Pratiwi, H.A., Cahyanti, M. and Lamsani, M. (2021) “Implementasi Deep Learning Flower Scanner
Menggunakan Metode Convolutional Neural Network”, Sebatik, 25(1).
Submitted:  2021/04/16 Accepted:  2021/05/26 Published:  2021/06/01

## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING FLOWER SCANNER MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Hanissa Anggraini Pratiwi 1) , Margi Cahyanti 2) , dan Missa Lamsani 3)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma.
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma.
3 Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma.
1,2,3 Jl. Margonda Raya No.100. Pondok Cina, Depok. E-mail : hanisanggrn@student.gunadarma.ac.id 1) , margi@staff.gunadarma.ac.id 2) , missa@staff.gunadarma.ac.id 2)

## ABSTRAK
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  klasifikasi  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.
Kata Kunci: Bunga, CNN, Deep Learning, Neural Network, Klasifikasi
1. PENDAHULUAN
Bunga ialah sebagai alat perkembangbiakan generatif tumbuhan biji tertutup. Di dalam bagian-bagian bunga  mempunyai  macam-macam  atau  juga  jenis-jenis bagian dalam bunga yang setiap fungsinya pada masing- masing  bagian  bunga  tersebut  berbeda-beda  juga, sehingga diperlukan suatu pembahasan yang panjang dan juga  luas  mengenai  bagian-bagian  bunga  (Apriani, 2017).
Bunga  ( flos )  atau  kembang  adalah  struktur reproduksi  seksual  pada  tumbuhan  berbunga  ( divisio Magnoliophyta atau Angiospermae ,  “tumbuhan  berbiji tertutup”). Ada sekitar 391.000 spesies tanaman vaskular yang  saat  ini  diketahui  sains,  dimana  sekitar  369.000 spesies  (atau  94  persen)  adalah  tanaman  berbunga, menurut  sebuah  laporan  oleh  Royal  Botanic  Gardens, Kew, di Inggris (Sulistyawati, A, 2019).
Dalam  Deep  Learning ,  sebuah  komputer  belajar mengklasifikasi secara langsung dari  gambar atau suara. Metode Deep  Learning menggunakan  CPU  dan  RAM dalam  proses  komputasi,  dan  juga  memanfaatkan  GPU sehingga  proses  komputasi  data  yang  besar  dapat berlangsung lebih cepat (Ilahiyah, 2018).
Network Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. Konsep CNN  Cara  kerja  CNN  memiliki  kesamaan  pada  MLP, dalam CNN setiap neuron ditampilkan dalam bentuk dua dimensi,  tidak  seperti  MLP  yang  setiap neuron hanya berukuran satu dimensi.
Klasifikasi  jenis  bunga  merupakan  suatu  pekerjaan yang membutuhkan waktu dan pengetahuan. Perkembangan vision komputer memungkinkan otomatisasi  klasifikasi  jenis  bunga  dengan  efisien  dan akurat.
Mengetahui  banyaknya  jenis  yang  ditemukan  pada bunga,  diperlukan  ada  pendekatan  digital  agar  dapat mengenali beragam jenis dengan cepat dan mudah. Salah satu  caranya  adalah  dengan  menggunakan Deep Learning ,  yang  merupakan  salah  satu  bidang  ilmu  baru dalam Machine  Learning dan  memiliki  perkembangan cukup  pesat. Convolutional  Neural  Network merupakan salah  satu  metode Deep  Learning yang  memiliki kemampuan untuk mengolah informasi citra .
Selain  itu,  penggunaan  teknologi  salah  satunya teknologi mobile (bergerak) sudah menjadi kebutuhan di
masyarakat  yang  dapat  memberikan  kemudahan  untuk menjalankan  aktivitas,  mendukung  produktivitas  dan memperoleh informasi.
Salah  satu  macam  teknologi mobile adalah Smartphone .  Masyarakat  dapat  memperoleh  informasi yang berbasis android diterapkan pada mobile smartphone .  Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi untuk  perangkat mobile yang  berbasis  linux  dan mencakup  sistem  informasi, middleware (perangkat lunak yang berfungsi pada lapisan perantara aplikasi dan sistem operasi).
Kebaruan  dalam  penelitian  ini  adalah  menerapkan klasifikasi  jenis  bunga  dengan  menggunakan  metode CNN  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  Tessa  S. Warongan, Sherwin R. U. A. Sompie, Agustinus Jacobus dengan  judul  “Penerapan  Metode  Content-Based  Image Retrieval  untuk  Pengenalan  Jenis  Bunga”  yang dipublikasikan  pada  tahun  2018  (Warongan,  2018). Penelitian yang dilakukan Warongan dengan menerapkan  metode  CBIR  (Content  Based  Image Retrieval).  Diharapkan  pada  implementasi  metode  CNN dapat  membantu  pengguna  untuk  memelihara  bunga dengan jenis sesuai dengan keinginannya tersebut.

## 2. RUANG LINGKUP
Ruang  lingkup  permasalahan  pada  penelitian  ini dijabarkan dengan lima masalah untuk pengklasifikasian tanaman atau bunga diantaranya :
1. Penerapan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  ini  dalam  klasifikasi  jenis  bunga  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  3.6  dan Google Colab .
2. Basis data yang digunakan diambil dari Google yang menyediakan dataset .
3. Bunga  yang  di  klasifikasi  ada  5  jenis  bunga  yaitu Mawar,  Matahari,  Kembang  Sepatu,  Telang, Cornflower .
4. Aplikasi ini hanya dapat dijalankan pada smartphone berbasis android.
5. Output yang  dihasilkan  berupa  jenis  bunga  seperti Bunga  Kembang  Sepatu,  Bunga  Telang,  dan  Bunga Cornflower .

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada bagian ini membahas penggunaan metode yang terkait dalam penelitian, di antaranya :

## 3.1 Tanaman Bunga
Bunga atau kembang (bahasa Latin: flos) adalah alat reproduksi  seksual  pada  tumbuhan  berbunga  ( divisio Magnoliophyta atau Angiospermae ,  "tumbuhan  berbiji tertutup").  Pada  bunga  terdapat  organ  reproduksi,  yaitu benang  sari  dan  putik  Bunga  dapat  muncul  secara tunggal  maupun  bersama-sama  dalam  satu  rangkaian. Bunga  yang  muncul  secara  bersama-sama  disebut sebagai bunga majemuk atau inflorescence (Sulistyawati, A, 2019).
Pada  beberapa  spesies,  bunga  majemuk  dapat dianggap  awam  sebagai  bunga  (tunggal),  misalnya  pada Anthurium dan  bunga  matahari.  Satuan  bunga  yang menyusun bunga  majemuk disebut floret . Secara botani, bunga  adalah  bagian  tanaman  untuk  menghasilkan  biji. Penyerbukan  dan  pembuahan  berlangsung  pada  bunga. Setelah pembuahan, bunga akan berkembang lebih lanjut membentuk buah. Pada tumbuhan berbunga, buah adalah struktur yang membawa dan melindungi biji (Sulistyawati, A, 2019).
3.2 Deep Learning
Pemelajaran dalam (bahasa Inggris : Deep Learning ) atau sering dikenal dengan istilah pemelajaran struktural mendalam  (bahasa Inggris :  deep structured  learning ) atau  pemelajaran  hierarki  (bahasa Inggris : hierarchical learning ) adalah salah satu cabang dari ilmu pemelajaran mesin  (bahasa Inggris : machine learning )  yang  terdiri algoritma  pemodelan  abstraksi  tingkat  tinggi  pada  data menggunakan  sekumpulan  fungsi  transformasi non- linear yang  ditata  secara  berlapis  -  lapis  dan  mendalam (Batubara, 2020).
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. Convolutional Neural  Network (CNN/ConvNet)  (Sena,  2017)  adalah salah  satu  algoritma Deep  Learning yang  merupakan pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MPL)
(Ilahiyah,  2018)  (Rumelhart  ,  1986)  yang  dirancang untuk  mengolah  data  dalam  bentuk  dua  dimensi, misalnya gambar atau suara. CNN dapat belajar langsung dari citra sehingga mengurangi beban dari pemrograman.
Metode Deep  Learning menggunakan  CPU  dan RAM  dalam  proses  komputasi,  dan  juga  memanfaatkan GPU  sehingga  proses  komputasi  data  yang  besar  dapat berlangsung lebih cepat (Ilahiyah, 2018).
3.3 Convolutional Neural Network Network Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang  didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi.  CNN termasuk  dalam  jenis Deep  Neural  Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan  pada  data  citra.  CNN  terbukti  berhasil melebihi  metode  Machine  Learning  lainnya  diantaranya SVM  pada  kasus  klasifikasi  objek  pada  citra  (Sofia  N, 2018).
Konsep  CNN  Cara  kerja  CNN  memiliki  kesamaan pada MLP, dalam CNN setiap neuron ditampilkan dalam bentuk  dua  dimensi,  tidak  seperti  MLP  yang  setiap neuron hanya  berukuran  satu  dimensi  (Darmanto,  2019) pada gambar 1.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma

## Gambar 1. Arsitektur MLP Sederhana
Pada  CNN,  data  yang  dipropagasikan  pada jaringan adalah  data  dua  dimensi,  sehingga  operasi  linear  dan parameter  bobot  pada  CNN  berbeda. Pada  CNN  operasi linear  menggunakan  konvolusi,  sedangkan  bobot  tidak lagi  satu  dimensi  saja,  namun  berbentuk  empat  dimensi yang  merupakan  kumpulan kernel konvolusi  gambar  2. Dimensi bobot pada CNN adalah :

## Gambar 2. Proses Konvolusi pada CNN
karena  sifat  proses  konvolusi,  maka  CNN  hanya dapat  digunakan  pada  data  yang  memiliki  struktur  dua dimensi seperti citra dan suara.

## 3.4 Arsitektur Jaringan CNN
JST  (Jaringan  Saraf  Tiruan)  terdiri  dari  berbagai layer dan  beberapa neuron pada  masing-masing layer . Kedua  hal  tersebut  tidak  dapat  ditentukan  menggunakan aturan  yang  pasti  dan  berlaku  berbeda-beda  pada  data yang akan diuji (Windarto, A. P. 2017).
Pada  kasus  MLP  ( Multi Layer Perceptron ),  sebuah jaringan tanpa hidden layer dapat memetakan persamaan linear apapun,  sedangkan  jaringan  dengan  satu  atau  dua hidden layer dapat memetakan sebagian besar persamaan pada  data  sederhana.  Namun  pada  data  yang  lebih kompleks,  MLP  ini  memiliki  keterbatasan  (Multazam, 2020).
Pada  permasalahan  jumlah hidden  layer di  bawah tiga layer , terdapat pendekatan untuk menentukan jumlah neuron pada masing-masing layer untuk mendekati hasil optimal.  Penggunaan layer di  atas  dua  pada  umumnya tidak direkomendasikan karena menyebabkan over fitting serta  kekuatan back  propagation berkurangnya  secara signifikan.  Berkembangnya Deep  Learning ,  ditemukan untuk  mengatasi  kekurangan  MLP  dalam  menangani data  yang  kompleks,  fungsi  untuk  mentransformasikan data input menjadi bentuk  yang lebih  mudah dimengerti oleh MLP (Paliwang, 2020).
Berkembangnya Deep Learning di mana dalam satu model diberi beberapa layer untuk melakukan transformasi  data  sebelum  data  diolah  menggunakan metode  klasifikasi.  Namun  dikarenakan  fungsi layer
awal  sebagai  metode  ekstraksi  fitur,  maka  jumlah layer dalam sebuah  DNN tidak  memiliki aturan universal dan berlaku berbeda-beda tergantung dataset yang digunakan. CNN terdiri dari beberapa layer . Berdasarkan dari  arsitektur LeNet5 ,  yang  terdapat  empat layer utama pada  sebuah  CNN  ini  biasanya  yang  diterapkan  pada teknik arsitektur ini hanya tiga macam lapisan antara lain adalah (Cahya, 2020) :
1. Convolution Layer
Konvolusi  merupakan  suatu  istilah  dari  matematis yang berarti mengaplikasikan sebuah fungsi pada output fungsi  lain  secara  berulang.  Dalam  pengolahan  citra, konvolusi  berarti  mengaplikasikan  sebuah kernel (kotak kuning) pada citra  di semua offset yang  memungkinkan. Convolution Layer ini melakukan operasi konvolusi pada output dari layer sebelumnya  ada. Layer proses  utama yang mendasari sebuah CNN.
Kotak  hijau  pada  gambar  3  secara  keseluruhan adalah  bagian  citra  yang  di  konvolusi. Kernel bergerak dari  sudut  kiri  atas  ke  kanan  bawah.  Sehingga  hasil konvolusi  dari  citra  tersebut  dapat  di  lihat  pada  gambar disebelah kanan tersebut. Tujuan dilakukannya konvolusi pada  data  citra  adalah  untuk  mengekstraksi  fitur  dari citra input .  Konvolusi  akan  menghasilkan  transformasi linear dari data input sesuai informasi  spasial pada data. Bobot  pada layer tersebut  menspesifikasikan kernel konvolusi  yang  digunakan,  sehingga kernel konvolusi dapat dilatih berdasarkan input pada CNN (Nurhikmat, T ,2018).

## Gambar 3. Operasi dari Konvolusi
2. Subsampling Layer Subsampling merupakan  proses  mereduksi  ukuran sebuah  data  citra.  Dalam  pengolahan  citra, subsampling juga  bertujuan  untuk  meningkatkan invariance posisi dari  fitur.  Pada  sebagian  besar  CNN,  metode subsampling yang  digunakan  adalah max  pooling . Max pooling ini  membagi output dari convolution  layer menjadi  beberapa grid /tabel  kecil  lalu  mengambil  nilai maksimal  dari  setiap grid untuk  menyusun  matriks  citra yang  telah  direduksi  seperti  Gambar  4. Grid yang berwarna  kuning,  merah,  hijau,  dan  biru  merupakan kelompok grid yang  akan  dipilih  nilai  maksimumnya tersebut.  Sehingga  dari  hasil  proses  dapat  dilihat  pada kumpulan grid pada  sebelah  kanan.  Proses  tersebut memastikan  fitur  yang  didapatkan  akan  sama  walaupun
objek  citra  mengalami  translasi  (pergeseran)  (Endrianti, F., Setiawan, W., & Wihardi, Y. , 2018).

## Gambar 4. Max Pooling
Menurut  Springenberg  et  al  (Azizah,  2018)  penggunaan pooling  layer dengan  metode  CNN  bertujuan  untuk mereduksi  ukuran  dari  citra  sehingga  dapat  dengan mudah  digantikan  dengan  sebuah convolution  layer dengan stride yang sama dan dengan pooling layer yang bersangkutan.
3. Fully Connected Layer Pada convolution  layer diperlukan  transformasi menjadi data satu dimensi terlebih dahulu sebelum dapat dimasukkan  ke  dalam  sebuah Fully  Connected  layer . Karena  hal  tersebut  menyebabkan  data  kehilangan informasi  spasialnya  dan  tidak reversibel , Fully Connected layer dapat  diimplementasikan  di  akhir jaringan.  Pada  sebuah  jurnal  oleh Lin  et  al .,  dijelaskan bahwa convolution  layer dengan  ukuran kernel 1  x  1 melakukan  fungsi  yang  sama  dengan  sebuah Fully Connected layer namun dengan tetap dengan mempertahankan  karakter  spasial  dari  data.  Hal  ini membuat penggunaan Fully  Connected  layer pada CNN sekarang tidak banyak dipakai. Sebagai berikut (1) yang digunakan (Nakahara, H., Fujii, T., & Sato, S., 2017):
Fungsi sigmoid ini  sekarang  sudah  tidak  lagi banyak digunakan  dalam  praktik  karena  memiliki  kelemahan utama  yaitu range nilai  dari output dari  fungsi  sigmoid tidak terpusat pada angka nol. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya proses back propagation yang tidak  ideal,  selain  itu  bobot  pada  JST  tidak  terdistribusi rata  diantaranya  nilai  positif  beserta  negatif  serta  nilai bobot  akan  banyak  mendekati  ekstrem  0  atau  1. Komputasi  nilai propagative menggunakan  perkalian, maka  nilai  ekstrem  tersebut  akan  menyebabkan  efek saturating gradients di mana jika nilai bobot cukup kecil, maka  lama  kelamaan  nilai  bobot  akan  mendekati  salah satu ekstrem sehingga  memiliki gradien  yang  mendekati nol. Jika hal tersebut terjadi, maka neuron tersebut tidak akan  dapat  mengalami update yang  signifikan  dan  akan nonaktif  seperti  pada  gambar  5  (Nakahara,  H.,  Fujii,  T., & Sato, S., 2017).
Gambar 5. Distribusi Fungsi Sigmoid

## 4. PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  perancangan  aplikasi  yang menjelaskan  proses  dari  awal  aplikasi  berjalan  hingga selesai.

## 4.1 Dataset
Pada  pengumpulan dataset tanaman  bunga,  data diambil dari website Google image sebanyak 460 gambar bunga  dengan  menggunakan Fatkun  Batch seperti gambar 6 berikut ini.

## Gambar 6. Mencari Gambar Bunga Jenis Mawar

## 4.2 Perancangan Flowchart
Berikut merupakan algoritma dari cara kerja aplikasi pengenalan jenis tanaman bunga menggunakan Flowchart Diagram pada gambar 7.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma

## Gambar 7. Distribusi Fungsi Sigmoid
Pada flowchart diagram  diatas  menjelaskan  tentang tahapan  atau  proses  dari,  pembuatan  aplikasi  klasifikasi jenis tanaman bunga, yaitu :
Pertama, mulai memasukkan dataset terlebih dahulu kemudian  memulai  training dataset ,  setelah  itu mengekspor dataset hasil training menjadi file dengan ekstensi model.tflite dan label . Kedua,  meng impor tensorflow  lite ke  dalam software android  studio.  Selanjutnya  melakukan import file dengan  ekstensi  . tflite yang  telah  diekspor sebelumnya  ke  dalam project android  studio  yang  telah dibuat.  Building  aplikasi  ke  dalam  bentuk  apk  agar aplikasi dapat digunakan pada smartphone android yang digunakan.
Ketiga,  melakukan  instalasi  aplikasi  yang  telah dibuat  ke smartphone android.  Selesai  ter install aplikasi dapat digunakan dengan mengarahkan kamera smartphone pada object yang  dituju.  Hasil  klasifikasi akan terlihat langsung pada parameter  yang berada pada bagian bawah layer aplikasi.
4.3 Training Dataset
Model  dilatih  menggunakan dataset dengan  total dataset 460  gambar  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 ).  Berikut  hasil  dari  proses  melatih model. Dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil Akhir Training Model Dataset
Diagram  hasil  terdapat  pada  gambar  8.  Untuk validasi dataset diberi  label  uji  oleh  bagian  konvensi. Dari  diagram  akurasi  dapat  di  lihat  bahwa  model  tidak terlalu  perlu  melakukan  banyak  proses  latihan.  Dapat  di lihat  bahwa  data  set  pelatihan  ini  menunjukkan keterampilan  yang  sebanding  pada  kedua dataset . Hasilnya  dapat  disimpulkan  bahwa  model  tersebut  telah mempelajari data set pelatihan dengan cukup baik.

## Gambar 8. Diagram Hasil Training (1)

## Gambar 9. Diagram Hasil Training (2)
Dari diagram kesalahan dan akurasi  pada gambar 9, dapat  di  lihat  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang sebanding  pada  kedua  data  set  latih  dan  validasi  (tes berlabel).

## 4.4 Proses Training
Proses testing merupakan proses klasifikasi menggunakan  bobot  hasil  proses  training.  Proses  ini tidak  jauh  berbeda  dengan  proses  training  yang membedakannya tidak terdapat proses back propagation setelah  proses feed  forward .  Tahap  ini  membahas mengenai  hasil  implementasi, black box testing serta  uji coba  aplikasi  klasifikasi  jenis  bunga  hias  pada  beberapa perangkat yang memiliki spesifikasi yang berbeda. Hasil implementasi  dan  uji  coba  disajikan  dalam  bentuk  tabel
atau  gambar  dengan  beberapa  keterangan  pendukung. Penulis telah melakukan implementasi dan uji coba pada beberapa Smartphone Android  dengan  spesifikasi  pada tabel  1.  Dan  pada  tabel  2  adalah  bagian  tahapan implementasinya,  apakah  aplikasi  berjalan  sesuai harapan.
Tabel 1. Uji Coba Smartphone No. Tipe Ponsel Keterangan 1. Samsung J7  Dapat di Install  Dapat berjalan dengan baik
 Tampilan sesuai dengan layar smartphone, klasifikasi berjalan dengan baik 2. Oppo F7  Dapat di Install  Dapat berjalan dengan baik
 Tampilan sesuai dengan layar smartphone, klasifikasi berjalan dengan baik 3. Xiaomi Redmi  Note 8  Dapat di Install
 Dapat berjalan dengan baik
 Tampilan sesuai dengan layar smartphone, klasifikasi berjalan dengan baik
Tabel 2. Uji Coba Aplikasi Smartphone Android Objek Asli Akurasi Model Kesimpulan Bunga Mawar Akurat
Bunga Matahari Akurat Bunga Kembang Sepatu Akurat Bunga Telang Akurat Bunga Cornflower Akurat
Berdasarkan hasil uji coba pada tabel 1 dan 2. dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik, akan  tetapi  dalam  beberapa  kasus  terdapat  satu  kasus klasifikasi yang tidak sesuai hasil. Aplikasi ini diuji coba terhadap  3  responden  dengan  ponsel  android  berbeda-
beda  untuk  mengetahui  apakah  sudah  memenuhi  tujuan penulisan.

## 5. KESIMPULAN
Pada  bagian  ini  merupakan  hasil  dari  peneliti  yaitu membuat  aplikasi  Flower  Scanner  menggunakan Deep Learning sehingga  sistem  dapat  mengenali  jenis  bunga yang dipelihara dalam kehidupan sehari-hari secara real- time .  Sebagai  implementasi  dari  pembelajaran  mesin pada smartphone android  aplikasi  ini  juga  dapat digunakan oleh industri pertanian dan seorang pengembangbiakan bunga untuk menentukan jenis bunga yang akan diperjual belikan.
Dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat  membantu pengguna  untuk  memelihara  Bunga  hias  dengan  jenis sesuai  dengan  keinginan.  Aplikasi  ini  terdiri  dari  tiga menu  yaitu menu Scanner , About ,  dan Exit .  Dimana menu Scanner berfungsi  untuk  mendeteksi  objek  dan memberikan informasi akurasi objek yang telah dideteksi.
Tampilan  menu Scanner saat  sedang  mendeteksi objek  yang  memberikan  akurasi  bernilai  99,30%. Tampilan  menu Scanner memberi  perbandingan  akurasi dari  3  jenis  objek  yang  mendekati  kemiripan  dengan objek  yang  ada  pada dataset dengan  skala  0%  sampai 100%.  Menu About berisi  tentang  informasi  singkat tentang  aplikasi  dan  menu Exit digunakan  untuk pengguna jika ingin keluar dari aplikasi.

## 6. SARAN
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan jumlah dataset yang digunakan agar lebih dapat  menyempurnakan  data  yang  telah  ada,  selain  itu penerapan ini tidak hanya untuk smartphone yang hanya berbasis  Android  melainkan  sistem  operasi  seperti  iOS dan  salah  satu  sistem  operasi  yang  dikembangkan  oleh perusahaan Huawei yaitu Harmony OS.
Selain  itu  untuk  ke  depannya  masih  dimungkinkan dengan  menggunakan  algoritma  Algoritma Deep Learning masih  banyak  metode  lainnya  tidak  hanya menggunakan  CNN  pada  penelitian  ini  melainkan menggunakan  metode  seperti Recurrent Neural Network (RNN).

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Apriani,  L.  D.,  Susetyarini,  E.,  &  Wahyuni,  S.  2017. Ultrastruktur  Pollen  Anggrek  Genus  Dendrobium Sebagai  Sumber  Belajar  Biologi.  Jurnal  Pendidikan Biologi  Indonesia,  2(3),  148-257.  Azizah,  L.  M., Umayah, S. F., & Fajar, F. 2018. Deteksi Kecacatan Permukaan  Buah  Manggis  Menggunakan  Metode Deep  Learning  dengan  Konvolusi  Multilayer. Semesta Teknika, 21(2), 230-236.
Batubara,  N.  A.,  &  Awangga,  R.  M.  2020.  TUTORIAL Object  Detection  Plate  Number  With  Convolution Neural Network (Cnn) (Vol. 1). Kreatif.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Darmanto, H. 2019. Pengenalan Spesies Ikan Berdasarkan Kontur Otolith Menggunakan
Convolutional  Neural  Network .  Joined  Journal (Journal of Informatics Education), 2(1), 41-59.
Endrianti, F., Setiawan, W., & Wihardi, Y. 2018. Sistem Pencatatan  Kehadiran  Otomatis  di  Ruang  Kelas Berbasis  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  JATIKOM:
Jurnal  Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer, 1(1), 40- 44.
Ilahiyah,  S.,  &  Nilogiri,  A.  2018.  Implementasi  Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan
Convolutional  Neural  Network.  JUSTINDO  (Jurnal Sistem  Dan  Teknologi  Informasi  Indonesia),  3(2),
49-56.
Multazam,  S.,  Cholissodin,  I.,  &  Adinugroho,  S.  2020. Implementasi  Metode  Extreme  Learning  Machine pada Klasifikasi Jenis Penyakit Hepatitis berdasarkan  Faktor  Gejala.  Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  e-ISSN, 2548, 964X.
Nakahara,  H.,  Fujii,  T.,  &  Sato,  S.  2017.  A Fully Connected layer elimination  for  a  binarizec
Convolutional Neural Network on an FPGA. In 2017 27th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL) (pp. 1- 4). IEEE.
Nurhikmat, T. 2018. Implementasi Deep Learning Untuk Image  Classification  Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  Pada  Citra Wayang Golek.
Paliwang,  A.  A.  A., Septian,  M. R. D., Cahyanti,  M., & Swedia,  E.  R.  2020.  Klasifikasi  Penyakit  Tanaman Apel Dari Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network. Sebatik, 24(2), 207-212.
Rumelhart,  D.  E.,  Hinton,  G.  E.,  &  Williams,  R.  J. (1986). Learning representations by back- propagating errors. nature, 323(6088), 533-536.
Sena, S. 2017. Pengenalan Deep Learning Part 1 : Neural Network. https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep- learning-8fbb7d8028ac  (diakses  pada  tanggal  5 Januari 2021).
Sofia,  N.  2018. Convolutional  Neural  Network . https://medium.com/@nadhifasofia/1-convolutional- neural-network-convolutional-neural-network- merupakan-salah-satu-metode-machine-
28189e17335b  (diakses  pada  tanggal  5  Februari 2021).
Sulistyawati, A. (2019). Pengembangan Katalog Tumbuhan  Berbunga  (Angiospermae)  Sebagai
Suplemen  Bahan  Ajar  Biologi  Pada  Materi  Plantae (Doctoral Dissertation, Universitas Negeri Semarang).
Warongan,  T.  S.,  Sompie,  S.  R.,  &  Jacobus,  A.  2018. Penerapan  Metode  Content-Based  Image  Retrieval untuk  Pengenalan  Jenis  Bunga.  Jurnal  Teknik Informatika, 13(3).
Windarto,  A.  P.  2017.  Implementasi  Jst  Dalam Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  Kur Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan Metode  Backpropogation.  J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komputer dan Informatika), 1(1), 12-23.