IMPLEMENTASI MODEL TRANSFER LEARNING PADA KLASIFIKASI KESEHATAN TERUMBU KARANG BERBASIS CITRA DIGITAL

Abstrak

Terumbu karang merupakan ekosistem laut yang rentan terhadap kerusakan dan membutuhkan pemantauan rutin terhadap kondisi kesehatannya. Namun, proses klasifikasi kesehatan terumbu karang secara manual cenderung memakan waktu. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menghasilkan sebuah aplikasi yang mengimplementasikan model transfer learning dalam klasifikasi kesehatan terumbu karang berbasis citra digital. Penelitian ini menggunakan tiga arsitektur model pretrained, yaitu DenseNet121, MobileNetV2, dan EfficientNet-B0. Setiap model dilatih dan dievaluasi untuk mengukur kinerjanya dalam mengklasifikasikan citra terumbu karang. Model dengan kinerja terbaik yaitu DenseNet121, kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi mobile untuk klasifikasi secara langsung. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model DenseNet121 memperoleh akurasi terbaik dibandingkan MobileNetV2 dan EfficientNet-B0. Akurasi data training DenseNet121 sebesar 98,80% dan data testing sebesar 98,25%.