1,2,3 Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Jember, Jalan  Kalimantan  no.37  Kampus  Tegalboto,  Sumbersari, Jember,  68121  (tlp:  0331-484977;  fax:  0331-484977;  e-mail: unmuh.haryo@gmail.com,
khairul@unej.ac.id, azmi.teknikl@unej.ac.id)

## Autentikasi Daun Herbal Menggunakan Convolutional Neural Network dan Raspberry Pi

## (Authentication of Herbal Leaves Using Convolutional Neural Network and
Raspberry Pi)
Haryono 1 , Khairul Anam 2 , Azmi Saleh 3
Abstract—At  this  time,  the  leaf  authentication  method  is widely  used  in  the  classification  process  of  herbal  plants. Basically, the leaf authentication method  compares  the image to be identified and the reference image created in the dataset. This paper  aims  to  identify  the  leaves  of  herbal  plants  using  an artificial  intelligence  method,  namely  Convolutional  Neural Network (CNN) that is embedded on Raspberry Pi. CNN has an advantage that it does not require feature extraction, because in CNN,  automatic  feature  extraction  already  exists.  This  paper uses  seven  types  of  leaves  from  different  herbal  plants.  Leaf images are taken using a camera and processed by Raspberry Pi, which is integrated with CNN.  Identification was carried out on seven  types  of  herbal  plants  divided  into  two-thirds  of  training data  and  one-third  of  testing  data.  The  identification  process results  will  be  validated  with  other  data  not  included  in  the training data and testing data, as well as leaf data other than the seven  types  of  leaves  identified.  The  CNN  method  shows  good results  in  the  authentication  process,  with  an  accuracy  rate  of 93.62%  for  testing  data  offline  and  91.04%  for  testing  data online.
Intisari—Saat ini, metode autentikasi daun banyak digunakan dalam proses klasifikasi tanaman herbal. Pada dasarnya, metode autentikasi daun merupakan perbandingan antara gambar yang akan  diidentifikasi  dengan  gambar  referensi  yang  dibuat  dalam dataset.  Tujuan  makalah  ini  adalah  mengidentifikasi  daun tanaman herbal menggunakan metode kecerdasan buatan, yaitu Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  ditanam  pada Raspberry  Pi.  CNN  memiliki  keunggulan  yaitu  tidak memerlukan  feature  extraction  karena  di  dalam  CNN  sudah terdapat  feature  extraction  otomatis.  Makalah  ini  menggunakan tujuh  jenis  daun  dari  tanaman  herbal  yang  berbeda.  Gambar daun  diambil  menggunakan  kamera  dan  diproses  oleh Raspberry  Pi  yang  diintegrasikan  dengan  CNN.  Identifikasi dilakukan  pada  tujuh  jenis  tanaman  obat  yang  dibagi  menjadi dua  pertiga  data  training  dan  sepertiga  data  testing.  Hasil  dari proses  identifikasi  divalidasi  dengan  data  lain  yang  tidak termasuk  dalam  data  training  dan  data  testing,  serta  data  daun selain  dari  tujuh  jenis  daun  yang  diidentifikasi.  Metode  CNN menunjukkan hasil yang bagus dalam proses autentikasi dengan tingkat  akurasi  93,62%  untuk  testing  data  secara  offline  dan 91,04 % untuk testing data secara online.
Kata  Kunci—  Autentikasi,  Convolutional  Neural  Network,  Daun Herbal, Raspberry Pi.

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman herbal merupakan tanaman yang dapat dimanfaatkan  untuk  alternatif  penyembuhan  penyakit  secara alami.  Sekitar  80%  orang  masih  bergantung  pada  obat tradisional  untuk  tujuan  pengobatan  [1].  Salah  satu  bagian tanaman  yang  digunakan  untuk  kesehatan  adalah  daun. Tanaman  herbal  berperan  sangat  penting  dalam  menjaga kesehatan  manusia  [2].  Keberadaan  tanaman  herbal  masih belum  banyak  diketahui  oleh  masyarakat.  Hal  ini  disebabkan oleh  banyaknya  jenis  tanaman  obat  [3],  sehingga  masyarakat sulit  membedakan  antara  tanaman  herbal  dengan  tanaman nonherbal,  kecuali  pada  waktu-waktu  tertentu,  seperti  ketika tanaman  tersebut  mekar  atau  berbuah.  Untuk  dapat membedakannya,  dibutuhkan  informasi  yang  cukup  tentang tanaman  herbal  dan  pengetahuan  khusus  dalam  bidang tanaman  herbal  atau  botani.  Beberapa  cabang  ilmu  biologi seperti cell  biology,  molecular  biology,  phytochemistry, atau morphologic anatomy memungkinkan seseorang membedakan jenis tanaman tanpa kendala waktu. Namun, bagi masyarakat, cabang  ilmu  tersebut  dinilai  masih  kurang  efisien  dalam membedakan  jenis  tanaman.  Hal  tersebut  dikarenakan  tidak semua masyarakat memiliki pengetahuan serta keahlian dalam bidang  ilmu  tersebut  [4].  Proses  identifikasi  secara  manual membutuhkan waktu yang lama dan  pengetahuan yang sudah ada sebelumnya [5]. Proses ini juga tergolong mahal [6] serta membutuhkan  bantuan  para  ahli  dalam  identifikasi  tanaman [7].
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  telah  banyak dilakukan  penelitian  untuk  mengetahui  jenis  tanaman  herbal, salah satunya adalah dengan cara melakukan identifikasi pada daun  tanaman herbal tersebut. Daun memainkan peran utama dan merupakan bagian penting dari tanaman. Selain itu, daun lebih  mudah  didapatkan  dibandingkan  akar  [8],  karena  akar adalah  bagian  yang  tertanam  di  dalam  tanah  [9].  Identifikasi daun  merupakan  langkah  utama  dalam  menentukan  jenis tanaman,  seperti  pada  tanaman  herbal.  Oleh  sebab  itu, dibutuhkan  sistem  pengenalan  daun  yang  andal  dan  efisien untuk  identifikasi  tanaman  herbal.  Identifikasi  tanaman  yang cepat  dan  akurat  sangat  penting  untuk  pengelolaan keanekaragaman hayati yang efektif dan efisien [1]. Sebagian besar peneliti fokus pada identifikasi daun yang dalam proses identifikasinya  banyak  menggunakan  metode  klasifikasi.  Hal ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jenis  tanaman  herbal  melalui identifikasi daun serta membantu pengguna dalam mengidentifikasi  daun  herbal  tanpa  pengetahuan  khusus tentang botani.
Beberapa peneliti telah melakukan penelitian yang berbeda dalam  mengidentifikasi  berbagai  jenis  daun  herbal.  Sebuah penelitian mengidentifikasi 54 gambar dari tiga tanaman ficus menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  dan  A rtificial Neural  Network (ANN)  [10]. Sistem  pengolahan  gambar dalam  metode  ini  terbagi  menjadi  tiga  tahapan,  yaitu pre- processing , feature extraction , dan recognition . Akurasi yang dihasilkan mencapai 83,3%.
Penelitian lainnya mengklasifikasi daun herbal menggunakan metode SVM [11]. Dalam  penelitian  tersebut, feature  extraction gambar dilakukan  menggunakan  teknik Scale  Invariant  Feature Transform (SIFT).  Fitur  SIFT  yang  digunakan  mampu mengatasi  transformasi affine,  noise, dan  perubahan pencahayaan.  Selanjutnya,  telah  dilakukan  juga  klasifikasi lima  jenis  daun  yang  berbeda  menggunakan Laws’  mask analysis dan  SVM  sebagai classifier [12].  Akurasi  yang diperoleh  adalah  90,27%.  Sebuah  penelitian  juga  telah mengidentifikasi  32  gambar  dari  24  tanaman  di  pulau Mauritius menggunakan  metode Random  Forest dengan teknik  10 cross  validation dengan  akurasi  mencapai  90,1% [13],  sedangkan  penelitian  lainnya  menggunakan neuro-fuzzy dan feed  forward  back  propagation  multi-layer  perception untuk  klasifikasi  28  jenis  daun  [14].  Telah  dilakukan  pula penelitian  yang  mengidentifikasi  200  daun ayurvedic dari  20 tanaman  menggunakan Known  Leaf  Image  Database [15] . Dalam penelitiannya, identifikasi dilakukan dengan membandingkan  daun  yang  diambil  menggunakan  kamera dengan  fitur  daun  yang  telah  dibuat  dalam dataset . Selanjutnya, sebuah penelitian menggunakan SVM berdasarkan lima tekstur dan sepuluh bentuk untuk klasifikasi 240 daun tanaman herbal Cina [16].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menggunakan machine  learning tradisional,  sedangkan  makalah  ini  fokus pada  penggunaan  metode  yang  berbeda,  yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Sebenarnya, metode CNN juga sudah banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti,  seperti  dalam pengenalan dan klasifikasi daun tanaman menggunakan CNN [4].  Metode  CNN  dianggap  lebih  praktis  dalam  pemrosesan gambar.  Penelitian  tersebut  hanya  difokuskan  untuk mengetahui  jenis  tanaman  secara  umum  berdasarkan identifikasi daunnya. Penelitian lain mengidentifikasi tanaman herbal  Thailand  menggunakan  CNN  [17].  Kerangka  dalam feature  extraction menggunakan Fast  Region  Convolution Neural Network ( Fast R-CNN) dan Geometry Group Network (VGGNet).  Selanjutnya,  dalam  sebuah  penelitian  tentang pengenalan  tanaman  herbal  Vietnam,  digunakan Deep Convolutional  Features [18].  Penelitian  ini  menggunakan model  pembelajaran  berbasis  VGG16  yang  terdiri  atas  lima blok  dasar  residu  untuk feature  extraction gambar.  Namun, pada penelitian sebelumnya, arsitektur yang digunakan hanya berdasarkan  warna,  ukuran,  tekstur,  dan grown-region similarity [17],  serta  berdasarkan  arsitektur  CNN  yang  sudah tersedia,  seperti  VGGNet  16  [18].  Untuk  mengembangkan penelitian  tersebut,  makalah  ini  mendesain  arsitektur  CNN dengan penambahan deteksi tepi dan bentuk, selain dari yang sudah dilakukan sebelumnya.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  makalah  ini  diharapkan  dapat mengatasi beberapa permasalahan, seperti kesulitan pengguna dalam  membedakan  daun  herbal,  proses machine  learning
yang  masih  menggunakan feature  extraction secara  terpisah, dan  mengganti  proses  identifikasi  secara  manual  ke  otomatis dengan sistem cerdas. Pada makalah ini, dilakukan autentikasi daun  herbal  menggunakan  metode  kecerdasan  buatan,  yaitu CNN yang ditanam pada Raspberry Pi. Salah satu keunggulan dari  metode  ini  adalah  tidak  memerlukan feature  extraction , karena  di  dalamnya  terdapat  proses feature  extraction secara otomatis.  CNN  lebih  efisien  dalam  proses  identifikasi  dan klasifikasi karena CNN mengasumsikan input berupa matriks gambar.  Daun  dari  tanaman  herbal  yang  diambil  diproses dalam  Raspberry  Pi . Hasil  dari  proses  identifikasi  divalidasi dengan  data  lain  yang  tidak  termasuk  dalam training dan testing serta  data  daun  selain  dari  jenis  daun  yang diidentifikasi.  Makalah ini  diharapkan  mempermudah masyarakat  dalam  mengetahui  jenis  tanaman  herbal  melalui daun.

## II. METODOLOGI

## A. Diagram Blok Sistem
Gbr.  1  merupakan  diagram  blok  sistem  yang  telah dirancang. Pada gambar tersebut terdapat tiga tahapan utama, yang terdiri atas input , proses, dan output .
1)  Input: Pada  bagian input terdapat  tujuh  jenis  daun herbal yang akan diidentifikasi. Proses identifikasi menggunakan  kamera  Raspberry yang  terintegrasi  dengan Raspberry Pi .
2)  Proses: Pada data gambar yang telah diambil dilakukan pre-processing terlebih  dahulu  sebelum  masuk  pada  CNN. Tujuan  dari pre-processing ini  adalah  untuk  menghilangkan noise ,  memperjelas  fitur  data  gambar,  memperkecil  ukuran gambar,  dan  mengubah  data  gambar  daun  herbal  agar  dapat diproses  oleh  CNN.  Selanjutnya,  data  gambar  diproses melalui convolutional  layer,  pooling  layer,  flatten, dan fully connected  layer. Untuk  memperoleh  sistem  pengenalan  daun herbal  yang  cerdas  dan  akurat,  perlu  dilakukan training dan testing data  melalui  model  CNN  yang  telah  dibentuk  dan kemudian  ditanam  pada  Raspberry  Pi.  Raspberry  Pi  ini digunakan  karena  memiliki  beberapa  kelebihan,  seperti menggunakan micro SD card untuk menyimpan data, baik itu data  sistem  operasi  atau  penyimpanan  data  jangka  panjang. Selain  itu,  Raspberry  Pi  juga  unggul  pada  grafis  3D  dan mendukung overvolting dengan  cara  mengedit file  config . txt - nya. Kemudian,  Raspberry  Pi  memproses  data input daun herbal untuk melakukan proses klasifikasi berdasarkan metode CNN yang telah ditanam.
3)  Output: Pada  bagian output terdapat  sebuah  LCD Raspberry Pi yang akan menampilkan hasil klasifikasi berupa prediksi gambar daun herbal, sehingga pengguna lebih mudah dalam mengetahui jenis daun herbal.

## B. Metode Identifikasi Daun Herbal Menggunakan CNN
Daun  memiliki  banyak  fitur,  seperti  bentuk,  tekstur  dan pola. Makalah ini fokus pada pengenalan daun herbal melalui warna,  tekstur,  ukuran,  deteksi  tepi,  dan  bentuknya menggunakan metode CNN. Testing menggunakan tujuh jenis tanaman  herbal  yang  berbeda.  Sebelum  dimasukkan  pada
CNN,  gambar  mengalami pre-processing atau  normalisasi data gambar terlebih dahulu.
1)  Rezise Gambar: Tujuan dari rezise gambar adalah untuk mengurangi proses komputasi pada Graphics Processing Unit (GPU). Gbr. 2(a)  menunjukkan input asli,  sebelum dilakukan resize ,  yang  akan  digunakan  dalam  eksperimen,  dengan ukuran 3.264 × 2.448 piksel. Gbr. 2(b) adalah hasil dari proses resize gambar, dengan ukuran 300 x 225 piksel.
2)  Teknik  Multi  Rotasi  Gambar: Teknik  multi  rotasi gambar  ini  bertujuan  memperbanyak  sampel  bentuk  data gambar  dan  meminimalkan  kesalahan  pada  saat  eksperimen. Gambar dirotasi sebanyak  tiga  kali menggunakan auto  rotate pada  program  Python  dengan  sudut  rotasi  45  derajat.  Gbr.  3 adalah hasil proses auto rotate yang telah dilakukan. Gbr. 3(a) adalah gambar daun asli yang belum dirotasi, sedangkan Gbr. 3(b), Gbr. 3(c), dan Gbr. 3(d) adalah gambar hasil auto rotate.
3)  Pembelajaran  Menggunakan  Model  CNN: Pada  tahap ini,  gambar  daun  herbal  yang  sudah  mengalami pre- processing dilatih  untuk  menghasilkan  sistem  pengenalan daun  herbal  yang  baik  dan  benar. Feature  extraction yang terdapat di dalam CNN melakukan encoding dari gambar yang telah  diambil  menjadi  fitur  berupa  angka-angka  yang merepresentasikan gambar tersebut.
Setelah  gambar  mengalami pre-processing ,  gambar diproses dalam CNN melalui fitur yang terdapat di dalamnya.
Gbr.  4  merupakan  struktur  dari convolutional  network dari sistem  yang  dibuat. Feature  extraction di  dalam  CNN melakukan encoding dari gambar yang telah diambil menjadi fitur  berupa  angka-angka  yang  merepresentasikan  gambar tersebut. Feature  extraction terdiri  atas convolutional  layer dan pooling  layer . Convolutional  layer terdiri  atas  neuron yang  tersusun  sedemikian  rupa,  sehingga  membentuk  sebuah filter  gambar  dengan  panjang  dan  tinggi  atau  piksel.  Pada setiap convolutional  layer, semua  bagian  dari  gambar  daun diekstraksi dengan langkah-langkah kesamaan komplementer, seperti  kesamaan  warna,  tekstur,  dan  bentuk,  sesuai  dengan feature map pada convolutional layer [17].
𝐹𝑀 (𝑖,𝑗) (𝑚) = tanh (𝑏 (𝑚) +   ∑ 𝑛 𝑟1=0 ∑  𝐶 (𝑟1,𝑐1) (𝑚) 𝑛 𝑐1=0 ∗ 𝐼 ((𝑟1+𝑖),(𝑐1+𝑗)) ) (1)
dengan FM merupakan feature  map ; c adalah convolutional layer  filter atau  jumlah  filter  yang  digunakan  dalam  proses konvolusi; I merupakan input gambar  yang  diproses  dalam konvolusi; m adalah  jumlah  indeks  pada feature patterns ; n merupakan  panjang  baris  pada convolutional  layer  filter ; i
Gbr. 1 Diagram blok sistem.
Gbr. 2 Rezise gambar. Gbr. 3 Teknik multi rotasi gambar. Pre-processing
merupakan  indeks  baris  pada feature  map ; j adalah  indeks kolom pada feature map ; r 1  merupakan  indeks  panjang baris yang digunakan pada convolutional layer filter ; dan c 1 adalah indeks panjang kolom pada convolutional layer filter . Setelah proses convolutional layer selesai, tahap selanjutnya adalah pooling layer . Tujuan pooling layer adalah mengurangi  dimensi  ketika downsampling dan  mengatasi overfitting ,  sehingga  proses  komputasi  semakin  cepat  karena parameter yang harus diperbarui semakin sedikit.
𝐹𝑀 (𝑖,𝑗) (𝑚1) = tanh  (𝑏 (𝑚1) + ∑ 3𝑛𝑗+2 𝑖=3𝐽 ∑ 𝑝 (𝑚1) 3𝑛𝑗+2 𝑗=3𝐽 ∗ 𝐹𝑀1 (𝑖,𝑗) (𝑚1) ) . (2)
Persamaan  (2)  merupakan  proses pooling  layer yang terdapat pooling layer filter bias , dengan b merupakan jumlah bias yang  digunakan  pada  filter pooling  layer p ; i adalah indeks  baris  yang  digunakan  dalam feature  map ; j adalah indeks kolom pada feature map ; m merupakan indeks jumlah feature  pattern yang  digunakan  dalam  proses pooling  layer ; dan n adalah panjang baris dari feature map . Tahap  selanjutnya  adalah fully  connected  layer ,  yang memiliki  beberapa hidden  layer , activation  function , output layer, dan loss  function .  Tahap  ini  menghasilkan output berupa prediksi dari data yang sudah diproses.
𝑂 (𝑖) = tanh  (𝑏 (𝑖) +    ∑ 𝑛𝑘−1 𝑘=0 𝑊 (𝑘) (𝑖) ∗ 𝑁 (𝑘) ) (3)
dengan O merupakan neuron output  layer yang  digunakan dalam proses fully connected layer ; w adalah bobot dari output layer ; i adalah  jumlah  indeks  pada neuron  output  layer ; n adalah jumlah neuron output layer, dan N adalah neuron dari hidden layer . Setelah proses feature extraction selesai, proses selanjutnya adalah output  prediction ,  yang  melakukan  proses  klasifikasi gambar  dan output dari  klasifikasi  ini  berupa  prediksi  dari gambar daun herbal yang telah diproses oleh CNN.

## C. Model Convolutional Neural Network
Dari  Tabel  I  dapat  dijelaskan  bahwa  dalam  model  CNN yang dibentuk, dimensi input gambar menggunakan 300 × 225 ×  3 channel RGB,  kemudian  dilanjutkan  dengan  konvolusi pada layer pertama  dengan kernel 3  ×  3  serta  filter  32 layer menggunakan ReLU activation , dengan  tujuan  mengambil
node tertinggi  untuk  diteruskan  pada  konvolusi  berikutnya, sehingga output yang dihasilkan adalah 298 × 223 × 32 layer . Jumlah node pada  konvolusi  pertama  adalah  65.416  dengan jumlah parameter yang dihasilkan ((3 × 3 × 3) + 1 bias ) × 32 filter  =  896  parameter.  Setelah  dilakukan  konvolusi  pertama, maka  dilanjutkan  dengan pooling  layer 1  dengan  filter  32 layer .  Pada  proses pooling ,  parameter  tidak  perlu  dihitung karena setiap 2 × 2 piksel dihitung 1 × 1 piksel, sehingga input shape yang  awalnya  298  ×  223  piksel  menjadi  149  ×  111 piksel.
Setelah  proses  konvolusi  pertama  dan pooling  layer 1 selesai,  dilanjutkan  dengan  konvolusi  kedua  menggunakan filter  64 layer dengan kernel 3  ×  3,  sehingga  dimensi output menjadi  147  ×  109  ×  64 channel .  Jumlah node yang dihasilkan  pada  konvolusi  kedua  ini  adalah  15.515,  dengan jumlah parameter yang dihasilkan ((3 × 3 × 32) + 1 bias ) × 64 filter  =  18.496  parameter.  Proses  selanjutnya  adalah pooling layer 2.  Proses pooling  layer 2  sama  dengan  proses pooling layer 1,  hanya  saja pooling  layer 2  menggunakan  filter  64 layer . Input  shape yang  dihasilkan  pada pooling  layer 2  ini adalah 73 × 54 piksel.
Gbr. 4 Struktur Convolutional Neural Network . T ABEL I M ODEL C ONVOLUTIONAL N EURAL N ETWORK Layer Tipe Output Shape Parameter Conv2d _1 Conv2D ( None , 298, 223, 32)  896 Activation _1 Activation ( None , 298, 223, 32)  0
Maxpooling2d _1 Maxpooling ( None , 149, 111, 32)  0 Conv2d _2 Conv2D ( None , 147, 109, 64)  18.496 Activation _2 Activation ( None , 147, 109, 64)  0 Maxpooling2d _2 Maxpooling ( None , 73, 54, 64) 0 Conv2d _3 Conv2D ( None , 71, 52, 128)  73.856 Activation _3
Activation ( None , 71, 52, 128)  0
Maxpooling2d _3 Maxpooling ( None , 35, 26, 128)  0 Flatten_ 1 Flatten ( None , 116480) 0 Dense _1 Dense ( None , 64) 7.454.784 Activation _4 Activation ( None , 64) 0 Dropout _1 Dropout ( None , 64) 0 Dense _2 Dense ( None , 7) 455 Activation _5 Activation ( None ,7) 0 Total parameter 7.548.487 Trainable parameter 7.548.487 Non-trainable parameter 0
Kemudian  setelah  proses  konvolusi  kedua  dan pooling layer 2 selesai, proses selanjutnya adalah konvolusi ketiga dan pooling  layer 3.  Pada  konvolusi  ketiga  digunakan  filter 128 layer dan kernel 3 × 3, sehingga output shape yang dihasilkan adalah  71  ×  52  ×  128 layer ,  dengan  jumlah  parameter  yang dihasilkan adalah ((3 × 3 × 64) + 1 bias ) × 128 filter = 73.856 parameter.  Jumlah node yang  dihasilkan  pada  konvolusi ketiga  adalah  3.450.  Setelah  konvolusi  ketiga  selesai,  proses selanjutnya  adalah pooling  layer 3. Pooling  layer 3  ini menggunakan  filter  128 layer . Input  shape yang  dihasilkan pada pooling layer 3 adalah 35 × 26 pixels . Setelah dilakukan konvolusi  dan pooling  layer sebanyak  tiga  kali,  akan dihasilkan flatten  layer yang  akan  mengonversi  hasil pooling layer terakhir ( pooling layer 3) menjadi nilai vektor, sehinnga dihasilkan nilai vektor 35 × 26 × 128 = 116.480. Nilai vektor yang  dihasilkan  ini yang  akan masuk pada CNN. Setiap nilai flatten dihasilkan  dari  proses  konvolusi  ( nodes ).  Hasil  dari flatten dimasukkan satu per satu pada dense dengan jumlah 64 unit.  Jumlah  parameter  yang  dihasilkan  adalah  (116480  +  1 bias )  ×  64  =  7.454.784  parameter.  Proses  selanjutnya  adalah dropout untuk 64 unit dense dan akan diproses kembali untuk proses dense sebanyak tujuh klasifikasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Makalah  ini  menggunakan  tujuh  jenis  daun  herbal  untuk kebutuhan  data  dalam  proses  autentikasi.  Data  daun  yang diambil  adalah  daun  binahong,  jambu,  kunyit,  laos, mengkudu,  pegagan,  dan  daun  salam.  Pada  setiap  jenis  daun herbal  di  ambil  450  sampel  data  yang  terbagi  menjadi  dua pertiga data training dan sepertiga data testing .
A. Pembuatan Data Training dan Data Testing
Data training dibuat  berdasarkan  algoritme  klasifikasi sehingga  terbentuk  model  klasifikasinya.  Tujuan  dari  model ini  adalah  sebagai  representasi  pengetahuan  pada  saat
memprediksikan  hasil.  Semakin  banyak  data training , semakin  bagus  model  dalam  memahami  daun  herbal.  Data testing dibuat  dengan  tujuan  mengetahui  akurasi  model klasifikasi  dalam  melakukan  klasifikasi  secara  benar. Perbandingan  antara  data training dan  data testing ditunjukkan pada Tabel II.
Jumlah  data  yang  diambil  dari  tujuh  jenis  daun  herbal adalah  3.150  data,  yang  terbagi  menjadi  data training sebanyak 2.100 dan data testing sebanyak 1.050. Data tersebut akan diolah dengan model CNN.

## B. Training Data
Jumlah  data training yang  terdiri  atas  2.100  akan  diolah dengan menggunakan model CNN. Pada Gbr. 5 terlihat bahwa pada epoch 1  sampai  dengan epoch 5  nilai  akurasinya  antara 83,25%  sampai  89,75%.  Pada epoch 6  sampai  50  tampak peningkatan  nilai  akurasi,  antara  90,48%  sampai  97,25%. Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  diambil  rata-rata  tingkat akurasi pada saat training data dengan menjumlahkan akurasi dari  50 epoch ,  kemudian  dibagi  dengan  jumlah epoch yang digunakan,  sehingga  diperoleh  rata-rata  tingkat  akurasi  pada saat training adalah 94,45%. Pemilihan jumlah epoch tersebut
Gbr. 5 Grafik akurasi dan validasi akurasi data training .
T ABEL II P ERBANDINGAN D ATA T RAINING DAN D ATA T ESTING No Jenis Daun Herbal Jumlah Data Training Data Testing 1 Binahong 450 300 150 2 Jambu 450 300 150 3 Kunyit 450 300 150 4 Laos 450 300 150 5 Mengkudu 450 300 150 6 Pegagan 450 300 150 7 Salam 450 300 150 Jumlah 3.150 2.100 1.050
didasarkan pada beberapa percobaan dengan tujuan menghindari overfitting dan underfitting untuk  mendapatkan tingkat akurasi yang baik.
Pada Gbr. 6 diperlihatkan bahwa nilai loss yang dihasilkan di  bawah  50%,  sedangkan  nilai loss yang  mampu  divalidasi adalah  di  bawah  30%.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa nilai loss pada proses training adalah di bawah 30%. Semakin kecil  nilai loss yang  dihasilkan,  semakin  besar  nilai  akurasi.
Hal ini dipengaruhi oleh banyaknya data yang digunakan pada saat training .

## C. Testing Data
Testing data  bertujuan  untuk  menguji  hasil training yang telah  dilakukan.  Proses testing data  dilakukan  dengan menjalankan  model testing data  yang  sudah  dibuat  dalam CNN. Testing data  menghasilkan  klasifikasi  daun  herbal
Gbr. 6 Grafik loss dan validasi loss data training .
Gbr. 7 Testing data secara offline .
sesuai  dengan dataset yang  telah  dibuat. Output dari klasifikasi  data  ini  berupa  prediksi  dan  nama  gambar  daun herbal  yang  diuji.  Prediksi  dan  nama  gambar  akan  muncul pada display ketika data yang diuji sesuai dengan dataset pada proses training data. Testing dilakukan  dengan  dua  tahapan, yaitu testing secara offline dan testing secara online . Testing secara offline dilakukan dengan cara menguji setiap sampel  data  daun  herbal  yang  ada  dalam  data testing menggunakan  fitur testing data  dalam  CNN.  Gbr.  7 memperlihatkan hasil testing secara offline. Testing data yang telah  dilakukan  menunjukkan  hasil  yang  bagus,  yaitu  setiap daun dapat terdeteksi dengan baik dan benar.
Hasil testing secara offline pada  Tabel  III  memberikan penjelasan bahwa dari 150 data testing pada setiap jenis daun herbal, diketahui pada daun binahong yang mampu terdeteksi dengan  benar  adalah  141,  daun  jambu  139,  daun  kunyit  143, daun  laos  141,  daun  mengkudu  136,  daun  pegagan  139,  dan pada daun salam yang mampu terdeteksi dengan benar adalah
144.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  setiap  jenis daun  herbal,  yang  mampu  terdeteksi  dengan  benar  lebih banyak  daripada  yang  terdeteksi  salah.  Berdasarkan  hasil tersebut, diketahui rata-rata tingkat akurasi pada testing offline adalah 93,62%.
Testing secara online dilakukan  dengan  mengidentifikasi setiap  jenis  daun  herbal  yang  akan  diuji  secara  langsung menggunakan kamera Raspberry untuk mendeteksi daun yang diuji.  Gbr.  8  menunjukkan  hasil testing secara online .  Jika gambar yang diambil sesuai dengan dataset yang telah dibuat dalam  CNN,  maka  prediksi  dari  jenis  daun  yang  diuji  akan tampil  pada display .  Dari  hasil testing data testing yang dilakukan, testing secara online menunjukkan  hasil  yang bagus.  Setiap  jenis  daun  yang  diuji  menunjukkan  prediksi yang benar sesuai dengan jenis daun herbal yang diuji.
Hasil testing secara online pada  Tabel  IV  memberikan penjelasan bahwa dari 150 data testing pada setiap jenis daun herbal, diketahui pada daun binahong yang mampu terdeteksi
Gbr. 8 Testing data secara online .
T ABEL III H ASIL T ESTING D ATA SECARA O FFLINE Jenis Daun Prediksi Akurasi (%) Binahong Jambu Kunyit Laos Mengkudu Pegagan Salam Tidak Terdeteksi Binahong 141 0 1 0 0 3 0 5 94 Jambu 0 139 0 3 1 0 5 2 92,67 Kunyit 0 0 143 1 0 0 2 4 95,33 Laos 0 2 3 141 1 0 2 1 94 Mengkudu 0 2 0 0 136 0 6 6 90,67 Pegagan 2 0 0 0 1 139 0 8 92,67 Salam 0 3 0 1 0 0 144 2 96
T ABEL IV H ASIL T ESTING SECARA O NLINE Jenis Daun Prediksi Akurasi (%) Binahong Jambu Kunyit Laos Mengkudu Pegagan Salam Tidak Terdeteksi Binahong 139 0 0 2 0 5 1 3 92,67 Jambu 2 130 0 1 2 0 5 10 86,57 Kunyit 0 0 144 2 0 0 0 8 96 Laos 0 4 6 127 0 0 7 6 84,67 Mengkudu 1 5 0 0 140 0 1 3 93,33 Pegagan 6 1 0 0 0 135 3 5 90 Salam 0 3 0 4 0 0 141
2 94
dengan  benar  adalah  139,  daun  jambu  130,  daun  kunyit  144, daun  laos  127,  daun  mengkudu  140,  daun  pegagan  135,  dan pada daun salam yang mampu terdeteksi dengan benar adalah 141.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  diperoleh  rata-rata  tingkat akurasi  pada  saat testing data  secara online adalah  91,04  %. Hasil testing data secara online sedikit berbeda dengan testing data  secara offline .  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  latar  belakang atau background serta  pencahayaan  saat testing . Testing data dilakukan di tempat dengan pencahayaan cukup.
Tabel  V  menunjukkan  hasil  perbandingan  dari  berbagai penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  dengan penelitian  pada  makalah  ini.  Pada  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  rata-rata  masih  digunakan  metode machine learning , sedangkan makalah ini mencoba menyempurnakan
penelitian sebelumnya
dengan
menggunakan metode deep learning .

## IV. K ESIMPULAN
Metode  CNN  yang  diterapkan  mampu  mengenali  jenis daun  herbal  dengan  benar.  Akurasi  pada  saat training data adalah  94,45%,  sedangkan  pada  saat testing data  diketahui akurasinya  93,62%  untuk testing data  secara offline dan 91,04  %  untuk testing data  secara online .  Hasil testing data secara offline sedikit  berbeda  dengan testing secara real  time atau online .  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  latar  belakang  atau background serta pencahayaan pada saat testing . Testing data secara online pada  makalah  ini  dilakukan  pada    pencahayaan yang cukup.
R EFERENSI
[1]  H.A . Atabay,  “Article  a  Convolutional  Neural  Network  with  a  New Architecture Applied on Leaf Classification,” IIOAB  J. ,  Vol.  7,  No.  5, hal. 326–331, 2016.
[2]  P.S. Helode, K.H. Walse, dan M.U. Karande, “An Online Secure Social Networking with Friend Discovery System,” Int. J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng. , Vol. 5, No. 4, hal. 8198–8205, 2017.
[3]  N.K.A.  Wirdiani  dan  A.A.K.O.  Sudana,  “Medicinal  Plant  Recognition of  Leaf  Shape  Using  Localized  Arc  Pattern  Method,” Int.  J.  Eng. Technol. , Vol. 8, No. 4, hal. 1847–1854, 2016.
[4]  W.-S.  Jeon  dan  S.-Y.  Rhee,  “Plant  Leaf  Recognition  Using  a Convolution Neural Network,” Int.  J.  Fuzzy  Log.  Intell.  Syst. ,  Vol.  17, No. 1, hal. 26–34, 2017.
[5]  M.S.  Mustafa,  Z.  Husin,  W.K.  Tan,  M.F.  Mavi,  dan  R.S.M.  Farook, “Development of Automated Hybrid Intelligent System for Herbs Plant Classification  and  Early  Herbs  Plant  Disease  Detection,” Neural Comput. Appl. , Vol. 32, No. 15, hal. 11419–11441, 2019.
[6]  A.  Kaya,  A.S.  Keceli,  C.  Catal,  H.Y.  Yalic,  H.  Temucin,  dan  B. Tekinerdogan, “Analysis of Transfer Learning for Deep Neural Network Based Plant Classification Models,” Comput. Electron. Agric. , Vol. 158, hal. 20–29, 2019.
[7]  S. Rajani  dan M.  Veena,  “Study on Identification and  Classification of Medicinal Plants,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Technol. , Vol. 6, No. 2, hal. 13– 18, 2018.
[8]  Z.  Ibrahim,  N.  Sabri,  dan  N.N.A.  Mangshor,  “Leaf  Recognition  Using Texture  Features  for  Herbal  Plant  Identification,” Indones.  J.  Electr. Eng. Comput. Sci. , Vol. 9, No. 1, hal. 152–156, 2018.
[9]  S.V. Kendre dan P.J.N. Nandimath, “Tree Species Identification a nd Its Disea ses using Machine Learning,” Int. J. Sci. Res. Eng. Trends , Vol. 5, No. 6, hal. 2160–2165, 2019.
[10]  K.S.  Jye,  S.  Manickam,  S.  Malek,  M.  Mosleh,  dan  S.K.  Dhillon, “Automated  Plant  Identification  Using  Artificial  Neural  Network  and Support Vector Machine,” Front. Life Sci. , Vol. 10, No. 1, hal. 98–107, 2018.
[11]  P.  Poudel,  S.  Kumar,  V.S.  Philip,  P.  Kishore,  dan  R.S,  “Robust Recognition  and  Classification  of  Herbal  Leaves,” Int.  J.  Res.  Eng. Technol. , Vol. 5, No. 4, hal. 146–149, 2016.
[12]  D.  Puri,  A.  Kumar,  J.  Virmani,  dan  Kriti,  “Classification  of  Leaves  of Medicinal  Plants  Using  Laws’  Texture  Features,” Int.  J.  Inf.  Technol. , hal. 1-12, 2019, DOI: 10.1007/s41870-019-00353-3.
[13]  A. Begue, V. Kowlessur, U. Singh, F. Mahomoodally, dan S. Pudaruth, “Automatic  Recognition  of  Medicinal  Plants  using  Machine  Learning Techniques,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  Vol.  8,  No.  4,  hal.  166- 175, 2017.
[14]  A.M.  Ravishankkar  dan  M.  Mohanapriya,  “Classification  of  Name Based  on  Leaf  Recognition  Using  BT  and  ED  Algorithm,” Int.  J. Comput. Appl. Technol. Res. , Vol. 5, No. 4, hal. 191–197, 2016.
[15]  V.C.  Nithu,  L.  Philip,  dan  J.  Deepa,  “An  Embedded  System  for Identification and Confirmation of Ayurvedic Plant Using Known Leaf Image Database,” Int. J. Res. Eng. Technol. , Vol. 6, No. 2, hal. 153–159, 2017.
[16]  H.X. Kan, L. Jin, dan F.L. Zhou, “Classification of Medicinal Plant Leaf Image  Based  on  Multi-Feature  Extraction,” Pattern  Recognit.  Image Anal. , Vol. 27, No. 3, hal. 581–587, 2017.
T ABEL V
P ERBANDINGAN DENGAN P ENELITIAN S EBELUMNYA
No Penelitian Tahun Tujuan Metode Akurasi (%) 1 [10] 2017 Mengembangkan sistem otomatis baseline yang efisien, menggunakan image processing berdasarkan pengenalan  pola  untuk  mengidentifikasi  tiga  spesies tanaman ficus . ANN dan SVM 83,30 2 [12] 2019 Mengategorikan  tipe  daun  yang  berbeda  dari  tanaman obat  menggunakan  sistem  klasifikasi  dengan  bantuan komputer. Laws’ mask analysis dan SVM 90,27 3 [13] 2017 Mengidentifikasi  daun  tanaman  menggunakan  kamera smartphone berdasarkan  panjang,  lebar,  garis  lingkar, dan warna. Random Forest 90,10 4 [16] 2016 Mengidentifikasi tanaman obat yang berbeda berdasarkan sepuluh bentuk dan lima tekstur karakteristik. SVM 93,30 5 [17] 2019 Mengidentifikasi tanaman herbal Thailand. CNN >80,00 6 Makalah ini 2020 Mengidentifikasi  daun  tanaman  herbal  menggunakan metode  kecerdasan  buatan  dengan  menggunakan  tiga proses konvolusional. CNN 93,62 pada testing offline dan 91,04 pada testing online
[17]  L.  Mookdarsanit  dan  P.  Mookdarsanit,  “Thai  Herb  Identification  with Medicinal  Properties  Using  Convolutional  Neural  Network,” Suan Sunandha Sci. Technol. J. , Vol. 6, No. 2, hal. 34–40, 2019.
[18]  A.H. Vo, H.T. Dang, B.T. Nguyen, dan V.H. Pham, “Vietnamese Herbal
Plant  Recognition  Using  Deep  Convolutional  Features,” Int.  J.  Mach.
Learn. Comput. , Vol. 9, No. 3, hal. 363–367, 2019.