p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Mobilenet untuk Klasifikasi Gambar dan Deteksi Emosi Menggunakan KERAS
Setiadi Ramdani a , Alam Rahmatulloh b
ab Program Studi Informatika, Fakultas Teknik Universitas Siliwangi
ab Jl. Siliwangi No.24, Kahuripan, Kec. Tawang, Kab. Tasikmalaya, Jawa Barat 46115
a 207006108@student.unsil.ac.id , b alam@unsil.ac.id

## Abstrak
Implementasi  MobileNet  menggunakan  Keras  untuk  klasifikasi  gambar  dan  deteksi  emosi.  Metode  penelitian melibatkan pelatihan model klasifikasi gambar dan deteksi emosi berbasis MobileNet, sebuah arsitektur jaringan saraf  tiruan  yang  efisien  dan  cepat,  dengan  memanfaatkan  Keras  sebagai  alat  utama.  Tantangan  utama  yang dihadapi adalah pemrosesan dan preprocessing data yang tepat untuk mendukung klasifikasi gambar dan deteksi emosi  yang  akurat,  serta  integrasi  yang  optimal  antara  MobileNet  dan  Keras.  Identifikasi  gap  pengetahuan mencakup potensi perbaikan akurasi deteksi emosi dan penyesuaian hyperparameter untuk hasil yang lebih baik. Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  implementasi  MobileNet  dengan  Keras  mampu  mencapai  klasifikasi gambar dan deteksi emosi dengan tingkat akurasi yang memadai, memberikan dasar untuk pengembangan lebih lanjut di bidang pengolahan citra dan analisis emosi.
Kata kunci: MobileNet, Keras, implementasi, klasifikasi gambar, deteksi emosi, arsitektur jaringan saraf, preprocessing data, integrasi, akurasi, eksperimen.

## Mobilenet Implementation for Image Classification and Emotion Detection Using KERAS

## Abstract
The MobileNet implementation uses Keras for image classification and emotion detection. The research method involves training an image classification and emotion detection model based on MobileNet, an efficient and fast artificial neural network architecture, utilizing Keras as the main tool. The main challenges faced are proper data processing and preprocessing to support accurate image classification and emotion detection, as well as optimal integration between MobileNet and Keras. Identification of knowledge gaps includes potential improvements in emotion  detection  accuracy  and  hyperparameter  tuning  for  better  results.  Experimental  results  show  that  the implementation  of  MobileNet  with  Keras  is  able  to  achieve  image  classification  and  emotion  detection  with  a sufficient level of accuracy, providing a basis for further developments in the field of image processing and emotion analysis.
Keywords:  MobileNet,  Keras,  implementation,  image  classification,  emotion  detection,  neural  network architecture, data preprocessing, integration, accuracy, experiments.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  era  digital  saat  ini,  pengolahan  gambar  dan pengenalan  pola  semakin  menjadi  topik  yang  menarik perhatian.  Klasifikasi  gambar,  yaitu  pengenalan  dan pengelompokan gambar ke dalam kategori atau kelas yang tepat, memiliki banyak aplikasi praktis seperti pengenalan wajah, deteksi objek, pengenalan tulisan tangan, dan masih banyak  lagi  [1].  Dalam  bidang  pengolahan  gambar, penggunaan  jaringan  saraf  konvolusional  (CNN)  telah terbukti sangat efektif. CNN adalah tipe jaringan saraf yang memiliki  lapisan-lapisan  konvolusi  khusus  yang  dapat secara  otomatis  mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari gambar  [2].  MobileNet  adalah  salah  satu  arsitektur  CNN
yang dikembangkan oleh Google. Keunggulan MobileNet terletak  pada  efisiensinya  dalam  hal  penggunaan  sumber daya  komputasi.  Arsitektur  ini  dirancang  untuk  dapat berjalan  dengan  baik  di  perangkat  dengan  sumber  daya terbatas,  seperti  ponsel  cerdas  atau  perangkat  terkait Internet  of  Things  (IoT)  [3].  Keras  adalah  salah  satu perpustakaan populer dalam pengembangan jaringan saraf di Python. Keras menyediakan antarmuka yang sederhana dan intuitif untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model jaringan saraf [4].
Implementasikan model MobileNet menggunakan Keras untuk melakukan klasifikasi gambar. Menggunakan dataset gambar  yang  diperoleh  dan  melakukan  augmentasi  data menggunakan  Image  Data  Generator[5].  Penelitian  ini
menerapkan  teknik  callback  seperti Early  Stopping dan Model  Checkpoint  untuk  meningkatkan  performa  model. Dengan  mengimplementasikan  MobileNet  menggunakan Keras,  bertujuan  untuk  menggali  potensi  arsitektur  ini dalam melakukan klasifikasi gambar secara efisien. Hasil dari laporan ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang  lebih  baik  tentang  penggunaan  MobileNet  dan memberikan  panduan  praktis  bagi  pengembang  yang tertarik  dalam  pengenalan  gambar  menggunakan  jaringan saraf.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Berdasarkan  studi  literatur  yang  telah  dilakukan terhadap  penelitian  terdahulu  sebagai  acuan  penulisan dalam  melakukan  penelitian  ini,  dapat  diuraikan  temuan dari studi literatur tersebut, diantara adalah:
1. Judul Penelitian: " Implementation of MobileNet for Image  Classification  on  Embedded  Devices "
Kebaruan Penelitian: Penelitian ini mengeksplorasi implementasi MobileNet pada perangkat embedded (terbenam)  seperti  mikrokontroler  atau  sistem cerdas  yang  memiliki  keterbatasan  sumber  daya. Penelitian ini mencoba mempercepat dan mengoptimalkan  kinerja  MobileNet  agar  cocok untuk  digunakan  pada  perangkat  dengan  daya komputasi terbatas [6].
2. Judul Penelitian: " Fine-tuning MobileNet for Multi- class  Object  Detection "  Kebaruan  Penelitian:
Penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  MobileNet sebagai  basis  model  untuk  tugas  deteksi  objek multi-kelas.  Penelitian  ini  fokus  pada  fine-tuning model  MobileNet  untuk  mempelajari  representasi kelas objek yang spesifik pada dataset deteksi objek yang lebih kecil [7].
3. Judul Penelitian: " Transfer Learning with MobileNet  for  Plant  Disease  Classification " Kebaruan  Penelitian:  Penelitian  ini  menggunakan MobileNet  sebagai  model  dasar  untuk  melakukan transfer  learning  pada  tugas  klasifikasi  penyakit tanaman.  Penelitian  ini  menggabungkan  dataset gambar penyakit tanaman dengan dataset ImageNet yang  lebih  besar  untuk  melatih  model  dan mengklasifikasikan  gambar  tanaman  berdasarkan jenis penyakit yang dialaminya [8]
4. Judul Penelitian: " MobileNet-Based Deep Learning Model  for  Facial  Emotion  Recognition "  Kebaruan Penelitian:  Penelitian  ini  mengimplementasikan MobileNet  untuk  pengenalan  emosi  wajah. Penelitian  ini  melibatkan  pelatihan  model  dengan menggunakan dataset gambar wajah manusia yang memiliki anotasi emosi. Model ini kemudian dapat mengklasifikasikan  emosi  berdasarkan  gambar wajah yang diberikan [9].
5. Judul Penelitian: “Implementasi Algoritma
Convolutional  Neural  Network  Arsitektur  Model MobileNetV2  dalam  Klasifikasi  Penyakit  Tumor Otak Glioma, Pituitary dan Meningioma” Kebaruan penelitian:  Penelitian  Ini  mengevaluasi  akurasi klasifikasi model CNN dengan MobileNetV2 pada dataset  citra  tumor  otak,  analisis  presisi  dan  recall
untuk  setiap  kategori  tumor,  pengujian  performa pada  set  data  uji  dan  validasi,  serta  analisis perbedaan  kemampuan  klasifikasi  antara  Glioma, Pituitary, dan Meningioma[10]
6. Judul  Penelitian:  “Perbandingan  Nilai  Akurasi Model  Machine  Learning  Antara  Arsitektur MOBILENETTV2  dan  XCEPTION  Pada  Sistem Klasifikasi Sampah” Kebaruan penelitian: Penelitian ini mengevaluasi Optimizer dan Learning Rate  yang  Optimal:  Menentukan  kombinasi optimizer  dan  learning  rate  yang  menghasilkan akurasi tertinggi dalam klasifikasi sampah menggunakan model CNN [11] .
7. Judul  Penelitian:  “Implementasi  Deep  Learning Menggunakan Convolution Neural Network Untuk Klasifikasi  Gambar  (  Bola  Kaki,  Bola  Kok,  dan Bola  Basket)”  Kebaruan  penelitian:  Penelitian  ini menilai kemampuan model Deep Learning dengan CNN  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasi  objek pada cabang olahraga bola kaki, bola kok, dan bola basket, dengan fokus pada akurasi klasifikasi pada data train dan test serta ketepatan pengenalan pada data baru [12].
8. Judul Penelitian: “Klasifikasi Citra Digital Bumbu dan  Rempah  dengan  Algoritma  Convolutional Neural  Network  (CNN)”  Kebaruan  penelitian: Penelitian  ini  menilai  Kinerja  Model  CNN  dalam Klasifikasi  Digital  Gambar  Herba  dan  Rempah: Mengevaluasi seberapa efektif model CNN dengan dua  lapisan  konvolusi  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  gambar  herba  dan  rempah, dengan  fokus  pada  akurasi  pada  data  latihan,  data pengujian, dan pengenalan data baru [13].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## 1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merujuk  pada  pendekatan  atau strategi  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data, menganalisis  informasi,  dan  menghasilkan  pengetahuan dalam  sebuah  penelitian.  Metode  penelitian  memainkan peran  penting  dalam  merancang,  melaksanakan,  dan menginterpretasikan hasil penelitian. Tujuan dari metodologi  penelitian  memberikan  kerangka  penelitian yang sistematis sehingga tujuan penelitian, dan karakteristik  pemasalahan  memiliki  kesesuaian,  dan mengurangi terjadinya kesalahan yang terjadi dan berguna untuk mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan tujuan.
2. Metode Pengumpulan Data
2.1 Pengumpulan Data Pengumpulan  data  guna  menunjang penelitian ini dilakukan dengan:
1. Mengumpulkan  dataset  gambar:  Dalam  hal ini,  Anda  perlu  mengumpulkan  dataset gambar  yang  berisi  gambar-gambar  yang mencakup  berbagai  emosi  yang  ingin  Anda deteksi. Anda dapat mencari dataset gambar emosi  yang  tersedia  secara  publik,  atau membuat  dataset  Anda  sendiri  dengan
mengambil  gambar-gambar  yang  relevan dari berbagai sumber.
2. Anotasi  data:  Setelah  memiliki  dataset gambar,  Anda  perlu  menganotasi  data dengan  label  emosi  yang  sesuai.  Ini dilakukan  dengan  menandai  setiap  gambar dengan  label  yang  sesuai,  seperti  senang, sedih,  marah,  terkejut,  dan  sebagainya. Proses ini membutuhkan kerja manual untuk melabeli setiap gambar dengan benar.
3. Pembagian  dataset:  Setelah  dataset  gambar diannotasi, Anda perlu membaginya menjadi set pelatihan (training set) dan set pengujian (test  set).  Set  pelatihan  digunakan  untuk melatih  model,  sedangkan  set  pengujian digunakan  untuk  menguji  kinerja  model yang  telah  dilatih.  Sebaiknya,  Anda membagi  dataset  dengan  proporsi  yang sesuai,  misalnya  80%  untuk  pelatihan  dan 20% untuk pengujian.
4. Preprocessing data: Sebelum melatih model,
Anda  perlu  melakukan  preprocessing  pada dataset.  Ini  termasuk  melakukan  resizing gambar  agar  memiliki  dimensi  yang seragam,  normalisasi  nilai  piksel,  dan mungkin  juga  augmentasi  data  (misalnya, rotasi,  pemotongan,  pergeseran,  dll.)  untuk memperkaya dataset Anda.
5. Pelatihan  model:  Setelah  data  siap,  Anda dapat  memulai  pelatihan  model.  Dalam  hal ini,  Anda  dapat  menggunakan  MobileNet yang  telah  diprediksi  sebagai  model  dasar. Anda dapat memuat model MobileNet yang telah  dilatih  sebelumnya  menggunakan dataset  besar  seperti  ImageNet,  atau  Anda dapat  melatih  ulang  model  dari  awal menggunakan dataset Anda sendiri.
6. Evaluasi model: Setelah model dilatih, Anda perlu  mengevaluasi  kinerjanya.  Anda  dapat menggunakan set pengujian yang telah Anda siapkan  sebelumnya  untuk  menguji  model dan  menghitung  metrik  evaluasi  seperti akurasi, presisi, recall, dan F1- score.
7. Prediksi:  Setelah  model  Anda  dilatih  dan dievaluasi,  Anda  dapat  menggunakannya untuk  melakukan  prediksi  pada  gambar- gambar  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Model  akan  memberikan prediksi  emosi  berdasarkan  gambar  input yang diberikan.

## 2.2 Metode Preproccesing Data
Berikut adalah beberapa metode preprocessing yang dapat diterapkan:
1. Resize gambar MobileNet  menggunakan  input  gambar dengan dimensi 224x224 piksel. Oleh karena itu, perlu meresize semua gambar dalam dataset Anda menjadi  ukuran  tersebut  menggunakan  library seperti OpenCV atau PIL.
2. Normalisasi piksel MobileNet  mengharapkan  input  yang dinormalisasi  dengan  mean  0  dan  standard deviation  1.  Perlu  dilakukan  normalisasi  pada setiap gambar dalam dataset.
3. Augmentasi data opsional Jika  gambar  memiliki  area  yang  tidak relevan  atau  noise  di  sekitar  tepinya,  solusinya dapat memotong gambar agar hanya bagian yang penting  yang  tersisa.  Hal  ini  dapat  membantu model  AI  fokus  pada  area  penting  dan meningkatkan akurasi penghapusan background .

## 2.3 Metode Implementasi
Untuk  mengimplementasikan  mobilenet untuk  klasifikasi  gambar  dan  deteksi  emosi menggunakan  keras,  berikut  adalah  beberapa langkah yang dapat diikuti:
a) Import library yang di perlukan

## Gambar 1. Import library
b) Persiapkan dataset
• Siapkan  dataset  gambar  yang  berisi gambar-gambar dengan emosi yang ingin dideteksi.
• Bagi  dataset  menjadi  set  pelatihan (training set) dan set pengujian (test set).
• Letakkan  gambar-gambar  tersebut  pada folder yang sesuai dengan kelas emosi.Praproses Gambar (Opsional)
• Preprocessing data
• Tentukan  ukuran  input  yang  diharapkan oleh MobileNet, yaitu 224x224 piksel.
• Gunakan  objek  ImageDataGenerator untuk melakukan augmentasi data (opsional) dan preprocessing data seperti normalisasi piksel.

## Gambar 2. Persiapan dataset
c) Inisialisasi model MobileNet
• Buat objek MobileNet tanpa layer Fully Connected terakhir (include_top=False).
• Tentukan jumlah kelas emosi yang ingin dideteksi (num_classes).
• Tambahkan layer GlobalAveragePooling2D  dan  Dense layer sebagai layer klasifikasi baru. Gambar 3. Inisialisasi model
d) Pelatihan model
• Tentukan hyperparameter seperti jumlah epoch, learning rate, dan batch size.
• Kompilasi model dengan fungsi loss dan optimizer yang sesuai.
• Lakukan pelatihan model dengan memanggil metode fit pada objek model.
Gambar 4. Pelatihan model
e) Evaluasi dan prediksi
• Evaluasi model menggunakan set pengujian  (test  set)  dan  hitung  akurasi serta metrik evaluasi lainnya.
• Gunakan model yang telah dilatih untuk melakukan prediksi pada gambar baru.
Gambar 5. Evaluasi dan prediksi
IV. H A S IL DAN P EMBAHASAN
4.1 IMPLEMENTASI dan HASIL
Implementasi ini menggunakan model MobileNet yang telah dilatih dengan dataset ImageNet untuk klasifikasi dan deteksi  emosi  gambar.  Dataset  emosi  dikumpulkan,  di- labeli,  dan  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian. Gambar-gambar  diubah  ukuran  menjadi  224x224  piksel dan dinormalisasi dengan MobileNet's preprocess_input.
Model MobileNet diperluas dengan layer GlobalAveragePooling2D  dan  Dense  untuk  klasifikasi, sementara  layer  dasarnya  tidak  dapat  dilatih.  Model dikompilasi dengan optimizer Adam dan loss categorical_crossentropy. Data di-augmentasi dengan rotasi, pergeseran, pemotongan,  dan  pergeseran  horizontal  menggunakan ImageDataGenerator.  Dataset  yang  di-augmentasi  dibagi menjadi set pelatihan dan validasi.
Model  dilatih  dengan  generator  data  dari  set  pelatihan dan  validasi  menggunakan  fungsi  fit.  Setelah  pelatihan, model disimpan untuk digunakan dalam prediksi.
Hasilnya adalah model yang dapat memprediksi emosi pada  gambar  baru.  Pada  tahap  prediksi,  model  dimuat kembali, gambar uji diubah ukuran dan dinormalisasi, lalu model memberikan prediksi emosi melalui metode predict. Hasil  prediksi  adalah  label  kelas  emosi  yang  dapat diinterpretasikan  untuk  deteksi  emosi  pada  gambar tersebut.
Berikut  tahapan  pengimplementasian  mobilenet  untuk klasifikasi gambar dan deteksi emosi menggunakan keras :
Syntax
Gambar 6. Implementasi mobilenet menggunakan keras
Gambar 7. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan)
Gambar 8. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 2)
Gambar 9. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 3)
Gambar 10. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 4)
Gambar 21. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 5)
Gambar 32. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 6)
Gambar 43. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 7)
Gambar 14. Implementasi mobilenet menggunakan keras (lanjutan 8)
Hasil Gambar
Gambar 15. Deteksi Emosi
Gambar 16. Klasifikasi Gambar 4.2 PEMBAHASAN
MobileNet adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional  yang  efisien  dan  ringan,  dirancang  khusus untuk  perangkat  mobile  dan  embedded,  menawarkan performa yang baik bahkan pada perangkat dengan sumber daya terbatas [14]. Dalam implementasi ini, dataset gambar emosi telah dikumpulkan, di-annotasi, dan dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian [15].
MobileNet yang telah dilatih sebelumnya dengan dataset ImageNet  digunakan  sebagai  model  dasar.  Model MobileNet  diperluas  dengan  menambahkan  layer  Global Average Pooling dan Dense layer untuk klasifikasi emosi. Selanjutnya, data gambar di-preprocess dengan mengubah ukurannya menjadi 224x224 piksel dan normalisasi piksel menggunakan  fungsi  preprocess_input  dari  MobileNet. Opsionalnya, data dapat di-augmentasi untuk memperkaya dataset  dengan  variasi  gambar.  Model  MobileNet kemudian  dikompilasi  dengan  optimizer  Adam  dan  loss categorical_crossentropy.  Selama  pelatihan,  dataset  yang telah di-preprocess dan di-augmentasi dimuat menggunakan  ImageDataGenerator,  yang  memungkinkan pengolahan data secara real-time dalam batch-batch kecil. Setelah  pelatihan,  model  dapat  digunakan  untuk memprediksi emosi pada gambar-gambar baru. Pada tahap prediksi,  gambar-gambar  di-preprocess  dengan  cara  yang sama  seperti  saat  pelatihan,  dan  model  memberikan prediksi  emosi  berdasarkan  input  gambar.  Hasil implementasi ini adalah model yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  gambar  dan  mendeteksi  emosi  pada gambar-gambar baru, bermanfaat dalam berbagai aplikasi seperti  analisis  sentimen,  deteksi  emosi  manusia,  atau pengenalan wajah dengan pengenalan emosi.
V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  MobileNet  merupakan  pilihan  yang  baik  untuk klasifikasi  gambar  dan  deteksi  emosi  pada  perangkat mobile  atau  embedded,  karena  arsitektur  jaringan  saraf konvolusional yang ringan dan efisien.
Implementasi menggunakan Keras memudahkan proses pengembangan  model  dengan  menyediakan  fungsi-fungsi yang siap pakai, seperti MobileNet, ImageDataGenerator, dan fit. Hal ini mempercepat pengembangan dan pelatihan model klasifikasi gambar dan deteksi emosi.
Dalam  implementasi  ini,  dataset  gambar  emosi  yang tepat  dan  diannotasi  dengan  benar  sangat  penting  untuk keberhasilan  model.  Proses  preprocessing  data,  seperti resize  dan  normalisasi  piksel,  juga  memainkan  peran penting dalam mempersiapkan data untuk pelatihan model.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  F.  Ibrahim,  F.  Dewanta,  and  S. Raniprima,  “Implementasi Machine  Learning  Pada  Alat  Deteksi  Emosi  Untuk  Sistem Kontrol  Suhu  Dan  Pencahayaan  Ruangan  Implementation  Of Machine  Learning  In  Emotion  Detection  Device  For  Room Temperature  And  Lightning  Control  Systems,” e-Proceeding Eng. , vol. 9, no. 2, pp. 450–456, 2022.
[2] ZAHRA  LIZA  MULYANI,  “IMPLEMENTASI  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  PADA KLASIFIKASI  CITRA  SERAT  KAYU  (Skripsi),”  pp.  1–69,
2023.
[3] B. Li and D. Lima, “Facial expression recognition via ResNet- 50,” Int. J. Cogn. Comput. Eng. , vol. 2, no. January, pp. 57–64, 2021, doi: 10.1016/j.ijcce.2021.02.002.
[4] O. Campesato, Introduction to Keras . 2023. doi: 10.1515/9781683924685-008.
[5] H. S. Ullah and A. Bais, “Evaluation of model generalization for  growing  plants  using  conditional  learning,” Artif.  Intell. Agric. , vol.
6, pp. 189–198, 2022,
doi: 10.1016/j.aiia.2022.09.006.
[6] B.  Khasoggi,  Ermatita,  and  Samsuryadi,  “Efficient  mobilenet architecture  as  image  recognition  on  mobile  and  embedded devices,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 16, no. 1, pp. 389–394, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v16.i1.pp389-394.
[7] K. Ikromjanov, S. Bhattacharjee, Y.-B. Hwang, H.-C. Kim, and H.-K.  Choi,  “Multi-class  Classification  of  Histopathology
Images using Fine-Tuning Techniques of Transfer Learning,” J. Korea  Multimed.  Soc. ,  vol.  24,  no.  7,  pp.  849–859,  2021, [Online].
Available:
https://doi.org/10.9717/kmms.2021.24.7.849
[8] J. Chen, D. Zhang, M. Suzauddola, Y. A. Nanehkaran, and Y. Sun, “Identification of plant disease images via a squeeze-and- excitation MobileNet model and twice transfer learning,” IET Image  Process. ,  vol.  15,  no.  5,  pp.  1115–1127,  2021,  doi: 10.1049/ipr2.12090.
[9] Y. Nan, J. Ju, Q. Hua, H. Zhang, and B. Wang, “A-MobileNet: An approach of facial expression recognition,” Alexandria Eng. J. , vol. 61, no. 6, pp. 4435–4444, 2022, doi: 10.1016/j.aej.2021.09.066.
[10] F. A. A. Harahap, A. N. Nafisa, E. Purba, and ..., “Implementasi Algoritma  Convolutional  Neural  Network  Arsitektur  Model MobileNetV2 dalam Klasifikasi Penyakit Tumor Otak Glioma, Pituitary dan Meningioma,” J. Teknol. … , vol. 5, no. 1, pp. 53–
61, 2023, [Online]. Available:
http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/article/view/234
[11]
R.  Kurniawan,  “PERBANDINGAN  NILAI  AKURASI
MODEL  MACHINE  LEARNING  ANTARA  ARSITEKTUR
MOBILENETV2 DAN XCEPTION PADA SISTEM
KLASIFIKASI SAMPAH,” pp. 31–41, 2023.
[12] B.  Latupono,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING MENGGUNAKAN  CONVOLUTION  NEURAL  NETWORK UNTUK  KLASIFIKASI  GAMBAR  (Studi  Kasus:  Gambar Sport ( Bola Kaki, Bola Kok, dan Bola Basket),” ثثثثثث , vol. ث قثقق ,  no. قث قثقثقث ,  p. قثقثقثقث , 2018 ,  [Online].  Available: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=sph& AN=119374333&site=ehost- live&scope=site%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.neuron.2018.07. 032%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.tics.2017.03.010%0Ahttps: //doi.org/10.1016/j.neuron.2018.08.006
[13] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282,
2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[14] N. N. Malvade, R. Yakkundimath, G. Saunshi, M. C. Elemmi, and  P.  Baraki,  “A  comparative  analysis  of  paddy  crop  biotic stress  classification  using  pre-trained  deep  neural  networks,” Artif.  Intell.  Agric. ,  vol.  6,  pp.  167–175,  2022,  doi: 10.1016/j.aiia.2022.09.001.
[15] A.  G.  Howard et  al. ,  “MobileNets:  Efficient  Convolutional Neural  Networks  for  Mobile  Vision  Applications,”  2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.04861