Herlambang, Gustian and Harsani, Prihastuti and Qur'ania, Arie (2020) KLASIFIKASI PRODUK FASHION PADA E–COMMERCE MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING. Skripsi thesis, Universitas Pakuan.
Full text not available from this repository.Abstract
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
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika > Ilmu Komputer |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Ilmu Komputer |
| Depositing User: | PERPUSTAKAAN FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNPAK |
| Date Deposited: | 25 Aug 2022 02:01 |
| Last Modified: | 03 Sep 2022 17:24 |
| URI: | http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/219 |
Actions (login required)
 |
View Item |