A Muh Fajar Maulana Natsir, Andani Achmad, Hazriani Hazriani
{"title":"金枪鱼的分类利用神经对流网络进行出口","authors":"A Muh Fajar Maulana Natsir, Andani Achmad, Hazriani Hazriani","doi":"10.57093/jisti.v6i2.173","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode CNN untuk mengklasifikasikan ikan tuna layak ekspor berdasarkan dari mata ikan tuna. model yang digunakan adalah arsitektur VGG-16. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode R&D (Research and Development) untuk menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifan produk tersebut. VGG16 merupakan model CNN yang memanfaatkan convolutional layer dengan spesifikasi convolutional filter yang kecil (3×3). Dengan ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer. Berdasarkan hasil evalusi data test menggunakan tabel confusion matrix dengan objek uji sebanyak 55, dengan rincian 30 sampel tuna layak ekspor dan 25 sampel tuna tidak layak ekspor, diperoleh nilai akurasi sebesar 81.9%, nilai precision sebesar 79.4%, dan untuk nilai recall sebesar 90%.aspek yang mempengaruhi hasil akurasi yang diperoleh seperti jarak, posisi/ukuran gambar, Cahaya, serta Kualitas Gambar","PeriodicalId":493867,"journal":{"name":"Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)","volume":"37 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Klasifikasi Ikan Tuna Layak Ekspor Menggunakan Metode Convolutional Neural Network\",\"authors\":\"A Muh Fajar Maulana Natsir, Andani Achmad, Hazriani Hazriani\",\"doi\":\"10.57093/jisti.v6i2.173\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode CNN untuk mengklasifikasikan ikan tuna layak ekspor berdasarkan dari mata ikan tuna. model yang digunakan adalah arsitektur VGG-16. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode R&D (Research and Development) untuk menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifan produk tersebut. VGG16 merupakan model CNN yang memanfaatkan convolutional layer dengan spesifikasi convolutional filter yang kecil (3×3). Dengan ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer. Berdasarkan hasil evalusi data test menggunakan tabel confusion matrix dengan objek uji sebanyak 55, dengan rincian 30 sampel tuna layak ekspor dan 25 sampel tuna tidak layak ekspor, diperoleh nilai akurasi sebesar 81.9%, nilai precision sebesar 79.4%, dan untuk nilai recall sebesar 90%.aspek yang mempengaruhi hasil akurasi yang diperoleh seperti jarak, posisi/ukuran gambar, Cahaya, serta Kualitas Gambar\",\"PeriodicalId\":493867,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)\",\"volume\":\"37 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-10-10\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.57093/jisti.v6i2.173\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.57093/jisti.v6i2.173","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Klasifikasi Ikan Tuna Layak Ekspor Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode CNN untuk mengklasifikasikan ikan tuna layak ekspor berdasarkan dari mata ikan tuna. model yang digunakan adalah arsitektur VGG-16. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode R&D (Research and Development) untuk menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifan produk tersebut. VGG16 merupakan model CNN yang memanfaatkan convolutional layer dengan spesifikasi convolutional filter yang kecil (3×3). Dengan ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer. Berdasarkan hasil evalusi data test menggunakan tabel confusion matrix dengan objek uji sebanyak 55, dengan rincian 30 sampel tuna layak ekspor dan 25 sampel tuna tidak layak ekspor, diperoleh nilai akurasi sebesar 81.9%, nilai precision sebesar 79.4%, dan untuk nilai recall sebesar 90%.aspek yang mempengaruhi hasil akurasi yang diperoleh seperti jarak, posisi/ukuran gambar, Cahaya, serta Kualitas Gambar