Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 3

Perbandingan Arsitektur CNN dalam Klasifikasi Barang Rumah untuk Anak Usia Dini

SemanTIK: Teknik Informasi · Vol. 10 No. 1 (2024) · pp. 1–10

DOI
10.55679/semantik.v10i1.47565
ISSN
2502-8928, 2460-1446
Published
2024-06-30
Publisher
Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Kesibukan dalam bekerja dapat mengakibatkan kurangnya waktu bagi orang tua yang bekerja sehingga tidak mempunyai waktu untuk mengajarkan hal-hal baru kepada anaknya. Pengajaran ini sangat penting terutama bagi anak usia dibawah 5 tahun yang masih menjalani masa emas perkembangan. Pengajaran anak dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi pengenalan gambar. Penerapan teknologi pengenalan gambar memerlukan metode seperti Convolutional Neural Network (CNN). Penerapan metode CNN yang dipadukan dengan android dapat membuat anak dapat belajar mandiri mengenal benda-benda baru di sekitarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sebuah aplikasi android yang dapat mengklasifikasikan barang-barang rumah tangga dan membandingkan arsitektur Mobile Network V1 dan Residual Network 18 dalam mengklasifikasikan barang-barang rumah tangga. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, arsitektur Mobile Network V1 lebih baik dibandingkan arsitektur Residual Network 18 dalam klasifikasi rumah. Residual Network 18 memiliki nilai akurasi sebesar 98,37% dan membutuhkan waktu pembuatan model ± 27 jam, sedangkan Mobile Network V1 memiliki nilai akurasi sebesar 98,87% dan membutuhkan waktu pembuatan model ± 17 jam. Kata Kunci; Convolutional Neural Network, Mobile Network V1, Residual Network 18, Android

Keywords

Collaboration network of the authors

40 authors · 136 co-authorship links · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Adha Mashur SajiahUniversitas Halu Oleo8
Sutardi SutardiUniversitas Halu Oleo5
Statiswaty StatiswatyUniversitas Halu Oleo5
LM. Fid AksaraUniversitas Halu Oleo5
Jumadil NangiUniversitas Halu Oleo4
Hasmina Tari MokuiUniversitas Halu Oleo4
Ika Purwanti NingrumUniversitas Halu Oleo4
LM Bahtiar AksaraUniversitas Halu Oleo4
Natalis RansiUniversitas Halu Oleo3
Isnawaty IsnawatyAffiliation unknown3
Rizal Adi SaputraUniversitas Halu Oleo3
LM TajidunUniversitas Halu Oleo2
Rahmat RamadhanUniversitas Halu Oleo2
Subardin SubardinAffiliation unknown2
Holis HermansyahUniversitas Halu Oleo2
Alif H. La JumaniUniversitas Halu Oleo2
Nurul Hajra Hadijah HajraUniversitas Halu Oleo1
SutardiUniversitas Halu Oleo1
Ageng Arya Khrysna DwipanggaUniversitas Halu Oleo1
IsnawatyUniversitas Halu Oleo1
Muh. Nadzirin Anshari NurUniversitas Halu Oleo1
Abdul KadirUniversitas Halu Oleo1
Aditya PutraUniversitas Halu Oleo1
StatiswatyUniversitas Halu Oleo1
Hastuti HastutiAffiliation unknown1
Jayanti Yusmah SariUniversitas Halu Oleo1
Linda Purnama MuriUniversitas Halu Oleo1
Niarma NiarmaUniversitas Halu Oleo1
Wa Ode ErmaliantiUniversitas Halu Oleo1
Gusti Made Cahya WiarjayaAffiliation unknown1
Azkar KumalaAffiliation unknown1
Tamsil TajsamAffiliation unknown1
Ramadhin ZaidUniversitas Halu Oleo1
Nur Imran RuslanAffiliation unknown1
Masna JumiyatiAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/oai, first harvested 29 Okt 2026, last seen 29 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Perbandingan Arsitektur CNN dalam Klasifikasi Barang Rumah untuk Anak Usia Dini</dc:title>
	<dc:creator>Jaelani, Muhammad Ishak</dc:creator>
	<dc:creator>Pramono, Bambang</dc:creator>
	<dc:creator>Sarita, Muhammad Ihsan</dc:creator>
	<dc:creator>Musaruddin, Mustarum</dc:creator>
	<dc:creator>Isnawaty, Isnawaty</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US">Informatics Engineering</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">Kesibukan dalam bekerja dapat mengakibatkan kurangnya waktu bagi orang tua yang bekerja sehingga tidak mempunyai waktu untuk mengajarkan hal-hal baru kepada anaknya. Pengajaran ini sangat penting terutama bagi anak usia dibawah 5 tahun yang masih menjalani masa emas perkembangan. Pengajaran anak dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi pengenalan gambar. Penerapan teknologi pengenalan gambar memerlukan metode seperti Convolutional Neural Network (CNN). Penerapan metode CNN yang dipadukan dengan android dapat membuat anak dapat belajar mandiri mengenal benda-benda baru di sekitarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sebuah aplikasi android yang dapat mengklasifikasikan barang-barang rumah tangga dan membandingkan arsitektur Mobile Network V1 dan Residual Network 18 dalam mengklasifikasikan barang-barang rumah tangga. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, arsitektur Mobile Network V1 lebih baik dibandingkan arsitektur Residual Network 18 dalam klasifikasi rumah. Residual Network 18 memiliki nilai akurasi sebesar 98,37% dan membutuhkan waktu pembuatan model ± 27 jam, sedangkan Mobile Network V1 memiliki nilai akurasi sebesar 98,87% dan membutuhkan waktu pembuatan model ± 17 jam.

Kata Kunci; Convolutional Neural Network, Mobile Network V1, Residual Network 18, Android</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Informatics Engineering Department of Halu Oleo University</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2024-06-30</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/47565</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.55679/semantik.v10i1.47565</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">SemanTIK : Teknik Informasi; Vol 10, No 1 (2024): SemanTIK : Teknik Informasi; 1-10</dc:source>
	<dc:source>2502-8928</dc:source>
	<dc:source>2460-1446</dc:source>
	<dc:source>10.55679/semantik.v10i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/47565/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2024 SemanTIK : Teknik Informasi</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>