Klasifikasi citra ras kucing menggunakan metode jaringan saraf konvolusional (CNN)
Keywords:
convolutional neural network, deep learning, keras, klasifikasi ras kucing, tensorflowAbstract
Abstrak
Kucing merupakan salah satu hewan peliharaan yang paling banyak digemari manusia. Setiap ras kucing memiliki karakteristik fisik dan perilaku yang berbeda, sehingga penting untuk dapat mengenali dan mengklasifikasikan ras kucing dengan tepat. Proses identifikasi ras kucing secara manual membutuhkan keahlian dan waktu yang tidak sedikit, terutama karena variasi visual antar ras sangat beragam. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan klasifikasi citra ras kucing secara otomatis. CNN mampu mengekstraksi fitur visual dari gambar dan melakukan pembelajaran mendalam untuk mengenali pola yang membedakan tiap ras. Data citra kucing diolah melalui tahapan convolution layer, pooling layer, dan fully connected layer hingga menghasilkan output berupa prediksi ras kucing yang sesuai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi berbasis CNN mampu mengenali ras kucing dengan tingkat akurasi mencapai 87,6%, yang menunjukkan bahwa metode ini efektif untuk penerapan klasifikasi citra hewan peliharaan, khususnya kucing.
Downloads
References
Daftar Pustaka
Chen, Z., Li, Y., & Wang, H. (2021). A comparative study of CNN models for cat and dog breed classification. Journal of Artificial Intelligence Research, 15(3), 112–125.
Kim, Y., Park, S., & Choi, J. (2023). Data augmentation strategies for improving cat breed recognition in deep learning models. International Journal of Computer Vision Applications, 9(2), 78–89.
Lee, J., & Park, D. (2024). Enhancing cat breed classification with transfer learning and attention mechanisms. IEEE Access, 12, 45021–45032.
Lestari, R., & Raharjo, B. (2023). Analisis performa CNN untuk identifikasi ras kucing menggunakan dataset Oxford-IIIT Pets. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 10(1), 45–56.
Prasetyo, T., & Wijaya, K. (2022). Peneratan convolutional neural network untuk klasifikasi citra hewan peliharaan. Prosiding Seminar Nasional Informatika, 8(1), 33–40.
Putri, N., & Fadillah, A. (2023). Optimasi arsitektur deep learning untuk pengenalan ras kucing. Jurnal Sains Data dan Komputasi, 7(2), 102–112.
Rahman, A., & Setiawan, D. (2021). Klasifikasi citra kucing menggunakan metode deep learning. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 14(2), 89–98.
Sari, M., & Nugroho, E. (2022). Evaluasi model CNN pada dataset ras kucing dengan teknik fine-tuning. Bulletin Ilmiah Teknologi Informasi, 5(3), 155–165.
Susanto, R., Hidayat, L., & Hakim, M. (2023). Augmentasi data untuk meningkatkan akurasi klasifikasi ras kucing. Jurnal Komputasi Cerdas, 6(4), 210–220.
Wardana, I., & Lestari, P. (2023). Studi komparasi arsitektur CNN dalam identifikasi breed kucing. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 11(2), 77–88.
Zhang, L., & He, J. (2022). Deep learning-based cat breed classification using attention modules. Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 305–312.
Zhao, X., Liu, Y., & Wang, Q. (2024). Cat breed recognition in real-world environments using improved CNN architectures. Journal of Visual Communication and Image Representation, 91, 104–115.
