IDENTIFIKASI DAUN HERBAL MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK

• RIAN ARDIANTO
• 14002391

---

ABSTRAK

Sekitar 80% masyarakat masih mengandalkan obat tradisional untuk keperluan pengobatan. bagian tanaman yang dimanfaatkan untuk menjaga kesehatan adalah daunnya. keberadaan tumbuhan herbalmasih belum banyak diketahui oleh masyarakat. hal ini disebabkan banyaknya tumbuhan herbal, sehingga sulit untuk membedakan antara tumbuhan herbal dan non herbal, kecuali pada waktu waktu tertentu, speerti saat tumbuhan berbunga atau berbuah. untuk dapat membedakannya, diperlukan informasi yang cukup tentang herbal dan pengetahuan khusus di bidang herbal atau botani. sehingga membutuhkan sebuah motode analisa deep learning atau pembelajaran mendalam subbidang khusus dari pembelajaran mesin ( machine learning) yaitu pandangan baru tentang representasi pembelajaran dari data yang menekankan pada pembelajaran lapisan berturut-turut dari representasi yang semakin informatif. Convolutional Neural Network adalah pengembangan dari multilayer perceptron yang didesain untuk mengolah data dua dimenesi. CNN termasuk dalam jenis deep neural network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra. penelitian ini membahas metode transfer learning arsitektur CNN agar dapat teridentifikasi secara otomatis. CNN memiliki keunggulan yaitu tidak memerlkan feature extraction karena di dalam cnn sudah terdapat feature extraction otomatis. makalh ini membandingkan 9 arsitektur CNN yaitu VGG16Net, MObilenet, exception , pada tiga puluh jenis daun dari tanaman herbal yang berbeda. hasil analisis data latih berjumlah 1.835 citra, data uji berjumlah 563 citra berhasil di modelkan menggunakan arsitektur mobilenet mencapai nilai akruasi sebesar 99,11% dengan nilai tingkat kesalahan sebesar 0.02%

Kata kunci: Convoltional Neural NEtwork, Transfer Learning, Daun Herbal

KATA KUNCI

Image processing,Convolutional Neural Network,DEEP NEURAL NETWORK

---

DAFTAR PUSTAKA