IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN MULTIMEDIA DEVELOPMENT LIFE CYCLE PADA APLIKASI PENGENALAN JENIS IKAN HIAS BERBASIS ANDROID

Sashmita Anggeli

Abstract


Ikan merupakan salah satu hewan berdarah dingin (Vertebrata Poikilometik) yang hidup di air dan bernafas dengan insang. Ikan merupakan kelompok vertebrata yang beraneka ragam dengan jumlah spesies lebih dari 27.000 di seluruh dunia. Mengetahui banyaknya jenis yang ditemukan pada ikan, diperlukan adanya pendekatan digital agar dapat mengenali beragam jenis ikan dengan cepat dan mudah. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan Deep Learning yang memiliki kemampuan untuk mengolah informasi citra. Metode pembuatan yang digunakan adalah metode CNN dan MDLC. Penelitian ini melakukan pelatihan data sebanyak 28 kali pada setiap model yang dijalankan dengan epoch sebanyak 30 dan batch size sebesar 32 batch. Berdasarkan pelatuhan tersebut Final test accuracy yang diperoleh sebesar 90% yang berarti bahwa aplikasi dapat melakukan pengenalan jenis ikan hias dengan baik. 


Keywords


Ikan, Deep Learning, CNN, Android, MDLC

Full Text:

PDF

References


Akbar Nur Syahrudin dan Tedi Kurniawan, 2018. Input dan Output pada Bahasa Pemrograman Pyhton. Jurnal Dasar Pemrograman Pyhton STMIK.

Faradiba Fahnun Putri, Sugeng A. Karim, dan Abdul Muis Mappalotteng, 2019. Pengembangan Aplikasi Latihan TOEIC (Test Of English For International Communication) Berbasis Android.

I Wayan Suartika E. P, Arya Yudhi Wijaya, dan Rully Soelaiman, 2016. Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS vol. 5, no. 1.

Joni Karman dan A. Taqwa Martadinata, 2017. Sistem Informasi Geografis Lokasi Pemetaan Masjid Berbasis Android pada Kota Lubuklinggau.

M. Agus Muhyidin, Muhammad Afif Sulhan, dan Agus Sevtiana, 2020. Perancangan UI/UX Aplikasi My CIC Layanan Informasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Aplikasi Figma. Jurnal Digit vol. 10, no.2, pp. 208-219.

Melya Nur Yati dan Naim Rochmawati, 2018. Aplikasi Belajar Mengaji Berbasis Android. Jurnal Manajemen Informatika, vol. 8, no. 2.

Muhammad Iqbal Riski T, Desi Apriyanty, dan Yusniarti, 2018. Aplikasi Smart Kids Menggunakan Bahasa Indonesia dan Inggris Berbasis Android.

Nanang Tedi Kurniadi dan Supriyandi, 2018. Rancang Bangun Media Belajar Matematika Segitiga Berbasis Multimedia Interaktif. Jurnal Pelita Teknologi, vol. 13, no. 2.

Nurdin, Noviana, Munar, dan Taufiq, 2018. CD Interaktif Pengenalan Sejarah Kebudayaan Islam Pada Madrasah Ibtidaiyah.

Putri Navia Rena, 2019. Penerapan Metode Convolutional Neural Network Pada Pendeteksi Gambar Notasi Balok. Skripsi Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.

Popong Setiawati, 2018. Analisa dan Perancangan Sistem Informasi Penyedia Lowongan Pekerjaan Yang Direkomendasi Berdasarkan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). JIK: Jurnal Ilmu Komputer vol. 3 no. 2.

Santoso dan Radna Nurmalina, 2017. Perencanaan dan Pengembangan Aplikasi Absensi Mahasiswa Menggunakan Smart Card Guna Pengembangan Kampus Cerdas (Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut). Jurnal Integrasi vol. 9 no. 1.

Sarirotul Ilahiyah dan Agung Nilogiri, 2018. Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. JUSTINDO(Jurnal Sistem & Teknologi Informasi Indonesia), vol. 3, no. 2.

Seprida Hanum Harahap, 2018. Analisis Pembelajaran Sistem Akuntansi Menggunakan Draw.io Sebagai Perancangan Diagram Alir. Jurnal Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu Universitas Asahan.

Siti Nurajizah, 2016. Implementasi Multimedia Development Life Cycle Pada Aplikasi Pengenalan Lagu Anak-Anak Berbasis Multimedia. Jurnal Prosisko, vol. 3, no.2, p. 6.

Taufiq Imam, 2018. Deep Learning Untuk Deteksi Tanda Nomor Kendaraan Bermotor Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Python Dan Tensorflow. Skripsi Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM.

https://id.wikipedia.org/wiki/Ika n. Diakses pada tanggal 01 Agustus 2021.




DOI: http://dx.doi.org/10.26623/jprt.v17i2.4181

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


View My Stats

Penerbit

 

Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Semarang

Alamat Redaksi:

Jl.Soekarno-Hatta, Tlogosari, Semarang, Jawa Teangah, Indonesia 50196 Telp: 024-6702757 psw: 8302 Fax: 024-6702272 e-mail: jprt@usm.ac.id

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.