Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SmartComp

Klasifikasi Tanaman Anggrek Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network Berbasis Majority Voting Kurniawan, Muhammad Rifki; Pratama, Irfan
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7221

Abstract

Penelitian ini membahas tentang klasifikasi tanaman anggrek menggunakan tiga arsitektur deep learning yang berbeda: Baseline CNN, Xception, dan NASNet Mobile. Berdasarkan analisis, performa dari ketiga model ini dibandingkan menggunakan nilai akurasi dan skor loss. Hasil menunjukkan bahwa NASNet Mobile memiliki performa terbaik dengan akurasi tertinggi dan skor loss terendah. Untuk lebih meningkatkan akurasi dan keandalan prediksi akhir, metode majority voting digunakan untuk menggabungkan hasil prediksi dari ketiga model tersebut. Hasil akhir menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode majority voting, akurasi klasifikasi tanaman anggrek mencapai 100%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa majority voting dapat secara efektif meningkatkan akurasi klasifikasi dibandingkan dengan menggunakan model tunggal, dengan memanfaatkan keunggulan masing-masing model untuk menghasilkan hasil yang optimal.