Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v27i2.2401
Rahmadani, I., Muqimuddin, M., Hertadi, C. D. P. and Nugroho, B. (2023) “Klasifikasi Kualitas Hasil Produksi Tahu Putih menggunakan Metode Convolutional Neural Network”, Sebatik, 27(2). Submitted:  2023-11-20 Accepted:  2023-12-13 Published:  2023-12-15

## KLASIFIKASI KUALITAS HASIL PRODUKSI TAHU PUTIH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Irwan Rahmadani 1 , Muqimuddin 2 , Christopher Davito Prabandewa Hertadi 3 , dan Bowo Nugroho 4
1,2,3 Teknik Industri, Institut Teknologi Kalimantan
4 Informatika, Institut Teknologi Kalimantan E-mail: 12191039@student.itk.ac.id 1) , muqimuddin@lecturer.itk.ac.id 2) , christopher.davito@lecturer.itk.ac.id 3) , bowo.nugroho@lecturer.itk.ac.id 4)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengembangkan  sebuah  model Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  melakukan  klasifikasi kategori mutu tahu berdasarkan citra digital dan menentukan grid produk tahu berdasarkan kategori mutunya. Tahapan penelitian  ini  meliputi  pengambilan  sampel  data,  pelabelan  data,  preprocessing  citra,  pembuatan  model  CNN,  training model CNN, evaluasi model CNN dan visualisasi kategorisasi. Sampel data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari  600  citra  tahu  yang  terbagi  menjadi  tiga  kategori  mutu,  yaitu  mutu  A,  B,  dan  C.  Peneliti  menggunakan  metode pembaharuan  stokastik  (Stochastic  Gradient  Descent)  dengan  learning  rate  0.001,  dan  fungsi  aktivasi  ReLU.  Hasil pengembangan menunjukkan bahwa model kedua keseluruhan bentuk memiliki tingkat performansi dan validasi akurasi yang  lebih  tinggi  sebesar  100  %  dibandingkan  dengan  model  pertama  tampak  permukaan  sebesar  77%.  Model  kedua memiliki  arsitektur  yang  lebih  kompleks  dan  lebih  sesuai  dengan  karakteristik  deteksi  keseluruhan  bentuk  pada  tahu. Dengan pengembangan model CNN ini, diharapkan industri tahu dapat meningkatkan efisiensi dalam penentuan kualitas tahu  dan  harga  jual  yang  sesuai.  Implementasi  teknologi  ini  memungkinkan  kategorisasi  mutu  tahu  yang  akurat  dan objektif berdasarkan citra digital, yang dapat mengurangi ketergantungan pada penilaian manual.

## Kata Kunci: Neural Network, Image Processing , Kategorisasi Mutu , Deteksi kualitas, Hasil Produksi

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  produk  memiliki  pengaruh  penting  dalam keputusan  pelanggan  saat  memilih  produk.  Kualitas produk  juga  merupakan  faktor  kunci  bagi  perusahaan untuk  dapat  bertahan  dalam  persaingan  industri  yang ketat  (Ibrahim  &  Thanwil,  2019).Untuk  memenuhi kepuasan  pelanggan,  perusahaan  harus  memberikan produk  dengan  kualitas  yang  baik.  Perusahaan  harus memperhatikan  kebutuhan  dan  keinginan  pelanggan karena  kualitas  produk  ini  sebenarnya  ditentukan berdasarkan pada pelanggan itu sendiri. Jika produk yang dihasilkan tidak sesuai dengan keinginan pelanggan akan berdampak  pada  pabrik  atau  industri  tersebut  tidak  akan mampu bertahan (Nugroho et al., 2020).
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat,  rata-rata konsumsi tahu dan tempe per kapita di Indonesia sebesar 0,304  kilogram  (kg)  setiap  minggu  pada  2021.  Angka tersebut  naik  3,75%  dibanding  tahun  sebelumnya  yang sebesar  0,293  kg  setiap  minggu.  Secara  rinci,  rata-rata konsumsi  per  kapita  untuk  tahu  sebesar  0,158  kg  setiap minggunya  pada  2021.  Jumlah  tersebut  naik  3,27% dibanding  2020  yang  sebesar  0,153  kg  setiap  minggu. Sementara,  rata-rata  konsumsi  per  kapita  untuk  tempe sebesar  0,146  kg  setiap  minggu.  Jumlahnya  meningkat 4,29% dibanding tahun sebelumnya yang sebanyak 0,146 kg (BPS, 2023)
Deteksi  kualitas  pada  produsen  tahu  saat  ini  masih menggunakan  metode  tradisional  yaitu  menggunakan indra  mata.  Jumlah  produksi  dengan  kuantitas  tinggi mengakibatkan  klasifikasi  sulit  dilakukan  dengan  cara aini  sehingga  klasifikasi  belum  dapat  dilakukan  secara optimal.  Dampak  dari  hal  ini  yaitu  tahu  relative dipasarkan  dipasar  tradisional.  Sebab  pasar  modern memerlukan jaminan mutu produk yang baik. Oleh karen itu masalah ini perlu perhatian untuk ditangani.
Penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  atau artificial  intelligence  (AI)  sudah  mesti  dapat  menjawab permasalahan  ini.  Jumlah  produksi  yang  banyak sedangkan  perlu  melakukan  peningkatan  jaminan  mutu produk  sebelum  menuju  pasar  dapat  dilakukan  oleh produsen  dengan  pemanfaatan  teknologi  ini.  Beberapa penelitian  terdahulu  sudah  melakukan  pemanfaatan model teknologi antara lain deteksi kecacatan permukaan kulit manggis (Marifatul Azizah et al., 2018) yang mana menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) sebagai  algoritmen  deteksi.  Penelitian  lainnya  yang menngunakan CNN adalah klasifikasi citra kualitas bibit kelapa  sawit  dengan  akurasi  95%  (Oktafanda,  2022). Penelitian  lain  yang  menggunakan CNN untuk  deteksi dan  klasifikasi  citra  sebagai  berikut:  (Chen  et  al.,  2024; Du et al., 2023; Duan et al., 2024; Ehtisham et al., 2024; Han  et  al.,  2024;  Passos  &  Mishra,  2023;  Tetard  et  al., 2023; Wang & Yin, 2024; Zhu et al., 2023)
Penelitian  ini  juga  berupaya  melakukan  hal  yang sama yaitu menggunakan CNN sebagai algoritma deteksi untuk  tahu,  yang  mana  belum  pernah  dilakukan  oleh peneliti sebelumnya. Dengan adanya penelitian ini, dapat menjadi  rujukan  model  deteksi  kualitas  tahu  yang mampu  pendukung  dalam  peeningkatan  nilai  jual  tahu yang  selanjutnya  meningkatkan  pengembangan  industri kecil..

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun  ruang  penelitian  ini  antara  lain  sebagai berikut:
1. Mengimplemenyasikan algoritma Convolutional Neural  Network  dalam  mengkalasifikasi  mutu  tahu kedalam 3 kategori.
2. Fokus  klasifikasi  berdasarkan  mutu  fisik  tahu  antara lain warna, bentuk dan kotoran.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengacu  pada  metode  dan  tahapan penyelesaian antara lain sebagai berikut:

## 3.1 Machine Learning
Machine  learning  adalah  cabang  dari  kecerdasan buatan  yang  berkaitan  dengan  pengembangan  algoritma dan model komputer yang dapat belajar dan meningkatkan  kinerjanya  dari  data  tanpa  diprogram secara  eksplisit.  Dengan  menggunakan  teknik  dan metode  statistik,  Machine  Learning  memungkinkan komputer  untuk  mengidentifikasi  pola,  mengambil keputusan, dan membuat prediksi berdasarkan data yang ada.  Tujuan  utama  machine  learning  adalah  untuk mengembangkan  model  yang  dapat  mengenali  pola  dan membuat prediksi yang akurat, sehingga memungkinkan mesin  untuk  belajar  dan  beradaptasi  dengan  data  baru untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks  (Alpaydin, 2021; Dhaka et al., 2021)

## 3.2 Convolutional Neural Network
CNN  ( Convolutional  Neural  Network )  adalah arsitektur jaringan syaraf tiruan khusus untuk pemrosesan  data  visual.  Dengan  lapisan  konvolusi, pooling,  dan  fully  connected,  CNN  mampu  mengenali pola  dan  mengekstraksi  fitur dari  gambar  serta  jenis  file lain yang mendukung proses pengambilan ekstraksi data (Fadlia  &  Kosasih,  2019).Proses  Konvolusi  pada  CNN diperlihatkan pada Gambar 1.Kelebihan CNN:
1) Dapat  secara  otomatis  mengekstraksi  ciri  penting dari setiap citra tanpa bantuan manusia.
2) Lebih  efisien  dibandingkan  metode  neural  network lainnya  terutama  untuk  memori  dan  kompleksitas (Li et al., 2022).

## Gambar 1. Proses Konvolusi CNN

## 3.3 Tahapan Klasifikasi
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan pendekatan
Convolutional Neural Network (CNN) untuk deteksi dan kategorisasi mutu tahu putih.  Metode  tersebut  melibatkan  beberapa  langkah- langkah yang  meliputi  pengumpulan  data, preprocessing data,  desain  arsitektur  CNN,  pelatihan  model,  validasi model,  pengujian  model,  analisis  hasil  dan  visualisasi kategori klasifikasi.
1. Pengumpulan Data: Kumpulkan dataset gambar yang berisi model-model dengan variasi dalam hal bentuk, warna, dan kadar kotoran tampak.
2. Anotasi  Data:  Anotasikan  dataset  dengan  menandai area-area yang mewakili bentuk model, warna model, dan tingkat kotoran pada gambar-gambar tersebut.
3. Preprocessing  Data:  Lakukan  preprocessing  pada dataset Anda, seperti resizing gambar ke ukuran yang sama,  normalisasi  intensitas  piksel,  dan  pembagian dataset  menjadi  data  pelatihan,  validasi,  dan pengujian.
4. Pembuatan  Arsitektur  CNN:  Bangun  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  dapat mempelajari  dan  membedakan  antara  bentuk  model, warna  model,  dan  kadar  kotoran  tampak.  Peneliti menggunakan  arsitektur  CNN  yang  sesuai  dengan kebutuhan,  seperti  menggunakan  beberapa  lapisan konvolusi  dan  lapisan  terhubung  sepenuhnya  ( Fully Connected layers) .
5. Pelatihan  Model:  Latih  model  CNN  dengan menggunakan  data  pelatihan.  Selama  pelatihan, model  akan  belajar  untuk  mengenali  pola-pola  yang berkaitan  dengan  bentuk  model,  warna  model,  dan kadar kotoran tampak.
6. Validasi  Model:  Evaluasi  model  CNN  menggunakan data  validasi yang  tidak  digunakan  selama  pelatihan. Hal  ini  membantu  dapat  untuk  memantau  performa model  dan  melakukan  penyesuaian  parameter  jika diperlukan.
7. Pengujian Model: Gunakan data pengujian yang tidak pernah  dilihat  oleh  model  selama  pelatihan  dan validasi  untuk  menguji  performa  model  secara objektif.  Hitung  matrik  evaluasi  seperti  akurasi, presisi, recall, atau F1-score untuk mengukur kinerja model  dalam  mendeteksi  bentuk,  warna,  dan  kadar kotoran tampak.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own  future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
8. Visualisasi  Model:  Dengan  metode  ini,  pendekatan CNN  digunakan  untuk  mengatasi  tugas  deteksi  dan kategorisasi  mutu  tahu  putih,  yang  memungkinkan proses  yang  lebih  otomatis  dan  efisien  dalam penilaian kualitas produk (Nielsen, 2019).

## Gambar 2. Deteksi Mutu Tahu Putih

## 3.4 Indikator Parameter Deteksi
Indikator  Parameter  Deteksi  CNN  Pada  Tahu  Putih meliputi  warna,  bentuk,  dan  kotoran  tampak,  dengan menggunakan  kombinasi  indikator  parameter  ini,  model CNN dapat mempelajari dan mengenali tahu putih secara akurat  berdasarkan  ciri-ciri  warna,  bentuk,  dan  kotoran yang tampak pada objek tersebut.
Tabel 1. Indikator Parameter Deteksi Tahu Putih Klasifikasi Grid 1 Klasifikasi Grid 2
Klasifikasi Grid 3 Bentuk > 95% Bentuk 90% - 95% Bentuk 80% - 85% Warna > 95% Warna > 91%-95% Warna > 85%-90% Kotoran Tidak Tampak > 98% Kotoran Tidak Tampak 96%-98% Kotoran Tidak
Tampak 90%-95%

## 3.5 Data Set
Data  set  berjumlah  600  data  dibagi  menjadi  dua model  pada  1  model  berjumlah  300  data  set  serta dimasukkan kedalam sebuah folder yang telah dilakukan labeling . Adapun  sebaran  dataset  berdasarkan  2  model dapat dilihat pada table 2 berikut:
Tabel 2. Dataset Model No Model Grid Jumlah Data Set 1 100 1 Tampak Permukaan 2 100 3 100 2 Tampak Keseluruhan Bentuk 1 100 2 100 3 100
Ada  2  model  yang  menjadi  dataset  dalam  penelitian ini  yaitu  model  tampak  permukaan  dan  model  tampak keseluruhan.  Gambar  3.  Dan  gambar  4.  menampilkan contoh  dari  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Pada  gambar  3  menunjukan  data  set  yang  menampilkan satu  sisi  dari  tahu.  Pada  Gambar  4.  Menggunakan  data set dengan menggunakan citra  satu  yang  tampak dari
lebih  dari  satu  sisi.  Kedua  data  set  ini  diharapkan memberikan ciri yang berbeda sehingga dapat memberikan  model  dengan  akurasi  yang  berbeda  pula sebagai perbandingan.
Grid 1
Grid 2
Grid 3 Gambar 3. Data set Model 1 (Tampak Permukaan)
Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik

## 4.1. Hasil Klasifikasi
Pada CNN, data training (80%), data testing (10%), dan  data  validasi  (10%)  digunakan  untuk  melatih, menguji  performa,  dan  mengoptimalkan  model.  Adapun hasil  dari  pengolahan  data  dapat  dilihat  pada  tabel  3 berikut:
Grid 1 Grid 2
Grid 3

## Gambar 4. Data set Model 2 (Tampak Keseluruhan
Bentuk)

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengembangan  model  kemudian  data  diuji berdasarkan  dataset  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya dihasilkan pembahasan antaralain sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Deteksi Data Training Data Testing Data Validasi Tampak Permukaan 240 30 30 Tampak Keseluruhan Bentuk 240 30 30
4.2. Performa Model
Gambar  5.  menampilkan training  validation  loss merupakan  ukuran  kesalahan  atau  kehilangan  informasi pada data pelatihan dan validasi selama proses pelatihan model  CNN.  Semakin  rendah  nilai  loss,  semakin  baik model mampu menggambarkan data dengan akurat. Pada Gambar  7.  nilai  loss  terlihat  lebih  tinggi  pada  model  1 jika dibandingkan dengan model 2.
Model 1

## Model 2
Gambar 5. Training dan Validation dan validation loss kedua model
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own  future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Training  validation  accuracy menunjukkan sejauh  mana  model  CNN  mampu  memprediksi  dengan benar  pada  data  pelatihan  dan  validasi.  Biasanya  diukur dalam  persentase.  Semakin  tinggi  nilai  akurasi,  semakin baik  kemampuan  model  dalam  mengenali  pola  dan  fitur yang  relevan  pada  data  pelatihan  dan  validasi.  Hasil Training validation accuracy diperlihatkan pada Gambar 6. Validation  Accuracy model  1  terlihat  lebih  tinggi dibandingkan dengan Validation Accuracy model 2.

## Model 1

## Model 2

## Gambar 6. Training and Validation accuracy dan
Validation Accuracy kedua model

## 4.3. Confusion Matrix
Hasil evaluasi confusion matrik digunakan untuk mengukur  kinerja  model  dalam  melakukan  klasifikasi pada data uji ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Prediksi Grid 1 Prediksi Grid 2 Prediksi Grid 3 Grid 1 (Aktual) TN FP FP
Dengan confusion matrix , peneliti dapat menghitung True Positive, True Negative, False Positive, dan  False  Negative ,  yang  membantu  dalam  menghitung matrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi, recall ,  dan  F1- score. Confusion  matrix memberikan  gambaran  tentang sejauh mana model CNN dapat memprediksi kelas yang benar  dan  mengidentifikasi  kesalahan klasifikasi. Gambar 8. merupakan Confusion Matrix yang diperoleh.
Model 1

## Model 2

## Gambar 8. Confusion Matrix Tampak Permukaan dan Keseluruhan Bentuk
Diperoleh  dari  hasil  model  pertama  deteksi permukaan confusion  matrix didapatkan  dari  30  data diperloleh  grid  1  delapan  data  dikategorikan  secara akurat 5 dikategorikan sebagai grid selain grid satu, grid
Grid 2 (Aktual) FN TN FN Grid 3 (Aktual) FN FP TN
Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik
2  lima  data  dikategorikan  secara  akurat,  dan  grid  3 sepuluh  data  dikategorikan  secara  akurat.  Adapun  pada model  deteksi  kedua  tampak  keseluruhan  bentuk  pada setiap grid dapat dikategorikan secara akurat keseluruhan . Hasil  dari confusion  matrix kedua  model dapat  dilihat  secara  rinci  dari  setiap  akurasi  pada  model yang  dibangun,  hasil  ini  diperlihatkan  pada  Tabel  6  dan Tabel 7 berikut
Tabel 6. Laporan Klasifikasi Model 1
Saran  untuk  penelitian  dengan  judul  atau  topik  yang me  Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  untuk  menjelajahi  faktor- faktor  lain  yang  mungkin  mempengaruhi  masalah  yang diteliti.  Misalnya,  jika  penelitian  berfokus  pada kategorisasi mutu tahu dengan menggunakan convolutional neural network (CNN), peneliti selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  faktor-faktor seperti kualitas bahan baku, metode produksi, atau faktor lingkungan  yang  dapat  mempengaruhi  mutu  tahu. Penelitian ini juga dapat dilanjutkan ke tahap deployment kedalam bentuk aplikasi yang dapat langsung digunakan oleh para produsen tahu.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Alpaydin, E. (2021). Machine Learning . The MIT Press.
https://doi.org/10.7551/mitpress/13811.001.0001 Azizah,  L.  M.,  Umayah,  S.  F.,  &  Fajar,  F.  (2018).
Tabel 7. Laporan Klasifikasi Model 2
Precision Recall F1-Score Support GRID 1 Keseluruhan Bentuk 1.00 1.00 1.00 13 GRID 2 Keseluruhan Bentuk 1.00 1.00 1.00 7 GRID 3 Keseluruhan Bentuk 1.00 1.00 1.00 10 Accuracy 1.00 30 Macro Avg 1.00 1.00 1.00 30 Weighted Avg 1.00 1.00 1.00 30

## 5. KESIMPULAN
Sistem  ini  berhasil  mengklasifikasikan  tahu  sesuai dengan  kriteria  target  class  dan  indikator  yang  telah ditetapkan. Melalui proses pelatihan dan evaluasi model, sistem  ini  mampu  mengenali  dan  mengklasifikasikan tahu  berdasarkan  bentuk,  warna,  dan  kadar  kotoran. Namun, hasil evaluasi terhadap performa model pertama menunjukkan  bahwa  akurasi  pada  tahap  pelatihan  dan validasi masih belum mencapai tingkat yang diharapkan. Sebaliknya,  performa  model  kedua  (dilihat  secara keseluruhan) menghasilkan klasifikasi yang lebih akurat. Dalam  pelatihan  dan  validasi  menggunakan  jaringan syaraf  konvolusi  (CNN),  model  secara  keseluruhan mencapai  tingkat  akurasi  optimal  pada  setiap  epoch. Performa  model  juga  mencapai  tingkat  akurasi  yang tinggi  dan  stabil,  menunjukkan  efektivitas  dan  kualitas yang  baik  dari  model  yang  dikembangkan.  Evaluasi model CNN terhadap epoch menunjukkan performa yang sangat baik.
6. SARAN
Deteksi  Kecacatan  Permukaan  Buah  Manggis Menggunakan  Metode  Deep  Learning  dengan Konvolusi  Multilayer. Semesta  Teknika , 21 (2). https://doi.org/10.18196/st.212229
Chen,  G.,  Tian,  H.,  Xiao,  T.,  Xu,  T.,  & Lei,  H.  (2023). Time  series  forecasting  of  oil  production  in Enhanced  Oil  Recovery  system  based  on  a  novel CNN-GRU  neural  network. Geoenergy  Science and Engineering , 212528.
https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212528 Dhaka, V. S., Meena, S. V., Rani, G., Sinwar, D., Kavita, K.,  Ijaz,  M.  F.,  &  Woźniak,  M.  (2021).  A  Survey of  Deep  Convolutional  Neural  Networks  Applied for  Prediction  of  Plant  Leaf  Diseases. Sensors , 21 (14), 4749. https://doi.org/10.3390/s21144749 Du,  L.,  Lu,  X.,  &  Li,  H.  (2023).  Automatic  fracture detection  from  the  images of electrical  image  logs using  Mask  R-CNN. Fuel , 351 ,  128992. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.128992 Duan,  Z.,  Luo,  X.,  &  Zhang,  T.  (2024).  Combining transformers  with  CNN  for  multi-focus  image fusion. Expert  Systems  with  Applications , 235 , 121156. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121156 Ehtisham,  R.,  Qayyum,  W.,  Camp,  C.  V.,  Plevris,  V., Mir,  J.,  Khan,  Q.  Z.,  &  Ahmad,  A.  (2024). Computing the characteristics of defects in wooden structures  using  image  processing  and  CNN. Automation     in     Construction , 158 ,     105211. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.105211 Fadlia, N., & Kosasih, R. (2019). KLASIFIKASI JENIS KENDARAAN  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL      NEURAL      NETWORK (CNN). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (3),
207–215. https://doi.org/10.35760/tr. 2019.v24i3.2397
Feng, Z., Ji, H., Daković,  M., Zhu, M., & Stanković, L.
(2023).  Analytical  interpretation  of  the  gap  of
Precision Recall F1-Score Support GRID 1 0.89 0.62 0.73 13 GRID 2 0.50 0.71 0.59 7 GRID 3 0.91 1.00 0.95 10 Accuracy 0.70 30 Macro Avg 0.80 0.77 0.77 30 Weighted Avg 0.81 0.77 0.77 30
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own  future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
CNN’s  cognition  between  SAR  and  optical  target recognition. Neural  Networks , 165 ,  982–986. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.06.037
Han,  Q.,  Qian,  X.,  Xu,  H.,  Wu,  K.,  Meng,  L.,  Qiu,  Z., Weng, T., Zhou, B., & Gao, X. (2024). DM-CNN: Dynamic    Multi-scale Convolutional    Neural Network   with  uncertainty  quantification  for medical  image    classification. Computers    in Biology and      Medicine , 168 , 107758.
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.10775
8
Ibrahim,  M.,  &  Thawil,  S.  M.  (2019).  PENGARUH
KUALITAS PRODUK DAN KUALITAS
PELAYANAN  TERHADAP  KEPUASAN
PELANGGAN. Jurnal  Riset  Manajemen  Dan Bisnis (JRMB) Fakultas Ekonomi UNIAT , 4 (1). Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., & Zhou, J. (2022). A Survey  of  Convolutional  Neural  Networks: Analysis,  Applications,  and  Prospects. IEEE Transactions  on  Neural  Networks  and  Learning
Systems , 33 (12), 6999–7019.
https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3084827 Nugroho, E., Santoso, H. B., & Safi’i, I. (2020). Analisis Pengaruh  Kualitas  Produk  Terhadap  Kepuasan Pelanggan. JURMATIS : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Industri , 2 (2), 106. https://doi.org/10.30737/jurmatis.v2i2.953
Oktafanda,  E.  (2022).  Klasifikasi  Citra  Kualitas  Bibit dalam  Meningkatkan  Produksi  Kelapa  Sawit Menggunakan Metode
Convolutional
Neural Network   (CNN). Jurnal   Informatika   Ekonomi
Bisnis , 72–77.
https://doi.org/10.37034/infeb.v4i3.143
Passos,  D.,  &  Mishra,  P.  (2023).  Deep  Tutti  Frutti: Exploring  CNN  architectures  for  dry  matter prediction  in  fruit  from  multi-fruit  near-infrared spectra. Chemometrics  and  Intelligent  Laboratory
Systems , 243 , 105023. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.105023
Statistik,  B.  P.  (2023). Rata-Rata  Konsumsi  Per  Kapita Seminggu  Beberapa  Macam  Bahan  Makanan Penting .
Tetard,  M.,  Carlsson,  V.,  Meunier,  M.,  &  Danelian,  T. (2023).  Merging  databases  for  CNN  image recognition,  increasing  bias  or  improving  results? Marine      Micropaleontology , 185 ,      102296. https://doi.org/10.1016/j.marmicro.2023.102296 Wang,  T.,  &  Yin,  L.  (2023).  A  hybrid  3DSE-CNN- 2DLSTM  model  for  compound  fault  detection  of wind  turbines. Expert  Systems  with  Applications , 122776.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122776
Zhu, Q.-X., Qian, Y.-S., Zhang, N., He, Y.-L., & Xu, Y. (2023).  Multi-scale  Transformer-CNN  domain adaptation  network  for  complex  processes  fault diagnosis. Journal  of  Process  Control , 130 , 103069. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2023.103069