Perancangan Klasifikasi Tanaman Herbal Menggunakan Transfer Learning Pada Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) - Purwanto Purwanto; Sumardi Sumardi (AMIK Jakarta Teknologi Cipta Semarang, 2022)
Tanaman herbal merupakan tumbuhan yang bermanfaat untuk mencegah atau menyembuhkan penyakit. Misalnya daun sirih yang bisa digunakan untuk membantu meredakan batuk. Selain dari daun, bagian tanaman herbal lainnya yang bisa digunakan adalah akar, buah, bunga, dan kulit kayunya. Penggunaan tanaman herbal sebagai obat di Indonesia sudah ada sejak zaman nenek moyang dan diwariskan secara turun temurun. Namun seiring dengan perkembangan zaman, munculnya berbagai jenis obat modern terbaru, dan kurangnya informasi mengenai tanaman herbal mengakibatkan obat dari tanaman herbal sedikit demi sedikit ditinggalkan. Oleh karena itu penulis melakukan perancangan klasifikasi tanaman herbal menggunakan transfer learning pada algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat memudahkan masyarakat mengenali jenis tanaman herbal berdasarkan citra daunnya. Pada penelitian ini penulis membuat model CNN menggunakan transfer learning berarsitektur EfficientNet untuk melatih dataset yang terdiri dari 7 tanaman herbal, yaitu daun jambu biji, daun sirih, daun kunyit, daun kemangi, daun sirsak, daun papaya, dan lidah buaya. Pada perancangan ini, dataset dibagi menjadi 2 yaitu train set dan test set dengan rasio 80%:20% dan digunakan image augmentation sebanyak 4 lapis untuk menambah variasi gambar dan meningkatkan akurasi.