## Identifikasi Motif Jepara pada Ukiran dengan Memanfaatkan Convolutional Neural Network

## (Identification of Jepara Motifs on Carvings by Utilizing Convolutional
Neural Network)
Sandhopi 1 , Lukman Zaman P.C.S.W 2 , Yosi Kristian 3
Abstract— The more the development of the carving motifs, the more  varied  the  shapes  and  variations.  It  complicates  the determination of a carving with Jepara motif. In this paper, the transfer learning method with developed FC was used to identify Jepara's distinctive motifs in a carving. The dataset was divided into  three  color  spaces,  i.e.,  LUV,  RGB,  and  YcrCb.  Besides, sliding  windows,  non-max  suppression,  and  heat  maps  were utilized for the process of tracing the area of the engraved object and  identifying  Jepara  motifs.  The  test  results  of  all  weights showed  that  the  Xception  on  the  Jepara  motif  classification  had the highest accuracy values, namely 0.95, 0.95, and 0.94 for each LUV,  RGB,  and  YCrCb  color  space  dataset.  However,  when  all the model weights were applied to the Jepara motif identification system, ResNet50 was able to outperform all networks with motif identification  percentage  values  of  84%,  79%,  and  80%,  for the LUV, RGB, and YCrCb color spaces, respectively. These results prove that the system is able to assist in the process of determining whether  a  carving  is  included  in  the  Jepara  carving  or  not,  by identifying the typical Jepara motifs contained in the carving.
Intisari—Semakin berkembang motif ukiran, semakin beragam  bentuk  dan  variasinya.  Hal  ini  menyulitkan  dalam menentukan  suatu  ukiran  bermotif  Jepara.  Pada  makalah  ini, metode  transfer  learning  dengan  FC  yang  dikembangkan dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi  motif  khas  Jepara  pada suatu  ukiran.  Dataset  dibedakan  menjadi  tiga  color  space,  yaitu LUV,  RGB,  dan  YcrCb.  Selain  itu,  sliding  window,  non-max suppression,  dan  heat  maps  dimanfaatkan  untuk  proses penelusuran  area  objek  ukiran  dan  pengidentifikasian  motif Jepara.  Hasil  pengujian  dari  semua  bobot  menunjukkan  bahwa Xception pada  klasifikasi  motif  Jepara  memiliki  nilai  akurasi tertinggi, yaitu 0,95, 0,95, dan 0,94 untuk masing-masing dataset color space LUV, RGB, dan YCrCb. Namun, ketika semua bobot model tersebut diterapkan pada sistem identifikasi motif Jepara, ResNet50  mampu  mengungguli  semua  jaringan  dengan  nilai persentase identifikasi motif sebesar 84%, 79%, dan 80%, untuk masing-masing  color  space  LUV,  RGB,  dan  YCrCb.  Hasil  ini membuktikan  bahwa  sistem  mampu  membantu  dalam  proses menentukan suatu ukiran, termasuk ke dalam ukiran Jepara atau bukan,  dengan  mengidentifikasi  motif-motif  khas  Jepara  yang terdapat dalam ukiran.
Kata  Kunci—  Color  Space,  Convolutional  Neural  Network,  Motif Jepara, Transfer Learning, Ukiran.

## I. P ENDAHULUAN
Kota Jepara merupakan salah satu kota yang berada di Jawa Tengah. Seni ukirannya yang terkenal mampu menjadikan kota ini  dijuluki  dengan  Kota  Ukir  [1].  Selain  itu, The  World Carving  Center juga  menjadi  sebutan  untuk  kota  ini,  karena produk-produk  ukiran  dari  Kota  Jepara  sangat  terkenal  di berbagai  negara  dan  banyak  yang  menyukainya  [2].  Hal  ini disebabkan karena ukiran dari Kota Jepara memiliki motif yang khas di setiap ukirannya [3].
Ciri  khas  motif  Jepara  sendiri  merupakan  ekspresi  dari bentuk tanaman yang menjalar. Hal inilah yang membedakan ukiran tersebut merupakan motif Jepara atau bukan. Salah satu cirinya adalah corak dan motif dari ukiran seperti pada Gbr. 1 [3].
Pada  Gbr.  1,  ciri  motif  Jepara  memiliki  jumbai  atau  ujung relung seperti kipas yang sedang terbuka.  Biasanya di  tengah jumbai  terdapat  buah-buah  kecil  yang  berbentuk  lingkaran. Selain  itu,  terdapat  juga  tiga  atau  enam  biji  buah  susun  yang keluar  dari  pangkal  daun,  sedangkan  tangkai  relungnya memutar  dengan  gaya  memanjang  dan  menjalar  membentuk cabang-cabang  kecil  yang  berguna  untuk  mengisi  ruang  dan memperindah  tampilan.  Di  setiap  relung  menempel  daun/ trubusan yang ujungnya mengecil atau meruncing.
Ketenaran seni ukir Jepara tidak terlepas dari perkembangan motif yang ada pada ukiran Jepara. Perkembangan motif yang terjadi merupakan wujud inovasi pengrajin dalam memberikan kesan luwes dan lebih rapi pada ukiran supaya tidak monoton dan membosankan. Hal ini yang menjadikan motif pada ukiran Jepara sangat beragam bentuk dan variasinya. Kombinasi motif Jepara  dengan  motif  lain  juga  menjadi  salah  satu  cara  dalam mengembangkan  motif  ukiran  dan  hal  ini  akan  semakin mempercantik  produk  ukiran  [4].  Akan  tetapi,  di  sisi  lain, semakin  berkembang  varian  motif  dan  bentuk  ukiran  Jepara, semakin  berkurang  karakter  dari  ciri  khas  motif  Jepara  itu sendiri.  Hal  ini  yang  menyebabkan  suatu  ukiran  Jepara  sulit diidentifikasi,  ukiran  tersebut  termasuk  ukiran  dengan  motif Jepara  atau  bukan.  Dengan  belum  adanya  penelitian  yang mencoba  mengidentifikasi  motif  ukiran  Jepara  dengan Convolutional Neural Network (CNN), maka pada makalah ini diusulkan CNN dengan transfer learning dimanfaatkan untuk mengatasi  masalah  tersebut,  yang  diharapkan  mampu mendapatkan hasil yang lebih baik tanpa perlu mengidentifikasi ciri dari motif Jepara secara manual.
Pada penelitian sebelumnya, CNN banyak digunakan dalam mengatasi  masalah  citra,  terutama  pada  klasifikasi  objek. Penelitian tersebut mengusulkan CNN untuk identifikasi motif
1,2,3 Departemen  Teknologi  Informasi,  Institut  Sains  dan Teknologi  Terpadu  Surabaya  (ISTTS),  Jl.  Ngagel  Jaya  Tengah  73- 77, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60284 (tlp: 031-5027920;  e- mail: sandhopi1@mhs.stts.edu , lz@stts.edu, yosi@stts.edu)
tradisional Rumania [5], mendeteksi pendarahan pada otak [6], deteksi dan pengenalan traffic light [7], menentukan penyakit pada tanaman [8], dan mengklasifikasi gambar sel malaria [9]. Metode  CNN  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut memberikan  hasil  yang  menjanjikan.  Hal  ini  dikarenakan dalam prosesnya CNN mampu menemukan ciri-ciri informasi yang  terdapat  dalam  data  dengan  banyak  varian  [10],  [11], sehingga dalam mengklasifikasi gambar jauh lebih efisien. Di samping itu, juga karena CNN bersifat scalable dalam jumlah dataset yang besar [5].
Implementasi  CNN  dalam  makalah  ini  mengusulkan Residual  Network ( ResNet )  sebagai  jaringan  yang  digunakan untuk  mengklasifikasi  objek  ukiran  dan  objek  motif  pada sebuah  citra,  karena  pada  penelitian  lain  jaringan  ini  mampu menghasilkan kinerja  yang baik, dengan nilai  akurasi sebesar 95% [9] dan 98% [8]. Kemudian, karena kinerja dan hasil yang sangat baik, sebuah penelitian tentang ResNet mampu menjadi pemenang  di  kompetisi  ILSVRC  &  COCO  2015  [12].  Selain menggunakan ResNet ,  makalah  ini  juga  menggunakan beberapa  metode transfer  learning lainnya,  seperti  VGG16, InceptionV3 , dan Exception sebagai eksperimen dan beberapa teknik penelusuran area objek, seperti sliding window , heat aps , dan  NMS  yang  bertujuan  untuk  segmentasi  area  ukiran  dan identifikasi motif Jepara
Kontribusi makalah ini dapat dijelaskan sebagai berikut.
• CNN dengan transfer learning , sliding window , dan heat maps / non-max  suppression digunakan  untuk  segmentasi area ukiran dan identifikasi motif Jepara.
• Makalah  ini  melakukan  tiga  kali  eksperimen  dengan  tiga color  space (RGB,  LUV,  YCrCb)  pada  masing-masing pembelajaran untuk mendapatkan hasil yang paling baik di antara ketiga color space tersebut ketika bobot diterapkan dalam sistem.
• Segmentasi  area  ukiran  dilakukan  dengan  menggunakan dua fungsi, yaitu heat maps dan non-max suppression . Hal ini bertujuan untuk menghasilkan area ukiran yang optimal dan  kemudian  dipotong  sehingga  menghasilkan  citra ukiran  yang  kemudian  digunakan  untuk  mengidentifkasi motif Jepara yang ada pada citra ukiran tersebut.
Makalah  ini  disusun  dalam  beberapa  bagian.  Bagian  I merupakan pendahuluan, bagian II berisi penelitian terkait yang dibahas,  bagian  III  menjelaskan  metodologi  mengenai  desain sistem  dari  model  yang  diusulkan,  bagian  IV  adalah  hasil eksperimen  dan  pembahasan,  dan  bagian  terakhir  berisi kesimpulan dan saran.
II. C ONVOLUTIONAL N EURAL N ETWORK DALAM K LASIFIKASI
CNN  sudah  banyak  dimanfaatkan  untuk  mengklasifikasi objek,  karena  CNN  mampu  memberikan  hasil  akurasi  yang tinggi  dengan  waktu  yang  efisien  [5].  Salah  satunya  adalah tentang pengklasifikasian motif tradisional Rumania [5]. CNN pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan mengklasifikasi  lima  kategori  yang  berbeda  dalam  motif tradisional  Rumania,  empat  kategori  dari  kelas  motif  yang terdiri atas baju, keramik, karpet, telur bergambar, dan gambar yang  bukan  termasuk  kelas  motif.  Jaringan  yang  digunakan adalah ResNet50 yang  dimodifikasi.  Hasil  penelitian memberikan  akurasi  sebesar  99,4%  dengan  menggunakan dataset color  space RGB  dan  proses  pelatihan  dilakukan sebanyak dua puluh epoch [5].
Pada  penelitian  lain,  CNN  juga  dimanfaatkan  untuk mendeteksi  pendarahan  pada  otak  [6].  Sebelum  dilakukan pelatihan, dataset dengan color space RGB sejumlah dua ratus buah, dengan masing-masing seratus gambar otak normal dan seratus  gambar  otak  pendaharan,  dilewatkan  ke  jaringan autoencoder dengan ukuran gambar masukan 128 × 128 piksel. Untuk mendapatkan fitur output image dari jaringan encoder , dilakukan  pelatihan  menggunakan  arsitektur  AlexNet  dengan learning  rate senilai  0,001  dan mini-batch diatur  senilai  16. Setelah  itu,  dari  fitur-fitur  yang  terbentuk  dilakukan pengklasifikasian  dengan  bantuan  SVM  sebagai classifier . Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98,7%.
Selain CNN dengan jaringan-jaringan tersebut, ResNet juga mampu  memberikan  hasil  yang  sangat  baik.  Pada  penelitian mengenasi ResNet [12],  penelitian  ini  mampu  memenangkan juara  pertama  pada  kompetisi  di  bidang ImageNet  detetction, ImageNet  localization,  COCO  detection , dan COCO segmentation . Jaringan ini dimanfaatkan untuk mengklasifikasi gambar sel pada penyakti malaria. Color space yang digunakan pada dataset adalah  RGB  dengan  ukuran  masing-masing gambar 124 × 124 piksel. Penelitian ini menghasilkan validasi akurasi sebesar 95% dan validasi loss sebesar 13% [9]. Selanjutnya, ResNet ini  dimanfaatkan  untuk  meng- identifikasi penyakit pada tanaman dengan mengambil sampel gambar  daun  sehat  dan  yang  mempunyai  penyakit.  Jumlah dataset yang digunakan sebanyak 70.295 untuk data pelatihan dan 17.572 untuk data validasi, dengan jumlah kelas target 38. Ukuran  gambar  yang  digunakan  sebesar  224  ×  224  piksel dengan color  space RGB.  Pada  saat  pelatihan, epoch diatur sebanyak  25, batch  size 32,  dan step  per  epoch 550.  Setelah dilakukan pelatihan, dihasilkan tingkat akurasi pada data latih sebesar 99% dan data validasi sebesar 100% [8].
Selain  teknik  untuk  klasifikasi,  teknik  lokalisasi  juga diperlukan  pada  deteksi  objek  untuk  menentukan  area  objek. Pada  beberapa  tahun  terakhir,  untuk  menemukan  area  objek, teknik sliding window banyak dimanfaatkan untuk membantu
Gbr. 1 Motif ukiran Jepara.
tugas  tersebut  [13]. Sliding  window adalah  sebuah  kotak persegi yang menelusuri dari bagian kiri atas sampai ke bagian kanan bawah dengan berbagai ukuran [14]. Nilai perpindahan terbaik kotak persegi dari setiap pergerakan adalah 25% [15]. Teknik ini dapat mendetekesi objek tertentu dan melokalisasi objek  tersebut  setelah  melakukan  penyelidikan  bagian  per bagian  dari  gambar  [13],  [16].  Namun,  masih  ada  masalah dalam  teknik  ini,  yaitu  terdapat  lebih  dari  satu  kandidat  area pada  objek  yang  sama,  area  yang  tumpang  tindih,  dan redundansi  yang  tinggi  [17].  Oleh  karena  itu,  perlu ditambahkan  teknik  lain  untuk  mereduksi  beberapa  kandidat area tersebut untuk menghasilkan satu area optimal. Dari artikel yang  membahas  mengenai Non-Max  Suppression (NMS), teknik  ini  mampu  menghilangkan  beberapa  kandidat  dengan mengambil nilai maksimum dari masing-masing kandidat area yang muncul [18]. Teknik lain seperti heat maps juga mampu menghasilkan  hanya  satu  kandidat  area  di  setiap  objek  [19], [20]. Pada penelitian deteksi objek yang menggunakan teknik heat  maps ,  teknik  ini  mampu  memberikan  lokalisasi  secara optimum dan memberikan informasi semantik dalam algoritme penelusuran [19].
Berdasarkan pembahasan di atas, makalah ini mengusulkan digunakananya c olor space RGB pada penggunaan dataset dan menambahkan  LUV  serta  YCrCb  sebagai  eksperimen.  Selain itu, CNN dimanfaatkan sebagai classifier dengan menambah- kan  fungsi sliding  window dan heat  maps atau  NMS untuk mendapatkan  area  akhir  objek  ukiran  dan  motif.  Arsitektur yang  diterapkan  pada  CNN  adalah transfer  learning dari ResNet50 dan menambahkan VGG16, Inception , dan Xception sebagai pembanding.
Teknik heat  maps dan  NMS  secara  bersamaan  digunakan pada  proses  segmentasi  area  objek  ukiran.  Hal  ini  bertujuan untuk  membandingkan  dan  mendapatkan  hasil  segmentasi objek ukiran yang paling optimal antara kedua fungsi tersebut.

## III. I DENTIFIKASI M OTIF J EPARA
Identifikasi  motif  Jepara  diawali  dengan  tahap  segmentasi area  ukiran,  kemudian  tahap  identifikasi  motif  Jepara  itu sendiri.  Tahap  ini  dimulai  dengan  melakukan  pelatihan
terhadap  model  yang  diusulkan.  Pelatihan  dilakukan  dengan mengklasifikasikan  objek  ukiran  dengan  bukan  ukiran  dan mengklasifikasikan  objek  motif  Jepara  (trubusan,  buah,  dan jumbai)  dengan  bukan  motif  Jepara.  Bobot  terbaik  dari pelatihan  klasifikasi  objek  ukiran  digunakan  untuk  proses segmentasi  area  ukiran  dan  bobot  terbaik  dari  pelatihan klasifikasi  motif  digunakan  untuk  identifikasi  motif  Jepara. Selanjutnya,  teknik sliding  window dan heat  maps /NMS digunakan  untuk  mendapatkan  area  akhir  objek  ukiran, demikian  juga  proses  identifikasi  motif  Jepara,  tetapi  pada pencarian  area  akhir  hanya  menggunakan  teknik  NMS. Penjelasan dari tahap tersebut dapat diilustrasikan pada Gbr. 2.
Pada  klasifikasi  objek  ukiran, dataset terdiri  atas  gambar ukiran  dan  bukan  ukiran,  masing-masing  sebanyak  3.005 gambar ukiran dan 3.000 gambar bukan ukiran. Sementara itu, dalam klasifikasi motif Jepara, dataset terdiri atas gambar motif trubusan,  buah,  jumbai,  dan  gambar  bukan  motif,  masing- masing sebanyak 3.750 gambar motif trubusan, 3.750 gambar motif  buah,  3.785  gambar  motif  jumbai,  dan  3.800  gambar bukan motif. Contoh dataset ditunjukkan pada Gbr. 3.
Gbr. 2 Tahap-tahap identifikasi motif Jepara.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gbr.  3  Gambar dataset ,  (a)  ukiran,  (b)  bukan  ukiran,  (c)  motif  b,  (d)  motif jumbai, (e) motif trubusan, dan (f) bukan motif.
Semua dataset yang  sudah  terkumpul  tidak  dapat  secara langsung  digunakan,  karena  ada  kemungkinan  ukuran  piksel yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  praproses terhadap dataset data  gambar,  dari  segi  ukuran  dan  warna, untuk  memastikan dataset dapat  diterima  ketika  diumpankan ke dalam CNN [21].

## A. Praproses
Makalah ini melakukan tiga ekperimen untuk mendapatkan kinerja sistem yang paling baik. Perbedaan dari tiga eksperimen tersebut  terletak  pada color  space dataset yang  digunakan dalam  pelatihan  dan  konversi  warna  pada  saat  proses penelusuran  objek  yang  dilakukan sliding window pada tahap klasifikasi objek. Tiga eksperimen tersebut menggunakan tiga jenis color  space , yaitu  RGB,  LUV,  dan  YCrCb.  Untuk memenuhi  kebutuhan, dataset dikonversi  ke  tiga color  space (RGB, LUV, dan YCrCb) . Setelah dilakukan konversi, ukuran masing-masing dataset disamakan  untuk  konsistensi  data, kemudian dilakukan pembagian dari semua dataset : 60% untuk data pelatihan, 20% untuk validasi, dan 20% untuk pengujian. Setelah itu, dataset siap diumpankan ke CNN.

## B. Transfer Learning
Makalah  ini  mengusulkan  pemanfaatan  CNN  dengan  cara transfer  learning .  Jaringan  konvolusi  yang  digunakan  adalah ResNet, VGG, Inception , dan Xception .
1)  VGG: Dalam ajang kompetisi ImageNet , jaringan VGG mampu bersaing dalam hal lokalisai dan klasifikasi objek [22]. Selain  itu,  VGG  terbukti  berkerja  lebih  baik  daripada GoogLeNet dalam  tugas multiple  migration  learning [23]. Arsitektur  VGG  terdiri  atas  blok-blok  konvolusi  yang  di antaranya  terdapat Rectiﬁed  Linear  Unit ( ReLU )  dan maxpolling sebagai  penghubung,  yang  kemudian  diakhiri dengan fully connected layer dengan 1.000 kelas, dalam kasus ini  fungsi  yang  digunakan  adalah softmax .  Fungsi ReLU dan maxpolling pada  arsitektur  tersebut  adalah  untuk  mereduksi
dimensi dari proses blok konvolusi yang hanya menggunakan satu stride dan satu padding . Dalam makalah ini, jaringan VGG yang  digunakan  adalah  VGG16  dengan  enam  belas  lapisan ( layer ) . Arsitekturnya  ditunjukkan  pada  Gbr.  4  [22]. Banyaknya  parameter  yang  digunakan  mengakibatkan terjadinya  kompleksitas  dalam  proses  komputasi  [24]  dan menurunnya  kinerja  [23].  Dari  kelemahan  ini,  kemudian ditemukan  bahwa  dengan  menghilangkan fully  connected layer ,  parameter  dapat  direduksi  secara  signifikan  tanpa menurunkan kinerja [22], [24].
2) Residual  Network (ResNet): ResNet merupakan jaringan saraf  tiruan  yang  dibangun  berdasarkan  konstruksi  dari  sel piramidal  di  korteks  serebral.  Jaringan  bekerja  dengan memanfaatkan skip connection atau pintasan untuk melompati beberapa lapisan. Lapisan skip connection dapat diilustrasikan seperti Gbr. 5 [12]. Pada Gbr. 5, skip connection diwakili oleh panah  kuning  yang  hanya  membawa  masukan x ke  keluaran dua  lapisan  yang  dihasilkan F(x) ,  sehingga  keluaran keseluruhan  adalah F(x) + x .  Formula  tersebut  memberikan intuisi  bahwa  jaringan  ini  memiliki  aliran  gradien  yang  tidak terputus dari lapisan pertama sampai ke lapisan terakhir. Hal ini bertujuan untuk menangani informasi gradien yang hilang dan mempertahankan  pengetahuan  [12],  [25].  Pada  makalah  ini, ResNet yang  diusulkan  adalah ResNet50 ,  yang  memiliki arsitektur seperti pada Gbr. 6. Jaringan ini memiliki beberapa blok yang juga dihubungkan oleh skip connection . Hal ini yang diandalkan ResNet50 dalam  mengatasi vanishing atau exploding  gradient dan  masalah  degradasi  dalam  proses pelatihan [8]. Pada lapisan pertama, ukuran kernel 7 × 7 dengan 64  filter  selanjutnya  dilewatkan  dengan max  pooling ukuran kernel 3 × 3. Kelompok lapisan pertama terdiri atas tiga blok, selanjutnya diteruskan dengan empat, enam, dan tiga blok. Di antara  blok  lapisan  ini  terdapat skip  connection yang menghubungkan  antar blok  lapisan,  seperti yang dicontohkan pada  Gbr.  5.  Beberapa  model  dari ResNet telah  diteliti berdasarkan  kedalaman  dari  lapisannya.  Meskipun  semakin dalam  lapisan  yang  digunakan,  kompleksitas ResNet masih lebih rendah daripada jaringan lain. Model-model pada ResNet diimplementasikan  dengan  menambahkan skip  connection
Gbr. 5 Skip connection . Gbr. 4 Arsitektur transfer learning VGG16. x F(x) F(x)+x x Identity ReLU ReLU Weight Layer Weight Layer
antara  dua  atau  tiga  lapisan  yang  di  antaranya  mengandung ReLU dan batch-normalization [12].
3)  Inception: Jaringan  yang  melakukan  pemfaktoran terhadap operasi proses secara eksplisit menjadikan jaringan ini lebih  efisien  dan  mudah  [26].  Operasi  yang  dilakukan  dalam jaringan  ini  menunjukkan  korelasi  persilangan  antar channel dan  korelasi  spasial.  Dalam  arsitekturnya,  lapisan  konvolusi tradisional  mencoba  mempelajari  filter  ruang  tiga  dimensi, antara dimensi panjang dan lebar dan dimensi channel .  Hal ini menunjukkan bahwa jaringan konvolusi mempelajari fitur yang lebih kaya dengan lebih sedikit parameter [24]. Pada makalah ini  dipilih InceptionV3 karena  dari  segi  waktu, InceptionV3 lebih  cepat  dibandingkan InceptionV4 dan ResNet50 [27]. Arsitektur InceptionV3 diperlihatkan pada Gbr. 7 [24].
4)  Xception: Xception atau Extream  Inception merupakan pengembangan dari Inception tradisional yang mempunyai 36 lapisan  konvolusional  yang  membentuk  basis  jaringan ekstraksi  fitur.  Lapisan  konvolusional  ini  dipisahkan  oleh jaringan  residual  yang  menghubungkan  satu  sama  lain  [28]. Baru-baru  ini  jaringan Xception dapat  mengungguli  varian jaringan  lebih  dalam  yang  sekaligus  memiliki  lebih  sedikit parameter  [29],  [30].  Pada  arsitekturnya,  setelah  blok konvolusional  pertama  dilakukan  pemisahan  setiap  saluran secara  spasial  dengan  cara  melakukan  konvolusi  1  ×  1, kemudian  keluaran  tersebut  ditangkap  untuk  mendapatkan korelasi cross-channel .  Arsitektur  ini  diwakili  dengan  Gbr.  8 [24], [28]. Pemisahan saluran menggunakan konvolusi dengan ukuran  1  ×  1  dan  dengan depthwise  separable  convolution kemudian  menangkap  keluaran  tersebut  dengan  melakukan filter concat untuk kemudian dilakukan pemrosesan ke jaringan konvolusi  berikutnya.  Pada  penelitian  sebelumnya, Xception mampu  menghasilkan score lebih  unggul  daripada Inception dalam  penggunaan dataset ImageNet pada  klasifikasi  objek dengan 17.000 kelas [24].

## C. Rectiﬁed Linear Unit (ReLU)
Fungsi  aktivasi  unit  linear  ( ReLU )  telah  menjadi  fungsi aktivasi yang paling sukses dan banyak digunakan untuk deep learning karena  hasil  yang  bagus  dengan  proses  yang  lebih cepat [31]. Adapun persamaan fungsi ini ditunjukkan pada (1).
F(x) = max(0,x) = { 𝑥𝑖, 𝑖 𝑓 𝑥𝑖  ≥ 0 0, 𝑖 𝑓 𝑥𝑖 < 0 . (1)
Fungsi  ini  melakukan  operasi  ambang  batas  untuk  setiap elemen masukan yang menjelaskan bahwa jika nilai kurang dari nol, maka akan ditetapkan juga menjadi nol.

## D. Batch-Normalization
Dalam  jaringan  saraf  tiruan,  seringkali  distribusi  masukan dalam  setiap  pelatihan  berubah-ubah,  yang  disebabkan  oleh perubahan parameter sebelumnya. Hal ini memperlambat dan mempersulit  pembelajaran  terhadap  model  selama  pelatihan. Oleh  karena  itu,  diperlukan batch-normalization.  Batch- normalization , atau  yang  biasa  disebut dengan batch-norm , merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  meningkatkan kecepatan, kinerja, dan menstabilkan jaringan saraf tiruan [32].
Dalam  klasifikasi  gambar, batch-norm memberikan  hasil dengan  akurasi  terbaik  ketika  diterapkan  pada  klasifikasi ImageNet .  Jenis  normalisasi  ini  memungkinkan  untuk digunakan  dalam  tingkat  pembelajaran  yang  lebih  tinggi  dan kurangnya inisialisasi, bahkan dalam proses pelatihan mampu menghilangkan fungsi drop out [32] .
Terhadap  model  yang  telah  diusulkan  dengan  beberapa pengaturan  kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi,  dengan pembagian data masing-masing 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi dan pengujian. Proses pelatihan memanfaatkan Google  Colab  dengan  kompilasi  model  menggunakan parameter optimasi Adam dengan nilai learning rate = 0,001, categorical  crossentropy  loss  function , dan  matriks  akurasi. Optimasi  Adam  bertujuan  untuk  memperbarui  bobot  secara
Gbr. 6 Arsitektur transfer learning ResNet50 .
iteratif  selama  proses  pelatihan.  Pemakaian  Adam  sebagai optimasi  pengganti  SGD  dilakukan  karena  optimasi  ini menggabungkan sifat-sifat terbaik dari AdaGrad dan RMSProp [33].
Karena makalah ini memiliki dua tahap, maka dari tahapan tersebut  diperlukan  dua  klasifikasi  objek.  Klasifikasi  yang pertama  adalah  klasifikasi  objek  ukiran  dengan  bukan  ukiran dan yang kedua adalah klasifikasi motif-motif Jepara.

## E. Klasifikasi Objek Ukiran
Klasifikasi  objek  ukiran  menghasilkan  keluaran  biner, sehingga pada fully connected layer yang diterapkan ke dalam jaringan  digunakan  fungsi sigmoid .  Selain  fungsi  ini,  ada beberapa  parameter  yang  ditambahkan,  di  antaranya  fungsi ReLU kemudian  diikuti  dengan batch-normalization dan dropout yang  diatur  nilainya  menjadi  0,5.  Pada  proses pelatihan,  nilai epoch diatur  senilai  50.  Setelah  dilakukan pelatihan,  nilai  bobot  tertinggi  yang  dilihat  dari  nilai  akurasi pada data validasi dan loss pada data validasi berhenti di epoch 29. Oleh karena itu, proses pelatihan diulang kembali dengan menggunakan 35 epoch dan setelah dilakukan pelatihan ulang
dipastikan  bobot  yang  dihasilkan  adalah  bobot  terbaik. Eksperimen  ini  dilakukan  untuk dataset dengan color  space LUV, RGB, dan YCrCb.

## F. Klasifikasi Motif Jepara
Fully connected layer pada klasifikasi motif Jepara hampir sama  dengan fully  connected layer yang  digunakan  pada klasifikasi  objek  ukiran.  Namun,  karena  keluaran  klasifikasi motif  Jepara  sebanyak  empat  kelas,  maka  fungsi  yang digunakan  adalah softmax .  Pada  klasifikasi  motif  Jepara, pelatihan  dilakukan  sebanyak  lima  puluh epoch dengan menggunakan masing-masing dataset color space LUV, RGB, dan YCrCb.

## G. Evaluasi Model
Pada  kedua  klasifikasi,  bobot  yang  sudah  didapatkan  dari masing-masing dataset perlu  diuji  agar  diketahui  kinerja masing-masing  bobot.  Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan teknik  akurasi  dan F1-Score , sesuai  dengan  yang  dilakukan pada penelitian sebelumnya [5], [6].
Gbr. 7 Arsitektur transfer learning InceptionV3 .

## H. Sliding Window
Makalah  ini  memanfaatkan sliding  window untuk menyegmentasi area ukiran dan identifikasi motif Jepara. Pada tahap  ini, sliding  window menggunakan  masing-masing  tiga model  dari  bobot  yang  dihasilkan  dari  tiga color  space yang berbeda. Bobot-bobot tersebut dihasilkan melalui pelatihan dari dataset dengan color  space yang  berbeda,  yaitu  LUV,  RGB, dan  YCrCb.  Oleh  karena  itu,  sebelum  tahap  klasifikasi, penyesuaian  konversi  warna  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil  yang  terbaik.  Jika  model  yang  digunakan  berasal  dari bobot pelatihan dataset dengan color space LUV, color space pada  konversi  sebelum  klasifikasi  objek  adalah  LUV. Demikian juga dengan yang lainnya.
Dalam  makalah  ini  terdapat  dua  belas  bobot  model  yang dihasilkan  pada  klasifikasi  objek  ukiran  dan  dua  belas  bobot model yang dihasilkan dari klasifikasi motif Jepara. Dua belas bobot  model  hasil  klasifikasi  objek  ukiran  digunakan  untuk segmentasi area ukiran, sedangkan yang lain untuk identifikasi motif Jepara.
Pada segmentasi area ukiran, window berukuran 1200 × 600 piksel  dengan  dua  skala  75%  dan  100%,  sedangkan  untuk identifikasi  motif  Jepara, window yang  digunakan  berukuran 200  ×  200  piksel  dengan  tiga  skala:  75%,  100%,  dan  125%. Window dari masing-masing tahap ini dapat diilustrasikan pada Gbr.  9.  Perbedaan  skala  dibedakan  dengan  perbedaan  warna kotak ( bounding box ). Pergeseran perpindahan window dalam menelusuri  area  gambar  diatur  menjadi  25%  dan  nilai confidence untuk sliding window pada deteksi area ukiran dan identifikasi motif sebesar 90%.
I. Heat Maps dan Non Max Suppression (NMS)
Setelah melalui proses sliding window , dihasilkan beberapa kandidat area dengan nilai probabilitas masing-masing window dari klasifikasi objek ukiran maupun motif Jepara perlu dikenai proses  lanjutan  dengan  teknik heat  maps dan  NMS.  Kedua teknik ini bertujuan untuk mendapatkan final localization dari beberapa  kandidat  area  yang  telah  terdeteksi.  Pada  proses deteksi  objek  area  ukiran,  nilai threshold  pada NMS  diatur menjadi  0,01.  Hasil  dari heat  maps dan  NMS  ini  adalah bounding box akhir yang merupakan lokasi dari objek ukiran.
Area  akhir  kemudian  dipotong  untuk  selanjutnya  dilakukan proses identifikasi motif Jepara.
Pada  proses  identifikasi  motif  Jepara,  NMS  dimanfaatkan untuk  mendapatkan  lokasi  akhir  dari  beberapa  kandidat  area motif  yang  terdeteksi  dengan  mengambil  nilai  probabilitas tertinggi. Nilai threshold pada NMS diatur menjadi 0,01. Hasil dari  proses-proses  tersebut  akan  dijelaskan  pada  bagian selanjutnya.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Model  yang  telah  dirancang  digunakan  untuk  pelatihan dengan dataset yang  berbeda  berdasarkan  tiga color  space (LUV, RGB, dan YCrCb). Dari pelatihan ini didapatkan bobot yang dihasilkan  dari penyimpanan nilai akurasi validasi yang tinggi dan nilai loss validasi rendah di setiap epoch . Bobot ini selanjutnya  digunakan  untuk  memprediksi  data  pengujian, dalam  hal  ini  di  setiap  pelatihan  dihasilkan  nilai  pelatihan, validasi, dan pengujian. Validasi digunakan untuk menggeneralisasi  model  dan  pengujian  digunakan  untuk menguji kinerja model.
Proses  pelatihan  dilakukan  dengan  memanfaatkan  Google Colab  menggunakan  tipe runtime GPU untuk  meningkatkan kecepatan proses. Hasil dari masing-masing CNN pada proses pengujian bobot yang dihasilkan oleh masing-masing jaringan dengan  beberapa dataset dirangkum  ke  dalam  Tabel  I  dan
Gbr. 8 Arsitektur transfer learning Xception.
Gbr.  9 Ilustrasi window, (a) window pada  deteksi  objek  ukiran,  (b) window pada identifikasi motif.
Tabel  II.  Tabel  I  menjelaskan  kinerja  hasil  pengujian  CNN dalam  mengklasifikasi  objek  ukiran  dan  bukan  ukiran, sedangkan Tabel II menjelaskan hasil klasifikasi motif Jepara yang diukur menggunakan teknik akurasi dan loss .
Pada  Tabel  I  dapat  dilihat  bahwa  dari  masing-masing transfer learning dan berbagai dataset yang digunakan dalam pelatihan,  hasilnya  sama-sama  unggul.  Akan  tetapi,  hasil tertinggi pada klasifikasi objek ukiran didapat oleh InceptionV3 dengan dataset dengan color space RGB dan YcrCb, sekaligus nilai error yang dihasilkan lebih rendah dibandingkan dengan penelitian  lainnya  [26].  Untuk dataset dengan color  space LUV,  nilai  tertinggi  dihasilkan  oleh ResNet50 dan  VGG16,
tetapi nilai loss dari ResNet50 lebih rendah daripada VGG16. Selanjutnya,  pada  Tabel  II  dapat  dilihat  bahwa  nilai  tertinggi didominasi oleh Xception dengan semua dataset yang memiliki color  space yang  berbeda.  Hasil  ini  juga  mengungguli  hasil pada  penelitian  sebelumnya  [28].  Selain  itu, ResNet50 juga mampu bersaing pada klasifikasi motif Jepara di dataset RGB dan  YCrCb.  Hasil  dari  kedua  klasifikasi  objek  tersebut ditegaskan  dengan  hasil  perhitungan  dari F1-Score. Hasil perhitungan ini dirangkum pada Tabel III dan Tabel IV untuk masing-masing klasifikasi.
Pada  Tabel  III  dan  Tabel  IV  tampak  bahwa  jaringan InceptionV3 dan Xception mendominasi, dengan memiliki hasil tertinggi. Selain itu, ResNet50 juga mampu bersaing di antara jaringan lain pada klasifikasi objek ukiran dengan dataset color space LUV  dan dataset RGB  pada  klasifikasi  motif  Jepara. Hasil beberapa model dengan beberapa dataset yang diwakili oleh  Tabel  I  sampai  Tabel  IV  telah  memenuhi  untuk dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya  karena  nilai  akurasi  maupun F1-Score dapat mencapai 90% ke atas.
Pada  tahap  selanjutnya,  dari  semua  bobot  yang  dihasilkan oleh  masing-masing dataset ,  dua  belas  bobot  hasil  pelatihan pada  klasifikasi  objek  ukiran  digunakan  untuk  proses segmentasi  area  ukiran,  sedangkan  yang  lainnya  digunakan untuk proses identifikasi motif Jepara. Pada proses segmentasi area ukiran, hasil deteksi objek ukiran mendapatkan beberapa kandidat area. Kemudian, dengan bantuan heat maps dan NMS, mampu didapatkan area akhir dari objek ukiran.
Selanjutnya,  proses  identifikasi  motif  Jepara  juga menggunakan  dua  belas  bobot,  dibedakan  berdasarkan color space sumber set datanya. Pada proses ini, pencarian area akhir motif  Jepara  hanya  menggunakan  teknik  NMS.  Hal  ini
T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN DENGAN F1-S CORE PADA K LASIFIKASI O BJEK U KIRAN
CNN LUV RGB YCrCb Precision Recall F1-Score Precision Recall F1-Score Precision Recall F1-Score ResNet50 0,94 0,94 0,94 0,97 0,97 0,97 0,94 0,94 0,94 VGG16 0,94 0,93 0,93 0,98 0,94 0,96 0,96 0,96 0,96 InceptionV3 0,93 0,94 0,93 0,99 0,98 0,99 0,98 0,98 0,98 Xception 0,90 0,91 0,90 0,99 0,98 0,98 0,99 0,92 0,95 T ABEL IV H ASIL P ENGUJIAN DENGAN F1-S CORE PADA K LASIFIKASI M OTIF J EPARA
CNN LUV RGB YCrCb Precision Recall F1-Score Precision Recall F1-Score Precision Recall F1-Score ResNet50 0,93 0,93 0,93 0,95 0,95 0,95 0,94 0,94 0,94 VGG16 0,92 0,90 0,91 0,93 0,93 0,93 0,85 0,80 0,80 InceptionV3 0,94 0,94 0,94 0,94 0,94 0,94 0,93 0,92 0,92 Xception 0,95 0,95 0,95 0,96 0,95 0,95 0,95 0,94 0,95
T ABEL V
H ASIL S EGMENTASI A REA U KIRAN Color Space ResNet50 % VGG16 % InceptionV3 % Xception % Aktual Prediksi Aktual Prediksi Aktual Prediksi Aktual Prediksi LUV 50 47 94 50 40 80 50 17 34 50 46 92 RGB 50 48 96 50 48 96
50 40 80 50 26 52 YCrCb 50 47 94 50 49 98
50 47 94 50 34 68
T ABEL I H ASIL P ENGUJIAN CNN UNTUK K LASIFIKASI O BJEK U KIRAN
CNN LUV RGB YCrCb Acc. Loss Acc. Loss Acc. Loss ResNet50 0,95 0,10 0,97 0,13 0,94 0,15 VGG16 0,95 0,16 0,96 0,14 0,95 0,12 InceptionV3 0,93 0,30 0,98 0,11 0,97 0,20 Xception 0,94 0,21 0,98 0,20 0,95 0,19 Keterangan: Acc. = akurasi
T ABEL II H ASIL P ENGUJIAN CNN UNTUK K LASIFIKASI M OTIF J EPARA CNN LUV RGB YCrCb Acc. Loss Acc. Loss Acc. Loss ResNet50 0,93 0,43 0,95 0,36 0,94 0,37 VGG16 0,90 0,42 0,93 0,31 0,80 0,81 InceptionV3 0,93 0,37 0,94 0,30 0,92 0,35 Xception 0,95 0,28 0,95 0,20 0,94 0,34 Keterangan: Acc. = akurasi
dilakukan  karena  hasil  teknik  NMS  akan  secara  langsung mengarahkan  model  untuk  memilih  area  dengan  nilai probabilitas tertinggi dan menghapus area-area terdeteksi yang memiliki probabilitas rendah yang masih dalam satu objek yang sama,  sehingga  tidak  terjadi  area  yang  tumpang  tindih  [18]. Salah  satu  contoh  proses  segmentasi  area  ukiran  dan identifikasi motif Jepara dapat diilustrasikan seperti Gbr. 10.
Dari  semua  proses  yang  dilakukan,  hasil  deteksi  objek disimpan,  kemudian  dilakukan  pengecekan  secara  manual. Pengecekan  dilakukan  di  setiap  tahap  segmentasi  area  dan tahap  identifikasi  motif  Jepara.  Hasil  pengecekan  dari  proses segmentasi area ukiran dirangkum dalam Tabel V. Pada tahap segmentasi  area  ukiran,  penggunaan  teknik  NMS  dan heat
maps dibedakan,  kemudian  hasil  dari  segmentasi  area  ukiran dari kedua teknik ini digunakan untuk identifikasi motif Jepara. Hasil  NMS  dan heat  maps ditunjukkan  pada  Tabel  VI  dan Tabel  VII,  yang  sekaligus  merangkum  hasil  identifkasi  motif Jepara di masing-masing bobot dari semua jaringan dan color space yang digunakan.
Tabel V menunjukkan bahwa hasil tertinggi pada segmentasi area ukiran didapatkan oleh VGG16 yang menggunakan color space YCrCb.  Jika  dibandingkan  pada  saat  klasifikasi  objek ukiran, VGG16 menempati tempat kedua setelah InceptionV3 yang  lebih  unggul  dari  yang  lain  di color  space YCrCb. Kemudian, Tabel VI dan Tabel VII membuktikan bahwa area akhir  objek  pada  tahap  segmentasi  area  ukiran  mampu
Input Sliding Window Heat Maps Label Crop Sliding Window NMS (a) NMS Crop Sliding Window NMS (b)
Gbr. 10 Proses identifikasi motif Jepara, (a) penggunaan heat maps , (b) penggunaan NMS pada segmentasi area ukiran.
T ABEL VI H ASIL I DENTIFIKASI M OTIF J EPARA DARI R ES N ET 50 DAN VGG16
Color Space ResNet50 VGG16 Heat Maps NMS Heat Maps NMS Aktual Prediksi % Aktual Prediksi % Aktual Prediksi % Aktual Prediksi % LUV 374 315 84 133 98 74 324 206 64 171 87 51 RGB 399 316 79 148 95 64 391 254 65 172 101 59 YCrCb 368 296 80 253 169 67 391 57 15 165 23 14 Total 1.141 927 81 534 362 68 1.106 517 47 508 211 42
T ABEL VII H ASIL I DENTIFIKASI M OTIF J EPARA DARI I NCEPTION V3 DAN X CEPTION
Color Space InceptionV3 Xception Heat Maps NMS Heat Maps NMS Aktual Prediksi % Aktual Prediksi % Aktual Prediksi % Aktual Prediksi % LUV 114 46 40 75 25 33 369 232 63 161 99 61 RGB 381 279 73 143 85 59 163 133 82 95 77 81 YCrCb 413 205 50 123 46 37 252 196 78 158 116 73 Total 908 530 58 341 156 46 784 561 72 414 292 71
dihasilkan  menggunakan  teknik  NMS  dan heat  maps. Heat maps mampu  menghasilkan  tampilan  motif  lebih  banyak, karena teknik ini bekerja dengan cara melakukan merge pada setiap bounding  box area  terdeteksi,  sehingga  mampu menampilkan  area  penuh  ukiran  dan  menampilkan  lebih banyak  motif  dengan  pekerjaan  dari  teknik  NMS.  Hal  ini dibuktikan  pada  Tabel  VI  dan  Tabel  VII,  yaitu  jumlah  motif terbanyak  yang  ditampilkan  dihasilkan  dengan  menggunakan teknik heat maps . Kemudian, dari beberapa percobaan di tahap identifikasi  motif  Jepara,  metode transfer  learning dari ResNet50 mampu  menghasilkan  tampilan  motif  lebih  banyak dan penggunaan color space LUV memberikan nilai persentase identifikasi motif Jepara lebih tinggi daripada yang lain. Hasil ini membuktikan bahwa teknik heat maps dapat menghasilkan nilai yang lebih baik tanpa harus memperhatikan luas parameter window yang digunakan dalam penelusuran objek.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Beberapa  model transfer  learning yang  telah  diujicobakan mampu bersaing satu sama lain, terutama pada klasifikasi objek dengan dataset RGB. Nilai yang dihasilkan dari masing-masing jaringan transfer learning saling mengikuti. Ini berarti semua model transfer learning menunjukkan kinerja yang baik ketika dihadapkan pada dataset dengan color space RGB.
Pada  proses  segmentasi  area  ukiran,  teknik heat  maps menghasilkan hasil yang lebih optimal daripada teknik NMS. Ini  dikarenakan  area  akhir  yang  didapat  memiliki  area  yang lebih  luas  dan  mencakup  keseluruhan  area  ukiran,  sehingga motif  yang  dihasilkan  juga  lebih  banyak  dan  potensi  untuk diidentifikasi  juga besar.  Setelah  area  ukiran  diperoleh,  tahap identifkasi motif Jepara dilakukan dan dihasilkan bahwa nilai tertinggi  dihasilkan  oleh  bobot  dari ResNet50 dengan color space LUV.  Dari  hasil  tersebut,  terbukti  bahwa  teknik  CNN dengan transfer learning, sliding window , heat maps , dan NMS mampu mengidentifikasi motif Jepara dengan baik.
Berdasarkan  hasil  di  atas,  perlu  dikembangkan  penelitian dengan  menambahkan  jumlah  sampel  data  dan  penggunaan color  space selain  LUV,  RGB,  dan  YCrCb.  Di  samping  itu, pada  saat  identifikasi  motif  Jepara  perlu  dihasilkan  sampai dengan  segmentasi  setiap  motif  Jepara  yang  terdeteksi.  Pada fully connected layer , setiap model transfer learning juga dapat dikembangkan  dengan  menggunakan  arsitektur  lain,  bahkan dengan mengombinasikannya dengan jaringan classifier yang lain.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  dosen  Program Studi  Teknologi  Informasi  Institut  Sains  dan  Teknologi Terpadu Surabaya (ISTTS), SMK Negeri 2 Jepara, SMP Negeri 6  Jepara,  SMP  Negeri  3  Jepara,  keluarga,  dan  penulis  kedua serta  ketiga  yang  selalu  memberikan  motivasi  dan  dukungan selama penelitian berlangsung.

## R EFERENSI
[1]  Pemerintah  Kabupaten  Jepara, Buku  Analisis:  Penanganan  Masalah Budaya  Lokal  Seni  Ukir  Kabupaten  Jepara ,  Jepara,  Indonesia: Pemerintah Kabupaten Jepara, 2014.
[2]  Alamsyah, “The Ups and Down of Wood Furniture Industry Center at the
North  Cost  of  Java  and  After  Reformation  Era:  The  Case  of  Jepara Furniture Center,” Adv. Sci. Lett. , Vol. 23, hal. 9981-9983, 2017. [3]  S. Gustami, Seni Kerajinan Mebel Ukir Jepara: Kajian Estetik Melalui Pendekatan Multidisiplin, Yogyakarta, Indonesia: Kanisius, 2000.
[4]  A.P.  Pratiwi,  K.K.  Kenang,  dan  U.A.  Ruki,  “Analisa  Perkembangan Motif Ukiran di Jepara pada Abad Ke-16 hingga Abad Ke-17,” Kreasi , Vol. 2, No. 2, hal. 5–25, 2017.
[5]  S.L.  Jurj,  F.  Opritoiu,  dan  M.  Vladutiu,  “Identification  of  Traditional Motifs  Using  Convolutional  Neural  Networks,” 2018  IEEE  24th  Int.
Symp. Des. Technol. Electron. Packag. , 2018, hal. 191–196.
[6]  M.  Toğaçar,  “Brain  Hemorrhage  Detection  based  on  Heat  Maps, Autoencoder and CNN Architecture,” 2019 IEEE 1 st Int. inf. & Software Eng. Conf. , 2019, hal. 1–5.
[7]  R. Kulkarni, S. Dhavalikar, dan S. Bangar, “Traffic Light Detection and Recognition for Self Driving Cars Using Deep Learning,” Proc. - 2018 4th Int. Conf. Comput. Commun. Control Autom. ICCUBEA 2018 , 2018, hal. 1–4.
[8]  I.Z.  Mukti  dan  D.  Biswas,  “Transfer  Learning  Based  Plant  Diseases Detection  Using  ResNet50,” 2019  4th  Int.  Conf.  Electr.  Inf.  Commun. Technol. EICT 2019 , 2019, hal. 1–6.
[9]  A.S.B. Reddy dan D.S. Juliet, “Transfer Learning with RESNET-50 for Malaria Cell-Image Classification,” Proc. 2019 IEEE Int. Conf. Commun. Signal Process. ICCSP 2019 , 2019, hal. 945–949.
[10]  W. Cai, J. Li, Z. Xie, T. Zhao, dan K. Lu, “Street Object Detection Based on Faster R-CNN,” 2018 37 th Chinese Control Conf. (CCC) , 2018, hal. 9500–9503.
[11]  H.  Yanagisawa,  T.  Yamashita,  dan  H.  Watanabe,  “A  Study  on  Object Detection  Method  from  Manga  Images  Using  CNN,” 2018  Int.  Work. Adv. Image Technol. IWAIT 2018 , 2018, hal. 1–4.
[12]  K. He, X. Zhang, S. Ren, dan J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” Proc.  IEEE  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  2016, hal. 770–778.
[13]  J.  Muller,  A.  Fregin,  dan  K.  Dietmayer,  “Disparity  Sliding  Window: Object Proposals from Disparity Images,” IEEE Int. Conf. Intell. Robot. Syst. , 2018, hal. 5777–5784.
[14]  C.H.  Lampert,  M.B.  Blaschko,  dan  T.  Hofmann,  “Beyond  Sliding Windows:  Object  Localization  by  Efficient  Subwindow  Search,” 2008 IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition ,  2008, hal. 1–8.
[15]  S.E.  Limantoro,  Y.  Kristian,  dan  D.D.  Purwanto,  “Pemanfaatan  Deep Learning  pada  Video  Dash  Cam  untuk  Deteksi  Pengendara  Sepeda Motor,” JNTETI , Vol. 7, No. 2, hal. 167-173, 2018..
[16]  K.U. Sharma dan N.V Thakur, “A Review and an Approach for Object Detection in Images,” Int. J. Comput. Vis. Robot. , Vol. 7, No. 1, hal. 196– 237, 2017.
[17]  V.H.C.  De  Melo,  S.  Leao,  D.  Menotti,  dan  W.R.  Schwartz,  “An Optimized Sliding Window Approach to Pedestrian Detection,” Proc. - Int. Conf. Pattern Recognit. , 2014, hal. 4346–4351.
[18]  L. Tychsen-Smith dan L. Petersson, “Improving Object Localization with Fitness NMS and Bounded IoU Loss,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , 2018, hal. 6877–6885.
[19]  N.T.  Do,  S.H.  Kim,  H.J.  Yang,  G.S.  Lee,  dan  I.S.  Na,  “Face  Tracking with  Convolutional  Neural  Network  Heat-Map,” ACM  Int.  Conf. Proceeding Ser. , 2018, hal. 29–33.
[20]  M. Oberweger, M. Rad, dan V. Lepetit, “Making Deep Heatmaps Robust to Partial Occlusions for 3D Object Pose Estimation,” dalam Computer Vision – ECCV 2018, ECCV 2018, Lecture Notes in Computer Science , Vol. 11219, V. Ferrari, M. Hebert, C. Sminchisescu, dan Y. Weiss, Eds., Cham, Switzerland: Springer, 2018 . , hal. 125–141.
[21]  X. Chen, S. Xiang, C.L. Liu, dan C.H. Pan, “Vehicle Detection in Satellite Images by Hybrid Deep Convolutional Neural Networks,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , Vol. 11, No. 10, hal. 1797–1801, 2014.
[22]  K. Simonyan dan A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 , 2015, hal. 1–14.
[23]  D.  Zhang,  J.  Lv,  dan  Z.  Cheng,  “An  Approach  Focusing  on  the Convolutional  Layer  Characteristics  of  the  VGG  Network  for  Vehicle
Tracking,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 112827–112839, 2020.
[24]  M.M.  Leonardo,  T.J.  Carvalho,  E. Rezende,  R. Zucchi,  dan  F.A.  Faria, “Deep  Feature-Based  Classifiers  for  Fruit  Fly  Identification  (Diptera: Tephritidae),” Proc.  -  31st  Conf.  Graph.  Patterns  Images,  SIBGRAPI 2018 , 2018, hal. 41–47.
[25]  M.  Talo,  “Automated  Classification  of  Histopathology  Images  Using Transfer Learning,” Artif. Intell. Med. , Vol. 101, hal. 1-16, 2019.
[26]  C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, dan Z. Wojna, “Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,” Proc.  IEEE  Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , 2016, hal. 2818–2826.
[27]  K.  Liu,  S.  Yu,  dan  S.  Liu,  “An  Improved  InceptionV3  Network  for Obscured Ship Classification in Remote Sensing Images,” IEEE Journal of  Selected  Topics  in  Applied  Earth Observations and  Remote Sensing , Vol. 13, hal. 4738–4747, 2020.
[28]  F.  Chollet,  “Xception:  Deep  Learning  with  Depthwise  Separable Convolutions,” Proc.  -  30th  IEEE  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern Recognition, CVPR 2017 , 2017, hal. 1800–1807.
[29]  T.  Stark,  M.  Wurm,  X.X.  Zhu,  dan  H.  Taubenbock,  “Satellite-Based Mapping of Urban Poverty with Transfer-Learned Slum Morphologies,” IEEE  J.  Sel.  Top.  Appl.  Earth  Obs.  Remote  Sens. ,  Vol.  13,  hal.  5251– 5263, 2020.
[30]  P.  Pisantanaroj,  P.  Tanpisuth,  P.  Sinchavanwat,S.  Phasuk,  P. Phienphanich,  P.  Jangtawee,  K.  Yakoompai,  M.  Donphoongpi,  S. Ekgasit,  dan  C.  Tantibundhit,  “Automated  Firearm  Classification  from Bullet Markings Using Deep Learning,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 78236– 78251, 2020.
[31]  C.  Nwankpa,  W.  Ijomah,  A.  Gachagan,  dan  S.  Marshall,  “Activation Functions:  Comparison  of  trends  in  Practice  and  Research  for  Deep Learning,” arXiv:1811.03378 , hal. 1–20, 2018.
[32]  S.  Ioffe  dan  C.  Szegedy,  “Batch  Normalization:  Accelerating  Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift,” 32nd Int. Conf. Mach. Learn. ICML 2015 , 2015, hal. 448–456.
[33]  D.P.  Kingma  dan  J.L.  Ba,  “Adam:  A  Method  for  Stochastic Optimization,” Proc. 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 , 2015, hal. 1–15.