## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 2 N O . 2 (2020) 60-66
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | E-ISSN (Online) 2715-0453 |

## Perbandingan Identifikasi Wajah Dengan Ekstraksi Fitur Haralick Dan CNN
Fani Nurona Cahya 1
1 STMIK Nusa Mandiri, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13620, Indonesia e-mail: 14002395@nusamandiri.ac.id 1

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 27 Januari 2021 Revisi Akhir : 07 Februari 2021 Diterbitkan Online : 12 Februari 2021
Kecanggihan  teknologi  telah  berdampak  pada  setiap  segi  kehidupan.  Salah  satunya pengolahan  citra  yang  menjadikan  objek  wajah  sebagai  karakter  utama.  Deteksi  wajah digunakan  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  wajah  pada  suatu  gambar  sehingga keberadaannya  sangat  vital.  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  algoritma pengenalan  yang  kuat  dengan  akurasi  tinggi.  Struktur  umum  proses  pengenalan  wajah dalam  penelitian  ini  mencoba  dua  eksperimen  yakni  dengan  menggunakan  Feature Extraction  Haralic  dengan  Random  Forest,  dan  klasifikasi  dengan  menggunakan  CNN. Penelitian feature ectraction dengan haralic ini terdiri dari tiga tahap. Ini dimulai dengan tahap pra-pemrosesan: konversi ruang warna dan pengubahan ukuran gambar, dilanjutkan dengan  ekstraksi  fitur  wajah,  dan  kemudian  set  fitur  yang  diekstraksi  diklasifikasikan. Dalam sistem ini, Random Forest Classifier dan CNN akan menajadi acuan novelty untuk merealisasikan tahap terakhir berdasarkan fitur wajah. Hasil akurasi  dari eksperimen ini masih kurang sehinggap perlu mencoba eksperimen lain.
Kata Kunci : Feature Extraction, Random Forest, CNN.
Korespondensi : Telepon / Hp : +62 852-1414-5900 E-mail : 14002395@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  sangat  berdampak  pada  segi kehidupan.  Tentu  saja  hal  ini  dipengaruhi  oleh kebutuhan  yang  sangat  kompleks.    Pendeteksi  wajah digunakan  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  wajah pada suatu citra sehingga keberadaannya sangat vital.
Dengan  seiring  berkembangnya  zaman,  teknologi terus  berkembang  sangat  pesat.  Banyak  teknologi  baru yang  ditemukan  salah  satunya  yaitu  pengolahan  citra digital.  Identifikasi  pada  sebuah  citra  sudah  lama dikembangkan,  salah  satunya  yaitu  membedakan tekstur yang ada pada citra. Tekstur citra bisa dibedakan dengan  kerapatan,  keseragaman,  kekasaran  dan keteraturan[1]. Suatu komputer tidak bisa membedakan tekstur  seperti  halnya  penglihatan  manusia,  maka dengan  demikian  digunakan  analisis  tekstur  untuk mengetahui pola suatu citra digital. Analisis tekstur bisa menghasilkan  nilai  dari  ciri  atau  karakteristik  tekstur yang kemudian bisa diolah oleh sebuah komputer untuk proses  klasifikasi [2].  Arti  klasifikasi  adalah  proses pengelompokan, dimana artinya memisahkan benda/entitas  yang  berbeda.  Klasifikasi  menganalisis sifat  numerik  citra  fitur  dan  mengatur  data  ke  dalam berbagai kategori [3].
Deep  Learning  sudah  menjadi  suatu  topik  hangat dalam  dunia  Machine  Learning  karena  kapabilitasnya yang  signifikan  dalam  memodelkan  bermacam-macam data  kompleks  seperti  citra  dan  suara.  Salah  satu problem  pada  visi  komputer  yang  sudah  lama  di  cari solusinya  adalah  klasifikasi  objek  pada  citra  secara umum.  Bagaimana  menduplikasi  kemampuan  manusia dalam  memahami  informasi  citra,  agar  komputer  dapat mengenali objek pada citra selayaknya manusia [4].
Proses  pengenalan  wajah  adalah  proses  untuk mengenali  wajah  orang  yang  relavan  dengan  sistem penglihatan .  Ini  sudah  menjadi  alat  interaksi manusia  komputer  yang  penting  karena
penggunaannya  pada  sistem  keamanan,  kotrol  akses, pengawasan  video,  area  komersial  dan  bahkan digunakan di jejaring sosial seperti pada facebook juga.
Setelah perkembangan kecerdasan buatan menjadi pesat,  pengenalan  wajah  sekali  lagi  menarik  perhatian karena  sifatnya  yang  tidak  mengganggu  dan  karena  ini adalah metode yang utama untuk identifikasi orang bagi manusia  dibandingkan  dengan  jenis  teknik  biometrik lainnya[5].
Kontribusi  utama  dari  penelitian  ini  adalah  agar mendapatkan  algoritma  pengenalan  yang  sangat  kuat dengan hasil akurasi yang tinggi. Struktur umum dalam proses  pengenalan  wajah  ini  yakni  mencoba  dua eksperimen  dengan  menggunakan Feature  Extraction haralic dengan  Metode  Random  Fores,  dan  klasifikasi dengan menggunakan CNN.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Terdapat  beberapa  literatur  yang  digunakan sebagai acuan untuk mengembangkan aplikasi pengenalan wajah yang dirancang, antara lain:
Pertama,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sigit Wasista,  Bima  Sena  Bayu  D  Sandra  Agustyan  Putra, pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  penggunaan pengenalan wajah pada sistem absensi dan menggunakan sistem absensi lama berbasis smart card. Tujuannya  adalah  untuk  menguji  seberapa  tingkat keberhasilan  sistem  absensi  berbasis  pengenalan  wajah dalam  mengenali  wajah  seseorang  menggunakan  jarak sebagai parameter untuk mengeukur tingkat akurasinya [6].
Kedua, Shanshan Guo, Shiyu Chen and Yanjie Lie (2016).  Mereka  mengatakan  dalam  penelitiannya mencoba  menggabungkan  CNN  dan  SVM  untuk mengenali  citra  wajah.  CNN  digunakan  sebagai ekstraktor  fitur  untuk  memperoleh  fitur  luar  biasa secara  otomatis.  Sementara  SVM  digunakam  sebagai
pengklasifikasian  dari  pada  CNN  untuk  mengenali semua kelas [7].
Ketiga,  Guofeng  Zou,  Guixia  Fu,  Mingliang  Gao, Jinfeng  Pan,  Zhung  Liu  (2020).  Pada  penelitiannya mereka  mengusulkan  kerangka  kerja  fusi  multi-fitur baru. Kemudian mengususlkan augmentasi data tingkat fitur  berdasarkan  transformasi  Gabor,  untuk  bisa menangkap  fitur  wajah  multi-level  filter  Gabor  multi- skala  Gabor  Multi-skala  dan  multi-arah  untuk  bisa mewujudkan  perluasan  wajah  di  ruang  fitur,  Guofen Zou  dkk  juga  mengusulkan  skala  kecil  adiftif  dalam model  CNN,  yang  cocok  untuk  kumpulan  sample  data kecil  dan  dapat  mengekstrak  secara  efektif  fitur  dalam nonlinier dari berbagai pose wajah [8].
Keempat, SwarnimaSingh, Durgesh Singh, Vikash Yadav  (2020).  Pada  penelitiannya  menjelaskan  bahwa Algoritma  Ekstraksi  Fitur  LBP  dan  HOG  lebih  disukai untuk  apliasi  waktu  nyata.  Fitur  HOG  teknik  ekstraksi telah digunakan dalam penelitiannya ini untuk mencoba mendeteksi  menggunakan  analisa  citra.  PCA  penting metode  fitur  dalam  metode  wajah  Eigen  saat  ini merupakangelombang otak penting untuk hampir semua pengenalan  wajah  algoritma  berkembang  menjadi pemrograman baru dan metode lebih baik [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk melakukan penelitian kali ini yang pertama harus  dilakukan  adalah  pengumpulan  dataset  sebagai data  latih  dan  data  uji.  Kemudian  Segmentasi  dan ekstraksi  ciri  dilakukan  pada  masing-masing  citra  latih dan  citra  uji.  Kemudian  untuk  pengenalan  buah  segar atau  busuk  berdasarkan  informasi  ciri  tersebut menggunakan CNN.

## Gambar1. Alur Penelitian

## 3.1. Dataset
Dataset  ini  melawati    beberapa  seleksi  di  antara beberapa  dataset  yang  tersedia  di  Kaggle.com.  alasan memilih dataset ini karena penelitian ini baru beberapa kali  di  kembangkan  sehingga  peneliti  ingin  mencoba untuk  mengembangkannya.  Dataset  ini  berumlah  440 dataset  yang  terbagi  dari  40  kelas.  Penelitian  ini memaparkan klasifikasi beberapa sampel wajah.
Gambar 2. Contoh dataset

## 3.2. Pre-Processing
Pre-processing adalah    salah  satu  tahapan  yang  sangat penting dalam data pada proses. Terkadang dalam data tersebut terdapat berbagai masalah yang bisa menggangu hasil dari proses. Pre-processing merupakan salah satu tahapan menghilangkan permasalahan-permasalahan  yang  bisa  mengganggu hasil dari pada proses data.

## 3.3. Metode CNN
A. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN) adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang  untuk  mengolah  data  dua  dimensi. CNN termasuk  dalam Deep  Neural  Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan di citra. CNN pertama kali dikembangkan dengan nama NeoCognitron oleh Kunihiko Fukushima, seorang  peneliti  dari  NHK  Broadcasting  Science Research  Laboratories,  Kinuta,  Setagaya,  Tokyo, Jepang. [10] Cara kerja CNN ini mempunyai kemiripan pada MLP ,  namun  pada CNN setiap  neuron dipresentasikan  dalam  bentuk  dua  dimensi,  tidak  sama dengan MLP yang setiap neuron berukuran satu dimensi
B. Konsep Convolutional Neural Network (CNN)
Cara kerja CNN mempunyai kemiripan pada MLP , namun dalam CNN setiap neuron dipresentasikan dalam bentuk  dua  dimensi,  tidak  seperti MLP yang  setiap neuron  hanya  berukuran  satu  dimensi.  Pada CNN ,  data yang  dipropagasikan  pada  jaringan  adalah  data  dua dimensi,  sehingga  operasi  linear  dan  parameter  bobot pada CNN berbeda.  Pada CNN operasi  linear menggunakan operasi konvolusi, sedangkan bobot tidak lagi satu dimensi saja, namun berbentuk empat dimensi yang  merupakan  kumpulan kernel  konvolusi seperti pada Gambar.
Gambar 3. Proses Konvolusi pada CNN
C. Arsitektur jaringan CNN JST terdiri dari beberapa layer dan berbagai  neuron pada  masing-masing  layer.  Kedua  hal  tersebut  tidak bisa  ditentukan  dengan  aturan  yang  pasti  dan  berlaku berbeda-beda pada data yang berbeda.[11]
Sebuah CNN terdiri dari beberapa layer . Berdasarkan aristektur  LeNet5 [12],  terdapat  empat macam layer utama  pada  sebuah  CNN  namun  yang diterapkan  pada  penelitian  ini  hanya  tiga  macam lapisan  antara lain:

## 1) Convolution Layer
Convolution Layer menjalankan operasi konvolusi pada  output  dari  layer  sebelumnya.  Konvolusi  adalah suatu  istilah  matematis  yang    mengaplikasikan  fungsi pada  output  fungsi  lain  secara  berulang.  Kernel bergerak dari sudut kiri atas ke kanan bawah.
Tujuan  dilakukannya  konvolusi  pada  data  citra adalah  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  citra input . Konvolusi  akan  menghasilkan  transformasi linear dari data input sesuai  informasi  spasial  pada  data.  Bobot pada layer tersebut menspesifikasikan kernel konvolusi yang  digunakan,  sehingga  kernel  konvolusi  dapat dilatih berdasarkan input pada CNN .

## Gambar 4. Operasi Konvolusi

## 2) Subsampling Layer
Subsampling adalah  proses  mereduksi  ukuran sebuah  data  citra.  Dalam  sebagian  besar CNN ,  metode subsampling yang digunakan adalah max pooling . Grid yang  berwarna  merah,  hijau,  kuning  dan  biru merupakan  kelompok  grid  yang  akan  dipilih  nilai maksimumnya.
Gambar 5. Operasi Max Pooling
Menurut  Springenberg  dkk  [13]  penggunaan pooling  layer pada CNN hanya  bertujuan  untuk mereduksi  ukuran  citra  sehingga  dapat  dengan  mudah digantikan  dengan  sebuah convolution  layer dengan stride yang  sama  dengan pooling  layer yang bersangkutan.

## 3) Fully Connected Layer
Layer  ini  adalah  layer  yang  biasanya  digunakan untuk  penerapan MLP dan  bertujuan  untuk  melakukan transformasi  pada  dimensi  data  agar  data  dapat diklasifikasikan  secara  linear.  Karena  hal  tersebut menyebabkan data kehilangan informasi spasialnya dan tidak reversibel,  fully  connected layer  hanya  dapat
diimplementasikan  di  akhir  jaringan.  Hal  tersebut membuat  penggunaan fully  connected  layer pada CNN sekarang tidak banyak dipakai.

## D. Proses Training
Proses  training  merupakan  tahapan  dimana  CNN digunakan untuk mendapatkan nilai akurasi yang tinggi dari  klasifikasi  yang  dilakukan.  Untuk  memulai  proses feedforward diperlukan  jumlah  dan  ukuran  layer  yang akan  dibentuk,  ukuran subsampling ,  citra vektor yang diperoleh.
1) Proses Feedforward
Proses feed  forward merupakan  langkah  pertama dalam  proses training .  Proses  ini  akan  menghasilkan beberapa  lapisan  untuk  mengklasifikasi  data  citra  yang mana  menggunakan  bobot  dan  bias  yang  telah diperbarui dari proses backpropagation . Tahap ini juga akan digunakan kembali saat proses testing .
2) Proses Backpropagation Proses backpropagation merupakan  langkah kedua  dari  proses training .  Pada  tahap  ini  seperti  yang telah  dijelaskan  pada  sub  bab  2.3.6  hasil  proses  dari feed forward di- trace kesalahannya  dari  lapisan output sampai lapisan pertama. Untuk  memberikan ciri bahwa data  tersebut  telah  di- trace diperoleh  bobot  dan  bias yang baru.
3) Perhitungan Gradient Pada  proses gradient untuk  jaringan  konvolusi merupakan  proses  untuk  memperoleh  nilai  bobot  dan bias yang baru yang akan diperlukan saat training.
E. Proses Testing
Proses testing merupakan  proses  klasifikasi menggunakan bobot dan bias dari hasil proses training . Proses  ini  tidak  jauh  berbeda  dengan  proses training yang membedakannya tidak terdapat proses backpropagation setelah  proses feedforward .  Sehingga hasil  akhir  dari  proses  ini  yakni  menghasilkan  akurasi dari  klasifikasi  yang  dilakukan,  data  yang  gagal diklasifikasi,  nomor  citra  yang  gagal  diklasifikasi,  dan bentuk network yang terbentuk dari proses feedforward . Dengan  bobot  dan  bias  yang  baru  proses feedforward diterapkan  yang  kemudian  menghasilkan  lapisan output .  Lapisan output sudah fully  connected dengan label  yang  disediakan.  Hasil fully  connected tersebut diperoleh data yang gagal dan berhasil diklasifikasi.

## 3.3. Metode Ekstraksi Feature Haralick dengan Random Forest
Alur penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut :
Gambar 6. Model Haralick dengan random Forest

## A. Pre-processing
Pre-processing Merupakan  serangkaian  proses untuk mempersiapkan citra sebelum proses segmentasi. Proses ekstraksi fitur dilakukan proses pengambilan ciri dari  wajah  yang  menggambarkan  karakteristik.  Proses klasifikasi  tingkat  keparahan  dilakukan  menggunakan klasifikasi Random Forest [14].

## B. Ekstraksi feature
Ekstraksi  feature adalah  salah  satu  tugas  penting yang  bisa  meningkatkan  efesien  seluruh  sistem.  Fitur menjelaskan  beberapa  properti  yang  bisa  dihitung  dari gambar  masukan  yang  diberikan  di  dalam  proses. Ekstraksi  fitur  menggunakan  data  citra  hasil  tahap segmentasi citra. Tahap ekstraksi fitur ini menggunakan fitur warna, luas dan bentuk.
a) Ekstraksi feature Haralick
Fitur  ini  menceritakan  korelasi  intensitas  antara keduanya  piksel  dalam  gambar  pada  jarak tertentu  yang  di  tetapkan  arah.  GLCM  tidak hanya  menawarkan  hubungan  antar-piksel  tetapi juga ketergantungan dan priodisitas tingkat abu- abu spasial [15].
b) Hu-Moment
Untuk  mengekstrak  fitur Hu-Moments dari
gambar,  digunakan  fungsi  cv2. Hu-Moments yang  disediakan  oleh  OpenCV.  Itu  berarti  kita menghitung  momen  gambar  dan  mengubahnya menjadi vektor menggunakan flatten .
c) Colour Histogram
Pada  proses  ektraksi  ciri  warna  diawali  dengan merubah  aras  warna  RGB  menjadi  aras  HSV. Nilai  warna  HSV  dari  masing-masing  piksel yang  menyusun  gambar  di  kelompokkan menjadi 8 kelompok rentang nilai piksel warna . Tiap  kelompok  jumlah  anggota  kemudian dinormalisasi  dengan  cara  di  bagi  dengan  hasil perkalian  panjang  dan  lebar  gambar  banyak piksel warna penyusun gambar.

## C. Random Forest
Metode  yang  bisa  digunakan  dalam  penelitian sangat  banyak,  namun  pada  penelitian  kali  ini  penulis mencoba menggunakan metode Random forest . Karena Semakin  banyak  pohon,  semakin akurat  hasil klasifikasinya.  Selain  itu  juga RF dapat  menangani input  variabel  yang  besar,  menyeimbangkan  error dalam unbalanced dataset. Teknik ini disebut Balanced Random  Forest .  Dalam  algoritma RF ,  diperlukan algoritma untuk membangun tree . Salah satu algoritma yang  dapat  digunakan  adalah algoritma  Classification and  Regression  Tree .  klasifikasi  dengan  membangun banyak pohon klasifikasi. [16].
Kelebihan  menggunakan random  forest adalah  bisa mengklasifiksi  data  yang  memiliki  atribut  yang  tidak
kumplit,  bisa  dipakai  untuk  klasifikasi  dan  regresi, namun  tidak  terlalu  bagus  untuk  regresi,  lebih  cocok untuk  pengklasifikasian  data  serta  dapat  digunakan untuk menangani data sampel yang banyak.
Proses  klasifikasi  pada random  forest berawal  dari memecah  data  sampel  yang  ada  kedalam decision  tree secara  acak.  Setelah  pohon  terbentuk,  maka  akan dilakukan voting pada setiap kelas dari data sampel.. kemudian  dilakukan  prediksi  untuk  melihat bagaimana  performa  model Random  Forest terhadap testing  data .  Untuk  mempermudah  dalam  melihat performa model digunakan confussion matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Metode CNN

## a) Arsitektur CNN
Arsitektur CNN yang diusulkan di dalam penelitian ini terdiri dari 3 convolutional layer, 1 dense layer, dan 1 output layer dengan skema sebagaimana dapat dilihat pada gambar.7.
Gambar 7. Arsitektur CNN
Selanjutnya  model  dikompilasi  dengan  parameter loss='categorical_crossentropy',  optimizer='adam',  dan metrics=['accuracy'].

## b)  Distribusi Data Train, Test, dan Valid
Dataset 400 Train Test 256 64 Train Valid 256 80 Table 1. Distribusi Data Train, Test, dan Valid
Selanjutnya  data  training  dan  validasi  tersebut digunakan  dalam  proses  training,  tuning,  dan  evaluasi model  CNN  sedangkan  data  test  digunakan  untuk menguji  performa  dari  model  hasil  training  tersebut.
Selanjutnya  dilakukan  training  dan  evaluasi  terhadap model  tersebut  dengan  batch  size  =  32  dan  jumlah epoch sebanyak 500 epochs.
c). Model Acuracy
Gamnbar 8. Model Accuracy
d). Model Loss
Gambar 9. Model Loss
Untuk mengetahui performa klasifikasi maka dilakukan evaluasi  terhadap  metriks  klasifikasi  dan  confusion matrix.
e) Classification Metrics
Gambar 10. Classification Metrics

## f) Normalized Confusion Matrix
Gambar 11. Confusion Matrix
Berikut  Contoh  hasil  klasifikasi  pada  data  testing dapat dilihat pada Gambar.12.
Gambar 12. Contoh Hasil Klasifikasi Data Test

## 4.2. Hasil Metode Haralick dengan Random Forest
Hasil  eksperimen  dengan  menggunakan  tiga feature  extaction  Hu-Moment,  Haralic  dan  Histogram dengan  Algoritma  Random  Forest  mendapatkan  nilai akurasi minim sekali seperti pada data di bawah.
Table 2. Hasil Akurasi
Berikut  ini  boxplot  untuk  perbandingan  ke  7 Metodenya:
Gambar 13. Boxplot
Dari  hasil  komparasi  bahwa  metode  Logistic Regression  merupakan  metode  yang  lumayan  baik  di antara  yang  lain  karena  menghasilkan  Accurasi  paling tinggi.  Untuk  eksperimen  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  melalukan  perbandingan  antara  penggunaan feature  extraction  dan  algoritma  lain  untuk  mencari nilai akurasi yang paing tinggi.

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  kali  ini  yaitu  Feature  Extractin dengan  Hu-Moment,  Haralick,  Histogram  dengan Algoritma  Random  Forest    dan  metode  klasifikasi dengan  menggunakan  Convolutional  Neural  Network kurang  baik  untuk  menentukan  kebenaran  dari klasifikasi  citra  objek.  Hal  ini  terbukti  dengan  hasil akurasi  Feature  Haralick  untuk  identifikasi  wajah sebesar  47%.  Dan  dengan  menggunakan  metode menggunakan  Convolutional  Neural  Network(CNN) hasil akurasinya sangat kecil juga yaitu 0.05%.  Hal ini membuktikan  bahwa  klasifikasi  menggunakan  metode CNN  relatif  kurang  handal  terhadap  perubahan parameter  yang  dilakukan.  Sebaiknya  coba  dilakukan dengan  menggunakan  data training yang  baik  dan optimal,  maka  subset  dari  data training tersebut  juga akan menghasilkan klasifikasi yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] dan  R.  I.  Y.  Garis  K,  I.  Santoso,  “Klasifikasi Citra  dengan  Matriks  Ko-Okurensi  Aras Keabuan  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix- GLCM) pada Limakelas Biji-Bijian,” 2011.
[2] I.  Permatasari  dan  T.  Sutojo,  “Pengenalan  Ciri
Garis  Telapak  Tangan  Menggunakan  Ekstraksi Fitur (GLCM) dan Metode (KNN),” 2016. [3] D. Syahid, Jumadi, and D. Nursantika, “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighboor  (KNN)  Berdasarkan  Nilai  Hue,
Saturation,  Value  (HSV),” JOIN ,  vol.  I,  no.  1, pp. 20–23, 2016.
[4] W.  S.  Eka  Putra,  “Klasifikasi  Citra Menggunakan  Convolutional  Neural  Network
(CNN)  pada  Caltech  101,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696. [5] X. He, Z. Li, X. Liu, and T. Zhang, “Log facies recognition  based  on  convolutional  neural network,” Shiyou  Diqiu  Wuli  Kantan/Oil
Geophys.  Prospect. ,  vol.  54,  no.  5,  pp.  1159– 1165,  2019,  doi:  10.13810/j.cnki.issn.1000- 7210.2019.05.024.
[6] S. Wasista, B. S. B. D, and S. A. Putra, “Sistem Pengenalan  Wajah  Pada  Mesin  Absensi Mahasiswa  Menggunakan  Metode  PCA  Dan DTW,” 13th  Ind.  Electron.  Semin.  2011  (IES
2011) , vol. 2011, no. Ies, pp. 224–229, 2011.
[7] S.  Guo,  S.  Chen,  and  Y.  Li,  “Face  recognition based  on  convolutional  neural  network  & support vector machine,” 2016  IEEE  Int.  Conf. Inf.  Autom.  IEEE  ICIA  2016 ,  no.  August,  pp. 1787–1792, 2017, doi: 10.1109/ICInfA.2016.7832107.
[8] G. Zou, G. Fu, M. Gao, J. Pan, and Z. Liu, “A new approach for small sample face recognition with  pose  variation  by  fusing  Gabor  encoding features  and  deep  features,” Multimed.  Tools Appl. ,  vol.  79,  no.  31–32,  pp.  23571–23598, 2020, doi: 10.1007/s11042-020-09076-1.
[9] S.  Singh,  D.  Singh,  and  V.  Yadav,  “Face recognition  using  hog  feature  extraction  and svm classifier,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol.  8,  no.  9,  pp.  6437–6440,  2020,  doi: 10.30534/ijeter/2020/244892020.
[10] K.  Fukushima,  “Neocognitron:  A  Self- Organizing  Neural  Network  Model  for  a Mechanism  of  Pattern  Recognition  Unaffected by Shift in Position,” Biol. Cybern. , 1980.
[11] D.  Stathakis,  “How  Many  Hidden  Layers  And Nodes,” Int. J. Remote Sens. , 2008.
[12] Stanford  University,  “An  Introduction  to Convolutional  Neural  Network,” Vis.  Imaging Sci. Technol. Lab, Stanford Univ. [Online .
[13] J.  T.  Springenberg,  “A.  Dosovitskiy,  T.  Brox and  M.  Riedmiller,  "Striving  For  Simplicity: The All Convolutional Net,” ICLR 2015, 2015.
[14] L.  Ratnawati  and  D.  R.  Sulistyaningrum, “Penerapan  Random  Forest  untuk  Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel,”
66 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 2, No. 2, November 2020, hlm. 60-66
vol. 8, no. 2, pp. A71–A77, 2019.
[15] S.  Gayathri,  A.  K.  Krishna,  V.  P.  Gopi,  and  P. Palanisamy, “Automated Binary and Multiclass Classification  of  Diabetic  Retinopathy  Using Haralick  and  Multiresolution  Features,” IEEE Access ,  vol.  8,  pp.  57497–57504,  2020,  doi:
10.1109/ACCESS.2020.2979753.
[16] D. Fransiska Amalia Kurniawan, “Analisis dan Implementasi  Random  Forest  dan  Regression Tree  (CART)  Untuk  Klasifikasi  pada  Misuse Intrussion  Detection  System,” Fak.  Tek.
Inform. , no. Data Mining, pp. 1–7, 2011.