Abstrak : Grafologi ilmu yang mempelajari tentang tulisan tangan yang dapat mengetahui gambaran karakteristik seorang penulis dan  disposisi  emosional.  Dengan  mengetahui  karakteristik  calon  pelamar  dapat  membantu  pekerjaan Human  Resource Development (HRD) yang bertanggung jawab dengan pemilihan calon karyawan yang sesuai dengan bidangnya. Kesalahan yang sering dialami oleh HRD ketika dalam proses perekrutan karyawan yang mengidentifikasi tanda tangan calon karyawan yang dapat mengalami kerugian baik waktu dan biaya di perusahaan tersebut. Penelitian ini menggunakan 7 fitur tanda tangan yang terbagi menjadi dua algoritma diantaranya 5 fitur tanda tangan yang terdiri dari awal kurva, coretan akhir, cangkang, coretan di tengah dan garis bawah tanda tangan yang diproses menggunakan metode Convolutional neural network (CNN) dan klasifikasi 2 fitur tanda tangan yang terdiri dari struktur titik dan tanda tangan terpisah menggunakan metode Algoritma Identifikasi Struktur. Hasil evaluasi didapatkan nilai akurasi data training sebesar 0.7333, loss data training sebesar 0.7693, akurasi data test sebesar 0.7778 dan loss data test sebesar 0.8377 yang dapat disimpulkan bahwa hasil penelitian ini masih tergolong underfitting. Hal ini dikarenakan masih butuh banyak dataset yang lebih banyak jumlah dan variannya yang mempunyai ciri-ciri yang ada kemiripan masing-masing kelasnya.
Kata Kunci— Graflogy, tanda tangan, klasifikasi,  CNN.
Abstract : Graphology is the study of handwriting that can describe the characteristics of a writer and his emotional disposition. Knowing  the  characteristics  of  prospective  applicants  is  very  important  for  the  Human  Resource  Development  (HRD)  that responsible for selecting employees in their fields. HRD often experienced the Mistaken when in the process of hiring employees who identify the candidate employee signature to lose both time and costs in that company. This research using 7 signature features which are divided into two algorithms respectively, 5 signature features consisting are Curved Start, End Streak, Shell, Middle Streaks, Underline and Identification Structure Algorithm consist 2 signature features are Dot Structure and Streaks disconnected. The evaluation results obtained a training data accuracy value of 0.7333, training data loss of 0.7693, test data accuracy of 0.7778, and test data loss of 0.8377 which can be concluded that the results of the two data  is underfitting. Thus, we must concern to collecting other dataset which has features similarity in every classes.
Keywords— Graphology, signature, classification, CNN.

## I. P ENDAHULUAN
rafologi adalah metode ilmiah untuk mengenali, mengevaluasi dan mengetahui kepribadian seseorang melalui tarikan dan pola yang ditampilkan oleh tulisan tangan. Orang Perancis bernama Michon pada tahun 1875 adalah orang yang pertama kali menggunakan istilah grafologi.
Pada saat seseorang menulis, secara tidak sadar mengindikasikan banyak hal mengenai kepribadiannya. tanda tangan merupakan produk yang unik dan dalam satu sisi tanda tangan merupakan identitas tertulis dari keberadaan  seseorang  seseorang.  tanda  tangan  merupakan  perpaduan  hasil  pembelajaran  (dapat  disebut potensi kecerdasan), pola afeksi (emosi) dan kecenderungan respon [1][2][3].
Dengan  teknologi artificial  intelligence dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  fitur  tanda  tangan  yang merujuk  pada  karakteristik  personal  pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Darmawati  dkk, analisis grafologi dibagi menjadi dua yaitu fitur grafis dan digit segmentasi pada setiap karakter. Fitur tanda tangan pada penelitian ini terdiri dari 9 fitur yaitu, awal kurva, coretan akhir, cangkang, coretan di tengah, garis bawah, struktur titik, margin, garis terpisah dan garis bawah. Metode yang digunakan adalah Neural

## P REDIKSI K ARAKTERISTIK P ERSONAL M ENGGUNAKAN A NALISIS T ANDA T ANGAN D ENGAN M ENGGGUNAKAN M ETODE

## C ONVOLUTIONAL N EURAL N ETWORK (CNN)
Udkhiati Mawaddah 1) , Hendrawan Armanto 2) , dan Endang Setyati 3)
1,3) Teknologi Informasi Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
2) Informatika Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya e-mail: udkhiati.mawaddah@gmail.com 1) , hendrawan@stts.edu 2) , endang@stts.edu 3)
G
Network (NN)  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  52-100%  dan  Algoritma  Identifikasi  Struktur mendapatkan  nilai  akurasi  87-100%[1].  Lokhande  dkk,  juga  menggunakan  metode Neural  Network (NN) dan Algoritma Identifikasi Struktur yang terdapat 5 fitur yaitu garis bawah di bawah tanda tangan, tampilan titik pada surat, lengkung awal, stroke akhir, dan goresan yang terputus. Hasil penelitian ini mendapatkan nilai  akurasi  masing-masing adalah 100%, 95%,  94%, 96% dan 92%  [4].  Sedangkan  Akshay Sapre dkk, menganalisis 6 fitur yaitu ukuran huruf, kemiringan huruf dan kata, garis dasar, tekanan pena, jarak antara huruf  dan  jarak  antara  kata-kata  dalam  dokumen  yang  untuk  mengidentifikasi  kepribadian  penulis. Klasifikasi ini dengan menggunakan metode SVM yang mendapatkan hasil tingkat akurasinya sekitar 94% [2].
Proses  klasifikasi  fitur  tanda  tangan  juga  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Convolutional Neural Network yang termasuk kategori Deep Learning yang merupakan area baru dalam penelitian Machine Learning. CNN mempunyai keunggulan dalam mengklasifikasikan citra dan suara yang mempunyai banyak karakter  dan  parameter  data  latih  untuk  memudahkan  klasifikasi  [5][6][7].  Sehingga,  CNN  ini  dapat mengenali fitur tanda tangan yang diharapkan dapat digunakan untuk mengklasifikasi fitur tanda tangan bagi para  pelamar  pekerjaan  dan  dapat  membantu Human  Resources  Departement (HRD)  mengetahui karakteristik kepribadian  calon karyawan baru di sebuah perusahaan [8].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Grafologi
Grafologi  merupakan  suatu  ilmu  yang  mendeskripsikan  kepribadian  dengan  didasarkan  pada  hubungan antara  pikiran  bawah  sadar  dan  tulisan  tangan.  Grafologi  yaitu  ilmu pseudoscientific yang  mempelajari tulisan  tangan  dalam  kaitannya  dengan  pikiran  manusia  atau  disebut  dengan  kepribadian.  Kepribadian merupakan integrasi dari psikologis, sosial, moral, dan karakter yang ditunjukkan seseorang melalui interaksi dengan  orang  lain  tulisan  tangan  dan  tanda  tangan  adalah  gambar  yang  memiliki  pola  tertentu  yang mencerminkan kepribadian tersebut[1][2][3][9]
B. Identifikasi Tanda Tangan
Analisis tanda tangan yang ditampilkan pada gambar di bawah ini terdapat 7 fitur tanda tangan. Dari 7 fitur tersebut terdiri dari 10 ciri tanda tangan yang menunjukkan  tipe kepribadian seseorang  yang berbeda [1]. Setiap tanda tangan  yang dituliskan pada sebuah kertas bisa menunjukkan bagaimana interaksi  orang tersebut dengan dunia luar dan tingkat kejujuran emosi. Dari 7 data fitur tersebut secara grafis memungkinkan muncul adanya lebih dari satu ciri tanda tangan. Seperti fitur awal kurva memiliki tiga ciri yaitu lengkung mundur, lengung tajam, lengkung lembut, fitur coretan akhir terdapat dua ciri yaitu akhir tanda tangan yang naik dan akhir tanda tangan menurun.
Tabel 1. Tabel Fitur Tanda Tangan dan Kepribadian Seseorang.
No. Fitur Contoh Gambar Ciri Kepribadian/output 1. Awal kurva Lengkung Mundur Nyaman akan masa lalu Lengkung Tajam Mampu memformulasi pikiran secara tajam
Lengkung lembut   Hati- hati, ramah, diplomatis
No. Fitur Contoh Gambar Ciri Kepribadian/output 2. Coretan akhir Menaik Terbuka,  pandangan  ke  depan, keinginan maju, percaya diri. Menurun Kurangn semangat, berfikir realistis,  kurang  percaya  diri, mudah putus asa, 3. Cangkang Lengkung tertutup Ketakutan  berlebihan,  introvert, tidak memperdulikan sekitar, tidak suka  bergaul,  dan  tidak  suka bekerjasama. 4. Coretan di tengah Adanya coretan Posesif 5. Garis bawah adanya garis bawah Memiliki  ide  dan  berfikir  unik, membutuhkan dukungan  membuat keputusan,  memiliki  keandalan dalam memimpin. 6. Struktur titik Tanda titik Pendirian  stabil,  memiliki  rasa curiga,  selalu  menjaga  jarak,  tidak mudah percaya. 7. Tanda tangan terpisah Tanda tangan terpisah Tanda  tanga  terpisah  memiliki pengalaman kurang menyenangkan dimasa lalu.

## C. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) termasuk dalam kategori algoritma Deep Learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk grid , salah  satunya  citra  dua  dimensi  [10],  CNN  termasuk  dalam  metode supervised  learning dapat  digunakan untuk klasifikasi data yang sudah terlabel. Supervised learning memiliki cara kerja dengan proses data yang dilatih dan terdapat variabel yang ditargetkan. Tujuannya adalah mengelompokkan data ke data yang sudah ada label pengelompokkan. Konvolusi berupa matriks yang berfungsi untuk melakukan proses filter.
Convolution layer adalah proses utama dalam pembentukan CNN yang menerapkan sebuah fungsi pada output dari layer sebelumnya secara berulang-ulang. CNN memiliki beberapa lapisan yaitu: lapisan input , lapisan  konvolusi,  lapisan  sampel  dan  lapisan output .  Tujuan  dari  konvolusi  pada  suatu  citra  yaitu mengekstraksi  fitur  dari  citra input yang  menghasilkan  transformasi linear yang  sesuai  dengan  informasi
spasial  pada  data.  Spesifikasi  kernel  CNN  berupa  bobot  pada  layer  yang  digunakan  untuk  dapat  dilatih berdasarkan data input [6]. Pooling layer berfungsi untuk mengurangi jumlah dimensi dari feature map yang berguna untuk mempercepat komputasi, diharapkan tidak terjadi overfitting [11]. Metode polling yang umum digunakan adalah max polling.

## III. P ERANCANGAN
Pada bab ini akan menjelaskan tentang perancangan arsitektur sistem dan algoritma yang digunakan untuk klasifikasi tanda tangan.

## A. Perancangan Arsitektur Sistem

## Gambar 2. Proses Akuisi Data Tanda Tangan
Tahapan pada sistem ini yaitu pertama akuisisi gambar yang dilakukan dengan cara scanning gambar tanda tangan.  Proses  selanjutnya  adalah  memotong  gambar  atau  meng -cropping gambar  sesuai  dengan  ukuran piksel  yang  diinginkan.  Selanjutnya  melalui  tahap preprocessing yaitu  dengan  cara  gambar  (berupa  file *.png)  kemudian  akan  dirubah  menjadi  derajat  keabu-abuan/ grayscale .  Selanjutnya  gambar  diproses thresholding yaitu mengubah gambar menjadi  gambar Black and White yang selanjutnya gambar  tersebut diproses  menggunakan  metode convolutional  neural  network (CNN).  Aplikasi  yang  digunakan  dalam membuat klasifikasi adalah Google Code Lab (Colab) dengan menggunakan bahasa pemrograman Python .

## B. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data berupa gambar tanda tangan sebanyak 500 tanda tangan yang berbeda. Data diambil dengan bantuan alat scanner dan cropping gambar  yang menggunakan aplikasi Google Image Processing
dan Google Image Search untuk mendapatkan varian fitur tanda tangan yang berbeda beserta resolusi yang berbeda [3][4].
Gambar 3. Proses Akuisi Data Tanda Tangan
Hasil dari pengumpulan data berupa citra tanda tangan dengan ukuran piksel 2480x3407. Selanjutnya citra akan dipisahkan ke dalam folder sesuai dengan fitur klasifikasi tanda tangan.
Gambar 4. Gambar Tanda Tangan Dikelompokkan Berdasarkan Fitur
Setelah  itu  gambar  pada  tiap  folder  diberi  nama  sesuai  dengan  fitur  dan  tipe  tanda  tangan  untuk memudahkan proses identifikasi.
Gambar 5. Gambar Tanda Tangan Yang Sudah Diberi Nama

## C. Preprocessing
Pada tahap ini melalui beberapa langkah, Gambar yang diambil (berupa file *.png). Selanjutnya gambar tanda tangan  dikonversikan  menjadi  keabu-abuan/ grayscale dan  tanda  tangan  tersebut  akan  dikonversi  menjadi binary [4]. Tujuan dari preprocessing adalah gambar hasil scan bersih, ukuran file dapat direduksi karena dikonversi  dari  keabu-abuan  sehingga  file  tersebut  menjadi  lebih  kecil  yang  proses  berikutnya  dapat mempercepat proses komputasi.

## D. Identifikasi Tanda Tangan
1) Convolutional Neural Network (CNN)
Pada penelitian ini ada 5 fitur tanda tangan, yaitu fitur Awal Kurva,  Coretan Akhir, Cangkang, Coretan Di Tengah,  dan  Garis  Bawah.  Fitur  Awal  Kurva  mempunyai  3  ciri-ciri  yaitu  Lengkung  Mundur,  Lengkung
Tajam,  dan  Lengkung  Lembut.  Fitur  coretan  akhir  memiliki  2  ciri-ciri  yaitu  Menaik  dan  Menurun.  Fitur Cangkang  mempunyai  ciri-ciri  Lengkung  Tertutup.  Fitur  Coretan  di  Tengah  mempunyai  ciri-ciri  Adanya Coretan.  Sedangkan  Fitur  Garis  Bawah  mempunyai  ciri-ciri  Adanya  Garis  Bawah.  Kelima  fitur  tersebut diklasifikasikan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Untuk detail hasil klasifikasi dapat dilihat tabel 2.
Tabel 3. Detail Fitur yang Digunakan CNN No. Fitur Ciri 1. Awal kurva Lengkung mundur 2. Awal kurva Lengkung tajam 3. Awal kurva Lengkung lembut 4. Coretan akhir Menaik 5. Coretan akhir Menurun 6. cangkang Lengkung tertutup 7. Coretan di tengah Adanya coretan 8. Garis bawah Adanya garis bawah

## 2) Perancangan CNN
Library yang digunakan pada aplikasi ini adalah Tensorflow 2.2, Numpy, Scikit-Learn dan Pillow. Pada tahap awal  data citra dibagi  menjadi  tiga bagian yaitu train (data latih), test (data testing ), dan validation (validasi  untuk  data latih) dengan  masing-masing dengan  proporsi (80, 10,10).  Sehingga hasil pembagian dataset tersebut dapat dilihat tabel 3.
Tabel 3. Pembagian Data Penelitian No. Fitur Ciri Kode Jumlah data test Jumlah data train Jumlah data validasi 1. Awal kurva Lengkung mundur Ak_lm(nomor).png 2 24 5 2. Awal kurva Lengkung tajam Ak_lt(nomor).png 13 49 8 3. Awal kurva Lengkung lembut Ak_ll(nomor).png 5 32 2 4. Coretan akhir Menaik Ca_n(nomor).png 3 42 6 5. Coretan akhir Menurun Ca_t(nomor).png 4 26 4 6. cangkang Lengkung tertutup C_lt(nomor).png 1 14 2 7. Coretan di tengah Adanya coretan Ct_ac(nomor).png 5 71 9 8. Garis bawah Adanya garis bawah Gb_agb(nomor).png 8 65 5
Maka o utput dari hasil pembagian dataset tersebut pada Google Colab dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Print Header Pada Google Colab

## 3) Pembuatan model CNN
Proses  membuat  model Neural  Network ,  pada  aplikasi  ini  menggunakan Network Mobilenet V2  [12] pertama  definisikan Base-Model yang  akan  digunakan  dalam  project Include_Shape adalah  dimensi  dari gambar  yang  digunakan .  Input_Shape yang  menggunakan  ukuran  piksel  150x150. Include  Top adalah perintah  yang  meyertakan  model  yang  digunakan  akan  disertakan  pada top  layer dari  arsitektur Network . Include top dibuat false dikarenakan jumlah kelas yang digunakan penelitian ini sebanyak 8 kelas. Weights adalah bobot dari masing masing layer yang sudah di- training berdasarkan bobot Imagenet, Classes adalah jumlah kelas yang dimiliki.
Model pada sistem CNN membuat beberapa layer yaitu layer konvolusi, layer pooling , layer dropout, layer dropout, layer flatten dan layer dense dan fungsi aktivasi menggunakan Rule [13] . Hasil dari proses konvolusi berupa feature  map yang  akan  digunakan  untuk  proses  konvolusi  secara  berulang.  Output  model  yang dihasilkan sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil Model Summary

## 4) Proses training
Pada  sistem  ini Epoch pada  proses training yang  digunakan  adalah  sebanyak  20  kali. Validation  data dievaluasi pada setiap epoch berakhir. Dari uji coba ini yang dapat dilihat pada tabel 4, disimpulkan bahwa semakin banyak proses iterasi maka semakin sedikit nilai loss dan semakin besar nilai akurasinya [11].
Tabel 4. Hasil Dari Proses Iterasi
Epoch Train loss Train akurasi Validasi loss Validasi akurasi 1. 1.9444 0.2903 1.8789 0.2326 2. 1.6956 0.3871 1.8955 0.2791 3. 1.3615 0.5161 2.0545 0.3488 18 0.2049 0.9484 1.4506 0.6279 19 0.2353 0.9290 0.9087 0.6977 20 0.2202 0.9161 0.6737 0.7907
Gambar 8. Grafik Training Validasi
Gambar 9. Grafik Training Akurasi
Evaluasi data testing didapatkan dari data test menghasilkan nilai akurasi data training sebesar 0.7333 , loss data training sebesar 0.7693 , akurasi data test sebesar 0.7778 dan loss data test sebesar 0.8377 .

## IV. P ENGUJIAN DAN A NALISIS

## A. Dataset
Pembuatan dataset yang pertama  membuat  definisi variabel global dengan menentukan nilai  parameter, definisi  input, dan definisi  labelnya  yang nilainya sama saat  proses training terdapat  8  label.  Selanjutnya, mendefinisikan  fungsi preprocessing yaitu  mengubah  citra  menjadi  sebuah array ,  di  mana image diubah menjadi  format  RGB  kemudian  di- resize dengan  metode  interpolasi Nearest-Neighbor .  Selanjutnya melakukan tensor reshape array dari tiga dimensi menjadi 4 dimensi, proses selanjutnya yaitu melakukan load model yang sudah di- training .

## B. Pengujian
Pengujian dilakukan dengan memprediksi tiga buah gambar tanda tangan sebagai berikut :
Testing_ttd_cnn1.png Testing_ttd_cnn2.png Testing_ttd_cnn3.png

## Gambar 10. Pengujian Tanda Tangan
Hasil dari pengujian data gambar tersebut adalah prediksi lebih dari satu fitur tanda tangan yang berurutan sesuai label yang terbesar hingga yang terkecil.  Berikut contoh 3 hasil pengujian dengan inputan gambar tanda tangan yang menampilkan nilai array pada masing-masing gambar yang ditampilkan pada tabel 5, tabel 6, dan tabel 7 di bawah ini:
Tabel 5. Pengujian Prediksi Tanda Tangan Yang Pertama Tanda tangan Urutan ke- Nilai Label 1. 0.9682059288024902 ak lengkung tajam 2. 0.031736820936203 ca menaik 3. 4.921723666484468e-05 Cangkang 4. 8.008949407667387e-06 ca menurun 5. 1.1066097371781325e-08 ak lengkung mundur 6. 2.3369655099969577e-09 ak lengkung lembut Tabel 6. Pengujian Prediksi Tanda Tangan Yang Kedua Tanda tangan Urutan ke-  Nilai Label 1. 0.8437066078186035 ak lengkung tajam 2. 0.08424806594848633 Cangkang 3. 0.05219964310526848 ca menaik 4. 0.019692378118634224 ca menurun 5. 8.297361637232825e-05 ak lengkung mundur 6. 7.029010885162279e-05 ak lengkung lembut
Tabel 7. Pengujian Prediksi Tanda Tangan Yang Ketiga Tanda tangan Urutan ke-  Nilai Label 1. 0.9912052750587463 ca menaik 2. 0.006962333805859089 ak lengkung tajam 3. 0.0018067876808345318 ak lengkung tajam 4. 0.028794854879379272 ca menurun 5. 9.708227253213408e-07 ak lengkung mundur 6. 4.221461153974815e-07 ak lengkung lembut

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  sistem  prediksi  karakteristik  personal  menggunakan  metode  CNN didapatkan  nilai  akurasi data  training sebesar 0.7333 , loss  data  training sebesar 0.7693 ,  akurasi data  test sebesar 0.7778 dan loss data test sebesar 0.8377 . Sehingga, dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa hasil di kedua data tersebut masih underfitting .  Hal ini dikarenakan masih butuh banyak dataset yang lebih banyak jumlah  dan  variannya  yang  mempunyai  ciri-ciri  yang  ada  kemiripan  masing-masing  kelasnya.  Pengujian sistem pengambilan sampel 3 sampel gambar tanda tangan tersebut menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengklasifikasikan  tanda  tangan  dan  hasilnya  masih  bisa  digunakan  untuk  membantu  HRD  menentukan karakteristik  personal  dari  kandidat  calon  karyawan  baru  dan  bisa  dikembangkan  untuk  penelitian selanjutnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E. C. Djamal, R. Darmawati, and S. N. Ramdlan, “Application image processing to predict personality based  on  structure  of  handwriting  and  signature,” Proceeding  -  2013  Int.  Conf.  Comput.  Control. Informatics Its Appl. “Recent Challenges Comput. Control Informatics”, IC3INA 2013 , pp. 163–168, 2013, doi: 10.1109/IC3INA.2013.6819167.
[2] S.  Prasad,  V.  K.  Singh,  and  A.  Sapre,  “Handwriting  Analysis  based  on  Segmentation  Method  for Prediction of Human Personality using Support Vector Machine,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 8, no. 12, pp. 25–29, 2010, doi: 10.5120/1256-1758.
[3] H.  N.  Champa  and  D.  K.  R.  AnandaKumar,  “Artificial  Neural  Network  for  Human  Behavior Prediction through Handwriting Analysis,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 2, no. 2, pp. 36–41, 2010, doi: 10.5120/629-878.
[4] V. R.  Lokhande and  B.  W. Gawali, “Analysis of signature for the prediction  of personality traits,” Proc. - 1st Int. Conf. Intell. Syst. Inf. Manag. ICISIM 2017 , vol. 2017-January, pp. 44–49, 2017, doi: 10.1109/ICISIM.2017.8122145.
[5] M. A. Rahman, “ASPECT-BASED SENTIMEN ANALISIS OPINI PUBLIK PADA INSTAGRAM DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( STUDI KASUS : BIZNETNETWORKS ) ASPECT-BASED  SENTIMEN  ANALISIS  OPINI  PUBLIK  PADA  INSTAGRAM  DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( STUDI KASUS : BIZNETNETWORKS ),” 2020.
[6] W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[7] N. Fadlia and R. Kosasih, “Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (Cnn),” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  24,  no.  3,  pp.  207–215,  2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2397.
[8] A. T. Vo, H. S. Tran, and T. H. Le, “Advertisement image classification using convolutional neural network,” in 2017 9th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) , 2017,
pp. 197–202, doi: 10.1109/KSE.2017.8119458.
[9] B.  Fallah  and  H.  Khotanlou,  “Identify  human  personality  parameters  based  on  handwriting  using neural  network,” 2016  Artif.  Intell.  Robot.  IRANOPEN  2016 ,  pp.  120–126,  2016,  doi: 10.1109/RIOS.2016.7529501.
[10]  T. Purwaningsih, I. A. Anjani, and P. B. Utami, “Convolutional Neural Networks Implementation for Chili  Classification,” Proceeding  -  2018  Int.  Symp.  Adv.  Intell.  Informatics  Revolutionize  Intell.
Informatics Spectr. Humanit. SAIN 2018 , pp. 190–194, 2019, doi: 10.1109/SAIN.2018.8673373.
[11]  K.  P.  Danakusumo,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Untuk Klasifikasi Citra Candi Berbasis Gpu,” Tugas Akhir , p. 68, 2017.
[12]  M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 4510– 4520, 2018, doi: 10.1109/CVPR.2018.00474.
[13]  R.  Rismi  and  S.  N.  Azhari, Convolutional  Neural  Network  implementation  for  image-based  Salak sortation . 2016.