Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Gambar Foraminifera Planktonik
Foraminifera planktonik adalah Foraminifera yang memiliki cara hidup dengan mangambang atau mengapung di air laut sampai pada kedalaman 1000 meter. foraminifera memiliki ukuran sebesar 50-100 mikron. Foraminifera memiliki lebih dari 275.000 spesies dengan memiliki variasi morfologi yang rumit. Berdasarkan banyaknya jenis Foraminifera planktonik, peneliti ingin membuat pendekatan otomatis untuk bisa membuat sistem dalam mengenali, dan mengklasifikasikan spesies Foraminifera planktonik dengan cepat. Dalam hal ini membutuhkan metode deep learning yaitu convolutional neural network. Proses klasifikasi convolutional neural network yang digunakan pada penelitian ini adalah ResNet50 sebagai framework dari keras. Dalam penelitian ini digunakan 1.833 dataset Foraminifera planktonik dengan jumlah data train dan data test 1.696 dan 237 citra. Berdasarkan hasil klasfikasi diperoleh hasil akurasi paling baik sebesar 73% menggunakan parameter jumlah epoch 40, learning rate 0.05, batch size 64.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2306150035
Keyword