KLASIFIKASI PERMAINAN BATU KERTAS GUNTING MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN)

Abstract

Permainan yang terdiri dari pilihan batu, kertas, dan gunting menjadi suatu jenis permainan tradisional di mana masih sering digunakan oleh berbagai kalangan masyarakat. Permainan yang terdiri dari pilihan batu, kertas, dan gunting sangat digemari di seluruh dunia karena mudah dalam memainkannya. Dengan penggunaan metode supervised learning CNN dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data berlabel. Metode CNN sangat efektif dalam mengenali citra digital karena diterapkan berdasarkan pada bagaimana otak manusia mengenali citra visual. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode CNN dalam mengklasifikasikan objek tangan dalam permainan batu, kertas, dan gunting. Selanjutnya, dengan menggunakan perangkat lunak pengolahan citra objek untuk menerapkan permainan batu, kertas, dan gunting. Tahapan-tahapan dalam proses klasifikasi CNN seperti pengumpulan dataset, training dan testing, perancangan CNN, dan akurasi. Berdasarkan perhitungan dan temuan percobaan dapat disimpulkan bahwa penerapan CNN untuk klasifikasi citra menggambarkan hasil yang terbaik dalam klasifikasi gambar batu, kertas, dan gunting yang dibuktikan dengan hasil akurasi rata-rata dari penelitian sebesar 99%.