KLASIFIKASI CITRA GENUS PANTHERA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Panthera merupakan genus dari keluarga kucing yang memiliki empat spesies popular yaitu, harimau, jaguar, macan tutul, singa. Singa memiliki warna keemasan dan tidak memilki motif, harimau memiliki motif loreng dengan garis-garis panjang,  jaguar memiliki tubuh yang lebih besar dari pada macan tutul serta memiliki motif tutul yang lebih lebar, sedangkan macan tutul memiliki tubuh yang sedikit lebih ramping dari pada jaguar dan memiliki tutul yang tidak terlalu lebar. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi genus panther yaitu harimau, jaguar, macan tutul, dan singa menggunakan metode Convolutional Neural Network. Model Convolutional Neural Network yang digunakan memiliki 1 input layer, 5 convolution layer, dan 2 fully connected layer. Dataset yang digunakan berupa citra harimau, jaguar, macan tutul, dan singa. Data training terdiri dari  3840 citra, data validasi sebanyak 960 citra, dan data testing sebanyak 800 citra. Hasil akurasi dari pelatihan model untuk training yaitu 92,31% dan validasi yaitu 81,88%, pengujian model menggunakan dataset testing mendapatan hasil 68%. Hasil akurasi prediksi didapatkan dari nilai F1-Score pada pengujian didapatkan sebesar 78% untuk harimau, 70% untuk jaguar, 37% untuk macan tutul, 74% untuk singa. Macan tutul mendapatkan akurasi terendah dibandingkan 3 hewan lainnya tetapi lebih baik dibandingkan hasil penelitian sebelumnya

Ultrasound Image Synthetic Generating Using Deep Convolution Generative Adversarial Network For Breast Cancer Identification

Breast cancer is the leading cause of death in women worldwide; prevention of possible death from breast cancer can be decreased by early identification ultrasound image analysis by classifying ultrasound images into three classes (Normal, Benign, and Malignant), where the dataset used has imbalanced data. Imbalanced data cause the classification system only to recognize the majority class, so it is necessary to handle imbalanced data. In this study, imbalanced data can be handled by implementing the Deep Convolution Generative Adversarial Network (DCGAN) method as the addition of synthetic images to the training data. The DCGAN method generates synthetic images with feature learning on a Convolutional Neural Network (CNN), making DCGAN more stable than the basic generative adversarial network method. Synthetic and original images were further classified using the CNN GoogleNet method, which performs well in image classification and with reasonable computation cost. Synthetic ultrasound images were generated using a tuning hyperparameter in the DCGAN method to adjust the input size on GoogleNet for imbalanced data handling. From the experiment result, the implementation of DCGAN-GoogleNet has a higher accuracy in handling imbalanced data than conventional augmentation and other previous research, with an accuracy value reaching 91.61%, which is 1% to 4% higher than the accuracy value in the previous method