pada tahap ini, data yang dihasilkan akan dibagi menjadi data latih ( train ), data validasi ( validation ) dan data test .  Data  dibagi  menjadi  dua  rasio,  rasio  pertama menggunakan  70%  data  latih,  20%  data  validasi  dan 10% data test sedangkan  rasio  kedua  menggunakan  80%  data latih, 10% data validasi dan 10% data test . Contoh gambar hasil data preprocessing bisa dilihat pada Gambar 2.

## 2.3 Klasifikasi menggunakan CNN
CNN  adalah  salah  satu  algoritma  dari deep  learning dan merupakan versi lebih baik dari jaringan syaraf tiruan (JST) yang  dirancang  khusus  untuk  data  gambar.  Struktur  dari CNN  terinspirasi  dari  syaraf  pada  tubuh  manusia  lebih tepatnya syaraf otak pada manusia[17]. CNN secara penuh memanfaatkan input data dua dimensi seperti sebuah sinyal.
Proses ini memaksimalkan jumlah angka dalam parameter menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang berakibat pada simplifikasi  proses data  training dan  mempercepat prosesnya[13],  [18].  CNN  biasanya  menggunakan  model serupa  dengan Multi  Layer  Perception (MLP),  yang tersusun dari banyak lapisan konvolusi dan pooling diakhiri dengan fully connected layer . Contoh arsitektur CNN untuk mengklasifikasi gambar bisa dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh CNN [13]

## 2.4 Pengujian
Confusion  matrix merupakan  metode  yang  bisa  dipakai untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  suatu  model.  Pada confusion  matrix ,  terdapat  empat  hasil  dari  perhitungan menggunakan  metode  ini  yaitu True  Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN)  [19].  Nilai  akurasi  menunjukkan  kemampuan  sistem untuk  dapat  mengklasifikasikan  data  dengan  benar.  Nilai akurasi  didapat  melalui  perbandingan  antara  data  yang terklarifikasi  benar  dan  seluruh  data.  Nilai  akurasi  dapat dilihat pada persamaan 1. Nilai presisi merupakan total data positif  yang  diklasifikasi  dengan  benar  lalu  dibagi  jumlah data positif dan dapat dilihat pada persamaan 2. Sensivitas menunjukkan  ketepatan  hasil  positif  yang  diklasifikasikan oleh  sistem  dan  dapat  dilihat  pada  persamaan  3. Fl-score merupakan data negatif yang diprediksi dengan benar dibagi seluruh data negatif dan dapat dilihat pada persamaan 4.

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%                                    (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100%                                                           (2)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%                                                          (3)

## 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒
=  2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 (4)

## Keterangan :
• TP  adalah True Positive yaitu  nilai data  positif  yang terklarifikasi benar.
• TN adalah True Negative yaitu nilai data negatif yang terklarifikasi benar.
• FP adalah False Negative yaitu nilai data positif yang terklarifikasi salah.
• FN adalah False Negative yaitu nilai data negatif yang terklarifikasi salah.

## 2.5 Skenario pengujian
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  skenario  pengujian  yang akan dilakukan. Skenario penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Skenario pengujian Skenario Keterangan Pembagian data 70%  latih  :  20%  validasi  :  10%  uji, 80% latih : 10% validasi : 10% uji Kelas Cordana, healthy, pestalotiopsis, sigatoka Ukuran data 224 x 224 pixel Batch size 32 Epochs 20, 50, 80, 100

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Training model
Proses selanjutnya adalah melakukan training pada model. Sebelum  melakukan training pada  model,  ditentukan terlebih  dahulu epochs yang  ingin  digunakan.  Penelitian terdahulu yang menjadi acuan pada penelitian ini, tidak ada ketentuan yang pasti untuk menentukan berapa epochs yang diperlukan  karena  penentuan epochs bisa  bervariasi tergantung  jumlah  data  dan  arsitektur  yang  digunakan. Tabel  2  menyajikan  percobaan training model  dengan beberapa rasio pembagian data dan epochs .
Tabel  2 Percobaan model
Percobaan ke Rasio Epochs Latih Validasi Akurasi Loss Akurasi Loss 1 70:30 20 0,86 0,19 0,91 0,11 2 70:30 50 0,90 0,15 0,93 0,11 3 70:30 80 0,92 0,16 0,94 0,10 4 70:30 100 0,90 0,18 0,93 0,11 5 80:20 20 0,87 0,18 0,94 0,09 6 80:20 50 0,90 0,17 0,93 0,10 7 80:20 80 0,89 0,18 0,91 0,12 8 80:20 100 0,90 0,18 0,93 0,07
Berbagai percobaan training pada model dipilih model pada percobaan ke-3 yang menghasilkan akurasi training dengan nilai 0,92 dan akurasi validasi bernilai 0,94. Hasil  akurasi training dan validasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Akurasi training dan validasi
Ditampilkan juga loss pada training bernilai 0,16 dan loss validasi  dengan  nilai  0,10.  Hasil loss pada training dan validasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Loss pada training dan validasi
Setelah mendapatkan hasil pada model. Tahap selanjutnya dalam  penelitian  ini  adalah  menguji  model  yang  telah dibuat.

## 3.2 Pengujian model
Pengujian  adalah  tahapan  yang  selalu  dilakukan  ketika selesai  membuat  sistem,  pengujian  dilakukan  untuk mengukur  keberhasilan  yang  dicapai  suatu  penelitian. Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan confusion matrix pada Google  Colab untuk  mengetahui  akurasi, presisi, recall ,  dan  f1- score pada  model.  Model  diuji menggunakan  dataset test dengan  jumlah  80 gambar  yang terdiri dari 20 gambar cordana , 20 gambar sehat, 20 gambar pestalotiopsis ,  dan  20  gambar sigatoka .  Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Confusion matrix
Menggunakan  persamaan  (1-4)  diketahui  akurasi test sebesar 82%, presisi sebesar 85%, recall sebesar 83% dan f1- score sebesar  82%.  Secara  keseluruhan  model  yang dihasilkan baik dan hasil test identik dengan hasil pelatihan dan  validasi.  Model  yang  telah  dihasilkan  bisa  diterapkan untuk  melakukan  klasifikasi  penyakit  dengan  cara mengambil  gambar  daun  pisang  dari  kebun  petani  dan
5 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
melakukan test klasifikasi menggunakan model yang telah dibuat.

## 4. KESIMPULAN
Model  yang  dihasilkan  telah  dianggap  layak  digunakan karena  hasil test identik  dengan  hasil training .  Evaluasi kinerja  model  dilakukan  dengan  menilai  beberapa  metrik untuk mengetahui nilai presisi, recall , f1- score , dan akurasi. Presisi  mengukur  seberapa  akurat  prediksi  nilai  positif, recall mengukur  kemampuan  model  untuk  menemukan semua  nilai  positif  yang  sebenarnya,  sedangkan  f1- score adalah gambaran keseluruhan keseimbangan antara presisi dan recall . Model klasifikasi yang dihasilkan, penelitian ini telah  sukses  mengembangkan  sistem  klasifikasi  penyakit daun  pisang  menggunakan  metode  CNN.  Model  dengan kinerja terbaik bisa mencapai Tingkat akurasi sebesar 82%, presisi  sebesar  85%, recall sebesar  83%  dan  f1- score sebesar  82%.  Penelitian  yang  telah  dilakukan  berhasil membuat  suatu  model  yang  bisa  membantu  petani mengklasifikasi  penyakit  pada  daun  pisang  dan  model penelitian  dapat  diterapkan  menggunakan drone ataupun kamera  untuk  mendapat  gambar  daun  pisang  yang  akan diklasifikasi.
Penelitian menemui limitasi yaitu kurangnya data yang ada untuk  pelatihan  model.  Untuk  penelitian  ini  bisa  semakin berkembang,  beberapa  saran  perlu  ditambahkan.  Pertama, dataset pada  model  bisa  ditambahkan  untuk  memperluas cakupan variasi situasi pada daun pisang. Kelas pada model juga  bisa  ditambahkan  dengan  memasukkan  penyakit  lain pada  daun  pisang.  Pengujian  model  juga  lebih  baik dilakukan  pada  situasi  nyata  pada  kebun  pisang  dan  juga lebih  baik  lagi  jika  mencoba  menggunakan  arsitektur  lain pada  model  untuk  mencari  tahu  apakah  ada  arsitektur dengan  kinerja  lebih  baik  untuk  melakukan  klasifikasi penyakit pada daun pisang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Ryan and S. Pigai, “Morfologi Tanaman Pisang Jiigikago Berdasarkan Kearifan Lokal Suku Mee Di Kampung Idaiyo Distrik Obano Kabupaten Paniai,” 2020.
[2] F.  Riana  and  D.  Primasari,  “Diagnosis  Penyakit Utama  Pisang  karena  Jamur  Patogen  dengan Dempster-Shafer,” Krea-TIF ,  vol.  7,  no.  2,  p.  72, Nov. 2020, doi: 10.32832/kreatif.v7i2.2649.
[3] A.  Upadhyay,  S.  Singh,  and  S.  Kanojiya, “ Segregation  of  Ripe  and  Raw  Bananas  Using Convolutional  Neural  Network ,”  in Procedia Computer  Science ,  Elsevier  B.V.,  2022,  pp.  461– 468. doi: 10.1016/j.procs.2023.01.028.
[4] M. A. B. Bhuiyan, H. M. Abdullah, S. E. Arman, S. Saminur Rahman, and K. Al Mahmud,
“ BananaSqueezeNet:  A  very  fast,  lightweight convolutional  neural  network  for  the  diagnosis  of three  prominent  banana  leaf  diseases ,” Smart
Agricultural  Technology ,  vol.  4,  pp.  1–13,  Aug.
2023, doi: 10.1016/j.atech.2023.100214.
[5] R. Soekarta, N. Nurdjan, and A. Syah, “Klasifikasi Penyakit  Tanaman  Tomat  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN),” INSECT , vol. 8, no. 2, pp. 143–151, 2023.
[6] A. Rohim and Y. Arum Sari, “ Convolution Neural Network (CNN)  Untuk  Pengklasifikasian  Citra Makanan  Tradisional,”  2019.  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7] Y.  Arvio,  I.  Sangadji,  and  K.  Dewantara, “Penerapan  Metode Convolution  Neural  Network (CNN)  Dalam  Proses  Pengolahan  Citra  Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker,” vol.  16,  no.  4,  pp.  340–350,  2023,  doi: 10.30998/faktorexacta.v16i4.20073.
[8] R.  Gustriansyah,  N.  Suhandi,  S.  Puspasari, and  A. Sanmorino, “Machine Learning Method to Predict the Toddlers’ Nutritional Status ,” vol. 16, no. 1, pp. 1–12, 2024, doi: 10.20895/INFOTEL.V15I4.988.
[9] R.  Gustriansyah,  N.  Suhandi,  S.  Puspasari,  A. Sanmorino, and D. Sartika, “ Toddlers’ Nutritional
Status Prediction  Using the  Multinomial  Logistics Regression  Method ,” Journal  of  Computer Networks,  Architecture  and  High  Performance Computing , vol. 6, no. 1, pp. 25–33, Dec. 2023, doi: 10.47709/cnahpc.v6i1.3372.
[10] D.  Sartika  and  R.  Gustriansyah,  “ Comparison  of naive Bayes and decision tree algorithms to assess the  performance  of  Palembang  City  fire  and Disaster management employees ,” TEKNOSAINS : Jurnal  Sains,  Teknologi  dan  Informatika ,  vol.  11,
no. 1, pp. 132–138, Jan. 2024, doi: 10.37373/tekno.v11i1.843.
[11] R.  Gustriansyah,  J.  Alie,  A.  Sanmorino,  R. Heriansyah,  and  M.  M.  Noor, “ Machine  Learning for Regencies-Cities Clustering Based on Inflation and Poverty Rates in Indonesia ,” 2022.
[12] H. Azis, P. Purnawansyah, F. Fattah, and I. P. Putri, “Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation Pada  Data  Pasien  Pengidap  Penyakit  Jantung,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  81–86, Aug. 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[13] L.  Alzubaidi et  al. ,  “ Review  of  deep  learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions ,” J Big Data , vol. 8, no. 54, pp. 1–74, Dec. 2021, doi: 10.1186/s40537- 021-00444-8.
[14] M.  Zaid  Romegar,  C.  Widya,  Y.  Evi,  M.  Dona, Theresiawati,  and  I.  Ika  Nurlaili,  “ Convolutional Neural Network Analysis on Handwriting Patterns
and Its Relationship to Personality: A Systematical Review ”. IEEE, 2023.
[15] W. Setiawan, “Perbandingan
Arsitektur
Convolutional  Neural  Network Untuk  Klasifikasi Fundus,” Jurnal Ilmiah SimanteC , vol. 7, no. 2, pp. 49–54, 2019.
[16] Ò.  Lorente,  I.  Riera,  and  A.  Rana,  “ Image Classification  with  Classic  and  Deep  Learning Techniques ,”  May  2021,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2105.04895
[17] Z. R. Mair and M. H. Irfani, “Permainan INGBAS (Gunting,  Batu,  Kertas)  Menggunakan  Arsitektur Convolutional  Neural  Network ,” Jurnal  Teknik
Informatika dan Sistem Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 1019–1026, 2023.
[18] A.  Anshu,  “ Review  Paper  on  Data  Mining
Techniquesand Applications ,” International
Journal  of  Innovative  Research  in  Computer Science  &  Technology ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  22–26, Mar. 2019, doi: 10.21276/ijircst.2019.7.2.4.
[19] I. Düntsch and G. Gediga, “ Confusion matrices and rough set data analysis ,” 2019.