Show simple item record

dc.contributor.authorKHUSNI, Fahmi Al
dc.date.accessioned2023-03-08T07:13:22Z
dc.date.available2023-03-08T07:13:22Z
dc.date.issued2022-07-20
dc.identifier.nim181910201020en_US
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/112609
dc.descriptionFinalisasi oleh Taufik Tgl 8 Maret 2023en_US
dc.description.abstractConvolutional Neural Nerwork (CNN) merupakan salah satu bagian dari deep feed-forward artificial neural network dimana pada penerapannya banyak digunakan pada computer vision. CNN adalah contoh bagian dari teknologi Artificial Intelligence, suatu kecerdasan buatan yang didemonstrasikan oleh mesin dan saat ini banyak diandalkan di berbagai bidang. Berbagai penelitian dilakukan terus – menerus dengan hasil yang didapat yaitu berbagai macam arsitektur CNN dengan performa semaksimal mungkin dalam klasifikasi citra. Sejumlah penelitian memperkenalkan 3D-CNN, yaitu CNN dengan struktur 3 dimensi yang diklaim memiliki keunggulan dibandingkan dengan 2D-CNN untuk klasifikasi video. Keunggulan utama 3D-CNN yaitu kemampuan ekstraksi fitur secara spasiotemporal (gabungan antara spasial dengan temporal) dimana tidak dapat dilakukan pada 2D-CNN. Penelitian dilakukan menggunakan arsitektur dasar dari C3D, merupakan arsitektur jenis 3D yang dilatih dan diuji dengan dataset video yaitu UCF11 untuk pengklasifikasian video yang terdiri dari beberapa citra atau frame. Selain itu, percobaan serupa juga dilakukan pada 2D-CNN dengan arsitektur identik. Hasil pengujian CNN berupa akurasi CNN dalam mengklasifikasi video. Akurasi didapat dari ketepatan CNN dalam memprediksi kategori video terhadap kebenarannya. Dari penelitian ini didapat bahwa 3D-CNN memiliki akurasi lebih baik daripada 2D-CNN dalam klasifikasi video dengan selisih kurang lebih 4 hingga 5 persen. Hal tersebut memperlihatkan keunggulan ekstraksi fitur secara spasiotemporal oleh 3D-CNN dimana mampu mendapatkan informasi data video setiap frame dan hubungan informasi antar frame.en_US
dc.description.sponsorshipDosen Pembimbing Utama : Ali Rizal Chaidir, S.T., M.T., Dosen Pembimbing Anggota : Dr. Ir. Satryo Budi Utomo, ST., M.T.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherFakultas Tekniken_US
dc.subject3Den_US
dc.subjectCONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKen_US
dc.subjectKLASIFIKASI VIDEOen_US
dc.title3D Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Videoen_US
dc.typeSkripsien_US
dc.identifier.prodiTeknik Elektroen_US
dc.identifier.pembimbing1Ali Rizal Chaidir, S.T., M.T.,en_US
dc.identifier.pembimbing2Dr. Ir. Satryo Budi Utomo, ST., M.T.en_US
dc.identifier.validatorKacung-20 Desember 2022en_US
dc.identifier.finalizationTaufiken_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record