## IDENTIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN CIRI DAUN MENGGUNAKAN METODE CNN
Sayyid Ahmad Wisak 1 , Nindy Aulia Safirah 2 , Yampi R Kaesmetan 3
Teknik Informatika, STIKOM Uyelindo Kupang Jl. Perintis Kemerdekaan I, Kayu Putih, Kota Kupang e-mail: * 1 sayyidwisak@gmail.com , 2 nindysafirah452@gmail.com ,
3 kaesmetanyampi@gmail.com
Abstract
Mango, originating from India and bearing the scientific name Mangifera indica L, spread to Southeast Asia, including Malaysia and Indonesia. Rich in vitamins A and C, mango boosts immunity and exhibits a wide genetic diversity. From the genetic diversity and types of mango leaves, many people do not understand well about the types of mangoes based on mango leaves. Therefore it is necessary to identify the type of mango based on the leaves so that people can easily understand the type of a mango. The Convolutional Neural Network  (CNN)  method  proves  effective  in  identifying  plants  based  on  morphological  features.  CNN,  a development from Multilayer Perceptron (MLP), is employed in testing using Teachable Machine with 60 mango leaf images, divided into 3 classes. Across 4 different classifications, the average confusion matrix shows CNN accuracy at 83.30%, precision at 94.43%, and recall at 88.28%. With CNN, the accuracy in identifying mango leaf characteristics improves.
Keyword: Classification, CNN, Mango
PENDAHULUAN
Mangga  merupakan  salah  satu  jenis  tanaman  buah  yang  berasal  dari  India.  Mangga memiliki nama latin Mangifera indica L , dan termasuk dalam famili Anacardiacea (Deni Hidayat, 2022). Mangga memiliki variasi dalam hal bentuk, struktur tulang daun, ukuran dan warna buah, yang menunjukkan keragaman genetik yang cukup luas. Dari banyaknya keragaman genetik dan jenis  masyarakat  masih  banyak  yang  belum  bisa  membedakannya  (Sembiring  et  al.,  2020). Berbagai cara dapat dilakukan untuk membedakan jenis mangga salah satunya dengan melihat bentuk dan tekstur daunnya (Deni Hidayat, 2022). Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan citra atau gambar daun mangga yang berjumlah 60, yang dibagi menjadi 3 kelas yaitu kelas daun mangga arum manis, daun mangga australia, daun mangga udang. Untuk setiap kelasnya dibagi dari total citra menjadi 3 bagian yaitu masing-masing dengan jumlah 20 citra.
Deep  learning merupakan  suatu  kelas  dari  teknik  pembelajaran  mesin  yang memanfaatkan banyak lapisan dalam pemrosesan informasi untuk ekstraksi dan informasi (Charli et al., 2020). Salah satu algoritma popular dalam Deep Learning adalah Convolutional Neural Network  (CNN) .  Kini  CNN  dinilai  telah  menunjukkan  keunggulan  luar  biasa  dalam  berbagai penerapan  di  dunia  nyata  dibandingkan  Sebagian  besar  pendekatan  pada  metode Machine Learning yang  lain  (Azizah,  2021).  Dengan  bantuan  CNN,  komputer  dapat  “melihat”  dan “membedakan”  berbagai  objek  (Husna  et  al.,  2022).  Pada  penelitian  sebelumnya  Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dapat mengklasifikasi 5 jenis mangga dengan baik dan menghasilkan nilai akurasi baik. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) layak menjadi salah satu model untuk klasifikasi, dan membuktikan bahwa learning rate dan batch size memang berpengaruh terhadap proses training (Yati et al., 2023).
Algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN) memiliki  kinerja  yang  bagus  dalam proses pengklasifikasian (Yati et al., 2023). Hal tersebut yang membuat Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model otomatis yang dapat dengan akurat membedakan berbagai jenis daun mangga berdasarkan karakteristik morfologinya. Di sisi lain, riset ini juga bertujuan untuk mengevaluasi bagaimana model CNN bekerja dalam klasifikasi gambar daun mangga, dengan membandingkan hasil prediksi model dengan label yang telah ditetapkan sebelumnya. Penelitian ini akan mengidentifikasi ke kesalahan yang paling mungkin dalam proses identifikasi dengan
berfokus pada akurasi, presisi dan recall dalam proses identifikasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memajukan teknologi pengenalan tanaman secara otomatis menggunakan gambar digital. Teknologi  ini  memiliki  banyak  aplikasi  dalam  pertanian,  konservasi,  dan  keberlanjutan lingkungan.

## METODE PENELITIAN
Convolutional Neural Network adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang  didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi.  CNN  termasuk  dalam  jenis Deep  Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra. CNN terbukti  berhasil  melebihi  metode Machine  Learning lainnya  diantaranya  SVM  pada  kasus klasifikasi objek pada citra (Pratiwi et al, 2021).
Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) didesain untuk melakukan olah data dua dimensi, CNN juga termasuk kedalam jenis Deep Neural Network dikarenakan kedalaman jaringan yang tinggi serta begitu banyaknya data yang diterapkan pada citra (Maulana et al, 2019). Adapun proses penelitian ini diawali dengan pengumpulan data, identifikasi tiap kelas, arsitektur CNN, training pada teachable machine , dan evaluasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  adalah flowchart tahapan  dari  seluruh  tahapan  penelitian.  Tahapan  riset dimulai dengan penghimpunan data yang terdiri dari 3 macam gambar daun pohon mangga yaitu Mangga Arum Manis, daun Mangga Australia, dan daun Mangga Udang. Langkah berikutnya merupakan tahap identifikasi tiap kelas, pada proses ini dilaksanakan pengklasifikasian 3 jenis daun buah mangga dengan penamaannya pada kelas pertama dinamai dengan daun Mangga Arum Manis, pada kelas kedua dinamai dengan daun Mangga Australia, dan pada kelas ketiga dinamai dengan daun Mangga Udang. Selanjutnya adalah membuat arsitektur CNN. Langkah berikutnya adalah  proses training (pelatihan data),  proses  pelatihan  data  dengan  menggunakan teachable machine . Setelah tahap pelatihan data selesai dan menghasilkan sebuah model maka tahap yang terakhir ialah analisis performa model dengan menerapkan confusion matrix .

## a. Pengumpulan data
Dalam riset ini di dapatkan informasi citra dengan tiga variasi gambar daun mangga, yaitu daun Mangga Arum Manis, daun Mangga Australia, dan daun Mangga Udang. Gambar diambil  menggunakan  kamera  dari  smartphone  dengan  merk  Iphone  Xr  dengan  resolusi 12MP. Dari hasil keseluruhan citranya didapatkan 60 citra.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Citra Buah Mangga
Gambar 2 menandakan citra 3 tipe mangga yang akan diaplikasikan pada penelitian ini. (a) daun Mangga Arum Manis, (b) daun Mangga Australia, dan (c) daun Mangga Udang. Dari citra daun mangga tersebut akan dilakukan identifikasi tiap kelasnya.
b. Identifikasi Tiap Kelas
Pada tahapan ini dibuat 3 kelas untuk pengidentifikasiannya yang nama tiap kelasnya yaitu  daun  Mangga  Arum  Manis,  daun  Mangga  Australia,  dan  daun  Mangga  Udang. Kemudian dari total 60 citra yang didapat sebelumnya terbagi menjadi 3 dengan yaitu yang pertama untuk daun Mangga Arum Manis dengan total 20 citra, kedua untuk daun Mangga Australia dengan total 20 citra, dan ketiga untuk daun Mangga Udang dengan total 20 citra, sehingga  jika  diakumulasikan  seluruh  data  tersebut  memiliki  total  60  citra.  Daun  yang dijadikan sebagia data uji dan data latih merupakan daun yang masih muda karena tekstur dan bentuknya lebih dapat terlihat saat pengambilan citra.

## c. Arsitektur CNN
Pada  dasarnya  algoritma  CNN  adalah  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  lebih efektif untuk klasifikasi citra. Penggunaan operasi konvolusi menjadikan konsep utama pada CNN,  dimana  fitur  pada  citra  dilakukan  ekstraksi  yang  nanti  membentuk  pola  agar memudahkan  proses  klasifikasi.  CNN  dipilih  karena  merupakan  algoritma  deep  learning yang  sering  digunakan  dalam  klasifikasi  citra.  CNN  terdiri  dari  lapisan  konvolusi, subsampling,  dan  lapisan  terhubung  penuh,  yang  memungkinkan  pengenalan  pola  dan ekstraksi fitur kompleks dari citra (Syefudin, 2023). Teknik ini menjadi lebih efisien dalam membuat  fungsi  pembelajaran  untuk  diimplementasikan  (Satwikayana,  2021). Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra (Harahap et al., 2022).
d. Training Data
Saat melatih model pembelajaran mesin di Teachable Machine , Training Data adalah kumpulan  citra  yang  diberi  label  yang  digunakan  untuk  mengajarkan  model  untuk mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  dalam  data.  Sebaliknya,  Epoch  adalah  iterasi  penuh menggunakan  dataset  pelatihan.  Model  melihat  dataset  pembelajaran  secara  keseluruhan setiap  epoch.  Jumlah  epoch  yang  ditentukan  menentukan  seberapa  sering  model  melihat dataset  pembelajaran.  Namun,  parameter  yang  mengatur  seberapa  besar  langkah-langkah pembelajaran yang diambil oleh model pada setiap iterasi adalah learning rate. Data citra daun  mangga  ini  dilatih  dengan  rate  learning  0,001  dan  melakukan  50  epoch  dengan menggunakan Teachable Machine untuk menguji data.
e. Evaluasi Di tahap ini dari total 60 citra yang telah ada yang telah dibagi menjadi 3 kelas yaitu daun Mangga Arum Manis, daun Mangga Australia, dan daun Mangga Udang. Untuk setiap jenis daun mangganya dibagi lagi menjadi 3 kelas dengan jumlah masing-masing kelasnya berjumlah 20 citra, kemudian dari tiap citra pada kelas yang telah dibuat tersebut diuraikan lagi  berjumlah  2  yakni  citra  untuk  sampel  pelatihan  dan  citra  untuk  sampel  pengujian. Klasifikasi untuk pengujiannya akan dibagi menjadi 4 klasifikasi dengan pembagian untuk klasifikasi pertama yaitu citranya akan dibagi menjadi 20% untuk data latih dan 80% untuk data  uji,  kemudian  pada  klasifikasi  kedua  dengan  pembagian  citranya  30%  untuk  data pelatihan  dan  70%  untuk  data  pengujian,  berikutnya  pada  klasifikasi  ketiga  melalui pengelompokkan  citranya  yaitu  40%  untuk  sampel  pelatihan  dan  60%  untuk  sampel pengujian dan untuk klasifikasi keempat melalui pengelompokkan citranya yaitu 50% untuk sampel pelatihan dan 50% untuk sampel pengujian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan yang akan digunakan yaitu untuk mencari nilai akurasi, presisi, dan recall dengan rumusnya sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) Keterangan : TP = Akumulasi data benar yang diklasifikasikan menjadi positif FP = Akumulai data benar yang diidentifikasi sebagai negatif FN = Akumulasi data negatif yang dikelompokan sebagai benar
TN = Akumulasi data negatif yang dikategorikan sebagai negatif
a. Klasifikasi Pertama
Gambar 3. Hasil data uji
Pada daun mangga arum manis jika citra data uji yang di uji pada Teachable Machine bernilai benar maka akan dimasukkan pada tp dengan nilai 1 kemudian jika citra data ujinya bernilai  salah  maka  akan  dimasukkan  ke  kolom  fp  dengan  nilai  1.  Pada  daun  mangga Australia dikarenakan pengujiannya berpatokkan dari daun mangga arum manis maka jika citra data uji bernilai benar maka akan dimasukkan ke kolom tn dan jika citra data uji bernilai salah akan dimasukkan ke kolom fn. Pada daun mangga udang sama seperti daun mangga Australia maka jika data uji bernilai benar maka akan dimasukkan ke kolom tn dan jika citra data uji bernilai salah akan dimasukkan ke kolom fn.

## Gambar 4. Grafik Tingkat Confusion Matrix
Dalam klasifikasi pertama dari total 20 citra yang dipilih secara acak, 4 citra dipilih untuk melatih model dan sementara  16 citra  dipilih untuk menguji model. Akurasi untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 81,25%, untuk daun mangga Australia adalah 75%,  dan  untuk  daun  mangga  udang  adalah  75%.  Presisi  untuk  klasifikasi  daun  mangga arum  manis  adalah 81,25%,  untuk  daun  mangga  Australia adalah 100%,  dan  untuk  daun mangga  udang  adalah  100%. Recall untuk  klasifikasi  daun  mangga  arum  manis  adalah 100%,  untuk  daun  mangga  Australia  adalah  75%,  dan  untuk  daun  mangga  udang  adalah 75%.
b. Klasifikasi Kedua
Gambar 5. Hasil data uji
Dalam klasifikasi citra daun mangga, metrik evaluasi bervariasi sesuai jenis daun. Untuk daun mangga arum manis, citra yang benar diklasifikasikan masuk ke TP, yang salah ke FP. Untuk daun mangga Australia dan udang, yang benar masuk ke TN, yang salah ke FN. Dengan metrik yang sesuai, kinerja klasifikasi setiap jenis daun dapat dipantau dengan tepat.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Mangga Arum Manis
Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga
Udang

## Tingkat Confusion Matrix

## Gambar 6. Grafik Tingkat Confusion Matrix
Dalam klasifikasi kedua dari total 20 citra yang dipilih secara acak, model dilatih menggunakan 6 citra dan diuji menggunakan 14 citra lainnya. Akurasi untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 78,75%, untuk daun mangga Australia adalah 85,71%, dan untuk daun  mangga  udang  adalah  85,71%.  Presisi  untuk  klasifikasi  daun  mangga  arum  manis adalah 78,57%, untuk daun mangga Australia adalah 100%, dan untuk daun mangga udang adalah 100%. Recall untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 100%, untuk daun mangga Australia adalah 85,71%, dan untuk daun mangga udang adalah 85,71%.
c. Klasifikasi Ketiga

## Gambar 7. Hasil data uji
Dalam  mengklasifikasikan  citra  daun  mangga,  metrik  evaluasinya  berbeda tergantung pada jenis daun yang diklasifikasikan. Misalnya, untuk daun mangga arum manis, citra yang diklasifikasikan dengan benar akan masuk ke dalam kategori TP, sedangkan yang salah masuk ke dalam kategori FP. Sementara itu, untuk daun mangga australia dan udang, yang diklasifikasikan dengan benar akan masuk ke dalam kategori TN, dan yang salah masuk ke  dalam  kategori  FN.  Dengan  menggunakan  metrik  yang  sesuai,  kita  dapat  memantau kinerja klasifikasi untuk setiap jenis daun secara efektif.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Mangga Arum Manis
Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang

## Tingkat Confusion Matrix

## Gambar 8. Grafik Tingkat Confusion Matrix
Dalam klasifikasi ketiga dari total 20 citra yang dipilih secara acak, terdapat 8 citra dalam data latih dan 12 citra dalam data uji. Hasil akurasi untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 83,33%, untuk daun mangga Australia adalah 83,33%, dan untuk daun mangga udang adalah 83,33%. Precision untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 83,33%, untuk daun mangga Australia adalah 100%, dan untuk daun mangga udang adalah 100%. Recall untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 100%, untuk daun mangga Australia adalah 83,33%, dan untuk daun mangga udang adalah 83,33%.

## d. Klasifikasi Keempat

## Gambar 9. Hasil data uji
Dalam  proses  klasifikasi  citra  daun  mangga,  metrik  evaluasi  berbeda  tergantung pada  jenis  daun  yang  dianalisis.  Untuk  daun  mangga  arum  manis,  citra  yang  berhasil diklasifikasikan  akan  dikategorikan  sebagai True  Positive (TP),  sementara  yang  salah diklasifikasikan  akan  diidentifikasi  sebagai False  Positive (FP).  Sementara  itu,  untuk klasifikasi daun mangga australia dan udang, citra  yang teridentifikasi dengan tepat akan dianggap sebagai True Negative (TN), sedangkan yang salah dikelompokkan akan ditandai sebagai False  Negative (FN).  Dengan  menggunakan  metrik  yang  sesuai,  kita  dapat memantau kinerja klasifikasi untuk setiap jenis daun secara efisien.
75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% 105,00% Mangga Arum Manis
Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang

## Tingkat Confusion Matrix
Gambar 10. Grafik Tingkat Confusion Matrix
Dalam klasifikasi menggunakan total 20 citra yang dipilih secara acak, data pelatihan mencakup  10  gambar  dan  data  pengujian  mencakup  10  gambar.  Hasil  akurasi  untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 90%, untuk daun mangga Australia adalah 90%, dan untuk daun mangga udang adalah 80%. Precision untuk klasifikasi daun mangga arum manis  adalah  90%,  untuk  daun  mangga  Australia  adalah  100%,  dan  untuk  daun  mangga udang adalah 100%. Recall untuk klasifikasi daun mangga arum manis adalah 100%, untuk daun mangga Australia adalah 90%, dan untuk daun mangga udang adalah 80%.
Gambar 11. Rata-rata Keseluruhan Grafik Tingkat Confusion Matrix
Dari  gambar  11,  dapat  dilihat bahwa Tingkat  akurasi  dari pengujian 4  klasifikasi tersebut ternyata memiliki Tingkat yang sangat besar. Bukan hanya itu presisi dan recall memiliki Tingkat yang sangat besar juga. Hal tersebut dengan metode CNN sangat tepat dan baik untuk Identifikasi jenis manga berdasarkan daun mangga.

## KESIMPULAN
Penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi citra daun mangga memiliki hasil yang menjanjikan. Berdasarkan pengujian yang dilakukan melalui pemanfaatan berbagai  pembagian  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  diketahui  bahwa  CNN  mampu mengklasifikasikan  citra  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  untuk  berbagai  jenis  daun
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Mangga Arum Manis
Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang Mangga Arum Manis Mangga Australia Mangga Udang

## Tingkat Confusion Matrix
76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 86,00% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% 96,00% Accuracy Precision Recall

## Rata-Rata Keseluruhan
mangga,  termasuk  daun  mangga  arum  manis,  australia,  dan  udang.  Meskipun terdapat  variasi dalam hasil akurasi, presisi, dan recall antara klasifikasi yang berbeda, namun secara keseluruhan CNN memberikan hasil yang konsisten dalam mengenali dan membedakan jenis daun mangga.
Dari  tiap-tiap  klasifikasi  didapatkan  kesimpulan  bahwa  rata-rata confusion  matrix menunjukkan accuracy dengan metode CNN sebesar 82,60%, kemudian untuk rata-rata precision mendapat nilai 94,43%, dan untuk rata-rata recall -nya mendapat hasil 88,17%. Dengan metode CNN ini terbukti mampu mengidentifikasi jenis mangga berdasarkan daun mangga dengan sangat baik.

## SARAN
Berdasarkan temuan dari penelitian ini, direkomendasikan untuk melanjutkan studi lebih lanjut guna memperdalam pemahaman dan memperluas cakupan analisis yang telah dilakukan dengan cara mengeksplorasi penggunaan teknik augmentasi data untuk meningkatkan performa CNN,  serta  menguji  CNN  pada  dataset  yang  lebih  besar  dan  beragam.  Selain  itu,  penelitian lanjutan  juga  dapat  mempertimbangkan  integrasi  dengan  teknologi  lain  seperti  penggunaan sensor  atau  teknologi  pemrosesan  citra  lainnya  untuk  meningkatkan  kemampuan  identifikasi tanaman secara real-time .

## DAFTAR PUSTAKA
Azizah, Q. N. (2023). Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network AlexNet. Sudo Jurnal Teknik Informatika , 2(1), 28–33.
Charli,  F.,  Syaputra,  H.,  Akbar,  M.,  Sauda,  S.,  &  Panjaitan,  F.  (2020).  Implementasi  Metode Faster  Region  Convolutional  Neural  Network  (Faster  R-CNN)  Untuk  Pengenalan  Jenis Burung Lovebird. Journal of Information Technology Ampera , 1(3), 185–197. Deni  Hidayat.  (2022).  Klasifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Bentuk  Dan  Tekstur  Daun Menggunakan  Metode  Convolutio  Nalneural  Network  (CNN). INTECOMS  (Journal  of Information Technology and Computer Science) , 5(1), 98-103. Harahap,  M.,  Em  Manuel  Laia,  Lilis  Suryani  Sitanggang,  Melda  Sinaga,  Daniel  Franci Sihombing, & Amir Mahmud Husein. (2022). Deteksi Penyakit Covid-19 Pada Citra X-Ray Dengan Pendekatan Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 6(1), 70–77. Maulana, F. F., & Rochmawati, N. (2020). Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) , 1(02), 104–108. Nihayatul  Husna,  I.,  Ulum,  M.,  Kurniawan  Saputro,  A.,  Haryanto, Tri  Laksono,  D.,  &  Neipa Purnamasari, D. (2022). Rancang Bangun Sistem Deteksi Dan Perhitungan Jumlah Orang Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN). Seminar  Nasional  Fortei Regional 7 , 5(1), 1–6.
Pratiwi,  H.  A.,  Cahyanti,  M.,  &  Lamsani,  M.  (2021).  Implementasi  Deep  Learning  Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Sebatik , 25(1), 124–130. Satwikayana,  S.,  Adi  Wibowo,  S.,  &  Vendyansyah,  N.  (2021).  Sistem  Presensi  Mahasiswa Otomatis  Pada  Zoom  Meeting  Menggunakan  Face  Recognition  Dengan  Metode Convulitional Neural Network Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 5(2), 785–793.
Sembiring, M. B., Rahmi, D., Maulina, M., Tari, V., Rahmayanti, R., & Suwardi, A. B. (2020). Identifikasi  Karakter  Morfologi  dan  Sensoris  Kultivar  Mangga  (Mangifera  Indica  L.)  di Kecamatan Langsa Lama, Aceh, Indonesia. Jurnal Biologi Tropis , 20(2), 179–184. Syefudin, Azmi, M. N., Gunawan (2023).  Analisis Pengaruh Dimensi Gambar Pada Klasifikasi Motif Batik Dengan Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) , 6(2), 190–198. Yati, R., Rohana, T., & Pratama, A. R. (2023). Klasifikasi Jenis Mangga Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. Jurnal Media Informatika Budidarma , 7(3), 1265–1275.