đ
04 July 2025
Implementasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Motor Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Citrakara
Universitas Dian Nuswantoro
đ Abstract
Pengolahan citra digital merupakan suatu disiplin ilmu yang berfokus pada transformasi citra menjadi informasi yang dapat diinterpretasikan oleh manusia. CNN, yang terinspirasi oleh arsitektur sistem saraf biologis, dirancang khusus untuk mengolah data dua dimensi dan telah terbukti efektif dalam tugas klasifikasi citra. Dalam studi ini, data diperoleh dari sumber terbuka (Kaggle) dan dikategorikan menjadi dua kelas: sepeda motor dan non-sepeda motor, dengan proporsi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Proses pra-pemrosesan mencakup langkah-langkah seperti pengubahan ukuran, normalisasi, dan augmentasi data untuk meningkatkan keragaman dan mencegah fenomena overfitting. Arsitektur CNN dirancang dengan beberapa komponen utama, termasuk input layer, convolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model berhasil mengklasifikasikan citra sepeda motor dengan tingkat keyakinan mencapai 99,26% dan mampu mengidentifikasi objek non-sepeda motor dengan akurasi 100%. Temuan ini menegaskan bahwa teknik CNN sangat efektif dalam klasifikasi citra digital, khususnya dalam konteks pengenalan sepeda motor.
âšī¸ Informasi Publikasi
Tanggal Publikasi
04 July 2025
Volume / Nomor / Tahun
Volume 7, Nomor 2, Tahun 2025
đ HOW TO CITE
Ramadhani, Fredy Kusuma; Hasrul Hsb, Mhd Fikry; Alfaruqy, OK. Mhd Fahri; Nurzanah, Laila; Gibran, M Khalil, "Implementasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Motor Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)," Citrakara, vol. 7, no. 2, Jul. 2025.
ACM
ACS
APA
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Download Citation
0
Sitasi
Cek Google Scholar