Implementasi Transfer Learning Untuk Identifikasi Ordo Tumbuhan Melalui Daun

Fadlur Rochman (Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Jawa Timur, Indonesia)
Hartarto Junaedi (Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Jawa Timur, Indonesia)

jurnal syntax admiration
Vol. 1 No. 6 (2020): Jurnal Syntax Admiration

Klasifikasi Objek saat ini merupakan salah satu studi dalam ilmu komputer yang berkembang dengan sangat pesat. Convolutional Neural Network (CNN) berperan penting dalam perkembangan studi ini, hal ini dikarenakan kemampuan CNN dalam menentukan fitur yang digunakan dalam klasifikasi dan pembelajaran secara deep learning, akan tetapi untuk menemukan sebuah model yang memiliki akurasi yang baik dan menghindari over fit diperlukan sebuah dataset yang cukup banyak, semakin banyak variasi dataset yang dilatih, memungkinkan model yang dihasilkan memiliki akurasi yang baik.  Transfer Learning adalah solusi disaat dataset yang ada tidak cukup ideal untuk dilakukan training dari awal. Dengan memanfaatkan model yang sudah dilatihkan sebelumnya, transfer learning mampu meningkatkan akurasi model dengan dataset yang tidak terlalu banyak.