KLASIFIKASI RAS ANJING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR RESNET-50

Leovincent, Axel (2022) KLASIFIKASI RAS ANJING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR RESNET-50. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text 1822250038 Axel Leovincent.pdf Download (1MB)

Abstract

Anjing merupakan hewan mamalia yang banyak digemari dan dipelihara. Anjing memiliki 355 ras di seluruh dunia. Setiap ras memiliki perbedaannya tersendiri, tetapi pada ras tertentu memiliki sedikit perbedaan atau hampir mirip. Penelitian ini mengklasifikasikan 120 ras anjing menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan model arsitektur ResNet-50 serta optimizer Adam. Dataset yang digunakan terdiri dari 20580 citra. Dataset dibagi menjadi data latih, data validasi, dan data uji dengan rasio perbandingan 60:20:20. Citra diresize menjadi ukuran 224x224 piksel. Pada penelitian ini menghasilkan hasil akurasi yaitu sebesar 99,35%.

Actions (login required)

View Item