KLASIFIKASI JENIS FAUNA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING GOOGLENET - Asriyanik, Asriyanik (Jurnal Khatulistiwa Informatika, 2024)
Perkembangan teknologi yang pesat tidak dapat dihindari dalam kehidupan saat ini, termasuk dalam bidang Pendidikan dan Kesehatan. Pada era Revolusi 4.0 di Indonesia, pendidikan dihadapkan pada tuntutan untuk mengikuti perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) guna mempercepat proses pembelajaran. Meskipun media internet sudah umum digunakan dalam proses pembelajaran dari usia dini hingga dewasa, masih banyak sekolah yang belum memanfaatkan secara memaksimalkan, terutama dalam pengenalan objek seperti fauna kepada anak usia dini. Salah satu solusinya dapat diciptakan model untuk mendeteksi fauna sebagai metode pembelajaran untuk anak usia dini. Model ini dikembangkan dengan menggunakan metode SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) dan algoritma yang digunakan adalh Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan transfer learning GoogleNet. Model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, loss, precision, dan recall. Hasil akhir menunjukkan model mencapai akurasi 98,36% dan loss 0,06% pada data training, serta akurasi 89,83% dan loss 38,84% pada data validasi. Model klasifikasi fauna ini meningkatkan pengalaman belajar anak usia dini melalui media internet dengan cara yang menarik dan interaktif. Diharapkan pemanfaatan teknologi dalam pembelajaran akan semakin optimal sehingga menciptakan generasi yang siap menghadapi tantangan di era Revolusi 4.0.