AFANDI, Oji (2024) KLASIFIKASI JENIS BURUNG LOVEBIRD MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN WEBFRAMEWORK FLASK. Bachelor thesis, UNIVERSITAS PERADABAN.
![[img]](http://repository.peradaban.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (HALAMAN AWAL)
COVER_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Download (2MB) |
|
PDF (BAB I)
BAB I_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
PDF (BAB II)
BAB II_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (5MB) |
|
PDF (BAB III)
BAB III_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
PDF (BAB IV)
BAB IV_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (3MB) |
|
PDF (BAB V)
BAB V_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Download (213kB) |
|
PDF (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Download (519kB) |
|
PDF (LAMPIRAN)
LAMPIRAN_OJI IFANDI_42417006_SKRIPSI_2024.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Lovebird merupakan burung yang terkenal dikalangan pecinta burung kicau di Indonesia karena memiliki kicau warna yang indah. Burung lovebird memiliki banyak jenis yang dapat dilihat dari warnanya. Banyak pecinta burung yang belum mengetahui jenis-jenis burung lovebird dan menyamaratakan semua jenis burung lovebird. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu pecinta burung untuk mengetahui jenis-jenis burung lovebird. Citra digital merupakan salah satu perkembangan teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan pengolahan data dan identifikasi berdasarkan citra. Pemanfaatan citra digital apat menyelesaikan masalah dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan jenis burung lovebird. Deep Learning memiliki kemampuan yang baik dalam pembelajaran mesin salah satunya adalah klasifikasi citra (image classification). Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG16 yang dikombinasi. Sistem klasifikasi burung lovebird yang dibuat akan melakukan klasifikasi menggunakan webframework flask sebagai Graphical User Interface (GUI). Data citra burung lovebird terdiri dari 6 kelas yaitu albino, batman, bluiece, josan, olive dan paskun. Penelitian ini menggunakan total data citra sebanyak 660 yang dibagi menjadi 600 data untuk pembuatan model dan 60 data untuk pengujian web. Tingkat akurasi yang didapat dari metode Convolutional Neural Network pada pengujian web sebesar 96%.
| Item Type: | Thesis (Bachelor) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
|||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Lovebird, Citra Digital, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Webframework Flask. | |||||||||
| Subjects: | 000 Ilmu Komputer, Informasi dan Karya Umum > 000 Ilmu Umum; Ilmu Komputer dan Informasi > 004-Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika | |||||||||
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Informatika - S1 | |||||||||
| Depositing User: | Nidzom Muhammad | |||||||||
| Date Deposited: | 22 Jun 2025 02:34 | |||||||||
| Last Modified: | 22 Jun 2025 02:34 | |||||||||
| URI: | http://repository.peradaban.ac.id/id/eprint/1855 |
Actions (login required)
 |
View Item |