ANALISIS KINERJA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI MASA PAKAI SEPATU LARI BERDASARKAN POLA PENGGUNAAN - Inesya Melodifa; Bambang Irawan (Institut Teknologi Nasional Malang, 2026)
Perkembangan metode deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), membuka peluang penerapannya tidak hanya pada pengolahan citra, tetapi juga pada klasifikasi data kategorikal yang kompleks. Dalam konteks olahraga lari, penentuan masa pakai sepatu lari masih bersifat subjektif dan belum didukung oleh pendekatan berbasis data yang sistematis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode CNN dalam mengklasifikasikan masa pakai sepatu lari berdasarkan variabel penggunaan seperti frekuensi pemakaian, jenis medan lari, tingkat kecepatan, jarak tempuh, dan persepsi performa sepatu. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner, yang kemudian diproses melalui tahap seleksi, pembersihan data, pelatihan model CNN, serta evaluasi menggunakan confusion matrix dan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mampu mengklasifikasikan data dengan tingkat akurasi sebesar 75%, dengan performa terbaik pada kategori dengan jumlah data dominan. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN berpotensi menjadi pendekatan yang efektif untuk mendukung pengambilan keputusan terkait masa pakai sepatu lari secara objektif dan berbasis data