TY  - THES
N2  - Abstrak
E ? commerce adalah platform yang secara masif digunakan. Di Indonesia penggunaaan e 
? commerce mencapai 180 juta pengguna pada tahun 2020. Namun, sering dijumpai produk pada 
platform tersebut terutama fashion, tidak masuk pada kategori yang tepat. Misalnya, kategori 
kaos polo, masih dijumpai kaos polos. Untuk mengatasi hal tersebut, dapat diterapkan klasifikasi 
gambar menggunakan deep learning. Pada penelitian ini telah dibangun model klasifikasi gambar 
menggunakan dataset Fashion MNIST. Dataset terdiri dari 10 kelas, yang berjumlah 60.000. 
Penelitian ini menerapkan arsitektur deep learning Convolutional Neural Network (CNN). Pada 
penelitian ini menghasilkan model sebanyak 3 yaitu model yaitu CNN dengan kernel 3x3 dengan 
akurasi 91,25%, 5x5 dengan akurasi 90%, dan 7x7 dengan akurasi 90%. Model yang telah 
dibangun dievaluasi dengan confusion matrix untuk melihat performa prediksi. Model juga di 
implementasikan menggunakan website berbasis Python untuk proses pengujian akurasi model 
dengan gambar diluar data Fashion MNIST.
Kata kunci: e ? commerce; convolutional neural network; klasifikasi; deep learning
A1  - Herlambang, Gustian
A1  - Harsani, Prihastuti
A1  - Qur'ania, Arie
Y1  - 2020/12//
UR  - http://eprints.unpak.ac.id/219/
PB  - Universitas Pakuan
TI  - KLASIFIKASI PRODUK FASHION PADA E?COMMERCE
MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING
ID  - eprintsunpak219
AV  - none
M1  - Skripsi
ER  -