IMPLEMENTASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI PADA CITRA IKAN CUPANG HIAS

Authors

  • Wahyu Dwi Setyawan Universitas Muhammadiyah Jember
  • Agung Nilogiri Universitas Muhammadiyah Jember
  • Qurrota A’yun Universitas Muhammadiyah Jember

DOI:

https://doi.org/10.59697/jtik.v7i1.45

Keywords:

Convolutional Neural Network, betta fish, classification

Abstract

Ikan cupang adalah salah satu jenis ikan air tawar yang habitatnya tersebar disebagain negara Asia Tenggara. Ikan cupang  memiliki nilai ekonomis tinggi, di masa pandemi bisnis ikan cupang hias biasa dilakukan secara online shop melalui Facebook, Instagram. Bagi orang yang masih awam dengan ikan cupang tentunya akan sulit untuk mengenali ciri bentuk fisik dari jenis ikan cupang, karena pada dasarnya jenis-jenis ikan cupang hias memiliki kemiripan pada struktur tubuh, srip dan ekornya. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem untuk membantu orang awam dalam mengenali jenis ikan cupang hias. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem untuk mengklasifikasikan jenis ikan cupang hias, yaitu: Plakat, Crowntail, Halfmoon, Double tail dan Halfmoon plakat(HMPK) jantan dan betina dengan memanfaatkan pemodelan Convolutional Neural Network (CNN). CNN merupakan algoritma yang dikembangkan dari MultiLayer Perceptron yang dapat mengekstraksi citra dengan detail. Model CNN dirancang menggunakan arsitektur VGG16 yang dimodifikasi pada bagian Fully-connected layers. Berdasarkan dari hasil pengujian model CNN menggunakan data test sebanyak 180 citra mendapatkan akurasi sebesar 78,33%.

Downloads

Published

2023-01-01

How to Cite

Setyawan, W. D., Nilogiri, A., & A’yun, Q. (2023). IMPLEMENTASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI PADA CITRA IKAN CUPANG HIAS. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), 7(1), 101–110. https://doi.org/10.59697/jtik.v7i1.45