IAIIIAII
Journal of Systems Engineering and Information Technology (JOSEIT)Journal of Systems Engineering and Information Technology (JOSEIT)Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja Jaringan Saraf Tiruan Konvolusi (CNN) dalam tugas klasifikasi gambar dengan menerapkan teknik augmentasi data dan fine-tuning pada studi kasus klasifikasi mamalia. Dalam penelitian ini, kami menggunakan dataset klasifikasi gambar yang cukup kompleks dan menggunakan model CNN sebagai dasar untuk pelatihan dan evaluasi kinerja model dibandingkan dengan Back propagation. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa teknik yang digunakan berhasil meningkatkan kinerja model CNN dalam tugas klasifikasi gambar kompleks dengan akurasi dalam mengidentifikasi dan memantau spesies hewan secara lebih akurat, dengan akurasi 91,18% untuk model terbaik. Akurasi model meningkat sebesar 2% setelah menerapkan teknik augmentasi data dan fine-tuning pada model CNN. Hasil ini mengindikasikan bahwa teknik yang diterapkan dalam penelitian ini dapat menjadi alternatif yang baik dalam meningkatkan kinerja model CNN dalam tugas klasifikasi gambar.
Penelitian ini merekomendasikan solusi model untuk membantu peneliti atau penulis di masa depan dalam mengidentifikasi dan memantau spesies hewan secara lebih akurat, dengan akurasi 91,18% untuk model terbaik.Solusi yang ditawarkan adalah dapat membantu dalam memantau spesies hewan, terutama yang dilindungi di masa depan, lebih murah, lebih cepat, dan lebih andal.Penelitian ini juga membuktikan bahwa dengan laju pembelajaran yang tepat pada setiap fungsi estimasi, Adam lebih unggul dari SGD.
Berdasarkan latar belakang penelitian yang menyoroti tantangan dalam pemrosesan gambar akibat variasi intensitas dan kebutuhan akan optimasi model CNN, serta hasil penelitian yang menunjukkan peningkatan akurasi melalui fine-tuning dan augmentasi data, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi lebih lanjut mengenai pengaruh berbagai jenis arsitektur CNN selain VGG16 terhadap kinerja klasifikasi gambar, dengan mempertimbangkan efisiensi komputasi dan kebutuhan memori. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan metode augmentasi data yang lebih cerdas dan adaptif, yang mampu menghasilkan variasi data yang relevan dan meningkatkan generalisasi model tanpa mengurangi kualitas data. Ketiga, penelitian dapat menginvestigasi penggunaan teknik transfer learning dari model yang telah dilatih pada dataset besar, untuk mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan akurasi pada dataset yang lebih kecil. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, diharapkan dapat menghasilkan model klasifikasi gambar yang lebih robust, efisien, dan mampu beradaptasi dengan berbagai kondisi data.
| File size | 579.31 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
PLBPLB Penelitian ini berhasil mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi risiko tekanan darah tinggi menggunakan pendekatan klasifikasiPenelitian ini berhasil mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi risiko tekanan darah tinggi menggunakan pendekatan klasifikasi
UMUSUMUS Ikan merupakan bahan pangan lauk-pauk utama yang dikonsumsi manusia untuk menunjang protein hewani dan zat-zat lain yang diperlukan tubuh. Ikan merupakanIkan merupakan bahan pangan lauk-pauk utama yang dikonsumsi manusia untuk menunjang protein hewani dan zat-zat lain yang diperlukan tubuh. Ikan merupakan
SUBSETSUBSET Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan performa dari dua arsitektur deep learning, yaitu BERT (Bidirectional Encoder RepresentationsPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan performa dari dua arsitektur deep learning, yaitu BERT (Bidirectional Encoder Representations
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Dataset terdiri dari 3. 064 citra MRI yang dibagi ke dalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Citra diproses melalui tahapan resizing, normalisasi,Dataset terdiri dari 3. 064 citra MRI yang dibagi ke dalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Citra diproses melalui tahapan resizing, normalisasi,
UMIUMI Analisis detail menunjukkan bahwa satu kelas mengalami performa kurang optimal, kemungkinan disebabkan oleh keterbatasan dataset seperti ukuran sampelAnalisis detail menunjukkan bahwa satu kelas mengalami performa kurang optimal, kemungkinan disebabkan oleh keterbatasan dataset seperti ukuran sampel
SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER Hasil menunjukkan peningkatan akurasi sebesar 2,24%, dengan nilai akurasi 89,93% setelah optimasi menggunakan algoritma genetik. Jadi, melalui penelitianHasil menunjukkan peningkatan akurasi sebesar 2,24%, dengan nilai akurasi 89,93% setelah optimasi menggunakan algoritma genetik. Jadi, melalui penelitian
PNCPNC Pada analisis matriks evaluasi presisi, recall, dan F1‑Score XGBoost menghasilkan nilai true positif lebih tinggi dibandingkan teknik lainnya sepertiPada analisis matriks evaluasi presisi, recall, dan F1‑Score XGBoost menghasilkan nilai true positif lebih tinggi dibandingkan teknik lainnya seperti
MARANATHAMARANATHA Metrik evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari akurasi, presisi, sensitivitas, spesifisitas, skor F1, dan kecepatan waktu inferensi.Metrik evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari akurasi, presisi, sensitivitas, spesifisitas, skor F1, dan kecepatan waktu inferensi.
Useful /
ABULYATAMAABULYATAMA Tujuan penelitian untuk meningkatkan hasil belajar IPA dan memperbaiki proses pembelajaran dengan memodifikasi pola pembelajaran yang selama ini hanyaTujuan penelitian untuk meningkatkan hasil belajar IPA dan memperbaiki proses pembelajaran dengan memodifikasi pola pembelajaran yang selama ini hanya
IAIIIAII Diperlukan studi lebih dalam mengenai hubungan antara EQ dan tingkat pemahaman objek yang diteliti, karena variabel EQ terkait stres emosional tidak memengaruhiDiperlukan studi lebih dalam mengenai hubungan antara EQ dan tingkat pemahaman objek yang diteliti, karena variabel EQ terkait stres emosional tidak memengaruhi
MARANATHAMARANATHA Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan waktu pajanan layar dengan keterlambatan perkembangan pada anak balita yang melibatkan 138 balita padaPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan waktu pajanan layar dengan keterlambatan perkembangan pada anak balita yang melibatkan 138 balita pada
MARANATHAMARANATHA Sebagai simpulan, penanganan yang cepat dan tepat sangat diperlukan bagi penderita TBC, terutama ibu hamil. Deteksi dan pemeriksaan dini diperlukan sehinggaSebagai simpulan, penanganan yang cepat dan tepat sangat diperlukan bagi penderita TBC, terutama ibu hamil. Deteksi dan pemeriksaan dini diperlukan sehingga