Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+# Pemanfaatan Model Xception untuk Deteksi Cacat Mikro pada Impeller Submersible Pump 
+
+Proyek ini membangun model klasifikasi citra biner berbasis **transfer learning** dengan arsitektur **Xception** dari Keras, dilengkapi dengan metode Explainable AI (XAI) seperti **Grad‑CAM** dan **LIME** untuk menjelaskan prediksi model secara visual.
+
+## Deskripsi Model
+
+Model memanfaatkan arsitektur **Xception** yang telah dilatih, kemudian ditambahkan beberapa layer di atasnya untuk disesuaikan dengan kebutuhan klasifikasi biner. Teknik **data augmentation**, **rescaling**, dan lapisan **Dense** digunakan untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi model.
+
+## Arsitektur Model
+
+```text
+Input: (299, 299, 3)
+↓ Data Augmentation
+↓ Rescaling (1./255)
+↓ Xception (tanpa top layer, pretrained ImageNet)
+↓ Flatten
+↓ Dense (128 neuron, ReLU)
+↓ Dense (1 neuron, Sigmoid)
+Output: Prediksi biner (0 atau 1)
+```
+
+### Ringkasan Layer
+
+| Layer           | Output Shape         | Parameters |
+| --------------- | -------------------- | ---------- |
+| InputLayer      | (None, 299, 299, 3)  | 0          |
+| Xception        | (None, 10, 10, 2048) | 20,861,480 |
+| Flatten         | (None, 204800)       | 0          |
+| Dense (ReLU)    | (None, 128)          | 26,214,528 |
+| Dense (Sigmoid) | (None, 1)            | 129        |
+
+**Total parameter**: 99.5 juta
+**Trainable parameter**: 26.2 juta
+**Non-trainable (frozen Xception)**: 20.8 juta
+
+## Kompilasi Model
+
+```python
+pretrained_model.compile(
+    optimizer='adam',
+    loss='binary_crossentropy',
+    metrics=['accuracy']
+)
+```
+
+## Pelatihan Model
+
+Model dilatih menggunakan `fit()` pada dataset `train_ds` dan divalidasi terhadap `val_ds` selama 20 epoch.
+
+```python
+history2 = pretrained_model.fit(
+    train_ds,
+    validation_data=val_ds,
+    epochs=20,
+    callbacks=[reduce_lr, terminate_callback]
+)
+```
+
+## Explainable AI (XAI)
+
+Model ini juga dieksplorasi menggunakan:
+
+* **Grad‑CAM**: Untuk melihat area gambar mana yang dianggap penting oleh model saat membuat prediksi.
+
+
+## Struktur Folder (Rekomendasi)
+
+```
+xception-xai-project
+├── train.py
+├── model_summary.png
+├── grad_cam.py
+├── lime_explain.py
+├── requirements.txt
+├── README.md
+└── data/
+    ├── train/
+    └── validation/
+```