Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Adindhiya Mareta Tama; Rina Candra Noor Santi

doi:10.31539/intecoms.v6i2.7002

Adindhiya Mareta Tama Universitas Stikubank Semarang
Rina Candra Noor Santi Unisbank Semarang

DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i2.7002

Abstract

Tanaman hias merupakan suatu jenis tanaman yang memiliki bentuk serta warna yang indah. Banyak masyarakat yang sangat menyukai tanaman hias tersebut. kendala masyarakat saat ini yang terjadi ialah cara membedakan antara tanaman hias yang satu dengan yang lainnya. penelitian ini bertujuan untuk membantu masyarakat supaya mudah untuk membedakan antara tanaman hias yang satu dengan tanaman hias yang lainnya dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN sendiri merupakan suatu metode deep learning untuk mengidentifikasi bahwa jaringan tersebut menggunakan stuatu operasi komvolusi. Dengan ekstraksi fitur 3 layer yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer pada implementasi CNN menggunakan 50 epoch. Hasil akurasi dari penelitian klasifikasi tanaman hias menggunakan metode CNN ialah dengan hasil training sejumlah 98,30 % dan hasil testing sejumlah 98,75 %.

References

Aningtiyas, P. R., Sumin, A., & Wirawan, S. (2020). Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra-Terlatih: Array. Jurnal Ilmiah Komputasi, 19(3), 421–430.
Dewi, S. R. (2018). Deep Learning Object Detection Pada Video Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional Neural Network.
Evinola, S. P. (2019). Mengenal ruang lingkup tanaman hias. Uwais Inspirasi Indonesia.
Hafifah, F., Rahman, S., & Asih, M. S. (2021). Klasifikasi Jenis Kendaraan Pada Jalan Raya Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks (CNN). TIN: Terapan Informatika Nusantara, 2(5), 292–301.
Hasna, U., Siregar, A. C., & Octariadi, B. C. (2023). Klasifikasi Bentuk Daun Tanaman Begonia (Begoniaceae) Menggunakan Metode K-Nearest Neigbhor. Digital Intelligence, 3(1), 57-64.
Husna, I. N., Ulum, M., Saputro, A. K., & Laksono, D. T. (2022). Rancang Bangun Sistem Deteksi Dan Perhitungan Jumlah Orang Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). SinarFe7, 5(1), 1–6.
Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., & Zhou, J. (2021). A survey of convolutional neural networks: analysis, applications, and prospects. IEEE transactions on neural networks and learning systems.
Mutakabbir, E. A., & Duakaju, N. N. (2019). Analisis kelayakan finansial usaha tanaman hias di kota samarinda. Jurnal Agribisnis dan Komunikasi Pertanian (AKP), 2(1), 25–34.
Muhammad, S., & Wibowo, A. T. (2021). Klasifikasi Tanaman Aglonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (cnn). eProceedings of Engineering, 8(5).
Riyadi, A. S., Wardhani, I. P., & Widayati, S. (2021). Klasifikasi citra anjing dan kucing menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Prosiding Seminar SeNTIK, 5(1), 307–311.
Wulandari, I., Yasin, H., & Widiharih, T. (2020). Klasifikasi citra digital bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional neural network (cnn). Jurnal Gaussian, 9(3), 273–282.