## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958

## Klasifikasi Pengenalan Wajah Siswa Pada Sistem Kehadiran dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Henri Kurniawan, Kusrini, Kusnawi *
Pascasarjana, Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 henri.kurniawan@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3,* kusnawi@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: kusnawi@amikom.ac.id
Abstrak− Sistem kehadiran siswa berguna untuk memonitor kehadiran siswa. Teknologi yang ada saat ini yaitu teknologi yang mampu mendeteksi sebuah objek, seperti sidik jari, suara, retina mata, dan wajah. Penulis akan membuat model yang dapat dilakukan untuk mendeteksi wajah siswa. Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dimodifikasi. Kompleksitas CNN yang dirancang menyesuaikan dengan spesifikasi hardware dan software yang digunakan. Data wajah diambil secara langsung pada siswa yang ada dikelas (dataset private). Perekaman wajah siswa dengan menggunakan kamera webcam kualitas standar. Gambar yang dihasilkan setiap siswa sebanyak 126 gambar dengan jumlah kelas sebanyak 20 kelas(label).  Pengambilan gambar dengan berbagai sudut wajah yaitu dari atas, bawah, depan, samping kiri dan samping kanan. Teknik augmentasi yang digunakan yaitu teknik flip, random rotation dan affine untuk memperkaya data. Teknik regularisasi, seperti dropout juga digunakan. Hal ini agar dapat meningkatkan akurasi, kecepatan pelatihan model dan menghindari  terjadinya  overfitting  pada  model  yang  dibangun.  Hasil  evaluasi  dengan  confusion  matrix  pada  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) modifikasi menghasilkan proses pelatihan model yang lebih cepat dengan waktu 5.31 jam dan akurasi mencapai 97.78%, nilai loss stabil pada angka 0.1177, validasi loss dengan angka 0.0192 dengan iterasi(epoch) 60. Model yang dihasilkan dapat direkomendasikan untuk diterapkan pada sistem kehadiran siswa.
Kata  Kunci: Pengenalan  Wajah  Siswa;  Sistem  Kehadiran;  Convolutional  Neural  Network  Modifikasi;  Augmentasi  Data; Confusion Matrix
Abstract− The student attendance system is useful for monitoring student attendance. The current technology is technology capable of detecting an object, such as fingerprints, voice, eye retinas, and faces. The author will create a model that can  be used to detect student faces. In this study the authors used a modified Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The complexity of the CNN designed is in accordance with the specifications of the hardware and software used. Face data is taken directly from students in class (private dataset). Recording of students' faces using a standard quality webcam camera. The images produced by each student are 126 images with a total of 20 classes (labels). Taking pictures with various angles of the face, namely from above, below, front, left side and right side. The augmentation techniques used are flip, random rotation and affine  techniques to  enrich the  data.  Regularization techniques,  such  as  dropout  are  also  used.  This  is  in  order  to  increase accuracy, speed of model training and avoid overfitting of the built model. The evaluation results with the confusion matrix on the modified Convolutional Neural Network (CNN) algorithm produce a faster model training process with  5.31 hours and accuracy reaching 97.78%, the loss value is stable at 0.1177, loss validation with the number 0.0192, with as many iterations (epochs) as 60. The resulting model will be developed on a prototype of the student attendance system.
Keywords: Student  Face  Recognition;  Attendance  System;  Modified  Convolutional  Neural  Network;  Data  Augmentation; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi berkembang sangat pesat saat ini, seperti perkembangan teknologi AI (Artificial Intelligence), machine  learning,  data  science,  deep  learning,  dan  teknologi  komputer  vision  serta  kecanggihan  perangkat hardware komputer. Sofware dan hardware yang ada saat ini dapat mengolah data dalam jumlah yang sangat besar termasuk  mengolah  citra  gambar  menjadi  informasi.  Sekolah  sangat  membutuhkan  sistem  absensi  digital  yang akan digunakan untuk mengecek kehadiran siswa saat masuk dan pulang. Banyak teknologi biometrik yang dapat digunakan seperti sidik jari, deteksi wajah, deteksi mata maupun yang sederhana menggunakan barcode. Saat ini penulis akan menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk membuat prototipe sistem kehadiran siswa. Namun teknologi  ini  butuh  perangkat  keras  yang  cukup  handal  dalam  mengolah  citra  wajah.  Selain  itu  model  yang dibentuk hasil dari algortima CNN akan akurat jika gambar yang dilatih cukup banyak. Pentingnya penelitian ini dilakukan karena sistem absensi yang ada saat ini masih dilakukan secara manual lalu direkap dengan komputer hal ini menyebabkan informasi yang dihasilkan sangat lambat, sehingga perlu dibuat prototipe sistem kehadiran siswa yang dapat melakukan pendeteksian wajah siswa saat masuk dan pulang sekolah sehingga informasi yang dihasilkan sangat cepat serta proses pengolahan data dapat dilakukan secara otomatis oleh sistem. Hal ini dapat meminimalisir kesalahan manusia.
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  data  gambar  internal  sekolah  yaitu  kumpulan  data  wajah  siswa (Dataset private). Subjek penelitian nya adalah siswa SMPN 6 Batam, dan objek nya adalah data gambar wajah siswa. Resolusi gambar yang akan diambil ukuran 250x250 pixel dengan jumlah kelas/objek sebanyak 20. Setiap kelas berjumlah 126 gambar  wajah  yang berbeda. Teknik  augmentasi juga akan diterapkan untuk memperkaya gambar. Algoritma convolutional neural network (CNN) yang dimodifikasi akan digunakan untuk menghasilkan model.  Akurasi  model  yang  tinggi  didapatkan  jika  data  gambar  wajah  yang  digunakan  berjumlah  banyak. Penelitian-penelitian  sebelumnya  banyak  menggunakan  data  gambar  yang  tersebar  di  internet  (dataset  publik).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
Penelitian  tentang  CNN  dalam  pengolahan  citra,  penggunaan  tekni  augmentasi  sudah  banyak  dilakukan  oleh peneliti-peneliti sebelumnya.
Proses  augmentasi  sangat  berguna  dalam  menambah  jumlah  data  citra  agar  model  yang  terbentuk tidak terjadi  overfiting  [1].  Tujuan  dan  cara  melakukan  augmentasi  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya bahwa proses augmentasi data berbasis citra bertujuan untuk melakukan transformasi data, yang akan menghasilkan  peningkatan  spesifikasi  masalah  yang  akan  digunakan  untuk  melatih  jaringan  untuk  mencapai generalisasi.
Pada penelitian jenis ikan air tawar lokal  [2] dengan jumlah dataset yang sedikit sehingga perlu dilakukan proses augmentasi. Augmentasi [3], [4] data dilakukan untuk memperbesar ukuran data. Berbagai operasi tersedia untuk  augmentasi  data  yaitu  cropping,  rotasi,  zooming,  peningkatan  kontras,  dan  memperparah  ruang  warna. Perbedaan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  yaitu  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  dataset  gambar wajah dalam jumlah yang  besar yaitu  126 gambar wajah  setiap kelas, kemudian setiap gambar akan dilakukan proses augmentasi sehingga satu gambar wajah akan menjadi 20 gambar. Selain itu kelas yang digunakan sebanyak 20 kelas. Proses augmentasi data gambar sangat diperlukan untuk menambah jumlah data gambar secara signifikan dan juga dapat membuat gambar menjadi beraneka ragam bentuk, sudut dan cahaya. Teknik augmentasi yang akan diterapkan pada penelitian ini menggunakan teknik flip, random rotation dan Affine.
Dalam  penelitian  lain  [5]  tentang  metode  pengenalan  emosi  wajah  dengan  mengusulkan  metode  baru algoritma  convolutional  neural  network  (CNN), model  yang  diusulkan  mampu  melakukan  pengenalan  gambar rata-rata 88,56% dengan iterasi yang lebih sedikit. Namun model yang dikembangkan tidak diujicoba pada dataset private, model tersebut di uji pada dataset publik. Pengembangan model yang dilakukan peneliti sebelumnya juga cukup baik dalam meningkatkan performa model. Penulis pada penelitian ini juga akan melakukan pengembangan model  sendiri  untuk  dapat  meminimalkan  kompleksitas  model  dan    akan  menguunakan  dataset  private  dalam proses training. Model tersebut juga tidak membutuhkan waktu training data yang lama serta spesifikasi perangkat keras  yang  digunakan  juga  tidak  perlu  terlalu  tinggi.  Namun  diharapkan  tetap  menghasilkan  performasi  model yang baik.
Penelitian  tentang  pengenalan  wajah  juga  telah  dilakukan  [6]  untuk  mengembangkan  sistem  kehadiran dengan video secara nyata. Data eksperimen pada penelitian tersebut menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem pengenalan  wajah  dengan  menggunakan  video  secara  nyata  mencapai  82%.  Pengenalan  wajah  adalah  inti  dari keseluruhan  proses  pengenalan.  Pengenalan  wajah  menggunakan  teknologi  visi  komputer  yang  menganalisis informasi fitur wajah untuk identifikasi identitas dan merupakan teknologi identifikasi biometrik[7].
Penelitian sebelumnya [8] dengan melakukan penelitian tentang penyakit covid-19 dengan cara memeriksa gambar paru-paru yang terinfeksi atau tidak, berhasil mencapai hasil akurasi terbaik dengan menggunakan teknik convolutional  neural  network  (CNN).  Neural  network  seperti  convolution  neural  network  digunakan  untuk klasifikasi gambar. Deteksi wajah [9] merupakan dasar dalam bidang computer vision  dan pengenalan pola, serta merupakan langkah mendasar dari penelitian terkait wajah. Penelitian sebelumnya juga telah [10] mengeksploitasi algoritma  visi  komputer  and  deep  convolutional  neural  networks  untuk  mendeteksi,  melacak,  dan  mengenali, secara real-time, berbagai orang yang ada di dalam sebuah video.
Penelitian sebelumnya [11] menerapkan algoritma yang disebut Convolutional Neural Network (CNN) [12] .  Penelitian tersebut  melakukan pengenalan citra yang ada pada manusia. Algoritma ini  terinspirasi dari  sistem visual hewan.  Realisasi sempurna sel saraf optik yang hanya merespons bidang reseptif dan bekerja dengan baik pada ekstraksi fitur gambar merupakan penerapan dari fungsi konvolusi.
Penelitian [13] tentang face recognition untuk akses pintu masuk pegawai bank menggunakan deep learning dengan metode CNN.  Penelitian ini membuat sistem keamanan untuk  akses  pintu masuk pegawai bank  dengan menggunakan  pengenalan  wajah.  Penelitian  ini  menggunakan  5  kelas  dataset  wajah  pegawai  bank setiap  kelas terdiri dari 70 data wajah dan ada 3 skenario dataset yang digunakan. Hasil dari pengujian ketiga dataset tersebut berhasil  mengidentifikasi  wajah  yang  ditangkap  oleh  kamera  dengan  persentase  keakuratan  95%.  Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang akan dilakukan adalah  kelas yang  digunakan lebih banyak terdiri  dari 20 kelas, setiap kelas terdiri dari 126 data wajah.
Pada penelitian ini penulis menggunakan dataset private dari pengambilan data wajah siswa sebanyak 20 kelas dan setiap kelas mempunyai data gambar sebanyak 126 fhoto dan setiap fhoto akan dilakukan augmentasi sebanyak 20 fhoto. Sehingga total semua gambar adalah 126 x 20 x 20 = 52920 fhoto. Teknik augmentasi yang akan  diterapkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  flip,  random  rotation  dan  Affine.  Selain  itu  juga menggunakan  teknik  regularisasi  seperti  dropout  untuk  menghindari  terjadi  overfitting.  Evaluasi  model  akan menggunakan confusion matrix. Model yang dibentuk akan diterapkan pada prototipe sistem absensi siswa. Sistem dengan menggunakan model ini diharapkan dapat digunakan pada sistem aplikasi absensi secara nyata disekolah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian.
Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  tahapan-tahapan  penelitian  dimana  tahap  pertama  penulis melakukan  analisa  dan  validasi  masalah  yang  akan  diteliti  kemudian  melakukan  studi  literatur  terkait  dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
penelitian  terdahulu  termasuk  menentukan  metode  atau  algoritma  yang  akan  dipakai.  Setelahnya  peneliti  akan mulai  mengumpulkan data-data yang diperlukan, pada tahap ini penulis mengumpulkan data citra  private  fhoto wajah siswa. Data yang telah terkumpul akan mulai masuk kedalam tahap preprocessing data dimana dataset akan dibagai kedalam beberapa bagian diantaranya adalah dataset training (85%), dataset validasi (15%) diambil dari dataset training dan dataset testing (15%), data-data tersebut pada tahap ini akan dipakai untuk membuat model dengan algoritma convolutional neural network. Teknik augmentasi diterapkan untuk menghindari overfitting dan meningkatkan akurasi model [14] , setelah mendapatkan model yang mempunyai nilai akurasi tinggi penulis akan melakukan deployment model pada sistem absensi siswa berbasis web dan terakhir adalah mendokumentasikan hasil penelitian ini. Berikut flowchart alur metodologi penelitiannya:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini  berupa  gambar/citra  wajah  siswa.  dengan  ukuran  250x250  pixel, gambar/citra ini diambil dengan menggunakan kamera webcam dan menggunakan library Phyton OpenCV data ini  akan  menjadi  dataset  private.  Gambar  tersebut  akan  dimasukan  kedalam  folder  sesuai  nama  siswa.  Setiap pengambilan gambar/citra akan menghasilkan sebanyak 126 gambar dengan posisi pengambilan gambar dari atas, bawah, depan, samping kiri dan samping kanan namun objek wajah tetap jadi titik fokus. Sehingga jumlah semua gambar/citra 20 label x 126 = 2.520 gambar/citra ini sebagai dataset. Alur pengumpulan data dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Pengumpulan  data  dengan menggunakan  web  kamera standar. Kamera  Laptop  dengan mengunakan Library OpenCV (Python) Preproccesing DataSet
Arsitektur  CNN-1  +    With Augmentasi  +  Dataset  Private (224x224  pixels)  +  Grayscale  + DropOut+ Epoch 20. Proses Training Data Model Evaluasi Kesimpulan Permasalahan Studi Literatur Pengumpulan Data Dataset
Preprocessing Data Data testing (15%) Data Training (85%),Data Validasi  15  % daridata Training Penentuan Algoritma dan Metode CNN-1 Penentuan Skenario
Arsitektur  CNN-1  +    with Augmentasi  +  Dataset  Private
(50x50  pixels)  +  Grayscale  + Epoch 10, 40, 60, 80, 90,100 Arsitektur  CNN-1  +    with Augmentasi  +  Dataset  Private (50x50  pixels)  +  Grayscale  + DropOut+  Epoch  10,  40,  60,  80, 90,100 Arsitektur  CNN-1  +    Tanpa Augmentasi  +  Dataset  Private (50x50  pixels)  +  Grayscale  + Epoch  60 Arsitektur  CNN-1  +    Tanpa Augmentasi  +  Dataset  Private (50x50  pixels)  +  Grayscale  + DropOut+ Epoch 60
Arsitektur  CNN-1  +    Tanpa Augmentasi  +  Dataset  Private (224x224  pixels)  +  Grayscale  + DropOut+ Epoch 20.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958

## 2.3 Metode Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network, biasanya disingkat CNN atau CovNet, adalah salah satu kelas deep feed-forward artificial neural network yang banyak diaplikasikan pada analisisi citra. CNN terdiri atas satu lapis masukan (input layer).,  suatu  lapis  keluaran  (output  layer),  dan  sejumlah  lapis  tersembunyi (hidden  layers).  Lapis  tersembunyi umumnya  berisi  convolutional layers, pooling layers, normalization layers, ReLu layer, fully connected layers, dan  loss  layer  [15].  Semua  lapisan  tersebut  disusun  secara  bertumpuk-tumpuk.  Berbeda  dengan  MLP  yang arsitekturnya  disusun  secara  dua  dimensi,  CNN  menggunakan  arsitektur  tiga  dimensi  :  lebar  (width),  tinggi (height), dan dalam (depth).

## Gambar 3. Arsitektur CNN secara umum

## 2.3.1 Convolution Layer
Lapis konvolusional (convolutional layer) merupakan blok bangunan inti CNN, di mana sebagian besar komputasi dilakukan dilapisan ini. Misalkan, kita membangun sebuah convolutional layer dengan satu lembaran neuron yang berisi 28 x 28. Masing-masing terhubung dengan suatu area kecil dalam (citra) masukan, misalnya 5 x 5(pixel), yang merupakan bidang reseptif (receptive field) untuk setiap neuran dan menyatakan bahwa filter yang digunakan berukuran 5 x 5. Seperti diilustrasikan pada Gambar 4 dibawah ini [16].
Gambar 4. Convolutional layer dengan satu buah filter berukuran 5 x 5
Untuk mengetahui ukuran atau dimensi arsitektur CNN dengan menggunakan formula sebagai berikut w 1 x h 1 x d 1, (1)
di mana w 1 dan h 1 adalah lebar dan tinggi citra sedangkan d 1 adalah jumlah kanal Red Green Blue RGB (dalam CNN disebut depth atau kedalaman citra masukan).

## 2.3.2 Pooling Layer
Pooling  layer  berfungsi  menjaga  ukuran  data  ketika  convolution,  yaitu  dengan  melakukan  downsampling (pereduksian, sampel), seperti diilustrasikan pada Gambar 5 [16]. Dengan pooling, kita dapat merepresentasikan data menjadi lebih kecil, mudah dikelola, dan mudah mengontrol overfitting.
Gambar 5. Proses pooling dengan mereduksi dimensi data
Proses pooling yang umum digunakan adalah max pooling, dengan cara memilih nilai maksimum pada suatu area tertentu.

## 2.3.3 ReLU Layer
Rectified  Linear  Units  (ReLU)  Layer,  lapisan  ini  mengaplikasikan  fungsi  aktivasi  f(x)  =  max(0,x).  Ini meningkatkan sifat nonlinearitas fungsi keputusan dan jaringan secara keseluruhan tanpa mempengaruhi bidang- bidang reseptif pada convolutional layer. Untuk meningkatkan nonlinearitas bisa menggunakan fungsi lain seperti tangen hiperbolik f(x)=tanh(x), f(x)=|tanh(x), atau f(x)=(1+e -x ) -1

## 2.3.4 Fully Connected Layer
Pada lapisan yang terhubung secara penuh (Fully Connected Layer), setiap neurons memiliki koneksi penuh ke semua aktivasi dalam lapisan sebelumnya. Hal ini sama persis dengan yang ada pada MLP. Model aktivasinya pun sama persis dengan MLP, yaitu komputasi menggunakan suatu perkalian matriks yang diikuti dengan bias offset.
32 x 32 x 4 16 x 16 x 4
Pooling

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958

## 2.3.5 Loss Layer
Loss layer, yang merupakan lapisan terakhir dalam CNN, menentukan bagaimana pelatihan memberikan penalti atas  penyimpangan  antara  hasil  prediksi  dan  label.  Terdapat  sejumlah  varisi  loss  function,  di  antaranya  adalah softmax loss yang digunakan untuk memprediksi sejumlah nilai probabilitas dalam interval [0,1].

## 2.4 Arsitektur CNN (VGGNet)
VGGNet  merupakan  juara  kedua  dalam  ILSVRC  2014  (Lab  2018),  yang  dibangun  oleh  Karen  Simoyan  dan Andrew  Zisserman.  Arsitektur  ini  menunjukan  bahwa  kedalaman  jarngan  merupakan  komponen  penting  untuk menghasilkan  performansi  tinggi.  Artinya,  semakin  dalam  jaringan  CNN  semakin  tinggi  akurasinya.  Jaringan VGGNet  versi  terbaik  berisi  16  convolutional/fully  connected  layers  dengan  arsitektur  homogen  yang  hanya melakukan konvolusi  3 x3 dan pooling 2x2 dari lapisan awal  sampai lapisan akhir  [17]. Gambar 6 dibawah ini merupakan arsitektur VGG16.

## Gambar 6. Arsitektur VGG16

## 2.5 Perumusan Model Arsitektur CNN-1
Penulis  melakukan  penelitian  untuk  pengenalan  wajah  siswa  menggunakan  gambar  yang  banyak,  diharapkan akurasi model yang tinggi dapat dicapai dengan menggunakan arsitektur CNN. Hal ini akan menyebabkan proses training sebuah model  membutuhkan perangkat keras hardware dengan spesifikasi  tinggi.  Untuk menyesuaikan dengan  perangkat  komputer  yang  tersedia  maka  penulis  akan  melakukan  penyederhanaan  algoritma  arsitektur VGGNet. Penyederhanaan arsitektur VGGnet ini akan disebut dengan CNN-1. Gambar 7 dibawah ini merupakan arsitektur CNN-1 yang penulis ajukan.

## Gambar 7. Arsitektur CNN-1
Model yang penulis bangun terdiri dari beberapa layer Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, dan Dense. Ini adalah jenis arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang sering digunakan untuk mengolah data gambar. Input layer berupa gambar dengan ukuran 50x50 pixel dengan warna gray (1 dimensi). Kemudian gambar ini akan masuk  pada  dua  layer,  yaitu  layer  Conv2D  dengan  filter  sebanyak  128  dan  32 masing-masing,  dengan  ukuran kernel  3x3  dan  aktivasi  ReLU.    Input  pertama  akan  diarahkan  ke  input_shape  yang  didefinisikan  sebelumnya. Setelah itu, masuk ke layer MaxPooling2D dengan pool size 2x2, yang berfungsi untuk mengurangi dimensi dari data yang dihasilkan oleh layer Conv2D. Hasil dari MaxPooling2D masuk ke Convolutional layer berikutnya yang memiliki  dua  layer  Conv2D  dengan  filter  sebanyak  masing-masing  64,  dengan  ukuran  kernel  3x3 dan  aktivasi ReLU.  Layer-layer  ini  diikuti  oleh  layer  MaxPooling2D.  Fungsi  dropout  juga  diterapkan  dalam  penelitian  ini. Kemudian, keluaran nya menjadi input untuk dua layer Conv2D berikutnya dengan filter masing-masing sebanyak 128, dengan ukuran kernel 3x3 dan aktivasi ReLU. Kembali diikuti oleh MaxPooling2D dan fungsi dropout juga diterapkan.
Langkah  berikutnya  masuk  ke  Fully  Connected  layer  adapun  langkah-langkah  nya  yaitu  masuk  kelayer flatten yang berfungsi mengubah data 2D menjadi vektor 1D, sehingga dapat diolah oleh layer Dense selanjutnya. Ada dua layer dense dengan masing-masing 128 dan 64 unit. dengan aktivasi ReLU, diikuti oleh fungsi dropout. Akhirnya, layer Dense dengan 20 unit atau kelas dan aktivasi softmax digunakan sebagai output layer, dan langkah terakhir  model  di-compile  dengan  optimizer  Adam  untuk  laju  pembelajaran  0.001  dan  loss  function categorical_crossentropy.  Model  ini  cukup  kompleks  dan  memiliki  banyak  parameter  namun  tetap  dapat memberikan performa yang baik untuk pengenalan gambar.
Inp ut La y er Fu ll y Co n n ec ted L ay er 1 Fu ll y Co n n ec ted L ay er 2 So ft ma x 3 x 3 K ern el , D ep th 128 3 x 3 K ern el , D ep th 32 2 x 2 Max Po o li n g 3 x 3 K ern el , D ep th 64 3 x 3 K ern el , D ep th 64 2 x 2 Max Po o li n g 3 x 3 K ern el , D ep th 128 3 x 3 K ern el , D ep th 128 2 x 2 Max Po o li n g

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958

## 2.6 Augmentasi Data
Secara  praktis  dalam  aplikasi  pengenalan  citra,  banyak  peneliti  menggunakan  augmentasi  data  selama  proses pelatihan CNN. Terutama ketika himpunan citra relatif sedikit. Teknik augmentasi telah menunjukan efektivitas data melalui teknik sederhana, seperti cropping, rotating, dan flipping gambar [18]. Augmentasi data merupakan cara yang dapat digunakan untuk mengurangi overfitting pada model.  Teknik augmentasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu teknik flip, random rotation dan Affine untuk memperkaya data.

## 2.7 Evaluasi Model Klasifikasi
Setelah model dibangun, model-model tersebut perlu dievaluasi untuk mendapatkan satu model terbaik. Accuracy, Precision, Recall, F1 score and Confusion matrix digunakan untuk evaluasi model [19]. Himpunan data uji yang tidak  dipergunakan  dalam  pelatihan  diperlukan  untuk  mengevaluasi  suatu  model  klasifikasi. Sejumlah  ukuran tertentu dapat digunakan untuk mengevaluasi model pembelajaran TP. Dimana TP adalah true positives, TN adalah true  negatives,  FP  adalah  false  positives,  dan  FN  adalah  false  negatives.  Confusion  matrix  menjadi  alat  ukur menguji 16 model pembelajaran transfer pada penelitian ini [20]. Untuk mengevaluasi model yang telah dibangun penulis juga menghitung nilai precision score, recall score & f1 score dengan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑃 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) f1-Score= 𝑇𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data dan  Pra Pemrosesan gambar  (image preprocessing)
Data yang dikumpulkan berupa data private. Data private diambil secara langsung pada subjek yang akan diteliti, yaitu berupa objek wajah siswa. Pengambilan fhoto wajah siswa dengan menggunakan kamera webcam dengan merk logitek type standar. Kode python yang digunakan untuk pengambilan gambar ini disetting  sebanyak 250 gambar untuk sekali proses perekaman untuk setiap siswa. Data yang diambil sebanyak 20 kelas, dan setiap kelas hanya  diambil  126  gambar  hasil  proses  seleksi  dari  250  gambar  sebelumnya.  Proses  seleksi  gambar  dengan menghapus gambar yang kesamaan nya dekat atau tidak jelas (blur). Hal ini dilakukan agar tidak terlalu banyak data  yang  dilakukan  pada  proses  training  model,  mengingat  komputer  untuk  training  model  yang  digunakan spesifikasinya  terbatas  belum  ada  perangkat  GPU.  Saat  proses  pengambilan  gambar  ini  kamera  webcam digerakkan kekanan, kekiri, keatas dan kebawah  dengan titik fokus pada wajah siswa. Sedangkan jarak kamera dengan objek wajah siswa kurang lebih 1 meter. Resolusi gambar yang dihasilkan adalah 250x250 pixels dengan 3 dimensi (RGB). Proses pengambilan dataset private dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Proses pengambilan gambar wajah siswa dengan kamera webcam
Label atau kelas yang digunakan pada dataset private yaitu : ferdy, gracia, jessie, keisha, m.raihan, m.syaril, m.zaim, Marcheline, Mario, maynita, naufal, raffel, rafly, raja.naisya, rizky, roni, safa, samuel, saputri dan zahara. Berikut sampel satu gambar untuk 20 label atau kelas tersebut :
Tabel 1. Contoh Dataset Label Wajah Siswa (Data Private) Gambar Nama Kelas Jumlah Data Gambar Nama Kelas Jumlah Data Gambar Nama Kelas Jumlah Data ferdy 126 naufal 126 m.zaim 126

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
Gambar Nama Kelas Jumlah Data Gambar Nama Kelas Jumlah Data Gambar Nama Kelas Jumlah Data gracia 126 raffel 126 Marchel ine 126 jessie 126 rafly 126 Mario 126 keisha 126 raja.naisya 126 maynita 126 m.raihan 126 rizky 126 safa 126 m.syaril 126 roni 126 Samuel 126 Saputri 126 zahara 126 Total Data 2.520
Selanjutnya  gambar  tersebut  akan  menjadi  dataset  private  yang  akan  ditraining  dengan  menggunakan algoritma yang penulis diajukan dinamakan CNN-1. Sebelum dilakukan augmentasi ukuran setiap gambar akan dikecilkan  menjadi  50x50x1  dan  224x224x1,  ukuran  ini  akan  menjadi  input  pada  17  kali  ujicoba  yang  akan dilakukan.  Selanjutnya  dilakukan  proses  augmentasi,  ada  3  teknik  augmentasi  yang  akan  diterapkan  yaitu  flip, random rotation dan Affine. Proses ini akan menjadikan setiap gambar menjadi 20 gambar yang berbeda. Setelah proses tersebut data setiap kelas akan bertambah menjadi 2.646 dengan perincian data asli 126 ditambah proses augmentasi sebanyak 20 kali dari data asli.  Total dataset hasil augmentasi menjadi 50.400 dan ditambah data asli 2.520  sehingga  semua  dataset  menjadi  52.920.    Jumlah  data  setiap  kelas  dibuat  sama  agar  hasil  model  yang terbentuk menjadi valid. Setelah proses augmentasi, dilakukan split dataset dengan pembagian data training 85% menjadi 44.982 gambar dan data testing 15% menjadi 7.938 gambar. Selanjutnya data training akan diambil secara acak sebanyak 15% untuk menjadi data validation sehingga data validation menjadi 6.747 data. Gambar 9 dibawah ini contoh hasil dari augmentasi salah satu gambar wajah siswa. 1 gambar menjadi 20 Gambar.
Gambar 9. Hasil augmentasi 1 gambar
Gambar 9. Hasil proses dataset private

## 3.2 Hardware dan Software
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  software  dan  hardware  yang  tersedia,  perangkat  keras  tanpa  GPU. Pelatihan model hanya menggunakan CPU dan RAM. Detail Spesifikasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Software dan Hardware SOFTWARE HARDWARE OS : Ubuntu 16.04 xenial CPU : Intel Xeon CPU E5-2620 v3 @ 3.2GHZ Jupyter lab RAM : 16 GB Python 3.9.12, OpenCV Hard Disk : 1 TB KERAS Framework Merk : HP Anaconda Library Webcam : Logitek C210 (Up to 1.3 megapixels)

## 3.3 Arsitektur CNN-1 dengan menggunakan DropOut.
Arsitektur CNN-1 adalah arsitektur yang dibuat sendiri dengan melihat kemampuan dari sofware dan hardware yang dimiliki oleh peneliti, berikut kode dari arsitektur CNN-1 yang penulis terapkan. model = Sequential() model.add(Conv2D( 128 ,( 3 , 3 ), padding= "valid" , activation= "relu" , input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D( 32 ,( 3 , 3 ),padding= "valid" ,activation= "relu" ,input_shape=input_shape))

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
model.add(MaxPooling2D(pool_size=( 2 , 2 ))) model.add(Dropout( 0.2 )) model.add(Conv2D( 64 ,( 3 , 3 ),padding= "valid" ,activation= "relu" , input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D( 64 ,( 3 , 3 ),padding= "valid" ,activation= "relu" ,input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=( 2 , 2 ))) model.add(Dropout( 0.2 )) model.add(Conv2D( 128 ,( 3 , 3 ),padding= "valid" , activation= "relu" )) model.add(Conv2D( 128 ,( 3 , 3 ), padding= "valid" , activation= "relu" )) model.add(MaxPooling2D(pool_size=( 2 , 2 ))) model.add(Dropout( 0.2 )) model.add(Flatten()) model.add(Dense( 128 , activation= "relu" )) model.add(Dense( 64 , activation= "relu" )) model.add(Dropout( 0.5 )) model.add(Dense( 20 )) model.add(Activation( "softmax" )) model. compile (optimizer= 'adam' ,loss= 'categorical_crossentropy' , metrics = [ 'accuracy' ])
3.4 Hasil Training Model .
Hasil dari training model dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini. Pada No uji 1-6 parameter yang digunakan untuk objek gambar dengan ukuran 50x50 pixels, jumlah epoch mulai dari 10, 40, 60, 80, 90 dan 100. Warna gambar grayscale,  dengan  augmentasi  dan  tidak  menggunakan  teknik  regularisasi  (dropout).  Sedangkan  No  uji  7-12 dengan parameter yang sama namun menggunakan teknik regularisasi (dropout). Sedangkan untuk No uji  16-17 menggunakan ukuran gambar dengan dimensi 224x244x1 dan parameter yang lain juga dicoba.
Tabel 3. Skenario dan Hasil Uji Pelatihan Model dengan Arsitektur CNN-1
No Uji Parameter Pengujian Hasil Ukuran Citra(Pi xel) Jumlah Epoch Augme ntasi/Ti dak RGB/Gra y Dropou t/Tidak (%) Akurasi (%) Loss (%) Validasi akurasi (%) Validasi Loss Waktu Trainin g (Jam) 1 50 x 50 10 Ya GrayScal e Tidak 0.9896 0.0439 0.9695 0.1471 0.84 2 50 x 50 40 Ya Gray Tidak 0.9939 0.0415 0.9933 0.0413 3.60 3 50 x 50 60 Ya Gray Tidak 0.9942 0.0441 0.9649 0.2123 5.42 4 50 x 50 80 Ya Gray Tidak 0.9665 0.2074 0.9855 0.1541 7.41 5 50 x 50 90 Ya Gray Tidak 0.0517 3.0075 0.0464 2.9959 8.22 6 50 x 50 100 Ya Gray Tidak 0.0486 2.9958 0.0464 2.9958 9.03 7 50 x 50 10 Ya Gray Ya 0.9625 0.1538 0.9942 0.0181 0.80 8 50 x 50 40 Ya Gray Ya 0.9758 0.1172 0.9963 0.0166 3.50 9 50 x 50 60 Ya Gray Ya 0.9782 0.1111 0.9963 0.0144 5.33 10 50 x 50 80 Ya Gray Ya 0.9469 0.2579 0.9966 0.0318 7.25 11 50 x 50 90 Ya Gray Ya 0.9258 0.2955 0.9969 0.0227 8.16 12 50 x 50 100 Ya Gray Ya 0.8649 0.5149 0.9920 0.0304 9.46 13 50 x 50 60 Ya Gray Ya 0.9778 0.1177 0.9957 0.0192 5.31 14 50 x 50 60 Tidak Gray Ya 0.9467 0.2055 0.9068 0.3381 0.23 15 50 x 50 60 Tidak Gray Tidak 1.000 1.6900 0.9441 0.2612 0.24 16 224x22 4 20 Tidak Gray Tidak 0.9956 0.0189 0.7205 1.8539 2.17 17 224x22 4 20 Ya Gray Ya MemoryError :Unable to allocate 8.41GiB for array with shape (44982,224,224)
Gambar 10 dibawah ini merupakan grafik hasil pelatihan model pada pengujian dengan paramater epoch 1-100, Menggunakan augmentasi, gambar grayscale, tidak  menggunakan dropout. Hasil uji tersebut  dapat  juga dilihat dari tabel diatas pada No uji 1 sampai 6. Ternyata mulai dari epoch 80 sampai 100 terjadi overfitting model ditandai dengan akurasi, dan validasi akurasi semakin menurun secara tajam, serta nilai loss dan validasi loss juga meningkat secara tajam.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
Untuk  menghindari  terjadinya  overfitting  dan  meningkatkan  performa  model  ada  beberapa  cara mengatasinya  yaitu  dengan  mengurangi  kompleksitas  arsitektur  CNN,  atau  menggunakan  teknik  regularisasi, seperti  dropout  atau  menambah  jumlah  gambar  dengan  metode  augmentasi.  Penulis  tidak  mengurangi kompleksitas arsitektur, dan  tetap  melakukan augmentasi. Penulis mengatasi  masalah ini dengan  menggunakan dropout. Dropout dilakukan dengan menghapus sebagian neuron pada layer tertentu secara acak pada setiap iterasi pelatihan. Hal ini memaksa model untuk tidak bergantung pada neuron tertentu dan membuat model lebih tahan terhadap  overfitting  pada  data  pelatihan.  Gambar  11  dibawah  ini  merupakan  grafik  hasil  pengujian  pada  tabel dengan no uji 7-12. Dengan menggunakan dropout dan terlihat hasil akurasi, dan validasi akurasi juga menurun pada epoch 80 -100, nilai loss dan validasi loss juga meningkat, namun perubahan tidak terjadi secara tajam. Hasil pelatihan model sudah cukup baik.
Gambar 11. Grafik Model Akurasi dan Loss untuk no uji 7-12.
Dengan  menggunakan  teknik  regularisasi  dengan dropout  maka  performa  model  meningkat  serta  waktu pelatihan  model  semakin  singkat.  Tentunya  dengan  spesifikasi  software  dan  hardware  yang  digunakan  sama. Berdasarkan hasil uji no 1-12 pada tabel diatas maka penulis akan menggunakan satu hasil uji yang terbaik yaitu dengan  parameter  sebagai  berikut:  ukuran  gambar  50x50,  warna  gambar  grayscale,  jumlah  epoch  60,  dengan augmentasi serta menggunakan teknik dropout.  Hasil akurasi, validasi akurasi lebih tinggi dan loss serta validasi loss lebih rendah, waktu yang dibutuhkan lebih singkat. Hasilnya dapat dilihat pada tabel diatas dengan no uji 13. Selain itu dapat juga dilihat pada hasil evaluasi model dengan confusion matrix. Hasilnya seperti pada gambar 12 dibawah ini.
Gambar 12. Confusion Matrix Epoch 60
Gambar  13  dibawah  ini  mengambarkan  akurasi  dan  loss  model.  Gambar  kiri  menunjukan  hasil  akurasi untuk training dan validasi meningkat serta stabil. Sedangkan gambar kanan menunjukan hasil loss dengan nilai rendah  juga  stabil.  Grafik  ini  menunjukan  dataset  private  yang  ditraining  menghasilkan  sebuah  model.  Penulis merekomendasikan model ini untuk dipergunakan dalam pengembangan sistem absensi siswa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
Tabel 4 dibawah ini menjelaskan hasil perhitungan Precision, Recall, F1-Score untuk setiap kelas yang ada.
Tabel 4. Hasil Metrik Evaluasi Model Kelas Precision Recall F1-Score Support Marcheline 1 1 1 419 Mario 1 0.99 1 367 ferdy 1 1 1 390 gracia 1 1 1 373 jessie 1 1 1 379 keisha 1 0.99 1 418 m.raihan 1 1 1 407 m.syaril 1 1 1 392 m.zaim 1 1 1 442 maynita 0.99 1 0.99 411 naufal 0.99 1 1 370 raffel 1 0.98 0.99 403 rafly 1 1 1 379 raja.naisya 1 1 1 394 rizky 0.97 1 0.98 406 roni 0.99 1 0.99 411 safa 0.99 1 0.99 391 samuel 1 1 1 399 saputri 0.99 0.99 0.99 384 zahara 1 1 1 403

## 4. KESIMPULAN
Proses pengambilan data gambar private berupa wajah siswa dengan teknik pengambilan seperti yang dijelaskan diatas dan prossesing dataset yang dilakukan sangat baik terbukti hasil akurasi model yang dibentuk sudah baik dan stabil. Strategi yang digunakan peneliti untuk pelatihan model dengan data training sebanyak 44.982, dan data testing sebanyak 7.938, yaitu dengan membuat arsitektur CNN yang dimodifikasi dari arsitektur VGG16. Selain itu  peneliti  juga  mengecilkan  ukuran  gambar  dari  250x250  pixels  menjadi  50x50  pixels.  Hal  ini  terbukti  dapat mempercepat  proses  training  model,  dan  mengurangi  beban  kerja  perangkat  keras.  Kemudian  mengkonversi gambar  dari  RGB  (3  dimensi)  menjadi  grayscale  (1  dimensi).  Proses  augmentasi  tetap  dilakukan,  serta  ada penggunaan  teknik  regularisasi  dropout.  Teknik  ini  terbukti  dapat  menghindari  terjadinya  overfitting.  Hasil pelatihan  model  yang  terbaik  dari  17  skenario  uji  coba  yang  dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan  parameter sebagai berikut: Ukuran gambar 50x50 piksel, warna gambar grayscale, augmentasi dengan teknik flip, random rotation  dan  affline,  teknik regularisasi  dropout  dengan  nilai  0.2,  jumlah  data  gambar  setiap  kelas  dibuat  sama banyak. Dengan parameter tersebut maka didapatkanlah sebuah model dengan hasil akurasi sebesar 97.78%, nilai loss sebesar  0.0189, Nilai validasi  akurasi  sebesar  99.57% dan nilai  validasi  loss sebesar 0.019 dengan jumlah iterasi (epoch) sebanyak 60.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Alhamdulillah puji syukur saya panjatkan kepada Allah SWT penelitian ini dapat diselesaikan tepat waktu, Terima kasih  kepada keluarga besar saya yang selalu mendukung penuh  study S2. Kepada civitas akademi Universitas Amikom Yogyakarta, tempat saya menimbah ilmu dan berdiskusi, kepada Ibu Prof. Dr. Kusrini M.Kom dan Pak Kusnawi. M.Kom selaku dosen pembimbing saya. Serta kepala sekolah SMPN 6 Batam yang sudah memberikan izin kepada saya untuk belajar dan melakukan penelitian serta menggunakan data siswa yang ada di sekolah.

## REFERENCES
[1] I. M. Kusrini Kusrini, Suputa Suputa, Arief Setyanto, K. Artha Agastya, Herlambang Priantoro, and E. I. Chandramouli, “Data augmentation for automated pest classification in Mango farms,” Comput. Electron. Agric., vol. 179, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105842.
[2] A. Majumder, A. Rajbongshi, M. M. Rahman, and A. A. Biswas, “Local Freshwater Fish Recognition Using Different CNN Architectures with Transfer Learning,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 11, no. 3, pp. 1078–1083, 2021, doi: 10.18517/ijaseit.11.3.14134.
[3] D. Husen, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Deteksi Hama Pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2103, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[4] R. Z. Fadillah, A. Irawan, M. Susanty, and I. Artikel, “Data Augmentasi untuk Mengatasi Keterbatasan Data pada Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO),” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 208–214, 2021, [Online]. Available:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5958
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/10768
[5] H. Zhang, A. Jolfaei, and M. Alazab, “A Face Emotion Recognition Method Using Convolutional Neural Network and Image  Edge  Computing,”  IEEE  Access,  vol.  7,  no.  November,  pp.  159081–159089,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2949741.
[6] H. Yang and X. Han, “Face recognition attendance system based on real-time video processing,” IEEE Access, vol. 8, pp. 159143–159150, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3007205.
[7] J. Kong, M. Chen, M. Jiang, J. Sun, and J. Hou, “Face Recognition Based on CSGF(2D)2PCANet,” IEEE Access, vol. 6, pp. 45153–45165, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2865425.
[8] B. Jabber, J. Lingampalli, C. Z. Basha, and A. Krishna, “Detection of covid-19 patients using chest x-ray images with convolution neural network and mobile net,” Proc. 3rd Int. Conf. Intell. Sustain. Syst. ICISS 2020, pp. 1032–1035, 2020, doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9316100.
[9] X. Li, Z. Yang, and H. Wu, “Face detection based on receptive field enhanced multi-task cascaded convolutional neural networks,” IEEE Access, vol. 8, pp. 174922–174930, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3023782.
[10]  B. Mocanu, R. Tapu, and T. Zaharia, “DEEP-SEE FACE: A Mobile Face Recognition System Dedicated to Visually Impaired People,” IEEE Access, vol. 6, pp. 51975–51985, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2870334.
[11]  Y. H. Liu, “Feature Extraction and Image Recognition with Convolutional Neural Networks,”  J. Phys. Conf. Ser., vol. 1087, no. 6, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1087/6/062032.
[12]  R. M. Rawat, S. Garg, N. Jain, and G. Gupta, “COVID-19 detection using convolutional neural network architectures based upon chest X-rays images,” Proc. - 5th Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. ICICCS 2021, no. Iciccs, pp. 1070– 1074, 2021, doi: 10.1109/ICICCS51141.2021.9432134.
[13]  D.  Arsal,  Muhammad  and  Wardijono,  Bheta  and  Anggraini,  “Face  Recognition  Untuk  Akses  Pegawai  Bank Menggunakan  Deep  Learning  Dengan  Metode  CNN,”  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  06,  pp.  55–63,  2020,  doi: 10.1109/UBMK52708.2021.9559031.
[14]  J. Sanjaya and M. Ayub, “Augmentasi Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[15]  M. Z. Alom et al., “The History Began from AlexNet: A Comprehensive Survey on Deep Learning Approaches,” 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1803.01164
[16]  Suyanto, Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut, Ed. I. Bandung, Indonesia: Informatika, 2018.
[17]  K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc., pp. 1–14, 2015.
[18]  L. Perez and J. Wang, “The Effectiveness of Data Augmentation in Image Classification using Deep Learning,” 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1712.04621
[19]  A. Negi, K. Kumar, P. Chauhan, and R. S. Rajput, “Deep neural architecture for face mask detection on simulated masked face dataset against covid-19 pandemic,” Proc. - IEEE 2021 Int. Conf. Comput. Commun. Intell. Syst. ICCCIS 2021, pp. 595–600, 2021, doi: 10.1109/ICCCIS51004.2021.9397196.
[20]  M. S. Majib, M. M. Rahman, T. M. Shahriar Sazzad, N. I. Khan, and S. K. Dey, “VGG-SCNet: A VGG Net based Deep Learning framework for Brain Tumor Detection on MRI Images,” IEEE Access, vol. 9, pp. 116942–116952, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3105874.