KLASIFIKASI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA TANGKAPAN LAYAR HALAMAN INSTAGRAM

## Abdul Kholik
Program Studi Sistem Informasi,Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri Jl. Jend. Sudirman No.Km.4 No. 62, 20 Ilir D. IV, Kec. Ilir Tim. I, Kota Palembang Email: abdul@uigm.ac.id

## Abstract
Instagram is a very popular social media for now. Overall posts also affect the level of interest of many  people,  if  the  Instagram  page  has  its  own  characteristics  visually  it  will  attract  people  to follow the page, especially for people who have the same tastes.
In  the  field  of  image  processing  there  are  several  algorithms  that  can  be  used  including  Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Neural Network. In line with the development of technology, digital image processing algorithms are developed. One of the developments of deep learning is the Convolutional Neural Network. The study aims to visually classify instagram pages or imagery on screenshots using the Convolutional Neural Network method.
The  classification  of instagram  page  screenshots  in  this  study  was  divided  into  5 classes,  namely Beauty,  Family,  Fitness,  Fashion  and  Food  with  a  total  image  data  of  3770  instagram  page screenshots.  The  results  of  the  confusion  matrix  test  of  this  study  with  an  accuracy  rate  of  91%, precision by 93%, recall by 90%, and F1-Score by 91%. The model test obtained is also tested with data that is different from the dataset, a total of 25 screenshot image data tested on the model, the model can predict 20 instagram page screenshot images.
Keyword: image classification, convolutional neural network, instagram page, screenshot.

## Abstrak
Instagram  adalah  media  sosial  yang  sangat  populer  untuk  saat  ini.  keseluruhan  postingan  juga berpengaruh  pada  tingkat  ketertarikan  banyak  orang,  jika  halaman  instagram  memiliki  ciri tersendiri  secara  visual  maka  akan  menarik  minat  orang  untuk  mengikuti  halaman  tersebut khususnya bagi orang yang memiliki selera yang sama.
Pada  bidang image  processing terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  di  antaranya adalah N aïve Bayes, Support Vector Machine , dan Neural Network . Sejalan dengan perkembangan teknologi  maka,  dikembangkan  algoritma  pengolahan citra  digital.  Salah  satu  pengembangan  dari deep  learning adalah Convolutional  Neural  Network. Penelitian  ini  bertujuan  mengklasifikasi halaman  instagram  secara  visual  atau  citra  pada  tangkapan  layar  menggunakan  metode

## Convolutional Neural Network .
Klasifikasi  tangkapan  layar  halaman  instagram  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  5  kelas,  yaitu Kecantikan, Keluarga, Kebugaran, Mode dan Makanan dengan total data citra 3770 tangkapan layar halaman  instagram.  Hasil  dari  pengujian  confusion  matrix  penelitian  ini  dengan  tingkat  nilai accuracy sebesar  91%, precision sebesar  93%, recall sebesar  90%,  dan F1-Score sebesar  91%. pengujian model yang didapatkan juga diuji dengan data yang berbeda dengan dataset, total ada 25 data  citra  tangkapan  layar  yang  di  uji  pada  model,  model  dapat  memprediksi  20  citra  tangkapan layar halaman instagram.
Kata Kunci: klasifikasi citra, convolutional neural network, halaman instagram, tangkapan layar.

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial memiliki peran penting sebagai alat komunikasi dimana setiap pengguna dapat berbagi  informasi,  pengetahuan  dan  saling  terhubung  [1].  Media  sosial  merupakan  medium  di internet yang memungkinkan pengguna merepresentasikan dirinya agar dapat berinteraksi, bekerja sama, berbagi, berkomunikasi dengan pengguna lain, dan membentuk ikatan secara virtual[2][3][4]. Data pengguna media sosial di Indonesia mengalami peningkatan sebanyak 12 Juta dari April 2019 hingga  Januari  2020.  Di  Indonesia,  terdapat  beberapa  platform  sosial  media  yang  akrab  dengan masyarakat Indonesia, Instagram merupakan salah satu platform sosial media yang paling populer di Indonesia dengan persentase sebesar 79%[5].
Perusahaan  maupun  perorangan  saat  ini  berlomba-lomba  membuat  halaman  instagram mereka lebih menarik dan mempunyai ciri khas tersendiri dan konsisten. Ciri suatu halam instagram biasanya  dilihat  dari  halaman  akun  tersebut.  konsistensi  postingan  menjadi  modal  yang diperhitungkan  juga  agar  dapat  menarik  orang  lain  yang  pertama  kali  melihat  halaman  tersebut untuk  mengikuti.  Secara  singkat  orang  melihat  halaman  akun  instagram    belum  bisa  menentukan jika akun instagram tersebut memiliki ciri khas atau fokus pada kegiatan tertentu.
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilah  bumbu  dan  rempah  secara  otomatis.  Klasifikasi  citra  merupakan  alternatif  untuk mengatasi  masalah  tersebut.  Tujuan  dari  klasifikasi  citra  adalah  menduplikasikan  kemampuan manusia  dalam  memahami  informasi  citra  digital,  sehingga  komputer  dapat  mengklasifikasikan objek berupa citra selayaknya manusia. Masalah yang dihadapi dalam klasifikasi citra adalah proses feature  engineering yang  terbatas  pada  dataset  tertentu  saja.  Hal  ini  dikarenakan  setiap  citra memiliki  perbedaan  sudut  pandang,  perbedaan  skala,  perbedaan  kondisi  pencahayaan,  deformasi objek, dan sebagainya[6].
Pada  bidang  klasifikasi  data  terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan.  Di antaranya  adalah Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine [7] , dan Neural  Network .  Salah  satu algoritma  yang  sering  digunakan  adalah Neural  Network . Neural  Network dikembangkan berdasarkan cara kerja jaringan saraf pada otak manusia. Sejalan dengan perkembangan teknologi, maka, dikembangkan pula algoritma pengolahan citra digital. Salah satu pengembangan dari deep learning adalah Convolutional  Neural  Network .  Pada  tahun  1989,  Yan  LeCun  mengembangkan model Neural  Network dengan  melakukan  klasifikasi  citra  kode  zip  menggunakan  kasus  khusus dari Feed  Forward  Neural  Network yang  kemudian  diberi  nama Convolutional  Neural  Network (CNN).  Metode Convolutional  Neural  Network memiliki  hasil  yang  paling  signifikan  dalam
pengenalan citra digital, dikarenakan convolutional neural network diimplementasikan berdasarkan sistem  pengenalan  citra  pada visual  cortex manusia[8].  Penelitian  ini  bertujuan  mengklasifikasi menggunakan  data  tangkapan  layar  pada  halaman  instagram    yang  akan  dilatih  menggunakan metode convolutional neural network .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Citra Digital
Citra adalah representasi, kemiripan atau imitasi dari suatu objek atau benda[3]. Secara matematis, citra dinyatakan sebagai suatu fungsi kontinu dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Citra dibedakan menjadi dua yaitu  citra  kontinu  diperoleh  dari  sistem  optik  yang  menerima  sinyal  analog(mata  manusia  dan kamera  analog)  dan  citra  diskrit(digital)  dihasilkan  melalui  proses  digitalisasi  terhadap  citra kontinu.  Proses  digitalisasi  pada  citra  digital  dibagi  menjadi  dua  proses  yakni  sampling  dan kuantisaisi.  Proses  sampling  merupakan  proses  pengambilan  nilai  diskrit  koordinat  ruang(x,y) secara periodik dengan periode sampling T. Proses kuantisasi merupakan proses pengelompokkan nilai tingkat keabuan citra kontinu kedalam beberapa level atau merupakan proses membagi skala keabuan (0,L) menjadi G buah level yang dinyatakan dengan suatu harga bilangan bulat (integer), dinyatakan sebagai 𝐺� = 2 𝑚� , dengan G adalah derajat keabuan dan m adalah bilangan bulat positif. Dengan  demikian  citra  digital  dapat  didefinisikan  suatu  matriks 𝐴� berukuran 𝑀� (baris)  x 𝑁� (kolom) dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut[9].

## 2.2 Convolutional Neural Network
convolutional neural network adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam pengenalan dan pemrosesan gambar. convolutional neural network meniru cara sel-sel saraf kita berkomunikasi dengan neuron yang saling berhubungan dan convolutional neural network memiliki arsitektur yang sama.  Apa  yang  membuatnya  unik  dari  jaringan  saraf  lain  adalah  operasi  konvolusional  yang menerapkan filter pada setiap bagian dari input sebelumnya untuk mengekstraksi pola dan features maps.  Ahli  statistik  dan  Peneliti  telah  mencari  ide-ide  jaringan  saraf  di  abad  ke-20  untuk mengerjakan Pengenalan Pola.
Gambar 1. Contoh Proses Convolutional Neural Network
Salah  satu  perkembangan  terkenal  adalah Neocognitron oleh  Fukushima  pada  tahun  1980  yang memiliki  sifat  unik  tidak  terpengaruh  oleh  perubahan  posisi,  untuk  pengenalan  pola. Tetapi  salah satu penelitian paling populer di bidang ini adalah pengembangan LeNet-5[5]. Ini adalah salah satu dari convolutional neural network pertama yang digunakan di bank untuk membaca cek secara real- time, LeNet-5 membaca lebih dari satu juta cek. Meskipun ada algoritma lain seperti Support Vector Machine yang  akurasinya  mendekati  LeNet-5,  namun  banyak  pendapat  mengatakan  bahwa kecepatan  perhitungan convolutional  neural  network secara  eksponensial  lebih  cepat  daripada
algoritma lain. Pada tahun 2010, untuk mendukung penelitian di bidang visi Komputer, ImageNet lahir. Imagenet adalah  tempat  penyimpanan dataset gambar  yang  sangat  besar  dan  memiliki kompetisi  yang  terbuka  setiap  tahun  untuk  mempromosikan  penelitian.  Pada  2012,  pemenang kompetisi ImageNet adalah model Alexnet oleh Alex Krizhevsky. AlexNet adalah model CNN yang mirip  dengan  LeNet-5  tetapi  lebih  signifikan  dalam  beberapa  cara  yang  berdampak  pada perkembangan Artificial  Intelligence . Convolutional  neural  network juga  memiliki  kelemahan dalam proses pelatihan yang menyita waktu lama, Namun dengan didukungnya hardware sekarang ini  sangat  mudah  untuk  mengatasinya.  Permasalahan  yang  lain  adalah  dengan  kurangnya  data pelatihan yang sesuai karena sulitnya mendapat dataset [10]. Beberapa komponen utama yang ada dalam convolutional  neural  network yaitu Convolution  Layer,  Pooling  Layer,  Fully  Connected Layer dan Dropout.

## 2.3 Convolution Layer
Blok bangunan utama convolutional neural network adalah Convolution layer. Convolution adalah operasi  matematika  untuk  menggabungkan  dua  set  informasi. Convolution diterapkan  pada  data input menggunakan filter convolution untuk menghasilkan feature map .

## Gambar 2. Convolution layer
Matrik  biru  pada  gambar  2  adalah  input  dengan  dimensi  [ ℎ1�𝑥�𝑤1�𝑥�𝑑1 ].  Kernel  (filter)  adalah matriks dengan dimensi [ ℎ2�𝑥�𝑤2�𝑥�𝑑2 ], yang merupakan satu kuboid kuning dari beberapa kuboid (kernel)  yang  ditumpuk  satu  sama  lain  (dalam  lapisan  kernel).  Setiap  lapisan  konvolusional  ada beberapa kernel bertumpuk di atas satu sama lain, inilah yang membentuk matriks 3 dimensi kuning pada Gambar 2 yang merupakan dimensi [ ℎ2�𝑥�𝑤2�𝑥�𝑑2 ], di mana d2 adalah jumlah kernel. Setiap kernel memiliki bias masing-masing  yang merupakan jumlah skalar. Matriks berwarna hijau pada Gambar  2  adalah  output  yang  memiliki  dimensi  [ ℎ3�𝑥�𝑤3�𝑥�𝑑3 ].  Kedalaman  ( d1 )  dari  input  dan satu kernel adalah sama. Kedalaman ( d2 ) dari output sama dengan jumlah kernel (yaitu kedalaman matriks 3 dimensi berwarna hijau). Untuk setiap posisi kernel pada gambar, setiap angka dikalikan dengan  angka  yang  sesuai  pada  matriks  input  (matriks  biru)  dan  kemudian  mereka  semua dirangkum untuk nilai dalam posisi yang sesuai dalam matriks output (matriks hijau). Dengan d1 > 1, hal yang sama terjadi untuk masing-masing saluran dan kemudian mereka ditambahkan bersama- sama kemudian disimpulkan dengan bias dari masing- masing filter dan ini membentuk nilai pada posisi yang sesuai dari matriks output [11]. Seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pemetaan atau Perhitungan input ke output

## 2.4 Pooling Layer
Ada  dua  jenis  tipe  dari Pooling yaitu Max  Pooling dan Average  Pooling .  Max  pooling  akan meringkas data masukan atau feature map dengan mencari nilai atau value terbesar dari feature map berdasarkan  penggeseran window  pooling . Average  pooling akan  menghitung  nilai  rata-rata  dari setiap feature map pada setiap kali penggeseran window pooling [12].Contoh yang ditunjukkan pada Gambar 3 kernel ukuran 𝑛�𝑥�𝑛 ( 3�𝑥�3 ) dipindahkan melintasi matriks dan untuk setiap posisi nilai maksimal diambil dan dimasukkan ke dalam posisi matriks keluaran yang sesuai, ini disebut Max Pooling . Dalam kasus Average Pooling , kernel dengan ukuran 𝑛�𝑥�𝑛 dipindahkan melintasi matriks dan  untuk  setiap  posisi  rata-rata  diambil  dari  semua  nilai  dan  dimasukkan  ke  dalam  posisi  yang sesuai  dari  matriks  keluaran.  Proses  ini  diulangi  untuk  setiap  saluran  dalam tensor  input ,  hingga mendapatkan tensor output . Satu hal yang perlu diperhatikan adalah pooling down samples gambar dalam tinggi dan lebar, tetapi jumlah channels (kedalaman) tetap sama. Tujuan utama dari Pooling Layer adalah  untuk  mengurangi  jumlah  parameter  dari tensor  input sehingga  dapat  membantu mengurangi overfitting ,  ekstrak  fitur  representatif  dari tensor  input ,  mengurangi  perhitungan  dan dengan demikian membantu efisiensi.

## 2.5 Fully Connected Layer Output
Feature map yang dibuat dengan mengekstraksi fitur masih berupa array multidimensi, jadi Feature map perlu  "diratakan"  atau  direformasi  menjadi  vektor  sehingga  dapat  digunakan  sebagai input vektor dari lapisan yang terhubung sepenuhnya. Fully connected layer adalah lapisan dimana semua neuron aktif  pada  lapisan  sebelumnya  terhubung  dengan neuron pada  lapisan  berikutnya,  mirip dengan  jaringan  syaraf  tiruan.  Setiap  aktivitas  pada  level  sebelumnya  harus  diubah  menjadi  data satu  arah  sebelum  terhubung  ke  semua neuron pada  level  yang  terhubung  penuh.  Lapisan  yang terhubung penuh biasanya digunakan dalam pendekatan MLP dan dimaksudkan untuk memproses data  sehingga  dapat  dikategorikan.  Perbedaan  antara  lapisan  yang  terhubung  penuh  dan  lapisan konvolusi normal adalah bahwa neuron di lapisan konvolusi hanya terhubung ke area input tertentu. Di sisi lain, lapisan yang terhubung penuh memiliki neuron yang terhubung  sepenuhnya. Namun, kedua  lapisan  tersebut  membuat  dot  berfungsi,  jadi  tidak  ada  perbedaan  besar  dalam  fungsi. convolution  layer dengan  ukuran  kernel  1  x  1  melakukan  fungsi  yang  sama  dengan  sebuah fully connected  layer namun  dengan  tetap  mempertahankan  karakter  spasial  dari  data.  Hal  tersebut membuat penggunaan fully connected layer pada convolution neural network sekarang tidak banyak dipakai[13].

## 2.6 Dropout
Dropout adalah teknik regularisasi jaringan syaraf dimana beberapa neuron akan dipilih secara acak dan tidak dipakai selama pelatihan. Neuron-neuron ini dapat dibilang dibuang secara acak. Hal ini berarti  bahwa  kontribusi  neuron  yang  dibuang  akan  diberhentikan  sementara  jaringan  dan  bobot baru juga tidak diterapkan pada neuron pada saat melakukan backpropagation .
Gambar 4. Perbedaan ketika menggunakan dropout
Dropou t merupakan proses mencegah terjadinya overfitting dan juga mempercepat proses learning . Dropout mengacu kepada menghilangkan neuron yang berupa hidden maupun layer yang visible di dalam  jaringan.  Dengan  menghilangkan  suatu neuron ,  berarti  menghilangkannya  sementara  dari jaringan  yang  ada. Neuron yang  akan  dihilangkan  akan  dipilih  secara  acak.  Setiap neuron akan diberikan probabilitas yang bernilai antara 0 dan 1.

## 2.7 Fungsi aktivasi
Fungsi  aktivasi  dihitung  setelah  operasi  konvolusi  selesai  dilakukan.  Fungsi  aktivasi  yang  sering digunakan pada convolutional neural network diantaranya ReLu (Rectified Barisar Unit), softmax . Fungsi ReLu adalah fungsi yang nilai output dari neuron bisa dinyatakan dengan 0 jika nilai input adalah negatif. Jika nilai input adalah positif, maka output dari neuron adalah nilai input aktivasi itu sendiri.
𝑓(𝑥) = 𝑚𝑎𝑥(0, 𝑥)
(1)
Aktivasi softmax diterapkan di layer terakhir pada neural network . Softmax lebih sering digunakan dibandingkan  fungsi  aktivasi  ReLU, sigmoid ataupun tanh() . Softmax berguna  untuk  mengubah output dari layer terakhir di neural network menjadi probabilitas distribusi dasar.
𝑓(𝑥) 𝑖 = 𝑒 𝑥𝑖 ∑ 𝑒 𝑥𝑗 𝑘 𝑗=1 ����𝑓𝑜𝑟�𝑖 = 1,2,3, … , 𝑘 (2)
Keuntungan  utama  menggunakan Softmax adalah  rentang  probabilitas output .  Rentang output adalah 0 sampai 1, dan jumlah semua probabilitas dalam satu objek output adalah 1. Keunggulan lain  dari softmax adalah  dapat  digunakan  untuk multiple  classification  logistic  regression model[14].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Ada beberapa tahapan yang digunakan dalam penelitian ini, beberapa tahapan dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tahapan penelitian

## 3.1 Pra pemrosesan data
Data  tangkapan  layar  dikumpulkan  dari  website  kaggle  dengan  akun  bahram  jannesar  berjumlah 3770 data tangkapan layar. Data citra tangkapan layar halaman instagram dibagi menjadi 5 kategori.

## 3.2 Training dan Implementasi
Pada  proses training data train dan val dilatih  menggunakan convolutional  neural  network , implementasi arsitektur convolutional neural network yang dirancang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Implementasi arsitektur CNN penelitian
Arsitektur convolutional  neural  network dimulai  dari  citra  input  berukuran  150×150.  Pada  layer konvolusi pertama dengan jumlah feature map 64, ukuran kernel 3×3, pergeseran kernel atau bisa disebut stride dengan nilai 1, dengan stride 1 diharapkan tidak mengurangi jumlah ciri atau feature pada citra, digunakan aktivasi ReLu dan menggunakan dropou t 0.1.
Hasil  konvolusi  pertama  lalu  masuk  pada pooling  layer menggunakan max  pooling .  Konvolusi kedua  dengan  jumlah  32 feature  map , filter 3x3, stridge 1  dan  menggunakan  aktivasi  ReLu  dan menggunakan dropou t  0.1. max  pooling juga  digunakan  pada pooling  layer kedua  lalu  diubah menjadi vektor atau 1 dimensi dengan flatten agar dapat masuk pada fully connected layer .  Pada bagian fully connected layer terdapat operasi neural network dengan 2 hidden layer . Hidden layer pertama  dengan  jumlah neuron 512  dan  menggunakan  aktivasi  ReLu.  Pada  bagian hidden  layer kedua  digunakan  fungsi  aktivasi  softmax  yang  digunakan  untuk  merubah  hasil output dalam
distribusi probabilitas menyesuaikan klasifikasi yang dihasilkan output . Jumlah layer output sesuai dengan kategori yang ditentukan sama dengan input yaitu 5 kategori.

## 3.3 Testing
Tahap pengujian atau testing digunakan dalam menghitung nilai  akurasi, recall, precision dan f-1 score . Didapatkan dari proses  pelabelan secara manual dan hasil klasifikasi  menggunakan metode CNN  pada    proses testing data.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Confusion Matrix .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦� = 𝑇𝑃�+�𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ∗ �100% (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛� = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 ∗ �100%
(4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙� = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ∗ �100%
(5)
𝐹1�𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒� = 2�(𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙�𝑥�𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙�+�𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) ∗ �100% (6)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pra pemrosesan Dataset tangkapan layar
Semua  data  citra  hasil  tangkapan  layar  mengalami  pra  pemrosesan  data  seperti Rescaling data menjadi  1/255, Shearing  image skala  0.2, Zooming  image dengan range 0.2  dan  melakukan Horizontal flip.
Gambar 6. Sampel Citra Tangkapan Layar Halaman Instagram Pelabelan  data  dilakukan  secara  manual dan  dibagi  menjadi  5  kategori  (kelas)  yaitu    Kecantikan, Keluarga,  Kebugaran,  Mode,  Makanan.  Pembagian  data training,  testing, dan validation dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian data Kategori Train Test Val Kecantikan 450 147 157 Keluarga 456 160 138 Kebugaran 466 143 145 Mode 450 153 151 Makanan 440 151 163

## 4.2 Performa convolutional neural network
Klasifikasi convolutional  neural  network yang  dilakukan  dengan  cara  membagi  dataset  menjadi data train dan data test dan data validasi, dengan persentase 60% data train dan 20 % data test dan 20% data validasi dengan persebaran data seperti di tabel 1.

## Gambar 7. Training dan validasi
Training dengan data gambar berukuran 150 x 150 dengan epochs sebanyak 25 mendapatkan nilai akurasi 91%. Hasil train dan validasi dapat dilihat pada gambar 7.

## 4.3 Pengujian
Pada penelitian ini selain menguji performa dengan confusion matrix , model yang di dapatkan di uji juga  pada  citra  tangkapan  layar  di  luar  dari  dataset  yang  digunakan.  pengujian  menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Confusion Matrix Accuracy 0.91 Precision 0.93 Recall 0.90 F1 Score 0.91 Tingkat  nilai accuracy sebesar  91%, precision sebesar  93%, recall sebesar  90%,  dan F1-Score sebesar 91%. tingkat akurasi metode convolutional neural network sebesar 91% yang artinya cukup baik  dalam  penelitian  mengenai  klasifikasi  citra  tangkapan  layar  halaman  instagram.  Pada pengujian  model  yang  didapatkan  menggunakan convolutional  neural  network dihadapkan  pada data citra tangkapan layar di luar dataset, hasil prediksi klasifikasi dapat dilihat pada tabel 3, dengan 5 data citra pada masing-masing kategori.
Tabel 3. Hasil pengujian model Kategori Berhasil diprediksi Salah prediksi Kecantikan 4 1 Keluarga 4 1 Kebugaran 4 1 Mode 3 2 Makanan 5 0 Total 20 5

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  pada  metode convolutional  neural  network untuk klasifikasi citra tangkapan layar halaman instagram didapat kesimpulan bahwa penggunaan metode convolutional  neural  network tingkat  nilai Accuracy sebesar  91%, Precision sebesar  93%, Recall sebesar 90% dan F1-Score sebesar 91%. Pengujian model mendapatkan hasil yang maksimal pada kategori makanan, Model dapat memprediksi kategori pada semua percobaan yang dilakukan. Total ada  25  data  citra  tangkapan  layar  yang  di  uji  pada  model,  model  dapat  memprediksi  20  citra tangkapan  layar.  Hasil  kesimpulan  penelitian  ini  dapat  dikatakan  bahwa  klasifikasi  menggunakan metode convolutional neural network pada tangkapan layar halaman instagram cukup baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih saya tujukan kepada bahram jannesar telah berbagi data citra tangkapan layer pada website Kaggle dan juga semua nama yang ada pada daftar referesnsi yang memudahkan saya dalam Menyusun peneleitian ini sehingga penelitian ini dapat dibuat dan diselesaikan dengan baik.

## REFERENCES
[1] S.  Styawati  and  F. Ariany,  “Sistem  Monitoring Tumbuh  Kembang  Balita/Batita  di Tengah  Covid-19  Berbasis Mobile,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 490, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7067.
[2] N. Agustina, A. Cahyanto, J. Herwanto, R. Ratnasari, and S. Dewi, “Klasifikasi Konten Post Pada Media Sosial Instagram Perguruan Tinggi Xyz Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 6, no. 1, pp. 11–16, 2019, doi: 10.33197/jitter.vol6.iss1.2019.296.
[3] S. Styawati and F. Ariany, “Pembelajaran Tradisional Menuju Milenial : Pengembangan Aplikasi Berbasis Web Sebagai,” vol. 1, no. 2, pp. 10–16, 2020.
[4] I.  B.  G.  Sarasvananda,  C.  Anwar,  D.  Pasha,  and  S.  Styawati,  “Analisis  Survei  Kepuasan  Masyarakat Menggunkan Pendekatan E-CRM (Studi Kasus:  BP3TKI Lampung),” … dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JDMSI/article/view/1026.
[5] L. P. Supratman, “Penggunaan Media Sosial oleh Digital Native,” J. ILMU Komun. , vol. 15, no. 1, pp. 47–60, 2018, doi: 10.24002/jik.v15i1.1243.
[6] I.  Wulandari,  H. Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan  Rempah  Dengan Algoritma Convolutional  Neural  Network  (Cnn),” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  273–282,  2020,  doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[7] S.  Styawati  and  K.  Mustofa,  “A  Support  Vector  Machine-Firefly  Algorithm  for  Movie  Opinion  Data Classification,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  13,  no.  3,  p.  219,  2019,  doi: 10.22146/ijccs.41302.
[8] F. F. Maulana and N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 01, pp. 104–108, 2019.
[9] M. Zufar, “Introductory Computer Vision and Image Processing,” Sens. Rev. , vol. 18, no. 3, pp. 2–4, 2016, doi: 10.1108/sr.1998.08718cae.001.
[10] C. Umam and L. Budi Handoko, “Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Identifkasi Karakter Hiragana,” Pros. Semin. Nas. Lppm Ump , vol. 0, no. 0, pp. 527–533, 2020.
[11] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold  Cross  Validation,” J.  Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  45–51,  2020,  doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.
[12] A.  R.  Maulana  and  N.  Rochmawati,  “Opinion  Mining  Terhadap  Pemberitaan  Corona  di  Instagram menggunakan Convolutional Neural Network,” JINACS J. Informatics Comput. Sci. , vol. 02, no. 01, pp. 53–59, 2020.
[13] W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[14] A.  Kholik, A.  Harjoko,  and  W.  Wahyono,  “Classification  of  Traffic  Vehicle  Density  Using  Deep  Learning,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 14, no. 1, p. 69, 2020, doi: 10.22146/ijccs.50376.