KLASIFIKASI CITRA KUCING DENGAN MENGGUNAKAN DEEP LEARNING: CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN)

Linda S.R, Kumara Dewi (2024) KLASIFIKASI CITRA KUCING DENGAN MENGGUNAKAN DEEP LEARNING: CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN). S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 22.55.1214 - Kumara Dewi Linda S. R..pdf Download (3MB)

Abstract

Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang memiliki kemampuan untuk mengenali pola gambar, suara, teks dan data lainnya yang kompleks sehingga dapat menghasilkan prediksi yang akurat. Salah satu kemampuan deep learning adalah klasifikasi citra pada objek. CNN adalah salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan citra objek. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) adalah bagian dari deep learning network yaitu jenis jaringan saraf tiruan yang saat ini banyak digunakan untuk pengenalan suatu citra. Dalam penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah CNN karena akurasinya yang cukup baik. Deep learning dengan convolutional neural network (CNN) yang banyak digunakan untuk melakukan deteksi, klasifikasi, dan prediksi pada gambar. Citra objek dalam penelitian ini adalah kucing yang terdiri dari berbagai macam jenis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan citra kucing sesuai dengan jenisnya. Penelitian ini merupakan tinjauan literatur untuk menambah pengetahuan berharga mengenai penelitian terbaru tentang klasifikasi citra kucing menggunakan CNN. Penelitian ini membahas studi literatur tentang variabel input, metode yang digunakan dan hasil literatur dari penelitian sebelumnya. Metode yang paling banyak digunakan pada penelitian sebelumnya adalah CNN. Berdasarkan studi literature yang telah dilakukan, maka metode convolutional neural network yang menghasilkan akurasi diatas 80 %.

Actions (login required)

View Item