Gambar Ilustarsi CNN : https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.663359/full

Sebagai Dosen Informatika / teknik Informatika penguji, berikut adalah beberapa contoh pertanyaan yang bisa Anda ajukan kepada mahasiswa yang melakukan pendadaran dengan judul “Klasifikasi Citra Makanan Khas Daerah XYZ Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)”. Berikut ini Contoh Pertanyaan Dosen Saat pendadaran dengan Judul Klasifikasi Citra Makanan Khas Daerah XYZ dengan CNN :

1. Apa alasan atau latar belakang mengapa Anda memilih topik klasifikasi citra makanan khas daerah XYZ ini?
2. Bisa jelaskan secara singkat tentang konsep Convolutional Neural Network (CNN) dan mengapa Anda memilih metode ini untuk tugas klasifikasi citra?
3. Bagaimana Anda mengumpulkan dataset citra makanan khas daerah XYZ untuk digunakan dalam penelitian Anda?
4. Apa saja langkah-langkah yang Anda lakukan dalam pra-pemrosesan citra sebelum menggunakannya sebagai input untuk model CNN?
5. Bagaimana Anda membagi dataset citra menjadi data pelatihan (training), data validasi, dan data pengujian (testing)?
6. Bagaimana arsitektur CNN yang Anda gunakan? Jelaskan setiap lapisan dan parameter yang digunakan dalam setiap lapisan.
7. Bagaimana Anda menentukan parameter-parameter seperti ukuran filter, jumlah filter, dan ukuran batch dalam arsitektur CNN Anda?
8. Bagaimana Anda melakukan proses pelatihan (training) pada model CNN Anda? Apa metode optimisasi yang digunakan dan bagaimana Anda menentukan jumlah epoch yang optimal?
9. Bagaimana Anda mengevaluasi kinerja model CNN Anda? Apa metrik evaluasi yang digunakan dan apa hasil evaluasinya?
10. Apa kesimpulan utama yang dapat Anda ambil dari hasil penelitian ini? Apakah model CNN Anda berhasil mengklasifikasikan citra makanan khas daerah XYZ dengan akurasi yang baik?

Baca Juga : Contoh Judul Skripsi Informatika

Pertanyaan-pertanyaan ini akan membantu Anda untuk memahami penelitian mahasiswa dan mengevaluasi pemahaman dan penerapan mereka terhadap topik klasifikasi citra menggunakan Convolutional Neural Network. Selain pertanyaan ini, Anda juga dapat menyesuaikan pertanyaan-pertanyaan sesuai dengan konteks penelitian mereka.