DETEKSI OBJEK UNTUK PERHITUNGAN RUMAH MELALUI GAMBAR SATELIT MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

Teknologi informasi digunakan manusia untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaannya. Salah satunya adalah pengolahan citra dapat menyediakan data yang digunakan dalam pengambilan keputusan pada pengendalian bencana alam, pengembangan wilayah kota, dan pemantauan lingkungan. Untuk mendapatkan data ini, informasi pada citra harus lebih dulu di ekstrak menjadi format yang dapat dibaca oleh sistem penganalisis citra. Salah satu bidang penelitian yang sampai saat ini masih berkembang adalah kecerdasan..buatan..atau yang lebih dikenal dengan sebutan..Artificial Intelligence (AI). Object detection.. (pendeteksian objek) dari Deep Learning baru-baru ini menjadi salah..satu bidang yang paling menarik dalam computer..vision dan artificial intelligence (AI). Adapun algoritma yang digunakan oleh sistem adalah algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan..untuk memecahkan..masalah klasifikasi data karena..memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem untuk mendeteksi rumah melalui gambar satelit dan menghitung jumlah rumah. Dataset diambil dari platform Kaggle. Hasil dari penelitian ini memiliki tingkat akurasi pendeteksian rumah pada suatu citra digital menggunakan Convolutional Neural Network cukup baik karena hasil prediksi model ketika diuji menggunakan data validasi menghasilkan akurasi sebesar 92.34% dan nilai loss sebesar 0,77.
Kata Kunci: Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), Image Processing, Object Detection