KLASIFIKASI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA TANGKAPAN LAYAR HALAMAN INSTAGRAM

Abstract

Instagram adalah media sosial yang sangat populer untuk saat ini. keseluruhan postingan juga berpengaruh pada tingkat ketertarikan banyak orang, jika halaman instagram memiliki ciri tersendiri secara visual maka akan menarik minat orang untuk mengikuti halaman tersebut khususnya bagi orang yang memiliki selera yang sama.

Pada bidang image processing terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan di antaranya adalah Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Neural Network. Sejalan dengan perkembangan teknologi maka, dikembangkan algoritma pengolahan citra digital. Salah satu pengembangan dari deep learning adalah Convolutional Neural Network. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi halaman instagram secara visual atau citra pada tangkapan layar menggunakan metode Convolutional Neural Network.

Klasifikasi tangkapan layar halaman instagram pada penelitian ini dibagi menjadi 5 kelas, yaitu Kecantikan, Keluarga, Kebugaran, Mode dan Makanan dengan total data citra 3770 tangkapan layar halaman instagram. Hasil dari pengujian confusion matrix penelitian ini dengan tingkat nilai accuracy sebesar 91%, precision sebesar 93%, recall sebesar 90%, dan F1-Score sebesar 91%. pengujian model yang didapatkan juga diuji dengan data yang berbeda dengan dataset, total ada 25 data citra tangkapan layar yang di uji pada model, model dapat memprediksi 20 citra tangkapan layar halaman instagram.