(untitled) (Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI), 2025)
Burung Cendrawasih merupakan simbol keanekaragaman hayati Indonesia, terutama di wilayah Papua, dengan lebih dari 40 spesies yang tersebar. Proses klasifikasi manual terhadap burung ini memerlukan keahlian dan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis spesies burung cendrawasih menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), khususnya MobileNetV2, yang efisien dalam pengolahan citra digital. Dataset terdiri dari tiga spesies: Cicinnurus regius, Paradisaea apoda, dan Paradisaea rubra. Proses preprocessing mencakup augmentasi, resizing, dan normalisasi citra. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi pelatihan sebesar 98,49% dan akurasi validasi sebesar 97,50%. Evaluasi dengan confusion matrix menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dan kesalahan klasifikasi yang minimal. Model ini potensial digunakan dalam aplikasi konservasi dan identifikasi otomatis spesies burung cendrawasih.