E-ISSN 2503-2933

## Klasifikasi Jenis Burung Menggunakan Metode CNN Dan Arsitektur ResNet-50
Joseph Alberto *1 , Dedy Hermanto 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali 14, (30113) Palembang – Sumatera Selatan,
(0711) 376 400
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa Jurusan Informatika e-mail: *1 hyunrenz@mhs.mdp.ac.id, 2 dedy@mdp.ac.id

## Abstrak
Burung  adalah  anggota  kelompok  hewan  bertulang  belakang  yang  memiliki  bulu  dan sayap.  Keaneka  ragaman  burung  di  Indonesia  terdapat  banyak  sekali  sehingga  sulit  untuk membedakan jenis-jenis burung tertentu. Namun dengan berkembangnya teknologi pada masa kini, sekarang kita dapat membedakan jenis burung dengan teknologi. Klasifikasi burung dapat dilakukan  untuk  membedakan  beraneka  ragam  jenis  burung  yang  ada  di  Indonesia  sehingga untuk  membedakan  burung  yang  sekilas  terlihat  mirip  akan  lebih  efektif  dengan  adanya pengklasifikasian  ini.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  terhadap  jenis  burung menggunakan  dataset  400  Bird  Species  –  Classification  yang  sudah  di  filter  hanya  untuk burung di Indonesia dan diperoleh dataset berjumlah 63 jenis burung dengan total 9.445 citra yang  tediri  dari  8.185  citra  latih  dan  1.260  citra  uji.  Klasifikasi  jenis  burung  ini  dilakukan dengan  menggunakan  metode  CNN,  model  dibentuk  dengan  menggunakan  arsitektur  ResNet- 50. Selanjutnya dilakukan proses training dengan optimizer ADAM dan SGD untuk dilihat hasil yang  paling  maksimal,  dan  didapat  nilai  Accuracy  98%  dengan  optimizer  SGD  dengan  10 epoch.
Kata kunci: Klasifikasi Jenis Burung, ResNet-50, Burung Indonesia, CNN, ADAM, SGD

## Abstract
Birds  are  members  of  a  group  of  vertebrate  animals  that  have  feathers  and  wings. There is so much diversity of birds in Indonesia that it is difficult to distinguish certain types of birds.  However,  with  the  development  of  technology  today,  we  can  now  distinguish  between types  of  birds  and  technology.  Classification  of  birds  can  be  done  to  distinguish  the  various types of birds that exist in Indonesia so that to distinguish birds that at first glance look similar will be more effective with this classification. In this study, bird species were classified using the 400  Bird  Species  –  Classification  dataset  which  was  filtered  only  for  birds  in  Indonesia  and obtained a dataset of 63 bird species with a total of 9.445 iamges consisting of 8.185 training images and 1.260 test images. The classification of this bird species was carried out using the CNN  method,  the  model  was  formed  using  the  ResNet-50  architecture.  Furthermore,  the training process is carried out with ADAM and SGD optimizers to see the maximum results, and obtained an accuracy value of 98% with the SGD optimizer with 10 epoch .
Keywords: Bird Types Classification, ResNet-50, Indonesian Bird, CNN, ADAM, SGD
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E- ISSN 2503-2933 35

## 1. PENDAHULUAN
ndonesia  adalah  negara  yang  posisinya  berada  di  garis  khatulistiwa  dan  terkenal  akan kekayaan alamnya baik jenis flora ataupun fauna. Salah satu kekayaan alam dari jenis fauna Indonesia yang cukup tinggi adalah burung. Jumlah burung yang terdapat di Indonesia yaitu 1.539 jenis  burung,  merupakan  17 %  dari total  burung  di  dunia.  Saat ini, jumlah  burung  yang terdapat di dunia ±9.600 jenis, hampir sekitar 1.111 jenis burung di dunia terancam punah [1].
Menurut  Booklet  Daftar  Burung-burung  di  Indonesia  diketahui  terdapat  sebanyak  1812 spesies  burung  yang  mediami  di  wilayah  Indonesia.  Burung-burung  tersebut  terklasifikasi  ke dalam  24  bangsa  (ordo)  dan  126  suku  (family).  Passeriformes  (burung  kicau)  menjadi  bangsa yang  paling  mendominasi  keragaman  burung  di  Indonesia  yaitu  mencapai  944  spesies  (52%), disusul bangsa Charadriiformes (115 spesies) dan Columbiformes (109 spesies). Sementara itu, pada tingkat suku, Columbidae menjadi suku dengan jumlah spesies terbanyak yaitu mencapai 109  spesies,  diikuti  Meliphagidae  sebanyak  87  spesies,  Psittacidae  sebanyak  85  spesies, Muscicapidae sebanyak 78 spesies, dan pada urutan kelima yaitu Accipitridae dengan jumlah 64 spesies [2].
Pada  umumnya  habitat  tempat  burung  tidak  hanya  berperan  sebagai  tempat  tinggal  saja namun  juga  merupakan  tempat  yang  menyediakan  sumber  makanan,  air,  mineral  yang  cukup dan  sebagai  tempat  singgah  dan  berkembang  biak,  biasanya  burung  berhabitat  di  tempat  yang ada  pepohonan  seperti  di  hutan  namun  ada  juga  yang  berhabitat  tidak  dihutan  seperti  di perkebunan, gua, padang rumput, savana, perairan.
Burung  merupakan  kelompok  hewan  vertebrata  yang  berkembang  biak  dengan  cara kawin, memiliki bulu, warna, dan suara yang indah dan beragam. Banyaknya jenis burung yang berada di suatu tempat sangat dipengaruhi oleh kondisi cuaca yang baik, keanekaragaman jenis tumbuhan  dan  kondisi  habitat  tempat  burung  tersebut  berada.  Keberadaan  burung  di  suatu habitat sangat berkaitan erat dengan faktor-faktor fisik lingkungan seperti tanah, air, temperatur, cahaya matahari, serta faktor-faktor biologis yang meliputi vegetasi dan satwa lainnya [3].
Berbagai macam jenis burung yang ada di dunia memiliki kebiasaan yang berbeda-beda dalam melahirkan anak nya seperti ada burung yang bertelur lalu menimbun telur nya di tanah pasir yang bercampur serasah, tanah pasir pantai yang panas. Dan ada juga yang  di  dekat  sumber  air  panas.  Akan  tetapi  kebanyakan  burung  membuat  sarang,  dan menetaskan telurnya dengan mengeraminya di sarang tersebut [4].
Sarang  pada  burung  juga  dapat  dibuat  secara  berbeda-beda  tergantung  pada  kebiasaan burung  dan  bagaimana  cara  burung  hidup  serta  bagaimana  kondisi  iklim  di  tempat  burung tersebut.  Ada  sarang  burung  yang  dapat  dibuat  dari  rumput,  ranting  dan  lain  lain.  Agak  sulit membedakan  jenis  burung  apa,  cara  hidup  nya  bagaimana,  kebiasaan  nya  bagaimana,  dan informasi  mengenai  burung  tersebut  tidak  dapat  diperoleh  yang  dimana  terkadang  ada  jenis burung yang sama dari bentuk sampai ciri-ciri bentuk tubuh nya tapi ternyata beda sifat dan juga beda jenis.
Dari penjelasan diatas maka klasifikasi jenis burung dapat dilakukan menggunakan Deep Learning  sehingga  klasifikasi  dapat  dengan  mudah  dilakukan  karena  adanya  bantuan  dari komputer.  Kelebihan  dalam  Deep  Learning  adalah  layer  yang  terdapat  di  dalam  nya, dikarenakan jumlah  layer yang  banyak  maka  Deep  Learning  cocok  dipakai sebagai  klasifikasi citra yang akan diteliti [4].
Metode  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  adalah  CNN,  CNN  terkenal sebagai salah satu algoritma atau metode Deep Learning yang cukup bagus dan terkenal dalam melakukan klasifikasi citra, di dalam CNN terdapat pooling, feature extraction dan sebagainya.
Masuk ke dalam tahap klasifikasi akan menggunakan CNN-ResNet-50 sehingga nantinya model  arsitektur  yang  akan  digunakan  adalah  CNN  digabung  dengan  ResNet-50,  pemilihan ResNet-50  sebagai  model  arsitektur  disebabkan  ResNet-50  adalah  salah  satu  model  arsitektur
I
36 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E-ISSN 2503-2933
yang  mempunyai  banyak  layer  yaitu  sampai  50  layer  dengan  harapan  dapat  menghasilkan akurasi baik.
Adapun  jurnal  yang  di  jadikan  referensi  atau  acuan  penelit  untuk  meneliti,  yaitu Klasifikasi  Lovebird  Berdasarkan  Bentuk  Kepala  Dan  Warna  Dengan  Metode  Local  Binary Pattern  (LBP)  Dan  Fuzzy  Logic  dan  dari  hasil  penelitian  tersebut  mendapatkan  hasil  yang sangat baik [5].
Ada  juga  penelitian  mengenai  Identifikasi  Spesies  Burung  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  dan  hasil  yang  didapatkan  ditemukan  bahwa  pelatihan  model  untuk  setiap spesies burung tidak merata, yang  mengarah kepada prediksi berlebihan, dan beberapa spesies burung sulit untuk diklasifikasikan [6].

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Terdapat  penelitian  terkait  yang  dijadikan  acuan  pada  topik  Klasifikasi  Jenis  Burung  di Indonesia  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN),  seperti  jurnal Convolutional  Neural  Network Untuk  Klasifikasi  Suara  Burung  Skala  Luas  Di  Lingkungan Berisik  dimana  pada  penelitian  tersebut  menerapkan  CNN  untuk  mengklasifikasikan  suara burung  berdasarkan  audio  dan  hasil  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  pendekatan deep learning cocok untuk tugas tersebut namun penyempurnaan diperlukan untuk mencapai akurasi yang lebih baik [7].
Adapula penelitian tentang Pendekatan Machine Learning untuk Deteksi Burung dimana pada  penelitian  tersebut  dilakukan  pendekatan machine  learning untuk  mendeteksi  burung dengan  menggunakan  alogritma  CNN  untuk  mengenali  gambar  dan  didapatkan  kesimpulan penelitian  tersebut  menyatakan  CNN  adalah  algoritma  terbaik  untuk  mendeteksi  objek,  dan didapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi 95,52% yang terbaik atas metode lain [8].
Terdapat  juga  penelitian  tentang  Pengenalan  Spesies  Burung  menggunakan Support Vector Machines dimana diterapkan algoritma Support Vector Machines (SVM) pada penelitian tersebut  untuk  melakukan  pengenalan  terhadap  spesies  burung  dan  menunjukan  hasil pengenalan  untuk  dua  set  data  tidak  dapat  dibandingkan  secara  langsung  karena  dataset  2 mencakup  lebih  banyak  spesies  dengan  spektrum  yang  lebih  besar  suara  yang  berbeda  dari dataset 1 [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut    Gambar  1  merupakan  tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan  untuk pengklasifikasian  jenis  burung  di  Indonesia  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network (CNN) arstitektur ResNet-50 .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E- ISSN 2503-2933 37

## Gambar 1. Bagan Metode Penelitian

## 3.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  informasi  terkait  dengan  topik  penelitian, dipelajari  dalam  bentuk  jurnal  atau  buku  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi  jenis  burung  di Indonesia  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur ResNet-50 .

## 3.2 Pengumpulan Dataset
Perancangan Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data berupa dataset 400 Bird Species –  Classification dimana  dataset  sifatnya  adalah  publik.  Lalu  dataset  di filter secara  manual hanya untuk burung di Indonesia yang setelah di filter didapatkan jumlah dataset adalah 63 jenis burung berjumlah 9.445 citra, terdiri dari 8.185 data train dan 1.260 data test dapat dilihat pada Gambar 2.
38 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 2. Contoh Dataset Burung Indonesia

## 3.3 Perancangan
Pada  bagian  ini  dilakukan  perancangan  sistem  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan penelitian,  yaitu  penggunaan  metode  CNN  untuk  klasifikasi  burung  berdasarkan  citra,  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perancangan Untuk Metode CNN
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E- ISSN 2503-2933 39
Dataset  yang  diperoleh  sudah  terbagi  menajadi  data  testing  yang  berjumlah  1.260  dan data training berjumlah  8.185  dan  setiap  citra  memiliki  ukuran  224x224 pixel .  Tahap selanjutnya adalah melakukan proses pelatihan model terhadap data training yang berupa citra burung dengan metode Convolutional Neural Network yang menggunakan arsitektur ResNet-50 yang  akan  membentuk  sebuah  model  baru.  Setelah  proses  pelatihan  model,  maka  dilakukan proses  pengujian  model  terhadap  data testing berupa  citra  burung.  Setelah  proses  pengujian selesai akan didapatkan hasil dari pengujian model yang sudah dilatih berupa accuracy, recall, precision, f1-score .

## 3.4 Implementasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  perancangan  sistem  yang  sudah  dirancang, implementasi dilakukan dengan menggunakan bantuan software Google Colaboratory . Adapun tahapan implementasi dilakukan sebagai berikut. 1.  Dataset
Dataset yang digunakan adalah dataset yang sudah di filter secara manual untuk jenis burung Indonesia, dimana didapatkan total 63 jenis burung pada dataset tersebut yang memiliki total citra sejumlah 9.763 terdiri dari 9.133 citra untuk train dan 315 citra untuk test . 2.  Training
Setelah dataset di diperoleh, dilakukan pelatihan atau training terhadap dataset train dengan metode Convolutional Neural Network yang menggunakan model arsitektur ResNet-50 untuk membentuk sebuah model.
3.  Testing
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian dataset testing berjumlah 315 citra terhadap model yang sudah train .

## 3.5 Laporan Perhitungan Akurasi
Setelah  tahap  implementasi  selesai  maka  hasil  klasifikasi  akan  dihitung  menggunakan Confusion  Matrix untuk  mendapatkan  tingkat  keberhasilan  dari  hasil  uji,  dimana  akan didapatkan sesuai dengan jumlah kelas yang terdapat di dalam dataset [10], dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Bagian Confusion Matrix Predicted Positive Negative ACTUAL Positive TP ( True Positive ) FN ( False Negative ) Negative FP ( False Positive ) TN ( True Negative )
Hasil klasifikasi akan dihitung untuk mendapatkan tingkat keberhasilan dari metode yang sudah ditentukan, dimana akan menghitung nilai Precision, Recall, Accuracy dan F1-score [11]. 1. Precision merupakan proporsi kasus dengan hasil positif yang benar. Precision dapat dilihat pada Persamaan (1):
= (1)
2. Recall merupakan  proporsi  kasus  positif  yang  diidentifikasi  dengan  benar. Recall dapat dilihat pada Persamaan (2):
40 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E-ISSN 2503-2933
= (2)
3. Accuracy merupakan  perbandingan  kasus  yang  diidentifikasi  benar  dengan  jumlah  semua kasus. Accuracy dapat dilihat pada Persamaan (3):
= (3)
4. F1-score merupakan  harmonic  mean  dari  precision  dan  recall. F1-score dapat  dilihat  pada Persamaan (4):
F1 −  = 2 × ! "#×$%&& ! "#$%&& (4)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  uji  pada  setiap  skenario,  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan untuk jumlah epoch yang berbeda, rata-rata akurasi untuk setiap epoch dan optimizer SGD dan Adam memiliki tingkat keberhasilan 97% hingga 98%.
Berikut adalah beberapa hasil pengujian dari beberapa skenario.
1. ResNet-50 Optimizer Adam 10 Epoch
Untuk  pengujian  dengan  skenario  ResNet-50 Optimizer  Adam 10 Epoch dengan  data  latih yang jumlah citranya berbeda beda tiap kelas, namun untuk support keseluruhan berjumlah 20  untuk  masing-masing  kelas,  hasil  akurasi  pengujian  diperoleh  sebesar  97%,  untuk precision 97%, recall 97%,  dan f1-score 97%  hasil  yang  diperoleh  cukup  baik  untuk klasfikasi jenis burung dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 4.
Tabel 2. Akurasi ResNet-50 Optimizer Adam 10 Epoch Accuracy 0.97 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 Weighted Avg 0.97 0.97 0.97
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E- ISSN 2503-2933 41
Gambar 4. Confusion Matrix ResNet-50 Optimizer Adam 10 Epoch
2. ResNet-50 Optimizer Adam 20 Epoch
Untuk  pengujian  dengan  skenario ResNet-50  Optimizer  Adam 20 Epoch dengan  data  latih yang jumlah citranya berbeda beda tiap kelas, namun untuk support keseluruhan berjumlah 20 untuk masing-masing kelas, hasil rata-rata akurasi yang diperoleh pada pengujian adalah 97%  tidak  berbeda  dengan  yang epoch 10,  lalu  untuk precision 97%, recall 97%,  dan f1- score 97% hasil yang diperoleh cukup baik untuk klasfikasi jenis burung dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 5.
Tabel 3. Akurasi ResNet-50 Optimizer Adam 20 Epoch Accuracy 0.97 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 Weighted Avg 0.97 0.97 0.97
42 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E-ISSN 2503-2933
Gambar 5. Confusion Matrix ResNet-50 Optimizer Adam 20 Epoch
3. ResNet-50 Optimizer SGD 10 Epoch
Didapatkan  akurasi  sebesar  98%  untuk  pengujian  dengan  skenario ResNet-50  Optimizer SGD 10 Epoch dengan data latih yang jumlah citranya berbeda beda tiap kelas, namun untuk support keseluruhan  berjumlah  20  untuk  masing-masing  kelas,  hasil  akurasi  pengujian diperoleh sebesar 98%, untuk precision 98%, recall 98%, dan f1-score 98% untuk klasfikasi jenis burung dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 6.
Tabel 4. Akurasi ResNet-50 Optimizer SGD 10 Epoch Accuracy 0.98 Macro Avg 0.98 0.98 0.98 Weighted Avg 0.98 0.98 0.98
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E- ISSN 2503-2933 43
Gambar 6. Confusion Matrix ResNet-50 Optimizer SGD 10 Epoch

## 4. ResNet-50 Optimizer SGD 20 Epoch
Didapatkan  akurasi  sebesar  97%  untuk  pengujian  dengan  skenario ResNet-50  Optimizer Adam 20 Epoch dengan  data  latih  yang  jumlah  citranya  berbeda  beda  tipa  kelas,  namun untuk support keseluruhan berjumlah 20 untuk masing-masing kelas, hasil akurasi pengujian diperoleh  sebesar  97%,  untuk precision didapat  97%, recall 97%,  dan f1-score 97%  untuk klasfikasi jenis burung dapat dilihat pada Tabel 5 dan Gambar 7.
Tabel 5. Akurasi ResNet-50 Optimizer SGD 20 Epoch Accuracy 0.97 Macro Avg 0.97 0.97 0.97 Weighted Avg 0.97 0.97 0.97
44 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Confusion Matrix ResNet-50 Optimizer SGD 20 Epoch
Maka dari hasil pengujian dapat dianalisa akurasi dari setiap skenario yang dilakukan, berikut adalah rata-rata akurasi yang didapatkan.
Gambar 8. Hasil Rata-rata Akurasi Setiap Skenario
[VALUE] [VALUE] [VALUE] [VALUE]
ResNet-50 Adam 10 Epoch
ResNet-50 Adam 20 Epoch ResNet-50 SGD 10 Epoch ResNet-50 SGD 20 Epoch

## Rata-rata Akurasi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E- ISSN 2503-2933 45
Dapat  dilihat  dari  Gambar  8  hasil  perbandingan  tersebut  menunjukkan  akurasi  yang didapatkan  menggunakan  beberapa  skenario  ini  tidak  memiliki  perbandingan  yang  signifikan namun  diantaranya  terdapat  akurasi  yang  tertinggi  yaitu  adalah  ResNet-50  SGD  dengan  10 epoch yang memiliki akurasi yaitu 98%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  untuk  klasifikasi  jenis  burung  di Indonesia  menggunakan  metode  CNN,  maka  di  dapatkan  kesimpulan  bahwa  metode  CNN menggunakan  model  arsitektur  ResNet-50  dapat  diterapkan  sebagai  metode  klasifikasi  jenis burung di Indonesia menggunakan optimizer SGD dan Adam di dapatkan akurasi 97% hingga 98%  menggunakan Confusion  Matrix untuk  beberapa  scenario  yang  telah  di  lakukan  dalam penelitian ini, dan di dapat akurasi rata-rata yang tinggi yaitu 97%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kamal,  S.,  Mahdi,  N.,  &  Senja,  N.  (2015 ).  Keanekaragaman  Jenis  Burung  pada Perkebunan Kopi di Kecamatan Bener Kelipah Kabupaten Bener Meriah Provinsi Aceh. BIOTIK: Jurnal Ilmiah Biologi Teknologi dan Kependidikan, 73.
https://doi.org/10.22373/biotik.v1i2.216
[2] Burung Indonesia. (2021 ). Booklet Daftar dan Status Burung 2021.
[3] Yudini, S. (2016). Keanekaragaman Burung pada Berbagai Tipe Habitat di Kecamatan
Singkil  Sebagai  Referensi  Pendukung  Pembelajaran Materi  Keanekaragaman  Hayati di Sekolah Menengah Atas. Euphytica, 18(2), 22280. http://dx.doi.org/10.1016/j.jplph.2009.07.006%0A [4] Mastering, S. (2020). Burung dan Perkembangannya . https://www.smartmastering.com/burung.html
[5] Nurina Shaputri, S., Hidayat, B., & Sunarya, U. (2015). Klasifikasi Lovebird Berdasarkan Bentuk Kepala dan Warna Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP) dan Fuzzy Logic Lovebird  Classification  Based  On  Head  Shape  and  Colors  Using  Local  Binary  Pattern (LBP) Method And Fuzzy Logic . 6(2), 19–24.
[6] Martinsonn, J. (2021). Bird Species Identification Using Convolutional Neural Network . Lecture  Notes  on  Data  Engineering  and  Communications  Technologies ,  57,  619–630. https://doi.org/10.1007/978-981-15-9509-7_50
[7] Tóth,  B.  P.,  &  Czeba,  B.  (2016). Convolutional  Neural  Networks  for  Large-Scale  Bird Song  Classification  in  Noisy  Environment.  C EUR  Workshop  Proceedings,  1609,  560– 568.
[8] Mashuk,  F.,  Samsujjoha,  Sattar,  A.,  &  Sultana,  N. (2021). Machine  Learning  Approach for  Bird  Detection.  Proceedings  of  The  3rd  International  Conference  on  Intelligent
46 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 34-46 E-ISSN 2503-2933
Communication  Technologies  and  Virtual  Mobile  Networks ,  ICICV  2021,  Icicv,  818– 822. https://doi.org/10.1109/ICICV50876.2021.9388590
[9] Ragib,  K.  M.,  Shithi,  R.  T.,  Haq,  S.  A.,  Hasan,  M.,  Sakib,  K.  M.,  &  Farah,  T.  (2020). PakhiChini: Automatic Bird Species Identification Using Deep Learning. Proceedings of The  World  Conference  on  Smart  Trends  in  Systems,  Security  and  Sustainability ,  WS4 2020, 1–6. https://doi.org/10.1109/WorldS450073.2020.9210259
[10] Solichin.  (2017). Mengukur  Kinerja  Algoritma  Klasifikasi  Dengan  Confusion  Matrix . http://achmatim.net/2017/03/19/mengukur-kinerja-algoritma-klasifikasi-dengan- confusion-matrix/
[11] Prasetyo, E. (2015). Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB