| NIM | H1D017010 |
|---|
| Namamhs | LUKAS HANS KRISTIAN |
|---|
| Judul Artikel | IMPLEMENTASI IMAGE-RECOGNITION DALAM RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI FOSIL FORAMINIFERA MENGGUNAKAN FRAMEWORK FLASK DAN FLUTTER |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Dalam ilmu mikropaleontologi, identifikasi jenis foraminifera benthonik diperlukan untuk penentuan umur relatif batuan dan korelasi antar lapisan batuan. Untuk membedakan dan mengidentifikasi jenis foraminifera benthonik dapat menggunakan fitur morfologinya. Namun dengan keterbatasan alat yang ada saat ini, tentunya akan menyulitkan dalam proses identifikasi, sehingga hanya buku saja yang dapat menjadi pedoman dasar untuk melakukan identifikasi. Inovasi dalam pembuatan alat bantu visual saat ini sangatlah diperlukan, terlebih dengan perkembangan teknologi yang begitu pesat, pemanfaatan teknologi image-recognition dapat menjadi salah satu solusi yang dapat diterapkan pada pembuatan alat bantu. Penelitian ini mencakup 3 tahap utama, pertama adalah proses pengumpulan data, dimana data yang digunakan adalah data sekunder dari modul foraminifera benthonik, tahap kedua adalah proses pembuatan model machine learning, dimana proses pembuatan menggunakan panduan kerangka kerja machine learning yang terdiri dari 6 tahap, proses training menggunakan parameter 16 sample per batch dan 30 epoch, serta 20 taining dan validation sample. Terakhir adalah implementasi pembuatan interface dan API yang digunakan pada web dan android. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | In micropaleontology, the identification of benthonic foraminifera is needed to determine the relative age of rocks and the correlation between rock layers. To distinguish and identify the type of benthic foraminifera, morphological features can be used. However, with the limited tools currently available, of course it will be difficult in the identification process, so only books can be used as basic guidelines for identification. Innovation in the manufacture of visual aids is currently very necessary, especially with the rapid development of technology, the use of image-recognition technology can be one of the solutions that can be applied to the manufacture of assistive devices. This research includes 3 main stages, the first is the data collection process, where the data used is secondary data from the benthonic foraminifera module, the second stage is the process of making machine learning models, where the manufacturing process uses a machine learning framework guide consisting of 6 stages, the process training uses parameters of 16 samples per batch and 30 epochs, as well as 20 training and validation samples. The last is the implementation of making interfaces and APIs used on the web and android. |
|---|
| Kata kunci | Foraminifera, Image-recognition, Flask, API, Flutter |
|---|
| Pembimbing 1 | Arief Kelik Nugroho, S.T., M.Cs |
|---|
| Pembimbing 2 | FX Anjar Trilaksono, S.T., M.Sc. |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2021 |
|---|
| Jumlah Halaman | 13 |
|---|
| Tgl. Entri | 2021-11-01 16:14:07.993159 |
|---|