Klasifikasi Jenis Burung Lovebird Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network

Abstract

Salah satu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi citra digital adalah convolutional neural network, dalam penelitian ini citra burung lovebird yang terdiri dari 8 kelas digunakan sebagai dataset untuk pembelajaran mendalam antara lain Agapornis Cana, Agapornis Taranta, Agapornis Pullaria, Agapornis Roseicollis, Agapornis Lilianae, Agapornis Nigrigenis, Agapornis Personata dan Agapornis Ficheri, total citra yang digunakan 800 citra dengan pembagian training 70% dan testing 30%. Implementasi CNN  untuk klasifikasi citra burung lovebird. CNN yang digunakan terdiri dari 2 lapisan konvolusi, 2 lapisan, 1 lapisan flatten layer, 2 lapisan dense, dan 2 lapisan Dropout. Tingkat akurasi yang diperoleh dari model CNN dengan nilai learning rate 0.01 dan jumlah epoch sebanyak 100 mendapatkan nilai akurasi 60,83%.