IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN HERBAL BERDASARKAN CITRA DAUN - Desy Intan Permatasari (CV SWA Anugerah, 2024)
Penelitian ini telah mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi tanaman herbal berdasarkan citra daun. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan model yang mampu mengidentifikasi berbagai jenis tanaman herbal secara otomatis, mengatasi keterbatasan metode manual. Data yang digunakan terdiri dari 1.000 citra daun dari 10 jenis tanaman herbal. Model CNN yang dikembangkan terdiri dari beberapa lapisan konvolusi dan pooling yang diikuti oleh lapisan fully connected. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN berhasil mencapai akurasi validasi sebesar 92,5% dan akurasi keseluruhan sebesar 93%. Temuan ini menunjukkan bahwa metode CNN efektif dalam mengklasifikasikan tanaman herbal dengan akurasi yang tinggi. Pengembangan lebih lanjut dengan optimasi model dan perluasan dataset direkomendasikan untuk meningkatkan keakuratan dan keandalan model.