Klasifikasi Citra Ras Anjing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Dimas Aditya; Fetty Tri Anggraeny; Chrystia Aji Putra, (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2025)
Anjing merupakan salah satu hewan peliharaan yang paling banyak digemari manusia. Setiap ras anjing memiliki karakteristik fisik dan perilaku yang berbeda, sehingga penting untuk dapat mengenali dan mengklasifikasikan ras anjing dengan tepat. Proses identifikasi ras anjing secara manual membutuhkan keahlian dan waktu yang tidak sedikit, terutama karena variasi visual antar ras sangat beragam. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan klasifikasi citra ras anjing secara otomatis. CNN mampu mengekstraksi fitur visual dari gambar dan melakukan pembelajaran mendalam untuk mengenali pola yang membedakan tiap ras. Data citra anjing diolah melalui tahapan convolution layer, pooling layer, dan fully connected layer hingga menghasilkan output berupa prediksi ras anjing yang sesuai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi berbasis CNN mampu mengenali ras anjing dengan tingkat akurasi mencapai 87,6%, yang menunjukkan bahwa metode ini efektif untuk penerapan klasifikasi citra hewan peliharaan, khususnya anjing.