## KLASIFIKASI MUTU FISIK TEMPE MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK(CNN)
Ichwanul Muslim Karo Karo 1 , Justaman Arifin Karo Karo 2 , Yunianto 3 , Hariyanto 4 , Miftahul Falah 5
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan 1 , Teknik Kimia, Politeknik Teknologi Kimia Industri 2,3,4,5 ichwanul@unimed.ac.id 1 , justaman.karo@gmail.com 2 , yunianto.mt.ir@gmail.com 3 , hariyanto.ptki@gmail.com 4 , miftahulfalahlubis@gmail.com 5
Submitted May 24, 2023; Revised November 20, 2023; Accepted November 21,2023

## Abstrak
Selama ini penentuan kualitas mutu tempe dilakukan dengan pengamatan fisik tempe secara langsung. Kerap  kali  hasil  pengamatan  kurang konsisten  dikarenakan keterbatasan  visual  manusia. Pengolahan citra merupakan alternatif untuk mengatasi masalah penentuan kualitas tempe dari aspek gambarnya. Pengolahan  citra  mempunyai  kemampuan  yang  lebih  peka,  tepat,  dan  obyektif  dibandingkan  visual manusia.  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  merupakan  salah  satu  model  deep  learning  yang mampu  mengindenfikasi  obyek  citra  sedemikian  hingga  mampu  menentukan  jenis  obyek.  Dalam beberapa  kasus,  algorima  CNN  digunakan  untuk  mengindentifikasi  kondisi  sebuah  kualitas  obyek. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kualitas  tempe  dari  aspek  citranya,  sehingga  dapat diidentifikasi  jenis  tempe  dengan  kondisi  baik  dan  sudah  mulai  membusuk.  Adapun  gambar  tempe merupakan  data  primer  yang  diperoleh  langsung  dari  salah  satu  pasar  tradisional  di  Kota  Medan. Jumlah gambar  yang berhasil diperoleh sebanyak 262. Model klasifikasi yang dihasilkan melewati 7 fase,  yakni  persiapan  data, preprocessing ,  data augmentation , split dataset,  membangun  model klasifikasi dengan algoritma CNN dengan fungsi aktivasi ReLU, pengujian model dan evaluasi. Hasil penelitian  menunjukan  model  yang  dihasilkan  dari  80%  data  memiliki  akurasi  98.71%  dan  dengan tingkat loss 0.0433%.  Penelitian  ini  juga  memperlihatkan  bahwa  tingkat  loss  akan  stabil  diangka tersebut setelah 50 epoch.
Kata Kunci : tempe, CNN, data augmentation

## Abstract
The quality of tempeh has until now been determined through direct physical observation. The results of observations frequently show less consistency due to human visual limitations. Image processing is an alternative used to determining the quality of tempeh from the image aspect. Image processing has capabilities that are more sensitive, precise, and objective than human vision. Convolutional Neural Network  (CNN) is a deep  learning  model that  is able to  identify  image objects  in  such a  way as to determine the type of the object. In some cases, CNN algorithm is used to identify the condition of an object quality. This research aims to identify the quality of tempeh from the image aspect to ensure whether  the  tempeh  can  be  classified  as  the  tempeh  having  good  condition  or  the  one  starting  to decompose.  The  image  of  tempeh  is  primary  data  obtained  directly  from  one  of  the  traditional markets  in  Medan.  The  number  of  images  that  were  successfully  obtained  was  262.  The  resulted classification model went through seven phases: data preparation, preprocessing, data augmentation, dataset  splitting,  building a  classification  model  with  the  CNN  algorithm  with  the  ReLU  activation function, model testing, and evaluation. The results show that the model generated from 80% of the data has an accuracy of 98.71% and a loss rate of 0.0433%. In conclusion, this study shows that the loss rate will stabilize at this rate after 50 epochs.
Keywords : Tempeh, CNN, data augmentation

## 1. PENDAHULUAN
Tempe  merupakan  panganan  yang  terbuat dari  hasil  fermentasi  kacang  kedelai  [1].
Negara  Indonesia  merupakan  produsen tempe terbesar di  dunia  dan  menjadi  pasar kedelai  terbesar  di  Asia.  Sebanyak  50%
kedelai  Indonesia  diproduksi  menjadi tempe  [2].  Tempe  merupakan  lauk  pauk yang  umum  dikonsumsi  oleh  masyarakat Indonesia  dari  semua  kalangan.  Konsumsi tempe  nasional  rata-rata  per  orang  per tahun  diperkirakan  mencapai  sekitar  6,45 kg [3].
Demi  tersupalainya  ketersedian  tempe yang  baik  dan  layak  konsumsi,  kualitas tempe  haruslah  dapat  memenuhi  standar pasar  nasional  maupun  internasional  dan diterima secara luas oleh konsumen. Syarat mutu  fisik  tempe  sudah  terdaftar  dalam Standar Nasional Indonesia  dengan nomor SNI  3144:2015,  yaitu  warna  putih  khas tempe,  tekstur  kompak  (jika  diiris  tetap utuh), serta memiliki bau khas tempe tanpa adanya bau amoniak[4].
Selama  ini  pengamatan  kualitas  mutu tempe  dilakukan  dengan  secara  manual yakni  melihat  secara langsung  fisik tempe. Pengamatan  manual  memberikan  hasil yang kurang konsisten. Keterbatasan visual manusia, kelelahan, dan perbedaan persepsi  dari  masing  masing  pengamat merupakan human  error atas  pengamatan langsung.
Pengolahan  citra  menjadi  salah  satu alternatif  untuk  mengatasi  masalah human error . Cara ini menggunakan sistem visual berdasaran sensor elektro-optika mempunyai  kemampuan  yang  lebih  peka, tepat,  dan  obyektif  dibandingkan  visual manusia[5].  Pengolahan  citra  mampu menyediakan sifat-sifat citra secara kuantitatif  (variabel  mutu  citra)  yang dibutuhkan sebagai input pengenalan pola.
Sebuah  aplikasi  oleh  [5]  dirancang  untuk mendeteksi  tempe  segar.  Aplikasi  tersebut berhasil  mendeteksi  kesegaran  tempe  dari citra  dengan  menggunakan  pendekatan image  processing  dan  machine  learning. Lebih lanjut penelitian tersebut menggunakan  ekstraksi  fitur  RGB  (Red, Green,  Blue),  read  image  data,  resize, define  object,  select  object, crop  origin
image  with  selected  object , compare images dan define  image status.  Aplikasi serupa  juga telah  dirancang  oleh [6] untuk menentukan  tingkat  kesegaran  tempe. Prototipe aplikasi tersebut berhasil mendeteksi tingkat kesegaran tempe dengan  menggunakan  citra  digital  dan matlab. Namun demikian, dari dua penelitian tersebut kedunya tidak menyajikan  analisis  performansi  aplikasi yang dibangun.
Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan salah satu jenis algoritma Deep Learning yang  dapat  menerima input berupa  gambar,  menentukan  aspek  atau obyek apa saja dalam sebuah gambar yang bisa  digunakan  mesin  untuk  “belajar” mengenali  gambar,  dan  membedakan antara  satu  gambar  dengan  yang  lainnya [7]. Beberapa penelitian telah
menggunakan algoritma CNN untuk mengidentifikasi kualitas  objek.  Algoritma CNN  memiliki  akurasi  sangat  baik  untuk mengindentifikasi  bibit  kelapa  sawit  yang berkualitas  [8].  Algoritma  CNN  memiliki akurasi  97.9  %  dalam  mengidentifikasi Kualitas  Mutu  Daun  Gambir  Ladang Rakyat[9].  Algoritma  ini  juga  mampu mengindentifikasi  kulaitas  minyak  kelapa sawt  dari  citra  yang  dihasilkan[10].
Algoritma
CNN juga mampu mengklasifikasikan  beras  dengan  kondisi baik  dan  tidak  dengan  tingkat  keakuratan diatas  90%[11].  Penelitian  oleh  [12]  juga mengindentifikasi mutu kopi dengan algoritma  CNN.  Model  yang  dihasilkan memiliki akurasi sebesar 82.46%.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma  CNN  cukup  handal  dalam mengklasifikasikan mutu sebuah objek.
Informasi  keandalan  algoritma  CNN, menjadi motivasi penelitian ini,
sedemikian hingga penelitian ini dirancang untuk mengetahui kualitas tempe berdasarkan  citra  digitalnya.  Adapun  citra tempe  diambil  langsung  dari  beberapa pasar tradisional di Kota Medan.
Ketersediaan dataset gambar menjadi salah satu  kontribusi  dalam  penelitian  ini. Terdapat  111  untuk  citra  tempe  dengan kondisi  kurang  baik  dan  151  untuk  citra tempe  dengan  kondisi  baik.    Pengolahan citra  melalui  tahapan pre-processing ,  data augmentation , proses identifikasi
menggunakan  algoritma  CNN  hingga proses evaluasi model.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses  klasifikasi  mutu  tempe  melewati tujuh fase. Gambar 1 menyajikan informasi fase penelitian. Penentuan dataset merupakan  fase  awal  demi  tersedianya dataset  penelitian,  dilanjutkan  dengan  fase preprocessing citra, split  dataset ,  data augmentation,  proses  CNN  dan  diakhiri dengan evaluasi model.
Gambar 1. Fase Klasifikasi Mutu Tempe
Penentuan Dataset Penelitian ini menggunakan Dataset primer.  Citra  tempe  dikumpulkan  secara khusus  oleh  peneliti  dari  sebuah  pasar tradisional  di  Kota  Medan,  Sumatera Utara.    Pengumpulan  dataset  gambar bertujuan  untuk  mensuplai  ketersediaan data.
(a) (b)
Gambar 2. Citra Tempe. (a) Tempe dengan Kondisi Baik, (b) Tempe dengan Kondisi Tidak Baik
Terdapat  dua  kelas  kualitas  mutu  tempe yaitu  tempe  baik  dan  tempe  kurang  baik (Gambar 2). Tempe baik merupakan tempe yang layak untuk dikonsumsi oleh masyarakat  berdasarkan  standar  nasional [4]. Sedangkan tempe tidak baik merupakan  tempe  dengan  kondisi  tidak layak  untuk  dikonsumsi  oleh  masyarakat. Citra  tempe    yang  berhasil  dikumpulkan sebanyak 262 gambar, 151 gambar dengan kondisi  tempe  baik  dan  111  tempe  kurang baik (Gambar 3).
Gambar 3. Perbandingan Dataset Tempe

## Pre-processing
Fase preprocessing menjadi penting karena mampu  miningkatkan  performansi  model yang  dihasilkan[13].  Terdapat  tiga  proses dalam  fase preprocessing pada  penelitian ini.  Antara lain resizing , coloring dan  data cleaning . Proses resizing merupakan proses  pengubahan  skala  gambar  menjadi lebih  kecil.  Proses coloring merupakan proses  standarisasi  warna  pada  obyek. Dalam penelitian, setiap gambar transparannya  akan  diabaikan.  Gambar  4 menyajikan hasil resizing and coloring .
Gambar  4. Contoh  Hasil Coloring dan R esizing
Data Augmentation
Augmentasi adalah  proses  yang  digunakan untuk  menambah  jumlah  data  dengan membuat  data  baru  dari  data  yang  sudah ada. Alasan dilakukannya proses augmentasi  ialah  data  yang  diperoleh setelah image  preprocessing masih sedikit,  maka  dilakukan  augmentasi  data secara  manual  [14].  Tabel  1  menyajikan teknik  augmentation  yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Teknik Augmentation Teknik Augmentation Fungsi Featurewise_center Mengatur rata-rata input ke 0 di kumpulan data Samplewise_center, Menentapkan  rata-rata setiap sample ke 0. Featurewise_std_normaliza tion Membagi  setiap  input dengan  standar  deviasi dari datasetnya berdasarkan fitur. S amplewise_std_normalizat ion, . Membagi  setiap  input dengan standar deviasinya Zca_whitening ,. Menerapkan pemutih zca Rotation_range, Rentang  derajat  untuk rotasi acak. Width_shift_range, Rentang untuk pergeseran horizontal acak. Height_shift_range, Rentang untuk pergeseran vertikal
acak. Zoom_range, Rentang  untuk zoom acak. Horizontal_flip, horizontal dengan acak. Memutarkan input secara acak Vertical_flip, Memutarkan input secara  vertikal  dengan acak

## Split Data
Untuk  memperoleh  model  terbaik,  dataset dibagi  menjadi  dua  bagian;  data training dan testing. Data training digunakan untuk membangun  model  dengan  algoritma CNN. Besarannya ialah 209 citra atau 80% dari  total  dataset.  Sedangkan  data testing digunakan  untuk menguji performasi model  dalam  mengklasifikasikan  mutu tempe.  Adapun  besarannya  ialah  53  citra atau 20% Dataset.
Algoritma Convolutional Neural

## Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan  model  deep  learning    yang termasuk  kedalam supervised  learning . Terdapat  dua  komponen  utama  dalam CNN yaitu :
1. Convolutional Layer Convolutional Layer adalah inti dari model Deep  Learning  CNN,  kernel  konvolusi digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  dari citra  input.  Proses  ini  mengubah  lapisan piksel  berikutnya  menjadi  bidang  reseptif area  yang  terhubung  dari  kernel  konvolusi apa pun pada citra input.
2. Pooling Layer
Pooling  Layer melakukan downsampling untuk  meningkatkan  ekstraksi  fitur  citra dengan memperkecil dimensi peta fitur dan jumlah  parameter  dalam  jaringan  serta mempercepat  komputasi  dan  mengontrol terjadinya overfitting.
Model CNN dibangun dari 3 convolutional layer  dengan  fitur  berukuran  3x3  dan menggunakan max  pooling dengan  fungsi aktivasi ReLU serta kernel  berukuran 2x2. Selanjutnya  dilakukan  proses  s moothing . Adapun  berbagai input parameter  model
CNN  yang  dibangun  dapat  dilihat  pada
Tabel  2  dengan  jumlah  parameter  total 4.143.749.

## Tabel 2. Parameter di Algoritma CNN
Layer (type) Output Shape Parameters conv2d (Conv2D) (None, 150, 150, 32) 2432 max_pooling2d (Maxpooling2D) (None, 75, 75, 32) 0 conv2d_1 (COnv2D) (None, 75, 75, 64) 18496 max_pooling2d_1 (Maxpooling2D) (None, 37, 37, 64) 0 conv2d_2 (COnv2D) (None, 37, 37, 96) 55392 max_pooling2d_2 (Maxpooling2D) (None, 18, 18, 96) 0 conv2d_3 (COnv2D) (None, 18, 18, 96) 83040 max_pooling2d_3 (Maxpooling2D) (None, 9, 9, 96) 0 flatten (Flatten) (None, 7776) 0 dense (Dense) (None, 512) 3981824 activation (Activation) (None, 512) 0 Dense_1 (Dense) (None, 5) 2565

## Evaluasi
Model klasifikasi kualitas mutu tempe dari algoritma  CNN  dievaluasi  menggunakan metrik  performansi  akurasi  (A), precision ( P ), recall  (R) dan F1 .  Adapun  formula untuk  menghitung  metrik  performansi didasari  oleh confusion  matrix (Tabel  3) serta    persamaan  (1),  persamaan  (2) , persamaan  (3) dan  persamaan  (4)  untuk masing masing metrik performansi.
Tabel 3. Confusion Matrix
Prediksi Baik Kurang Baik Aktual Baik True Positive (TP) False Negative (FN) Kurang Baik False Positive (FP) True Negative (TN)
Dikategorikan TP jika model  memprediksi tempe  baik  untuk  tempe  dengan  kondisi actual  tempe  baik  pula.  Nominasi  FN  jika model  memprediksi  tempe  kurang  baik untuk  tempe  dengan  kondisi  actual  baik.
Adapun FP jika  model  memprediksi kondisi  tempe  baik  untuk  tempe  dengan kondisi actual kurang baik.  Sedangkan TN jika model memprediksi tempe kurang baik untuk  tempe  yang  memang  benar  adanya demikian.
(1) (2) (3) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Preprocessing
Seluruh  gambar  tempe  hasil  pemotretan diperlakukan  fase image preprocessing berupa resizing dan coloring data. Gambar 5  menyajikan  contoh  citra  tempe  setelah fase preprocessing .  Ukuran  seluruh  citra tempe untuk seluruh kelas memiliki ukuran standar,  sedemikian  hingga  seluruh  citra memiliki  ukuran  yang  seragam.  Adapun tempe  dengan  kualitas  kurang baik memiliki  warna  yang  lebih  gelap  pasca proses coloring .  Dengan  demikian,  proses
pembelajaran  mesin  oleh  algoritma  CNN menjadi  lebih  mudah,  karena  memiliki warna yang kontras antar kelas tempe.
Hasil image  preprocessing tidak  dapat menyangkal bahwa terdapat aspek
perbedaan  ukuran  citra  hasil  pemotretan.
Potongan tempe tidaklah seragam, sehingga
memungkinkan terjadinya perbedaan ukuran citra digital tempe.
Gambar 5. Citra Tempe Hasil Resizing dan
Coloring

## Hasil Prediksi
Algorima CNN membangun model
klasifikasi dengan dilatih oleh data training. Model  klasifikasi  yang  diperoleh diujikan  terhadap  data testing .  Gambar  6 merupakan  contoh  hasil  dari  pendeteksian tempe dengan tepat.
Gambar 6. Contoh Ketepatan Model Dalam Mendeteksi Kualitas Tempe
Lebih  lanjut,  Gambar  6  merupakan  bukti bahwa  model  pendeteksi  kualitas  mutu tempe  dari  proses training telah  berhasil bagun.  Model  pendeteksi  tersebut  diujikan untuk  data  testing.  Adapun  performasi model yang dihasilkan tersaji pada Gambar 7.
Performasi  model  sangat  bagus  dalam mengklasifikasikan  kualitas  mutu  tempe. Dengan  kata  lain,  algoritma  CNN  andal dalam mengidentifikasi kualitas tempe dari aspek  citranya.  Hal  tersebut  terlihat  dari nilai akurasi,  precision, recall  dan F1 ditas 98%.

## Gambar 7. Performansi Model

## Pengaruh Epoch
Selain  aspek  akurasi,  precision,  recall  dan F1  score  model,  penelitian  ini  juga mengalisis  tingkat loss setiap  epochnya. Nilai  akurasi  adalah  suatu  nilai  yang digunakan untuk mengetahui tingkat keberhasilan  model  yang  telah  dibuat.
Sedangkan  nilai  loss  merupakan  suatu ukuran  dari  sebuah  error  yang  dibuat  oleh model,  dan  tujuannya  adalah  untuk meminimalisirnya. Berdasarkan Gambar 8, tingkat loss sangat  tinggi  pada  epoch  <  5. Selanjutnya  tingkat loss stabil  terus menurun  hingga  epoch  28.  Dalam  rentang epoch  29-31,  tingkat  loss  Kembali  sedikit meningkat.  Rentang  epoch  32-50  tingkat loss Kembali  stabil  menurun hingga epoch 50  dengan  tingkat  loss  0.0437%.  Artinya lambat  laun,  tingkat error algortima  CNN dalam membangun model membaik seiring dengan jumlah epochnya.
98.17 98.86 99.1 98.98 akurasi precision recall F1 P ro se n ta se Me tr ik
P er fo rm an si (%)
Gambar 8. Tingkat Loss Algoritma  CNN

## Terhadap Jumlah Epoch
4. SIMPULAN
Proses  klasifikasi  mutu  fisik  tempe  dapat dilakukan dengan menggunakan pengolahan citra digital berbasis Convolutional  Neural  Network.  Penelitian ini  berhasil  mengumpulkan  262  citra tempe, 151 citra merupakan  tempe dengan kualitas    baik  dan  111  tempe  kurang  baik. Selanjutnya  seluruh  citra  berhasil  pada tahapan image  preprocessing .  Selain  itu penelitian  ini  juga  berhasil  menerapkan teknik  augmentasi  untuk  memanipulasi data  tanpa  kehilangan  inti  atau  esensi  dari data  citra  tempe.  Algoritma  CNN  berhasil diimplementasikan untuk membangun model indentifikasi dengan 80% data latih. Sedangkan 20% digunakan untuk pengujian.  Penelitian  ini  menggunakan epoch  sebanyak  50  pada  model  Deep Learning  CNN  dengan  performasi  sangat baik  yakni  diatas    98%    dan  tingkat  loss sebanyak 0.0437%.
Lebih lanjut, keseragaman ukuran potongan  tempe  turut  mempengaruhi  citra tempe,  sehingga  kondisi  tersebut  menjadi tantangan  kedepan  dalam  proses image preprocessing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pusido, Tempe: Persembahan Indonesia untuk Dunia . 2019. [2] F. Razie and L. Widawati, “Kombinasi  Pengemasan  Vakum Dan  Ketebalan  Kemasan  Untuk Memperpanjang Umur Simpan Tempe,” AGRITEPA:  Jurnal  Ilmu dan Teknologi Pertanian , vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.37676/agritepa.v5i1.721. [3] E.  Kristiningrum,  D.  Danar,  A. Susanto, P. Penelitian, P. Standardisasi,  and  B.  S.  Nasional, “Kemampuan Produsen Tempe Kedelai  dalam  Menerapkan  SNI 3144:2009  (Ellia  Kristiningrum  dan Danar  Agus  Susanto),” Journal
Teknologi  Pangan ,  vol.  2,  no.  1,
2015. [4] A.  S.  Laksono,  Marniza,  and  Y. Rosalina, “Karakteristik Mutu
Tempe  Kedelai  Lokal  Varietas Anjasmoro  Dengan  Variasi  Lama Perebusan  Dan  Penggunaan  Jenis Pengemas,” Jurnal  Agroindustri ,
vol. 9, no. 1, 2019.
[5] A.  A.  PERMANA,  “Rancangan Aplikasi  „Tegar‟  Pendeteksi  Tempe Segar,” Jurnal Teknik , vol. 8,  no. 2, 2019, doi: 10.31000/jt.v8i2.2011.
[6] A.  A.  Permana,  R.  Riadhi,  and  ..., “Prototipe
aplikasi penentuan tingkat  kesegaran  tempe  berbasis citra  digital,” Prosiding  Simposium Nasional  Multidisiplin  (SinaMu)  1 ,
2019. [7] M.  Zainuri  and  D.  P.  Pamungkas, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN)  Untuk  Klasifikasi  Jenis Bunga  Anggrek,” Seminar Nasional
Inovasi Teknologi . 2020.
[8] E.  Oktafanda,  “Klasifikasi  Citra Kualitas  Bibit  dalam  Meningkatkan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , vol. 4,  no. 3, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i3.143.
[9] T.  Winanda,  Y.  Yunus,  and  H. Hendrick, “Klasifikasi Kualitas
Mutu  Daun  Gambir  Ladang  Rakyat
Vol. 8 No. 2 Desember 2023
Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi ,  vol.  3,  no.  3,    2021,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.156.
[10]  D.  Haryadi,  S.  Hidayatul  Yulianing Tyas,  A.  Kuncoro,  F.  Firdhan Pratama  Putra,  and  A.  Ariyanto, “Identifikasi  Citra  Kualitas  Minyak
Kelapa  Sawit  Berbasis  Android Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Rekayasa  Elektrika ,  vol.  18, no. 4, 2022, doi:
10.17529/jre.v18i4.28617.
[11]  Muh. Zainal Altim, Faizal, Salmiah,
Kasman,  Andi  Yudhistira,  dan  Rita
Amalia  Syamsu,  “Pengklasifikasi Beras  Menggunakan  Metode  CNN (Convolutional  Neural  Network),”
Jurnal  INSTEK  (Informatika  Sains dan  Teknologi) ,  vol.  7,  no.  1,  2022, doi: 10.24252/instek.v7i1.28922.
[12]  M.  Saputra,  K.  Kusrini,  and  M.  P. Kurniawan,  “Identifikasi  Mutu  Bij
Kopi  Arabika  Berdasarkan  Cacat dengan Teknik Convolutional Neural Network,” Inspiration: Jurnal  Teknologi  Informasi  dan
Komunikasi ,  vol.  10,  no.  1,  2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2533.
[13]  I.  M.  K.  Karo,  A.  Khosuri,  and  R. Setiawan,  “Effects  of  Distance
Measurement Methods in K-Nearest
Neighbor Algorithm to Select Indonesia Smart Card Recipient,” in 2021  International  Conference  on Data  Science  and  Its  Applications, ICoDSA 2021 , 2021. doi: 10.1109/ICoDSA53588.2021.96174 76.
[14]  W.  M.  Pradnya  D  and  A.  P.
Kusumaningtyas, “Analisis Pengaruh  Data  Augmentasi  Pada Klasifikasi Bumbu Dapur Menggunakan Convolutional Neural Network,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol. 6, no. 4, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4201.