## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 78-84 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Classification of Spice Types Using the Convolutional Neural Network Algorithm

## Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Chairun Nisa 1* , Feri Candra 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Indonesia
E-Mail: 1 chairun.nisa4638@student.unri.ac.id, 2 feri.candra@lecturer.unri.ac.id
Received Sep 10th 2023; Revised Oct 28th 2023; Accepted Dec 15th 2023 Corresponding Author: Chairun Nisa

## Abstract
Spices  represent  a  natural  wealth  in  Indonesia  that  must  be  preserved.  Distinguishing  between  various  types  of  spices poses  a  significant  challenge  for  some  individuals  due  to  their  visual  similarities.  The  processing  of  packaged  spices, minimal  direct  involvement  in  their  processing,  and  a  lifestyle  inclined  towards  consuming  fast  food  are  factors contributing to a lack of knowledge regarding the authentic forms of spices. Despite traditional spice recognition through guidance  from  books,  the  internet,  or  an  expert,  the  limited  comprehensive  knowledge  of  each  spice's  characteristics results in difficulties for the community in identification. To address this issue, a system is required to assist in identifying types  of  rhizomes,  one  of  which  involves  employing  Convolutional  Neural  Network  methods  through  image  processing technology.  This  method  represents  a  deep  learning  technique  proven  to  be  effective  in  classifying  types  of  rhizomes based on their visual features, offering a modern and easily accessible solution for spice recognition. The image dataset is  categorized  into  four  classes,  with  each  class  comprising  250  images  for  a  total  of  1000  images.  The  network architecture utilized in the model consists of four convolutional layers. Test results demonstrate that the model excels in image classification, achieving the highest test accuracy value of 90%.
Keyword: Classification, Convolutional Neural Network, Image Processing, Rhizome, Spices

## Abstrak
Rempah-rempah  merupakan  kekayaan  alam  Indonesia  yang  harus  dilestarikan.  Membedakan  berbagai  jenis  rempah khususnya rimpang merupakan tantangan yang cukup besar bagi sebagian orang karena kemiripan visualnya. Pengolahan rempah  dalam  kemasan,  minimnya  keterlibatan  langsung  dalam  pengolahannya,  serta  gaya  hidup  yang  cenderung mengonsumsi  makanan  cepat  saji  menjadi  faktor  penyebab  kurangnya  pengetahuan  mengenai  wujud  asli  rempah. Meskipun  terdapat  pengenalan  rempah  secara  tradisional  dengan  petunjuk  dari  buku,  internet,  atau  seorang  ahli, kurangnya  pengetahuan  luas  mengenai  karakteristik  masing-masing  rempah  mengakibatkan  kesulitan  bagi  masyarakat dalam mengidentifikasinya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam mengidentifikasi  jenis  rimpang,  salah  satunya  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  melalui  teknologi pengolahan citra. Metode ini merupakan teknik pembelajaran mendalam yang terbukti efektif dalam mengklasifikasikan jenis  rimpang  berdasarkan  fitur  visualnya,  sehingga  menawarkan  solusi  pengenalan  rempah  yang  modern  dan  mudah diakses. Dataset citra dikategorikan menjadi empat kelas, dengan masing-masing kelas terdiri dari 250 citra dengan total 1000  citra.  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada  model  terdiri  dari  empat  lapisan  konvolusi.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa model berhasil dalam melakukan klasifikasi citra dan memperoleh nilai akurasi tes terbaik sebesar 90%.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Klasifikasi, Pengolahan Gambar, Rempah, Rimpang

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara tropis dengan kekayaan alamnya yang melimpah ruah. Satu dari sekian banyak  kekayaan  alam  yang  ada  di  Indonesia  adalah  rempah-rempah[1].  Rempah  di  Indonesia  sangat beragam  sehingga  banyak  dimanfaatkan  dalam  berbagai  industri[2].  Sejak  dahulu  rempah  dikenal  sebagai komoditas  unggul  bernilai  tinggi  yang  menyebabkannya  menjadi  incaran  bangsa  asing  terutama  bangsa
Eropa[3].  Meskipun  rempah,  khususnya  rimpang  mempunyai  peran  penting  dalam  sejarah  dan  kehidupan masyarakat,  beberapa  jenis  rimpang  masih  sulit  dibedakan  karena  kemiripan  bentuknya[4].  Untuk mengidentifikasi rimpang, masyarakat biasanya membandingkan dari gambar pada internet atau buku,  serta bantuan ahli sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama[5].
Di era modern seperti sekarang ini sangat banyak teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk mengatasi persoalan  tersebut.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah  image  processing  dengan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)[6][7].  CNN  merupakan  teknik  deep  learning  yang  efektif  dalam mengenali  dan  mengklasifikasikan  objek  dalam  citra[8][9].  Kelebihan  CNN  antara  lain  adalah  mampu menghasilkan  fitur-fitur  yang  sama  dengan  data  citra  yang  dimasukkan,  mempunyai  kemampuan  dalam feature learning yang lebih baik daripada metode deep learning yang lain serta dapat melakukan augmentasi data[10].
Kinerja  CNN  dikatakan  baik  salah  satunya  karena  bergantung  pada  besaran  sampel  pelatihan  yang dimiliki.  Hal  ini  akan  sangat  berkaitan  terutama  terhadap  nilai  akurasi  jika  sampel  pelatihan  yang  dimiliki kurang.  Proses  pengumpulan  sampel  pelatihan,  terutama  untuk  data  yang  kompleks,  membutuhkan  biaya yang  tinggi  dan  waktu  yang  lama[11].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  juga  menerapkan  penggunaan augmentasi  data  sebagai  strategi  untuk  meningkatkan  kinerja  CNN  dengan  memperbanyak  variasi  sampel pelatihan, sekaligus mengatasi keterbatasan sampel pelatihan yang digunakan[12].
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai  klasifikasi  citra  menggunakan  metode  CNN. Penelitian yang berjudul "Analisis Pengaruh Data Augmentasi Pada Klasifikasi Bumbu Dapur Menggunakan Convolutional Neural Network" oleh Windha Mega Pradnya D dan Agita Putri Kusumaningtyas. Penelitian ini bertujuan membandingkan arsitektur model dengan menggunakan augmentasi data dan tanpa augmentasi data. Dari penelitian ini didapatkan bahwa akurasi dari model tanpa menggunakan augmentasi data sebesar 54% sedangkan model dengan menggunakan augmentasi data memperoleh akurasi sebesar 80%[13].
Penelitian  oleh  Evan  Tanuwijaya  dan  Angelica  Roseanne  berjudul  "Modifikasi  Arsitektur  VGG16 untuk  Klasifikasi  Citra  Digital  Rempah-Rempah  Indonesia"  mengklasifikasikan  lima  jenis  rimpang menggunakan  metode  CNN  dengan  model  VGG16  yang  dimodifikasi  beberapa  layer  dan  parameternya. Hasil penelitian menunjukkan pada fase training diperoleh akurasi sebesar 81%, nilai recall sebesar 76%, dan nilai  precision  sebesar  81%.  Sedangkan  untuk  fase  validasi  mendapatkan  akurasi  sebesar  85%,  nilai  recall sebesar  80%,  dan  nilai  precision  sebesar  84%.  Hasil  dari  penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa  model modifikasi VGG16 lebih baik dalam melakukan klasifikasi rempah-rempah dibanding model Alexnet[14].
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Kartika  Wisnudhanti  dan  Feri  Candra  berjudul  "Image Classification  of  Pandawa  Figures  Using  Convolutional  Neural  Network  on  Raspberry  Pi  4"  menerapkan metode  CNN  dalam  mengklasifikasikan  citra  wayang  dengan  struktur  model  yang  dirancang  sendiri  terdiri dari  3  buah  masing-masing  convolution  layers,  pooling  layers,  dan  hidden  layers.  Penelitian  ini  membagi dataset  dengan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Hasil  penelitian  menunjukkan  persentase  akurasi  sebesar 97,88% pada saat pelatihan dan 96,5% pada saat pengujian[15].
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  sebuah sistem  yang mampu  membantu  pengguna  dalam  mengidentifikasi  jenis  rempah,  khususnya  rimpang,  dengan  cepat, mudah, dan efisien. Penelitian ini menerapkan penggunaan teknologi image processing yaitu dengan metode Convolutional Neural Network.
Penelitian ini ditujukan untuk membantu masyarakat dalam mengenali jenis rempah rimpang dengan benar yang dapat diakses dengan mudah melalui sebuah platform berbasis website.

## 2. BAHAN DAN METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  proses  tahapan  dengan  tujuan  agar  mendapatkan  sistem yang mampu mengklasifikasi citra rempah rimpang dengan benar.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan melakukan observasi secara langsung maupun tidak langsung kemudian dilanjutkan  dengan  identifikasi  masalah.  Tahapan  berikutnya  melakukan  studi  literatur  terkait  rempah rimpang  serta  metode  CNN  yang  akan  diterapkan.  Selanjutnya  mengumpulkan  dataset  citra  rimpang  untuk kemudian  dilakukan  preprocessing.  Setelah  di  proses  data  kemudian  dilatih  sehingga  menghasilkan  suatu model yang kemudian diteruskan ke tahap pengujian. Hasil pengujian ditargetkan mencapai akurasi lebih dari 80 %, jika belum memenuhi maka dilakukan pelatihan model kembali sebagaimana terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Dataset
Tahap  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  pengambilan  data  secara  langsung dan  juga  melalui  data  dari  internet.  Data  yang  diambil  secara  langsung  dilakukan  dengan  pengambilan gambar  objek  penelitian  menggunakan  smartphone  dengan  latar  belakang  berwarna  putih.  Sedangkan  data melalui internet diperoleh dari mengunduh beberapa data yang tersedia pada pada laman web Kaggle. Pada penelitian ini, objek diklasifikasikan menjadi 4 kelas yang terdiri dari, Jahe, Kencur, Kunyit, dan Lengkuas. Data yang diperoleh dengan pengambilan secara langsung maupun dari internet nantinya akan digabungkan dengan  total  1.000  citra  rempah.  Berikut  ini  contoh  beberapa  gambar  dataset  objek  penelitian  yang  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Citra Nama Rempah Jumlah Jahe 250 Citra Kencur 250 Citra
Kunyit 250 Citra
Lengkuas 250 Citra

## 2.3 Preprocessing Data
Dataset yang telah dikumpulkan kemudian diteruskan ke tahap preprocessing data. Preprocessing data dilakukan  dengan  tujuan  agar  mempermudah  model  dalam  mengolah  data  dan  meningkatkan  kualitas  data [16].  Pada  penelitian  ini,  selain  dilakukan  resize  citra  pada  tahap  preprocessing  juga  menggunakan augmentasi  data.  Augmentasi  data  diterapkan  karena  mampu  memperluas  variasi  dataset  yang  digunakan terutama pada dataset pelatihan yang jumlahnya terbatas[10]. Pada penelitian ini data citra di resize menjadi 224 x 224 pixel dan jenis augmentasi data yang digunakan yaitu Rotation Range, Shear Range, Zoom Range, Width Shift Range, Height Shift Range, Horizontal Flip & Vertical Flip.

## 2.4 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  termasuk  salah  satu  metode  dalam  deep  learning  yang  merupakan pengembangan dari artificial neural network (ANN). CNN biasanya digunakan untuk pengolahan data berupa gambar[17][18].  CNN  memiliki  arsitektur  jaringan  dari  puluhan  hingga  ratusan  layer.  Kelebihan  CNN terdapat  pada  kemampuannya  dalam  menghasilkan  fitur-fitur  yang  sesuai  dengan  citra  yang  diinputkan, proses  komputasi  yang  cepat  dan  tidak  memakan  banyak  memori,  serta  mampu  melakukan  klasifikasi, segmentasi, recognition, perbaikan citra hingga transfer learning[10].
Pada penelitian ini, model CNN dirancang dengan 4 convolution layer, 4 pooling layer, serta hidden layer. Pada tiap layer konvolusi menggunakan fungsi aktivasi ReLu. Rectified Linear Unit(ReLU) merupakan fungsi  aktivasi  yang  dapat  menormalisasikan  nilai  hasil  dari  proses  convolutional  layer.  ReLu  digunakan untuk  menghindari  hilangnya  gradien  serta  menambah  kecepatan  pelatihan[12].  Pada  hidden  layer  terdapat beberapa  layer  dengan  nilai  dense  yang  berbeda.  Layer  ini  juga  dikenai  dropout  untuk  mengontrol  proses sekaligus  mengatasi  masalah  overfitting  dengan  nilai  dropout  yang  digunakan  sebesar  0,1[10].  Fungsi aktivasi pada layer terakhir menggunakan fungsi aktivasi softmax. Fungsi ini bertujuan untuk mendapatkan probabilitas  masing-masing  kelas.  Hasil  probabilitas  tertinggi  akan  menjadi  hasil  klasifikasi  dari  prediksi model tersebut[19]. Gambar 2 berikut merupakan arsitektur model CNN yang digunakan pada penelitian.

## Gambar 2. Arsitektur CNN

## 2.5 Pelatihan dan Pengujian
Pelatihan  model  merupakan  tahap  yang  dilakukan  setelah arsitektur  model  selesai  dirancang.  Dalam pelatihan perlu mengkonfigurasi beberapa parameter sebagai perbandingan. Parameter yang digunakan antara lain  batch  size  dan  epoch.  Proses  pelatihan  dilakukan  dengan  beberapa  kali  percobaan  dengan membandingkan nilai epoch dimulai dari 20, 50, dan 100 juga dengan nilai batch size yang berbeda. Selain itu, terdapat parameter optimizer yang pada penelitian ini menggunakan Adam. Adam merupakan algoritma yang diperkenalkan oleh Diederik P. Kingma tahun 2015. Adaptive moment estimation (Adam) merupakan algoritma  pengoptimalan  sebagai  pengganti  dari  prosedur  stochastic  gradient  descent  (SGD)  klasik  yang bertujuan dalam memperbarui bobot pada suatu jaringan secara iteratif berdasarkan data pelatihan. Selain itu, adam  merupakan  algoritma  populer  yang  digunakan  dalam  bidang  deep  learning  karena  mampu menghasilkan  hasil  dengan  sangat  baik[19].  Penelitian  ini  juga  menggunakan  Categorical  Cross  Entropy sebagai parameter fungsi loss dikarenakan dapat melakukan klasifikasi untuk multiclass[20].
Setelah  mendapatkan  model  dari  hasil  training  data,  selanjutnya  dilakukan  testing  atau  pengujian. Model  diuji  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  akhir  dan  ketepatan  prediksi  model  dalam  mengklasifikasikan citra.  Dalam  pengujian  penggunaan  confusion  matrix  sangat  diperlukan.  Confusion  matrix  merupakan matriks  yang  menunjukkan  jumlah  data  testing  yang  diprediksi  model  untuk  setiap  label.  Dari  matriks tersebut  tidak  hanya  terlihat  seberapa  banyak  prediksi  yang  benar,  tetapi  juga  seberapa  banyak  model memprediksi yang salah[21].

## 2.6 Implementasi Website
Proses pengklasifikasian citra rempah menggunakan model CNN ini diimplementasikan dalam sebuah website sederhana yang bertujuan untuk memudahkan user berinteraksi dengan sistem nantinya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  klasifikasi  jenis  rempah-rempah menggunakan metode Convolutional Neural Network, didapatkan nilai akurasi tes terbaik sebesar 90% pada model  pelatihan  ke-3,  dengan  pembagian  data  sejumlah  900  data  training,  50  data  validation,  dan  50  data testing.
Tabel 2. Percobaan Klasifikasi Model CNN Pelatihan Epoch Batch Size Akurasi Train Val 1 100 8 0.8567 0.9400 2 100 10 0.8289 0.8800 3 100 25 0.9500 0.9800 4 100 32 0.8511 0.9200 5 100 64 0.8467 0.8400
Dari hasil pelatihan pada tabel diatas, terlihat secara keseluruhan model sudah mencapai target akurasi bahkan  lebih.  Namun,  diantara  5  percobaan  tersebut,  percobaan  ke-3  dianggap  paling  baik.  Grafik  hasil pelatihan 3 dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Grafik Pelatihan 3
Terlihat  pada  grafik  akurasi  terjadi  kenaikan  yang  cukup  stabil.  Antara  validasi  akurasi  dan  train akurasi  memiliki  jarak  yang  tidak  terlalu  jauh.  Akurasi  terbaik  diperoleh  pada  epoch  96  untuk  validasi akurasi  sebesar  0.9800.  Train  akurasi    terbaik  sebesar  0.9711  pada  epoch  90.  Akurasi  pada  epoch  terakhir untuk validasi loss adalah 0.3303 sedangkan train loss 0.1366.
Setelah  menguji  50  citra  rimpang,  selanjutnya  dilakukan  penghitungan  penilaian  klasifikasi menggunakan  confusion  matrix  seperti  pada  gambar  dibawah  ini.  Penggunaan  Confusion  matrix  bertujuan untuk  mengukur  hasil  prediksi  model  baik  yang  benar  maupun  prediksi  yang  salah.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Confusion Matrix
Pengujian  dengan  confusion  matrix  menunjukkan  bahwa  model  berhasil  mengklasifikasikan  rempah rimpang  sesuai  kelasnya  masing-masing.  Model  berhasil  mengenali  jahe  sebanyak  9  data,  kencur  sebanyak 13  data,  kunyit  sebanyak  11  data,  dan  lengkuas  sebanyak  12  data.  Persentase  keberhasilan  model  dalam memprediksi  masing-masing  rimpang  adalah  86%  untuk  jahe,  87%  untuk  kencur,  92%  untuk  kunyit,  dan 96%  untuk  lengkuas.  Akurasi  tes  yang  diperoleh  dari  rata-rata  seluruh  data  testing  sebesar  90%.  Sehingga
dapat  disimpulkan  bahwa  model  pelatihan  ke-3  adalah  model  terbaik  untuk  melakukan  klasifikasi  citra rempah pada penelitian ini.
Setelah  mendapatkan  model  terbaik,  langkah  terakhir  agar model  dapat digunakan untuk  melakukan klasifkasi  citra  rimpang  adalah  dengan  mengimplementasikannya.  Pada  penelitian  ini,  model diimplementasikan pada sebuah website sederhana. Tampilan website dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Website

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil akurasi terbaik diperoleh pada pelatihan ke-3 percobaan kedua dengan nilai epoch 100 dan 25 batch size berhasil  memperoleh  akurasi  95%  pada  tahap  pelatihan  dan  98%  pada  tahap  validasi.  Selain  itu,  hasil pengujian dengan data uji menunjukkan nilai akurasi sebesar 90%. Dalam penelitian ini, peningkatan jumlah dataset  dan  pengaturan  parameter epoch memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  hasil  pelatihan. Diharapkan  kedepannya  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  teknologi klasifikasi  citra  berbasis  metode  CNN  dengan  variasi  citra  rempah  yang  lebih  beragam.  Saran  terhadap penelitian  selanjutnya  agar  dapat  memperbanyak  variasi  dataset  yang  digunakan  serta  lebih  beragam sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dan pengetahuan akan rempah semakin meningkat. Selain itu penggunaan metode lain sebaiknya dilakukan sebagai perbandingan dalam mengklasifikasi rempah serta dapat mengembangkan pengimplementasiannya.

## REFERENSI
[1] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  T.  Widiharih,  D.  Statistika,  and  U.  Diponegoro,  “Klasifikasi  citra  digital bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional neural network (cnn) 1,2,3,” vol. 9, pp. 273–282, 2020.
[2] Kaharuddin, Kusrini, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb Dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Inf. Interaktif , vol. 4, no. 1, pp. 17–22, 2019.
[3] L.  Hakim, Rempah  &  Herba  Kebun-Pekarangan  Rumah  Masyarakat ,  I.,  no.  164.  Diandra  Creative, 2015.
[4] M.  Mayasari,  D.  Iskandar  Mulyana,  M.  Betty  Yel,  and  S.  Tinggi  Ilmu  Komputer  Cipta  Karya Informatika  Jl  Raden,  “Komparasi  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Rimpang  Menggunakan  Principal Component  Analiysis,  Support  Vector  Machine,  K-Nearest  Neighbor  Dan  Decision  Tree,” J.  Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, 2022.
[5] K.  H.  Indrani,  D.  C.  Khrisne,  and  I.  M.  A.  Suyadnya,  “Android  Based  Application  for  Rhizome Medicinal Plant Recognition Using SqueezeNet,” J. Electr. Electron. Informatics , vol. 4, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.24843/jeei.2020.v04.i01.p02.
[6] N. Fadlia and R. Kosasih, “Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (Cnn),” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  24,  no.  3,  pp.  207–215,  2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2397.
[7] S. Y. Riska and L. Farokhah, “Klasifikasi Bumbu Dapur Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (K-NN),” Smatika J. , vol. 11, no. 01, pp. 37–42, 2021, doi: 10.32664/smatika.v11i01.568.
[8] I.  W.  Prastika,  E.  Zuliarso,  J.  T.  Lomba,  J.  No,  and  S.  50241,  “Deteksi  Penyakit  Kulit  Wajah Menggunakan  Tensorflow  Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” J.  Manaj.  Inform.  Sist. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 84–91, 2021, [Online]. Available: http://e-
journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi.
[9] M.  A.  Hidayat,  N.  L.  Husni,  and  F.  Damsi,  “Pendeteksi  Banjir  Dengan  Image  Processing  Berbasis Convolutional Neural Network (CNN) pada Kamera Pengawas,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 10–18, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.382.
[10] W.  Setiawan, Deep  Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network:  Teori  dan  Aplikasi ,  I. 2020.
[11] S. F. Tumewu, D. H. Setiabud, and I. Sugiarto, “Klasifikasi Motif Batik menggunakan Metode Deep Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation,” J. Infra , vol. 8, no. 2, pp. 189–194, 2020.
[12] J.  Sanjaya  and  M.  Ayub,  “Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan  Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[13] W.  D.  Mega  Pradnya  and  A.  Putri  Kusumaningtyas,  “Analisis  Pengaruh  Data  Augmentasi  Pada Klasifikasi  Bumbu  Dapur  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, pp. 2022–2031, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4201.
[14] E.  Tanuwijaya  and  A.  Roseanne,  “Modifikasi  Arsitektur  VGG16  untuk  Klasifikasi  Citra  Digital Rempah- Rempah Indonesia Classification of Indonesian Spices Digital Image using Modified VGG 16 Architecture,” vol. 21, no. 1, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.xxx.
[15] K.  Wisnudhanti  and  F.  Candra,  “Image  Classification  of  Pandawa  Figures  Using  Convolutional Neural Network on Raspberry Pi 4,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1655, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1655/1/012103.
[16] R.  Prabowo,  Y.  Heningtyas,    machudor  Yusman,  M.  Iqbal,  and  O.  D.  E.  Wulansari,  “Klasifikasi Image Tumbuhan Obat (Keji Beling) Menggunakan Artificial Neural Network,” J. Komputasi , vol. 9, no. 2541–0350, pp. 88–92, 2021, doi: 10.23960/komputasi.v9i2.2868.
[17] M. F.  Nazil, A. B. Firmansyah, and R. Purbaningtyas, “Klasifikasi Keparahan Demensia  Alzheimer Menggunakan Metode Convolutional Neural Network pada Citra MRI Otak,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.200.
[18] G. W. Intyanto, “Klasifikasi Citra Bunga  dengan Menggunakan Deep Learning: CNN  (Convolution Neural Network),” J. Arus Elektro Indones. , vol. 7, no. 3, p. 80, 2021, doi: 10.19184/jaei.v7i3.28141.
[19] O. Nurima Putri, “Implementasi Metode Cnn Dalam Klasifikasi Gambar Jamur Pada Analisis Image Processing,” Universitas Islam Indonesia, 2020.
[20] M. F. Naufal and S. F. Kusuma, “Pendeteksi Citra Masker Wajah Menggunakan CNN dan Transfer Learning,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  p.  1293,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021865201.
[21] A.  Géron  and  R.  Russell,  “Machine  learning  step-by-step  guide  to  implement  machine  learning algorithms with Python,” O’Reilly Media, Inc , p. 106, 2019.