Pemanfaatan Aplikasi Teachable Machine Untuk Pengenalan Binatang Menggunakan Konsep Convolutional Neural Network (CNN) - Yoga Pratama; Uning Lestari; Amir Hamzah (Jurusan Informatika INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA, 2022)
Permasalahan yang sering dijumpai oleh pengguna atau user dalam mengenal binatang, dimana kebanyakan pengguna atau user hanya mengenal atau mempelajari melalui perantara sebuah buku binatang, padahal buku hanya terdapat gambar dari berbagai macam bentuk binatang. Sehingga pengguna atau user hanya sebatas mengenali binatang berdasarkan nama maupun gambar tanpa mengenali suara dari binatang. Dengan adanya permasalahan sebagaimana yang telah dijelaskan tersebut, maka muncul sebuah gagasan dan keinginan dimana penulis akan mengembangkan sebuah aplikasi atau sistem yang digunakan sebagai bentuk media pembelajaran dalam mengenal dunia binatang dengan bantuan teknologi Machine Learning yang menggunakan metode Supervised Learning dengan menerapkan Algortima Convolutional Neural Network (CNN) dan platform Teachable Machine. Penelitian ini menghasilkan aplikasi atau sistem yang memudahkan pengguna atau user dalam mengenal dunia binatang, sehingga efek yang dirasakan pengguna atau user bisa dengan cepat memahami dan mempelajari tentang dunia binatang beserta gambar, nama dan suara pada aplikasi atau sistem. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh hasil presentase tingkat akurasi klasifikasi dari pengujian data uji atau dataset baru dari masing-masing setiap binatang, dimana dari proses klasifikasi yang dilakukan tersebut jika benar atau sesuai dengan perintah maka akan memunculkan suara dan nama dari setiap masing-masing binatang yang diuji datasetnya. Sedangkan dataset binatang yang tidak dikenali oleh sistem, maka pengujian yang didapatkan dari hasil presentase tingkat akurasi klasifikasi mengalami kesalahan dalam mengenali dataset baru atau data uji yang datanya tidak memiliki kesamaan dengan dataset yang dilatih dari gambar binatang tersebut.