## Rancang  Bangun  Aplikasi Intelligent  Visual Scanner berbasis  CNN  untuk  identifikasi  cacat  pada  hasil pengelasan
Mochammad Karim Al Amin 1 , Ryan Yudha Adhitya 2 , Mohammad Miftachul Munir 3 , Mohammad Thoriq Wahyudi 4 , Dika Anggara 5 , Eka Cahya Septian 6 , Muhammad Ainul Yaqin 7 , Muhammad Ilham Safrudin 8 , Aulia Rahma Annisa 9 , Zindhu Maulana Ahmad Putra 10 1,3,4,5 Program Studi Teknik Pengelasan, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia 2,7,8 Program Studi Teknik Otomasi, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
9 Program Studi Teknik Komputer, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya, Indonesia
10 Program Studi Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
6 Chief Executive Officer, PT. Kintomo Engineering Group, Klaten, Indonesia
* Korespondensi: ranyudhaadhitya@ppns.ac.id
Abstrak: Pengelasan  merupakan  salah  satu  sektor  yang  berperan  penting  dalam  mendukung pembangunan  infrastruktur  yang  semakin  pesat.  Namun  dalam  proses  pengelasan  banyak  muncul kesalahan  -  kesalahan  atau  cacat  yang  terkadang  luput  dari  inspeksi  dan    menyebabkan  kerusakan pada benda kerja. Tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi Intelligent Visual Scanner dengan  menggunakan  metode  CNN  untuk  mendeteksi  kelayakan  hasil  pengelasan berdasarkan 3 kondisi, yaitu Normal , Excess Reinforcement , dan Undercut . Daerah yang akan dideteksi merupakan bagian dari hasil pengelasan pada plat besi dengan ketebalan 4mm. Pemotretan dilakukan menggunakan kamera ponsel beresolusi 48 MP. Gambar yang diambil berukuran 3024 x 3024 piksel, dengan  terlebih  dahulu  diproses  dengan  konversi  RGB  ke grayscale .  Kemudian  gambar  tersebut diperkecil (diubah ukurannya) ke  skala yang lebih kecil yaitu 128 x 128 piksel untuk mempercepat proses  training  dan  pada  akhirnya  proses  testing  menggunakan  model  CNN.  Model  CNN  yang diusulkan pada penelitian ini menggunakan optimizer Adam. Untuk deteksi yang optimal, diperlukan dataset  gambar  sebanyak  300  gambar,  dengan  rincian  100  gambar  normal,  100  gambar  Excess Reinforcement dan 100 gambar Undercut. Data split training saat ini dibagi menjadi 75% data training dan 25% data validasi. Dari 300 dataset yang tersedia didapatkan rata-rata akurasi training sebesar 98% dengan  rata-rata waktu training 1 menit 46 detik. Sedangkan untuk proses testing, akurasi deteksi pada smartphone 1  sebesar  84,8%  dan smartphone 2  sebesar  72.7%.  Pada  saat  proses  testing  dengan menggunakan  smartphone,  sistem  lebih  baik  dalam  mendeteksi  hasil  pengelasan  dengan  kondisi normal daripada kondisi cacat.
Kata kunci: Cacat; CNN; Intellegent Visual Inspection Scanner; Pengelasan.

## 1. Pendahuluan
Pengelasan merupakan salah satu metode untuk penyambungan antar benda kerja, namun pada proses pengelasan terkadang terdapat kecacatan pada hasil pengelasan yang mengakibatkan penurunan kekuatan [1]. Identifikasi hasil pengelasan perlu dilakukan untuk mengetahui kekuatan dari pengelasan tersebut.  Metode  identifikasi  pengelasan  terbagi  menjadi  2  yaitu: Destructive Testing (DT)  dan Non Destructive Testing (NDT) [2].
Keberadaan  cacat  las  dapat  menyebabkan  kekuatan  dan  tingkat  mutu  hasil  pengelasan berkurang  [3]. Kecacatan yang sering terjadi adalah Excess Reinforcement dan Undercut . Tonjolan berlebih pada hasil pengelasan adalah ciri dari cacat las Excess Reinforcement [4]. Excess Reinforcement rawan terjadi
Complete 2023, Vol. 4, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v4i2.393
complete.ittelkom-sby.ac.id

## COMPLETE Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
retak atau patah pada pangkalnya, karena terlalu tingginya kondisi surface atau permukaan pengelasan [5]. Hasil pengelasan dengan bentuk berupa repitisi kontur yang sama pada base metal merupakan ciri cacat las Undercut [6]. Undercut dapat menjadi titik potensial terjadinya retakan dan perambatan retakan karena kekuatan sambungan yang berkurang [7].
Karena  keberadaan  cacat  las  maka  penelitian  ini  mengusulkan  alat  bantu  inspeksi  yang dinamakan Intelligent Visual Inspection Scannner mengunakan metode CNN untuk mengidentifikasi hasil pengelasan. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh R. Miao pada tahun 2022 [8] mendapatkan nilai akurasi sebesar 96,94% dengan metode CNN dimana penelitian tersebut mendapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi 10% daripada metode konvensional, sedangkan pada penelitian lain yang dilakukan oleh M. Karim Al Amin pada tahun 2023 [9] mendapatkan akurasi sebesar 100% dengan waktu puncak akurasi pada iterasi ke-2 dengan mengunakan optimizer ADAM. Maka dengan penggunaaan optimizer ADAM pada metode CNN diharapkan mendapatkan akurasi yang baik untuk identifikasi pengelasan. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  merancang  aplikasi Intelligence Visual Scanner dengan  menggunakan metode  CNN  untuk  membantu  pekerja  melakukan  identifikasi  hasil  pengelasan  secara  visual  untuk kategori Normal , Excess Reinforcement , dan Undercut. Perbedaan mendasar dengan penelitian sebelumnya [9]  adalah  modifikasi  dari  proses  arsitektur  pada  proses feature  maps dengan  pengulangan  proses konvolusi hingga tiga kali dan proses maxpooling sebanyak dua kali. Modifikasi arsitektur ini dilakukan untuk mendapatkan informasi yang representatif dari masukan citra asli, sehingga akan didapatkan ciri khusus  untuk  matriks  flattening  yang  dapat  mempermudah  dan  mempercepat  proses  training. Modifikasi arsitektur ini menjadi nilai keterbaruan dari penelitian ini.

## 2. Metode
A. Convolutional Neural Network
Convolutional merupakan  bagian  dari  jaringan  saraf  tiruan  yang  dapat  mengambil  keputusan klasifikasi  dengan  melatihnya,  serta  mengimplementasikan  jaringan  multi-layer  supaya  dapat mengevaluasi gambar visual [10]. Karena kedalaman jaringan yang tinggi, CNN termasuk kedalam Deep Neural Network yang banyak diaplikasikan pada data citra [11]. Arsitektur Convolutional Neural Network dimulai dengan masukan citra digital dengan ukuran yang telah ditentukan, kemudian diteruskan ke lapisan  konvolusional,  lapisan  penghubung  keseluruhan  ( fully  connected ),  dan  menghasilkan  output berupa label hasil klasifikasi [12] yang direpresentasikan pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur Convolutional Neural Network
Conv_1 Convolution (3x3) kernel Valid padding ReLu activation INPUT (128x128x1) n1 channel (128x128x8) Max-Polling (2x2) n1 channel (64x64x8)
Conv_2 Convolution (3x3) kernel Valid padding ReLu activation n2 channel (64x64x16) Max-Polling (2x2) n2 channel (32x32x16) Conv_3 Convolution (3x3) kernel Valid padding ReLu activation n3 channel (32x32x32) Fla tte ne d Normal Undercut Excess reinforcement Binary classification Classification Future Learning Fc_5 Fully-connected Neural Network Fc_4 Fully-connected Neural Network
Gambar 2. (a) Normal; (b) Excess Reinforcement; dan (c) Undercut
B. Spesifikasi software dan hardware
Pada penelitian ini untuk proses training dan running menggunakan software MATLAB R2023b dengan  spesifikasi  hardware  Macbook  M1  2020  dengan  processor  M1,  RAM  8GB,  SSD  246GB  serta Smartphone Samsung seri A32, RAM 8GB, ROM 128GB,  48MP dan Smartphone Samsung seri A20, RAM 4GB, ROM 32GB, 13MP.
C. Alur penelitian 1. Pengumpulan dataset
Pengumpulan  dataset  dilakukan  dengan  cara  mengambil  gambar  hasil  pengelasan menggunakan kamera smartphone . Data gambar yang sudah terkumpul diberi label berdasarkan kelas Normal , Excess Reinforcement ,  dan Undercut dengan  jumlah  masing–masing  katagori  berjumlah  100 gambar, sebagaimana yang ditunjukkan pada gambar 2.

## 2. Penyusunan arsitektur CNN
Untuk memperkaya model gambar, persiapan arsitektur dimulai dengan membuat parameter dan generator data termasuk pengubahan ukuran, rotasi gambar, crop range , fill mode , dan range micro zoom [13].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  penyusunan  model Sequential, yaitu  mengurutkan  dan menumpuk lapisan jaringan secara linier [14].
Gambar 3. Arsitektur Convolutional Neural Network
(a) (b) (c)
Gambar 4. Operasi convolutional

## 3. Proses data
Tahap proses data terdiri dari convolutional layer , activation function , subsampling atau polling layer, fully connected layer , dan softmax function .
1. Convolutional layer
Lapisan  ini  melakukan  proses  konvolusi  antara  filter  dan  gambar  untuk  menentukan tekstur/pola  pada  gambar  3  dan  gambar  4  [15].  Dengan  menggunakan  operasi  perkalian antar  filter  pada  posisi  atau  titik  yang  sama  sehingga  menghasilkan  ukuran  dimensional feature map output yang lebih kecil. Penulisan persamaan perhitungan operasi konvolusi dapat dituliskan sebagai berikut (2.1):
TM[s]a, b  =   ∑c ∑d N[a − c, b − d] F[m, n]   +  Rt (1) Keterangan: TM[s] : Feature map dari matriks ke-i a,b : Koordinat pixel pada input c,d : Koordinat pixel convolutional filters N : Input matriks T : Matriks filters

## 2. Activation function
Fungsi aktivasi dapat berupa sistem linear maupun nonlinear dengan mengukur fungsi penjumlahan  dengan  tujuan  menentukan  neuron  aktif  atau  tidak  [16].  Pelatihan  data menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLu  (Rectified  Linear  Unit)  dapat  mempercepat  proses pembentukan data berdasarkan nilai terbesar (0, maksimum) yang dimasukkan.
Gambar 5. Struktural Pooling layers
3. Subsampling atau polling layers
Subsampling  merupakan  pengurangan  jumlah  elemen  pada  gambar  yang  dihasilkan dengan tujuan untuk mempercepat proses komputasi [17]. Pada penelitian ini menggunakan max  pooling atau  nilai  terbesar  dari  tiap  filter  sebagai  proses  pooling  layers  seperti  pada gambar 5.
4. Fully connected layers
Lapisan  ini  berfungsi  untuk  menghasilkan  keluaran  dengan  mengambil  seluruh masukan  setiap  neuron  dari  lapisan  sebelumnya  untuk  melakukan  operasi  pada  lapisan dengan masing-masing individu neuron [18].

## 5. Softmax function
Fungsi softmax sering digunakan pada lapisan keluaran jaringan saraf multilayer untuk menormalkan titik distribusi probabilitas dari hasil pengambilan vektor titik bernilai nyata yang  telah  diubah  menjadi  distribusi  probabilitas  agar  interpretasi  awal  menjadi  lebih mudah [19].
4. Optimizer
Proses optimasi penting untuk meningkatkan nilai akurasi dan juga meminimalkan overfitting pada  saat  pelatihan  model.  Dalam  penelitian  ini, Adam optimizer digunakan  untuk  mengoptimalkan model. Adaptive  Moment  Estimation atau  ADAM  merupakan  metode  gabungan  antara  RMSProp  dan momentum, dua momen gradien yang dirata-ratakan dan juga mengambil gradien sebelumnya untuk mempercepat pembelajaran [20]. Penulisan persamaan perhitungan dirumuskan sebagai berikut (2.2):
𝜃𝑡 =  𝜃𝑡 − 1 − 𝛼 √𝑉𝑡 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 + 𝜀 . 𝑚𝑡 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 (2) Keterangan θt : Parameteter yang diperbarui pada waktu t 𝛼 : Laju pembelajaran 𝑉𝑡 : Rata-rata gradien pada waktu iterasi ε
: Faktor kecil untuk mencegah pembagian oleh 0 mt : Moment gradien pada waktu iterasi
D. Perancangan sistem
Gambar 6. Blok diagram rancang bangun aplikasi Intelligent Visual Inspection Scanner
Convolution Neural Network Normal Excess Reinforcement Undercut
Gambar 7. Flow chart sistem kerja aplikasi Intelligent Visual Scanner
Tahapan perancangan sistem dibuat dengan aplikasi MATLAB menggunakan Bahasa C, dimulai dari capture  image menggunakan  bantuan  kamera  smartphone  dengan  mengambil  ip  camera menggunakan  aplikasi ip  webcam ,  dapat  diilustrasikan  pada  gambar  6  dan  gambar  7.  Gambar  yang didapat diproses untuk mendapatkan hasil klasifikasi dari bobot hasil training. Pada program klasifikasi dilakukan  pemrosesan  gambar  dan  training  untuk  mendapatkan  model  bobot  dari  proses  training, model tersebut digunakan sebagai bobot pada program utama untuk klasifikasi hasil pengelasan. Pada sistem utama terdapat program untuk tampilan aplikasi GUI sebagai interface pada aplikasi Intellegent Visual Inspection Scanner yang dapat ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan aplikasi Intelligent Visual Inspection Scanner
1 2 3 4 1 5
Keterangan pada gambar 8 terdiri dari beberapa bagian: 1. Setting IP Camera yang terdapat pada smartphone.
2. Tombol untuk memulai koneksi dengan kamera smartphone.
3. Tombol untuk menghentikan koneksi dengan kamera smartphone.
4. Tampilan data klasifikasi dalam bentuk tabel.
5. Tampilan kamera dan hasil klasifikasi.

## 3. Hasil
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  keberhasilan  dalam  mengidentifikasi  hasil  pengelasan secara real-time . Pengujian dilakukan pada plat test piece dengan menggunakan smartphone dan bantuan tripod untuk menjaga jarak kamera dengan object deteksi.

## A. Hasil training dataset
Training  dataset  dilakukan  mengunakan  foto  berjumlah  300  buah  dengan  rincian  100  foto normal,  100  foto Excess  reinforcement ,  dan  100  foto Undercut .  Pengujian  training  dilakukan  untuk mengetahui akurasi dan lost dari dataset yang dilakukan, ditunjukkan pada gambar 9. Proses training CNN menghasilkan data sebagai berikut:
Gambar 9. Grafik akurasi dan training loss
Tabel 1. Akurasi training
No. Akurasi Waktu Menit Detik 1 96% 2 3 2 98% 1 58 3 98% 1 54 4 97% 1 57 5 98% 1 48 6 96% 1 52 7 99% 1 47 8 98% 1 47 9 97% 1 49 10 99% 1 41
Dengan menggunakan 300 dataset didapatkan  rata- rata akurasi training sebesar 98% dengan rata  –  rata  waktu  training  1  menit  46  detik,  secara  keseluruhan  dideskripsikan  pada  tabel  1.  Proses training yang memakan waktu hingga lebih dari satu menit disebabkan oleh karakteristik input neuron pada flattening  layer yang  relatif  banyak  sehingga  membutuhkan  waktu  komputasi  proses  yang  tidak sedikit.  Waktu  pemrosesan  training  memiliki  respon  yang  bervariatif  karena  kecepatan  komputasi personal computer yang dinamis dengan hasil akurasi tiap sampling yang relative konstan dengan kisaran akurasi 96% hingga 99%. Waktu komputasi sedikit banyak juga dipengaruhi oleh metode propagasi balik ADAM optimization yang digunakan, proses kalkulasi metode ADAM memiliki matriks komputasi yang kompleks yang akan memakan ruang penyimpanan sementara atau temporary space pada komputer.
B. Hasil perbandingan dengan mengunakan dua buah smartphone
Tabel 2. Hasil smartphone Samsung A32
Tabel 3. Hasil smartphone Samsung A20
Dari tabel hasil akurasi didapatkan nilai akurasi pada smartphone 1 mendapatkan nilai akurasi pada  kondisi  normal  sebesar  90.9%,  pada  kondisi  cacat Excess  reinforcement sebesar  81.8%,  dan  pada kondisi  cacat Undercut sebesar  81.8%  sedangkan  pada  smartphone  2  mendapatkan  nilai  akurasi  pada kondisi  normal  sebesar  81.8%,  pada  kondisi  cacat Excess  reinforcement sebesar  72.7%,  dan  pada  cacat undercut sebesar 63.6%. Smartphone 1 dalam hal ini adalah Samsung A23 memiliki kondisi akurasi rata – rata yang lebih baik dengan rata – rata akurasi 84.8% jika dibanding dengan Smartphone 2 atau Samsung A20 dimana akurasi rata – rata yang dihasilkan adalah 72.7%. Hal ini disebabkan kemampuan autofocus yang tidak dimiliki oleh semua smartphone dan faktor pencahayaan eskternal.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  berhasil melakukan  identifikasi  hasil  pengelasan  dengan  menggunakan  kamera smartphone untuk  mendeteksi kelayakan  hasil  pengelasan  berdasarkan  3  kondisi,  yaitu Normal , Excess  Reinforcement ,  dan Undercut. Ketepatan  akurasi  deteksi smartphone 1  sebesar  83,3%  dan smartphone 2  sebesar  70%,  sementara  itu terdapat perbedaan akurasi antara kondisi normal dan kondisi cacat yang dapat diindikasikan bahwa smartphone 1  dan smartphone 2  lebih  baik  dalam  mendeteksi  hasil  pengelasan  dengan  kondisi  normal daripada kondisi cacat. Tampilan GUI mampu menampilkan parameter tanggal secara real-time dengan benar dan juga menampilkan parameter objek yang masuk didalam bounding box pada hasil tangkapan kemera seperti size , format width , height , bitdept , colortype . Pada sistem ini tingkat keberhasilan dipengaruhi oleh  spesifikasi  kamera  dan  kemampuan  sebuah  kamera  untuk  memfokuskan  ke  sebuah  objek  hasil pengelasan secara dekat. Hal ini menunjukkan  bahwa perangkat keras (kamera) memiliki peran yang penting akurasi deteksi.

## Referensi
1. H.  Pan,  Z.  Pang,  Y. Wang,  Y. Wang,  and  L.  Chen,  “A  New Image  Recognition and  Classification  Method Combining Transfer Learning Algorithm and MobileNet Model for Welding Defects,” IEEE Access , vol. 8, pp. 119951–119960, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3005450.
2. A. Rizal Lucky Pradana, S. Khumaidi, M. T. St, R. Andiana, and S. St, “Identifikasi Penyebab Cacat Pada Hasil  Pengelasan  Dengan  Image  Processing  Menggunakan  Metode  YOLO”,  [Online].  Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
3. F.  Kurniadi,  F.  Handoko,  T.  Priyasmanu,  and  P.  Studi  Teknik  Industri  S-,  “ANALISIS  WELDING DEFECT"RATE  DAN  PENANGANANNYA  DENGAN"METODE"SIX  SIGMA"DAN  FMEA  (STUDI KASUS:  PT.  MEINDO  ELANG  INDAH,  MUARA  JAWA,  KUTAI  KARTANEGARA,  KALTIM),” Jurnal Mahasiswa Teknik Industri) , vol. 5, no. 1, 2022.
4. N. V. R. Maganti and R. R. Potturi, “Investigation on Mechanical and Machinability Properties of Aluminium Metal  Matrix  Composite  Reinforced  with  Titanium  Oxide  (TiO2)  and  Graphite  (Gr)  Particles,” Trends  in Sciences , vol. 20, no. 11, p. 5682, Aug. 2023, doi: 10.48048/tis.2023.5682.
5. M. Bin Afan, B. Rahim Jurusan Teknik Mesin, F. Teknik, and U. Negeri Padang Jl Hamka, “Pengaruh Suhu Penyimpanan Elektroda Low Hydrogen E7016 terhadap Hasil Uji Tekuk Sambungan Las Pelat Baja Karbon SS400,” 2020. [Online]. Available: https://jurnal.polines.ac.id/index.php/rekayasa
6. A. Khatammi and A. W. Rizqi, “Analisis Kecacatan Produk Pada Hasil Pengelasan dengan Metode Failure Mode Effect Analysis,” Serambi Engineering , vol. VII, no. 2, 2022.
7. A. O. Igbinake, “FUPRE Journal of Scientific and Industrial Research Estimation of Undercuts in Mild Steel Weldment using Artificial Neural Network,” Journal Research Article / Review Article FUPRE JOURNAL , vol. 7, no. 1, pp. 138–147, 2023, [Online]. Available: http://fupre.edu.ng/journal
8. R.  Miao et  al. ,  “Real-time  defect  identification  of  narrow  overlap  welds  and  application  based  on convolutional neural networks,” J Manuf Syst , vol. 62, pp. 800–810, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.jmsy.2021.01.012.
9. M. Karim Al Amin et al. , “Analysis of Optimizer Effects on CNN Model for Defect Identification in Welding Results of A 106 Grade B Carbon Steel Pipe.”, ICEEI 2023.
10. M. Defriani and I. J. Jaelani, “Recognition of Regional Traditional House in Indonesia Using Convolutional Neural Network (CNN) Method,” Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 4, no. 2, pp. 104–115, Jul. 2022, doi: 10.47709/cnahpc.v4i2.1562.
11. P.  Adi  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) PADA EKSPRESI MANUSIA,” JURNAL ALGOR , vol. 2, no. 1, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
12. M.  D.  Pramita,  B.  Kurniawan,  and  N.  P.  Utama,  “Mask  Wearing  Classification  using  CNN,”  in 2020  7th International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, ICAICTA 2020 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Sep. 2020. doi: 10.1109/ICAICTA49861.2020.9429029.
13. A.  F.  Anavyanto,  M.  Maimunah,  M.  R.  A.  Yudianto,  and  P.  Sukmasetya,  “EfficientNetV2M  for  Image Classification of Tomato Leaf Deseases,” PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic , vol. 11, no. 1, pp. 55–76, Mar. 2023, doi: 10.33558/piksel.v11i1.5925.
14. G. Xie, A. Shangguan, R. Fei, W. Ji, W. Ma, and X. Hei, “Motion trajectory prediction based on a CNN-LSTM sequential model,” Science China Information Sciences , vol. 63, no. 11, Nov. 2020, doi: 10.1007/s11432-019-2761- y.
15. IEEE  Communications  Society.  Indonesia  Chapter.,  Universitas  Telkom.,  and  Institute  of  Electrical  and Electronics Engineers, Proceedings, the 2020 IEEE International Conference on Industry 4.0, Artificial Intelligence, and Communications Technology : July 7-8, 2020, Bali, Indonesia.
16. T.  Purwaningsih,  T.  Nurhikmat,  and  P.  B.  Utami,  “Image  Classification  of  Golek  Puppet  Images  using Convolutional Neural Networks Algorithm,” Int. J. Advance Soft Compu. Appl , vol. 11, no. 1, 2019.
17. STMIK  AKAKOM  Yogyakarta,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers.  Indonesia  Section,  and Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2nd ISRITI 2019 proceeding : the 2nd International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems 2019 : “The future & challenges of extended intelligence” : Yogyakarta, Indonesia, 05-06 December 2019 .
18. S.  Bhattacharyya,  RCC  Institute  of  Information  Technology.  Department  of  Information  Technology,  and Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, Proceedings,  2018  Fourth  IEEE  International  Conference  on
Research in Computational Intelligence and Communication Networks (ICRCICN) : 22nd and 23rd November, 2018, Kolkata, India . 19. S. Kanungo, “ANALYSIS OF IMAGE CLASSIFICATION DEEP LEARNING ALGORITHM.”
20. M.  H.  Saleem,  J.  Potgieter,  and  K.  M.  Arif,  “Plant  disease  classification:  A  comparative  evaluation  of convolutional neural networks and deep learning optimizers,” Plants , vol. 9, no. 10, pp. 1–17, Oct. 2020, doi: 10.3390/plants9101319.
©  2019  oleh  penulis.  Dikirim  untuk  kemungkinan  publikasi  akses  terbuka  di  bawah syarat dan ketentuan lisensi Creative Commons Attribution (CC BY)
(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).