ANALISIS KLASIFIKASI GAMBAR BUNGA LILY MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM PENGOLAHAN CITRA - Gilang Perwati, Intan; Suarna, Nana; Suprapti, Tati (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Bunga merupakan hasil modifikasi dari tunas yang meliputi batang dan daun, dimana bentuk, warna, dan susunannya diubah untuk kepentingan tumbuhan. Sebagai hasilnya, bunga berperan sebagai tempat penyerbukan dan pembuahan yang dapat menghasilkan alat perkembangbiakan bagi tumbuhan. Bunga lily adalah salah satu jenis bunga yang memiliki keindahan dan keunikan tersendiri. Bunga lily memiliki berbagai macam warna, bentuk, dan ukuran yang dapat menarik perhatian pengamatnya. Permasalahan yang menjadi latar belakang penelitian ini seringkali dalam klasifikasi bunga sulit dilakukan secara manual karena banyaknya variasi bentuk dan warna dalam jenis bunga tersebut. Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk analisis pemrosesan gambar, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pembelajaran mendalam untuk membedakan gambar bunga bunga lily. Metode Deep Learning yang paling efektif untuk mengenali pola gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Dalam penelitian ini, digunakan data gambar bunga lily dari sumber publik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN saat ini memberikan hasil pengenalan citra yang paling baik. Proses pengolahan citra dilakukan menggunakan library Python seperti Keras dan TensorFlow. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Deep Learning dengan CNN dapat menghasilkan klasifikasi yang sangat baik pada gambar bunga lily. Nilai akurasi terhadap klasifikasi keempat jenis bunga lily adalah sebesar 87 %.