Optimasi Image Classification Pada Burung Kenari Dengan Menggunakan Data Augmentasi dan Convolutional Neural Network - Noor, Gusniar Alfian; Mulyana, Dadang Iskandar; Akbar, Faisal (Politeknik Harapan Bersama, 2022)
Burung kenari atau dalam Bahasa latin (Serinus canaria) merupakan salah satu burung hias dimana anda dapat mendengar kicauan yang sangat bagus dan menarik. Kepulauan Canary pertama kali ditemukan di Kepulauan Canary pada abad ke-15 oleh seorang navigator Prancis bernama Jean de Berthan Cout. Burung yang ditemukan memiliki bulu dan warna yang sangat indah, serta suara yang sangat merdu. Namun perlu diingat bahwa ada beberapa jenis dan jenis burung kenari, tergantung dari bentuk, warna dan asalnya. Dalam hal ini peneliti menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengoptimalkan klasifikasi gambar kenari. Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis jaringan saraf yang biasa digunakan untuk data gambar. Tujuan dari penelitian ialah untuk mengoptimalkan citra burung kenari untuk mengklasifikasikan data berlabel menggunakan metode Supervised Learning, salah satu metode pembelajaran mesin di mana sistem sudah mengenali atau memiliki hasil yang diharapkan pengguna. Singkatnya, metode pembelajaran ini bekerja dengan menggunakan kembali data dan mengeluarkan hasil yang dimasukkan oleh pengguna atau dibuat oleh sistem sebelumnya. Implementasi pengenalan citra burung kenari dilakukan dengan menggunakan 2 model pengujian yaitu model Sequential dan model on top VGG16 yang berjalan pada data augmentasi. Data pengujian pada penelitian ini adalah 1.275 citra data latih dan 30 citra datauji yang menghasilkan nilai evaluasi dengan nilai akurasi 98,40% dan nilai loss 0,092 pada model Sequential dan nilai akurasi 98,15% dan nilai loss 0,032 pada model on top VGG16