## 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.v6i2.3504

## Klasifikasi Image Untuk Jenis Buku Bacaan Anak-Anak dengan Menggunakan Convolutional Neural Network
Sri Winiarti 1 , Cendani Wukir 1 , Ulaya Ahdiani 2 , Taufiq Ismail 1
1 Fakultas Teknologi Industri, Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Fakultas Sastra Budaya dan Komunikasi, Sastra Inggris, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* sri.winiarti@tif.uad.ac.id, 2 cendaniasih@gmail.com, 3 ulaya.ahdiani@enlitera.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: sri.winiarti@tif.uad.ac.id
Abstrak− Penelitian ini dibuat untuk mengklasifikasi jenis buku bacaan anak-anak berdasarkan image pada cover. Jenis buku yang digunakan pada penelitian ini adalah buku dongeng, buku edukasi dan komik. Permasalahan yang terjadi banyaknya jenis buku bacaan agar tidak terjadi kesalahan dalam mengidentifikasi sastra anak maka dilakukan klasifikasi. Menggunakan kurang lebih  1002  data  citra.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolutional  Neural Network (CNN) merupakan metode deep leraning yang biasanya digunakan untuk mengolah data dalam bentuk citra. Tahapan penelitian dimulai dari studi literatur, akuisisi data, pengolahan data, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi dengan menggunakan pemrograman Python dan HTML dan pengujian. Pada pengumpulan menggunakan beberapa metode yaitu: studi literatur, metode dokumentasi, wawancara dan metode kuisioner. Perancangan dilakukan dari input data citra yang dilanjut dengan penghitungan  akurasi dan proses klasifikasi yang  mengasilkan  pengklasifikasian  citra.  Implementasi menggunakan Bahasa pemrograman python. Evaluasi performa pengujian nilai akurasi menggunakan confusion matrix. Hasil dari penelitian berupa sistem yang dapat melakukan klasifikasi jenis buku bacaan anak-anak dengan menggunakan data latih 70% dan data uji 30% dari total dataset 1002 citra. Dengan tingkat akurasi diatas 80%. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis buku bacaan anak agar sesuai dengan usia pembaca. Diharapkan dari penilitian ini dapat memudahkan orang tua dalam mencari buku yang sesuai dengan usia anak.
Kata Kunci: Buku Bacaan Anak-anak ; Klasifikasi; Deep Learning; Convolutional Neural Network
Abstract− This study was made to classify the types of children's reading books based image on the on the cover. The types of books used in this research are fairy tales, educational books and comics. The problem that occurs is that there are many types of  reading  books  so  that  there  are  no  errors  in  identifying  children's  literature,  then  classification  is  carried  out.  Uses approximately 1002 image data. This study uses the method Convolutional Neural Network (CNN). The purpose of this study was to classify the types of children's reading books to suit the age of the reader. It is hoped that the research objectives  can make it easier for parents to find books that are appropriate for their child's age. Convolutional Neural Network (CNN) is a method deep learning that is usually used to process data in the form of images. The research stages start from literature study, data  collection,  data  processing,  needs  analysis,  design,  implementation  and  testing.  The  collection  uses  several  methods, namely: literature study, documentation method, interview and questionnaire method. The design is carried out from input image  data,  followed  by  calculating  the  accuracy  and  classification  process  which  results  in  image  classification. Implementation using the Python programming language. Evaluation of the performance of testing the accuracy value using the confusion matrix. The result of the research is a system that can classify the types of children's reading books using 70% training data and 30% test data. With an accuracy rate above 80%.
Keywords: Children's Reading Book; Deep Learning; Convolutional Neural Network; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Proses pencarian informasi pada umumnya dilakukan oleh orang berdasarkan kata kunci berupa teks. Setelah kata kunci dalam bentuk teks diinputkan pengguna, maka hasil informasi yang dimaksud akan tampil. Namun proses pencarian informasi dengan menggunakan teks dapat terjadi kesalahan dalam penulisan, sehingga informasi yang dimaksud bisa saja tidak sesuai dengan yang diinginkan oleh pengguna. Proses pencarian informasi lainnya dapat juga dilakukan dengan pencarian berdasarkan gambar, sehingga tingkat validasi informasi  yang diperoleh lebih besar karena tidak perlu menuliskan hanya memasukkan gambar. Kasus ini dapat  terjadi pada mesin pencarian buku di suatu perpustakaan. Pada umumnya sebuah perpustakaan memiliki system informasi untuk memudahkan pengunjung perpustakaan mencari buku yang diinginkan. Namun pencarian yang dilakukan hanya berbasis judul belum dapat dipetakan berdasarkan gambar agar informasi yang dicari lebih cepat diperolehnya. Penelitian terkait klasifikasi buku dengan kategori teks sudah banyak dilakukan [1] [2], namun klasifikasi pencarin informasi yang mengkombinasikan dengan images dan teks belum banyak dilakukan [3] [4].
Sastra  anak  merupakan  sastra  yang  ditujukan  untuk  anak,  bukan  sastra  tentang  anak.  Sastra  anak  yang isinya sudah disesuaikan dengan konsumsi anak-anak selaku pembaca dan sudah sesuai dengan usia bacaannya [5]. Sastra anak adalah secara emosional psikologis dapat ditanggapi dan dipahami oleh anak karena fakta dalam bacaan akan menjadi  imajinasi  anak yang tidak sesuai  dengan bacaan. Penilaian sastra anak haruslah dipahami kaitannya  dengan  tujuan  pemilihan  bacaan  anak  sesuai  dengan  perkembangan  kedirinya  [6].  Sifat  sastra  anak adalah Imajinasi yang diciptakan oleh anak bukan berdasarkan oleh fakta. Oleh karena itu, unsur imajinasi sangat menonjol adalah sastra anak [7]. Dengan demikian bacaan anak harus disesuaikan dengan usianya, karena pada usia anak-anak cenderung memiliki imajinasi yang baru dan anak memiliki dunianya sendiri, imajinasi hal yang masuk akal maupun yang tidak masuk akal.

## 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.v6i2.3504
Pada penelitian ini mengangkat permasalahan identifikasi jenis sastra anak dengan menggunakan konsep deep learning dengan menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN (Convolutional Neural Network) merupakan salah satu Neural Network yang digunakan dalam penelitian untuk proses pengklasifikasian gambar. CNN dikenal mempunyai keunggulan dalam pengenalan gambar atau klasifikasi gambar dibandingkan dengan metode deep learning lainnya [8]. Dengan menggunakan metode CNN bisa melakukan identifikasi gambar yang telah diinput. Setiap objek pada gambar memiliki  ciri  khusus seperti warna, ukuran dan tekstur, sehingga mendapatkan fitur dari gambar tersebut dan dilakukannya convolution fiter yang sesuai. CNN terdiri dari satu atau lebih convolution layer dan subsampling layer serta diikuti oleh layer yang menghubungkan secara menyeluruh seperti dalam jaringan syaraf. CNN dikenal  mempunyai  keunggulan dalam pengenalan gambar atau klasifikasi gambar  dibandingkan  dengan  metode deep learning lainnya  [9].  CNN  merupakan  salah  satu  jenis model  deep learning untuk mengolah data yang memiliki pola grid, seperti gambar, yang terinspirasi dari organisasi animal visual cortex dan dirancang untuk secara otomatis dan adaptif mempelajari hierarki spasial fitur, dari rendah - ke pola tingkat tinggi [10] [11]. CNN adalah konstruksi matematis yang biasanya terdiri dari tiga jenis lapisan (atau blok  bangunan):  konvolusi,  penyatuan,  dan  lapisan  yang  sepenuhnya  terhubung.  Dua  yang  pertama,  lapisan konvolusi dan penyatuan, melakukan ekstraksi fitur, sedangkan yang ketiga, lapisan yang sepenuhnya terhubung, memetakan fitur yang diekstraksi ke dalam hasil akhir, seperti klasifikasi. Lapisan konvolusi memainkan peran kunci  dalam CNN, yang terdiri dari tumpukan operasi  matematika, seperti konvolusi, jenis khusus dari  operasi linier. Dalam citra digital, nilai piksel  disimpan dalam kisi  dua dimensi  (2D), yaitu, larik angka, dan kisi  kecil parameter yang disebut kernel, pengekstrak fitur yang dapat dioptimalkan, diterapkan pada setiap posisi gambar sehingga yang membuat CNN sangat efisien untuk pemrosesan gambar, karena fitur dapat muncul di mana saja dalam gambar. Saat satu lapisan memasukkan outputnya ke lapisan berikutnya, fitur yang diekstraksi dapat secara hierarkis dan progresif menjadi lebih kompleks. Proses optimasi parameter seperti kernel disebut pelatihan, yang dilakukan untuk  meminimalkan perbedaan antara output dan label  kebenaran dasar melalui algoritma optimasi yang disebut backpropagation dan gradient descent, antara lain [12].
Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis buku bacaan anak berdasarkan image pada cover dengan  menggunakan  kurang  lebih  1002  data  citra.  Semakin  berkembangnya  karya  sastra  anak  sperti  buku dongeng,  komik,  buku  edukasi,  buku  cerita  rakyat,  dan  ilmu  pengetahuan  semakin  menambah  jumah  variasi bacaan anak, baik tersedia secara darig maupun secara luring.  Pada umumnya kebiasaan pembaca, terutama anak tertarik  membaca  suatu  buku  berdasarkan  gambar  pada  sampulnya,  tanpa  mengetahui  jenis  buku  bacaan  dan mengecek  isi  buku.  Proses  pencarian  buku  dapat  dilakukan  berdasarkan  judul  buku  atau  penerbit  dengan menggunakan fasilitas mesin pencari yang disediakan di toko buku atau di perpustakaan. Namun, bagi toko buku atau  perpustakaan  yang  belum  memiliki  mesin  pencari  dilakukan  dengan  mencari  informasi  buku berdasarkan sampul  dan  judul  yang  dilakukan  secara  manual.  Kesalahan  yang  dapat  terjadi  adalah  beberapa  kategori  buku memiliki kemiripan pada sampul baik dari sisi warna maupun dari sisi gambarnya. Berangkat dari permasalahan inilah, maka penelitian ini dilakukan. Tujuan penelitian ini membuat aplikasi yang dapat dijadikan sebagai model untuk  mengidentifikasi  jenis  buku  berdasarkan  gambar  pada  sampul  yang  diterapkan  pada  buku  sastra  anak, sehingga mempermudah pembaca untuk mencari dengan cepat informasi buku tersebut. Diharapkan penelitian ini dapat  menjadi  satu  model  alternative  untuk  melakukan  transaksi  peminjaman  atau  pengembaian  buku  pada perpustakaan atau pencarian buku pada suatu toko buku.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma convolutional  neural  network yang  banyak  digunakan  untuk  penelitian berupa data citra pada penelitian ini menggunakan dataset berupa gambar cover pada bacaan buku anak yang diklasifikasikan menjadi  3 jenis yaitu :  buku dongeng, buku edukasi, dan komik. Dataset didapatkan dari  toko buku  online  Gramedia,  data  public  Kaggle,  dan Perpustakaan  Grahatama  Pustaka  Yogyakarta . Setelah dataset didapatkan maka maka dilakukan proses training terhadap dataset dan melakukan klasifikasikan jenis buku dan melakukan  evaluasi  dengan  menggunakan  metode confusion  matrix untuk  mengevaluasi  motode.  Tahap Implementasi dilakukan untuk membuat aplikasi antar muka sistem yang dapat diakses menjadi aplikasi. Gambar 1 merupakan tahapan penelitian:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Tahapan Deep Learning
Untuk tahapan Deep learning dengan menggunakan metode CNN dalam mengklasifikasi jenis buku sastra dengan menggunakan dataset yang ada, dibagi menjadi 3 jenis buku yaitu: buku dongeng, buku edukasi, dan buku komik. Gambar 4 menjelaskan tahapan CNN yang dilakukan dalam mengklasifikasi jenis buku sastra anak.

## 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.v6i2.3504
Submitted: 13/12/2021 ; Accepted: 07/02/2022 ; Published: 25/04/2022
Gambar 2. Tahapan CNN untuk klasifikasi Buku Sastra Anak
Pada gambar 2 tersebut, tahap awal penelitian dilakukan pengumpulan data yang dilakukan secara langsung dengan  pengambilan  gambar  buku  pada  perpusstakaan  dan  Toko  buku  pada  bagian  Sampul  buku  dengan menggunakan  Kamera  Handphone  dan  secara  tidak  langsung  dengan  cara  pengambilan  data  di  internet.  Data disimpan dalam format RGB yang disimpan dengan bentuk format *.jpg . Tahap selanjutnya adalah pre-processing dengan melakukan proses flip pada citra asli dan mengubah ukuran citra tersebut. Augmentasi data yang digunakan pada penelitian ini adalah flip dengan melakukan pembalikan citra secara horizontal dan vertical. Convolutional Neural  Network (CNN)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  dalam  bentuk  citraDalam perancangan model arsitektur CNN menggunakan mobileNet yang diusulkan pada proses training guna membuat model yang optimal dengan menggunakan Optimasi Adam. Terdapat 2 tahap yang nantinya akan dilakukan yaitu feature  learning  dan  klasifikasi.  Proses  klasifikasi  ini  nanti  akan  dibagi  menjadi  dua  tahap  yaitu training dan testing. Proses training akan digunakan untuk membuat model arsitektur CNN dan proses testing akan digunakan untuk menguji model yang telah dibuat. Dataset akan di training ulang untuk mendapatkan model CNN yang akan digunakan seperti layer konvolusi dan pooling layer pada gambar 3.

## Gambar 3. Rancangan model arsitektur CNN
Tabel 1. Rancangan Model Arsitektur CNN
Layer Size And Future Kernel Size Stride Activation INPUT Image 128x128x32 - - - 1 Conv1 128x128x16 3x3 1 Relu Maxpool 64x64x16 2x2 1 Relu 2 Conv2 64x64x32 3x3 1 Relu Maxpool 32x32x32 2x2 1 Relu 3 Conv3 32x32x64 3x3 1 Relu Maxpool 16x16x64 2x2 1 Relu 4 Dropout 0.2 - - - 5 flatten 16384 - - - 6 Fullyconnected 64 - - Softmax OUTPUT Fullyconnected 2 - - Relu
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  dalam bentuk  citra. CNN merupakan deep learning  yang memiliki tingkat  akurasi  yang cukup tinggi  untuk mengolah data citra. Operasi konvolusi yang menggabungkan lapisan pemrosesan dengan beberapa elemen yang digunakan secara parales dan terinspirasi dari system saraf biologis [13]. Arsitektur CNN terdiri dari beberapa lapisan yaitu: Lapisan Konvolusi  (convolution layer), Pooling Layer,  ReLu Aktifitas,  Fully Connected Layer. Fungsi  dari lapisan arsitektur CNN. Lapisan konvolusi (convolution layer) merupakan lapisan pertama yang digunakan untuk ektraksi dari lapisan masuk (input layer) berupa pixel.

## 1. Proses Konvolusi
Pada proses konvolusi pertama menggunakan kernel berukuran 3x3 dengan jumlah filter sebanyak 16 filter. Proses konvolusi ini merupakan proses kombinasi antara dua buat matriks untuk menghasilkan nilai matriks yang baru. Setelah proses konvolusi selesai selanjutnya ditambahkan fungsi aktivasi ReLu yang bertujuan untuk mengubah nilai negatif menjadi nol.  Untuk menghitung input kedalaman konvolusi menggunakan persamaan (1), yaitu;
(input_size + (2 * padding) - (kernel_size -1) ………… (1)

## 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.v6i2.3504
sedangkan untuk menghitung parameter menggunakan persamaan (2), yaitu;
((kernel_size * dimensi_sblmnya) +1)*kernel_size ……. (2)
Untuk proses konvolusi  ke 2 yaitu dengan meneruskan hasil output dari  pooling layer pertama. Dengan Input  matriks  berukuran 64x64 serta jumlah filter 32 dengan ukuran kernel matriks 3x3. Proses konvolusi  ke 3 yaitu  dengan  meneruskan  hasil  output  dari  pooling  layer  kedua.  Input  matriks  tersebut  berukuran  32x32 menggunakan jumlah filter 64 serta ukuran kernel 3x3.

## 2. Proses Pooling Layer
Pooling Layer lapisan yang berada pada setelah lapisan konvolusi  yang berfungsi  sebagai  menjaga ukuran dari data  pada  saat  proses  konvolusi.  Jika  pada pooling  layer tidak  terjangkau  maka  aka  dihilangkan  tanpa  melalui proses pooling [14]  [15].  Terdapat  dua  macam pooling yaitu average  pooling dan max  pooling [16]. Average pooling adalah nilai rata sedangakn max pooling adalah nilai maksimal. Lapisan pooling juga dapat memudahkan pengaturan overfitting dan melakukan pengolahan data menjadi lebih kecil sehingga mudah diatur. ReLu aktifitas (Recrified  linear  unit) merupakan  cara  memperkenalkan  non-linearitas  ke  dalam  jaringan  saraf  [17]. Fully connected  layer merupakan  lapisan  yang  terhubung  secara  keseluruhan  dari  bentuk  jaringan  saraf  tiruan  yaitu multy  layer  perceptrons (MLP).  Fungsinya  untuk  menyatukan  semua  node  menjadi  satu  dimensi  [18].  Pada penelitian  ini  pooling  layer  pada  lapisan  pertama  akan  melakukan  pengurangan  ukuran  matriks  menggunakan operasi  pooling.  Berdasarkan  hasil  pooling  menghasilkan  matriks  baru  berukuran  64x64  menggunakan  kernel pooling  2x2.  Proses  pooling  ke  2,  berdasarkan  hasil  pooling  pertama  kemudian  menghasilkan  matriks  baru berukuran 32x32 dengan menggunakan kernel pooling berukuran 2x2, sedangkan proses pooling ke 3, berdasarkan hasil pooling kedua menghasilkan matriks baru yang berukuran 16x16 menggunakan kernel  pooling  berukuran 2x2.
Pada  Tahap  pengujian  model  Arsitektur  menggunakan  dua  tahap  yaitu  tahap training dan  yang  kedua adalah  tahap testing .  Pada  tahap training model  akan  diuji  menggunakan  data  gambar  yang  telah  disediakan sebanyak 1002 image. Kemudian data training tersebut dibagi kembali menjadi dua yaitu training dan validasi , dengan pembagian 750 untuk data training serta 252 untuk data validasi . Tahap testing merupakan tahap pengujian model yang sudah dilakukan tahap pelatihan. jumlah data latih dalam penelitian ini digunakan sebanyak 252 image sampul  buku,  sedangkan  untuk  evaluasi  menggunakan  10  data  citra  yang  berbeda  untuk  mengetahui  performa sistem dalam melakukan klasifikasi jenis buku sastra anak berdasarkan gambar pada sampul. Hasil klasifikasi ini mengacu pada tujuan peneliti yaitu untuk mengukur tingkat akurasi dari metode Convolutional Neural Network pada pengklasifikasian buku sastra anakberdasarkan pada image sampul buku.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Koleksi Data
Pada bagian pengumpulan data, data yang digunakan pada penelitian ini berupa buku sastra anak yang diambil dengan  cara  langsung  dan  tidak  langsung.  Secara  langsung  dengan  dengan  menggunakan  kamera  smartphone mengambil gambar pada sampul buku dan secara tidak langsung mengambil data buku yang tersedia secara online.
Sastra  anak  yang  biasanya  ditujukan  untuk  anak bukan  berupa  sastra  nak,  melainkan  sastra  yang  isinya disesuaikan dengan konsumsi anak-anak selaku pembaca dan disesuaikan dengan usia pembaca. Secara emosional psikologi fakta dalam bacaan akan menjadi imajinasi anak yang tidak sesuai dengan bacaannya. Anak menciptakan imijinasi  yang berdasarkan bukan dari fakta begitulah sifat sastra anak. Dengan begitu bacaan anak-anak harus disesauikan dengan usia pembaca. Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 3 jenis buku sastra anak, yaitu;  buku  dongeng,  buku  edukasi  dan  komik.  Adapun  jumlah  data  set  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak  1002  data  image  sampul  buku  sastra  dengan  struktur  kelas  sebanyak  3,  yaitu  Komiks,  edukasi  dan dongeng.
Untuk  mengklasifikasi  jenis  buku  sastra  anak tersebut  indicator  yang  digunakan  adalah  warna  dan pola gambar yang terdapat pada sampul buku tersebut. Tabel 2 merupakan contoh image pada sampul buku sastra anak yang telah dikoleksi.
Tabel 2. Jenis buku dan gambar sampul Jenis Buku Sastra Anak Image pada Sampul Dongeng

## 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.v6i2.3504
Jenis Buku Sastra Anak
Image pada Sampul
Edukasi

## Komik

## 3.2 Preprosesing Data
Gambar yang digunakan pada penelitian ini melewati proses rezise. Proses rezise mengatur besar ukuran pixel untuk  menjadikan  ukuran  gambar  satu  dengan  gambar  yang  lain  sama.  Pada  penelitian  ini  data  citra  diubah menjadi ukuran 128x128 pixel. Pada kebutuhan processing memiliki beberapa kebutuhan yang digunakan pada sistem, seperti, sistem dapat memproses data citra dari setiap inputan dan sistem dapat menampilkan hasil dari proses inputan citra tersebut.

## 3.3 Proses Augmentasi dan ekstrak Fitur
Pada kebutuhan pre-processing digunakan data citra sebagai inputan gambar yang akan dikelompokan kedalam kelas yang telah ditentukan. Dataset yang digunakan sebanyak 1002, dimana data dibagi menjadi 2 bagian, untuk training data sebanyak 750 data dab pengujian  sebanyak 252 data yang masing-masing  dibagi menjadi 3 kelas yaitu,  kelas  dongeng,  kelas  edukasi  dan  kelas  komik. Tabel  3  menunjukkan  sebaran  data  yang  digunakan  dari dataset yang diperoleh.
Tabel 3. Dataset Kryasa sastra anak Tipe Gambar Data Training Data Validasi Total Buku Dongeng 250 84 334 Buku Edukasi 250 84 334 Komik 250 84 334 Total 750 252 1002

## 3.4 Penentuan Parameter Model
Untuk mendapatkan model terbaik dibutuhkan parameter yang terbaik juga. Parameter disini dapat dipengaruhi oleh jumlah epoch, pegaruh ukuran input gambar, pengaruh jumlah data training , pengaruh skenario pembagian data serta pengaruh learning rate . Penentuan parameter ini bertujuan untuk membandingkan model yang paling terbaik  dengan  memperhatikan  nilai  dari  parameter  tersebut.  Beberapa  factor  yang  menjadi  penentu  parameter model arsitektur CNN sebagai berikut:

## 1. Pengaruh input image
Pada  penelitian  ini  dilakukan  percobaan  terhadap  Input  image  yang  digunakan  adalah  64  x  64  dan  128  x  128. Dengan  jumlah  epoch  yang  digunakan  adalah  50 epoch. Tabel  3  merupakan  persobaan  hasil  input image  yang dilakukan.
Tabel 4. Hasil Akurasi Pengaruh Input Image Input Shape Uji Vaiditas Loss Validation Time 64 x 64 76% 0.65 4s 128 x 128 82% 0.50 13s

## 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.v6i2.3504
Submitted: 13/12/2021 ; Accepted: 07/02/2022 ; Published: 25/04/2022
Berdasarkan percobaan perbedaan input shape, didapatkan hasil seperti yang terlihat pada Tabel 3 tingkat akurasi yang didapatkan dari model tersebut pada input shape 64 x 64 menghasilkan akurasi sebesar 76% dan pada input shape 128 x 128 menghasilkan akurasi sebesar 82%.

## 2. Pengaruh jumlah epoch
Epoch  merupakan  seluruh  dataset  yang  telah  melalui  proses  training  model  pada  neural  network  sampai dikembalikan ke awal dalam satu putaran. Nilai epoch yang akan diujikan disini adalah kelipatan 10 dengan nilai terkecil 10 dan nilai terbesar adalah 50. [19]
Tabel 5. Hasil Akurasi Pengaruh Input Image Epoch Uji Vaiditas Loss Validation Time 10 77% 0,56 7s 20 81% 0.45 7s 30 81% 0,47 8s 40 80% 0.50 7s 50 82% 0.50 13s
Berdasarkan tabel 4 diatas didapatkan nilai akurasi yang cukup tinggi pada epoch ke 50 dengan nilai sebesar 82%. Jika dilihat pada tabel tersebut semakin tinggi epoch yang ditambahkan nilai loss function semakin tinggi, hal ini dapat disebabkan karena jumlah epoch yang terlalu banyak.
3. Pengaruh Jumlah Konvolusi layer
Layer  konvolusi digunakan  sebagai  proses ekstraksi  fitur pada citra gambar.  Jumlah layer  konvolusi dapat mempengaruhi tingkat akurasi dari model yang telah dibuat.
Tabel 6. Hasil Akurasi Pengaruh Input Image Jumlah Konvolusi Layer Uji Vaiditas Loss Validation Time 10 80% 0,49 7s 20 81% 0,48 7s 30 80% 0,50 8s 40 81% 0,49 7s
Berdasarkan Tabel 5 menunjukan bahwa semakin banyak layer konvolusi yang digunakan akan membuat model kehilangan keseimbangan sehingga menurunkan performa akurasi dari proses pelatihan model. Hal tersebut dapat dipicu karena banyaknya tahap ekstraksi fitur yang harus dilakukan oleh komputer, dan dapat menyebabkan overfitting karena model yang terlalu kompleks.
4. Pengaruh Pooling Layer
Pooling layer adalah proses yang dilakukan untuk mengurangi ukuran matriks dari hasil proses konvolusi . Pooling layer memiliki  dua  metode  yang  dapat  digunakan,  yaitu max - pooling dan average - pooling .  Pada  pengujian  ini akan menggunakan jumlah epoch 50 . Berikut adalah perbandingan keduanya:
Tabel 7. Hasil Akurasi Pengaruh Pooling layer Pooling Layer Uji Vaiditas Loss Validation Time max-pooling 78% 0,63 9s average-pooling 82% 0,50 13s
Berdasarkan Tabel 6 merupakan hasil dari percobaan pooling layer yang telah diujikan. Pada tabel tersebut dapat  dilihat bahwa  tingkat  akurasi  menggunakan max - pooling mengasilkan akurasi  sebesar 78% dan average - pooling menghasilkan  akurasi  sebesar  82%  Akan  tetapi  nilai loss nya  lebih  baik  saat  menggunakan average- pooling .

## 5. Training dan Testing
Setelah menentukan parameter yang akan digunakan pada model, kemudian akan melihat bagaimana performa model tersebut pada proses training dan testing . Dataset berjumlah 1002 data dengan pembagian 750 image data testing dan 252 image data training , dengan total kelas 3. Pada proses training dan testing menggunakan citra data berformat * jpg . Pelatihan model akan menggunakan CNN dengan jumlah epoch 50. Setelah  pengujian  model  dilakukan  evaluasi  model  menggunakan confusion  matrix. Pada  Tabel  7 menunjukkan hasil confusion matrix yang telah didapatkan.

## Tabel 8. Confusion matrix
Confusion Matrix Dongeng Edukasi Komik Dongeng 77 7 0 Edukasi 21 61 2

## 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.v6i2.3504
Confusion Matrix Dongeng Edukasi Komik Komik 9 3 72
Hasil dari  Tabel  7 uji klasifikasi  yang mendekati kata sempurna adalah komik. Dengan klasifikasi  pada Tabel 7 yang benar terletak diagonal dari kiri atas ke kanan bawah dan akurasi yang didapat dari data testing adalah sebesar 82%. Gambar 4 menunjukkan grafik uji akurasi yang diperoleh.

## Gambar 4. Grafik Akurasi dan Loss
Setelah dilakukan uji model maka dilakukan uji klasifikasi gambar. Klasifikasi buku bacaan anak dibagi menjadi  3  yaitu  buku  dongeng,  buku  edukasi  dan  komik.  Mengukur  performa  model  klasifikasi  dilakukan pengujian akurasi menggunakan convolusional neural network (CNN) dan uji performa menggunakan confusion matrix yang menghasilkan informasi berkaitan dengan kelas data dan hasil prediksi. Parameter yang diukur adalah nilai akurasi, presisi, recall, F1-Score dengan menggunakan persamaan (3), (4), dan persamaan (5) [20].
𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ∗  100% ………………………………….. (3)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ∗  100% …………………………………………. (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ∗  100% …………………………….…………..… (5)

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dibuat untuk mengklasifikasikan buku bacaan anak dengan mengelompokan buku menjadi 3 yaitu: buku  dongeng,  buku  edukasi  dan  komik.  Dengan  menggunakan  metode convolutional  neural  network (CNN) menggunakan  model  Arsitektur  MobileNet.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  metode  Confusion  Matrix dalam mementukan jenis buku sastra memperoleh hasil validasi  sebesar 82%. Beberapa factor pengaruh dalam peningkatan arsitektur model dipengaruhi oleh factor inputan image, jumlah epoch, jumlah konvolusional layer, dan juga dipengaruhi oleh pooling layer.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Universitas  Ahmad  Dahlan  atas  dukungannya  dalam penelitian ini. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada toko buku online Gramedia, data public Kaggle, dan Perpustakaan Grahatama Pustaka Yogyakarta yang telah bersedia dalam memberikan data terkait buku sastra yang menjadi dataset dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1]   M.  M.  Sya’bani  and  R.  Umilasari,  "Penerapan  Metode  Cosine  Similarity  Dan  Pembobotan  TF  /  IDF  Pada  Sistem Klasifikasi Sinopsis Buku Di Perpustakaan Kejaksaan Negeri Jember," Justindo( Jurnal Sistem  Teknologi Indonesia, vol. 3, p. 31–42, 2018.
[2]   M.  Habibi  and  P. W.  Cahyo,  "Journal  Classification  Based on Abstract  Using  Cosine  Similarity  and  Support  Vector Machine.”," JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), vol. 4, p. 48, 2020.
[3]   N. d. Piska , A. P. Wibawa, I. A. E. Zaeni and A. Nafalski, "Journal Classification Using Cosine Similarity Method on Title and Abstract with Frequency-Based Stopword Removal," International Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 3, 2019.
[4]   I. B. Vicky, E. Utami and A. Sunyoto, "Klasifikasi Jenis Buku Berdasarkan Judul Dan Sinopsis Menggunakan Metode NaÃ¯ve Bayes Classifier (Studi Kasus : STMIK Kadiri).," Sisfo, vol. 5, 2015.

## 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.v6i2.3504
[5]   E. Purwanto, "Konsumsi Anak dalam Teks Sastra di Sekolah," in Konferensi Internasional Kesusasteraan XIX HISKI, 2008.
[6]   B. Nurgiyantoro, Sastra Anak: Pengantar Pemahaman Dunia Anak. Yogyakarta, Gajah Mada University Press, 2016.
[7]   R. K. T. Sarumpaet, Pedoman Penelitian Sastra Anak, Jakarta Pusat: Pusat Bahasa Kementerian Pendidikan. Nasional 2010. xvi +262 him., 2010.
[8]   L. M. Azizah, S. F. Umayah and F. Fajar, "Deteksi Kecacatan Permukaan Buah Manggis Menggunakan Metode Deep Learning dengan Konvolusi Multilayer," Semesta Teknika, vol. 21(2), pp. 230-236., 2018.
[9]   E.  P.  Suartika,  Wijaya  and  Soelaiman,  "Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  pada Caltech 101," Jurnal Teknik ITS, p. 65, 2012.
[10]   D. H. Hubel, and T. N. Wiesel, "Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex," J Physiol , vol. 195, p. 215–243, 1968.
[11]   N. Fadlia and R. Kosasih , "Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN).," Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa., 2020.
[12]   R. Yamashita, M. Nishio and R. K. Gian, "Convolutional neural networks: an overview and application in radiology," Springer Open, vol. 9, no. Insights into Imaging, p. pages611–629, 2018.
[13]   T. Hu , D. Zhang and J. Wang, "A meta-analysis of the trait resilience and mental health," Personality and Individual Differences, vol. 76, pp. 18-27, 2015.
[14]   I. Wulandari, H. Yasin and T. Widiharih, "Klasifikasi citra digital bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional neural network," J. Gaussia, vol. 9, p. 273–282, 2020.
[15]   B.  Xiao,  K.  Wang,  X.  Bi,  W.  Li  and  J.  Han,,  "2D-LBP:  An  Enhanced  Local  Binary  Feature  for  Texture  Image Classification," EEE Trans. Circuits Syst. Video Technol, vol. 29, p. 2796–2808, 2019.
[16]   Bejiga, M. B.,, Zeggada, A.,, Nouffidj, A., and Melgan, "A convolutional neural network approach for assisting avalanche search and rescue operations with UAV imagery.," Remote Sensing, vol. 9, no. 2, 2017.
[17]   Akhmad Rohim, Yuita Arum Sari and Tibyani, "Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Pengklasifikasian Citra Makanan Tradisional," Jurnal Pengembang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 7, pp. 7037-7042, 2017.
[18]   Albelwi, S., and Mahmood, A., "A Framework for Designing the Architectures of Deep Convolutional Neural Networks," Entropy, vol. 19, p. 242, 2017.
[19]   S. Winiarti, m. Y. Andi Saputro and Sunardi, "Deep Learning Dalam Mengidentifikasi Jenis Bangunan Heritage Dengan Algoritma Convolutional Neural Network," Budidharma, vol. 3, 2021.
[20]   H. G. LEWIS, "A generalized confusion matrix for assessing area estimates from," remote sensing, vol. 22, no. 16, p. 3223–3235, 2001.