Nugraha Nugraha
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Bandung

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

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Ras Kucing Menggunakan Metadata Data Set Kaggle Dengan Framework Yolo V5 Mina Ismu Rahayu; Faiqunisa Faiqunisa; Nugraha Nugraha
Jurnal Penelitian dan Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 12 No 1 (2023): Jurnal Penelitian dan Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi
Publisher : LPPM STMIK Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58761/jurtikstmikbandung.v12.i1.143

Abstract

Pada saat ini kucing memiki berbagai macam ras yang berbeda-beda di seluruh dunia diantaranya ada Persian, Maine Coon, Siamese, Ragdoll, Sphynx dan lain-lain. Untuk mengetahuinya setiap ras kucing bisa dilihat dari pola, warna bulu, dan ada beberapa wajahnya yang berbeda dengan kucing-kucing lainnya, namun tidak dapat sepenuhnya pola, warna bulu dan wajah dapat membedakan setiap ras kucing. Dengan berkembangnya zaman dan meningkatnya teknologi di bidang Computer Vision dimana sistem Artificial Intelligence yang dilatih dimanfaatkan sebagai alat untuk mengklasifikasikan jenis ras kucing menggunakan komputer. Penelitian ini bertujuan untuk mampu mengenali dan mengklasifikasikan jenis ras kucing dengan menggunakan YOLOv5. Parameter evaluasi yang digunakan adalah Mean Average Precission, Precission dan Recall. Hasil ekperimen menunjukan bahwa model terbaik dicapai pada skenario epoch ke 60 pada batch size ke 16 dengan Precission 0.9844, Recall sebesar1.0, mAP 0.5 sebesar 0.9933 dan mAP 0.5:0.95 sebesar 0.9144.