## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 493-498 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Pengaruh Tuning Parameter dan Cross Validation Pada Klasifikasi Teks Komplain Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Vina Ayumi 1a , Desi Ramayanti 2b , Handrie Noprisson 1c , Anita Ratnasari 1d , Umniy Salamah 1e 1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia
a vina.ayumi@mercubuana.ac.id, b desi.ramayanti@undira.ac.id, c handrie.noprisson@mercubuana.ac.id,
d anita.ratnasari@mercubuana.ac.id, e umniy.salamah@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-04-16 Revised, 2023-10-18 Accepted, 2023-11-20
Klasifikasi teks bertujuan untuk mengelompokkan data teks, misalnya, untuk menemukan  beberapa  informasi  dari  dataset  teks  dari  media  sosial  yang berukuran  besar  sehingga  dapat  digunakan  oleh  pemilik  data  ( data  ow ner). Klasifikasi  teks  secara manual memakan  waktu  dan  sulit  sehingga  beberapa peneliti  mencoba  untuk  melakukan  riset  klasifikasi  teks  secara  otomatis. Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengklasifikasikan  dataset  teks  Bahasa Indonesia dengan menggunakan algoritma SVM.  Penelitian dilakukan dalam dua  tahap,  yaitu  eksperimen  pertama  tanpa  parameter cross  validation dan tuning  parameter , kemudian  dilakukan  eksperimen  kedua  dengan parameter cross  validation dan tuning  parameter .  Eksperimen  tanpa  parameter cross validation dan tuning  parameter untuk  support  vector  machine  (SVM) mendapatkan akurasi 89,47% dengan nilai precision dan recall masing-masing adalah  0,90  dan  0,89.  Eksperimen  kedua  menggunakan cross  validation dengan k-5 dan k-10 dan parameter  tuning dengan C  constant dan gamma value .  Hasil cross  validation dengan k-10 diperoleh  akurasi  terbaik  dengan nilai  96,48%  denganwaktu  komputasi  selama  40,118  detik.  Selanjutnya, fungsi  kernel  pada parameter  tuning yaitu sigmoid , linear dan radial  basis function dianalisis  dan  didapatkan  bahwa  fungsi  kernel sigmoid mencapai akurasi dan waktu komputasi terbaik.
Kata Kunci:
Komplain Masyarakat
Tuning Parameter Cross Validation Support Vector Machine

## ABSTRACT
Keywords: Community Complaint Tuning Parameter Cross Validation Support Vector Machine Text  classification  aims  to  group  text  data,  for  example,  to  find  some information from a large social media text dataset so that it can be used by the data  owner.  Manual  text  classification  is  time-consuming  and  difficult,  so some researchers try to research text classification automatically. This study attempts  to  classify  Indonesian  text  datasets  using  the  SVM  algorithm.  The research  was  conducted  in  two  stages,  namely  the  first  experiment  without cross validation parameters and parameter tuning, then the second experiment was  carried  out  with  cross  validation  parameters  and  parameter  tuning. Experiments  without  cross  validation  parameters  and  parameter  tuning  for support vector machines (SVM) obtained 89.47% accuracy with precision and recall values of 0.90 and 0.89 respectively. The second experiment used cross validation  with  k-5  and  k-10  and  tuning  parameters  with  C  constant  and gamma values. Cross validation results with k-10 obtained the best accuracy with  a  value  of  96.48%  with  a  computation  time  of  40.118  seconds.  Next, kernel functions in tuning parameters namely sigmoid, linear and radial basis functions are analyzed  and it is  found that  sigmoid  kernel  functions achieve the best accuracy and computational time.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Vina Ayumi, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: vina.ayumi@mercubuana.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 493-498 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Pattern recognition merupakan salah satu topik penelitian yang dapat diadaptasi untuk pengolahan data citra  maupun  data  teks.  Banyak  algoritma  yang  dapat  diterapkan  untuk pattern  recognition salah  satunya support vector machine [1], [2]. Konsistensi penggunaan SVM dalam penelitian ditunjukkan dari penelitian saat ini yang masih menggunakan metode tersebut untuk menyelesaikan permasalahan yang ada di penelitian [3]–[5].
Metode support  vector  machine (SVM)  merupakan  algoritma machine  learning yang  diusulkan  oleh Vladimir Vapnik [6]. SVM memiliki tujuan untuk mencari bidang pemisah data secara optimal ( hyperplane ) dalam sebuah input space . Sebuah hyperplane yang terbaik didapatkan dengan mengukur margin maksimal antara  batasan  kelas  pada  ruang  input.  Cara  kerja  support  vector  machine  (SVM)  bersifat linear  classifier , namun algoritma ini dapat digunakan untuk problem linear dengan memanfaatkan konsep kernel trick dengan cara memetakan input space ke ruang high-dimensional [6]. Selain itu, SVMs memiliki kelebihan yang dapat secara independen belajar dari dimensional feature space .
Penelitian oleh  [7] menggunakan SVM untuk klasifikasi data high dimensional dan seleksi fitur. Pada bidang  keilmuan  lain,  SVM  masih  digunakan  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada.  Melihat  konsistensi penggunakan metode SVM dalam berbagai kasus, penelitian ini mencoba untuk menerapkan support vector machine pada proses klasifikasi teks Bahasa Indonesia setelah dataset teks dilakukan pra-proses terlebih dahulu [8]–[10]. Selanjutnya, untuk meningkatkan akurasi SVM bisanya dilakukan tuning parameter . Kernel sigmoid , radial  basis  function ,  dan linier merupakan  parameter  di support  vector  machines (SVM)  penting  untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. SVM tuning parameter telah ditemukan berkinerja baik dalam hal akurasi klasifikasi [11], [12], [21]–[23], [13]–[20].
Selain itu, cross validation penting untuk membantu menentukan nilai parameter optimal untuk fungsi kernel  untuk  mendapatkan  akurasi  maksimum  dalam  tugas  klasifikasi  menggunakan  SVM.  Metode cross validation juga sangat penting untuk memvalidasi akurasi karena dapat digunakan untuk menghitung kesalahan cross  validation pada global  minimum secara  efisien,  sehingga  kemampuan  generalisasi menjadi  lebih  baik dan waktu komputasi yang lebih rendah dibandingkan dengan metode lain. Secara keseluruhan, metode cross validation memainkan peran penting dalam mengoptimalkan nilai parameter, memvalidasi kinerja sistem, dan meningkatkan efisiensi model SVM [24]–[35].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  ini  mengusulkan  penelitian  untuk  mengetaui  pengaruh tuning  parameter dan cross  validation pada  klasifikasi  teks  komplain  Bahasa  Indonesia  menggunakan algoritma support vector machine .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melalui  lima  tahapan  utama,  antara  lain  data  acquisition,  data  pre-process, feature selection, classification dan evaluation seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Pada  tahap  akuisisi  dilakukan  dengan  cara  mengekstrak  data  secara  otomatis  menggunakan  script program  di  R  melalui  Twitter  API  dan  didapatkan  data  sebanyak  1170  data  tweet  yang  terdiri  dari  data komplain  dan  bukan  komplain.  Selanjutnya, tahap  praproses  dilakukan  dengan  cara data cleansing dengan menghapus data yang duplikat (retweet), serta menghapus repetisi kata di dalam tweet, data labelling dengan memberikan  label  untuk  data  yang  tergolong  komplain  dan  bukan  komplain,  c ase  folding dengan mengkonversi  seluruh  teks  kedalam  bentuk lower  case dan  r emoving  special  character dan  s top  stopword , menghilangkan kata-kata yang dianggap tidak memiliki makna.
Data acquisition Data pre- process Classification Fature Selection Evaluation

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 493-498 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tahap selanjutnya adalah tahap seleksi fitur yaitu memilih fitur yang tepat dan membentuk feature vector . Pada penelitian ini kami menggunakan metode term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) untuk merepresentasikan data. Setelah dikonversi menjadi vektor selanjutnya adalah pemisahan data kedalam data pelatihan  dan  pengujian.  Setelah  itu  dilakukan  tahap  klasifikasi.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  melatih  SVM classisfier dengan data pelatihan sehingga membentuk model. Setelah dihasilkan model kemudian model diuji dengan data pengujian untuk memprediksi label datanya. Proses klasifikasi dapat asumsikan data yang diolah dapat dipisahkan secara linear ( linearly separable ) sehingga support vector machine (SVM) memisahkan data dengan sesuai dengan hyperplane dengan persamaan [6]: 𝑥. 𝑤 + 𝑏 = 0
Dimana
• 𝑤 adalah vector bobot
• 𝑏 suatu scalar.
Sebuah hyperplane tersebut akan memisahkan data menjadi dua kelas yaitu kelas negative dan positif dengan persamaan [6]:
𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏  ≥ −1 untuk kelas negatif 𝑦 𝑖 = −1 𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏  ≥ 1 untuk kelas postif 𝑦 𝑖 = 1 Sehingga dapat disimpulkan dalam persamaan berikut [6]:
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏) ≥ 1, untuk ∀ 𝑖 Selanjutnya hasil pengujian dilakukan evaluasi untuk menghitung akurasi model, dan dihitung juga perhitungan evaluasi lain seperti precision , recall dan, f-measure .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  riset  untuk  pra-proses,  klasifikasi, validasi  dan evaluasi dilakukan  dengan  bantuan  bahasa pemrograman  Python  dan scikit-learn library serta data augmentation  dilakukan  dengan  bantuan  R-library. Tahap  pra-pemrosesan  diselesaikan  dengan  menggunakan TfidfVectorizer .  Klasifikasi  dalam  penelitian  ini menggunakan support  vector  machine (SVM)  di librarysklearn .  Validasi  dilakukan  menggunakan cross validation di mana persentase masing-masing sampel pelatihan 70% dan sampel pengujian 30%.
Penelitian dilakukan dalam dua tahap, yaitu eksperimen pertama tanpa parameter cross validation dan tuning  parameter ,  kemudian  dilakukan  eksperimen  kedua  dengan  parameter cross  validation dan tuning parameter . Hasil kinerja untuk klasifikasi SVM untuk eksperimen tanpa pparameter cross validation dan tuning parameter dengan menunjukkan detail akurasi, nilai f1, presisi, recall, dan nilai kappa dipresentasikan pada Gambar 2.
Gambar 2 Eksperimen Tanpa Parameter Cross Validation dan Tuning Parameter Hasil Eksperimen #1 F1 score 0,89 Precision 0,9 Recall 0,89 Kappa 0,78 Accuracy 0,89
0,72 0,74 0,76 0,78 0,8 0,82 0,84 0,86 0,88 0,9 0,92 Eksperimen Tanpa Parameter Cross Validation dan Tuning Parameter F1 score Precision
Recall Kappa Accuracy

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 493-498 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Eksperimen  tanpa  parameter cross  validation dan tuning  parameter menggunakan  algoritma  SVM mendapatkan  akurasi  89%.  Nilai  akurasi  menunjukkan  bahwa  SVM  mampu  mengklasifikasikan  data  teks dengan  baik  berdasarkan  kategori  komplain  dan  bukan  komplain.  Selain  itu,  berdasarkan  eksperimen didapatkan  bahwa  nilai precision dan recall masing-masing  adalah  0,90  dan  0,89.  Kemudian,  untuk menafsirkan nilai dari cohen’s kappa dapat merujuk ke Tabel 1 .
Tabel 1 Interpretasi dari Cohen’s Kappa Nilai Strength of agreement < 0.20 Poor 0.21 – 0.40 Fair 0.41 – 0.60 Moderate 0.61 – 0.80 Good 0.81 – 1.00 Very good Sumber: [36]
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  nilai  K  menggunakan  SVM  adalah  0,78  dengan  waktu  komputasi 0.019545 S sehingga dapat dikatakan bahwa strength of agreement termasuk dalam kategori 0.61 – 0.80 (baik). Selain itu,  nilai precision , recall ,  dan F1-Score untuk  setiap  kelas  untuk eksperimen  tanpa  parameter  cross validation dan tuning parameter ditunjukkan digambarkan pada Gambar 3 .
Gambar 3 Eksperimen #1: Precision, Recall dan F1-Score Setiap Kelas
Esperimen kedua dengan parameter cross validation dan tuning parameter. Dalam eksperimen ini digunakan cross  validation  dengan  k-5  dan  k-10  dan  menerapkan  parameter  tuning  SVM  dengan  C  constant dan  nilai gamma. Hasil kinerja untuk klasifikasi SVM untuk eksperimen dengan parameter cross validation dan tuning parameter ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2 Hasil Cross Validation Variabel k-5 k-10 C constant 32.0 128.0 Gamma 0.000122 3.0517578125e-05 Akurasi 0.9507 0.9648 Waktu komputasi 18.976 s 40.118 s
Berdasarkan eksperimen, c constant dan gamma diperoleh hasil yang lebih baik untuk cross validation . Hasil cross validation dengan k-10 diperoleh akurasi terbaik dengan nilai 96,48% dengan waktu komputasi sebanyak 40,118 detik.  Selanjutnya, eksperimen dilakukan untuk menemukan fungsi kernel terbaik di antara sigmoid , linear dan radial basis function . Berdasarkan hasil eksperitmen, fungsi kernel sigmoid mencapai akurasi dan waktu  komputasi  terbaik.  Hasil  eksperimen  dengan  detail  akurasi  dan  waktu  komputasi  untuk  setiap  fungsi kernel dapat dilihat pada Tabel 3.
0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 0 1 0 1 F1-score
0,89 0,9 Recall 0,83 0,96 Precision 0,96 0,84
Precision, Recall, dan F1-Score Setiap Kelas
F1-score Recall Precision

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 493-498 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tabel 3 Hasil Fine Tuning Kernel Akurasi Waktu Komputasi (Detik) Sigmoid 0.9683 30.90 Linear 0.9666 35.36 Radial Basis Function 0.9648 40.67

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  hasil eksperimen tanpa  parameter cross validation dan parameter tuning dan eksperimen  dengan  parameter cross  validation dan parameter  tuning dilihat  berdasarkan  nilai  akurasi, precision,  recall dan F1-Score .  Eksperimen  tanpa  parameter cross  validation dan tuning  parameter untuk support vector machine (SVM) mendapatkan akurasi 89,47% dengan nilai precision dan recall masing-masing adalah 0,90 dan 0,89. Eksperimen kedua menggunakan cross validation dengan k-5 dan k-10 dan parameter tuning dengan C  constant dan gamma  value .  Hasil cross  validation dengan k-10 diperoleh  akurasi  terbaik dengan nilai 96,48% denganwaktu komputasi selama 40,118 detik. Selanjutnya, fungsi kernel pada parameter tuning yaitu sigmoid , linear dan radial basis function dianalisis dan didapatkan bahwa fungsi kernel sigmoid mencapai akurasi dan waktu komputasi terbaik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Pusat Penelitian dan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana  dan yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] C. Burges, A tutorial on support vector machines for pattern recognition . Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998.
[2] I. Nurhaida, A. Noviyanto, M. Manurung, and A. M. Arymurthi, “Automatic Indonesian’s Batik Pattern Recognition using SIFT Approach,” Procedia Comput. Sci. , vol. 59, pp. 567–576, 2015.
[3] A.  M.  Abd  and  S.  M.  Abd,  “Case  Studies  in  Construction  Materials  Modelling  the  strength  of lightweight foamed concrete using support vector machine ( SVM ),” Case Stud. Constr. Mater. , vol. 6, pp. 8–15, 2017.
[4] M. Diaby and E. Viennet, “Taxonomy-based Job Recommender Systems On Facebook and LinkedIn Profiles,” 2014.
[5] A.  Kovacevic,  D.  Ivanovic,  B.  Milosavljevic,  Z.  Konjovic,  and  D.  Surla,  “Automatic  extraction  of metadata from scientific publications for CRIS systems,” Progr. Electron. Libr. Inf. Syst. , vol. 45, no. 4, pp. 376–396, 2011.
[6] V. N. Vapnik, “An Overview of Statistical Learning Theory,” vol. 10, no. 5, pp. 988–999, 1999.
[7] B. Ghaddar and J. Naoum-sawaya, “High dimensional data classification and feature selection using support vector machines,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 0, pp. 1–12, 2017.
[8] M.  Allahyari et  al. ,  “A  Brief  Survey  of  Text  Mining:  Classification,  Clustering  and  Extraction Techniques,” in Big data analytics-as- a-Service: Architecture, Algorithms, and Applications in Health Informatics in KDD2017 , 2017.
[9] P. Dellia and A. Tjahyanto, “Tax Complaints Classification on Twitter Using Text Mining,” J. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 11–15, 2017.
[10] P. Roberts and W. Hayes, “Information Needs and the Role of Text Mining in Drug Development,” in Pacific Symposium on Biocomputing , 2008, pp. 592–603.
[11] J. Wainer and P. Fonseca, “How to tune the RBF SVM hyperparameters? An empirical evaluation of 18 search algorithms,” Artif. Intell. Rev. , vol. 54, no. 6, pp. 4771–4797, 2021.
[12] C.-C. Chang and S.-H. Chou, “Tuning of the hyperparameters for L2-loss SVMs with the RBF kernel by the maximum-margin principle and the jackknife technique,” Pattern Recognit. , vol. 48, no. 12, pp. 3983–3992, 2015.
[13] Y.  Ibrahim,  E.  Okafor,  and  B.  Yahaya,  “Optimization  of  rbf-svm  hyperparameters  using  genetic algorithm for face recognition,” Niger. J. Technol. , vol. 39, no. 4, pp. 1190–1197, 2021.
[14] H. Noprisson and V. Ayumi, “Implementation of Random Forest for Vehicle Type Classification using Gamma Correction Algorithm,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 3, pp. 444–450, 2023.
[15] H.  Noprisson and  V.  Ayumi,  “Railroad Track  Damage  Detection  Using  CLAHE-KNN  (CLAHE  K-

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 493-498 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Nearest Neighbor),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 274–279, 2023.
[16] H. Noprisson, “Enterprise 2.0: Identifying Factors for Technology Adoption Based on Technological, Organizational, Human and Social Dimensions,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1, pp. 59–64, 2023.
[17] H.  Noprisson,  “Evaluation  of  Information  System  Implementation  Support  for  6-Area  Smart  City Development,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1, pp. 71–76, 2023.
[18] H.  Noprisson,  “Identification  of  Success  Factor  Models  for  Information  Systems  Development Projects,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1, pp. 65–70, 2023.
[19] M. Sadikin and A. Fauzan, “Evaluation of Machine Learning Approach for Sentiment Analysis using Yelp Dataset,” Eur. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 7, no. 6, pp. 58–64, 2023.
[20] M. Sadikin, D. Ramayanti, and A. P. Indrayanto, “The Graded CNN Technique to Identify Type of Food as The Preliminary Stages to Handle the Issues of Image Content Abundant,” in Proceedings of the 2020 12th International Conference on Computer and Automation Engineering , 2020, pp. 108–113.
[21] M. Ramadhani and D. Fitrianah, “Implementation of data mining analysis to determine the tuna fishing zone using DBSCAN algorithm,” Int. J. Mach. Learn. Comput. , vol. 9, no. 5, pp. 706–711, 2019.
[22] B. Priambodo, N. Ani, and Y. Jumaryad, “Predict Next User Location to Improve Accuracy of Mobile Advertising,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019.
[23] U. Salamah, V. K. Aditya, Y. Jumaryadi, V. Ayumi, and H. Noprisson, “Sistem Penjadwalan Pelayanan Perbaikan Komputer Menggunakan Algoritma Round Robin,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 122–131, 2023.
[24] S. Bircher, N. Skou, and Y. Kerr, “Validation of SMOS L1C and L2 Products and Important Parameters of the Retrieval Algorithm in the Skjern River Catchment, Western Denmark,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 51, no. 5, pp. 2969–2985, 2013.
[25] B. Gu, V. S. Sheng, K. Y. Tay, W. Romano, and S. Li, “Cross Validation Through Two-Dimensional Solution Surface for Cost-Sensitive SVM,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 39, no. 6, pp. 1103–1121, 2017.
[26] H. D. Wijaya and W. Gunawan, “Implementation of Analytic Network Process Algorithm in E-Lowker System,” J. Syst. Eng. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2022.
[27] W. Gunawan, R. A. Wiradiputra, A. P. Sari, D. Prayama, and E. R. Nainggolan, “Prediction of Cross- Platform and Native Apps Technology Opportunities for Beginner Developers Using C 4.5 and Naive Bayes Algorithms,” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 7, no. 4, pp. 2145–2153, 2023.
[28] M. Kafai and K. Eshghi, “CROification: Accurate Kernel Classification with the Efficiency of Sparse Linear SVM,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 41, no. 1, pp. 34–48, 2019.
[29] M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[30] I. H. Ikasari, V. Ayumi, M. I. Fanany, and S. Mulyono, “Multiple regularizations deep learning for paddy  growth  stages  classification  from  LANDSAT-8,”  in International  Conference  on  Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) , 2016, pp. 512–517.
[31] V. Ayumi, L. M. R. Rere, M. I. Fanany, and A. M. Arymurthy, “Optimization of Convolutional Neural Network using Microcanonical Annealing Algorithm,” in 2016 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) , 2016, pp. 506–511.
[32] V. Ayumi, “Application of Machine Learning for SARS-CoV-2 Outbreak,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 5, 2020.
[33] V. Ayumi et al. , “Transfer Learning for Medicinal Plant Leaves Recognition: A Comparison with and without a Fine-Tuning Strategy,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[34] I. Nurhaida, V. Ayumi, D. Fitrianah, R. A. M. Zen, H. Noprisson, and H. Wei, “Implementation of deep neural networks (DNN) with batch normalization for batik pattern recognition,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 2045–2053, 2020.
[35] N. Andi, I. Ilham, D. J. Yudha, and F. Jefry, “Analysis of user satisfaction level on cashcloud. Id system with system usability scale method and Spearman’s rank correlation,” Int. J. Open Inf. Technol. , vol. 11, no. 9, pp. 92–99, 2023.
[36] D. . Altman, Practical Statistics for Medical Students . London: Chapman and Hall, 1991.