## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENERAPAN COMPUTER VISION MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING PADA PERSPEKTIF GENERASI ULUL ALBAB
Imamul Arifin 1 , Reydiko Fakhran Haidi 2 , Muhammad Dzalhaqi 3
1,2.3 Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Jawa Timur, Indonesia imamul@pens.ac.id, reydikohaidi12345@ds.student.pens.ac.id, dzalhaqi@ds.student.pens.ac.id

## Abstract
Machine learning is one of the applications of artificial intelligence. The use of machine learning in computer vision is closely related to deep learning where computer scientists get inspiration about deep learning technology from the environment. The purpose of the research in this manuscript is to know and understand deep learning technology along with simple examples in processing image objects and to know and understand artificial intelligence technology from the perspective of the ulul albab generation  so  that  it  can  provide  comprehensive  benefits  for  the  world.  The  research  conducted  in  this  paper  is  a  type  of qualitative  research  with  library  research  using  various  books  and  other  reading  literature  such  as  journals  and  special websites so as to produce information on the topic under study. Artificial intelligence technology will always develop and lead to increasingly sophisticated directions, but technology also has a negative impact. The Ulul Albab generation must be able to  struggle to  have a positive impact  on society because the Ulul  Albab  generation is the hope for the progress of  Islamic civilization in various sectors of science and technology.

## Keywords: Artificial Intelligence Systems, Machine learning, Computer vision, Deep learning

## Abstrak
Machine learning merupakan salah satu penerapan kecerdasan buatan. Penggunaan machine learning pada computer vision erat  berkaitan  dengan deep  learning yang  mana  para  ilmuwan  komputer  mendapatkan  inspirasi  mengenai  teknologi deep learning dari  alam  sekitar.  Tujuan  penelitian  pada  naskah  ini  adalah  Mengetahui  dan  memahami  teknologi deep  learning beserta contoh sederhana dalam pemrosesan objek gambar dan Mengetahui dan memahami teknologi kecerdasan buatan dalam perspektif generasi ulul albab sehingga bisa memberikan manfaat secara menyeluruh bagi dunia. Penelitian yang dilakukan pada  karya  tulis  ini  merupakan  jenis  penelitian  kualitatif  dengan  metode  studi  pustaka  ( library  research )  menggunakan berbagai buku dan literatur bacaan lainnya seperti jurnal dan website khusus sehingga menghasilkan informasi dari topik yang diteliti. Teknologi kecerdasan buatan akan selalu berkembang dan menuju arah yang semakin canggih, tetapi teknologi juga mempunyai  dampak  negatif.  Generasi  Ulul  Albab  harus  bisa  berjuang  untuk  memberikan  dampak positif  bagi  masyarakat karena  sejatinya  generasi  ulul  albab  adalah  harapan  kemajuan  peradaban  islam  di  berbagai  sektor  ilmu  pengetahuan  dan teknologi.
Kata kunci: Sistem Kecerdasan Buatan, Machine learning , Computer vision , Deep learning

## 1.     PENDAHULUAN
Teknologi  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi kehidupan  peradaban  manusia,  khususnya  komputer. Dengan  berbagai  teknologi  komputer  yang  ada  sekarang, segala  urusan  manusia  hampir  di  berbagai  belahan  dunia menjadi  lebih  mudah  baik  dalam  berkomunikasi, kegiatan edukasi  hingga  memecahkan  permasalahan  yang  rumit seperti  perhitungan  statistik.  Hal  ini  tidak  terlepas  dari berbagai peristiwa persaingan manusia di bumi.
Di abad ke-21 ini, teknologi telah mencapai puncak tertinggi dalam sejarah umat manusia. Hal ini dapat diketahui dengan munculnya artificial  intelligence khususnya  di  bidang computer  vision di  berbagai  sektor  industri  salah  satu contohnya mobil listrik dengan sistem autopilot. Teknologi tersebut  sangat  berguna  di  berbagai  bidang  ilmu pengetahuan  dan  tidak  hanya  terdapat  pada  industri otomotif.  Dengan metode  pengolahan  data  atau  citra  yang tanpa  pemrograman  secara  eksplisit  membuat  salah  satu cabang artificial  intelligence ,  yaitu machine  learning memiliki  fungsi  yang  lebih  spesifik  dalam  mengolah  data

## 99 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
gambar,  diantaranya  dengan  menggunakan    pemprosesan secara deep learning.
Kemajuan  teknologi  tersebut  yang  tumbuh  begitu  pesat merupakan  dampak  dari  era  revolusi  industri  4.0  saat  ini yang  mana  pada  masa  ini  kehidupan  manusia  sangat bergantung  pada  teknologi  yang  bisa  memberikan kemudahan dalam setiap urusan. Namun, kemudahan dalam mengakses  teknologi  yang  malah  semakin  membuat  ilmu pengetahuan dan teknologi serta ilmu agama tidak memiliki keharmonisan  dalam  pengembangannya.  Seolah  bahwa agama hanyalah masalah akhirat  dan tidak perlu dikaitkan dalam pengembangan teknologi di dunia (sekuler).
Sudah  seharusnya  generasi  ulul  albab  memiliki  sifat ilmuwan dan religius sehingga bisa memadukan keimanan, ketaqwaan,  kritis,  berpikiran  terbuka,  dan  menggunakan akalnya semaksimal mungkin. Kemajuan ilmu pengetahuan dan  teknologi  yang  tidak  diiringi  dengan  peningkatan  dan pengukuhan  keimanan  dan  ketaqwaan  maka  akan menimbulkan  masalah  seperti  dampak  negatif.  Sebaliknya jika  diiringi  dengan  keimanan  dan  ketaqwaan  maka tentunya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi (iptek) dapat  memberikan  manfaat  serta  menjadi  salah  satu indikator  kesuksesan  umat  islam  dalam  menggabungkan aspek ilmu dunia dan akhirat.
Sebagai generasi milenial muslim yang hidup di era modern seperti  ini,  sudah  selayaknya  kita  menggabungkan  aspek ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  dengan  memahaminya dengan lebih banyak membaca literatur yang spesifik seperti yang kemudian diiringi dengan peningkatan keimanan dan ketaqwaan sehingga kita bisa menjadi salah satu kontributor dalam memajukan peradaban islam di masa modern ini serta bisa menjadikan segala ciptaan Allah SWT sebagai sumber dalam mengembangkan ilmu pengetahuan. Oleh karena itu, kita wajib untuk belajar dan menguasai sains teknologi serta ilmu agama.
Tujuan dari  penelitian  ini untuk memberikan akses literasi kepada  pembaca  terkait  teknologi  yang  sedang  marak dikembangkan,  yaitu deep  learning. Penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  mengetahui  dan  memahami  teknologi kecerdasan  buatan  dalam  perspektif  generasi  ulul  albab sehingga bisa memberikan manfaat secara menyeluruh bagi dunia.
Pada  ayat  tersebut,  Allah  telah  menjelaskan  bahwa  Dia memberikan  tanda-tanda  penciptaan  bagi  orang  yang berakal  dan  mau  berpikir  mengenai  makna  dibalik penciptaan.  Sungguh  segala  ciptaan  Allah  SWT  tidak  ada yang  sia-sia.  Rumusan  masalah  yang  dibahas  pada penelitian  ini  meliputi:  (1)  Bagaimana  mekanisme  kerja
teknologi deep  learning pada  penerapannya  di computer vision? ;  (2)  Bagaimana  generasi  ulul  albab  memahami, mempelajari,  dan  mengembangkan  teknologi  digital khususnya  yang  berbasis  kecerdasan  buatan  seperti deep learning agar bisa memberikan manfaat?

## 2.     METODE PENELITIAN
2.1   Tipe Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  pada  karya  tulis  ini  merupakan jenis  penelitian  kualitatif  dengan  metode  studi  pustaka ( library research ) menggunakan berbagai buku dan literatur bacaan lainnya seperti jurnal dan website khusus sehingga menghasilkan informasi dari topik yang diteliti. Pendekatan kualitatif memerlukan analisis deskriptif. Analisis deskriptif dilakukan  untuk  memberikan  penggambaran  sederhana terkait  mekanisme  kerja deep  learning dan  penerapannya pada computer vision serta memberikan penjelasan terhadap generasi  ulul  albab  dan  dampak  positif  dan  negatif  dari perspektif generasi ulul albab.
2.2   Teknik Pengambilan Data
Dalam penelitian kualitatif dengan pendekatan kepustakaan ( library  research ),  teknik    mengumpulkan  data  dilakukan dengan  mengoleksi  data  penelitian  berupa  informasi  dari buku, jurnal, dan website khusus yang membahas mengenai artificial intelligence, machine learning, deep learning serta penerapannya  di  bidang computer  science serta  mengenai topik  generasi  ulul  albab  yang  telah  dicari,  diseleksi ( organizing ),  dan  dianalisis  ( finding ).  Pencarian  sumber data  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mencari  data  yang memerlukan  tindakan  pengolahan  secara  teoritis dan  studi pustaka  yang  digunakan  tidak  memerlukan  pengujian empirik. Data yang ditampilkan berupa informasi teori dari kajian  yang  telah  diolah  menjadi  lebih  ringkas  dan sistematis.
2.3    Teknik Analisis Data
Penelitian  jurnal  ini  memanfaatkan  teknik  analisis  isi ( content analysis ) secara ilmiah terkait topik yang dibahas sehingga memberikan penjelasan dan pendeskripsian terkait penerapan deep  learning pada computer  vision serta perspektif generasi ulul albab.

## 3.     HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pemahaman  Dasar  Mengenai Deep  Learning dan
Machine Learning
Deep learning merupakan salah satu cabang ilmu machine learning yang  utamanya  berdasarkan Artificial  Neural Networks , sedangkan machine learning merupakan program komputer yang mana program  tersebut  akan mengotomasi sistem  kerjanya  dengan  belajar  dari  data  yang  digunakan dan tidak terprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu dan ketiga hal tersebut memiliki keterkaitan dalam pengembangnya.

## 100 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
Para  penemu  sering  kali  mencari  dan  mendapat  ide  dari alam.  Wright  bersaudara  telah  berhasil  menciptakan pesawat yang pada waktu sebelumnya, mereka memperhatikan  mekanisme  anggota  tubuh  pada  burung yang sedang terbang. Kemudian terdapat penemuan inovasi transportasi laut, yaitu kapal selam yang mana bentuk kapal selam banyak mendapatkan inspirasi dari bentuk tubuh paus dan hewan laut yang sejenisnya.
Hal  ini    yang  membuat  teknologi machine  learning dan jaringan saraf tiruan ditemukan oleh para ilmuwan. Mereka mendapatkan  ide  tersebut  dari  mekanisme  kerja  otak manusia.  Menurut  ilmuwan,  otak  manusia  merupakan teknologi  canggih  yang  telah  terbenam  pada  organ  tubuh manusia  sehingga  mereka  ingin  membuat  teknologi  yang bisa  memiliki  kecanggihan  seperti  otak  manusia.  Kita sebagai  generasi  Ulul  Albab  harus  bisa  mengikuti perkembangan  teknologi  saat  ini,  seperti  mempelajari tentang Deep  learning .  Tujuan  generasi  Ulul  Albab mengikuti  teknologi  adalah  untuk  mendapatkan  manfaat seperti lebih Inisiatif, Inovatif, dan kreatif .
3.1.1 Artificial Neural Network (ANN)
ANN  adalah  model  pembelajaran  mesin  yang  serbaguna, kuat, dan sangat scalable karena ANN merupakan algoritma dasar  dan  juga  metode  sederhana  yang  digunakan  dalam pendekatan Deep learning . Dengan kelebihannya tersebut, para  praktisi  komputer  dan  teknologi  informasi  menilai bahwa ANN merupakan teknik yang bagus untuk diterapkan dalam proyek mereka karena mudah dalam menyelesaikan permasalahan  yang  kompleks  dan  dapat  mempersingkat waktu yang digunakan dalam pemrosesan data.Pada teknik ini operasi atau program yang dilakukan komputer meniru dan mereplikasi cara kerja sistem saraf manusia. Teknik ini biasanya menggunakan dua buah layer dalam penggunaan. Layer  adalah  lapisan  yang  menjadi  titik-titik  yang  saling terhubung dengan kemungkinan berdasarkan bobotnya dan biasa disebut dengan perceptron .
Perceptron dapat  diartikan  sebagai  komponen  dasar pembangun  jaringan  saraf  tiruan. Perceptron pertama  kali digagas oleh ilmuwan yang bernama Frank Rosenblatt dari Cornell  Aeronautical  Library .  Mereka  membuat  analogi pada ANN dan jaringan saraf otak manusia. Perceptron dan neuron merepresentasikan organ atau bagian yang memiliki fungsi  yang  hampir  sama  tetapi  dengan  penerapan  yang berbeda, perceptron pada deep  learning sedangkan neuron pada otak manusia.
3.1.2   Struktur dan Cara Kerja Perceptron
Perceptron  menerima  masukan  berupa  numerik  yang kemudian data tersebut diolah hingga menghasilkan sebuah keluaran. Gambar 1 merupakan manifestasi dari cara kerja perceptron.
Gambar 1. Grafik  Mekanisme Kerja Deep Learning [19]
Sebuah perceptron terdiri dari 5 komponen yaitu:
1. Input (xi)
2. Bobot atau weights (Wi) dan bias (W0)
3. Penjumlahan atau sum (∑)
4. Fungsi aktivasi atau non linearity function ( ⎰ )
5. Output (y)
Berikut  adalah  tahapan perceptron dalam  mengolah  data dengan penjelasan seperti di bawah
● Pertama perceptron menerima  inputan  data  atau informasi bertipe numerik
● Lalu  setiap  inputan  memiliki  bobot  yang  berbeda- beda. bobot tersebut merupakan parameter yang akan menjadi  acuan bagi perceptron untuk  dipelajari  yang juga menunjukkan kekuatan node tertentu
● Pada tahap penjumlahan, setiap inputan akan dikalikan dengan  berat  sesuai  dengan  komposisinya  masing- masing  kemudian  dijumlahkan  dengan  estimasi  nilai penyimpangan  yang  merupakan  sebuah  nilai  yang tetap.  Nilai  estimasi  (perkiraan  penyimpangan) memberikan  kemudahan  bagi  kita  untuk  mengatur kurva  fungsi  aktivasi  sehingga  bisa  meminimalisasi kesalahan dalam membuat prediksi. Hasil pada bagian ini disebut weighted sum
● Selanjutnya  yaitu  menerapkan weighted  sum pada fungsi aktivasi yang dinamakan oleh ilmuwan dengan nama Non-Linearity  Function. Tujuan  melakukan langkah  ini  adalah  untuk  memetakan  nilai  dari  hasil ( output ) menjadi nilai yang diperlukan dalam prediksi model contohnya antara 0 sampai 1 atau -1 sampai 1. Dengan  adanya  fungsi  ini perceptron memiliki kemungkinan  untuk  bisa  beradaptasi  pada  data  yang tidak linear.
● Terakhir, output bisa  didapatkan  dari  kalkulasi  data yang telah diolah oleh perceptron
Sebelumnya telah disinggung terkait fungsi aktivasi dalam mekanisme kerja perceptron . Fungsi ini mempunyai peran untuk membuat jaringan syaraf tiruan memiliki kemampuan untuk menyesuaikan pola pada data yang tidak linier karena pada kehidupan yang nyata data yang terdapat di dunia lebih didominasi oleh data yang tidak linier. Berikut adalah rumus dalam  menghitung  fungsi  aktivasi  pada  mekanisme  kerja perceptron .

## 101 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
Gambar  2  menunjukkan  formula  dalam  menghitung keluaran model yang menggunakan deep learning .  Output model  merupakan  hasil  operasi  dari  penjumlahan  estimasi (perkiraan  penyimpangan)  dengan  total  keseluruhan variabel atau fitur yang dikalikan dengan beratnya. Apabila model  tidak  linear  maka  perhitungan  sebelumnya  harus dikalikan dengan fungsi aktivasi non-linear.
Gambar 2. Rumus untuk Mendapatkan Output dari Model Deep Learning [26]
Visualisasi data non linier lebih sering terjadi pada kasus di dunia nyata hal ini yang kadang selalu menjadi inputan pada pengolahan data dengan perceptron. Pada data dengan pola tersebut maka diperlukan fungsi aktivasi sehingga jaringan saraf  tiruan  dapat  mengenali  pola  dengan  melakukan beberapa  metode,  salah  satunya  adalah  klasifikasi  seperti pada Gambar 3. Tanpa fungsi aktivasi maka jaringan saraf hanya mengenali pola linier saja. Kombinasi deep learning dengan  dengan  fungsi  aktivasi  membuat  program  menjadi lebih  efektif  karena  bisa  mengestimasi  fungsi  kompleks eksponensial yang mana biasanya memiliki visualisasi data yang cukup kompleks.
Gambar 3. Visualisasi Clustering [5]
Oleh  karena  itu  biasanya  para  praktisi  akan  melakukan pembersihan  data  baik  secara  analisis  klasik  ataupun modern  (naive  bayes)  terkait  data  eksploratif  serta memvalidasi model terbaik dan visualisasi yang sesuai dari beberapa  kriteria  menggunakan  metode  pada feature engineering .
3.1.3   Fungsi Aktivasi pada Perceptron
Fungsi aktivasi perceptron pada umumnya memiliki 3 jenis, yaitu fungsi sigmoid, fungsi hiperbolik, dan fungsi rectified linear  unit (ReLU).  Fungsi  Sigmoid  ( logistic  function ) memiliki  rentang output antara  0  hingga  1  dan  biasa diterapkan  untuk  memprediksi  sebuah  kemungkinan  pada model.  Fungsi  Sigmoid  juga  memberikan  nilai  prediksi yang lebih mendetail seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Fungsi Sigmoid [3]
Pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa nilai x jika kurang dari -2,5 memberikan akurasi prediksi yang mendekati angka 0, sedangkan  nilai  x  jika  lebih  2,5  maka  akurasi  prediksi mendekati  angka  1.  Fungsi Hyperbolic  Tangent (tanh)  ini memiliki  kemiripan  bentuk  dengan  fungsi  sigmoid,  tetapi rentang pada fungsi ini bernilai antara -1 dan 1. Akibat dari rentang  tersebut  hasil  keluaran  lebih  banyak  berpusat  di sekitar 0 ketika data baru mulai dilatih. Sifat seperti ini biasa disebut  dengan zero  centered, sifat  ini  memudahkan pengembang  dalam  memprediksi  sebuah  model  yang memiliki  nilai  sangat  negatif,  netral,  dan  sangat  positif. Gambar 5 menunjukkan fungsi hyperbolic .
Gambar 5. Grafik Fungsi Hiperbolik [3]
Fungsi Rectified  Linear  Unit (ReLU)  memiliki  ciri  khas sendiri dengan bentuk kemiringan yang tidak konsisten dan bisa berubah dengan tiba-tiba dengan nilai turunan bernilai 0  pada  z  <  0.  Walaupun  demikian,  Fungsi  ini  biasanya dijadikan fungsi default (bawaan) karena fungsi ini bekerja sangat  baik  dan  memiliki  kemampuan  untuk  membuat jaringan  saraf  tiruan  memprediksi  model  secara  efisien sehingga  waktu  dalam  pemrosesan  data  bisa  lebih  cepat. Gambar dari grafik dari ReLU ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Database Mirroring Architecture [5]
Berikut ini adalah beberapa perbandingan grafik dari fungsi aktivasi perceptron yang  telah  dibahas  beserta  beberapa turunan  fungsinya  yang  juga  sering  digunakan  dalam kegiatan memprediksi model.
Gambar 7. Grafik kumpulan fungsi aktivasi [5]

## 3.1.4 Ilustrasi Pemrosesan Data oleh Perceptron
Bagian  ini  membahas  mengenai perceptron menggunakan diagram pohon seperti pada Gambar 8.
Gambar  8  merupakan  gambaran  sederhana  dari  kerja perceptron sebab pada grafik tidak digambarkan bobot (w), melainkan hanya berupa X 1 , X 2 , X 3 dan X 4 adalah input atau layar sumber nodes, dan Z ( terdapat  4 buah pada gambar ) yang  merupakan  sebuah perceptron atau  layar  neuron. Kepadatan dari tiap inputan biasa dinamakan dengan dense yang  diakibatkan  oleh  koneksi  tiap  inputan  dengan perceptron itu  sendiri. Dense  layer atau  lapisan  padat merupakan  sebuah  lapisan  yang  tersusun  atas  dua  buah perceptron atau lebih.
Dari  konsep  tersebut,  timbul  gagasan  mengenai hidden layer yang merupakan dense layer yang terletak antara input dan perceptron .  Pada  Gambar  9  ditunjukkan  contoh  dari hidden layer .
Gambar 9. Grafik Deep Neural Network dengan Hidden Layer [29]
Berdasarkan  pada  Gambar  9,  bagian  yang  kiri  hanya memiliki  1 hidden  layer ,  sedangkan  bagian  yang  kanan memiliki  4 hidden  layer .  Pada layer inilah  terjadi  hal-hal yang tidak bisa diintervensi oleh manusia. Secara sederhana hidden  layers adalah  lapisan  fungsi  matematika  yang dirancang  untuk  menghasilkan output yang  spesifik  untuk hasil yang ditentukan. Pada ANN, lapisan ( layer ) input dan output merupakan bagian yang wajib ada, sedangkan hidden layer bersifat  opsional.  Baik hidden ataupun output  layer memiliki perceptron yang  terdiri  dari  minimal  satu perceptron dan pada bagian input layer , data yang bertipe numerik akan ditampung sebelum diproses.
Sebuah layer dinamakan hidden layer karena sifatnya yang memang  tersembunyi  sehingga  kita  tidak  bisa  mengamati atau bahkan mengintervensi cara kerjanya. Hal ini berbalik dengan input  layer dan output  layer .  Oleh  karena  itu semakin  banyak hidden  layer maka  akan  semakin  lama sistem  dalam  memprediksi  sebuah  model,  tetapi  dengan begitu  masalah  yang  kompleks  pun  dapat  diselesaikan dengan cara yang lebih efisien dan efektif.
3.2 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional neural network merupakan ANN yang lebih canggih. CNN biasa disebut dengan the state-of-the-art for image  classification  task. Berdasarkan  metode  ANN  yang telah dijelaskan sebelumnya, CNN memberikan spesialisasi pada komputer salah satunya adalah untuk bisa melihat data secara  visualisasi  yang  kemudian  dianalisis.  Metode  ini memungkinkan  komputer  diprogram  untuk  memiliki pemahaman  seperti  manusia  untuk  menilai  yang  telah mereka  pelajari  yang  kemudian  diterapkan  pada  proses prediksi. Teknik ini biasa disebut dengan computer vision .

## 103 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
CNN  digagas  oleh  ilmuwan  yang  bernama  Yann  LeCun. Pada  tahun  1998,  gagasan  ini  dipublikasi  dalam  jurnal ilmiah yang berjudul “ Gradient-Based Learning Applied to Document  Recognition ”.  Pada  awal  ditemukan  CNN bernama  LeNet  (berasal  dari  kata  LeCun)  dan  hanya memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  tulisan  tangan, tetapi  dengan  gambar  yang  resolusinya  sangat  kecil. Terdapat dua tahapan dalam memproses gambar menggunakan  CNN.  Tahap  pertama  adalah    adalah klasifikasi  gambar  menggunakan feedforward dan  tahap kedua  adalah  tahapan  pembelajaran  mesin  dengan  metode backpropagation.  Backpropagation adalah  prosedur  untuk menyeimbangkan weight secara berulang untuk meminimalkan penyimpangan pada output.
3.2.1   Cara Komputer Melihat Objek Gambar
Telah  disinggung  sebelumnya  bahwa deep  learning memiliki  teknik  yang  memberikan  kemampuan  pada komputer  melihat  dan  memahami  seperti  manusia,  yaitu dengan menerapkan teknik computer vision. Pada dasarnya komputer  adalah  benda  mati  berupa  komponen  elektronik coba  dihidupkan  oleh  manusia  dengan  pengetahuan  yang telah dimilikinya. Pada dasarnya komputer hanyalah sebuah perangkat  elektronik  yang hanya bisa membaca data biner yang  kemudian  dari  data  tersebut  diolah  sehingga menghasilkan  data  numerik  yang  lebih  kompleks. Sebenarnya  ketika  manusia  melihat  foto  pada  perangkat elektronik itu merupakan representatif dari matrik 2 dimensi (pada  foto  monokrom)  atau  2  x  3  dimensi  (foto  dengan warna  dasar Red,  Green,  Blue ).  Ilustrasi  komputer  dalam memahami gambar ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Ilustrasi Transformasi Gambar Menjadi Pixel [11]
Ketika metode CV ( computer vision ) telah diterapkan pada komputer,  komputer  pun  memiliki  kemampuan  untuk mengklasifikasikan  gambar  berdasarkan  metode  ANN berdasarkan  probabilitas  yang  telah  dibahas  sebelumnya. Komputer dapat memprediksi siapa yang ada pada gambar tersebut berdasarkan data yang sudah diberikan sebelumnya.  Pada  metode  klasifikasi  gambar,  kita  harus mengetahui  setiap  atribut  yang  ada  pada  gambar.  Hal  ini bertujuan  untuk  memudahkan  dan mempercepat  komputer dalam  menganalisa  dan  memprediksi  gambar.  Contoh tersebut  ditunjukkan  pada  Gambar  11  yang  mana  pada setiap  gambar  memiliki  atribut  yang  berbeda-beda  begitu juga dengan prediksinya. Gambar dengan border berwarna merah  diartikan  bahwa  gambar  tersebut  tidak  memiliki atribut  yang  dipasangkan  ( False )  dan  gambar  dengan
border berwarna  biru  diartikan  bahwa    gambar  memiliki atribut yang dipasangkan ( True )
Gambar 11. Contoh Computer Vision Yang Memprediksi Hasil Berdasarkan Atribut Yang Telah Dipasangkan [2]

## 3.2.2 Convolutional Layer
Telah  diketahui  bersama  bahwa  gambar  yang  dilihat komputer  berupa  piksel-piksel  dalam  bentuk  matriks dengan  dimensi  tertentu.  Namun,  itu  bukan  satu-satunya metode yang dapat memberikan kemampuan pada komputer untuk mengenali gambar dan memprediksinya. Metode lain yang cukup efektif adalah dengan menggunakan convolutional  layer . Sebuah  metode  yang  memiliki  fungsi untuk  mengenali  atribut  pada  objek  gambar.  Seperti  pada struktur  biologi  di  mana  setiap  sel  yang  digabung membentuk  sebuah  jaringan  kemudian  kumpulan  jaringan membentuk organ dan kumpulan organ membentuk sistem organ  yang  pada  akhirnya  menjadi  organisme.  Pada komputer atribut yang lebih rendah merupakan bagian dari atribut  yang  lebih  tinggi.  Contoh  sederhananya  adalah atribut  wajah  dibentuk  oleh  atribut  mata,  hidung  telinga, bibir dan lainnya.
Gambar 12. Ilustrasi Penerapan Convolutional Layer Pada Computer Vision Dalam Melihat Objek Wajah [9]
Convolutional  layer dapat  mendeteksi  layer  karena menggunakan  metode filter .  Setiap instance  filter yang berbeda akan mendeteksi dan menghasil matrik 3 x 3 yang berbeda pula. Ketika manusia mampu membedakan antara manusia  dengan  hewan  atau  tumbuhan  berdasarkan bentuknya,  maka  komputer  membedakannya  berdasarkan matrik  dari  hasil filter sebuah  objek,  seperti  pada  Gambar 13.
Gambar 13. Contoh Penerapan Filter yang Ditransformasi Menjadi Matrik [11]
Filter pada  pemprosesan  gambar  terdapat  beberapa  jenis diantaranya  filter  secara  linear  dan  non-linear  seperti Gaussian  Filter,  Median  Filter,  Mean  Filter,  dan  Weiner Filter.  Proses  konvolusi  menjelaskan  bagaimana  suatu gambar  atau  objek  bisa  memiliki  matrik  dengan  nilai  dan bobot tertentu pada penggunaan filter . Pada proses ini akan dilakukan  perkalian  antara  matrik  objek  berdasarkan resolusi  dengan  area  pada  objek  serta  hasil  dari  proses konvolusi  terhadap  objek.  Ketika  proses  ini  selesai  maka hasilnya dapat dijadikan input dalam memprediksi gambar tersebut. Hal ini hampir mirip dengan data pre-processing , tetapi  berbeda  metode.  Ilustrasi  dari  proses  konvolusi digambarkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Ilustrasi Proses Konvolusi [23]
Setelah  dilakukan  proses  konvolusi,  jaringan  saraf  tiruan akan  dilakukan  metode max  pooling ,  yaitu  sebuah  teknik untuk  mengurangi  resolusi  objek  yang  dianalisis,  tetapi tetap  mempertahankan  informasi  dan  data  pada  objek. Contohnya  ialah  resolusi  gambar  diturunkan  sampai  batas tertentu sehingga tidak mengubah data objek.
Proses  kalkulasi  dalam  teknik  ini  sama  seperti filter yaitu menggunakan  matrix  yang  nantinya  merepresentasikan objek  gambar  yang  telah  diturunkan  resolusinya.  Pada Gambar 15 adalah contoh perhitungan metode max pooling.
Gambar 15. Ilustrasi Perhitungan Max Pooling pada Proses Konvolusi
[23]
Dari  semua  penjelasan  mengenai  mekanisme  kerja komputer dalam melihat dan memahami gambar sebenarnya banyak  sekali  metode  ataupun  algoritma  yang  bisa digunakan  dalam  mengklasifikasikan  gambar,  contohnya adalah capsule  network. Namun,  pada  pembahasan  ini hanya dijabarkan hal-hal yang sifatnya umum dan mendasar sehingga  dapat  memberikan  gambaran  secara  mudah kepada  para  pembaca  mengenai  teknologi deep  learning yang mencoba meniru cara kerja otak manusia.  Dalam hal ini yang dibahas adalah cara komputer mengklasifikasikan gambar  serta  membuat  prediksi  dari  gambar  tersebut berdasarkan data dan pengalaman sistem tersebut.
Teknologi deep  learning tidak  hanya  digunakan  dalam proses  pengklasifikasian  gambar  melainkan,  sebab  ada banyak  sekali  teknologi  yang  menggunakan  metode  ini seperti  mengklasifikasi  data  sidik  jari  setiap  orang  dan lainnya.  Pada  jurnal  ini,  hanya  dibahas  satu  yang  menjadi dasar pemahaman mengenai mekanisme kerja deep learning pada objek berupa gambar.
3.3   Sekilas Mengenai Generasi Ulul Albab
Perkembangan  teknologi  tidak  dapat  kita  pungkiri  telah membawa    kita    dalam  globalisasi    ilmu    serta    budaya. Pengintegrasian  ilmu  di dalam  dunia  pendidikan  sudah lama  direncanakan,  karena  adanya kekhawatiran  peranan lembaga    pendidikan  ketika  menjawab    problematika kemanusiaan  yang kompleks  dengan  seiring  perubahan pada  dinamika    sosial    masyarakat    dalam    perubahan zaman.  Islam    merupakan    agama    yang  sempurna  telah memiliki pegangan  yang jelas mengenai tujuan dan hakikat Pendidikan  dengan  mengembangkan    potensi    fitrah manusia    secara    utuh    baik    jasmani    maupun  rohani. Persoalan   yang   terjadi   pada   umat   islam   disebabkan oleh  kurangnya  penghayatan    dalam  falsafah  hidup  pada umat  islam.
Sering    kali  kita    lihat  sekarang    ini    umat    islam    lebih bangga  mengikuti falsafah  hidup  dunia  barat  dan  tidak berpegang  pada  Al-Quran  yang  seharusnya  menjadi tuntunan umat Islam. Sesungguhnya di dalam Al-Quran dan sunnah terdapat nilai-nilai yang mengarahkan  umat  islam dalam  memahami  pengetahuan  dunia  dan  akhirat.  Hal  ini dapat dilihat dari kebanyakan ayat  Al-Qur’an  mengandung konteks  pendidikan  baik  ilmu  dunia  maupun  akhirat  yang akan bermanfaat  bagi  umat  manusia. Diantaranya  terkait makna  pendidikan  yang  islami,    yang    pada  hakikatnya adalah  pelaksanaan  dari  ajaran  agama  Islam  yang  tidak memisahkan  hubungan  dunia  dan  akhirat,  sebagaimana tertuang  dalam  Surat  Ali  Imran  ayat  190-191    yang  berisi tentang  Ulul  Albab  yang  seharusnya  bisa  menjadi  muslim yang cerdas akan ilmu dunia maupun ilmu akhirat sehingga dirinya bisa menjadi lentera bagi kegelapan di sekitarnya.
Pada surah Ali-Imran terdapat konteks tentang Ulul Albab. Hal yang demikian, memiliki makna yang merujuk kepada umat    Islam  agar  menjadi  orang  yang  menggunakan  akal pikiran dan keimanan secara maksimal yang sesuai dengan
tuntunan  Al-Qur’an  sehingga  umat  islam  bisa  menjadi inovator  dalam  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi.    Pikiran yang  kritis dan inovatif   adalah  pikiran  yang  senantiasa berpikir melalui pemikiran yang tajam akan segala hal serta pertimbangannya  di  berbagai  aspek,  mampu  menganalisis data  dan  fakta,  mampu  membuat  perkiraan  terkait  sebuah peristiwa  berdasarkan  data,  memiliki  keterampilan  dalam menyelesaikan  masalah,  serta  memiliki  beragam  sudut pandang dan kemampuan memanfaatkan peluang.
Menurut  Muhaimin,  terdapat  lima  ciri  utama  karakter kepribadian generasi ulul albab, yaitu dapat memaksimalkan  penggunaan  hati  dan  akal,  bertaqwa kepada  Allah  SWT,  memegang  keimanan  dengan  kukuh, gigh  dalam  menuntut  ilmu  dunia  dan  akhirat,  serta  bisa menjadi pribadi yang bisa menyelesaikan permasalahannya sendiri dan bahkan membantu menyelesaikan permasalahan orang  lain.  Generasi  ulul  albab  yang  akan  datang kemungkinan  akan  lebih  banyak  berasal  dari  generasi milenial    dengan rentang masa kelahiran yaitu  1982-2004. Dalam  perannya,  generasi  milenial  merupakan  tonggak penerus perjuangan bangsa yang harus dibina dan diarahkan agar generasi tersebut memiliki kompetensi yang tinggi baik urusan  dunia  maupun  akhirat.  Hal  itu  tentunya  akan mencegah terjadinya bom waktu yang bisa menghancurkan sebuah negara jika pemuda/pemudi muslimnya tidak peduli dengan agama mereka.
Oleh karena itu, perlu dilakukan internalisasi nilai-nilai ulul albab  seperti  dzikir,  pikir,  dan  amal  saleh  bagi  generasi selanjutnya yang akan meneruskan tonggak kepemimpinan baik  untuk  urusan  ilmu  dunia  maupun  ilmu  akhirat. Generasi ulul albab sudah seharusnya menjadikan teknologi sebagai  alat  dan  perantara  dalam  menyelesaikan  berbagai permasalahan bukan malah sebaliknya yaitu menjadi budak dari teknologi yang ada. Generasi ulul albab juga memiliki dua  karakter  khusus,  yaitu  bisa  menjadi  individu  yang unggul serta sehat jasmani dan rohani.  Sudut pandang untuk melihat masalah dari berbagai arah untuk menemukan solusi juga merupakan nilai penting yang harus direalisasikan oleh setiap generasi ulul albab sehingga setiap individu tersebut memiliki  sifat  dengan  aspek  seperti  spiritual,  akhlak, keilmuan,  dan  profesional  yang  bisa  bermanfaat  bagi  diri sendiri, lingkungan sekitar, agama, bangsa, bahkan global.
3.4   Teknologi Dari Perspektif Generasi Ulul Albab
Kecerdasan  buatan  adalah  teknologi  yang  saat  ini  banyak diterapkan pada perangkat elektronik khususnya komputer. Para  pakar  ilmu  komputer  telah  melakukan  banyak penelitian  dan  pengembangan  untuk  menyimulasikan kecerdasan buatan yang ditanamkan pada teknologi lainnya agar bisa meniru kecerdasan manusia dalam menyelesaikan berbagai persoalan. Bahkan, perangkat yang dibekali sistem kecerdasan  buatan  pada  saat  ini  banyak  yang  telah melampaui  kecerdasan  manusia  secara  individu.  Pada intinya, sebuah sistem atau perangkat yang dibekali dengan kecerdasan buatan membuat sistem atau perangkat tersebut
diharapkan memiliki kemampuan memahami segala sesuatu dengan  meniru  mekanisme  kerja  otak  manusia  sehingga sistem  atau  perangkat  tersebut  dapat  berperilaku  layaknya manusia. Contohnya adalah pada saat pandemi COVID-19, banyak umat islam di dunia yang terkena penyakit COVID- 19.  Generasi  ulul  albab  harus  inovatif  seperti  membuat sebuah  terobosan  di  bidang  teknologi  alat-alat  kedokteran yang bisa membantu orang untuk mendeteksi penyakit lebih cepat  dan langsung memberikan solusi  agar cepat sembuh dari  penyakitnya  sehingga  para  pasien  bisa  mendapatkan pertolongan  yang  lebih  efektif.  Bagi  pasien  yang  muslim, mereka  bisa  kembali  beraktivitas  dan  beribadah  dengan khusyuk tanpa adanya penyakit di tubuhnya.
Generasi ulul albab harus selalu ingat Allah SWT di dalam kondisi  atau  situasi  apapun  karena  dunia  ini  hanya sementara dan pencipta alam semesta ini adalah Allah SWT. Jadi,  meskipun  kita  sudah  membuat  kecerdasan  buatan sendiri, jangan pernah berpikir bahwa kita paling berkuasa, tidak  percaya  tuhan,  dan  lain-lain,  karena  perlu  diketahui bahwa kecerdasan buatan yang kita buat itu atas kuasa Allah SWT.
3.5   Dampak yang ditimbulkan dari Teknologi
Teknologi  tidak  hanya  mendatangkan  manfaat  tapi  juga ancaman. Dilihat  berdasarkan data Kejahatan Siber Tahun 2020, ada 1322 laporan masyarakat terkait kasus kejahatan Siber  ke  pihak  Patroli  Siber,  yang  artinya  banyak masyarakat yang terkena penyalahgunaan teknologi,
Gambar 16. Data Kejahatan Siber [30]
Padahal jika kita sebagai Generasi Ulul Albab menggunakan  Teknologi  dengan  sebaik-baiknya  dan memanfaatkannya ke dalam hal positif, itu sangat berguna sekali untuk kehidupan di masa yang akan datang. Dari data tersebut,  Kejahatan  penyebaran  konten  provokatif  atau berita hoax sebanyak  575  laporan.  Kemudian,  kejahatan penipuan  online  sebanyak  390  laporan  dan  yang  ketiga kejahatan  pornografi  sebanyak  126  laporan.  Kejahatan- kejahatan  seperti  ini  yang  harus  dibasmi,  kita  sebagai generasi ulul albab harus bisa membasmi kejahatan siber ini satu per satu yang mana hal ini terjadi ketika kemajuan iptek tidak  dibarengi  dengan  peningkatan  imtak  (iman  dan taqwa).
Dari  maraknya  kejahatan  di  dunia  maya  yang  merupakan bagian  dari  iptek,  membuat  para  pakar  terus  berinovasi  di
salah satu bidang iptek dalam mengembangkan sistem yang lebih baik dan aman, khususnya dalam menjaga kerahasian data. yaitu penerapan artificial intelligence dalam kegiatan transaksi data yang mana telah dibahas sebelumnya bahwa sistem  kecerdasan  buatan  tidak  diprogram  secara  eksplisit untuk  mengenali  sebuah  gambar  pada computer  vision, maka  teknologi  ini  akan  sangat  membantu  dalam merealisasikan  sistem  yang  aman.  Tidak  hanya  itu,  dalam dunia medis pun kemampuan computer vision akan sangat dibutuhkan  dalam  mendeteksi  berbagai  penyakit  dengan lebih  akurat  sehingga  dapat  mempercepat  proses penyembuhan.  Bahkan  yang  sudah  ada  sekarang    adalah mobil dengan sistem autopilot yang menerapkan computer vision untuk  memantau  setiap  objek  yang  dilalui  di  jalan raya. Itu semua adalah dampak positif dari teknologi  yang seharusnya bisa lebih ditingkatkan oleh generasi ulul albab agar  orientasinya  tidak  hanya  sekadar  memberikan kemudahan dalam urusan dunia tapi juga akhirat

## 4.     KESIMPULAN
Teknologi kecerdasan buatan akan selalu berkembang dan menuju  arah  yang  semakin  canggih.  Pemahaman  manusia mengenai dirinya di masa depan akan tergantikan oleh robot dengan  kecerdasan  buatan  tidaklah  sepenuhnya  benar. Kecerdasan  buatan  tidak  hanya  terdapat  pada  robot, melainkan  terdapat  juga  pada  perangkat  yang  selalu  kita gunakan  seperti smartphone .  Robot  ataupun  sistem kecerdasan  buatan  hanyalah  sebuah  alat  yang  akan memudahkan manusia modern menyelesaikan permasalahan yang sangat kompleks. Manusia itu sendirilah yang menciptakan zaman kecerdasan buatan dengan tujuan memajukan  peradaban  dengan  teknologi  digital  sehingga manusia  jugalah  yang  akan  menjadi commander dalam menentukan arah perkembangan teknologi di dunia.
Seharusnya  kemajuan  peradaban  manusia  dan  kemudahan dalam  mengakses  berbagai  teknologi  yang  ada  tidak membuat  manusia  khususnya  umat  islam  menjadikannya terpisah  dengan  agama.  Namun,  pada  kenyataannya  kita masih  melihat  dampak  buruk  yang  ditimbulkan  oleh segelintir manusia yang justru menggunakan teknologi yang telah  dikembangkan  untuk  hal  yang  tidak  baik  karena kemajuan tersebut tanpa diiringi dengan peningkatan iman dan taqwa kepada Allah SWT.
Adanya Teknologi pun juga mempunyai dampak positif dan negatifnya. Berdasarkan data yang ada,  dampak negatifnya adalah  penipuan  online,  penyebaran  hoax,  dan  lain-lain. Dampak positifnya adalah manusia menjadi lebih produktif untuk  membuat  suatu  inovatif  tentang  teknologi.  Banyak barang-barang  di  sekitar  kita  yang  sudah  terbuat  dari teknologi,  seperti  mobil  dengan  autopilot  menggunakan artificial  intelligence ,  gardu  tol  menggunakan  mesin,  dan lain-lain.
Oleh  karena  itulah  kita  sebagai  generasi  ulul  albab  yang tidak hanya berilmu tetapi juga bertakwa harus bisa menjadi pionir dan inovator yang turut memberikan kontribusi yang
nyata  dan  berguna  dalam  perkembangan  teknologi kecerdasan  buatan  di  dunia  karena  sesungguhnya  muslim yang  cerdas  adalah  muslim  yang  bisa  menjadikan  agama dan ilmu pengetahuan bersatu padu dalam kehidupannya.

## Daftar Pustaka
[1]  S.  Bharati,  T.  Khan,  P.  Podder,  and  N.  Hung,  “A Comparative Analysis of Image Denoising Problem: Noise Models, Denoising Filters and Applications,” in Studies in Systems,  Decision  and  Control ,  2020,  pp.  49–66.  doi: 10.1007/978-3-030-55833-8_3.
[2] I. N. Junejo and N. Ahmed, “A multi-branch separable convolution  neural  network  for  pedestrian  attribute recognition,” Heliyon ,  vol.  6,  no.  3,  p.  2,  Mar.  2020,  doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e03563.
[3] L. Datta, “A Survey on Activation Functions and their relation  with  Xavier  and  He  Normal  Initialization,” arXiv:2004.06632  [cs] ,  Mar.  2020,  Accessed:  Nov.  18, 2021. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.0632
[4] M. R. R. Budianto, S. F. Kurnia, and T. R. S. W. Galih, “Perspektif  Islam  Terhadap  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi,” Islamika , vol. 21, no. 01, pp. 55–61, Aug. 2021, doi: 10.32939/islamika.v21i01.776.
[5]  S.  SHARMA,  “Activation  Functions  in  Neural Networks,” Medium , Jul. 04, 2021.
https://towardsdatascience.com/activation-functions- neural-networks-1cbd9f8d91d6 (accessed Nov. 18, 2021).
[6] F. Sultana, A. Sufian, and P. Dutta, “Advancements in Image Classification using Convolutional Neural Network,” 2018  Fourth  International  Conference  on  Research  in Computational  Intelligence  and  Communication  Networks (ICRCICN) , pp. 122–129, Nov. 2018, doi: 10.1109/ICRCICN.2018.8718718.
[7] Al-Qur’an dan Terjemahannya , vol. 4. Al-Akhyar, 2015.
[8]  P.  S,  “Artificial  Neural  Networks  -  Better Understanding !,” Analytics  Vidhya ,  Jun.  14,  2021. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/artificial- neural-networks-better-understanding/  (accessed  Nov.  18, 2021).
[9] M. Z. Asghar, M. Abbas, K. Zeeshan, P. Kotilainen, and T.  Hämäläinen,  “Assessment  of Deep learning Methodology  for  Self-Organizing  5G  Networks,” Applied Sciences ,  vol.  9,  no.  15,  Art.  no.  15,  Jan.  2019,  doi: 10.3390/app9152975.
[10]  S.  Savalia  and  V.  Emamian,  “Cardiac  Arrhythmia Classification by Multi-Layer Perceptron and Convolution Neural Networks,” Bioengineering (Basel) , vol. 5, no. 2, p. 35, May 2018, doi: 10.3390/bioengineering5020035.
[11]  M.  Pirhooshyaran  and  M.  Yetkin,  “Convolutional Neural Network (CNN): Basics and Recent
Advancements,” OptML Meetings , pp. 5–31, Sep. 2019.
[12] Y. Chen, L. Xu, K. Liu, D. Zeng, and J. Zhao, “Event Extraction  via  Dynamic  Multi-Pooling  Convolutional Neural  Networks,”  in Proceedings  of  the  53rd  Annual Meeting  of  the  Association  for  Computational  Linguistics

## 107 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
and  the  7th  International  Joint  Conference  on  Natural Language  Processing  (Volume  1:  Long  Papers) ,  Beijing, China, 2015, pp. 167–176. doi: 10.3115/v1/P15-1017.
[13]  V.  Verdhan,  “Image  Classification  Using  LeNet,”  in Computer  vision  Using  Deep  learning:  Neural  Network Architectures  with  Python  and  Keras ,  V.  Verdhan,  Ed. Berkeley, CA: Apress, 2021, pp. 67–101. doi: 10.1007/978- 1-4842-6616-8_3.
[14]  W.  S.  Eka  Putra,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” JTITS , vol. 5, no. 1, Mar. 2017, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[15]  A.  Ng,  “ Machine  learning -  Non-linear  SVM classification  with  kernels,” Open  Classroom  Standford Edu ,
2017. http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentP age.php?course=MachineLearning&doc=exercises/ex8/ex8 .html (accessed Nov. 18, 2021).
[16] M. P. Kuchera et al. , “ Machine learning methods for track  classification  in  the  AT-TPC,” Nuclear  Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers,  Detectors  and  Associated  Equipment ,  vol.
940, pp. 156–167, Oct. 2019,
doi: 10.1016/j.nima.2019.05.097.
[17]  L.  Leong,  “ Machine  learning Pipelines:  Nonlinear Model
Stacking,” Medium , Jul. 29, 2019.
https://towardsdatascience.com/machine-learning- pipelines-nonlinear-model-stacking-668f2b720344 (accessed Nov. 18, 2021).
[18]  J.  Nagi et  al. ,  “Max-pooling  convolutional  neural networks for vision-based hand gesture recognition,” Nov. 2011, pp. 342–347. doi: 10.1109/ICSIPA.2011.6144164.
[19] N. Kang, “Multi-Layer Neural Networks with Sigmoid Function— Deep learning for Rookies (2) | by Nahua Kang | Towards Data Science,” Towards  Data  Science ,  Jun.  27, 2017. https://towardsdatascience.com/multi-layer-neural- networks-with-sigmoid-function-deep-learning-for- rookies-2-bf464f09eb7f (accessed Nov. 18, 2021).
[20]  Z.  Liao  and  G.  Carneiro,  “On  the  Importance  of Normalisation  Layers  in Deep  learning with  Piecewise Linear  Activation  Units,” arXiv:1508.00330  [cs] ,  Nov. 2015,  Accessed:  Nov.  18,  2021.  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1508.00330
[21]  M.  Munir,  “Membingkai  Kepribadian  Ulul  Albab Generasi Milenial,” TA’LIMUNA , vol. 7, no. 1, p. 45, Aug. 2018, doi: 10.32478/ta.v7i1.147.
[22]  C.  Anam  and  M.  Y.  A.  Bakar,  “Pemikiran  Imam Suprayogo  Dalam  Integrasi  Ilmu  Keislaman  Dan  Sains Berbasis Ulul Albab,” Madinah: Jurnal Studi Islam , vol. 8, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2021.
[23]  D.  Fermansah,  “Penggunaan  Metode  Traditional Transformations  Data  Augmentation  Untuk  Peningkatan Hasil Akurasi Pada Model Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn) Diklasifikasi Gambar,” sarjana, Universitas Siliwangi,  2019.  Accessed:  Nov.  18,  2021.  [Online]. Available: http://repositori.unsil.ac.id/233/
[24]  K.  Rana,  “Pooling  Layer  —  Beginner  To Intermediate,”
Medium , Apr. 20, 2020.
Https://Ai.Plainenglish.Io/Pooling-Layer-Beginner-To- Intermediate-Fa0dbdce80eb (Accessed Nov. 18, 2021).
[25] S. Ganesh, “Weights and Bias in  a Neural Network | Towards  Data  Science,” Towards  Data  Science ,  Jul.  25, 2020. https://towardsdatascience.com/whats-the-role-of- weights-and-bias-in-a-neural-network-4cf7e9888a0f (accessed Nov. 18, 2021).
[26]  Z.  HY,  “Introduction  to Deep  learning ,”  Mobile Monitoring
Solutions.
https://mobilemonitoringsolutions.com/introduction-to- deep-learning/ (accessed Dec. 10, 2021).
[27] R. P. Yaniawati, “Penelitian Studi Kepustakaan,” p. 31, Apr. 2020.
[28]  A.  Yanuar  R,  “Artificial  Neural  Network  (ANN)  – Universitas Gadjah Mada Menara Ilmu Machine learning .” https://machinelearning.mipa.ugm.ac.id/2018/05/24/artifici al-neural-network-ann/ (accessed Dec. 10, 2021).
[29]  “Hidden  Layer,” DeepAI , May 17, 2019. https://deepai.org/machine-learning-glossary-and- terms/hidden-layer-machine-learning  (accessed  Dec.  10, 2021).
[30] “Kejahatan siber, 2020,” https://lokadata.beritagar.id/ , May 04, 2020.
https://lokadata.beritagar.id/chart/preview/kejahatan-siber- 2020-1588564923 (accessed Dec. 11, 2021).
[31]  R.  Ayunda,  “Perlindungan  Data  Nasabah  Terkait Pemanfaatan  Artificial  Intelligence  dalam  Aktivitas Perbankan di Indonesia,” vol. 7, p. 15, 2021.
[32]  A.  Geron, Hands-On  Machine  learning  with  Scikit- Learn,  Keras,  and  TensorFlow,  2nd  Edition ,  2nd  ed. O’Reilly, 2019.
[33] R. Atienza, Advanced Deep learning with TensorFlow 2 and Keras , 2nd ed. Packt Publishing, 2020.
[34]  A.  F.  Gad  Menoufia, Practical  Computer  vision Applications Using Deep learning with CNNs , 1st ed. 2018.
[Online].  Available:  https://doi.org/10.1007/978-1-4842- 4167-7