## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 8, January 2024, page 518-523 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i8.4879

## Penerapan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur Mobilenetv2 Pada Aplikasi Penerjemah dan Pembelajaran Bahasa Isyarat
Ari Hadhiwibowo 1,* , Sukma Ramadhan Asri 1 , Rika Andriyanti Dinata 2
1 Teknik Informatika, Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia
2 Teknik Industri, Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1,* ari@sttbandung.ac.id, 2 sukmaramadhanasri@gmail.com, 3 rika@sttbandung.ac.id Email Penulis Korespondensi: ari@sttbandung.ac.id
Abstrak− Bahasa Isyarat  merupakan  media komunikasi utama bagi penyandang tunarungu, di Indonesia sendiri terdapat beberapa jenis bahasa isyarat salah satunya adalah SIBI atau Sistem Isyarat Bahasa Indonesia. Jenis bahasa isyarat SIBI ini merupakan salah  satu jenis bahasa  isyarat  yang  digunakan  pada  lingkungan  sekolah  luar  biasa  (SLB).  Anak  –  anak  penyandang  tunarungu  belum  mampu menggunakan bahasa isyarat serta yang lainnya mengalami kesulitan saat harus berkomunikasi dengan orang disekitarnya. Penelitian ini bertujuan  untuk  membantu  anak-anak  penyandang  tunarungu  ini  dalam  mempelajari  bahasa  isyarat,  serta  membantu  dalam berkomunikasi melalui penerjemah bahasa isyarat. Metodelogi yang diterapkan pada aplikasi yaitu dengan menggunakan Convolutional Neural  Network  dengan  arsitektur  MobileNetV2.  CNN  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  termasuk  pada  kategori  jaringan  syaraf tiruan  yang  memiliki  keunggulan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi  dalam  pengklasifikasian,  serta  MobileNetV2  merupakan salah satu bentuk arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengatasi kebutuhan akan computing resource berlebih yang  dibuat  oleh  peneliti  google  agar  dapat  digunakan  pada  perangkat  mobile  atau  ponsel.  Tahap  pelatihan  model  mendapatkan  nilai akurasi sebesar 98,99% dengan total epoch 100, model yang dilatih ini tidak mengalami overfitting maupun underfitting sehingga untuk model  sudah  dapat  digunakan.  Tahap  pengujian  menggunakan  blackbox  testing  untuk  memastikan  aplikasinya  sudah  berjalan  dengan benar. Tahap terakhir yaitu melakukan penelitian dengan menggunakan TAM (Technology Acceptance Model) untuk mengukur tingkat persetujuan  dari  aplikasi  dengan  menggunakan  skala  likert.  Pengujian  dengan  blackbox  testing  telah  berhasil  dan  memenuhi  harapan, serta implementasi dari aplikasi mendapatkan tingkat persetujuan dengan rata-rata 78,4%.
Kata Kunci: Bahasa Isyarat; MobileNetV2; CNN; Tunarungu; TAM
Abstract −Sign Language is the main communication medium for deaf people, in Indonesia itself there are several types of sign language, one of which is SIBI or Indonesian Sign Language System. This type of SIBI sign language is one type of sign language used in special school (SLB) environments. Deaf  children are not yet able to use sign language and others have difficulty communicating  with people around  them.  This  research  aims  to  help  deaf  children  learn  sign  language,  as  well  as  help  them  communicate  through  sign  language interpreters. The methodology applied to the application is by using a Convolutional Neural Network with the MobileNetV2 architecture. CNN  is  an  algorithm  that  is  included  in  the  artificial  neural  network  category  which  has  the  advantage  of  having  a  very  high  level  of accuracy in classification, and MobileNetV2 is a form of Convolutional Neural Network (CNN) architecture that is able to overcome the need for excess computing resources created by Google researchers. so that it can be used on mobile devices or cell phones. The model training  stage  obtained  an  accuracy  value  of  98.99%  with  a  total  of  100  epochs.  The  model  trained  did  not  experience  overfitting  or underfitting so the model can be used. The testing stage uses black box testing to ensure the application is running correctly. The  final stage  is  conducting  research  using  TAM  (Technology  Acceptance  Model)  to  measure  the  level  of  approval  of  the  application  using  a Likert scale. Testing using black box testing was successful and met expectations, and the implementation of the application  received an approval rate of 78.4% on average.
Keywords: Sign Language; MobileNetV2; CNN; Deaf; TAM

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi yang ada saat ini tidak memungkiri telah banyak membantu kegiatan manusia, salah satu contohnya adalah pada bidang computer  vision.  Computer  Vision merupakan  bidang  ilmu  yang  melibatkan  penggunaan  komputer  untuk mendapatkan  pemahaman  mendalam  tentang  data  visual,  dengan  pendekatan  yang  mirip  dengan  sistem  visual  manusia  g dapat berguna untuk computer vision adalah CNN ( Convolutional Neural Network) (Chandran et al., 2021; Lee et al., 2022; Srisook  et  al.,  2022; Toroghi  et  al.,  2023).  CNN  merupakan  metode Deep  Learning yang  memberikan  pentingnya  (bobot dan  bias  yang  dapat  dipelajari)  pada  objek  -objek  yang  berbeda  dalam  gambar  input,  membedakan  satu  objek  dari  objek yang lainnya. Salah satu arsitektur CNN untuk perangkat seluler adalah MobileNetV2, menurut (Khalil dan Mostefa, 2019) MobileNetV2 ringan, dengan  latensi rendah,  komsumsi daya rendah,  yang berguna  untuk  memenuhi batasan  sumber daya pada perangkat seluler (Assayag et al., 2020; Muhammad Azizi et al., 2023; Wang et al., 2020).
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  guru  SLBN  Cicendo  Kota  Bandung,  menyatakan  bahwa  dalam  lingkungan Sekolah Luar Biasa (SLB) jenis bahasa yang digunakan adalah SIBI. Hal ini karena SIBI buatan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan yang bekerja sama dengan Lembaga Penelitian dan Pengembangan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia. Hasil wawancara  tersebut  juga  menyatakan  bahwa  penyandang  tunarungu  mengalami  kesulitan  untuk  berkomunikasi  secara langsung  dengan  orang-orang  sekitar,  dan  anak–anak  penyandang  tunarungu  belum  mampu  menggunakan  bahasa  isyarat (Oliinyk et al., 2020; Sholihin & Ariyani, 2023; Tahirović & Krivić, 2023).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 8, January 2024, page 518-523 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i8.4879
Bahasa  Isyarat  merupakan  media  komunikasi  utama  bagi  penyandang  tunarungu,  di  Indonesia  sendiri  terdapat beberapa jenis bahasa isyarat salah satunya adalah SIBI atau Sistem Isyarat Bahasa Indonesia. Jenis bahasa isyarat SIBI ini merupakan  salah  satu  jenis  bahasa  isyarat  yang  digunakan  pada  lingkungan  sekolah  luar  biasa  (SLB).  Anak  –  anak penyandang  tunarungu  belum  mampu  menggunakan  bahasa  isyarat  serta  yang  lainnya  mengalami  kesulitan  saat  harus berkomunikasi  dengan  orang  disekitarnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  anak-anak  penyandang  tunarungu  ini dalam  mempelajari  bahasa  isyarat,  serta  membantu  dalam  berkomunikasi  melalui  penerjemah  bahasa  isyarat.  Metodelogi yang diterapkan pada aplikasi  yaitu dengan  menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNetV2 (Alzubaidi et al., 2021; Chen et al., 2024; Luo et al., 2023; Oliinyk et al., 2020; Srisook et al., 2022; Tahirović & Krivić, 2023; Thakur et al., 2022; Zheng et al., 2019).
CNN merupakan salah satu algoritma yang termasuk pada kategori jaringan syaraf tiruan yang memiliki keunggulan memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi  dalam  pengklasifikasian,  serta  MobileNetV2  merupakan  salah  satu  bentuk arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengatasi kebutuhan akan computing resource berlebih yang dibuat oleh peneliti google agar dapat digunakan pada perangkat mobile atau ponsel. Tahap pelatihan model mendapatkan nilai  akurasi  sebesar  98,99%  dengan  total  epoch  100,  model  yang  dilatih  ini  tidak  mengalami  overfitting  maupun underfitting  sehingga  untuk  model  sudah  dapat  digunakan.  Tahap  pengujian  menggunakan  blackbox  testing  untuk memastikan aplikasinya sudah berjalan dengan benar. Berdasarkan data yang bersumber Global Stat Counter, menyatakan bahwa dalam kurun  waktu satu tahun  kebelakang  yaitu dari bulan desember 2021 hingga bulan desember 2022, sebanyak 90.53%  masyarakat  Indonesia  menggunakan  gawai  dengan  operasi  sistem  android,  dan  hanya  9.36%  saja  yang menggunakan  sistem  operasi  IOS.  Maka  pada  penelitian  ini  berfokus  pada  pembelajaran  dasar  bahasa  isyarat  dan penerjemah bahasa isyarat yang dikembangkan menjadi sebuah aplikasi android.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Metode kombinasi merupakan jenis penelitian yang menggabungkan dua metode, meliputi metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kombinasi ini juga merupakan penyempurnaan yang diasosiasikan dari penelitian kualitatif dan kuantitatif. Secara umum,  metode  penelitian  ini  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  yang  lebih  lengkap  dan  objektif.  Menggunakan metode ini adalah semacam upaya untuk memperbaiki atau meminimalkan kesalahan seperti metode sebelumnya (Indrawan dan Jalilah, 2021).

## Gambar 1. Alur penelitian
Pada  gambar  1  di  atas  adalah  metodologi  penelitian  Penerapan  Convolutional  Neural  Network  Dengan  Arsitektur Mobilenetv2 Pada  Aplikasi Penerjemah Dan Pembelajaran Bahasa Isyarat.  Metode  yang digunakan dalam pengembangan aplikasi menggunakan RAD. Rapid Application Development (RAD) adalah model proses pengembangan perangkat lunak sekuensial linier yang menekankan pada siklus pengembangan yang sangat singkat (sekitar 60-90 hari) .

## 2.2 Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Kegiatan mengumpulkan data Terdapat 3 metode yang digunakan dalam pengumpulan data, diantaranya:
1. Wawancara
Wawancara dilakukan kepada Ibu Neni Satriani MPd (Guru di SLBN Cicendo) dengan menggunakan wawancara semi terstruktur.  Hasil  wawancara  tersebut  memperoleh  suatu  kesimpulan  bahwa  jenis  bahasa  isyarat  yang  digunakan  di lingkungan Sekolah adalah dengan  menggunakan SIBI. Hasil dari  wawancara tersebut  didapatkan, bahwa orang-orang penyandang  tunarungu  ini  kesulitan  untuk  berkomunikasi  dengan  orang  normal  disekitarnya,  dan  untuk  anak-anak belum mampu menggunakan bahasa isyarat.
2. Studi Literatur
Studi  Literatur  dilakukan  dengan  cara  mencari  sumber  baik  itu  jurnal,  buku  dan  sumber  lainnya  yang  relevan  dengan permasalahan yang sedang diteliti. Hingga dapat dijadikan sebagai pendukung argumentasi dalam penelitian.
3. Observasi
Observasi dilakukan secara online dan offline terkait sistem bahasa isyarat  yang ada di Indonesia, observasi dilakukan terhadap website milik  kemdikbud  dan  SLBN  Cicendo  Kota  Bandung.  Dari  hasil  observasi  tersebut  didapatkan informasi  mengenai  jenis-jenis  bahasa  isyarat  yang  berada  di  Indonesia,  serta  mendapatkan  bahwa  orang  penyandang tunarungu kesulitan untuk berkomunikasi dengan orang normal di sekitar

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 8, January 2024, page 518-523 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i8.4879

## 2.2.2 Kebutuhan fungsional dan non fungsional
Pada  analisis  kebutuhan  fungsional  mendeskripsikan,  fitur  atau  fungsi  yang  diberikan,  Berikut  merupakan  analisis kebutuhan fungsional yang ditampilkan pada tabel 1 dibawah ini
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Fungsional Kebutuhan Pengguna Prioritas Prioritas Tinggi Prioritas Sedang Prioritas Rendah Tidak Ada Prioritas Pengguna Dapat Menerjemahkan Bahasa Isyarat Secara Realtime. Sistem     Dapat Menerjemahk An Bahasa Isyarat Dari Tangan Pengguna Yang  Diambil Melalui Kamera  Secara Realtime. Sistem Dapat Menyusun Kata Dari Kumpulan Huruf Bahasa Isyarat Melalui Gerakan Tangan Pengguna Yang Diambil Melalui Kamera. - Sistem Dapat Menerje Mahkan Langsung Kedalam Bentuk Kata Dan Kalimat. Pengguna Dapat Mengakses Menu Pembelajaran Melalui Kamus Bahasa Isyarat Sistem Dapat Menampilkan Kamus Bahasa Isyarat. - - - Pengguna Dapat Mengakses Menu Pembelajaran Bahasa Isyarat Melalui Kuis Sisrtem  Dapat Memberikan Soal Kuis Terkait  Bahasa Isyarat. - - -
Pada tabel 1 adalah Analisis Kebutuhan Fungsional berisi analisis kebutuhan fungsional mendeskripsikan, fitur atau fungsi. Pada tabel terdebut disajikan data kebutuhan pengguna prioritas dengan prioritas tinggi, prioritas  sedang, prioritas rendah dan tidak ada prioritas.

## 2.2.3 Desain

## 2.2.2.1 Use Case Diagram
Pada proses desain digambarkan dalam bentuk use case diagram. Use case diagram adalah diagram yang merepresentasikan hubungan antara aktor dan use case (Ahlunaza, 2022; Fachruddin et al., 2020; Informatika et al., 2023; Muhammad Azizi et al., 2023; Uzun et al., 2021).Use case diagram adalah diagram keadaan yang dapat menunjukkan sekumpulan use case dan aktor (jenis kelas khusus). Diagram ini memiliki dua fungsi yaitu mendefinisikan fungsionalitas apa yang akan disediakan oleh sistem dan merepresentasikan sifat sistem dari sudut pandang pengguna.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 8, January 2024, page 518-523 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i8.4879
Gambar 2 adalah Desain  sistem secara umum dan usecase. Use case diagram ini  menjelaskan tentang penggunaan aplikasi  pembelajaran  dan  penerjemah  bahasa  isyarat.  Terdapat  tiga  aktor  dalam  aplikasi  pembelajaran  dan  penerjemah bahasa  isyarat,  yaitu  seorang  pengguna,  pengguna  ini  merupakan  aktor  yang  akan  menggunakan  aplikasi  lalu  terdapat kamera  yang akan  menerima  masukan berupa gambar, dan terdapat model  machine learning  yang akan  melakukan proses klasifikasi  dari  setiap  huruf.  Pada  Gambar  1  merupakan  gambaran use  case  diagram dari  aplikasi  pembelajaran  dan penerjemah bahasa isyarat.

## 2.2.5 Implementasi
Tampilan awal dari aplikasi memiliki tiga menu, yaitu kamus, kuis, dan terjemah ditunjukan pada Gambar 3. Tampilan yang disajikan antara lain tampilan awal dan fitur penerjemah pada penelitian Penerapan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Mobilenetv2 Pada Aplikasi Penerjemah Dan Pembelajaran Bahasa Isyarat .
Gambar 3. (a) Tampilan Awal Tampilan Terjemah, (b) Tampilan Fitur Penerjemah
Gambar  3  (a)  dan  (b)  merupakan  tampilan  dari  fitur  terjemahan,  tampilan  ini  pengguna  menerjemahkan  bahasa isyarat  secara  langsung  menggunakan  kamera smartphone. Tampilan  ini  diberikan  textfield  yang  berfungsi  untuk menampilkan  setiap  huruf  yang  berhasil  diprediksi.  Tampilan  ini  juga  terdapat  tiga  tombol,  yaitu  tombol  tambahkan berfungsi  untuk  menambahkan  huruf  kedalam  textfield,  tombol spasi berfungsi  untuk  memberikan  jarak  diantara  huruf, tombol hapus berfungsi untuk menghapus satu huruf terakhir, dan tombol clear berfungsi untuk menghapus semua huruf.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi pengujian dilakukan dimana, tampilan UI apliksi, pengujian TAM dan Pengujian Model Klasifikasi. Pada tahapan pengujian model klasifikasi menggunakan Confusion Matrix. Hasil Confusion Matrix dengan menggunakan data uji dapat di lihat pada gambar 4.
Gambar 4. Confussion Matrix

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 8, January 2024, page 518-523 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i8.4879
Pada  gambar  4  adalah  visualisasi  confussion  matrix.  Untuk  nilai  akurasi  keseluruhan  label  atau  kelas  dapat  dilihat dari perhitungan di bawah ini.
Dari perhitungan di atas dapat disimpulkan bahwa akurasi dari model yang telah dilatih menggunakan CNN dengan arsitektur MobileNetV2 sudah  cukup  baik  dengan  nilai  akurasi  sebesar  98.99%.  Berikut  adalah  hasil  dari  pengujian  alpha yang telah dilakukan dengan menggunakan black box.
Tabel 2. Pengujian black box Tampilan Awal No Skenario Uji Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Berhasil Tidak Berhasil 1 Menekan menu “Terjemahan”. Aplikasi akan beralih ke halaman  untuk menerjemahkan setiap huruf bahasa isyarat. Ya - 2 Menekan menu “Kamus”. Aplikasi akan beralih ke halaman kamus bahasa isyarat. Ya - 3 Menekan menu “Kuis”. Aplikasi akan beralih ke halaman kuis bahasa isyarat. Ya -
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2,  maka  dapat  disimpulkan  tampilan  awal  aplikasi  telah berhasil diujikan dan sesuai dengan  yang diharapkan. Pada tabel ini ditampilkan data  skenario uji, hasil  yang diharapkan, hasil  pengujian  dengan  status  berhasil  tidak  dan  berhasil.  Beberapa  sekam  yang  ditampilkan  antara  lain  adalah  Menekan menu “Terjemahan”, Menekan menu “Kamus” dan Menekan menu “Kuis”.
Tabel 3 . Rencana pengujian black box Halaman Penerjemah No Skenario Uji Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Berhasil Tidak Berhasil 1 Menekan tombol “Tambahkan”. Memasukan hasil ke Prediksi huruf dalam hasil. Ya - 2 Menekan “Spasi”. tombol Menambah ruang atau space dalam hasil. Ya - 3 Menekan “Hapus”. Tombol Menghapus satu huruf terakhir dalam hasil. Ya - 4 Menekan “Clear”. Tombol Menghapus semua huruf yang ada dalam hasil. Ya - 6 Pengguna mengarahkan kamera.  Aplikasi melakukan klasifikasi huruf bahasa isyarat. Ya -
Berdasarkan hasil pengujian yang ditunjukkan pada Tabel 3. maka dapat disimpulkan fitur penerjemah pada aplikasi telah  berhasil  diujikan  dan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Pada  tabel  tersebut  ditampilkan  data  skenario  uji,  hasil  yang diharapkan, hasil pengujian dengan status Berhasil dan Tidak Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian  untuk  sarana  belajar  bagi  anak  tunarungu  diterapkan  dengan  membuat aplikasi  yang  memiliki  fitur  berupa  kamus  bahasa  isyarat  dan  kuis,  memiliki  tingkat  persetujuan  sebesar  78,5%,  hal  ini dapat  disimpulkan  bahwa  fitur  kamus  dan  kuis  masuk  kedalam  kategori  disetujui  dapat  membantu  anak-anak  tunarungu dalam  belajar  bahasa  isyarat.  Fitur  penerjemah  bahasa  isyarat  telah  berhasil  dibuat  dengan  tingkat  akurasi  pada  model sebesar  98.99%,  serta  tingkat  persetujuan  sebesar  65,9%.  Hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  fitur  penerjemah  bahasa isyarat telah diterima atau disetujui oleh pengguna bahwa fitur penerjemah dapat membantu penyandang tunarungu dalam berkomunikasi. Selain keunggulan tersebut terdapat kelemahan model pada fitur penerjemah tidak akurat dalam melakukan proses  klasifikasi  ketika  pengguna  melakukan  proses  penerjemah  pada  ruangan  yang  minim  cahaya  dan backround yang bervariasi , serta  gerakan  atau  bentuk  tangan  pengguna  posisinya  miring  dan  aplikasi  yang  telah  dibuat  hanya menerjemahkan huruf yang sifatnya statis atau diam, serta tidak dapat menerjemahkan secara langsung menjadi sebuah kata

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 8, January 2024, page 518-523 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i8.4879
atau kalimat. Kelemahan yang ada pada aplikasi ini dapat terselesaikan dengan menambah jumlah dataset yang berfariatif dan menambah kamus bahasa isyarat dengan kategori percakapan ringan, nama-nama hewan, dan sebagainya.

## REFERENCES
Ahlunaza,  N.  (2022). Perancangan  Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  Lokasi  Latihan  Bolavoli  Di  Kota  Jambi  Berbasis Android. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer … , 1 (April), 118–130.
Alzubaidi,  L.,  Zhang,  J.,  Humaidi,  A.  J.,  Al-Dujaili,  A.,  Duan,  Y.,  Al-Shamma,  O.,  Santamaría,  J.,  Fadhel,  M.  A.,  Al- Amidie,  M.,  &  Farhan,  L.  (2021).  Review  of  deep  learning:  concepts,  CNN  architectures,  challenges,  applications, future  directions.  In Journal  of  Big  Data (Vol.  8,  Issue  1).  Springer  International  Publishing. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00444-8
Assayag,  Y.,  Oliveira,  H.,  Souto,  E.,  Barreto,  R.,  &  Pazzi,  R.  (2020).  Indoor  Positioning  System  Using  Dynamic  Model Estimation. Sensors (Switzerland) , 20 (24), 1–20. https://doi.org/10.3390/s20247003
Chandran, V., Sumithra, M. G., Karthick, A., George, T., Deivakani, M., Elakkiya, B., Subramaniam, U., & Manoharan, S.
(2021). Diagnosis of Cervical Cancer based on Ensemble Deep Learning Network using Colposcopy Images. BioMed Research International , 2021 . https://doi.org/10.1155/2021/5584004 Chen,  P.,  Liu,  Y.,  Li,  W.,  Wang,  J.,  Wang,  J.,  Yang,  B.,  &  Feng,  G.  (2024). Semi-Supervised  Learning-Enhanced Fingerprint Indoor Positioning by Exploiting an Adapted Mean Teacher Model . 1–24.
Fachruddin, Pahlevi, M. R., Ismail,  M., Rasywir, E.,  & Pratama, Y. (2020). Analisis Usability Pada Implementasi  Sistem Pengelolaan  Keuangan  Masjid  Menggunakan  USE  Questionnaire. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 4 ,  1216– 1224. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2518 Informatika,  J.,  Rekayasa,  D.,  Jakakom,  K.,  Prayitno,  A.,  Syachputra,  B.,  Arrela,  I.,  &  Prayitno,  A.  (2023). Perancangan Sistem Informasi Parkir Di Universitas Dinamika Bangsa Berbasis Web Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ) . 3 (September), 667–674.
Lee,  C.  C.,  Koo,  V.  C.,  Lim,  T.  S.,  Lee,  Y.  P.,  &  Abidin,  H.  (2022).  A  multi-layer  perceptron-based  approach  for  early detection  of  BSR  disease  in  oil  palm  trees  using  hyperspectral  images. Heliyon , 8 (4),  e09252. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09252
Luo, L., Wang, X., Lin, Y., Ma, X., Tan, A., Chan, R., Vardhanabhuti, V., Chu, W. C., Cheng, K.-T., & Chen, H. (2023).
Deep  Learning  in  Breast  Cancer  Imaging:  A  Decade  of  Progress  and  Future  Directions. Electrical  Engineering  and Systems Science . https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.06662
Muhammad  Azizi,  A., Korespondensi, P., &  Ariany, F. (2023). Sistem Informasi Pengajuan Cuti Pegawai Menggunakan Metode Pengujian Iso 25010 (Study Kasus : Pt Mutiara Ferindo Internusa) . 4 (3), 326–334.
Oliinyk,  V.  A.,  Vysotska,  V.,  Burov,  Y.,  Mykich,  K.,  &  Basto-Fernandes,  V.  (2020). Propaganda  Detection  in  Text  Data Based on NLP and machine learning. CEUR Workshop Proceedings , 2631 , 132–144.
Sholihin, I., & Ariyani, F. (2023). Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Anggota Baru Berbasis Web Pada UKMI Ar- Rahman  Universitas  Teknokrat  Indonesia. Jurnal  Data  Mining  Dan  Sistem  Informasi , 4 (1),  23. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v4i1.2618
Srisook,  N.,  Tuntoolavest,  O.,  Danphitsanuparn,  P.,  Pattana-anake,  V.,  &  Joseph,  F.  J.  J.  (2022).  Convolutional  Neural Network  Based  Nutrient  Deficiency  Classification  in  Leaves  of  Elaeis  guineensis  Jacq. International  Journal  of Computer Information Systems and Industrial Management Applications , 14 , 19–27.
Tahirović,  E.,  &  Krivić,  S.  (2023).  Interpretability  and  Explainability  of  Logistic  Regression  Model  for  Breast  Cancer Detection. Proceedings  Ofthe  15th  International  Conference  on  Agents  and  Artificial  Intelligence  (ICAART2023) , 3 (Icaart), 161–168. https://doi.org/10.5220/0011627600003393 Thakur,  P.  S.,  Khanna,  P.,  Sheorey,  T.,  &  Ojha,  A.  (2022). Explainable  vision  transformer  enabled  convolutional  neural network for plant disease identification: PlantXViT . Dl .
Toroghi, M. N., Sheikh, U. U., & Irani, S. S. (2023). Classification of COVID-19 and lung opacity using vision transformer on  chest  x-ray  images. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2622 (1),  012016.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2622/1/012016
Uzun, A., Ghani, F. A.,  Ahmadi Najafabadi, A. M., Yenigün, H., & Tekin, İ. (2021). Indoor positioning system based on global  positioning  system  signals  with  down-and  up-converters  in  433  MHz  ISM  band. Sensors , 21 (13). https://doi.org/10.3390/s21134338
Wang, Y., Gao, J., Li, Z., & Zhao, L. (2020). Robust and accurate Wi-Fi fingerprint location recognition method based on deep neural network. Applied Sciences (Switzerland) , 10 (1). https://doi.org/10.3390/app10010321
Zheng,  Q.,  Tian,  X.,  Yang,  M.,  &  Wang,  H.  (2019).  Differential  learning:  A  powerful  tool  for  interactive  content-based image retrieval. Engineering Letters , 27 (1), 202–215.