SISTEM KLASIFIKASI GAMBAR KUCINGBERBASIS TENSORFLOW
TensorFlow merpukan sebuah framework komputasional untuk membuatmodel machine learning. TensorFlow menyediakan berbagai toolkit yangmemungkinkan untuk membuat model pada tingkat abstraksi yang disukai olehprogrammer, dapat menggunakan API dengan tingkat yang lebih rendah untukmembuat model dengan me...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Language: | Indonesian |
| Published: |
STMIK AKAKOM
2021
|
| Subjects: | |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | TensorFlow merpukan sebuah framework komputasional untuk membuatmodel machine learning. TensorFlow menyediakan berbagai toolkit yangmemungkinkan untuk membuat model pada tingkat abstraksi yang disukai olehprogrammer, dapat menggunakan API dengan tingkat yang lebih rendah untukmembuat model dengan menentukan serangkaian operasi matematis. ConvolutionalNeural Network (CNN) merupakan pengembangan dari multilayer perceptron(MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi dalam bentuk citra.Data yang digunakan yaitu data gambar kucing ras Anggora dan Persia yangdimana berjumlah 360 data yang dimana pada masing masing kucing (AnggoraPutih 60, Anggora Calico 60, Anggora Hitam 60, Persia Flatnose 61, PersiaHimalaya 59, Persia Peaknose 60) dengan data yang diuji 10 data dari setiap jenisras kucing, yang mana data tersebut akan di unggah ke Custom Vision Ai untukdilakukan pelatihan/training data.Hasil dari penelitian/pengujian ini adalah kucing Anggora Putih denganrata-rata kecepatan 0.275 detik, dengan rata-rata tingkat akurasi 86.57%, AnggoraCalico dengan rata-rata kecepatan 0.25 detik , dengan rata-rata tingkat akurasi 81%,Anggora Hitam dengan rata-rata kecepatan deteksi 0.307 detik, dengan rata ratatingkat akurasi 90.11%, Persia Flatnose dengan rata-rata kecepatan deteksi 0.24detik, dengan rata-rata tingkat akurasi 82.20%, Persia Himalaya dengan rata-ratakecepatan deteksi 0.303 detik, dengan rata-rata tingkat akurasi 88%, PersiaPeaknose dengan rata-rata kecepatan deteksi 0.276 detik, dengan rata-rata tingkatakurasi 87.69% sehingga aplikasi ini mampu mengenali gambar objek kucing yangtelah ditraining/diuji dan jarak/posisi deteksi terbaik dengan jarak 10cm - 25cm danposisi kamera lurus sejajar dengan objek gambar.Kata Kunci : Azure, Custom Vision, Gambar Kucing, Machine Learning,Tensorflow. |
|---|