S. H. Abdullah, R. Magdalena, and R. Y. N. Fu’adah, “Klasifikasi Diabetic Retinopathy Berbasis Pengolahan Citra Fundus Dan Deep Learning,” J. Electr. Syst. Control Eng., vol. 5, no. 2, pp. 84–90, 2022, doi: 10.31289/jesce.v5i2.5659.

Y. Xu et al., “Cross-Modal Fusion Convolutional Neural Networks With Online Soft-Label Training Strategy for Mechanical Fault Diagnosis,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 20, no. 1, pp. 73–84, 2024, doi: 10.1109/TII.2023.3256400.

W. R. PERDANI, R. MAGDALENA, and N. K. CAECAR PRATIWI, Deep Learning untuk Klasifikasi Glaukoma dengan menggunakan Arsitektur EfficientNet, vol. 10, no. 2. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 2022. doi: 10.26760/elkomika.v10i2.322.

S. Dewi, F. Ramadhani, and S. Djasmayena, “Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Gambar Menggunakan Algoritma CNN (Convolutional Neural Network),” Hello World J. Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 68–73, 2024, doi: 10.56211/helloworld.v3i2.518.

Afis Julianto, Andi Sunyoto, and Ferry Wahyu Wibowo, “Optimasi Hyperparameter Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 3, no. 2, pp. 98–105, 2022, doi: 10.46764/teknimedia.v3i2.77.

M. A. Djohar et al., “Segmentasi Citra Hati Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dengan Arsitektur U-Net,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 6, no. 1, pp. 221–234, 2022.

N. Mamuriyah and J. Sumantri, “Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Pada Aplikasi Automatic Lip Reading,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 6, no. 1, pp. 276–287, 2022, doi: 10.31289/jite.v6i1.7523.

F. N. Cahya, N. Hardi, D. Riana, and others, “Klasifikasi penyakit mata menggunakan convolutional neural network (CNN),” SISTEMASI, vol. 10, no. 3, pp. 618–626, 2021.

R. C. Sigitta, R. H. Saputra, and F. Fathulloh, “Deteksi penyakit tomat melalui citra daun menggunakan metode Convolutional Neural Network,” Aviat. Electron. Inf. Technol. Telecommun. Electr. Control., vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2023.

D. A. Nurlitasari, R. Magdalena, and R. Y. N. Fu’adah, “Analisis Performansi Sistem Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Electr. Syst. Control Eng., vol. 5, no. 2, pp. 91–99, 2022, doi: 10.31289/jesce.v5i2.5691.

S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, A. Sembiring, and R. Muharar, “Convolutional Neural Network Customization for Parking Occupancy Detection,” in Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering and Informatics, 2020, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICELTICs50595.2020.9315509.

M. A. Djohar et al., “Segmentasi Citra Hati Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dengan Arsitektur U-Net,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 6, no. 1, pp. 221–234, 2022.

J. P. HUTABARAT, “PENGENALAN AKTIVITAS MANUSIA MENGGUNAKAN PERANGKAT WEARABLE DAN DEEP LEARNING,” 2024.

A. Stiawan, “IMPLEMENTASI MODEL PRE-TRAINED PADA CNN BERDASARKAN MULTI INPUT PARAMETER UNTUK IDENTIFIKASI JENIS KOPI BERBASIS GUI,” Universitas Jambi, 2024.

F. A. A. Harahap, A. N. Nafisa, E. N. D. B. Purba, and N. A. Putri, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur Model Mobilenetv2 Dalam Klasifikasi Penyakit Tumor Otak Glioma, Pituitary Dan Meningioma,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ), vol. 5, no. 1, pp. 53–61, 2023, doi: 10.29303/jtika.v5i1.234.

S. Adiningsi and R. A. Saputra, “IDENTIFIKASI JENIS DAUN TANAMAN OBAT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) DENGAN MODEL VGG16,” pp. 451–460, 2020.

A. M. Rizki and N. Marina, “Klasifikasi Kerusakan Bangunan Sekolah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dengan Pre-Trained Model Vgg-16,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 24, no. 3, pp. 197–206, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2396.

B. Setiyono et al., “Identifikasi Tanaman Obat Indonesia Melalui Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 2, pp. 385–392, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231026809.

A. H. Suherman, N. Ibrahim, H. Syahrian, V. P. Rahadi, and M. K. Prayoga, “Klasifikasi Daun Teh Gambung Varietas Assamica Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Lenet-5,” J. Electr. Syst. Control Eng., vol. 4, no. 2, pp. 63–71, 2021, doi: 10.31289/jesce.v4i2.4136.

N. U. R. Ibrahim et al., “Klasifikasi tingkat kematangan pucuk daun teh menggunakan metode convolutional neural network,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. & Tek. Elektron., vol. 10, no. 1, p. 162, 2022.