Klasifikasi Jenis Lebah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

  • Syifa Fhadhillah Chairunissa Universitas Multi Data Palembang

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem klasifikasi jenis lebah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah salah satu metode pengolahan citra yang dapat mempelajari fitur-fitur pada gambar secara otomatis, sehingga sangat efektif untuk digunakan dalam tugas klasifikasi jenis lebah madu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar lebah dari tiga jenis yaitu Carnolian Honey Bee, Italian Honey Bee, dan Russian Honey Bee. Pengolahan data dilakukan dengan melakukan preprocessing pada gambar seperti resizing dan normalisasi intensitas piksel. Selanjutnya, model CNN dilatih pada dataset menggunakan optimizer Adam. Akurasi model diukur menggunakan metode ini dengan hasil akurasi sebesar 97,8%. Dalam penelitian ini juga dilakukan analisis terhadap fitur-fitur yang dipelajari oleh model CNN dalam mengklasifikasikan jenis lebah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN dapat digunakan secara efektif untuk klasifikasi jenis lebah dengan akurasi yang tinggi, serta mampu mempelajari fitur-fitur penting pada gambar lebah yang digunakan sebagai dataset.

Published
2023-12-18
How to Cite
CHAIRUNISSA, Syifa Fhadhillah. Klasifikasi Jenis Lebah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, [S.l.], v. 4, n. 3, p. 1970-1977, dec. 2023. ISSN 2747-1233. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/109573>. Date accessed: 23 nov. 2024. doi: https://doi.org/10.24843/JTRTI.2023.v04.i03.p04.

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.