Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                        http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4166
IMPLEMENTASI KLASIFIKASI SENJATA TRADISIONAL JAWA  BARAT  MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK (CNN)

## DENGAN
METODE

## TRANSFER LEARNING
Ryas Rafi Karim 1* , Angga Herlangga 2
1,2 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat; Telp (0267) 641177
Riwayat artikel:
Received: 26 Februari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Convolutional Neural Network (CNN), Tensorflow, EfficientNetB, Machine Learning, Transfer Learning.

## Corespondent Email:
ryasrafikarim123@gmail.com
Abstrak. Studi  ini  membahas  implementasi  Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan metode Transfer Learning untuk klasifikasi senjata tradisional Jawa Barat  menggunakan EfficientNetB0. Dataset terbatas yang terdiri dari 754 gambar senjata tradisional dibagi menjadi train, validation, dan test set. Pengujian dilakukan dengan 75 epoch dan batch size 16. Hasil menunjukkan peningkatan konsisten dalam performa model, meskipun akurasi validasi tidak melampaui  0.9794.  Evaluasi  model  mencapai  akurasi  98,44%,  dengan  nilai loss rendah. Laporan klasifikasi menunjukkan kekurangan pada kelas gacok, sementara  kelas  lainnya  seperti  arit,  bedog,  dan  kujang  memiliki  performa baik.  Meskipun  keterbatasan dataset ,  model  ini  berhasil  dan  dapat  menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam pengenalan senjata tradisional Jawa Barat.
Abstract. This study discusses the implementation of  Convolutional Neural Network (CNN) with the Transfer Learning method for classifying traditional weapons  in  West  Java  using  EfficientNetB0.  A  limited  dataset  consisting  of 754 images of traditional weapons is divided into train, validation, and test sets. Testing was carried out with 75 epochs and batch size 16. Results showed consistent improvements in model performance, although validation accuracy did not exceed 0.9794. The model evaluation achieved an accuracy of 98.44%, with a low loss value. The classification report shows deficiencies in the gacok class,  while  other  classes  such  as  sickles,  bedogs  and  cleavers  have  good performance. Despite the limitations of the dataset, this model is successful and can be a basis for further research in the introduction of West Javanese traditional weapons.

## 1.  PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, penggunaan teknologi machine learning semakin berkembang  dan  digunakan  dalam  berbagai bidang, termasuk klasifikasi gambar. Salah satu aplikasi machine learning yang dapat digunakan untuk klasifikasi gambar
adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN). Pada kesempatan kali ini kami, akan membahas mengenai  implementasi  klasifikasi  senjata
tradisional Jawa Barat menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan metode Transfer Learning. Metode Transfer  Learning digunakan  untuk memanfaatkan  model  yang  sudah  dilatih sebelumnya  pada dataset yang  berbeda  untuk meningkatkan  performa  model  pada dataset baru. Dataset yang  digunakan  pada  jurnal  ini adalah dataset foto atau citra senjata tradisional Jawa Barat[1].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Senjata tradisional Senjata      tradisional  merupakan  salah
satu  kekayaan  tersendiri,  seperti  yang  ada  di Indonesia.  Pada  zaman  dahulu,  senjata merupakan  senjata  bertempur  yang  memiliki berbagai macam bentuk yang  beragam.  Bahan yang  digunakan  juga  cukup  beragam,  antara lain  seperti  batu,  kayu,  dan  tulang.  Namun karena  semakin  berkembangnya  zaman,  bahan yang digunakan untuk membuat senjata diganti dengan  bahan  logam  seperti  baja,  perunggu, besi,  hingga  emas.  Senjata  ini  memiliki berbagai  ciri  khas  dan  cerita,  masarakat  di Indonesia  sudah  cukup  mengenal  senjata tradisional  dari  daerah    masing-masing  namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah lain dapat dibilang kurang memahami[2].
2.2 Jenis senjata tradisional Jawa barat Keberadaan  Senjata  Tradisional  yang ada  di  Jawa  Barat  sampai  saat  ini  banyak masyarakat sekitar yang masih menujukan rasa peduli  untuk  menjaga  kelestarian  senjata tradisional  yang  ada  di  sana.  Namun,  bagi generasi  muda,  sangatlah  penting  untuk mengetahui  berbagai  macam  jenis  senjata tradisional dari Jawa Barat untuk ikut berperan melestarikan  sebagai  warisan  yang  ada  di Indonesia. Berikut merupakan senjata tradisional dari provinsi Jawa barat di antaranya gacok, bedog, arit, kujang dan patik[3].
2.3 Pengolahan Citra digital Pengolahan  Citra  Digital  ( Digital Image  Processing )  merupakan  disiplin  ilmu yang mempelajari teknik dalam mengolah citra, citra yang dimaksud adalah merupakan gambar diam (foto) atau gambar yang bergerak (seperti video  yang  direkam)  .  Sedangkan  arti  digital adalah  pengolahan  citra/gambar  dilakukan menggunakan  komputer  secara  digital.  RGB adalah singkatan dari Red-Green-Blue, merupakan  tiga  warna  dasar  (primary  colors) yang  secara  umum  dijadikan  acuan  warna lainnya Dari basis RGB, kita dapat mengkonversi warna menjadi kode-kode angka yang  membuat  warna  tersebut  akan  tampil universal. Komputer sudah mengemas informasi  warna  menjadi  model  warna  yang sama  sehingga  membuat  pengolahan  warna RGB dapat dilakukan dengan mudah.[4].
2.4 Klasifikasi Klasifikasi  adalah  proses  menemukan pola  yang  dapat  membagi  data  berdasarkan kelasnya.  Untuk  menemukan  pola  ini,Anda dapat  menggunakan  machine  learning,  yaitu kecerdasan  buatan  yang    bekerja  dengan mempelajari  data  historis  agar  sistem    dapat bekerja  secara    optimal.  Metode    yang  dapat melakukan    klasifikasi  melalui  informasi prediktif  objek  atau  data  dengan  presisi  tinggi [5].
2.5 Machine learning
Machine  learning adalah  salah  satu cabang  dari  kecerdasan  buatan  (AI)  yang memungkinkan  mesin  untuk  belajar  dari  data dan  melakukan  tugas-tugas  tertentu  sesuai dengan apa yang dipelajari. Teknologi machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan  untuk  bisa  belajar  dengan sendirinya  tanpa  arahan  dari  penggunanya.
Pembelajaran mesin dikembangkan
berdasarkan  disiplin  ilmu  lainnya  seperti statistika, matematika
dan data mining sehingga  mesin  dapat  belajar  dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah[6].
Machine learning menggunakan teknik untuk menangani data besar ( big data ) dengan cara yang cerdas untuk memberikan hasil yang tepat.  Berdasarkan  teknik  pembelajarannya, tipe-tipe  machine  learning  dapat  dibedakan menjadi supervised  learning,  unsupervised learning,  semi  supervised  learning  dan reinforcement  learning.  Supervised  learning merupakan salah satu teknik machine learning yang menggunakan dataset ( data training ) yang sudah berlabel ( labeled data ) untuk melakukan pembelajaran  pada  mesin,  sehingga  mesin mampu  mengidentifikasi  label  input  dengan menggunakan  fitur  yang  dimiliki  untuk selanjutnya melakukan prediksi maupun klasifikasi,  sedangkan  unsupervised  learning adalah  teknik  dengan  menarik  kesimpulan berdasarkan dataset yang merupakan input data labeled response [7].
2.6 Tensorflow
Tensorflow    merupakan    salah    satu framework  deep    learning  yang    dapat digunakan  untuk  membuat  berbagai  program
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
artificial  intelligence.  Oleh  karena  itu,  dengan memanfaatkan framework    deep    learning , yaitu  tensorflow,  maka    dapat  memungkinkan untuk  membuat  sebuah  sistem  deteksi  objek dalam  menghitung  jumlah  kendaraan  yang lewat di suatu jalan berdasarkan klasifikasi jenis kendaraan[8].
2.7 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Networks (CNN) adalah  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  telah banyak  diterapkan  dalam  berbagai  masalah pengenalan  pola  seperti  computer  vision  dan pengenalan  suara.  CNN  adalah  kasus  khusus dari jaringan saraf tiruan, di mana setiap neuron direpresentasikan  dalam  dua  dimensi,  berbeda dengan  Multilayer  Perceptrons  (MLP)  yang hanya  memiliki  neuron  dalam  satu  dimensi. Perbedaan arsitektur inilah yang membuat CNN lebih  efektif  dalam  mengolah  data  citra[9]. Neuron pada Convolutional  Neural  Networks (CNN)  memiliki weight,  bias ,  dan activation function [10].  Adapun  lapisan  penyusun  dari sebuah  CNN  terdiri  dari  bagian Convolution Layer , Activation ReLU Layer , Pooling Layer , dan Fully  Connected  Layer .  Cara  kerja Convolutional  Neural Network dengan meniru dari jaringan saraf otak manusia[11]. CNN telah terbukti  sangat  sukses  dalam  berbagai  tugas pengenalan  pola,  termasuk  dalam  klasifikasi citra dan pengenalan objek[12].

## Gambar 1. Arsitektur Convolutional Neural Network
(sumber : google image)
2.8 EfficientNetB0 EfficientNetB0 adalah sebuah jaringan
saraf  konvolusional  yang  dikembangkan  oleh Google  Research  Brain  Team. Jaringan  ini menggunakan  teknik  penskalaan  majemuk untuk menyeimbangkan kedalaman, lebar, dan resolusi jaringan dengan cermat sehingga dapat
menghasilkan performa yang lebih baik dalam klasifikasi  gambar.  EfficientNetB0  memiliki arsitektur  yang  mirip  dengan  arsitektur MnasNet  dan  terdiri  dari  7  blok  yang  masing- masing  terdiri  dari  beberapa lapisan  konvolusi dan normalisasi batch[13].
Gambar 2. EfficientNetB0 (sumber : ichi.pro)

## 3.  METODE PENELITIAN
3.1 Dataset Pengujian Proses pengambilan data pada penelitian  ini  menggunakan dataset . Dataset dibuat dari kumpulan google image. Sedangkan untuk sampel yang digunakan dalam penelitian ini hanya mengambil 5 jenis senjata tradisional dengan  total  sampel  sebanyak  643  citra  untuk data  training  dan  64  citra  untuk  data  testing. Berikut  merupakan  5  jenis  senjata  tradisional yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Dataset pengujian No variabel latih   uji 1 Citra senjata Arit 134 14 2 Citra senjata Bedog 118 14 3 Citra senjata Gacok 128 8 4 Citra senjata Kujang 133 16 5 Citra senjata Patik 120 12 Arit bedog gacok
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
kujang                                 patik
Gambar 3. citra senjata tradisional Jawa Barat
(sumber : google image)

## 3.2 Rancangan pengujian
Berikut merupakan rancangan pengujian yang digunakan dalam penelitian ini:

## Gambar 4. model pengujian
Pada  gambar  ini  memiliki  struktur vertikal dengan panah yang menunjukkan aliran data  dari  atas  ke  bawah.  Terdapat  beberapa lapisan dalam model ini, yaitu:
a. efficientnetb0_input :  Lapisan input dengan output berdimensi  ( None ,  224,  224,
3).
b. efficientnetb0 : Lapisan konvolusi  yang  menghasilkan output berdimensi ( None , 1280).
c. batch_normalization :
Lapisan normalisasi batch
yang bertujuan untuk menormalkan input atau output sebelumnya. d. dense : Lapisan fully connected dengan  jumlah  unit  neuron tertentu dan fungsi aktivasi.
e. dropout : Lapisan dropout untuk  mencegah  overfitting pada model. f. dense_1 : Lapisan fully connected dengan  jumlah  unit neuron  tertentu  dan  fungsi aktivasi.
Model EfficientNetB0 adalah arsitektur jaringan saraf konvolusi yang sangat efisien dan akurat  untuk  tugas  klasifikasi  gambar. Model ini  dikembangkan  oleh  para  peneliti  Google Brain pada tahun 2019 .
Model  EfficientNetB0  menggunakan teknik  yang  disebut compound  scaling untuk meningkatkan  ukuran  model  secara  efektif . Teknik  ini  mengatur  skala  lebar,  kedalaman, dan  resolusi  gambar  secara  seragam  dengan seperangkat koefisien skala tetap. Dengan cara ini,  model  dapat  ditingkatkan  secara  efisien tanpa  memperkenalkan overfitting .  Model EfficientNetB0 memiliki lebih sedikit
parameter dibandingkan dengan arsitektur lain seperti  ResNet50,  tetapi  memberikan  akurasi yang  lebih  baik .  Model  ini  juga  memiliki kemampuan untuk melakukan transfer learning, yaitu  menggunakan  model  yang  sudah  dilatih sebelumnya untuk menyelesaikan tugas baru.
Dapat menggunakan model EfficientNetB0 untuk  mengklasifikasikan  gambar  dalam berbagai  kategori  seperti  hewan,  kendaraan, dan  manusia.  Untuk  melakukan  pengujian model  ini,  Anda  dapat  menggunakan dataset gambar yang sesuai dengan kategori yang ingin diklasifikasikan. Kemudian,  dapat  melatih model  dengan dataset tersebut  dan  menguji akurasinya  dengan  menggunakan dataset pengujian yang berbeda.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  pembuatan  model, langkah selanjutnya yaitu melakukan train pada dataset senjata tradisional Jawa Barat.
Pembagian dataset menjadi train , validation , dan test . Penting untuk mengukur kinerja model
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya  ( test )  dan  untuk  menghindari overfitting dan Underfitting pada  data  train. Dengan  jumlah dataset 754  gambar  untuk  5 (lima)  kelas  dengan  643  gambar train ,  97 gambar valid ,  dan  64  gambar test .  Setelah pembagian dataset , dilanjutkan dengan menentukan  jumlah  epoch  dan  batch  dalam fungsi  history  dengan jumlah epoch adalah  75 dengan batch size 16.
a. Hasil Pengujian
Tabel 2. Hasil Pengujian Epoch Data Train Data Validation Loss Acc Val Loss Val Acc 1 8.2832 0.6843 5.6763 0.8454 5 5.5689 0.9798 5.5940 0.9485 10 4.0066 0.9907 3.9895 0.9485 15 3.0153 0.9969 3.0405 0.9485 20 2.3143 0.9954 2.3319 0.9794 25 1.8223 0.9969 1.8774 0.9691 30 1.4679 0.9969 1.5426 0.9691 35 1.2326 0.9938 1.3038 0.9691 40 0.9685 1.0000 1.0339 0.9794 45 0.7931 0.9953 0.8581 0.9691 50 0.6508 0.9984 0.7518 0.9794 55 0.5462 1.0000 0.6557 0.9794 60 0.4668 0.9953 0.5521 0.9794 65 0.3844 1.0000 0.4720 0.9794 70 0.3269 1.0000 0.4167 0.9794 75 0.2950 1.0000 0.3589 0.9794
Pada  Tabel  2  Hasil  Pengujian  di  atas dapat dilihat bahwa nilai loss pada Data Train dan Data Validation semakin berkurang seiring bertambahnya epoch. Sedangkan  akurasi  pada Data Train dan  Data Validation semakin
meningkat.  Dalam  tabel  tersebut  nilai  akurasi pada  validasi  data  tidak  bisa  melewati  nilai 0.9794,  hal  ini  disebabkan  beberapa  faktor seperti kurangnya kualitas dataset dikarenakan jumlah dataset yang sedikit. Namun, nilai loss dan accuracy pada  Data Train dan Validation untuk  model ini  baik, hal  ini  dipengaruhi  oleh metode yang digunakan, yaitu transfer learning menggunakan EfficientNetB0. Sehingga, model  yang  dihasilkan  sangat  baik  dengan keterbatasan dataset yang  ada.  Dibawah  ini adalah visualisasi dari hasil Data train dan Data validation.
Gambar 5. Plot Loss Data Train dan Data Validation
Gambar 6. Plot accuracy Data Train dan Data

## Validation
Dari kedua gambar diatas antara gambar 4 dan 5 dapat dipahami bahwa garis saling beriringan yang  menunjukan  bahwa  hal  ini  sangat  baik. Pada  gambar  4,  nilai loss semakin  berkurang seiring  bertambahnya  nilai epoch pada
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pengujian. Serta, pada gambar 5, nilai accuracy meningkat dengan bertambahnya epoch .
b. Evaluasi Model Tabel 3.  Hasil Evaluasi Model Score Loss Accuracy Train 0.2656 1.000 Validation 0.3385 1.000 Test 0.3667 0.984
Pada  tabel  di  atas  setelah  melakukan evaluasi  model,  dengan  menggunakan  fungsi “model.evaluate”  nilai  akurasi Test yang didapatkan  pada  model  yang  sudah  dibuat  ini adalah 98,4%.

## Tabel 4. Laporan Klasifikasi
Precision Recall F1-score Arit 1.00 1.00 1.00 Bedog 1.00 1.00 1.00 Gacok 0.93 1.00 0.96 Kujang 1.00 1.00 1.00 Patik 1.00 0.93 0.97 Acc - - 0.98 Macro avg 0.99 0.99 0.99 Weighted avg 0.99 0.98 0.98
Pada Tabel 4. Laporan Klasifikasi, dapat diketahui  kelas  yang  memiliki  nilai  rata-rata sempurna  yaitu  arit,  bedog,  dan  kujang. Sedangkan  gacok  memiliki  kekurangan  pada nilai Precision yaitu 0.93 dan parit untuk nilai Recall, 0.93.

## 5.  KESIMPULAN
a. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model pengenalan senjata tradisional Jawa Barat menggunakan  EfficientNetB0  dan metode  transfer  learning.  Proses melibatkan pembagian dataset
menjadi train , validation ,  dan test set ,  dengan  jumlah dataset terbatas sebanyak 754 gambar untuk 5 kelas. Pengujian  dilakukan  dengan  75 epoch dan batch size 16. b. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan  yang  konsisten  dalam performa model seiring bertambahnya epoch ,  dengan  nilai loss pada  Data Train dan  Data
Validation yang  menurun,  serta akurasi  yang  meningkat.  Meskipun akurasi pada validasi tidak melampaui 0.9794, hal ini mungkin disebabkan oleh keterbatasan
jumlah dataset .
c. Visualisasi  hasil  dalam  bentuk  plot loss dan accuracy menunjukkan kecocokan  antara  prediksi  model dan  data  aktual.  Evaluasi  model menunjukkan akurasi sebesar 98,44%,  dengan  nilai loss yang rendah pada Data Validation
(0.3385) dan Test (0.3667).
d. Namun, laporan klasifikasi mengungkapkan beberapa
kekurangan,  terutama  pada  kelas gacok yang memiliki nilai precision 0.93.  Kendati  demikian,  kelas seperti  arit,  bedog,  dan  kujang menunjukkan  performa  yang  baik dengan nilai rata-rata 1.00.
e. Dalam konteks keterbatasan dataset ,  model  ini  dapat  dianggap berhasil. Meskipun demikian, perbaikan  lebih  lanjut  mungkin diperlukan, terutama dengan penambahan dataset atau  tuning model untuk meningkatkan performa  pada  kelas-kelas  tertentu. Studi  ini  memberikan  dasar  yang baik  untuk  pengenalan  senjata tradisional  Jawa  Barat  dan  dapat menjadi  landasan  untuk  penelitian lebih lanjut dalam bidang ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih kepada semua pihak, kepada yang terhormat:
a. Bpk.  Prof.  Dr.  Ade  Maman Suherman,  S.H.,  M.Sc.  selaku Rektor  Universitas  Singaperbangsa Karawang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
b. Bpk.  Iwan  Nugraha  Gusniar,  S.T.,
M.T. selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas
Singaperbangas Karawang. c. Bpk.  Dian  Budhi  Santoso,  S.T.,
M.Eng., IPM. selaku Ketua Program  Studi  Teknik  Elektro Universitas Singaperbangsa Karawang d. Ibu.  Reni  Rahmadewi,  S.T.,  M.T. Dosen  Pembimbing  yang  telah memberikan ilmunya dalam penulisan jurnal ini.
e. Program  Bangkit  Academy  yang telah  memberikan  pembelajaran machine  learning sehingga  dapat membantu penulis dalam pembuatan jurnal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Muchtar,  Y.  P.  Pasrun,  R.  Rasyid,  N. Miftachurohmah, Dan M. Mardiawati,
“Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan Warna Pada Citra Area Mata,” Jurnal Informatika Dan Teknik  Elektro  Terapan ,  Vol.  12,  No.  1,  Jan. 2024, Doi: 10.23960/Jitet.V12i1.3879.
[2]  Wulandari,  E.,  &  Aryanto,  H.  (2021). Perancangan Desain Karakter Senjata
Tradisional Untuk Game Visual Novel Berbasis Powerpoint.  Barik  -  Jurnal  S1  Desain Komunikasi  Visual,  2(2),  166-179.  Retrieved From Https://Ejournal.Unesa.Ac.Id/Index.Php/Jdkv/
Article/View/41647
[3]  Oka, S., Dadang, I.M, Mesra, B.Y. “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network  (Cnn)  Untuk  Klasifikasi  Senjata Tradisional  Di  Jawa  Tengah  Dengan  Metode
Transfer  Learning” Jurnal  Sistem  Komputer
Dan Kecerdasan Buatan , Vol. 5, No. 2, 2022.
[4]  Juju,  J.,  Yupianti,  Dan  Devi,  S.  "Pengolahan Citra Digital Untuk Identifikasi Objek Menggunakan Metode Hierarchical Agglomerative  Clustering"  Vol.  10,  No.  2, 2021. Doi:
Http://Dx.Doi.Org/10.31602/Tji.V11i3.3294
[5]  Kartika  Wisnudhanti And Feri Candra 2020 J. Phys.: Conf. Ser. 1655 012103.
[6]  Z.  Budy  Santoso,  Azminuddin  I.S  Aziz, Machine  Learning  &  Reasoning  Fuzzy  Logic Algoritma,  Manual,  Matlab,  &  Rapid  Miner. Deepublish, 2020.
[7]  Retnoningsih E, Pramudita R. 2020. Mengenal Machine  Learning  Dengan  Teknik  Supervised
Dan  Unsupervised  Learning  Menggunakan Python. Bina Insani Ict Journal. 7 (2): 156-165.
[8]  Dufan,  M.,  Sherwin,  R.U.A.S.,  Agustinus,  J. "Implementasi  Framework  Tensorflow  Object Detection  Api  Dalam  Mengklasifikasi  Jenis
Kendaraan Bermotor" Junral Teknik Informatika Vol. 15, No. 3, 2020. Doi:Https://Doi.Org/10.35793/Jti.15.3.2020.29 775
[9]  Christian,  J.,  &  Idrus,  S.  I.  A.  (2023). Introduction To Citrus Fruit Ripens Using The Deep Learning Convolutional Neural  Network (Cnn)  Learning  Method.  Asian  Journal  Of Applied  Education  (Ajae),  2(3),  459–470. Https://Doi.Org/10.55927/Ajae.V2i3.5003
[10] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  And  R.  Arijanto, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada Ekspresi  Manusia,”  Algor,  Vol.  2,  Pp.  12–21, 2020.
[11] D.  R.  R.  Putra  And  R.  A.  Saputra, “Implementasi  Convolutional  Neural  Network (Cnn)  Untuk  Mendeteksi  Penggunaan  Masker Pada Gambar,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro  Terapan ,  Vol.  11,  No.  3,  Aug.  2023, Doi: 10.23960/Jitet.V11i3.3286.
[12] Ar’rafi  Akram,  S.  Adinda  Rachmadinasya,  F. Hafidz Melvandino, And H. Ramza, “Klasifikasi  Aktivitas  Olahraga  Berdasarkan Citra  Foto  Dengan  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , Vol. 11, No. 3, Pp. 2830–7062, Doi: 10.23960/Jitet.V11i3%20s1.3496.
[13] M.  Tan  And  Q.  V  Le,  “Efficientnet: Rethinking  Model  Scaling  For  Convolutional Neural  Networks.”.  International  Conference On Machine Learning, 2019, Doi: Https://Doi.Org/10.48550/Arxiv.1905.11946