Model Klasifikasi Terumbu Karang Menggunakan Metode Convolutional Neural Network - Iskandar Sholeh; Dinda Arinawati Wiyono (DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology, 2023)
Komputer memiliki suatu proses komputasi didalamnya yang memiliki tugas untuk melaksanakan perintah dan tidak lepas dari metode pembelajaran atau learning. Dalam proses belajar tentunya terdapat berbagai macam metode yang dapat dilakukan untuk memenuhi masa training yang memberikan komputer suatu pengenalan dan keahlian tertentu. Salah satu cara sebagai penunjang proses learning dengan menggunakan algoritma deep learning Convolutional Neural Network (CNN). Convolution Neural Network mampu memuat keseluruhan skala informasi klasifikasi objek tanpa kehilangan keakuratannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan komputer kemampuan mengenali jenis terumbu karang berdasarkan gambar yang dimasukkan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melatih secara komputasi dari sejumlah gambar terumbu karang yang masih hidup atau hampir mati. Kurangnya pemahaman mengenai terumbu karang yang masih hidup dan/atau hampir mati, maka penelitian ini akan sangat baik diimplementasikan menggunakan Convolutional Neural Network. Dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dalam klasifikasi pengenalan jenis terumbu karang mendapatkan tingkat akurasi 98%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa implementasi Deep Learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) mampu melakukan klasifikasi gambar terumbu karang.