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.