Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1272 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Prediksi Gender Berdasarkan Citra Mata Menggunakan Metode Convolutional Neural Network, Inception dan MobileNet

## Nur Aini *
Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, 13620 14002614@nusamandiri.ac.id *Corresponding author
Dewi Yanti Liliana Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, 13620 dewiyanti.liliana@tik.pnj.ac.id
Abstrak —Gender  manusia  dianggap  sebagai  sifat demografis utama karena berbagai penggunaannya dalam domain  praktis.  Klasifikasi  gender  manusia  dalam lingkungan  yang  tidak  dibatasi  adalah  tugas  yang  rumit karena  variasi  besar  dalam  skenario  gambar.  Karena banyaknya gambar internet, akurasi klasifikasi menderita dari  metode  pembelajaran  mesin  tradisional.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengefektifkan  proses  klasifikasi gender  dengan  menggunakan  konsep transfer  learning . Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  model CNN, InceptionV3  dan  MobileNet menggunakan  transfer learning tiga hidden layer, setiap hidden layer terdiri dari convolutional  layer,  aktivasi  ReLU  dan  max-pooling dapat  mengklasifikasikan  citra  berjenis  kelamin  –  laki- laki dan perempuan dengan tingkat yang baik. Akurasi ini juga  karena  pengoptimal  kinerja  yang  digabungkan selama  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan pengoptimal  Adam.  Hasil  pengujian  dan  evaluasi menggunakan  menghasilkan  nilai  loss  terendah  untuk model MobileNet sebesar  0,149,  dan  juga  nilai  akurasi tertinggi  0,9390.  Dengan  hasil  percobaan  ini,  maka kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  bahwa  model MobileNet  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi dalam proses pelatihan dan pengujian.
Kata  kunci — Transfer  Learning,  CNN,  Inceptionv3, MobileNet

## I. P ENDAHULUAN
Klasifikasi  gender  merupakan  topik  yang  sudah sering dibahas. Algoritme sebelumnya berfokus terutama pada penggunaan fitur tekstur dan tidak banyak penelitian yang  dilakukan  tentang  penerapan Convolutional  Neural Networks  (CNN) untuk  tugas  ini.  Eksperimen  yang dilakukan  melalui  database  gambar  mata  menunjukkan bahwa  model  CNN  kami  menunjukkan  kinerja  yang kompetitif dibandingkan dengan metode canggih lainnya.
Tugas-tugas  ini  mempunyai  tantangan  besar  dalam suatu  aplikasi  dunia  nyata.  Salah  satunya  yakni  variasi visuall  yang  besar.  Contohnya  adalah  obyek  wajah, diantaranya  perubahan  pose,  oklusi,  hingga  penchayaan
ekstrem.  Pada  makalah  ini  difokuskan  mengenai penjelasan  tentang  model  representasi  pembelajaran transfer  cepat  ( Fast  Transfer  Learning) .  Model  yang dapat  digunakan  dalam Fast  Transfer  Learning diantaranya  adalah  penggunaan  model  jaringan  saraf
Convolutional
Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi  gender  dari  citra  wajah .  Transder learning memiliki  tujuan  untuk  menyediakan  kerangka kerja.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memanfaatkan  ilmu pengetahuan  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Hal tersebut juga untuk  memecahkan beberapa masalah  yang baru  namun  serupa  dengan  hasil  yang  jauh  efektif  dan lebih cepat.
Klasifikasi  gender  termasuk  ke  dalam  masalah klasifikasi biner, yaitu memprediksi gambar yang  terbagi menjadi  dua  kelas.  Kelas  tersebut  adalah  laki-laki  dan perempuan.  Hal  tersebut  merupakan  sesuatu  pekerjaan yang mudah bagi manusia, namun bagi komputer menjadi suatu  hal  yang  menantang.  Bagi  sebagian  besar  model komputasi  klasifikasi  gender  digunakan  gambar  area seluruh  wajah  yang  memberikan  bobot  yang  sama  untuk semua  area  wajah.  Hal  ini  terlepas  dari  pentingnya  fitur internal  (Buchala  et  al,  2004).  Sebagian  pemrosesan global  berkaitan  dengan  informasi  seperti  halnya  bentuk dan konfigurasi fitur internal, sedangkan untuk pemrosesan  fitur  melibatkan  representasi  yang  lebih terperinci seperti bentuk mata.
Teknologi  mesin  pembelajaran  pada  masa  ini  telah banyak  menarik  perhatian  yang  besar  dari  peneliti. Fokusnya  adalah  pada  berbagai  bidang  komputasi. Teknologi ini sebagian besar beroperasi di bawah asumsi umum,  data  yang  digunakan  terbagi  dua,  yaitu:  data pelatihan dan data uji. Data uji dan data pelatihan tersebut mempunyai  ruang  fitu  r  yang  identik  dengan  distribusi dar  i  data  uji.  Oleh  karena  itu,  setelah  distribusi  fitur ataupun  ruang  fitur  dari  data  uji  mengalami  perubahan, model  prediksi  tersebut  tidak  lagi  dapat  dipergunakan. Maka harus dibangun kembali dan dilatih ulang dari awal dengan  mempergunakan  data  pelatihan  yang  baru dikumpulkan, kendalanya adalah harga yang relatif mahal dan  juga  terkadang  tidak  efektif  dan  praktis  (Budiarto  & Qudsi, 2018). Selain itu,  penyebab lainnya adalah  model tersebut  berbasis  pembelajaran  sehingga  membutuhkan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
data berlabel yang memadai untuk pelatihan. Akan tetapi hal tersebut hampir tidak mungkin untuk membuat model berbasis  pembelajaran  untuk  domain  targer  yang mempunyai  sedikit  data  berlabel  yang  tersedia  untuk pembelajaran  yang  diawasi.  Oleh  karena  itu  untuk mengantisipasi  hal  tersebut,  jika  dapat  mentransfer  dan mengeksploitasi  pengetahuan  tersebut  dari  sumber  yang sama  namun  tidak  identik  dengan  banyak  data  berlabel, maka  dpaat  digunakan  untuk  pembangunan  model berbasis  pembelajaran  untuk  domain  target  (Budiarto  & Qudsi, 2018).
Studi transfer  learning tersebut  terinspirasi  oleh fakta.  Fakta  tersebut  adalah  bahwasanya  manusia  dapat memanfaatkan  ilmu  pengetahuan  yang  telah  diperoleh sebelumnya. Hal ini berguna untuk memecahkan masalah yang  baru  namun  serupa  dengan  jauh  lebih  cepat  dan efektif  (Budiarto  &  Qudsi,  2018).  Dengan  demikian, berdasarkan eksperimen makalah ini menunjukkan bahwa representasi pembelajaran transfer cepat melalui penggunaan  model  jaringan    saraf Convolutional  Neural Network  (CNN) untuk  klasifikasi  gender  berdasarkan citra wajah.
Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan salah  satu  metode  yang  termasuk  di  dala  m  kelas Feed Forward Neural Network. Hal ini terinspirasi oleh visual cortex dari otak. Fokusnya adalah dalam memproses data dengan  struktur  grid.  CNN  adalah  suatu  pengembangan dari Multiplayer Perceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah  data  dua  dimensi.  Akan  tetapi,  MLP  kurang tepat  digunakan  dalam  kasus  klasifikasi  citra.  Hal  ini dikarenakan  MLP  tidak  menyimpan  informasi  spasial dari  data  citra.  Selin  itu,  MLP  juga  menganggap  setiap piksel adalah fitur yang independent sehingga menghasilkan hasil yang kurang baik.
CNN  adalah  tipe  spesial  untuk  data  spasial  dari Multilayer  Neural  Network. Arsitektur  dari  CNN terinspirasi  dari  persepsi  visual  dari  makhluk  hidup. Arsitektur  CNN  menjadi  popular  setelah  AlexNet memecahkan  rekor  kinerja pada  2012  tetapi  sebenarnya CNN  telah  ada  sejak  tahun  1980an  (Ghosh  et  al,  2020).. NeoCognitron  merupakan  nama  awal  dari  CNN  saat pertama  kali  dikembangkan.  Kuniihiko  Fukushima, sebagai  seorang peneliti dari  NHK Broadcasting Science Research  Laboratories-lah  yang  mengembangkannya yang  berlokasi  di  Kinuta,  Setagaya,  Tokyo,  Jepang  (Sun et al, 2006).
CNN  memiliki  beberapa  jenis  layer  yang  dapat dimanfaatkan. Later tersebut diantaranya adalah subsampling  layer,  convolutional  layer, fully  connected layer dan loss layer. Sebuah jaringan saraf convolutional tradisional  terdiri  dari  satu  atau  beberapa  blok convolutional  dan  lapisan  penyatuan,  diikuti  oleh  satu atau  beberapa  lapisan  yang  terhubung  penuh  dan  lapisan keluaran.  Lapisan  convolutional  adalah  blok  bangunan inti  dari  CNN.  Lapisan  ini  bertujuan  untuk  mempelajari representasi fitur dari input. Lapisan konvolusi terdiri dari beberapa  kernel  atau  filter  konvolusi  yang  dapat dipelajari  yang  digunakan  untuk  menghitung  peta  fitur yang  berbeda.  Setiap  unit  peta  fitur  terhubung  ke  bidang reseptif di lapisan sebelumnya. Peta fitur baru dihasilkan
dengan  menggabungkan  input  dengan  kernel  dan menerapkan fungsi aktivasi elemen non-linear pada hasil yang  dikonvolusikan.  Properti  berbagi  parameter  lapisan convolutional  mengurangi  kompleksitas  model.  Pooling atau  sub-sampling  layer  mengambil  wilayah  kecil  dari output  convolutional  sebagai  input  dan  menurunkannya untuk menghasilkan output tunggal. Ada beberapa teknik sub-sampling  yang  berbeda  seperti  contoh  max  pooling, min pooling, average pooling, dll (Ghosh et al, 2020).
Pooling  mengurangi  jumlah  parameter  yang  akan dihitung  serta  membuat  terjemahan  jaringan  menjadi invarian. Bagian terakhir dari  CNN pada dasarnya terdiri dari  satu  atau  lebih  lapisan Fully  Connected (FC) biasanya  ditemukan  di  jaringan  saraf  feedforward. Lapisan  FC  mengambil  input  dari  pooling  akhir  atau lapisan  konvolusi  dan  menghasilkan  output  akhir  CNN. Dalam  hal  klasifikasi  citra,  CNN  dapat  dilihat  sebagai kombinasi  dari  dua  bagian:  bagian  ekstraksi  ciri  dan bagian  klasifikasi.  Kedua  convolution  dan  pooling  layer melakukan ekstraksi fitur. Sebagai contoh gambar anjing, lapisan  konvolusi  yang  berbeda  dari  tingkat  yang  lebih rendah  ke  tingkat  yang  lebih  tinggi  mendeteksi  berbagai fitur  seperti  dua  mata,  telinga  panjang,  empat  kaki,  dll untuk pengenalan lebih lanjut. Di atas fitur ini, lapisan FC ditambahkan  sebagai  pengklasifikasi,  dan  probabilitas ditetapkan  untuk  gambar  input  menjadi  seekor  anjing. Selain desain lapisan, peningkatan CNN tergantung pada beberapa  aspek  yang  berbeda  seperti  fungsi  aktivasi, metode  normalisasi,  fungsi  kerugian,  regularisasi, optimasi  dan  kecepatan  pemrosesan,  dll  (Ghosh  et  al, 2020).  Gambar  1  Mengilustrasikan  arsitektur  jaringan CNN.

## Gambar 1. Arsitektur CNN
Pembelajaran  cerdas  dari  sejumlah  besar  data historis  adalah  fitur  karakteristik  utama  dari  metode diagnosis  kesalahan  berbasis  data  (Dai  &  Gao,  2013). Deep  learning  (DL),  yang  merupakan  paradigma  baru dalam  bidang  pembelajaran  mesin  (LeCun  et  al,  2015), telah  banyak  diterapkan  dalam  diagnosis  kesalahan berbasis  data.  Liao  dan  Pavel  (Liao  et  al,  2016) mempelajari mesin Boltzmann terbatas yang disempurnakan untuk penilaian prognostik dan kesehatan. Sebagai  salah  satu  DL  yang  paling  efektif,  penerapan convolutional  neural  network  (CNN)  untuk  diagnosis kesalahan  juga  telah  diselidiki.  Wang  dkk.  (Wang  et  al, 2017)  menyelidiki  model  CNN  adaptif  dalam,  dan parameter  utama  ditentukan  oleh  optimasi  gerombolan partikel.
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1272 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Namun,  karena  keterbatasan  volume  sampel berlabel di bidang diagnosis kesalahan serta kompleksitas model  model  DL  yang  sangat  besar,  kedalaman  model DL untuk diagnosis kesalahan hampir mencapai 5 lapisan tersembunyi  (Zhao et al, 2016). Sebaliknya,  model CNN untuk  ImageNet  memiliki  lebih  dari  ratusan  lapisan. Model  CNN  untuk  diagnosis  kesalahan  relatif  dangkal, dan ini dapat membatasi akurasi prediksi akhir dan efektif pada  diagnosis  kesalahan.  Tetapi  sulit  untuk  melatih model CNN yang sangat mendalam tanpa kumpulan data yang terorganisir dengan baik dalam jumlah besar seperti ImageNet. Untuk menghadapi tantangan tersebut, transfer learning  dipadukan  dengan  model  CNN.  Beberapa peneliti  mentransfer  model  CNN  dengan  melatih  model CNN  yang  mendalam  pada  dataset  ImageNet  dan kemudian  menerapkan  model  CNN  terlatih  sebagai ekstraktor  fitur  ke  dataset  kecil  (Donahue  et  al,  2014), dan mereka mencapai hasil yang luar biasa.
CNN dalam tugas visii komputer, seperti mengklasifikasi  gambar  (Krizhevsky,  2012)  serta pengenalan wajah (Wen et al, 2016) telah menginspirasikan  kinerja  yang  baik  sehingga  beberapa pendekatan  klasifikasi  gender  berbasis  CNN  diiusulkan. G.  Levi  dan  T.  Hassner  telah  mengusulkan  CNN  untuk klasiifikasi  gender  yang  kuat  dalam  lingkungan  yang tidak  dibatasi  (Levi  &  Hessner,  2015). (Levi  &  Hessner, 2015)  telah  menguji  metode  tersebut  pada  basis  data LFWA  (Liu  et  al,  2015)  dan  telah  mendapatkan  kinerja terbaik  yang  tinggi,  yaitu  sebesar  98,8%  untuk mengklasifikasi  gender.  Hal  ini  dibandingkan  dengan klasifikasi  objek  menggunakan  Imagenet,  yaitu  dataset berskala  besar  (Olga  et  al,  2015).  Hanya  terdapat sebagian  dataset  dengan  skala  kecil  yang  dikumpulkan dari  dunia  nyata  untuk  klasifikasi  gender  dan  senyuman. Hal tersebut telah diusulkan oleh (Levi & Hessner, 2015) dengan  pendekatan  berbasis  CNN  yang  telahbekerja dengan baik.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  model  CNN  yang spesifik  telah  dimanfaatkan  untuk  klasifikasi  gender. Salah  satunya  yang  diusulkan  dalam  (Levi  &  Hessner, 2015) yaitu model GilNet, dilatih dengan dataset Adience yang  dari  awal  untuk  mengestimasi  gender.  Dalam (Antipov  et  al,  2016)  model  ensembel  CNN  diusulkan agar  dapat  berjalan  secara  efisien  pada  perangkat  yang disematkan. Hasil mutakhirnya diiperoleh sesuaii dengan (Antipov  et  al,  2016).  Studi  di  (Mansanet  et  al,  2016) menggunakan  cara  umpan  maju  untuk  menggabungkan fitur  lokall  dan  jaringan  dalam  berdasarkan  belajar  dari tumpang tindih lokal tambalan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil dari  ketiga  metode  yang  diajukan  untuk  mendapatkan hasil prediksi dengan akurasi tertinggi.

## II. STUDI PUSTAKA
Berdasarkan penelitian terdahulu yang menggunakan metode CNN, Inception, dan MobileNet untuk memproses  klasifikasi  objek  penelitiannya,  hal  tersebut dirangkum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Tinjauan Penelitian Terkait Tahun Judul Kontribusi 2020 Gender Classifcation from Periocular NIR Images using Fusion of CNNs Models Menjadi acuan dalam penggunaan model CNN dalam klasifikasi gender menggunakan citra mata 2020 A Flower Classification Approach with MobileNetV2 and Transfer Learning Menjadi acuan dalam penggunaan model MobileNet v2 dalam klasifikasi citra. 2017 Inception-v3 for Flower Classification Menjadi acuan dalam penggunaan model Inception-V3 dalam klasifikasi citra 2020 Human Gender Classification Using Transfer Learning Via Pareto Frontier Menjadi acuan dalam klasifikasi gender 2020 Recognition of Local Birds of Bangladesh using MobileNet and Inception-V3 Menjadi acuan dalam perbandingan penggunaan model MobileNet dan
InceptionV3

## A. Convolutional Neural Network (CNN)
Metode  CNN  terdiri  atas  dua  tahap.  Tahap  yang pertama  adallah  klasifikasi  citra  dengan  menggunakan feedforward. Tahap yang kedua yaitu tahap pembelajaran dengan  metode backpropagation .  Sebelum  dilakukannya klasifikasi,  maka  diilakukan  praproses  terlebih  dahulu dengan  menggunakan  metode wrapping dan cropping. Hal  ini  bertujuan  untuk  memfokuskan  objek  yang  akan diklasiifikasi. Selanjutnya dilakukan training menggunakan metode feedforward dan backpropagation .

## B. Inception-V3
GoogleNet/Inception  adalah  model  yang  berfokus pada biaya komputasi. Model InceptionV3 adalah evolusi dari  GoogleNet  (Inception1)  yang  didasarkan  pada konvolusi 7x7 terfaktor dan dibagi  menjadi 2 atau 3, 3x3 lapisan  operasi  konvolusi  dengan  tujuan  meningkatkan kecepatan komputasi untuk dapat menerima gambar yang lebih  besar  dari  299x299  piksel.  Ini  karena  model  ini hanya  memiliki  sekitar  empat  juta  parameter.  Apabila dibandingkan  dengan  VGG,  jelas  sangat  kecil.  Akan tetapi  dengan  arsitektur  yang  lebih  kompleks.  Ini  karena model  ini  tidak  menerapkan  lapisan  yang  Terhubung Sepenuhnya  dan  menggantinya  hanya  dengan  lapisan pooling.  Parameter  yang  lebih  sedikit  ini  menghasilkan ukuran  model  yang  lebih  kecil.  Selain  itu  lebih  cepat proses  perhitungan  model  ketika  dibandingkan  dengan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
model lainnya. Model ini memliliki kelemahan yaitu pada saat perform perhitungannya membutuhkan memori yang cukup  banyak  karena  model  ini  berfokus  pada  lebar lapisan  konvolusi  (Antipov  et  al,  2016).  Pembelajaran transfer  tampil  untuk  klasifikasi  gambar  berdasarkan dataset  lebih  baik  daripada  model  berdasarkan  CNN dalam  asli  dengan  penyetelan  model  Inception-v3  dapat secara efektif meningkatkan akurasi gambar pengklasifikasi.
C. MobileNet-V2
MobileNet-V2  adalah  model  arsitektur  yang  sangat ringan  dan  ramping  dibandingkan  dengan  model sebelumnya,  dirancang  untuk  aplikasi  seluler  dan  visi tertanam. Model ini didasarkan pada arsitektur streamline yang  menggunakan  depth-MobileNet-  V2  dengan menggunakan  deep  separable  convolutions  untuk membangun  jaringan  neural  dalam  yang  ringan  dengan hanya  54  layer  dan  ukuran  citra  input  224x224  untuk melakukan komputasi secara cepat. MobileNets menggunakan  konvolusi  yang  dapat  dipisahkan  secara mendalam,  dan  memiliki  kesamaan  dengan  model Inception-v3.  Model  ini  dapat  mengurangi  jumlah parameter  dan  latency.  Selain  itu,  MobileNets  juga memiliki  model  parameter  penyusutan  yang  berguna yang  dapat  digunakan  sebelum  proses  pelatihan dilakukan agar ukurannya pas dan pas (Krizhevsky et al, 2012).  Hasil  studi  untuk  MobileNet-V2  dengan membandingkan  dua  dataset  dan  analisis  eksperimental menemukan  bahwa  MobileNet-V2  mencapai  akurasi yang  lebih  tinggi  daripada  model  MobileNet-V1  dengan menggunakan desain terbalik (Wen et al, 2016).

## III METODOLOGI

## A.  D ESKRIPSI M ASALAH
Klasifikasi  gender  adalah  topik  yang  menantang. Algoritme sebelumnya berfokus terutama pada penggunaan fitur tekstur dan tidak banyak penelitian yang dilakukan  tentang  penerapan  Convolutional  Neural Networks  (CNN)  untuk  tugas  ini.  Dalam  pekerjaan  ini kami  melatih  jaringan  saraf  convolutional  kecil  untuk mata kiri dan kanan, dan yang lebih penting, mempelajari efek penggabungan model-model tersebut dan membandingkannya  dengan  model  yang  diperoleh dengan  melatih  CNN  di  atas  mata  kiri  yang  menyatu. gambar  mata  kanan.  Kami  menunjukkan  bahwa  jaringan mendapat  manfaat  dari  pendekatan  penggabungan  model ini, dan menjadi lebih kuat terhadap oklusi dan degradasi resolusi  rendah,  mengungguli  hasil  penggunaan  model CNN  tunggal  untuk  kumpulan  gambar  kiri  dan  kanan. Eksperimen  yang  dilakukan  melalui  database  gambar mata menunjukkan bahwa model CNN kami menunjukkan  kinerja  yang  kompetitif  dibandingkan dengan metode canggih lainnya.

## B. D ATASET
Dataset yang digunakan dalam penelitianini adalah dataset  yang  dikumpulkan  dari Kaggle yang  dapat diunduh  di https://www.kaggle.com/pavelbiz/eyes-rtte . Terdapat 11.525 foto, untuk data pelatihan ada 9220 foto dan  2305  foto.  Foto  tersebut  digunakan  untuk  pengujian yang dikelompokkan  menjadi dua kelas  yaitu femaleeyes dan maleeyes. Berikut  adalah  penjelasan  dari  pembagian dua kelas sample pada Gambar 2.
Gambar 2. Sample Dataset

## C. R ENCANA E KSPERIMEN
Rencana  eksperimen  yang  digunakan  dapat  dilihat pada gambar 3. Metode yang digunakan untuk klasifikasi gender pada langkah pertama adalah tahapan prepocessing  yang  digunakan  untuk  menambah  data. Menambah  data  menggunakan  generator  data  gambar. Setelah  melakukan  tahapan  prepocessing,  selanjutnya adalah  proses  transfer  learning  dengan  menggunakan model berbasis CNN, Inception dan MobileNet.
Berdasarkan  dataset  terdapat  6.323  foto  mata  pria dan  5.202  foto  mata  wanita.  Jumlah  data  tersebut  masih belum  memadai  untuk  mendapatkan  hasil  kinerja  yang baik dan optimal. Oleh karena itu, untuk mengantisipasinya  diperlukan  penambahan  data.  Teknik yang  digunakan  dalam  penambahan  data  adalah augmentasi  data  yaitu  untuk  memanipulasi  data  tanpa kehilangan inti atau esensi data (Krizhevsky et al, 2012). Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  proses  penggeseran, memperbesar,  hingga  membalik.  Sedangkan  untuk parameter  skala  ulang  yang  digunakan  dibagi  menjadi nilai  RGB  (Merah,  Hijau,  dan  Biru)  dari  0-255  dengan 255. Sehingga diperoleh nilai RGB tersebut berada dalam rentang  0-1.  Selanjutnya,  untuk  pengujian  data,  hanya dilakukan skala ulang. Kemudian, Image Data Generator digunakan  untuk  mengubah  data  dalam  bentuk  gambar mentah menjadi dataset hasil augemntasi yang dipergunakan untuk pelatihan dan pengujian.
Selanjutnya  adalah  tahap  pelatihan.  Telah  diketahui sebelumnya  bahwa  model  klasifikasi  termasuk  dalam klasifikasi  biner,  yang  berarti  terbagi  atas  dua  kelas, yaitu:  0  untuuk  kelas  pria,  sedangkan  1  unttuk  kelas wanita.  Selanjutnya,  digunakan Sigmoid sebagai  fungsi aktivasi di lapisan output, sedangkan untuk semua lapisan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
yang tersembunyi digunakan rectified linear unit ( ReLU) dan cross-entrophy biner .
Pada tahap yang terakhir, dilakukan pengujian untuk mengukur serta memperoleh keakuratan hasil dari metode tersebut.
Gambar 3. Tahapan Metoda Penelitian

## IV. HASIL PENELITIAN
Berikut adalah hasil dari perbandingan ketiga model, yaitu CNN, InceptionV3, dan MobileNet pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Ketiga Model
Arsitektur dan Model Akurasi (%)
Loss (%) CNN InceptionV3 MobileNet 90,18 90,63 93,90 23,1 22,6 14,9
Model  berbasis CNN mendapatkan  hasil  akurasi 90,18%  dengan  loss  23,1%,  InceptionV3  mendapatkan hasil akurasi 90,63% dengan loss 22,6% dan MobileNet- V2  menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  93,90%  dengan loss 14,9%. Selanjutnya akan disajikan grafik dari ketiga model yang disajikan pada Gambar 4-9.

## Convolutional Neural Network
Dapat  dilihat  pada  gambar  4  dan  gambar  5  adalah hasil accuracy dan loss menggunakan Convolutional Neural Network.
Gambar 4. Accuracy CNN
Gambar 5. Loss CNN

## InceptionV3
Dapat  dilihat  pada  gambar  6  dan  gambar  7  adalah hasil accuracy dan loss menggunakan InceptionV3.
Gambar 6. Accuracy InceptionV3
Start Dataset Prepocessing Data
Split Data Training , Validation and Testing
Model Building ( Pembentukan Model ) CNN Result Stop Inception MobileNet
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## MobileNet
Dapat  dilihat  pada  gambar  8  dan  gambar  9  adalah hasil accuracy dan loss menggunakan MobileNet.
Gambar 8. Accuracy MobileNet
Gambar 9. Loss MobileNet

## V. KESIMPULAN
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN, InceptionV3 dan MobileNet menggunakan transfer learning tiga hidden layer, setiap hidden layer terdiri dari convolutional  layer,  aktivasi  ReLU  dan  max-pooling dapat  mengklasifikasikan  citra  berjenis  kelamin  –  laki- laki dan perempuan dengan tingkat yang baik. Akurasi ini juga  karena  pengoptimal  kinerja  yang  digabungkan selama  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan pengoptimal  Adam.  Hasil  pengujian  dan  evaluasi menggunakan  menghasilkan  nilai loss terendah  untuk model MobileNet sebesar  0.149,  dan  juga  nilai  akurasi tertinggi  0.9390.  Dengan  hasil  percobaan  ini,  diperoleh hasil  akhir  yaitu  model MobileNet memiliki  tingkat akurasi  yang  paling  tinggi  dalam  pengklasifikasian gender menggunakan citra mata.

## D AFTAR P USTAKA
Antipov,  G.,  Berrani,  S.  A.,  &  Dugelay,  J.  L.  (2016). Minimalistic  CNN-based  ensemble  model  for  gender prediction  from  face  images. Pattern  recognition letters , 70 , 59-65.
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2015.11.011.
Buchala,  S.,  Davey,  N.,  Frank,  R.  J.,  Gale,  T.  M., Loomes,  M.  J.,  &  Kanargard,  W.  (2004,  November). Gender  classification  of  face  images:  The  role  of global and feature-based information. In International Conference  on  Neural  Information  Processing (pp. 763-768). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540- 30499-9_117. Budiarto, J., & Qudsi, J. (2018). Deteksi Citra Kendaraan Berbasis  Web  Menggunakan  Javascript  Framework Library. MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , 18 (1), 125-133. https://doi.org/10.30812/matrik.v18i1.325.
Dai,  X.,  &  Gao,  Z.  (2013).  From  model,  signal  to knowledge:  A  data-driven  perspective  of  fault detection  and  diagnosis. IEEE  Transactions  on Industrial Informatics , 9 (4), 2226-2238.
Donahue, J., Jia, Y., Vinyals, O., Hoffman, J., Zhang, N., Tzeng,  E.,  &  Darrell,  T.  (2014,  January).  Decaf:  A deep  convolutional  activation  feature  for  generic visual  recognition.  In International  conference  on machine learning (pp. 647-655). PMLR.
Fuan,  W.,  Hongkai,  J.,  Haidong,  S.,  Wenjing,  D.,  & Shuaipeng, W. (2017). An adaptive deep convolutional neural network for rolling bearing fault diagnosis. Measurement  Science  and  Technology ,
28 (9), 095005.
Fukushima,  K.,  &  Miyake,  S.  (1982).  Neocognitron:  A self-organizing neural network model for a mechanism  of  visual  pattern  recognition.  In Competition and cooperation in neural nets (pp. 267- 285). Springer, Berlin, Heidelberg.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-46466- 9_18.
Ghosh, A., Sufian, A., Sultana, F., Chakrabarti, A., & De,
D.  (2020).  Fundamental  concepts  of  convolutional neural  network.  In Recent  Trends  and  Advances  in Artificial Intelligence and Internet of Things (pp. 519- 567). Springer, Cham.
Huang, G. B., Mattar, M., Berg, T., & Learned-Miller, E. (2008,  October).  Labeled  faces  in  the  wild:  A database
forstudying face recognition in unconstrained  environments.  In Workshop  on  faces in'Real-Life'Images: detection, alignment, and recognition . https://hal.inria.fr/inria-00321923/.
Krizhevsky,  A.,  Sutskever,  I.,  &  Hinton,  G.  E.  (2012).
Imagenet  classification  with  deep  convolutional neural  networks. Advances  in  neural  information processing systems , 25 .
http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet- classification-with-deep-convolutional-neural- network.
LeCun,  Y.,  Bengio,  Y.,  &  Hinton,  G.  (2015).  Deep learning. nature , 521 (7553), 436-444.
Levi,  G.,  &  Hassner,  T.  (2015).  Age  and  gender classification using convolutional neural  networks. In Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer vision and pattern recognition workshops (pp. 34-42). https://www.cvfoundation.org/openaccess/content_cv pr_workshops_2015/W08/html/Levi_Age_and_Gend er_2015_CVPR_paper.html.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Lian, H. C., & Lu, B. L. (2006, May). Multi-view gender classification  using  local  binary  patterns  and  support vector  machines.  In International  Symposium  on Neural  Networks (pp.  202-209).  Springer,  Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/11760023_30. Liao, L., Jin, W., & Pavel, R. (2016). Enhanced restricted Boltzmann machine
with
prognosability regularization  for  prognostics  and  health  assessment. IEEE  Transactions  on  Industrial  Electronics , 63 (11), 7076-7083.
Liu,  Z.,  Luo,  P.,  Wang,  X.,  &  Tang,  X.  (2015).  Deep learning face attributes in the wild. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 3730-3738). http://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2015/html /Liu_Deep_Learning_Face_ICCV_ 2015_paper.html. Mansanet,  J.,  Albiol,  A.,  &  Paredes,  R.  (2016).  Local deep  neural  networks  for  gender  recognition. Pattern
Recognition Letters , 70 , 80-86.
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2015.11.015.
Russakovsky,  O.,  Deng,  J.,  Su,  H.,  Krause,  J.,  Satheesh, S.,  Ma,  S.,  ...  &  Fei-Fei,  L.  (2015).  Imagenet  large scale  visual  recognition  challenge. International journal  of  computer  vision , 115 (3),  211-252. https://doi.org/10.1007/s11263- 015-0816-y.
Sun, N., Zheng, W., Sun, C., Zou, C., & Zhao, L. (2006,
May).  Gender  classification  based  on  boosting  local binary  pattern.  In International  symposium  on  neural networks (pp. 194-201). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/11760023_29. Wen, Y., Li, Z., & Qiao, Y. (2016). Latent factor guided convolutional  neural  networks  for  age-invariant  face recognition.  In Proceedings  of  the  IEEE  conference on  computer  vision  and  pattern  recognition (pp. 4893-4901). http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_ 2016/html/W en_Latent_Factor_Guide \\ d_CV PR_2016_paper.html. Zhao, R., Yan, R., Chen, Z., Mao, K., Wang, P., & Gao, R.  X.  (2019).  Deep  learning  and  its  applications  to machine  health  monitoring. Mechanical  Systems  and Signal Processing , 115 , 213-237.