Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika
Vol 4, No 2 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA

KLASIFIKASI EMPAT JENIS DAUN HERBAL MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Mahdarul Huda Ahmad (Universitas Muhammadiyah Kudus)
Fida Maisa Hana (Universitas Muhammadiyah Kudus)
Taftazani Ghazi Pratama (Universitas Muhammadiyah Kudus)
Hafni Aulida (Universitas Muhammadiyah Kudus)



Article Info

Publish Date
10 Aug 2023

Abstract

Begitu banyaknya jenis daun herbal yang mirip menyebabkan kesulitan dalam mengenali daun herbal secara langsung. Saat ini, proses klasifikasi daun herbal masih dilakukan menggunakan pengamatan mata secara langsung. Oleh karena itu, diperlukan sebuah system dalam mengklasifikasi daun herbal melalui pendekatan pengolahan citra dan neural network dengan tujuan agar klasifikasi dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Pada penelitian ini, terdapat empat jenis daun herbal yang diklasifikasi, yaitu daun kari, daun kelor, daun mint, dan daun sirih. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Convolutional Neural Network dan VGG16. Penelitian ini menggunakan 800 data secara keseluruhan dengan augmentasi data untuk melatih model deep learning yang akan digunakan untuk klasifikasi empat jenis daun herbal. Model terbaik yang dihasilkan penelitian ini adalah model VGG16 transfer learning dengan learning rate 0.001 dan dropout dengan rate 50% yang berhasil mengklasifikasikan empat jenis daun herbal dengan akurasi 96.2%.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

jikoma

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Mathematics

Description

Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika berfokus pada publikasi hasil penelitian dan kajian ilmiah yang mengembangkan teori, metode, dan aplikasi di bidang ilmu komputer dan matematika, baik secara fundamental maupun terapan. Ruang lingkup jurnal mencakup algoritma dan struktur data, kecerdasan buatan ...