KAJIAN TENTANG SISTEM PENGELOMPOKAN AIR MINERAL GELAS DENGAN METODE SIFT DAN CNN

Abstract

Aplikasi pengelompokkan air mineral gelas dengan metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dan Convolutional Neural Network (CNN) merupakan aplikasi pengenalan  yang digunakan untuk mengelompokkan objek berupa air mineral kemasan gelas. Pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan library Keras untuk menggunakan CNN. Pengujian dilakukan dengan metode blackbox testing. Hasil pengujian dilakukan dengan menggunakan data latih berupa dataset dengan rotasi 5 derajat dan tanpa rotasi menunjukkan bahwa menggunakan data latih yang lebih banyak pada metode SIFT menunjukkan adanya peningkatan dalam tingkat keberhasilan pengenalan dibandingkan dengan CNN. Akan tetapi membutuhkan waktu yang lama untuk memproses pengenalan dengan metode SIFT dibandingkan CNN.