IMPLEMENTASI DEEP LEARNING EFFICIENTNET DENGAN FINE TUNING PADA KLASIFIKASI RAS KUCING - Pritha Aulliah; Yufis Azhar (Jurnal Repositor, 2026)
Kucing memiliki berbagai jenis dengan karakteristik yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan berbagai jenis ras kucing menggunakan model arsitektur EfficientNet, yang dikenal memiliki efisiensi komputasi tinggi dan kinerja superior dalam klasifikasi gambar. Teknik fine-tuning, data augmentation, dan dropout diterapkan untuk meningkatkan kinerja model. Dalam penelitian ini, model EfficientNetB0 digunakan untuk klasifikasi ras kucing, dengan membandingkan performa antara model dasar tanpa tambahan metode dan model yang dioptimalkan. Model EfficientNetB0 yang menerapkan data augmentation, fine-tuning, dan dropout berhasil mencapai akurasi 99% pada data latih, 97% pada data validasi, dan 91% pada data uji.