KLASIFIKASI TANAMAN HERBAL DARI CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Duta Bangsa
Author
ROMADHON, ANGGIT WAHYU
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2024-01-06 03:46:05
Abstract :
Tanaman Herbal merupakan salah satu sumber obat bagi manusia. Penggunaan tanaman herbal sudah dilakukan sejak zaman dahulu. Sekarangpun tanaman herbal juga masih digunakan sebagai alternatif jika tidak mau mengonsumsi obat kimia. Tingkat keanekaragaman flora yang bisa dimanfaatkan sebagai obat herbal di Indonesia tergolong tinggi. Akan tetapi banyak masyarakat yang kurang mengenal tentang tanaman herbal. Apabila salah mengonsumsi akan menimbulkan dampak buruk bagi tubuh. Maka dari itu dibuatnya sistem pendeteksi tanaman dari citra daun dengan bantuan kamera smartphone sehingga akan memudahkan masyarakat mengenal tanaman dan tidak asal menebak-nebak. Sistem ini bisa mengklasifikasikan daun tanaman yaitu daun jambu, kari, kemangi, kunyit, mint, papaya, sirih, sirsak, lidahbuaya, dan teh hijau. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi yang bisa mendeteksi sebuah tanaman sesuai dengan batasan, dengan cara memotret daunya kemudian akan keluar hasil nama tanaman serta manfaat tanaman tersebut. Sistem klasifikasi ini mempunyai model dengan nilai akurasi 98,28% pada training dan 97% pada validation. Pembuatan model menggunakan metode CNN(Convolutional Neural Network) Pengujian model machine learning menggunakan tools analitik confusion matrix dengan memasukan 80 citra daun akan dideteksi nama tanamannya. Sedangkan pengujian aplikasinya menggunakan blackbox. Didapati pengaruh pencahayaan dan sudut ambil memotret daun terhadap keakuratan prediksi.
Tanaman Herbal merupakan salah satu sumber obat bagi manusia. Penggunaan tanaman herbal sudah dilakukan sejak zaman dahulu. Sekarangpun tanaman herbal juga masih digunakan sebagai alternatif jika tidak mau mengonsumsi obat kimia. Tingkat keanekaragaman flora yang bisa dimanfaatkan sebagai obat herbal di Indonesia tergolong tinggi. Akan tetapi banyak masyarakat yang kurang mengenal tentang tanaman herbal. Apabila salah mengonsumsi akan menimbulkan dampak buruk bagi tubuh. Maka dari itu dibuatnya sistem pendeteksi tanaman dari citra daun dengan bantuan kamera smartphone sehingga akan memudahkan masyarakat mengenal tanaman dan tidak asal menebak-nebak. Sistem ini bisa mengklasifikasikan daun tanaman yaitu daun jambu, kari, kemangi, kunyit, mint, papaya, sirih, sirsak, lidahbuaya, dan teh hijau. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi yang bisa mendeteksi sebuah tanaman sesuai dengan batasan, dengan cara memotret daunya kemudian akan keluar hasil nama tanaman serta manfaat tanaman tersebut. Sistem klasifikasi ini mempunyai model dengan nilai akurasi 98,28% pada training dan 97% pada validation. Pembuatan model menggunakan metode CNN(Convolutional Neural Network) Pengujian model machine learning menggunakan tools analitik confusion matrix dengan memasukan 80 citra daun akan dideteksi nama tanamannya. Sedangkan pengujian aplikasinya menggunakan blackbox. Didapati pengaruh pencahayaan dan sudut ambil memotret daun terhadap keakuratan prediksi.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
