Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023, Januari 2023, Halaman 19-26 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Pada Kendaraan Tanpa Awak Skala Kecil

## Implementation of Convolutional Neural Network Algorithm on Small-Scale Unmanned Vehicles
Muhammad Zacky Asy’ari  , Anthony Williams Gouw dan Desliong Arjuna Limanjaya Automotive and Robotics Engineering Program, Computer Engineering Department, Bina Nusantara University, Banten, Indonesia
Informasi artikel:
Diterima:
21/10/2022 Direvisi: 11/11/2022 Disetujui: 12/11/2022

## Abstract
Autonomous  Vehicle  is  a  vehicle  capable  of  navigating  the  car  independently  without requiring  input  from  the  driver.  This  research  aims  to  design  and  manufacture  a prototype of an unmanned vehicle that can maneuver across a simple artificial road. This study also aims to analyze the performance of the NVIDIA Jetson Nano in processing deep learning models and driving actuators according to the predictions given by the model. The  research  stages  include  designing  a  prototype,  creating  an  artificial  path,  taking image data, conducting training, and then implementing the training model on the car prototype.  After  testing the  prototype,  the  training model  made  the  correct  steering angle  prediction  using  epoch  50  with  RMSE  train  and  validation,  0.1792  and  0.1896, respectively.  NVIDIA  Jetson  Nano  also  performs  well  in  computing  steering  angle predictions with live input from the camera.
Keywords: autonomous vehicles, convolutional neural network, computer vision.

## SDGs : Abstrak
Autonomous Vehicle adalah sebuah kendaraan yang mampu menavigasikan mobil secara mandiri  tanpa  memerlukan input dari  pengendara.  Tujuan  penelitian  ini  adalah merancang dan membuat sebuah prototipe kendaraan tanpa awak yang dapat bermanuver melintasi  jalan  buatan  sederhana.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  menganalisa performa  dari  NVIDIA  Jetson  Nano  dalam  memproses  model deep  learning dan menggerakkan aktuator sesuai dengan prediksi yang diberikan model. Tahapan penelitian termasuk  merancang  prototipe,  membuat  jalur  buatan,  mengambil  data  gambar, melakukan pelatihan menggunakan Convolutional Neural Network , lalu
mengimplementasikan  model  pelatihan  pada  purwarupa  mobil.  Setelah  dicoba  pada purwarupa,  model  hasil  pelatihan  berhasil  membuat  prediksi  sudut  steering  terbaik menggunakan epoch 50 dengan RMSE pelatihan dan validasi, 0,1792 dan 0,1896 berturut- turut. NVIDIA Jetson Nano juga memiliki performa yang baik dalam melakukan komputasi prediksi sudut steering dengan live input dari kamera.
Kata Kunci: kendaraan tanpa awak, convolutional neural network, computer vision .
 Penulis Korespondensi. Tel: +6221 5369 6969; Hp: +62 821 1343 4649 email : muhammad.zacky@binus.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Seiring
berkembangnya
peradaban,
transportasi  telah  menjadi  salah  satu  pilar  yang sangat  penting  dalam  menjaga  keberlangsungan dari  kegiatan  masyarakat (Sutandi,  2015) .  Akan tetapi,  hal  tersebut  terkadang  dapat  membawa musibah  kepada  para  penggunanya.  Dilansir  dari Komite  Nasional  Keselamatan  Transportasi (KNKT),selama  kurun  waktu  2007-2022  paling sering  terjadi  di  Indonesia  sebesar  70%  adalah bertabrakan dan disebabkan oleh faktor manusia berupa human  error (Polri,  2022) . Human  error yang dimaksud berupa kelalaian dalam berkendara, tidak fokus, dan faktor kelelahan.
Demi  mengurangi  tingkat  kecelakaan  yang disebabkan oleh kesalahan manusia,
pengembangan  teknologi Autonomous  Vehicle (AV) mulai dilakukan. Teknologi pada AV memiliki fitur-fitur  seperti  mampu  menavigasikan  mobil secara  sendiri  tanpa  memerlukan  input  dari pengendara. AV juga dapat mempertahankan pola berkendara  yang  aman  dan  mampu  melakukan berbagai jenis manuver, semuanya hanya dengan menggunakan data lingkungan yang diperolehnya dari sensor-sensor (Hussain dan Zeadally, 2018) . Untuk  membuat Autonomous  Vehicle ,  tentu saja  membutuhkan  deep  learning,  salah  satunya termasuk Convolutional  Neural  Network (CNN). CNN  adalah  salah  satu  arsitektur  deep  learning ternama  yang  terinspirasi  mekanisme  persepsi visual  dari  makhluk  hidup (Gu  dkk . ,  2018) .  CNN mahir dalam mendeteksi pola pada gambar atau video  dan  memahaminya,  yang  membuatnya sangat cocok digunakan untuk melakukan analisis gambar (Jogin dkk . , 2018) .
Atas dasar permasalahan di atas,  penelitian ini  ditujukan  untuk  merancang,  membuat,  serta mengembangkan kendaraan tanpa awak berskala kecil untuk dapat bermanuver dalam jalur buatan menyerupai trek lomba adu kecepatan kendaraan dengan  metode  deep  learning  yaitu  CNN menggunakan  NVIDIA  Jetson  Nano  sebagai  basis komputernya (Cass,  2020;  Vijitkunsawat  dan Chantngarm, 2020) . Analisa performa model ini di ukur dengan Root Mean Square Error (RMSE) pada proses pelatihan dan validasi (Eraqi, Moustafa dan Honer, 2017) .

## 2. METODOLOGI
Pelaksanaan penelitian ini dilakukan dengan metode  penelitian  kualitatif,  yang  dilaksanakan dalam  beberapa  tahapan  seperti  yang  akan ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Diagram alir tahap penelitian
Pertama,  dirancang  dan  dibuat  prototipe mobil  sebagai  kerangka  dari  kendaraan  tanpa awak  (lihat Gambar  2 ),  lalu  dibuat  jalur  buatan yang melingkar dengan sudut tumpul sebesar kira- kira 135° pada setiap tikungannya (lihat Gambar 3 ).  Untuk  memulai  proses  pengumpulan  data, kendaraan  diletakkan  pada  jalur,  lalu  sudut pandang  kamera  disesuaikan  sehingga  kamera hanya  menangkap  gambar  garis  hitam  dari  jalur seperti pada Gambar 4 .
START END Membuat prototipe mobil Merancang jalur lintasan buatan Pengumpulan data lintasan dan steering Pelatihan model CNN Mengimplementasikan model pada Jetson Nano Logging data hasil prediksi dari Jetson Nano Mobil berjalan dengan baik? Tidak Ya
(a). Desain (b). Purwarupa
Gambar 2. Model mobil Gambar 3. Jalur buatan
Gambar 4. Sudut pandang kamera
Proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan mengontrol steering dari  mobil  secara  manual menggunakan joystick .  Mobil  akan  dikendalikan memutari jalur buatan, lalu gambar dari kamera serta  respon steering dari joystick selama pengendalian  tersebut  akan  direkam  dalam bentuk  data.  Gambar  yang  telah  direkam  akan disimpan dalam satu berkas, dan setiap berkasnya akan  didampingi  oleh  file comma-separated values ( CSV) yang berisikan jalur file gambar pada komputer  beserta  dengan  nilai steering yang sesuai.  Data-data  ini  yang  nantinya  akan dimasukkan sebagai input dari deep learning .
Setelah  pengumpulan  data  sudah  lengkap, tahap  selanjutnya  yaitu  pelatihan  model.  Model dilatih  menggunakan library TensorFlow-Keras dengan optimizer  Adam (Bock  and  Weiß,  2019) dan learning  rate 0,0001.  Dilakukan  beberapa pelatihan  model  dengan  mengubah  parameter training yaitu epoch , lalu dibandingkan performa dari  model (Brownlee,  2022) .  Model  dengan
performa terbaik akan diambil dan diimplementasikan pada prototype , lalu
dilakukan  data logging dan  analisa  performa model.
Langkah  pertama  saat  memasuki  proses training adalah  melakukan  augmentasi  gambar. Proses  ini  penting  untuk  menambah  variasi  data yang  akan  dilatih.  Dengan  memberi  mesin  input gambar  yang  telah  diaugmentasi,  maka  mesin akan  tetap  dapat  mengenali  gambar  tersebut walaupun gambarnya buram, terlalu kecil, bahkan terbalik sekalipun.
Data  gambar  yang  diperoleh  pada  tahap koleksi  data  juga  perlu  dipisah  menjadi  data pelatihan  dan  validasi.  Digunakan  ukuran pengetesan sebesar 0,4 dari dataset , yang berarti 60% gambar digunakan sebagai data pelatihan dan sisanya  akan  digunakan  sebagai  data  validasi  . Konfigurasi  pelatihan  juga  dapat  diatur  pada fungsi  “ model.fit()” ,  di  mana  jumlah epoch , langkah  per  epoch,  Langkah  validasi  maupun ukuran batch dapat  diubah  sesuai  dengan kebutuhan pelatihan.
Pelatihan  ini  akan  menghasilkan file model “ .h5” yang nantinya akan diimplementasikan pada NVIDIA Jetson Nano. Model akan dimuat, lalu akan dijalankan  untuk  membuat  prediksi steering berdasarkan gambar yang ditangkap oleh kamera pada NVIDIA Jetson Nano.
Kendaraan  akan  dibiarkan  untuk  terus berjalan  secara  mandiri  dengan  mengandalkan prediksi steering dari model hasil pelatihan. Jika kendaraan sudah dapat mendeteksi jalur dengan baik dan berhasil berjalan memutari jalur buatan beberapa putaran tanpa keluar garis, maka dapat dinyatakan  bahwa  performa  model  pelatihan sudah baik dan NVIDA Jetson Nano sudah berhasil melakukan  komputasi  prediksi steering secara real-time .  Lalu,  langkah  terakhir  adalah melakukan logging data hasil prediksi dari Jetson Nano untuk digunakan sebagai data analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  pelatihan  model,  beberapa parameter  diubah  untuk  meneliti  pengaruh  dan korelasi  dari  masing-masing  parameter  terhadap nilai  akhir  akurasi  dari  model.  Parameter  yang diubah adalah nilai epoch ,   yaitu    jumlah   total
Gambar 5. Grafik pelatihan epoch = 10
Gambar 6. Grafik pelatihan epoch = 30
iterasi  pelatihan  melewati  satu  siklus  dataset,
grafik hasil pelatihan divisualisasikan menggunakan Tensorboard . Untuk  menguji  pengaruh epoch terhadap tingkat akurasi model, digunakan tiga nilai epoch berbeda yaitu 10, 30, dan 50. Hasil pelatihan yang berupa  nilai loss dapat  diamati  pada Gambar  5 , Gambar 6 , dan Gambar 7 .
Penggunaan  grafik TensorBoard untuk memvisualisasikan  metrik  pelatihan,  seperti loss dan  akurasi  pelatihan  dan  validasi,  dapat membantu dalam mengenali overfitting , underfitting , atau tepat. Overfitting adalah titik dalam  pelatihan  ketika  kita  beralih  dari  proses belajar ke menghafal. Pada titik ini, model tidak akan  lagi  menggeneralisasi  dengan  baik.  Kondisi ini adalah titik di mana training loss menuju nol (meningkat), namum validation loss validasi mulai meningkat secara dramatis (menjadi lebih buruk) (Vogelsang dan Erickson, 2020) .
Oleh karena itu mengatur penghentian awal dalam  menentukan  kondisi  di  mana  pelatihan akan  berhenti  sebelum  mengeksekusi  jumlah epoch yang ditentukan adalah kritikal. Misalnya, jika  tidak  terlihat  peningkatan  dalam loss set validasi  untuk  beberapa  iterasi,  mungkin pelatihan telah maksimal, dan lebih banyak epoch akan  menghasilkan overfitting .  Karakteristik tanda overfitting terlihat  ialah  ketika  kondisi validasi loss mulai  naik,  walaupun  saat training loss terus menurun.
Berdasarkan dari ketiga grafik tersebut, pada Gambar  5 tren loss pelatihan  masih  terlihat menurun,  artinya  masih  ada  kemungkinan  nilai loss terus berkurang. Sedangkan membandingkan Gambar  6 dan Gambar  7 terlihat  bahwa epoch yang tepat di sekitar angka 30. Namun, tren loss masih  menunjukkan  penurunan.  Sehingga,  masih perlu  di  analisa  dengan  penambahan  jumlah epoch .
Dari  hasil  pengujian  nilai  parameter epoch , dapat diamati bahwa semakin besar nilai epoch , semakin kecil nilai loss yang dimiliki oleh model, yang  berarti  akurasi  dari  model  semakin meningkat (Rawat, Patel dan Manry, 2013) . Nilai RMSE loss terendah dicapai saat epoch bernilai 50, yaitu  sebesar  0,1792  untuk training loss dan 0,1896 untuk validation loss (lihat Gambar 8 ).
Gambar 8. Perbandingan pengujian epoch
Untuk membuat perbandingan antara ketiga grafik  di  atas,  nilai loss  RMSE akhir  pada  setiap epoch disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Pengujian parameter epoch
Epoch RMSE_Train RMSE_Validation Waktu 10 0,2274 0,2299 20 menit 56 dtk 30 0,1986 0,2013 1 jam 5 menit 47 dtk 50 0,1792 0,1896 1 jam 50 menit 10 dtk
Jika  mengamati  tren  grafik  nilai loss dari model  masih  dapat  diminimalkan  dengan  cara menambah  nilai epoch .  Walaupun  demikian, efisiensi  dari  pelatihan  pun  perlu  diperhatikan. Nilai epoch yang lebih besar membutuhkan waktu pelatihan yang lebih lama. Nilai loss pada epoch 50  sudah  cukup  baik  dan  sudah  dapat  berjalan sesuai dengan ekspektasi. Menambah nilai epoch hanya akan menurunkan efisiensi dari pelatihan, memakan  waktu  lebih  lama,  dan  dapat menyebabkan  risiko overtraining (Bilbao  dan Bilbao,  2017) .  Cara  terbaik  untuk  mengatur konfigurasi pelatihan adalah mencari nilai di mana nilai loss dari  model  sudah  cukup  rendah  untuk berjalan  dengan  baik,  dan  pada  saat  yang bersamaan waktu yang diperlukan untuk pelatihan pun tidak terlalu lama, serta nilai validation tidak meningkat.
3.1. Pengujian Parameter Ukuran Batch
Untuk  menguji  pengaruh  ukuran  batch terhadap  tingkat  akurasi  dari  model (Radiuk, 2017) , digunakan dua nilai ukuran batch yaitu 50 dan 100. Nilai epoch yang akan digunakan adalah 50, karena nilai epoch tersebut mempunyai nilai
0,2274 0,1986 0,1792 0,2299 0,2013 0,1896 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 10 30 50 Lo ss ( R SM E) Epoch Grafik Perbandingan Pengujian Epoch RMSE_Train RMSE_Validation
Gambar 9. Pelatihan ukuran batch = 50
Gambar 10. Pelatihan ukuran batch = 100
loss terendah  pada  pengujian  sebelumnya.  Hasil pelatihan  pengaruh  ukuran batch dapat  diamati pada Gambar 9 dan Gambar 10 .
Pada pelatihan batch 50 terlihat bahwa tren penurunan pelatihan loss masih menurun dan nilai validasi  masih  berfluktuasi  (lihat Gambar  9 ), sehingga  perlu  di  ketahui  lebih  lanjut  dengan jumlah batch yang lebih tinggi.
Pada Gambar  10 ,  terlihat  bahwa  meskipun loss pelatihan  masih  terus  menurun,  namun loss validasi  mulai  merenggang  yang  merupakan indikasi awal pelatihan overfitting , sehingga tidak ada  manfaat  untuk  melakukan  pelatihan  dengan jumlah batch yang lebih besar.
Untuk membuat perbandingan antara kedua grafik tersebut, nilai loss RMSE akhir pada setiap nilai ukuran batch disajikan pada Gambar 11 . Dari hasil  pegujian  nilai  ukuran batch ,  perubahan signifikan yang dapat diamati adalah waktu yang diperlukan untuk menjalankan pelatihan. Menurunkan  nilai  ukuran batch dari  100  ke  50 menghasilkan  waktu  pelatihan  turun  sebesar hampir setengah dari waktu awal (lihat Tabel 2 ). Hal ini menandakan bahwa nilai dari ukuran batch akan  meningkatkan  total  waktu  yang  diperlukan untuk  menyelesaikan  pelatihan (Wang  dkk . , 2022) .
Tabel 2. Hasil pengujian ukuran batch Batch Size RMSE_Train RMSE_Validation Waktu 50 0,194 0,1954 1 jam 1 menit 27 dtk 100 0,1792 0,1896 1 jam 50 menit 10
dtk
Gambar 11. Perbandingan pengujian ukuran batch

## 3.2. Analisa Pengaruh Parameter Pelatihan
Berdasarkan kedua hasil percobaan yangtelah dilakukan,  nilai epoch dan  ukuran batch sangat berpengaruh terhadap hasil akhir pelatihan. Nilai keduanya  dapat  dikatakan  berbanding  lurus dengan  akurasi  dari  model,  sekaligus  dengan waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan proses pelatihan.
Pengamatan tersebut mengindikasikan bahwa  tingkat  akurasi  dari  sebuah  model  dapat ditingkatkan semakin banyak dilakukan pelatihan, akan  tetapi  adapun  biaya  peluang  berupa waktu yang  dibutuhkan  untuk  pelatihan.  Cara  terbaik untuk  menyesuikan  konfigurasi  pelatihan  adalah mencari nilai di mana nilai loss dari model sudah cukup rendah untuk berjalan dengan baik (Wang dkk . , 2022) , dan saat yang bersamaan waktu yang diperlukan  untuk  pelatihan  pun  tidak  terlalu lama.

## 3.3. Analisa Performa Model Pelatihan
Model hasil pelatihan dijalankan pada NVIDIA Jetson  Nano  untuk  dinilai  performanya  dalam mendeteksi  tikungan  dan  mengatur  derajat steering untuk menyesuaikan dengan tikungan.
Pertama-tama,  perlu  diketahui  bahwa rentang  sudut  dari  servo  penggerak  roda  mobil adalah 0° – 180°, di mana belokan kanan berada pada  rentang  0°≤θ<90°  dan  belokan  kiri  berada pada rentang  90<θ≤180°.  Sehingga,  pada  sudut 90° mobil akan berjalan lurus. Respon komputasi dari Jerson Nano dapat dilihat pada Gambar 12 .
Gambar 12. Simulasi model steering
Berdasarkan hasil percobaan, dapat disimpulkan bahwa Jetson Nano berhasil membuat prediksi dengan baik sesuai dengan kondisi jalur. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  hasil pelatihan  sudah  baik,  dan  Jetson  Nano  juga mampu  melakukan  komputasi  prediksi  dengan cepat,  sehingga  dapat  menyesuaikan  prediksi dengan gambar live yang tertangkap oleh kamera.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dari penelitian ini, dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  purwarupa kendaraan tanpa awak sudah berhasil bermanuver secara mandiri melintas jalur buatan. Model hasil pelatihan  CNN  juga  sudah  berhasil  membuat prediksi  sudut steering yang  tepat  untuk  setiap tikungan  pada  jalur  buatan.  Dengan  parameter epoch 50, telah dibuktikan  bahwa NVIDIA Jetson Nano memiliki performa yang baik (Prasetyo dkk., 2020) dalam melakukan komputasi prediksi sudut steering dengan live  input dari  kamera  karena berhasil  memutari trek buatan.  Dari  segi pelatihan,  semakin  lama  durasi  pelatihan  pun akan meningkatkan akurasi dari model CNN dalam memprediksi  sudut steering .  Namun,  perlu diperhatikan  kondisi overfitting dalam  proses pelatihan.
0,194 0,1792 0,1954 0,1896 0,17 0,175 0,18 0,185 0,19 0,195 0,2 50 100 Lo ss ( R SM E) Ukuran Batch Grafik Perbandingan Pengujian Ukuran Batch RMSE_Train RMSE_Validation
Mencoba  melatih  model  menggunakan metode deep  learning lainnya (Shrestha  dan Mahmood, 2019) untuk dibandingkan performanya dengan  model  CNN.  Selain  itu,  mendesain  jalur buatan  yang  lebih  kompleks  untuk  menguji performa dari model seolah-olah berada di jalan raya.

## DAFTAR PUSTAKA
Bilbao, I. dan Bilbao, J. (2017) ‘ Overfitting problem and the  over-training in  the  era  of  data:  Particularly for  Artificial  Neural  Networks ’,  in 2017  eighth international conference on intelligent computing and information systems (ICICIS) . IEEE, hal. 173 – 177.
Bock,  S.  dan  Weiß,  M. (2019)  ‘A  proof  of  local convergence  for  the  Adam  optimizer’,  in 2019 International  Joint  Conference  on  Neural Networks (IJCNN) . IEEE, hal. 1 – 8.
Brownlee, J. (2022) Difference Between a Batch and an Epoch in a Neural Network , MachineLearningMastery.com . Available at: https://machinelearningmastery.com/difference -between-a-batch-and-an-epoch/
[Online]
(Diakses: 8 September 2022).
Cass, S. (2020) ‘Nvidia makes it easy to embed AI: The Jetson nano packs a lot of machine-learning power into  DIY  projects- [Hands  on]’, IEEE  Spectrum , 57(7), hal. 14 – 16.
Eraqi, H.M., Moustafa, M.N. dan Honer, J. (2017) ‘ End- to-end  deep  learning  for  steering  autonomous vehicles  considering  temporal  dependencies ’,  in 31st Conference on Neural Information Processing Systems  (NIPS  2017) . 31st  Conference  on  Neural Information Processing Systems (NIPS 2017) , Long Beach, CA, USA: arXiv, hal. 1 – 8.
Gu,  J.  dkk . (2018)  ‘Recent  advances  in  convolutional neural  networks’, Pattern  recognition ,  77,  hal. 354 – 377.
Hussain, R. dan Zeadally, S. (2018) ‘Autonomous cars: Research  results,  issues,  and  future  challenges’, IEEE Communications Surveys & Tutorials , 21(2), hal. 1275 – 1313. Jogin,  M.  dkk . (2018)  ‘ Feature  extraction  using convolution  neural  networks  (CNN)  and  deep learning ’,  in 2018  3rd  IEEE  international conference  on  recent  trends  in  electronics, information & communication technology (RTEICT) . 2018 3rd IEEE international conference on  recent  trends  in  electronics,  information  & communication  technology  (RTEICT) ,  IEEE,  hal. 2319 – 2323.
Polri,  K.  (2022) Statistik  Laka , Korlantas  Polri .
Available
at: https://korlantas.polri.go.id/statistik-laka/ [Online] (Diakses: 7 June 2022).
Prasetyo,  E.W.  dkk . (2020)  ‘Spatial  Based  Deep Learning  Autonomous  Wheel  Robot  Using  CNN’, Lontar  Komputer:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi , 11(3), hal. 167 – 177.
Radiuk, P.M. (2017) ‘Impact of training set batch size on  the  performance  of  convolutional  neural networks for  diverse  datasets’, Information Technology and Management Science , 20(1), hal.
20 – 24.
Rawat,  R.,  Patel,  J.K.  dan  Manry,  M.T.  (2013)
‘ Minimizing  validation  error  with  respect  to network  size  and number  of  training epochs ’,  in The 2013 international joint conference on neural networks  (IJCNN) . The  2013  international  joint conference  on  neural  networks  (IJCNN) ,  Dallas, TX, USA: IEEE, hal. 1 – 7.
Shrestha, A. dan Mahmood, A. (2019) ‘Review of deep learning  algorithms  and  architectures’, IEEE access , 7, hal. 53040 – 53065.
Sutandi,  A.C.  (2015)  ‘Pentingnya  Tra nsportasi  Umum untuk  Kepentingan  Publik’, Jurnal  Administrasi Publik , 12(1), hal. 19 – 34.
Vijitkunsawat,  W.  dan  Chantngarm,  P.  (2020) ‘ Comparison  of  Mach ine  Learning  Algorithm’s  on Self-Driving  Car  Navigation  using  Nvidia  Jetson Nano ’, in 2020 17th International Conference on Electrical  Engineering/Electronics,  Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) . 2020  17th  International  Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) , Phuket, Thailand: IEEE, hal. 201 – 204. Vogelsang,  D.C.  dan Erickson,  B.J.  (2020)  ‘Magician’s corner:  6.  TensorFlow  and  T ensorBoard’,
Radiology: Artificial Intelligence , 2(3), hal 1-3. Wang, Q. dkk . (2022) ‘A comprehensive survey of loss functions  in  machine  learning’, Annals  of  Data Science , 9(2), hal. 187 – 212.