## Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Convolutionall Neural Network (CNN)
Nila Hardi 1 , Jenie Sundari 2
1 Universitas Bina Sarana Informatika Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta Email: Nila.nad@bsi.ac.id
2 Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Jakarta Timur, Indonesia jenie.jni@nusamandiri.ac.id
Abstrak -  Berbeda  dengan  atribut  perilaku  biometrik  yang  lainnya,  telapak  tangan  ( Palmprint )  merupakan  atribut  yang cukup baru dalam biometrics. Pada mode sekarang, personal recognition system atau bahasa lainnya yaitu sistem pengenalan diri  secara  semakin  hari  semakin  hari  semakin  menarik  banyak  peminat,  sehingga  kebutuhannyapun  ikut  meningkat khususnya  dalam  penerapan  di  sektor  keamanan.  Sistem  pengenalan  guna  dijadikan  sistem  keamanan  sudah  banyak dikembangkan dengan menggunakan berbagai jenis atribut biometrik salah satunya dengan menggunakan pengenalan telapak tangan  ( Palmprint ).  Penelitian  yang  dilakukan  memiliki  tujuan  guna  melakukan  Pengenalan Palmprint menggunakan Convolutionall  Neural  Network (CNN).  CNN  yang  diterapakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode  Alexnet.  Pada  metode Alexnet diterapkan 3 tahapan yaitu tahap pertama diawali dengan pengumpulan dataset yang kemudian dilakukan proses Pre- processing  sehingga  citra  yang  dihasilkan  ukurannya  menjadi  64x64px.  Tahap  selanjutnya  adalah  Ekstraksi  Fitur  dengan  3 layer  yaitu Convolutionall  Layer , Pooling  Layer,  Fully  Connected  Layer ,  Pada  implementasi  implementasi Convolutionall Neural  Network menggunakan  10  epoch.  Hasil  akurasi  dari  penelitian  pengenalan Palmprint menggunakan  metode Convolutionall  Neural  Network paling  tinggi  ditemukan  pada  epoch  ke-9  yaitu  0,9701  atau  jika  diubah  kedalam  bentuk proporsi yaitu 97,01% .
Kata Kunci: Pengenalan, Telapak tangan, CNN, AlexNet
Abstract - Unlike the other biometric behavioral attributes, palm print is a fairly new attribute in biometrics. In the current mode,  personal  recognition  systems  or  other  languages,  namely  self-recognition  systems,  are  increasingly  attracting  more and  more  enthusiasts,  so  their  needs  are  also  increasing,  especially  in  applications  in  the  security  sector.  Recognition systems to be used as security systems have been developed using various types of biometric attributes, one of which is using palm  print  recognition.  The  research  conducted  has  the  aim  of  conducting  Palmprint  Recognition  using  a  Convolutionall Neural Network (CNN). The CNN applied in this study is the Alexnet method. In the Alexnet method, 3 stages are applied, namely the first stage begins with collecting datasets which are then pre-processed so that the resulting image size becomes 64x64px.  The  next  stage  is  Feature  Extraction  with  3  layers  namely  Convolutionall  Layer,  Pooling  Layer,  and  Fully Connected Layer.  The  implementation  of  the  Convolutionall  Neural  Network  uses  10  epochs.  The highest  accuracy  results from the Palmprint recognition study using the  Convolutionall Neural Network method were found to be highest in the 9th epoch, namely 0.9701 or if converted into a proportion form, namely 97.01%.
Keywords: Recognition, Palmprint, CNN , AlexNet

## PENDAHULUAN
Biometrik  adalah  ilmu  mengenali  individu berdasarkan  biologis  atau  atribut  perilaku  seperti wajah, sidik jari, iris, gaya berjalan, suara, atau pola mengetik[1].  Berbeda  dengan  atribut  perilaku biometrik  yang  disebutkan  diatas,  telapak  tangan (Palmprint) merupakan  atribut  yang  cukup  baru dalam biometrics .  Telapak  tangan  ( palmprint) merupakan  salah  satu  bagian  tubuh  manusia  yang memiliki  kemampuan  untuk  dijadikan  sebagai
identifikasi  karena  memiliki  keunikan.  Setiap telapak  tangan  memiliki  tekstur  yang  sangat  detail dan unik berdasarkan ciri-ciri utama garis-garis yang membentuk pola tertentu dan juga ciri-ciri kerutan di dalamnya, bahkan perbedaan tersebut dapat ditemukan  antara  telapak  tangan  kanan  dan  kiri.[2]. Pada  mode  sekarang,  personal  recognition  system atau  bahasa  lainnya  yaitu  sistem  pengenalan  diri secara  semakin  hari  semakin  hari  semakin  menarik banyak  peminat,  sehingga  kebutuhannyapun  ikut meningkat  khususnya  dalam  penerapan  di  sektor
keamanan. Sistem pengenalan guna dijadikan sistem keamanan    sudah  banyak  dikembangkan  dengan menggunakan berbagai jenis atribut biometrics salah satunya  dengan  menggunakan  pengenalan  telapak tangan (Palmprint). Sistem  pengenalan  telapak tangan  (Plamprint)  digunakan  sebagai  salah  satu jenis biometrik untuk mengidentifikasi individu pada saat  autentikasi  atau  penggunaan  kata  sandi  yang diperlukan untuk mendapatkan hak akses [3].
Ada beberapa
penelitian
mengenai Pengenalan telapak tangan (Palmprint) ini diantaranya  dilakukan  oleh  Purnamasari  &  Sutojo pada  tahun  2017.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan metode K-Nearest Neighbors (K-NN) serta ekstraksi fitur  Gray  level  cooccurence  matrix  (GLCM)  untuk mengatasi  masalah  tersebut.  Penelitian  ini  dimulai dengan  mengambil  sampel  garis  telapak  tangan  dan melakukan  preprocessing  dengan  mengonversi  citra RGB  ke  citra  grayscale.  Fitur-fitur  kemudian diekstraksi  menggunakan  GLCM,  dan  citra-citra tersebut  diklasifikasikan  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbors  (KNN)  untuk  membedakan  citra latih  dan  citra  uji.  Akurasi  hasil  klasifikasi  dihitung dan dibandingkan dengan mengubah arah sudut pada GLCM dan jumlah K pada K-Nearest Neighbour (K- NN)  Classifier.  Penelitian  ini  menggunakan  103 sampel  citra,  di  mana  78  citra  digunakan  sebagai citra  latih  dan  26  citra  sebagai  citra  uji,  dengan setiap responden mewakili 4 sampel telapak tangan. Dalam penelitian ini, akurasi yang dicapai mencapai 92,3%.[4].
Penelitian  berikutnya  dilakukan  dengan menerapkan  metode  Gray  Level  Cooccurence Matrix  (GLCM)  untuk  mengekstraksi  ciri  pada telapak tangan, dengan tujuan untuk mengidentifikasi  citra  dengan  membandingkan ukuran  region  dan  jarak  tetangga.  Penelitian  ini menggunakan 208 citra telapak tangan, di mana 130 citra  digunakan  sebagai  data  latih  dan  78  citra digunakan  sebagai  data  uji.  Citra  telapak  tangan diolah dengan tahap pre-processing untuk mengubah warna  menjadi  grayscale,  lalu  dibagi  menjadi beberapa  ukuran  region.  Dari  setiap  ukuran  region, dilakukan  ekstraksi  ciri  menggunakan  Gray  Level Cooccurence Matrix (GLCM) dengan jarak tetangga yang  ditentukan.  Penelitian  ini  berhasil  mencapai akurasi tertinggi sebesar 87,17%.[5].
Ada  penelitian  lain  yang  mengolah  citra telapak  tangan  manusia  menggunakan  metode histogram  equalization  dan  homomorphic  filtering. Sebuah penelitian telah  merancang dan  membangun sistem  untuk  memproses  citra  menggunakan  kedua metode  tersebut  dan  membandingkan  kinerja keduanya  dengan  menggunakan  parameter  Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Penelitian ini mengekstraksi nilai MSE dan PSNR dari tiga channel (merah, hijau, dan biru) dan menggunakan  30  citra  yang  diambil  dengan smartphone sebagai sampel uji. Hasilnya menunjukkan  bahwa  pengujian  dengan  HF  -  HE
lebih  baik  daripada  dengan  HE  -  HF  dalam pengolahan citra telapak tangan manusia.[6].
Adapula  Sebuah  penelitian  telah  dilakukan mengenai  Pengenalan  Telapak  Tangan  sebagai sistem biometrik  untuk autentikasi atau penggunaan password  untuk  memberikan  hak  akses  kepada individu. Telapak tangan memiliki karakteristik unik dan  stabil,  serta  tidak  mengganggu  kenyamanan individu  saat  pengambilan  citra.  Namun,  masih  ada kendala  dalam  pengenalan  pola  telapak  tangan, terutama  ketika  gambar  garis  telapak  tangan  dalam kondisi  buruk  dan  sulit  dikenali  saat  diambil menggunakan  kamera  biasa.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur morfologi dan pengenalan pola garis telapak tangan dengan  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN) untuk  mencapai  pengenalan  pola  telapak  tangan yang baik. Berdasarkan hasil percobaan, penggunaan metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN)  dalam pengenalan  pola  garis  telapak  tangan  memiliki  nilai akurasi tertinggi sebesar 93% dan nilai akurasi rata- rata sebesar 82,6%.[3]
Ada penelitian lain yang membahas identifikasi  citra  garis  telapak  tangan  menggunakan teknologi biometrik dengan metode linear discriminant analysis dan probabilitas naïve Bayesian.  Penelitian  ini  menggunakan  telapak tangan  sebagai  objek  penelitian  karena  memiliki karakteristik  yang  unik,  sulit  dipalsukan,  dan  stabil. Dalam  penelitian  ini,  dibangun  sebuah  aplikasi identifikasi  citra  garis  telapak  tangan  berbasis tekstur  dengan  metode  linear  discriminant  analysis untuk ekstraksi ciri dan metode naïve bayesian untuk menghitung peluang kemiripan citra uji dengan citra latih.  Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  citra  telapak  tangan  manusia  dari  CASIA Palmprint  Image  Database  serta  yang  diambil langsung  dari  orang  sekitar.  Aplikasi  ini  dibangun dengan  bahasa  pemrograman  Matlab  R2016a  dan dirancang dengan  Unified Model Language (UML), dengan metode pengembangan sistem yang digunakan  adalah  protoyping.  Hasil  penelitian menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  95%  untuk pengujian citra  uji terhadap citra latih, 93.4% untuk citra  uji  dengan  noise  salt  and  pepper  0.005,  dan 93.4%  untuk  pengujian  citra  uji  dengan  Gaussian filter 2.5.[7].
Dari penjelasan sebelumnya, penulis melakukan pembaruan dengan memanfaatkan Convolutionall  Neural  Network  (CNN)  untuk pengenalan  telapak  tangan  (Palmprint)  dan  berhasil mencapai akurasi sebesar 97.01%.

## METODE PENELITIAN
Dalam  rangka  mendeteksi  garis-garis  pada  telapak tangan  seseorang,  penelitian  ini  mengusulkan penggunaan  Convolutionall  Neural  Network  (CNN) untuk sistem pengenalan telapak tangan (Palmprint). Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini
diilustrasikan pada gambar di bawah ini:

## Gambar 1. Metode yang diusulkan

## 2.1 Dataset
Untuk  penelitian  ini,  digunakan  dataset Birjand  University  Mobile  Palmprint  Database (BMPD) yang diambil dari Kaggle. Dataset ini berisi 1640  citra  telapak  tangan  dari  41  perempuan  Iran yang diambil pada dua sesi dengan selang waktu dua minggu  dan  mencakup  gambar  dari  tangan  kiri  dan kanan.
Gambar 2. Contoh Citra yang digunakan
Pada sesi pertama dari pengambilan citra, partisipan diminta  untuk  meletakkan telapak tangan  mereka di atas latar belakang hitam dan enam citra diambil dari setiap tangan dengan jarak 20 cm dan diambil dalam lingkungan  yang  bebas.  Meskipun  orientasi  tangan tidak  diatur  selama  pengambilan  citra,  variasi  pose tangan  dalam  citra  tidak  terlalu  banyak.  Pada  sesi kedua, 16 citra diambil dari setiap tangan partisipan, seperti  pada  sesi  pertama,  tetapi  tangan  partisipan memiliki  rotasi  yang  lebih  banyak  dibandingkan dengan  sesi  pertama.  Perlu  dicatat  bahwa  setelah setiap  pengambilan  gambar,  partisipan  diminta untuk  membuka  dan  menutup  tangan  mereka  untuk meningkatkan  variabilitas  intraclass  antara  citra Palmprint.

## 2.2 Pre-Processing
Pre-processing ini biasanya dilakukan sebelum  melakukan  klasifikasi  pada  citra  masukan. Pre-processing yang  dilakukan  pada  penelitian  ini bertujan untuk mempermudah dalam hal komputasi.
Pada  tahapan  ini  dilakukan resize citra menjadi seragam dengan ukuran 64x64px.
2.3 Classification Convolutionall Neural Network
Convolutionall Neural Network (CNN) merupakan pengembangan dari Multilayer
Perceptron  (MLP)  yang  dirancang  khusus  untuk memproses  data  dua  dimensi,  terutama  pada  data citra.  Berbeda  dengan  MLP,  CNN  memiliki kedalaman jaringan yang lebih besar dan digolongkan  sebagai  jenis  Deep  Neural  Network. CNN  banyak  diaplikasikan  pada  data  citra  karena mampu menyimpan informasi spasial dari data citra, sehingga mampu menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan  dengan  MLP.  MLP  kurang  cocok untuk  digunakan  pada  kasus  klasifikasi  citra  karena menganggap  setiap  piksel  sebagai  fitur  independen tanpa  memperhatikan  informasi  spasial  pada  data citra[8].  Dalam  penelitian  ini,  arsitektur  CNN  yang digunakan adalah Alexnet. Secara umum, cara kerja Alexnet  dibagi  menjadi  dua  kelompok  layer,  yaitu layer ekstraksi fitur yang terdiri dari layer konvolusi dan  pooling  layer  klasifikasi  yang  terdiri  dari Lapisan  Convolutional,  Lapisan  Pooling,  Lapisan Fully  Connected[8].  Convolutional  layer,  atau lapisan konvolusi, adalah lapisan pada Convolutional Neural Network (CNN) yang melakukan  operasi  konvolusi  pada  output  layer sebelumnya.  Lapisan  ini  adalah  blok  utama  pada CNN  yang  terdiri  dari  filter-filter  yang  dipelajari secara  acak  untuk  melakukan  operasi  konvolusi. Tujuan  dari  operasi  konvolusi  adalah  untuk mengekstraksi  fitur  dan  mempelajari  representasi fitur  dari  lapisan  input.[9]    Pooling  layer,  atau lapisan  pooling,  adalah  proses  untuk  mengurangi ukuran  data  citra  dengan  tujuan  meningkatkan invariansi  posisi  dari  fitur  yang  terdapat  pada  citra. Lapisan  ini  menggunakan  operasi  max  pooling untuk  membagi  output  dari  lapisan  konvolusi menjadi  beberapa  grid  kecil  dan  memilih  nilai maksimum dari setiap grid untuk menyusun matriks citra  yang  lebih  kecil.  Dengan  menggunakan  proses ini,  fitur-fitur  yang  dihasilkan  akan  tetap  sama meskipun objek pada citra  mengalami translasi atau pergeseran  posisi.[10].  Fully  Connected  Layer,  atau lapisan  Fully  Connected,  adalah  lapisan  yang umumnya  digunakan  dalam  Multi-Layer  Perceptron (MLP) dan berfungsi untuk  melakukan transformasi dimensi  data  sehingga  data  dapat  diklasifikasikan secara linier.[11]. Arsitektur Alexnet yang diusulkan pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah ini:
Gambar 3. Arsitektur Alexnet yang digunakan
Langkah –  langkah  yang  diterapkan  pada pengimplentasian metode ini meliputi:
a) Dalam tahap pertama dari implementasi metode ini, dilakukan pengubahan ukuran citra. Ukuran citra  yang  diperlukan  harus  memiliki  dimensi 64x64  piksel  dan  menggunakan  batch  size sebesar  32  dengan  menggunakan  optimizer Rmsprop.  RMSprop  adalah  suatu  metode tingkat  pembelajaran  adaptif  yang  didesain untuk  melatih  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan tingkat  pembelajaran  yang  berbeda.  Metode  ini didasarkan  pada  konsep  penurunan  gradien  dan Resilient  Back  Propagation  (RProp),  dan termasuk  ke  dalam  kelompok  metode  tingkat pembelajaran  adaptif  yang  semakin  populer belakangan ini karena
merupakan pengembangan dari beberapa pendekatan sebelumnya[12]. Batch size
adalah hyperparameter  yang  mengatur  jumlah  sampel yang  diproses  pada  setiap  iterasi  training. Berdasarkan  hasil  penelitian,  semakin  besar batch  size,  semakin  banyak  fitur  yang  akan dipelajari oleh sistem, sehingga dapat meningkatkan akurasi pengenalan. [13].
b) Saat  menjalankan  proses  training  dan  validasi digunakan  10  epoch.  Proses  training  dan validasi ini merupakan bagian dari implementasi  metode  yang  sedang  dijalankan. Sedangkan  Epoch  merupakan  satu  putaran penuh  ketika  seluruh  dataset  yang  digunakan sebagai input pada sistem telah dilewati melalui seluruh  lapisan  neural  network  secara  forward propagation dan back propagation [14]
c) Pada proses testing, dihasilkan akurasi akhir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengenalan  telapak  tangan (Palmprint) pada penelitian  ini  mengusulkan Convolutionall  Neural Network (CNN)  sebagai  metode  yang  digunakan untuk  pengenalan  telapak  tangan (Palmprint) tersebut.  Arsitektur  CNN  yang  diterapkan  yaitu Alexnet  dengan  menggunakan  model  seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Struktur Model Usulan
Gambar  4  menunjukkan  struktur  model yang diusulkan yang terdiri dari enam layer, dengan citra input berukuran 64x64 piksel.
Citra  berukuran  64x64  piksel  diperoleh melalui  pre-processing  dataset  dengan  mengubah ukuran  citra  menjadi  seragam  untuk  memudahkan komputasi dan memudahkan pada tahap pengenalan.
Selanjutnya,  setelah  mendapatkan  citra dengan ukuran seragam, tahap pengenalan dilakukan dengan  menggunakan  parameter  yang  tercantum pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Pengenalan Jumlah Citra Ukuran Citra Epoch batch_si ze Optimiz er 1640 Citra 64x64p x 10 Epoch 32 Rmspro p
Dari  parameter  yang  ditetapkan  dan  model  yang digunakan,  didapatkan  akurasi  seperti  yang  terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Akurasi Epoch Val_Lo ss Loss Val_Acc Accurac y 1 1.1942 0.3744 0.7800 0.8935 2 1.2919 0.3108 0.7600 0.9209 3 1.0314 0.2305 0.8200 0.9411 4 1.0629 0.1637 0.7600 0.9508 5 1.4090 0.1555 0.8200 0.9464 6 1.4150 0.1431 0.8600 0.9653 7 1.4151 0.1311 0.8400 0.9669 8 2.3300 0.1804 0.8200 0.9613 9 1.8774 0.1079 0.7400 0.9701 10 1.7299 0.1220 0.8400 0.9693 Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa Pengenalan  telapak  tangan (Palmprint) dengan menggunakan Arsitektur CNN yaitu Alexnet dengan
parameter  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  dapat menghasilkan  akurasi  tertinggi  pada  epoch  ke-9 yaitu  0.9701    atau  jika  diubah  kedalam  bentuk persentase  yaitu  97.01%.  Hasil  Pengenalan  telapak tangan (Palmprint) menggunakan CNN dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Hasil Pengenalan
Dapat dilihat dari Gambar 5 ternyata pengenalan telapak tangan
(Palmprint)
menggunakan CNN masih terdapat kesalahan dalam pengenalannya.  Kesalahan  tersebut  terdapat  pada telapak  tangan  milik  wanita  3  dikenali  sebagai telapak  tangan  milik  wanita  19.  Kesalahan  juga terdapat  pada  telapak  tangan  wanita  15  yang  justru dikenali sebagai telapak tangan milik wanita 39.Pada bagian  ini  dijelaskan  hasil-hasil  penelitian  dan sekaligus diberikan.

## KESIMPULAN

## Dalam penelitian ini, dilakukan pengenalan
Palmprint  menggunakan  metode  Convolutional Neural  Network  dengan  arsitektur  model  AlexNet. Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  1640  citra tangan kiri dan kanan dari 41 perempuan Iran. Tahap pre-processing  dilakukan  dengan  mengubah  ukuran citra  menjadi  64x64px,  kemudian  dilanjutkan dengan  tahap  feature  extraction  menggunakan  tiga lapisan  yaitu  Lapisan  Convolutional,  Lapisan Pooling, dan Lapisan Fully Connected sesuai dengan arsitektur  yang  diusulkan.  Pada  tahap  implementasi Convolutional  Neural  Network,  dilakukan  10  epoch dan hasil akurasi tertinggi diperoleh pada epoch ke-9 dengan  nilai  0.9701  atau  setara  dengan  97.01% dalam bentuk persentase.

## REFERENSI
[1] R.  Ajita,  D.  Reza,  and  R.  Arun, Selfie
Biometrics. Advances and Challenges . 2019.
[2] S.  Rahman  and  M.  Ulfayani,  “Perancangan
Aplikasi  Identifikasi  Biometrika  Telapak Tangan  Menggunakan  Metode  Freeman Chain  Code,” CESS  (Journal  Comput.  Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 64–73, 2017.
[3] N. Fajriani, “Pengenalan Pola Garis Telapak Tangan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  K- Nearest  Neighbor,” Edutic  -  Sci.  J. Informatics  Educ. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  36–43, 2017, doi: 10.21107/edutic.v4i1.3385. [4] I. Purnamasari and T. Sutojo, “PENGENALAN  CIRI  GARIS  TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR (GLCM) DAN METODE K-NN Palm Characteristic Recognition Using Feature Extraction (GLCM) and K-NN Method,” J. VOI (Voice Informatics) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  221–229, 2017,  [Online].  Available:  https://voi.stmik- tasikmalaya.ac.id/index.php/voi/article/view/ 63.
[5] G. T. Situmorang, A. W. Widodo, and M. A. Rahman,  “Penerapan  Metode  Gray  Level Co-occurrence  Matrix  (  GLCM  )  untuk ekstraksi  ciri  pada  telapak  tangan,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4710–4716, 2019.
[6] S.  Sazmita,  Dyah  Tri;Rusdi,  Efendi;Boko, “Pengolahan Citra Telapak Tangan Manusia
Menggunakan  Histogram  Equalization  Dan Homomorphic Filtering,” Rekursif J.
Inform. ,  vol.  8,  pp.  1–12,  2020,  [Online]. Available:
https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif /article/view/9904. [7] B.  Pradinta,  E.  Ernawati,  and  E.  P. Purwandari,  “Identifikasi  Citra  Garis Telapak  Tangan  Menggunakan  Metode Linear Discriminant Analysis Dengan Probabilitas  Naïve  Bayesian,” Pseudocode , vol.  4,  no.  2,  pp.  156–167,  2017,  doi: 10.33369/pseudocode.4.2.156-167.
[8] S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO  (Jurnal  Sist.  dan
Teknol.  Inf.  Indones. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  49– 56, 2018.
[9] M. R. Alwanda, R. P. K. Ramadhan, and D.
Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan  Arsitektur  LeNet-5  untuk Pengenalan Doodle,” J. Algoritm. , vol. 1, no. 1, pp. 45–56, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.
[10] A. S. Riyadi, I. P. Wardhani, D. S. Widayati, and K. Kunci, “Klasifikasi Citra Anjing Dan Kucing Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  (Cnn),” Pros.  SeNTIK ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  307–311, 2021. [11] I.  B.  L.  M.  Suta,  R.  S.  Hartati,  and  Y. Divayana, “Diagnosa Tumor Otak Berdasarkan Citra MRI (Magnetic
Resonance  Imaging),” Maj.  Ilm.  Teknol. Elektro ,  vol.  18,  no.  2,  2019,  doi: 10.24843/mite.2019.v18i02.p01.
[12] B. Nugroho, E. Y. Puspaningrum, and M. S. Munir,  “Kinerja  Algoritma  Optimasi  Root-
Mean-Square  Propagation  dan  Stochastic Gradient Descent pada Klasifikasi
Pneumonia  Covid-19  Menggunakan  CNN,”
J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, p. 420, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.49172.
[13] N. C. Kuncoro, S. A. Wibowo, K. Usman, F. T.  Elektro,  U.  Telkom,  and  T.  S. Recognition,  “Analisis  Kinerja  Prototipe Traffic  Sign  Recognition  Untuk  Sistem Autonomous  Car  Menggunakan  You  Only Look  Once  Performance  Analysis  of Prototyping  Traffic  Sign  Recognition,”  vol.
7, no. 3, pp. 8872–8878, 2020.
[14] F.  Nashrullah,  S.  A.  Wibowo,  and  D.  G. Budiman, “COMPLETE Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication  Investigasi  Parameter Epoch  Pada  Arsitektur  ResNet-50  Untuk Klasifikasi Pornografi,” J. Comput. Electron. Telecommun. , vol. 1, no. 1, 2020.