JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)
Vol 3, No 2 (2018): JUSTINDO

Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network

Ilahiyah, Sarirotul (Universitas Muhammadiyah Jember)
Nilogiri, Agung (Universitas Muhammadiyah Jember)



Article Info

Publish Date
27 Aug 2018

Abstract

Convolutional Neural Network adalah salah satu algoritma Deep Learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Peceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar atau suara. CNN dibuat dengan prinsip translation invariance yaitu dapat mengenali objek dalam citra pada berbagai macam posisi yang mungkin. Terdapat 2000 citra daun yang diklasifikasi menggunakan Alexnet. Alexnet merupakan arsitektur CNN milik Krizhevsky yang memiliki delapan layer ekstraksi fitur. Layer tersebut terdiri dari lima layer konvolusi dan tiga pooling layer. Dalam layer klasifikasinya, Alexnet mempunyai dua layer Fully Connected yang masing-masing mempunyai 4096 neuron. Pada akhir layer terdapat pengklasifikasian kedalam 20 kategori menggunakan aktifasi softmax. Rata-rata akurasi dari hasil klasifikasi mencapai 85%. Sedangkan akurasi dari identifikasi berhasil mencapai 90% yang didapatkan dari pengujian 40 citra.Kata Kunci : Deep Learning, Convolutional Neural Network, Alexnet.

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

JUSTINDO

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Description

JUSTINDO is a scientific journal managed by the informatics engineering study program at the university of muhammadiyah jember as a publication media for research articles in the field of systems and information technology which covers the following topics: Software engineering, Games, Information ...