📌 Tujuan:
Membuat sistem AI sederhana yang bisa membedakan gambar kucing dan anjing.
🧪 Langkah-Langkah:
1. Kumpulkan Data
Bayangkan kamu punya 1.000 gambar:
- 500 gambar kucing
- 500 gambar anjing
Setiap gambar diberi label:
📸 Gambar1.jpg → “Kucing”
📸 Gambar2.jpg → “Anjing”
🧠 Ini ibarat AI sedang belajar dari contoh yang kamu berikan.
2. Latih AI (Training)
Gunakan model AI (misalnya model klasifikasi gambar sederhana seperti CNN).
Model akan mempelajari:
- Pola telinga
- Bentuk mata
- Panjang ekor
- Warna bulu
…dan sebagainya.
📊 Di balik layar, AI menghitung ratusan fitur dari setiap gambar.
3. Uji Model
Masukkan 100 gambar baru yang belum pernah dilihat AI.
AI akan mencoba menebak:
📸 Gambar101.jpg → “Kucing”
📸 Gambar102.jpg → “Anjing”
…dan seterusnya.
Kemudian dicek, seberapa banyak tebakan AI yang benar.
4. Evaluasi
Jika akurasi = 92%, artinya dari 100 gambar baru, AI berhasil menebak 92 dengan benar.
Jika hasilnya buruk, kamu bisa:
- Tambah data
- Ganti model
- Perbaiki label
- Latih ulang model
🧠 Apa yang Dipelajari?
- Data adalah bahan bakar AI.
- AI butuh contoh untuk belajar, bukan sekadar rumus.
- AI tidak “tahu” apa itu kucing/anjing — ia hanya mengenali pola.
- Semakin banyak data & latihan, semakin pintar AI.
🧩 Analogi Lucu:
“AI itu seperti anak kecil yang gak pernah lihat kucing dan anjing.
Tapi setelah kamu kasih ribuan foto sambil bilang ‘ini kucing’, ‘ini anjing’ —
lama-lama dia bisa nebak sendiri. Walau… kadang tetap salah pas lihat tikus.”
