Penerapan Deep Learning untuk Klasifikasi Foraminifera Bentonik Berupa Gambar Scanning Electron Microscope (SEM) dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Indonesia merupakan negara maritim karena memiliki perairan yang sangat luas
dari daratan. Salah satu keanekaragaman yang tersebar pada kawasan daerah
perairan adalah sejenis kerang yang disebut dengan foraminifera bentonik yang
hidup pada dasar perairan. Foraminifera bentonik ini merupakan salah satu
organisme bersel satu yang banyak digunakan sebagai penciri lingkungan
terhadap perubahan lingkungan karena cangkang yang ditinggalkan menjadi fosil
dalam sedimen batuan. Beraneka ragam jenis spesies foraminifera bentonik dan
terbagi menjadi kelompok berdasarkan bentuk dan penemuannya yang disebut
dengan genus. Pada zaman teknologi sekarang yang sudah banyak menggunakan
komputer dapat mengenali suatu objek seperti jaringan otak manusia (neural
network). Tujuan dari penelitian ini adalah dapat merancang sistem model yang
dapat melakukan proses klasifikasi citra hasil Scanning Electron Microscope
(SEM) fosil foraminifera bentonik dengan menggunakan metode Convolutional
Neural Network (CNN). Jumlah dataset yang digunakan berjumlah 39 genus
dengan total ada 3199 data. Berdasarkan hasil proses klasifikasi menggunakan
epoch 100, learning rate 0,001, dan batch size 80 diperoleh nilai akurasi training
pada dataset sebesar 86
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2306140032
Keyword