MULTI-SCALE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS UNTUK KLASIFIKASI CITRA TANAMAN AGLONEMA HIBRIDA - Priyanto; Akbar, Mutaqin (LPPM STMIK Lombok, 2024)
Tanaman hias aglonema sangat banyak jenisnya sehingga masih sulit bagi pecinta dan petani aglonema untuk mengklasifikasi beberapa jenis aglonema. Salah satu jenis aglonema berwarna merah yang sering disebut Aglonema rotondum. Aglonema jenis merah ini menjadi cikal bakal dari jenis-jenis aglonema hibrida yang dikembangkan hingga saat ini oleh tenaga botani. Pengganmbilan dataset menggunakan kamera handphone gambar akan diambil dari beberapa angel dan pencahayaan baik terang maupun gelap, dan pembagian rasio antara data untuk pengujian dan pelatihan dan yang kedua pengambilan tidak langsung menggunakan dataset yang didapat dari internet dengan mengambil gambar dari instagram maupun mengambil dari dataset kaggle. Data yang telah dikumpulkan sebanyak 560 yang akan di kelompokan menjadi 4 kelas. Data akan dipotong terlebih dahulu pada region of interest(ROI) menjadi ukuran 28x28 lalu dikonversi ke derajat keabuan. Model CNN yang dipakai terdiri dari 4 layer kovolusional dengan 3x3, empat layer pengabungan Maxpool dengan ukuran 2x2 dan satu lapisan fully-connected dan menggunakan fungsi aktifasi Softmax dengan jumlah filter 32 pada setiap layer konvolusi. Dalam Penelitian ini digunakan 2 skema dengan filter yang berbeda skema 1 dengan filter 16,32,64,128 dan skema 2 dengan filter 32,64,128,128 dan didapatkan nilai terbaik pada skema 2. Kedua skema tersebut menggunakan optimizer ADAM dengan menggunakan data 480 data pelatihan dimana jumlah setiap kelasnya sebanyak 120 data dan epoch sebanyak 20 dengan laju pelatihan 0,0002. Dan dihasilkan galat 0,0004 dengan akurasi mencapai 100% di epoch ke-20. Sedangkan pada hasil pengujian dengan model CNN yang di usulkan dapat memperoleh galat 0,0447 dengan akurasi yang di capai sebesar 98,78%.