KLASIFIKASI CITRA ANJING DAN SERIGALA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) - Hidayat, Ahmad; Alindra, Zafira; Amalya, Farida (UG Journal, 2024)
Deep learning merupakan cabang dari machine learning dengan pengaplikasian berupacomputer vision yang salah satu tugasnya adalah klasifikasi citra menggunakan metodeConvolutional Neural Network (CNN). Arsiktektur CNN terdiri dari 3 layer yaituconvolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer. Salah satu opsi yang dapatdimanfaatkan adalah mengetahui jenis spesies lewat pengamatan fisik yang mampudiimplementasikan melalui teknologi computer vision dengan mengumpulkan foto anjingdan serigala kemudian dilakukan validasi dari data tersebut agar mampu membantudalam pengambilan keputusan serta memberikan edukasi kepada masyarakat.Klasifikasi citra dilakukan pada dataset anjing dan serigala dengan tahapan persiapandata, preprocessing data, pembangunan model, pengujian model, dan publikasi. Modeldibangun dengan 2 convolutional layer, 2 pooling layer, dan 2 fully connected layer.Data citra berjumlah 2000 yang terdiri atas dua kelas dengan menerapkan augmentasiuntuk mempebesar dataset. Hasil pengujian model pada 2000 data citra anjing danserigala didapatkan akurasi sebesar 73.1%.