Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                         24
Research Article                                               Open Access (CC–BY-SA)

## Deep Learning Pada Detektor Jerawat: Model YOLOv5
Hendra Kusumah 1 , Muhammad Suzaki Zahran *,2 , Kadek Naufal Rifqi 3 , Devi Alawiyah Putri 4 , Ety Meina Wakti Hapsari 5
1 Program Studi Magister Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja Tangerang
2 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja Tangerang
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja Tangerang 4,5 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja Tangerang
e-mail: 1 hendra.kusumah@raharja.info , *,2 m.suzaki@raharja.info , 3 kadek.naufal@raharja.info , 4 devi.alawiyah@raharja.info , 5 ety.meina@raharja.info

## Abstrak
Jerawat  (Acne  Vulgaris)  merupakan  masalah  utama  yang  sulit  untuk  dihindari  pada masyarakat daerah perkotaan, seperti Jakarta dan sekitarnya. Penyebab utama dari jerawat yaitu tingginya polusi udara yang disebabkan oleh hasil pembakaran transportasi dan sektor industri. Sisa pembakaran ini umumnya mengandung PM (Particulate Matter) dengan ukuran yang cukup kecil  (PM2.5  dan  PM10)  yang  mampu  masuk  ke  dalam  kulit  melalui  pori-pori  dan  bereaksi dengan  beberapa  senyawa  diudara  sehingga  menyebabkan  banyak  permasalahan  kulit  lainnya. Penelitian ini berfokus pada pendeteksian jerawat dengan menggunakan model Deep Learning, yaitu  YOLOv5.  YOLOv5  dilatih  dengan  menggunakan  tiga  optimizer  berbeda  (SGD,  Adam, dan  AdamW)  sebanyak  100  epochs.  Setelah  dilakukan  pelatihan,  didapatkan  hasil  F1-score dengan optimizer SGD sebesar 43%, Adam 39%, dan AdamW sebesar 40%. Pada penelitian ini, optimizer  SGD  memiliki  nilai  F1  tertinggi  sehingga  dijadikan  sebagai  optimizer  teroptimum yang dapat digunakan pada permasalahan di penelitian ini.
Kata kunci —Jerawat, Acne Vulgaris , PM2.5, YOLOv5, Deep Learning

## Abstract
Acne (Acne Vulgaris) is a major problem that is difficult to avoid in urban areas, such as Jakarta and its surroundings. The main cause of acne is the high air pollution caused by the combustion  of  the  transportation  and  industrial  sectors.  This  combustion  residue  generally contains PM (Particulate Matter) with a fairly small size (PM2.5 and PM10) which is able to enter  the  skin  through  the  pores  and  react  with  several  compounds  in  the  air,  causing  many other  skin  problems.  This  study  focuses  on  detecting  acne  using  the  Deep  Learning  model, namely  YOLOv5.  YOLOv5  was  trained  using  three  different  optimizers  (SGD,  Adam,  and AdamW)  for  100  epochs.  After  the  training,  the  F1-score  with  the  optimizer  SGD  was  43%, Adam  was  39%,  and  AdamW  was  40%.  In  this  study,  the  SGD  optimizer  has  the  highest  F1 value so that it is used as the optimal optimizer that can be used in the problems in this study.
Keywords — Acne, Acne Vulgaris , PM2.5, Deep Learning
Tingginya  tingkat  produktivitas  industri  Indonesia  di  berbagai  sektor  menimbulkan berbagai  produk  dengan  pengembangan  dan  inovasi  baru  bermunculan.  Selaras  dengan peningkatan  produktivitas  ini,  akumulasi  limbah  yang  dibuang  ke  lingkungan  juga  terus bertambah.  Polutan  udara  merupakan  satu  dari  beberapa  limbah  yang  dihasilkan  oleh peningkatan  produktivitas  industri  ini,  satu  diantaranya  yaitu  polutan  PM2.5  dan  PM10.  PM (Particulate Matter) merupakan partikel pembuangan dan pembakaran. Sebanyak kurang lebih 43% buangan  transportasi  dan  pembakaran  industri Indonesia    pada  tahun  2021  bernilai  sebesar  6.9  kali  lebih  tinggi  dari  panduan WHO  sehingga  Indonesia  menjadi  negara  dengan  kualitas  udara  terburuk  ke Selain  itu,  Indonesia  mencapai  kasus  konsentrasi  PM2.5  tertinggi  dengan  konsentrasi  PM2.5 sebesar  34.3  mikron/m3 [3] .  Dengan  ukurannya  yang  cukup  k mikrometer,  PM2.5  memungkinkan  untuk  masuk  ke  dalam  kulit  melalui  pori dari  rambut  halus  di  kulit  karena  kulit  merupakan  organ  pertama  yangn  akan  menjadi  kontak langsung  dengan  lingkungan  luar senyawa, seperti Nitrogen Oksida (NOx), Sulfur Dioksida (SO2), dan Karbon Monoksida (CO), sehingga  membentuk Aryl  Hydrocarbon  Receptor permasalahan  kulit,  seperti  penuaan,  kerutan,  peru kanker.  Diketahui  tiap  kenaikan  10  µg/m3  PM2.5  akan  menambah  sekitar  1,71%  pasien berjerawat  dalam  kurun  waktu  0 tinggi  dibanding  di  bawah  25  tahun,  baik  pria masalah  utama  yang  sering  dialami  oleh  banyak  orang membahas mengenai deteksi jerawat dengan menggunakan model Deep Learning

## 2.1 Dataset
Dataset yang kami gunakan berasal dari website resmi Dermnetnz 243  gambar  berisikan  jerawat  pada  area  facial.  Selanjutnya  gambar menggunakan  platform  Roboflow yaitu  bagian  yang  mengandung  jerawat,  dengan  menggunakan  Bounding menggunakan Bounding-Boxes ini  kami dapat melatih model yang kami buat agar dapat lebih mengefisiensikan proses pelatihan.
Gambar 2
Print    ISSN: 2461 Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655
Februari 2023

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya  tingkat  produktivitas  industri  Indonesia  di  berbagai  sektor  menimbulkan berbagai  produk  dengan  pengembangan  dan  inovasi  baru  bermunculan.  Selaras  dengan peningkatan  produktivitas  ini,  akumulasi  limbah  yang  dibuang  ke  lingkungan  juga  terus ah.  Polutan  udara  merupakan  satu  dari  beberapa  limbah  yang  dihasilkan  oleh peningkatan  produktivitas  industri  ini,  satu  diantaranya  yaitu  polutan  PM2.5  dan  PM10.  PM (Particulate Matter) merupakan partikel-partikel kecil yang  ada  di udara yang berasal dari pembuangan dan pembakaran. Sebanyak kurang lebih 43%-46% PM2.5 dan PM10 berasal dari buangan  transportasi  dan  pembakaran  industri  [1].  Rata-rata  konsentrasi  polutan  PM2.5 Indonesia    pada  tahun  2021  bernilai  sebesar  6.9  kali  lebih  tinggi  dari  panduan  kualitas  udara WHO  sehingga  Indonesia  menjadi  negara  dengan  kualitas  udara  terburuk  ke-17  di  dunia Selain  itu,  Indonesia  mencapai  kasus  konsentrasi  PM2.5  tertinggi  dengan  konsentrasi  PM2.5
.  Dengan  ukurannya  yang  cukup  kecil,  yaitu  kurang  dari  2.5 mikrometer,  PM2.5  memungkinkan  untuk  masuk  ke  dalam  kulit  melalui  pori-pori  atau  celah dari  rambut  halus  di  kulit  karena  kulit  merupakan  organ  pertama  yangn  akan  menjadi  kontak langsung  dengan  lingkungan  luar  [4].  Selain  itu,  PM2.5  mampu  bereaksi  dengan  beberapa senyawa, seperti Nitrogen Oksida (NOx), Sulfur Dioksida (SO2), dan Karbon Monoksida (CO),
Aryl  Hydrocarbon  Receptor (AhR)  yang  menjadi  penyebab  utama permasalahan  kulit,  seperti  penuaan,  kerutan,  perubahan  pigmentasi  kulit,  jerawat,  hingga kanker.  Diketahui  tiap  kenaikan  10  µg/m3  PM2.5  akan  menambah  sekitar  1,71%  pasien berjerawat  dalam  kurun  waktu  0-7  hari  dengan  rasio  pasien  berumur  di  atas  25  tahun  lebih tinggi  dibanding  di  bawah  25  tahun,  baik  pria  maupun  wanita.  Hal  ini  menjadikan  jerawat masalah  utama  yang  sering  dialami  oleh  banyak  orang  [5].  Pada  penelitian  kali  ini,  akan membahas mengenai deteksi jerawat dengan menggunakan model Deep Learning [6]

## 2. METODE PENELITIAN
Dataset yang kami gunakan berasal dari website resmi Dermnetnz [10] , yaitu sebanyak 243  gambar  berisikan  jerawat  pada  area  facial.  Selanjutnya  gambar-gambar  ini  kami  proses menggunakan  platform  Roboflow [11] sehingga  kami  dapat  menandai  bagian-bagian  spesifik, yaitu  bagian  yang  mengandung  jerawat,  dengan  menggunakan  Bounding-Boxes  [12]
Boxes ini kami dapat melatih model yang kami buat agar dapat  lebih atihan. Gambar 1 Dataset original Gambar 2 Dataset setelah Bounding-Box Print    ISSN: 2461-1409
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
25
Tingginya  tingkat  produktivitas  industri  Indonesia  di  berbagai  sektor  menimbulkan berbagai  produk  dengan  pengembangan  dan  inovasi  baru  bermunculan.  Selaras  dengan peningkatan  produktivitas  ini,  akumulasi  limbah  yang  dibuang  ke  lingkungan  juga  terus ah.  Polutan  udara  merupakan  satu  dari  beberapa  limbah  yang  dihasilkan  oleh peningkatan  produktivitas  industri  ini,  satu  diantaranya  yaitu  polutan  PM2.5  dan  PM10.  PM partikel kecil yang  ada di udara yang berasal dari sisa 46% PM2.5 dan PM10 berasal dari rata  konsentrasi  polutan  PM2.5
kualitas  udara
17  di  dunia [2] . Selain  itu,  Indonesia  mencapai  kasus  konsentrasi  PM2.5  tertinggi  dengan  konsentrasi  PM2.5 ecil,  yaitu  kurang  dari  2.5 pori  atau  celah dari  rambut  halus  di  kulit  karena  kulit  merupakan  organ  pertama  yangn  akan  menjadi  kontak
PM2.5  mampu  bereaksi  dengan  beberapa senyawa, seperti Nitrogen Oksida (NOx), Sulfur Dioksida (SO2), dan Karbon Monoksida (CO),
(AhR)  yang  menjadi  penyebab  utama bahan  pigmentasi  kulit,  jerawat,  hingga kanker.  Diketahui  tiap  kenaikan  10  µg/m3  PM2.5  akan  menambah  sekitar  1,71%  pasien 7  hari  dengan  rasio  pasien  berumur  di  atas  25  tahun  lebih maupun  wanita.  Hal  ini  menjadikan  jerawat
.  Pada  penelitian  kali  ini,  akan [6]–[9] .
, yaitu sebanyak gambar  ini  kami  proses bagian  spesifik,
[12].  Dengan
Boxes ini  kami dapat melatih model  yang kami  buat agar dapat lebih
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                26

## 2. 2 Yolo
Yolo  merupakan  satu  dari  beberapa  arsitektur  Deep  Learning  yang  berfokus  pada Object  Recognition  (pengenalan  obyek)  dengan  memanfaatkan  metode  bounding  boxes.  Yolo pertama kali diperkenalkan oleh Joseph Redmon, dkk., pada tahun  2015 dalam papernya  “you only  look  once:  unified,  real-time  object  detection”  [13].  Pada  dasarnya  YOLO  menggunakan arsitektur  R-CNN  (Regional  Convolutional  Neural  Network)  dengan  memanfaatkan  metode bounding  boxes.  Metode  ini  akan  melokalisasi  serta  mengklasifikasi  bagian-bagian  gambar yang  dipilih  secara  acak  pada  gambar.  Bagian-bagian  yang  memiliki  nilai-nilai  tertinggi  pada saat lokalisasi akan disimpan sebagai hasil deteksi.
Pada dasarnya YOLO memanfaatkan single neural network dalam arsitekturnya yang digunakan untuk menggabungkan proses klasifikasi yang pada model-model lainnya dilakukan secara  terpisah.  Pendekatan  ini  menghasilkan  algoritma  pengenalan  obyek  lebih  cepat  dari model-model lainnya sehingga YOLO mampu mengalahkan model-model sebelumnya [8], [14],
[15] .  Redmon,  dkk.,  berhasil  mengembangkan  YOLO  hingga  ke  versi  YOLOv3 [7] dengan kemampuan  pengenalan  obyek  realtime  yang  sangat  cepat  dan  juga  ringan  untuk  dijalankan. Namun,  karena  diketahui  modelnya  digunakan  oleh  pihak-pihak  yang  kurang  bertanggung jawab hingga ke ranah militer, Redmon, dkk., memutuskan untuk tidak mengembangkan YOLO serta  memberhentikan  riset  yang  berhubungan  dengan  Computer  Vision  guna  mencegah disalahgunakannya hasil penelitian tersebut [16] .
Beberapa peneliti tetap mengembangkan model YOLO hingga saat ini banyak variasi- variasi baru YOLO, seperti YOLOv4 [9] yang dikembangkan oleh Alexey Bochkovskiy, dkk., yang berfokus pada  pengembangan  fitur-fitur baru yang dicoba untuk diterapkan pada  YOLO. Selain  itu,  YOLOv5 [17] juga  berhasil  dikembangkan  oleh  Glenn  Jocher  pada  tahun  2020 dengan menggunakan framework yang berbeda, yaitu framework pytorch.
Penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  YOLOv5  dengan  jenis  model  YOLOv5S (YOLOv5  –  Small)  yang  ditujukan  secara  khusus  untuk  kategori  jerawat.Secara  umum, YOLOv5  memiliki  arstektur  seperti  gambar  di  atas.  Namun  dikarenakan  sumber  daya  yang digunakan  untuk  penelitian  memiliki  keterbatasan,  peneliti  memilih  untuk  menggunakan YOLOv5s  karena  memiliki  struktur  yang  lebih  sederhana.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan Laptop dengan konfigurasi prosesor AMD Ryzen 9  5900HS, RAM 16 GB, dan pemrosesan  grafis  NVIDIA  GeForce  RTX  3050  dengan  dukungan  CUDA.  Selain  itu, konfigurasi yang digunakan pada model secara umum, yaitu image-size 618x618, batch-size 16, 100 epochs, patience 100.
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023

## Gambar 4 Arsitektur YOLOv5s

## 2. 3 Algoritma Optimisasi
Tujuan utama  dari pembuatan suatu model machine learning yaitu untuk mendapatkan suatu  model  yang  teroptimisasi  dengan  baik  sehingga  mampu  menghadapi  permasalahan  yang dihadapi,  baik  pernah  diselesaikan  maupun  permasalahan terselesaikan.  Hal  ini  mampu  dicapai  dengan  memanfaatkan  algoritma  optimisasi.  Setidaknya ada  dua  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mencapai  model  optimum,  yaitu  dengan menggunakan  pendekatan  empirical  risk  minimization [20],  [21] .  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  pendekatan  gradient  descent  untuk mengoptimisasi model yang dilatih. Metode gradient descent bertindak sebagai barometer pada proses  pelatihan  model  machine  learning  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  ak membarui  parameter  yang  digunakan  setiap  kali  melakukan  iterasi utama  penyusun  gradient  descent,  yaitu  learning  rate Learning rate (Gradient Descent Step) merupakan langkah y minimum  (local  minimum  maupun  global  minimun).  Umumnya  learning  rate  bernilai  cukup kecil,  namun  nilainya  harus  disesuaikan  agar  mampu  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Jika nilai  learning  rate  terlalu  besar,  maka  model  ak
Print    ISSN: 2461 Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655
Februari 2023
Gambar 3 Layer YOLOv5s Gambar 4 Arsitektur YOLOv5s
Tujuan utama dari pembuatan suatu model machine learning yaitu untuk mendapatkan suatu  model  yang  teroptimisasi  dengan  baik  sehingga  mampu  menghadapi  permasalahan  yang dihadapi,  baik  pernah  diselesaikan  maupun  permasalahan-permasalahan  baru  yang  belum elesaikan.  Hal  ini  mampu  dicapai  dengan  memanfaatkan  algoritma  optimisasi.  Setidaknya ada  dua  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mencapai  model  optimum,  yaitu  dengan menggunakan  pendekatan  empirical  risk  minimization  [18],  [19]  dan  metode  gradient  descent
.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  pendekatan  gradient  descent  untuk mengoptimisasi model yang dilatih. Metode gradient descent bertindak sebagai barometer pada proses  pelatihan  model  machine  learning  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dengan membarui  parameter  yang  digunakan  setiap  kali  melakukan  iterasi [22] .  Ada  dua  komponen utama  penyusun  gradient  descent,  yaitu  learning  rate  [23],  [24]  dan  cost  function Learning rate (Gradient Descent Step) merupakan langkah yang digunakan untuk mencapai titik minimum  (local  minimum  maupun  global  minimun).  Umumnya  learning  rate  bernilai  cukup kecil,  namun  nilainya  harus  disesuaikan  agar  mampu  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Jika nilai  learning  rate  terlalu  besar,  maka  model  akan  kesulitan  untuk  mencapai  nilai  minimum
Print    ISSN: 2461-1409
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
27
Tujuan  utama dari pembuatan suatu model  machine learning yaitu untuk  mendapatkan suatu  model  yang  teroptimisasi  dengan  baik  sehingga  mampu  menghadapi  permasalahan  yang permasalahan  baru  yang  belum
elesaikan.  Hal  ini  mampu  dicapai  dengan  memanfaatkan  algoritma  optimisasi.  Setidaknya ada  dua  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mencapai  model  optimum,  yaitu  dengan dan  metode  gradient  descent
.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  pendekatan  gradient  descent  untuk mengoptimisasi model yang dilatih. Metode gradient descent bertindak sebagai barometer pada urasi  dengan
.  Ada  dua  komponen dan  cost  function  [25]–[28].
ang digunakan untuk mencapai titik minimum  (local  minimum  maupun  global  minimun).  Umumnya  learning  rate  bernilai  cukup kecil,  namun  nilainya  harus  disesuaikan  agar  mampu  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Jika an  kesulitan  untuk  mencapai  nilai  minimum
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                28
karena titik yang dituju bisa saja terlewatkan, sebaliknya jika terlalu kecil, kemungkinan model kesulitan dalam mencari titik terendah tersebut karena hanya mengalami sedikit perubahan serta memori yang dibutuhkan untuk melakukan pelatihan akan menjadi sangat besar.
Selain  itu,  cost  function  (dikenal  juga  loss  function) digunakan  untuk  mengukur  difference atau error antara nilai sebenarnya dari y dengan nilai prediksi model. Pengukuran ini dilakukan untuk  memberikan  feedback  kepada  model  sehingga  parameter  yang  digunakan  dapat disesuaikan  dengan  cara  meminimalisir  nilai  error  tersebut.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  3  metode  gradient  descent  yang  digunakan  untuk  mengoptimisasi  model  yang dilatih.
2. 3. 1 Stochastic Gradient Descent (SGD)
ada  gradient  descent  [29],  formula  yang  digunakan  menggunakan  metode  sum  untuk menghitung  jumlah  residual.  Residual  merupakan  selisih  antara  label  sebenarnya  dengan  label prediksi.  Tujuan  perhitungan  nilai  residual  ini  yaitu  untuk  tau  seberapa  besar  error  yang didapatkan, sehingga tingkat error ini dapat diminimalisir dengan optimum.
= ( − )
(1)
Nilai  error  ini  dapat  diminimisasi  dengan  menggunakan  gradiennya.  Oleh  sebab  itu diperlukan  derivasi  dari  formula  sum  of  squared  residuals  ini.  Namun,  untuk  permasalahan optimisasi yang datanya  sangat besar (big data), formula ini dapat dikatakan  sebagai high cost karena memerlukan banyak memori untuk menyimpan data dan juga menghitung jumlah semua data  sehingga  menjadi  kurang  efisien.  Permasalahan  ini  dapat  ditanggulangi  dengan menggunakan nilai acak (stokastik) pada data yang dimiliki.
( ) = −  ∇ !̂ # ( ) (2)
Pemilihan  nilai  acak [30],  [31] ini  dapat  mengurangi  kebutuhan  memori  dari  proses penjumlahan  sebelumnya.  Pada  (2),  proses  dilakukan  untuk  mengupdate  kemiringan  baru. Proses  ini  dilakukan  berulangkali  secara  iteratif  seperti  gradient  descent  pada  umumnya sehingga mampu ditemukan titik optimum dari model yang dilatih tersebut[32]. Walaupun dapat dikatakan  lebih  cepat  dan  minim  kebutuhan  memori,  SGD  tetap  memiliki  konsekuansi  dari pengurangan kompleksitas ini, yaitu adanya non-zero gradient noise[29].

## 2. 3. 2 Adaptive Moment Estimation (Adam)
Adam [33],  [34] merupakan  algoritma  gabungan  dari  algoritma  RMSProp  dan Momentum dengan menyimpan learning rate RMSProp dan weight dari rerata momentum [35],
[36] .
$ = % $ + (1 − % ) '( ') $
(3)
* $ = % * $ + (1 − % ) + '( ') $ , (4)
Parameter-parameter  (3)  dan  (4)  akan  mengalami  bias  saat  mendekati  1,  terlebih  jika inisialisasi  time  steps  dan  decay  rates  yang  sangat  kecil.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  bias-
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655
corrected dan moment estimate dengan membagi parameter (3) dan (4) dengan selisi dengan decay factor.
Author dari Adam itu sendiri menyarankan nilai untuk beta dan  untuk  epsilon  yaitu  10^-8.  Setelah  di  dapatkan  nilai  optimum  dari  parameter  (3)  dan  (4), formula dari Adam dapat dikalkulasi sebagai berikut:

## ) $ =
Berdasarkan  formula  dari  Adam  tersebut,  diketahui  Adam  menggunakan  basis RMSProp  tetapi  dengan  pengestimasian  gradien  melalui  metode  momentum.  Tujuan  dari kombinasi ini yaitu untuk meningkatkan kecepatan pelatihan. Dengan metode ini Adam berhasil mengalahkan  algoritma-algoritma  optimisasi  sebelumnya  pada  tahap  pelatihan  ataupun  pada eksperimen-eksperimen lainnya. Namun, Adam menggunakan hyperparameter baru yang dapat mempersulit hyperparameter tuning ketika permasalahan yang dihadapi semakin kompleks.

## 2. 3. 3 Adaptive Moment Estimation Weight Decay
AdamW  [37],  [38]  merupakan  metode  optimisasi  stokastik  yang  memodifikasi  fungsi spesifik  pada  Adam  dengan  cara  memisahkan  weight  decay  (regularization)  dari  gradient update-nya.  Weight  decay  (regularization)  merupakan  teknik  regularisasi  yang  diterapkan kepada weight neural network untuk mencegah adanya overfitting.
) - ,$ = ) -,$ −  /

## 2. 4. Evaluasi
Evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  confusion  matrix merupakan matriks yang ditujukan untuk mengukur seberapa baik suatu model klasifikasi yang telah dilatih. Komponen utama dari confusion matrix yaitu true positif (TP), false positif (FP), true negative (TN), dan false negative (FN).
Print    ISSN: 2461 Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655
Februari 2023
corrected dan moment estimate dengan membagi parameter (3) dan (4) dengan selisi
0 = $ 1 − %
* = * $ 1 − %
Author dari Adam itu sendiri menyarankan nilai untuk beta-1 adalah 0.9, beta
8.  Setelah  di  dapatkan  nilai  optimum  dari  parameter  (3)  dan  (4), formula dari Adam dapat dikalkulasi sebagai berikut:
= ) $ − √*+ ∈ 0
Berdasarkan  formula  dari  Adam  tersebut,  diketahui  Adam  menggunakan  basis RMSProp  tetapi  dengan  pengestimasian  gradien  melalui  metode  momentum.  Tujuan  dari untuk meningkatkan kecepatan pelatihan. Dengan metode ini Adam berhasil algoritma  optimisasi  sebelumnya  pada  tahap  pelatihan  ataupun  pada eksperimen lainnya. Namun, Adam menggunakan hyperparameter baru yang dapat it hyperparameter tuning ketika permasalahan yang dihadapi semakin kompleks.

## Moment Estimation Weight Decay (AdamW)
merupakan  metode  optimisasi  stokastik  yang  memodifikasi  fungsi spesifik  pada  Adam  dengan  cara  memisahkan  weight  decay  (regularization)  dari  gradient nya.  Weight  decay  (regularization)  merupakan  teknik  regularisasi  yang  diterapkan al network untuk mencegah adanya overfitting.
3 1 4* - + ∈ . 0 - + -,$ ) -,$ 6 , ∀8
Evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  confusion  matrix[39].  Confusion  matrix merupakan matriks yang ditujukan untuk mengukur seberapa baik suatu model klasifikasi yang telah dilatih. Komponen utama dari confusion matrix yaitu true positif (TP), false positif (FP), true negative (TN), dan false negative (FN).
Gambar 5 Confusion Matrix
Print    ISSN: 2461-1409 Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
29
corrected dan moment estimate dengan membagi parameter (3) dan (4) dengan selisih antara 1
(5) (6) 1 adalah 0.9, beta-2 0.999,
8.  Setelah  di  dapatkan  nilai  optimum  dari  parameter  (3)  dan  (4),
(7)
Berdasarkan  formula  dari  Adam  tersebut,  diketahui  Adam  menggunakan  basis RMSProp  tetapi  dengan  pengestimasian  gradien  melalui  metode  momentum.  Tujuan  dari untuk meningkatkan kecepatan pelatihan. Dengan metode ini Adam berhasil algoritma  optimisasi  sebelumnya  pada  tahap  pelatihan  ataupun  pada eksperimen lainnya. Namun, Adam menggunakan hyperparameter baru yang dapat it hyperparameter tuning ketika permasalahan yang dihadapi semakin kompleks.
merupakan  metode  optimisasi  stokastik  yang  memodifikasi  fungsi spesifik  pada  Adam  dengan  cara  memisahkan  weight  decay  (regularization)  dari  gradient nya.  Weight  decay  (regularization)  merupakan  teknik  regularisasi  yang  diterapkan
(8)
.  Confusion  matrix merupakan matriks yang ditujukan untuk mengukur seberapa baik suatu model klasifikasi yang telah dilatih. Komponen utama dari confusion matrix yaitu true positif (TP), false positif (FP),
ISSN: 1978-1520
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                30
Pada confusion matrix, dapat dilihat beberapa nilai yang dapat mengukur seberapa baik suatu  model  yang  dihasilkan,  yaitu  dengan  menggunakan  accuracy,  recall,  precision,  dan  F1- Score [40]–[42] .
9:: : = ;< + ;=
; 8  < >
(9)
Nilai accuracy mengukur seberapa benar model memprediksikan klasifikasi suatu label terhadap jumlah dari data yang digunakan saat prediksi.
? : = ;<
;< + @=
(10)
Recall  mengukur  seberapa  baik  model  dengan  melihat  berapa  banyak  klasifikasi  yang benar dan yang benar dianggap salah.
< : A = ;<
;< + @<
(11)
Sedangkan precision mengukur model dengan membandingkan jumlah klasifikasi yang benar sesuai dengan ground truth dengan jumlah prediksi benar.
@1 − : = 2  + < : A ∗ ? : < : A + ? : , (12)
Setelah  didapatkan  nilai  recall  dan  precision,  perbandingan  antar  keduanya  dapat dibandingkan dengan menggunakan F1-score yang merata-ratakan harmoniknya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  model  YOLOv5  yang  digunakan  merupakan  model  YOLOv5s, yaitu model YOLOv5 versi small. Penggunaan YOLOv5s ini dikarenakan adanya keterbatasan sumber daya komputer peneliti. Namun, penggunaan YOLOv5s ini tidak mengganggu aktivitas penelitian,  hanya  saja  arsitektur  model  yang  digunakan  lebih  sederhana  daripada  model YOLOv5  versi  lainnya.  Ukuran  gambar  yang  kami  gunakan  memiliki  ukuran  618x618  pixel, dengan  batch  size  sebesar  16.  Iterasi  (epochs)  yang  diterapkan  sebanyak  100  epochs,  dengan menggunakan  model  CUDA  sehingga  memanfaatkan  kemampuan  pemrosesan  grafis.  Setelah dilakukan  pelatihan  sebanyak  100  epochs  pada  model  dengan  menggunakan  3  jenis  optimizer berbeda (SGD, Adam, dan AdamW), didapatkan bahwa rerata precision dan recall:
Tabel 1 Perbandingan Hasil Training YOLOv5s Model Optimizer Precision Recall YOLOv5s SGD 36,078 % 33,566 % Adam 31,452 % 32,839 % AdamW 32,802 % 33,573 %
Rerata tertinggi precision diraih oleh model dengan optimizer SGD, namun jika dilihat dari rerata recall, AdamW memiliki nilai tertinggi dibandingkan dengan optimizer lainnya. Nilai tertinggi  dari  precision  dan  recall  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  49,079%  dan  42,883%  yang didapatkan dengan menggunakan optimizer AdamW.
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023
Gambar 6 Perbandingan Precision
Untuk  dapat  membandingkan  tiap  optimizer,  dilakukan  perhitungan menggunakan F1-Score pada tiap model dengan optimizer tersebut. Hasil dari perhitungan F1 Score yaitu:
Print    ISSN: 2461 Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655
Februari 2023 Gambar 6 Perbandingan Precision Gambar 7 Perbandingan Recall
Untuk  dapat  membandingkan  tiap  optimizer,  dilakukan  perhitungan
Score pada tiap model dengan optimizer tersebut. Hasil dari perhitungan F1 Print    ISSN: 2461-1409
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
31 Untuk  dapat  membandingkan  tiap  optimizer,  dilakukan  perhitungan  dengan
Score pada tiap model dengan optimizer tersebut. Hasil dari perhitungan F1-

## Journal Sensi
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023
Gambar 8 Grafik F1- Confidence SGD
Terlihat dari masing-masing grafik, SGD memiliki F1 Dapat  dipastikan  bahwa  optimizer  SGD  lebih  baik  digunakan  dibandingkan  dengan  optimizer Adam dan AdamW. Selain itu, AdamW lebih baik untuk digunakan dibandingkan dengan Adam walaupun nilai keduanya tidak berbeda jauh secara signifikan. Be dari pelatihan dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 11 Hasil deteksi dengan optimizer SGD
Pemanfaatan teknik bounding digunakan.  Model  YOLOv5s  yang  dilatih  dengan  menggunakan  iterasi  sebanyak  100  epochs dan  memanfaatkan  teknologi  CUDA  menghasilkan  nilai  yang  menjanjikan.  Terlihat  dalam analisis, dengan menggunakan tiga optimizer yang berbeda, model tersebut mampu mendeteksi jerawat yang ada pada wajah di gambar yang diberikan. Dari ketiga optimizer yang d terlihat SGD (stochastic gradient descent) memiliki nilai F1 tertinggi, yaitu 43%,  dibandingkan dengan Adam dan AdamW yang hanya mendapatkan nilai 39% dan 40%. Dari penilaian F1 ini, SGD dapat dikatakan sebagai optimizer teroptimum yang memungki permasalahan kali ini. Kedepannya, penelitian ini diharapkan mampu mengenali jerawat dengan lebih optimum. Selain itu, mampu dilatih dan diterapkan pada mobile maupun edge devices.
[1] P. Lestari, M. K. Arrohman, air pollutants from anthropogenic sources in Jakarta,” Sep. 2022, doi: 10.1016/J.APR.2022.101521.
[2] “Informasi Indeks Kualitas Udara (AQI) d https://www.iqair.com/id/indonesia (accessed Sep. 01, 2022).

## Print   ISSN: 2461 Online ISSN: 2655
Februari 2023
Gambar 9 Grafik F1- Confidence Adam Gambar 10 Grafik F1 Confidence AdamW masing grafik, SGD memiliki F1-Score tertinggi dengan nilai 43%.
Dapat  dipastikan  bahwa  optimizer  SGD  lebih  baik  digunakan  dibandingkan  dengan  optimizer Adam dan AdamW. Selain itu, AdamW lebih baik untuk digunakan dibandingkan dengan Adam walaupun nilai keduanya tidak berbeda jauh secara signifikan. Beberapa contoh hasil rekognisi dari pelatihan dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 12 Hasil deteksi dengan optimizer Adam Gambar 13 Hasil deteksi dengan optimizer AdamW

## 4. KESIMPULAN
Pemanfaatan teknik bounding-box dirasa membantu dalam proses pelatihan model yang digunakan.  Model  YOLOv5s  yang  dilatih  dengan  menggunakan  iterasi  sebanyak  100  epochs dan  memanfaatkan  teknologi  CUDA  menghasilkan  nilai  yang  menjanjikan.  Terlihat  dalam analisis, dengan menggunakan tiga optimizer yang berbeda, model tersebut mampu mendeteksi jerawat yang ada pada wajah di gambar yang diberikan. Dari ketiga optimizer yang d terlihat SGD (stochastic gradient descent) memiliki nilai F1 tertinggi, yaitu 43%,  dibandingkan dengan Adam dan AdamW yang hanya mendapatkan nilai 39% dan 40%. Dari penilaian F1 ini, SGD dapat dikatakan sebagai optimizer teroptimum yang memungkinkan untuk digunakan pada permasalahan kali ini. Kedepannya, penelitian ini diharapkan mampu mengenali jerawat dengan lebih optimum. Selain itu, mampu dilatih dan diterapkan pada mobile maupun edge devices.

## DAFTAR PUSTAKA
P. Lestari, M. K. Arrohman, S. Damayanti, and Z. Klimont, “Emissions and spatial distribution of air pollutants from anthropogenic sources in Jakarta,” Atmos Pollut Res , vol. 13, no. 9, p. 101521, Sep. 2022, doi: 10.1016/J.APR.2022.101521.
“Informasi Indeks Kualitas Udara (AQI) dan Polusi Udara di Indonesia | IQAir.” https://www.iqair.com/id/indonesia (accessed Sep. 01, 2022).
Print   ISSN: 2461-1409 Online ISSN: 2655-5298 Februari 2023                                                                                                         32 Gambar 10 Grafik F1- Confidence AdamW dengan nilai 43%.
Dapat  dipastikan  bahwa  optimizer  SGD  lebih  baik  digunakan  dibandingkan  dengan  optimizer Adam dan AdamW. Selain itu, AdamW lebih baik untuk digunakan dibandingkan dengan Adam
berapa contoh hasil rekognisi Hasil deteksi dengan optimizer AdamW
box dirasa membantu dalam proses pelatihan model yang digunakan.  Model  YOLOv5s  yang  dilatih  dengan  menggunakan  iterasi  sebanyak  100  epochs dan  memanfaatkan  teknologi  CUDA  menghasilkan  nilai  yang  menjanjikan.  Terlihat  dalam analisis, dengan menggunakan tiga optimizer yang berbeda, model tersebut mampu mendeteksi jerawat yang ada pada wajah di gambar yang diberikan. Dari ketiga optimizer yang digunakan, terlihat SGD (stochastic gradient descent) memiliki nilai F1 tertinggi, yaitu 43%,  dibandingkan dengan Adam dan AdamW yang hanya mendapatkan nilai 39% dan 40%. Dari penilaian F1 ini, nkan untuk digunakan pada permasalahan kali ini. Kedepannya, penelitian ini diharapkan mampu mengenali jerawat dengan lebih optimum. Selain itu, mampu dilatih dan diterapkan pada mobile maupun edge devices.
S. Damayanti, and Z. Klimont, “Emissions and spatial distribution of , vol. 13, no. 9, p. 101521,
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                 33
[3] “Konsentrasi PM2,5 di Jakarta Membahayakan - Kompas.id.” https://www.kompas.id/baca/humaniora/2022/06/18/konsentrasi-pm25-di-jakarta-membahayakan (accessed Sep. 01, 2022).
[4] R. D. Pamela, “Jakarta’s Air Pollution, and the New Emerging Cause for Skin Aging,” Journal of Dermatology and Skin Science , vol. 2, no. 1, 2020.
[5] X. Li et al. , “The relationship between short-term PM2.5 exposure and outpatient visits for acne vulgaris in Chongqing, China: a time-series study,” Environmental Science and Pollution
Research 2022 29:40 , vol. 29, no. 40, pp. 61502–61511, Apr. 2022, doi: 10.1007/S11356-022- 20236-8.
[6] Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran, “Deteksi dan Pengenalan Objek Dengan Model Machine Learning: Model Yolo,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) , vol. 6, no. 2, p. 192, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i2.25840.
[7] J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement,” 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1804.02767
[8] J. Redmon and A. Farhadi, “YOLO9000: Better, faster, stronger,” Proceedings - 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2017 , vol. 2017-Janua, pp. 6517–6525, 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.690.
[9] A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, and H.-Y. M. Liao, “YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.10934
[10] “Acne (face) images | DermNet.” https://dermnetnz.org/topics/acne-face-images (accessed Sep. 03, 2022).
[11] “Roboflow: Give your software the power to see objects in images and video.” https://roboflow.com/ (accessed Sep. 03, 2022).
[12] Y. Xu et al. , “Gliding Vertex on the Horizontal Bounding Box for Multi-Oriented Object Detection,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell , vol. 43, no. 4, pp. 1452–1459, Apr. 2021, doi: 10.1109/TPAMI.2020.2974745.
[13] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , vol. 2016-Decem, pp. 779–788, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[14] “Q1 - Developing smart covid19 social distancing surveillance drone using yolo.pdf.”
[15] M. Simon et al. , “Complexer-YOLO: Real-time 3D object detection and tracking on semantic point clouds,” IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops , vol. 2019-June, pp. 1190–1199, 2019, doi: 10.1109/CVPRW.2019.00158.
[16] “Joseph Redmon on Twitter: ‘“We shouldn’t have to think about the societal impact of our work because it’s hard and other people can do it for us” is a really bad argument.’ / Twitter.” https://twitter.com/pjreddie/status/1230523827446091776?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5 Etweetembed%7Ctwterm%5E1230524770350817280%7Ctwgr%5E33cf8189af3836f97c440610 106fc8fcec348dd4%7Ctwcon%5Es2_&ref_url=https%3A%2F%2Fsyncedreview.com%2F2020% 2F02%2F24%2Fyolo-creator-says-he-stopped-cv-research-due-to-ethical-concerns%2F (accessed Sep. 03, 2022).
[17] “YOLOv5 Documentation.” https://docs.ultralytics.com/ (accessed Sep. 03, 2022).
[18] Y. Kusunoki, J. Błaszczyński, M. Inuiguchi, and R. Słowiński, “Empirical risk minimization for dominance-based rough set approaches,” Inf Sci (N Y) , vol. 567, pp. 395–417, Aug. 2021, doi: 10.1016/J.INS.2021.02.043.
[19] A. Montanari, B. Saeed, B. Edu, P.-L. Loh, and M. Raginsky, “Universality of empirical risk minimization,” Proceedings of Machine Learning Research , vol. 178. PMLR, pp. 4310–4312,
Jun. 28, 2022. Accessed: Sep. 03, 2022. [Online]. Available: https://proceedings.mlr.press/v178/montanari22a.html
[20] B. Liu, X. Liu, X. Jin, P. Stone, and Q. Liu, “Conflict-Averse Gradient Descent for Multi-task learning,” Adv Neural Inf Process Syst , vol. 34, pp. 18878–18890, Dec. 2021, Accessed: Sep. 03, 2022. [Online]. Available: https://github.com/Cranial-XIX/CAGrad.
[21] S. H. Haji and A. M. Abdulazeez, “COMPARISON OF OPTIMIZATION TECHNIQUES BASED ON GRADIENT DESCENT ALGORITHM: A REVIEW,” PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt / Egyptology , vol. 18, no. 4, pp. 2715–2743, Feb. 2021, Accessed: Sep. 03, 2022. [Online]. Available: https://www.archives.palarch.nl/index.php/jae/article/view/6705
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                34
[22] “What is Gradient Descent? | IBM.” https://www.ibm.com/cloud/learn/gradient-descent (accessed Sep. 03, 2022).
[23] S. Tang, Y. Zhu, and S. Yuan, “An improved convolutional neural network with an adaptable learning rate towards multi-signal fault diagnosis of hydraulic piston pump,” Advanced Engineering Informatics , vol. 50, p. 101406, Oct. 2021, doi: 10.1016/J.AEI.2021.101406.
[24] N. Loizou, S. Vaswani, I. Laradji, S. Lacoste-Julien, and M. Diro, “Stochastic Polyak Step-size for SGD: An Adaptive Learning Rate for Fast Convergence,” vol. 130. PMLR, pp. 1306–1314, Mar. 18, 2021. Accessed: Sep. 03, 2022. [Online]. Available: https://proceedings.mlr.press/v130/loizou21a.html
[25] J. Wang, P. Chen, N. Zheng, B. Chen, J. C. Principe, and F. Y. Wang, “Associations between MSE and SSIM as cost functions in linear decomposition with application to bit allocation for sparse coding,” Neurocomputing , vol. 422, pp. 139–149, Jan. 2021, doi:
10.1016/J.NEUCOM.2020.10.018.
[26] N. Loka, I. Couckuyt, F. Garbuglia, D. Spina, I. van Nieuwenhuyse, and T. Dhaene, “Bi-objective Bayesian optimization of engineering problems with cheap and expensive cost functions,”
Engineering with Computers 2022 , pp. 1–11, Jan. 2022, doi: 10.1007/S00366-021-01573-7.
[27] X. Luo, “Novel iterative ensemble smoothers derived from a class of generalized cost functions,” Comput Geosci , vol. 25, no. 3, pp. 1159–1189, Jun. 2021, doi: 10.1007/S10596-021-10046- 1/FIGURES/12.
[28] P. Wilmott, “Machine Learning,” Machine Learning and the City , pp. 217–248, May 2022, doi: 10.1002/9781119815075.CH19.
[29] A. Jung, “Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications,” vol. LXX, no. 1, pp. 105–122, 2022, Accessed: Sep. 03, 2022. [Online]. Available: https://link.springer.com/bookseries/16715
[30] Y. Lei and T. Hu, “Generalization Performance of Multi-pass Stochastic Gradient Descent with Convex Loss Functions,” Journal of Machine Learning Research , vol. 22, pp. 1–41, 2021, Accessed: Sep. 03, 2022. [Online]. Available: http://jmlr.org/papers/v22/19-716.html.
[31] S. L. Smith, B. Dherin, D. G. T. Barrett, and S. De, “On the Origin of Implicit Regularization in Stochastic Gradient Descent,” Jan. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2101.12176.
[32] S. Wojtowytsch, “Stochastic gradient descent with noise of machine learning type. Part II: Continuous time analysis,” Jun. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2106.02588.
[33] D. P. Kingma and J. L. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015 - Conference Track Proceedings , 2015.
[34] “A 2021 Guide to improving CNNs-Optimizers: Adam vs SGD | by Sieun Park | Geek Culture | Medium.” https://medium.com/geekculture/a-2021-guide-to-improving-cnns-optimizers-adam-vs- sgd-495848ac6008 (accessed Sep. 03, 2022).
[35] N. Attrapadung et al. , “Adam in Private: Secure and Fast Training of Deep Neural Networks with Adaptive Moment Estimation,” Jun. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2106.02203.
[36] Y. Arouri and M. Sayyafzadeh, “An adaptive moment estimation framework for well placement optimization,” Computational Geosciences 2022 26:4 , vol. 26, no. 4, pp. 957–973, Feb. 2022, doi: 10.1007/S10596-022-10135-9.
[37] X. Shen, D. Li, R. Fang, Y. Zhou, and X. Wu, “Distributed adaptive online learning for convex optimization with weight decay,” Asian J Control , vol. 24, no. 2, pp. 562–575, Mar. 2022, doi: 10.1002/ASJC.2489.
[38] R. Llugsi, S. el Yacoubi, A. Fontaine, and P. Lupera, “Comparison between Adam, AdaMax and Adam W optimizers to implement a Weather Forecast based on Neural Networks for the Andean city of Quito,” ETCM 2021 - 5th Ecuador Technical Chapters Meeting , Oct. 2021, doi: 10.1109/ETCM53643.2021.9590681.
[39] I. Markoulidakis, I. Rallis, I. Georgoulas, G. Kopsiaftis, A. Doulamis, and N. Doulamis, “Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem,” Technologies 2021, Vol. 9, Page 81 , vol. 9, no. 4, p. 81, Nov. 2021, doi: 10.3390/TECHNOLOGIES9040081.
[40] Z. C. Lipton, C. Elkan, and B. Naryanaswamy, “Optimal thresholding of classifiers to maximize F1 measure,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial
Vol. 09 No. 01 – Februari 2023                                                                                                                 35
Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 8725 LNAI, no. PART 2, pp. 225–239, 2014, doi: 10.1007/978-3-662-44851-9_15.
[41] D. Fourure, M. U. Javaid, N. Posocco, and S. Tihon, “Anomaly Detection: How to Artificially Increase Your F1-Score with a Biased Evaluation Protocol,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 12978 LNAI, pp. 3–18, 2021, doi: 10.1007/978-3-030-86514-6_1/COVER.
[42] J. Miao and W. Zhu, “Precision–recall curve (PRC) classification trees,” Evolutionary Intelligence 2021 15:3 , vol. 15, no. 3, pp. 1545–1569, Apr. 2021, doi: 10.1007/S12065-021- 00565-2.