IMPLEMENTASI CNN UNTUK IDENTIFIKASI SPESIES REPTIL DAN AMFIBI BERBASIS CITRA DIGITAL - Aldo Romulus Napitupulu; Herri Suba L. Tobing; Ng Poi Wong; Kelvin, Kelvin (Jurnal Mahajana Informasi, 2025)
Reptil dan amfibi merupakan dua kelompok hewan vertebrata yang memiliki peran penting dalam ekosistem, namun kerap sulit dibedakan hanya melalui pengamatan visual. Kemiripan warna kulit, bentuk tubuh, dan pola permukaan sering menimbulkan kesalahan identifikasi, terlebih ketika faktor pencahayaan, latar belakang, dan sudut pengambilan gambar bervariasi. Kondisi ini menimbulkan tantangan signifikan bagi proses identifikasi otomatis berbasis citra. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model identifikasi berbasis citra dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), yang dikenal handal dalam mengekstraksi dan mempelajari fitur visual dari data citra kompleks. Dataset penelitian terdiri dari 6.045 gambar yang mencakup 10 spesies, dikategorikan menjadi dua kelas utama, yaitu reptil dan amfibi. Arsitektur CNN yang dirancang terdiri dari tiga lapisan konvolusi, pooling, dan fully connected, disertai mekanisme callback seperti EarlyStopping dan ModelCheckpoint untuk mencegah overfitting dan mempertahankan bobot terbaik. Hasil pengujian pada data uji menunjukkan akurasi 86,60%, dengan nilai F1-score 0,91 untuk kelas reptil dan 0,73 untuk kelas amfibi. Perbedaan kinerja ini menunjukkan model lebih optimal dalam mengenali reptil dibandingkan amfibi, yang kemungkinan disebabkan oleh distribusi data tidak seimbang dan kompleksitas visual pada amfibi. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa CNN dapat digunakan sebagai alat bantu identifikasi otomatis yang efektif untuk membedakan spesies reptil dan amfibi berdasarkan citra visual.