## Implementasi Model CNN Dan Tensorflow Dalam Pendeteksian Jenis Daging Hewan Ternak
Zulfa Febriana Dewi Mellinia Program Studi Teknik Informatika
Universitas Stikubank
Semarang, Indonesia
zulfafebriana5@gmail.com Eri Zuliarso Program Studi Teknik Informatika Universitas Stikubank Semarang, Indonesia eri299@edu.unisbank.ac.id
Abstract— Meat is widely consumed by the people of Indonesia and  is  widely  sold  in  supermarkets  and  traditional  markets. However, there are some people who lack knowledge in choosing meat that is suitable for consumption properly. This study uses the Convolutional  Neural  Network (CNN)  and  tensorflow  models  to build a system that can detect and distinguish types of meat.. Based on  the  data  obtained  by  the  researcher,  the  data  is  used  for processing  datasets  which  will  later  be  grouped.  The  dataset contains  7  categories  with  classification  using  the  CNN  model. This study will explore a CNN model that is suitable for producing a  detection  system  for  the  type  of  meat  that  is  suitable  for consumption. The system is expected to be able to be applied on mobile  devices,  making  it  easier  for  people  to  choose  the  right meat.

## Keywords—CNN; Meat; Tensorflow
Abstrak—  Daging  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat Indonesia  dan  banyak  dijual  di  supermarket  maupun  pasar tradisional.  Namun demikian , ada sebagian masyarakat  yang kurang  memiliki  pengetahuan  dalam  memilih  daging  yang layak  konsumsi  dengan  tepat.  Penelitian  ini  menggunakan model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan  tensorflow untuk  membangun  sistem  yang  dapat  mendeksi  dan membedakan jenis daging. Berdasarkan data yang didapat oleh peneliti  data  tersebut  digunakan  untuk  pengolahan  dataset yang nantinya akan dikelompokkan. Dataset tersebut terdapat 7 kategori  dengan pengklasifikasian menggunakan model CNN. Penelitian  ini  akan  mengeksplorasi    model  CNN  yang  cocok untuk  menghasilkan  sistem  deteksi  jenis  daging  yang  layak dikonsumsi.  Dengan  sistem  diharapkan  mampu  diterapkan  di perangkat mobile, sehingga memudahkan masyarakat memilih daging dengan tepat.
Keywords—CNN; Daging; Tensorflow

## PENDAHULUAN
Ternak merupakan  hewan yang secara sengaja diternakkan  dan  dikembangbiakkan  untuk  menghasilkan telur,  susu,  daging  dan  lainya  untuk  memenuhi  kebutuhan manusia[1]. Salah satu jenis produk hewani yang hampir tidak dapat  dipisahkan  dari  kehidupan  manusia  yaitu  daging[2]. Daging merupakan sumber protein terbaik yang mengandung asam  amino  berlebih  yang  diperlukan  oleh  tubuh  manusia. Protein yang terdapat di daging biasa disebut protein hewani atau  protein  yang  berasal  dari  hewan[3]  ini  lebih  lengkap
kandungannya  dibanding  dengan  protein  yang  terdapat  dari tumbuhan atau sering disebut protein nabati. Tidak hanya itu kandungan  yang  terdapat  didaging,  daging  juga  memiliki kandungan lainnya yaitu zat besi, karbohidrat, lemak, vitamin, dan  mineral.  Banyak  manfaat  yang  diperoleh  dari  daging contohnya untuk kesehatan reproduksi, memelihara kekebalan tubuh, membantu perbaikan sel atau jaringan yang rusak[4] dan lain sebagainya, oleh karena itu daging banyak dikonsumsi  oleh  masyarakat  dan  juga  sangat  digemari  oleh masyakat  karena  terdapat  banyak  manfaat  bagi  kehidupan manusia. Daging banyak kita temui disekitar kita, maraknya peredaran  daging  oplosan  di  sejumlah  daerah  membuat masyarakat diharuskan lebih cermat dalam membeli ataupun mengonsumsi  daging  yang  beredar  di  pasaran.  Daging tergolong banyak jenisnya, sehingga ketidaktahuan masyarakat  tentang  jenis  daging  hewan  ternak  menjadikan masyarakat  tidak  tepat  dalam  membeli  daging.  Hal  ini membuat  pedagang  memanfaatkan  hal  terssebut.  Guna mengatasi  hal  tersebut  diperlukan  sistem  yang  dapat mendeteksi  jenis  daging  hewan  ternak,  terlebih  bagi masyarakat yang kurang mengetahui jenis daging yang dapat dikonsumsi.  Dengan  penggunaan  teknologi  dan  ilmu pengetahuan yang mengalami kemajuan saat ini.
Model  CNN  merupakan  suatu  langkah  dalam  menyusun proses suatu model yang digunakan untuk mengolah data agar dapat  mengenali  objek  yang  digunakan.  Model  CNN  ini meliputi  jumlah  layer  yang  digunakan,  menentukan  filter, penentuan  ukuran  kernel,    penentuan  fungsi  aktivasi  dan ukuran  pool[5].  CNN  merupakan  salah  satu  jenis  jaringan syaraf  tiruan  yang  dapat  digunakan  untuk  pengenalan  dan pengolahan  citra[6].  CNN  bekerja  dengan  meniru  sel  saraf kita yang saling terhubung dan saling berkomunikasi dengan neuron.  CNN  ini  memiliki  arsitektur  yang  sama,  yang  jadi pembeda  dari  jaringan  saraf  lainnya  yaitu  operasi  konvolusi yang menerapkan filter ke setiap bagian dari input sebelumnya untuk mengekstrak pola dan fitur [7]. Perusahaan jasa layanan internet  Google  pada  bulan  Februari  tahun  2017  merilis software  stack  pengembangan  neural  network  dengan  nama Tensorflow[8].  Tensorflow  merupakan  library  antar  muka dari  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk mengenali  objek  serta  mebedakan  objek  satu  dengan  objek lainya[9].
Sebelum menentukan metode apa yag digunakan peneliti, peneliti  melakukan  studi  literatur  dengan  memahami  dan mempelajari  beberapa  literatur  yang  mendukung  untuk malakukan penelitian. Peneliti pertama menggunakan metode
Deep  Convolutional  Neural  Network (DCNN)  yang  mampu mengklasifikasi citra daging sapi dan daging babi sangat baik, dengan  akurasi  hingga  99,8%[10].  Menurut  peneliti  jumlah data  yang  digunakan  memiliki  dampaksignifikan  terhadap proses  pelatihan.  Semakin  banyak  jumlah  data  yang digunakan pada proses pelatihan, semakin akurat sistem yang dibuat. Penelitian kedua, melakukan identifikasi jenis daging menggunakan  CNN  dengan  kategori  5  jenis  daging mentah[11].  Melalui  ekstraksi  warna  dan  deteksi  CNN memungkinkan  peneliti  menggunakan  komputer  untuk membedakan antar jenis daging, menghasilkan maksimum uji coba  citra  100  x  100  dengan  epoch  138,  dengan  akurasi 72,69%.  Peneliti  ketiga,  menggunakan  model  CNN  sebagai algoritma  yang  dapat  mengenalkan  dan  mengklasifikasikan sebuah citra dari karakter pada wayang golek[12]. Penelitian ini dengan menggunakan form input berukuran 64x64 pixel, nilai learning rate 0,001, dan ukuran filter 3x3. Dataset yang digunakan  berjumlah  300  gambar  dengan  data  training berjumlah 240 yang menghassilkan akurasi sebesar 95% dan data testing berjumlah 60 gambar ysng menghasilkan akurasi 90%.  Lalu  peneliti  menggunakan  data  baru  dengan  data testing 60 dan menghasilkan klasifikasi sebesar 93%.
Pada  penelitian  keempat,  penggunaan  model  CNN menghasilkan sistem  yang dapat mengenali jenis bunga yang dipelihara dikehidupan sehari-hari secara real time[13] . Pada penelitian ini  melakukan pendeteksian objek dan memberikan informasi mengenai akurasi dari objek yang telah diprediksi. Nilai akurasi yang diberikan bernilai 99,30% . Perbandingan akurasi 3 jenis objek yang dekat dengan objek pada kumpulan data pada skala 0% hingga 100. Penelitian kelima, mendeteksi penyakit  kulit  pada  wajah  manusia  dengan  kamera  laptop menggunakan  TensorFlow[14].  Persentase  yang  di  hasilkan 98%  untuk  bekas,  99%  jerawat,  99%  pus.  Akurasi pendeteksian    subjek  adalah  72,4%.  Model  jaringan  yang digunakan  adalah  jaringan  model  Faster  R-CNN  yang mendukung  machine  learning  dalam  mengenali  atau mendeteksi kondisi pada muka manusia ke tiga keadaan kulit muka yaitu jerawat, bekas luka dan nanah.
Dari permasalahan tersebut dan beberapa hasil penelitian sebelumnya peneliti mengusulkan adanya sebuah sistem yang berbeda  dari  lainya  yaitu  sistem  yang  mampu  mendeteksi lebih  banyak  objek  menggunakan  model  CNN  dan diimplementasikan melalui aplikasi Android dengan memanfaatkan  tensorflow.  Objek  yang  digunakan  yaitu sebanyak  7  kategori  jenis  daging  hewan  ternak,  antara  lain daging  ayam,  daging  babi,  daging  kambing,  daging  kelinci, daging  kerbau,  daging  sapi,  dan  daging  unta.  Model  CNN dalam penelitian ini  berfungsi untuk pengenalan gambar yang menhasilkan  nilai  akurasi  dan  tensorflow  digunakan  untuk penggunaan  sistem  aplikasi.  Dengan  adanya  sistem pendeteksian  jenis  daging  hewan  ternak  ini  nantinya  dapat digunakan oleh masyarakat dalam membedakan jenis daging dengan tepat dan benar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini melakukan beberapa tahap penyusunan yang terdiri dari pengumpulan data dan merancang sistem.
A. Pengumpulan Data
Objek  gambar  yang  akan  digunakan  pada  peneltian  ini yaitu gambar jenis-jenis daging hewan ternak. Gambar yang digunakan sebanyak 700 gambar yang merupakan 7 kategori daging antara lain daging ayam, daging babi, daging kambing,
daging kelinci, daging kerbau, daging sapi, dan daging unta. Setiap kategorinya terdapat 100 gambar. Data gambar diambil sendiri  melalui  kamera  dan  ada  beberapa  gambar  yang diperoleh dari google, semua data gambar dalam format jpg. Objek  data  penelitian  ini  berjumlah  2  jenis  data  dimana terdapat  data  training  dan  data  testing.  Data  training digunakan  dalam  memproses  pelatihan  atau  pengenalan objek,  sedangkan  data  testing  digunakan  untuk  memproses pengujian  hasil  dari  pelatihan.  Perbandingan  gambar  yang digunakan yaitu 100% dimana gambar training menjadi 80% untuk proses pelatihan dan 20% lainya untuk proses testing.

## B. Fungsi dan manfaat dari template
Dalam merancang sistem deteksi daging hewan ternak ini, bahasa yang digunakan yaitu bahasa pemrograman java dan python di aplikasi kaggle . Penggunaan model yang digunakan yaitu  model  dari CNN . Berikut  ini  adalah  alur  perancangan sistem peneliti :
Gambar. 1. Alur rancangan sistem
Berdasarkan gambar diatas alur rancangan sistem deteksi jenis daging hewan ternak, dimana langkah awal peneliti yaitu menggumpulkan  data  lalu  membentuk  dataset.  Dataset  ini terdapat 7 kategori jenis daging hewan ternak, yang kemudian dataset ini dibagi menjadi dua bagian data yaitu data latih atau data  training dan data uji atau data  testing.  Selanjutnya data tersebut  diproses  dengan  menggunakan  model  CNN  untuk kemudian  mendapatkan  nilai  akurasi  untuk  sistem  model CNN. Dari hasil akurasi kemudian diconvert menjadi model tflite, dimana tflite ini merupakan model dari tensorflow yang akan diterapkan dalam aplikasi yang mampu mendeteksi jenis daging hewan ternak dengan tepat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan data yang telah disiapkan peneliti yaitu data testing  dan  data  training.  Terdapat  7  kategori  jenis  daging hewan  ternak  yang  digunakan  yaitu  ayam,  babi,    kambing, kelinci,  kerbau,  sapi,  dan  unta.  Pendeteksian  jenis  daging dilakukan  dengan  menghitung  nilai  ketetapan  pada  sistem yang menggunakan model cnn.
Berikut contoh data yang disiapkan :
Gambar. 2. Dataset jenis daging hewan ternak

## A. Proses Training
Proses training mengunakan kaggle dimana gambar input diproses  terlebih  dahulu  menggunakan  model convolutional layer pertama dengan karnel 32, parameternya (17 x 17 x 3 + 1)  dan  jumlah  perhitunganya  27776.  Selanjutnya  dari convolutional layer pertama diproses lagi oleh convolutional layer kedua  dengan  menggunakan  karnel  dengan  karnel  64, parameternya (17 x 17 x 64) dan jumlah perhitunganya 18496.
Dari  hasil  convolutional  layer  kedua  akan  diproses kembali oleh convolutional layer ketiga, dimana menggunakan karnel 96, parameternya (17 x 17 x 2 - 1) dan jumlah  perhitunganya  55239.  Selanjutnya  dari  hasil convolutional layer ketiga diproses kembali oleh convolutional layer keempat dengan menggun akan karnel 96, parameternya  (17  x  17  x  3  -  2)  dan  jumlah  perhitunganya 83040.
Gambar. 3. Hasil proses CNN pada setiap layernya
Kemudian  dari  hasil  proses  setiap  layernya,  diperoleh bahwa total jumlah dari parameter hidden layer keseluruhan dari  hasil  proses  dataset  tersebut  dengan  jumlah  9,822,599. Peneliti telah membatasi jumlah epoch dan batch data training hingga 100 epoch dan 20 batch. Selanjutnya hasil data training dari proses testing tersebut disimpan, dan  memperoleh grafik hasil ketetapan sebagai berikut :
(b)
Gambar. 4. Hasil ketetapan (a) hasil model accuracy (b)hasil  model loss
Pada gambar 4 merupakan hasil model accuracy dan juga hasil  model  loss  pada  proses  ketetapan,  proses  tersebut digunakan untuk membuktikan bahwa langkah yang peneliti lakukan sudah tepat dan proses tidak terjadi kekeliruan. Dapat dilihat  dari  dua  grafik  pada  gambar  diatas  yang  memiliki gelombang yang berbeda yang disebabkan karena berlebihnya jumlah batch dan gelombang yang overfitting. Untuk model accuracy menampilkan tingkat akurasi yang didapat dari nilai terendah  naik  kenilai  teringgi  ,  sedangkan  model  loss menampilkan  kesalahan  atau  kegagalan  yang  grafiknya kebalikan  dari  model  accuracy    yaitu  dari  nilai  tertinggi  ke nilai terendah.
Selanjutnya  dari  proses  ketetapan  dapat  diperoleh  juga hasil  confusion  matriks  atau  nilai  prediksi  pada  setiap  jenis daging  hewan  ternak  dari  data  yang  telah  kita  siapkan  di dataset.
Gambar. 5. Hasil ketetapan (a) hasil model accuracy (b)hasil  model los
Pada Gambar 5, menjelaskan mengenai hasil prediksi dari tujuh objek jenis daging hewan ternak. Berdasarkan confusion matrix tersebut dapat diketahui bahwa beberapa jenis daging yang  diprediksi  masuk  kedalam  kategori  jenis  daging  lain
dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi,  hal  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 1 dibawah ini.

## TABEL I. H ASIL JENIS DAGING YANG DIPREDIKSI JENIS DAGING LAIN
Jenis Daging Asli Prediksi Jenis Daging Akurasi Kambing Unta 0,44 Kambing Kerbau 0.14 Kerbau Sapi 0,35 Sapi Kerbau 0,14 Unta Kambing 0,25 Unta Kerbau 0,19
Hal  tersebut  terjadi  disebabkan  karena  terjadinya kemiripan  gambar  jenis  daging.  Berikut  contoh  kemiripan gambar jenis daging hewan ternak.
(a) (b)
Gambar. 6. Contoh gambar kemiripan daging (a) daging kambing (b) daging unta

## B. Proses Testing
Proses testing digunakan  untuk  menguji  sistem,  proses testing ini menggunakan 140 gambar dari 20% jumlah dataset yang  digunakan  dan  dibagi  menjadi  7  folder  jenis  daging hewan ternak yaitu folder ayam, sapi, kerbau, kambing, babi, unta, dan kelinci. Akurasi yang didapatkan sebagai berikut :
Gambar. 7. Hasil accuracy data testing
Dari  gambar  7  hasil  akurasi  data testing memiliki  nilai tertinggi  1,0  dan  nilai  terendah  0,33.  Rata-rata  nilai  akurasi yang diperoleh yaitu 0,72 dari 140 data testing yang dimiliki.
Hasil klasifikasi model CNN yang didapatkan dari proses training  dan  proses  testing  menghasilkan  nilai  hasil  akurasi pada  sistem.  Kemudian  diterapkan  kesistem  dan  akan menghasilkan  sistem  deteksi  jenis  daging  hewan  ternak dengan akurasiyang ada.

## C. implementasi Rancangan
Implementasi  rancangan  yang  dibuat  pada  sistem menghasilkan  aplikasi  pendeteksian  jenis  daging  hewan ternak.  gambar  8  dapat  dilihat  tampilan  dari  aplikasi  yang telah peneliti buat.
Dimana terdapat halaman utama yaitu halaman awal saat aplikasi dibuka, terlihat pada gambar 8 (a). Tampilan halaman utama  terdiri  dari  beberapa  sub  menu  antara  lain  menu panduan,  menu  prediksi,  menu  info,  menu  help,  dan  menu abaout.
Gambar  8  (b)  merupakan  tampilan  menu  panduan  yang berisi  tata  cara  penggunaan  aplikasi  deteksi  jenis  daging hewan ternak.
Gambar  8  (c)  merupakan  tampilan  menu  prediksi  yang digunakan untuk memprediksi jenis daging hewan ternak.
Gambar  8  (d)  merupakan  tampilan  menu  info  yang berisikan  sedikit  informasi  mengenai  tujuan  peneliti  dalam pembuatan aplikasi deteksi jenis daging hewan ternak.
Gambar  8  (e)  merupakan  tampilan  menu  help  yang berisikan  kontak  yang  dapat  dihubungi  ketika  mengalami kesulitan dalam penggunaan aplikasi.
Gambar  8  (f)  menunjukan  tampilan  menu  about  yang berisikan informasi mengenai pengembang aplikasi.
(a)
(b) (c) (d) (e) (f)
Gambar. 8. Tampilan hasil aplikasi. (a) halaman utama (b) halaman panduan pengguna (c) tampilan prediksi (d) halaman info (e) halaman help  (f) halaman about

## D. Contoh Kasus
Contoh  kasus  digunakan  untuk  menguji  tingkat keberhasilan dari sistem yang telah dibuat. Uji coba dilakukan dengan menggunakan 70 gambar jenis daging hewan ternak, yang masing masing kategori terdiri dari 10 gambar. Dari 70 gambar  uji  coba  terdapat    60  gambar  yang  berhasil diklasifikasikan  dengan  benar  dan  terdapat  10  gambar  yang gagal diklasifkasikan oleh sistem. Hasil nilai akurasi rata-rata sebesar 85,71%. Dimana hasil dari ke 70 data uji terdapat hasil nilai  yang  berbeda-beda.  Ini  karena  beberapa  alasan  yaitu kualitas  gambar  yang  dimiliki  dataset  dan  data  yang digunakan berbeda-beda, juga  adanya tingkat kemiripan data sample  dengan  dataset  dari  masing-masing  jenis  daging lainya. berikut contoh kasus dari uji coba hasil sistem.
Terlihat gambar 9 (a),  berhasil memprediksi gambar jenis daging  ayam  yang  memperoleh    nilai  akurasi  sebesar  100% untuk kategori jenis daging ayam.
Pada  gambar  9  (b).  berhasil    memprediksi  objek  daging kelinci dengan nilai 98,6% untuk kategori jenis daging kelinci.
Pada  gambar  9  (c).  berhasil    memprediksi  objek  daging kambing dengan nilai akurasi 97,1%
Hasil  pengujian  jenis  daging  babi  dapat  dilihat  pada gambar  9  (d).  Berdasarkan  gambar  tersebut,  hasil  akurasi prediksi  dari  deteksi  jenis  daging  memperoleh    nilai  84,6% untuk kategori jenis daging babi
(a)
(b) (c) (d)
Gambar. 9. Contoh  kasus  (a)  pengujian  ayam  (b)  pengujian  kelinci  (c) pengujian kambing  (d) pengujian babi
KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pendeteksian jenis daging hewan ternak dan mengimplementasikan  model  dari  CNN  dan  tensorflow. Pengujian  sistem  menggunakan  70  gambar  jenis  daging hewan  ternak  yang  memperoleh  nilai  yang  berbeda-beda, untuk nilai ketepatan tertinggi 100% dan nilai akurasi rata-rata sistem sebesar 85,71%.
Dari  hasil  peneliti  tersebut  membuktikan  bahwa  sistem pendeteksian jenis daging hewan ternak dengan menggunakan model  CNN    dan  tensorflow  dapat  diterapkan  secara  baik. Dengan  begitu  hasil  yang  telah  diperoleh  peneliti  dapat digunakan  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam  memilih daging dengan tepat.

## REFERENSI
[1] M. M. Riyanti; Nova, Khaira; Pratama Sirat, PRODUKSI ANEKA
TERNAK UNGGAS . 2020. [Online]. Available: http://repository.lppm.unila.ac.id/30686/7/BUKU PRODUKSI
ANEKA TERNAK UNGGAS.pdf
[2] C. Study, O. F. Organoleptic, Q. Balinese, and W. L. Pork, “Peternakan Tropika,” vol. 4, no. 2, pp. 405–418, 2016.
[3] K. R. Hasana and H. Hafid, “NILAI NUTRISI DAGING SAPI SETELAH PERENDAMAN DALAM JUS RIMPANG LAOS ( Alpinai Galanga ),” vol. 4, no. 1, 2017.
[4] Dinas Peternak. dan Perikan. Kaupaten Grobogan, “Manfaat Daging Sapi Bagi Tubuh Manusia,” 2017, [Online]. Available: https://disnakkan.grobogan.go.id/info/artikel-jurnal/237-manfaat- daging-sapi-bagi-tubuh-manusia
[5] 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.
[6] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 45–
51, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.
[7] A. Kholik, “Klasifikasi Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Tangkapan Layar Halaman Instagram,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 10–20, 2021.
[8] K. Permana, Adam; Budayawan, “Aplikasi Android
Pengklasifikasi Semantik Teks Menggunakan Tensorflow Lite
Pada Ringkasan Karya Ilmiah,” vol. 8, no. 4, 2020.
[9] R. D. Nurfita and G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning berbasis Tensorflow untuk Pengenalan Sidik Jari,” Emit. J. Tek.
Elektro , vol. 18, no. 1, pp. 22–27, 2018, doi: 10.23917/emitor.v18i01.6236.
[10] K. Pachira, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi dengan Menggunakan Deep Convolutional Neural Network,” pp.
1–72, 2019, [Online]. Available: https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/25826 [11] P. Winardi and E. Setyati, “Identifikasi Jenis Daging dengan
Menggunakan Algoritma Convolution Neural Network,” J. Inf. Syst. Hosp. Technol. , vol. 3, no. 02, pp. 82–88, 2021, doi: 10.37823/insight.v3i02.178.
[12] T. Nurhikmat, “Implementasi Deep Learning Untuk Image Classification Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Citra Wayang Golek,” J. UII , vol. 7, no. 5, pp. 1–2, 2018.
[13] H. A. Pratiwi, M. Cahyanti, and M. Lamsani, “Implementasi Deep Learning Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Sebatik , vol. 25, no. 1, pp. 124– 130, 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1297.
[14] Y. A. Hasma and W. Silfianti, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Framework Tensorflow Dengan Metode Faster Regional Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Jerawat,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 23, no. 2, pp. 89– 102, 2018, doi: 10.35760/tr.2018.v23i2.2459.