## KLASIFIKASI GAYA BELAJAR MAHASISWA BERDASARKAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Irennada 1 , Achmad Solichin 2* , Goenawan Brotosaputro 3
1 Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur
2 Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur
3 Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur email: irennada67@gmail.com 1 , achmad.solichin@budiluhur.ac.id 2 , goenawan.brotosaputro@budiluhur.ac.id 3

## Abstrak
Gaya  belajar  dapat  diartikan  sebagai  cara  seorang  siswa  dalam  menangkap  berbagai  informasi  dalam proses pembelajaran. Model gaya belajar yang paling popular adalah model Visual, Auditori dan Kinestetik (VAK).  Walaupun  setiap  siswa  pada  dasarnya  dapat  menerima  materi  dalam  berbagai  bentuk,  namun pembelajaran  akan  lebih  efektif  jika  materi  disajikan  sesuai  gaya  belajar  siswa.  Untuk  mengetahui  gaya belajar,  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  serangkaian  asesmen  menggunakan  instrumen  yang  terdiri dari  sejumlah  pertanyaan.  Asesmen  tersebut  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  memperoleh kesimpulan  gaya  belajar  yang  dominan.  Pada  penelitian  ini,  diusulkan  metode  identifikasi  gaya  belajar berdasarkan  pola  garis  tangan  (palmistry).  Citra  telapak  tangan  yang  diperoleh  dari  40  responden dianalisis  memanfaatkan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk  mendapatkan  klasifikasi gaya belajar. Hasil pengujian terhadap model CNN diperoleh akurasi sebesar 70%, presisi 72%, dan recall 70%. Dengan demikian, identifikasi gaya belajar berbasis citra telapak tangan memiliki potensi yang besar dalam pengembangan sistem identifikasi gaya belajar yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci: gaya belajar, telapak tangan, convolutional neural network, model VAK.

## Abstract
Learning style is a student's way of capturing various information in the learning process. The most popular learning  style  model  is  the  Visual,  Auditory  and  Kinesthetic  (VAK)  model.  Although  every  student  can basically  receive  material  in  various  forms,  learning  will  be  more  effective  if  the  material  is  presented according  to  the  student's  learning  style.  To  find  out  the  learning  style,  it  can  be  done  by  conducting  a series of assessments using an instrument consisting of a number of questions. The assessment takes a long time  to arrive  at the conclusion  of the  dominant  learning style. In this study,  a method of  identifying learning styles based on palmistry is proposed. Palm images obtained from 40 respondents were analyzed using the Convolutional Neural Network (CNN) method to obtain a classification of learning styles. The test results  on  the  CNN  model  obtained  accuracy  of  70%,  precision  of  72%,  and  recall  of  70%.  Thus,  palm image-based  learning style  identification  has  great  potential  in developing  a faster  and accurate  learning style identification system.
Keywords : learning style, palmistry, convolutional neural network, VAK model
Diterima Redaksi: 04-11-2022 | Selesai Revisi: 11-12-2022 | Diterbitkan Online: 27-12-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.53721

## PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan salah satu kebutuhan  dasar  dan  utama  bagi  manusia  [1]. Kebutuhan  akan  pendidikan  berkaitan  dengan kebutuhan  manusia  dalam  menyelesaikan permasalahan  kehidupan.  Pendidikan  juga memiliki  peran  yang  sangat  penting  untuk membentuk dan membangun karakter
seseorang dalam rangka menghadapi
tantangan global di masa mendatang [2]. Dalam dunia pendidikan, mahasiswa mempunyai peranan  penting  dalam  memperbaiki  kualitas pendidikan  di  Indonesia.  Mahasiswa  sering dimasukkan dalam golongan masyarakat terdidik  yang  memiliki  peran  sebagai  agen perubahan,  pengendali  sosial,  dan  kekuatan
sosial [3], serta menentukan masa depan suatu negara.
Di Indonesia, pendidikan dapat diperoleh  melalui  sejumlah  lembaga  atau institusi  pendidikan  baik  formal  maupun  tidak formal.  Dalam  lembaga  pendidikan  formal, materi pembelajaran disampaikan sesuai dengan kurikulum dan rancangan pembelajaran. Walaupun  disampaikan  dengan  kurikulum  yang sama,  seringkali  materi  pembelajaran  tidak seluruhnya  dapat  diserap  oleh  peserta  didik. Salah satu faktor yang mempengaruhi perbedaan  penyerapan  materi  pembelajaran adalah  perbedaan  gaya  belajar  dari  masing- masing  individu.  Proses  pembelajaran  akan lebih  efektif  dan  efisien  jika  setiap  individu, termasuk  mahasiswa,  dapat  diketahui  gaya belajar masing-masing dan dapat menyesuaikan  dengan  bentuk  dari  materi pembelajaran.  Gaya  belajar  setiap  orang mempengaruhi  kemampuan  seseorang  dalam menyerap  informasi  yang  baru,  kemampuan berkonsentrasi,  memproses  dan  menampung informasi yang masuk ke otak [4].
Masing-masing individu, termasuk mahasiswa, memiliki gaya belajar yang berbeda-beda.  Begitu  juga  dalam  lingkungan perkuliahan,  mahasiswa  mempunyai  beragam cara  belajar  untuk memahami  informasi  selama proses  pembelajaran.  Ada  yang  lebih  suka belajar  bersama-sama  dalam  suasana  ramai atau  ada  juga  yang  suka  belajar  fokus  di  saat sepi  dan  tidak  diganggu  kebisingan  apapun. Untuk memperoleh  hasil  belajar  yang maksimal setiap individu diharapkan dapat mengenai gaya belajar yang dimilikinya.
Saat  ini,  lebih  dari  70  model  gaya belajar  yang  diusulkan  oleh  para  ahli,  seperti model  Kolb,  Dun and Dun,  Felder  Silvermaann, dan  model  VAK  [5].  Model  gaya  belajar  VAK terdiri  dari  3  (tiga)  gaya  belajar  yang  mewakili kemampuan seseorang dalam melihat, mendengar  dan  bergerak  selama  proses pembelajaran.  Kemampuan  yang  menonjol diantara  ketiganya  akan  menentukan  jenis  atau tipe  gaya  belajar  yang  dimiliki.  Dengan menerapan  model  VAK,  mahasiswa  dapat mengenali  potensi  yang  ada  dalam  dirinya  [6] dan  dapat  menangkap  materi  dengan  lebih efektif.  Bagi  mahasiswa  yang  memiliki  gaya belajar  visual,  akan  lebih  mudah  menangkap informasi  dalam  bentuk  visual  seperti  gambar dan  video.  Sementara  bagi  mahasiswa  yang memiliki gaya belajar auditori akan lebih mudah mendengarkan paparan materi secara lisan oleh dosen.  Terakhir,  mahasiswa  dengan  gaya belajar  kinestetik  akan  lebih  tertarik  mengikuti praktikum  di  laboratorium  atau  lapangan dibanding mengikuti kelas teori.
Berbagai  cara  dapat  dilakukan  untuk mengetahui gaya belajar  seseorang. Cara  yang paling  umum  adalah dengan  melakukan asesmen  menggunakan  sejumlah  pertanyaan yang  diberikan  [7].  Hasil  jawaban  tersebut dianalisis  dan  selanjutnya  dapat  disimpulkan gaya  belajar  apa  yang  paling  dominan.  Cara tersebut  memiliki  kekurangan  dari  sisi  lamanya waktu untuk melakukan asesmen dan mendapatkan  hasil  analisis,  serta  berpotensi kurang  akuratnya  isian  yang  diakibatkan  oleh kondisi  psikologis  responden  selama  mengikuti asesmen.
Dengan  perkembangan  ilmu  komputer dan  komputasi,  banyak  peneliti  mengusulkan cara alternatif yang lebih efektif untuk mengidentifikasi gaya belajar seseorang. Fatihah  Mohd  dkk  mengusulkan  sebuah  model Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk mengidentifikasi  gaya  belajar  VAK  berdasarkan perilaku  siswa  [5].  Selanjutnya,  Hasibuan  dkk. mengusulkan  model  identifikasi  gaya  belajar berdasarkan  pengetahuan  utama  siswa  yang dianalisis menggunakan metode Artificial Neural Network  [8].  Model  mampu  melakukan  deteksi gaya belajar dengan akurasi sebesar 80%.
Berbagai metode lainnya juga dikembangkan  untuk  mendeteksi  gaya  belajar, seperti  dirangkum  pada  [9].  Beberapa  metode yang  populer  digunakan  antara  lain  metode Decision  Tree  [10],  [11],  K-NN  +  Algoritma Genetika  [12],  Naïve  Bayes  [13],  dan  Fuzzy Logic  [14].  Dari  penelitian  terkait,  gaya  belajar diidentifikasi  berdasarkan  profil  atau  perilaku individu dalam menerima pembelajaran. Penelitian sebelumnya belum ditemukan metode  identifikasi  yang  didasarkan  pada  ciri biometris, termasuk garis telapak tangan.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini diusulkan  model  identifikasi  gaya  belajar berdasarkan  pola  garis  telapak  tangan  yang diperoleh dari citra digital. Palmistry merupakan metode ilmiah yang bertujuan untuk mengidentifikasi,  mengevaluasi  dan  memahami karakter  melalui  analisis  pola  garis  tangan. Pada  dasarnya,  manusia  memiliki  bentuk  garis tangan  yang  berbeda  satu  dengan  yang  lain. Hal  tersebutlah  yang  dijadikan  dasar  bagi seorang  pakar  palmistry  untuk  mengidentifikasi karakter dan kepribadian kepribadian seseorang.  Di  bidang  ilmu  komputer,  analisis pola  garis  telapak  tangan  menjadi  bagian  dari bidang  ilmu  biometrik  yang  memanfaatkan bagian tubuh manusia untuk berbagai keperluan. Sebagaimana bentuk biometrik  yang lain  seperi  sidik  jari  dan  retina  mata,  garis telapak tangan juga harus direkam menjadi citra digital,  diekstraksi,  dan  dianalisis  untuk  tujuan tertentu  [15].  Penggunaan  pola  garis  telapak
tangan  sudah  cukup  popular  di  berbagai penelitian,  antara  lain  untuk  pengenalan  atau rekognisi  individu  [16] – [18]  dan  pengenalan karakter atau sifat seseorang [19], [20].
Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menerapkan  metode  pengolahan  citra digital  untuk  menganalisis  citra  garis  telapak tangan  dan  mengidentifikasi  gaya  belajar mahasiswa menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN dipilih  dengan  pertimbangan  memiliki  banyak kelebihan  dibandingkan  dengan  jaringan  saraf tiruan biasa, terutama dalam masalah pengolahan  citra  [21].  CNN  mampu  menangani input  yang  memiliki  struktur  spasial,  sehingga mampu  mengekstrak  fitur-fitur  yang  lebih  baik dari  citra.  Selain  itu,  CNN  juga  dapat diaplikasikan  pada  data  yang  memiliki  ukuran yang  tidak  seimbang,  sehingga  lebih  fleksibel dibandingkan  dengan  jaringan  saraf  tiruan biasa.
Hal  tersebut  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya yang
sebagian besar
menggunakan  citra  garis  telapak  tangan  untuk rekognisi
dan pengenalan individu. Pemanfaatan citra garis tangan untuk mengidentifikasi  sifat  (personality)  seseorang memang  masih  perlu  dibuktikan  secara  ilmiah. Prasad dan Chai [22] ternyata telah membuktikan  bahwa  hal  tersebut  dibuktikan secara ilmiah. Penelitian ini bertujuan memperkuat  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  [22]  dan  menguji  hipotesis  apakah  garis telapak  tangan  dapat  mengidentifikasi  gaya belajar seseorang. Manfaat  yang  dari  penelitian ini  adalah  mengetahui  gaya  belajar  mahasiswa dari  garis  telapak  tangan  secara  cepat  dan efektif  sebagai  salah  satu  alternatif  dalam penentuan gaya belajar mahasiswa.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan melalui  tahapan utama  yaitu  pengumpulan  data,  persiapan  data atau  ( data  preprocessing ),  pembelajaran  atau training,  dan  evaluasi  ( testing )  sebagaimana disajikan  pada  Gambar  1.  Tahapan  pertama pada  penelitian  ini  merupakan  pengumpulan
data  dari  citra  telapak  tangan  dari  sejumlah responden.
Tahapan
selanjutnya yaitu pembuatan dataset dari  data  yang  sudah dikumpulkan  sebelumnya,  lalu  berlanjut  ke tahapan pre-processing. Pada  tahapan pre- processing dilakukan  normalisasi, scaling atau penskalaan,  dan  penerapan  metode edge detection .
Tahapan selanjutnya adalah pelatihan dan pemodelan menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN). Pada tahap ini dirancang model CNN yang digunakan untuk mengklasifikasikan  gaya  belajar  berdasarkan citra  telapak  tangan.  Tahapan  terakhir  dalam metode  ini  adalah  pengujian  atau testing untuk menerapkan metode pada data yang sebelumnya sudah diolah.

## Pengumpulan Dataset
Penggunaan dataset pada  penelitian ini berupa  data  gambar.  Pada  penelitian  ini  data citra telapak tangan kanan dan kiri dikumpulkan dari  40  responden.  Masing-masing  responden mengirimkan foto telapak tangan kanan dan kiri yang  diambil  menggunakan  perangkat  masing- masing  dan  kemudian  dikumpulkan  ke  peneliti. Setiap  responden  memberikan  2  foto  yaitu  foto telapak  tangan  kanan  dan  telapak  tangan  kiri. Total  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini adalah  80  citra  telapak  tangan  yang  terdiri  dari telapak  tangan  kanan  dan  kiri.  Data  hasil tangkapan  kamera  dari  responden  dilakukan standardisasi  terutama  dari  sisi  ukuran  dan format  citra.  Gambar  2  menyajikan  cuplikan dataset citra telapak tangan yang diperoleh dari proses perekaman sejumlah responden.
Selanjutnya,  setiap  data  citra  diberikan label  auditori,  kinestetik  dan  visual.  Proses labelisasi  dilakukan  berdasarkan  pengisian instrumen  gaya  belajar  dari  AkuPintar.ID. Instrumen terdiri dari 30 pertanyaan  yang dapat diisikan secara daring pada laman https://akupintar.id/tesgaya-belajar . Hasil
identifikasi gaya belajar menggunakan instrumen  tersebut  terdiri  dari  13  responden bertipe visual (V), 7 responden tipe auditori (A), dan 20 responden tipe kinestetik (K).
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Contoh Dataset Telapak Tangan
Preprocessing Preprocessing
adalah tahapan memberikan  peningkatan  kualitas  citra  yang ingin  diolah  sehingga  diperoleh  citra  yang  lebih baik  dari  citra  asli.  Beberapa  proses  yang dilakukan  pada  tahap  pre-processing  yaitu cropping  image ,  augmentasi,  dan  deteksi  tepi dengan  metode canny .  Citra  data  telapak tangan  yang  sudah  dikumpulkan  dipangkas sehingga  yang  digunakan  adalah  bagian  garis telapak  tangannya  saja.  Hal  ini  bertujuan  agar lebih  deteksi  citra  akan  lebih  fokus  pada  garis telapak  tangan. Cropping  image dilakukan manual dengan memangkas citra menggunakan software tambahan yaitu Snipping Tool .
Jumlah  dataset  yang  dihasilkan  relatif sedikit dan kurang bervariasi, sehingga dilakukan  proses  augmentasi  data.  Augmentasi data  citra  bertujuan  untuk  mengubah  atau memodifikasi  gambar  agar  menjadi  lebih bervariasi. Dalam beberapa penelitian, augmentasi  data  dapat  meningkatkan  nilai akurasi  model  atau  metode  [23] – [25].  Dengan augmentasi  diperoleh  data  tambahan  yang berguna  untuk  membuat  komposisi  data  lebih berimbang dan bervariasi sehingga menghasilkan  model  yang  dapat  digeneralisasi dengan  lebih  baik.  Proses  augmentasi  pada penelitian  ini  adalah  melakukan  rotasi  serta zoom gambar. Edge Detection atau deteksi tepi dilakukan  pada  citra  ini  dengan  menggunakan metode Canny dari library OpenCV  yang  m engidentifikasi  tepi  pada  objek  garis  telapak tangan. Beberapa proses deteksi tepi pada citra adalah akuisisi citra, filter gaussian , menghitung
gradien  citra,  non-maksimum suppression ,  dan terakhir menggunakan hysteresis thresholding .
Model Pembelajaran ( Training ) Tahapan ini bertujuan untuk
mengekstraksi  fitur  dari  citra  garis  telapak tangan dengan menggunakan algoritme Covolutional Neural Network (CNN). Pada CNN terdapat  beberapa layer untuk  proses  utama yaitu Convolutional  Layer,  Pooling  Layer, Flatten,  Dense  Layer ,  dan Activation . Training model dapat  dilakukan  setelah  mengatur  nilai epoch dan batch_size terlebih  dahulu.  Setelah itu  baru  bisa  dilakukan training data.  Proses training bertujuan  untuk  memperoleh  model CNN terbaik yang memiliki akurasi tertinggi.
Pada penelitian ini, digunakan MobileNetV2 untuk memperoleh model klasifikasi  terbaik.  Gambar  3  menyajikan arsitektur  Model  MobileNetV2. Dataset untuk training  model dibagi  menjadi  2  yaitu  data  uji dan  data  latih.  Sebuah  CNN  terdiri  dari beberapa layer . Proses klasifikasi gambar terdiri dari  beberapa  tahapan layer . Layer pertama menyimpan  gambar  dalam  representasi  vektor dimensi  rendah.  Pada convolutional  layer dilakukan  operasi  konvolusi  pada output  layer sebelumnya.  Konvolusi  citra  pada  dasarnya bertujuan  untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  dari citra input . Konvolusi menghasilkan transformasi linear  dari  data input sesuai  informasi  spasial yang diperoleh.

## Gambar 3. Arsitektur MobileNetV2

## Evaluasi dan Testing
Pada  tahap  evaluasi  terhadap  hasil training akan  didapatkan  empat  plot  matriks yaitu accuracy,  loss,  precision ,  dan recall . Selain  itu  akan  ditampilkan confusion  matrix yang  akan  menunjukan  seberapa  banyak keberhasilan  terhadap data testing yang diberikan.  Apabila  hasil confusion  matrix mendapatkan  nilai  tinggi  terdistribusi  pada diagonal  pojok  kiri  atas  sampai  kanan  bawah, maka  model  yang  dihasilkan  dikatakan  baik. Dapat  juga  untuk  mencetak  laporan  model untuk  tiap  kategori  menggunakan  pustaka Scikit-Learn untuk  dapat  dijadikan  acuan mencari  kategori  mana  yang  hasil  prediksinya jelek. Pada tahap testing dataset akan disiapkan dalam  tahap preprocessing .  Kemudian  citra akan  diekstraksi  menggunakan  metode  deteksi tepi.  Setelah  ekstraksi  selesai,  baru  dilakukan testing data  menggunakan  model  CNN  yang diperoleh  dari  proses training .  Hasil  yang diperoleh  dari testing selanjutnya  akan  dilihat tingkat akurasinya.

## Akurasi, Presisi, dan Recall
Model  CNN  yang  dikembangkan  diuji tingkat akurasi, presisi, dan recall menggunakan Persamaan 1, Persamaan 2, dan Persamaan 3. Pada penelitian ini, pengujian dilakukan dengan cara  membandingkan  beberapa  data  hasil prediksi  (data  hasil  tahap  klasifikasi)  dengan sekumpulan  data  aktual  (data  hasil  tahap labeling ).  Adapun  dimaksud  dengan  beberapa data  hasil  prediksi  yaitu  sekumpulan  data  yang telah  diproses  melalui  algoritme  CNN (Pre- trained Model) .
Persamaan  untuk  mencari  nilai  akurasi,
presisi, dan recall adalah [26]: 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) Keterangan:
a. True  Positive (TP)  merupakan  data  dengan label  X  yang  diprediksi  sebagai  X.  Misalnya: data  uji  1  berlabel  auditori  dan  diprediksi sebagai auditori.
b. True Negative (TN) merupakan data dengan label selain X  yang diprediksi sebagai selain X. Misalnya: data uji 1 berlabel selain auditori dan diprediksi sebagai selain auditori.
c. False  Positive (FP)  merupakan  data  dengan label  bukan  X,  tetapi  diprediksi  sebagai  X. Misalnya:  data  1  berlabel  bukan  auditori, tetapi diprediksi sebagai auditori.
d. False Negative (FN) merupakan data dengan label  X,  tetapi  diprediksi  sebagai  selain  X. Misalnya:  data  uji  1  berlabel  auditori,  tetapi diprediksi sebagai selain auditori.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Augmentasi Data dan Preprocessing
Pengumpulan dataset berupa foto telapak  tangan  disimpan  dalam  folder dataset yang  didalamnya  juga  terdapat  tiga  buah  folder yang  berisi  citra  yang  sudah  di  kelompokkan sesuai  dengan  tipe  gaya  belajar  yaitu  visual, auditori,  dan  kinestetik.  Jumlah  citra  telapak tangan  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah  240  citra  dan  juga  termasuk  citra  yang sudah melewati tahap augmentasi yaitu dengan dirotasi  dan zoom citra.  Setelah  melakukan cropping citra,  gambar  disimpan  dengan  format PNG.  Augmentasi  dilakukan  untuk  menambah variasi dataset baik dari sisi ukuran dan kualitas dari training dataset [27].
Gambar 4. Augmentasi Citra dengan Rotasi
Gambar 5. Augmentasi Citra dengan Zoom
Rotasi  citra  dilakukan  dengan  memutar citra  sebesar  20°  secara  horizontal  dan  20° secara  vertikal.  Citra  yang  sudah  dirotasi  akan disimpan dalam  folder  baru  dengan nama  yang berurutan.  Gambar  4  menyajikan  contoh  hasil augmentasi citra dengan operasi rotasi. Sementara  itu, zoom citra  dilakukan  dengan memperbesar gambar sampai  30%  untuk sudut horizontal  dan  50%  untuk  sudut  vertikal. Sementara  itu,  Gambar  5  menampilkan  contoh hasil  augmentasi  citra  dengan  operasi  zoom sebesar 30%.

## Deteksi Tepi
Implementasi  metode  deteksi  tepi  pada penelitian  ini  menggunakan  metode Canny Edge  Detection dan  melewati  beberapa  proses seperti berikut: a.  Filter Gaussian
Deteksi  tepi  sangat  rentan  terhadap derau  pada  gambar.  Salah  satu  metode  untuk menghilangkan    untuk  menghilangkan  derau pada  citra  adalah  dengan  menggunakan  filter Gaussian Blur berukuran 5 × 5.

## b.  Menghitung Gradien Citra
Gradien  citra  dihitung  menggunakan algoritma  Canny.  Gradien  pada  setiap  piksel citra  yang  telah  diperhalus  ditentukan  dengan menerapkan  operator  Sobel.  Gradien  citra dihitung  malalui  Persamaan  4.  Selanjutnya, untuk  menentukan  tepian  dilakukan  dengan perhitungan arah tepian menggunakan Persamaan 5.
𝑀 =   √𝑆𝑥 2 + 𝑆𝑦 2 (4)
𝜃 arctan =  ( 𝐺𝑦 𝐺𝑥) (5)

## c.  Non-maksimum Suppression
Selanjutnya,  berdasarkan  arah  tepi yang telah diperoleh pada langkah sebelumnya, dilakukan pengurangan nilai piksel di sekitar tepi sedemikian  hingga  diperoleh  tepi  yang  lebih jelas  dan  tegas.  Nilai  piksel  yang  dianggap bukan  nilai  maksimul  dihilangkan  atau  diubah menjadi  0  (hitam).  Proses  tersebut  dikenal dengan non-maksimum suppression .
d. Ambang Batas Hysteresis Metode deteksi tepi Canny menggunakan  2  (dua)  nilai  ambang  batas ( threshold ), yaitu ambang batas bawah (disimbolkan  dengan  T1)  dan  ambang  batas atas  (T2).  Nilai  yang  kurang  dari  T1  diubah menjadi hitam (nilai pixel 0), dan nilai yang lebih besar  dari  T2  diubah  menjadi  putih  (nilai  pixel 255). Sementara itu, nilai yang berada di antara T1  dan T2  akan  diubah  menjadi  nilai  pixel  128, yang berarti nilai abu-abu atau belum jelas. Nilai ini  akan  dijadikan  0  atau  255.  Hal  tersebut disebut ambang batas hysteresis .
Pada  penelitian  ini,  nilai  ambang  batas ditentukan  setelah  melakukan  serangkaian percobaan dengan berbagai nilai ambang batas (T1  dan  T2).  Percobaan  dilakukan  dengan kombinasi  ambang  batas  T1 dan T2: (60,  100), (40, 80), dan (20, 60). Berdasarkan pengamatan secara  visual,  kombinasi  nilai  ambang  batas (20,  60)  menunjukkan  hasil  deteksi  tepi  yang jelas  dan  optimal  sebagaimana  disajikan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Contoh Penerapan Deteksi Tepi pada Citra Telapak Tangan dengan nilai T1=20 dan T2=60

## Pembagian Data
Pada  penelitian  ini  pembagian  data yang  dilakukan  adalah  pembagian data  testing dan data  training dengan  perbandingan  2:8 yaitu  20%  dan  80%.  Dengan  rasio  tersebut maka data training berjumlah 193 citra dan data testing berjumlah  47  citra  berdasarkan  dari  3 kelas.  Semua  citra  sebelumnya  telah  disiapkan dan  disimpan  dalam Google Drive untuk digunakan  pada training model Convolutional Neural Network (CNN).
Pemodelan (Training) dengan Custom

## MobileNetV2
Model  yang  digunakan  pada  penelitian ini menggunakan MobileNetV2 yang merupakan model yang sudah di training berkali-kali. Model tersebut  dikembangkan  oleh Google dan  telah dilatih pada dataset ImageNet . Pengujian model MobileNetV2 dilakukan  dengan  menggunakan data  yang  sudah  dikumpulkan.  Citra  garis telapak  tangan  diuji  untuk  melihat  apakah  citra dapat  diidentifikasi.  Setelah  dilakukan  proses model,  citra  garis  telapak  tangan  tidak teridentifikasi  dari  1000  kelas ImageNet . Layer ditambahkan pada pada model menjadi rescaling,  dropout  layer,  dan  dense ( output layer ). Proses rescale = 1/255 akan mengonversi  piksel  dalam  rentang  [0,  255]  ke rentang  [0,  1].  Proses  ini  juga  disebut normalisasi input .  Menskalakan  setiap  gambar ke  rentang  yang  sama  [0,  1]  akan  membuat gambar  berkontribusi  lebih  merata  terhadap total loss . Neural network memiliki peluang lebih tinggi  untuk  konvergen  karena  membuat koefisien  dalam  kisaran  [0,  1]  dibandingkan dengan  [0,  255]  sehingga  membantu  model memproses input lebih cepat.
Lapisan  selanjutnya  yang  ditambahkan pada base model MobileNet-v2 adalah drop out. Persentase dropout layer yang  digunakan  yaitu 0,2  atau  20%.  Pada output layer , dense disesuaikan  dengan  jumlah label atau  kelas pada  penelitian  ini  yang  berjumlah  3  kelas dengan  fungsi  aktivasi softmax . Output shape juga  diinisialisasi  sebesar  1280  seperti  pada Gambar 7.
Gambar 7. Model Custom CNN
Training custom model  CNN  dengan dataset citra  garis  telapak  tangan  hasil preprocessing .  Pada  awal  dilakukan  sebanyak 100  iterasi  ( epochs ),  dengan  durasi  1  menit  40 detik dan menghasilkan informasi loss = 0,2049, acc  = 0,9689 ,  val_loss  = 0,4919  dan val_acc  = 0,8723  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  8 . Loss adalah training  loss yaitu  nilai  dari perhitungan loss  function dari training  dataset dan prediksi dari model yang sudah dibuat.
Selanjutnya,  nilai accuracy merupakan perhitungan  akurasi  dari training  dataset dan prediksi  dari  model. Val_loss atau validation loss adalah  nilai  perhitungan loss  function dari validasi dataset dan  prediksi  model  dengan input  data . Val_acc atau validation  accuracy merupakan  nilai  perhitungan  akurasi  dari validasi dataset dengan input  data untuk.  Nilai loss merupakan  ukuran  tingkat  kesalahan  yang dibuat  oleh  jaringan  dalam  tahap  pemodelan. Semakin  kecil  nilai loss pada  iterasi  maka  nilai semakin baik model yang dihasilkan. Sementara itu,  nilai  akurasi  menggambarkan  tingkat keberhasilan model yang diuji. Dengan demikian,  pada  nilai  akurasi  jika  nilai  semakin tinggi maka semakin baik.

## Hasil Pengujian Model
Pengujian dilakukan dengan mengambil 20%  dari  data  latih  yaitu  masing-masing  kelas menguji 20 citra garis telapak tangan yang telah diaugmentasi  dan preprocessing .  Tabel  1 menyajikan  jumlah  data  uji  untuk  setiap  kelas. Dari  semua  data  yang  telah  diuji,  hasil  prediksi direpresentasikan  dengan confusion  matrix sebagaimana disajikan pada Gambar 9. Sementara  itu,  rangkuman  hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1 Dataset Pengujian Gaya Belajar Jumlah Citra Baru Visual 20 Auditori 20 Kinestetik 20 Jumlah 60
Confusion matrix (CM) menggambarkan secara  visual  mengenai  perbandingan  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  model  atau metode  klasifikasi  ( predicted )  dengan  hasil klasifikasi yang sebenarnya ( actual ). Berdasarkan hasil confusion matrix sebagaimana disajikan pada Gambar 9, didapatkan  informasi  data  aktual  dan  data prediksi.
Pada  pengujian dataset untuk  model yang telah dilakukan menghasilkan nilai masing- masing  untuk  data  pada  kelas  auditori, kinestetik,  dan  visual.  Untuk  kotak  yang berwarna  merupakan  nilai  data  aktual  yang diprediksi  benar  atau True  Positive (TP).  Misal, data citra garis telapak tangan yang sebenarnya auditori  dan  diprediksi  benar  sebagai  auditori berjumlah  14.  Data  yang  sebenarnya  auditori diprediksi  bukan  sebagai  auditori  berjumlah  6 (hasil  dari  5+1)  atau False  Negative (FN).  Data yang  bukan  auditori  diprediksi  sebagai  bukan auditori  berjumlah  46  (hasil  dari  jumlah  semua
data  kecuali  TP  auditori)  atau True  Negative (TN).  Data  yang  sebenarnya  bukan  auditori diprediksi  sebagai  auditori  berjumlah  7  (hasil dari 3+4) atau False Positive (FP).
Gambar 8. Training Loss Model
Gambar 9. Confusion Matrix Tabel 2 Nilai Akurasi, Presisi, dan Recall Precision  Recall F1- score Support Auditori 0,67 0,70 0,68 20 Kinestetik 0,64 0,80 0,71 20 Visual 0,86 0,60 0,71 20 Accuracy - - 0,70 60 Macro Avg 0,72 0,70 0,70 60 Weighted Avg 0,72 0,70 0,70 60
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui nilai atau tingkat akurasi, presisi, dan recall dari model  latih  menggunakan  algoritme  yang diusulkan.  Pada  penelitian  ini,  pengujian dilakukan dengan cara membandingkan beberapa  data  hasil  prediksi  (data  hasil  tahap klasifikasi)  dengan  sekumpulan  data  aktual
(data  hasil  tahap labeling ).  Adapun  dimaksud dengan  beberapa  data  hasil  prediksi  yaitu sekumpulan  data  yang  telah  diproses  melalui algoritme CNN (Pre-trained Model) Akurasi model:
Nilai  akurasi  pada  keseluruhan  model dapat  dilihat  dengan  rumus  yang  telah dijabarkan  sebelumnya.  Jumlah  TP  dan  TN didapat dari jumlah data uji. Berikut perhitungan untuk nilai akurasi keseluruhan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥100%
= 42
60 𝑥100%
= 0,7𝑥100%
= 70%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai akurasi  dapat  disimpulkan  bahwa  data  akurasi keseluruhan  memiliki  70%  data  yang  memiliki rasio  prediksi  benar  (positif  dan  negatif). Sehingga  disimpulkan  bahwa  algoritme  CNN dapat  melakukan  klasifikasi  gaya  belajar  dari citra garis telapak tangan dengan cukup baik.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = ∑ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 = 0.67 + 0.64 + 0.86 3
= 0,72 = 72%
Sementara  itu,  untuk  menghitung  nilai presisi  pada  klasifikasi  dengan  kelas  berjumlah lebih  dari  dua,  dapat  diperoleh  dengan menghitung  rerata  dari  nilai  presisi  setiap  kelas Berdasarkan perhitungan, didapatkan hasil 72% nilai  presisi  keseluruhan  data  yaitu  ketepatan sistem  antara  informasi  yang  diberikan  oleh sistem  untuk  menunjukkan  secara  benar  data kelas negatif atau kelas positif.
Nilai recall keseluruhan merupakan nilai yang  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  untuk mengetahui  kembali  informasi  secara  benar. Nilai recall keseluruhan didapat sebesar 70%.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 = 0.70 + 0.80 + 0.60 3
= 0.7 = 70%
Secara  keseluruhan,  hasil  pengujian performa  algoritma  disajikan  pada  Tabel  2. Berdasarkan tabel tersebut, secara keseluruhan sistem mampu mendeteksi gaya belajar seseorang  berdasarkan  citra  garis  telapak tangan  dengan  nilai  akurasi  sebesar  70%,
presisi  72%,  recall  70%,  dan  f1-score  70%. Hasil  tersebut  cukup  menjanjikan  dan  memiliki potensi  besar  untuk  dikembangkan.  Walaupun tingkat  ketepatan  sistem  tidak  terlalu  besar, namun  secara  keseluruhan  dapat  disimpulkan bahwa  citra  garis  telapak  tangan  dapat digunakan  untuk  mengetahui  gaya  belajar seseorang.
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa nilai  presisi  tertinggi  dicapai  untuk  data  kelas visual  yaitu 86%, sementara nilai recall tertinggi dicapai  untuk  kelas  kinestetik  yaitu  80%. Dengan  demikian,  untuk  gaya  belajar  visual, sistem mampu mengenalinya dengan lebih baik dibanding  gaya  belajar  lainnya.  Dengan  nilai recall  sebesar  80%  pada  kelas  kinestetik menunjukkan bahwa untuk gaya belajar kinestetik,  sistem  memiliki  kemampuan  deteksi lebih baik dibanding lainnya.

## Tampilan Layar Sistem
Tampilan  layar  pada  Gambar  10 merupakan  tampilan  layar  sistem  utama  ini memiliki  4  menu  utama  yang  dpaat  digunakan. Didalam  aplikasi  ini  terdapat  judul  pada  bagian atas  dan  terdiri  dari  menu  Gaya  Belajar  VAK, Augmentasi  & Preprocessing , Training  Data , Testing, dan Pengujian Peforma.
Gambar 10. Beberapa tampilan layar aplikasi yang menyajikan menu utama (atas), proses augmentasi data (tengah) dan hasil klasifikasi gaya blajar (bawah)

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil serangkaian pengujian menggunakan metode serta algoritma yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa proses  deteksi  tepi  menggunakan Canny  Edge Detection berhasil  diterapkan  untuk  proses preprocessing data  citra  garis  telapak  tangan, dengan nilai ambang batas terbaik sebesar T1 = 20,  dan T2 =  60.  Selanjutnya,  pemodelan menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN)  berhasil  dilakukan.  Model menggunakan custom model MobileNetV2 dengan  nilai  validasi loss 0,4919 dan  validasi accuracy 0,8723. Hasil dari pemodelan menggunakan
algoritme
CNN
untuk mengklasifikasi gaya belajar ditunjukkan dengan presentase  akurasi  sebesar  70%,  nilai  presisi sebesar  72%,  nilai recall sebesar  70%  dan  f1- score  sebesar  70%.  Dari  besarnya  nilai presentase  akurasi,  presisi,  dan  recall  ini menunjukkan  bahwa  klasifikasi  gaya  belajar melalui  garis  telapak  tangan  menggunakan algoritme  CNN  adalah  cukup  akurat.  Sehingga dapat  memudahkan  para  mahasiswa  untuk mengetahui  gaya  belajar  agar  dapat  belajar dengan  efektif.  Beberapa  citra  tidak  berhasil diidentifikasi dikarenakan beberapa faktor dalam pengambilan gambar sehingga gambar menjadi kurang jelas.
Adapun  saran  yang  dapat  peneliti berikan  sebagai  pengembangan  lebih  lanjut untuk aplikasi ini, agar dapat berjalan lebih baik lagi yaitut dengan memperbanyak dan memperbaiki dataset citra  dengan  pengambilan gambar  yang  optimal  untuk  hasil  yang  lebih baik,  hasil  pengujian  identifikasi  gaya  belajar berdasarkan  citra  garis  telapak  tangan  dapat disimpan, dan dapat mengidentifikasi citra tanpa melakukan cropping citra  pada  garis  telapak tangan terlebih dahulu.

## REFERENSI
[1]
R. Hidayat dan Abdillah, Ilmu Pendidikan “ Konsep, Teori dan Aplikasinya. ” Medan: Lembaga Peduli Pengembangan Pendidikan Indonesia (LPPPI), 2019. [2] S.  Mustoip,  M.  Japar,  dan  Zulela, Implementasi Pendidikan Karakter . Surabaya: CV. Jakad Publishing Surabaya 2018, 2018.
[3] H.  Cahyono, “ Peran  Mahasiswa  di Masyarakat, ” Banten-Bode  J.  Pengabdi. Masy.  Setiabudhi ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  32 – 43, 2019.
[4] L.-L.  N.  Mufidah, “ Memahami  Gaya Belajar  untuk  meningkatkan  Potensi Anak, ” Martabat:  Jurnal  Perempuan  dan
Anak , vol. 1, no. 2. 2017.
[5] F.  Mohd,  W.  F.  F.  A.  Wan  Yahya,  S. Ismail,  M.  A.  Jalil,  dan  N.  M.  M.  Noor, “ An  Architecture  of  Decision  Support
System  for  Visual-Auditory-Kinesthetic (VAK) Learning Styles Detection
Through  Behavioral  Modelling, ” Int.  J. Innov.  Enterp.  Syst. ,  vol.  3,  no.  02,  hal. 24 – 30, 2019.
[6] D. R. Lazuardi dan S. Murti,
“ Peningkatan  Kemampuan  Menulis  Puisi
Menggunakan Model Pembelajaran
Quantum  Tipe  VAK  (Visual,  Audiovisual, Kinestetik), ” J.  Kaji.  Bahasa,  Sastra  dan Pengajaran ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  87 – 95,
2018.
[7] F.  Rozi et  al. , “ Learning  management; identifying  learning  styles  of  language learners  in  madrasah, ” Proc.  Int.  Conf.
Ind. Eng. Oper. Manag. , no. August, hal. 3783 – 3790, 2020.
[8] M. S. Hasibuan, L. E. Nugroho, dan P. I. Santosa, “ Model detecting learning styles with artificial neural network, ” J. Technol. Sci.  Educ. ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  85 – 95, 2019.
[9] J.  Feldman,  A.  Monteserin,  dan  A. Amandi, “ Automatic detection of learning styles: state of the art, ” Artif. Intell. Rev. , vol. 44, no. 2, hal. 157 – 186, 2015.
[10] R.  R.  Maaliw  dan  M.  A.  Ballera, “ Classification of learning styles in virtual learning  environment  using  J48  decision tree, ” in 14th International Conference on Cognition  and  Exploratory  Learning  in the Digital Age, CELDA 2017 , 2017, hal. 149 – 156.
[11] A.  A.  Kalhoro,  S.  Rajper,  dan  G.  A.
Mallah,
“ Detection of E-Learners ’
Learning Styles: An Automatic Approach using Decision Tree, ” Int. J. Comput. Sci. Inf.  Secur. ,  vol.  14,  no.  8,  hal.  420 – 425, 2016.
[12] Y. C. Chang, W. Y. Kao, C. P. Chu, dan C. H. Chiu, “ A learning style classification mechanism  for  e-learning, ” Comput. Educ. , vol. 53, no. 2, hal. 273 – 285, 2009.
[13] L. X. Li dan S. S. A. Rahman, “ Students ’ learning  style  detection  using  tree augmented  naive  Bayes, ” R.  Soc.  Open Sci. , vol. 5, no. 7, hal. 1 – 13, 2018.
[14] O. El Aissaoui, Y. El Alami El Madani, L. Oughdir,  dan  Y.  El  Allioui, “ A  fuzzy classification  approach  for  learning  style prediction based on web mining technique  in  e-learning  environments, ” Educ.  Inf.  Technol. ,  vol.  24,  no.  3,  hal. 1943 – 1959, 2019.
[15] F.  C.  H.  Slamet Prasetyo,  Budhi  Irawan,
“ Perancangan  Aplikasi  Deteksi  Sifat Manusia  Menggunakan  Garis  Tangan Dengan  Metode  Citra  Gray-Level  Co- Occurrence  Matrix  (  Glcm  )  Pada  Citra Berbasis  Android, ” vol.  7,  no.  1,  hal.
1603 – 1609, 2020.
[16] B.  Pradinta,  Ernawati,  dan  E.  P. Purwandari, “ Identifikasi  Citra  Garis
Telapak  Tangan  Menggunakan  Metode Linear  Discriminant  Analysis  dengan Probabilitas Naive Bayesian, ” J.
Pseudocode , vol. 4, no. 2, hal. 156 – 167,
2017.
[17] A.  K.  Haq,  R.  R.  Isnanto,  dan  A.  A. Zahra, “ Perancangan  Sistem  Pengenal Garis  Utama  Telapak  Tangan  Pada Sistem  Presensi  Menggunakan  Metode Principal  Component  Analysis  (PCA) Dan Jarak  Euclidean, ” TRANSIENT ,  vol.
4, no. 4, hal. 7 – 11, 2015.
[18] N.  Fajriani  dan  J.  Y.  Sari, “ Pengenalan Pola Garis Telapak Tangan Menggunakan Metode Fuzzy  K- Nearest Neighbor, ” J.  Ilm.  Edutic ,  vol.  4,  no.  1, hal. 36 – 43, 2017.
[19] E. Andriyanto dan Y. Melita,
“ Pengenalan Karakteristik Manusia Melalui  Pola  Garis  Telapak  Tangan Menggunakan Metode Probabilistic
Neural  Network, ” J.  Ilm.  Teknol.  Inf. STMIK  ASIA  Malang ,  vol.  7,  no.  2,  hal.
1 – 9, 2013.
[20] V.  Nigam,  D.  Yadav,  dan  M.  K.  Thakur, “ A  Novel  Approach  for  Hand  Analysis Using  Image  Processing  Techniques, ” Int. J. Comput. Sci. Inf. Secur. , vol. XXX, no. XXX, hal. 1 – 5, 2010.
[21] R.  Haridas  dan  J.  R  L, “ Convolutional Neural  Networks:  A  Comprehensive Survey, ” Int.  J.  Appl.  Eng.  Res. ,  vol.  14, no. 3, hal. 780, 2019.
[22] S.  Prasad  dan  T.  Chai, “ Palmprint  for Individual ’ s Personality Behavior
Analysis, ” Comput. J. , vol. 65, no. 2, hal. 355 – 370, 2022.
[23] J.  Sanjaya  dan  M.  Ayub, “ Augmentasi Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random
Crop, Rotate, dan Mixup, ” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, hal. 311 – 323, 2020.
[24] M.  Resa,  A.  Yudianto,  dan  H.  Al  Fatta,
“ Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi
Klasifikasi Citra Wayang dengan Algoritma Convolutional Neural
Network, ” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2, hal. 182 – 190, 2020.
[25] W.  D.  Mega  Pradnya  dan  A.  Putri Kusumaningtyas, “ Analisis Pengaruh
Data Augmentasi Pada Klasifikasi Bumbu Dapur Menggunakan Convolutional  Neural  Network, ” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  4,  hal. 2022 – 2031, 2022.
[26] Yuyun,  Nurul  Hidayah,  dan  Supriadi Sahibu, “ Algoritma  Multinomial  Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter, ” J.
RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.
Informasi) ,  vol.  5,  no.  4,  hal.  820 – 826,
2021.
[27] C.  Shorten  dan  T.  M.  Khoshgoftaar, “ A survey  on  Image  Data  Augmentation  for Deep  Learning, ” J.  Big  Data ,  vol.  6,  no. 1, 2019.