Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Universitas Pamulang
Deny Ardianto
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Arsitektur EfficientNet-B2 dan Augmentasi Data Deny Ardianto; Jasril Jasril; Suwanto Sanjaya; Lestari Handayani; Fadhilah Syafria
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.30587

Abstract

Permintaan daging sapi Indonesia meningkat secara signifikan setiap tahun. Meningkatnya kebutuhan daging sapi ini sering dimanfaatkan oleh pedagang untuk mendapatkan untung lebih dengan cara mencampurkan daging sapi dan babi (oplosan). Membedakan daging sapi, babi, dan oplosan secara manual menggunakan penciuman dan penglihatan manusia sangatlah sulit. Untuk membantu membedakan daging tersebut dapat menggunakan teknologi yaitu pengolahan citra. Penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur EfficientNet-B2 untuk pengolahan citra dan klasifikasi. Pada penelitian ini juga dilakukan proses augmentasi data citra untuk memperbanyak citra dengan tujuan meningkatkan akurasi. Jumlah citra asli daging sebanyak 900 telah mengalami peningkatan setelah dilakukan proses augmentasi, menjadi 9000 citra yang mencakup daging sapi, babi, dan oplosan. Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu dataset pelatihan dan testing, dengan rasio perbandingan 80:20 dan 90:10. Dengan menggunakan dataset citra augmentasi dengan kombinasi optimizer Adamax, activation Swish, dan learning rate 0.1, penelitian ini menghasilkan akurasi klasifikasi tertinggi, yaitu 98,22% accuracy, 98,25% precision, 98,22% recall, 98,22% f1-score, dengan rasio perbandingan data 90:10.
Co-Authors Fadhilah Syafria Jasril Jasril Lestari Handayani Suwanto Sanjaya