PERBANDINGAN PRETRAINED MODELS PADA METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI LEVEL KARIES GIGI

<p>Diagnosis untuk karies gigi dapat dilakukan pemeriksaan oleh dokter gigi menganamnesa seseorang yang mengalami tanda dan gejala karies gigi. Perkembangan teknologi di zaman saat ini khususnya untuk penelitian terhadap klasifikasi citra, dapat membantu memudahkan dunia medis untuk mengedukasi kepada masyarakat dalam menentukan level karies gigi secara otomatis melalui sebuah sistem. Sistem ini menggunakan metode Pretrained models deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yaitu AlexNet, GoogLeNet, dan Inception V3, nilai parameter yang dihasilkan akan mengetahui algoritma yang terbaik. Parameter yang dihasilkan adalah grafik training dan hasil confusion matrix. Penelitian ini mencari akurasi, kestabilan grafik, waktu dan perhitungan hasil confusion matrix sebagai pengukuran kehandalan metode. Hasil training dari data latih untuk akurasi terbaik adalah algoritma Inception V3, waktu run time tercepat adalah algoritma AlexNet dan hasil testing klasifikasi terbaik adalah model Inception V3 dengan nilai accuracy 98,27%, Precicion 93,19%, recall 96,02%, specificity 98,94