## EXPLORER

## Analisis Existing Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Usia Pengunjung Rumah Sakit: Studi Kasus Pemantauan Anak dan Dewasa
Herlina Harahap 1 , Sayuti Rahman 2* ,  Muhammad Zen 3 , Suriati 4
1,4 Prodi Teknik Informatika Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika Universitas Medan Area, Medan, Indonesia
3 Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
1 herlina_hrp@yahoo.com, 2 sayutirahman@staff.uma.ac.id, 3 muhammadzen@dosen.pancabudi.ac.id,
4 suriati_19@yahoo.com
*) sayutirahman@staff.uma.ac.id
Abstrak- Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  guna mengklasifikasikan kelompok usia anak dan dewasa pada pengunjung rumah sakit. Rumah sakit berfungsi sebagai fasilitas pengobatan untuk berbagai penyakit yang diakibatkan oleh virus, bakteri, luka kecelakaan, dan sejenisnya. Anak-anak dilarang mengunjungi rumah sakit karena hambatan dalam hal kenyamanan pasien serta risiko terkait imunitas dan trauma pada anak-anak. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan digital untuk memantau kehadiran anak-anak di lingkungan rumah sakit. Dalam penelitian ini, digunakan konsep visi komputer dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mencapai tujuan tersebut. Dataset yang digunakan adalah All-Age-Faces (AAF), yang terdiri dari gambar wajah manusia dalam rentang usia 2 hingga 80 tahun. Dua arsitektur CNN, yaitu ResNet dan  SqueezeNet  diterapkan  menggunakan  metode  fine-tuning  (FT)  dan  full  retraining  (FR)  untuk mengklasifikasikan  pengunjung  menjadi  anak  atau  dewasa.  Penelitian  menghasilkan  akurasi  FR-ResNet  yaitu 97,22%  mengungguli  akurasi  penelitian  sebelumnya  FT-SqueezeNet  dengan  akurasi  sebesar  93,09%,  unggul 4,13%.  Penelitian  ini  menegaskan  bahwa  penerapan  CNN,  terutama  melalui  pendekatan  FR-ResNet,  berhasil dalam mengklasifikasikan usia pengunjung rumah sakit secara akurat. Hal ini dapat membantu mencegah risiko penularan penyakit pada anak-anak dengan mengontrol akses mereka ke area rumah sakit.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra, CNN, Klasifikasi Pengunjung, Rumah Sakit, Pembatasan Pengunjung
Abstract- The  purpose  of  this study  is  to  examine the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  model  for  classifying  the  age groups of hospital visits, both children and adults. Hospitals serve as treatment facilities for a variety of ailments caused by viruses, germs, car accidents, and other factors. Children are not permitted to visit the hospital due to hurdles to patient comfort as well as hazards associated with immunity and trauma to children. As a result, a digital strategy is required to monitor th e presence of  youngsters in the hospital setting. The notion of computer vision and the Convolutional Neural Network (CNN) are employed in this study to attain this goal. The dataset utilized is All-Age-Faces (AAF), which includes photos of human faces  ranging  in  age  from  2 to  80  years.  To  categorize  visitors into  children  or adults,  two  CNN architectures,  ResNet  and SqueezeNet,  are  used  with  fine-tuning  (FT)  and  full  retraining  (FR)  approaches.  The  accuracy  of  FR-ResNet  was  97.22%, beating the accuracy of the previous research FT-SqueezeNet, which was 93.09%, better to 4.13%. This study confirmed that the use of CNN, namely the FR-ResNet technique, was effective in accurately categorizing the age of hospital visits. Controlling children's access to hospital areas can help reduce the danger of illness transmission.
Keywords : Image Classification, CNN, Visitor Classification, Hospitals, Visitor Restrictions

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  berperan  sebagai  lokasi  dimana  pasien-pasien  dengan  berbagai  jenis  penyakit  yang diakibatkan  oleh  virus,  bakteri,  trauma  fisik,  dan  berbagai  sebab  lainnya  mendapatkan  perawatan.  Virus  dan bakteri  yang  bersifat  patogen  menginfeksi  tubuh  manusia  dan  menjadi  penyebab  utama  terjadinya  penyakit. Virus dapat menghasilkan gejala seperti demam [1], flu [2], kerusakan fungsi organ tubuh, perkembangan kanker [3],  bahkan  hingga  fatalitas.  Begitu  pula  dengan  virus,  bakteri  juga  memiliki  potensi  untuk  menyebabkan gangguan kesehatan pada tubuh manusia. Namun, perbedaannya terletak pada fakta bahwa virus hanya dapat bertahan hidup jika berada dalam inangnya, sementara bakteri mampu hidup dalam berbagai lingkungan yang berbeda.
Mengunjungi rumah sakit tidaklah tepat untuk dilakukan oleh anak-anak. Terdapat dua alasan mendasar yang menjelaskan mengapa sebaiknya anak-anak tidak melakukan kunjungan ke lingkungan rumah sakit, baik dari perspektif pasien maupun anak itu sendiri. Dari sudut pandang pasien, situasi di rumah sakit mengharuskan pasien merasakan ketenangan dan ketentraman selama mereka menjalani perawatan dan pemulihan. Gangguan yang dapat timbul dari kegaduhan yang sering kali dibawa oleh anak-anak akan menciptakan suasana yang tidak kondusif dan dapat meningkatkan tingkat stres yang dirasakan oleh pasien. Dari perspektif anak, ada dua faktor penting  yang  perlu  diperhatikan,  yakni  aspek  kekebalan  tubuh  dan  potensi  trauma  psikologis.  Anak-anak memiliki sistem kekebalan tubuh yang masih belum sepenuhnya terbentuk, membuat mereka rentan terhadap

## EXPLORER
penularan  virus  dan  bakteri.  Ketidakstabilan  imunitas  ini  dapat  memiliki  dampak  yang  merugikan  terhadap perkembangan  dan  pertumbuhan  anak  [4].  Di lingkungan rumah  sakit,  tidak hanya  terdapat  mikroorganisme penyebab  penyakit  seperti  virus  dan  bakteri,  tetapi  juga  terdapat  pasien  dengan  luka-luka  serius  akibat kecelakaan. Anak-anak yang tanpa sengaja melihat luka-luka yang parah ini bisa mengalami trauma psikologis yang berdampak buruk pada perkembangan emosional dan mental mereka  [5]. Oleh karena itu, langkah bijak adalah menghindarkan anak-anak dari kunjungan ke rumah sakit demi menjaga kesehatan, kenyamanan pasien, dan kesejahteraan anak-anak itu sendiri..
Masyarakat Indonesia dikenal karena sifat ramah dan kesadaran sosial yang tinggi, yang tercermin dalam kunjungan mereka ke rumah sakit untuk menjenguk keluarga yang sedang dirawat. Meskipun positif, praktik membawa anak-anak, bahkan bayi, ke dalam ruang pasien membawa risiko besar terhadap perkembangan anak- anak tersebut, meskipun petugas keamanan hadir. Oleh karena itu, solusi  inovatif seperti penggunaan kamera cerdas  untuk  pemantauan  digital  muncul  sebagai  alternatif  yang  berpotensi  mengatasi  masalah  ini  dengan mendeteksi keberadaan anak-anak di lingkungan rumah sakit.
Visi  komputer  merupakan  teknologi  di  mana  sebuah  kamera  memiliki  kemampuan  untuk  memahami konten visual yang diamatinya [6]. Saat ini, visi komputer telah diimplementasikan dalam berbagai bidang yang mengharapkan  pemantauan  visual.  Salah  satu  metode  yang menjadi  pionir  dalam  visi  komputer  adalah  Deep Learning,  yang  mencakup  konsep  convolutional  neural  network  (CNN).  Para  peneliti  telah  menghasilkan berbagai arsitektur CNN untuk melakukan klasifikasi objek dengan akurasi tinggi, yang dikenal sebagai existing CNN.  Beberapa  contoh  existing  CNN  yang  telah  memperoleh  pengakuan  dan  pengembangan  luas  termasuk Alexnet [7], VGGNet [8],  GoogleNet [9], Resnet [10], MobileNetV2 [10], SqueezeNet [11], dan ShuffleNet [12],  semuanya mampu  menjalankan  tugas  klasifikasi  objek  dengan  berhasil.  Keberhasilan  existing  CNN  ini telah  terutama  ditunjukkan  dalam  konteks  klasifikasi  1.000  objek  pada  dataset  Imagenet,  mengharuskan penggunaan  komputasi  yang  intensif  dan  penyimpanan  yang  luas.  Existing  CNN  yang  telah  di-training  dan memiliki bobot latihan yang tersimpan disebut sebagai pre-trained CNN. Namun, dalam situasi di mana jumlah kelas yang diperlukan lebih sedikit, peneliti seringkali memanfaatkan CNN melalui pendekatan seperti transfer learning [13], fine-tuning [14]–[16], atau pruning [17], baik terhadap existing CNN maupun dengan merancang arsitektur CNN yang baru.
Beberapa  arsitektur  CNN  yang  dirancang  secara  khusus  untuk  melakukan  klasifikasi  usia  manusia termasuk  Al-Resnet  [18],  ROR-152  [19],  dan  AL-ROR-34  [20].  Ketiga  arsitektur  tersebut  diuji  dengan menggunakan dataset IMDB-WIKI-101, menghasilkan tingkat akurasi masing-masing sebesar 67,83%, 67,34%, dan 66,82%. OlatunbosunNet [21] berhasil mengklasifikasikan usia manusia pada dataset OIU-Adience dengan akurasi mencapai 83,1% untuk mengklasifikasikan seluruh rentang usia mulai dari 2 hingga 80 tahun. Dalam konteks pengunjung rumah sakit, mereka dapat dikelompokkan menjadi dua kategori utama, yaitu anak-anak dan dewasa. Melalui penerapan metode fine-tuning pada arsitektur SqueezeNet, berhasil tercapai tingkat akurasi sebesar 93,09% dalam mengklasifikasikan pengunjung ke dalam kategori tersebut [22]. Namun, penting untuk meningkatkan tingkat akurasi lebih lanjut guna menghasilkan sistem klasifikasi pengunjung yang lebih akurat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengaplikasikan konsep CNN dalam klasifikasi usia, terutama dalam membedakan  antara  anak-anak  dan  dewasa  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Penelitian  ini  memanfaatkan beberapa jenis existing CNN melalui fine-tuning dan full retraining, lalu dilakukan perbandingan kinerjanya. Diharapkan bahwa berbagai existing CNN yang diujikan dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan akurasi yang handal, diharapkan CNN yang dipilih akan dapat  memberikan dukungan bagi petugas keamanan dalam  mencegah  anak-anak  masuk  ke  area  rumah  sakit.  Tindakan  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  risiko penularan virus dan bakteri kepada anak-anak secara lebih efektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  tujuan  awal  untuk  mengembangkan  sebuah  model  atau  arsitektur convolutional neural network (CNN) yang dapat diaplikasikan untuk mengklasifikasikan pengunjung rumah sakit berdasarkan  kelompok  usia  mereka,  yakni  anak-anak  dan  dewasa.  Dalam  upaya  ini,  pendekatan  yang  diambil adalah dengan memanfaatkan existing CNN yang telah ada sebelumnya sebagai fondasi untuk sistem klasifikasi ini.  Dua  jenis  existing  CNN  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  ResNet  dan  SqueezeNet,  yang  telah terbukti efektif dalam berbagai tugas klasifikasi visual.
Adaptasi dari existing CNN tersebut dilakukan dengan mengubah lapisan terakhir yang bertanggung jawab atas klasifikasi pada masing-masing model. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa model-model ini sesuai dengan  jumlah  kelompok  usia  yang  hendak  diklasifikasikan,  yaitu  anak-anak  dan  dewasa.  Proses  pelatihan kemudian dilakukan dalam dua tahap yang berbedayaitu Fine-Tuning (FT) dan Full Retraining (FR). Tahap-tahap dari  penelitian  ini  disajikan  secara  visual  dalam  Gambar  1,  yang  membantu  memvisualisasikan  alur  kerja  dan

## EXPLORER
pendekatan yang diambil dalam pengembangan model klasifikasi usia anak dan dewasa berbasis CNN. Dengan demikian,  penelitian  ini  membuka  jalan  untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  yang  lebih  presisi  dalam membedakan antara pengunjung anak-anak dan dewasa di lingkungan rumah sakit.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.1 Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Networks (CNN), yang juga dikenal sebagai Convolutional Networks (ConvNets), tengah menjadi pilihan utama dalam dunia arsitektur jaringan saraf tiruan. Dalam kaitannya dengan pengolahan citra digital, CNN merupakan varian dari Deep Neural Networks (DNN)  [23] yang telah terbukti sangat efektif dalam tugas klasifikasi. Arsitektur CNN dapat diuraikan menjadi dua  komponen utama, yaitu Feature Learning dan Classification [24].
Bagian  pertama,  Feature  Learning,  mencakup  serangkaian  lapisan  yang  bekerja  sama  untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam citra. Lapisan-lapisan ini meliputi lapisan konvolusi yang menerapkan operasi konvolusi dengan filter pada citra, diikuti oleh fungsi aktivasi yang memperkenalkan non-linearitas. Proses ini  membantu  jaringan  belajar  memahami  pola-pola  yang  kompleks  dalam  citra.  Setelah  itu,  lapisan  pooling digunakan untuk mengurangi dimensi spatial dari fitur-fitur yang dihasilkan, menghasilkan representasi yang lebih efisien.  Pengaturan  lapisan-lapisan  ini  dapat  disesuaikan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kompleksitas  arsitektur yang diinginkan.
Komponen kedua, Classification, bertanggung jawab atas pengambilan keputusan berdasarkan fitur-fitur yang telah ditemukan oleh lapisan sebelumnya. Bagian ini melibatkan lapisan Flatten yang mengubah matriks fitur menjadi  vektor,  yang kemudian  dihubungkan  ke  lapisan  Fully  Connected  (FC).  Lapisan  FC  memainkan  peran kunci dalam mengklasifikasikan citra, dengan modifikasi bobot dan bias agar sesuai dengan data yang ada. Fungsi aktivasi  juga  diterapkan  di  lapisan  ini  untuk  menambahkan  aspek  non-linear  ke  dalam  proses  klasifikasi. Keseluruhan, pemilihan parameter dan konfigurasi dalam struktur CNN sangat mempengaruhi performa jaringan yang  dihasilkan.  Gambar  2  mengilustrasikan  contoh  sederhana  dari  arsitektur  Convolutional  Neural  Network, menyoroti tahapan-tahapan yang telah dijelaskan sebelumnya.
Dataset FT SqueezeNet FR SqueezeNet FT-ResNet FR-ResNet Perbandingan Akurasi Kesimpulan

## EXPLORER

## 2.2 Resnet
Resnet (Residual Network) merupakan sebuah jaringan pembelajaran mendalam yang diperkenalkan pada tahun 2015 melalui makalah berjudul "Deep Residual Learning for Image Recognition" yang ditulis oleh Kaiming He dan rekan-rekannya [25]. Resnet berhasil meningkatkan performa akurasi jaringan sebelumnya, dan prestasinya terlihat  dalam  kemenangan  pertama  dalam  kompetisi  ILSVRC  dan  COCO  2015  dalam  berbagai  aspek  seperti deteksi  data  ImageNet,  lokalisasi  data  ImageNet,  deteksi  data  Coco,  dan  segmentasi  data  Coco.  Selain  itu, penambahan  lapisan  Resnet-101  pada  model  Faster  R-CNN  dengan  dasar  VGG-16  menghasilkan  peningkatan signifikan dalam akurasi, dengan peningkatan mencapai 28%.
Resnet  memperkenalkan  konsep  arsitektur  yang  lebih  dalam  dengan  menambahkan  blok-blok  Resnet tambahan pada struktur deep neural network. Penambahan ini dilakukan untuk memberikan kemampuan jaringan dalam mempelajari fitur-fitur yang lebih kompleks. Kedalaman lapisan dalam CNN disesuaikan dengan jumlah data  yang  digunakan  dalam  pelatihan.  Dalam  situasi  di mana  data  pelatihan terbatas,  penggunaan  lapisan  yang sangat  dalam  bisa  mengakibatkan  overfitting  yang  pada  akhirnya  menghasilkan  kesalahan  yang  lebih  besar. Resnet,  melalui  penggunaan  Residual  Blocks  [26]–[28],  berhasil  mengatasi  tantangan  yang  muncul  akibat kompleksitas arsitektur yang berlebihan. Blok-blok residual ini memiliki peran yang krusial dalam konsep Resnet. Residual block pada jaringan residual learning ditampilkan pada Gambar 3 Berikut.
Gambar 3 . Residual Blok [25]

## 2.5 SqueezeNet
Arsitektur  SqueezeNet  diciptakan  dengan  fokus  pada  implementasi  pada  perangkat-perangkat  tertanam seperti  mobil.  Dibandingkan  dengan  arsitektur  AlexNet  yang  dikenal  besar  dan  kompleks,  SqueezeNet menghadirkan pendekatan yang jauh lebih ringkas dengan ukuran yang bahkan lebih kecil hingga 50 kali lipat. Dalam  pengembangannya,  SqueezeNet  mempertimbangkan  batasan  perangkat  keras  yang  mungkin  memiliki keterbatasan  dalam  hal  kapasitas  memori  dan  daya  komputasi  yang  terbatas  [11].  Untuk  mencapai  hal  ini, SqueezeNet  mengusulkan  beberapa  pendekatan  penting,  termasuk  strategi  yang  bertujuan  untuk  mengurangi jumlah parameter yang diperlukan oleh arsitektur serta pengenalan modul fire yang menjadi elemen kunci dalam struktur  arsitektur  ini.  Modul  fire  dirancang  khusus  untuk  mengoptimalkan  keseimbangan  antara  pengurangan parameter  dan  mempertahankan  kualitas  fitur  yang  relevan  dalam  proses  ekstraksi  fitur.  Modul  fire  pada SqueezeNet diilustrasikan pada Gambar 4.

## EXPLORER
Gambar 4 . Modul Fire pada AqueezeNet

## 2.3 Full Retraining dan Fine Tuning
Melatih  ulang  seluruh  bobot  pada  CNN  yang ada  disebut  full retraining.  Ini  melibatkan pelatihan ulang seluruh  jaringan pada  kumpulan  data  baru,  termasuk lapisan  convolutional  dan  lapisan  klasifikasi.  Fine  tuning melibatkan  pelatihan  ulang  hanya  lapisan  klasifikasi  pada  CNN  yang  ada.  Lapisan  convolutional  tetap  tidak berubah.  Fine-tuning  dapat  menjadi  pilihan  yang  baik  ketika  memiliki  data  pelatihan  yang  terbatas.  Dengan menyesuaikan  lapisan  klasifikasi,  kinerja  model  pada  tugas  baru  dapat  ditingkatkan  tanpa  perlu  melatih  ulang seluruh jaringan. Berikut adalah tabel  yang merangkum perbedaan utama antara full retraining dan fine tuning, Seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Perbedaan Full Training dan Fine Tuning Full Retraining Fine Tuning Melatih ulang seluruh jaringan Hanya melatih ulang lapisan klasifikasi Baik untuk data pelatihan yang terbatas Baik untuk data pelatihan yang lebih banyak Dapat membutuhkan waktu yang lama Lebih cepat daripada melatih ulang dari awal Dapat membuat model terlalu spesifik untuk kumpulan data pelatihan Dapat membuat model lebih umum

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  usia  untuk  pengunjung  rumah  sakit  perlu  dikembangkan.  Anak  usia  12  tahun  kebawah  dilarang memasuki rumah sakit dikarenakan beberapa hal yang telah dijabarkan pada latar belakang sebelumnya. Penelitian ini memanfaatkan CNN untuk klasifikasi usia anak dan dewasa. Dataset yang digunakan untuk pengujian adalah All-Age-  Faces  (AAF). Existing CNN  yang  digunakan  adalah  ResNet  dan  SqueezeNet  dengan  melakukan  full retraining dan fine tuning.

## 3.1 Dataset
AAF merupakan dataset yang terdiri dari 13.322 wajah orang-orang asia yang berusia antara 2 sampai 80 tahun. Dataset ini terdiri dari 7.381 wajah pria dan 5.941 wajah wanita [29].  Dataset AAF dibagi kedalam dua kelas yaitu anak dan dewasa. Kelas anak merukapan kumpulan data antara 1 sampai 12 tahun dan kelas dewasa berada 13 sampai  80  tahun.  Dalam  pengujian  CNN,  kami  membagi  90%  data  sebagai  data  latih  dan  10%  sebagai  data validasi. Contoh dataset AAF disajikan pada Gambar 5.

## EXPLORER
Gambar 5 . Contoh Dataset All-Age-Faces (AAF)

## 3.2 Perbandingan Akurasi Pelatihan CNN
Dataset All Age Faces (AAF) sebagai data latih dan data validasi yang dibagi kedalam dua kelas. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python dan framework pytorch. Kami membagi dataset 90% untuk data latih dan 10% untuk data validasi, ini berlaku untuk seluruh pengujian CNN.  Jumlah epoch yang digunakan adalah 30. Pengujian  dilakukan  untuk  mencari  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dari existing CNN  yang  diuji  dengan  full retraining dan fine tuning. Hasil akurasi pelatihan existing CNN ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6 . Hasil Pelatihan Existing CNN
Dapat dilihat pada Gambar 6, Pelatihan dataset AAF dengan SqueezeNet dan ResNet dengan teknik Fine Tuning (FT)  dan  Full  Retraining  (FR).  Hasil menunjukkan bahwa  FR-ResNet  memiliki  akurasi  pelatihan  yang lebih baik dari pada percobaan lainnya. Akurasi pelatihan terbaik dari masing-masing pengujian yaitu FR-ResNet memiliki  akurasi  97,77%,  FT-SqueezeNet  sebesar  92,14%,  FT-Resnet  sebesar  92,00%  dan  FR-SqueezeNet sebesar 89,76%.

## 3.3 Perbandingan Akurasi Validasi CNN
Akurasi Validasi merupakan salah satu alat ukur peforma CNN, semakin baik akurasi validasi maka semakin baik arsitektur. Dataset untuk validasi digunakan sebagai data yang mewakili keadaan nyata, sehingga

## EXPLORER
CNN dengan akurasi validasi tertinggi yang digunakan untuk klasifikasi objek pada saat implementasi.  Hasil perbandingan akurasi validasi existing CNN untuk klasifikasi pengunjung rumah sakit berdasarkan usia ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7 . Akurasi Validasi Existing CNN
Gambar 6 menunjukan akurasi existing CNN pada tiap epoch .  FR-Resnet memiliki akurasi yang tertinggi sejak epoch pertama hingga akhir, dikuti FT-SqueezeNet. FT-Resnet memiliki akurasi yang lebih rendah dan FR- SqueezeNet  memeliki  akurasi  terendah.  Akurasi  validasi  tertinggi  dalam  30  epoch  ditampilkan  pada  Tabel  2 Berikut.
Tabel 2 . Perbandingan Akurasi Validasi CNN Metode Akurasi Validasi FT-SqueezeNet [22] 93,09% FR-SqueezeNet 89,11% FT-ResNet 90,62% FR-ResNet 97,22%
Tabel 2 menyajikan perbandingan akurasi validasi dari berbagai metode arsitektur Convolutional Neural Network  (CNN)  yang  diterapkan  pada  dataset  yang  sama.  Dalam  30  epoch  pelatihan,  hasil  akurasi  validasi tertinggi tercatat pada metode FR-ResNet dengan angka 97,22%. Metode ini menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam memberikan prediksi yang akurat pada data validasi. Sementara itu, FT-SqueezeNet dan FT-ResNet menunjukkan  hasil  yang  kompetitif  dengan  akurasi  masing-masing  sebesar  93,09%  dan  90,62%.  Di  sisi  lain, metode  FR-SqueezeNet  mencapai  akurasi  validasi  terendah  dengan  angka  89,11%.  Hasil  ini  menggambarkan perbedaan  dalam  kemampuan  prediksi  dan  kinerja  antara  berbagai  arsitektur  CNN  yang  dievaluasi  dalam eksperimen ini.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengklasifikasikan kelompok usia anak dan dewasa pada pengunjung rumah sakit. Dalam konteks ini, rumah sakit dianggap sebagai tempat di mana pasien dirawat dan virus serta bakteri berpotensi menyebabkan penyakit. Dalam penelitian ini, dua arsitektur  CNN  yang  diterapkan adalah  ResNet  dan  SqueezeNet  dengan  Full  Retraining  (FT)  dan  Fine Tuning

## EXPLORER
(FT). Hasil dan pembahasan penelitian mengungkapkan bahwa dalam mengklasifikasikan usia pengunjung rumah sakit, metode FR-ResNet memiliki akurasi pelatihan tertinggi sebesar 97,77%, diikuti oleh FT-SqueezeNet dengan akurasi  92,14%.  Dalam  hal  akurasi  validasi,  FR-ResNet  juga  mendominasi  dengan  akurasi  validasi  tertinggi 97,22%,  sementara  FT-SqueezeNet  mencapai  akurasi  validasi  sebesar  93,09%  [22].  Di  sisi  lain,  metode  FR- SqueezeNet  memiliki  akurasi  validasi  terendah  sebesar  89,11%.  Capaian  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa penerapan  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  terutama  pada  metode  FR-ResNet,  dapat  berhasil  dalam mengklasifikasikan  usia  pengunjung  rumah  sakit,  khususnya  dalam  memisahkan  anak-anak  dan  dewasa.  FR- ResNet  mengungguli  akurasi  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  FT-SqueezeNet  sebesar  4,13%,  peningkatan akurasi  ini  menunjukkan  potensi  untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  yang  dapat  membantu  menjaga kebersihan dan ketenangan lingkungan rumah sakit serta mencegah risiko penularan penyakit pada anak-anak.

## REFERENCES
[1] A. S. Fauci and D. M. Morens, “Zika virus in the Americas—yet another arbovirus threat,” New England journal of medicine , vol. 374, no. 7, pp. 601–604, 2016.
[2] N. Jones, “How COVID-19 is changing the cold and flu season,” Nature , vol. 588, no. 7838, pp. 388–390, 2020.
[3] A. Morales-Sánchez and E. M. Fuentes-Pananá, “Human viruses and cancer,” Viruses , vol. 6, no. 10, pp. 4047–4079, 2014.
[4] A. Suryawan and A. Endaryanto, “Perkembangan Otak dan Kognitif Anak: Peran Penting Sistem Imun pada Usia Dini,” Sari Pediatri , vol. 23, no. 4, pp. 279–284, 2021.
[5] D. Widiastuti and R. Sekartini, “Deteksi dini, faktor risiko, dan dampak perlakuan salah pada anak,” Sari Pediatri , vol. 7, no. 2, pp. 105–112, 2016.
[6] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, M. Zen, and M. Ikhwan, Convolutional Neural Networks Untuk  Visi  Komputer  Jaringan  Saraf  Konvolusional  untuk  Visi  Komputer  (Arsitektur  Baru,  Transfer Learning, Fine Tuning, dan Pruning) . Deepublish, 2021.
[7] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Advances in neural information processing systems , 2012, pp. 1097–1105.
[8] K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556 , 2014.
[9] C. Szegedy et al. , “Going deeper with convolutions,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2015, pp. 1–9.
[10] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L.-C. Chen, “Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2018, pp. 4510–4520.
[11] F. N. Iandola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally, and K. Keutzer, “SqueezeNet: AlexNet- level accuracy with 50x fewer parameters and< 0.5 MB model size,” arXiv preprint arXiv:1602.07360 , 2016.
[12] N.  Ma,  X.  Zhang,  H.-T.  Zheng,  and  J.  Sun,  “Shufflenet  v2:  Practical  guidelines  for  efficient  cnn architecture design,” in Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) , 2018, pp. 116–131.
[13] M. Hussain, J. J. Bird, and D. R. Faria, “A study on cnn transfer learning for image classification,” in UK Workshop on Computational Intelligence , 2018, pp. 191–202.
[14] R. Roslidar, K. Saddami, F. Arnia, M. Syukri, and K. Munadi, “A study of fine-tuning CNN models based on  thermal  imaging  for  breast  cancer  classification,”  in 2019  IEEE  International  Conference  on Cybernetics and Computational Intelligence (CyberneticsCom) , 2019, pp. 77–81.
[15] S.  Rahman,  M.  Ramli,  F.  Arnia,  A.  Sembiring,  and  R.  Muharar,  “Convolutional  Neural  Network Customization  for  Parking  Occupancy  Detection,”  in 2020  International  Conference  on  Electrical
Engineering and Informatics (ICELTICs) , Oct. 2020, pp. 1–6, doi:
10.1109/ICELTICs50595.2020.9315509.
[16] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, and A. Sembiring, “Performance Analysis of mAlexnet by Training Option and Activation Function Tuning on parking images,” accepted for publication on Journal Of Physics Conference Seies . IOP Publishing, 2020.
[17] H. Li, A. Kadav, I. Durdanovic, H. Samet, and H. P. Graf, “Pruning filters for efficient convnets,” arXiv preprint arXiv:1608.08710 , 2016.
[18] K. Zhang, N. Liu, X. Yuan, X. Guo, C. Gao, and Z. Zhao, “Fine-grained age group classification in the wild,” in 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) , 2018, pp. 788–793.

## EXPLORER
[19] K.  Zhang et  al. ,  “Fine-grained  age  estimation  in  the  wild  with  attention  LSTM  networks,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology , vol. 30, no. 9, pp. 3140–3152, 2019.
[20] K. Zhang et al. , “Age group and gender estimation in the wild with deep RoR architecture,” IEEE Access , vol. 5, pp. 22492–22503, 2017.
[21] O. Agbo-Ajala and S. Viriri, “Deeply learned classifiers for age and gender predictions of unfiltered faces,” The Scientific World Journal , vol. 2020, 2020.
[22] A. Sembiring, S. Rahman, D. Siregar, M. Zen, and S. Suriati, “Analisis Perbandingan Akurasi Pre-Trained Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Kelompok Usia Pengunjung Rumah Sakit,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, pp. 515–521, 2023.
[23] L. Mohammadpour, T. C. Ling, C. S. Liew, and C. Y. Chong, “A convolutional neural network for network intrusion detection system,” Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network , vol. 46, no. 0, pp. 50–55, 2018.
[24] S. Rahman and H. Dafitri, “Aplikasi Simulasi Deteksi Lokasi Parkir Kosong Menggunakan Ektraksi Ciri Objek,” InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 4, no. 1, pp. 99–104, 2019.
[25] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2016, pp. 770–778.
[26] S. Xie, R. Girshick, P. Dollár, Z. Tu, and K. He, “Aggregated residual transformations for deep neural networks,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2017, pp. 1492–1500.
[27] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  “Identity  mappings  in  deep  residual  networks,”  in European conference on computer vision , 2016, pp. 630–645.
[28] A. Veit, M. J. Wilber, and S. Belongie, “Residual networks behave like ensembles of relatively shallow networks,” Advances in neural information processing systems , vol. 29, pp. 550–558, 2016.
[29] J.  Cheng,  Y.  Li,  J.  Wang,  L.  Yu, and  S.  Wang,  “Exploiting  effective  facial  patches  for robust  gender recognition,” Tsinghua Science and Technology , vol. 24, no. 3, pp. 333–345, 2019.