Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JNANALOKA

Penerapan model InceptionV3 dalam klasifikasi penyakit ayam Muhammad Salimy Ahsan; Kusrini Kusrini; Dhani Ariatmanto
JNANALOKA Vol. 04 No. 02 September Tahun 2023
Publisher : Lentera Dua Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36802/jnanaloka.2023.v4-no02-55-62

Abstract

Chicken disease is one of the problems that can have a very significant impact on chicken farmers, in addition to having an impact on the farm itself, chicken disease can also have an impact on the surrounding environment. Lack of knowledge about the symptoms and diseases that occur in chickens, makes some chicken breeders treat and treat diseases in a traditional way. This method often takes a long time and is prone to errors. In this study, technology will be used to classify chicken diseases by utilizing a deep learning model from the Convolutional Neural Network (CNN) architecture, namely InceptionV3. In carrying out the process of classifying chicken diseases, using a dataset of chicken feces images with a number of 8067 Healthy, Salmonella, Coccidiosis, and Newcastle disease. In the research process, three experimental scenarios were carried out using 20 epochs, 50 epochs and 100 epochs. From the experimental results, using a value of 100 epochs produces the highest accuracy value with a value of 94.05%.
Literatur Reviu Sistematis: Identifikasi Jenis Ular Berbasis Computer Vision Putriany, Eva; Eva Putriany; Dhani Ariatmanto
JNANALOKA Vol. 05 No. 01 Maret Tahun 2024
Publisher : Lentera Dua Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36802/jnanaloka.2024.v5-no01-43-50

Abstract

Systematic Literature Review ini bertujuan untuk mengidentifikasi algoritma-algoritma yang digunakan dalam identifikasi spesies ular yang menggunakan computer vision, mengevaluasi dataset, tingkat akurasi, faktor-faktor yang memengaruhi akurasi, dan keterbatasan yang dihadapi. Melalui tinjauan literatur sistematis, 20 paper terpilih dari tahun 2019-2023, yang didapat dari berbagai sumber literatur. Penelitian-penelitian tersebut mengeksplorasi berbagai strategi untuk mengatasi tantangan pengenalan objek ular secara otomatis, termasuk peningkatan kinerja model, eksplorasi pendekatan baru, dan penerapan solusi efektif. Hasil dari studi literatur menyoroti pentingnya pemrosesan data yang cermat, pemilihan arsitektur model yang tepat, serta penyesuaian parameter algoritma yang optimal dalam mencapai kinerja maksimal pada model-model yang dikembangkan. Beberapa peneliti juga mengemukakan keterbatasan dalam penelitiannya, seperti kualitas dan jumlah dataset, kompleksitas morfologi ular, dan variasi pose ular. Diperlukan kerja sama lintas disiplin dan berbagi pengetahuan untuk mengatasi tantangan ini dan memajukan bidang identifikasi spesies ular melalui computer vision.