## ANALISIS KLASIFIKASI GAMBAR BUNGA LILY MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM PENGOLAHAN CITRA

## Intan Gilang Perwati, Nana Suarna, Tati Suprapti
Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jln. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon intangilangperwati110123@gmail.com

## ABSTRAK
Bunga merupakan hasil modifikasi dari tunas yang meliputi batang dan daun, dimana bentuk, warna, dan susunannya diubah untuk kepentingan tumbuhan. Sebagai hasilnya, bunga berperan sebagai tempat penyerbukan dan pembuahan yang dapat menghasilkan alat perkembangbiakan bagi tumbuhan. Bunga lily adalah salah satu jenis  bunga  yang  memiliki  keindahan  dan  keunikan  tersendiri.  Bunga  lily  memiliki  berbagai  macam  warna, bentuk,  dan  ukuran  yang  dapat  menarik  perhatian  pengamatnya.  Permasalahan  yang  menjadi  latar  belakang penelitian  ini seringkali dalam klasifikasi bunga sulit dilakukan secara manual karena banyaknya variasi bentuk dan warna dalam jenis bunga tersebut. Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk analisis pemrosesan gambar, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pembelajaran mendalam untuk membedakan gambar bunga bunga lily. Metode Deep Learning yang paling efektif untuk mengenali pola gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Dalam penelitian  ini, digunakan data gambar bunga  lily dari sumber publik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN saat ini memberikan hasil pengenalan citra yang paling baik. Proses pengolahan citra dilakukan menggunakan library Python seperti Keras dan TensorFlow . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Deep Learning dengan CNN dapat menghasilkan klasifikasi yang sangat baik pada gambar bunga lily. Nilai akurasi terhadap klasifikasi keempat jenis bunga lily adalah sebesar 87 %.
Kata kunci : Bunga,  Image Classification, Convolutional Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Bunga  merupakan  perubahan  pada  tunas, melibatkan  batang  dan  daun,  yang  mengalami modifikasi  bentuk,  warna,  dan  susunan  demi kepentingan  tumbuhan.  Dengan  demikian,  bunga berperan sebagai tempat bagi proses penyerbukan dan pembuahan, yang pada akhirnya mendukung reproduksi  tumbuhan.  Sebagai  contoh,  Bunga  Lily menonjol  dengan  keindahan  dan  karakteristik keunikan  tersendiri.  Bunga  Lily  memiliki  berbagai macam warna, bentuk, dan ukuran yang dapat menarik perhatian  pengamatnya.  Bunga  Lily  juga  memiliki nilai  ekonomi  yang  signifikan,  baik  sebagai  tanaman hias,  bahan  dalam  industri  obat-obatan,  maupun sebagai  sumber  makanan.  Pengolahan  citra  adalah salah satu teknologi yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah yang terkait dengan pemrosesan gambar. Dalam pengolahan citra, gambar diproses  sedemikian  rupa  sehingga  dapat  digunakan untuk berbagai aplikasi lainnya. [1]
Permasalahan  dalam  klasifikasi  bunga  sulit dilakukan  secara  manual  karena  banyaknya  variasi bentuk dan warna dalam jenis bunga tersebut. Bunga Lily  adalah  salah  satu  jenis  bunga  yang  memiliki berbagai  varietas  warna  dan  bentuk  yang  beragam. Namun,  mengenali  jenis-jenis  bunga  lily  secara manual dapat sulit dan memakan waktu, terutama jika bunga lily tersebut tidak dalam kondisi baik atau tidak lengkap.  Akurasi  metode Convolutional  Neural Network (CNN)  dalam  analisis  klasifikasi  gambar bunga lily dalam pengolahan citra. Mengklasifikasikan  gambar  bunga  adalah  tantangan utama  karena  keragaman  bentuk  dan  kompleksitas
struktur bunga. Membutuhkan analisis mendalam dan teknik  yang  andal  untuk  menemukan  perbedaan- perbedaan ini dan mengklasifikasikan gambar dengan benar. Sangat mungkin untuk membuat komputer yang dapat  mengenali  objek  secara  otomatis  dari  gambar atau gambar di era digital. Pengolahan citra atau image processing adalah proses yang melibatkan penggunaan komputer  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar. Meskipun  terdapat  banyak  penelitian  yang  telah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN)  untuk  mengklasifikasikan  gambar,  penelitian yang  secara  khusus  memfokuskan  pada  klasifikasi gambar bunga Lily masih terbatas.
Penelitian sebelumnya, menurut Mulyana dalam karyanya  yang  berjudul  "Identifikasi  Jenis  Bunga Anggrek  Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital dengan Metode KNN," memfokuskan pada pengidentifikasi jenis bunga anggrek dengan menggunakan  pengolahan  citra  digital.  Mereka melakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode Principal  Component  Analysis  (PCA)  dengan  tujuan untuk  mengekstrak  warna  menggunakan  rata-rata RGB (Red-Green-Blue), kemudian melakukan klasifikasi  dengan  algoritma  KNN  (K-Nearest Neighbors),  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 71,25%. Namun, akurasi dapat menurun ketika citra  dipengaruhi  oleh  kondisi  akuisisi  yang  berbeda dari data latih sistem. Data latih yang dihasilkan dari ekstraksi metode PCA tidak sepenuhnya merepresentasikan  variasi  kondisi  citra  bunga anggrek,  seperti  perbedaan  jarak,  sudut,  ketinggian, dan  rotasi  akuisisi  citra.  Akibatnya,  hasil  klasifikasi menggunakan KNN menjadi kurang tepat. [2]
Menurut  penelitian  kedua  yang  dilakukan  oleh Intyanto  dalam  karya  ilmiahnya  yang  berjudul "Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning:  CNN  (Convolution  Neural  Network)," simpulan  yang  diambil  adalah  bahwa  penggunaan deep  learning  dengan  CNN  pada  citra  jenis  bunga sangat  bergantung  pada  arsitektur  yang  dipilih  atau digunakan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa setelah  dilakukan  iterasi  sebanyak  50  kali,  pada Arsitektur I, tingkat akurasi yang dicapai adalah 0.62, sedangkan  pada  Arsitektur  II,  yang  menggunakan VGG16,  tingkat  akurasi  mencapai  0.8.  Hal  ini menyiratkan bahwa penggunaan arsitektur II dianggap lebih baik daripada arsitektur I. [3]
Menurut  penelitian  ketiga  yang  dilakukan  oleh Nurhikmat dalam risetnya yang berjudul "Implementasi  Deep  Learning  untuk  Klasifikasi Gambar  Menggunakan  Algoritma  Convolutional Neural Network (CNN) pada Gambar Wayang Golek," dilakukan klasifikasi gambar wayang golek menggunakan metode CNN. Penelitian ini melibatkan 60 gambar dengan ukuran 64x64 piksel, learning rate 0,001,  filter  3x3,  dan  dilakukan  selama  20  epoch. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  akurasi  data  training mencapai  95%  dan  akurasi  data  validasi  mencapai 90%.  Sementara  itu,  akurasi  data  testing  mencapai 93%. [4]
Tujuan penelitian ini untuk mengatasi tantangan dalam pengolahan citra bunga, termasuk variasi dalam warna,  tekstur,  dan  bentuk,  sehingga  model  CNN dapat mengenali perbedaan antara jenis bunga secara akurat. Memahami penggunaan metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  dalam  melakukan  analisis klasifikasi  gambar  bunga  Lily.  Melaksanakan implementasi  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  melakukan  klasifikasi  gambar  bunga Lily dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam analisis pengolahan  citra.Mengatasi  tantangan  dan  kesulitan dalam  klasifikasi  bunga  lily  dengan  menggunakan pengolahan  citra,  seperti  perbedaan  sudut  pandang, skala,  pencahayaan,  dan  deformasi  objek.  Penelitian ini tidak hanya bertujuan untuk meningkatkan akurasi, tetapi  juga  untuk  mengoptimalkan  penggunaan teknologi CNN dalam analisis citra.
Metode  penelitian  menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN)  untuk  mengklasifikasikan gambar  bunga  lily  berdasarkan  jenisnya.  Untuk melatih model CNN, kami akan menggunakan teknik deep learning dengan dataset gambar yang mencakup berbagai  variasi  dan  pose  dari  bunga-bunga  tersebut. Selain  itu,  peneliti  akan  menggunakan  metode eksperimental  dengan  melakukan  eksperimen  untuk mengoptimalkan kinerja model CNN, yang mencakup penyesuaian arsitektur, pemrosesan data, dan pengaturan  parameter  yang  tepat.  Metode  ini  akan memungkinkan  penulis  untuk  membuat  model  yang dapat  memahami  karakteristik  khusus  dari  gambar bunga lily untuk mengklasifikasikannya dengan tepat. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan temuan penting tentang pengembangan teknologi pengenalan
gambar dalam bidang informatika dengan menggabungkan teknik eksperimental ini dan metode CNN.
Hasil  dari  penelitian  ini  memiliki  potensi  besar dalam  meningkatkan  pemahaman  kita  tentang penerapan Convolutional  Neural  Network (CNN) dalam analisis gambar bunga. Dalam konteks industri saat ini, pemrosesan gambar menjadi semakin penting dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  pengenalan  objek, identifikasi,  dan  otomatisasi.  Penelitian  ini  akan memberikan kontribusi yang berharga dalam pemahaman  kita  tentang  efektivitas  CNN  dalam mengklasifikasikan gambar bunga lily.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Rohim  Akhmad  dalam  penelitiannya berjudul "Convolution Neural Network (CNN) Untuk Pengklasifikasian  Citra  Makanan  Tradisional,"  fokus utama  penelitian  sebelumnya  adalah  pada  klasifikasi citra  makanan  tradisional.  Tujuan  dari  studi  tersebut adalah  untuk  mengenali  makanan  tradisional  yang mungkin  kurang  dikenal  dengan  menggunakan berbagai  fitur  seperti  bentuk,  tekstur,  warna,  dan atribut  lainnya.  Penelitian  tersebut  menggunakan dataset  citra  yang  terdiri  dari  20  jenis  makanan tradisional. Berdasarkan  hasil pengujian dan analisis, disimpulkan  bahwa  dalam  pengembangan  arsitektur model Convolutional Neural Network untuk klasifikasi  citra  makanan  tradisional,  diperlukan  4 layer konvolusi, 4 layer maxpooling, dan 2 layer Fully connected.  Pemilihan  arsitektur  tersebut  didasarkan pada  pencapaian  nilai  loss  value  terendah,  yaitu 0.000044 pada epoch ke-15 selama proses pembelajaran,  serta  mencapai  presisi  sebesar  73%, recall  sebesar  69%,  dan  F-score  sebesar  69%.  Selain itu,  dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  citra makanan  yang  diambil  dari  sudut  pandang  yang berbeda  dapat  menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang berbeda pula.[5]
Menurut Firmansyah dalam penelitiannya berjudul “ Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolution  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi Bunga”  menghasilkan  empat  model  deep  learning menggunakan  convolutional  neural  network  untuk melakukan  klasifikasi  jenis  bunga.  Model-model tersebut  dibuat  untuk  memprediksi  jenis  bunga  dari dua  dataset  yang  berbeda,  yaitu  oxford17  dan oxford102, dengan menerapkan dua pendekatan yang berbeda, yaitu "from the scratch" dan transfer learning. Penelitian  ini  juga  menciptakan  sebuah  aplikasi pengujian  untuk  melakukan  klasifikasi  bunga berdasarkan  model  yang  telah  dikembangkan. Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  pemindaian terhadap 50 data bunga menggunakan aplikasi tersebut dan  mencatat  hasil  akurasinya.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  kinerja  model  CNN  dalam mengklasifikasikan  bunga  pada  dataset  oxford17 mencapai akurasi sebesar 60% dan 84% menggunakan pendekatan transfer learning. Sementara untuk dataset
oxford102,  akurasi  yang  didapatkan  adalah  42%  dan 64%  dengan  menggunakan  pendekatan  transfer learning. Berdasarkan hasil penelitian terhadap dataset oxford17,  CNN  mampu  mengungguli  SVM,  dimana model CNN dengan transfer learning mencapai akurasi 84%  sedangkan  SVM  hanya  mendapatkan  akurasi 83.52% dan ANN dengan akurasi 72%. Namun, untuk dataset oxford102, akurasi CNN jauh di bawah ANN, yakni CNN dengan transfer learning memiliki akurasi 64%  sedangkan  ANN  memiliki  akurasi  lebih  tinggi, yaitu  81.19%.  Meskipun  demikian,  CNN  dapat mengungguli  akurasi  SVM  yang  hanya  mencapai 32.4%.[6]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anjani  berjudul "Implementation of Deep Learning Using Convolutional  Neural  Network  Algorithm  for Classification Rose Flower" . Penelitian ini mencakup implementasi  pembelajaran  mendalam  menggunakan algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN) untuk  mengklasifikasikan bunga  mawar. Tujuan para peneliti  adalah  membuat  program  yang  mampu mengidentifikasi  jenis  mawar  sehingga  sistem penjualan otomatis tidak perlu melakukan penyortiran manual,  yang  berpotensi  meningkatkan  kecepatan dalam  penjualan  bunga  mawar.  Desain  CNN dipengaruhi  oleh  penemuan  mekanisme  visual, khususnya korteks visual di otak manusia. CNN telah terbukti  efektif  dalam  berbagai  aplikasi  dunia  nyata seperti  pengenalan  wajah,  klasifikasi  gambar,  dan deteksi objek karena mampu mengekstraksi fitur-fitur penting  dengan  efisien.  Dalam  penelitian  ini,  nilai akurasi klasifikasi mencapai 96,33% dengan menggunakan  citra  masukan  Red  Green  Blue  (RGB) dua  dimensi  berukuran  32  x  32  piksel  yang  dilatih menggunakan  algoritma  CNN.  Struktur  jaringan terdiri dari empat lapisan konvolusi dan empat lapisan pooling, yang didukung oleh teknik dropout.[7]
Penelitian yang dilakukan oleh Fitriani membahas  megenai  membangun  sistem  "Klasifikasi Jenis  Bunga  Dengan  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (Cnn)".  Hasil  dari  proses  pelatihan menunjukkan  akurasi  sebesar  0,5756  dengan  nilai kerugian  sebesar  4,3997,  sementara  pada  proses pengujian, akurasi mencapai 0,5526 dengan kerugian sebesar 4,7524. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun  sebuah  sistem  klasifikasi  bunga  yang menggunakan  neural  network  classification  (CNN) sebagai  pendekatan  klasifikasinya.  CNN,  sebagai salah  satu  algoritma  dalam  pembelajaran  mendalam, memiliki  kemampuan  untuk  mengidentifikasi  dan membedakan  objek  dalam  gambar.  Dengan  tingkat akurasi  probabilitas  sebesar  0,91,  sistem  mampu melakukan prediksi jenis bunga berdasarkan skenario pengujian.[8]
2.2. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah tipe  neural  network  yang  umumnya  diterapkan  pada data  gambar.  CNN  berguna  untuk  mengenali  dan mendeteksi  objek  dalam  sebuah  gambar.  Dalam
strukturnya  yang  kompleks, Convolutional  Neural Network (CNN) terdiri dari banyak lapisan representasi.  Oleh  karena  itu,  CNN  dapat  secara otomatis  memperoleh  atribut  representasi  dari  data melalui  perkiraan  fungsi  honlinier  dan  transformasi nonlinier [6]
Convolutional  Neural  Network (CNN)    adalah jaringan saraf yang sangat baik dalam memproses dan mengekstraksi  karakteristik  penting  dari  data  visual seperti  gambar  dan  video,  yang  dirancang  khusus untuk  menangkap  pola  lokal  dan  ketergantungan spasial dalam jenis data ini. Terinspirasi oleh korteks visual otak  manusia, CNN  menggunakan lapisan dan operasi  khusus  untuk  melakukan  banyak  hal,  seperti mengidentifikasi  objek,  mengklasifikasikan  gambar, dan segmentasi gambar.

## 2.3. Klasifikasi Citra
Klasifikasi  adalah  proses  analisis  data  yang memanfaatkan  model  untuk  mengelompokkan  atau mengkategorikan  data.  Klasifikasi  citra  adalah  tugas yang  melibatkan  pengelompokkan  citra  ke  dalam kategori  tertentu.  Ini  merupakan  tantangan  umum dalam bidang Computer Vision yang dapat disederhanakan  dan  memiliki  banyak  aplikasi.  Salah satu  contoh  aplikasi  dari  klasifikasi  citra  adalah identifikasi nama lokasi pada sebuah gambar.[9]

## 2.4. Bunga Lily
Bunga  Lily  (Lilium)  adalah  jenis  tanaman berbunga yang tumbuh dari umbi dan memiliki bunga yang besar dan menarik perhatian. Mereka merupakan kelompok  bunga  yang  sangat  cantik  dan  sering dijadikan  sebagai  elemen  dekoratif.  Lily  memiliki berbagai  varietas  dan  warna  yang  populer  dalam industri pertamanan dan desain lansekap. Mereka juga memiliki  kegunaan dalam industri  parfum, kosmetik, dan  kesehatan  karena  minyak  atsiri  yang  dihasilkan. Lily  dapat  ditemukan  di  berbagai  wilayah  di  seluruh dunia,  dan  beberapa  jenisnya  memiliki  adaptasi  unik terhadap lingkungannya, seperti tumbuh di tanah atau sebagai epifit. Sebagian jenis Lily memiliki umbi yang kuat dan berdaging, sehingga mampu bertahan dalam kondisi  kurangnya  air.  Selain  itu,  Lily  juga  memiliki nilai ekonomi yang penting sebagai tanaman hias dan sumber minyak atsiri.

## 2.5. Google Colaboratory
Google  Colabolatory ,  juga  dikenal  sebagai Google  Colab ,  memberikan  fasilitas  kepada  peneliti atau orang yang ingin mempelajari dan mengolah data dengan machine learning dan deep learning, meskipun mereka  memiliki  keterbatasan  perangkat  untuk melakukan  komputasi. Google Colab menyediakan layanan  backend  komputasi  GPU  gratis  yang  dapat digunakan selama dua belas jam [10]

## 2.6. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  gambar  adalah  proses  mengubah gambar  dengan  menggunakan  komputer  menjadi
gambar  yang  lebih  baik  dengan  tujuan  agar  gambar dapat  dengan  mudah  diinterpretasikan  oleh  manusia atau komputer. [4]
Pengolahan  citra  digital  adalah  penggunaan komputer untuk memproses gambar digital. Proses ini melibatkan  penggunaan  algoritma  komputer  untuk mengekstrak  informasi  penting  atau  meningkatkan kualitas  gambar.  Citra  digital  terdiri  dari  beberapa elemen, seperti elemen gambar dan piksel, dan piksel adalah  elemen  paling  dasar  yang  digunakan  untuk merepresentasikan citra digital.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  algoritma Convolutional Neutral Network (CNN) digunakan untuk mengklasifikasi  gambar  bunga  lily. Convolutional Neural Network (CNN) adalah metode Deep Learning yang terkenal dan efektif dalam  mengklasifikasi data gambar.  Penggunaan  software  Python  3.6.2  dengan paket Keras dapat memudahkan proses pengembangan dan implementasi algoritma CNN.
Algoritma CNN akan digunakan untuk mengklasifikasikan  gambar  bunga  lily.  Algoritma  ini akan  melakukan  operasi  konvolusi  pada  data  untuk membentuk  pola.  Karena  CNN  adalah  sistem  belajar mendalam,  ia  memiliki  banyak  lapisan.  Untuk menghasilkan hasil gambar klasifikasi yang baik untuk setiap  kategori,  penelitian  ini  menekankan  pada pembangunan  CNN  yang  baik  karena  layers  yang terdiri dari arsitektur  CNN terdiri dari convolution and activation, pooling, flatten, fully connected, dan output layers.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Data sekunder adalah data yang digunakan dalam penelitian  ini.  Data  sekunder  adalah  data  yang diperoleh secara tidak langsung atau dari sumber yang sudah  ada  sebelumnya.  Data  gambar  bunga  lily  ini berasal dari halaman Google Image , yang diakses pada tanggal 10 Desember 2023, dan mengandung gambar berwarna dengan berbagai ukuran.
Aplikasi  Fatkun  Batch  Download  Image  adalah aplikasi  yang  dapat  mendownload  banyak  gambar sekaligus ke situs web. Dengan menggunakan aplikasi Fatkun  Batch  Download  Image,  peneliti  dapat
mengumpulkan  gambar  bunga  easter  lily,  lily  valley, lily stargazer, dan tiger lily sekaligus.

## Gambar 2. Download Gambar Bunga Lily

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  terdiri  dari  semua  hal  yang  ingin  di pelajari atau  yang  menjadi fokus penelitian. Populasi dapat  berupa  individu,  objek,  atau  peristiwa.  Dalam penelitian ini, populasi adalah data gambar bunga lily.
Namun,  populasi  secara  keseluruhan  dan atributnya  dapat  dianggap  sebagai  sampel.  Untuk penelitian  ini,  sekelompok  bunga  lily  yang  dipilih secara  acak  dari  populasi  digunakan.  Kelompok  ini termasuk bunga lily Easter, bunga lily Valley, bunga lily  Stargazer,  dan  bunga  lily  Tiger.  Setiap  gambar masing-masing jenis bunga memiliki 85 gambar bunga lily.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  tanpa  menggunakan sumber  lain  sebelumnya  disebut  data  sekunder.  Data penelitian  ini  dikumpulkan  menggunakan  data sekunder dari Google Image
( www.images.google.com )  dan  di  unduh  dengan bantuan  aplikasi Fatkun  Batch  Download  Image. Setelah  data  diperoleh,  data  tersebut  disimpan  dalam google  drive  dan  dianalisis  dengan  menggunakan Google Colab.

## 3.4. Teknik Analisi Data

## Gambar 3. Metode Knownledge Discovery In
Database (KDD)
Data  yang  digunakan  sebagai  acuan  penelitian divalidasi  melalui  proses  analisis  penelitian.  Setelah data  sekunder  diperoleh,  analisis  data  dilakukan dengan  menggunakan  metode Knowledge  Discovery
in  Database (KDD). Knowledge  Discovery  In Database (KDD) adalah pendekatan untuk mendapatkan  pengetahuan  dari  database  yang  ada, yang  terdiri  dari  tabel  yang  saling  berhubungan  dan berhubungan. Informasi yang diperoleh dari proses ini dapat digunakan sebagai basis pengetahuan (knowledge base). [11]

## 3.4.1. Data Selection
Pengumpulan data citra menggunakan aplikasi Google  bernama  Fatkun  Image  Downloader  yang dapat  mengunduh  banyak  gambar  sekaligus.  Dalam penelitian ini, empat kategori citra bunga lily diunduh, yaitu  easter  lily  sebanyak  85  gambar,  lily  valley sebanyak  85  gambar,  stargazer  lily  sebanyak  85 gambar,  dan  tiger  lily  sebanyak  85  gambar. Perbandingan  skenario  data  80%  :  20%  didasarkan pada  pareto  principle  yang  umum  digunakan  dalam data  mining,  yang  menyatakan  bahwa  80%  kejadian berasal dari 20% sisanya. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa  model  belajar  lebih  banyak  selama  proses pembelajaran dengan lebih banyak data latih.

## Table 1. Pembagian Data Penelitian
Data Train (80%) Data Test(20%) Easter Lily 68 17 Lily Valley 68 17 Stargazer Llily 68 17 Tiger Lily 68 17 Jumlah 272 68 3.4.2. Preprocessing
Package yang akan digunakan dalam pengolahan harus diinstal sebelum memasukkan data. Untuk  penelitian  ini,  peneliti akan  menggunakan package Keras, library Deep Learning yang digunakan untuk  klasifikasi  data.  Setelah  package diaktifkan, masukkan  gambar  yang  telah  disimpan  dengan menggunakan  syntax  yang  ditunjukkan  pada  gambar 4.2. Penelitian ini  menggunakan 340 foto bunga lily, termasuk 85 gambar lily easter, 85 gambar lily valley, 85  gambar  lily  stargazer,  dan  85  gambar  lily  tiger. Gambar-gambar tersebut digabungkan dan dimasukkan  ke  dalam  folder  bunga.  Kemudian membuat
fungsi 'load_images_from_folder_with_categories(folder)' untuk  membaca  gambar  dari  setiap  kategori  dalam folder yang di berikan, yang nantinya bisa digunakan untuk  proses  analisis  atau  Pembangunan  model machine learning.
ImageDataGenerator dari TensorFlow untuk melakukan augmentasi data  pada  saat  memuat  data training dan testing. Untuk meningkatkan variasi data yang  digunakan  untuk  melatih  model,  ini  merupakan salah  satu  teknik  yang  umum  digunakan  dalam  deep learning.Dengan menggunakan ImageDataGenerator , data  gambar  yang  ada  akan  diubah  secara  real-time saat model sedang melatih dan menguji, meningkatkan kemampuan  model  untuk  mengeneralisasi  pola-pola yang ada dalam dataset.
Gambar 4. Melakukan Augmentasi Data
Hasil  pesan  yang  terkait  dengan  proses pengolahan gambar menggunakan Python dan Pustaka seperti TensorFlow atau keras mengindikasikan bahwa ada 281 gambar dalam 4 kelas yang telah ditemukan, serta 68 gambar dalam 4 kelas lainnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian diperlukan untuk memverifikasi  kinerja  sistem.  Pelatihan  model  CNN dilakukan sebagai berikut dalam proses pengujian ini :

## Gambar 1. Model CNN
Berdasarkan gambar di atas, lapisan convolutional  pertama  menghasilkan  gambar  dengan dimensi  222  x  222  x  32  dan  parameter  896.  Lapisan convolutional  kedua  menghasilkan  gambar  dengan dimensi 220 x 220 x 32 dan parameter 9248. Lapisan kedua  dihasilkan  dengan  menggunakan  rumus  yang sama.  Pada  lapisan  faltten,  angka  179776  diperoleh dengan perkalian dari dimensi sebelumnya, 53 53 x 64 =  179.776,  dan  pada  lapisan  tebal  256  adalah  angka yang  menunjukkan  jumlah  neuron  yang  digunakan. Parameter 460.229.12 diperoleh dari 179.776 kali 256 = 460.229.12.. Jumlah parameter yang didapatkan dari model  yang  dibuat  adalah  46.089.508,  karena  4 menunjukkan  banyaknya  kategori  gambar  yang digunakan,  yaitu  bunga  lily  easter,  lily  valley,  lily
stargazer,  dan  lily  tiger.  Oleh  karena  itu,  parameter yang didapatkan adalah 4 x 256 + 4 = 1.082.
Gambar 2. Hasil Training dan Testing Model CNN
Hasil  dari  pelatihan  data  train  dan  test  dengan iterasi (epoch) sebanyak 100. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 6, iterasi menghasilkan nilai akurasi dan nilai  loss  untuk  masing-masing  data  train  dan  test. Nilai  akurasi  adalah  nilai  yang  digunakan  untuk menentukan  tingkat  keberhasilan  model  yang  telah dibuat.  Namun,  nilai  kehilangan  adalah  ukuran  dari kesalahan  yang  dibuat  oleh  network,  dan  tujuannya adalah untuk menguranginya.
Untuk  data  train,  epoch  pertama  menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  0.2705  dan  nilai  loss  sebesar 1.3850,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  6. Epoch  kedua  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 0.2705  dan  nilai  loss  sebesar  1.3850.  Selanjutnya hingga  epoch  ke-100.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 4.11, nilai akurasi pada epoch  ke-100 adalah 0,2633  dan  loss  uang  sebesar  1,3844.  Untuk  data  tes pada  epoch  pertama,  nilai  akurasi  adalah  0,3088  dan nilai  loss  sebesar  1,3468.  Pada  epoch  kedua,  nilai akurasi  adalah  0,2500  dan  nilai  loss  sebesar  1,3765. Pada  epoch  ke-100  terakhir,  nilai  akurasi  adalah 0,2500 dan nilai loss adalah 1,3765.
Gambar 3. Grafik Hasil Loss Traning dan Testing Model CNN
Gambar 4. Grafik Hasil Akurasi Traning dan Testing Model CNN
Pada  gambar  7,  setiap  iterasi  (epoch),  grafik menunjukkan  pergerakan  nilai  akurasi  dan  nilai loss untuk  data  train  dan  data  test.  Dalam  gambar, garis  biru  menunjukkan  pergerakan  data  train, sedangkan garis merah menunjukkan pergerakan nilai akurasi  dan  loss data  test.  Nilai  loss kedua  data ditunjukkan  pada  grafik  atas.  Untuk  data  train,  nilai loss terus  turun  hingga  mencapai  epoch  ke-60  dan kembali  turun  hingga  epoch  ke-100.  Untuk  data  uji, nilai  loss awalnya  turun  tetapi  kembali  naik  hingga epoch ke-100. Gambar 8 menunjukkan bahwa nilai akurasi  hasil  iterasi  untuk  kedua  data  train  dan  test sama-sama  naik  pada  epoch  ke-60  dan  turun  pada epoch ke-100. Untuk data pelatihan, nilai akurasi pada epoch  terakhir  adalah  0.2633,  sedangkan  untuk  data uji, nilai akurasi pada epoch terakhir adalah 0.2500.

## 4.1. Uji Coba Data dan Evaluasi
Data pelatihan dan pengujian diuji dan dievaluasi setelah  prosesnya  selesai.  Dalam  penelitian  ini, gambar  dibagi  menjadi  empat  kategori  berdasarkan jenisnya:  bunga  lily  easter,  bunga  lily  valley,  bunga lily  stargazer,  dan  bunga  lily  tiger.  68  gambar  dari masing-masing kategori, total 272 gambar, dimasukkan ke dalam kategori ini. Detail perhitungan akurasi model untuk keempat kategori ini diberikan di sini.
Tabel 2. Rincian Perhitungan Akurasi Model Data
Train No. Jenis Bunga Lily Benar Salah Total 1. Easter Lily 68 0 68 2. Lily Valley 68 0 68 3. Stargazer Lily 68 0 68 4. Tiger Lily 68 0 68 Total 272 0 272 Akurasi 100% 0% 100%
Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  tabel  2,  rincian perhitungan  akurasi  model  di  atas,  uji  coba  yang dilakukan  pada  data  train  menunjukkan  bahwa prediksi untuk masing-masing jenis bunga lily easter, lily  valley,  lily  stargazer,  dan  lily  tiger  dari  ke-68 gambar benar untuk masing-masing jenis bunga. Oleh karena  itu,  tingkat  akurasi  model  sebesar  100%,  dan nilai ini termasuk kategori tinggi, yang menunjukkan
bahwa  model  dapat  dengan  akurat  mengidentifikasi ketiga jenis bunga lily.
Uji coba dan evaluasi dilakukan pada data pelatih setelah hasilnya diketahui. Data uji terdiri dari 68 foto, yang dibagi menjadi 17 foto bunga lily easter, 17 foto bunga lily valley, 17 foto bunga lily stargazer, dan 17 foto  bunga  lily  tiger.  Prediksi  yang  benar  adalah  59 gambar; untuk bunga lily easter, ada 17 gambar yang benar,  sedangkan  4  gambar  yang  salah;  untuk  bunga lily stargazer, ada 16 gambar yang benar, sedangkan 1 gambar yang salah; dan untuk bunga lily tiger, ada 17 gambar  yang  salah.  Perhitungan  akurasi  model terhadap data uji ditunjukkan di bawah ini, table 3.
Tabel  3  menunjukkan  nilai  akurasi  untuk klasifikasi  keempat  jenis  bunga  lily  adalah  sebesar 87%.  Meskipun  nilai  ini  tidak  mencakup  nilai  yang paling  tinggi,  temuan  ini  menunjukkan  bahwa klasifikasi keempat jenis bunga lily dapat dilakukan.
Tabel 3. Perhitungan Akurasi Model Data Test No. Jenis Bunga Lily Benar Salah Total 1. Easter Lily 17 0 17 2. Lily Valley 13 4 17 3. Stargazer Lily 16 1 17 4. Tiger Lily 13 4 17 Total 59 9 68 Akurasi 87% 13%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  tentang  "Analisis  Klasifikasi  Gambar Bunga  Lily  Menggunakan  Metode  Convolution Neural  Network  (CNN)  Dalam Pengolahan  Citra" menghasilkan beberapa kesimpulan, termasuk : Paket Keras pada Python digunakan di Google Colab Versi 1.0.0  untuk  menerapkan  metode  Convolution  Neural Network (CNN) untuk klasifikasi Gambar Bunga Lily. Untuk  melakukan  proses  ini,  empat  lapisan convolution digunakan,  yang  dibagi  menjadi dua set: lapisan  pertama  memiliki  32 filter  dan  lapisan  kedua memiliki  64  filter,  masing-masing  dengan  ukuran kernael  3  x  3.  Lapisan  tebal  pertama  memiliki  256 neuron dengan fungsi aktivasi ReLu, dan lapisan tebal terakhir  memiliki  4  neuron  dengan  fungsi  aktivasi softmax untuk klasifikasi multikelas, dan satu lapisan yang dihaluskan. Tingkat akurasi yang di peroleh dari model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yaitu sebesar  100%  pada  proses  training  dan  87%  pada proses testing. Sehingga dapat disimpulkan Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  Deep Learning dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) mampu melakukan klasifikasi gambar bunga lily dengan baik. Hasil klasifikasi dari data  traning  dan  pengujian  dari  empat  jenis  gambar bunga  liliy  untuk  menguji  model  yang  dibentuk menunjukkan  bahwa  semua  gambar  diklasifikasikan dengan benar.
Berdasarkan temuan penelitian, penulis membuat beberapa  rekomendasi  untuk  digunakan  untuk penelitian  selanjutnya,  sebagai  berikut  :  Diharapkan bahwa peneliti akan menggunakan perbaikan background pada tahapan preprocessing.  Data gambar
yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terlalu  luas  dan mungkin tidak terkonsentrasi pada faktor-faktor yang dapat  mempengaruhi  klasifikasi.  Peneliti  selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan dengan menggunakan program lain selain python  karena ada banyak program lain yang dapat melakukan klasifikasi gambar. Diharapkan bahwa peneliti akan menggunakan  teknik  klasifikasi  gambar  terbaru dengan akurasi yang lebih baik di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Muwardi et  al. ,  “Pengolahan  Citra  Dan Pengklasifikasi  Jarak,” Jurnal  Ilmu  Teknik Elektro Komputer dan Informatika , vol. 3, no. 2, pp. 124–131, 2017.
[2]  S.  B.  Mulyana,  “Identifikasi  Jenis  Bunga Anggrek Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode KNN.,” 2014.
[3]  G. W. Intyanto, “Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning: CNN (Convolution  Neural  Network),” Jurnal  Arus Elektro Indonesia , vol. 7, no. 3, p. 80, 2021, doi: 10.19184/jaei.v7i3.28141.
[4]  T. Nurhikmat,  “IMPLEMENTASI  DEEP
LEARNING UNTUK IMAGE CLASSIFICATION MENGGUNAKAN
ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK  (CNN)  PADA  CITRA  WAYANG GOLEK,” 2018.
[5]  A. Rohim, Y. A. Sari, and Tibyani, “Convolution neural  network  (cnn)  untuk  pengklasifikasian citra makanan tradisional,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer ,  vol.  3,  no.  7,  pp.  7038–7042,  2019,
[Online].
Available: http://j-
ptiik.ub.ac.id/index.php/j-
ptiik/article/view/5851/2789
[6]  R.  Firmansyah,  “IMPLEMENTASI  DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK UNTUK KLASIFIKASI BUNGA,” vol. 10, p. 6, 2021.
[7]  I. A. Anjani, Y. R. Pratiwi, and S. Norfa Bagas Nurhuda,  “Implementation  of  Deep  Learning Using Convolutional Neural Network Algorithm for Classification Rose Flower,” J Phys Conf Ser , vol.  1842,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1842/1/012002.
[8]  F.  Fitriani,  “Klasifikasi  Jenis  Bunga  Dengan Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (Cnn),” TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 2, no. 2, pp. 64–68, 2021, doi: 10.46764/teknimedia.v2i2.39.
[9]  R.  K.  S.  C.  Putri,  “IMPLEMENTASI  DEEP LEARNING  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK UNTUK  KLASIFIKASI  GAMBAR  (Studi Kasus:  Klasifikasi  Gambar  Pada  Tanaman Anggrek Bulan Putih, Anggrek Dendrobium, dan Anggrek  Ekor  Tupai),”  2018,  [Online].
Available: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=tr ue&db=sph&AN=119374333&site=ehost- live&scope=site%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.ne uron.2018.07.032%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/ j.tics.2017.03.010%0Ahttps://doi.org/10.1016/j. neuron.2018.08.006 [10]  P.  novia  Rena, Penerapan  Metode  Convolution Neural Network Pada Pendetekdi Notasi Balok , no. 2. 2019.
[11]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .
Jurnal Edik
Informatika,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.