IDENTIFIKASI CITRA WAJAH DOMBA SAKIT MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP (VGG) 19
Domba merupakan hewan ternak yang menempati urutan ketiga setelah sapi dan kambing yang memenuhi kebutuhan daging bagi masyarakat Indonesia, maka dari itu penting sekali untuk mengetahui kondisi kesehatan domba yang akan dikonsumsi nantinya. Domba yang sakit dapat diketahui berdasarkan ekspresi wajah domba. Dalam penelitian ini penulis menerapkan VGG19 untuk mengidentifikasi citra wajah domba sakit. Performa sistem diukur berdasarkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Setelah dilakukan pengujian dengan menguji mulai dari 50 epoch sampai dengan 200 dengan learning rate (0,0001), serta mencoba berbagai optimizer seperti Adamax, SGD (Stochastic Gradient Descent), dan Adam, hasil menunjukkan nilai accuracy 89.4% dan rata-rata precision 65,6%, recall 81% dan f-measure 69,7%, dengan nilai mcc sebesar 0,44 menggunakan epoch 100, learning rate 0,0001, dan optimizer Adamax. Nilai-nilai tersebut dipengaruhi oleh dataset dari citra training sebesar 800 citra, citra validation sebesar 229 citra, dan citra uji sebesar 144 citra. Dalam pengujian pencarian sisi terbaik dari citra wajah domba untuk diidentifikasi oleh sistem dan mendapatkan hasil bahwa citra wajah domba dari sisi depan mendapatkan nilai nilai accuracy yaitu 94% dengan rata-rata precision 49%, recall 48% dan f-measure 48% dengan nilai mcc -0,03.
APA Style
. (2021).IDENTIFIKASI CITRA WAJAH DOMBA SAKIT MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP (VGG) 19 ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.IDENTIFIKASI CITRA WAJAH DOMBA SAKIT MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP (VGG) 19 ().Teknik Informatika:FTI,2021.Text
MLA Style
.IDENTIFIKASI CITRA WAJAH DOMBA SAKIT MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP (VGG) 19 ().Teknik Informatika:FTI,2021.Text
Turabian Style
.IDENTIFIKASI CITRA WAJAH DOMBA SAKIT MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP (VGG) 19 ().Teknik Informatika:FTI,2021.Text
