## PENDETEKSIAN OBJEK PADA CITRA HEWAN KARNIVORA DAN HERBIVORA MENGGUNAKAN FASTER R-CNN
1 Sherien Trisnawaty Eka Putri, 2 Achmad Fahrurozi 1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 sherientrisnawaty@student.gunadarma.ac.id, 2 achmad.fahrurozi12@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan  sistem  pendeteksian  objek  dengan  menggunakan Faster  R-CNN  untuk  mengklasifikasikan  jenis  hewan  dari  kelompok  hewan  karnivora  dan herbivora berbasis citra. Pembuatan program dalam penelitian ini menggunakan Faster R-CNN dengan arsitektur Inception V2 dan Google Collab pada tahap pelatihan. Data yang digunakan yaitu  2000  citra  hewan  yang  diambil  secara  random  menggunakan  Chrome  extension  dan dilabelkan secara manual. Hasil akuisisi citra memberikan variasi sudut pengambilan gambar, variasi jarak pengambilan, dan variasi jumlah objek dalam citra. Pembuatan sistem pendeteksian objek ini meliputi tahap pelatihan untuk membentuk model Faster R-CNN, tahap uji coba, dan pengukuran  performa  sistem  pendeteksian  objek  yang  dihasilkam.  Berdasarkan  hasil implementasi dan uji coba, disimpulkan bahwa sistem ini dapat mengklasifikasikan jenis hewan karnivora dan herbivora dengan total loss model hasil pelatihan berada pada 0.06 dan rata-rata tingkat  akurasi  sebesar  89%.  Hasil  perhitungan  Recall  dan  Precision  menunjukkan  bahwa performa dari sistem klasifikasi yang dihasilkan sangat baik, dengan nilai Recall 100% terdapat pada kelompok citra hewan Cheetah, Eagle, Komodo, Shark, Tiger, Bull, Guineapig, dan Zebra.
Kata Kunci: Deteksi Objek, Hewan Karnivora, Hewan Herbivora, Faster R-CNN, Inception V2.

## Abstract
This study aims to build an object detection system using Faster R-CNN to classify the types of  animals  from  the  image-based  group  of  carnivores  and  herbivores.  Programming  in  this research uses Faster R-CNN with Inception V2 architecture and Google Collab at the training stage.  The  data  used  are  2000  animal  images, taken randomly  using  a  Chrome extension  and labeled manually. Image acquisition results provide variations in the angle of shooting, variations in the distance taken, and variations in the number of objects in the data image. The construction of this object detection system includes the training step to build the Faster R-CNN model, the testing step, and measuring the performance of the resulting object detection system. Based on the results of implementation and testing, it is concluded that this system can classify the types of carnivores  and  herbivores  with  the  total  loss  of  the  training  model  at  0.06  and  an  average accuracy  rate  of  89%.  The  results  of  the  Recall  and  Precision  calculations  show  that  the performance of the resulting classification system is very good, with a 100% Recall value found in the animal image group of Cheetah, Eagle, Komodo, Shark, Tiger, Bull, Guineapig, and Zebra.
Keywords: Object detection, Carnivorous animal, Herbivorous animal, Faster R-CNN, Deep Learning.

## PENDAHULUAN
Pengelompokkan  hewan  berdasarkan jenis makanannya terbagi menjadi 3 kelompok besar,  yaitu  kelompok  hewan  herbivora, karnivora, dan omnivora. Hewan yang masuk ke  dalam  kelompok  hewan  herbivora  yaitu hewan-hewan  pemakan  tumbuhan.  Contoh hewan herbivora diantaranya Gajah
(elephant), Jerapah (giraffe) ,  Unta (camel) , Kuda  Nil (hippopotamus) ,  dan  Badak (rhinoceros) .  Kelompok  hewan  karnivora yaitu  hewan  pemakan  daging  atau  pemakan hewan  lain  seperti  Harimau (tiger) ,  Macan Tutul (cheetah) ,  Singa (lion) dan  Buaya (crocodile) .  Sementara  kelompok  hewan omnivora yaitu hewan pemakan tumbuhan dan pemakan hewan lain. Omnivora sering disebut hewan  pemakan  segalanya  seperti  ayam (chicken) , bebek (duck) , dan tikus (mouse) . Pendeteksi  objek  ( object  detection ) adalah suatu teknologi untuk mengenali suatu object  dari  suatu  gambar  maupun  video. Pendeteksian  objek  merupakan  teknologi komputer  yang  berkaitan  dengan computer vision dan image processing yang berhubungan  dengan  mendeteksi  suatu  objek dalam citra digital berdasarkan warna maupun bentuk  objek.  Algoritma object  detector modern  yang  banyak  digunakan  dalam pengenalan citra adalah Convolutional Neural Network  (CNN)  dan  pengembangannya. Penggunaan algoritma
CNN dan
pengembangannya  dalam  penelitian  terkait analisa citra telah banyak dilakukan,
diantaranya dalam pengenalan citra wajah [1], [2], ekspresi wajah [3], prediksi usia dan jenis kelamin  berbasis  citra  wajah  [4],  identifikasi nominal  uang  logam  [5],  hingga  klasifikasi buah [6], [7], [8].
Penelitian  terkait  sistem  pengenalan hewan telah dilakukan oleh Tibor, T., dkk [9], menggunakan beberapa algoritma, diantaranya PCA  (Principal  Components  Analysis),  LDA (Linear Discriminant Analysis), LBPH (Local Bonary  Pattern  Histogram),  SVM  (Support Vector  Machines),  dan  CNN  (Convolutional Neural Network). Hasil eksperimennya menunjukkan  bahwa  CNN  memberikan tingkat  akurasi  terbaik  dibanding  algoritma lainnya,  yakni  sebesar  98%.  Data  citra  yang digunakan dalam penelitian tersebut memiliki variasi  dalam  kondisi  pencahayaan  yang berbeda,  diambil  dalam  posisi  depan  dengan toleransi  untuk  sedikit  gerakan  samping. Faster  R-CNN  merupakan  teknik  pengenalan objek  hasil  pengembangan  CNN  yang dikembangkan  oleh  Ross  Girshick  dkk  pada tahun 2015 [10].
Algoritma  Faster  R-CNN  diklaim mampu  mengeliminasi  waktu  training  dalam jumlah besar, karena Faster R-CNN mengeliminasi  algoritma  selective  search untuk mencari region proposal, di mana Faster R-CNN  hanya  butuh  300  proposal  per  citra sementara R-CNN and Fast R-CNN memerlukan 2000 proposal [11]. Fino, C., dkk [12]  menggunakan  Faster  R-CNN  untuk pengenalan  jenis  burung  Lovebird.  Pada penelitian tersebut digunakan data citra hewan
yang memiliki lebih banyak variasi, diantaranya variasi sudut pengambilan gambar, variasi jarak pengambilan, dan variasi jumlah  objek  dalam  citra.  Jumlah  data  citra burung  yang  digunakan  adalah  800  citra, terdiri  dari  8  kelas,  di  mana  masing-masing kelas memuat 100 citra. Lavin J. H. dkk [13] mengklaim  bahwa  Inception  V2  merupakan arsitektur CNN yang memiliki akurasi tinggi, menggunakannya  untuk  mendeteksi  wajah dari frame CCTV. Derry dan Muhammad [14] menggunakan Faster R-CNN dengan arsitektur  Inception  V2  untuk  mendeteksi ujung  jari.  Penelitian  ini  dibatasi  pada  citra dengan latar belakang homogen, memberikan tingkat akurasi tingkat akurasi 90%, 91%, 94% dan 92% dari 4 fase pelatihan yang berbeda.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  diterapkan dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga tahap utama, yaitu:
1. Tahap pelatihan ( training) dengan algoritma Faster R-CNN,  menggunakan framework  TensorFlow  Object  Detection dengan platform GPU,  menggunakan Google Collab saat proses training.
2. Tahap  pengujian  terhadap  data  uji,  yaitu mengklasifikasikan jenis hewan Karnivora dan  hewan  Herbivora  berdasarkan  hasil pelatihan terhadap data latih.
3. Tahap  analisa  performa  dari  sistem pendeteksian objek hewan yang dihasilkan.
Gambaran  Umum  Metode  Penelitian  yang Digunakan
Penyusunan  data  melibatkan  proses pengumpulan data, kemudian membuat anotasi  data,  lalu  mengubahnya  menjadi format TFRecord biner yang berguna sebagai masukan  untuk  proses  pelatihan.  Dalam pelatihan dilakukan proses pembuatan model, konfigurasi file config, dan pendefinisian kelas objek  hewan  Karnivora  dan  Herbivora diperlukan. Proses pelatihan dilakukan menggunakan  framework  Tensorflow  API Object  Detection dan  metode  Faster  R-CNN.
Setelah  itu  dilakukan  pengujian  pengenalan hewan  Karnivora  dan  hewan  Herbivora dengan  hasil  data  uji  dengan  menggunakan model  yang  telah  dilatihkan  pada  data  latih citra  itu  sendiri.  Terakhir  adalah  analisa pengujian yang telah dilakukan.

## Proses Pelatihan
Diagram  alir  ini  menampilkan  alur proses pelatihan pada dataset yang diinput oleh pengguna.  Lebih  jelasnya  bisa  dilihat  pada Gambar  1  yang  menyajikan Flowchart dari proses  Pelatihan. Flowchart pada  Gambar  1 menunjukkan  proses  pelatihan  pada  sebuah dataset yang diawali dengan menginput dataset gambar  yang  telah  diberi  label  atau  dianotasi dengan  20  klasifikasi  kelas  yaitu  hewan Karnivora  dan  Herbivora,  berdasarkan  jenis hewan  masing-masing  10  jenis  Hewan Karnivora  dan  10  jenis  hewan  Herbivora. Selanjutnya  dilakukan  proses  konfigurasi pelatihan  dengan  memasukkan  ukuran  batch,
langkah-langkah  dan  konfigurasi  jalur  untuk melakukan  konfigurasi  pelatihan.  Ukuran batch yang digunakan adalah 1, untuk jumlah langkah  yang  akan  diambil  pada  proses pelatihan sebanyak 50.000 langkah, sedangkan untuk  jalur  penyesuaian mengatur semua  file yang ada di komputer atau laptop. Pada tahap berikutnya, inisialisasi pipeline training model Faster  Recurrent  Convolutional  Neural Network (Faster  R-CNN)  digunakan  dalam proses  pelatihan.  Algoritma  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Faster  R-CNN dengan arsitektur Inception V2 sebagai model untuk  proses Transfer  Learning dan Fine Tuning. Inception V2 digunakan karena dapat mengurangi  kompleksitas jaringan  konvolusi, di  mana  modul  ini  membuat  jaringan
konvolusi  tidak  menjadi  lebih  dalam,  namun lebih meluas [14].
Saat  proses  pelatihan  sedang  berjalan, hasilnya akan disimpan dalam bentuk file .ckpt atau langkah pemeriksaan yang akan otomatis disimpan  setiap  10  menit  selama  proses pelatihan  berjalan.  Pada  akhirnya  file  .ckpt akan diubah menjadi file grafik dengan format .Pb  (Protobuf)  sehingga  dapat  dijalankan untuk  proses  deteksi  dan  klasifikasi  pada sistem.  Proses  selanjutnya  adalah  proses pelatihan  dataset  yang  telah  diproses  untuk mendeteksi objek seperti hewan Karnivora dan Herbivora.  Berikut  adalah  gambaran  alur proses  yang  terjadi  selama  proses  pelatihan. Gambar  2  menyajikan Flowchart pelatihan data menggunakan Faster R-CNN.
Gambar 1. Flowchart dari Proses Pelatihan
Gambar 2. Flowchart Pelatihan Data Menggunakan Faster R-CNN.
Berikut  adalah  keterangan  dari  Gambar  2  di atas:
1. Citra masukan memuat semua citra dalam himpunan  latih  yang  telah  dianotasi  atau diberi  label  sebelum  melalui  proses konvolusi  pada  model  CNN.  Proses  ini berlangsung menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan operasi MaxPolling.
2. Hasil  konvolusi  oleh  CNN  selanjutnya akan  melalui  proses  Region  Proposal
Network (RPN), yaitu proses memisahkan latar belakang dari objek untuk menghasilkan  sekumpulan  wilayah  yang dideteksi menjadi objek yang dimaksud.
3. Proses  ROI  Pooling  akan  memperkecil ukuran  area  pada feature  maps dari  hasil proses RPN.
4. Hasil dari proses ROI Pooling diklasifikasikan  dan  menghasilkan  kotak pembatas ( bounding box ) untuk citra jenis
hewan  karnivora  dan  hewan  herbivora beserta keterangan dari objeknya.
Alur proses deteksi objek berbasis citra yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  diawali dengan  input  gambar  yang  akan  digunakan untuk mendeteksi objek hewan Karnivora dan Herbivora,  kemudian  sistem  akan  membaca input  gambar  yang  dimasukkan  untuk kemudian  diproses  untuk  mendeteksi  objek yang terdapat didalamnya gambar. Selanjutnya dilakukan pemanggilan hasil proses pelatihan yang  telah  diubah  menjadi  file  protobuf  dan memanggil  labelmap  untuk  mendapatkan definisi label untuk deteksi objek.
Tahapan selanjutnya sistem akan membaca  frame  pada  gambar  yang  telah diinput  kemudian  menampilkan  hasil  deteksi dari  objek  yang  dideteksi.  Gambar  3 menyajikan flowchart proses  deteksi  objek berbasis citra yang dihasilkan pada penelitian
ini.  Hasil  deteksi  yang  didapatkan  yaitu  citra baru  dengan  menampilkan output keterangan pada citra baru tersebut. Hasilnya dapat berupa matriks  sesuai  dengan  parameter  yang digunakan. Parameter pengujian yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya adalah tingkat Akurasi, Recall, dan Precision berdasarkan confusion matrix hasil klasifikasi.
Secara  umum ,  confusion  matrix merupakan tabel  berdimensi  dua  yang  terdiri  dari  data prediksi  dan  data  aktual  berdasarkan  kelas masing-masing, dimana data prediksi terletak pada bagian baris dan data aktual terletak pada bagian  kolom,  sebagaimana  disajikan  pada Tabel  1  [15].  Berdasarkan  Tabel  1,  maka
Akurasi  dapat  dinyatakan  sebagai  hasil pembagian antara data yang diprediksi dengan benar  (TP  ditambah  TN)  dan  jumlah  seluruh data uji. Sementara Presisi dan Recall dihitung berdasarkan  nilai  positif  benar  (TP),  positif palsu  (FP),  dan  negatif  palsu  (FN).  Presisi adalah  banyaknya  prediksi  kelas  positif  dari semua kelas positif, dinyatakan oleh persamaan  (1),  sedangkan  Recall  adalah jumlah prediksi kelas positif yang dibuat dari semua  hasil  prediksi,  dinyatakan  oleh persamaan (2) [16].
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (2)
Gambar 3. Flowchart Proses Deteksi Objek Berbasis Citra.
Tabel 1. Confusion Matrix Aktual Positif Aktual Negatif Prediksi Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Prediksi Negatif False Positive (FP) True Negative (TN)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pelatihan Data Latih
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa uji  coba  nilai  parameter  untuk  pembentukan model  Faster  R-CNN  yang  digunakan. Berdasarkan  hasil  uji  coba,  diperoleh  hasil pelatihan terbaik sebagai berikut:
1. Model  yang  terbentuk  adalah  model  hasil pelatihan dengan  jumlah  50.000 steps dengan batch  size yaitu  berupa graph inference yang  terdiri  dari file  checkpoint , frozen_inference_graph.pb ,  dan  terdapat  3 file model-ckpt yang masing-masing berekstensi  .data-00000-of-00001,  .index, dan  .meta  yang  diletakkan  dalam  satu direktori  yang  sama  dan  digunakan  untuk melakukan  pengujian  model  pada  saat melakukan pendeteksian objek.
2. Grafik total loss model hasil pelatihan yang berada pada 1.5 hingga 0.06, disajikan pada Gambar  4,  menujukkan  nilai  kehilangan pada  proses  pelatihan  semakin  kecil  dan mampu memperbaiki hasil deteksi.

## Hasil Pengujian Data Uji
Tahap selanjutnya adalah proses pengujian  hasil  deteksi  terhadap  data  uji berbasis  data  latih  yang  telah  dilatih  dengan menggunakan  metode Machine  Learning. Adapun pengujian yang dilakukan dengan cara membandingkan  hasil  deteksi  data  uji  oleh sistem  yang dibuat  dengan  label  dari  data uji yang dilabelkan secara manual.
Hasil  perhitungan  tingkat  akurasi didapatkan  rata-rata  sebesar  89%,  sehingga performa  pengklasifikasian  jenis  hewan Karnivora  dan  Herbivora  oleh  sistem  dapat dikategorikan  baik.  Parameter  performa lainnya,  yaitu Recall dan Precision juga memberikan  hasil  perhitungan  yang  baik,  di mana  terdapat  kelompok  citra  hewan  dengan nilai  pada recall adalah  1  atau  100%.
Kelompok  citra  hewan  yang  memiliki  nilai Recall sebesar 100% diantaranya adalah objek hewan Cheetah, Eagle, Komodo, Shark, Tiger, Bull,  Guinepig, dan Zebra. Gambar  5 menyajikan output deteksi  pada  salah  satu jenis  hewan  karnivora,  sementara  Gambar  6 menyajikan output deteksi  pada  salah  satu jenis hewan herbivora.
Gambar 4. Grafik Total Loss dengan 50.000 Steps
Gambar 5. Output Deteksi Pada Salah Satu Jenis Hewan Karnivora
Gambar 6. Output Deteksi Pada Salah Satu Jenis Hewan Herbivora
Tabel 2. Rangkuman Tingkat Akurasi Deteksi Objek Hewan Karnivora dan Herbivora
Kelompok Hewan Karnivora Herbivora Jenis Hewan Akurasi Jenis Hewan Akurasi Bear 90% Bull 90% Cheetah 95% Camel 70% Crocodile 100% Elephant 80% Eagle 80% Giraffe 80% Komodo 80% Guineapig 95% Lion 95% Hippopotamus 95% Shark 80% Koala 100% Tiger 90% Rhinoceros 90% Whale 90% Tapir 100% Wolf 95% Zebra 70% Akurasi Rata-Rata = 89%
Dapat  dilihat  pada  Gambar  5  dan Gambar  6,  bahwa  sistem  pendeteksian  objek yang  dibangun  memberikan output berupa objek  hewan  yang  ditandai  dengan bounding box disertai nama jenis hewan dan kelompoknya, apakah karnivora atau herbivora. pada Gambar 6, dapat dilihat bahwa sistem dapat mendeteksi objek hewan dengan
cukup  akurat,  walaupun  terdapat  objek  lain berupa manusia dalam citra yang sama. Tabel 2  merangkum  ketepatan  hasil  deteksi  objek dari sistem yang dihasilkan pada penelitian ini.
Berdasarkan  Tabel  2  diperoleh  bahwa tingkat  akurasi  tertinggi  dimiliki  oleh  citra hewan  dari  jenis  Crocodile  (Buaya),  Koala, dan  Tapir,  yakni  sebesar  100%.  Sementara
tingkat  akurasi  terendah  dimiliki  oleh  citra hewan  dari  jenis  Camel  (Unta)  dan  Zebra, dengan  akurasi  sebesar  70%.  Perhitungan akurasi  rata-rata  untuk  semua  citra  uji memberikan  hasil  89%,  sehingga  performa dari sistem pendeteksian objek yang dibangun dalam penelitian ini cukup menjanjikan.

## Analisa Hasil Uji Coba Berdasarkan  False

## Rate
Analisa  yang  dilakukan  adalah  analisis terhadap kesalahan atau error yang didapatkan pada  hasil  identifikasi  jenis  hewan,  baik  itu untuk  kelompok  hewan  karnivora  ataupun kelompok  hewan  herbivora. Error yang diamati ini dibagi menjadi dua, yaitu positive false rate dan negative false rate . Positive false rate adalah  kesalahan  dalam  mengenali  data uji, dimana hasilnya tidak menunjukkan label yang  sebenarnya  dari  data  uji  tersebut. Sedangkan negative false rate adalah kesalahan  dalam  pendeteksian  objek  dalam data  uji,  dimana  hasilnya  tidak mendeteksi objek yang seharusnya dideteksi. Pada analisa
hasil uji coba dari penelitian ini, terdapat dua positive  false  rate yang  terjadi,  yaitu  salah mengidentifikasi  objek  dan  mengidentifikasi dua  objek.  Salah  mengidentifikasi  objek disebabkan  karena  objek  tersebut  memiliki sedikit kemiripan dengan objek lain. Gambar 7 menyajikan kasus kesalahan mengidentifikasi- kan objek yang terjadi dalam eksperimen ini.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  bahwa anak  gajah  salah  diidentifikasi  sebagai Rhinoceros (Badak) dalam eksperimen. Hal ini diduga karena pada gambar tersebut posisi dan penampakan anak gajah dari sudut pengambilan  gambar  memiliki  kempiripan dengan  Badak.  Pada  penelitian  ini  tidak terdapat  kasus negative  false  rate, yaitu kesalahan  sistem  pendeteksian  objek  berupa tidak  mendeteksi  objek  yang  diinginkan. Artinya sistem yang dibangun pada penelitian ini selalu dapat mendeteksi objek hewan yang ada  dalam  citra  uji.  Kesalahan  hanya  terjadi pada  identifikasi  jenis  hewan  yang  terdeteksi oleh sistem.

## Gambar 7. Contoh citra Uji yang Mengalami Kesalahan Identifikasi Objek

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, diperoleh bahwa tingkat akurasi rata-rata  dari  sistem  pendeteksian  citra hewan  karnivora  dan  herbivora  yang dihasilkan adalah sebesar 89%. Berdasarkan hasil Recall dan Precision yang didapatkan,
maka  performa  sistem  termasuk  dalam kategori  baik,  dengan  nilai  pada Recall 100% terdapat pada objek hewan Cheetah, Eagle,  Komodo,  Shark,  Tiger,  Bull, Guineapig, dan Zebra. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Menambahkan  jumlah dataset dan ragam objek pada gambar untuk melatih model maupun menambah jumlah pada langkah  pelatihan  hingga  mencapai akurasi yang lebih tinggi.
2. Mengembangkan  kembali  pengenalan objek  dengan  fokus  untuk  mendeteksi hewan karnivora dan herbivora menggunakan  model  atau  arsitektur yang lainnya, ataupun mengembangkan klasifikasi  secara  realtime  baik  itu menggunakan webcam atau video.
3. Menggunakan  spesifikasi  perangkat yang lebih tinggi yaitu dengan menggunakan komputer dengan
Random  Access  Memory  (RAM) yang tinggi  dan  menggunakan Graphics Processing Unit (GPU) untuk mempercepat proses pelatihan.
4. Output yang  dihasilkan  dari  sistem
dalam penelitian ini masih berupa text , sehingga untuk pengembaganan selanjutnya  dapat  ditambahkan output
berupa suara (voice) yang memuat jenis hewan dan makanannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Zufar dan B. Setiyono,
“Convolutional  Neural  Networks  untuk Pengenalan  Wajah  Secara  Real-Time”, Jurnal Sains dan Seni ITS, Vol. 5 (2), hal.
72-77, 2016.
[2] H.  Abhirawa,  Jondri,  dan  A.  Arifianto,
“Pengenalan Wajah Menggunakan
Convolutional  Neural  Network”  e- Proceeding  of  Engineering:  Vol.  4  (3),
Desember 2017, hal. 4907-4916.
[3] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  dan  R.
Arijanto,  “Implementasi  Deep  Learning
Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi
Manusia”,  Jurnal  ALGOR,  Vol.  2  (1), hal. 12-21, 2020.
[4] A.  Zein,  “Memprediksi  Usia  dan  Jenis Kelamin  Menggunakan  Convolutional Neural Networks”, Sainstech, Vol. 30 (1), hal. 1-7, 2020.
[5] R. A. Doga, H. F. J. Lami, dan S. I. Pella,
“Sistem  Identifikasi  Nominal  Uang Logam  Menggunakan  Tensorflow  dan Convolutional  Neural  Network  Berbasis Raspberry  PI”,  Seminar  Nasional  Sains dan Teknik Fst Undana (SAINSTEK), 25 Oktober 2019, hal. 503-511.
[6] S.  Juliansyah  dan  A.  D.  Laksito, “Klasifikasi Citra Buah Pir Menggunakan Convolutional Neural Networks”, InComTech:
Jurnal
Telekomunikasi  dan  Komputer,  Vol.  11
(1), hal. 65-72, 2021.
[7] F.  F.  Maulana  dan  N.  Rochmawati, “Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan
Convolutional Neural Network”, Journal of  Informatics  and  Computer  Science (JINACS), Vol. 1 (2), hal. 104-108, 2019.
[8] T.  D.  Antoko,  M.  A.  Ridani,  dan  A.  E.
Minarno,  “Klasifikasi  Buah  Zaitun Menggunakan Convolution Neural Network”,  Komputika:  Jurnal  Sistem Komputer,  Vol.  10  (2),  hal.  119  –  126, 2021.
[9] T. Trnovszky, P. Kamencay, R. Orjesek,
M.  Benco,  dan  P.  Sykora,  “Animal Recognition System Based on Convolutional Neural Network”,
Advances  In  Electrical  And  Electronic
Engineering,  Vol.  15  (3),  hal.  517-525, 2017.
[10] R. Gandhi, “R-CNN, Fast R-CNN, Faster
R-CNN,  YOLO  —  Object  Detection Algorithms”, 2018, https://towardsdatascience.com/r- cnnfast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-
detection-algorithms-36d53571365e, 5 November 2021.
[11] Y. Rizki, R. M. Taufiq, D. Putri, dan H. Mukhtar,  “Klasifikasi  Pola  Kain  Tenun
Melayu  Menggunakan  Faster  R-CNN”, IT  Journal  Research  and  Development (ITJRD), Vol. 5 (2), hal. 215-225, 2021.
[12] F.  Charli,  H.  Syaputra,  M.  Akbar,  S.
Sauda,  dan  F.  Panjaitan,  “Implementasi Metode  Faster  Region  Convolutional Neural  Network  (Faster  R-CNN)  Untuk Pengenalan  Jenis  Burung  Lovebird”, Journal  of  Information  Technology Ampera, Vol. 1 (3), hal. 185-197, 2020.
[13] L.  J.  Halawa,  A.  Wibowo,  dan  F.
Ernawan,  “Face  Recognition  Using Faster R-CNN with Inception-V2 Architecture  for  CCTV  Camera”,  2019 3rd International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS), 29-30 Oktober 2019, hal. 1-6. [14] Derry Alamsyah dan Muhammad Fachrurrozi,  “Faster  R-CNN  with Inception  V2  for  Fingertip  Detection  in Homogenous  Background  Image”,  IOP Conf.  Series:  Journal  of  Physics:  Conf. Series, 1196 (012017), hal. 1–6, 2019.
[15] L. A. Septiandi, E. M. Yuniarno, dan A. Zaini, “Deteksi Kedipan dengan Metode CNN  dan  Percentage  of  Eyelid  Closure (PERCLOS)”, Jurnal Teknik ITS, Vol. 10
(1), hal. A56-A63, 2021.
[16] P. M. Pavithra dan R. Bhavani, “Object Detection  and  Classification  Using YOLO  V3”,  International  Research
Journal  of  Engineering  and  Technology (IRJET), Vol. 8 (3), hal. 153-158, 2021.