MODEL CORALNET, INCEPTIONV3, DAN MOBILENETV2 UNTUK KLASIFIKASI KONDISI TERUMBU KARANG - Hidayati, Ulfa; Hardyan, Felix Windriyareksa; Auliawati, Faizah Rizki; Rafsanjani, Ali Akbar; Reza, Fanka Arie; Siregar, Mario Mora (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Indonesia memiliki keanekaragaman hayati laut tertinggi di dunia dengan sekitar 569 spesies dan 83 genus karang batu (stony coral ) yang mencakup 69% spesies dan 76% genus dari total karang batu global. Namun terumbu karang sangat rentan terhadap perubahan iklim. Faktor lingkungan dapat merusak fotosistem II, menyebabkan hilangnya alga simbiotiknya dan tampak memutih. Penerapan model Support Vector Machine (SVM) dan Bag of Features (BoF) dilakukan sebagai solusi AI untuk mengklasifikasikan kondisi terumbu karang. Namun, pendekatan ini mengandalkan ekstraksi fitur manual dan memerlukan alur kerja yang lebih kompleks dibandingkan metode pembelajaran mendalam end-to-end seperti CoralNet, InceptionV3, dan MobileNetV 2. Penelitian ini bertujuan untuk analisis kinerja analisis dari model ketiga tersebut dalam mengklasifikasikan kondisi terumbu dalam kelas sehat, diputihkan, dan mati . MobileNetV2 memberikan hasil terbaik dengan akurasi pelatihan 97%, validasi 88%, dan pengujian 89% untuk klasifikasi terumbu karang.