…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN

MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan untuk (a) menilai perbedaan akurasi di antara beberapa model stacking dalam klasifikasi citra batuan, (b) mengevaluasi kinerja klasifikasi model stacking berdasarkan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score serta membandingkannya dengan model non-stacking (model tunggal), dan (c) menganalisis kontribusi masing-masing model non-stacking terhadap akurasi yang dihasilkan oleh model stacking. Penelitian dilakukan secara eksperimental dengan menguji enam model CNN pralatih ResNet50, InceptionV3, VGG16, DenseNet121, MobileNetV2, dan EfficientNetB0, serta empat konfigurasi model stacking, yakni model 1 (MobileNetV2 dan EfficientNetB0), model 2 (VGG16 dan DenseNet121), model 3 (ResNet50 dan InceptionV3), dan model 4 (ResNet50 dan MobileNetV2). Masing-masing konfigurasi terdiri atas dua model sebagai base learner dan satu Support Vector Machine (SVM) sebagai meta-learner. Untuk menjamin validitas hasil, digunakan teknik Stratified KFold Cross Validation pada data pelatihan. Hasil menunjukkan bahwa seluruh konfigurasi stacking mampu melampaui hasil model tunggal. Konfigurasi stacking model 4 (ResNet50 dan MobileNetV2) mencapai akurasi pengujian tertinggi sebesar 84%, diikuti oleh model stacking model 1 (MobileNetV2 dan EfficientNetB0) dan 3 (ResNet50 dan InceptionV3) dengan 83%, serta stacking model 2 (VGG16 dan DenseNet121) dengan 81%. Sebagai perbandingan, model individu terbaik, ResNet50, mencatat akurasi 80%, sementara MobileNetV2 dan EfficientNetB0 hanya mencapai 77%. Penerapan metode stacking ini mampu memberikan peningkatan akurasi sekitar 4%-11%. Jika melihat dari sisi efisiensi, stacking model 1 memiliki ukuran model terkecil, sehingga cocok diterapkan pada perangkat dengan sumber daya terbatas namun jika dilihat dari sisi akurasinya, maka stacking model 4 sangat cocok untuk diterapkan. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa masing-masing model dalam ensemble stacking memiliki peran strategis yang saling melengkapi. Model berarsitektu…
date: 2025-12-02
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN (Text)
has version: MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN (Text)
has published: MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN (Text)
type: Document
has file: 22.55.1249 Rudiyanto.pdf
has part: 22.55.1249 Rudiyanto.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

PJJ Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Arief Setyanto
type: Person
given name: Arief
family name: Setyanto

Rudiyanto Rudiyanto
type: Person
given name: Rudiyanto
family name: Rudiyanto

HTML Summary of #31766 MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN
format: text/html
primary topic: MODEL STACKING CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA BATUAN

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept