Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI JENIS TANAMAN HIAS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

## ORNAMENTAL PLANT CLASSIFICATION USING THE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) METHOD
Adindhiya Mareta Tama 1 , Rina Candra Noor Santi 2
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Unisbank Semarang adindhiyamt@gmail.com, r_candra_ns@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Ornamental plants are plants with beautiful shapes and colors. Many people really like this ornamental plant. Social  barriers  currently  separate  ornamental  plants  from  one  another.  This  study  aims  to  help  people  easily distinguish ornamental plants from one another using the Convolutional Neural Network (CNN) method. CNN itself is a deep learning  method to  detect that a network uses convolution  operations. With three-layer feature extraction, namely the convolutional layer, pooling layer and fully connected layer, the CNN implementation uses 50 time periods. The exact results of research conducted on the classification of ornamental plants using the CNN method were 98.30% for training results and 98.75% for testing results.

## Keywords: Classification, Ornamental Plants, CNN, Accuracy

## ABSTRAK
Tanaman hias merupakan tanaman dengan bentuk dan warna yang indah. Banyak orang yang sangat menyukai tanaman hias ini. Hambatan sosial saat ini memisahkan tanaman hias satu sama lain. Penelitian ini bertujuan untuk membantu masyarakat dengan mudah membedakan tanaman hias satu  sama lain dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN sendiri merupakan metode deep learning untuk mendeteksi bahwa suatu  jaringan  menggunakan  operasi  konvolusi.  Dengan  ekstraksi  fitur  tiga  lapis  yaitu convolutional  layer, pooling  layer dan fully  connected  layer, implementasi  CNN  menggunakan  50  periode  waktu.  Hasil  eksak penelitian yang dilakukan klasifikasi tanaman hias dengan metode CNN adalah 98,30% untuk hasil pelatihan dan 98,75% untuk hasil pengujian.
Kata kunci : Klasifikasi, Tanaman Hias, CNN, Akurasi

## PENDAHULUAN
Tanaman  hias  merupakan  tanaman yang  memiliki  bentuk  dan  warna  yang cantik dan indah. Tanaman hias berkembang secara reproduktif dan vegetatif.  Seiring  berjalannya  waktu, tanaman hias dikenal sebagai tanaman yang menarik  dan  memiliki  nilai  estetika  yang tinggi. (Evinola, 2019)
Tanaman hias memiliki nilai ekonomi yang relatif tinggi sehingga sangat menarik untuk dibudidayakan. Oleh karena itu, tanpa perawatan yang intensif, tanaman hias  terbengkalai  bahkan  mati.  Tujuan menanam  tidak  selalu  untuk  keindahan, fungsi lain dari tanaman hias adalah untuk mengusir  nyamuk  yang  sering  ditanam  di dalam  ruangan.  Ornamen  dibagi  menjadi lima  bagian  menurut  jenisnya:  ornamen
daun,  ornamen  bunga,  ornamen  buah, ornamen batang dan ornamen
akar. (Mutakabbir & Duakaju, 2019)
Namun, banyak orang yang terkadang tidak bisa membedakan tanaman hias satu dengan lainnya. Dengan kemajuan teknologi  yang  semakin  pesat  pada  masa ini, terkadang juga bisa menjadi solusi yang membantu menyelesaikan segala permasalahan dalam kehidupan manusia. Hal  ini  tentunya  menjadi  tantangan tersendiri  bagi  para  pengembang  IT  untuk menciptakan  sebuah  sistem  yang  dapat mengatasi masalah tersebut.
Sistem  klasifikasi  jenis  tanaman  hias memudahkan masyarakat
untuk mempelajari jenis tanaman hias (Muhammad  &  Wibowo,  2021;  Hasna  et al., 2023).
Klasifikasi jenis hias adalah teknologi komputer
yang dapat
menghasilkan  klasifikasi  jenis  hias  yang diperlukan  untuk  klasifikasi,  yaitu  gambar tanaman  hias  dan  alatnya  seperti  kamera, serta cara mengklasifikasikan jenis tanaman  hias  dan  menampilkan  informasi yang  relevan.  Dalam  membangun  sistem klasifikasi,  penulis  membutuhkan  metode yang  tepat  untuk  digunakan  dalam  sistem tersebut.  Metode  yang  digunakan  dalam sistem  ini  adalah  metode Convolutional Neural  Network (CNN).  CNN  adalah metode  pembelajaran  mendalam  yang mendeteksi  bahwa  jaringan  menggunakan operasi  konvolusi.  CNN  termasuk  dalam jenis  jaringan  saraf  yang  dalam  karena kedalaman  jaringannya  yang  besar  dan banyak diterapkan pada data gambar. CNN adalah  arsitektur  yang  dapat  dilatih  yang terdiri dari beberapa tahap, yaitu input dan output,  yang  masing-masing  merupakan tabel  yang  disebut  peta  fitur.  Setiap  tahap terdiri  dari  tiga  lapisan,  yaitu  lapisan konvolusi,  lapisan  aktivasi,  dan  lapisan pooling (Dewi, 2018; Li et al., 2021)
Untuk membangun sistem klasifikasi diperlukan  kerangka  acuan.  Framework yang  digunakan  untuk  membangun  sistem klasifikasi tanaman hias adalah Tensorflow.  Tensorflow  untuk  deteksi objek menyediakan berbagai model terlatih yang  dapat  melakukan  deteksi  objek dengan menghasilkan akurasi dan jangkauan  yang  dapat  dideteksi  untuk keberadaan  setiap  kelas  objek  dalam gambar.  Model  pra-terlatih  memberikan akurasi  yang  tinggi  dari  keberadaan  setiap kelas objek . (Aningtiyas et al., 2020)

## METODE
a. Pengumpulan Data Pada penelitian ini peneliti melakukan  percobaan  data  dimana  data pelatihan terdiri dari 300 file data yang terbagi menjadi tiga file gambar, dengan 100 file gambar tanaman hias Aglonema,  100  file  gambar  tanaman hias  Coleus,  dan  100  file  gambar tanaman  hias  puring,  total  300  file
gambar  dalam  format  JPG  dan  gambar dari internet.
b. Langkah Penelitian
Langkah awal penelitian ini adalah mengumpulkan  satu  set  data  tanaman hias yang kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji yang masing-masing berisi tiga jenis tanaman hias. Setelah kumpulan data dikumpulkan  dan  dibagi  menjadi  dua folder,  ukurannya  diubah  menjadi 224x224  piksel.  Selanjutnya  dilakukan proses pelatihan data terhadap 300 citra yang ada di dalam folder data pelatihan. Dalam  proses  pelatihan  dibuat  50 periode  waktu  dengan  menggunakan metode  Convolutional  Neural  Network (CNN).  Langkah  selanjutnya  setelah langkah  pelatihan  adalah  melakukan langkah  pengujian  hingga  60  gambar yang  termasuk  dalam  data  uji.  Proses pelatihan  dan  pengujian  data  akan dilakukan untuk menentukan keakuratan dan  kehilangan  data  yang  diharapkan digunakan.  Hasil  training  dan  testing kemudian  disimpan  dalam  format  h5 kemudian  dikonversi  ke  model  tflite untuk  diimplementasikan  dalam  model aliran tensor.

## c. Proses Layer Pada Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN)  merupakan  salah  satu  algoritma deep  learning  yang  terdapat  pada  deep neural network. CNN mampu melakukan perhitungan matematis pada input yang terdiri dari beberapa lapisan tersembunyi.  Lapisan  input  memproses gambar masukan dan mengirimkan hasil olahan ke bagian keluaran, karena CNN memiliki lapisan konvolusi yang mengekstraksi fitur dan
mengklasifikasikan fitur ke dalam kelas yang ditentukan dalam pelatihan. Proses pelatihan  memakan  waktu  lebih  lama dan  membutuhkan  peralatan  komputer yang sangat berkualitas. Namun prediksi CNN cukup kuat dan akurat. Berikut ini adalah convolutional network
menggunakan
arsitektur neural network.

## Gambar 1. Arsitektur CNN
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dilihat bahwa  CNN  memiliki  2  bagian  utama yaitu,  klasifikasi  dan  feature  learning. Berikut merupakan Langkah – Langkah pada arsitektur CNN:
1. Klasifikasi
a. Flatten Flatten merupakan  lapisan  yang membentuk  ulang  fitur (feature map ) untuk menjadi sebuah vektor supaya  bisa  digunakan  sebagai input  pada  fully  connected  layer.
(Hafifah et al., 2021)
b. Fully Connected Layer
Lapisan  yang  menghubungkan semua aktivasi neuron dari lapisan sebelumnya ke lapisan berikutnya. (Hafifah et al., 2021)
c. Softmax
Lapisan  yang  akan  menghitung semua  probabilitas  pada  setiap kelas  target  supaya  membantu untuk  menentukan  kelas  target pada  input.  Probabilitas  yang dihasilkan  yaitu  nilai  0  hingga  1 dan  jumlah  probabilitas  yang tinggi lainnya.

## 2. Feature Learning
Berbagai  lapisan  yang  ada  dalam feature  learning  yang  memiliki kegunaan  untuk  mentranslasikan sebuah input menjadi features.
a. Convolutional Layer Melakukan operasi konvolusi untuk  mengubah  input  untuk menjadi  feature  maps  dengan melakukan  operasi  dot  antara matriks  input  dengan  matirks. Pada proses pertama convolutional  layer menerima input berupa matriks yang
setelahnya akan dilakukan operasi konvolusi dan kemudian dilanjutkan menuju fungsi aktivasi. Citra digital yang digunakan  pada  penelitian  yaitu memiliki  Panjang  dan  lebar  yang sama. (Husna et al., 2022)

## b. Pooling Layer
Pooling layer yaitu sebuah proses yang  mereduksi  ukuran  citra  data yang bertujuan untuk
meningkatkan  invariansi  posisi dari  fitur  dan  menggunakan  max pooling  yang  dapat  membagi output  dari  convolutional  layer menjadi  beberapa  grid  kecil dengan nilai maksimal dari setiap grid untuk Menyusun matriks citra yang  direduksi.  (Wulandari et  al., 2020)

## Gambar 2. Pooling Layer
Pada  umumnya  pooling  layer mengikuti  layer  konvolusi  yang dipergunakan  untuk  mengurangi dimensi feature map dan mempercepat  konputasi  karena parameter yang ada harus diupdate menjadi  lebih  sedikit.  Pooling layer  merupakan  filter  dengan ukuran  dan  stride  yang  akan bergeser pada seluruh area feature map.  Strategi  ini  digunakan  pada layer Max  Pooling dan Average Pooling. (Wulandari et al., 2020) Berikut  merupakan  layer  –  layer pada pooling layer :
1. Max Pooling
Max pooling untuk menghitung nilai maksimum untuk tambalan peta fitur serta menggunakan max  pooling untuk  membuat  peta  fitur downsampled.
2. Average Pooling
Pada  operasi  pooling  untuk menghitung  nilai  rata  –  rata untuk  tambalan  peta  fitur  dan menggunakannya untuk membuat  fitur downsampled biasanya  digunakan  setelah lapisan konvolusi. Lapisan konvolusi menambahkan sejumlah kecil invariant terjemahan yang artinya menerjemahkan gambar dengan  jumlah  kecil  tidak secara signifikan yang mempengaruhi nilai dari
Sebagian  besar  keluaran  yang dikumpulkan. Average  pooling mengekstrak  fitur  lebih  lancar dari max pooling.

## c. Dropout Layer
Teknik regularisasi jaringan syaraf dimana  beberapa  neuron  dipilih secara  acak  dan  tidak  akan digunakan selama proses pelatihan model  jaringan.  Neuron  –  neuron tersebut diabaikan secara acak, hal ini  akan  membuat  neuron  yang diabaikan akan berhenti sementara. Dropout mengurangi kompleksitas  jumlah  parameter yang  digunakan  dari  suatu  model sehingga  mempercepat  proses pelatihan  model.  Menghilangkan neuron
akan menghilangkan
sementara  dari  jaringan  yang  ada di  setiap  neuron  akan  diberikan probabilitas  yang  memiliki  nilai antara 0 dan 1.
Gambar 3. Dropout Layer
Pada  gambar  3  yaitu  perbedaan antara penggunaan model jaringan syaraf  biasa  tanpa  menggunakan dropout dan model jaringan syaraf
yang
menggunakan dropout dimana ada beberapa neuron yang
tidak  akan  digunakan.  (Riyadi  et al., 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  penelitian  deteksi  jenis tanaman  hias  dilakukan  menggunakan ketepatan  pada  sistem  yang  mana  proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN). Data  yang  digunakan  yaitu  gambar  yang paling  utama  untuk  penelitian  ini,  jumlah gambar dalam penelitian ini ialah sejumlah 360  gambar    yang  terdiri  dari  3  jenis tanaman  hias  yaitu  aglonema,  coleus,  dan puring.
Dalam  melakukan  proses  hasil pengujian  akan  dilakukan  setelah  semua rangkaian  yang  peneliti  lakukan  ialah dimulai  dari  training  data  yang  akan menghasilkan  grafik  validasi  akurasi  dan validasi loss dengan cara epochs.
Setelahnya peneliti akan melakukan testing data  sehingga  peneliti  mendapatkan  test loss  dan  test  akurasi.  Kesimpulannya bahwa dari semua rangkaian peneliti dapat memperoleh  hasil  prediksi  akurasi  100% dari data yang sesuai dengan hasil prediksi pada sampel acak.
Gambar 4 Gambar 5

## Gambar 6
Pada  gambar  4,  5,  dan  6  merupakan sample tanaman hias untuk proses training yang  dilakukan  oleh Convolutional  Layer pertama  dengan  jumlah  filter  16  kernel memperoleh  hasil  parameter  sebesar  448. Pada  metode  CNN  menggunakan  proses training  citra  untuk  menghasilkan  nilai ketepatan  yang  tinggi.  Pada  proses perhitungan  convolutional  layer  pertama akan melakukan perhitungan convolutional layer kedua  menggunakan  filter  32  kernel sengan  hasil  hasil  ukuran  yang  sama  dan menghasilkan  parameter  akhir  bernilai 4640.  Pada  hasil  akhir  perhitungan convolutional  layer ketiga  menggunakan filter  64  kernel  dengan  hasil  parameter sebesar  18496  dan  hasil  akhir  perhitungan pada convolutinal layer keempat menggunakan  filter  96  kernel  dengan memiliki hasil yang sama dan berparameter 55392.  Perhitungan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  ialah  pada  hasil akhir  kernel 96 dengan nilai sebesar 55392.
Gambar 7. Hasil proses CNN pada setiap layernya
Kemudian dari hasil proses
penjumlahan  hidden  layer  untuk  setiap dataset  yang  sudah  dilakukan  proses training  menghasilkan  jumlah  1.848.963
dengan  melakukan  pembatasan  pada  50 epoch untuk  setiap  data  training  yang kemudian  disimpan  dan  dapat  dilakukan testing.

## Gambar 8. Hasil Model Akurasi

## Gambar 9. Hasil Model Loss
Grafik  presentasi  ketetapan  pada gambar 8 dan 9 ditujukan untuk menampilkan sebuah hasil akurasi dan loss pada  model  data  yang  diproses  pengujian untuk memastikan bahwa perhitungan telah dilakukan  sudah  tepat  dan  tidak  terjadi kesalahan.
a. Hasil Pengujian Pada gambar dibawah ini menunjukkan hasil dari pengujian citra jenis tanaman hias  dengan  menggunakan  metode Convolutinal Neural Network (CNN).
Gambar 10. Aglonema
Gambar 11. Coleus

## Gambar 12. Puring
Pada  gambar  10,  11,  12  merupakan beberapa  contoh  hasil  pengujian  dari aplikasi  deteksi  serta  pengenalan  jenis tanaman hias dengan presentase akurasi aglonema  92,16%,  coleus  97,25%, puring 92,94%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian “Klasifikasi Jenis Tanaman Hias menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)” dengan framework  Tensorflow dan  dataset  yang dimiliki  ialah  dataset  multikelas.  pada aplikasi yang dibuat telah dapat membedakan  3  jenis  tanaman  hias  dengan hasil akurasi training sebesar 98,30 % dan hasil testing sebesar 98,75 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Aningtiyas, P. R., Sumin, A., & Wirawan, S.  (2020).  Pembuatan  Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow  Object  Detection  API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet  V2  Sebagai  Model  Pra-
Terlatih: Array. Jurnal Ilmiah Komputasi , 19 (3), 421–430.
Dewi, S. R. (2018). Deep Learning Object
Detection Pada Video Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional
Neural Network . Evinola,  S.  P.  (2019). Mengenal  ruang lingkup tanaman hias . Uwais
Inspirasi Indonesia. Hafifah,  F.,  Rahman,  S.,  &  Asih,  M.  S. (2021).  Klasifikasi  Jenis  Kendaraan Pada  Jalan  Raya  Menggunakan Metode Convolutional Neural
Networks  (CNN). TIN:  Terapan Informatika  Nusantara , 2 (5),  292– 301.
Hasna,  U.,  Siregar,  A.  C.,  &  Octariadi, B.
C.  (2023).  Klasifikasi  Bentuk  Daun Tanaman  Begonia  (Begoniaceae)
Menggunakan  Metode  K-Nearest Neigbhor. Digital  Intelligence,  3 (1), 57-64. Husna, I. N., Ulum, M., Saputro, A. K., & Laksono,  D.  T.  (2022).  Rancang
Bangun Sistem Deteksi Dan Perhitungan Jumlah Orang Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network  (CNN). SinarFe7 ,
5 (1), 1–6.
Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., & Zhou,
J. (2021). A  survey of convolutional neural networks: analysis, applications,  and  prospects. IEEE transactions on neural networks and learning systems .
Mutakabbir,  E.  A.,  &  Duakaju,  N.  N. (2019).  Analisis  kelayakan  finansial usaha tanaman hias di kota samarinda. Jurnal  Agribisnis  dan
Komunikasi  Pertanian  (AKP) , 2 (1),
25–34.
Muhammad, S., & Wibowo, A. T. (2021).
Klasifikasi Tanaman Aglonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional
Neural Network (cnn). eProceedings of Engineering, 8 (5).
Riyadi, A. S., Wardhani, I. P., & Widayati, S. (2021). Klasifikasi citra anjing dan kucing menggunakan metode
convolutional neural network (CNN). Prosiding  Seminar  SeNTIK , 5 (1),
307–311.
Wulandari,  I.,  Yasin,  H.,  &  Widiharih,  T.
(2020).  Klasifikasi  citra  digital bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional  neural  network  (cnn).
Jurnal Gaussian , 9 (3), 273–282.