RANCANG BANGUN SISTEM KLASIFIKASI MINERAL DAN BATUAN MENGGUNAKAN TENSORFLOW.JS

Batuan adalah salah satu penyusun elemen kulit bumi yang menyediakan mineral-mineral anorganik melalui pelapukan yang selanjutnya menghasilkan tanah. Batuan mempunyai komposisi mineral, sifat-sifat fisik, dan umur yang beraneka ragam. Terdapat 2963 nama batuan dan 5639 spesies mineral. Dengan banyaknya batuan dan mineral tentu saja akan menyulitkan kita dalam mengidetinfikasi semua batuan dan mineral yang tidak sedikit. TensorFlow.js merupakan library machine learning yang dikembangkan untuk mengidentifikasi citra, suara, pola dan masih banyak lagi. Dalam kasus ini tensorflow.js digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasi citra batuan dan mineral. Sistem dibangun pada web browser di mana untuk pengenalan gambarnya menggukanan model yang datanya di training menggunakan convolutional neural network. Adapun hasil training dari 2125 citra batuan dan mineral didapatkan tingkat akurasi sebesar 98.96 % dan validation dari 375 citra batuan dan mineral menghasilkan akurasi yaitu 98.13 %. Kemudian penelitian ini menggunakan data testing untuk menguji model yang telah dibuat. Tingkat akurasi yang dihasilkan menggunakan data testing sebesar 87.2 % dari total 125 citra batuan dan mineral . Sehingga, performa dari model yang dibuat pada penelitian ini dapat dikatakan optimal dalam mengklasifikasikan citra batuan dan mineral