DAMARAJI, Darell Adham Kumara (2025) Analisis Perbandingan Kinerja Layanan Cloud Platform “Image Recognition” Studi Kasus Aws Rekognition dan GCP Vision AI. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Download (787kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Download (604kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 21 August 2026. Download (851kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 21 August 2026. Download (2MB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 21 August 2026. Download (1MB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Download (624kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA_Darell Adham Kumara Damaraji_H1A018073_TE_2025.pdf Download (609kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Darell Adham Kumara Damaraji-H1A018073-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (534kB)

Abstract

Machine learning telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang yang salah satunya adalah klasifikasi visual karena algoritma dapat menyamai atau bahkan melampaui kemampuan manusia dalam bidang ini. Penyedia layanan berbasis cloud seperti Amazon, Google, Microsoft, dan lainnya telah mengembangkan “ML-as-a-service” sehingga pengguna dapat mendapat manfaat penerapan ML tanpa harus membuat model mereka sendiri karena untuk mengembangkan model sendiri dibutuhkan waktu, keahlian, dan sumber daya yang cukup besar. Seringkali membutuhkan waktu berbulan bulan dan juga dapat membutuhkan ribuan gambar yang harus diberi label secara manual agar data yang disediakan cukup untuk model dapat berjalan dengan akurat Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan AWS dengan GCP sehingga dapat diketahui penyedia layanan mana yang lebih baik untuk dipilih sesuai dengan kebutuhan. Serta memberikan pemahaman tentang pelabelan gambar yang digunakan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan didapatkan hasil dari pelatihan model dengan menggunakan AWS Rekognition dan GCP Vision bahwa secara keseluruhan AWS Rekognition lebih baik karena lebih mudah digunakan dan memiliki biaya yang lebih terjangkau meskipun pelatihan model dengan GCP Vision cenderung lebih cepat. Selain platform yang digunakan, tingkat performa model dan lama pelatihan model juga dipengaruhi oleh kualitas, jumlah, dan tingkat kompleksitas gambar yang digunakan sebagai dataset.

Actions (login required)

View Item