Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4457

## IMPLEMENTASI
DEEP

## LEARNING UNTUK MENGIDENTIFIKASI  UMUR  MANUSIA  MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Sriani 1 , Armansyah, Ayu Nabila
1 Program  Ilmu  Komputer,  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara,  Medan, Jl.  Lap.  Golf,  Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20353, Indonesia
Received: 30  Mei 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Pengolahan citra; Pengenalan Wajah; Algoritma Convolutional Neural Network (CNN).

## Corespondent Email:
sriani.3784@gmail.com

## ABSTRACT
Identification  or  facial  recognition  is  a  field  of  science  in  facial  recognition contained  in  computer  vision,  where  a  computer  can  analyze  a  digital  image  and can  find  the  identity  of  the  face.  In  this  research,  the  Implementation  of  Deep Learning  was  carried  out  to  identify  human  age  using  the  Convolutional  Neural Network (CNN) algorithm. This research is only to detect human age based on facial imagery which can identify human age from 0 years to 90 years. Where is the input image in JPEG format which is 48 pixels wide and 48 pixels long. The programming language used in this study is Python with version 3.9.6. The results of this study are that  all  facial  images  can  be  processed  to  detect  their  age  with  an  accuracy  test value of 0.8147 and a loss of 0.3756.

## ABSTRAK
Identifikasi atau pengenalan wajah atau face recognition adalah sebuah bidang ilmu dalam  pengenalan  wajah  yang  terdapat  dalam computer  vision ,  dimana  sebuah komputer dapat menganalisa suatu citra digital dan dapat menemukan identitas dari wajah  tersebut.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  Implementasi Deep  Learning untuk mengidentifikasi  umur  manusia  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural Network (CNN).  Penelitian  ini  hanya  untuk  mendeteksi  umur  manusia  berdasarkan citra  wajah  yang  dapat  mengidentifikasi  umur  masudia  di  mulai  dari  umur  0  tahun hingga 90 tahun. Dimana input citra berformat JPEG yang berukuran lebar 48 pixel dan panjang 48 pixel . Bahasa Pemrograman yang digunakan pada penelitian ini yaitu Python dengan  versi  3.9.6.  Hasil  penelitian  ini  adalah  semua  citra  wajah  dapat diproses  untuk  mendeteksi  umurnya  dengan  nilai  Pengujian  identifikasi  tingkat akurasi sebesar 0.8147 dan loss sebesar 0.3756.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  tahun  bertambah,  teknologi  sekarang  makin maju,  banyak  teknologi  yang  dicetus  masuk  ke  dalam kehidupan  manusia  sehari-hari  seperti,  transportasi  dan komunikasi.  Kita  sering  menggunakan  teknologi tersebut  seperti  menelepon  seseorang,  mengirim  pesan, maupun  berkendara  ke  tempat  yang  diinginkan, termasuk juga teknologi biometrik.
Teknologi biometrik adalah teknologi yang memanfaatkan  karakteristik  masing-masing  manusia. Penggunaan  teknologi  biometrik  sebagai  salah  satu sistem  identifikasi  dan  verifikasi  sebenarnya  bukanlah
suatu  hal  yang  baru.  Teknologi  biometrik  sendiri digunakan banyak hal, seperti pada keamanan komputer yang  menggunakan  pengenalan  wajah  untuk  membuka smartphone dan  juga  kedokteran  untuk  pemeriksaan mata komprehensif [1].
Berdasarkan  keterangan  diatas  bahwa  teknologi dapat  memudahkan  seseorang.  Bahkan  Rasullullah shallallahu‘alaihi  wa  sallam  bersabda  didalam  sebuah hadits  tentang  kemuliaan  yang  didapatkan  dalam membantu seseorang, yang dimana sesuai sabda
Salah  satu  informasi  yang  terkandung  pada  wajah adalah  umur.  Umur  manusia  sebagai  sifat  pribadi  yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dapat  disimpulkan  oleh  indra  penglihatan  manusia dengan  melihat  pola  yang  berbeda  dari  wajah.  Seiring bertambahnya  umur,  wajah  manusia  mengalami perubahan  mendasar  seperti  semakin  banyak  kerutan- kerutan, perubahan tulan pipi dan jarak antar ciri utama wajah  seperti  mata,  hidung,  dan  mulut.  Namun,  masih banyak  orang  yang  masih  salah  mengidentifikasi  umur dengan kasat mata.
Kali  ini  peneliti  melakukan  penelitian  tentang implementasi deep  learning untuk  mengidentifikasi umur  manusia  berdasarkan convolutional  neural network . Deep  Learning adalah  cabang  ilmu  dari machine  learning  berbasis  jaringan  saraf  tiruan. Deep Learning mengajari  komputer  melakukan  sesuatu  yang natural  seperti  manusia  dan  memiliki  beberapa  metode algoritma.  Salah  satu  algoritma deep  learning yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan convolution neural network (Mathwork, 2017). Convolutional Neural Network merupakan salah satu metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  gambar, dimana  pada  metode  ini  terinspirasi  oleh  korteks mamalia  visual  sel  sederhana  dan  komplek.  Model  ini dapat  mengurangi  sejumlah  parameter  bebas  dan  dapat menangani deformasi gambar input seperti skala, rotasi, dan  translasi.  Berdasarkan  penjelasan  kelebihan Convolutional  neural  network tersebut,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa convolutional  neural  network memiliki  kemampuan  klasifikasi  yang  diperuntukkan untuk data gambar [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Identifikasi
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI), identifikasi  adalah  tanda  kenal  atau  bukti  dari  suatu identitas  seseorang,  benda  dan  lainnya.  Identifikasi berasal  dari  kata  identify  yang  artinya  meneliti  atau menelaah dari kebutuhan yang ada di lapangan [3].

## 2.2 Umur
Menurut  Departemen  Kesehatan  RI,  umur  adalah satuan  waktu  yang  mengukur  waktu  keberadaan  suatu benda  atau  makhluk,  baik  yang  hidup  maupun  yang mati.  Hubungan  umur  dapat  dilihat  dari  pengenalan wajah  pada  manusia.  Identifikasi  (pengenalan)  wajah atau face  recognition adalah  sebuah  tugas  dalam kehidupan  sehari-hari  manusia.  Pengenalan  wajah merupakan  suatu  ilmu  yang  terdapat  dalam computer vision ,  dimana  sebuah  komputer  atau  alat  dapat menganalisa  suatu  citra  digital  dan  dapat  menemukan identitas dari wajah tersebut [4].

## 2.3 Wajah
Wajah  merupakan  bagian  dari  tubuh  manusia  yang memiliki  peranan  sangat  penting,  baik  itu  penampilan,
ekspresi  wajah  maupun  untuk  identitas  diri.  Tidak  ada satu  wajahpun  seperti  halnya  kembar  identik  sekalipun tidak  akan  memiliki  bentuk  dan  serupa  mutlak  dengan wajah  yang  satu  dengan  yang  lainnya.  Wajah  adalah salah  satu  bagian  tubuh  dari  manusia  yang  dapat dikenali dengan sistem biometric . Pada sistem biometric ciri-ciri  biologis  pada  manusia  dapat  memberikan informasi  yang  unik  terutama  pada  sisi  wajah.  Ciri-ciri unik tersebut dapat berupa karakteristik dari pola wajah pada  setiap  individu.  Karena  karakteristik  dari  pola wajah  dapat  diukur  dan  dianalisis  untuk  proses  deteksi atau autentifikasi. [5].

## 2.4 Citra
Citra ( Image ) merupakan sebuah bidang dua dimensi pada  sebuah  gambar  yang  terdiri  dari  banyak  piksel, yang  mana  piksel  tersebut  merupakan  bagian  terkecil dalam  citra.  Citra  dibentuk  dan  disusun  dari  kotak persegi  empat  yang  teratur,  sehingga  jarak horizontal dan vertical antara  piksel sama.  Citra  dapat dikelompokkan  menjadi  dua  bagian  yaitu  citra  diam ( still image ) dan citra bergerak ( moving image ). Elemen piksel pada citra merupakan sebuah matriks indeks baris dan  kolom  yang  menyatakan  suatu  titik  pada  citra  dan elemennya [5].

## 2.5 Citra Digital
Citra  adalah  gambaran  visual  mengenai  suatu  objek atau  beberapa  Objek  seperti  gambar,  hasil  rontgen, hingga citra satelit. Jenis citra di bagi menjadi tiga jenis yaitu  citra  biner  (citra  monokrom),  citra  berskala keabuan  ( grayscale ),  dan  citra  warna.  Sebuah  citra digital dapat mewakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari  M  kolom  N  baris,  dimana  perpotongan  antara kolom  dan  baris  disebut  piksel,  yaitu  elemen  terkecil dari  sebuah  citra.  Piksel  mempunyai  dua  parameter, yaitu  koordinat  dan  intensitas  atau  warna.  Nilai  yang terdapat  pada  koordinat  ( x,y )  adalah  f( x,y ),  yaitu  besar intensitas atau warna dari piksel di titik tersebut [6].

## 2.6 Deep Learning
Deep  learning (pembelajaran  dalam)  adalah  bagian dari machine learning yang menggunakan Deep Neural Network untuk menyelesaikan suatu permasalahan pada domain  machine  learning . Deep  learning menirukan cara  berpikir  manusia  [7]. Deep  learning merupakan metode  learning  yang  memanfaatkan artificial  neural network yang  berlapis-lapis  ( multilayer ). Artificial Neural  Network ini  dibuat  mirip  otak  manusia,  dimana neuron-neuron  terkoneksi  satu  sama  lain  sehingga membentuk  sebuah  jaringan  neuron  yang  sangat  rumit [8].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2.7 Teori Matematis Convolutional Neural Network Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah pengembangan  dari multilayer  perceptron (MLP)  yang termasuk  dalam neural  network bertipe feed  forward (bukan  berulang).  CNN  termasuk  dalam  jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan  banyak  diaplikasikan  pada  data  citra.  CNN digunakan untuk menganalisis gambar visual, mendeteksi  dan  mengenali  objek  pada image ,  yang merupakan vector berdimensi  tinggi  yang  akan melibatkan  banyak parameter untuk  mencirikan jaringan [8].

## 2.8 Aktivasi ReLu
Aktivasi ReLu ( Rectified  Linear  Unit )  merupakan lapisan  aktivasi  pada  model  CNN  yang  mengaplikasi fungsi  f( x )  = max (0, x )  yang  berarti  fungsi  ini melakukan thresholding dengan nilai  nol terhadap nilai piksel pada input citra. ReLU merupakan fungsi aktivasi bertanggung  jawab  untuk  menormalisasikan  nilai  yang dihasilkan convolutional  Layer ,  misalkan  pada  fungsi aktifasi rectifier menormalisasikan  nilai  sehingga  tidak ada  nilai  yang  dibawah  0  dengan  menggunakan  fungsi max  (0,x).  Apabila  terdapat  matriks  input  x  maka diperoleh nilai ReLU pada persamaan ƒ(χ) = max(0, χ). [9]

## 2.9 Flowchart
Flowchart adalah  penyajian  yang  sistematis  tentang proses  dan  logika  dari  kegiatan  dari  kegiatan penanganan informasi atau penggambaran secara grafik dari  langkah-langkah  dan  urut-urutan  prosedur  dari suatu program . Flowchart menolong  analis  dan programmer untuk  memecahkan  masalah  kedalam segmen-segmen  yang  lebih  kecil  dan  menolong  dalam menganalisis alternatif-alternatif lain dalam pengoperasian [10].

## 2.10 Web
Situs web  jaringan adalah kumpulan  halaman  bekas menampilkan  informasi  teks,  gambar  diam  atau  film, animasi,  suara.  Semua  hal  baik  bersifat  statis  dan dinamisme  yang  menjadi  ciri  khasnya  serangkaian bangunan  yang  terhubung  merujuk  pada  apa  masing- masing terkait dengan situs web ( hyperlink ) [11].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Produser Kerja
Prosedur  kerja  dalam  penelitian  merupakan  hal terpenting, dikarenakan terdapat beberapa tahapan yang saling berhubungan untuk menyelesaikan suatu penelitian. Prosedur kerja mulai dari tahapan perencanaan,  pengumpulan  data,  perancangan  serta
implementasi  ke  dalam  sebuah  program  aplikasi  yang dibutuhkan dalam penelitian:

## 1. Perencanaan
Proses  perencanaan  berguna  untuk  menjaga  akurasi prediksi  usia  dari  citra  yang  diuji.  Sistem  yang  dibuat memanfaatkan  ekstraksi  citra  sebagai  fitur  yang dijadikan  parameter  dalam  pengolahan  data  baik  pada proses  training  maupun testing .  Ekstraksi  citra  yang dimaksud  berupa  nilai  pixel  dari  gambar  yang  sudah dilakukan  proses grayscaling .  Dengan  menggunakan melakukan grayscaling terlebih  dahulu  membuat pengolahan  citra  menjadi  lebih  sederhana  dan  terfokus sehingga  diharapkan  membuat  proses  prediksi  menjadi lebih efisien.
2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah studi  literatur.  Dimana dataset yang  digunakan diperoleh  melalui  seitus  website  kumpulan  dataset https://www.kaggle.com . Jumlah data pada dataset yang digunakan  sebanyak  9780  data  wajah  manusia  dengan jenis kelamin yang berbeda serta rentang usia mulai dari 1 tahun sampai dengan 90 tahun.

## 3. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  merupakan  tahapan  yang dilakukan untuk memperoleh suatu informasi kebutuhan berupa  apa  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah sistem  yang  mendukung  sesuai  yang  diinginkan. Analisis  kebutuhan  yang  dicakup  dalam  membangun aplikasi  ialah  perangkat  keras,  perangkat  lunak  dan pengguna (user).

## 4. Perancangan
Perancangan  sistem  merupakan  tahap  dimulai dengan  merancang  alur  kerja  aplikasi  yang  mampu memenuhi  semua  kebutuhan  fungsionalitas  yang diperlukan oleh aplikasi yang akan dibangun. Penelitian menggunakan dataset wajah berupa citra untuk diproses menggunakan algoritma CNN dengan beberapa tahapan yaitu penghitungan konvolusi dengan kernel, perhitungan pooling , flattening dan backpropagation .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 1. Flowchart Algoritma Convolutional Neural Network
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  memuat dataset  yang  telah  disipakan.  Setelah  seluruh  dataset  di upload, maka dilakukan pre- processing dimana didalamnya  terdapat  augmentasi  ( resize , flip , zoom ) tanpa  menghilangkan  inti/esensi  dari  citra.  Setelah diperoleh  citra  siap  olah  maka  langkah  selanjutnya adalah melakukan pemodelan untuk memperoleh model yang  akan  digunakan.  Setelah  mendapatkan  model maka  dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya,  yaitu  proses konvolusi  dan  pooling  pada  piksel  citra  yang  akan diolah.  Iterasi  konvolusi  dan pooling pada  citra tergantung  pada  model  yang  digunakan.  Proses konvolusi  dan pooling dilakukan  dengan  menggunakan kernel  untuk  memfokuskan  piksel  citra  agar  skala  nya menjadi  lebih  kecil.  Setelah  diperoleh  matriks  hasil konvolusi  dan pooling maka  dilakukan  flatening  untuk membuat  matriks  menjadi  sebuah  vektor.  Hal  ini dilakukan  karna  tahapan  selanjutnya  adalah  proses backpropagation  dimana  vektor  akan  dijadikan  sebagai data input pada proses  backpropagation. Keluaran pada node  output  pada  tahap backpropagation merupakan nilai  akhir  dari  citra  yang  diproses  sebagai  acuan pengkategorian usia orang pada citra..

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 5.1 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  merupakan  tahapan  yang dilakukan untuk memperoleh suatu informasi kebutuhan berupa  apa  saja  yang  dapat  digunakan  untuk membangun sebuah sistem yang mendukung agar dapat digunakan  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Analisis kebutuhan  yang  dicakup  dalam  membangun  aplikasi tersebut  ialah  perangkat  keras,  perangkat  lunak  dan pengguna (user).

## 5.2 Perancangan
Perancangan  sistem  merupakan  tahap  dimana penulis  mulai  merancang  alur  kerja  aplikasi  yang mampu  memenuhi  semua  kebutuhan  fungsionalitas yang  diperlukan  oleh  aplikasi  yang  akan  dibangun. Penelitian  ini  menggunakan  dataset  wajah  yang  berupa citra untuk selanjutnya diproses menggunakan algoritma CNN  dengan  beberapa  tahapan  yaitu  penghitungan konvolusi dengan kernel, perhitungan pooling , flattening dan backpropagation .

## 5.3 Analisis Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah data  berupa  citra  wajah  yang  kemudian  diolah  dengan menggunakan pengolahan citra. Pada tahap analisis data dilakukan  penetapan  citra  pelatihan  dan  citra  testing dengan  mengimplementasikan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan bahasa pemrograman  Python.  Berikut  beberapa  tahapan  yang akan dilakukan:
1. Menginput dataset citra wajah pelatihan dari rentang umur 1 sampai 90 tahun
2. Pre-processing citra
3. Pemodelan  jaringan Convolutional  Neural  Network (CNN)
4. Melakukan  training  dan  testing  data  menggunakan algoritma CNN

## 5.4 Preprocessing Citra
Sebelum  citra  dijadikan  masukan  untuk  pelatihan atau training ,  citra  diolah  terlebih  dahulu  agar  lebih memudahkan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk melakukan pelatihan dan menemukan ciri dari  citra  yang  masukkan.  Ada  2  tahap pre-pocessing citra  yang  dilakukan  sebelum  citra  dapat  diolah  oleh algoritma CNN, yaitu r esizing dan grayscaled citra Seluruh  tahapan pre-processing data  dilakukan dengan  menginput  seluruh  file  kedalam TensorFlow dengan  menggunakan  python  sehingga  akan  diperoleh citra yang siap di komputasi menggunakan CNN.

## 5.5 Pemodelan Jaringan CNN
Setelah melalui tahapan preprocessing citra, maka tahap selanjutnya  data  yang  telah  dikumpulkan  akan  di- training dengan menggunakan algoritma CNN. Pembentukan  model  jaringan  algoritma  CNN  sangat memengaruhi hasil dari akurasi model.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 2. Pemodelan Jaringan CNN
Pada gambar memperlihatkan pemodelan jaringan pada proses  training  yang  akan  menghasilkan  model  yang sederhana  tetapi  akurat.  Input  gambar  yang  digunakan dalam penelitian ini berukuran 48x48 piksel. Pemodelan jaringan  CNN  dapat  dijelaskan  kepada  beberapa  tahap, yaitu  tahap  konvolusi  1,  tahap pooling 1,  tahap konvolusi 2 dan tahap pooling 2.

## 5.6 Proses Konvolusi
Agar  proses  konvolusi  dapat  dipahami,  maka peneliti  akan  mengambil  sampel  dari  sebagian  matriks yang  ada  pada  input  image.  Ukuran  input image yang digunakan  sebesar  48x48  pixel.  Maka  dari  itu  peneliti hanya  menggunakan  sebagian  matriks  dari  input  image untuk  dijadikan  sampel  yang  akan  digunakan  pada proses  konvolusi.  Dalam  contoh  analisis  ini  jumlah piksel citra wajah yang dihitung sebanyak 5 x 5 piksel.
Stride yang digunakan pada karnel  adalah 1 dengan ukuran  3x3. Stride adalah  parameter  yang  menentukan berapa  jumlah  pergeseran  filter.  Jika  nilai stride adalah 1,  maka  conv. filter akan  bergeser  sebanyak  1  pixel secara horizontal lalu vertical .  Pada  ilustrasi  diatas, stride  yang  digunakan  adalah  1.  Semakin  kecil  stride maka akan semakin detail informasi yang kita dapatkan dari  sebuah input ,  namun  membutuhkan  komputasi yang lebih jika dibandingkan dengan stride yang besar.

## 5.7 Proses Pooling
Pooling adalah pengurangan langkah dalam  matriks nilai  dengan  menggunakan  proses  penggabungan operasi. Dalam proses pooling ini biasanya menggunakan metode maxpooling . Metode ini biasanya digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan deep learning.  Ukuran  pooling  yang  dipakai  seperti  pada gambar di atas berukuran 2x2 dengan penggunaan stride 1,  dimana  pergeseran  karnel  pada  input  matriks berjumlah  satu.  Dalam  proses pooling digunakan maxpooling , yang nantinya akan bergeser sesuai dengan stride dan ukurannya, yang bertujuan untuk mendapatkan  nilai  paling  maksimum.  Seperti  pada gambar di atas output yang dihasilkan berasal dari nilai maksimum  yang  diambil  dari  matrik  feature  map  hasil konvolusi.  Output  dari maxpooling berukuran  2x2.
Perhitungan  dari dot product adalah  untuk  menentukan nilai tertinggi pada setiap range posisi. Proses pooling adalah  proses  yang  hasilnya  masih dalam  bentuk multidimensional array .  Karena  bentuk hasilnya  masih  dalam  bentuk array ,  maka  perlu ditambahkan  fungsi flatten .  Fungsi flatten ini  akan membuat  hasil  dalam  bentuk array menjadi  bentuk vector ,  yang  nantinya  akan  dapat  digunakan  sebagai input dari fully connected layer .
Semua pooling  layer akan  diubah  menjadi  sebuah vektor.  Jika  sebuah pooling layer berukuran  3x3,  maka hasil dari flatening adalah sebuah vektor dengan 9 baris. Pada sampel ini hasil pooling yang diperoleh berukuran 2x2  matrik,  jika  di flatening makan  hasilnya  adalah sebuah vektor dengan 4 baris.

## 5.8 Proses Fully Connected
Hasil  proses pooling atau convolutional layer yaitu max pooling yang  telah  di flatening ,  hasil flatening kemudian  dimasukkan  ke  dalam full connected layer untuk dilakukan pelatihan dengan menggunakan metode jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation.  Pada  program yang dibuat oleh peneliti, panjang vektor yang di flaten setelah  hasil pooling terakhir  adalah  9  baris  dan dense yang digunakan berjumlah 64 buah. Sehingga arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  yang  digunakan dapat dilihat seperti pada gambar berikut.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan

## Backpropagation
Keterangan : x = input yang  berupa  vektor  dari  ekstraksi  citra yang yang berjumlah 9 b = bias
y = dense yang berjumlah 64 output = nilai citra Node output akan  menghasilkan  nilai  citra  sebagai keluaran,  dimana  nilai  seluruh  citra  selama  proses
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pelatihan  akan  disimpan  untuk  diakses  pada  saat melakuka  pengujian.  Pada  proses  pengujian,  keluaran nilai  citra  akan  dicocokkan  terhadap  keseluruhan  nilai citra  yang  diperoleh  pada  saat  proses  pelatihan  untuk mencari nilai terdekat untuk dikategorikan.
Adapun  langkah  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  secara manual adalah sebagai berikut : Langkah  1  :  Inisialisasi  bobot  bias  dan  parameter lainnya. Sebelum melakukan pelatihan, bobot dan biasa pada  unit  tersembunyi  dan  keluaran  terlabih  dahulu harus  di  inisialisasi.  Bobot  di  inisialisasi  dengan  diberi nilai acak.
Langkah  2  :  Lakukan  langkah  3-9  apabila  kondisi yang  diinginkan  belum  terpenuhi  (mse  =  0.0001  dan epoch = 1000)
Langkah 3 : Untuk setiap pasangan data latih yang digunakan, maka lakukan langkah 4 -8: Langkah 4 (Fase Feedforwad ) : Hitung keluaran unit tersembunyi ( 𝑧 j ) 𝑧 _ 𝑛𝑒𝑡 j = 𝑏 𝑖 j +  Σ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖 j Menghitung aktifasi dengan fungsi sigmoid biner:
𝑧 𝑗 = 1 1 +   𝑒𝑥𝑝 −(𝑌 𝑛𝑒𝑡𝑘 )
Langkah 5 : Menghitung hasil pada unit ouput 𝑦𝑘 𝑦 _ 𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 𝑤 𝑘 0 + = 1 𝑧 j 𝑤 𝑘 j 𝑦 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = 𝑤 𝑘 0 + 𝑧 1 𝑤 11 + 𝑧 2 𝑤 12 + 𝑧 3 𝑤 13 + 𝑧 4 𝑤 14 + 𝑧 5 𝑤 15 + 𝑧 6 𝑤 16 + 𝑧 7 𝑤 17 + + 𝑧 8 𝑤 18 + 𝑧 9 𝑤 19 + 𝑧 10 𝑤 110 Menghitung aktifasi dengan fungsi sigmoid biner:
𝑌 𝑘 = 1 1 +   𝑒𝑥𝑝 −(𝑌 𝑛𝑒𝑡𝑘 )
Langkah 6 (Fase Backpropagation ) : Menghitung nilai faktor 𝛿 pada unit output berdasarkan nilai kesalahan di setiap unit keluaran 𝑦𝑘 𝛿 𝑘 = ( 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )(1 − 𝑦 𝑘 )
Langkah 7 : Menghitung faktor 𝛿 pada unit tersembunyi berdasarkan kesalahan pada unit tersembunyi 𝑧𝑗 . 𝑚 𝛿𝑛𝑒𝑡 j  = = 𝛿𝑘𝑤𝑘 j
𝑘 Faktor 𝛿 untuk unit tersembunyi : 𝛿 j = 𝛿𝑛𝑒𝑡 j 𝑧 j  1 − 𝑧 j
Langkah  8  :  Untuk  menghitung  suku  perubahan  bobot dan bias pada unit tersembunyi, dikarenakan perhitungan masih berada pada epoh 1:
∆ 𝑣 𝑖 j = 𝛼𝜓 1 𝑖 j = 𝛼𝛿 j 𝑥 𝑖 ∆ 𝑏 2 𝑘 = 𝛼𝛽 2 𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 Dikarenakan  perhitungan  masih  berada  pada epoh  1,  maka perhitungan  adaptive  learning  rate tidak  dapat  dilakukan  pada  epoh  1,  perhitungan  ini dapat dilakukan diatas 1 epoh
Langkah 9 (Perubahan Bobot)   : Perubahan bobot dan bias menuju unit tersembunyi
𝑣 j 𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑣 j 𝑖 𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆ 𝑣 j 𝑖 Perubahan bobot dan bias menuju unit keluaran 𝑤 𝑘 j 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤 𝑘 j 𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆ 𝑤 𝑘 j Perhitungan  untuk  proses  prediksi  menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Pada perhitungan  menggunakan  sampel  dengan  arsitektur dengan  5  node  input,  10  node  pada  hidden  layer  dan nilai.
Langkah pertama adalah melakukan normalisasi dengan rumus normalisasi.

## 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑠𝑙𝑖 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑘𝑠 − 𝑀𝑖𝑛
Kemudian inisialisasi bobot  Vij  dan bobot  Wjk  dengan bilangan  acak  Setelah  ditetepkan  nilai  bobot  setiap node, hitung keluaran di unit hidden (Zj).
𝑍 𝑛𝑒𝑡𝑗 = 𝑋 0 ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1
Setelah nilai keluaran di node hidden diperoleh, langkah selanjutnya hitungkeluaran di hidden layer menggunakan fungsi aktivasi
𝑍1 = 1 1 +   𝑒𝑥𝑝 (−𝑍 𝑛𝑒𝑡𝑗 )
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  keluaran  di semua jaringan hidden ke output layer (Y).
𝑌 𝑛𝑒𝑡𝑘 = 𝑊 0 ∑ 𝑍 𝑖 𝑊 𝑗𝑘 𝑛 𝑖=1
Setelah  diperoleh  keluaran  di  node  output,  lalu hitung  keluaran  di  output  layer  menggunakan  fungsi aktivasi
𝑌 𝑘 = 1 1 +   𝑒𝑥𝑝 (−𝑌 𝑛𝑒𝑡𝑘 )
Setelah  nilai  keluaran  yang  sudah  diaktivasi diperoleh  pada  node  output,  langkah  terakhir  adalah melakukan denormalisai, 0.6698 setelah di denormalisasi  akan  medapatkan  nilai  sebenarnya  yang akan  menentukan  kategori  dari  objek  yang  diprediksi termasuk  tua  atau  muda.  Nilai  tersebut  lah  yang nantinya  akan  dicocokkan  terhadap  nilai-nilai  dari gambar  yang  sudah  di training sebelumnya  untuk ditentukan  berapa  kisaran  usia  dari  orang  pada  citra yang sudah diolah.

## 5.9 Hasil
Proses  pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation yang telah ditentukan. Proses pelatihan dan  pengujian  melibatkan  9780  buah  data,  dimana perbandingan antara data latih dengan data uji adalah 3 : 1,  yaitu  7335  buah  data  untuk  pelatihan  dan  2445  data unuk pengujian.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 4. Tampilan Dashboard
5.10 Hasil Model Training
Data yang digunakan untuk training adalah sebanyak 7335  data.  Setelah  selesai  melalui  proses  pemodelan jaringan CNN, kemudian model akan dilatih menggunakan data latih yang telah disiapkan. satu input image  yang  dimasukkan  dapat  mencari  pasangan imagenya dengan mengecek image lain yang dimasukkan dalam training.
Pada proses pelatihan yang dijalankan di tensorflow , dengan  menggunakan epoch 500  dan learning rate 0,001  maka  peneliti  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar 0,8147 dan loss sebesar 0,3756.
5.11 Hasil Data Testing
Data  yang  digunakan  untuk  proses  testing  adalah sebanyak 2445 data. Di bawah ini merupakan hasil dari salah satu sample dari sistem.
Gambar 5. Tampilan Hasil Sistem
Sistem  ini  melakukan  140 epoch untuk  proses testing ,  berikut model loss yang  diperoleh  sistem  yang telah dibuat.
Gambar 6. Model Loss Testing
6. KESIMPULAN Berdasarkan dari proses dan serangkaian perancangan hingga implementasi pada penelitian ini: a. Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN) dapat  bekerja  dengan  baik  ketika  diterapkan  ke penelitian  prediksi  usia  melalui  citra  gambar,  dan tingkat akurasi yang dihasilkan algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada  proses training dengan nilai learning rate 0,001 dan jumlah epoch 500 sebesar 0,8147 dan loss sebesar 0,3756. b. Sistem  yang  dibuat  dengan  penerapan  algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dapat mengidentifikasi  umur  manusia  karena  adanya dataset  untuk  data  latih  system.  Data  latih  system sangat  mempengaruhi  hasil  prediksi  karena  pola yang  dimiliki  data  latih  menjadi  acuan  dari  proses prediksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  saya  sampaikan  kepada orangtua serta dosen dan teman seperjuangan yang telah memberikan  pandangan  dan  saran  berharga  dalam pengembangan  gagasan  dan  analisis.  Semua  kontribusi ini  memberikan  pemikiran  yang  signifikan  pada kelengkapan dan kualitas karya tulis ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  A.  Andarinny,  C.  E.  Widodo,  And  K.  Adi, “Perancangan  Sistem  Identifikasi  Biometrik  Jari Tangan  Menggunakan  Laplacian  Of  Gaussian  Dan Ektraksi Kontur,” Youngster Phys. J. , Vol. 6, No. 4, Pp. 304–314, 2017.
[2]  M.  Dan  D.  P.  P.  Zainuri,  “Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Untuk Klasifikasi  Jenis  Bunga  Anggrek.”  Pp.  87–92, 2020.
[3]  S.  Ilahiyah  And  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Convolutional  Neural  Network,” Justindo  (Jurnal
Sist.  Dan  Teknol.  Inf.  Indones. ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.
49–56, 2018.
[4]  A.  Budi,  S.  Suma’inna,  And  H.  Maulana, “Pengenalan  Citra  Wajah  Sebagai  Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (Pca),” J. Tek. Inform. , Vol. 9, No. 2, Pp. 166–175, 2018, Doi: 10.15408/Jti.V9i2.5608.
[5]  W.  Anggraini,  “Deep  Learning  Untuk  Deteksi Wajah  Yang  Berhijab  Menggunakan  Algoritma Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Dengan Tensorflow,”
File:///C:/Users/Vera/Downloads/Askep_Agregat_ Anak_And_Remaja_Print.Docx , Vol. 21, No. 1, Pp. 1–9, 2020.
[6]  A.  Fadjeri,  “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Menghitung Ekstrasi Ciri Greenbean Kopi Robusta Dan  Arabika  (Studi  Kasus:  Kopi  Temanggung),”
Indones. J. Appl.  Informatics , Vol. 4, No. 2, P. 92,
2020, Doi: 10.20961/Ijai.V4i2.39253.
[7]  R.  Saiful  Islam,  “Pendeteksi  Usia  Menggunakan Foto  Menggunakan  Deep  Learning,” Univ.  Din. , Vol. 29, No. 7553, Pp. 1–73, 2020.
[8]  P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  And  R.  Arijanto, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (  Cnn  )  Pada Ekspresi  Manusia,” Algor ,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  12– 21, 2020.
[9]  Y.  Achmad,  R.  C.  Wihandika,  And  C.  Dewi, “Klasifikasi  Emosi  Berdasarkan  Ciri  Wajah Wenggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  3,
No. 11, Pp. 10595–10604, 2019.
[10] I.  Budiman,  S.  Saori,  R.  N.  Anwar,  Fitriani,  M. Yuga, And Pangestu, “Analisis Pengendalian Mutu Di  Bidang  Industri  Makanan  (Studi  Kasus:  Umkm Mochi Kaswari Lampion Kota Sukabumi),” J. Inov. Penelit. ,  Vol.  1,  No.  0.1101/2021.02.25.432866,
Pp. 1–15, 2021.
[11] S.  Hasan  And  N.  Muhammad,  “Sistem  Informasi Pembayaran  Biaya  Studi  Berbasis  Web  Pada Politeknik  Sains  Dan  Teknologi  Wiratama  Maluku Utara,” Ijis - Indones. J. Inf. Syst. , Vol. 5, No. 1, P. 44, 2020, Doi: 10.36549/Ijis.V5i1.66.