## Convolutional Neural Network Untuk Perbandingan Optimizer Pada Citra Batang Pohon
Nur Zuzzaifa Rianto Rianto Fakultas Sains dan Teknologi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Teknologi Yogyakarta Universitas Teknologi Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia Yogyakarta, Indonesia nurzuzzaifa@gmail.com rianto@staff.uty.ac.id
Abstract -In  the  surrounding  environment,  there  are  various  types  of  trees  with  different characteristics.  One  characteristic  of  a  tree  that  is  difficult  to  distinguish  is  its  trunk.  After researchers  made  observations,  the  trunks  of  Pine  and  Tabebuya  trees  had  the  same characteristics,  namely  cracking.  The  problem  of  incorrectly  identifying  the  characteristics  of  a tree's  trunk  can  be  overcome  by  classification.  Deep  Learning  with  the  Convolutional  Neural Network (CNN) algorithm is a method commonly used in image classification. The stages in this research  include  image  data  retrieval,  data  preprocessing,  CNN  architecture  formation,  model training, and model validation. Image retrieval was carried out directly by researchers, then the 1000  best  images  were  selected.  The  image  dataset  is  then  divided  into  75%  training  data  and 25%  validation  data.  Testing  was  carried  out  by  comparing  the  Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  optimizer  and  the  Adaptive  Learning  Rate  Optimization  Method  (RMSprop)  using  epochs 10,  15,  20,  30,  50,  and  80.  The  results  showed  that  the  SGD  optimizer  produced  the  highest accuracy  compared  to  the  RMSProp  optimizer.  The  most  optimal  result  when  applying  the  SGD optimizer is 0.9360 with epochs 80, while for the RMSProp optimizer it is 0.9160 with epochs 20.
Keywords— CNN, Classification, RMSProp, SGD

## I. P ENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  pengelompokan  objek  ke  dalam  kelas  tertentu  [1]. Ada  berbagai  macam  jenis  klasifikasi  diantaranya  adalah  klasifikasi  biner  dan klasifikasi multiclass .  Klasifikasi  biner  adalah  proses  memasukkan  obyek  ke dalam  dua  kelas  yang  sesuai,  sementara  klasifikasi multiclass adalah  proses memasukkan  obyek  ke  dalam  banyak  pilihan  kelas  lebih  dari  dua  [2].  Proses klasifikasi dapat dilakukan untuk menangani data teks, numerik, ataupun citra. Klasifikasi  citra  berarti,  proses  mengelompokkan  citra  kedalam  beberapa kelas sehingga setiap kelas dapat menjelaskan karakter citra tersebut supaya dapat dikenali  [3].  Dalam  klasifikasi  citra  dapat  memanfaatkan machine  learning dan deep  learning . Machine  learning menjelaskan  tentang  kapasitas  sistem  untuk belajar  dari  spesifik  masalah  data  latih  untuk  mengotomatisasi  proses  dari pembuatan  model  analitik  dan  menyelesaikan tugas terkait. Deep  learning merupakan  pengembangan  konsep  dari machine  learning yang  didasarkan  pada Artificial Neural Network (ANN) [4].  Kemampuan  deep  learning  visi  computer sangat baik. Salah satu contoh kasusnya adalah klasifikasi objek pada citra [5].
Metode deep  learning yang  dikenal  saat  ini  sangat  dapat  memberikan  hasil yang  paling  signifikan  dalam  pengenalan  citra  adalah Convolutional  Neural Network (CNN)[6].  Hal  tersebut  terjadi  karena  CNN  terinspirasi  dari  jaringan syaraf manusia [7]. CNN dapat mengenali dan mendeteksi objek pada sebuah citra digital  dengan  baik[8] . Upaya  untuk  mendapatkan  hasil  kinerja  yang  lebih  baik, dalam  proses  klasifikasi  CNN  dapat  menggunakan  metode  optimizer.  Metode optimizer merupakan suatu teknik pencarian yang digunakan untuk memperbarui nilai  bobot  baik  dengan  cara    mengurangi  ataupun  menambahkan  dalam  model
pengembangan ANN sehingga dapat menghasilkan bobot yang paling optimal [9]. Hal  ini  bertujuan  untuk  menurunkan  nilai loss [10].  Beberapa  optimizer  yang sering  digunakan  contohnya Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  dan Adaptive Learning Rate Optimization Method (RMSprop).
Selain  metode  optimizer,  penentuan  jumlah  epochs  juga  penting  untuk mengoptimalkan  hasil  akurasi  dari  model  klasifikasi. Epochs merupakan  seluruh dataset  yang  telah  melalui  proses  training  model  pada  neural  network  sampai dikembalikan ke awal dalam satu putaran [11]. Tidak terdapat aturan pasti untuk menentukan jumlah epochs yang digunakan, untuk memudahkan pengujian dapat menggunakan kelipatan 5 atau 10.
Tahap  pertama  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  tentu  saja  menentukan obyek. Di lingkungan sekitar, terdapat bermacam jenis pohon dengan karakteristik yang berbeda-beda. Perbedaannya dapat dilihat dari daun, buah, bunga, akar, atau batangnya. Bagian-bagian pohon tersebut dapat digunakan untuk pengklasifikasian  citra  menurut  kemiripan  karakteristiknya.  Setelah  melakukan pengamatan,  terdapat  kesamaan  karakteristik  batang  pohon  Pinus  dan  Tabebuya. Keduanya  memiliki  batang  yang  pecah-pecah. Pinus  Merkusi (pinus)  termasuk dalam famili Pinaceae yang penyebaran alaminya sampai di selatan khatulistiwa.
Bagian  dari  pohon  pinus  yang  dapat  dimanfaatkan  adalah  batang  pohonnya. Batang  pohonnya  dapat  bermanfaat  untuk  mebel,  pulp,  konstruksi  ringan,  korek api,  dan  sumpit  [12].  Sedangkan  Tabebuya  merupakan    jenis  tanaman  yang termasuk suku Bignoniaceae berasal dari Brasil, Amerika Selatan [13]. Tabebuya banyak  ditemui  di  sepanjang  jalan  raya  dan  bermanfaat  untuk  menyerap  polusi udara dari kendaraan bermotor.
Ruang  lingkup  dalam  penelitian  ini  membahas  terkait  analisis  citra  dengan memanfaatkan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  menentukan  citra batang  tersebut  termasuk  dalam  kelompok  batang  pohon  Pinus  atau  Tabebuya. Penentuan klasifikasi citra dalam penelitian ini hanya memperhatikan aspek citra batang  pohon,  tanpa  memperhatikan  bagian  struktur  pohon  lainnya.  Tujuan penelitian ini untuk mengetahui sejauh mana pengaruh kinerja optimizer SGD dan RMSProp  dalam  klasifikasi  batang  pohon  Pinus  dan  tabebuya  dengan membandingkan akurasi dari jumlah epochs yang digunakan.

## II. M ETODOLOGI DAN PENELITIAN TERKAIT

## A. Metodologi
Sebelum  melakukan  penelitian,  hal  yang  paling  utama  adalah  membuat flowchart kegiatan  agar  pelaksanaan  berjalan  dengan  efektif.  Berikut  merupakan beberapa  tahapan  yang  dipakai  dimulai  dari  pengambilan  data  citra,  data preprocessing, pembentukan arsitektur CNN, pelatihan dan validasi model CNN, dan  analisis  hasil  dari  akurasi  pelatihan  dan  validasi  untuk  mencapai  tujuan penelitian.
Gambar 1. Flowchart Kerja
1. Pengambilan Data Citra Data  citra  yang  digunakan  adalah  batang  pohon  Tabebuya  dan  Pinus dengan jumlah total 1000 citra terbagi dalam 500 citra Pinus dan 500 Tabebuya. Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer.  Data  primer adalah  data  yang  didapatkan  atau  diperoleh  secara  langsung oleh peneliti. Dalam pengambilan dataset, peneliti memotret citra batang pohon menggunakan kamera android.
2. Data Preprocessing
Setelah  dataset  terkumpul,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan preprocessing  data untuk  mendapatkan  kualitas  data  yang  baik.  Tahap preprocessing dalam penelitian ini sebagai berikut:
a. Pemilahan citra
Mengambil  dataset  secara  langsung  belum  tentu  menjadikan  dataset sepenuhnya bersih, maka langkah awal dapat melakukan pemilihan data citra. Langkah  ini  bertujuan  untuk  menghapus  citra  yang  diambil  terlalu  jauh  dari obyek dan memiliki kualitas citra yang rendah.
b. Resize
Resize bertujuan  untuk  mengubah  ukuran  citra  sesuai  ratio  atau  piksel yang  telah  ditentukan.    Peneliti  menentukan  ratio  citra  data  menggunakan ukuran .  Selanjutnya,  citra  yang  telah  diubah  sesuai  dengan  rasio  yang ditentukan akan direpresentasikan dalam bentuk matriks secara numerik[14].
c. Pembagian data Dataset citra terbagi menjadi dua yaitu 75% data latih dan 25% data validasi.
d. Labelling
Pengubahan  nama file citra  dilakukan  sesuai  kelas  dengan  format  penamaan pinus_xx  dan  tabebuya_xx.  Dalam  folder  dataset  citra,  terdapat  dua subfolder pinus dan tabebuya yang telah terisisi citra yang sesuai.
Gambar 2. Subfolder dataset Gambar 3. Isi subfolder pinus
Gambar 4. Isi subfolder tabebuya
3. Pembentukan Arsitektur Convulution Neural Network (CNN) Dalam  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan bantuan software Google  Colab  dan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN). Algoritma CNN termasuk dalam metode supervised learning atau dikenal juga  pembelajaran  terarah  dimana  dapat  mengidentifikasi  suatu  citra  dengan melatih data citra sebelumnya  dan menargetkan variabel citra [10]. Dua tahapan yang  ada  dalam  Arsitektur  CNN  adalah feature  learning dan classification [6].
Tahapan feature  learning terdiri  dari convolutional  layer dan pooling  layer , sedangkan  tahapan classification terdiri  dari flatten dan fully  connected  layer . Pada  tahap Convolutional  layer akan  dilakukan  filter  terhadap  citra,  kemudian filter  itu  terus  bergeser  ke  seluruh  bagian  citra,  dan  menghasilkan output yang disebut feature map [15]. Pooling layer merupakan tahapan setelah convolutional layer [6]. Pooling layer adalah  proses  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  ukuran matriks  dari  hasil  proses  konvolusi  [11]. Max  pooling merupakan pooling  layer yang  paling  umum  digunakan  untuk  mengurangi feature  map sehingga  dapat mempercepat  komputasi  [15]. Feature  map hasil  dari  proses feature  extraction menggunakan convolutional dan pooling layer masih berbentuk multidimensional array,  sehingga  langkah  selanjutnya  dilakukan flatten atau reshape  feature  map menjadi sebuah vector supaya dapat digunakan sebagai input dari fully connected layer [16].
4. Pelatihan Model CNN dan Validasi Model CNN Dataset  citra  yang  disiapkan  dilakukan  proses  pengujian  terhadap  model CNN  dengan  menerapkan  metode  optimizer Root-Mean-Square  Propagation (RMSProp) dan Stochastic Gradient Descent (SGD) serta menggunakan beberapa epochs sebagai parameter pembanding. Epochs yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu  10,  15,  20,  30,  dan  50.  RMSprop  merupakan  metode  optimasi  yang
menggunakan  besarnya  gradien  terkini  sehingga  bermanfaat  untuk  menormalkan gradien, alasan fungsi ini disebut RMS karena mampu mempertahankan rata-rata bergerak  di  atas  gradien root  mean  square [17]. Algoritma  RMSProp  berasal  dari konsep penurunan gradien dan Resilient Back Propagation (RProp), yang berada di ranah tingkat  pembelajaran  adaptif  dan  dirancang  untuk  pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Sedangkan,  algoritma  SGD  adalah  metode  iteratif  yang  umum  dalam machine  learning untuk  mengoptimalkan  penurunan  gradien.  Metode  ini  memungkinkan  pengguna  dapat menginisialisasi  bobot  dan  melakukan  pembaruan  vektor  bobot  hanya  dengan  satu  titik data [18].
5. Akurasi Pelatihan dan Akurasi Validasi
Berdasarkan uji coba pelatihan model dan validasi model CNN, dihasilkan beberapa  hasil  akurasi.  Hasil  akurasi  yang  didapatkan  yaitu  nilai  akurasi  pada proses  pelatihan,  nilai  akurasi  pada  proses  validasi,  nilai loss pada  proses pelatihan,  dan  nilai loss pada  proses  validasi.  Dari  hasil  tersebut,  maka  dapat disimpulkan  gabungan  metode  dan epochs yang  tepat  untuk  proses  klasifikasi citra ini.

## B. Penelitian Terkait
Beberapa penelitian mengenai klasifikasi bagian dari tumbuhan dan pohon telah  dilakukan.  Salah  satunya  klasifikasi  citra  bunga.  Penelitian  [19]  membahas tentang  klasifikasi  bunga  anggrek yang  mengimplementasikan  model Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan  AlexNet.  Performasi  terbaik  pada model AlexNet yaitu precision 79.76%, recall 83.33%, f score 84.10% dan akurasi sebesar  86.07%.  Sedangkan  untuk  model  CNN  yaitu  precision  93.75%,  recall 91.66%,  f  score  91.74%  dan  akurasi  sebesar  91.42%.    Kelemahan  dalam penelitian  tersebut  belum  terdapat  skenario  pengujian  menggunakan  optimizer yang berbeda-beda.
Penelitian  [20]  mengidentifikasi  parasit  malaria  pada  citra  mikroskopis hapusan  darah  dengan  berbagai  optimizer.  Tujuh  optimizer  yang  berbeda-beda yaitu  Adam,  AdaDelta,  RMSProp,  SGD,  AdaMax,  Nadam,  dan  AdaGrad digunakan  untuk  pengujian  penelitian  tersebut.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa algoritma  RMSProp  dapat  menghasilkan  kinerja  paling  baik  dengan  nilai  presisi dan  recall  tertinggi  sebesar  0.98,  skor  f1  rata-rata  sebesar  0.96,  dan  akurasi validasi sebesar 95.83%.
Penelitian  [19]  menggunakan  ResNet-50  dengan  menggunakan  metode optimizer  SGD,  Adam,  dan  RMSprop  dan  konfigurasi  hyperparameter  untuk klasifikasi  citra  daging  sapi,  babi,  dan  oplosan.  Hasil  menunjukkan  SGD  adalah optimizer  terbaik  dalam  penelitian  tersebut  dengan  tingkat  nilai  akurasi  sebesar 97,83%,  ketepatan  sebesar  97%,  recall  sebesar  97%,  dan  skor  f1  sebesar  97% dengan kondisi batch size 32, learning rate 0,01, dan epoch 50.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  peneliti menentukan penggunaan model CNN karena terbukti menghasilkan akurasi yang optimal.  Selain  itu,  juga  membandingkan  optimizer  SGD  dan  RMSProp berdasarkan  penelitian  [20]  dan  [19]  untuk  melihat  mana  yang  lebih  unggul  jika diterapkan pada klasifikasi citra batang pohon.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Hasil Data Preprocessing
Input citra dataset diubah menjadi piksel. Citra akan menjadi 3
matriks  sesuai channel yang  dimiliki  yaitu Red , Green ,  dan Blue (RGB). Visualisasi  citra  dapat  diamati  menggunakan  library  matplotlib.pyplot  seperti Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Data Preprocessing

## B. Hasil Arsitektur CNN

## Gambar 6. Model CNN
Proses  pertama  kali  yakni  input  citra  dengan  ukuran sesuai  dengan  yang  telah  ditetapkan  pada  data preprocessing . Convolution
pertama  menggunakan  kernel
dengan  16  filter  dan  aktivasi  relu  sehingga hasil convolution pertama  memiliki output ukutan  citra  sebesar dan  parameter  yang  dihasilkan  berjumlah ((          )    ) . Setelah itu terjadi proses pooling dengan menggunakan jenis max pooling dengan ukuran ,  sehingga  ukuran  citra  yang  pada  awalnya berubah menjadi .  Parameter  tidak  dihitung  dalam  proses  ini,  oleh  karena  itu tidak  terdapat  jumlah  parameter  artinya  total  parameter  bernilai  0.  Kemudian, proses convolution kedua  menggunakan  32  filter, input citra  berukuran ,  dan  kernel
.  Dari  proses  tersebut  menghasilkan output parameter berjumlah ((          )    ) .  Setelah  itu  terjadi  proses  pooling dengan  menggunakan  jenis max  pooling dengan  ukuran ,  sehingga  ukuran citra yang pada awalnya berubah menjadi . Proses convolution ketiga dengan 64 filter, input citra , dan kernel . Dari proses tersebut menghasilkan output parameter  berjumlah ((          )    ) . Setelah itu terjadi proses pooling dengan menggunakan jenis max pooling dengan ukuran , sehingga ukuran citra yang pada awalnya berubah menjadi . Output tahap flatten yakni  sebesar kemudian dilanjutkan ke tahap dense layer dengan 128 unit sesuai besarnya unit yang sudah ditetapkan.  Didapatkan  hasil output yaitu (           ) parameter. Selanjutnya pada dense layer kedua, sesuai dengan jumlah klasifikasi pada  penelitian  ini  yaitu  sebanyak  2  menghasilkan  o utput sebesar (       ) parameter. Total keseluruhan parameter sama  dengan jumlah parameter pada tahap latih yakni sebesar 10059170.

## C. Hasil Pelatihan Model CNN dan Validasi Model CNN
Tabel 1. Hasil akurasi penggunaan optimizer RMSProp Data Latih Data Validasi Akurasi Loss Akurasi Akurasi Loss Akurasi Epochs 10 0.9103 0.2521 0.9120 0.2402 Epochs 15 0.9680 0.1107 0.8680 0.3137 Epochs 20 0.9453 0.3806 0.9160 0.2468 Epochs 30 0.9880 0.0373 0.8880 0.6047 Epochs 50 1.0000 5.5218e-07 0.8320 1.1544 Epochs 80 1.0000 6.0081e-08 0.8200 1.7096 Tabel 2.  Hasil akurasi penggunaan optimizer SGD Data Latih Data Validasi Akurasi Loss Akurasi Akurasi Loss akurasi Epochs 10 0.6813 0.6038 0.7760 0.5396 Epochs 15 0.6276 0.6498 0.7760 0.5124 Epochs 20 0.7853 0.4928 0.8160 0.4342 Epochs 30 0.8293 0.3972 0.8960 0.3439 Epochs 50 0.9453 0.1644 0.9040 0.2398 Epochs 80 1.0000 0.0032 0.9360 0.1785
Pada tabel 1 dapat diamati bahwa semakin banyak epochs yang digunakan, akurasi data latih semakin baik. Pada epochs 50 terlihat bahwa akurasi data latih sudah  mencapai  1,000.  Namun,  akurasi  data  latih  tidak  selalu  mengakibatkan akurasi  data  validasi  juga  semakin  baik.  Dapat  dilihat  dalam  tabel  bahwa penggunaan  optimizer  RMSProp  dengan epochs yang  semakin  tinggi menghasilkan akurasi data validasi yang cenderung turun. Akurasi paling optimal dapat  dilihat  dari  tabel  tersebut  yaitu  0.9160.  Gambar  dibawah  ini  merupakan grafik dari performa terbaik yang dihasilkan oleh optimizer RMSProp dan epochs 20.

## Gambar 7. Grafik akurasi RMSProp dengan epochs 20
Hasil  akurasi  pada  data  latih  menggunakan  optimizer  SGD  sama  dengan RMSProp yang meningkat signifikan. Perbedaannya, penggunaan optimizer SGD dapat  menghasilkan  akurasi  data  validasi  cenderungan  meningkat.  Hasil  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  bahwa  semakin  banyak epochs yang  digunakan  maka akurasi data validasi menggunakan optimizer SGD semakin meningkat. Pada tabel 2  dapat  dilihat  akurasi  paling  optimal  yaitu  0,9360.  Gambar  dibawah  ini merupakan  grafik  dari  performa  terbaik  yang  dihasilkan  optimizer  SGD  dan epochs 80.
Gambar 8. Grafik akurasi SGD dengan epochs 80

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  klasifikasi  citra  batang  pohon  Pinus  dan  Tabebuya  ini menggunakan  model  CNN  yang  terdiri  dari  tiga  kali  tahap convolution ,  pooling layer  dengan  jenis max  pooling , flatten ,  dan dense  layer .  Hasilnya  dapat  terlihat bahwa SGD merupakan optimizer terbaik dengan epochs 80 menghasilkan akurasi data  latih  0.9453  dan  validasi  0.9160.  Kemudian  hasil  paling  optimal  dari RMSProp yaitu dengan menggunakan epochs 20 yang menghasilkan akurasi data latih  1.0000  dan  validasi  0.9360.  Dari  akurasi  tersebut,  sudah  dapat  mewakili bahwa Concolution  Neural  Network dengan  bantuan  optimizer  SGD  dan RMSPRop dapat digunakan dalam klasifikasi citra.
Ada beberapa saran untuk menjadi pertimbangan dalam penelitian selanjutnya, antara lain meningkatkan kualitas pengambilan  citra, mencoba variasi  kombinasi lain dalam pembuatan model CNN, dan melakukan evaluasi dengan data baru.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pelanggan,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  8,  no.  2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[2] R.  S.  Tantika,  P.  Statistika,  F.  Matematika,  and  P.  Alam,  “pada  Data  Pasien Penyakit Tiroid,” pp. 159–166.
[3] H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle  Types  Using  Backpropagation  Neural  Networks  With  Metric  and Ecentricity  Parameters,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  65–70,  2021,  doi: 10.34288/jri.v4i1.293.
[4] J. Díaz-Ramírez, “Machine Learning and Deep Learning,” Ingeniare , vol. 29, no. 2, pp. 182–183, 2021, doi: 10.4067/S0718-33052021000200180.
[5] L.  Marifatul  Azizah,  S.  Fadillah  Umayah,  and  F.  Fajar,  “Deteksi  Kecacatan Permukaan  Buah  Manggis  Menggunakan  Metode  Deep  Learning  dengan Konvolusi  Multilayer,” Semesta  Tek. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  230–236,  2018,  doi: 10.18196/st.212229.
[6] M.  I.  Mardiyah,  “Implementasi  Deep  Learning  untuk  Image  Classification Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Pada Citra Kebun dan Sawah,” Univ. Islam Indones. , no. June, 2020, doi: 10.13140/RG.2.2.10880.53768.
[7] M.  Farid  Naufal et  al. ,  “Klasifikasi  Citra  Game  Batu  Kertas  Gunting Menggunakan Convolutional Neural Network Image Classification of Rock Paper Scissor Game Using Convolutional Neural Network,” Techno.COM ,  vol.  20,  no. 1, pp. 166–174, 2021.
[8] O.  D.  S.  Sunanto  and  P.  H.  Utomo,  “Implementasi  Deep  Learning  Dengan Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Gambar  Sampah  Organik  Dan Anorganik,” Pattimura Proceeding Conf. Sci. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 335–340, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/prosiding/article/view/33527 [9] K.  Heryandi  Suradiradja, U.  Pamulang,  J.  Raya  Puspiptek,  K.  Pamulang,  and  K.
Tangerang  Selatan,  “Algoritme  Machine  Learning  Multi-Layer  Perceptron  dan Recurrent  Neural  Network  untuk  Prediksi  Harga  Cabai  Merah  Besar  di  Kota Tangerang,” Fakt.  Exacta ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  1979–276,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.10376.
[10] A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, and M. rudyanto Arief, “Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang  Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan  Metode  Convolutional  Neural
Network,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  22,  2021,  doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
[11] S. Winiarti, C. Wukir, U. Ahdiani, and T. Ismail, “Klasifikasi Image Untuk Jenis Buku Bacaan Anak-Anak dengan Menggunakan Convolutional Neural Network,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  2,  p.  738,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.3504.
[12] S.  Suluh,  “Studi  Eksperimen  Limbah  Buah  Pinus  Sebagai  Sumber  Energi Alternatif Ditinjau Dari Variasi Butiran,” J. Dyn. Saint , vol. 3, no. 1, pp. 444–459, 2018, doi: 10.47178/dynamicsaint.v3i1.269.
[13] S.  Anindyanari,  W.  Widjanarko,  and  B.  Widodo,  “MANAJEMEN  KONTEN INSTAGRAM  MILIK  PEMERINTAH  DALAM  PROMOSI  POTENSI PARIWISATA  DAERAH  DI  KABUPATEN  BANYUMAS  PROVINSI  JAWA TENGAH : STUDI TENTANG AKUN INSTAGRAM @DINPORABUDPAR_BANYUMAS  Wisnu  Widjanarko  Bambang  Widodo,” vol. 17, no. 1, pp. 91–103, 2021, [Online]. Available:
https://banyumaskab.bps.go.id/dynamictable/2019/11/22/49/banyaknya-
[14] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  T.  Widiharih,  D.  Statistika,  and  U.  Diponegoro, “Klasifikasi  citra  digital  bumbu  dan  rempah  dengan  algoritma  convolutional neural network (cnn) 1,2,3,” vol. 9, pp. 273–282, 2020.
[15] M.  P.  Véstias, “Convolutional  Neural  Network,” Encycl.  Inf.  Sci.  Technol.  Fifth Ed. , vol. 8, no. 4, pp. 12–26, 2020, doi: 10.4018/978-1-7998-3479-3.ch002.
[16] R.  Mehindra  Prasmatio,  B.  Rahmat,  and  I.  Yuniar,  “Algoritma  Convolutional Neural Network,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 510–521, 2020.
[17] L.  G.  Astuti,  P.  S.  Informatika,  and  U.  Udayana,  “Implementasi  LSTM  pada Analisis  Sentimen  Review  Film  Menggunakan  Adam  dan  RMSprop  Optimizer,” vol. 10, no. 4, pp. 351–362, 2022.
[18] B. Nugroho, E. Y. Puspaningrum, and M. S. Munir, “Kinerja Algoritma Optimasi Root-Mean-Square Propagation dan Stochastic Gradient Descent pada Klasifikasi Pneumonia  Covid-19  Menggunakan  CNN,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol. 7, no. 3, p. 420, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.49172.
[19] D.  Efendi,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Penerapan  Algoritma Convolutional  Neural  Network  Arsitektur  ResNet-50  untuk  Klasifikasi  Citra Daging  Sapi  dan  Babi,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4176.
[20] N.  K.  C.  PRATIWI,  N.  IBRAHIM,  Y.  N.  FU’ADAH,  and  S.  RIZAL,  “Deteksi Parasit Plasmodium pada Citra Mikroskopis Hapusan Darah dengan Metode Deep Learning,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 2, p. 306, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.306.