e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Peran Big Data dan Deep Learning untuk Menyelesaikan Permasalahan Secara Komprehensif

## Novanto Yudistira
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Jawa Timur, INDONESIA yudistira@ub.ac.id
Abstrak – Peran sain data besar (Big Data) dan pembelajaran mesin dewasa ini tidak dapat terelakkan terutama untuk menganalisis data dan memberikan kecerdasan pada komputer agar bekerja secara otonom untuk menyelesaikan suatu pekerjaan tertentu. Perkembangan teknologi sensor dan internet membuat ketersediaan data tersebut melimpah yang selanjutnya dapat dilakukan analisis data dalam jumlah yang besar. Hal tersebut mempengaruhi bagaimana cara pandang komputasi dalam berbagai macam bidang baik ilmu alam maupun sosial. Data yang terkumpul dapat berupa beragam format  dengan  laju  pertambahan  yang  cepat  dan  dinamis.  Kita  perlu  algoritma  atau  model  yang  mumpuni  untuk memahami  dan  menggali  pengetahuan  pada  set  data  yang  besar  tersebut  beserta  rancangan  modelnya  yang  secara otomatis mempunyai kemampuan memprediksi atau mendeteksi. Deep Learning dengan kapasitasnya yang besar serta hubungan korelasi antar neuron yang sangat banyak diharapkan mampu menjawab tantangan tersebut didukung oleh beberapa penelitian terkini pada penerapannnya di berbagai bidang keilmuan. Dalam paper ini akan dipaparkan contoh pemanfaatan Deep Learning pada Big Data yang telah kita lakukan pada pengenalan video aksi manusia pada Youtube, Segmentasi pada sel berskala besar, citra dada x-ray dan data time-series multi variabel hubungannya dengan pandemi COVID-19.
Kata Kunci: Big Data; Deep Learning; Permasalahan Komprehensif.
1. Pendahuluan
Kehadiran Big  Data tidak  terlepas  dari  kemajuan teknologi sensor, internet dan penyimpanan dimana data dapat  diakuisisi  secara  otomatis  tanpa  mengenal  ruang dan waktu. Melimpahnya data membutuhkan pemrosesan data yang tepat yang dapat digunakan untuk analisa  data  secara  komprehensif  maupun  pelatihan pembelajaran mesin untuk keperluan kecerdasan buatan. Oleh  karenanya,  algoritma Deep  Learning  (DL) yang merupakan model algoritma terbaru untuk pembelajaran mesin mampu mengakomodir data yang melimpah oleh karena  banyaknya  parameter  dan  model  pelatihan berbasiskan  data  yang  mampu  menangkap  karakteristik data  besar  yang  kaya.  Beberapa  aplikasi  yang memanfaatkan  model  ini  berkembang  terutama  pada bidang  visi  komputer,  pencitraan  medis,  analisa  teks, analisa  data,  prediksi  dan  lain  sebagainya  di  berbagai dimensi  keilmuan.  Di  Indonesia,  seiring  adaptasi infrastruktur  jaringan  internet  yang  semakin  maju, meningkatnya ekonomi, dan berkembangnya perusahaan-perusahan  teknologi  informasi  skala  kecil, menengah,  maupun  besar  tentunya  kebutuhan  akan analisa  data  yang  masif  menjadi  prioritas.  Analisa  data besar  dan  pemanfaatannya  dalam  kecerdasan  buatan tentunya akan berdampak pada bidang ilmu alam, sosial, medis dan lain sebagainya. Namun demikian, kita perlu memetakan hubungan Big Data , DL, dan pemanfaatannya di berbagai bidang mulai dari kehadiran teknologi sensor, karaketeristik  DL  dibanding  pembelajaran  mesin tradisional,  sampai  pada  contoh-contoh  aplikasi  yang sudah dikembangkan dalam rentang 5 tahun belakang ini.
Hal  tersebut  belum  pernah  dijelaskan  secara  runut berdasarkan  literatur-literatur  yang  ada  terutama  dalam bahasa  Indonesia.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka penelitian  ini  mengumpulkan  beberapa  literatur  yang dapat  mengkonstruksi  munculnya  terminologi Big  Data dewasa ini, menghubungkan antara Big Data dan DL, dan memberi gambaran aplikasi yang berkembang dan tren ke depannya secara komprehensif.

## 2. Metodologi
Dalam  penelitian  ini  digunakan  tahapan-tahapan mulai  dari  pemilihan  referensi  guna  mendapatkan pemetaan mulai dari hubungan Big Data dan DL sampai pada aplikasi pada berbagai bidang secara komprehensif. Tahapan-tahapan  tersebut  digambarkan  ini  dilakukan dengan Gambar 1.
Sesuai  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1,  tahap pertama  dilakukan  dengan  melakukan  studi  literatur terhadap pustaka-pustaka yang berkaitan dengan Big Data dan DL mulai tahun 2009 sampai 2020. Pencarian artikel dimulai  dari  topik  hulu  dimana  perangkat  akuisisi  data besar  dan  permulaan  dan  dinamika  kemelimpahan dibahas. Selain itu, artikel-artikel tentang pemrosesan data besar pada berbagai bidang juga dicari dan dipilih untuk kita kategorikan berdasarkan bidang yang diselesaikannya. Pada pencarian artikel tentang DL, kita juga membahas tentang  bagaimana  DL  ini  terinspirasi  dari  fenomena biologis  bada  otak  manusia  hingga  dapat  ditiru  secara matematis.  Kemudian,  kita  cari  ketersambungan  antara DL  dan Big  Data sehingga  dapat  ditangkap  dan diceritakan  keterkaitannya  serta  potensi  ke  depannya
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
dalam secara aplikatif. Aplikasi DL dan Big Data tentunya sedang  berkembang  dan  kita  cari  artikel-artikel  terkini yang sedang meneliti tentang aplikasi yang memanfaatkan data  yang  banyak  dan  DL  pada  berbagai  topik  sebagai
contoh  tren  aplikasinya.  Kita  memilih  pada  studi  kasus yang  umum  yaitu  klasifikasi  citra  umum,  citra  medis, hingga prediksi dengan data berskala besar.
Gambar 1. Diagarm Alur Penelitian
3. Hasil dan Pembahasan
A. Peran Teknologi Sensor dan Teknologi Internet dalam Akuisisi Data Besar
Beberapa  tahun  terakhir  kita  menjadi  saksi berkembangnya  miliaran  sensor,  perangkat  bergerak, kamera,  dan  lain  sebagainya  yang  terhubung  ke  dunia maya baik itu jaringan internet maupun basis data. Setiap hari sensor-sensor pintar ini secara otonom  menangkap dan  kemudian  merekam  data  secara  besar  dengan  laju yang  cepat  sampai  seukuran  Zetta  Bytes.  Seiring infrastruktur  pengumpulan  data  yang  semakin  canggih, kita  juga  menghadapi  peluang  dan  tantangan  baru [1] . Dengan penginderaan dan pemrosesan data multimedia, bersama  dengan  alokasi  sumber  daya,  pengoptimalan kualitas layanan (QoS), keamanan dan privasi, platform, alat, dll., analisa Big Data telah menjadi instrumen utama dan  penting  utamanya  untuk  IoT  yang  mampu mengumpulkan  dan  mengolah  data  besar  didukung infrastruktur  yang  mumpuni [2] .  Teknologi  dan paradigma baru yang muncul termasuk komputasi awan, pembelajaran mendalam (DL), virtualisasi fungsi jaringan, penginderaan oleh banyak perangkat seluler, dan jaringan 4G  maupun  yang  baru  5G  sangat  dibutuhkan  untuk memainkan peran dalam era baru sekarang ini.
Big  Data adalah  istilah  ekspansif  untuk  cakupan informasi  yang  begitu  luas  atau  kompleks  sehingga aplikasi  penanganan  informasi  biasa  tidak  memadai [3] . Data  besar  dihadirkan  ke  dunia  dengan  pendekatan pemrosesan digital dimana saja tanpa mengenal batasan ruang  dan  waktu.  Data-data  itu  dapat  terkumpul  secara crowdsourcing melalui media teknologi internet dengan disadari  ataupun  tidak  seperti  penggunaan  perangkat bergerak  hingga  satelit  (Gambar  2).  Crowdsourcing berasal  dari  berbagai  sumber  yang  beragam  dan terkumpul  hingga  menjadi  informasi  yang  sangat  besar. Kesulitan  dan  tantangan  yang  akan  dihadapi  dalam pemrosesan informasi yang besar adalah investigasi data, proses  akuisisi  data,  teknik  kurasi  informasi,  teknik visualisasi,  berbagi  data,  penyimpanan  data,  pertukaran data,  persepsi  informasi,  hingga  keamanan  data  itu sendiri.  Informasi  yang  sangat  besar  sangat  penting karena  memungkinkan  kita  untuk  mengumpulkan, menyimpan, mengawasi, dan mengontrol informasi yang sangat banyak dengan kecepatan yang benar pada waktu yang tepat untuk mengambil bit pengetahuan yang sesuai. Dengan  proses  akuisisi Big  Data yang  benar memungkinkan  kita  untuk  memvirtualisasikan  dan menyimpan  informasi  secara  efektif  melalui  repositori berbasis awan dengan biaya paling memadai.
Gambar 2. Akuisisi Data dari Beberapa Satelit
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Beberapa hal yang membuat dinamisnya Big Data [4] adalah  dari  sisi  Volume  (Skala):  Berapa  banyak peningkatan  informasi  yang  ada  semisal  meningkatnya volume  data    44  kali  dalam  rentang  2009  sampai  2020 mulai dari ukuran 0.8 zetta byte hingga 35 zetta byte [5] . Hal  ini  berarti  volume  data  meningkat  secara eksponensial dari tahun ke tahun. Hal kedua yang penting untuk mesifati Big Data ini adalah velocity (kecepatan) yaitu seberapa cepat informasi tersebut berubah atau diakuisisi. Data  yang  diakuisisi  dengan  cepat  maka  dinamikanya semakin tinggi sehingga perlu diproses dengan cepat pula dan  adaptif.  Dari  hal  tersebut  timbullah  teknik  analisis data  online  sebagai  contohnya,  e-promosi  dimana berdasarkan  lokasi  kita  saat  ini,  riwayat  pembelian  kita dan apa yang kita suka dapat dianalisis sehingga mampu
mengirimkan promosi yang tepat sasaran dan tepat guna pada  saat  itu  juga.  Contoh  lainnya  adalah  dalam pemantauan  perawatan  kesehatan  semisal  sensor  yang memantau  aktivitas  dan  tubuh  anda  sehinggga  hasil prediksi kondisi abnormal dapat ditangani dengan segera. Sifat  yang  ketiga  adalah  varietas  (kompleksitas)  yaitu ragam  tipe  informasinya.  Beragam  format  baik  itu  tipe atau  strukturnya  dapat  menjadi  satu  tantangan  dalam pemrosesan  data.  Lebih  spesifik,  ragam  dapat  berupa teks, numerik, gambar, audio, video, urutan, deret waktu, data media sosial, dll. Dilihat dari model akuisisi datanya, apakah  data  itu  statis  atau  streaming [6] dalam  suatu aplikasi  dapat  mempengaruhi  ragam  data  yang terkumpulkan.
Gambar 3. Visualisasi hubungan antar entitas dalam sosial media (Sumber gambar: NodeXL Twitter Search oleh Marc Smith [7] )

## B. Analisis Data Media Sosial Berskala Besar
Analisis Big Data baru-baru ini muncul sebagai area penelitian yang penting oleh karena popularitas Internet dan  munculnya  teknologi  web  2.0.  Selain  itu, perkembangan  dan  adopsi  aplikasi  media  sosial  telah memberikan peluang dan tantangan yang luas bagi para peneliti dan praktisi. Sejumlah besar data yang dihasilkan oleh pengguna yang menggunakan platform media sosial adalah hasil integrasi informasi yang detail tentang latar belakang  dan  aktivitas  sehari-hari  mereka  (Gambar  3). Data  bervolume  besar  yang  dihasilkan  yang  dikenal sebagai Big Data telah diteliti secara intensif  baru-baru ini. Berdasarkan  tinjauan  karya-karya  terbaru,  mereka berusaha menyajikan perspektif  yang luas tentang topik penelitian  analitik Big  Data media  sosial  untuk  berbagai bidang.  Beberapa  literatur  dapat  dikelompokkan  dalam bidang  ilmu  alam,  sosial,  ekonomi,  politik,  dan  lain sebagainya.  Tidak  hanya  itu,  studi-studi  yang  ada  juga membandingkan kemungkinan teknik analisis data besar beserta  atribut  dan  kualitasnya.  Permasalahan  dalam penelitian  menggunakan  analisis  data  besar  di  berbagai
bidang  ini  sangat  menantang  untuk  diteliti  secara komprehensif   dan  multi-dimensi  dengan  melibatkan banyak pihak dan pakar.

## C. Meningkatkan Penelitian dan Penemuan dalam Ilmu Hayati
Dengan  data  besar  dapat  membantu  mempercepat pertumbuhan  dan  penemuan  di  berbagai  industri, organisasi  dan  keilmuan  hayati.  Langkah-langkah  besar telah dilakukan dengan mendorong pengumpulan secara otomatis  melalui  sensor  kecerdasan  untuk  mengakuisisi data pada berbagai repositori. Berbagai macam platform analitik  data  besar  telah  tersedia,  baik  secara  komersial maupun open  source .  Namun,  tantangan  utama  bagi kenayakan  organisasi  adalah  kurangnya  keahlian  yang mendalam untuk mendukung inisiasi analisis data besar. Bagaimana kita dapat memperoleh dan menyiapkan data secara efisien? Bagaimana kita dapat  mengetahui metode pengolahan secara praktis dan cerdas dari sejumlah besar data  yang  telah  kita  kumpulkan?  Tentunya  merupakan tantangan tersendiri.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 4. Big Data dengan menelurusri pola pergerakan gajah laut pada rentang waktu tertentu menggunakan teknologi sensor [8]
Sejumlah  besar  data  sedang  dihasilkan  baik  dalam keilmuan  biologi,  ilmu  alam,  industri  dan  institusi perawatan  kesehatan,  yang  menjanjikan  untuk memajukan pemahaman kita tentang berbagai sistem dan penyakit  biologis,  pengembangan  biokatalis  dan  obat- obatan baru, jamu tradisional serta pemberian perawatan pasien  dan  pengurangan  yang  lebih  efiseien  dalam  segi biaya, dll. Contohnya adalah analisis pola pergerakan pada skala  populasi  dan  bahkan  spesies  gajah  laut memanfaatkan Big  Data (Gambar  4).  Meningkatnya jumlah data secara besar dengan sensor untuk pelacakan hewan  memberikan  peluang  untuk  untuk  menganalisis data  pelacakan  dari  272  gajah  laut  ( Mirounga  leonina )  di Samudera Selatan.
D. Meningkatkan Penelitian dan Penemuan dalam Ilmu Sosial
Apa  arti Big  Data bagi  ilmu  sosial  kontemporer? Bagaimana kecepatan, variasi, dan volume aliran Big Data dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang lebih baik tentang fakta sosio-ekonomi yang kompleks? Apakah Big  Data merupakan  alat  yang  layak  untuk mengatasi masalah sosial? Ketika data menjadi semakin berharga, siapa yang akan memiliki dan mengontrol akses ke  data  tersebut?  Tentunya  beberapa  tantangan permasalahan yang perlu dijawab di masa depan.
Seiring pesatnya peningkatan jumlah data sosial yang dihasilkan dan yang tersedia, tren baru-baru ini bagi para peneliti  dari  ilmu  sosial  adalah  memahami  potensi Big Data dalam melengkapi metode penelitian tradisional dan nilainya  dalam  membuat  keputusan.  Memang, Big  Data membutuhkan peninjauan kembali terkait teknik analisis data  dengan  cara  mendasar  di  semua  tahap  mulai  dari akuisisi dan penyimpanan data hingga transformasi dan interpretasi  data.  Secara  khusus,  tugas  mengumpulkan dan  menganalisis  data  yang  merupakan  inti  dari  alur analisa Big  Data mempunyai  tantangan  yang  mendesak dalam domain ilmu sosial. Jenis data yang tersedia terbagi dalam berbagai kategori: data sosial (misal Twitter feed, Facebook  like),  data  tentang  mobilitas  dan  lokasi geospasial  (mis.,  data  sensor  yang  dikumpulkan  melalui ponsel  atau  citra  satelit),  data  yang  dikumpulkan  dari berbagai  sumber  administrasi  pemerintah  dan  multi
bahasa.  Selain  itu,  data  sering  kali  terpecah-pecah  di banyak sumber dan sering kali memerlukan terjemahan dari satu bahasa (atau format tertentu) ke bahasa lain dan, dalam  beberapa  kasus  ekstrem,  diperlukan  komunikasi antar disiplin ilmu yang berbeda.
Beberapa  masalah  utama  harus  diselidiki  dengan cermat seputar Big Data dalam ilmu sosial. Pertama, data yang  hilang  menjadi  perhatian  utama  para  peneliti  ilmu sosial,  terutama  bagi  mereka  yang  bertujuan  untuk mempelajari  efektivitas  pendekatan  berbasis  data  dalam proses  pengambilan  keputusan [9] .  Kedua,  data  sosial yang dihasilkan dari interaksi dengan manusia seringkali tidak dapat diandalkan atau tidak valid. Oleh karena itu, proses  pengumpulan  data  harus  menggabungkan mekanisme  untuk  menemukan  potensi  ketidakakuratan dan  mengukur  sejauh  mana  ketidakakuratan  tersebut tercermin  dalam  hasil  tugas  analisis  data.  Terakhir, kecepatan  data  sosial  yang  dihasilkan  dari  interaksi manusia  melalui  peningkatan  sejumlah  platform  dan banyaknya perangkat yang saling berinteraksi menimbulkan beberapa tantangan berupa respon secara real-time dan efektif.
E. Prediksi Big Data Menggunakan Deep Learning yang Meniru Cara Kerja Otak Manusia Pembelajaran  mendalam  (DL)  memungkinkan model kecerdasan buatan (AI) untuk belajar dengan cara yang  sangat  mirip  dengan  cara  manusia  belajar,  yaitu melalui  pengalaman  dan  persepsi  secara  berkelanjutan [10] . Selayaknya kita mengajari bayi cara mengenali anjing dan  kucing  dengan  menunjukkan  banyak  gambar  dan hewan  peliharaan  nyata  kepada  mereka,  kita  dapat mengajari  model  AI  berbasis  pembelajaran  mendalam cara  mengenali  gambar  dan  pola  dengan  memberikan banyak data kepada model.
Pembelajaran  mendalam  (DL)  adalah  metode kecerdasan  buatan  (AI)  yang  secara  matematis  meniru cara kerja otak untuk menangkap pola penting dari data yang besar. Dengan meniru operasi otak, sebuah model matematika  pembelajaran  mendalam  yang  ditulis  dalam program  komputer  dapat  menyaingi,  atau  bahkan mengungguli  manusia  dalam  sejumlah  fungsi,  seperti
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
pengenalan  gambar [11] ,  kontrol  motorik [12] ,  dan pengenalan  suara [13] .  Selain  itu,  jaringan  dalam  dapat mengembangkan  representasi  yang  lebih  cocok  dengan rekaman  di  neokorteks  manusia  atau  primata  non- manusia daripada model yang ada dalam ilmu saraf [14] .
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pembelajaran  mendalam (DL) menangkap sistem yang penting tentang cara kerja otak  kita  sendiri.  Contoh  arsitktur  DL  ini  adalah Convolutional Neural Network (CNN).
Gambar 5. Model Deep Learning dengan jaringan syaraf tiruan dalam (Sumber gambar: NVIDIA)
Kunci dari pembelajaran "mendalam" (sebagai lawan dari pembelajaran "dangkal") adalah penggunaan jaringan multilayer yang  memiliki  "lapisan  tersembunyi"  antara masukan sensorik dan keluaran berupa respon (jaringan dangkal  tidak  memiliki  lapisan  tersembunyi).  Namun, pembelajaran  dengan  banyak  lapisan  memerlukan algoritma matematis yang efisien untuk dapat melakukan inferensi.  Untuk  melatih  jaringan  neuron  secara  efektif, setiap neuron harus menerima bobot  atas kontribusinya terhadap  prediksi  selama  pelatihan  sistem  berlangsung. Dalam jaringan yang dangkal dengan jumlah neuron yang sedikit  tentu  mudah,  karena  setiap  neuron  mendorong perilaku  atau  hanya  terletak  satu  koneksi  sinaptik. Namun,  dalam  jaringan  dalam  dengan  lapisan tersembunyi,  pemberian  bobot  pada  setiap  neuron bergantung pada arsitektur jaringan.
Sebelum model algoritma kecerdasan DL mendapat perhatian,  terdapat  banyak  prediksi  data  yang menggunakan  ciri  buatan  untuk  dimasukkan  ke  dalam algoritma  pembelajaran  mesin  seperti Support  Vector Machine,  Naive  Bayes,  Random  Forest ,  dll.  DL  semakin populer sejak kompetisi Imagenet yang diadakan oleh Li Fei Fei. Yaitu kompetisi prediksi data citra skala besar sekitar 14  juta  data  dan  1000  kategori [15] .  Perubahan popularitas mengarah pada perubahan cara penanganan dan  pembuatan  ciri  yang  berguna  bagi  model  untuk memprediksi data. DL yang diusulkan oleh Hinton [16] mencapai  akurasi  terbaik,  dan  juga  dilihat    lebih  dalam pada setiap lapisan konvolusi hasil pelatihan (Gambar 5). Gambar tersebut menunjukkan jaringan menangkap pola lokal  ke  global  dan  lebih  kontekstual  seiring  arsitektur lebih  kedalam.  Arsitektur  DL  yang  sering  digunakan untuk prediksi data citra adalah CNN ( Convolutional Neural
Network )  seperti  pada  Gambar  5  yaitu  serangkaian konvolusi  melalui  operasi  dot  product  mulai  dari  input matriks yg besar dikonvolusi oleh filter matriks yg lebih kecil  sehingga  menghasilkan feature  map dan  setiap lapisannya dimasukkan dalam fungsi aktivasi RectifiedLinear Unit (ReLU) yg berfungsi menonjolkan atau mengeksitasi  fitur-fitur  yg  menonjol  dari  hasil  yg dikonvolusi oleh filter-filter tersebut untuk menghasilkan activation map . Sedangkan bagian pooling digunakan untuk mereduksi  ukuran activation  map tersebut.  Akhirnya, pemrosesan  dilanjutkan  oleh  lapisan  penklasifikasi (fc layers) untuk  dilakukan  pendeteksian.  Proses  ini  mirip dengan  proses  di  otak  dimana  menemukan  detail-detail kecil seperti blob , garis atau tepi berlanjut sampai bentuk yg lebih besar, abstrak dan global misal wajah.
Karena banyaknya parameter, DL terkadang disebut over-parameterized ,  menyebabkan  masalah  lain  untuk diselesaikan  seperti overfitting apabila  jumlah  data  latih tidak  mencukupi.  Cara  mengatasinya  biasanya  dengan pemangkasan parameter menggunakan beberapa metode optimasi untuk menghasilkan arsitektur DL yang efisien. Aplikasi  ini  diterapkan  pada  berbagai  topik,  seperti  visi komputer,  pemrosesan  bahasa  alami,  pengenalan  suara, dll.  Bahkan  perkembangan  terbaru  telah  mencapai sintesis  gambar  atau  video  membuat  DL  secara meyakinkan berkontribusi pada pengembangan pengenalan pola pada data besar ke tingkat berikutnya.
F. Mengapa Big Data Cocok dengan Deep Learning (Data-Driven) Pembelajaran mendalam
adalah metode pembelajaran mesin baru berdasarkan jaringan saraf  yang belajar dan menjadi lebih akurat dengan memberi lebih
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
banyak  data  kepada  model.  Prinsip  pembelajaran mendalam  yang  diterima  secara  luas  ditampilkan  di  sisi kiri diagram pada Gambar 6 tersebut: model AI berbasis pembelajaran  dalam  memiliki  akurasi  yang  jauh  lebih tinggi  daripada  metode  pembelajaran  komputer tradisional, tetapi membutuhkan lebih banyak data untuk
dilatih  guna  mencapai  keakuratan  tersebut.  Di  sebelah kanan, merupakan hasil penelusuran Google Trends tentang “ Deep  Learning "  untuk  menunjukkan  bagaimana  orang mencari  lebih  banyak  informasi  tentang  pembelajaran mendalam (DL) selama beberapa tahun terakhir (Gambar 6).
Gambar 6. Perbedaan antar machine learning tradisional dan Deep Learning , dimana semakin banyak data,
Deep Learning semakin unggul [17]
Pembelajaran mendalam memiliki banyak kegunaan di  setiap  industri,  mulai  dari  analisis  ritel,  video drone hingga  pencitraan  medis  untuk  membantu  dokter melakukan  diagnosis.  Bisnis  dewasa  ini  dapat menggunakan jenis metode pembelajaran mesin canggih ini untuk mengekstrak pengetahuan dari data yang telah dikumpulkan  dalam  ruang  penyimpanan  yang  besar dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Sebagai  contoh  semisal bank  yang  saat  ini  sebagian  besar  menggunakan  sistem berbasis aturan untuk deteksi penipuan, di mana aturan tersebut  dapat  menentukan  serangkaian  kondisi  yang akan  memicu  peringatan  tentang  adanya  penipuan.
Sebaliknya,  mereka  dapat  menggunakan  data penggunaan kartu kredit beberapa tahun terakhir untuk melatih model pembelajaran mendalam dan mempelajari lebih  banyak  data  yang  kita  berikan.  Faktanya,  bahkan setelah  kita  menerapkan  model  AI  ke  dalam  produksi, model ini dapat terus belajar dari jutaan transaksi kartu kredit yang diproses oleh bank setiap hari. Keuntungan dari  pendekatan  ini  adalah  bahwa  model  AI  secara otomatis  mempelajari  situasi  kecurangan  baru berdasarkan  pengalaman  yang  terjadi,  daripada mengandalkan  seorang  ilmuwan  data    yang  menulis aturan baru untuk setiap jenis situasi yang berbeda.
Dua hal utama yang membuat DNN menjadi pilihan utama,  yaitu  daya  komputasi  dan Big  Data .  Untuk menggunakan  metode  AI  ini,  sebuah  bisnis  perlu memproses  data  dalam  jumlah  besar,  dan  pendekatan tersebut  memerlukan  infrastruktur  teknologi  informasi (TI) yang sesuai dengan tugasnya. Daya komputasi tinggi seperti Graphical  Processing  Unit (GPU)  dapat  mengatasi keterbatasan daya komputasi dibandingkan apabila hanya
menggunakan Central  Processing  Unit (CPU).  DNN modern memiliki berjuta parameter untuk dioptimalkan, yang menuntut memori komputasi tinggi untuk seluruh epoch atau  iterasi.  Selain  itu,  DNN  juga  harus  disuplai dengan Big  Data secara  berulang.  Bukti  kebutuhan Big Data ditunjukkan  dengan  penggunaan  repositori  data citra, ImageNet, yang memuat 14 juta citra dan 1000 kelas untuk  melakukan  klasifikasi  citra.  Untuk  segmentasi objek,  set  data  MS-COCO  menjadi  tolok  ukur  yang populer. Ada juga kumpulan data dalam klasifikasi video aksi  serta  meringkas  teks  atau  dokumen. Dataset sentiment40 digunakan sebagai pra-pelatihan untuk tugas analisis sentimen. Ulasan WordNet dan Yelp digunakan dalam  tugas  Pemrosesan  Bahasa  Alami  (NLP). Dataset dengan berjuta lagu merupakan pilihan yang tepat untuk digunakan sebagai bahan pelatihan pengenalan lagu atau set data Urban Sound yang digunakan untuk mempelajari berbagai sinyal yang dihasilkan oleh suara oleh berbagai sumber. Saat ini ada dataset Google object detection yang berisi 15000 video dan 4 juta gambar merupakan salah satu yang populer dalam tugas deteksi objek.

## G. Contoh Data Besar Berupa Det Data Citra dan Video Berskala Besar
Hampir  setiap  hari  ditemukan  terobosan  dalam pembelajaran mesin dalam tidak hanya terbatas pada teks atu dokumen tetapi juga citra gambar.  Contoh aplikasi dari pengenalan gambar adalah Google Image , pengenalan wajah,  pengenalan  manusia  dalam  CCTV,  dll.  Untuk menyempurnakan  algoritme  DL  dalam  mengenali  dan memprediksi  pola  dalam  data,  Kita    perlu  memberi mereka  sejumlah  besar  data  citra  yang  sudah  diberi  tag
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
untuk  diuji  dan  dipelajari  oleh  algoritme.  Terdapat beberapa  set  data  besar  citra  seperti  Open  Images, YouTube8-M,  dan  Imagenet  yang  menyediakan  jutaan citra beranotasi yang berguna bagi peneliti untuk melatih model  algoritma  mereka.  ImageNet  adalah  kumpulan data  gambar  atau  citra  yang  diatur  menurut  hierarki WordNet. Dalam set data WordNet, beberapa kata atau frasa kata disebut "set sinonim" atau "synset" pada setiap
kategorinya. Ada lebih dari 100.000  synset di WordNet, kebanyakan dari mereka adalah kata benda (80.000+). Di ImageNet, yang merupakan set data citra besar masing- masing kategori berisi sekitar  1000 gambar (Gambar 7). Gambar  dari  setiap  konsep  dikontrol  kualitasnya  dan diberi label oleh manusia.  Secara bertahap Imagenet akan menyediakan sekitar puluhan juta gambar yang diurutkan dengan rapi mengikuti konsep dalam hierarki WordNet.
Gambar 7. Set data citra skala besar yang digunakan untuk pelatihan Deep Learning [15]
Proyek  ImageNet  terinspirasi  oleh  permasalahan yang  berkembang  di  bidang  penelitian  gambar  dan  visi yaitu kebutuhan akan lebih banyak data. Sejak dimulainya era  digital  dan  adanya  transaksi  data  skala  web,  para peneliti di bidang ini telah bekerja keras untuk merancang algoritme  yang  semakin  canggih  untuk  mengindeks, mengambil,  mengatur,  dan  membuat  anotasi  data multimedia.  Tetapi  penelitian  yang  baik  membutuhkan
sumber daya yang baik puka. Untuk mengatasi masalah ini,  set  data  citra  dalam  skala  besar  (koleksi  pribadi gambar  digital,  atau  video  kita,  atau  database  mesin telusur  web  komersial),  akan  sangat  membantu  para peneliti  dan  praktisi  di  bidang  kecerdasan  buatan  (AI) pada  visi  komputer.  Hal  tersebut  memotivasi  kalangan peneliti dan akademisi AI visi komputer untuk membuat ImageNet.
Gambar 8. Set data video berskala besar dari Youtube [18] Gambar  dan  video  telah  ada  di  mana-mana  di internet  (Gambar  8),  yang  mendorong  pengembangan
algoritma  yang  dapat  menganalisis  konten  semantiknya untuk berbagai aplikasi pengenalan termasuk penelusuran
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
dan peringkasan dengan beberapa aplikasi yang terkenal seperti Youtube, Vimeo, ataupun video yang diambil dari kamera  ataupun  GoPro.  Baru-baru  ini,  algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) [19] yang merupakan salah satu arsitektur DL yang telah terbukti sebagai model algoritma yang efektif  untuk memahami konten gambar, memberikan hasil yang canggih pengenalan gambar yang canggih, melakukan segmentasi citra, serta deteksi objek. Faktor pendukung utama di balik kesuksesan ini adalah set data berlabel yang besar ( Big Data ) dan algoritma CNN yang mempunyai  jaringan dengan jutaan parameter dan mendukung proses pembelajaran pada komputer. Dalam kondisi  ini,  CNN  telah  terbukti  kuat  dalam  belajar  dan dapat  ditafsirkan  melalui  fitur  gambar  pada  setiap lapisannya (Gambar 5). Didorong oleh hasil positif  dalam domain  citra  ini,  kinerja  CNN  di  klasifikasi  video  skala besar diinvestigasi di mana jaringan memiliki akses tidak hanya  ke  citra  tunggal  berupa  gambar  statis  tetapi  juga evolusi temporal yang kompleks.
H. Studi Kasus: Kecerdasan Buatan Mendeteksi Jenis Aksi dari Video Manusia dengan mudah mengenali dan mengidentifikasi tindakan aksi manusia dalam video, akan tetapi  pada  komputer  otomatisasi  merupakan  hal  yang menantang  oleh  karena  variasi  dan  kompleksitasnya tentunya membutuhkan data yang besar untuk pelatihan modelnya. Aplikasi yang terkenal untuk dapat mendeteksi dan  menklasifikasikan  video  adalah  pada  algoritma Youtube.  Pengenalan  aksi  manusia  dalam  video  sangat menarik  untuk  aplikasi  seperti  pengawasan  otomatis, pemantauan perilaku lansia, interaksi manusia-komputer, pengambilan video berbasis konten, dan ringkasan video. Dalam memantau aktivitas kehidupan sehari-hari lansia, misalnya, pengenalan tindakan atomik seperti "berjalan", "membungkuk",  dan  "jatuh"  dengan  sendirinya  sangat penting untuk analisis aktivitas.
Gambar 9. Model Deep Learning dalam mendeteksi aksi manusia dalam video [20]
Kita  mengajukan  sebuah  model  DL  yang  mempu manangkap  pola  pada  data  yang  besar  benama Gating CNN yang  merupakan  model  DL  yang  memanfaatkan satu jaringan CNN yang berlaku sebagai associative cortex yang  mempu  mengatur  bobot  jaringan  CNN  lainnya secara otomatis [20]. Perbandingan dengan metode state- of-the-art menggunakan  set  data  UCF-101  (Gambar  8) berisi sekitar 13000 video dengan transfer bobot dari set data  ImageNet,  menunjukkan  bahwa Gating  CNN memberikan  akurasi  tertinggi  dibanding  eksperimen dengan model algoritma lainnya.
I. Studi Kasus: Kecerdasan Buatan Untuk
Melakukan Segmentasi Sel ke dalam Beberapa Jenis Organel
Interpretasi  sel  hidup  yang  ditangkap  dalam  waktu lama  menggunakan  mikroskop  elektron  pemindaian
canggih (SEM) berguna untuk mengidentifikasi perilaku sel  sekuensial  dan  perubahan  lokal  berdasarkan lingkungannya  (Golding,  C.,  2016) [21] .  Namun,  dalam beberapa tahapan organel dalam sel alga merah uniseluler primitif  Cyanidioschyzon  merolae  (C.  merolae)  selama pembelahan sel akan muncul dalam berbagai posisi dan waktu.  Kemajuan  teknologi  mikroskop  dan  pencitraan dengan  resolusi  spasial  dan  temporal  sangat  membantu untuk menentukan lokasi pola sel untuk menilai informasi sel biologisnya. Dengan demikian evaluasi objektif akan posisi  kontur  sel  yang  akurat  akan  bermanfaat  untuk memantau  siklus  sel  secara  sekuensial  selama  mitosis berlangsung. Selain itu, beberapa metode otomatis telah dikembangkan untuk menganalisis peristiwa mitosis dan morfologinya dalam berbagai studi patologi.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 10. Model Deep Learning dalam melakukan segmentasi sel (Sumber: [22] )
Kami mengajukan suatu metode DL menggunakan fungsi loss yang  baru  sehingga  dapat  mengatasi  dan mempelajari  data  yang  tidak  seimbang  dari  sejumlah sekitar  3000-an  data [22] .  Data  yang  tidak  seimbang tersebut  terjadi  karena  ada  beberapa  organel  yang frekuensi  kemunculannya  sangat  jarang  dan  kecil sehingga secara kuantitas terlampau minim. Berdasarkan hasil  eksperimen  dan  validasi,  model  yang  kami  ajukan menunjukkan  kehandalan  dan  efisiensi  pendekatan terutama dalam membedakan pola seluler yang tidak jelas dan frekuensi kemunculannya rendah yang pada akhirnya membantu ahli biologi dalam membuat keputusan yang handal selama proses mitosis untuk memahami fungsi dan perilaku sel sekuensial.
J. Studi Kasus: Pandemi COVID-19
Penyakit  COVID-19  (Coronavirus  Disease  2019) pertama kali diidentifikasi di provinsi Hubei Cina melalui adanya  laporan  jenis  Pneumonia  yang  tidak  diketahui penyebabnya. Semenjak 31 Desember 2019, COVID-19, yang  mana  virus  tersebut  bernama  asli  SARS-CoV-2, telah  menyebar  cepat  hingga  menjadi  sebuah  pandemi baru [23][24] (WHO,2020).  Jenis  virus  baru  ini  mulai menyebar  dari  Wuhan  ke  sebagian  besar  Cina  dalam rentang  30  hari [25] meskipun  penyebarannya  itu  tidak sesignifikan  dibanding  yang  terjadi  di  dalam  provinsi Hubei  itu  sendiri.  Sedangkan  di  Amerika  Serikat,  tujuh kasus pertama dilaporkan terjadi pada tanggal 20 Januari 2020  hingga  mencapai  lebih  dari  300.000  kasus  pada tanggal  5  April  2020 [26] .  Virus  ini  tidak  hanya  dapat menular antar manusia akan tetapi juga melalui udara [27] . Termasuk  virus  jenis  ini  adalah  Virus  SARS-CoV  dan
MERS-CoV  yang  dapat  menyebabkan  sindrom pernafasan  akut  parah  hingga  dapat  menyebabkan kematian pada manusia.
Pemanfaatan  kecerdasan  buatan  akan  membantu mengurangi  dampak  dari  kurangnya  alat  tes  RT-PCR sehingga  meminimalisir  biaya  dan  waktu  tunggu pengujian.  Sedangkan  citra  radiologi  telah  banyak digunakan  dalam  pencitraan  medis  sehingga  dapat bermanfaat  pula  dalam  mendeteksi  COVID-19.  Para peneliti  menyatakan  bahwa  penggabungan  fitur  citra klinis dengan hasil laboratorium dapat membantu dalam deteksi  dini  COVID-19 [28] .  Citra  radiologi  yang diperoleh  pasien  dengan  kasus  COVID-19  terdapat informasi yang berguna untuk diagnosa.
Pada  penelitian  ini,  dataset  citra  sinar-X  diperoleh dari sumber berbeda yang merupakan hasil dari diagnosis COVID-19 yaitu dari Cohen JP [29] dan Wang et al [30] . Data citra sinar-x dada tersebut dapat diunduh di alamat https://github.com/muhammedtalo/COVID-19. Repositori  data  citra  sinar-x  COVID-19  dikembangkan oleh Cohen JP untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber atau secara crowdsourcing dengan para peneliti dari berbagai negara. Repositori ini terus diperbarui sehingga total terdapat 1125 citra yang terdiri atas 125 citra pasien positif  COVID-19,  500  citra  normal,  dan  500  citra Pneumonia. Dari 125 citra pasien yang positif COVID- 19, terdapat 43 pasien yang berjenis kelamin perempuan dan 82 pasien yang berjenis kelamin laki-laki. Gambar 11 berturut-turut menunjukkan contoh citra pasien terpapar COVID-19, kondisinya normal, dan terpapar Pneumonia yang mana secara sepintas sulit dibedakan melalui mata telanjang.
Gambar 11. Dari kiri ke kanan: citra sinar-x dada pasien yang terpapar COVID-19, kondisi normal, dan terpapar pneumonia
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Tabel 1. Perbandingan Akurasi dengan Model Deep Learning Lain Akurasi # parameter FullConv 86.93 % 10.951.059 ResNet50 90.8 % 23.514.179 EfficientNet 87.5 % 28.346.931 ShuffleNet 86.93 % 1.267.759
Gambar 12. Perbandingan Kecepatan Deteksi Diantara Arsitektur
Model  CNN  ShuffleNet  yang  kita  ajukan  mampu menghasilkan akurasi deteksi COVID-19 dengan akurasi sedikit  dibawah  dari  model  yang  parameternya  lebih banyak  seperti  EfficientNet  dan  ResNet50  (Tabel  1). Namun  demikian,  model  yang  diajukan  mempunyai jumlah parameter yang jauh lebih sedikit 18.55 kali dari model lain sebelumnya yaitu EfficientNet dan 22.36 dari ResNet50. Selain itu, ShuffleNet menghabiskan memori GPU paling sedikit sebesar 0.646 GB (Gambar 12) serta waktu deteksi tercepat sebesar 0.0027 detik (Gambar 13), sehingga  memungkinkan  untuk  diaplikasikan  pada perangkat keras maupun aplikasi mobile .
K. Prediksi Laju COVID-19 dan Faktor-faktornya Melalui Data Time-series Multivariabel (domain Ekonomi,  Politik,  Alam,  dan Sosial) Dalam penelitian ini [31][32] , sekumpulan data time series multivariabel dari 59 faktor dari 55 negara terdiri dari
6 perilaku, 21 COVID-19, 1 pemerintahan, 2 geografis, 3 morfologi, 2 ekonomi, 5 kesehatan, 2 fasilitas kesehatan, 1 pendidikan, dan 16 lingkungan. kategori. Setiap faktor ditangkap  setiap  hari,  kecuali  faktor  lingkungan  (UV) yang  diwakili  oleh  observasi  rata-rata  harian.  Fitur tersebut  kemudian  dilatih  oleh  varian  DL  yang  disebut Long Short Term Memory (LSTM) [33] untuk memprediksi banyaknya orang yang terpapar COVID-19 hasil dari 59 faktor harian selama periode 174 hari (2020-03-22 hingga 2020-09-11) seperti yang nampak pada Gambar 14 pada berbagai  negara.  Untuk  mencapai  prediksi  data  spasial dan  temporal  tersebut,  kami  mengembangkan  model Convolution-LSTM yang terdiri dari 3 lapisan tersembunyi dengan  diikuti  oleh  unit  linier dengan  aktivasi  Sigmoid. Seluruh  jaringan  terdiri  dari  unit  LSTM  yang  berisi gerbang  masukan,  gerbang  lupa,  dan  gerbang  keluaran untuk menangkap korelasi spasial-temporal dan dinamika data deret waktu multivariabel.
Gambar 13. Kerangka Pelatihan dan Pengujian.
Masukan terdiri dari 67 hari dan keluarannya berupa prediksi terdiri dari 100 hari kasus harian.
Selama  proses  pembelajaran,  pengoptimalan berbasis  gradien  melalui  propagasi  mundur  digunakan. Dengan cara tersebut, peta atribusi (peta faktor) dibuat
untuk  memvisualisasikan  fitur  yang  relevan  dengan prediksi  deret  waktu  spasial-temporal  akhir.  Secara khusus, metode yang disebut GradCAM [34] digunakan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
untuk membuat peta saliensi yang berguna sebagai faktor penyebab  dinamika  pada  sisi  prediksi [35] .  Grad-Cam diterapkan  ke  lapisan  tersembunyi  terakhir  di  mana aktivasi  keluarannya  dibobotkan  dengan  bobot  penting yang terkait dengan prediksi deret waktu diikuti dengan aktivasi ReLU ( Rectified Linear Unit ).
4. Kesimpulan Dengan  analisa Big  Data dan  model  pembelajaran Deep  Learning sangat  berpotensi  untuk  menggali pengetahuan  secara  komprehensif   serta  melakukan otomotisasi  intelejensia  pada  komputer  seperti  halnya melakukan prediksi secara multidisplin dengan data yang besar. Berbeda dengan algoritma pembelajaran mesin dan rekayasa  fitur  yang  lebih  konvensional, Deep  Learning memiliki  keuntungan  karena  berpotensi  memberikan solusi untuk menganalisis dan melakukan prediksi dengan set data dengan volume yang besar serta jumlah variabel dan tingkat kompleksitas yang tinggi. Lebih lanjut, masih banyak pekerjaan yang perlu dilakukan untuk bagaimana kita  dapat  mengadaptasi  algoritma Deep  Learning untuk masalah  yang  berkaitan  dengan Big  Data ,  termasuk akuisisi data berdimensi tinggi, analisis data streaming yang terus  berubah  dari  sisi  variasi  dan  kuantitasnya, skalabilitas  model Deep  Learning itu  sendiri,  serta komputasi yang efisien. Pekerjaan selanjutnya harus mulai memikirkan  penanganan  masalah  secara  komprehensif menggunakan  data  yang  lebih  besar,  komplit, bekerjasama antar bidang dan pakar dengan menerapkan konsep Big  Data dan  model  kecerdasan Deep  Learning sehingga mampu untuk berkontribusi secara positif  pada kemajuan di berbagai aspek bidang kehidupan terutama untuk Indonesia ke depannya.

## 5. Daftar Pustaka
[1]   Syed, A., Gillela, K., & Venugopal, C. (2013). The future revolution on Big Data . Future , 2 (6), 2446- 2451.
[2]   Marjani, M., Nasaruddin, F., Gani, A., Karim, A., Hashem, I. A. T., Siddiqa, A., & Yaqoob, I. (2017). Big IoT data analytics: architecture, opportunities, and open research challenges. IEEE Access , 5 , 5247-5261.
[3]   Sagiroglu, S., & Sinanc, D. (2013, May). Big Data : A review. In 2013 international conference on collaboration technologies and systems (CTS) (pp. 42-47). IEEE.
[4]   Erl, T., Khattak, W., & Buhler, P. (2016). Big Data fundamentals: concepts, drivers & techniques . Prentice Hall Press.
[5]   Kaisler, S., Armour, F., Espinosa, J. A., & Money, W. (2013, January). Big Data : Issues and challenges moving forward. In 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 995-1004). IEEE.
[6]   Mohammadi, M., Al-Fuqaha, A., Sorour, S., & Guizani, M. (2018). Deep Learning for IoT Big Data and streaming analytics: A survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials , 20 (4), 2923- 2960.
[7]   Twitter Search oleh Marc Smith. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/201 5/07/10/social-media-research-tools-overview/
[8]   Rodríguez, J. P., Fernández-Gracia, J., Thums, M., Hindell, M. A., Sequeira, A. M., Meekan, M. G., ... & Muelbert, M. (2017). Big Data analyses reveal patterns and drivers of  the movements of southern elephant seals. Scientific reports , 7 (1), 1-10.
[9]   Gaffney, D., & Matias, J. N. (2018). Caveat emptor, computational social science: Large-scale missing data in a widely-published Reddit corpus. PloS one , 13 (7), e0200162.
[10]   LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning . nature , 521 (7553), 436-444.
[11]   Parkhi, O. M., Vedaldi, A., & Zisserman, A. (2015). Deep face recognition.
[12]   Berniker, M., & Kording, K. P. (2015). Deep networks for motor control functions. Frontiers in computational neuroscience , 9 , 32.
[13]   Bae, H. S., Lee, H. J., & Lee, S. G. (2016, June). Voice recognition based on adaptive MFCC and Deep Learning . In 2016 IEEE 11th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA) (pp. 1542-1546). IEEE.
[14]   Kruger, N., Janssen, P., Kalkan, S., Lappe, M., Leonardis, A., Piater, J., ... & Wiskott, L. (2012). Deep hierarchies in the primate visual cortex: What can we learn for computer vision?. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence , 35 (8), 1847-1871.
[15]   Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L. J., Li, K., & Fei-Fei, L. (2009, June). Imagenet: A large-scale hierarchical image database. In 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 248-255). Ieee.
[16]   Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM , 60 (6), 84-90.
[17]   IBM. https://www.ibm.com/blogs/systems/deep- learning-performance-breakthrough/
[18]   Soomro, K., Zamir, A. R., & Shah, M. (2012). UCF101: A dataset of  101 human actions classes from videos in the wild. arXiv preprint arXiv:1212.0402 .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
[19]   Fukushima, K. (1988). Neocognitron: A hierarchical neural network capable of  visual pattern recognition. Neural networks , 1 (2), 119-130.
[20]   Yudistira, N., & Kurita, T. (2017). Gated spatio and temporal convolutional neural network for activity recognition: towards gated multimodal Deep Learning . EURASIP Journal on Image and Video Processing , 2017 (1), 85.
[21]   Ichinose, T. M., & Iwane, A. H. (2017). Cytological analyses by advanced electron microscopy. In Cyanidioschyzon merolae (pp. 129-151). Springer, Singapore.
[22]   Yudistira, N., Kavitha, M., Itabashi, T., Iwane, A. H., & Kurita, T. (2020). prediction of  Sequential organelles Localization under imbalance using A Balanced Deep U-net. Scientific Reports , 10 (1), 1-11.
[23]   Wu, F., Zhao, S., Yu, B., Chen, Y. M., Wang, W., Song, Z. G., ... & Yuan, M. L. (2020). A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature , 579 (7798), 265-269.
[24]  Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., ... & Cheng, Z. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The lancet , 395 (10223), 497-506.
[25]   Wu, Z., & McGoogan, J. M. (2020). Characteristics of  and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of  a report of  72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. Jama , 323 (13), 1239-1242.
[26]   M.L. Holshue, C. Debolt, et al. (2020). First case of  2019 novel coronavirus in the United States. N. Engl. J. Med. 328, p.929 – 936.
[27]   Zhang, R., Li, Y., Zhang, A. L., Wang, Y., & Molina, M. J. (2020). Identifying airborne transmission as the dominant route for the spread of  COVID-19. Proceedings of  the National Academy of
Sciences .
[28]   H. SHI, X. HAN, et al. (2020). Radiological findings from 81 patients with COVID-19 pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. Lancet Infect. Dis. 24 (4), p.425 – 434.
[29]   J.P. COHEN. (2020). COVID-19 Image Data Collection. https://github.com/ieee8023/COVID- chestxray-dataset.
[30]   X. Wang, Y. Peng, L. Lu, Z. Lu, M. Bagheri, R.M. Summers. 2017. Chestx-ray8: hospital scale chest x-ray database and benchmarks on weakly- supervised classification and localization of common thorax diseases. Proceedings of  the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.2097
[31]   Novanto Yudistira. (2020) COVID-19 Growth Prediction using Multivariate Long Short-Term Memory. IAENG International Journal of Computer Science, vol. 47, no.4, pp829-837.
[32]   Yudistira, N., Sumitro, S. B., Nahas, A., & Riama, N. F. (2020). UV light influences covid-19 activity through Big Data : tradeoffs between northern subtropical, tropical, and southern subtropical countries. medRxiv .
[33]   Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (1999). Learning to forget: Continual prediction with LSTM.
[34]   Selvaraju, R. R., Cogswell, M., Das, A., Vedantam, R., Parikh, D., & Batra, D. (2017). Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization. In Proceedings of  the IEEE international conference on computer vision (pp. 618-626).
[35] Yudistira, N., Sumitro, S. B., Nahas, A., & Riama, N. F. (2021). Learning where to look for COVID- 19 growth: Multivariate analysis of  COVID-19 cases over time using explainable convolution – LSTM. Applied Soft Computing , 109 , 107469.