Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics and Advanced Computing
Nuke Lu’luul Chusna
Universitas Krisnadwipayana
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IDENTIFIKASI JENIS IKAN CUPANG MENGGUNAKAN METODE VISION TRANSFORMER DAN DEEP LEARNING Nuke Lu’luul Chusna; Harry Dwiyana K; Ahmad Daffa Muwafaqi; Imam Muttaqin; Asep Mulyana
Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC) Vol 7 No 1 (2026): Journal of Informatics and Advanced Computing
Publisher : Universitas Pancasila

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35814/m5j95p66

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis ikan cupang menggunakan metode Vision Transformer (ViT) dalam pemrosesan citra. Model ViT dipilih karena kemampuannya dalam menangkap representasi spasial global secara efektif dibandingkan arsitektur konvensional berbasis CNN. Dataset yang digunakan berasal dari dua sumber, yaitu situs Kaggle dan hasil pencarian manual melalui Google Images, yang mencakup tiga jenis ikan cupang, yaitu Halfmoon, Plakat, dan Crowntail. Sistem dikembangkan menggunakan PyTorch dan Google Colab, dengan beberapa skenario pembagian data latih dan data uji, yaitu 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai performa terbaik pada rasio 80:20, sementara pada rasio 50:50 dan 60:40 mulai terlihat penurunan akurasi sebesar 0,01. Secara keseluruhan, metode Vision Transformer terbukti efektif dalam melakukan klasifikasi jenis ikan cupang berdasarkan citra, meskipun performanya sensitif terhadap proporsi data latih yang tersedia
Co-Authors Ahmad Daffa Muwafaqi Asep Mulyana Harry Dwiyana K Imam Muttaqin