@prefix bibo: .
@prefix xsd: .
@prefix ep: .
@prefix event: .
@prefix dc: .
@prefix rdfs: .
@prefix dct: .
@prefix cc: .
@prefix epid: .
@prefix geo: .
@prefix rdf: .
@prefix void: .
@prefix owl: .
@prefix eprel: .
@prefix skos: .
@prefix foaf: .
<>
foaf:primaryTopic ;
rdfs:comment "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Archive)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH (Text)"^^xsd:string .
rdf:_1 .
<> ;
bibo:abstract "Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi citra tanaman \r\nrempah menggunakan metode Transfer Learning dengan arsitektur MobileNetV3.\r\nObjek penelitian difokuskan pada empat jenis tanaman rempah yang memiliki\r\nkemiripan visual, yaitu jahe, kunyit, kencur, dan lengkuas. Tahapan penelitian meliputi\r\npengumpulan dataset citra, proses preprocessing berupa resizing, normalisasi piksel,\r\ndan augmentasi citra, kemudian dilanjutkan dengan perancangan model menggunakan\r\nbeberapa variasi top layer dan strategi pelatihan. Variasi arsitektur yang digunakan\r\nmencakup perbandingan Flatten dan GlobalAveragePooling2D serta jumlah neuron\r\npada fully connected layer sebesar 128 dan 256. Selain itu, strategi pelatihan model\r\ndilakukan melalui tiga skenario, yaitu pembekuan seluruh lapisan base model, finetuning\r\n\r\nparsial dengan membuka sebagian lapisan akhir, serta full fine-tuning pada\r\nseluruh lapisan jaringan.\r\n Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan MobileNetV3 mampu\r\nmenghasilkan performa klasifikasi yang tinggi dengan tingkat akurasi di atas 94% pada\r\nseluruh skenario. Namun demikian, fine-tuning tidak selalu memberikan peningkatan\r\nperforma yang signifikan, khususnya pada dataset berukuran terbatas, dan pada\r\nbeberapa konfigurasi justru berpotensi menimbulkan overfitting. Analisis lebih lanjut\r\nmenggunakan confidence score menunjukkan bahwa model dengan konfigurasi Flatten\r\n+ Dense (128) Full Fine-Tuning memiliki tingkat kestabilan prediksi yang lebih baik\r\ndibandingkan konfigurasi lainnya. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan\r\nbahwa pemilihan arsitektur top layer, jumlah neuron, serta strategi pelatihan yang tepat\r\nberperan penting dalam meningkatkan kualitas model. MobileNetV3 terbukti menjadi\r\nsolusi yang efektif dan efisien untuk klasifikasi citra tanaman rempah dengan\r\nkeseimbangan antara akurasi dan kompleksitas model."^^xsd:string;
bibo:authorList ;
bibo:status ;
dc:hasVersion ,
,
,
,
,
,
,
;
dct:creator ,
;
dct:date "2026-01-27";
dct:isPartOf ;
dct:issuer ,
;
dct:subject ,
,
;
dct:title "ANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3 \r\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK \r\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH"^^xsd:string;
ep:hasDocument ,
,
,
,
,
,
,
,
;
ep:hasPublished ,
,
,
,
,
,
,
;
rdf:type bibo:Article,
bibo:Thesis,
ep:EPrint,
ep:ThesisEPrint;
rdfs:seeAlso .
rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum"@en .
rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "006 Metode komputer khusus"@en .
rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "580 Tumbuh-tumbuhan, tanaman, botani, flora"@en .
rdfs:label "COVER.pdf"^^xsd:string .
rdfs:label "BAB I.pdf"^^xsd:string .
rdfs:label "BAB V.pdf"^^xsd:string .
dc:format "text/html";
dc:title "HTML Summary of #32327 \n\nANALISA IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV3
\nTERHADAP VARIASI FINE-TUNING TOP LAYER UNTUK
\nKLASIFIKASI TANAMAN REMPAH\n\n";
foaf:primaryTopic .
dct:isPartOf ;
foaf:name "Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Organization .
dct:hasPart ;
foaf:name "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Organization .
foaf:familyName "Fawzillah"^^xsd:string;
foaf:givenName "Ahmad Afif"^^xsd:string;
foaf:name "Ahmad Afif Fawzillah"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Person .
foaf:familyName "Sunyoto"^^xsd:string;
foaf:givenName "Andi"^^xsd:string;
foaf:name "Andi Sunyoto"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Person .