IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN RIMPANG SECARA VIRTUAL - DARMATASIA, DARMATASIA; A. MUHAMMAD SYAFAR (Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia, 2023)
Penelitian ini mengimplementasikan Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasi jenis tanaman rimpang yang memiliki bentuk dan warna yang hampir sama. Jenis tanaman rimpang yang diklasifikasi yaitu Kunyit, Jahe, Laos, Kencur, dan Kunci. Dalam penelitian ini terdapat 3 arsitektur Convolutional Neural Network yang digunakan yaitu MobileNet, InceptionV3, dan VGGNet. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa arsitektur MobileNet dan InceptionV3 memperoleh akurasi yang sama yaitu sebesar 98%. Meskipun demikian, arsitektur MobileNet memiliki waktu komputasi yang lebih cepat. Adapun arsitektur VGG19 memperoleh akurasi sebesar 88%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang digunakan dapat membedakan berbagai jenis tanaman rimpang dengan cukup baik meskipun dengan jumlah data yang sedikit. Penelitian ini diharapkan dapat memudahkan masyarakat atau orang awam yang masih sulit dalam membedakan tanaman rimpang.