Klasifikasi Kategori Cuaca Berdasarkan Citra Menggunakan VGG-16 - Riyadi, Sugeng; Pardede, Doughlas; Fuad, Raja Nasrul (Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi cuaca seperti Berawan, Cerah, dan Terbit, menggunakan citra digital dengan pendekatan otomatis berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur VGG-16 dipilih karena kemampuannya dalam mengekstraksi fitur detail melalui lapisan konvolusional bertingkat. Dataset yang digunakan berisi 910 citra, dibagi menjadi tiga kategori, dan diolah menggunakan VGG-16 untuk menghasilkan vektor fitur berdimensi 4096. Klasifikasi dilakukan dengan jaringan saraf tiruan yang memiliki tiga lapisan tersembunyi, dan evaluasi model menggunakan metode 10-fold cross-validation. Metrik yang digunakan untuk menilai kinerja model adalah akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa VGG-16 mampu mengklasifikasikan citra dengan akurasi sebesar 96,48%, dengan performa terbaik pada kelas Berawan, Cerah, dan Terbit, yaitu masing-masing 96%, 95,5%, dan 97,2%. Meskipun model menunjukkan akurasi tinggi, tantangan masih ada dalam membedakan citra dengan fitur visual yang serupa, seperti intensitas cahaya dan formasi awan. Kesimpulannya, VGG-16 efektif dalam klasifikasi kondisi cuaca berbasis citra digital, namun memerlukan pengembangan lebih lanjut untuk mengatasi kesalahan klasifikasi akibat kemiripan visual antara kategori cuaca