Implementasi Deep Learning Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Abstract

Bunga atau kembang adalah alat reproduksi seksual pada tumbuhan berbunga. Pada bunga terdapat organ reproduksi, yaitu benang sari dan putik. Pada beberapa spesies, bunga majemuk dapat dianggap awam sebagai bunga (tunggal), ada sekitar 391.000 spesies tanaman vaskular yang saat ini diketahui sains, dimana sekitar 369.000 spesies (atau 94 persen) adalah tanaman berbunga. Klasifikasi jenis bunga merupakan pekerjaan yang membutuhkan waktu dan pengetahuan. Perkembangan visi komputer memungkinkan otomatisasi klasifikasi jenis bunga dengan efisien dan akurat. Deep Learning merupakan cabang ilmu machine learning berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau bisa dikatakan sebagai perkembangan dari JST. Dalam Deep Learning, sebuah komputer belajar mengklasifikasi secara langsung dari gambar atau suara. Dengan menggunakan teknologi Deep Learning yang merupakan salah satu bidang ilmu baru dalam Machine learning dan berkembang dengan sangat pesat. Deep Learning memiliki kemampuan yang baik dalam Computer Vision, yaitu Image Classification atau kalsifikasi objek pada citra dalam bentuk dua dimensi misalnya gambar dan suara. Hasil final test accuracy yang diperoleh yaitu didapat keakuratan sebesar 100% dengan salah satu hasil pengujian yaitu klasifikasi bunga mawar dengan akurasi sebesar 99,30%. Model data latih menggunakan dengan total dataset 460 gambar (yang diambil melalui pencarian gambar pada Google Image) sebanyak 30 kali dilatih, di mana setiap 13 langkah terhitung 1 training. Sehingga menghasilkan keluaran nilai akurasi dari data yang telah dilatih (val_acc) dan nilai akurasi dari data yang hilang atau miss (val_loss). Diharapkan dengan adanya implementasi aplikasi ini dapat membantu pengguna untuk memelihara bunga hias dengan jenis sesuai dengan keinginan.

Recognition of Regional Traditional House in Indonesia Using Convolutional Neural Network (CNN) Method

“…Convolution will produce a linear transformation of the input image according to the spatial information in the data. The weights on the layer specify the convolution kernel to be used so that the convolution kernel can be trained based on the input (Pratiwi et al, 2021).…”

Implementasi Model CNN Dan Tensorflow Dalam Pendeteksian Jenis Daging Hewan Ternak

“…Pada penelitian keempat, penggunaan model CNN menghasilkan sistem yang dapat mengenali jenis bunga yang dipelihara dikehidupan sehari-hari secara real time [13] . Pada penelitian ini melakukan pendeteksian objek dan memberikan informasi mengenai akurasi dari objek yang telah diprediksi.…”

Sistem Penerimaan Siswa Baru Di SMKN 3 Pati Berdasar Jalur Prestasi Menggunakan Algoritma Klastering K-Means Berbasis Web

“…Definisi dari machine learning awalnya digagas oleh Arthur Samual pada tahun 1959 yang mengatakan bahwa machine learning merupakan suatu bidang dalam sistem komputer dengan konsistesi tinggi tanpa adanya program yang jelas sekalipun dalam penggunannya. Penjelasan dari Mhri et.al, menjelaskan bahwa machine learning sebagai sebuah metode komputasi dengan prediksi tinggi sebagai performa utama dengan keakuratan tinggi [8].…”