Klasifikasi Spesies Burung Dengan Ciri Morfologi Serupa Akibat Evolusi Konvergen Menggunakan CNN - Nino Andera; Ghofar Taufik; Giatika Chrisnawati (Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta, 2026)
Kemiripan morfologi pada spesies burung akibat evolusi konvergen menjadi tantangan dalam klasifikasi otomatis berbasis citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menganalisis kinerja model Convolutional Neural Network (CNN) dalam membedakan spesies burung yang memiliki ciri visual serupa. CNN digunakan karena kemampuannya dalam mengekstraksi fitur citra secara efisien, bahkan pada spesies dengan perbedaan morfologi yang tipis. Evaluasi dilakukan terhadap empat spesies burung melalui pengujian utama, serta dua kelompok pasangan burung dengan kemiripan morfologi tinggi, yaitu Icterus graduacauda & Oriolus larvatus, serta Sturnella magna & Macronyx croceus. Pengujian utama menunjukkan akurasi sebesar 78%, sedangkan pada dua pasangan spesies serupa, akurasi meningkat masing-masing menjadi 80,42% dan 85%, dengan F1-score yang stabil di kisaran 80–85%. Hasil ini menunjukkan bahwa model CNN mampu membedakan spesies burung yang serupa secara visual meskipun terdapat variasi latar belakang dan posisi objek dalam dataset. Kesimpulan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa pendekatan CNN efektif digunakan dalam klasifikasi spesies burung dengan morfologi serupa akibat evolusi konvergen, serta memiliki potensi untuk diterapkan dalam bidang konservasi, pemantauan keanekaragaman hayati, dan sistem identifikasi spesies otomatis berbasis citra.