IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI RAS KUCING DAN ANJING PADA APLIKASI ADOPSI BERBASIS ANDROID

Kamagi, Jonathan Alezandro Zaverius and Adrian, Angelia Melani and Sumampouw, Michael Goerge (2025) IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI RAS KUCING DAN ANJING PADA APLIKASI ADOPSI BERBASIS ANDROID. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_JonathanKamagi.pdf Download (452kB)
	PDF ABSTRAK_JonathanKamagi.pdf Download (19kB)
	PDF BAB_I-LAMPIRAN_JonathanKamagi.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Official URL: https://repo.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Kucing dan anjing merupakan hewan peliharaan yang memiliki peran penting dalam kehidupan manusia. Seiring meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap kesejahteraan hewan, adopsi hewan seperti kucing dan anjing semakin umum dilakukan. Namun, proses identifikasi ras hewan masih menjadi kendala karena metode manual cenderung tidak akurat dan kurang praktis.
Tugas akhir ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi adopsi hewan berbasis Android yang dilengkapi fitur klasifikasi ras kucing dan anjing secara otomatis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network. Sistem ini mampu mengidentifikasi 10 kelas, yang terdiri dari 5 ras anjing (American Bulldog, American Pitbull, Chihuahua, Pomeranian, dan Pug) dan 5 ras kucing (British Shorthair, Persian, Ragdoll, Russian Blue, dan Sphynx).
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi, precision, dan recall masing-masing sebesar 98%, 92%, dan 92%. Aplikasi ini juga mampu mengklasifikasikan gambar yang diambil melalui kamera, galeri maupun secara real-time, sehingga mendukung proses adopsi yang lebih informatif dan efisien.

Kata Kunci: Adopsi Hewan, Identifikasi Ras, Convolutional Neural Network, Android, Kucing dan Anjing

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: