Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Santoso, Fian Yulio
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimalisasi Hyper Parameter Convolutional Neural Networks Menggunakan Ant Colony Optimization Santoso, Fian Yulio; Sediyono, Eko; Purnomo, Hindriyanto Dwi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 2: April 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241127105

Abstract

Berbagai bidang, termasuk pertanian dan kesehatan, mengalami masalah klasifikasi citra yang dapat diatasi melalui beberapa metode. Salah satu metode tersebut menggabungkan convolutional neural networks (CNN) dengan deep learning, tetapi hyperparameter, seperti fungsi loss, fungsi aktivasi, dan optimizers, memengaruhi kinerjanya. Hyperparameter ini memerlukan pengoptimalan, dan metode yang ada, seperti algoritma genetika dan pengoptimalan ant colony, dapat digunakan untuk tujuan ini. Pengoptimalan ant colony terbukti efektif dalam mengoptimalkan deep learning, dan penelitian ini berkontribusi pada penyetelan otomatis berbagai hyperparameter menggunakan ant colony untuk klasifikasi gambar. Pada penelitian ini menggunakan dataset MNIST yang bertujuan untuk mengidentifikasi digit pada citra. Dataset yang digunakan terbagi menjadi 2, dataset pelatihan dan dataset validasi. Dataset pelatihan terdiri dari 33.600 gambar, dan dataset validasi terdiri dari 8.400 gambar. Hasil menunjukkan bahwa optimasi ant colony mencapai akurasi 97,46% dengan data validasi dan 99,69% dengan data pelatihan, yang mengungguli algoritma genetika dengan akurasi masing-masing 94,60% dan 97,59% dengan data validasi dan pelatihan. Selain itu, pengoptimalan ant colony membutuhkan waktu 27,94 detik untuk dilatih, sedangkan algoritme genetika membutuhkan 22,25 detik.
Co-Authors Eko Sediyono Hindriyanto Dwi Purnomo