Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 160 - 169

## Klasifikasi Ras Anjing Berdasarkan Citra Menggunakan Convolutional Neural Network
Axel Leovincent* 1 , Yoannita 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali 14 Palembang, 0711-376400 Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Informatika, Palembang e-mail: * 1 axel.leo.vincent@mhs.mdp.ac.id , 2 yoannita@mdp.ac.id

## Abstrak
Anjing  merupakan  hewan  mamalia  yang  banyak  digemari  dan  dipelihara.  Anjing memiliki 355 ras di seluruh dunia. Setiap ras memiliki perbedaannya tersendiri, tetapi pada ras tertentu memiliki sedikit perbedaan atau hampir mirip. Penelitian ini mengklasifikasikan 120 ras anjing menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan model arsitektur ResNet-50 serta optimizer Adam. Dataset yang digunakan terdiri dari 20580 citra. Dataset dibagi menjadi data  latih,  data  validasi,  dan  data  uji  dengan  rasio  perbandingan  60:20:20.  Citra  diresize menjadi  ukuran  224x224  piksel.  Pada  penelitian  ini menghasilkan  hasil  akurasi  yaitu  sebesar 99,35%.
Kata kunci — Adam, Anjing , CNN , Optimizer, ResNet-50

## Abstract
Dogs are mammals that are much loved and kept. Dogs have 355 breeds worldwide. Each race has its own differences, but in certain races have little or almost similar  differences. This study classifies 120 dog breeds using the Convolutional Neural Network (CNN) with the ResNet- 50 architectural model and the Adam optimizer. The dataset used consists of 20580 images. The dataset is divided into training data, validation data, and test data with a ratio of 60:20:20. The resolution image is 224x224 pixels in size. In this study, it yielded an accuracy of 99,35%.
Keywords — Adam, CNN, Dog, Optimizer, ResNet-50
This is an open-access article under the CC-BY-CA license

## 1. PENDAHULUAN
njing  memiliki  banyak  ras,  dan  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda  [1].  Dalam mengenali ras anjing bukanlah hal yang mudah bagi orang awam. Dengan begitu banyak ras anjing,  terkadang  sulit  bagi  orang  untuk  memutuskan  ras  mana  yang  akan  dipelihara.  Pemilik anjing terkadang memiliki pengetahuan yang kurang tentang merawat anjingnya sendiri karena pemilik tidak secara spesifik mengetahui ras anjing apa yang dipelihara.
Klasifikasi objek pada citra secara umum adalah masalah utama dalam Computer Vision yang sejak dahulu dicari solusinya [2]. Tujuan dari Computer Vision adalah membangun sebuah model dari sistem visual manusia dan juga melakukan otomatisasi tugas yang dapat dikerjakan oleh sistem visual manusia [3]. Dalam mengklasifikasikan objek dibutuhkan metode yang mampu dan memiliki kemampuan mengenali atau mendeteksi sebuah objek berupa gambar. Salah satu pengembangan dari deep learning yaitu menggunakan metode CNN yang memiliki kemampuan
A
161
untuk  mengklasifikasikan  objek. CNN memiliki  kinerja  yang  sangat  bagus  dalam  menemukan fitur atau ekstraksi fitur dengan kompleksitas yang tinggi [4].
Pada  saat  sebuah  objek  sudah  dikenali  dari  suatu  gambar  akan  dilanjutkan  ke  proses klasifikasi untuk membedakan masing-masing gambar yang sudah dimasukkan sebelumnya. Pada proses  pengenalan  ini  akan  diproses  dengan  mengelolah  data-data  pada  rangkaian  piksel  yang terstruktur  dalam  grid  pada  gambar.  Nilai-nilai  yang  terdapat  pada  piksel-piksel  ini  berfungsi untuk memperlihatkan nilai tingkat terang dan warna. Dalam pemprosessan CNN membutuhkan proses pelatihan dan testing. Pada saat mengklasfikasikan objek pada gambar, masukkan yang berupa gambar ini akan melewati rangkain-rangkain lapisan [5].
Arsitektur CNN dibagi  menjadi  3  macam  lapisan,  yaitu  lapisan  konvolusi,  lapisan pooling ,  dan  lapisan fully-connected [6][7][8].  Struktur  arsitektur CNN biasanya  mencakup tingkat kedalaman jaringan yang berbeda, masing-masing mewakili fiturnya sendiri. Pada lapisan konvolusi  akan  dilakukan  suatu  proses  yang  berguna  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  yang  ada pada citra dari data pelatihan dan hasil keluarannya berupa matriks hasil konvolusi atau istilah lainnnya feature map . Setelah konvolusi terselesaikan dilakukan, lalu feature map keluaran tadi direduksi menggunakan memakai lapisan pooling . Terakhir sesudah melewati proses konvolusi & pooling ,  nilai-nilai output perhitungan  lapisan  sebelumnya  dilanjutkan  ke  lapisan fully connected untuk diprediksi dan menghasilkan keluaran kelasnya [7].
Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  arsitektur ResNet-50 . ResNet-50 dilengkapi dengan shortcut connection yang menunjukkan sistem pelatihan menjadi efisien sehingga dapat mencegah sistem kehilangan banyak informasi selama pelatihan. Konsep shortcut connection ini terdapat  pada  arsitektur ResNet-50 yang  sangat  berhubungan  erat  dengan  masalah vanishing gradient yang terjadi ketika sebuah usaha untuk memperdalam struktur suatu jaringan. Namun pendalaman jaringan dengan tujuan untuk meningkatkan kinerjanya tidak dapat dilakukan dengan menggunakan  penenambahan  lapisan  saja.  Semakin  dalam  suatu  jaringan  bisa  memunculkan masalah vanishing  gradient yang  mampu  menciptakan gradient menjadi  sangat  kecil  yang mengakibatkan menurunnya performa atau akurasinya [6].
Pada  penelitian  tahun  2020  yang  dilakukan  oleh  Kevin  Oktovio  Lauw,  Leo  Willyanto Santoso,  dan  Rolly  Intan  dengan  judul  “Identifikasi  Jenis  Anjing  Berdasarkan  Gambar Menggunakan Convolutional  Neural  Network Berbasis  Andorid”.  Inputan  didapat  dari YOLO dengan deteksi objek dan diteruskan ke aplikasi berbasis android yang menggunakan CNN . Hasil pengujian dari identifikasi jenis anjing menunjukkan bahwa akurasi dari YOLO dalam mendeteksi anjing adalah 94,242%, akurasi pada CNN model 1 sebesar 56,4%, akurasi pada CNN model 2 ( AlexNe t) sebesar 40% dan akurasi pada CNN model 3 ( VGG16 ) sebesar 50,4%.
Ada juga penelitian pada tahun 2021 yang dilakukan oleh Agung Slamet Riyadi, Ire Puspa Wardhani, dan Susi Widayati dengan judul “Klasifikasi Citra Anjing Dan Kucing Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network (CNN) ”.  Dalam  penelitian  ini,  metode CNN dengan YOLO digunakan untuk mengenali anjing dan kucing. Hasil dari pengujian mencapai akurasi dan presisi 84,09%.
Pada  penelitian  tahun  2019  yang  dilakukan  oleh  Punyanuch  Borwarnginn,  Kittikhun Thongkanchorn,  Sarattha  Kanchanapreechakorn,  dan  Worapan  Kusakunniran  dengan  judul “Terobosan Pendekatan Berbasis Konvensional untuk Klasifikasi Ras Anjing Menggunakan CNN dengan Transfer Learning ”. Pada penelitian ini menggunakan 2 pendekatan yaitu dengan Local Binary Pattern ( LBP ) dan Histogram of Oriented Gradient ( HOG ). Hasilnya menunjukkan model CNN dalam  mengklasifikasikan  seekor  ras  anjing  menggunakan LBP ini  mencapai  akurasi 96,75% dibandingkan dengan 79,25% menggunakan HOG .
Pada penelitian tahun 2021 yang dilakukan Arif Bastanta Sinuhaji, Aji Gautama Putrada dan  Hilal  Hudan  Nuha  dengan  judul  “Klasifikasi  Gambar  dari  Prototipe Camera  Trap Menggunakan  Model ResNet-50 untuk  Mendeteksi  Satwa  Dilindungi”.  Dengan  menggunakan
162
prototipe camera  trap untuk  mengambil  gambar  dari  video  rekaman  yang  diambil.  Model arsitektur  yang  digunakan CNN dengan  akurasi training 99,34%  dan  akurasi  testing  sebesar 90,43%.
Terakhir  pada  penelitian  tahun  2020  yang  dilakukan  Faiz  Nashrullah,  Suryo  Adhi Wibowo, dan Gelar Budiman dengan judul “Investigasi Parameter Epoch Pada Arsitektur ResNet- 50 Untuk Klasifikasi Pornografi”. Dengan menggunakan CNN dan arsitektur untuk mendeteksi konten pornografi didapatlah akurasi terbaik yaitu sebesar 91,033% dengan 60 epoch. Ruang lingkup penelitian ini, yaitu ras anjing yang diklasifikasi sebanyak 120 ras dengan jumlah total citra sebanyak 20580 serta ukuran citranya di resize menjadi 224 x 224 piksel [9][10]. Objek  adalah  citra  anjing  dari  dataset Stanford  Dogs  Dataset yang  dapat  diakases  pada https://www.kaggle.com/jessicali9530/stanford-dogs-dataset.  Dataset  dibagi  menjadi  60%  data latih,  20%  data  validasi,  dan  20%  data  uji  [11].  Jumlah  data  latih  sebanyak  12307  data,  data validasi sebanyak 4201 data, dan data uji sebanyak 4072 data. Format citra yang digunakan dalam bentuk  jpg.  Metode  yang  diterapkan  menggunakan CNN dengan  model ResNet-50 .  Parameter keluaran  adalah  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  ras  anjing  berdasarkan  model  yang  sudah  dilatih menggunakan dataset. Bahasa pemrograman yang diterapkan menggunakan Python [10]. Tujuan penelitian  ini  untuk  melakukan  penerapan  dan  mengetahui  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  dari metode Convolutional Neural Network menggunakan arsitektur ResNet-50 untuk klasifikasi ras anjing.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  beberapa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  ras anjing  menggunakan Convolutional  Neural  Network dengan  model  arsitektur ResNet-50 yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
2.1 Studi Literatur
Pada tahapan studi literatur  ini  dilakukan  dengan  pencarian dan pembelajaran  literatur berupa jurnal dan buku yang berkaitan dengan pengunaan metode Convolutional Neural Network ( CNN ) untuk klasifikasi anjing. Tujuan dari tahapan studi literatur untuk mencari informasi yang
163
relevan  dengan  permasalahan  pada  penelitian  ini  sehingga  dapat  memperkuat  landasan  pada penelitian ini.

## 2. 2 Pengumpulan Data Uji dan Data Training
Pada tahapan pengumpulan data uji dan data training ini dilakukan pengumpulan data uji dan data latih, serta data validasi yang berupa dataset ras anjing sebanyak 120 ras anjing dengan jumlah total citra sebanyak
20580
yang dapat diakases pada (https://www.kaggle.com/jessicali9530/stanford-dogs-dataset)  dan  ukuran  citranya  di resize menjadi 224 x 224 piksel serta dataset dibagi menjadi 60% data latih, 20% data validasi, dan 20% data uji.

## 2.3 Perancangan
Pada  tahapan  perancangan  ini  dilakukan  perancangan  penelitian  dan  sistem  yang dibutuhkan untuk melakukan penelitian ini, yaitu dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur ResNet-50 untuk klasifkasi ras anjing berdasarkan klasifikasi citra yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Perancangan Sistem
1. Dataset ras anjing yang terdiri dari 120 ras dengan jumlah total dataset sebanyak 20580 citra yang  terdapat  pada  Tabel  3.1  akan  dibagi  menjadi  data  latih  sebesar  60%,  data  validasi sebesar 20%, dan data uji 20% yang dilakukan secara acak. Setelah dibagi jumlah dataset menjadi 12307 citra untuk data latih, 4201 citra untuk data validasi, dan 4072 citra untuk data uji dengan rincian pembagian ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 Pembagian Dataset No.  Ras Anjing Jumlah Citra Data Latih Data Validasi Data uji 1 Affenpinscher 150 90 30 30 2 Afghan Hound 239 143 49 47 3 African Hunting Dog 169 101 35 33 ….  ….. …. …. …. …. 4 Yorkshire Terrier 164 98 34 32 TOTAL 20580 12307 4201 4072
164
2. Pada  tahapan preprocessing ini  perlu  dilakukan  untuk  memproses  data  mentah  ke  dalam bentuk  yang  sama  dan  memastikan  kualitas  data  sudah  baik  sebelum  digunakan.  Pada preprocessing akan dilakukan proses resize dikarenakan CNN hanya dapat menerima input dengan  ukuran  yang  sama,  sedangkan  dataset  yang  dikumpulkan  memiliki  ukuran  yang berbeda, maka perlu disamakan ukurannya yaitu menjadi berukuran 224 x 224 piksel [12]. Contoh  citra  yang  sudah  di resize dapat  dilihat  pada  gambar  3,  gambar  sebelum  di resize berada di sebelah kiri dan gambar yang telah di resize berada di sebelah kanan.
Gambar 3 Resize
3. Data training akan dilanjutkan ke proses training dengan menggunakan metode CNN untuk mendapatkan parameter.
4. Convolutional layer menerima input berupa citra 224 x 224 piksel akan dilakukan operasi dot sehingga menghasilkan sebuah output biasa disebut sebagai feature map . Dilanjutkan ke pooling layer dengan average pooling yang berguna untuk mengurangi dimensi dari feature map . Pada fully connected layer terdiri dari input layer , hidden layer , output layer . Feature map yang dihasilkan dari convolutional layer akan dilakukan flatten dan digunakan sebagai input dari fully connected layer. Pada fully connected layer menggunakan 2 fungsi aktivasi yaitu ReLU dan softmax [13][14]. Hidden layer yang digunakan sebanyak 3 layer dengan menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan dilakukan dropout pada setiap layer sebanyak 20%. Hidden layer pertama memiliki neuron sebanyak 1024, hidden layer kedua memiliki neuron sebanyak  512, hidden  layer ketiga  memiliki  neuron  sebanyak  256.  Pada  output  layer meggunakan fungsi aktivasi softmax dengan keluaran 120 kelas. Kemudian menggunakan optimizer  Adam , learning rate yang digunakan sebesar  0,0001 [15][16], dan jumah epoch sebanyak 20 [2].
5. Data validasi akan dilanjutkan ke metode CNN untuk menvalidasi hasil dari training.
6. Setelah melewati proses training , training akan menghasilkan model.
7. Data testing akan diuji terhadap klasifikasi dari model untuk mengetahui performa model.
8. Pada tahap hasil klasifikasi diperoleh ras anjing yang telah diklasifikasikan yang dilakukan dengan cara  membandingkan  hasil dari  data training, data validasi, dan  data testing yang telah diperoleh.
2.4 Implementasi
Pada tahapan implementasi ini dilakukan penerapan dari hasil perancangan sistem yang telah dibuat. Tahapan pertama melakukan resize pada citra menjadi ukuran 224 x 224 piksel. Data
165
training akan diklasfikasikan menggunakan CNN yang akan divalidasi dengan data validasi. Hasil training akan menghasilkan model yang nantinya akan diuji dengan data uji.

## 2.5 Pengujian
Tahapan  pengujian  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menguji  bahwa  sistem sudah  sesuai  dengan  perancangan  sistem.  Tahapan  pengujian  bertujuan  untuk  melakukan pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dirancang  dengan  menggunakan  data  uji  yang  telah dikumpulkan sebelumnya.

## 2.6 Laporan Hasil Pengujian
Pada  tahapan  laporan  hasil  pengujian  ini,  setelah  semua  tahapan  selesai  dijalankan didapatlah  hasil  pengujian  dan  dihitunglah  untuk  mendapatkan  akurasinya.  Metode  yang diterapkan  untuk  megetahui  tingkat  keberhasilan  dari  sistem  yaitu  dengan  menggunakan Confusion Matrix untuk menghitung nilai akurasi, presisi, recall , dan F1-Score dapat dilihat pada persamaan berikut (1), (2), (3), dan (4) [17].
accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (1) precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (2) recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (3) f1-score = 2x 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Keterangan : TP = True Positive yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi benar oleh sistem. TN = True Negative yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi benar oleh sistem. FP = False Positive yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi salah oleh sistem. FN = False Negative yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap pengujian dilakukan dengan menggunakan 120 ras anjing dengan total citra sebanyak 20580 citra . Kemudian dataset dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji dengan rasio 60:20:20. Jumlah data latih sebanyak 12307 citra, data validasi sebanyak 4201 citra dan data uji sebanyak  4072  citra  untuk  semua  total  ras  anjing.  Tahap  pengujian  ini  dilakukan  dengan menerapkan model ResNet-50 yang menggunakan optimizer Adam dengan learning rate sebesar 0,0001  dengan  jumlah epoch yang  digunakan  sebanyak  20.  Pada  pengujian  yang  dilakukan menggunakan batch size sebesar 64 dan menambahkan lapisan Dropout sebesar 0,2 [18]. Data latih,  validasi,  dan  uji  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil.  Hasil  pengujian  dengan  data  uji diperoleh confusion  matrix, pada  penelitian confusion  matrix tidak  dapat  ditampilkan  dalam bentuk laporan karena memiliki jumlah kelas yang banyak yaitu 120 kelas, maka dari itu diwakili dengan menggunakan nilai F1-Score yang dapat dilihat pada gambar 4, 5, dan 6.
166
Gambar 4 Grafik Nilai F1-Score Gambar 5 Grafik Nilai F1-Score
Gambar 6 Grafik Nilai F1-Score
Hasil  dari  training  pada epoch pertama  memiliki  akurasi  sebesar  0,62%  yang  terus mengalami peningkatan pada epoch 20 sebesar 82%. Dapat dilihat pada gambar 7.
167
Gambar 7 Hasil Training ResNet-50 dengan Optimizer Adam
Pengujian yang telah dilakukan dengan menerapkan arsitekur ResNet-50 menghasilkan rata- rata  akurasi  sebesar  99,35%.    Hasil  pengujian precision,  recall,  f1-score dan accuracy dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 2 Hasil Pengujian ResNet-50 Kelas Precision Recall F1-Score Accuracy Afghan Hound 100,00% 68,09% 81,01% 99,63% African Hunting Dog 92,59% 75,76% 83,33% 99,75% Airedale 63,04% 72,50% 67,44% 99,31% … …. …. …. …. Wire Haired Fox Terrier 78,95% 48,39% 60,00% 99,51% Accuracy(%) 99,35%
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada model arsitektur ResNet-50 dapat dilihat  pada  tabel  4.1.  Pada  perhitungan precision ,  ras  anjing  Afghan  Hound  memiliki  nilai precision paling besar yaitu sebesar 100%, yang berarti, jika tidak memiliki FP ( False Positive ) akan memiliki precision 100% dan ketika mengklasifikasikan ras Afghan Hound, itu benar 100%. dan  ras  anjing  Collie  memiliki  nilai precision paling  kecil  yaitu  sebsesar  20%,  pada  saat perhitungan ras Collie memiliki FP sebanyak 8 dan lebih besar dari TP ( True Positive ) sebanyak 2,  maka  berakibat  pada  kecilnya  persentase  dari  precision  serta  ketika  mengklasifikasikan  ras Collie, hanya benar 20%. Kemudian ras anjing yang memiliki nilai recall paling besar yaitu ras Clumber sebesar  100%, yang  berarti  ,  jika  tidak  memiliki FN ( False  Negative )  akan memiliki recall sebesar 100% dan ras Clumber dapat diklasifikasikan dengan benar 100% dari semua ras anjing dan ras anjing Collie memiliki nilai precision paling kecil yaitu sebsesar 6,67%, pada saat perhitungan ras Collie memiliki FN sebesar 28 yang lebih besar dari TP sebesar 2 dan FP sebesar 8 dan ketika mengklasifikasikan ras Collie dapat terklasifikasi dengan benar sebesar 6,67% dari semua ras anjing. Sedangkan ras anjing Keeshond yang memiliki akurasi paling besar yaitu 99,9% dan ras anjing Maltese Dog memiliki akurasi paling kecil yaitu sebesar 99,43%, sistem lebih baik dalam memprediksi ras anjing keeshound dan bukan keeshound dari keseluruhan ras daripada ras Maltase Dog.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  dari  penelitian penerapan  metode  klasifikasi Convolutional  Neural  Network pada  klasifikasi  ras  anjing didapatkan kesimpulan bahwa model ResNet-50 dapat diterapkan untuk klasifikasi ras anjing dan
168
hasil  pengujian  dengan  menggunakan optimizer  Adam memiliki  akurasi rata-rata  yaitu  sebesar 99,35%.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat  saran  untuk  pengembangan penelitian selanjutnya, yaitu dapat menggunakan optimizer yang lainnya, seperti SGD , Nadam , dan lain-lain dan dapat melakukan proses preprocessing pada dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Christine,  C.,  &  Agung,  H.,  2019.  Sistem  Penilaian  Karakteristik  Anjing  Menggunakan Metode Weighted Product. Creative Information Technology Journal , Vol. 5, No. 1, 71- 83.
[2] Peryanto, A., Yudhana, A., & Umar, R., 2020. Rancang Bangun Klasifikasi Citra Dengan Teknologi Deep learning Berbasis Metode Convolutional Neural Network. Format J. Ilm. Tek. Inform , Vol. 8, No. 2, 138.
[3] Suryadibrata,  A.,  &  Salim,  S.  D.,  2019.  Klasifikasi  Anjing  dan  Kucing  menggunakan Algoritma Linear Discriminant Analysis dan Support Vector Machine. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika , Vol. 11, No. 1, 46-51.
[4] Rahman, C. R., Arko, P. S., Ali, M. E., Khan, M. A. I., Apon, S. H., Nowrin, F., & Wasif, A.  (2020).  Identification  and  recognition  of  rice  diseases  and  pests  using  convolutional neural networks. Biosystems Engineering , 194, 112-120.
[5] Wujaya,  M.  C.,  &  Santoso,  L.  W.  (2021).  Klasifikasi  Pakaian  Berdasarkan  Gambar Menggunakan Metode YOLOv3 dan CNN . Jurnal Infra , Vol. 9, No. 1, 103-109.
[6] Riyadi, A. S., Wardhani, I. P., & Widayati, S., 2021. Klasifikasi Citra Anjing Dan Kucing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Prosiding SeNTIK , Vol. 5, No. 1, 307-311.
[7] Nashrullah, F., Wibowo, S. A., & Budiman, G. (2020). Investigasi Parameter Epoch Pada Arsitektur ResNet-50 Untuk Klasifikasi Pornografi. Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication , Vol. 1, No. 1, 1-8.
[8] Pangestu, M. A., & Bunyamin, H. (2018). Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 4, No. 2, 341-348.
[9] Varghese, S., & Remya, S. (2021). Dog Breed Classification Using CNN. Security Issues and Privacy Concerns in Industry 4.0 Applications , 195-205.
[10]   Efendi, D., Jasril, J., Sanjaya, S., Syafria, F., & Budianita, E. (2022). Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9, No. 3, 607-614.
[11]  Hariyani,  Y.  S.,  Hadiyoso,  S.,  &  Siadari,  T.  S.  (2020).  Deteksi  Penyakit  Covid-19 Berdasarkan  Citra  X-Ray  Menggunakan  Deep  Residual  Network. ELKOMIKA:  Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , Vol. 8, No. 2, 443.
[12] Lauw, K. O., Santoso, L. W., & Intan, R. (2020). Identifikasi Jenis Anjing Berdasarkan Gambar  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Android. Jurnal  Infra , Vol. 8, No. 2, 37-43.
[13] Al-Haija,  Q.  A.,  &  Adebanjo,  A.  (2020,  September).  Breast  cancer  diagnosis  in histopathological  images  using  ResNet-50  convolutional  neural  network. In  2020  IEEE
169
International IOT,  Electronics and Mechatronics  Conference  (IEMTRONICS) (pp.  1-7). IEEE.
[14]  Rezende,  E.,  Ruppert,  G.,  Carvalho,  T.,  Ramos,  F.,  &  De  Geus,  P.  (2017,  December). Malicious software classification using transfer learning of resnet-50 deep neural network. In  2017  16th  IEEE  International  Conference  on  Machine  Learning  and  Applications (ICMLA) (pp. 1011-1014). IEEE.
[15]  Fawwaz, M. A. A., Ramadhani, K. N., & Sthevanie, F. (2021). Klasifikasi Ras Pada Kucing Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (cnn). eProceedings  of Engineering , Vol. 8, No. 1.
[16] Rochmawati, N., Hidayati, H. B., Yamasari, Y., Tjahyaningtijas, H. P. A., Yustanti, W., & Prihanto,  A.  (2021).  Analisa  Learning  Rate  dan  Batch  Size  pada  Klasifikasi  Covid Menggunakan  Deep  Learning  dengan  Optimizer  Adam. JIEET  (Journal  of  Information Engineering and Educational Technology) , Vol. 5, No. 2, 44-48.
[17]  Herdiansah,  A.,  Borman,  R.  I.,  Nurnaningsih,  D.,  Sinlae,  A.  A.  J.,  &  Al  Hakim,  R.  R. (2022).  Klasifikasi  Citra  Daun  Herbal  Dengan  Menggunakan  Backpropagation  Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9, No. 2, 388-395.
[18]  Ikechukwu,  A.  V.,  Murali,  S.,  Deepu,  R.,  &  Shivamurthy,  R.  C.  (2021).  ResNet-50  vs VGG-19  vs  training  from  scratch:  a  comparative  analysis  of  the  segmentation  and classification  of  Pneumonia  from  chest  X-ray  images. Global  Transitions  Proceedings ,
Vol. 2, No. 2, 375-381.