Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Implementasi Algoritma Neural Network Dengan Optimisasi Hyperparameter Untuk Prediksi Harga Saham
Muhammad Rizky Pribadi* 1 , Evi Maria 2 , Suryasatria Trihadaru 3 , Sri Yulianto Joko Prasetyo 4 , Sutarto Wijono 5
1 Universitas Multi Data Palembang, FIKR, Palembang 2,3,4,5 Universitas Kristen Satya Wacana, FTI, Salatigga e-mail: * 1 rizky@mdp.ac.id , 2 evi.maria@uksw.edu, 3 suryasatriya@uksw.edu ,
4 sri.yulianto@uksw.edu , 5 sutarto.wijono@uksw.edu

## Abstrak
Saham merupakan salah satu instumen investasi yang diminati saat ini karena memiliki nilai return yang lebih besar dibandingkan menabung di Bank. Hanya saja investasi di saham memiliki  risiko  penurunan  nilai  harga  saham,  yang  dapat  membuat  investor  rugi.  Saham pertambangan saat ini menjadi primadona oleh investor, karena nilainya yang terus naik. Akan tetapi  untuk  membeli  saham  diwaktu  yang  tepat  masih  menjadi  kendala,  oleh  karena  itu dibutuhkan  sebuah  prediksi  harga  saham  yang  dapat  membantu  investor  menentukan  waktu yang tepat untuk membeli saham tambang. Penggunaan machine learning bisa dilakukan untuk melakukan prediksi harga saham. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga saham  PTBA  dari  tahun  2017  –  2022.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Neural Network  dengan  optimisasi  hyperparameter.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  RMSE sebesar 30,634. Nilai  RMSE  yang  kecil  menunjukkan  jikan  algoritma  Neural  Network  bisa digunakan untuk melakukan prediksi harga saham PTBA .
Kata kunci —Prediksi Saham, Investasi, Tambang, Neural Network, RMSE, PTBA

## Abstrak
Stocks are one of the investment instruments that are currently in demand because they have a greater return value than saving in a bank. It's just that investing in stocks has the risk of decreasing the value of the stock price, which can make investors lose money. Mining stocks are currently the prima donna of investors, because their value continues to rise. However, buying shares at the right time is still an obstacle, therefore a stock price prediction is needed that can help investors determine the right time to buy mining shares. The use of machine learning can be  done  to  predict  stock  prices.  The  data used  in  this  research  is  PTBA  stock  price  data  from 2017  –  2022.  In  this  study,  the  Neural  Network  algorithm  is  used  with  hyperparameter optimization. In this study, the RMSE value was 30.634. A small RMSE value indicates that the Neural Network algorithm can be used to predict PTBA's stock price.
Kata kunci —Stock Prediction, Investment, Mining, Neural Network, RMSE, PTBA
1. PENDAHULUAN
ergantian  harga  minyak  mentah  akan  pengaruhi  harga  bahan  bakar  minyak  (BBM)  yang tidak  disubsidi.  Berubahnya  harga  BBM  bakal  pengaruhi  biaya-biaya  operasional  industri. Batubara  merupakan  salah  satu  produk  tambang  yang  digunakan  sebagai  sumber  daya  energi. Pertambangan batubara jadi produk primadona yang menarik penanam modal untuk berinvestasi di  industri  area  pertambangan  batubara[1].  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil batubara  terbesar  di  dunia.  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  (ESDM)  melalui Mineral  One  Data  Indonesia  (MODI)  mencatat  sampai  pada  Juli  2022  ini  produksi  batu  bara P
3633
sudah mencapai 54,40% atau mencapai 360,70 juta ton dari target produksi batu bara tahun ini mencapai  663  juta  ton[2]. International  Energy  Agency (IEA) dalam  laporan  bertajuk “ Coal 2021” memproyeksi perkiraan akan permintaan, persediaan, serta perdagangan batubara di  dunia  hingga  tahun  2024.  Menurut  IEA,  permintaan  batubara  di  dunia  diprediksikan  akan mencetak rekor baru[3].
PT  Bukit  Asam,  Tbk  (PTBA)  ialah  salah  satu  perusahaan  BUMN  yang  beroperasi  di bagian  industri  pertambangan  batubara[4].  Sebagai  perusahaan  Batubara  terbesar  di  Indonesia, saham  PTBA  termasuk  yang  diminati  oleh  investor  di  pasar  uang,  karena  menghasilkan peningkatan  laba  bersih  sebesar  110%  dibandingkan  dengan  periode  yang  sama  tahun  lalu[5]. Pemodalan  di  pasar  pasar  uang  dalam  wujud  kepemilikan  saham  industri  ataupun  bentuk komoditas yang lain amat menarik serta menggoda sebab bisa menjanjikan profit yang lumayan besar.  Tetapi,  pemodalan  saham  diklasifikasikan  sebagai  resiko  besar,  sebab  sensitifnya pergerakan  harga  saham  yang  dipengaruhi  oleh  aspek  luar  ataupun  dalam  negeri.  Aspek  itu dapat  berbentuk  perubahan  keuangan,  peraturan  dalam  hukum  pada  industri,  perusahaan  yang menghasilkan  saham  itu  sendiri  serta  pastinya  akibat  dari  ekonomi  negara  itu  sendiri.  Harga saham sangat susah diduga pergerakan arah kelajuannya. Pergerakan harga saham itu umumnya bisa perkiraan dengan melaksanakan tiga metode aspek yang bisa diamati, ialah aspek teknikal, aspek  fundamental  serta  aspek  sentimen.  Aspek  teknikal  merupakan  aksi  dengan  mencermati harga  di  waktu  lalu,  aspek  fundamental  merupakan  metode  analisa  bidang  usaha  yang berlangsung, aspek sentimen merupakan pergerakan harga saham yang dipengaruhi oleh aspek bidang usaha, informasi serta operasi bisnis [6] .
Prediksi  nilai  jual  beli  saham  pada  bursa  saham  juga  bisa  dilakukan  menggunakan teknik  statistik  ataupun  dengan  pendekatan  kecerdasan  buatan.  Prediksi  saham  PTBA menggunakan  teknik  statistik  dengan  uji Paired  Samples  Test telah  dilakukan  pada  penelitian terdahulu[7].  Namun  penelitian[7]  hanya  menggunakan  periode  selama  60  hari  saja,  sehingga hasil  yang  didapatkan  hanya  terbatas  menggambarkan  kinerja  saham  pada  periode  itu  saja. Metode machine learning untuk prediksi saham dapat digunakan untuk mengatasi keterbatasan dari teknik statisik pada penelitian[7], seperti penelitian prediksi saham ANTAM menggunakan algoritma  SVM[8],  prediksi  saham  PT  Garuda  dengan  metode  ARIMA[9], dan  prediksi  IHSG dengan Neural  Network [10].  Penelitian[11]  melakukan  perbandingan  antara  model  ARIMA dengan Neural  Network untuk  memprediksi  saham,  dan  hasil  penelitian  menemukan  bahwa Neural  Network menghasilkan  nilai  RMSE  yang  lebih  kecil  dibandingan  metode  ARIMA. Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  banyak  menggunakan  algoritma  neural  network  untuk melakukan  prediksi  dan  mendapatkan  hasil  yang  baik[12]–[14].  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini memiliih menggunakan algoritma Neural Network untuk memprediksi harga saham PTBA. Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  model  prediksi  harga  saham  PTBA  dengan menggunakan  algoritma Neural  Network .  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  kontribusi, yaitu memberikan bukti empiris keefektifan metode Neural Network untuk memprediksi harga saham.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  empat  tahapan,  seperti  yang  tersaji  pada  Gambar  1.  Pertama, tahap  identifikasi  masalah  yang  ada bersumber  pada  fenomena  yang  berlangsung  saat  ini serta bersumber  pada  rujukan  penelitian  terdahulu  yang  berhubungan.  Setelah  itu,  dilakukan  studi literatur  untuk  mencari  serta  menghimpun  beberapa  referensi  dari  jurnal  ataupun  buku  yang berhubungan dengan penelitian. Kedua, tahap analisa dan desain. Pada tahap ini diawali dengan pengumpulan informasi harga saham PTBA yang tertera pada Bursa Efek Indonesia (BEI) untuk dijadikan data set training dan testing . Informasi tersebut, didapat di situs Yahoo Finance serta informasi yang terdaftar dari tanggal 11 Desember 2017 hingga 8 Desember 2022[15]. Setelah pengumpulan data set dilanjutkan dengan penyusunan sistem serta akan diimplementasikan jadi suatu  sistem  untuk  peramalan  harga  saham  emiten  atau  perusahaan  PTBA.  Ketiga,  tahap  uji
3634
coba  sistem  menggunakan  skenario  pengetesan  yang  sudah  didesain.  Keempat,  tahap  analisis hasil uji coba yang sudah dilakukan dengan penentuan nilai Root Mean Squere Error (RMSE).

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  identifikasi  permasalahan  yang  berhubungan dengan prediksi ataupun forecasting harga saham yang tertera pada Bursa Efek Indonesia (BEI) dan mengindentifikasi fenomena- fenomena yang berlangsung pada pasar bursa saham. Tahapan ini  ialah  pencarian  serta  mempelajari  sebagian  jurnal  serta  buku  yang  berhubungan  dengan prediksi  ataupun forecasting  harga saham  menggunakan  metode  yang  beragam,  jurnal  yang berhubungan dengan metode Neural Network , Jurnal serta buku yang berhubungan dengan ilmu saham sebagai pendukung teori pada penelitian.

## 2. 2 Analisis dan Desain
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  untuk  peramalan  harga  saham  yang berupa data historis sebuah emiten selama lima tahun kebelakang. Data yang digunakan dataset public  yang  berasal  dari website  Yahoo  Finance .  Pengambilan  merupakan  harga  saham  dari emiten  pertambangan  yang  telah  terdaftar  atau  listing  pada  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Data yang  diambil  merupakan  data  historis  tercatat  dari  tanggal  11  Desember  2017  sampai  8 Desember  2022.    Data  historis  tersebut  terdiri  dari Date,  Open,  High,  Low,  Close .  D ate merupakan  tanggal,  bulan  dan  tahun  perdagangan  pasar  saham. Open merupakan  harga pembuka perdagangan pasar saham. High merupakan harga tertinggi yang  dicapai perdagangan pasar  saham. Low merupakan  harga  terendah  yang  dicapai  perdagangan  pasar  saham. Close merupakan harga penutupan perdagangan pasar saham berakhir. Contoh dataset yang digunakan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Dataset Saham PTBA Date Open High Low Close 12/11/2017 2220 2225 2160 2185 12/12/2017 2185 2210 2185 2200 12/13/2017 2220 2255 2220 2240 12/14/2017 2260 2290 2230 2240 12/15/2017 2250 2290 2240 2280 12/18/2017 2290 2290 2240 2260 12/19/2017 2260 2490 2260 2460 ... ... ... ... ... 12/2/2022 3800 3810 3760 3770 12/5/2022 3800 3800 3690 3690 12/6/2022 3720 3730 3650 3660
3635 12/7/2022 3670 3740 3670 3690 12/8/2022 3700 3710 3610 3700
Penelitian  menggunakan  algoritma Neural  Network yang  digunakan  untuk melaksanakan prediksi pada atribut harga penutupan ( close ) setiap hari pada saham sebagai data input,  arsitektur  dari  algoritma Neural  Network bisa  dilihat  pada  Gambar  2[16].  Harga penutupan ( close ) sangat berguna, disebabkan sebagai referensi untuk harga awal di keesokkan harinya[17].  Berikutnya  data  akan  dialokasikan  menjadi  dua  bagian  dataset,  yakni  data  latih serta  data  uji  masing-masing  sebesar  80%  serta  20%.  Hasil  dari  sistem  ini  akan  berupa  nilai Root Mean Squere Error (RMSE) sebagai penentu seberapa dekat nilai prediksi yang dihasilkan dengan nilai aktual [18].
Gambar 2. Algoritma Neural Network

## 2. 3 Uji Coba
Tahap  ini  merupakan  tahapan  pengujian  terhadap  algoritma  atau  model  yang  telah diimplementasikan  pada  tahap  sebelumnya.  Di  tahapan  ini  pengujian  akan  dilakukan  seperti Gambar  3.  Desain  perancangan  model Neural  Network dimulai  dengan  inisialisasi  parameter yang diproses Neural  Network ,  skenario  parameter  yang  digunakan  adalah  nilai training  cycle dan learning rate [19]. Nilai training cycle yang digunakan adalah 100, 300 dan 500. Sementara itu nilai learning rate yang digunakan adalah 1, 0,1 dan 0,01.

## 2.4 Hasil Uji Coba
Hasil  dari  uji  coba  sistem  akan  berupa  prediksi  harga  saham  dan  nilai Root  Mean Square  Error (RMSE)  dari  saham  PTBA.  Nilai  tersebut  akan  dilakukan  perbandingan berdasarkan variasi training cycle dan learning rate dan ditampilkan dalam bentuk grafik serta tabel yang nantinya dianalisis membentuk suatu kesimpulan serta rekomendasi penelitian.
3636
Gambar 3. Rancangan Model Prediksi Harga Saham PTBA Menggunakan Algoritma Neural
Network

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Prediksi Saham PTB
Hasil  prediksi  dari  harga  saham  PTBA  dilakukan  dengan  optimasi  parameter training cycle dan learning  rate .  Nilai training  cycle yang  digunakan  adalah  100,  300  dan  500[20]. Sementara itu, nilai learning rate yang digunakan adalah 1, 0,1 dan 0,01. Kemudian model yang diusulkan  dibandingkan  dengan  model  SVM  dan Linier  Regression .  Tabel  2  menyajikan  nilai Root Mean Square Error (MSE) dari prediksi harga saham PTBA dengan Neural Network .
Tabel 2  Hasil Prediksi Saham PTBA dengan Neural Network Training Cycle Learning Rate 100 300 500 1 4453.512 4453.516 4453.515 0,1 38.015 36.137 35.857 0,01 32.845 30.838 30.634
Hasil  prediksi  dari  harga  saham  PTBA  dilakukan  dengan  optimasi  parameter training cycle dan learning  rate . Dari  Tabel  2  bisa  dilihat  bahwa  nilai  RMSE  yang paling  kecil  adalah saat  nilai  parameter training  cycle 500  dan learning  rate 0,01.  Dari  hasil  eksperimen  yang dilakukan  terlihat  bahwa,  semakin  besar  nilai training  cycle , maka  akan  membuat  nilai  MSE semakin  kecil.  Sementara  itu,  semakin  kecil  nilai learning  rate akan  membuat  nilai  MSE semakin kecil. Semakin kecil nilai RMSE, maka semakin baik model yang dihasilkan.
3637
Setelah  mendapatkan  nilai  terbaik  dari  parameter  model neural  network yang dihasilkan,  model  tersebut  dibandingkan  dengan  model  SVM  dan Logistic  Regression .  Hasil perbandingannya  bisa  dilihat  pada  Tabel  3.  Dari  hasil  perbandingan  di  Tabel  3  terlihat  bahwa algoritma Neural  Network lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  SVM  dan Logistic Regression .
Tabel 3 Perbandingan Dengan SVM dan Logistic Regression Algoritma Nilai RMSE SVM 107,159 Logistic Regression 48,619 Neural Network 30,634
Gambar 4 menyajikan grafik hasil prediksi harga saham PTBA. Dari gambar 4 terlihat pola  garis Close dan Prediction  (Close) bertumpuk,  artinya  nilai  prediksi  sama  dengan  nilai close yang terdapat pada data set .
Gambar 2 . Grafik Hasil Prediksi Saham PTBA
Untuk  lebih  jelas  melihat  selisih  antara  nilai close dan  hasil  prediksi  bisa  dilihat  pada Tabel 4. Dari Tabel 4 terlihat bahwa selisih antara nilai close harga saham dengan hasil prediksi tidak  terlalu  signifikan,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model Neural  Network dengan parameter  nilai training  cycle 500  dan  learning  rate  0,01  bisa  digunakan  untuk  melakukan prediksi harga saham PTBA.
Tabel 4 Perbandingan Nilai Close dan Prediction (Close) Date Close Prediction(Close)  Selisih 12/11/2017 2185 2181 -4 12/12/2017 2200 2211 11 12/13/2017 2240 2256 16 12/14/2017 2240 2269 29 12/15/2017 2280 2284 4 12/18/2017 2260 2257 -3 ... ... ... .... 11/28/2022 3680 3700 20
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 12/11/2017 12/11/2018 12/11/2019 12/11/2020 12/11/2021 Close Prediction (Close)
3638
11/29/2022 3750 3747 -3 11/30/2022 3800 3795 -5 12/1/2022 3810 3827 17 12/2/2022 3770 3774 4

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  algoritma  Neural  Network  dengan parameter training cycle dengan nilai 500 dan learning rate dengan nilai 0,01 menghasilkan nilai RMSE  terbaik,  yaitu  30,634.  Dari  eksperimen  yang  dilakukan,  disimpulkan  bahwa  semakin besar nilai training cycle maka akan semakin menghasilkan nilai RMSE yang kecil. Sebaliknya untuk learning rate, semakin kecil nilai learning rate maka akan semakin kecil nilai RMSE yang dihasilkan.  Dari  nilai  RMSE  yang  kecil  bisa  disimpulkan  bahwa  algoritma  Neural  Network dengan  parameter  learning  rate  0,01  dan  training  cycle  500  bisa  digunakan  untuk  melakukan prediksi harga saham PTBA.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Dedi Prasada and I. Rini Demi Pangestuti, “Analisis Pengaruh Harga Minyak Mentah Dunia,  Harga  Batubara,  Harga  Emas,  Inflasi,  dan  Nilai  Tukar  terhadap  IHSG,” DIPONEGORO  JOURNAL  OF  MANAGEMENT ,  vol.  11,  no.  1,  2022,  [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/djom/index
[2] Pratama  Guitarra,  “Produksi  Batu  Bara  RI  Melejit,  Sudah  360,7  Juta  Ton,” CNBC Indonesia , Jul. 29, 2022.
[3] “Coal 2021,” 2021. [Online]. Available: www.iea.org/t&c/
[4] M. Agil Fadhili, “Analisis Pengaruh Perubahan Nilai Total Moisture, Ash Content dan Total Sulphur Terhadap Nilai Kalori Batubara Bb-50 Di Tambang Banko Barat Pt. Bukit Asam, Tbk. Tanjung Enim Sumatera Selatan,” Jurnal Bina Tambang , vol. 4, no. 3.
[5] Akhmad  Suryahadi,  “Laba  Bersih  Melejit,  Simak  Rekomendasi  Saham  Bukit  Asam (PTBA) Berikut Ini,” Kontan , Oct. 27, 2022.
[6] R. Julian and M. R. Pribadi, “Peramalan Harga Saham Pertambangan Pada Bursa Efek Indonesia  (BEI)  Menggunakan  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),” Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  8,  no.  3,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[7] A.  Ameci,  A.  R.  P.  Barusman,  L.  S.  Amna,  and  R.  Riswan,  “ANALISIS  RETURN SAHAM  DAN  VOLUME  PERDAGANGAN  SAHAM  PT  BUKIT  ASAM  TBK  DI MASA  PANDEMI  COVID-19,” VISIONIST ,  vol.  10,  no.  1,  p.  1,  Mar.  2021,  doi: 10.36448/jmv.v10i1.2027.
[8] Y. Ramdhani and A. Mubarok, “Analisis Time Series Prediksi Penutupan Harga Saham Antm.Jk Dengan Algoritma SVM Model Regresi,” JURNAL RESPONSIF , vol. 1, no. 1, 2019, [Online]. Available: http://ejurnal.univbsi.id/index.php/jti
[9] W. Y. Rusyida and V. Y. Pratama, “Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode  ARIMA,” Square :  Journal  of  Mathematics
3639 and  Mathematics Education ,  vol. 2, no. 1, p.  73, Apr. 2020, doi: 10.21580/square.2020.2.1.5626.
[10] I.  Halimi  and  W.  A.  Kusuma,  “Prediksi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG) Menggunakan  Algoritma  Neural  Network,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika (JEPIN) , vol. 4, no. 1, p. 24, Jun. 2018, doi: 10.26418/jp.v4i1.25384.
[11] B. Y. Pandji, I. Indwiarti, and A. A. Rohmawati, “Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan model ARIMA dan Artificial Neural Network,” Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) , vol. 4, no. 2, 2019.
[12] Z. Z. R. PERMANA, S. T. RASMANA, and I. PUSPASARI, “Prediksi Jarak Bola pada Citra  Kamera  Katadioptrik  menggunakan  metode  Artifical  Neural  Network,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika , vol. 9, no. 2, p. 279, Apr. 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.279.
[13] A.  M.  Nur,  I.  Fathurrahman,  and Y.  Yahya, “Prediksi  Tingkat  Kelancaran  Kredit  BSU BMT  Tunas  Harapan  Syari’ah  Pringgasela  Kabupaten  Lombok  Timur  Menggunakan Algoritma  Neural  Network,” Infotek :  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi ,  vol.  4,  no.  2, pp. 205–216, Jul. 2021, doi: 10.29408/jit.v4i2.3580.
[14] M.  S.  T.  Putra  and  Y.  Azhar,  “Perbandingan  Model  Logistic  Regression  dan  Artificial Neural  Network  pada  Prediksi  Pembatalan  Hotel,” JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan Kalijaga) , vol. 6, no. 1, pp. 29–37, Jan. 2021, doi: 10.14421/jiska.2021.61-04.
[15] “Yahoo Finance,” https://finance.yahoo.com/ , Dec. 08, 2022.
[16] X. Chen, R. Tu, M. Li, and X. Yang, “Prediction models of air outlet states of desiccant wheels  using  multiple  regression  and  artificial  neural  network  methods  based  on criterion  numbers,” Appl  Therm  Eng ,  vol.  204,  p.  117940,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.applthermaleng.2021.117940.
[17] A.  Marjuni,  “Peramalan  Harga  Saham  Serentak  Menggunakan  Model  Multivariate Singular Spectrum Analysis,” JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS , vol. 12, no. 1, pp. 17–25, Aug. 2022, doi: 10.21456/vol12iss1pp17-25.
[18] D. S. K. Karunasingha, “Root mean square error or mean absolute error? Use their ratio as well,” Inf Sci (N Y) , vol. 585, pp. 609–629, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.ins.2021.11.036.
[19] X. Hu, S. Wen, and H. K. Lam, “Dynamic  random distribution learning rate for neural networks  training,” Appl  Soft  Comput ,  vol.  124,  p.  109058,  Jul.  2022,  doi: 10.1016/j.asoc.2022.109058.
[20] O.  G.  Ajayi  and  J.  Ashi,  “Effect  of  varying  training  epochs  of  a  Faster  Region-Based Convolutional  Neural  Network  on  the  Accuracy  of  an  Automatic  Weed  Classification Scheme,” Smart  Agricultural  Technology ,  vol.  3,  p.  100128,  Feb.  2023,  doi: 10.1016/j.atech.2022.100128.