## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793

## Deteksi Konten Pornografi Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Melindungi Anak Dari Bahaya Pornografi
Muhammad Taufik Dwi Putra 1,* , Mochamad Iqbal Ardimansyah 2 , Devi Aprianti 1
1 Fakultas Kampus UPI di Cibiru, Program Studi Teknik Komputer, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia
2 Fakultas Kampus UPI di Cibiru, Program Studi RPL, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1,* tdputra@upi.edu, 2 iqbalardimansyah@upi.edu, 3 deviaprianti@upi.edu Email Penulis Korespondensi: tdputra@upi.edu
Abstrak− Pendidikan adalah salah satu hal yang harus dipersiapkan sedini mungkin dalam rangka menyiapkan generasi yang berkualitas. Jika berbicara mengenai pendidikan saat ini maka tidak bisa dilepaskan dengan yang namanya teknologi. Dimana bisa kita lihat sendiri  bahwa teknologi sudah dimanfaatkan diberbagai bidang. Dalam bidang pendidikan sendiri salah satu pemanfaatan teknologi tersebut adalah penggunaan jaringan internet. Hanya saja penggunaan jaringan internet ini memiliki dampak yang cukup buruk juga. Khusunya pada perserta didik tingkat dasar atau usia anak-anak. Yaitu dampak buruk berupa paparan pornografi. Paparan pornografi ini sangat berbahaya dan dapat merusak anak baik secara psikologis maupun mental. Oleh karena itu penting untuk meminimalisir resiko paparan pornografi tersebut. Untuk menanggulangi hal tersebut terdapat banyak metode yang dapat digunakan. Seperti mendeteksi konten pornografi secara otomatis dan memblocknya. Salah satu teknik yang dapat dikembangkan untuk mendeteksi konten pornografi tersebut adalah Jaringan Syaraf Tiruan.  Namun Agar input gambar dapat ditangani secara efektif, teknik Jaringan Syaraf Tiruan divariasikan modelnya menjadi teknik Convolutional Neural Network (CNN), sehingga memiliki kemampuan mengenali objek untuk data gambar. Adapun model yang dibangun dalam penelitian ini dilatih dengan menggunakan dataset yang telah disesuaikan dengan definisi pornografi di Indonesia. Dari pengujian yang sudah dilakukan terhadap model CNN yang dibangun, didapatkan tingkat akurasi terbaik sebesar 94.24% dalam mendeteksi citra yang termasuk kategori konten pornografi.
Kata Kunci: Computer Vision; CNN; Pornografi; Teknologi; Pendidikan; Transfer Learning
Abstract− Education is one thing that must be arranged as early as conceivable in arrange to realize a quality era. When talking about education today, it cannot be separated from technology. Where we can see that technology has been  used in various fields. In the field of education, one of them is the use of the internet network. However, the use of this technology has quite a bad side. Especially for elementary-level students or the age of children. That is the bad impact of exposure to pornography. Exposure  to  pornography  is  very  dangerous  and  can  damage  children  both  psychologically  and  mentally.  Therefore,  it  is important to minimize the risk of exposure to pornography. To overcome this, there are many methods that can be used. Like detecting pornographic  content  automatically  and  blocking it.  One technique  that  can be  developed  to detect  pornographic content is Artificial Neural Networks. However, so that the image input can be handled effectively, the model of the Artificial Neural Network has been varied into a Convolutional Neural Network (CNN) technique. So it has the ability to recognize objects for image data. The model built in this study was trained using a dataset that has been adapted to the definition of pornography in Indonesia. From the tests that have been carried out on the CNN model that was built, the best accuracy rate is 94.24%. in detecting images that fall into the category of pornographic content.
Keywords : Computer Vision; CNN; Pornography; Technology; Education; Transfer Learning

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2045 bonus demografi diperkirakan akan didapat oleh Indonesia, yang ditandai dengan dominannya jumlah usia produktif yaitu sekitar 70% dari total populasi. Hal ini merupakan potensi yang sangat besar menuju generasi emas Indonesia jika dipersiapkan dengan matang. Salah satu upaya untuk mempersiapkan generasi yang berkualitas adalah melalui pendidikan.
Jika berbicara mengenai pendidikan tidak dapat dilepaskan dengan teknologi. Penggunaan teknologi seperti penggunaan jaringan internet dalam bidang pendidikan di satu sisi menjadi alat yang mendukung terselenggaranya proses  pendidikan,  namun  sisi  lainnya  penggunaan  internet  memberi  efek  samping  yang  cukup  fatal  dan mengganggu proses pendidikan khususnya pada peserta didik tingkat dasar atau usia anak anak. Salah satu efek samping dari adanya penggunaan teknologi  adalah paparan pornografi yang saat ini sangat mudah untuk diakses melalui  jaringan internet.  Hal  ini  dikarenakan  anak-anak  memiliki  keterbatasan  kemampuan  literasi  media  dan memilah informasi.
Kementrian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak  melakukan  pemetaan Pornografi  Online. Berdasarkan  kegiatan  tersebut  di  dapati  209  situs  pornografi  yang  dapat  diakses  oleh  semua  kalangan,  bahkan termasuk anak-anak [1]. Situs situs baru berkonten pornografi terus meningkat meskipun kominfo telah melakukan upaya pemblokiran sehingga perlu adanya teknologi untuk mendeteksi dan menyaring konten pornografi tersebut. Salah satu teknik atau metode yang dapat dikembangkan dalam menghasilkan teknologi yang mampu mendeteksi konten  pornografi  tersebut  adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  atau Artificial  Neural  Network  (ANN) [2].  Untuk menangani input gambar agar lebih efektif, model pada JST atau ANN divariasikan menjadi Convolutional Neural Network (CNN) yang memiliki kemampuan klasifikasi untuk data gambar lebih baik sehingga diharapkan mampu menjadi model yang cukup ampuh dalam mendeteksi konten pornografi.
Penelitian  yang  dilakukan  terkait  penggunaan  model  CNN  dalam  mendeteksi  gambar  atau  citra  adalah penelitian yang dilakukan oleh Zufar, dkk [3]. Pada penelitian tersebut, model CNN digunakan dan dikembangkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793
untuk mendeteksi wajah secara real-time. Penggunaan model CNN ini diimplementasikan dengan bantuan library Open-CV. Dari  hasil  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  pengujian  terhadap  pengenalan  wajah  dengan  tingkat akurasi  lebih dari  89%. CNN juga digunakan oleh  H. Abhirawa, dkk  [4]  untuk melakukan pendeteksian wajah dengan  menggunakan  dataset  dari The  Extended  Yale  Face  Database  B yang  merupakan  data  set  wajah.  Dari penelitian ini didapat hasil terbaik dengan tingkat akurasi pengenalan setinggi 89.73%. Pemanfaatan model CNN dalam  pengenalan  citra  lainnya  dilakukan  oleh  Nurhikmat,  dkk  [5].  Model  CNN  pada  penelitian  tersebut digunakan untuk mengenali citra wayang golek. Tingkat akurasi yang dihasilkan untuk pengujian terhadap data baru  adalah  sebesar  93%.  Selain  yang  sudah  disebutkan  diatas,  kita  juga  masih  dapat  menjumpai  beberapa penelitian lain yang memanfaatkan model CNN [6]-[10][13]-[17]. Dari beberapa penelitian tersebut, pemanfaatan model CNN untuk mengenali citra dinilai cukup optimal.
Sementara itu, penelitian lain mengenai metode CNN untuk pendeteksian gambar atau citra yang kaitannya dengan konten pornografi adalah seperti yang telah dilakukan oleh Hunaepi, dkk [11] tentang pendeteksian situs web yang berbau pornografi. Pada penelitian tersebut digunakan aplikasi wireshark untuk merekam data gambar. Sebanyak  300  gambar  digunakan  pada  proses  pelatihan  untuk  mengenali  gambar  yang  disinyalir  mengandung pornografi.  Dari  hasil  penelitian  tersebut,  didapat  hasil  pengujian  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  85%  untuk mendeteksi situs berbau pornografi. Penelitian mengenai penggunaan model CNN juga dilakukan oleh Mulyana, Heru untuk melakukan klasifikasi citra berbau pornografi dimana pada penelitian tersebut model yang dibangun dengan CNN menjadi engine dalam melakukan klasifikasi citra yang disematkan pada aplikasi berbasis android. Adapun  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  model  pada  penelitian  ini  adalah  sebesar  91%.    Sementara  pada penelitian Singgih, Suryadarma model CNN yang dibangun menggunakan AlexNet dalam strukturnya dan dengan memanfaatkan library pada Open-CV dalam melakukan ekplorasi  terhadap konten pornografi. Sedangkan pada [12], model CNN dikembangkan untuk melakukan pendeteksian secara otomatis tidak hanya terhadap citra gambar tetapi  pada frame video  dengan  menggunakan  beberapa classifier dalam  strukturnya.  Didapat  tingkat  akurasi terbaik sebesar 94% pada penelitian tersebut.
Berdasarkan  beberapa  hasil  penelitian  sebelumnya,  pengembangan  model  yang  melibatkan  CNN  dalam mendeteksi  gambar  atau  citra  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik.  Pada  penelitian  ini  akan dikembangkan arsitektur model CNN untuk mengenali dan melakukan klasifikasi terhadap citra  yang disinyalir memiliki muatan ponografi dari internet. Adapun tingkat akurasi yang didapatkan oleh arsitektur model CNN yang diusulkan lebih baik dari penelitian-penelitian sebelumnya atau minimal lebih dari sama dengan 91%. Model yang dibangun pada penelitian ini dilatih dengan dataset yang telah disesuaikan dengan definisi pornografi di Indonesia, mengingat  mungkin  saja  karakteristik  konten  pornografi  di  negara  lain  cukup  berbeda.  Sehingga  model  dari beberapa  penelitian  sebelumnya  mungkin  kurang  cocok  jika  diimplementasikan  di  Indonesia.  Penelitian  ini dilakukan  pada  tahun  2022.  Pengembangan  model  CNN  ini  diharapkan  dapat  dimanfaatkan  untuk  mendeteksi gambar sehingga dapat mencegah anak-anak terpapar pornografi pada saat melakukan penjelajahan menggunakan internet.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk  mendeteksi  konten gambar yang mengandung unsur pornografi dengan akurasi tinggi dan waktu pemrosesan yang cepat. Agar anak-anak bisa terlindungi dari bahaya pornografi. Secara keseluruhan untuk sistem yang diusulkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793

## 2.2 Dataset Penelitian
Dataset yang digunakan dalam penelitian diperoleh dengan menggunakan metode crawling pada mesin pencarian. Secara  sederhana  nya  metode crawling ini  di  bagi  kedalam  dua  bagian  utama.  1)  Bagian  utama  adalah  bagian dimana kita mengumpulkan link dari gambar yang akan kita unduh di halaman https://images.google.com/, proses pengumpulan  ini  dilakukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan  javascript.  2)  Bagian  kedua  adalah  bagian dimana  kita  melakukan  unduh  gambar  secara  otomatis  dari  link  yang  sudah  dikumpulkan.  Proses  unduh  ini dilakukan dengan menggunakan python. Setelah dataset didapatkan, proses selanjutnya adalah proses melakukan filtering secara manual terhadap dataset yang dimiliki. Karena pada saat proses unduh biasanya seringkali terjadi gagal unduh yang membuat gambar yang di unduh tidak bisa di tampilkan. Selain itu karena proses pengumpulan link  dilakukan  secara  otomatis  terkadang  sering  terjadi  proses  unduh  diluar  parameter filtering yang  telah  kita deskripsikan.  Oleh  karena  itu  kita  perlu  mengecek  dan  membuang  gambar  tersebut  secara  manual  agar  sesuai dengan  kelas  dataset  yang  kita  rancang.  Dataset  berisi  3.823  gambar  dari  tiga  kelas:  “Pornografi”,  “Semi Pornografi”, “Bukan Pornografi”. Dari 3823 gambar tersebut akan di bagi kedalam data pelatihan, data validasi, dan data pengujian. Detail dataset dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Detail Dataset

## 2.3 Resizing and Normalization Gambar
Dataset gambar yang dimiliki memiliki variasi ukuran. Pada prinsipnya, arsitektur yang diusulkan membutuhkan gambar  dengan  ukuran  input  yang  sama.  Untuk  mengakomodasi  itu,  kumpulan  data  gambar  mentah  yang dikumpulkan  kemudian  diubah  ukurannya  menjadi  224  x  224  px,  karena  menyesuaikan  dengan  input  size  dari arsitektur yang akan dilatih. Selain itu, gambar yang lebih kecil akan menghasilkan proses pelatihan yang lebih cepat nantinya. Gambar yang diubah ukurannya kemudian dinormalisasi sehingga kami memiliki fitur dalam nilai rentang yang sama antara 0 hingga 1. Untuk ilustrasinya proses ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Contoh prosedur pengubahan ukuran dan normalisasi gambar.

## 2.4 Arsitektur MobileNet untuk ekstraksi fitur
Sistem yang diusulkan dalam penelitian ini pada dasarnya dirancang menggunakan arsitektur MobileNet . Fokus dari  arsitektur  ini  adalah  untuk  mereduksi  sumber  daya  komputasi  sehingga  dapat  diterapkan  pada  perangkat mobile.  Oleh  karena  itu,  tidak  seperti  arsitektur CNN  lainnya, convolutional  layer di MobileNet menggunakan bobot filter dengan ukuran yang sama dengan bobot input. MobileNet membagi convolution menjadi dua layer : 1) depth-wise convolution dan 2) point-wise convolution , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Nama Kelas Jumlah Gambar Contoh Gambar Bukan Pornografi 1399 Semi Pornografi 1414 Pornografi 1010

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793
Gambar 3. Dua lapisan arsitektur MobileNet. Sisi kiri adalah depthwise convolution dan sisi kanan adalah pointwise convolution.
Layer pertama digunakan untuk menerapkan satu filter ke satu input channel (tidak seperti CNN standar di mana filter diterapkan ke semua input channel ). Operasi tersebut dapat dituliskan sebagai berikut:
𝐺̂ 𝑘,𝑙,𝑚 = ∑ 𝐾 ̂ 𝑖,𝑗,𝑚 𝑖,𝑗 ∙ 𝐹 𝑘+𝑖−1,𝑙+𝑗−1,𝑚
(1)
dimana 𝐾 ̂ adalah depthwise  convolution  kernel dengan  ukuran 𝐷 𝐾 × 𝐷 𝐾 × 𝑀 dimana 𝑚 𝑡ℎ filter di 𝐾 ̂ diterapkan ke 𝑚 𝑡ℎ channel di F untuk menghasilkan 𝑚 𝑡ℎ channel dari peta fitur keluaran yang difilter 𝐺̂ . Biaya dari depthwise convolution dapat dihitung sebagai berikut:
𝐷 𝐾 ∙ 𝐷 𝐾 ∙ 𝑀 ∙ 𝐷 𝐹 ∙ 𝐷 𝐹 (2)
Output yang difilter dari operasi pertama ( depthwise convolution layer ) masih tetap dalam bentuk terpisah. Dengan  demikian, layer kedua  ( pointwise  convolution )  ditambahkan  untuk  menggabungkannya  dengan mengoperasikan convolution 1 x 1 sehingga dihasilkan fitur-fitur baru. Biaya komputasi pointwise convolution per gambar dapat dihitung sebagai berikut:
𝑀 ∙ 𝑁 ∙ 𝐷 𝐹 ∙ 𝐷 𝐹 (3)
Dan total biaya komputasi dari depthwise dan pointwise convolution akan menjadi jumlah dari persamaan 2 dan persamaan 3 sebagai berikut:
𝐷 𝐾 ∙ 𝐷 𝐾 ∙ 𝑀 ∙ 𝐷 𝐹 ∙ 𝐷 𝐹 + 𝑀 ∙ 𝑁 ∙ 𝐷 𝐹 ∙ 𝐷 𝐹 (4)
Keseluruhan arsitektur MobileNet digambarkan pada Gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793
Dalam  penelitian  ini,  kami  memodifikasi  model  pada  Gambar  4  dengan  menghapus  3  lapisan  terakhir setelah convolution  / s1 (7 x 7 x 1024), dan menggantinya dengan  usulan  konfigurasi  kami. Konfigurasi  terdiri dari: global  average  pooling  -  dropout  -  dense  -  dense  layers dan softmax sebagai  pengklasifikasi.  Model keseluruhan yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur model yang diusulkan (modifikasi standard MobileNet).

## 2.5 Simulasi
Terdapat 3 skenario yang akan dilakukan dalam penelitian ini, yaitu :
1. Skenario-1:  Menggunakan metode transfer learning dari  arsitektur MobileNet yang memiliki  akurasi  yang tinggi namun dengan jumlah parameter yang tidak banyak.
Tabel 2. Bagian top yang digunakan di arsitektur MobileNet.
Layer (type) Output shape Param # conv_pw_13_relu (ReLU) (None, 7, 7, 1024) 0 global_average_pooling2d (GlobalAveragePoolong2D) (None, 1024) 0 dense (Dense) (None, 3) 3075
2. Skenario-2: Menggunakan metode transfer learning terhadap arsitektur lain sebagai pembanding skenario-1.
Tabel 3. Bagian top yang digunakan di arsitektur NasNet Mobile.
Layer (type) Output shape Param # global_average_pooling2d (GlobalAveragePoolong2D) (None, 1056) 0 dense (Dense) (None, 3) 3171
3. Skenario-3: Lakukan modifikasi terhadap arsitektur yang memiliki performansi terbaik dari hasil pengujian terhadap  skenario-1  dan  skenario-2.  Lalu  jalankan  simulasi  menggunakan  arsitektur  yang  dimodifikasi (model yang kami usulkan).
Tabel 4. Bagian top yang digunakan di arsitektur yang diusulkan.
Layer (type) Output shape Param # global_average_pooling2d (GlobalAveragePoolong2D) (None, 1024) 0 dropout (Dropout) (None, 1024) 0 dense (Dense) (None, 1024) 1049600 dense_1 (Dense) (None, 3) 3075
Untuk semua skenario, dataset terlebih dahulu dibagi menjadi 80% data pelatihan (3058 gambar), 10% data validasi (382 gambar). 10% Data Pengujian (383 gambar). Data pelatihan digunakan untuk membangun model. Data  validasi  digunakan  untuk  menilai  kelayakan  suatu  model  untuk  digunakan.  Sedangkan  Data  pengujian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793
digunakan  untuk  memvalidasi  performansi  model  yang  diusulkan.  Jadi,  jumlah  data  pelatihan  biasanya  lebih banyak dari pada data pengujian, untuk memastikan bahwa algoritma mengenali pola dalam data dengan baik. Simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  Tensorflow  2.9.1  dan Python  3.7.13  pada  komputer  desktop  dengan spesifikasi Windows 10 21H1 (64 bit), RAM 32 GB, SSD 512 GB, Intel Core I9-1190 dan GPU Nvidia RTX 3080 Ti 12 GB. Sedangkan pengaturan parameter untuk pekerjaan ini disajikan pada Tabel 2.
Tabel 5. Setting parameter pengujian pada penelitian ini.
Parameter Value Target size 224 x 224 Dataset augmentation Width shift, height shift, horizontal flip Total Epoch 100 Batch size 32 Optimizer Adam Learning rate 0.0001 Momentum 1x10- 6 Loss Categorical Regularization/validation Early stopping Weight ImageNet

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  tiga  skenario  dengan  dataset  dan  parameter  yang  sama  namun  dengan arsitektur yang berbeda. Hal ini dilakukan untuk melihat model mana yang memiliki kinerja lebih baik, terutama dalam hal akurasi dan waktu komputasi. Di bawah ini adalah hasil studi kami untuk setiap skenario (model) yang sesuai.  Pada  penelitian  ini  fokus  utamanya  berada  pada  kegiatan  analisis  terhadap  arsitektu  cnn  yang  diujikan. Untuk selanjutnya di implementasikan pada penelitian selanjutnya. Yang akan mengimplementasikan arsitektur yang didapat  menjadi sebuah produk nyata. Bisa berupa mobile application atau embedded platform , hingga di implementasikan dengan melakukan ekstraksi gambar dari packet capture data.

## 3.1 Skenario-1: Simulasi menggunakan MobileNet
Skenario-1 dilakukan dengan menerapkan arsitektur MobileNet . Dengan setting parameter yang telah di tetapkan pada tabel 2. Hasil simulasi ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Pelatihan (garis biru) dan Validasi (garis oranye) dihasilkan dari simulasi menggunakan arsitektur MobileNet untuk dua metrik: a) akurasi dan b) loss .
Seperti  yang  kita  lihat,  nilai  akurasi  validasi  deteksi  konten  pornografi  dengan  menggunakan  arsitektur MobileNet sekitar 0,9321 (93.21%) setelah epoch ke-9. Nilai akurasi tertinggi proses validasi didapat pada epoch ke-12. Sedangkan akurasi pelatihan sekitar 0,9944 (99.44%). Nilai akurasi tertinggi proses pelatihan didapat pada epoch ke-16 dan 18. Perbedaan antara akurasi validasi dan pelatihan adalah sekitar 0,0632 (6.32%). Untuk loss validasi dan pelatihan pada pengujian tersebut masing-masing sekitar 0,0177 (1.77%) dan 0,2197 (21.97%). Selisih loss validasi  dan  pelatihan  hanya  0,202  (20.2%).  Sedangkan  untuk  akurasi  dan loss pengujian  adalah  sebesar: 0.9267 dan 0.2636.
Gambar 7. Hasil pengujian terhadap arsitektur MobileNet.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793

## 3.2 Skenario-2: Simulasi menggunakan NasNetMobile
Skenario-2  dilakukan  dengan  menerapkan  arsitektur NasNetMobile .  dengan  ukuran  input  dan  pengaturan parameter yang sama dengan skenario-1. Hasil simulasi ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 8. Pelatihan (garis biru) dan pengujian (garis oranye) dihasilkan dari simulasi menggunakan arsitektur NasNetMobileNet untuk dua metrik: a) akurasi dan b) loss .
Seperti  yang  kita  lihat,  nilai  akurasi  validasi  deteksi  konten  pornografi  dengan  menggunakan  arsitektur NasNetMobile sekitar  0,8877  (88.77%)  setelah  epoch  ke-3.  Nilai  akurasi  tertinggi  proses  validasi  didapat  pada epoch ke-6. Sedangkan akurasi pelatihan masing-masing sekitar 0,9657 (96.57%). Nilai akurasi tertinggi proses pelatihan  didapat  pada epoch ke-8 dan 1-.  Perbedaan antara akurasi  validasi  dan pelatihan adalah sekitar 0,078 (7.8%).  Untuk loss validasi  dan  pelatihan  pada  pengujian  tersebut  masing-masing  sekitar 0,2890 (28.90%) dan 0,0972  (9.72%).  Selisih loss validasi  dan  pelatihan  hanya  0,1918 (19.18%).  Sedangkan  untuk  akurasi  dan loss pengujian adalah sebesar: 0.9058 (90.58%) dan 0.2879 (28.79%).
Gambar 9. Hasil pengujian terhadap arsitektur NasNet Mobile.

## 3.3 Skenario-3: Simulasi menggunakan Arsitektur yang di usulkan
Pada skenario-3, kami menerapkan beberapa modifikasi pada arsitektur MobileNet standar, yang memiliki hasil lebih  baik  dari  segi  akurasi  pengujian  di  bandingkan  NasNetMobile.  Tujuannya  adalah  untuk  memberikan performansi  yang  lebih  baik,  sehingga  kita  dapat  memiliki  sistem  yang  paling  optimal.  Seperti  yang  telah dijelaskan sebelumnya pada bagian 2.5  Simulasi, modifikasi  dilakukan dengan membuang beberapa layer pada model. Hasil simulasi kami untuk skenario-3 dijelaskan pada Gambar 8.
Gambar 13. Hasil pelatihan dan pengujian dari simulasi menggunakan arsitektur yang diusulkan untuk dua metrik: a) akurasi dan b) loss .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793
Skenario-3 mencapai akurasi pengujian 0,9424 (94.24%) dengan loss 0,2645 (26.45%). Akurasi yang diperoleh dengan skenario-3 merupakan yang tertinggi dibandingkan dua skenario sebelumnya.
Gambar 10. Hasil pengujian terhadap arsitektur yang diusulkan.
Hal ini sejalan dengan waktu eksekusi. Skenario-3 juga berhasil menjadi yang tercepat yaitu 29 detik/epoch, seperti yang tercantum pada Tabel 3.
Tabel 6. Setting parameter pengujian pada penelitian ini.
Skenario Arsitektur Akurasi Pengujian Total Parameter  Waktu Pelatihan 1 MobileNet 92.67% 3.231.939 31s/epoch 2 NasNetMobile 90.58% 4.272.887 42s/epoch 3 Arsitektur yang diusulkan 94.24% 4.281.539 29s/epoch

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  model  CNN  untuk  deteksi  citra  telah  dilakukan  melalui  tiga  skenario,  yaitu  dengan  model  yang menerapkan  arsitektur MobileNet , NasNetMobile dan  model  dengan  arsitektur  yang  diusulkan.  Adapun  dataset yang digunakan untuk melakukan percobaan baik pada proses training maupun pengujian berjumlah hampir 4000 dataset.  Dari  ketiga  percobaan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dengan  arsitektur  yang  diusulkan menghasilkan akurasi tertinggi dan waktu eksekusi tercepat dibanding model dengan arsitektur lainnya. Modifikasi yang  dilakukan  pada  basis  model MobileNet sebagai  arsitektur  yang  diusulkan  dapat  memberikan performansi lebih baik dibandingkan MobileNet standar. Percobaan pada model ini menghasilkan waktu eksekusi lebih cepat yaitu sekitar 29 detik/epoch dan tingkat akurasi paling tinggi sekitar 94.24%. Hal ini menunjukkan bahwa model arsitektur  yang  diusulkan  menghasilkan  komputasi  yang  lebih  ringan  sehingga  cukup  efisien  untuk diimplementasikan  dan  juga  tingkat  akurasi  yang lebih  baik.  Dalam  penelitian  ini  fokus  utama  yang  dilakukan adalah  mencari  arsitektur  yang  terbaik  untuk  selanjutnya  di  implementasikan  menjadi  produk  nyata.  Untuk penelitian selanjutnya, kami menyarankan agar model arsitektur ini diintegrasikan ke dalam mobile platform atau embedded  platform sehingga  model  ini  dapat  berjalan  di  belakang  aplikasi mobile untuk  mendeteksi  konten pornografi. Atau bisa juga di implementasikan dengan melakukan ekstraksi gambar dari packet capture data. Selain itu, jumlah  dataset  dengan tingkat  komplektifitas yang tinggi  dapat  ditingkatkan untuk  simulasi  sehingga dapat meningkatkan kualitas model yang dibangun dalam penelitian ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Kampus Universitas Pendidikan Indonesia di Cibiru yang sudah memberikan biaya  bantuan  penelitian  Dosen  berdasarkan  surat  keputusan  Rektor  Nomor:  1398  /UN40/PT.01.02/2021  dan kepada Program Studi Teknik Komputer.

## REFERENCES
[1]  R.  Murni, Dampak  media  berkonten  pornografi  terhadap  anak ,  Cetakan  I.  Cawang,  Jakarta:  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan Kesejahteraan Sosial, Badan Pendidikan, Penelitian, dan Penyuluhan Sosial, Kementerian Sosial RI, 2018.
[2]  S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms , 1st ed. Cambridge University Press, 2014. doi: 10.1017/CBO9781107298019.
[3]  M. Zufar and B. Setiyono, “Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Wajah Secara Real-Time,” Jurnal Sains dan Seni , vol. 5, no. 2, pp. 72–77, 2016.
[4]  H. Abhirawa, M. Si, and A. Arifianto, “Pengenalan Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network,” p. 10.
[5]  T.  Nurhikmat,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  UNTUK  IMAGE  CLASSIFICATION  MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA CITRA WAYANG GOLEK,” p. 113.
[6]  W. Zhang, C. Li, G. Peng, Y. Chen, and Z. Zhang, “A deep convolutional neural network with new training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and different working load,” Mechanical Systems and Signal Processing , vol. 100, pp. 439–453, Feb. 2018, doi: 10.1016/j.ymssp.2017.06.022.
[7]  S. Hijazi, R. Kumar, and C. Rowen, “Using Convolutional Neural Networks for Image Recognition,” p. 12.
[8]  Y. Hong and J. Kim, “A 2D-View Depth Image- and CNN-Based 3D Model Identification Method,” Applied Sciences , vol. 7, no. 10, p. 988, Sep. 2017, doi: 10.3390/app7100988.
[9]  D. Nasution, T. H. F. Harumy, E. Haryanto, F. Fachrizal, Julham, and A. Turnip, “A classification method for prediction of qualitative properties of multivariate EEG-P300 signals,” in 2015 International Conference on Automation, Cognitive

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4793
Science, Optics, Micro Electro-Mechanical System, and Information Technology (ICACOMIT) , Bandung, Indonesia, Oct. 2015, pp. 82–86. doi: 10.1109/ICACOMIT.2015.7440180.
[10]  O. Russakovsky et al. , “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,” Int J Comput Vis , vol. 115, no. 3, pp. 211– 252, Dec. 2015, doi: 10.1007/s11263-015-0816-y.
[11]  A.  Hunaepi,  M.  Makhsun,  and  S.  Sarwani,  “DETEKSI  SITUS  PORNOGRAFI  BERDASARKAN  GAMBAR MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” J. Teknik Informatika , vol. 12, no. 2, pp. 137–148, Nov. 2019, doi: 10.15408/jti.v12i2.12488.
[12]  M. Moustafa, “Applying deep learning to classify pornographic images and videos.” arXiv, Nov. 28, 2015. Accessed: Sep. 01, 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.08899
[13]  S.  Winiarti,  C.  Wukir,  U.  Ahdiani,  and  T.  Ismail,  “Klasifikasi  Image  Untuk  Jenis  Buku  Bacaan  Anak-Anak  dengan Menggunakan Convolutional Neural Network,” vol. 6, p. 8, 2022.
[14]  R. Yamashita, M. Nishio, R. K. G. Do, and K. Togashi, “Convolutional neural networks: an overview and application in radiology,” Insights Imaging , vol. 9, no. 4, pp. 611–629, Aug. 2018, doi: 10.1007/s13244-018-0639-9.
[15]  L. Marifatul Azizah, S. Fadillah Umayah, and F. Fajar, “Deteksi Kecacatan Permukaan Buah Manggis Menggunakan Metode Deep Learning dengan Konvolusi Multilayer,” st , vol. 21, no. 2, 2018, doi: 10.18196/st.212229.
[16]  I.  Goodfellow,  Y.  Bengio,  and  A.  Courville, Deep  Learning .  MIT  Press,  2016.  [Online].  Available: http://www.deeplearningbook.org
[17]  T. Bariyah, M. A. Rasyidi, and N. Ngatini, “Convolutional Neural Network untuk Metode Klasifikasi Multi-Label pada Motif Batik,” tc , vol. 20, no. 1, pp. 155–165, Feb. 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4224.