## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 1, Maret 2023, Hal: 82-93, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.123 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI JENIS KELAMIN DAN RAS
Notasonda Soni Putra 1) , Benedika Ferdian Hutabarat 1) , Ulfa Khaira 1)*
1 Universitas Jambi, Jambi, Indonesia Email: ulfa.ilkom@gmail.com

## Abstrak
Citra pada wajah manusia memiliki banyak informasi yang bisa didapatkan, diantaranya yaitu informasi mengenai jenis  kelamin,  usia,  ras,  dan  juga  ekspresi.  Untuk  mendapatkan  informasi  tersebut  maka  diperlukan  proses identifikasi citra pada wajah manusia dengan menggunakan teknologi deep learning . Salah satu algoritma yang terdapat  dalam  teknologi deep  learning adalah  algoritma Convolutional  Neural  Network .  Pada  penelitian  ini dataset yang digunakan terdiri dari UTKFace dataset , CelebA dataset , Racial Faces in-the-Wild (RFW) dataset , Fairface dataset , dan Chicago Face (CFD) dataset . Pengujian dilakukan dengan jumlah data citra pada data jenis kelamin sebanyak 36.000 citra dan 27.000 citra untuk data ras dengan menggunakan dua skenario, yaitu dengan menggunakan batch_size sebesar 15 dan 30, serta dengan menggunakan jumlah epoch sebanyak 10 dan 50. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi rata-rata tertinggi untuk ras berada di batch 30 dan epoch 50 dengan nilai akurasi rata-rata sebesar 82% dan berdasarkan hasil pengujian dengan data jenis kelamin didapatkan nilai akurasi tertinggi berada di batch 15 dengan epoch 50 sebesar 94%.
Kata kunci : convolutional neural network ; jenis kelamin; ras.

## IMPLEMENTATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR GENDER AND RACE IDENTIFICATION

## Abstract
Images on human faces have a lot of information that can be obtained, including information about gender, age, race, and expression. To get this information, it is necessary to classify images on human faces using deep learning technology. One of the algorithms contained in deep learning technology is the Convolutional Neural Network algorithm. In this research, the datasets used consist of UTKFace dataset, CelebA dataset, Racial Faces in-the- Wild (RFW) dataset, Fairface dataset, and Chicago Face (CFD) dataset. Tests were carried out with a total of 36,000 images for gender data and 27,000 images for race data using two scenarios, namely by using batch_size of 15 and 30, and by using the number of epochs of 10 and 50. From the test results, the highest average accuracy value for race was in batch 30 and epoch 50 with an average accuracy value of 82% and based on the test results with gender data, the highest accuracy value was obtained in batch 15 with epoch 50 of 94%.
Keywords: convolutional neural network; gender; race.
Submitted: 3 Februari 2023 Reviewed: 14 Februari 2023  Accepted: 16 Februari 2023 Published: 21 Februari 2023

## Notasonda Soni Putra, Benedika Ferdian Hutabarat, Ulfa Khaira

## PENDAHULUAN
Citra  pada  wajah  manusia  memiliki  banyak  informasi  yang  bisa  didapatkan  seperti informasi  berupa  jenis  kelamin,  usia,  ras,  dan  ekspresi.  Untuk  bisa  mendapatkan  informasi- informasi  tersebut,  diperlukan  proses  identifikasi  terlebih  dahulu  pada  citra  wajah  manusia. Setelah  dilakukan  proses  identifikasi  citra  gambar  wajah  tersebut,  nantinya  akan  didapatkan hasil berupa informasi,  di  antaranya  yaitu jenis kelamin,  usia, ras, dan juga ekspresi.  Dalam beberapa  tahun  terakhir  ini,  pengenalan  jenis  kelamin  dan  objek  lainnya  mulai  banyak dikembangkan  dan  diciptakan  untuk  digunakan  sebagai  bagian  dari  sistem  keamanan, pengenalan  jenis  kelamin,  dan  pengenalan  sebuah  objek.  Aplikasi-aplikasi  tersebut  dapat ditemukan di beberapa perusahaan, organisasi, dan di tempat fasilitas umum (Omer et al. 2019).
Demi melakukan proses klasifikasi objek berdasarkan citra gambar, dapat menggunakan teknologi deep  learning. Teknologi deep  learning ini  sendiri  sering  digunakan  untuk melakukan klasifikasi suatu gambar, dikarenakan hasil akurasi dan performa yang dihasilkan cukup tinggi. Salah satu  algoritma  yang ada pada deep learning untuk melakukan klasifikasi objek adalah algoritma Convolutional Neural Network (CNN) (Shaily & Kala, 2020). Di dalam proses pendeteksian dengan menggunakan algoritma CNN, nantinya objek akan melewati dua tahapan, diantaranya yaitu pada tahapan feature learning dan classification (Mahjabin, Alam, &  Talukder,  2019).  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  dengan  menggunakan  algoritma convolutional  neural  network untuk  melakukan  pendeteksian  katarak  pada  citra  wajah, didapatkan hasil akurasi dari penelitian tersebut sebesar 95% (Weni et al. 2021).
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari  penelitian  sebelumnya  tersebut  sangat  tinggi  yaitu sebesar  95%,  menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma convolutional  neural network sangat  baik  dalam  hal  melakukan  pendeteksian  sebuah  objek  dengan  menggunakan teknik image processing . Selain itu terdapat juga penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma convolutional neural network dengan judul penelitian yaitu “ Age, Gender, and Fine- Grained Ethnicitiy Prediction using Convolutional Neural Networks for the East Asian Face Dataset ”, pada penelitian tersebut dilakukan dua eksperimen pada data jenis kelamin dan dua eksperimen pada data ras, eksperimen pertama pada data jenis kelamin didapatkan hasil rata- rata  akurasi  sebesar  88,02%  dan  pada  eksperimen  kedua  didapatkan  hasil  rata-rata  akurasi sebesar 84,70%, eksperimen pertama pada data ras didapatkan hasil rata-rata akurasi sebesar 24,05%  dan  eksperimen  yang  kedua  pada  data  ras  didapatkan  hasil  rata-rata  akurasi  sebesar 33,33%.  Adapun dataset yang  digunakan  pada  penelitian  tersebut  adalah dataset  Wild  East Asian Face (WEAFD) (Srinivas et al. 2017).
Berdasarkan  hasil  dari  referensi  penelitian  terdahulu  tersebut  dengan  menggunakan algoritma dan topik yang sama dengan penelitian ini terdapat perbedaan, pada penelitian yang dilakukan oleh (Srinivas et al. 2017) yang berjudul “ Age, Gender, and Fine-Grained Ethnicity Prediction  using  Convolutional  Neural  Networks  for  the  East  Asian  Face  Dataset ”,  yaitu dataset yang digunakan pada penelitian terdahulu tersebut adalah dataset WEAFD, sedangkan pada  penelitian  ini dataset yang  akan  digunakan  adalah dataset UTKFace, dataset CelebA, dataset RFW, dataset CFD,  dan  Fairface dataset. Perbedaan  selanjutnya  dari  penelitian sebelumnya adalah pada penelitian ini nantinya akan dilakukan hasil implementasi Graphical User Interface dengan menggunakan flask .
Berdasarkan  penjelasan  latar  belakang  tersebut,  maka  didapatkan  sebuah  judul  pada penelitian ini yaitu “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Identifikasi Jenis Kelamin dan Ras pada Citra Wajah”, yang nantinya pada penelitian ini akan mendeteksi jenis  kelamin  dan  ras  dengan  menggunakan  algoritma  CNN  dan  akan  diterapkan  ke  dalam graphical user interface (GUI).

## METODE
Pada  penelitian  ini dataset yang  akan  digunakan  merupakan  jenis dataset sekunder, diantaranya  yaitu  UTKFace dataset (Zhang,  Song,  &  Qi  2017)  yang  terdiri  dari label jenis kelamin dan 5 label kategori ras yaitu ras caucasian , ras ethiopian , ras indian , ras latin , dan ras asian . Dataset selanjutnya yaitu CelebA dataset (Liu et al. 2015) yang terdiri dari label data jenis  kelamin, dataset berikutnya  yaitu  Fairface dataset (Karkkainen,  Kimmo  and  Joo,  and Jungseock 2021) terdiri dari 7 label kategori ras yang terdiri dari ras caucasian , ras ethiopian , ras latino  hispanic ,  ras east  asian ,  ras southeast  asian ,  ras indian ,  dan  ras middle  eastern . Dataset selanjutnya  yaitu  RFW dataset (Wang  et  al.  2019)  yang  terdiri  dari  4  kategori  ras diantaranya yaitu ras caucasian , ras ethiopian , ras indian , dan ras latin , serta dataset terakhir yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu CFD dataset (Ma, Correll, & Wittenbrink 2015) yang terdiri dari ras caucasian , ras Ethiopian , ras latin , dan ras asian .
Setelah dilakukan proses pengumpulan dataset selanjutnya nanti data citra akan dilakukan data preprocessing dengan tujuan yaitu agar mempersiapkan citra wajah yang akan digunakan nantinya untuk dapat memasuki pada tahapan selanjutnya yaitu pada tahapan feature extraction (Mohammed, Abed, & Albu-Salih 2022). Pada tahapan data preprocessing ini terdiri dari data balancing dan data augmentation , proses data balancing pada tahapan data preprocessing ini bertujuan untuk mengatasi data yang tidak seimbang pada setiap kelas klasifikasi, sehingg hasil dari  klasifikasi  tersebut  nantinya  tidak  akan  menampilkan  hasil  dari  kelas  paling  dominan (Arafat et al. 2019). Setelah dilakukan proses data balancing tahapan selanjutnya dari proses data  balancing adalah  melakukan  proses data  augmentation .  Adapun  tujuan  dari data augmentation ini  adalah  agar  model  yang  akan  digunakan  dapat  bekerja  dengan  maksimal, sehingga nantinya didapatkan hasil yang terbaik (Oza et al. 2022).
Setelah data yang akan digunakan telah melewati proses data preprocessing , selanjutnya data citra akan melewati feature extraction . Feature extraction digunakan untuk membedakan setiap  warna  pada dataset ,  jika  pada dataset citra  terdapat  warna  yang  berbeda  dari  lainnya makan channel warna  pada  citra  akan  diubah  menjadi  RGB  ( Red,  Green,  Blue ),  sehingga channel warna yang terdapat di dalam dataset memiliki komposisi channel warna yang sama yaitu berada di channel 3 ( Red, Green , Blue ) (Mohammed & Sajjanhar, 2017). Proses  selanjutnya  setelah  dilakukan feature  extraction pada  data  citra,  maka  proses berikutnya  adalah  melatih  model  CNN.  Pada  pelatihan  model  CNN  terdiri  dari  dua  tahapan diantaranya yaitu feature learning dan classification . Pada tahapan feature learning nantinya ukuran citra akan diperkecil dengan menggunakan convolutional layer dan max pooling layer , berikut ini merupakan rumus yang digunakan pada convolutional layer .
𝑛 (𝑤,ℎ) = [ 𝑛 𝑖𝑛 + 2𝑝 − 𝑘 𝑠 ] + 1
Sumber: (Zouleykha et al. 2013) Keterangan: 𝑛 (𝑤,ℎ) =  Hasil input ukuran citra
𝑘 =  Ukuran kernel yang digunakan 𝑠 =  Ukuran stride 𝑝 =  Ukuran padding 𝑛 𝑖𝑛
=  Nilai ukuran citra input
Setelah didapatkan ukuran citra dari convolutional layer , proses selanjutnya CNN akan melakukan  proses feature  learning yaitu  pada  tahapan max  pooling  layer .  Berikut  ini merupakan rumus untuk menghitung max pooling layer .
𝑛 (𝑤,ℎ) = (𝑛 (𝑤,ℎ)−1 − 𝑓)
𝑠 + 1 Sumber: (Jena, Mishra, and Mishra 2019) Keterangan: 𝑛 (𝑤,ℎ) =  Hasil ukuran height dan width 𝑛 (𝑤,ℎ)−1 =  Ukuran weight dan height sebelumnya
𝑠 =  Ukuran stride 𝑓 =  Ukuran kernel
Setelah  didapatkan  hasil width dan height dari  perhitungan max  pooling  layer ,  maka nantinya  ukuran  dari max  pooling  layer adalah 𝑤 𝑛 × ℎ 𝑛 × 𝑑 𝑛 yang  dimana 𝑤 𝑛 merupakan width ke-n, ℎ 𝑛 merupakan height ke-n,  dan 𝑑 𝑛 merupakan filter ke-n.  Setelah  model  dilatih dengan data  training ,  maka  proses  selanjutnya  model  akan  dilakukan  evaluasi  dengan  tabel confusion matrix untuk mengetahui hasil akurasi, precision , dan recall . Berikut ini merupakan rumus akurasi, precision , dan recall .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =   ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 )   ×  100%
Sumber: (Rahayu and Wahyudi 2017) Keterangan: 𝑇𝑃 = True Positive 𝑇𝑁 = True Negative 𝐹𝑃 = False Positive 𝐹𝑁 = False Negative
Rumus Precision dan Recall (Azhari, Situmorang, and Rosnelly 2021), sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) ×  100% Keterangan: 𝑇𝑃 = True Positive 𝐹𝑁 = False Negative
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ) ×  100% Keterangan: 𝑇𝑃 = True Positive
𝐹𝑃 = False Positive

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan dengan menggunakan algoritma convolutional neural network , untuk  melakukan identifikasi jenis kelamin dan ras dengan menggunakan UTKFace dataset , CelebA dataset , RFW dataset , Fairface dataset , dan CFD dataset . Setelah dilakukan proses data balancing pada tahapan data preprocessing didapatkan  jumlah data  training dan data  testing untuk  data  jenis  kelamin sebagai berikut.
Tabel 1. Jumlah Data Training dan Data Testing Data Jenis Kelamin Data Training Nama Kelas Jumlah Data Laki – laki 12.800 Data Perempuan 12.800 Data Data Testing Nama Kelas Jumlah Data Laki – laki 3.200 Data Perempuan 3.200 Data
Setelah dilakukan proses data balancing terhadap data jenis kelamin, berikutn ini juga merupakan hasil dari proses data balancing dari data ras.
Tabel 2. Jumlah Data Training dan Data Testing Data Ras Data Training Nama Kelas Jumlah Data Asian 4.320 Data Caucasian 4.320 Data Ethiopian 4.320 Data Indian 4.320 Data Latin 4.320 Data Data Testing Nama Kelas Jumlah Data Asian 1.080 Data Caucasian 1.080 Data Ethiopian 1.080 Data Indian 1.080 Data Latin 1.080 Data
Dari  hasil  pembagian data  balancing dan data  testing tersebut  selanjutnya  untuk data training akan digunakan untuk melatih model CNN dalam mengidentifikasi jenis kelamin dan ras, berdasarkan citra dan label yang ada pada data, sehingga didapatkan hasil model dari CNN adalah sebagai berikut.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1) (2023): 82-93
Gambar 1. Model CNN dari Data Jenis Kelamin
Gambar 2. Model CNN dari Data Ras
Berdasarkan model CNN tersebut nantinya citra yang berada di data training akan diolah di dalam feature learning terlebih dahulu yang bertujuan agar model CNN dapat mempelajari citra input , setelah dilakukan proses feature learning . Maka selanjutnya citra akan dikoneksikan ke dalam sebuah filter baru pada bagian classification yaitu pada tahapan fully connected layer , sehingga  dari  tahapan  tersebut  nantinya  akan  dihasilkan  sebuah output  layer yaitu  hasil klasifikasi data jenis kelamin dan juga data ras
Dari  hasil  tersebut  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  model  dengan menggunakan data testing dengan menggunakan tabel confusion matrix , berikut ini merupakan hasil  klasifikasi  dari  data  jenis  kelamin  dan  data  ras  dengan  menggunakan  tabel confusion matrix .
Tabel 3. Confusion Matrix Data Jenis Kelamin
Actual Values Laki – laki Perempuan Predicted Values Laki – laki 3.009 191 Perempuan 205 2.995
Berdasarkan hasil confusion matrix pada data jenis kelamin, didapatkan hasil total data yang berhasil diklasifikasikan citra jenis kelamin laki-laki sebanyak 3.009 citra dan pada data jenis  kelamin  perempuan  sebesar  2.995  dari  total  keseluruhan data  testing laki  –  laki  yaitu sebanyak 3.200 data citra. Sehingga berdasarkan tabel confusion matrix pada data jenis kelamin didapatkan hasil precision , recall , dan juga akurasi, yaitu sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Confusion Matrix pada Data Jenis Kelamin Precision Recall Akurasi Laki – laki 94% 94% 94% Perempuan 94% 94% 94% Rata – rata Akurasi 94% 94% 94%
Dari  hasil  perhitungan confusion  matrix diketahui  bahwa  ketepatan  model  ( precision ) untuk melakukan identifikasi citra jenis kelamin laki – laki sebesar 94% dan pada citra jenis kelamin perempuan sebesar 94% dengan rata – rata akurasi dari ketepatan model yaitu 94%. Selanjutnya diketahui juga ketika model tersebut dipanggil kembali ( recall ) untuk melakukan proses identifikasi citra jenis kelamin laki – laki sebesar 94% dan citra jenis kelamin perempuan sebesar  94%  dengan  rata  –  rata  akurasi  dari  perhitungan recall sebesar  94%.  Sehingga berdasarkan hasil perhitungan precision dan recall didapatkan hasil akurasi rata – rata untuk akurasi model terhadap citra jenis kelamin laki – laki sebesar 94% dan pada citra jenis kelamin perempuan sebesar 94% dengan rata – rata akurasi model pada data jenis kelamin sebesar 94%.
Selanjutnya berdasarkan hasil pelatihan model CNN terhadap data training didapatkan juga hasil confusion matrix pada data ras, berikut ini merupakan hasil dari confusion matrix dari data ras berdasarkan model evaluasi CNN pada data testing ras.
Tabel 5. Confusion Matrix Data Ras

## Actual Values
Asian Caucasian Ethiopian Indian Latin Predicted Values Asian 970 31 22 49 8 Caucasian 67 847 40 101 25 Ethiopian 36 22 928 83 11 Indian 51 37 74 900 18 Latin 56 47 53 132 792
Berdasarkan  hasil confusion  matrix pada  data  ras,  diketahui  bahwa  model  CNN  dapat mengidentifikasi  citra  tersebut  merupakan  ras asian sebanyak  970  dari  total  citra  pada data testing sebanyak  1.080  data  citra,  selain  itu  diketahui  juga  total  data  yang  berhasil diklasifikasikan benar pada ras caucasian sebanyak 847 data citra dari 1.080 total  data citra pada data testing , selanjutnya pada ras ethiopian didapatkan model berhasil mengklasifikasikan benar pada ras ethiopian sebanyak 928 data citra dari 1.080 total data citra pada data testing , dan pada ras Indian diketahui sebanyak 900 data citra berhasil diklasifikasikan benar dari total data  citra  sebanyak  1.080  data  citra,  serta  pada  data  ras latin diketahui  model  berhasil mengklasifikasikan benar sebanyak 792 data citra dari total data citra ras latin sebanyak 1.080 data citra.

## Notasonda Soni Putra, Benedika Ferdian Hutabarat, Ulfa Khaira
Berdasarkan hasil confusion matrix , didapatkan hasil nilai precision dan recall dari data ras.  Berikut  ini  merupakan  nilai precision , recall, dan  akurasi  berdasarkan  tabel confusion matrix data ras.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Confusion Matrix pada Data Ras Precision Recall Akurasi Asian 82% 90% 86% Caucasian 86% 78% 82% Ethiopian 83% 86% 84% Indian 71% 83% 77% Latin 93% 73% 82% Rata – rata Akurasi 83% 82% 82%
Dari hasil confusion matrix diketahui bahwa model berhasil melakukan identifikasi citra ras asian sebesar 82%, ras caucasian sebesar 86% ras ethiopian 83%, ras indian sebesar 71%, dan ras latin sebesar 93% sehingga dari hasil tersebut diketahui rata  – rata akurasi precision pada model ras sebesar 83%. Selanjutnya diketahui juga tingkat akurasi model ketika model tersebut digunakan kembali untuk melakukan identifikasi citra ras, diantaranya sebagai berikut akurasi model untuk mengidentifikasi citra ras asian sebesar 90%, ras caucasian sebesar 78%, ras ethiopian sebesar 86%, ras indian sebesar 83%, dan ras latin sebesar 73% dengan rata – rata akurasi  yang  didapatkan  dari  nilai recall sebesar  82%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan menggunakan confusion  matrix diketahui  juga  hasil  akurasi  dari  setiap  kategori  ras  sebagai, diantaranya  yaitu  ras asian memiliki  akurasi  sebesar  86%,  ras caucasian sebesar  82%,  ras ethiopian sebesar 84%, ras indian sebesar 77%, dan ras latin sebesar 82% dengan rata – rata akurasi yang didapatkan sebesar 82%.
Setelah  dilakukan  pengujian  model  CNN  dengan  menggunakan data  testing proses selanjutnya adalah melakukan implementasi model CNN ke dalam Graphical User Interface (GUI) dengan menggunakan flask , berikut ini merupakan hasil dari implementasi GUI dengan menggunakan flask dan juga model CNN.
Gambar 3. Implementasi GUI Section Home

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Kelamin Dan Ras
Pada halaman section home terdiri dari logo Universitas Jambi, Judul Halaman Website, Nama dan NIM  mahasiswa, Animasi Recognition , Judul  Tugas Akhir, dan Button Welcome . Selanjutnya  terdapat  juga  GUI  dari  halaman section  profile ,  berikut  ini  merupakan  hasil implementasi GUI pada halaman section profile.

## Gambar 4. Implementasi GUI Section Profile
Pada  halaman section profile terdapat  judul  halaman  yaitu profile ,  tujuan  penelitian, manfaat penelitian, dan juga button untuk kembali ke halaman home dan button untuk pergi ke halaman selanjutnya yaitu AboutData Page . Berikut ini merupakan hasil implementasi untuk halaman about data page .
Gambar 5. Implementasi GUI Section About Data
Pada  halaman about  data akan  menjelaskan  mengenai dataset yang  digunakan  pada penelitian ini, diantaranya UTKFace dataset , CelebA dataset , RFW dataset , Fairface dataset , dan  CFD dataset .  Selain  itu  terdapat  juga button untuk  mengarahkan  kembali  ke  halaman sebelumnya yaitu profile dan terdapat juga button untuk mengarahkan ke halaman selanjutnya yaitu classification . Berikut ini merupakan hasil implementasi dari halaman classification .

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1) (2023): 82-93

## Gambar 6. Implementasi GUI Section Classification
Gambar 6 merupakan halaman inti dari proses implementasi GUI dengan menggunakan flask , pada halaman ini terdapat button choose file untuk memasukan data citra ke dalam sistem, selanjutnya button prediksi akan melakukan proses klasifikasi berdasarkan model CNN yang telah  dilatih  sebelumnya.  Sehingga  hasil  dari  proses  klasifikasi  tersebut  nantinya  akan ditampilkan berupa keterangan jenis kelamin dan ras.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  membuat  sebuah  model  CNN  untuk  melakukan identifikasi  citra  jenis  kelamin  dan  ras,  didapatkan  hasil  akurasi  rata  –  rata  untuk  data  jenis kelamin sebesar 94% dan untuk data ras sebesar 82%. Adapun dataset yang digunakan untuk proses training model CNN yaitu RFW dataset , UTKFace dataset , Fairface dataset , dan CFD dataset . Sedangkan dataset yang digunakan untuk proses training model CNN jenis kelamin yaitu UTKFace dataset dan CelebA dataset .
Berdasarkan kesimpulan dari hasil penelitian diatas yang dilakukan oleh peneliti, terdapat beberapa  saran  diantaranya  yaitu,  kedepannya  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  bagus untuk  citra ras,  dapat  dilakukan penambahan jumlah data ras sebanyak lebih  dari 3.000 data citra ras  dan menambahkan data citra jenis kelamin dan ras dengan resolusi citra sebesar 1080 x 1080 piksel . Selain itu kedepannya juga hasil dari implementasi GUI ini bisa dikembangkan lagi  menjadi  aplikasi  yang  bisa  mengidentifikasi  secara real-time dengan  menggunakan kamera,  agar  nantinya  hasil  dari  identifikasi  jenis  kelamin  dan  ras  lebih  cepat  dibandingkan harus melakukan upload gambar ke dalam sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Arafat, M. Y., Hoque, S., Xu, S., & Farid, D. M. (2019). Advanced data balancing method with svm  decision  boundary  and  bagging. Asia-Pacific  Conference  on  Computer  Science and Data Engineering (CSDE) , 1-7.
Azhari, M., Situmorang, Z., & Rosnelly, R. (2021). Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.5,  Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (2), 640-651.
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i2.2937

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Kelamin Dan Ras
Jena, M., Mishra, S. P., & Mishra, D. (2019). Empirical Analysis of Activation Functions and Pooling  Layers  in  CNN  For  Classification  of  Diabetic  Retinopathy. International Conference on Applied Machine Learning (ICAML) , 34-39.
Karkkainen, K., & Joo, J. (2021). Fairface:  Face attribute dataset  for balanced race, gender, and  age  for  bias  measurement  and  mitigation. Proceedings  of  the  IEEE/CVF  Winter Conference on Applications of Computer Vision ,1548-1558.
Liu, Z., Luo, P., Wang, X., & Tang, X. (2015). Deep Learning Face Attributes in The Wild. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision , 3730-3738.
Ma, D. S., Correll, J., & Wittenbrink, B . (2015). The Chicago Face Database: A Free Stimulus Set  of  Faces  and  Norming  Data. Behavior  Research  Methods 47(4):1122–1135. 10.3758/s13428-014-0532-5.
Mahjabin,  S.,  Alam,  M.  M.,  &  Talukder,  K.  H.  (2019).  Age  Estimation  from  Facial  Image Using Convolutional Neural Network (CNN). International Conference on Computer, Communication, Chemical, Materials and Electronic Engineering (IC4ME2) ,1-4.
Mohammed, A. A., & Sajjanhar, A. (2017). Investigation of Gender and Race Classification for  Different  Color  Models. International  Conference  on  Digital  Image  Computing: Techniques and Applications (DICTA) ,1-8.
Mohammed, N. A., Abed, M. H., & Albu-Salih, A. T. (2022). Convolutional Neural Network for  Color  Images  Classification. Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics , 11 (3), 1343-1349. https://doi.org/10.11591/eei.v11i3.3730
Omer, H. K., Jalab, H. A., Hasan, A. M., & Tawfiq, N. E. (2019). Combination of Local Binary Pattern and Face Geometric Features for Gender Classification from Face Images. 9th IEEE  International  Conference  on  Control  System,  Computing  and  Engineering (ICCSCE) , 158-161.
Oza,  P.,  Sharma,  P.,  Patel,  S.,  Adedoyin,  F.,  &  Bruno,  A.  (2022).  Image  Augmentation Techniques for Mammogram Analysis. Journal of Imaging , 8 (5), 141. https://doi.org/10.3390/jimaging8050141
Rahayu, W., & Wahyudi, E. (2017). Classical Test Theory of Innapropriate Index Scoreâ€™ S Accuracy Comparison Using Confusion Matrix Accuracy Proportion in Educational Measurement. IJER-INDONESIAN  JOURNAL  OF  EDUCATIONAL  REVIEW , 4 (1), 84-92. https://doi.org/10.21009/IJER.04.01.08
Shaily,  T.,  &  Kala,  S.  (2020).  Bacterial  image  classification  using  convolutional  neural networks. 17th India Council International Conference (INDICON) , 1-6.
Srinivas, N., Atwal, H., Rose, D. C., Mahalingam, G., Ricanek, K., & Bolme, D. S. (2017). Age,  Gender,  And  Fine-Grained  Ethnicity  Prediction  Using  Convolutional  Neural Networks  for  The  East  Asian  Face  Dataset. 12th  International  Conference  on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017) , 953-960.
Wang, M., Deng, W., Hu, J., Tao, X., & Huang, Y. (2019). Racial Faces in The Wild: Reducing Racial  Bias  by  Information  Maximization  Adaptation  Network. Proceedings  of  the ieee/cvf international conference on computer vision , 692-702.
Weni, I., Utomo, P. E. P., Hutabarat, B. F., & Alfalah, M. (2021). Detection of Cataract Based on  Image  Features  Using  Convolutional  Neural  Networks. Indonesian  Journal  of Computing and Cybernetics Systems) , 15 (1), 75-86.

## Notasonda Soni Putra, Benedika Ferdian Hutabarat, Ulfa Khaira
Zhang, Z., Song, Y., & Qi, H. (2017). Age progression/regression by conditional adversarial autoencoder. Proceedings  of  the  IEEE  conference  on  computer  vision  and  pattern recognition , 5810-5818.
Zouleykha, K., Sabrina, B., Fayçal, A., & Abdelali, B. (2018). Traffic Sign Recognition and Classification  Using  Convolutional  Neural  Networks. International  Journal  of Computer Science Trends and Technology (IJCST) , 6 (2), 132-147.

## How to cite :
Putra, N. S., Hutabarat, B. F., & Khaira, U. (2023). Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Kelamin Dan Ras. DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(1),
82-93. DOI:  http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.123