Septian Fauzi
151105151027
KLASIFIKASI IKAN AIR TAWAR MENGGUNAKAN METODE
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Perairan umum daratan Indonesia
memiliki keanekaragaman jenis ikan yang tinggi, salah satunya adalah
keberagaman jenis ikan air tawar. Tak kurang dari 2.000 spesies ikan terdapat di
perairan Indonesia, baik laut maupun perairan tawar seperti danau, sungai, rawa,
dan lain sebagainya. Dari banyaknya spesies tersebut ikan yang dapat
dibudidayakan sangat sedikit, yaitu sekitar 25% spesies saja. Hal ini sangat
disayangkan karena jika masyarakat Indonesia dapat lebih mengetahui jenis ikan
apa saja yang dapat dibudidayakan dan dikonsumsi maka masyarakat Indonesia
dapat secara optimal memanfaatkan potensi dari keberagaman hayati yang ada di
Indonesia khususnya ikan air tawar. Ikan air tawar dapat diidentifikasi melalui
sebuah pengolahan citra digital. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan
salah satu metode deep learning yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi citra
digital ikan air tawar. CNN dapat membuat model klasifikasi citra ikan air tawar
untuk diukur tingkat akurasi dan peforma model klasifkasi citra digital ikan air
tawar. CNN merupakan metode yang baik dikarenakan memiliki tingkat akurasi
92,1875?lam mengenali citra digital ikan air tawar dari total dataset sebanyak
320 dengan perbandingan data latih 80% (256 citra) dan data uji 20% (64 citra).
Selain itu, peforma model yang dibangun juga baik dengan ukuran peforma
precision, recall, dan F-Score yang tinggi.
Kata kunci: Convolutional Neural Network (CNN), Deep Learning, Ikan Air Tawar