## EXPLORER

## Analisis Klasifikasi Mobil Pada Gardu Tol Otomatis (GTO) Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)
Adinda Titania 1 , Sayuti Rahman 2* , Arnes Sembiring 3 , Mufida Khairani 4 , Yessi Fitri Annisah Lubis 5 1,2,3,4,5 Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
1 dindabanurea09@gmail.com, 2* masay.ram@gmail.com, 3 arnessembiring@gmail.com,
4 mufida.khairani@gmail.com, 5 yessy.annisa@gmail.com
*) masay.ram@gmail.com
Abstrak− Konsep  kota  cerdas  menjadi  isu  yang  paling  penting  dalam  aspek  pengembangan  kota-kota  besar  yang  ada  di dunia. Dimana kota harus menjanjikan hidup yang lebih nyaman, teratur, sehat dan efisien. Smart transportation merupakan bagian dari smart city yang berguna untuk meningkatkan tata kota yang lebih baik. S mart transportation juga berlaku di jalan tol, seperti otomatisasi pembayaran retribusi jalan tol. Gardu Tol Otomatis (GTO) di Indonesia masih menggunakan sensor. Namun,  sensor  sering  salah  dalam  klasifikasi  truk  gandeng.  Selain  itu,  penggunaan  sensor  juga  membutuhkan  biaya tambahan  dalam  instalasi  dan  perawatan.  Saat  ini  setiap  pintu  tol  sudah  dilengkapi  kamera  untuk  berbagai  kepentingan. Dengan  memanfaatkan  kamera  tersebut  untuk  klasifikasi  jenis  kendaraan  akan  menurangi  biaya  pada  GTO.    Oleh  karena alasan  tersebut,  memanfaatkan  kamera  digital  dengan  visi  komputer  untuk  klasifikasi  jenis  kendaraan  menjadi  solusi. Convolutional  Neural  Networks (CNN)  merupakan  teknik  yang  paling  populer  saat  ini  dalam  menyelesaikan  masalah  visi komputer. Eksploitasi existing CNN dengan mengganti output fully connected terakhir sesuai jumlah kelas kendaraan. Hasil pengujian  menunjukan  bahwa  mobilenet  V2  lebih  baik  dalam  klasifikasi  jenis  kendaraan,  akurasi  terbaik Alexnet sebesar 93,81%  dan Mobilenet 96,19%.  Visi  komputer  dengan  memanfaatkan  CNN  diharapkan  dapat  menggantikan  penggunaan sensor sehingga biaya implementasi lebih murah.
Kata Kunci: Pintu Tol Otomatis, Klasifikasi Mobil, Alexnet, Mobilnet V2, CNN
Abstract− The concept of a smart city is the most important issue in the development aspect of big cities in the world. Where the city must promise a more comfortable, organized, healthy and efficient life. Smart transportation is part of a smart city that is useful for improving better urban planning. Smart transportation also applies to toll roads, such as automating toll road retribution payments. Automatic Toll Gate (GTO) in Indonesia still uses sensors. However, sensors often misclassify trailers. In  addition,  the  use  of  sensors  also  requires  additional  costs  in  installation  and  maintenance.  Currently,  every  toll  gate  is equipped with cameras for various purposes. By utilizing the camera for vehicle type classification, the cost of the GTO will be  reduced.  For  this  reason,  utilizing  a  digital  camera  with  computer  vision  for  vehicle  type  classification  is  the  solution. Convolutional Neural Networks (CNN) is the most popular technique today in solving computer vision problems. Exploit the existing CNN by replacing the last fully connected output according to the number of vehicle classes. The test results show that mobilenet V2 is better in the classification of vehicle types, the best accuracy is Alexnet 93.81% and Mobilenet 96.19%. Computer vision by utilizing CNN is expected to replace the use of sensors so that implementation costs are cheaper..
Keywords : Automatic Toll Gate, Car Classification, Alexnet, Mobilnet V2, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  pendudduk  Kota  Medan  pada  tahun  2020  berdasarkan  data  dari  BPS  Provinsi  Sumatera  Utara telah  mencapai  2.524.321  jiwa.  Sedangkan  tingkat  kepadatannya  pada  tahun  2020  sudah  mencapai  9.522,22 jiwa/Km 2 dimana  kota  Medan  menjadi  sangat  padat  penduduknya  di  wilayah  pulau  Sumatera.  Tingginya kepadatan  penduduk  ini  ditambah  dengan  tingginya  pertambahan  jumlah  kendaraan  bermotor  menyebabkan tingginya tingkat kepadatan kendaraan pribadi yang melintas di jalan.
Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  pada  tahun  2019  mencatat  jumlah  kendaraan bermotor kota Medan meningkat sejumlah 81.371 unit dari tahun sebelumnya yaitu sebanyak 275.375 unit. Pada tahun 2018 naik 6,7 persen dari tahun 2017 sejumlah 194.004 unit [1].  Konsep kota cerdas ( Smart City ) menjadi isu yang sangat penting dalam aspek perkembangan kota-kota yang ada di dunia, dimana kota harus menjanjikan hidup  yang  lebih  nyaman  ( convenience  of  life ),  teratur,  sehat  dan  efisien  dalam  setiap  aspek  kehidupan masyarakat  kota.  Kenyamanan  ini  akan  didukung  dengan  penggunaan  teknologi  guna  mempercepat  akses  dan sarana yang dibutuhkan oleh masyarakat. Penggunaan teknologi juga berorientasi pada efisien dan efektif yang mengutamakan teknologi yang berbasis ramah lingkungan ( green technology )[2].
Berbagai konsep tentang kota muncul untuk mengatasi segala permasalahan tersebut, salah satu konsep perencanaan  pembentukan Smart  City adalah Smart  Transportation . Smart  Transportation merupakan  bagian dari Smart  City yang  paling  penting  untuk  meningkatkan  ekonomi  perkotaan.  Selain  untuk  menghemat  waktu dan biaya, informasi lalu lintas pun dapat dengan mudah didapatkan oleh pengguna jalan. Smart Transportation juga berperan penting untuk melaporkan apa saja yang terjadi dijalan raya.
Pertumbuhan  jumlah  kendaraan  di  Indonesia  menyebabkan  masalah  lalu  lintas,  termasuk  jalan  tol. Masalah kemacetan lalu lintas di jalan tol terjadi karena pengguna harus berhenti untuk melakukan pembayaran

## EXPLORER
di  pintu  tol.  Pemerintah  membangun  penampungan  Gerbang  Tol  Otomatis  (atau  Gardu  Tol  Otomatis/GTO) sebagai upaya untuk mengurangi masalah tersebut. Namun beberapa GTO di Indonesia  masih memiliki sensor yang sering kali gagal untuk mendeteksi truk gandeng[3].
Dalam artikel ini, dikembangkan sistem yang dapat mengklasifikasikan semua jenis kendaraan  sehingga GTO dapat digunakan untuk berbagai jenis kendaraan yang melintas di jalan tol dengan memanfaatkan kamera digital.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  mengklasifikasi  jenis  kendaraan  serta  meminimalkan  biaya  instalasi  dan perawatan  sistem  di  GTO.  Hal  ini  dikarenakan  visi  komputer  dengan  memanfaatkan  kamera  digital  dapat memantau beberapa kegiatan sekaligus[4].
Deep Learning dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk klasifikasi jenis kendaraan.  CNN  merupakan  arsitektur    jaringan  saraf  tiruan  yang  sangat  populer.  CNN  merupakan multilayer perceptron yang merupakan salah satu varian dari Deep Neural Networks yang sering digunakan sebagai metode untuk  mengklasifikasikan  data  citra  digital.  Penelitian  sebelumnya  sudah  melakukan  percobaan  dengan menggunakan  metode  CNN  dan  hasil  yang  diperoleh  dari  jaringan  memiliki  evaluasi  yang  akurat  yaitu  73%. Percobaan  tersebut  menggunakan  arsitektur  MiniVGGNet  yang  menerapkan  fungsi  optimasi  adadelta  dan parameter  citra  64x64  dan  epoch  40  [5].  Existing  CNN  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain adalah Alexnet dan Mobilenet  V2 yang  telah  berhasil  mengklasifikasikan  objek  dengan  baik.  existing  CNN  ini didesain  untuk  mengklasifikasi  1000  objek  pada  dataset  imagenet  yang  memerlukan  komputasi  dan  ruang penyimpanan yang besar[6], [7]. Tuning terhadap Alexenet dan mobilenet V2 untuk klasifikasi jenis kendaraan dengan jumlah kelas kendaraan hanya 5, dapat memberi solusi pada GTO.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Agar  dapat  mengenali  jenis  dari  mobil  dan  truck,  dibutuhkan  data  masukan  berupa  citra  digital  sebagai data latih dan data uji. Beberapa proses yang akan dilakukan adalah mengambil data masukan berupa citra mobil dan  truk  yang  didapatkan  dari  CCTV  dengan  melalui  teknik  screenshot,  lalu  teknik  cropping.  Kemudian menyesuaikan citra yang sudah melalui teknik cropping ke dalam jenis dan kelasnya. Kelas-kelasnya antara lain: mobil, truk roda 4, truk roda 6, truk roda 8, truk roda 10. Penelitian ini berfokus pada menganalisis klasifikasi jenis mobil dengan menggunakan Existing CNN, yaitu Alexnet dan Mobilenet V2. Penelitian ini dilakukan agar mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  dalam  pengklasifikasian  mobil,  dan  dapat  diterapkan    pada  Gardu  Tol Otomatis  (GTO),  sehingga  GTO  dapat  menentukan  tarif  tol  secara  otomatis  sesuai  dengan  jenis  dan kelas  dari mobil yang akan melewati Tol.
Dataset merupakan kumpulan objek yang berasal dari data dan dikelolah menjadi sebuah informasi. Data yang digunakan berupa gambar atau citra yang diambil dari data yang sudah tersedia pada penelitian sebelumnya dan  data  mentah  yang di  rekam  dari  CCTV  jalan  tol.  Data  citra  yang  digunakan  untuk  data  uji  sebanyak    631 citra, dan data latih  sebanyak 1473 citra dengan kualitas gambar yang baik. Seluruh data berjumlah 2104 citra dengan pembagian citra. Berikut pembagian dataset disajikan  pada tabel 1.
Tabel 1. Pembagian keseluruhan dataset No Dataset Jumlah Data 1. Data latih 1473 2. Data uji 631

## 2.2 Arsitektur MobileNet V2 dan Alexnet
Alexnet merupakan arsitektur besar yang ditemukan oleh Krizhevsky dkk untuk mengklasifikasi 1000 kelas data Imagenet.  Sebagai  penyesuaian  kami  mengubah  fully  connected  terakhir  sesuai  dengan  jumlah  kelas kendaraanyang akan diklasifikasi yaitu 5 (lima) kelas. Seperti terlihat pada Gambar 1.

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)

## Gambar 1. Alexnet 5 kelas untuk klasifikasi jenis kendaraan
Selain Alexnet, arsitektur yang digunakan adalah Mobilenet V2. Mobilenet merupakan salah satu arsitektur CNN yang dapat digunakan untuk mengatasi kebutuhan akan  computing resource berlebih. Seperti namanya,  mobile, para  peneliti  dari  Google  membuat  arsitektur  CNN  yang  dapat  digunakan  untuk  ponsel.  Mobilenet  memiliki arsitektur yang ramping dan kompleksitas yang rendah, namun tetap mempertimbangkan akurasi dan kehandalan dalam  klasifikasi  objek.  Perbedaan  mendasar  antara  arsitektur  Mobilenet  dan  arsitektur  CNN  pada  umumnya adalah penggunakan lapisan atau layer konvulusi dengan ketebalan filter yang sesuai dengan ketebalan dari input image[14]. Arsitektur Mobilenet V2 dengan fully connected yang disesuaikan jumlah kelas kendaraan disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Arsitektur Mobilenet Type/ Stride Filler Shape Input Size Conv / s2 3 x 3 x 3 x 32 221 x 224 x 3 Conv dw / s l 3 x 3 X 32 dw 112 x 112 x 32 Conv / s1 l x l x 32 x 64 112 x l l2 x 32 Conv dw / s2 3 x 3 x 64 dw 112 x 112 x 64 Conv / s1 1 x l x 64 x l28 56 x 56 x 64 Conv dw / s2 3 x 3 x 128 dw 56 x 56 x 128 Conv / s1 1 x 1 x 128 x 128 56 x 56 x 128 Conv dw / s2 3 x 3 x 128 dw 56 x 56 x 128 Conv / s1 l x 1 x 128 x 256 28 x 28 x 128 Conv dw/s1 3 x 3 x 256 dw 28 x 28 x 256 Conv/s l 1 x 1 x 256 x 256 28 x 28 x 256 Conv dw /s2 3 x 3 x 256 dw 28 x 28 x 256 Conv / s1 1 x 1 x 256 x 512 14 x 14 x 256 Conv dw /s1 Conv / sl 3 x 3 x 512 dw 1 x 1 x 512 x 512 14 x 14 x 512 14 x 14x 512 Conv dw / s2 3 x 3 x 512 dw 14 x 14 x 512 Conv / s1 I x I x 512 x 1024 7 x 7 x 512 Conv dw /s2 3 x 3 x 1024 dw 7 x 7 x 1024 Conv / s1 I x I x 1024 x 1024 7 x 7 x 1024 Avg Pool / sl Pool 7 x 7 7 x 7 x 1024 FC / sl 1021 x 5 l x l x 1024 Softmax / sl Classifier l x l x 5

## 2.2 Alur Penelitian
Alur  penelitian  umumnya  berisi  tentang  masukan, proses dan  keluaran  dari  penelitian.  Adapun  tahapannya dibagi menjadi enam tahap sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  data  yang  perlu  di  siapkan  yaitu dataset , dataset yang  digunakan  berupa gambar atau citra yang diambil dari data yang sudah tersedia pada penelitian sebelumnya [5] dan data mentah yang direkam dari CCTV jalan tol, data diambil melalui rekaman CCTV yang berada dibeberapa jalan tol balmera dan medan-binjai.
2. Pengelompokan data
Setelah data dikumpulkan, data akan dikelompokkan berdasarkan jenisnya atau kelasnya, seperti mobil, truk atau bus, truk roda 6, truk roda 8 dan truk roda10. Adapun pengelompokan data ini disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Pengelompokan data No Dataset Jumlah Data 1. Mobil 1009 2. Truk dan bus roda 4 563 3. Truk roda 6 285 4. Truk roda 8 219 5. Truk roda 10 28
3. Pre-prosessing data

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Tahapan pre-prosesing data , tahapan ini merupakan tahap pengolahan citra dengan mengubah ukuran citra mobil menjadi ukuran yang sama bertujuan untuk menghasilkan citra yang baik.
4. Pembagian data
Selanjutnya dilakukan pembagian data menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data uji , Proses data latih yang  merupakan  proses  untuk  melatih  jaringan  saraf  tiruan,  kemudian  sistem  membaca  data  yang  di input  dan  melakukan  preprosesing  serta  esktrasi  fitur  untuk  mengambil  fitur  yang  akan  digunakan sebagai data input, kemudian dilakukan konfigurasi existing cnn.
5. Training CNN data latih
Training  CNN dengan data latih, tahap ini dilakukan proses train kembali data latih untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, setelah di tuning CNN dengan mengganti output fully connected terakhir dengan 5 (lima) kelas . Data uji digunakan untuk data validasi sebagai mengukur akurasi saat peroses pelatihan.
6. Hasil training dan validation existing CNN
Pada  tahap  selajutnya  akan  menampilkan  hasil training dan validation  existing  cnn dengan menunjukkan berapa persen tingkat akurasi untuk mengenali data yang di input dan hasil keluarannya mampu  mengenali  atau  mendeteksi  golongan  jenis  mobil.  Jika  akurasi  sesuai  maka  proses  akurasi existing  CNN akan  selesai,  jika  tingkat  akurasi  tidak  sesuai  maka  proses  akan  kembali  ke konfigurasi existing CNN .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pelatihan Existing CNN
Data  mobil  dan  truk  yang  akan  dilatih  disimpan  didalam  folder  data  latih.  Proses  pelatihan  dilakukan  untuk melatih data yang telah dimasukkan, data gambar tersebut dilatih untuk mendapatkan bobot pembelajaran yang akan digunakan dalam proses deteksi gambar pada tahap pengujian, seperti pada gambar 2 dan gambar 3.
Gambar 2. Grafik akurasi dan loss Alexnet
Hasil  dari  pelatihan  jaringan Alexnet dengan epoch 10    memiliki  iterasi  1470  dengan  iterasi epoch nya 147.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses  pelatihan  jaringan  yaitu  51  menit  5  detik,dengan  banyaknya  data gambar  yang  dilatih  sebanyak  2104  citra  berupa  Mobil  dan  juga  truk.  Proses  pelatihan  jaringan Alexnet yang digunakan kali ini menghasilkan akurasi sebesar 92,71%.
Gambar 3. Grafik akurasi dan loss MobileNetV2
Hasil  dari  pelatihan  jaringan Mobilenet  V2 dengan epoch 10    memiliki  iterasi  1470    dengan  iterasi epoch nya 147, seperti terlihat pada Gambar 8. Waktu yang dibutuhkan untuk proses pelatihan jaringan yaitu 54 menit  1  detik,  dengan  banyaknya  data  gambar  yang  dilatih  sebanyak  2104  citra  berupa  Mobil  dan  juga  truk. Proses pelatihan jaringan Mobilenet V2 yang digunakan kali ini menghasilkan akurasi sebesar 93,98%.

## EXPLORER

## 3.2 Pengujian Sistem
Proses  Pengujian  dilakukan  untk  mengetahui  kerja  jaringan.  Pengujian  dilakukan  terhadap  data  uji.  Dari  hasil pengujian  dapat  dinilai  kemampuan  jaringan  dalam  mengenali  data  yang  telah  dimasukkan.  Gambar  4 merupakan hasil pengujian sistem.
Gambar 4 Tampilan hasil proses
Pada  Gambar  4  menampilan  citra  yang  diuji  berhasil  mengenali  kelas  dari  kendaraan  dan  mendapatkan  hasil akurasi  yang  bagus.  Sebagai  contoh  ditampilkan  beberapa  pengujian  terhadap  citra  uji  mewakili  setiap  kelas yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengujian jenis dan tingkat akurasi jenis mobil Gambar Kelas Gambar AlexNet MobileNetV2 Akurasi Mobil 99,98% 99,97% Truk dan Bus Roda 4 99,81% 99,61% Truk Roda 6 99,62% 99,99% Truk Roda 8 99,29% 99,47% Truk Roda 10 73,75% 94,35% Rata-rata akurasi 94,48% 98,68%

## 3.3 Pengujian Terhadap Kombinasi Dataset
Dataset  sangat  pengaruh  terhadap  keberhasilan  klasifikasi  jenis  kendaraan.  Pembagian  data  latih  dan  data  uji dilakukan untuk mendapatan hasil yang terbaik.  Dataset seluruhnya digabung dan dibagi secara acak . Sebagian data menjadi data latih dan sebagaian lainnya sebagai data uji. Berikut pembagian dataset disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil akurasi dari perbandingan data
Perbandingan Data Alexnet MobilenetV2 50:50 92,52 % 92,95% 60:40 90,62% 92,64%

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
70:30 91,92% 95,40% 80:20 93,13% 94,55% 90:10 93,24% 95,71%
Pada Tabel 5 dapat dilihat data 50:50 artinya 50% data latih dan 50% data uji. Semua data dilatih dan diuji dengan kedua existing CNN dengan menggunakan epoch 8. Terlihat bahwa pembagian dataset  90% data latih dan 10% data uji menujukan akurasi terbaik. Selanjutnya, untuk meningkatkan akurasi, epoch pelatihan dinaikan. Pengaruh epoch terhadap pembagian dataset 90:10 disajikan pada tabel 6.
Tabel 6 Hasil akurasi dengan meningkatkan epoch
Epoch Alexnet MobilenetV2 5 90,00% 93,81% 10 93,33% 92,86% 15 91,43% 94,29% 20 93,81% 96,19%
Setelah dilakukan pelatihan ulang dari epoch yang berbeda, hasil terbaik yang didapatkan dengan epoch yang maksimal yaitu epoch 20 , alexnet dengan akurasi 93,81% dan mobilenetv2 dengan akurasi 96,91%.

## 4. KESIMPULAN
Tingkat  akurasi  MobileNetV2  lebih  baik  dari  Alexnet  dalam  klasifikasi  jenis  kendaraan.  Alexnet  memiliki akurasi 93,81 dan 96,19% yang lebih unggul dari penelitian sebelumnya yaitu 73% dengan mini VGGNet. Pada penelitian ini juga diungkap bahwa banyaknya dataset dan epoch mempengaruhi tingkat akurasi, semakin besar dataset  latih  dan  semakin  banyak  epoch  maka  tingkat  akurasi  semakin  tinggi.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat diterapkan  pada  GTO  di  Indonesia  dan  dapat  ditingkatkan  kecepatan  klasifikasi  pada  penelitian  yang  akan datang.

## REFERENCES
[1] I. BPS, “www.bps.go.id Pada tanggal 24 Mei 2021,” 2019. https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/jumlah-kendaraan- bermotor.html.
[2] L.  S.  Hsb,  P.  Hariani,  and  J.  S.  Hsb,  “City  Smart  Transportation  Sebagai  Strategi  Medan  Menuju  Smart  City,” J. Pembang. Perkota. , vol. 5, no. 2, pp. 50–58, 2017.
[3] W.  G.  Triatmojo,  “Begini  Cara Gerbang  Tol  Mendeteksi  Jenis Dan  Golongan  Kendaraan,” widodogroho.com ,  2019. https://www.widodogroho.com/2019/08/begini-cara-gerbang-tol-mendeteksi.html (accessed Oct. 25, 2021).
[4] 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) , 2020, pp. 1–6.
[5] W.  Swastika, M.  F.  Ariyanto,  H.  Setiawan,  and  P.  L.  T.  Irawan, “Appropriate  CNN  Architecture and  Optimizer  for Vehicle Type Classification System on the Toll Road,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1196, no. 1, p. 12044.
[6] 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.
[7] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 25, pp. 1097–1105, 2012.
[8] W.  Fajariyah,  “Penyelesaian  wanprestasi  pada  perjanjian  sewa-menyewa  convolutional  mobil  di  rental  AR  Malang tinjauan Kompilasi Hukum Ekonomi Syariah.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2014.
[9] A. Damuri, R. Anagora, G. Hendratna, and A. S. Putra, “Konsep Kota Pintar Yang Diterapkan Pada Sistem Gardu Tol Otomatis (Gto),” IKRA-ITH Inform. J. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 47–56, 2020.
[10]  W. Sugiarto, Y. Kristian, and E. R. Setyaningsih, “Estimasi Arah Tatapan Mata Menggunakan Ensemble Convolutional Neural Network,” Teknika , vol. 7, no. 2, pp. 94–101, 2018.
[11]  T.  Nurhikmat,  “Implementasi  Deep  Learning  Untuk  Image  Classification  Menggunakan  Algoritma  Convolutional Neural Network (CNN) Pada Citra Wayang Golek,” 2018.
[12]  G. Aurélien, “Hands-on machine learning with scikit-learn & tensorflow,” Geron Aurelien , 2017.
[13]  I.  Putra,  “Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural  network  (CNN)  pada  caltech  101.”  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[14]  A.  G.  Howard et  al. ,  “MobileNets:  Efficient  convolutional  neural  networks  for  mobile  vision  applications,” arXiv , 2017.

## EXPLORER
[15]  Krizhevsky  A,  Sutskever  I,  Hinton  GE.  Imagenet  classification  with  deep  neural  networks.  Advances  in  neural information processing systems. 2012;25.