Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Hyperparameter Pada Klasifikasi Jenis Daging Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
I Made Anom Mahartha Dinata 1 , I Gede Aris Gunadi 2 , I Made Gede Sunarya 3 Universitas Pendidikan Ganesha, Indonesia e-mail: anommahartha@gmail.com 1 , igedearisgunadi@undiksha.ac.id 2 , sunarya@undiksha.ac.id 3

## Abstract
In the context of food and economy, meat plays a vital role in fulfilling the nutritional needs of society and serves as a strategic economic commodity. However, the difficulty in distinguishing between beef and pork often leads to  fraud by meat traders. Particularly in Indonesia,  where the consumption of beef and pork is high, this confusion raises significant concerns, especially since pork is prohibited in the  Islamic  religion.  This  research  aims  to  address  this  issue  by  applying  Artificial  Intelligence technology, specifically the Convolutional Neural Network (CNN) deep learning method in classifying images of beef, pork, and mixed meat. The study utilizes a dataset of 410 samples, with 70% used for training  and  30%  for  testing.  Testing  is  conducted  using  a  basic  CNN  model  with  hyperparameter analysis such as image size, number of epochs, and batch size. Additionally, the dataset is tested using a  comparative  architecture,  namely  the  ResNet-50  architecture.  The  best  accuracy  rate  of  the  CNN model is 82.20%, achieved  with an image size of 75 x 75 pixels, 100  epochs, and a batch size  of 64. Testing  with  the  ResNet-50  architecture  yields  the  highest  accuracy  of  76.14%.  Evaluation  is performed using a confusion matrix with four categories: Accuracy, Precision, Recall, and F1 Score.
Keywords :  Image  Classification,  Convolutional  Neural  Network,  Hyperparameter,  Meat  Type Classification.

## Abstrak
Dalam konteks pangan dan ekonomi, daging memiliki peranan vital dalam memenuhi kebutuhan gizi masyarakat  dan  sebagai  komoditas  ekonomi  yang  strategis.  Namun,  sulitnya  membedakan  antara daging sapi dan babi sering menyebabkan penipuan oleh pedagang daging. Terutama di Indonesia, di mana konsumsi daging sapi dan babi tinggi, kebingungan ini menimbulkan kekhawatiran signifikan, terutama karena daging babi dilarang dalam agama Islam. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan ini dengan menerapkan teknologi kecerdasan buatan, khususnya metode deep learning Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dalam  klasifikasi  citra  daging  sapi,  daging  babi  dan  daging campuran.  Penelitian  ini  menggunakan  410  dataset,  70%  digunakan  untuk  pelatihan,  dan  30% digunakan  untuk  pengujian.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  model  dasar  CNN  dengan  analisis hyperparameter seperti ukuran citra, jumlah epoch, dan jumlah batch size yang digunakan. Selain itu dataset juga diuji dengan menggunakan arsitektur pembanding yaitu arsitektur  ResNet-50. Tingkat akurasi terbaik dari model CNN yaitu 82.20% didapat pada ukuran citra 75 x 75 px,  epoch 100, dan batch size 64. Dilakukan juga pengujian dengan arsitektur ResNet-50 dan mendapat akurasi tertinggi 76.14% . Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dengan empat kategori yaitu Accuracy, Precision, Recall dan F1 Score.
Kata  kunci :  Klasifikasi  Citra,  Convolutional  Neural  Network,  Hyperparameter,  Klasifikasi  Jenis Daging.

## 1. PENDAHULUAN
Daging  adalah  bahan  pangan  yang  sangat  penting  dalam  memenuhi kebutuhan  gizi  masyarakat,  serta  merupakan  komoditas  ekonomi  yang  memiliki nilai  strategis.  Selain  itu  daging  merupakan  sumber  protein  yang  banyak
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dikonsumsi  untuk  memenuhi  kebutuhan  nutrisi  tubuh[1].  Daging  Sapi  dan  Babi adalah  daging  yang  biasa  digunakan  untuk  olahan  makanan  oleh  masyarakat Indonesia. Konsumsi daging sapi dan kerbau di Indonesia mencapai 2,53 kg/kapita pada  tahun  2022.  Di  Bali  &  Nusa  Tenggara  konsumsi  daging  sapi  dan  kerbau mencapai  1,72  kg  per  kapita,  meningkat  pada  Tahun  2022  menjadi  2,54  kg perkapita. Jenis daging Babi dan Sapi terlihat seperti daging yang sama, menurut Direktorat  Jenderal  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  ketiga  daging  tersebut memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Daging  Sapi  memiliki  warna  merah  pucat, memiliki Bau dan Rasa Aromatis. Daging Babi memiliki warna pucat hingga merah muda dan berbau spesifik[2].
Masyarakat  awam  sulit  membedakan  antara  daging  babi  dan  daging  sapi yang  telah  dimanipulasi,  maka  dari  itu  teknologi  diperlukan  untuk mengidentifikasi  perbedaan  daging  tersebut.  Salah  satu  teknologi  yang  banyak digunakan  di  berbagai  sektor  kehidupan  saat  ini  adalah  di  bidang Artificial Intell igence  (AI) [3]. Artificial Intell igence  merupakan bidang keilmuan yang dapat membuat  komputer  menirukan  kebiasaan  dari  manusia  [4].  Bidang  keilmuan  AI yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi suatu citra adalah deep learning yaitu pada bidang image processing atau pengolahan citra digital. Metode deep learning yang memiliki hasil paling signifikan dalam pengenalan citra adalah Convolutional Neural  Network (CNN).  CNN  merupakan  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  umum digunakan untuk pemrosesan citra, dengan meniru sistem pengenalan citra pada visual  cortex  manusia  sehingga  memiliki  kemampuan  mengolah  informasi  citra layaknya manusia [5].
Beberapa Penelitan terdahulu tentang klasifikasi citra daging menggunakan algoritma  CNN  adalah  tentang  klasifikasi  jenis  daging  dilakukan  oleh  [3]dengan judul  “ Meat  Image  Classification  Using  Deep  learning  With  Resnet  152V2 ”  tentang bagaimana  membedakan  jenis  daging  sapi,  kambing,  dan  babi  menggunakan algoritma  ResNet  152V2.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  akurasi  klasifikasi sebesar 80% dengan nilai error sebesar 0,51. Penelitan tentang identifikasi daging juga  dilakukan  oleh  [6]  dengan  judul  “Identifikasi  Jenis  Daging  dengan Menggunakan  Algoritma  Convolution  Neural  network”  menjelaskan  tentang mengidentifikasi Jenis daging mentah tanpa lemak, kulit dan tulang, dengan 5 buah daging  yaitu  ayam,  babi,  bebek,  kambing,  dan  sapi.  Adapun  kelemahan  yang ditemukan  adalah  pada  tingkat  akurasi  yang  merupakan  ukuran  sejauh  mana model  memapu  melakukan  generalisasi  pada  data  yang  tidak  digunakan  selama pelatihan.
Penelitian  ini  akan  mencoba  menggunakan  metode  CNN  untuk  dapat mengenali citra lebih baik dan meningkatkan klasifikasinya. Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan, penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses klasifikasi  citra  beberapa  jenis  daging  yaitu  daging  sapi,  daging  babi  dan  daging campuran dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan melakukan analisis pada hyperparameternya.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  implementasi  dan  pengujian  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  identifikasi  jenis  daging.  Tahap  awal yaitu  melakukan  pengumpulan  data,  yaitu  daging  babi,  daging  sapi,  dan  daging campuran  babi  dan  sapi  yang  didapatkan  dari  Pasar  Bangli,  kemudian  dilakukan dokumentasi  untuk  menghasilkan  citra.  Selanjutnya  citra  dibagi  menjadi  data pelatihan  70%  dan  data  pengujian  30%.  Citra  tersebut  masuk  ke  tahap  pra- pemrosesan  dataset  yang  termasuk  augmentasi  data  dan  normalisasi  data. Selanjutnya  model  CNN  dibangun  menggunakan  framework  keras  dengan beberapa  lapisan  yaitu Convolutional  Layer , Pooling layer , Fully  Connected  Layer dan Dropout Layer . Selanjutnya dilakukan proses pengujian pada data testing.
Gambar  1 . Prosedur Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Observasi  adalah  salah  satu  teknik  pengumpulan  data  menggunakan pengamatan  langsung  oleh  peneliti.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  observasi untuk  memeriksa  keberagaman  jenis  daging  dalam  dataset.  Observasi  dilakukan pada  tanggal  4  Oktober  2023.  Pada  saat  pengambilan  Gambar  (akuisisi  citra), dilakukan  pada  ruang  terbuka  namun  tetap  memiliki  atap  dan  pada  pagi  hari sehingga  pencahayaan  di  bantu  dengan  bantuan  cahaya  matahari,  jarak pengambilan citra 30 cm dibantu dengan penggaris, menggunakan kamera dengan resolusi  12  MP.  Hasil  dari  akuisisi  ini  berupa  file  citra  dengan  format (.jpeg). Dataset  mencakup  berbagai  variasi  seperti  daging  babi,  daging  sapi,  dan  daging campuran antara sapi dan babi.
Pra Pemrosesan Data Training dan Implementasi Testing
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  2. Citra Daging Babi (Kiri), Daging Sapi (Tengah), Daging Campuran (Kanan)
Dataset  yang  sudah  dikumpulkan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  dataset  untuk pelatihan  dataset  untuk  pengujian  dan  validasi.  Pembagian  data  dilakukan menggunakan  indeks  acak  untuk  meminimalisir  bias  data  dalam  model  dengan 70% data untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, sebagai berikut.
Tabel 1. Dataset Penelitian No.  Nama Citra Jumlah 1 Daging Babi 140 Citra 2 Daging Sapi 120 Citra 3 Daging Campuran 150 Citra Total 410 Citra

## 2.2. Arsitektur CNN
Setelah  citra  dilakukan  normalisasi,  selanjutnya  adalah  tahap  membangun model  CNN.  Model  CNN  dibuat  dengan  menggunakan  framework  Keras  dan menggunakan 4 lapisan, yaitu Convolutional Layer , Pooling Layer , Fully Connected Layer dan Droupout , sebagai berikut.
Gambar 3. Implementasi Arsitektur CNN
Arsitektur CNN dimulai dari citra input berukuran 32 x 32 pada Convolutional Layer pertama dengan jumlah 32 feature map , ukuran kernel 5x5x3, dan aktivasi ReLU . Hasil Convolutional Layer pertama masuk pada Pooling Layer menggunakan Max pooling . Convolutional  Layer kedua  dengan  jumlah  64 feature  map ,  ukuran kernel  3x3,  dan  aktivasi ReLU ,  selanjutnya  masuk  pada Pooling  Layer kedua menggunakan Max pooling . Convolutional Layer ketiga dengan jumlah 128 feature
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
map ,  ukuran  kernel  3x3,  dan  aktivasi ReLU , Max pooling juga  digunakan  pada Pooling  Layer ketiga,  selanjutnya  diubah  menjadi  vektor  satu  dimensi  dengan flattern agar  dapat  masuk  ke Fully  Connected  Layer .  Pada Fully  Connected  Layer terdapat  dua hidden layer . Hidden layer pertama  dengan  jumlah neuron 128  dan menggunakan aktivasi ReLU . Pada hidden layer kedua menggunakan fungsi aktivasi softmax dengan jumlah 3 kategori. Selanjutnya dilakukan kompilasi model dengan optimizer Adam untuk  mengatur  laju  pembelajaran  untuk  setiap  parameter berdasarkan nilai gradien. Berikut penjelasan dari masing-masing tahap.

## 2.3. Arsitektur ResNet-50
Algoritma  pembanding  pada  penelitian  ini  menggunakan  arsitektur ResNet- 50 untuk melakukan klasifikasi daging babi, sapi, dan campuran. ResNet ( Residual Network )  merupakan  arsitektur  yang  memiliki  performa  baik  dalam menyelesaikan masalah vanishing gradient pada model CNN.  Model ResNet dapat membuat blok residual, dimana setiap layer pada arsitektur CNN ResNet memiliki blok  [7]. Berikut adalah arsitektur ResNet-50 [8].
Gambar 4. Arsitektur ResNet-50
Arsitektur ResNet-50 memiliki layer sebanyak  16 layer dan  setiap layer terdiri  dari  Zero  Padding,  CNN, Max Pooling  Layer ,  Activation Layer dan Fully Connected Layer . Hyperparameter pada arsitektur ini seperti ukuran citra, jumlah epoch , optimizer ,  dan Batch  size disesuaikan  dengan hyperparameter yang menghasilkan akurasi tertinggi pada model CNN.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini menjelaskan hasil dari penelitian dan pembahasan identifikasi jenis  daging  babi,  sapi,  dan  campuran  menggunakan  algoritma Convolutional Neural  Network dengan  pengujian hyperparameter seperti  ukuran  citra,  jumlah epoch , jumlah batch size . selain itu dilakukan identifikasi menggunakan algoritma ResNet-50 sebagai pembanding.

## 3.1. Hasil Pengujian Ukuran Citra
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  ukuran  citra  yang  digunakan terhadap  performa  sistem.  Pengujian  performa  sistem  dilakukan  dengan menggunakan citra berukuran 25 x 25 px, 32 x 32 px, 50x50 px, 75x75 px, dan 100 x 100 px.
Daging Babi Daging Campuran Daging Sapi
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  5. Grafik Citra 25 x 25 px
Gambar  6. Grafik Citra 32 x 32 px
Gambar  7. Grafik Citra 50 x 50 px
Gambar  8. Grafik Citra 75 x 75 px
Gambar  9 . Grafik Citra 100 x 100 px
Berdasarkan Gambar 5, diketahui bahwa dengan menggunakan ukuran citra 25  x  25px  dan  tingkat  akurasi  optimal  dicapai  pada epoch ke  100.  Berdasarkan Gambar  9,  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  ukuran  citra  100  x100px  dan tingkat  akurasi  optimal  dicapai  pada epoch ke  40.    Berikut  merupakan  Hasil
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
akurasi dan jumlah kecocokan data yang didapat dari pengujian ukuran pada citra. Sebagai berikut.
Tabel 2 . Hasil Pengujian Ukuran Citra Jumlah Data  Ukuran Citra  Jumlah Epoch Kecocokan Data   Akurasi (%) 123 25 x 25 px 100 85 72.03% 32 x 32 px 90 76.27% 50 x 50 px 98 83.05% 75 x 75 px 99 83.90% 100 x 100 px 91 77.12%

## 3.2. Hasil Pengujian Jumlah Epoch
Pengujian dilakukan untuk melihat pengaruh jumlah epoch yang digunakan terhadap  performa  sistem.  Pengujian  performa  sistem  dilakukan  dengan menggunakan  citra  berukuran  50  x  50  px,  75  x  75  px  karena  memiliki  akurasi terbaik dari pengujian sebelumnya, pengujian dilakukan dengan jumlah epoch 50, 100,  dan  150  dengan  evaluasi  pada  akurasi,  presisi,  recall,  dan F1  Score .  Sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Pengujian Jumlah Epoch No Ukuran Citra ( Pixel ) Epoch Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1 Score (%) 1 50 X 50 50 72.03 75.82 71.42 70.47 2 100 77.12 77.05 76.57 76.72 3 150 75.42 79.22 75.31 75.56 4 75 X 75 50 76,27 76.56 75.93 75.49 5 100 82.20 82.00 82.24 82.06 6 150 79.66 79.82 79.32 79.52

## 3.3. Hasil Pengujian Batch size CNN
Batch size pada CNN adalah jumlah sampel data yang digunakan dalam satu iterasi  pembaruan  bobot  ( weight  update )  selama  proses  pelatihan.  Pengujian dilakukan  pada  ukuran  citra  75x75  dengan  100 epoch karena  mendapat  akurasi tertinggi pada pengujian sebelumnya. Batch size yang digunakan bervariasi mulai dari 16, 32, 64, 128.
Tabel 4. Hasil Pengujian Batch size No Ukuran Citra (Pixel) Batch size Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1 Score (%) 1 75 x 75 16 77.12 80.39 75.91 76.62 2 32 75.42 75.73 75.54 74.96 3 64 79.66 81.35 78.82 79.39 4 128 78.81 78.80 78.10 78.16
Pengujain jumlah batch size menggunakan fungsi model.fit() pada tensorflow. Batch  size merupakan  jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  satu  iterasi.  Dari pengujian  tersebut  mendapat  hasil  pada  citra  berukuran  75x75  px  dan  dengan jumlah batch size 64 mendapat F1 Score tertinggi yaitu 79.39% .
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Hasil Pengujian ResNet-50
Pengujian dilakukan sebagai pembanding dari metode CNN yang  diusulkan. Pengujian  pembanding  metode  yang  digunakan  adalah  arsitektur ResNet-50 . Pengujian  dilakukan  menggunakan  komposisi  dataset  yang  sama  dengan pengujian menggunakan metode CNN. Adapun hasil pengujiannya sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Pengujian dengan Arsitektur ResNet-50 No Ukuran Citra ( Pixel ) Epoch Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1 Score (%) 1 50 X 50 50 31.36 10.45 33.33 15.91 2 100 70.34 72.18 69.09 68.55 3 150 64.41 63.32 62.78 62.38 4 75 X 75 50 45.76 45.68 45.18 39.49 5 100 54.24 63.06 53.22 46.13 6 150 77.12 77.22 75.99 76.14
Berdasarkan tabel 5, diketahui bahwa jumlah epoch pada arsitektur ResNet- 50 juga berpengaruh terhadap akurasi klasifikasi citra. Pada citra berukuran 75x75 px dan dengan jumlah epoch 150 mendapat akurasi tertinggi yaitu 76.14% . hasil akurasi  dari  arsitektur ResNet-50 masih  dibawah dari  akurasi  CNN  yaitu  82.20% dengan waktu pengujian relatif lebih singkat dari arsitektur ResNet-50 .

## 3.5. Evaluasi Model
Setelah  pelatihan  selesai,  dilakukan  proses  evaluasi  model  menggunakan Confusion Matrix .
a. True Positives (TP) merupakan jumlah klasifikasi positif yang benar
b. False Positives (FP) merupakan jumlah klasifikasi negatif yang salah
c. False Negatives (FN) merupakan jumlah klasifikasi positif yang salah
d. True Negatives (TN) merupakan jumlah klasifikasi negatif yang benar Berikut  adalah  perhitungan confusion matrix dari  pengujian  yang  meiliki  akurasi tertinggi. Confusion Matrix :
Tabel 6. Nilai Confusion Matrix
31  1 4 3  37  5 4 4  29
Tabel 7. Confusion Matrix Klasifikasi Citra Daging No  Jenis Daging  Berhasil Prediksi  Salah Prediksi 1 Babi 29 8 2 Sapi 31 5 3 Campuran 37 8 Akurasi : 82.20%
Presisi : 82.00% Recall : 82.24% F1 Score : 82.06%
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Accuracy adalah metrik yang mengukur sejauh mana model mengidentifikasi dengan  benar  dari  semua  prediksi  yang  dilakukan. Precision mengukur  seberapa banyak yang benar diantara yang diklasifikasikan sebagai positif oleh model. Recall mengukur  seberapa  banyak  positif  yang  berhasil  diidentifikasi  oleh  model, menunjukkan jumlah data yang diklasifikasikan benar. F1 Score mengkombinasikan  nilai  presisi  dan Recall yang  digunakan  untuk  mengukur kualitas model klasifikasi

## 4.  SIMPULAN
Algoritma Convolutional  Neural  Network dapat  diterapkan  untuk  mengenali dan  mengklasifikasi  jenis  daging  berbeda  dari  proses  pengujian  yang  dilewati model  CNN  mampu  untuk  melakukan  klasifikasi  jenis  daging  sapi,  babi,  dan campuran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mampu memberikan tingkat akurasi yang baik, terutama pada ukuran citra 75x75 px, mencapai akurasi tertinggi  sebesar  82.06%.  Ini  menunjukkan  keefektifan  penerapan  CNN  dalam tugas  identifikasi  jenis  daging.  Pengujian  terhadap  variasi hyperparameter yaitu ukuran  citra,  jumlah epoch ,  dan batch  size ,  berpengaruh  terhadap  kinerja  model. Ukuran  citra  75x75  px,  jumlah epoch 100,  dan batch  size 64  terbukti  menjadi kombinasi  yang  optimal,  menghasilkan  akurasi  tertinggi  dan  keseimbangan  yang baik  antara  kecepatan  pelatihan  dan  performa  identifikasi.  Akurasi  model  CNN dalam  mengenali  dan  mengklasifikasi  jenis  daging  bervariasi  tergantung  pada kombinasi hyperparameter yang  digunakan.  Pada  kondisi  optimal  (ukuran  citra 75x75 px, jumlah epoch 100, dan batch size 64), model CNN memberikan akurasi sebesar  82.20%.  Kesimpulan  ini  mengGambarkan  keberhasilan  model  dalam memahami dan membedakan jenis daging berdasarkan citra yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Susanti,  I.  Isnawati,  and  F.  I.  Muhaimin,  ‘Pengurangan  Konsumsi  Daging  Merah Berlebih untuk Menghambat Penuaan’, Muhammadiyah Journal of Geriatric , vol. 3, no. 1, p. 17, 2022, doi: 10.24853/mujg.3.1.17-22.
[2] Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan, ‘Membedakan Jenis Daging’,
2021. Accessed: Nov. 26, 2023. [Online]. Available: https://ditjenpkh.pertanian.go.id/index.php/berita/286-14-perbedaan-macam- macam-daging-yang-harus-diperhatikan
[3] T.  Hidayat,  F.  Aziz,  and  D.  U.  E.  Saputri,  ‘Meat  Image  Classification  Using  Deep Learning With Resnet152V2 Architecture’, Jurnal Techno Nusa Mandiri , vol. 19, no. 2, pp. 131–140, 2022, doi: 10.33480/techno.v19i2.3932.
[4] F.  F.  Maulana  and  N.  Rochmawati,  ‘Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network’, Journal  of  Informatics  and  Computer  Science
(JINACS) , vol. 1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[5] F.  N.  Cahya,  N.  Hardi,  D.  Riana,  and  S.  Hadiyanti,  ‘Klasifikasi  Penyakit  Mata Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)’, Sistemasi ,  vol.  10,  no.  3,  p. 618, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1248.
[6] P. Winardi and E. Setyati, ‘Identifikasi Jenis Daging dengan Menggunakan Algoritma Convolution  Neural  Network’, Journal  of  Information  System,Graphics,  Hospitality
and Technology , vol. 3, no. 02, pp. 82–88, Dec. 2021, doi: 10.37823/insight.v3i02.178.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 25-34 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[7] A.  Arif  Budiman,  L.  Nur  Afifa,  T.  Setiyaningsih,  and  T.  Amin  Ridho,  ‘Membangun Model Pengidentifikasi Kesegaran Daging dengan Metode Jaringan Syaraf Konvolusi (CNN) Jenis Resnet-50’, vol. 7, p. 113, 2023, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v7i3.
[8] S.  Lasniari,  S.  Sanjaya,  F.  Yanto,  and  M.  Affandes,  ‘Pengaruh  Hyperparameter Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 Pada Klasifikasi Citra Daging Sapi  dan  Daging  Babi’, Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Jl.  H.R Soebrantas No. 155 KM , vol. 5, no. 3, p. 28293, 2022.