NOVEL CLASS DISCOVERY UNTUK SPESIES TUMBUHAN KEBUN RAYA BALIKPAPAN MENGGUNAKAN VISION TRANSFORMER DAN FINCH

Nuralimsyah, Muhammad (2025) NOVEL CLASS DISCOVERY UNTUK SPESIES TUMBUHAN KEBUN RAYA BALIKPAPAN MENGGUNAKAN VISION TRANSFORMER DAN FINCH. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 11211061_cover.pdf Download (499kB)
	Text 11211061_statement_of_authenticity.pdf Download (1MB)
	Text 11211061_publishing_agreement.pdf Download (1MB)
	Text 11211061_approval_sheet.pdf Download (1MB)
	Text 11211061_preface.pdf Download (541kB)
	Text 11211061_abstract_id.pdf Download (448kB)
	Text 11211061_abstract_en.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (447kB) | Request a copy
	Text 11211061_table_of_content.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (360kB) | Request a copy
	Text 11211061_illustrations.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (358kB) | Request a copy
	Text 11211061_tables.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (357kB) | Request a copy
	Text 11211061_chapter_1.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (685kB) | Request a copy
	Text 11211061_chapter_2.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211061_chapter_3.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (848kB) | Request a copy
	Text 11211061_chapter_4.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211061_conclusions.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (536kB) | Request a copy
	Text 11211061_bibliography.pdf Download (380kB)
	Text 11211061_enclosure.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211061_paper.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211061_Form. TA-020.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211061_presentation.pdf Restricted to Repository staff only until 7 January 2027. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia sebagai negara megabiodiversitas menghadapi tantangan dalam konservasi tumbuhan akibat deforestasi. Kebun Raya Balikpapan (KRB) menjadi lokasi penting untuk dokumentasi flora endemik Kalimantan. Penelitian ini menerapkan pendekatan Novel Class Discovery (NCD) untuk mengelompokkan spesies tumbuhan yang belum dikenali menggunakan Vision Transformer (ViT-B/16 dan ViT-L/16), baik pretrained maupun dilatih ulang pada dataset Balikpapan Botanical Garden 52 (BBG52). Dua algoritma clustering, yaitu FINCH dan K-Means, digunakan untuk mengevaluasi efektivitas pengelompokan berdasarkan representasi fitur. Variasi jumlah kelas berlabel dan tidak berlabel, yaitu 12:40, 22:30, 32:20, dan 42:10, diuji untuk menilai pengaruh supervisi terhadap performa NCD. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Clustering Accuracy dan Normalized Mutual Information untuk menentukan kombinasi model dan algoritma clustering yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ViT-L/16 dalam kondisi pretrained yang dikombinasikan dengan algoritma FINCH memberikan performa yang paling stabil dan konsisten, dengan rata-rata nilai Clustering Accuracy sebesar 0,7604 dan Normalized Mutual Information sebesar 0,8711 pada seluruh variasi jumlah kelas berlabel dan tidak berlabel. Dengan demikian, kombinasi tersebut merupakan yang paling optimal untuk pengelompokan kelas tidak berlabel spesies tumbuhan di Kebun Raya Balikpapan pada dataset BBG52. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi terhadap otomatisasi identifikasi dan penemuan spesies tumbuhan baru melalui pendekatan NCD berbasis citra, guna mendukung pelestarian keanekaragaman hayati di Kebun Raya Balikpapan.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science S Agriculture > SB Plant culture S Agriculture > SD Forestry T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Muhammad Nuralimsyah
Date Deposited:	11 Jul 2025 07:37
Last Modified:	11 Jul 2025 07:37
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/23797

Actions (login required)

View Item