SISTEM PENDETEKSI CITRA KAWASAN GUNUNG BERBASIS ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

1703025005 - Muhammad Al Imam; 1603025032 - Numan Nur Halianto; Rosalina, S.T.,M.T; Ir. Harry Ramza, M.T., Ph.D; Kun Fayakun, S.T.,M.T.; Emilia Roza, S.T., M.Pd;

Indonesia merupakan salah satu negara kaya akan sumber daya alam dan pemandangan
alam yang sangat banyak dan indah, salah satu pemandangan alam indah tersebut
adalah pegunungan, sayangnya di balik keindahan alam pegunungan, indonesia
menyimpan kisah duka yang mendalam dengan sering terjadinya bencana alam di
sekitar wilayah pegunungan tersebut, seperti bencana longsor, gunung merapi maupun
gempa yang di hasilkan dari getaran gunung merapi tersebut. Oleh karena itu pada
penelitian deep learning ini akan membahas simulasi object detection berbasis
algoritma YOLO (You Only Look Once), yang akan di terapkan pada daerah sekitar
pegunungan. Metode yang digunakan untuk menganalisis data penelitian adalah
menggunakan sistem algoritma pembelajaran dalam (Deep Learning System
Algorithm) berupa sintaksis algoritma program yang disusun & dibuat pada software
google colabs, visual studio code, python 3.9, serta arsitektur YOLO (You Only Look
Once). Dan untuk metode sistem analisis datanya digunakan tahapan CNN
(Convolutional Neural Network). Berikut urutan metode analisis data yang akan
dilakukan : Pengumpulan Datasheet, Pelabelan objek, Setting konfigurasi, Pembuatan
Algoritma Pemrograman, Data Training, Data Validasi, Data Testing, Hasil Kinerja.
Model sistem yang dibuat dapat mendeteksi objek kawasan gunung dengan baik, akan
tetapi untuk nilai confidence score-nya masih belum sempurna terkadang objek gunung
mempunyai rata-rata nilai confidence yang muncul adalah 75%-95%, objek asap rata-
rata nilai confidence yang muncul 65%-95%, objek lava rata-rata nilai confidence 55%-
75%, dan objek awan rata-rata nilai confidence 65%-85%, untuk pencapaian nilai
confidence score 100% sangat jarang didapat. Sedangkan untuk nilai Mean Avarage
Precission (mAP) mempunyai persentase sebagai berikut : pada citra gunung sebesar
72.89 %, citra asap 59.66 %, citra lava 85.42 %, citra awan 55.92 %, citra gabungan
(gunung, asap, & awan) yang mempunyai 3 kelas yaitu citra gunung, citra asap, dan
citra awan dengan total nilai mAP adalah 68.47 %, dan dikatakan kurang baik jika untuk
total keseluruhan citra.