Klasifikasi Jenis Burung Kacamata dan Ciblek Berdasarkan Warna dengan Metode RFBNN (Radial Basis Function Neural Network) - Somantri; Heru Subakti; Tegar Pratama; Angga Maulana Yusuf; Rayhanna Adhisti Putri Syarifudin (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2024)
Klasifikasi jenis burung berbasis warna merupakan suatu pendekatan yang inovatif dalam mengidentifikasi dan membedakan spesies burung. Penelitian ini fokus pada penerapan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) untuk mengklasifikasikan dua jenis burung, yaitu burung kacamata dan burung ciblek, berdasarkan karakteristik warna pada bulu mereka. Pendekatan ini menggunakan teknologi pengolahan citra untuk mengekstraksi fitur-fitur warna yang representatif dari gambar burung. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup berbagai gambar burung kacamata dan burung ciblek dengan variasi warna bulu yang signifikan. Metode RBFNN dipilih karena kemampuannya dalam memodelkan pola-pola non-linier dan kemampuannya untuk mengatasi permasalahan klasifikasi pada dataset yang kompleks. Jaringan saraf ini dilatih dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang dapat mengoptimalkan bobot dan parameter lainnya untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode RBFNN efektif dalam mengklasifikasikan jenis burung berdasarkan warna bulu mereka. Tingkat akurasi yang tinggi dicapai, menunjukkan keberhasilan pendekatan ini dalam membedakan burung kacamata dan burung ciblek. Selain itu, analisis fitur-fitur warna yang signifikan juga memberikan wawasan tambahan terkait perbedaan karakteristik antar spesies. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan teknik klasifikasi jenis burung berbasis warna dan dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam pemahaman dan pelestarian biodiversitas burung.