PENGGUNAAN ALGORITMA CNN DENGAN ADAM OPTIMIZER DALAM APLIKASI WEB UNTUK PREDIKSI JENIS KELAMIN BUNGA - Afnan Wijaya, Hafid; Cahyono, Nuri (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Identifikasi jenis kelamin bunga pada tanaman dioecious (memiliki jenis kelamin jantan dan betina pada tanaman yang berbeda) dan monoecious (memiliki jenis kelamin jantan dan betina dalam satu tanaman) secara manual memerlukan waktu lama dan berisiko kesalahan. Kesulitan ini dapat mempengaruhi efisiensi pemuliaan tanaman serta hasil produksi. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang dapat mengotomatisasi proses identifikasi untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web untuk prediksi jenis kelamin bunga menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Metode penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan dataset gambar bunga, pra-pemrosesan data untuk meningkatkan kualitas gambar, pelatihan model CNN, serta integrasi model ke dalam aplikasi web. Model CNN ini dilatih menggunakan dataset gambar bunga dengan jenis kelamin berbeda, dan optimisasi dilakukan menggunakan Adam optimizer untuk meningkatkan akurasi prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mencapai akurasi 92% dalam memprediksi jenis kelamin bunga. Aplikasi web yang dihasilkan memungkinkan pengguna mengunggah gambar bunga dan menerima hasil prediksi secara cepat dan akurat, tanpa memerlukan perangkat khusus.