Implementasi Metode Convolutional Neural Network
Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle
Muhammad Rafly Alwanda* 1 , Raden Putra Kurniawan Ramadhan 2 , Derry Alamsyah 3 1,2 STMIK Global Informatika MDP; Jl. Rajawali No.14, +62(711)376400/376360
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Global Informatika MDP, Palembang e-mail: * 1 rafly.alwanda17@mhs.mdp.ac.id , 2 radenputrakurniawan@mhs.mdp.ac.id , 3 derry@mdp.ac.id

## Abstrak
Pengenalan objek sampai saat ini banyak diterapkan dalam berbagai bidang, contohnya pada pengenalan tulisan tangan (handwritten). Penelitian ini memanfaatkan kemampuan CNN menggunakan arsitektur LeNet-5 untuk pengenalan jenis doodle dengan 5 objek gambar yaitu baju, celana, kursi, kupu – kupu dan sepeda. Setiap objek doodle terdiri dari 30 gambar dengan total  jumlah  dataset  sebanyak  150  gambar.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  skenario pertama,  kedua  dan  keempat  objek  sepeda  lebih  dikenali  dengan  nilai  accuracy  93%  -  98%, recall  86%  -  93%  dan  precision  81%  -  93%,  objek  baju  lebih  dikenali  pada  skenario  ketiga dengan nilai accuracy 94%, recall 86%, dan precision 83%.
Kata kunci — Convolutional Neural Network, Doodle, LeNet-5, Handwritten

## Abstract
Recognition of objects to date has been widely applied in various fields, for example in handwritten recognition. This research utilizes the ability of CNN to use LeNet-5 architecture for  the  introduction  of  doodle  types  with  5  object  images,  namely  clothes,  pants,  chairs, butterflies and bicycles. Each doodle object consists of 30 images with a total dataset of 150 images. The test results show that the first, second and fourth scenarios of bicycle objects are more recognized with an accuracy value of 93% - 98%, recall 86% - 93% and precision 81% - 93%, clothes objects are more recognized in the third scenario with an accuracy value of 94%, 86% recall, and 83% precision.
Keywords — Convolutional Neural Network, Doodle, LeNet-5, Handwritten

## 1. PENDAHULUAN
engenalan  objek  sampai  saat  ini  telah  banyak  diterapkan  dalam  berbagai  bidang,  salah satunya  adalah  pengenalan  tulisan  tangan  ( handwritten ).  Ada  banyak  jenis  metode  yang digunakan untuk melakukan pengenalan citra, yaitu Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ), Pembelajaran  Mesin  ( Machine  Learning )  dan  Pembelajaran  Dalam  ( Deep  Learning ). Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence )  adalah  jenis  metode  yang  memiliki  cara  kerja meniru  kecerdasan  seperti  makhluk  hidup  untuk  menyelesaikan  persoalan,  sedangkan Pembelajaran Mesin ( Machine Learning ) merupakan pendekatan dari Kecerdasan Buatan yang dapat  menirukan  atau  menggantikan  perilaku  manusia  untuk  menyelesaikan  masalah  dan Pembelajaran  Dalam  ( Deep  Learning )  adalah  teknik  dalam  Pembelajaran  Mesin  yang menirukan syaraf manusia yang merupakan bagian fundamental dari otak [1]. Salah satu contoh metode klasifikasi yang digunakan dalam pembelajaran mesin yaitu Multi Layer Perceptron
P
Alwanda, et., al ( Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
46
(MLP).  Penelitian  sebelumnya  banyak  yang  menggunakan  metode  tersebut  untuk  melakukan pengenalan  objek  tulisan  tangan,  contohnya  pada  pengenalan  karakter  tulisan  tangan  alpabet dalam bahasa Bangladesh menggunakan metode Multi Layer Perceptron (MLP) mendapatkan tingkat akurasi sebesar 75,08% [2], lalu penelitian pengenalan tulisan tangan berupa kata kunci menggunakan  bahasa  Arab,  Inggris  dan  Farsi  dengan  metode Multi  Layer  Perceptron (MLP) menghasilkan tingkat akurasi sebesar 83% pada tulisan Arab, 77% pada tulisan Inggris dan 69% pada tulisan Farsi [3].
Deep  Learning adalah  sebuah  model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  sekarang  ini  mulai banyak digunakan dan dikembangkan pada kasus pengenalan citra dikarenakan perkembangan teknologi Graphic  Processing  Unit (GPU). Deep  Learning dinilai  dapat  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi. Salah satu contoh Deep Learning yang digunakan untuk pengenalan citra adalah Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah pengembangan  dari  metode Multi  Layer  Perceptron (MLP).  Metode Convolutional  Neural Network (CNN) lebih baik daripada metode Multi Layer Perceptron (MLP) dikarenakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  memiliki  kedalaman  jaringan  yang  tinggi  dan  sering diaplikasikan pada data pengenalan citra sehingga mampu menghasilkan tingkat akurasi tinggi dan  hasil  yang  baik,  sedangkan  metode Multi  Layer  Perceptron (MLP)  dinilai  kurang  baik daripada  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dikarenakan  metode Multi  Layer Perceptron (MLP)  tidak  menyimpan  informasi  spasial  dari  data  pengenalan  citra  dan menganggap  bahwa  setiap  piksel  adalah  fitur  yang  independen  sehingga  menghasilkan  hasil yang kurang baik [4].
Arsitektur  pada Convolutional  Neural  Network (CNN)  memiliki  kemampuan  untuk mengekstraksi fitur  secara otomatis.  Banyak  macam arsitektur Convolutional  Neural Network (CNN)  yang  populer  untuk  digunakan,  contohnya  LeNet -5 (1998),  AlexNet  (2012),  ZFNet (2013), VGGNet (2014), GoogLeNet (2014), ResNet (2015), FractalNet (2016) dan arsitektur yang  lainnya  [5].  LeNet-5  adalah  arsitektur  CNN  yang  terdiri  dari  suatu  jaringan  berlapis banyak  sehingga  LeNet-5  memiliki  jumlah  parameter  bebas  atau  jumlah  lapisan  yang  lebih banyak  daripada  arsitektur  lainnya,  sedangkan  AlexNet,  GoogleNet,  VGGNet  dan  ResNet membutuhkan  terlalu  banyak  waktu  untuk  komputasi  dan  konfigurasi  perangkat  keras  untuk melatih  jaringan  syaraf  tiruan.  LeNet-5  adalah  metode  CNN  pertama  yang  telah  berhasil diterapkan  untuk  pengenalan  digital  [6].  LeNet-5  lebih  banyak  digunakan  pada  klasifikasi tulisan  tangan  ( handwritten )  sedangkan  AlexNet,  ZFNet,  VGGNet,  GoogleNet  dan  ResNet sering  digunakan  untuk  klasifikasi  gambar,  segmentasi,  deteksi  objek  dan  penggabungan gambar [7]. Penggunaan arsitektur LeNet-5 yang dikombinasikan dengan metode CNN mampu mencapai tingkat akurasi hingga 98% dengan hanya menggunakan fitur biner yang sederhana [8], pada penelitian klasifikasi tulisan tangan menggunakan arsitektur LeNet-5 sebagai ekstraksi untuk  klasifikasi  tulisan  tangan  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  98%  [9]  dan  penelitian yang  membandingkan  antara  arsitektur  LeNet-5  dan  VGG  Net  dalam  rekognisi  angka  tahun pada  prasasti  peninggalan  kerajaan  Majapahit  dapat  disimpulkan  bahwa  Performansi  LeNet-5 ini  lebih  baik  daripada  model  VGG  Net  dengan  jarak  perbandingan  sebesar  11,39%  pada  10 epoch dalam waktu proses 40223 detik [10]. Penelitian dilakukan untuk mengenali jenis doodle yang digambar pada canvas berbasis web berdasarkan data dan informasi yang diperoleh dari data citra. Konsep doodle diaplikasikan pada penelitian ini dikarenakan doodle adalah gambaran atau suatu goresan yang dapat dibuat dengan media apapun seperti kertas, spidol, pensil, kuas dan lainnya [11], doodle juga dapat dibuat secara langsung tanpa menggunakan sketsa sehingga karya seni ini lebih familiar dengan dunia masyarakat luas, selain itu tujuan lain dari pemilihan doodle sebagai objek penelitian ini adalah untuk menarik perhatian mahasiswa agar dapat mengasah tingkat  kreativitas dan dapat berfikir  lebih  luas  karena  untuk  melakukan  penggambaran doodle hanya  membutuhkan imajinasi yang ada didalam pikiran secara spontan pada dasarnya dapat menghasilkan bentuk – bentuk yang imajinatif dan beragam serta dapat digambar dengan kombinasi banyak media.
Alwanda, et., al (Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  dimulai  dengan  mencari  topik  –  topik  mengenai  perkembangan  penelitian tentang pengenalan doodle .

## 2. 1.1Doodle
Doodle adalah  gambaran  atau  goresan  yang  dapat  dibuat  dengan  menggunakan  media seperti kertas, spidol pensil, kuas, pulpen dan lainnya dengan penggambaran pola yang ramai. Doodle juga biasa disebut gambaran ilustrasi yang berupa gambaran tangan secara manual atau sketching . Berikut ini adalah contoh dari penggambaran doodle.

## Gambar 1. Contoh Gambaran Doodle

## 2. 2 Studi Literatur
Tahapan  ini  merupakan  pencarian  beberapa  jurnal  dan  buku  yang  terkait  mengenai pengenalan  doodle  atau  handwriting  dengan  menggunakan  berbagai  macam  metode  yang digunakan,  jurnal  yang  terkait  dengan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan berbagai macam arsitektur CNN yang digunakan seperti LeNet-5

## 2. 2.1 Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network adalah pengembangan dari Multi Layer Perceptron (MLP) yang  digunakan  untuk  mengolah  data  dua  dimensi.  Convolutional  Neural  Network  (CNN) termasuk dalam Deep Neural Network yang banyak digunakan pada citra dengan jaringan yang tinggi  dan  banyak  diaplikasikan  pada  data  penelitian  citra.  Convolutional  Neural  Network (CNN)  terdiri  dari  lapis  masukan  (input  layer),  lapis  keluaran  (output  layer)  dan  sejumlah lapisan  tersembunyi  (hidden  Layers).  Pada  lapisan  tersembunyi  (hidden  layers)  berisi convolutional layers, pooling layers dan fully connected layers [12]. Berikut ini adalah gambar lapisan pada metode Convolutional Neural Network.
Gambar 2. Model Lapisan Comvolutional Neural Network
Convolutional layer adalah lapisan yang digunakan untuk melakukan operasi konvolusi pada output layer sebelumnya. Layer ini  termasuk  blok  utama  pada Convolutional  Neural Network (CNN)  yang  didalamnya terdiri dari filter  –  filter yang  di  pelajari  secara acak untuk melakukan  operasi  konvolusi  yang  bertujuan  sebagai  ekstraksi  fitur  untuk  mempelajari representasi fitur dari input layer. Tujuan dilakukannya operasi konvolusi pada data citra untuk mengekstraksi fitur dari input citra. Konvolusi tersebut akan menghasilkan transformasi linear dari data yang di input sesuai informasi spasial yang tersedia pada data. Bobot pada layer
Alwanda, et., al ( Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
48
tersebut  akan  menspesifikasikan kernel konvolusi  yang  digunakan  sehingga kernel konvolusi dapat dilatih berdasarkan input pada Convolutional Neural Network (CNN) [4]. Pooling layer adalah lapisan yang berfungsi untuk mengurangi ukuran spasial dari fitur konvolusi  sehingga  dapat  mengurangi  sumber  daya  komputasi  yang  dibutuhkan  untuk memproses  data  melalui  pengurangan  dimensi  dari feature  map ( downsampling )  sehingga mempercepat komputasi karena paramter yang diperbarui semakin sedikit. Selain itu, berguna untuk mengekstraksi fitur dominan sehingga proses pelatihan model lebih efektif. Ada dua jenis pooling layer, yaitu max pooling dan average pooling [13]. Max pooling mengembalikan nilai maksimum  dari  bagian  gambar  yang  dicakup  oleh  kernel  sedangkan average  pooling mengembalikan nilai rata – rata dari bagian gambar yang dicakup oleh kernel.
Fully connected layer adalah lapisan yang digunakan untuk melakukan transformasi pada dimensi data agar data dapat diklasifikasikan secara linear. Untuk mendapatkan hasil keluaran dari layer ini  tidak  dibutuhkan  operasi  konvolusi,  tetapi  menggunakan  komputasi  perkalian matriks  yang  diikuti  dengan bias  offset .  Dengan  penggunaan  operasi  tersebut,  setiap neuron memiliki koneksi penuh ke semua aktivasi dalam lapisan sebelumnya, sehingga layer ini disebut sebagai fully conected layer [12]. Fungsi  aktivasi  atau  disebut  juga neuron merupakan  fungsi  non-linear  yang memungkinkan  sebuah  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  non-trivial. Setiap  fungsi  aktivasi  mengambil  sebuah  nilai  dan  melakukan  operasi  matematika.  Fungsi aktivasi pada arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) terletak pada perhitungan akhir keluaran feature  map atau  sesudah  proses  perhitungan  konvolusi  atau pooling untuk menghasilkan suatu pola fitur [14].

## 2. 2.2 LeNet-5
LeNet-5  adalah  suatu  jaringan  yang  memiliki  lapisan  banyak  berbasis Convolutional Neural Network (CNN) pertama kali yang dikenalkan oleh Yann LeCun. LeNet 5 terbentuk dari pengembangan  –  pengembangan  versi  LeNet  sebelumnya,  sehingga  LeNet  5  ini  mempunyai jumlah lapisan yang lebih banyak daripada versi LeNet sebelumnya. Seiring perkembangan dan majunya kecepatan teknologi dari komputer, maka lapisan LeNet 5 ini mengalami pertambahan sehingga komputer dapat lebih cepat melakukan komputasi atau perhitungan matematis secara cepat [8]. Berikut ini adalah gambar arsitektur LeNet-5.
Gambar 3. Arsitektur LeNet-5 pada Comvolutional Neural Network
Input untuk  LeNet-5  adalah  gambar  skala  abu-abu  yang  berukuran  32x32x1  melalui lapisan convolutional dengan 6 feature maps dengan ukuran filter 5x5 dan satu stride. 6 feature maps ini  adalah channel dari  gambar  yang  sudah  dilakukan  operasi  konvolusi  dengan  setiap ukuran 28x28x6. Stride digunakan untuk mengontrol seberapa besar pergeseran dari suatu filter pada layer saat melewati serangkaian data. Pada lapisan ini digunakan fungsi aktivasi tanh yang terdapat pada kernel size. Untuk mendapatkan dimensi yang baru, dapat digunakan persamaan (1) dan (2).
Alwanda, et., al (Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ  = + 1 (1) 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡  = + 1 (2)
Kemudian Lapisan kedua (S2) merupakan lapisan p ooling layer dengan ukuran filter 2x2, 6 feature  maps dan  dua stride .  Pada  lapisan  ini  masih  sama  dengan  lapisan  sebelumnya menggunakan fungsi aktivasi tanh. Dengan menggunakan rumus (1) dan (2) maka didapatkan dimensi gambar yang dihasilkan menjadi 14x14x6.
Selanjutnya  ada  lapisan convolutional kedua  dengan  16 feature  maps yang  memiliki ukuran filter 5x5 dengan fungsi aktivasi tanh dan satu stride , dengan menggunakan rumus (1) dan (2) maka didapakan dimensi gambar berukuran 10x10x16.
Lapisan keempat (S4) merupakan pooling layer dengan jenis average pooling layer atau max  pooling  layer yang  memiliki filter berukuran  2x2  dengan  aktivasi  tanh  dan  dua stride . Lapisan ini  hampir sama dengan lapisan  kedua (S2), hanya saja  pada  lapisan ini memiliki  16 feature  maps .  Pada  lapisan  ini  terdapat  400 nodes yang  akan  dihubungkan  dengan  5x5x16 .
Dengan menggunakan rumus (1) dan (2) sehingga didapatkan dimensi gambar 5x5x16. Lapisan  kelima  (C5)  merupakan fully  connected  layer dengan  120 feature  maps pada masing – masing ukuran 1X1 dengan fungsi aktivasi tanh. Masing – masing dari 120 nodes di lapisan kelima terhubung ke semua 400 nodes yang ada di lapisan keempat (S4). 120 nodes ini telah  ditetapkan  dari  arsitektur  LeNet-5.  Untuk mendapatkan  parameter  latih  dapat  digunakan persamaan berikut ini:
𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑠 = (𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑚𝑎𝑝𝑠 + 𝑏𝑖𝑎𝑠) 𝑥 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑚𝑎𝑝𝑠 (3)
Untuk  mendapatkan  jumlah nodes yang  terhubung,  dapat  digunakan  persamaan  berikut ini:
𝑐𝑜𝑛𝑛𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 = 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑠 𝑥 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑚𝑎𝑝𝑠 𝑠𝑖𝑧𝑒 (4)
Pada  kasus  ini,  bias  selalu  bernilai  1.  Setelah  dihitung  menggunakan  rumus  (3)  maka didapatkan parameter latih sebanyak 48120 dan didapatkan jumlah nodes yang terhubung yang dihitung menggunakan rumus (4) sebanyak 48120. Untuk  lapisan  keenam  (F6)  merupakan fully  connected  layer dengan nodes yang berjumlah  sebanyak  84 nodes .  Untuk  mendapatkan  parameter  latih  dan  jumlah nodes yang terhubung dapat digunakan rumus (3) dan (4), maka didapatkan parameter latih sebanyak 10164 nodes.
Pada  lapisan  terakhir  atau output  layer merupakan fully  connected yang  menggunakan fungsi  aktivasi softmax dengan size 5  berdasarkan  dengan  hasil output gambar  yang diklasifikasikan.

## 2. 2.3 Tensorflow
Tensorflow adalah sebuah library pada machine learning atau sering disebut dengan deep learning , Tensorflow mampu digunakan untuk melakukan pengenalan suara, mengenali wajah dalam  sebuah  foto  dan  pengenalan  objek  pada  gambar  yang  dapat  digunakan  pada  sebuah aplikasi perangkat lunak yang berbasis open source [15].

## 2. 2.4 Keras
Keras  merupakan  perangkat  lunak  jaringan  yang  berbasis open  source ditulis  dengan menggunakan bahasa Python. Keras juga dapat dijalankan menggunakan MXNet, Tensorflow, Deeplearning4j, theano atau CNTK yang khusus dirancang guna mempercepat eksperimen yang berhubungan dengan deep learning . Keras dikembangkan untuk eksperimen proyek ONEIROS
Alwanda, et., al ( Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
50
( Open-ended  Neuro-Electronic  Intelligent  Robot  Operating  System )  yang  dikelola  dan  ditulis oleh Francois Chollet, seorang insinyur yang bekerja di Google [16].

## 2. 3 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan dataset yang  berjumlah  150  gambar  yang  didapatkan dari 30 orang dengan rentang usia 17 sampai 24 tahun, masing – masing orang menggambar 5 jenis doodle yaitu sepeda, celana, baju, kursi dan kupu – kupu. Setiap objek dataset memiliki resolusi  sekitar  32x32  piksel  dan  berformat  *.JPG.  Berikut  adalah  jumlah  data  yang  terdapat pada setiap jenis doodle dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Setiap Jenis Doodle Jenis – Jenis Doodle Jumlah Masing – Masing Dataset Sepeda 30 Gambar Celana 30 Gambar Baju 30 Gambar Kursi 30 Gambar Kupu - Kupu 30 Gambar Total 150 Gambar

## 2. 4 Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem,  proses  ini  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 4. Rancangan Metodologi
Alwanda, et., al (Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  membuat  perancangan  aplikasi canvas berbasis web yang digunakan untuk melakukan penggambaran doodle , selain itu canvas juga dibutuhkan sebagai  media  untuk  melakukan  pengambilan dataset . Dataset yang  telah  didapatkan  akan  di resize sesuai input citra  yang  diterima  oleh  arsitektur  LeNet-5  yaitu  32x32  piksel.  Setelah dataset di resize , kemudian dilakukan pengolahan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur LeNet-5. Diawali dengan input layer dengan ukuran 32x32 piksel,  lalu  dilakukan  operasi  konvolusi  pada convolutional  layer dengan filter 5x5  sehingga dimensi gambar berubah menjadi 28x28x6 piksel, setelah itu dilakukan lagi operasi konvolusi pada convolutional layer dengan jumlah 16 feature maps sehingga dimensi gambar berkurang menjadi 10x10x16 piksel, lalu ke tahap pooling layer dengan jumlah 16 feature maps sehingga ukuran piksel menjadi 5x5x16, lalu dilakukan transformasi dimensi menjadi bentuk linear pada fully connected layer dengan jumlah 120 feature maps terhubung ke semua 400 node , dari tahap input  layer sampai  tahap fully  connected  layer menggunakan  fungsi  aktivasi  tanh  untuk mendapatkan nilai output , setelah itu dilakukan perkalian matriks diikuti dengan 84 bias offset dan  tahap terakhir  pada softmax. Pada  bagian softmax ini  keluaran output akan  menghasilkan bentuk neuron yang saling terhubung kepada objek yang telah ditentukan seperti baju, celana, kursi,  kupu-kupu  dan sepeda,  hasil akhir output berupa  persentase tergantung  peluang  tingkat kemiripan. Setelah proses selesai, maka data hasil telah didapatkan dan dapat digunakan pada saat pengujian untuk mengenali objek doodle .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Implementasi
Tahap  ini  mengimplementasikan  proses  pada  penelitian  untuk  memperoleh  hasil  yang dibutuhkan pada penelitiain ini.

## 3. 1.1 Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Pada  tahap  ini  dilakukan resize terhadap  citra doodle sebanyak  150  gambar  yang digambar pada canvas untuk dilatih, citra awal berukuran 800x600 piksel lalu di resize menjadi 32x32 piksel. Kemudian setiap jenis citra doodle diberi label sesuai dengan klasifikasinya lalu dilakukan  proses  pelatihan  ( training )  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur  LeNet-5.  Pada  penelitian  ini  digunakan  dua  cara  pelatihan  yang berbeda, yaitu menggunakan average pooling pada pooling layer untuk data latih pertama dan menggunakan max  pooling pada pooling  layer untuk  data  latih  kedua,  sehingga  didapatkan  2 model yang berbeda, yaitu model data latih menggunakan average pooling dan model data latih menggunakan max pooling . Untuk tahap pelatihan menggunakan average pooling dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Ringkasan dari Arsitektur LeNet-5 menggunakan Average Pooling
Alwanda, et., al ( Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
52 Pada Convolutional  Layer ,  citra  yang  di  masukkan  berukuran  32x32  piksel  dilakukan operasi konvolusi dengan filter size 5x5 dan feature maps yang berjumlah 6 channel sehingga dimensi  gambar  berubah  menjadi  28x28x6  piksel,  lalu  pada average  pooling dilakukan pengurangan  dimensi  dari feature  maps ( downsampling )  sehingga  gambar  berubah  menjadi 14x14x6 piksel,  setelah  itu  dilakukan lagi  operasi  konvolusi  pada convolutional  layer dengan jumlah 16 feature maps sehingga dimensi gambar berkurang menjadi 10x10x16 piksel, lalu ke tahap pooling  layer dengan  jumlah  16 feature  maps sehingga  ukuran  piksel  menjadi  5x5x16. Pada tahap ini feature maps yang dihasilkan masih berbentuk multi dimensional array , sehingga dilakukan flatten atau reshape  feature  maps menjadi  bentuk  1  dimensi array agar  dapat digunakan  sebagai input dari fully  connected  layer dengan  jumlah  120 feature  maps yang terhubung  ke  semua  400 node .  Dimulai  dari  tahap convolutional  layer sampai  tahap fully connected  layer  /  dense  layer menggunakan  fungsi  aktivasi 𝑡𝑎𝑛ℎ untuk  mendapatkan  nilai output, setelah itu dilakukan perkalian matriks diikuti dengan sebanyak 84 bias offset dan tahap terakhir pada softmax keluaran output sebanyak 5 node yang akan menghasilkan bentuk neuron yang  saling  terhubung  kepada  objek  doodle  yang  telah  diberikan  label,  seperti  baju,  celana, kupu  –  kupu,  kursi,  dan  sepeda.  Hasil  data  yang  telah  dilatih  akan  disimpan  kedalam  model yang  dapat  digunakan  untuk  pengujian.  Selanjutnya  melakukan  pelatihan  menggunakan max pooling pada pooling layer , untuk tahap – tahap pelatihannya dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Ringkasan dari Arsitektur LeNet-5 menggunakan Max Pooling
3. 1.2 Implementasi Antarmuka Aplikasi Canvas
Tampilan akhir antarmuka aplikasi canvas yang dibangun adalah sebagai berikut :

## 3. 1.2.1 Halaman Depan Canvas
Gambar  7  adalah  tampilan  halaman  pertama  aplikasi  yang  muncul  ketika  aplikasi dijalankan.  Halaman  ini  digunakan  untuk  menggambar  objek doodle yang  akan  dilakukan pengujian. Pada halaman ini terdapat tombol pencil yang dapat digunakan untuk menambahkan goresan pada canvas , tombol erase untuk menghapus goresan pada canvas, tombol save untuk menyimpan goresan pada canvas, tombol testing untuk melakukan pengujian pada objek doodle yang  telah  digambar  dan  tombol reset digunakan  untuk  mengatur  ulang canvas agar  kembali pada posisi awal.
Alwanda, et., al (Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
Gambar 7. Tampilan Halaman Depan Canvas

## 3. 1.2.2 Halaman Testing Canvas
Gambar  8  adalah  tampilan  halaman  pengujian,  halaman  ini  tampil  jika  pengguna menekan  tombol testing pada  gambar  4.4.  Pada  halaman  ini  terdapat  tampilan  hasil  dari pengujian menggunakan average  pooling dan  hasil  dari  pengujian  menggunakan max  pooling beserta label dari gambar yang di tebak. Selain itu, terdapat tombol start yang digunakan untuk kembali kehalaman depan aplikasi canvas.
Gambar 8. Tampilan Halaman Testing Canvas

## 3. 2 Evaluasi
Pada tahap ini terdapat empat skenario pengujian, yaitu :
1. Penggambaran  objek doodle secara  baik  dengan  menggunakan max  pooling pada pooling layer.
2. Penggambaran  objek doodle secara  garis  putus  -  putus  dengan  menggunakan max  pooling pada pooling layer.
3. Penggambaran objek doodle secara baik menggunakan average pooling pada pooling layer .
Alwanda, et., al ( Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
54
4. Penggambaran objek doodle secara garis putus – putus menggunakan average pooling pada pooling layer.
Keempat  skenario  ini  digunakan  pada  setiap  pengujian  pengenalan  jenis doodle . Sebanyak 300 gambar citra digunakan untuk pengujian yang terdiri dari 150 gambar baik dan 150  gambar  dengan  objek  garis  putus  -  putus.  Gambar  yang  digunakan  untuk  pengujian didapatkan dari 30 orang dengan masing – masing orang menggambar 5 jenis doodle yaitu baju, celana,  kupu  – kupu,  kursi, dan  sepeda secara  baik  dan  secara  garis  putus  –  putus.  Hasil  dari pengujian  akan  dihitung  untuk  mendapatkan  tingkat  keberhasilan  dengan  menggunakan confusion matrix agar didapatkan nilai precision , recall, dan accuracy. Berikut ini adalah tabel hasil pengujian per-kelas.
Tabel 2. Hasil Pengujian Per-Kelas Skenario Confusion Matrix Objek Doodle Baju Celana Kupu - Kupu Kursi Sepeda Max Pooling Citra Gambar Baik Accuracy 92,66%  92,67%  89,33%  92,67% 95,33% Recall 90,00%  93,33%  63,33%  70,00% 90,00% Precision 77,14%  75,67%  79,17%  91,30% 87,10% Citra Gambar Putus - Putus Accuracy 92,67%  94,67%  88,00%  92,00% 98,00% Recall 90,00%  90,00%  60,00%  76,67% 96,67% Precision 77,14%  84,38%  75,00%  82,14% 93,55% Average Pooling Citra Gambar Baik Accuracy 94,00%  86,00%  67,37%  79,33% 90,00% Recall 86,67%  86,67%  31,43% 6,67% 83,33% Precision 83,87%  60,47%  61,11%  40,00% 71,43% Citra Gambar Putus - Putus Accuracy 91,33%  83,33%  86,00%  80,67% 93,33% Recall 83,33%  90,00%  66,67%  10,00% 86,67% Precision 75,76%  55,10%  64,52%  60,00% 81,25%
Berikut  ini  adalah  tabel  yang  menunjukkan  hasil  pengujian  keseluruhan  berdasarkan skenario.
Tabel 3. Hasil Pengujian Skenario ke-1 Kategori Baju Celana Kupu - Kupu Kursi Sepeda Total Total Data Uji Benar 27 28 19 21 27 122 Total Seluruh Data yang Diuji 30 30 30 30 30 150
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 Keseluruhan = Σ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 Σ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑗𝑖 100% = 122 150 𝑥 100% = 81.3% Tabel 4. Hasil Pengujian Skenario ke-2 Kategori Baju  Celana  Kupu - Kupu Kursi Sepeda Total Total Data Uji Benar 27 27 18 23 29 124 Total Seluruh Data yang Diuji 30 30 30 30 30 150
Alwanda, et., al (Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
55 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 Keseluruhan = Σ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 Σ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑗𝑖 100% = 124 150 𝑥 100% = 82.6% Tabel 5. Hasil Pengujian Skenario ke-3 Kategori Baju  Celana  Kupu - Kupu Kursi Sepeda Total Total Data Uji Benar 26 26 22 2 25 101 Total Seluruh Data yang Diuji 30 30 30 30 30 150 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 Keseluruhan = Σ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 Σ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑗𝑖 100% = 101 150 𝑥 100% = 67.3% Tabel 6. Hasil Pengujian Skenario ke-4 Kategori Baju  Celana  Kupu - Kupu Kursi Sepeda Total Total Data Uji Benar 25 27 20 3 26 101 Total Seluruh Data yang Diuji 30 30 30 30 30 150 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 Keseluruhan = Σ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 Σ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑗𝑖 100% = 101 150 𝑥 100% = 67.3%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  pengenalan doodle menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) yang telah dilakukan dan telah diuraikan dalam laporan ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. Pada pengujian skenario pertama, kedua dan keempat objek doodle sepeda lebih dikenali dibandingkan keempat objek lainnya dengan nilai accuracy sebesar 93% - 98%, recall 86%
- 93% dan precision sebesar 81% - 93%, sedangkan pada pengujian skenario ketiga objek doodle baju  lebih  dikenali  dibandingkan  keempat  objek  lainnya  dengan  nilai accuracy 94%, recall 86%,  dan precision 83%.  Maka  dapat  disimpulkan  penggunaan  metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur LeNet-5 pada penelitian ini objek doodle sepeda lebih banyak dikenali.
2. Untuk  pengenalan doodle menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN), penggunaan max pooling lebih baik daripada menggunakan average pooling pada pooling layer yang terdapat pada arsitektur LeNet-5 dikarenakan dalam pengenalan objek tingkat akurasi keseluruhan  yang dihasilkan rata  –  rata sebesar  81%  pada max  pooling dan  67%
pada average pooling, ketika melakukan penggambaran secara baik maupun penggambaran secara garis putus – putus.

## 5. SARAN
Adapun saran – saran yang diberikan untuk dilakukan pada penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut.
1. Menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur lain seperti AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, FractalNet dan arsitektur yang lainnya.
2. Menambahkan Transfer Learning pada arsitektur yang akan digunakan.
Alwanda, et., al ( Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle )
56
3. Menambahkan lebih banyak jumlah citra doodle untuk hasil yang lebih baik.
4. Menggunakan fungsi aktivasi lain seperti sigmoid atau reLu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad, A. (2017). Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning. Jurnal Teknologi Indonesia .
[2] Basu,  S.,  Das,  N.,  Sarkar,  R.,  Kundu,  M.,  Nasipuri,  M.,  &  Basu,  D.  K.  (2012). Handwritten  Bangla  Alphabet  Recognition  using  an  MLP  Based  Classifier .  285–291. Diambil dari http://arxiv.org/abs/1203.0882
[3] Tavoli, R., & Keyvanpour, M. (2018). A method for handwritten word spotting based on particle  swarm  optimisation  and  multi-layer  perceptron. IET  Software , 12 (2),  152–159. https://doi.org/10.1049/iet-sen.2017.0071
[4] Eka Putra, W. S. (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS , 5 (1).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i1.15696
[5] Alom, M. Z., Taha, T. M., Yakopcic, C., Westberg, S., Sidike, P., Nasrin, M. S., … Asari, V.  K.  (2018). The  History  Began  from  AlexNet:  A  Comprehensive  Survey  on  Deep Learning Approaches . Diambil dari http://arxiv.org/abs/1803.01164
[6] Wang,  S.,  Wu,  T.  H.,  Shao,  T.,  &  Peng,  Z.  X.  (2019).  Integrated  model  of  BP  neural network  and  CNN  algorithm  for  automatic  wear  debris  classification. Wear , 426 –
427 (September 2018), 1761–1770. https://doi.org/10.1016/j.wear.2018.12.087
[7] Zhou,  T.,  Ruan,  S.,  &  Canu,  S.  (2019).  A  review:  Deep  learning  for  medical  image segmentation using multi-modality fusion. Array , 100004.
https://doi.org/10.1016/j.array.2019.100004
[8] Fitriati, D. (2016). Perbandingan Kinerja CNN LeNet 5 Dan Extreme Learning Machine Pada Pengenalan Citra Tulisan Tangan Angka. Jurnal Teknologi Terpadu , 2 (1), 10–16.
[9] Zhao,  H.,  &  Liu,  H. (2019).  Multiple  classifiers fusion  and  CNN  feature extraction  for handwritten digits recognition. Granular Computing , 0 (0), 0. https://doi.org/10.1007/s41066-019-00158-6
[10]  Septianto,  T.,  Setyati,  E.,  &  Santoso,  J.  (2018). Model  CNN  LeNet  dalam  Rekognisi Angka  Tahun  pada  Prasasti  Peninggalan  Kerajaan  Majapahit . 6 (April),  106–109. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.3.2018.106-109
[11]  Mariana,  G.  (2017). Cara  Mudah  Menggambar  Doodle  Menggunakan  Pensil .  Diambil dari https://books.google.co.id/books?isbn=602103659X
[12]  Suyanto.  (2018). Machine  Learning  Tingkat  Dasar  dan  Lanjut .  Bandung:  Informatika Bandung.
[13]  Saha, S. (2018). A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks. Diambil 5 September 2019, dari https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to- convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53
[14]  Zufar, M. (2016). Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Wajah Secara Real - Time . 5 (2), 72–77.
[15]  Rampasek,  L.,  &  Goldenberg,  A.  (2016).  TensorFlow:  Biology’s  Gateway  to  Deep Learning? Cell Systems , 2 (1), 12–14. https://doi.org/10.1016/j.cels.2016.01.009
[16]  Chollet, F. (2015). Keras: The Python Deep Learning library. Diambil dari https://keras.io