IMPLEMENTASI ARSITEKTUR XCEPTION PADA MODEL MACHINE LEARNING KLASIFIKASI SAMPAH ANORGANIK
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v11i2.3034Abstract Views: 2483 File Views: 1988
Abstract
Sampah yang dihasilkan setiap hari dapat menjadi masalah karena beberapa jenis sampah sulit terurai sehingga dapat mencemari lingkungan. Sampah yang berpotensi dapat didaur ulang dan memiliki nilai jual adalah sampah anorganik terutama sampah kardus, logam, kertas, kaca, plastik, karet dan sampah lainnya seperti kemasan produk. Berbagai jenis limbah dapat diklasifikasikan menggunakan model pembelajaran mesin. Model pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi sistem limbah adalah model dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Pemilihan arsitektur CNN memperhitungkan akurasi yang diperlukan dan biaya komputasi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan arsitektur, pengoptimal, dan laju pembelajaran terbaik dalam sistem klasifikasi limbah. Model yang dirancang menggunakan arsitektur Xception dengan Adam optimizer dan learning rate 0,001 memiliki akurasi sebesar 87,81%.Downloads
References
I. Febriadi, "Pemanfaatan Sampah Organik Dan Anorganik Untuk Mendukung Go Green Concept Di Sekolah," Abdimas: Papua Journal of Community Service, vol. 1, no. 1, pp. 32-39, 2019.
M. D. Payana, "Deteksi Masker Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Meningkatkan Nilai Akurasi Melalui Arsitektur Layer Konvolusi," Journal of Informatics and Computer Science, vol. 8, no. 1, pp. 30-35, 2022.
A. A. Kurniawan, "Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode CNN dan LSTM untuk Menentukan Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia," Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 4, pp. 544-552, 2020 .
A. Santoso, "IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS KERAS UNTUK PENGENALAN WAJAH," Jurnal Teknik Elektro, vol. 18, no. 1, pp. 15-21, 2018.
A. Roihan, "Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang:Review paper," IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 5, no. 1, pp. 75-82, 2020.
Sandhopi, "Identifikasi Motif Jepara pada Ukiran dengan Memanfaatkan Convolutional Neural Network," Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 4, pp. 403-413, 2020.
A. Wikarta, "Analisa Bermacam Optimizer pada Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi Pemakaian Masker Pengemudi Kendaraan," in Seminar Nasional Informatika 2020 (SEMNASIF 2020), Yogyakarta, 2020.
N. Rochmawati, "Analisa Learning rate dan Batch size Pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep learning dengan Optimizer Adam," JIEET((Journal Information Engineering and Educational Technology) ), vol. 5, no. 2, pp. 44-48, 2021.
