APLIKASI PENGENALAN JENIS BURUNG BERDASARKAN CITRA MENGGUNAKAN RESNET50V2

Kisnoto, Efendi (2023) APLIKASI PENGENALAN JENIS BURUNG BERDASARKAN CITRA MENGGUNAKAN RESNET50V2. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (Skripsi_Efendi Kisnoto_19090057) 19090057_Efendi Kisnoto.pdf Restricted to Registered users only Download (10MB)

Abstract

Spesies burung di seluruh dunia terdapat sekitar 9.700 spesies dan sekitar 1.818 jenis di antaranya ditemukan di Indonesia. Dari analisa sistem yang berjalan saat ini di kebun binatang masih menggunakan media sarana informasi seperti papan informasi untuk informasi jenis - jenis fauna. Hal ini menimbulkan ketidakefisienan bagi pengunjung, karena mereka harus mengakses papan informasi berkali-kali untuk dapat mengunjungi situs web kebun binatang untuk mendapatkan informasi lebih rinci. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu aplikasi pengenalan jenis burung berdasarkan citra dengan model pengenalan berdasarkan citra dengan algoritma CNN yang dibantu dengan teknik transfer learning menggunakan pre-trained model ResNet50V2. Dataset yang digunakan berjumlah 4200 citra yang terbagi menjadi 16 kelas. Model pengenalan jenis burung yang dibuat dengan arsitektur ResNet50V2 mendapatkan akurasi pelatihan 99,05% dengan akurasi validasi 94,89% dan akurasi pengujian 97,3%. Aplikasi ini telah berhasil dibuat dengan beberapa fitur didalamnya diantaranya kenali burung, belajar burung, chatbot, dan pemberian saran. Pengujian pada aplikasi ini menggunakan teknik pengujian Black Box dengan hasil pengujian sesuai dengan yang diharapkan selama pengujian.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	L Education > L Education (General) T Technology > T Technical Information
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Efendi Kisnoto
Date Deposited:	29 Aug 2023 03:34
Last Modified:	29 Aug 2023 03:34
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/2698

Actions (login required)

View Item