IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR (Studi Kasus: Gambar Sport (Bola Kaki, Bola Kok, dan Bola Basket)

Abstract

Olahraga merupakan kegiatan yang diinginkan oleh setiap individu manusia dan tidak bisa dipisahkan dalam kehidupan manusia. Dimana terdapat beberapa jenis-jenis cabang olahraga yang ada diantaranya atletik, badminton, bola basket, bola voli, dayung, sepakbola, tenis meja, tinju dll. Seiring berkembangnya teknologi terutama pada bidang kecerdasan buat memiliki manfaat yang besar. Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas. Salah satu cabang dari AI yaitu Machine Learning, dimana mengajari mesin layaknya dapat berfikir seperti manusia. Salah satu pendekatan ML yaitu deep learning, dimana mampu melakukan pembelajaran mengenai banyaknya lapisan. Deep learning yang digunakan untuk pengenalan objek adalah Convolution Neural Network (CNN). Dengan melakukan klasifikasi objek diharapkan mampu meningkatkan kembali daya ingat untuk mengenal kembali berbagai macam cabang olahraga. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan objek bola kaki, bola kok, dan bola basket menggunakan software Rstudio dan package keras. Data sample yang digunakan sebanyak 450 data gambar merupakan hasil pengunduhan dari google image. Untuk melakukan klasifikasi perlu dilakukan training data yang akan membentuk sebuah model. Model tersebut digunakan untuk klasifikasi gambar train dan test untuk 3 kategori. Akurasi yang dihasilkan model untuk data train adalah 0.98 atau 98% dan untuk data test sebesar 0.8133333 atau 81,3%. Kemudian dilakukan percobaan untuk 30 data baru, diperoleh tidak terdapat kesalahan dan masing-masing kategori berada pada tempatnya.