## Deteksi Objek Daun Semanggi Secara Real Time Menggunakan
CNN-Single Shot Multibox Detector (SSD)
Ida Astuti* 1 , Winda Widya Ariestya 2 , Bambang Solehudin 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100 Depok, Jawa Barat
*1 astuti@staff.gunadarma.ac.id, 2 winda_widya@staff.gunadarma.ac.id,
3 bamsolwibu@gmail.com *) Korespondensi author
( received: 13-09-21, revised: 21-12-21, accepted: 13-01-22)

## Abstract
Many  medicinal  plants  are  now  found  as  plants  that  provide  benefits  in  disease  prevention  and  alternative treatments. One of them is clover leaf, which has medicinal properties, but little is known about its shape. This study aims to detect cloverleaf objects in real-time using webcam camera-based image input, followed by deep learning using the Tensorflow object detection framework in the feature extraction process and Convolutional Neural  Network  (CNN)-Single  Shot  MultiBox  Detector  (SSD)  as  an  image  processing  method.  The  research method used included several stages, including data acquisition, data preposition, training, model formation, and testing. Based on the test results, the cloverleaf object detection model using SSD can perform well, with the best results in the comparison of the ratio of training data and test data of 80:20 producing a precision value of 80%, recall 100%, and accuracy 86.6 %. Keyword: object detection, semanggi leaf,real time, tensorflow, SSD

## Abstrak
Tumbuhan  obat  saat  ini  banyak  ditemui  sebagai  tumbuhan  yang  memberikan  manfaat  dalam  pencegahan penyakit maupun sebagai alternatif pengobatan. Salah satunya adalah daun semanggi yang memiliki khasiat sebagai  tumbuhan  obat,  namun  masyarakat  belum  banyak  mengenal  bentuk  daun  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan untuk melakukan deteksi objek daun semanggi yang dilakukan secara real-time melalui input gambar berbasis  kamera  webcam,  selanjutnya  deep  learning  menggunakan  framework  Tensorflow  object  detection digunakan pada proses ekstraksi fitur dan Convolutional Neural Network (CNN)-Single Shot MultiBox Detector (SSD)  sebagai  metode  dalam pengolahan  citra.    Beberapa tahapan  yang  dilakukan  dalam  metode  penelitian yang digunakan yaitu akuisisi data,  preposisi data, proses training dan pembentukan model serta pengujian. Model deteksi objek daun semanggi menggunakan SSD dapat berjalan dengan baik, hal ini berdasarkan hasil pengujian dengan hasil terbaik pada perbandingan rasio data latih dan data uji sebesar 80:20 menghasilkan nilai precision 80 %, recall 100 % dan akurasi 86,6 %.
Keyword: deteksi objek, daun semanggi, real time, tensorflow, SSD

## I. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumber daya hayati, salah satunya adalah manfaat tumbuhan sebagai  obat.  Sebagian  dari  masyarakat  Indonesia  masih  mempertahankan  penggunaan  tumbuhan  sebagai pengobatan alternatif. Tumbuhan obat adalah tumbuhan yang memiliki fungsi dan berkhasiat sebagai obat dan dipergunakan  untuk  penyembuhan  maupun  mencegah  berbagai  penyakit  [1].  Daun  semanggi merupakan  salah satu tumbuhan yang masih digunakan untuk obat dan tujuan kesehatan.
Daun  semanggi  merupakan  salah  satu  tumbuhan  yang  memiliki  banyak  manfaat  diantaranya  mengobati infeksi  saluran  kencing,  amandel,  batuk,  dsb  [2].  Masyarakat  umum  terkadang  masih  banyak  yang  belum mengetahui  mengenai  berbagai  macam  daun  termasuk  daun  semanggi,  sehingga  diperlukan  suatu  sistem  yang dapat mengenali daun semanggi.
Pekerjaan manusia sangat terbantu dengan memanfaatkan perkembangan teknologi yang terjadi, Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan merupakan salah satu bidang penelitian yang sampai saat ini masih terus berkembang  [3]. Object  Detection merupakan  suatu  cabang  dari  AI  yang  melibatkan  proses  seperti mengidentifikasi  objek  melalui  gambar,  video,  maupun  sebuah webcam [4].  Ciri  dari deteksi  objek  itu  sendiri yaitu adanya bounding box pada objek yang akan dideteksi dengan persentase kemungkinan suatu objek [5].
Metode yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan object detection dan image classification yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN) [6], kerena memiliki tingkat akurasi yang  relatif  tinggi  dan  memiliki  hasil  yang  signifikan  dalam  pengenalan  citra  [7].  Terdapat framework yang memudahkan dalam penerapan implementasi proses deteksi objek dan CNN yaitu framework Tensorflow Object Detection API. Framework tersebut dapat digunakan untuk mengembangkan, melatih, dan menggunakan model deteksi objek [8]. Framework ini telah menyediakan beberapa model trained yang bisa digunakan, salah satu nya adalah model Single Shot Multibox Detector (SSD) [9].
Salah  satu  metode  CNN  yang  menerapkan bounding  boxes untuk  memperkirakan  lokalisasi  objek  yang dideteksi adalah Single Shot MultiBox Detector (SSD). SSD memiliki beberapa kelebihan diantaranya kecepatan dan keakuratan dalam mengenali objek jika dibandingkan dengan model lain seperti YOLO dan Fast R-CNN [10].
Berikut  beberapa penelitian  terdahulu yang pernah  dilakukan  sebelumnya berkaitan dengan  pendeteksian objek. Penelitian mengenai “Deteksi objek pada video dengan memanfaatkan metode CNN dan Tensorflow” di tahun 2018, dihasilkan tingkat akurasi berkisar antara 70%-99%. Penelitian mengenai “Implementasi SSD ( Single Shot Multibox Detector ) untuk Pengenalan Wajah” oleh Andrianto Sukusvieri (2020) dihasilkan tingkat akurasi berkisar 88% hingga 100% [11]. Penelitian “Pemanfaatan OpenCV pada deteksi jenis kendaraan di Jalan” di tahun 2017 pada kondisi jalan sepi dihasilkan akurasi 77.8%, 47.5% pada kondisi jalan normal dan 28.2% pada kondisi jalan padat [12]. Penelitian lain yang menghasilkan tingkat akurasi tinggi berkisar antara 70-99% yaitu mengenai “Pemanfaatan CNN dan Tensorflow untuk mendeteksi tanda nomor kendaraan bermotor pada media streaming” pada tahun 2018 [11].
Penelitian ini dilakukan deteksi objek daun semanggi secara realtime dengan mengimplementasikan  metode CNN-SSD.

## II. Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini, beberapa tahapan metodologi penelitian yang digunakan tampak pada Gambar 1.
4 tahapan dalam metode penelitian ini, yaitu:
1. Pengumpulan data
2. Preposisi data
3. Pembuatan model
4. Tahap uji coba

## Pengumpulan Data
Prosen pengumpulan data dilakukan pada tahap ini  dengan melakukan pencarian citra daun semanggi dan objek daun lain yang terlihat mirip sebanyak 180 buah.
Ciri Daun Semanggi memiliki memiliki tiga helai daun dengan panjang sekitar 2,5 cm dan lebar sekitar 2,3 cm. Daun semanggi mempunyai tekstur tipis dan juga lembut saat diraba. Daunnya berbentuk seperti baji oval telur dengan warna antara hijau muda hingga hijau gelap seperti pada Gambar 2 [2].
Pencarian data image daun semanggi yang didapat melalui media kamera dan internet akan menghasilkan file gambar  berekstensi  JPG  dan PNG.  Pengumpulan data  melalui  media  kamera,  diambil  secara  langsung dengan menghasilkan format gambar berupa JPG, sedangkan melalui media internet diambil data melalui google image , dan menghasilkan format gambar berupa file JPG dan PNG. Pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Daun Semanggi [2]
Gambar 3.  Pengumpulan Data
Hasil pengumpulan data terdiri dari 180 image daun, dimana 100 merupakan daun semanggi dan 80 adalah daun lain. Komposisi data pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.  Komposisi data No Jenis Daun Jumlah 1 Daun Semanggi 100 2 Daun Pepaya 25 3 Daun Singkong 26 4 Daun Jambu 7 5 Daun Kelor 5 6. Daun Sirih 5 7. Daun Cincau 6 8. Daun Mangkokan 6

## Preposisi Data
Pada tahap ini setelah data dikumpulkan dilakukan preposisi data. Preposisi data adalah tahapan melakukan persiapan terhadap data sebelum dilakukan pengolahan. Preposisi data pada penelitian ini terbagi menjadi 4, yaitu resize gambar, pemisahan data train dan test, anotasi gambar, dan koversi menjadi format CSV dan TFRecord.
1. Resize gambar
Resize atau mengubah ukuran data dilakukan karena hampir semua gambar mempunyai resolusi yang sangat besar. Dalam penelitian ini seluruh gambar diubah menjadi 800x600.
2. Pemisahan data uji dan latih.
Pada tahap ini setelah semua data data dilakukan resize, data akan dipisah menjadi 2 bagian yaitu data uji dan data latih. Data akan dibagi berdasarkan rasio tertentu.
3. Anotasi Gambar
Tahap anotasi data gambar menggunakan software labeling , dengan cara memberi label pada masing-masing gambar yang ada pada bagian data train dan test . Pada gambar daun semanggi diberi label “daun semanggi” sedangkan untuk objek lain yang sekilas mirip diberi label 0. Setiap selesai melakukan Anotasi di setiap jenis daun maka format file penyimpanannya berekstensi XML. Proses Anotasi gambar terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pemberian Anotasi pada Gambar
4. Konversi menjadi format CSV dan TFRecord
Data yang tersimpan setelah diberikan anotasi akan berekstensi .xml kemudian dikonversi ke format CSV. Contoh Data CSV dapat dilihat pada  Tabel 2.  Data CSV merupakan suatu file yang didalamnya terdapat kumpulan data yang sudah dianotasi sebelumnya menjadi satu dalam bentuk tabel. Isi dari kolom pada tabel CSV adalah, filename yang merupakan nama file dari gambar, width merupakan lebar dari gambar, height merupakan tinggi dari gambar, class merupakan nama objek pada gambar, x_min yaitu nilai jarak kordinat x-min pada letak objek yang telah dianotasi sebelumnya, y_min yaitu nilai jarak kordinat y-mi n pada letak objek yang telah dianotasi sebelumnya, x_max yaitu nilai jarak kordinat x-max pada letak objek yang telah dianotasi  sebelumnya,  dan y_max yaitu  nilai  jarak  kordinat y-max pada  letak  objek  yang  telah  dianotasi sebelumnya.
Tabel 2.  Data CSV filename,width,height,class,xmin,ymin,xmax,ymax 322.jpg,800,600,daun semanggi,182,154,511, 520 323.jpg,800,600,daun semanggi,325,302,516,489 324.jpg,800,600,daun semanggi,185,154,512,519 325.jpg,800,600,daun semanggi,101,211,371,473 326.jpg,800,600,daun semanggi,327,343,433,440 326.jpg,800,600,daun semanggi,498,271,634,402
327.jpg,800,600,daunsemanggi,7,15,639,385 328.jpg,800,600,daun semanggi,8,13,642,378 329.jpg,800,600,daun semanggi,58,22,524,299 33.jpg,800,600,daun pepaya,223,58,643,456 330.jpg,800,600,daun semanggi,47,24,511,299 331.jpg,800,600,daun semanggi,492,299,686,400 332.jpg,800,600,daun semanggi,376,30,527,426 333.jpg,800,600,daun semanggi,332,113,528,239
Setelah data di ekstrak ke dalam data CSV, maka data akan dikonversi lagi untuk menghasilkan data biner TF Record dengan menjalankan skrip python generate TF Record. Setelah dijalankan, akan menghasilkan berkas test.record dan train.record yang dapat digunakan untuk input dataset pada saat proses training.

## Pembuatan Model
Gambar 5 merupakan alur pembuatan model. Tampak bahwa proses pembuatan model terdiri dari 4 tahap yaitu :
1. Input dataset 2. Konfigurasi training 3. Proses training 4. Model Deteksi Objek
Gambar 5. Proses Pembuatan Model
Berikut ini merupakan penjelasan dari tahap pembuatan model :
1. Input Dataset
Tahapan ini merupakan tahapan awal dalam pembuatan model yaitu menyiapkan dataset untuk input pada saat  tahap  proses training .  Dataset  melalui  beberapa  ekstraksi  yang  diawali  dari  gambar  yang  kemudian diekstrak  ke  format  CSV  dan  TFRecord  dengan  hasil  akhirnya  berupa  train.record,  dan  test.record  yang merupakan input dataset untuk proses training

## 2. Konfigurasi Training
Konfigurasi yang dilakukan adalah membuat sebuah label map , dan juga membuat beberapa perubahan pada berkas ssd_mobilenet_v1_coco.  Berkas label map berfungsi untuk memberikan prediksi pada objek yang akan dideteksi.
3. Proses Training
Pada  proses Training menggunakan framework  Tensorflow [13] object  detection dan  pengolahan  citra dengan metode CNN-SSD.
SSD memiliki arsitektur yang dapat dilihat pada Gambar 6. Pada awalnya SSD akan mengubah ukuran pada tiap gambar di dataset menjadi lebih kecil yaitu sebesar 300x300, lalu gambar  tersebut akan di konvolusi pada layer mobilenet. Mobilenet digunakan sebagai feature ekstraktor , setelah itu 5 layer berikutnya merupakan layer utama dari SSD, pada layer – layer tersebut SSD dilengkapi dengan Multi-Scale Feature Map yang digunakan untuk  menambah  keakuratan pada pendeteksian.  Pada  tahap  eliminasi default  box ,  SSD menggunakan  metode Non-Maximum Suppression . Secara total, SSD membuat 8732 prediksi dan menghasilkan akurasi kecepatan yang cukup tinggi yaitu 59 FPS [14].
Gambar 6.  Arsitektur SSD
Pada Gambar 7, tampak alur dari proses training yaitu:
• Gambar  yang  ada  di dataset yang  sudah  dianotasi  sebelumnya akan  dilakukan  proses  konvolusi  pada network MobileNet. MobileNet juga berfungsi sebagai feature Ekstraktor untuk SSD.
• Gambar yang sudah masuk, akan dibuat beberapa feature map dengan skala yang berbeda – beda.
• Selanjutnya Convolutional  Filter akan  membuat  prediksi  beberapa default  box (lokasi  Objek)  dan klasifikasi.
• Menggunakan metode Non-Maximum Suppression , dilakukan eliminasi defaultbox dengan nilai jaccard yang lebih kecil, hingga hanya tersisa 1 default box , dari masing – masing objek yang terlihat [15].
• Proses diulangi terus menerus hingga gambar yang ada pada dataset habis atau sudah mencapai step akhir.
Gambar 7.  Alur Proses Training
4. Model Deteksi Objek
Pada  saat  melakukan  proses training, akan  memakan  waktu  dan  selama  proses  berlangsung,  program akan  menyimpan  hasil  berupa  berkas  .ckpt  yaitu checkpoint yang  disimpan  setiap  beberapa  menit  ke folder training . Berkas checkpoint terakhir akan di ekspor menjadi model baru berupa file protobuff yang akan digunakan sebagai acuan model untuk mendeteksi objek.

## Tahap Uji Coba
Tahap ini akan dilakukan pengujian pada mekanisme learning dengan menggunakan perbandingan rasio data latih dan uji. Selain itu juga dilakukan pengujian terhadap model yang dihasilkan dari hasil learning dan dievaluasi dengan confussion matrix.

## III. Hasil dan Pembahasan
Proses training dilakukan dengan melakukan skenario perbandingan antara data train dan data test yang tampak pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan data latih dan uji Rasio Data Jumlah     Data Train Data Test 60:40 180 108 72 70:30 180 126                      54 80:20 180 144                      36
Training atau  Pelatihan  dilakukan  pada  komputer  dengan  spesifikasi processor  intel  core  i7. Pada  proses training menggunakan library SSD-mobilenet yang sudah tersedia pada tensorflow dengan mengatur konfigurasi yang  dilakukan  merujuk  pada  penelitian  [11].  Berkas  train.record  dan  test.record  berisi  informasi  mengenai dataset gambar beserta anotasinya dan labelmap.pbtx mendefinisikan nama daun semanggi  yang dirubah menjadi id agar mudah dikenali oleh komputer. Model akan melakukan resize gambar latih menjadi lebih kecil dengan ukuran 300 x 300. Feature ekstraktor yang digunakan adalah MobileNet , kemudian ukuran batch yang digunakan adalah 3. Ditentukan juga path menuju fine tune checkpoint yaitu berkas model.ckpt.
Data latih yang digunakan berjumlah 180 gambar dengan 100 gambar daun semanggi, dan 80 gambar objek lain yang terlihat mirip yang diberi label 0 saat anotasi gambar. Proses pelatihan dapat dijalankan menggunakan script train.py yang telah disediakan pada direktori tensorflow.
Pelatihan  data  akan  menghasilkan  nilai loss dari  setiap  langkahnya. Loss adalah  angka  yang  menunjukan seberapa buruk prediksi suatu model. Nilai loss adalah 0 menunjukan jika prediksi model sempurna, jika tidak,
nilai nya akan lebih besar dan optimalnya nilai loss setidaknya harus dibawah 1. Gambar 8 adalah contoh dari proses training yang dilakukan dimana setiap iterasi menghasilkan nilai loss .
Gambar 8  Tampilan  Proses Training

## Mendapatkan Model Hasil Prediksi
Pada  tahap  ini  akan  diuji  dari  setiap  model  yang  diperoleh  dari  hasil training ,  seberapa  tinggi  tingkat keberhasilan atau akurasi dari hasil  deteksi objek yang dilakukan oleh program. Pengujian dilakukan terhadap gambar  yang  terekam  oleh  kamera webcam .  Sebuah  objek  yang  dikenali  oleh  program  akan  ditandai  dengan munculnya bounding box yang mencakup objek yang terlihat.
Gambar 9. Sistem berhasil mendeteksi objek daun semanggi
Gambar 10. Sistem berhasil tidak mendeteksi selain daun semanggi
Pada  Gambar  9  adalah  contoh  pengujian  bahwa  model  mampu  mendeteksi  objek  daun  semanggi  dengan menampilkan bounding box pada objek daun semanggi tersebut dengan nilai akurasi di atas 90 %. Pada Gambar 10  adalah  contoh  pengujian  bahwa  model  mampu  tidak  mendeteksi  objek  selain  daun  semanggi  dengan  tidak menampilkan bounding box pada objek daun tersebut.
Pada hasil uji coba, jika mendapatkan akurasi yang tidak bagus maka akan dilakukan training ulang dengan mengubah perbandingan rasio tertentu pada data train dan data test hingga hasil uji coba mendapatkan akurasi yang terbaik.

## Pengujian Implementasi Model Deteksi Objek
Untuk melakukan implementasi dari model yang sudah didapat dari hasil training dilakukan secara real time dengan memasukkan input gambar melalui Webcam, dan selanjutnya system akan melakukan prediksi terhadap objek tersebut.
Gambar 11.  Alur Implementasi Model
Pada Gambar 11, tampak alur proses dalam fungsi untuk melakukan pendeteksian objek menggunakan model yang sudah melalui proses training sebelumnya:
1. Input  dari webcam akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  objek  berupa  daun  semanggi. Webcam yang digunakan hanya terdapat pada pc atau laptop.
2. Selanjutnya sistem akan membaca input untuk kemudian diproses untuk dikenali subjek pada webcam .
3. Memanggil hasil dari proses pelatihan model yang sudah dikonversi menjadi file protobuf, dan memanggil Label Map untuk mendapatkan hasil dari prediksi aktivitas.
4. Sistem  akan  membaca  setiap frame yang  terekam webcam ,  kemudian  menampilkan  hasil  prediksi menggunakan model yang sudah di training pada tiap frame .
5. Proses membaca frame diatas akan dilakukan berulang – ulang, hingga tidak ada lagi frame untuk dibaca.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan Confusion  Matrix untuk  mengevaluasi  performance  algoritma  dari Machine Learning (ML). Confusion Matrix merepresentasikan prediksi dan kondisi sebenarnya dari data yang dihasilkan oleh algoritma ML
Dalam mengukur performance pada Confusion Matrix , terdapat beberapa performance metrics negative yang umum dan sering digunakan yaitu: accuracy , precision , dan recall [16].
• Accuracy , merupakan rasio prediksi benar (positif dan negative) dengan keseluruhan data.
• Precission , merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif
• Recall (Sensitifitas),  merupakan  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang benar positif dan salah negative.
Skenario  pengujian  implementasi  model  deteksi  objek  ini  dilakukan  pada  15  gambar  yang  terdiri  dari  8 gambar daun semanggi dan 7 gambar daun lainnya yang sekilas terlihat mirip. Pengujian dilakukan dari model yang dihasilkan dari hasil training dengan menggunakan dengan rasio data train dan data test , 60:40, 70 :30 dan 80 :20. Dari beberapa pengujian implementasi model deteksi objek yang dilakukan, diperoleh model yang paling baik adalah dengan komposisi data train dan data test 80:20. Tabel 4 adalah hasil pengujian dari implementasi model yang paling optimal menggunakan 15 gambar. Pada Tabel 4 terlihat bahwa model mampu mendeteksi 8 gambar dengan hasil True Positive (TP) dan 5 gambar daun lain yang tidak terdeteksi dengan hasil True Negative (TN). Selain itu terdapat 2 gambar yang salah dideteksi oleh model dengan hasil False Positive (FP).
Tabel 4. Pengujian pada Model dengan perbandingan dataset 80:20
N O Gambar Uji Coba Hasil prediksi T P T N F P F N 1  - - - 2  - - - 3  - - - 4  - - - 5  - - - 6  - - - 7  - - - 8 -  - - 9 -  - - 10 - -  -
N O Gambar Uji Coba Hasil prediksi T P T N F P F N 11  - - - 12 -  - - 13 -  - -
14 -  - - 15 - -  - Total 8 5 2 0
P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 4, dapat dperoleh nilai dari Precission, recall dan Accuracy sebagai berikut :
Precision = (TP) / (TP+FP) = (8) / (8 + 2) = 0.8 = 80%
Recall = (TP) / (TP + FN) l = (8) / (8 + 0) = 1 = 100%
Accuracy = (TP + TN) / (TP+FP+FN+TN) = (8 + 5) / (8+2+0+5) = 0,866 = 86,6%
Pada Tabel 5 dapat dilihat  hasil dari Precision, Recall dan Accurac y pada pengujian model yang dihasilkan berdasarkan hasil ujicoba menggunakan 3 skenario pembagian rasio dataset.
Tabel 5. Pengujian dengan Confusion Matrix Rasio Dataset Precision (%) Recall (%) Accuracy (%) 60 : 40 53,3 100 53,3 70 : 30 72,7 100 80 80 : 20 80 100 86,6
Berdasarkan  hasil  pengujian  deteksi  objek  daun  semanggi  menggunakan  input  gambar  melalui  webcam secara real – time pada model yang dihasilkan dengan perbandingan rasio data train dan data test 60:40, 70:30 dan   80:20  didapatkan  tingkat  akurasi  keberhasilan  tertinggi  ada pada  perbandingan  rasio  80:20   yaitu dengan akurasi 86.6 %, sedangkan yang terendah adalah 53,3% pada model data dengan rasio 60 :40.
Gambar 12. Grafik hasil pengujian
Pada Gambar 12 menampilkan  grafik hasil pengujian bahwa pada perbandingan rasio data train dan data test 60:40 , 70:30, 80:20, memiliki tingkat akurasinya semakin  bertambah tinggi, hal ini karena semakin banyak data train yang digunakan maka sistem akan lebih stabil dalam melakuan prediksi.

## IV. Kesimpulan
Metode  CNN-SSD  yang  digunakan  dari  penelitian  ini  berhasil  diimplementasikan  dengan  baik  untuk mendeteksi  objek  daun  semanggi.Pengujian    dilakukan  pada  model  hasil training dengan  menggunakan perbandingan rasio data train dan test 60:40, 70:30 dan 80:20. Hasil pengujian yang dilakukan pada 15 gambar menggunakan  webcam  secara  real-time,  didapatkan  bahwa  tingkat  akurasi  keberhasilan  tertinggi  ada  pada perbandingan rasio data train dan data test 80:20 dengan rata-rata tingkat akurasi 86.6 %. Akurasi terendah pada rasio 60:40 sebesar 53,3%.  Perbandingan tiap rasio data train dan data test memiliki tingkat akurasi yang semakin lama  semakin  besar.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  perbandingan  rasio  pada  data train harus  lebih  banyak  jika dibandingkan  data test .  Semakin  banyak  data  yang  ada  pada  data train maka  sistem  akan  mendapatkan  hasil prediksi yang lebih baik
0 50 100 150 60 : 40 70 : 30 80 : 20 Pengujian Precission Recall Acuracy

## Daftar Pustaka
[1] I.  Amalia,  Annisa.  2020.  10  Jenis  Tanaman  Obat-Obatan  Yang  Wajib  Ada  Di  Rumah  Anda. https://www.Sehatq.Com/Artikel/Jenis-Tanaman-Obat-Obatan-Yang-Wajib-Ada-Di-Rumah-Anda/ (Diakses Tanggal 2 Mei 2020).
[2] A. Arwan. 2018. 15 Manfaat Dan Khasiat Daun Semanggi Untuk Kesehatan. https://www.Atmago.Com/Posts/15-Manfaat-Dan-Khasiat-Daun-Semanggi-Untuk-Kesehatan_9383dc97- C447-4977-9f8a-6e8dc49aea67/ (Diakses Tanggal 9 Mei 2020).
[3] D. Rizky. 2019. Memahami
Artificial Neural Network (ANN) Dengan R. https://Medium.Com/@16611129/Memahami-Artificial-Neural-Network-Ann-Dengan-R-5ecee7d1efbd/ (Diakses Tanggal 15 Mei 2020).
[4] L. Y. Bottou, L. Bengio  & Haffner. 1998. “Gradient-Based Learning Applied To Document Recognition”. Proceedings Of The IEEE . 86 (11), 2278-232.
[5] H. Lars.
2018. A Beginner's Guide To Object Detection.
https://www.Datacamp.Com/Community/Tutorials/Object-Detection-Guide  (Diakses  Tanggal  15  April 2020).
[6] A.G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andretto, H. Adam. 2017. “Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Network For Mobile Vision Applications”.
[7] I.W. Suartika,.A.Y.  Wijaya, R. Soelaiman. 2016. “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutiona Neural Network”. Jurnal Teknik Its . 5 (1), 2337-3539.
[8] Soeleman.
2017. “Instalasi Python Lebih Mudah Dengan Anaconda”.
https://www.Codepolitan.Com/Instal-Python-Dengan-Anaconda-58a79fee367c0/.  (Diakses  Tanggal  15 April 2020).
[9] Doavers,  2018.  Apa  Itu  Ekstraksi  Fitur  Pada  Citra  Digital.  https://www.Doavers.Com/Blog/Apa-Itu- Ekstraksi-Fitur-Pada-Citra-Digital/ (Diakses Tanggal 20 Juni 2020).
[10] A. Arfina, E. Utami, E. Pranomo. 2017. “Modifikasi Default-Boxes Pada Model Ssd Untuk Meningkatkan Keakuratan Deteksi”. Jurnal It Cida, 3 [2], 2477-8125.
[11] R.  D.  Syarifah.  2018.  “Deep  Learning  Object  Detection  Pada  Video  Menggunakan  Tensorflow  Dan Convolutional Neural Network”. Skripsi. Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam. Statistika. Universitas Islam Indonesia. Yogyakarta.
[12] A.  Lazaro.  2017.  “Deteksi  Jenis  Kendaraan  di  Jalan  Menggunakan  OpenCV”. Diss.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember .
[13] Tensorflow.  2017.  “Tensorflow  Object  Detection  Api” . Https://Github.Com/Tensorflow/Models  /. (Diakses Tanggal 15 April 2020).
[14] W. L. D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.Y. Fu, A. C. Berg. 2015. Ssd:Single Shot Multibox Detector .
[15] U.  Ema,  S.  Raharjo.  2004.  “Logika,  Algoritma  Dan  Impelementasinya  Dalam  Bahasa  Python  Di Gnu/Linux”. Yogyakarta: Andi Offset.
[16] K.S.  Nugroho.  2019.    Confusion  Matrix  Untuk  Evaluasi  Model  Pada  Supervised  Learning. https://Medium.Com/@Ksnugroho/Confusion-Matrix-Untuk-Evaluasi-Model-Pada-Unsupervised- Machine-Learningbc4b1ae9ae3f.