1. Home
  2. Vol 8, No 2 (2024)
  3. Manik

Analisis Model Klasifikasi Ras Anjing dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Tessa Monika Manik, Anief Fauzan Rozi

Abstract


Setiap ras anjing memiliki sifat dan masalah kesehatan yang berbeda. Penting untuk mengidentifikasi ras anjing untuk memberikan perawatan dan pelatihan yang tepat. Ras anjing di seluruh dunia ada sekitar 399 jenis. Pemilik anjing seringkali kurang memiliki pengetahuan tentang cara merawat anjingnya karena tidak mengetahui secara pasti jenis anjingnya. Penelitian ini mengklasifikasikan 133 jenis ras anjing menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16. Dengan total dataset 21.584 citra, yang terdiri dari citra anjing dan citra manusia. Citra diseragamkan menjadi citra RGB dan berukuran 224x244 piksel. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 95.5%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN dengan arsitektur VGG-16 mampu mengklasifikasikan ras anjing dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan tujuan dapat mengklasifikasikan jenis anjing yang berbeda menggunakan CNN. Jika gambar anjing diberikan maka algoritma akan bekerja untuk menemukan jenis anjing dan fitur kesamaan dalam jenis anjing, dan jika gambar manusia diberikan maka algoritma akan menentukan fitur wajah yang ada pada anjing untuk ditampilkan pada citra manusia. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengeksplorasi potensi peningkatan akurasi dan efisiensi model serta penerapannya dalam skenario dunia nyata.


Keywords


Ras, Anjing, Manusia, Klasifikasi, CNN, VGG-16

References


Arkansa, S. D., & Lubis, C. (2023). KLASIFIKASI RAS ANJING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR

VGG-16. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi, 11(1). https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i1.24078

Durga Bhavani, Dr. D., Quadri, M. H. S., & Ram Reddy, Y. (2019). Dog Breed Identification Using Convolutional Neural Networks on Android. CVR Journal of Science & Technology, 17(1), 62–66. https://doi.org/10.32377/cvrjst1711

Kriangwanich, W., Nganvongpanit, K., Buddhachat, K., Siengdee, P., Chomdej, S., Ponsuksili, S., & Thitaram, C. (2020). Genetic variations and dog breed identification using inter-simple sequence repeat markers coupled with high resolution melting analysis. PeerJ, 8, e10215. https://doi.org/10.7717/peerj.10215

Lauw, K. O., Santoso, L. W., & Intan, R. (2020). Identifikasi Jenis Anjing Berdasarkan Gambar Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android. https://publication.petra.ac.id/index.php/tekni k-informatika/article/view/10496

Lescureux, N., & Linnell, J. D. C. (2014). Warring brothers: The complex interactions between wolves (Canis lupus) and dogs (Canis familiaris) in a conservation context.

Biological Conservation, 171, 232–245. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.01.032

Mascarenhas, S., & Agarwal, M. (2021). A comparison between VGG16, VGG19 and ResNet50 architecture frameworks for Image Classification. 2021 International Conference on Disruptive Technologies for Multi- Disciplinary Research and Applications (CENTCON), 96–99.

https://doi.org/10.1109/CENTCON52345.202 1.9687944

Nurfita, R. D., & Ariyanto, G. (2018).

Implementasi Deep Learning berbasis Tensorflow untuk Pengenalan Sidik Jari. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 18(1), 22–27. https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6236

Prasetyawan, D., & Gatra, R. (2022). Model Convolutional Neural Network untuk Mengukur Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Ekspresi Wajah. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 8(3). https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i3.5493

Riyadi, A. S., Wardhani, I. P., Widayati, D. S., & Kunci, K. (2021). Klasifikasi Citra Anjing Dan Kucing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn). Prosiding SeNTIK, 5(1), 307–311.

shah, B. K., Kumar, A., & Kumar, A. (2020). Dog Breed Classifier for Facial Recognition using Convolutional Neural Networks. 2020 3rd International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS), 508–513. https://doi.org/10.1109/ICISS49785.2020.931 5871

Tirtania, Y., Nisa’, K., & Abidin, Z. (2023). Manajemen Energi Gedung Bertingkat dengan Prediksi Keluaran Daya pada Sistem Photovoltaic menggunakan Neural Network. https://doi.org/10.24269/jkt.v7i1.1560

Vitulová, S., Voslářová, E., Večerek, V., & Bedáňová, I. (2018). Behaviour of dogs adopted from an animal shelter. Acta Veterinaria Brno, 87(2), 155–163. https://doi.org/10.2754/avb201887020155

Wang, C., Wang, J., Du, Q., & Yang, X. (2020).

Dog Breed Classification Based on Deep Learning. 2020 13th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID), 209–212. https://doi.org/10.1109/ISCID51228.2020.00 053

Zein Ersyad, M., Ramadhani, K. N., & Arifianto,

A. (2020). Pengenalan Bentuk Tangan dengan Convolutional Neural Network (CNN).


Full Text: PDF

DOI: 10.24269/jkt.v8i2.2784

Refbacks

  • There are currently no refbacks.