Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1964 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1015-1023 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## ORNAMENTAL PLANT IDENTIFICATION SYSTEM USING TRANSFER LEARNING ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Kestrilia Rega Prilianti *1 , Vidian Vito Oktariyanto 2 , Hendry Setiawan 3
1,2,3 Department of Informatics Engineering, Universitas Ma Chung, Indonesia Email: 1 kestrilia.rega@machung.ac.id , 2 vidianvito@gmail.com , 3 hendry.setiawan@machung.ac.id
(Article received: March 31, 2024; Revision: May 17, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
There was a spike in the ornamental plants as a hobby while spending time at home during the COVID pandemic when people were restricted to activities outside the house. Unfortunately, along with this trend also came the serious issues associated with fake reports claiming that some ornamental plants were harmful to people's health. The  public  is  more  worried  and  perplexed by  this  situation,  which  also  erodes  their  confidence  in  ornamental plants. This research aims to develop a real-time ornamental plant identification system as an educational medium for the public. To increase the system's accuracy, the transfer learning method is applied to the modified MobileNet CNN model. There are 9 species of popular ornamental plants in this identification system. From the experiments, it is known that the best accuracy has been achieved using the Adagrad optimization method (96% for training and 88% for testing data). The CNN model is then embedded in PLANTIS, an Android-based application prototype for ease of use purpose.
Keywords : CNN, mobileNet, ornamental plant, transfer learning.

## SISTEM IDENTIFIKASI TANAMAN HIAS DENGAN IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING PADA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

## Abstrak
Sejak pandemi COVID, tren hobi mengkoleksi tanaman hias meningkat di kalangan masyarakat. Seiring dengan maraknya  pasar  tanaman  hias,  muncul  juga  permasalahan  terkait  informasi  yang  kurang  tepat  terkait  dampak tanaman  hias  tertentu  terhadap  kesehatan.  Bahkan  juga  muncul  beberapa  hoax  yang  tidak  dapat dipertanggungjawabkan  serta  menambahkan  kecemasan  bagi  masyarakat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membuat sistem identifikasi tanaman hias secara real-time sebagai media edukasi bagi masyarakat. Dalam upaya meningkatkan  akurasi  sistem,  diterapkan  metode transfer  learning pada  model  CNN  MobileNetV2  yang dimodifikasi. Terdapat 9 spesies tanaman hias populer yang digemari masyarakat di dalam sistem identifikasi ini. Dari eksperimen yang dilakukan, diketahui metode optimasi Adagrad menghasilkan akurasi terbaik yaitu sebesar 96% untuk data training dan 88% untuk data testing . Model tersebut kemudian ditanamkan pada prototipe aplikasi berbasis Android PLANTIS agar mudah digunakan oleh masyarakat.
Kata kunci : CNN, mobileNet, tanaman hias, transfer learning.

## 1. PENDAHULUAN
Selama  pandemi  Covid-19,  kegiatan  menanam tanaman hias sangat digemari masyarakat. Tujuannya pun  berbeda-beda,  salah  satunya  dijadikan  sebagai hiasan di rumah. Masyarakat perkotaan memanfaatkan  tanaman  hias  sebagai  penetralisir polusi  udara.  Selain  untuk  kepentingan  individu, tanaman  hias  ini  juga  berperan  di  dalam pembangunan sektor agrowisata di Indonesia. Sektor agrowisata  memanfaatkan  usaha  pertanian  sebagai objek  wisata,  oleh  karena  itu  bisnis  tanaman  hias mempunyai  potensi  yang  baik  untuk  dikembangkan secara profesional [1].
Dalam  membeli  tanaman  hias,  konsumen  pada umumnya  akan  fokus  pada  visualnya.  Mereka  akan memilih  yang  bagus  dilihat  dan  murah,  tanpa berusaha mengetahui apa manfaat dan mungkin juga potensi  bahayanya.  Hal  ini  kurang  sejalan  dengan fakta  pesatnya  perkembangan  teknologi  yang memungkinkan  informasi  sangat  mudah  didapatkan lewat  internet.  Namun,  terkait  dengan  pesatnya sebaran  informasi,  masyarakat  juga  harus  waspada. Tidak sedikit berita hoax atau informasi palsu beredar di media online . Hoax merupakan sebuah kebohongan  yang  dikarang  sedemikian  rupa  oleh seseorang  untuk  menutupi  atau  mengalihkan

## 1016
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1015-1023
perhatian  dari  kebenaran  dengan  tujuan  untuk kepentingan  pribadi  baik  secara  intrinsik  maupun ekstrinsik  [2].  Salah  satu  berita  hoax  mengenai tanaman hias, terjadi pada tahun 2019. Tanaman Sri Rejeki  diberitakan  mengandung  getah  racun  yang bisa  mematikan  anak-anak  kurang  dari  1  menit. Setelah  dikonfirmasi,  salah  satu  pakar  dari Universitas Indonesia  menyatakan bahwa racun dari tanaman  tersebut  tergolong  ringan  karena  hanya menyebabkan gatal-gatal ringan [3]. Dari satu berita hoax yang tersebar di internet dapat berdampak buruk bagi  penjual  tanaman  Sri  Rejeki.  Begitu  juga  bagi pembeli  atau  pemelihara  Sri  Rejeki,  yang  dapat langsung  membuang  tanaman  tersebut.  Oleh  karena itu,  diperlukan  media  edukasi  yang  dapat  secara mudah  dan  murah  dimanfaatkan  oleh  masyarakat untuk mendapatkan  informasi yang  terjamin kebenarannya.
Dengan pesatnya pemanfaatan teknologi berbasis  kecerdasan  buatan,  media  edukasi  yang mudah  dan  murah  tersebut  dapat  dikembangkan dengan  cepat.  Pengenalan  jenis  tanaman  dapat dilakukan  melalui  citra  tanaman  secara real-time dengan  teknologi deep  learning [4]-[7].  Hasil pengenalan  kemudian  dapat  dihubungkan  dengan berbagai  informasi  terkait  baik  yang  tersimpan  di dalam database internal maupun sumber lain yang ada di internet. Salah satu teknologi dalam deep learning yang  banyak  digunakan  untuk  pengenalan  citra digital adalah Convolutional Neural Network (CNN) . Convolutional Neural Network adalah salah satu jenis  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  populer digunakan  untuk  menangani input berupa  citra  [8].
Model  CNN  termasuk  dalam  keluarga Deep  Neural Network yang  merupakan  pengembangan  dari Multilayer Perceptron (MLP) [9]. Model CNN dapat digunakan untuk mengolah data input dengan banyak dimensi  tidak  seperti  model  jaringan  syaraf  tiruan yang  umumnya  mensyaratkan  matriks  satu  dimensi sebagai input -nya.  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  metode  CNN  untuk  deteksi  objek melaporkan  akurasi  yang  sangat  baik  dengan  waktu pelatihan  yang  relatif  cepat  [10]-[12].  Namun,  isu terkait  jumlah  citra  pada  dataset  menjadi  kendala pada beberapa kasus yang menggunakan metode ini.
Pada  tahap  pengembangan  model  CNN, implementasi transfer  learning diketahui  dapat mempercepat proses pembelajaran sekaligus mengatasi  masalah  keterbatasan  dataset. Transfer learning merupakan  teknik  yang  memanfaatkan model  yang sudah dilatih ( pre-trained model ) untuk meningkatkan  kinerja  dari  model  baru  yang  sedang dilatih  [13]. Teknik  ini  telah  digunakan  di  beberapa penelitian  seperti  klasifikasi  citra  makanan  dan  non makanan  dengan  model Residual  Network [14]  dan penelitian  tentang  identifikasi  penyakit leaf  mold daun  tomat  menggunakan  model  DenseNet21  [15]. Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa implementasi transfer  learning sangat  membantu meningkatkan akurasi sistem klasifikasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu edukasi  kepada  masyarakat  terkait  tanaman  hias secara  efektif  dan  efisien  dengan  memanfaatkan kecerdasan  buatan  dan  aplikasi  perangkat  bergerak. Pengguna cukup mengambil foto dari tanaman yang hendak dicari informasinya, untuk selanjutnya model CNN  yang  ditanamkan  pada  aplikasi  melakukan identifikasi jenis dari tanaman hias tersebut. Setelah jenis  tanaman  ditentukan,  selanjutnya  aplikasi  akan menyajikan  beberapa  informasi  penting  dan  juga tautan ke sumber berita yang terpercaya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Pengembangan Sistem
Tahapan  pengembangan  sistem  identifikasi tanaman  hias  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar  1.  Dari  gambar  tampak  bahwa  sebelum aplikasi Android dibuat, model CNN yang digunakan untuk identifikasi dikembangkan terlebih dahulu dan diuji  kinerjanya  melalui  proses  validasi  model.  Jika model  telah  memenuhi  syarat,  yaitu  akurasi identifikasi  lebih  dari  85%,  maka  baru  dapat ditanamkan pada aplikasi Android.

## Gambar 1. Tahapan Pengembangan Sistem Identifikasi Tanaman Hias

## 2.2. Dataset
Dataset berupa citra daun yang digunakan dalam penelitian ini diambil menggunakan kamera smartphone Infinix  Smart  3  Plus,  Model  X627 dengan kamera belakang 13 MegaPixels. Pengambilan  citra  difokuskan  ke  objek  daun  di lingkungan dengan intensitas cahaya sedang (sekitar 500-700  lux), background bebas,  jarak  dari  kamera kurang lebih 30 - 50 cm seperti contoh yang tampak pada gambar 2.
Terdapat  9  spesies  tanaman  yang  digunakan untuk membangun prototipe aplikasi sistem identifikasi  tanaman  hias.  Untuk  masing-masing spesies disediakan 30 citra. Berikut adalah 9 spesies yang digunakan dalam penelitian ini:
Validasi Model CNN Dataset Akurasi > 85%? Implementasi Model Pada Aplikasi Android Pemodelan CNN dengan Transfer Learning Augmentasi Data Training
Gambar 2. Salah Satu Contoh Gambar pada Dataset
1. Andong ( Cordyline fruticosa ) 2. Kornus ( Cornus alba )
3. Krokot  Epah  Daun  Merah  ( Alternanthera brasiliana )
4. Lidah Buaya ( Aloe vera ) 5. Lidah Mertua ( Sansevieria trifasciata ) 6. Miana ( Coleus scutellarioides ) 7. Pucuk Merah ( Syzygium oleana ) 8. Puring ( Codiaeum variegatum ) 9. Sri Rejeki ( Agloenema commutatum ) Dataset pada penelitian ini dibagi dan diletakkan kedalam dua folder yaitu folder train dan folder test . Selain  9  kategori  spesies  tanaman  yang  dapat diidentifikasi,  ditambahkan  satu  lagi  kategori  untuk menangani citra selain kesembilan spesies yang telah ditentukan  tersebut.  Sehingga  terdapat  10  kategori pada dataset dengan total 300 citra. Pembagian untuk data training dan testing (validasi) adalah 60%:40%.

## 2.3. Augmentasi Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penambahan  variasi terhadap citra yang telah ada pada dataset. Tujuannya adalah  untuk  menambah  jumlah  data  agar  proses training pada CNN dapat berjalan dengan lebih baik. Variasi terhadap citra dilakukan dengan menerapkan operasi shear , zoom , flip , dan shift . Seluruh citra pada dataset  telah  disesuaikan  ukurannya  menjadi 224x224. Contoh hasil augmentasi dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Contoh Hasil Augmentasi Citra pada Dataset

## 2.4. Pemodelan CNN dengan Transfer Learning
Arsitektur  CNN  yang  digunakan  pada  sistem dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Tampak  bahwa arsitektur  CNN  tersusun  atas  dua  bagian  utama. Bagian pertama adalah arsitektur MobileNetV2 [16] dan  bagian  kedua  adalah  arsitektur custom yang didesain  sendiri  oleh  tim  peneliti  untuk  kemudian ditambahkan  setelah layer konvolusi  terakhir  milik MobileNetV2.  MobileNetV2  dipilih  karena  dapat bekerja dengan cepat pada perangkat seluler. Jumlah parameter  pada  model  yang  dihasilkan  oleh MobileNetV2  lebih  sedikit  dibandingkan  arsitektur
CNN lainnya. Meskipun demikian, akurasi klasifikasi yang  dihasilkan  oleh  model  MobileNetV2  telah dibuktikan sangat baik [17].
Gambar 4. Arsitektur CNN Pada Sistem Identifikasi Tanaman Hias
Arsitektur MobileNetV2 yang digunakan dalam penelitian  ini  telah  dilengkapi  dengan  bobot  yang diperoleh  melalui training dengan  menggunakan dataset  ImageNet.  ImageNet  terdiri  dari  1.000 kategori  gambar  dan  masing-masing  kategori  terdiri dari  1.200  contoh.  Dengan  demikian  MobileNetV2 pada  penelitian  ini  telah  menjalani training menggunakan  1.200.000  citra.  Pola  yang  telah dikenali melalui training tersebut kemudian ditransferkan  kepada  proses training berikutnya dengan  dataset  baru  yang  berisi  citra  9  spesies tanaman hias sebagaimana yang telah dijelaskan pada sub  bab  2.2.  Dengan  konsep transfer  learning ini, proses training menjadi  lebih  cepat  konvergen meskipun dengan jumlah dataset yang terbatas [18]. Dengan  demikian  waktu  pengumpulan  data  dan proses training dapat dihemat sekaligus.
Untuk  mendapatkan  model  terbaik,  dilakukan eksperimen fine-tuning pada  MobileNetV2  dengan dataset  baru.  Digunakan  6  metode  optimasi  dalam eksperimen  pencarian  model  terbaik  dengan epoch sejumlah  100. Loss  function yang  digunakan  adalah Categorical Cross Entropy karena kasus identifikasi tanaman  hias  ini  merupakan  kasus  klasifikasi  multi kelas.
1018 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1015-1023

## 2.5. Training
Metode  optimasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  SGD,  Adadelta,  RMSProp, Adam, Adamax, dan Nadam. Berikut adalah formula yang  digunakan  pada  masing-masing  metode optimasi:
1. Stochastic Gradient Descent (SGD)
Update parameter 𝜃 pada waktu ke t+1 dihitung dengan menggunakan persamaan 1, 𝜂 adalah learning rate dan 𝐽 adalah fungsi error [19].
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 − 𝜂. 𝛻 𝜃 𝐽(𝜃; 𝑥 (𝑖) ; 𝑦 (𝑖) ) (1) 2. Adaptive Delta (Adadelta) Konsep dasar dari
Adadelta adalah mengakumulasikan  beberapa  gradien  berpangkat w sebagaimana persamaan 2 dengan 𝛽 adalah konstanta decay [20]. Update parameter  pada  waktu  ke t+1 dihitung dengan persamaan 3 dan 4.
𝑅𝑀𝑆 [𝑔] 𝑡 =  𝐸[𝑔 2 ] 𝑡 = 𝛽. 𝐸[𝑔 2 ] 𝑡−1 + (1 − 𝛽). 𝑔 𝑡 2 (2)
∆𝜃 𝑡 = − 𝑅𝑀𝑆[∆𝜃]𝑡−1 𝑅𝑀𝑆[𝑔]𝑡 𝑔 𝑡 (3)
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 + ∆𝜃 𝑡 (4)
3. Root Mean Square Propagation (RMSProp)
Metode  ini  membagi learning  rate dengan running average dari kuadrat gradien ( 𝐸[𝑔 2 ] 𝑡 ) yang mengalami decay secara  eksponensial  [21]. Update parameter pada t+1 dihitung menggunakan persamaan 5 dan persamaan 6.
𝐸[𝑔 2 ] 𝑡 = 0.9𝐸⌊𝑔 2 ⌋ 𝑡−1 + 0.1𝑔 𝑡 2 (5)
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 − 𝜂 √𝐸[𝑔2]𝑡+𝜖 . 𝑔 𝑡 (6)

## 4. Adaptive Momentum (Adam)
Adam menghitung learning rate secara adaptif untuk  setiap  parameter.  Adam  menyimpan  kuadrat gradien  dengan  koreksi  bias  dari  epoch  sebelumnya ( 𝑣̂ 𝑡 ) .  Adam  juga  menyimpan  gradien  lama  yang sudah  terkoreksi  biasnya  ( 𝑚 ̂ 𝑡 ).  Kedua  nilai  ( 𝑣 𝑡 and 𝑚 𝑡 )  digunakan  untuk  mengestimasi decay dari moment  pertama  dan  kedua  dari  gradien-gradien yang  dihitung  menggunakan  persamaan  7  sampai dengan persamaan 10, 𝛽 adalah konstanta decay [22]. Update parameter  pada t+1 dilakukan  dengan menggunakan persamaan 11.
𝑚 𝑡 = 𝛽 1 . 𝑚 𝑡−1 + (1 − 𝛽 1 ). 𝑔 𝑡 (7)
𝑚 ̂ 𝑡 =   𝑚 𝑡 /(1 − 𝛽 1 𝑡 ) (8)
𝑣 𝑡 = 𝛽 2 . 𝑣 𝑡−1 + (1 − 𝛽 2 ). 𝑔 𝑡 (9)
𝑣̂ 𝑡 =   𝑣 𝑡 /(1 − 𝛽 2 𝑡 ) (10)
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 − 𝜂 √𝑣̂𝑡+𝜖 𝑚 ̂ 𝑡 (11)

## 5. Adaptive Max Pooling (Adamax)
Adamax  adalah  pengembangan  dari  Adam. Modifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan infinity norm ( 𝑢 𝑡 ) . Telah terbukti bahwa nilai 𝑣 𝑡 pada Adam dengan  penambahan ℓ ∞ akan  konvergen  pada  nilai yang  lebih  stabil  [22]. Update parameter  pada t+1 dihitung dengan persamaan 12 dan persamaan 13.
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 − 𝜂 𝑢𝑡 𝑚 ̂ 𝑡 (12)
𝑢 𝑡 = 𝛽 2 ∞ 𝑣 𝑡−1 + (1 − 𝛽 2 ∞ )|𝑔 𝑡 | ∞ = 𝑚𝑎𝑥 (𝛽 2 . 𝑣 𝑡−1 , |𝑔 𝑡 |) (13)

## 6. Nesterov Adaptive Momentum (Nadam)
Nadam  adalah  kombinasi  dari  Adam  and Nesterov  Accelerated  Gradient  (NAG).  Metode  ini mengintegrasikan  momentum  Nesterov  kedalam Adam  [23].  Karena  momentum  Nesterov  telah terbukti  lebih  baik  daripada  momentum  klasik, dihipotesiskan  bahwa  Nadam  akan  lebih  baik kinerjanya  daripada  Adam. Update parameter  pada t+1 dihitung dengan persamaan 14.
𝜃 𝑡+1 = 𝜃 𝑡 − 𝜂 √𝑣̂𝑡+𝜖 (𝛽 1 𝑚 ̂ 𝑡 + (1−𝛽1)𝑔𝑡 1−𝛽1 𝑡 (14)

## 2.6. Validasi Model CNN
Untuk  mendapatkan  model  terbaik,  dilakukan sejumlah  3  eksperimen  utama.  Eksperimen  pertama ditujukan  untuk  mengetahui  efektifitas  metode transfer learning  dalam  meningkatkan  akurasi identifikasi.  Eksperimen  kedua  ditujukan  untuk menentukan jumlah layer pada arsitektur MobileNetV2 yang harus ikut dalam proses training lanjutan dengan dataset baru ( fine-tuning ). Eksperimen  ketiga  ditujukan  untuk  menentukan metode  optimasi  yang  paling  baik  untuk  diterapkan pada  proses training sehingga  menghasilkan  model dengan  akurasi  terbaik.  Keseluruhan  eksperimen dilakukan dengan bantuan Google Colaboratory dan beberapa library deep learning untuk python. Untuk mendapatkan  model  terbaik,  Indikator  kinerja  yang digunakan  adalah  akurasi  sebagaimana  persamaan 15.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 . 100% (15)
2.7. Implementasi pada Aplikasi Android
Model terbaik disimpan kedalam file berekstensi  .tflite. File ini  kemudian  diimpor  ke dalam  aplikasi  android  menggunakan  Flutter.  Pada pengembangan  aplikasi  android  digunakan  pula
format JSON untuk menyimpan nama-nama tanaman hias,  manfaat,  dan  bahayanya.  Aplikasi  android menerima  input  berupa  citra  tanaman  yang  diambil oleh  pengguna  dengan  menggunakan  kamera smartphone .  Model  CNN  kemudian  melakukan klasifikasi  dan  hasil  klasifikasi  ditampilkan  pada layar smartphone .  Selain  jenis  dari  tanaman  hias, kepada  pengguna  juga  akan  disajikan  beberapa keterangan  terkait  tanaman  hias  tersebut,  seperti manfaat dan bahayanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah pemaparan hasil-hasil yang telah diperoleh, utamanya pada tahap validasi model CNN untuk  mendapatkan  model  terbaik  dan  juga  aplikasi Android yang telah dibangun.

## 3.1. Hasil Validasi Model CNN
3.1.1. Efektifitas Transfer Learning
Pada  eksperimen  ini,  sejumlah  3  model  hasil training arsitektur custom dibandingkan  akurasinya dengan  3  model  hasil training arsitektur  gabungan MobileNetV2 dan custom. Metode  optimasi  yang digunakan  dalam  eksperimen  ini  adalah  Adam, RMSProp,  dan  Adagrad.  Dari  ringkasan  hasil  pada tabel 1, diketahui bahwa akurasi tertinggi yang dapat dicapai  oleh  model  tanpa transfer  learning adalah sebesar 70%. Nilai ini lebih kecil jika dibandingkan dengan  akurasi  tertinggi  yang  dapat  dicapai  oleh model dengan transfer learning, yaitu sebesar 88%.
Tabel 1. Perbandingan Akurasi Testing Model Tanpa Transfer Learning dan Model Dengan Transfer Learning Model Model Optimizer Akurasi 1 Tanpa Transfer Learning Adam 70% 2 RMSProp 66% 3 Adagrad 40% 4 Dengan Transfer Learning Adam 84% 5 RMSProp 88% 6 Adagrad 88%
Fakta  lain  yang  didapatkan  adalah  terdapat perbedaan  metode  optimasi  terbaik  yang  dapat mengantarkan  kedua  model  mencapai  akurasi terbaiknya.  Model  tanpa transfer  learning cocok dilatih  dengan  Adam  sedangkan  model  dengan transfer learning lebih cocok dilatih dengan metode optimasi  lainnya.  Dengan  demikian  terbukti  bahwa metode transfer learning dapat meningkatkan akurasi klasifikasi.
Selain  perbedaan  akurasi  dan  metode  optimasi terbaik, dari percobaan diketahui bahwa tanpa metode transfer  learning terjadi  indikasi overfitting selama proses training. Gambar  5  menunjukkan  contoh perbedaan kondisi pencapaian akurasi selama proses training . Pada contoh tersebut metode optimasi yang digunakan  adalah  Adam.  Tampak  terjadi overfitting pada  proses training yang  dijalankan  tanpa menggunakan  metode transfer  learning .  Kondisi yang sama juga terjadi saat model menjalani training dengan metode optimasi RMSProp dan Adagrad.
(a)
(b)
Gambar 5. Grafik Perbandingan Kondisi Proses Training dengan dan Tanpa Transfer Learning; a) Tanpa Transfer Learning , b) Dengan Transfer Learning

## 3.1.2. Fine-Tuning pada MobileNetV2
Pada  eksperimen  ini  dilakukan  pemantauan pencapaian  akurasi  terhadap  3  pengaturan  jumlah layer pada MobileNetV2 yang ikut dilatih ulang ( fine- tuning ) bersama  model custom dengan dataset baru. Pengaturan  pertama  adalah  melatih  ulang  sejumlah 20% (31 layer ) komponen MobileNetV2. Pengaturan kedua kedua adalah melatih ulang sejumlah 10% (15 layer )  dan  pengaturan  ketiga  adalah  tidak  melatih ulang seluruh layer pada MobileNetV2. Perbandingan akurasi terkait perbedaan jumlah layer pada  MobileNetV2  yang  dilatih  ulang  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Akurasi Testing Model Terhadap Pengaturan Jumlah Layer MobileNetV2 yang Dilatih Ulang
No Metode Optimasi Jumlah Layer MobileNetV2 yang Dilatih Ulang 31 15 0 1 Adam 68% 18% 80% 2 RMSprop 60% 10% 88% 3 Adagrad 82% 72% 88%
Dari tabel 2 diperoleh fakta bahwa seluruh layer pada MobileNetV2 tidak perlu dilatih ulang. Tampak bahwa akurasi paling baik saat melakukan klasifikasi tanaman hias dicapai ketika seluruh layer pada model MobileNetV2 tetap menggunakan bobot yang sudah diperoleh  dari  proses training sebelumnya  dengan ImageNet.  Sedangkan  pada  kondisi  sebagian layer menjalani training ditemukan  kondisi overfitting sebagaimana yang tampak pada contoh di gambar 6.
Pada  contoh  tersebut,  model  menjalani training dengan  metode  optimasi  Adam.  Kondisi  yang  sama juga ditemukan saat model menjalani training dengan metode optimasi RMSProp dan Adagrad.
(a) (b) Gambar 6. Grafik Perbandingan Akurasi Training pada Proses Fine-Tuning MobileNetV2; a) Sebagian Layer Menjalani Training Ulang, b)Tidak Ada Layer yang Menjalani Training Ulang
Hal ini sekaligus  membuktikan bahwa  kualitas dari pre-trained model sudah  sangat  baik  sehingga tidak  diperlukan  pembobotan  ulang.  Mengacu  pada hasil  eksperimen  kedua  ini,  hanya  arsitektur custom saja  yang  akan  menjalani training dengan  dataset baru pada eksperimen ketiga.

## 3.1.3. Metode Optimasi Terbaik
Pada  eksperimen  ini,  arsitektur  pada  gambar  4 menjalani training dengan  menggunakan  6  metode optimasi.  Sesuai  temuan  pada  eksperimen fine- tuning ,  proses training hanya  akan  dilakukan  untuk menyesuaikan  bobot  pada  arsitektur  CNN  bagian kedua  ( custom ),  sedangkan  arsitektur  CNN  bagian pertama  (MobileNetV2)  tetap  akan  menggunakan bobot  lamanya.  Untuk  setiap  metode  optimasi, dilakukan sejumlah 10 kali training .
Tabel 3. Perbandingan Rata-Rata Akurasi Testing dengan 6
Metode Optimasi No Metode Optimasi Rata-Rata Akurasi 1 Adagrad 88% 2 RMSProp 88% 3 SGD 84% 4 Nadam 84% 5 Adam 80% 6 Adadelta 14% Gambar 7. Grafik Perbandingan Akurasi Training dan Validasi;
a) Menggunakan Metode Optimasi RMSProp, b) Menggunakan Metode Optimasi Adagrad
Dari  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  pada umumnya semua metode optimasi dapat menghasilkan akurasi yang baik. Namun hal ini tidak berlaku untuk Adadelta yang pencapaian akurasinya sangat rendah jika dibandingkan dengan pencapaian akurasi  oleh  metode  optimasi  lainnya.  Akurasi tertinggi  (88%)  dicapai  saat  arsitektur  CNN menjalani training dengan metode optimasi RMSProp  dan  Adagrad.  Maka,  perlu  ditinjau  aspek lain  untuk  menentukan  metode  optimasi  mana  yang akan  digunakan  untuk  menghasilkan  model  yang akan  ditanamkan  pada  aplikasi  android.  Gambar  7 menunjukkan grafik pencapaian akurasi training dan testing (validasi)  di  setiap epoch untuk  metode optimasi RMSProp dan Adagrad.
Dari  gambar  7  tampak  bahwa  pada  grafik pencapaian akurasi dengan metode optimasi Adagrad nilai training dan  validasi  saling  berdekatan.  Pada pencapaian akurasi dengan metode optimasi RMSProp  terdapat  selisih  yang  cukup  jelas  terlihat diantara  akurasi training dan  validasi.  Hal  ini menunjukkan  adanya  potensi overfitting [24] . Oleh karena  itu,  model  yang  dihasilkan  dari training dengan  metode  optimasi  Adagrad  yang  akan diimplementasikan pada aplikasi Android.

## 3.2. Hasil Aplikasi Android
Aplikasi  Android  yang  telah  dibangun  diberi judul PLANTIS yang merupakan singkatan dari Plant Identification  System (lihat  gambar  8).  Terdapat  6 halaman  utama  ditambah  1  halaman  untuk menampilkan website terkait. Berikut  adalah  daftar
halaman  pada  aplikasi  PLANTIS: Splash  Screen, Introduction,  Guide,  Capture,  Camera,  Result, dan Web View .

## Gambar 8. Cuplikan Tampilan Aplikasi PLANTIS
Untuk  menggunakan  aplikasi  ini,  pengguna cukup  membuka  halaman Capture untuk  kemudian terhubung  dengan  kamera smarphone .  Pengguna harus  mengarahkan  jendela  akuisisi  citra  ke  arah tanaman sesuai petunjuk pada aplikasi. Setelah citra tanaman  diperoleh  maka  secara  otomatis  halaman Result akan  muncul.  Pada  halaman  ini  akan  tampil hasil  identifikasi  tanaman  hias  berupa  nama  umum dari  tanaman,  yaitu  nama  yang  lazim  dikenal masyarakat. Selain itu juga akan disajikan nama latin dari tanaman tersebut. Terdapat pula informasi suhu ideal, durasi penyiraman, deskripsi, manfaat, bahaya, dan  juga  informasi  lainnya.  Ditampilkan  pula  nilai confidence yang menginformasikan tingkat keyakinan  akan  ketepatan  hasil  identifikasi  oleh model CNN. Apabila citra tanaman yang difoto oleh pengguna  mempunyai  nilai confidence identifikasi dibawah 70%, akan muncul status "tidak diketahui". Nilai confidence pada rentang antara 70% - 89%  akan menampilkan teks berwarna jingga. Nilai confidence diatas  89%  akan  menampilkan  teks  berwarna  hijau, selain itu akan muncul teks berwarna merah.

## 4. DISKUSI
Transfer  learning telah  menjadi  pendekatan yang efektif dalam meningkatkan kinerja model CNN
dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  pada  aplikasi identifikasi tanaman hias pada penelitian ini. Transfer learning memungkinkan  model  memanfaatkan pengetahuan  yang  telah  dipelajari  dari  dataset  yang lebih besar, seperti ImageNet[25], dan menerapkannya pada tugas identifikasi tanaman hias tanpa perlu melatihnya dari awal. Dengan memanfaatkan representasi fitur yang telah dipelajari dari  ImageNet,  model  CNN  dalam  penelitian  ini dapat dengan cepat mengidentifikasi pola visual yang kompleks  dalam  dataset  citra  tanaman  hias  yang terbatas jumlahnya. Namun, meskipun transfer learning memberikan keunggulan awal dalam proses identifikasi tanaman hias, penyesuaian model dengan dataset  tanaman  hias  yang  spesifik  tetap  diperlukan [26]-[27].  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini disediakan  dataset  baru  yang  terdiri  dari  9  spesies tanaman  hias.  Dari  ekperimen fine-tuning diketahui bahwa pre-trained model tidak  perlu  dilatih  ulang, oleh  karena  itu  dilakukan  penamban  beberapa layer konvolusi  dibelakang layer-layer MobileNetV2 sehingga  model  dapat  menyesuaikan  diri  dengan karakteristik  unik  dari  dataset  tanaman  hias  dan meningkatkan kinerjanya secara signifikan.
Dari eksperimen yang telah dilakukan, beberapa pertimbangan penting yang harus diperhatikan dalam pembentukan sistem identifikasi dengan implementasi transfer learning secara umum adalah sebagai berikut:
1. Pemilihan  model  yang  sesuai.  Memilih  model yang  sesuai  untuk transfer  learning adalah langkah  penting.  MobileNetV2  adalah  salah satu  pilihan  yang  populer  untuk transfer learning dalam identifikasi objek visual karena kecepatan  dan  efisiensinya,  tetapi  ada  pilihan lain yang juga layak dipertimbangkan tergantung  pada  kebutuhan  spesifik  aplikasi.
Pada
penelitian pendahuluan telah dibandingkan  pula  beberapa  model transfer learning lain namun MobileNetV2 menunjukkan kinerja yang paling baik.
2. Penyesuaian pada tugas baru. Meskipun model telah  dilatih  sebelumnya  dengan  dataset  yang berbeda,  penyesuaian  pada  tugas  identifikasi tanaman  hias  tetap  diperlukan.  Ini  dapat dilakukan  melalui  teknik fine-tuning [28]-[29], beberapa  lapisan  akhir  dari  model  disesuaikan dengan  dilatih  ulang  menggunakan  dataset tanaman hias yang spesifik. Namun eksperimen pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penambahan layer konvolusi  lebih  bermakna dibandingkan  dengan fine-tuning pada  layer MobileNetV2.
3. Evaluasi  kinerja.  Meskipun transfer  learning telah  dibuktikan  dapat  meningkatkan  kinerja model,  tetap  perlu  dilakukan  evaluasi  secara komprehensif. Tujuannya adalah untuk memahami  sejauh  mana  peningkatan  kinerja yang  dicapai  oleh transfer  learning dan

## 1022
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1015-1023
bagaimana perbandinganya dengan model yang dilatih dari awal atau model lain yang mungkin cocok untuk digunakan pada kasus yang sedang ditangani.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperimen untuk pemodelan dan  juga  pengembangan  aplikasi,  diketahui  bahwa implementasi transfer  learning terbukti  dapat membantu  pengembangan  model  untuk  sistem identifikasi tanaman hias dengan efektif dan efisien. Hal  ini  tampak  dari  nilai  akurasi  model  yang  jauh lebih tinggi setelah menggunakan pre-trained model MobileNetV2.  Selain  itu,  seluruh  bobot  dari pre- trained  model tersebut  dapat  digunakan  tanpa  perlu dilatih ulang dengan dataset yang baru. Hanya model tambahan  ( custom )  saja  yang  perlu  disesuaikan bobotnya  dengan  dataset  baru.    Model  terbaik diperoleh  melalui  proses training dengan  metode optimasi Adagrad, rata-rata akurasi training mencapai  96%  sedangkan  rata-rata  akurasi testing (validasi)  mencapai  88%.  Tidak  ada  indikasi overfitting selama  proses training sehingga  model dinyatakan  baik  kinerjanya.  Model  terbaik  tersebut telah  sukses  ditanamkan  kedalam  prototipe  aplikasi berbasis  Android  yang  diberi  nama  PLANTIS. Aplikasi  ini  masih  terus  dikembangkan  secara bertahap  untuk  menambahkan  jenis  tanaman  hias yang dapat dikenali.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Nurfitriyani  and  S.  Maulidah,  "Analisis Potensi  dan  Prospek  Industri  Tanaman  Hias di  Indonesia," J.  AgriSosioekonomi, vol.13,
no.2, pp. 165–175,
2020, doi: 10.29244/jaes.13.2.165 -175 [2] G.  Pennycook  and  D.  G.  Rand,    "Fighting Misinformation  on  Social  Media  Using Crowdsourced  Judgments  of  News  Source Quality,"  in Proceedings  of  the  National Academy  of  Sciences ,  vol.116,  no.7,  pp. 2521-2526 2019.
[3] Kominfo,  "Tanaman  Hias  Beracun  Paling Mematikan,"
2019. https://www.kominfo.go.id/ content/detail/17256/disinformasi-tanaman-
hias-beracun-paling-
mematikan/0/laporan_isu_  hoaks  (accessed Jan. 26, 2024).
[4] N.  Arifin,  Maratuttahirah,  J.  Rusman,  and M.F.  Rasyid,  "Leaf  Disease  Detection  in Tomato  Plants  using  Xception  Model  in Convolutional  Neural  Network  Method," J. Tek.  Inf., vol.5,  no.2,  pp.  571-577  2024, doi:10.52436/1.jutif. 2024.5.2.1926
[5] D.A.  Wibowo,  N.  Suciati,  and  A.  Yuniarti,
"Hyperparameter Optimization of
Convolutional  Neural  Network  for  Flower
Image  Classification  using  Grid  Search Algorithm," J. Tek. Inf., vol.5, no.1, pp. 313- 320 2024, doi:10.52436/1.jutif.2024.5.1.1798 [6] A.  Pratiwi,  A.  Fauzi,  "Implementation  of Deep  Learning  on  Flower  Classification using CNN Method," J, Tek. Inf., vol.5, no.2, pp. 487-495 2024, doi:10.52436/1.jutif.2024.5.2.1674 [7] D. Zahirah, Purnawansyah, N. Kurniati, and
H.  Darwis,  "Digital  Image  Classification  of Herbal  Leaves  using  KNN  and  CNN  With GLCM  Features," Tek.  Inf., vol.5,  no.1,  pp. 61-67 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.1.1162
[8] M. Arsal, B.A. Wardijono, and D. Anggraini, "Face  Recognition  Untuk  Akses  Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning," J. Nas. Tek.  Sist.  Inf. ,  vol.6,  no.1,  pp.  55-63  2020, doi: 10.25077 /TEKNOSI.v6i1.2020.55-63
[9] Y.  Lecun,  L.  Bottou,  Y.  Bengio,  and  P. Haffner, "Gradient-based learning applied to document recognition," in Proceedings of the IEEE ,  vol.  86,  no.  11,  pp.  2278-2324,  Nov.
1998, doi: 10.1109/5.726791
[10] P.  Smith  and  C.  Chen,  "Transfer  Learning with Deep CNNs for Gender Recognition and Age  Estimation,"  in IEEE  International Conference  on  Big  Data ,  2019,  pp.  2564– 2571.
[11] T. Kaur and T.K. Gandhi, "Automated Brain Image Classification Based On VGG-16 and
Transfer Learning," in International
Conference  on  Information  Technology , 2019, pp. 94–98.
[12] X. Sun, G. Li, P. Qu, X. Xie, X. Pan, and W. Zhang, "Research on Plant Disease Identification  Based  on  CNN," Cognit. Robot ,  vol.2,  pp.155-163,  2022,  doi: 10.1016/j.cogr. 2022.07.001
[13] C. Tan, F. Sun, and T. Kong, "A Survey on Deep  Transfer  Learning,"  in International Conference  on  Artificial  Neural  Networks and  Machine  Learning, 2018,  pp.  270-279. doi: 10.1007/978-3-030-01424-7_27
[14] G. Thiodorus, A. Prasetia, L.A. Ardhani, and N.  Yudistira,  "Klasifikasi  Citra  Makanan/ Nonmakanan Menggunakan Metode Transfer Learning dengan Model Residual Network,"
J. Ilm. Sist. Inf. , vol.11, no.2, pp.74-83, 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2402
[15] N.  Awalia,  and  A.  Primajaya,  "Identifikasi Penyakit Leaf Molddaun Tomat
Menggunakan  Model  Densenet121  Berbasis Transfer  Learning," J.  Ilm.  Ilmu  Komput. , vol.8, no.1, pp. 49-54, 2022, doi:
10.35329/jiik.v8i1.212
[16] M.  Sandler,  A.G.  Howard,  M.  Zhu,  and  A.
Zhmoginov,  L.C.  Chen,  "MobileNetV2: Inverted  Residuals  and  Linear  Bottlenecks," in Proceedings  of  the  IEEE  Conference  on
Computer  Vision  and  Pattern  Recognition,
2018, pp. 4510-4520, doi: 10.1109/ CVPR.2018.00474
[17] J.  Lu,  X.  Liu,  X.  Ma,  J.  Tong,  and  J.  Peng, "Improved  MobileNetV2  Crop  Disease Identification Model for Intelligent
Agriculture," Peer  J.  Comput.  Sci. , vol.  9, no.e1595, 2023, doi: 10.7717/peerj- cs.1595 2023.
[18] Y. Zhang and O. Yang, Q, Medical Imaging and Augmented Reality, Springer, Cham.
[19] P.  Toulis,  T.  Horel,  and  E.M.  Airoldi  “The Proximal  Robbins-Monro  Method,” J.  R. Stat., vol.83,  no.1,  pp.188-2122,  2021,  doi:
10.1111/rssb.12405.
[20] M.D.  Zeiler,  “ADADELTA:  An  Adaptive Learning  Rate  Method,” arXiv  preprint arXiv:1212.5701 , 2012.
[21] G.  Hinton,  N.  Srivastava,  and  K.  Swersky. Lecture 6a. Class Lecture, Topic : “Overview of Mini Batch Gradient Descent”, Computer Science  Department,  University  of  Toronto, 2015.
[22] D.P. Kingma and J.L. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization”, in International
Conference  on  Learning  Representations,
2015.
[23] T. Dozat,
“Incorporating Nesterov Momentum  into  Adam,”  in International Conference  in  Learning  Representation Workshop ,  Conference  Proceeding,  pp. 2013–2016, 2016.
[24] S.  Chaudhry,  A.  Faisal,  and  S.  Khalil, "Identification of Overfitting in Deep Neural Networks  using  Sensitivity  Analysis,"  in IEEE International Conference on Emerging
Trends  in  Communication,  Control  and Computing , pp. 1-6, 2022.
[25] Kaggle,  "ImageNet  Object  Localization Challenge",
2020, https://www.kaggle.com/c/  imagenet-object- localization-challenge/data (accessed Oct. 2, 2023).
[26] H. Wang, Y. Guo, C. Wang, S. Liu, D. Zhang, and A.W.C. Liew, "Deep Transfer Learning- Based  Identification  of  Tomato  Plant Diseases," Comput. Electron. Agric. , vol.171, no.105310, 2020, doi:10.1016/j.compag.2020.105310
[27] J.  Chen,  B.  Li,  X.  Wang,  and  Y.  Tian, "Transfer  Learning  for  Plant  Recognition Based  on  Neural  Networks,"  in 5th International  Conference  on  Computer  and Communication Systems, pp. 91-95, 2023.
[28] L.  Alzubaidi,  J.  Zhang,  and  A.J.  Humaidi, "Review of Deep  Learning:  Concepts,  CNN Architectures, Challenges, Applications, Future  Directions," J.  Big  Data, vol.  8,  no. 53, 2021, doi:10.1186/s40537-021-00444-8
[29] Y. Akhalifi and A. Subekti, "Bell Pepper Leaf Disease  Classification  Using  Fine-Tuned Transfer  Learning," J.  Elektron.  Telekomun, vol.  23,  no.1,  pp.  55-61,  2023,  doi: 10.55981/jet.546 .