Sainsbertek Jurnal Ilmiah Sains & Teknologi
Vol. 1 No. 1 (2020): September - Sainsbertek Jurnal Ilmiah Sains & Teknologi

RANCANG BANGUN APLIKASI IDENTIFIKASI BURUNG DILINDUNGI MELALUI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Danny Gunawan (Mahasiswa Teknik Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Ma Chung)



Article Info

Publish Date
02 Sep 2020

Abstract

AbstrakIndonesia memiliki keanekaragaman flora dan fauna. Salah satufauna yang dilindungi yaitu fauna burung. Di Indonesia terdapat1.777 spesies burung dimana beberapa dari spesies tersebutadalah spesies endemik Indonesia. Perburuan dan perdaganganilegal diduga menjadi penyebab utama kepunahan beberapaspesies langka sehingga oleh negara spesies tersebutdimasukkan dalam kategori dilindungi negara. Terdapat 532spesies burung yang dilindungi negara pada tahun 2018.Penyebaran informasi yang baik dapat menjadi salah satu carauntuk membatasi ruang gerak perdagangan ilegal spesiesspesiestersebut. Dalam penelitian ini akan dirancang dandikembangkan sebuah prototipe aplikasi berbasis perangkatbergerak. Aplikasi ini ditujukan untuk mengenali spesies-spesiesburung dilindungi negara menggunakan Convolutional NeuralNetwork (CNN) dengan arsitektur LeNet dan AlexNet. Padaarsitektur yang sudah dirancang menggunakan fungsi optimasiAdam dan Nadam. Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan,aplikasi yang dirancang dapat bekerja dengan baik dengantingkat akurasi mencapai 92.65% dalam waktu 17 menit. Datasetyang digunakan pada penelitian ini berjumlah 2.925 citra burungdilindungi dimana 80% dari data tersebut digunakan untukproses training dan sisanya 20% digunakan untuk validation.Kata kunci: Burung, Dilindungi, AlexNet, LeNet, Adam, Nadam AbstractIndonesia has a diversity of flora and fauna. One of endangeredfauna is the bird fauna. In Indonesia there are 1,777 species ofbirds with several species being Indonesian endemic species.Because of the beauty of these birds, poaching and trade happenso birds are endangered and then a lot of their status becomeprotected by the state. Therefore, the author designed anapplication based on mobile devices that can recognize the birdwhich protected by the State. This application aims to beconsideration to help bird lovers for maintaining birds that statusis protected. In this study using the Convolutional NeuralNetwork (CNN) method with LeNet and AlexNet architecture.The optimization function used is Adam and Nadam. Based onthe results of the discussion obtained the level of accuracy usingthe LeNet architecture and the Nadam optimization function of99.83% in the training process and 92.65% in the testing process.The training process takes 17 minutes. The dataset used was2,925 bird images protected with 80% scenarios for training and20% for validation.Keywords: Bird, Protected, AlexNet, LeNet, Adam, Nadam

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

sbtek

Publisher

Subject

Arts Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology Public Health

Description

Jurnal Elektronik Sainsbertek merupakan jurnal Ilmiah yang terbit berkala dua kali per tahun oleh Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Ma Chung, bersifat akses terbuka, yang memuat artikel-artikel hasil penelitian dibidang Sains (MIPA) dan Teknologi meliputi bidang Ilmu Farmasi, Kimia, Teknik ...