## Klasifikasi Jajanan Tradisional Indonesia berbasis
Deep Learning dan Metode Transfer Learning

## RAIHAN FATURRAHMAN, YULI SUN HARIYANI, SUGONDO HADIYOSO
Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Indonesia Email : yulisun@telkomuniversity.ac.id
Received 20 Juli 2023 | Revised 14 Agustus 2023 | Accepted 26 Agustus 2023

## ABSTRAK
Makanan  jajanan  tradisional  Indonesia  telah  menjadi  warisan  budaya  yang berharga dan penting. Namun di tengah kemajuan zaman, sebagian masyarakat menganggapnya ketinggalan dan beralih ke makanan modern. Sebagai bagian dari upaya untuk melestarikan dan membantu masyarakat terutama kaum muda untuk mengenali  ragam  jajanan  tradisional  Indonesia,  maka  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengklasifikasi  jenis  jajanan  tradisional  Indonesia  secara  otomatis berdasarkan citra dengan menggunakan arsitektur deep learning. Dalam penelitian ini,  dilakukan  penggunaan  metode  transfer  learning  untuk  melatih  ulang  base- network, sehingga mampu mengenali citra jajanan tradisional Indonesia. Di antara tiga base network yang dilatih dan diuji, disimpulkan bahwa dengan menggunakan base-network  mobilenetV2  menghasilkan  akurasi  uji  sebesar  98%,  tertinggi dibandingkan  dengan  menggunakan  ResNet50  dan  VGG16  yang  menghasilkan akurasi uji 97.33% dan 93.33%.
Kata  kunci :  jajanan  tradisional  indonesia,  klasifikasi,  deep  learning,  transfer learning

## ABSTRACT
Traditional  Indonesian  snacks  have  become  valuable  and  important  cultural heritage.  However,  amidst  the  progress  of  time,  some  people  consider  them outdated and switch to modern foods. As part of an effort to preserve and help the community, especially the younger generation, to recognize various traditional Indonesian snacks, this research aims to automatically classify types of traditional Indonesian snacks based on images using deep learning architecture. In this study, transfer learning method was employed to retrain the base-network, enabling it to recognize images of traditional Indonesian snacks. Among the three base networks trained  and  tested,  it  was  concluded  that  using  the  MobileNetV2  base-network resulted in a test accuracy of 98%, the highest compared to using ResNet50 and VGG16, which achieved test accuracies of 97.33% and 93.33% respectively.
Keywords :  Indoensian  traditional  snack,  classification,  deep  learning,  transfer learning

## 1. PENDAHULUAN
Makanan atau jajanan tradisional adalah jajanan lokal yang dimiliki daerah tertentu yang dapat menjadi  khas  tersendiri.  Jajanan  tradisional  hingga  sekarang  masih  ada  dan  biasanya digunakan atau dapat dinikmati pada acara tradisi adat, perkawinan, dan lainnya (Nahak, 2019)  (Putri,  dkk, 2021) .  Pada  jaman  modern,  ada  masyarakat  yang  beranggapan  jika jajanan  tradisional  sudah  ketinggalan  dan  kemudian  bergeser  ke  makanan  atau  jajanan modern. Saat ini banyak makanan modern yang diimpor dan mudah didapatkan (Waluyo, dkk, 2021) . Namun demikian, jajanan tradisonal merupakan salah satu bentuk warisan dari nenek  moyang  dan  sebagai  penerus  bangsa  kita  wajib  melestarikannya (Nahak,  2019) . Sebagai bangsa Indonesia seharusnya kita mengenal berbagai macam makanan jajanan yang tersebar di berbagai wilayah yang ada di Indonesia. Lebih jauh lagi kita dapat mengenalkan jenis  makanan  jajanan  Indonesia  ke  negara  lain  agar  jajanan  tradisional  Indonesia  tidak diklaim oleh negara lain. Beragam jenis jajanan tradisional yang dimiliki oleh Indonesia akan menyulitkan dalam mengenalinya. Beberapa jenis bahkan sangat mirip satu dengan lainnya. Sehingga diperlukan pengetahuan untuk dapat mengenali jenis-jenis jajanan tradisional secara visual.
Teknologi  pengenalan  objek  yang  kemudian  dikenal computer  vision  pada  sebuah  gambar telah berkembang cepat dan menghasilkan performa tinggi (Matsuzaka & Yashiro, 2023) (Nahak, 2019) . Teknologi computer vision telah membantu dalam berbagai sektor seperti medis, transportasi, hutan, pertanian, dan lainnya (Kakani, dkk, 2020) (Zhu, dkk, 2021). Oleh  karena  itu,  teknologi  ini  memungkinkan  untuk  diterapkan  dalam  pengenalan  atau pembelajaran jajanan tradisional. Beberapa penelitian mengusulkan platform computer vision untuk mengenali jajanan tradisional. Teknik ekstraksi ciri pada gambar makanan tradisional kemudian  dikombinasikan  dengan  metode  pengklasifikasi  otomatis  telah  dilaporkan  pada (Fahira,  dkk,  2020) .  Penelitian  serupa  lainnya  pada  beberapa  jenis  makanan  Indonesia menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  tradisional  meliputi  analisis  warna  dan  tekstur  yang dikombinasikan dengan k-nearest neighbor juga telah dilaporkan pada (Febriani, dkk, 2019) (Muslika, dkk, 2022) . Peneltian  lainnya menitikberatkan pada penggunaan metode deep learning  dengan  basis  Convolutional  Neural  Network  yang  dianggap  dapat  menghasilkan akurasi tinggi pada jumlah data yang besar. Penelitian berkaitan dengan klasifikasi jajanan tradisional  Indonesia  menggunakan deep  learning  telah  dilaporkan  pada (Hariman,  dkk, 2023)  (Sarwinda,  dkk,  2020) .  Penelitian-penelitian  tersebut  telah  berhasil  memberikan akurasi tinggi hingga lebih besar 95%. Meskipun demikian masih terdapat gap penelitian dalam klasifikasi jenis jajanan yang berbeda.
Oleh karena itu pada penelitian ini diusulkan teknik klasifikasi lima jenis jajanan tradisional Indonesia menggunakan deep learning dengan pendekatan convolutional network dan transfer learning. Lima jenis makanan tersebut adalah cucur, klepon, kue ku, kue talam, dan onde- onde.  Simulasi  awal  perancangan  dengan  mengumpulkan  gambar,  dilanjutkan  dengan pemrosesan  awal  untuk  menyeragamkan  ukuran  gambar,  dilanjutkan  dengan  ekstraksi  ciri menggunakan  konvolusi  dua  dimensi,  dan  klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang diusulkan dijalankan pada google colab berbasis pemrograman python. Evaluasi kinerja yang diusulkan  meliputi  akurasi, precision  dan  recall.  Dengan  sistem  ini  diharapkan  dapat mempermudah  pengguna  dalam  mengenali  beragam  jajanan  tradisional  yang  ada  di Indonesia.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Convolutional Neural Network
Metode machine  learning  yang popular dikembangkan saat  ini terutama  untuk  citra  adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN berhasil digunakan dalam menyelesaikan berbagai permasalahan  terkait  citra  seperti  klasifikasi (Vankdothu, dkk, 2022) ,  deteksi (Subhi & Md. Ali, 2018) , segmentasi (Hariyani, dkk, 2020) , rekognisi (Kaur, dkk, 2022) , dan lain sebagainya.  Terdapat  berbagai  variasi  arsitektur  jaringan  CNN  yang  telah  dikembangkan seperti  VGGNet (Simonyan  &  Zisserman,  2014) ,  MobileNet (Sandler,  dkk,  2018) , Densenet (Huang, dkk, 2017) , dan lain sebagainya. CNN pada dasarnya terdiri dari banyak lapisan yang terdiri dari layer konvolusi, layer pooling, dan layer fully connected.

## 2.2 Transfer Learning
Transfer learning adalah metode atau teknik yang memanfaatkan jaringan yang telah dilatih sebelumnya dan menggunakannya sebagai titik awal untuk mempelajari tugas atau masalah baru. Dengan menggunakan transfer learning, fitur yang telah dipelajari dapat ditransfer ke tugas  baru  dengan  memanfaatkan  dataset  yang  lebih  sedikit  selama  proses  pelatihan, sehingga mempercepat proses tersebut. Dikarenakan jaringan sudah melalui proses pelatihan sebelumnya dan telah mempelajari untuk mengekstraksi berbagai fitur yang berbeda, jaringan yang baru menjadi lebih akurat dalam melakukan tugasnya.

## 2.3  VGG16
VGG16 (Simonyan &  Zisserman, 2014) adalah  sebuah  model  CNN  yang  menggunakan lapisan  atau layer  konvolusi  dengan  filter  konvolusi  berukuran  kecil  (3×3).  Dengan menggunakan ukuran filter konvolusi tersebut, kedalaman jaringan saraf dapat ditingkatkan dengan menambahkan lebih banyak lapisan konvolusi. Model VGG16 mempunyai 19 lapisan yang  terdiri  dari  16  lapisan  operasi  konvolusi  dan  tiga  lapisan fully  connected.  Gambar  1 menunjukkan arsitekur dasar dari VGG16.
Gambar 1. Arsitektur VGG16

## 2.4  ResNet50
ResNet-50 merupakan salah satu varian arsitektur dari CNN yang yang memiliki 50 lapisan atau layer dan  memperkenalkan  sebuah konsep baru yaitu shortcut  connections (He dkk, 2016) .  Penggunaan shortcut  connection  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  vanishing gradient  problem  yang  muncul  pada proses  training  jaringan  deep  learning.  Ketika sebuah jaringan menjadi semakin dalam, dapat timbul masalah vanishing gradient yang menyebabkan gradien menjadi sangat kecil. Hal ini dapat berdampak pada penurunan performa atau akurasi jaringan  tersebut.  Arsitektur  ResNet50  yang  digunakan  dalam  penelitian  disajikan  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Arsitektur ResNet50

## 2.5  MobileNetV2
Tabel 1. Arsitektur MobileNetV2 Input Operator t (faktor ekspansi) c (jumlah kanal keluaran) n (jumlah perulangan blok) s (stride) 224 × 3 112 × 32 112 × 16 56 × 24 28 × 32 14 × 64 14 × 96 7 × 160 7 × 320 7 × 1280 1 × 1 × 1280 Conv2d Bottleneck Bottleneck Bottleneck Bottleneck Bottleneck Bottleneck Bottleneck Conv2d 1x1 Avgpool 7x7 Conv2d 1x1 - 1 6 6 6 6 6 6 - - - 32 16 24 32 64 96 160 320 1280 - k 1 1 2 3 4 3 3 1 1 1 -
2 1 2 2 2 1 2 1 1 -
MobileNetV2  yang  dikembangkan  oleh  Sandler (Sandler  dkk,  2018) ,  merupakan  sebuah arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) berbasis perangkat bergerak yang dirancang untuk  mengatasi  kebutuhan  akan  sumber  daya  komputasi  yang  terbatas.  Arsitektur  ini merupakan  perbaikan  dari  arsitektur  MobileNet  sebelumnya.  Salah  satu  perbedaan  utama antara MobileNet dan arsitektur CNN lainnya terletak pada penggunaan lapisan konvolusi atau
convolution layer. Pada MobileNetV2, lapisan konvolusi menggunakan filter dengan ketebalan yang  sesuai  dengan  ketebalan  gambar input.  MobileNetV2  menggabungkan  depthwise convolution,  linear  bottleneck,  pointwise  convolution  dan  shortcut  connections  antar bottlenecks  untuk  meningkatkan  efisiensi dan  kinerja  jaringan.  Detail  spesifikasi  parameter MobileNetV2 ditunjukkan pada Tabel 1.

## 2.6  Pengumpulan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra jajanan tradisional Indonesia yang diperoleh melalui berbagai sumber yang tersedia di internet dengan bantuan mesin perambah google. Unduhan dari  berbagai sumber  kemudian  dikompilasi dan menghasilkan  lima kelas data  yaitu  kue  cucur,  klepon,  kue  ku,  kue  talam  dan  onde-onde.  Gambar  3  menunjukkan contoh  kelas  data  yang  digunakan  dalam penelitian.  Total  data  yang  digunakan  berjumlah 1400 citra yang dibagi menjadi 1250 citra digunakan untuk data latih dan validasi, serta 250 citra digunakan sebagai data uji. Pada data training dan validasi, data terbagi menjadi lima kelas di mana masing-masing kelas terdiri dari 250 citra. Sedangkan pada data uji, setiap kelas terdiri  dari  50  citra.  Dataset  dapat diakses  melalui  link https://github.com/hysun7/Dataset- Makanan-Tradisional-Indonesia.
Gambar 3. Contoh Kelas Data yang Digunakan

## 2.7  Sistem yang dibangun
Gambar 4  menunjukkan  diagram  alir  sistem perancangan klasifikasi jenis  makanan  jajanan tradisional indonesia dengan CNN menggunakan metode transfer learning. Adapun penjelasan dari blok diagram alir sebagai berikut:
Pertama dilakukan pengumpulan dataset yaitu jenis makanan jajanan tradisional Indonesia. Dataset dikelompokkan menjadi lima kelas yang terdiri dari kue cucur, klepon, kue ku, kue talam dan onde-onde. Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih sebagai data untuk melakukan proses training, sedangkan data uji untuk mengevaluasi model yang sudah melakukan proses pelatihan atau training.
Setelah melakukan proses pembagian data citra, pada data latih akan dilakukan proses training model dengan CNN menggunakan metode transfer learning dengan menggunakan base model seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5. Pada penelitian ini, penulis menggunakan tiga base
model  yaitu  MobileNetV2,  ResNet50,  dan  VGG16.  Proses training  dilakukan  dengan menggunakan dataset makanan yang telah dikurasi sebelumnya. Setelah melakukan proses training, maka akan dihasilkan model baru dengan nilai bobot hasil training.
Setelah menghasilkan model baru, pada data uji akan melakukan proses evaluasi performa sistem  yang  sudah  ditraining  sebelumnya.  Dan  akan  menghasilkan  proses  pengelompokan atau klasifikasi jenis makanan jajanan traidisional dengan melihat akurasi yang didapatkan.
Gambar 4. Diagram Alir Sistem
Gambar 5. Proses Transfer Learning

## 2.8  Evaluasi
Pada  penellitian  ini,  parameter  akurasi, precision,  recall  dan  F1-score  digunakan  untuk mengukur  seberapa  baik  performansi  sistem  yang  telah  dibuat.  Untuk  memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang metrik yang digunakan, perlu diawali dengan definisi dari istilah-istilah  seperti true  positive  (TP),  false  positive  (FP),  false  negative  (FN),  dan  true negative (TN) yang tercantum dalam confusion matrix Tabel 2. True positive (TP) merujuk pada  data  yang  benar-benar  positif  dan  berhasil  diprediksi  dengan  benar  sebagai  positif. Sebaliknya, true  negative  (TN)  merujuk  pada  data  yang  benar-benar  negatif  dan  berhasil diprediksi dengan benar sebagai negatif.
Namun,  terdapat  juga false  positive  (FP),  yaitu  data  yang  sebenarnya  negatif  tetapi  salah diprediksi sebagai positif. Dalam hal ini, terjadi kesalahan dalam memprediksi data negatif. Sebaliknya, false  negative  (FN)  adalah data yang sebenarnya  positif  tetapi  salah  diprediksi sebagai  negatif.  FN  merupakan  kebalikan  dari  TP  dan  menunjukkan  kesalahan  dalam memprediksi data positif.

## Tabel 2. Confusion Matrix
Kelas sebenarnya Positive Negative Prediksi Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Negative  False Negative (FN) True Negative (FN)
Akurasi didefinisikan sebagai perbandingan antara jumlah prediksi yang benar dengan jumlah total data prediksi. Akurasi dirumuskan sesuai Persamaan (1).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = = (1)
Precision merupakan rasio antara jumlah prediksi benar terhadap suatu label dengan jumlah total  prediksi  yang benar  maupun  yang  salah  terhadap  label  tersebut,  atau  dapat dihitung dengan membagi jumlah True Positive dengan jumlah Predicted Positive. Precision dirumuskan sesuai Persamaan (2).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (2)
Recall  bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dalam  menghindari  false  negative, didefiniskan  sebagai  rasio True  Positive  terhadap  Actual  Positive.  Maka  recall  dirumuskan sesuai Persamaan (3).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (3)
F1-score  adalah  kombinasi  rata-rata  dari  presisi  dan  recall.  F1-score  didefinisikan  sesuai Persamaan (4).
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 ∗ ∗ (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Hasil Performansi Sistem
Eksperimen  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dan library  Keras  yang dijalankan  pada  google  colab  dengan  membandingkan  tiga base  model yaitu  MobileNetV2, ResNet50,  VGG16.  Parameter  latih  yang  digunakan  diantaranya learning  rate  0.001, menggunakan Adam optimizer, nilai weight decay 0.01 dan epoch 10. Hasil simulasi dari ketiga base-model ini akan dibandingkan dan dianalisis dengan memperhatikan nilai parameter yang digunakan yaitu precision, recall, F-1 score dan accuracy. Untuk evaluasi model menggunakan confusion matrix.
Tabel 3. Hasil Performansi Dengan Base Model VGG16
Hasil  performansi  berdasarkan precision,  recall,  dan  F1-score  dengan  menggunakan  base model VGG16 ditunjukkan pada Tabel 3. Untuk kelas cucur mendapatkan nilai precision 0.93 atau 93%, Recall 0.79 atau 79%, F1-score 0.86 atau 86%. Untuk kelas klepon masing-masing parameter bernilai 100%, Untuk kue ku mendapatkan precision 90%, Recall 100%, F1-score 95%. Untuk kue talam mendapatkan precision 91%, Recall 97% dan F1-score 94% dan untuk onde-onde mendapatkan 94% untuk precision, recall dan F1-score.
Tabel 4. Hasil Performasi Dengan Base Model ResNet50
Pada Tabel 4 ditampilkan hasil klasifikasi dengan menggunakan base model ResNet50. Untuk cucur  mendapatkan  nilai precision  94%,  Recall  97%,  F1-score  96%.  Untuk  klepon mendapatkan precision  100%,  Recall  96%,  F1-score  98%.  Untuk  kue  ku  mendapatkan precision, Recall dan F1-score masing-masing mendapatkan 100%. Untuk kue talam masing- masing mendapatkan 97% dan untuk onde-onde masing-masing mendapatkan 97%.
Tabel 5. Hasil Performansi dengan Base Model Mobilenetv2
Sedangkan  dengan  menggunakan base-model  MobileNetV2  hasil  performansi  berdasarkan precision,  recall,  dan  F1-score  ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Kelas  cucur  mendapatkan  nilai precision, Recall  dan F1-score masing-masing mendapatkan  0.97  yang  artinya  97%. Untuk klepon mendapatkan precision 100%, Recall 96%, F1-score 98%. Untuk kue ku mendapatkan precision,  Recall  dan  F1-score  masing-masing  mendapatkan  100%.  Untuk  kue  talam mendapatkan precision  94%,  Recall  100%  dan  F1-score  97%  dan  untuk  onde-onde mendapatkan precision 100%, Recall 97% dan F1-score 99%.
Tabel 6. Hasil Performansi untuk Semua Base Model Berdasarkan Rata-Rata Nilai Precision, Recall Dan F1-Score Model Precision Recall F1-score VGG16 0.936 0.94 0.938 ResNet50 0.976 0.974 0.976 MobileNetV2 0.982 0.98 0.982
Nilai  rata-rata  nilai precision,  recall  dan  F1-score  untuk  base-model  VGG16,  ResNet50  dan MobileNetV2 ditunjukkan pada Tabel 6. Dari tabel terlihat bahwa sistem yang menggunakan base-model MobileNetV2 menghasilkan nilai precision, recall dan F1-score dengan nilai 0.982,
0.987  dan  0.982  untuk  rata-rata  nilai precision,  recall  dan  F1-score  secara  berurut,  paling tinggi jika dibandingkan sistem yang menggunakan base model ResNet50 dan MobileNetV2.
Tabel 7. Perbandingan Akurasi Pengujian Berdasarkan Base Model Model Jumlah Parameter Akurasi VGG16 14,797,509 93.33% ResNet50 23,867,141 97.33% MobileNetV2 2,439,109 98.00%
Hasil akurasi yang didapatkan pada setiap model ditunjukkan pada Tabel 7. Sistem dengan base model MobileNetV2 yang memiliki jumlah parameter yang paling sedikit menghasilkan akurasi  sebesar  98%.  Hasil  ini  merupakan  yang  tertinggi  dibandingkan  VGG16  yang menghasilkan akurasi 93.33% dan ResNet50 yang menghasilkan akurasi 97.33%.

## 3.2 Confusion Matrix
Pada  bagian  ini  akan  ditampilkan  hasil  evaluasi  model  menggunakan confusion  matrix. Terdapat tiga model yang digunakan yaitu hasil confusion matrix MobileNetV2, ResNet50, dan VGG16.
Gambar 6. Confusion Matrix untuk Base Model VGG16
Gambar 6 menampilkan hasil evaluasi base model VGG16 yang ditunjukkan dengan confusion matrix. Terdeteksi kesalahan berjumlah sepuluh data yaitu kue cucur terdeteksi sebagai kue talam sebanyak dua data, kue cucur sebagai kue talam sebanyak tiga data, kue cucur sebagai onde-onde berjumlah dua data, satu data kue talam terdeteksi sebagai cucur, dan satu onde- onde terdeteksi sebagai kue ku.

## Gambar 7. Confusion Matrix untuk Base Model Resnet50
Confusion matrix untuk base model ResNet50 yang ditunjukkan pada Gambar 7 menampilkan kesalahan deteksi data berjumlah empat data yaitu kue cucur terdeteksi sebagai kue talam, klepon sebagai onde-onde, kue talam sebagai cucur, dan onde-onde sebagai cucur.
Gambar 8. Confusion Matrix untuk Base Model MobileNetv2
Pada  Gambar  8, confusion  matrix  dengan  base  model  MobileNetV2,  terdeteksi  kesalahan berjumlah tiga data yaitu cucur yang terdeteksi sebagai kue talam, klepon terdeteksi sebagai kue talam, dan onde-onde terdeteksi sebagai cucur.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  jenis  jajanan  tradisional  Indonesia  secara otomatis berdasarkan citra menggunakan arsitektur deep learning. Metode transfer learning digunakan dalam penelitian ini untuk melatih ulang base-network agar dapat mengenali citra jajanan tradisional Indonesia. Terdapat lima kelas yang diuji yaitu kue cucur, klepon, kue ku, kue  talam  dan  onde-onde.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  walaupun  memiliki  jumlah parameter  yang  paling  sedikit  yaitu  sekitar  2  juta  parameter,  penggunaan base-model MobileNetV2  menghasilkan  akurasi  uji  tertinggi  sebesar  98%,  dibandingkan  dengan menggunakan ResNet50 dan VGG16 yang masing-masing menghasilkan akurasi uji 97.33% dan  93.33%.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  melestarikan  dan  membantu masyarakat, terutama kaum muda, untuk mengenali ragam jajanan tradisional Indonesia yang berharga dan penting sebagai warisan budaya.

## DAFTAR RUJUKAN
Fahira, P. K., Rahmadhani, Z. P., Mursanto, P., Wibisono, A., & Wisesa, H. A. (2020). Classical Machine Learning Classification for Javanese Traditional Food Image. ICICoS 2020 - Proceeding: 4th International Conference on Informatics and Computational Sciences,
(pp.1–5). https://doi.org/10.1109/ICICoS51170.2020.9299039
Febriani,  F.  D.,  Sari,  Y.  A.,  &  Wihandika,  R.  C.  (2019).  Klasifikasi  Citra  Kue  Tradisional Indonesia  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Warna  RGB  Color  Moment  Menggunakan  K- Nearest  Neighbor. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, 3(10), 10199–10206.
Hariman,  A.  A.,  Mulyana,  D.  I.,  &  Yel,  M.  B.  (2023).  Klasifikasi  Jajanan  Tradisional  Jawa Tengah  dengan  Metode  Transfer  Learning  dan  MobileNetV2. Jurnal  Informasi Interaktif, 8(1), 15–23.
Hariyani, Y. S., Eom, H., & Park, C. (2020). DA-Capnet: Dual Attention Deep Learning Based on  U-Net  for  Nailfold  Capillary  Segmentation. IEEE  Access,  8,  10543–10553. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2965651
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), (pp. 770– 778). https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Huang,  G.,  Liu,  Z.,  Van  Der  Maaten,  L.,  &  Weinberger,  K.  Q.  (2017).  Densely  Connected
Convolutional  Networks. 2017  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition (CVPR), (pp. 2261–2269). https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.243
Kakani, V., Nguyen, V. H., Kumar, B. P., Kim, H., & Pasupuleti, V. R. (2020). A critical review on computer vision and artificial intelligence in food industry. Journal of Agriculture and Food Research, 2, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2020.100033
Kaur, G., Sinha, R., Tiwari, P. K., Yadav, S. K., Pandey, P., Raj, R., Vashisth, A., & Rakhra, M.
(2022). Face mask recognition system using CNN model. Neuroscience Informatics, 2(3), 100035. https://doi.org/10.1016/j.neuri.2021.100035
Matsuzaka,  Y.,  &  Yashiro,  R.  (2023).  AI-Based  Computer  Vision  Techniques  and  Expert Systems. Ai, 4(1), 289–302. https://doi.org/10.3390/ai4010013
Muslika,  Irianti,  A.,  &  Sulfayanti.  (2022).  Klasifikasi  Makanan  Tradisional  Mandar Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna  Dan  Tekstur  Dengan  Metode  K-Nearest Neighbour. Prosiding Seminar Nasional Energi, Kelistrikan, Teknik dan Informatika, 3,
(pp. 60).
Nahak,  H.  M.  I.  (2019).  Upaya  Melestarikan  Budaya  Indonesia  Di  Era  Globalisasi. Jurnal Sosiologi Nusantara, 5(1), 65–76. https://doi.org/10.33369/jsn.5.1.65-76
Putri, R. D., Tiurma, & Himawan. (2021). Traditional Food Serves In Wedding Ceremony As Cultural Heritage In Nagari Balahaie Kabupaten Padang Pariaman. Journal Food and Beverage, Product and Services, Accommodation Industry, Entertainment, 4(2), 1–18.
Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L.-C. (2018). MobileNetV2: Inverted Residuals  and  Linear  Bottlenecks. IEEE/CVF  Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition (CVPR), (pp. 4510-4520).
Sarwinda, D., Argyadiva, T., Saragih, L. B. S., Oktareza, M., Handi Bagus, P., Fauzan, F., &
Erickson, B. (2020). Automatic Multi-class Classification of Indonesian Traditional Food
using Convolutional Neural Networks. 2020 3rd International Conference on Computer and Informatics Engineering, IC2IE 2020, (pp. 43–47).
https://doi.org/10.1109/IC2IE50715.2020.9274636
Simonyan,  K.,  &  Zisserman,  A.  (2014).  Very  Deep  Convolutional  Networks  for  Large-Scale
Image Recognition. 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR 2015), (pp. 1-14).
Subhi, M. A., & Md. Ali, S. (2018). A Deep Convolutional Neural Network for Food Detection and Recognition. 2018 IEEE-EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences (IECBES), (pp. 284–287). https://doi.org/10.1109/IECBES.2018.8626720
Vankdothu,  R.,  Hameed,  M.  A.,  &  Fatima,  H.  (2022).  A  Brain  Tumor  Identification  and
Classification  Using  Deep  Learning  based  on  CNN-LSTM  Method. Computers  and Electrical Engineering, 101, 107960. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.107960
Waluyo, G. B., Sari, Y. A., & Rahayudi, B. (2021). Pengenalan Citra Makanan Kue Tradisional menggunakan Ekstraksi Fitur HSV Color Moment dan Local Binary Pattern dengan K- Nearest Neighbour. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(12), 5641–5649.
Zhu, L., Spachos, P., Pensini, E., & Plataniotis, K. N. (2021). Deep learning and machine vision for food processing: A survey. Current Research in Food Science, 4(December 2020),
233–249. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2021.03.009