Klasifikasi Spesies Tanaman Magnolia Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks - Imam Fauzi; Ardianto Moenir (Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications (JOAIIA), 2021)
Klasifikasi Sumber Daya Genetika tanaman di Indonesia dirasa sangat penting untuk ditingkatkan. Peran perkembangan teknologi kecerdasan buatan khususnya Deep Learning akan memudahkan dalam meminimalisir tingkat kesalahan manusia. Pada penelitian ini, penulis melakukan klasifikasi citra daun terhadap spesies tanaman magnolia berdasarkan dataset LeafSnap menggunakan metode Convolutional Neural Networks. Penulis menggunakan model arsitektur MobileNet untuk dapat menerapkan model CNN pada perangkat Android secara real-time. Citra daun yang digunakan berasal dari dataset LeafSnap yaitu citra daun genus Magnolia dengan 7 spesies dan total sebanyak 233 citra. Penulis menggunakan citra daun RGB dengan ukuran bervariatif dan kemudian distrandarisasi menjadi ukuran 224 x 224 piksel. Tahapan proses dimulai dengan data citra, preprocessing data, pemodelan arsitektur CNN, pengujian model, pengkonversian model, perancangan aplikasi, dan pengujian aplikasi. Proses pelatihan model menggunakan library Tensorflow pada Google Colaboratory. Hasil akurasi pengujian model pada data latih berhasil mencapai 99.37%. sedangkan hasil akurasi pengujian model pada data uji berhasil mencapai 95.89%.