Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.679
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal of Information Systems and Informatics Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Nasional Ilmu Komputer Journal of Computer and Information Systems Ampera Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bina Darma Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Ngabdimas E-Amal: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Edi Supratman
Universitas Bina Darma
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Journal of Computer and Information Systems Ampera

 1 
Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Hadi Syaputra; Edi Supratman; Susan Dian Purnamasari
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 3 No. 2 (2022): Journal of Computer and Information Systems Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalcisa.v3i2.195

Abstract

Salah satu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi citra digital adalah convolutional neural network, dalam penelitian ini citra burung lovebird yang terdiri dari 8 kelas digunakan sebagai dataset untuk pembelajaran mendalam antara lain Agapornis Cana, Agapornis Taranta, Agapornis Pullaria, Agapornis Roseicollis, Agapornis Lilianae, Agapornis Nigrigenis, Agapornis Personata dan Agapornis Ficheri, total citra yang digunakan 800 citra dengan pembagian training 70% dan testing 30%. Implementasi CNN untuk klasifikasi citra burung lovebird. CNN yang digunakan terdiri dari 2 lapisan konvolusi, 2 lapisan, 1 lapisan flatten layer, 2 lapisan dense, dan 2 lapisan Dropout. Tingkat akurasi yang diperoleh dari model CNN dengan nilai learning rate 0.01 dan jumlah epoch sebanyak 100 mendapatkan nilai akurasi 60,83%.
Co-Authors Ahmad Hafidz Andri Andri, Andri Ari Muzakir Chairul Mukmin Darius Antoni Dwi Hurriyati Fatmasari Fatmasari Fatoni Febriyanti Panjaitan Fitri Purwaningtias Giska Puspitasari Hadi Syaputra kiky rizky nova wardani Leon Andretti Abdillah Maria Ulfa Muhamad Ariandi Muhammad Iqbal Ramdhani Muhammad Iqbal Suherlin Muhammad Nasir Nana Misrina Nurhadi Nurhadi Qoriani Widayati Rico Aditya Pratama Riska Aprilliah Septy Angreini Susan Dian Purnamasari Suyanto Suyanto Tri Oktarina Wayan Agus Pratama Widiya Purnama