## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2023

## Implementasi Deep learning untuk Identifikasi Daun Tanaman Obat Menggunakan Metode Transfer learning
Noveri Lysbetti Marpaung #1 , Rio Juan Hendri Butar-Butar #2 , Sakti Hutabarat #3
# Program Studi Teknik Infromatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau Kampus Bina Widya Kec. Tampan, Kota Pekanbaru
1 noveri.marpaung@eng.unri.ac.id
2 rio.juan6542@student.unri.ac.id
3 sakti.hutabarat@lecturer.unri.ac.id
Abstrak—  Tanaman  obat  adalah  tanaman  yang  memiliki khasiat  untuk  digunakan  sebagai  obat  penyembuhan  atau pencegahan  berbagai  penyakit.  Pemanfaatan  tanaman  obat di Indonesia sudah sangat umum dilakukan oleh masyarakat sejak  zaman  dahulu.  Pengetahuan  tentang  tanaman  obat juga  diwariskan  oleh  nenek  moyang  sejak  dulu.  Tanaman obat memiliki bentuk daun yang hampir serupa antara satu tanaman  dengan  tanaman  lainnya,  terutama  dari  bentuk morfologi  daun.  Hal  ini  membuat  beberapa  masyarakat memiliki  kekeliruan  dalam  mengidentifikasi  daun  tanaman obat.  Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  deep  learning  telah menjadi metode yang populer untuk mengidentifikasi objek. Deep learning memiliki kemampuan untuk dapat mengidentifikasi  objek  dengan  tepat,  sehingga  sangat  cocok digunakan untuk mengidentifikasi daun tanaman obat. Pada penelitian  ini,  metode  transfer  learning  digunakan  untuk mengidentifikasi tanaman obat. Transfer learning menggunakan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya, sehingga dapat digunakan untuk data yang lebih sedikit dan memiliki  waktu  komputasi  yang  relatif  lebih  cepat. Pretrained model yang digunakan pada penelitian ini adalah MobileNetV2.  Pada  penelitian  ini,  teknik  fine  tune diterapkan untuk meningkatkan performa model. Beberapa percobaan  dilakukan  dengan  parameter  yang  berbeda seperti  epoch  dan  layer  fine  tune  untuk  mendapatkan  hasil terbaik.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  99% untuk  training,  98%  untuk  validasi,  dan  94%  untuk pengujian.
Kata kunci — Tanaman Obat, Deep learning, Transfer learning, MobileNetV2, Fine tune

## I. P ENDAHULUAN
Di  Indonesia  sendiri  memiliki  lebih  dari  30.000  jenis tanaman yang menyebar ke seluruh daratan Indonesia dan 6.000-7.000  diantaranya  tergolong  sebagai  tanaman  obat [1].  Tanaman  Obat  sering  dimanfaatkan  oleh  masyarakat sebagai  pengobatan  alternatif  untuk  menyembuhkan berbagai  macam  penyakit.  Penggunaan  tanaman  obat harus  dilakukan  dengan  tepat  sesuai  dengan  manfaat  dari
tanaman  obat  tersebut.  Pada  saat  mengidentifikasi tanaman obat harus dilakukan dengan teliti, apalagi ketika tanaman obat yang digunakan memiliki kesamaan bentuk antara satu tanaman dengan tanaman lainnya terutama dari bentuk  daun.  Kesalahan  dalam  mengidentifikasi  tanaman obat  dapat  menimbulkan  hal  buruk  terjadi  bagi masyarakat yang mengonsumsinya dikarenakan ketidaksesuaian antara penyakit yang diderita dengan obat yang  digunakan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  timbulnya hal  lain  yang  tidak  diharapkan  seperti  keracunan  dan alergi.
Dalam beberapa dekade terakhir, untuk mengidentifikasi  sebuah  gambar  menggunakan  kemajuan teknologi  berkembang  sangat  pesat.  Penerapan deep learning banyak  sekali  digunakan  untuk  berbagai  tujuan terutama  untuk  identifikasi  data  gambar  dikarenakan kemampuannya dalam mengenali data [2]. Deep learning adalah bidang baru yang ada pada machine learning yang mana bidang ini membentuk jaringan syaraf yang meniru mekanisme otak dalam menginterpretasikan data, baik itu gambar,  tulisan  ataupun  suara  [3].  Metode transfer learning merupakan  pengembangan  dari deep  learning dimana  metode  ini  menggunakan  model    yang  terlebih dahulu  di training dan  dijadikan  acuan  untuk  melakukan pekerjaan  yang  baru  [4].    Salah  satu pre-trained model yang  populer  adalah  MobileNetv2.  Maka  dari  itu,  untuk deep  learning terutama transfer  learning merupakan metode yang tepat digunakan untuk mengidentifkasi daun tanaman obat.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penelitian  ini mengimplementasikan deep learning menggunakan metode transfer  learning untuk  mengidentifikasi  daun tanaman  obat.  MobileNetV2  dipilih  sebagai pre-trained model untuk  mengimplementasikan  metode transfer learning .  Penelitian  ini  akan  menghasilkan  model  yang mempelajari  input  yang  diberikan  menggunakan  metode Transfer learning dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi  daun  tanaman  obat  dengan  tepat  dan
dapat  digunakan  bagi  masyarakat  yang  mengonsumsi tanaman  obat  sehingga  mengurangi  risiko  kesalahan dalam mengidentifikasi daun tanaman obat.

## II. S TUDI L ITERATUR
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haryono  ,  Khairul Anam  dan  Azmi  Saleh  pada  tahun  2020  untuk mengidentifikasi  tanaman  obat  menggunakan  metode CNN  mendapatkan  akurasi    saat  proses  pelatihan  adalah 94.45  %  dan  93.62  %  pada  saat  pengujian  menggunakan data  uji  [5].  Dengan  metode  yang  sama  penelitian  yang dilakukan  oleh  Rosida  Pujiati  ,  Naim  Rochmawati  pada tahun  2022  untuk  mengidentifikasi  citra  daun  tanaman obat    mendapatkan  akurasi  tertinggi  pada  saat  proses pelatihan  adalah  94  %  dan  akurasi  yang  didapatkan  pada saat pengujian adalah 84 % [6].
Penelitian yang dilakukan oleh Tatsuhiro Akiyama dkk pada tahun 2019 yang mengidentikasi daun tanaman obat yang  ada  di  Hokkaido  menggunakan transfer  learning . Penelitian  ini  membandingkan  tiga  model  yaitu  VGG19, MobileNet,  dan  MobileNetV2  untuk  mengidentifikasi daun tanaman obat. Dari ketiga model yang dibandingkan, MobileNetV2  mendapatkan  hasil  terbaik  dengan  waktu kalkulasi paling cepat. Dengan menggunakan MobileNetV2  didapatkan  nilai  presisi  0.993,  0.992  untuk nilai recall dan F1-Score [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  oleh  Vina  Ayumi  dkk tahun  2022  untuk  mengidentifikasi  tanaman  obat  dengan menggunakan transfer  learning dan  membandingkan beberapa  pretrained  model  seperti  VGG16,  VGG19,  dan MobileNetV2.  Model  dibandingkan  berdasarkan  teknik fine  tuning  dan  MobileNetV2  setelah  dilakukan  fine tuning  menghasilkan  hasil  yang  baik  pada  saat  pelatihan dan  pengujian.  MobileNetV2  mencapai  akurasi  81.82  % pada saat pengujian dan 98.41 % [8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Denise  Pechebovicz dkk  pada  tahun  2020  untuk  mengidentifikasi  daun tanaman  obat  menggunakan transfer  learning dengan MobileNetV2. Penelitian ini juga menerapkan teknik fine tuning untuk  meningkatkan  akurasi.  Akurasi  akhir  yang didapatkan pada penelitian ini adalah 94 % [9].

## III. L ANDASAN T EORI

## A. Tanaman Obat
Tanaman  obat    adalah  jenis  tanaman  yang  memiliki khasiat untuk digunakan sebagai alternatif obat penyembuhan  ataupun  upaya  pencegahan  berbagai penyakit.  Pemanfaatan  tanaman  obat  di  Indonesia  sudah sangat  umum  digunakan  oleh  masyarakat  sejak  zaman dahulu.  Pengetahuan  tentang  tanaman  obat  juga diwariskan oleh nenek moyang sejak dulu. Tanaman obat sendiri  memiliki  kandungan  zat  kimia  yang  dapat menyembuhkan  berbagai  jenis  penyakit.  Penggunaan tanaman obat untuk dijadikan sebagai bahan utama sebuah obat  berbagai  macam  seperti  diminum,  ditempel,  dihirup dan lain sebagainya [10].

## B. Deep learning
Pada  saat  sekarang, deep  learning adalah  bidang    AI yang  menjadi  sorotan  karena  kemampuannya  untuk mengenali  objek. Deep  learning memiliki  kemampuan untuk  merepresentasikan  sebuah  fitur  kedalam  konsep yang  lebih  sederhana  dan  memiliki  hubungan  antara  satu sama  lainnya,  dimana  setiap  konsep  sederhana  tersebut direpresentasikan  ke  dalam  tumpukan layer yang  ada. Deep  learning mencangkup  beberapa layer yakni input layer , hidden layer , dan output layer . Dimana input layer merupakan visible  layer yang  memuat  objek  yang  akan diidentifikasi.  Objek  yang  akan  diidentifikasi  akan diproses  ke  dalam  tumpukan hidden  layer . Hidden  layer akan  mengekstraksi  fitur  dari  objek  agar  dapat  dikenali. Kemudian  dilanjutkan  dengan output  layer yang merupakan hasil dari pengenalan objek [2].

## C. Transfer learning
Transfer learning merupakan metode yang mengekstraksi  bobot  dari  jaringan  yang  sudah  dilatih sebelumnya  ( pretrained  model )  dan  mentransfernya  ke jaringan  target  lain  yang  tidak  terlatih  [11]. Transfer learning membutuhkan  model  yang  sudah  dilatih sebelumnya  atau  yang  dikenal  sebagai pretrained model untuk  mempelajari  tugas  yang  baru  [12]. Pretrained model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah MobileNetV2. Dalam metode transfer learning , pretrained model  digunakan  untuk feature  extraction . Semakin  banyak  model  dilatih  dengan  data  yang sebelumnya  maka  akan  dapat  membantu  model  dalam mengenali  objek baru dengan  data  yang  lebih  sedikit  [2]. Training dengan  menggunakan  metode transfer  learning dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan  cepat  dikarenakan menggunakan dataset yang sedikit [13].

## D. Fine tune
Fine  tune merupakan  salah  satu  teknik  pada  Metode transfer  learning yang  sangat  populer. Fine  tune digunakan  untuk  melatih  kembali  model  yang  digunakan pada  metode transfer  learning .  Hal  ini  dilakukan  agar model  yang  digunakan  dapat  disesuaikan  dengan  dataset yang  baru,  sehingga  fitur-fitur  yang  didapatkan  lebih spesifik  [14]. Fine  tune dilakukan  dengan  melakukan freeze layer dari beberapa layer yang ada pada pretrained model yang digunakan.

## E. MobileNetV2
MobileNetV2 merupakan sebuah model hasil perkembangan dari model sebelumnya yaitu MobileNetV1.  Struktur  MobileNetV2  secara  umum memiliki  struktur  yang  sama  seperti  pada  versi sebelumnya yaitu dengan menerapkan Depthwise Separable  Convolution sebagai  lapisan  utamanya. Depthwise  Separable  Convolution digunakan  untuk membangun  sebuah neural  network yang  memiliki  bobot lebih  ringan. Depthwise  Separable  Convolution akan membagi  konvolusi  menjadi  dua  yaitu Depthwise Convolution dan Pointwise  Convolution . Depthwise
Convolution mengaplikasikan satu filter untuk setiap input channel pada  model  yang  kemudian  hasilnya  akan dilakukan konvolusi 1x1 pada Pointwise Convolution [15]. Arsitektur MobileNetV2 diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar. 1  Arsitektur MobileNetV2
Arsitektur MobileNetV2, terdiri dari 17 blok bottleneck secara berurutan, yang diikuti oleh konvolusi 1x1 reguler, global average pooling layer , dan lapisan klasifikasi. Pada bottleneck pertama, blok ini menggunakan konvolusi 3×3 biasa  dengan  32  saluran,  yang  merupakan  lapisan konvolusi  biasa    [16].    MobileNetV2  merupakan  model yang  dirancang  untuk  aplikasi mobile dan  juga  komputer yang dibangun menggunakan library tensorflow . Arsitektur  yang  dimiliki  oleh  MobileNetV2  memiliki arsitektur  yang  ringan  dan  mampu  berjalan  di  atas personal  computer /laptop  dengan  performa  yang  tidak terlalu tinggi [17].
IV. M ETODELOGI

## Gambar. 2  Kerangka penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitian dimulai  dengan  observasi  kemudian  dilanjutkan  dengan
studi  literatur  kemudian  di  dapatkan  identifikasi  masalah dari  penelitian  ini.  Mengumpulkan  enam  jenis  tanaman obat yang kemudian di preprocessing . Setelah data diolah, maka  dilakukan  pemodelan  dan  model  yang  dihasilkan akan  dilatih  kemudian  akan  diuji    jika  tidak  memenuhi akurasi lebih dari 80 %  maka model akan dilatih kembali seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  data gambar  empat  jenis  daun  tanaman  obat  yaitu  Daun Binahong,  Daun  Sirih,  Daun  Salam,  Daun  Penyambung Nyawa.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  dua  cara yaitu  pengambilan  data  secara  langsung  dan  mengambil data  dari  internet.  Data  Dari  proses  tersebut  didapatkan 600  data gambar.  Data  yang didapatkan  kemudian  dibagi menjadi  dua  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Persentase pembagian 80 % data latih dan 20 % data uji.

## B. Preprocessing Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  dilakukan preprocessing data. Preprocessing data  dilakukan  untuk meningkatkan  kualitas  data  yang  digunakan  dalam penelitian  [18].  Pada  penelitian  ini, preprocessing data yang  akan  dilakukan  adalah  augmentasi  data  dan resize data.    Augmentasi  data  merupakan  sebuah  strategi  yang digunakan  untuk  meningkatkan  keragaman  dataset  yang digunakan tanpa perlu mengumpulkan data yang baru [19]. Augmentasi  yang  dilakukan  adalah flip , rotation ,  dan zoom . Flip adalah  proses  augmentasi  yang  digunakan untuk  membalik  gambar  baik  secara  horizontal  maupun vertikal. Rotation merupakan  proses  augmentasi  yang memutar  gambar  sesuai  dengan  derajat  yang  ditentukan. Dan zoom digunakan  untuk  memperbesar  data  gambar. Hasil preprocessing data di perlihatkan pada Gambar 3.
Gambar. 3 Hasil preprocessing data

## C. Pemodelan
Proses  pertama  pada transfer  learning adalah  dengan memuat  bobot  (weight)  dari  model  MobileNetV2  tanpa mengambil fully  connected  layer dari  MobileNetV2. Feature extraction layer pada MobileNetV2 sebanyak 154 layer .    Setelah  model  dimuat,  maka  proses  selanjutnya adalah dengan freeze semua layer dari MobileNetV2. Feature  maps yang  dihasilkan  dari  proses feature extraction dengan  MobileNetV2  akan  di flatten terlebih dahulu  menggunakan flatten  layer .  Proses flatten adalah proses  mengubah  matriks feature  maps menjadi  sebuah vektor  satu  dimensi  [20].  Langkah  selanjutnya  dengan menambahkan fully  connected  layer dimana layer ini digunakan  untuk  mentransformasikan  multidimensional feature  maps menjadi  vektor  satu  dimensi  [21].  Fungsi aktivasi  adalah  sebuah  fungsi  yang  digunakan  untuk menetapkan hasil output dari sebuah node yang digunakan [14],  [22]. Rectified  Linear  Unit (ReLU)  merupakan fungsi  aktivasi  yang  menghasilkan  nilai  0  apabila input negatif  dan  menghasilkan  nilai input itu  sendiri  apabila input positif [22].
Untuk  mengatasi  masalah overfitting , dropout dapat digunakan  dalam  model  menggunakan dropout  layer di mana  beberapa neuron dengan  acak  dihilangkan  dari jaringan  selama    pelatihan.  sehingga  dapat  menghindari overfitting dan  meningkatkan  generalisasi  model  [11]. Dropout  rate yang  digunakan  adalah  0.2.  Langkah selanjutnya  adalah  menginisialisasi layer  output ,  dimana jumlah  unitnya  adalah  empat  sesuai  dengan  jumlah  kelas dari  tanaman  obat  yang  akan  diklasifikasikan  sehingga nilai pada dense layer yang digunakan adalah empat. Serta fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  softmax.  Softmax memungkinkan  untuk  menghitung  probabilitas  untuk semua  label.  Dari  label-label  yang  ada  akan  diambil sebuah vektor dengan nilai real dan diubah menjadi vektor dengan  nilai  dari  0  sampai  satu  yang  jika  semua dijumlahkan  akan  bernilai  satu    [23].  Sehingga  kelas dengan  nilai  probabilitas  tertinggi  merupakan  hasil identifikasi.

## D. Pelatihan
Setelah  selesai  membangun  rancangan  arsitektur model  pada  saat  proses  pemodelan,  maka  model  perlu dikonfigurasi  agar  melakukan  proses  pelatihan  sesuai dengan  parameter  yang  ditentukan  menggunakan  method model.compile() .  Pada  proses compile ada  beberapa parameter  yang  akan  digunakan  diantaranya optimizer , loss dan metrics .  Parameter optimizer digunakan  untuk menentukan algoritma optimizer apa yang akan digunakan pada  saat  proses  pelatihan  dan optimizer yang  digunakan merupakan Adam. Adam pertama kali diperkenalkan oleh Diederik  P.  Kingma  pada  tahun  2015.  Adam  merupakan salah satu algoritma pengoptimalan yang menggabungkan dua  kelebihan  dari  algoritma  Adagrad  dan  RMSProp. Adam  mudah  untuk  diimplementasikan,  efisien  secara komputasi, serta membutuhkan memori yang lebih sedikit [24], [25].
Parameter loss digunakan  untuk  menentukan loss function yang  akan  digunakan  dan  dalam  hal  ini loss function yang digunakan adalah Sparse Categorical Cross Entropy .  Dan  parameter  terakhir  yang  digunakan  adalah metrics yang  merupakan  parameter  untuk  mengukur performa metrics dan accuracy merupakan  metrics  yang digunakan. Teknik fine tune pada penelitian ini dilakukan pada  layer  ke-87  dan  layer  ke-100.    Pada  penelitian  ini, learning  rate pada  saat  pelatihan  yang  digunakan  adalah adalah 0.0001 dan learning rate yang digunakan pada saat pelatihan fine tune adalah 0.00001. Terdapat 12 percobaan yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I P ERCOBAAN P ELATIHAN Percobaan Epoch Layer fine tune Epoch Fine tune 1 5 87 5 2 10 87 10 3 15 87 30 4 15 87 40 5 20 87 30 6 20 87 40 7 25 87 40 8 15 100 30 9 15 100 40 10 20 100 30 11 20 100 40 12 25 100 40

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Terdapat  12  percobaan  yang dilakukan  pada penelitian ini,  dimana  percobaan  penelitian  ini  dilakukan  dengan epoch yang  beragam  dimulai  dari  5  sampai  dengan  40. Hasil  pelatihan  dari  12  percobaan  tersebut  diperlihatkan pada Tabel 2. Sedangkan pada fine tune , model dilakukan fine  tune pada layer ke-87  dan  ke-100  dengan  jumlah epoch yang  sama.  Hasil  pelatihan  merupakan  hasil pelatihan  data  menggunakan  data  latih  yang  disajikan dalam bentuk grafik yang menampilkan akurasi serta nilai loss yang didapatkan pada saat pelatihan.
TABEL II H ASIL P ELATIHAN Percobaan Fine tune Akurasi Loss Train Valid Train Valid 1 0.9557 0.9375 0.1146 0.2266 87 0.9193 0.8854 0.2082 0.3357 2 0.9896 0.9688 0.0337 0.1449 87 0.9349 0.9479 0.1876 0.1549 3 0.9896 0.9476 0.0368 0.2424 87 0.9870 0.9375 0.0430 0.1879 4 0.9818 0.9583 0.0332 0.2420 87 0.9948 0.9583 0.0158 0.1383 5 0.9922 0.9375 0.0268 0.2031 87 0.9766 0.9688 0.0738 0.0816 6 0.9948 0.9271 0.0206 0.2374 87 0.9922 0.9883 0.0451   0.1188 7 0.9818 0.9167 0.0539 0.3680
Percobaan Fine tune Akurasi Loss Train Valid Train Valid 87 0.9974 0.9583 0.0116 0.1069 8 0.9948 09583 0.0258 0.1954 100 0.9948 0.9375 0.0249 0.1827 9 0.9948 0.9167 0.0275 0.3214 100 0.9974 0.9375 0.0140 0.3102 10 0.9818 0.9062 0.0456 0.3953 100 0.9792 0.9375 0.0669 0.2143 11 0.9870 0.9583 0.0297 0/2929 100 0.9870 0.9479 0.0347 0.2638 12 0.9844 0.9375 0.0343 0.2446 100 0.9948 0.9583 0.0148 0.1401
Setelah  dilakukan  proses  pelatihan    12  percobaan dengan parameter yang berbeda, percobaan 6 menghasilkan  hasil  yang  baik  dari  12    percobaan  yang sudah  dilakukan.  Dimana  model  dilatih  dengan  20 epoch kemudian  model  di fine  tune dengan freeze  layer arsitektur  sampai  dengan  layer  ke-87  dan  dilatih  lagi dengan epoch 40. Dimana total epoch pelatihan adalah 60. Grafik  hasil  pelatihan  percobaan  6  diperlihatkan  pada Gambar 4.
Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah  0.9948  pada training dan  0.9271  pada validasi .  Adanya  jarak  yang terlalu  siginifikan  antara  kedua  akurasi  yang  dihasilkan. Gambar  5  menunjukkan  hasil  pelatihan  percobaan  6 setelah di lakukan fine tune .
Nilai  akurasi  yang  didapatkan  adalah  0.9972  pada training  dan  0.9883  pada  validasi.  Jarak  antara training dan  validasi  tidak  jauh  yaitu  0.0039  dan  akurasi  yang dihasilkan lebih baik dari pada model sebelum di fine tune . Selain  itu,  model  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik diantara  beberapa  percobaan  yang  sudah  dilakukan sebelumnya.  Parameter  yang  digunakan  menghasilkan hasil  akurasi  yang  maksimal  dan  lebih  baik  dari  pada percobaan lain.
Setelah  dilakukan  proses  pelatihan  12  percobaan dengan parameter yang berbeda, percobaan 6 menghasilkan  hasil  akurasi  yang  baik  dan  tidak  memiliki jarak yang jauh pada training dan validasi, sehingga dapat meminimalisir kemungkinan model mengalami overfitting . Percobaan  6  juga  membuktikan  bahwa  teknik fine  tune dapat meningkatkan akurasi dari model.  Akurasi sebelum dilakukan fine  tune pada  percobaan  6  jelas  menunjukkan terjadinya overfitting akan  tetapi  dengan fine  tune  layer ke-87  menaikkan  akurasi  dengan  maksimal.  Dengan percobaan  6  membuktikan  bahwa  teknik fine  tune dapat meningkatkan  akurasi  dari  model.    Akan  tetapi,  tidak semua teknik fine tune dapat meningkatkan akurasi model. Pada  percobaan  1-5  teknik fine  tune gagal  dalam menaikkan akurasi model.
Gambar. 5 Hasil pelatihan percobaan 6 setelah fine tune
Hal  ini  disebabkan  jumlah epoch yang  digunakan cenderung  lebih  sedikit  dari  pada  percobaan  6.  Hal  ini menunjukkan  bahwa epoch memiliki  dampak  yang  besar terhadap akurasi yang didapatkan. Epoch yang digunakan harus  sesuai  dengan layer  fine  tune untuk  menghasilkan hasil yang maksimal. Parameter epoch sangat berpengaruh pada  penelitian  ini,  dimana  model  yang  dilatih  dengan epoch yang  sedikit  memiliki  akurasi  model  yang  terlalu timpang  pada  saat training dan  validasi,  sehingga memungkinkan  terjadinya overfitting terhadap  model. Teknik fine tune juga tidak selalu menaikkan akurasi dari model  sebelumnya  hal  ini  tergantung  oleh  banyak  data yang  digunakan,  variasi  data  serta  parameter  yang digunakan pada saat pelatihan model. Hal ini menunjukkan  bahwa epoch yang  digunakan  harus  sesuai dengan layer  fine  tune sehingga  menghasilkan hasil  yang maksimal.
Selain  dari  jumlah epoch, teknik fine  tune juga tergantung oleh banyak data yang digunakan, variasi data serta parameter yang digunakan pada saat pelatihan model. Teknik fine  tune membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama
dari  pada  proses  pelatihan  tanpa fine  tune .  Setelah dilakukan 12 percobaan pelatihan dilakukan, fine tune dari layer ke-87 menghasilkan hasil terbaik daripada fine tune dari layer ke-100  hal  ini  dikarenakan  jika fine  tune dari layer ke-87  maka  dari  layer  ke-88  sampai  dengan seterusnya akan di unfreeze sehingga akan dilatih kembali. Hal  ini  dapat  meningkatkan  akurasi  dikarenakan  model masih tetap menyimpan pengetahuan dari data sebelumnya kemudian ditambah lagi dengan pengetahuan dari  data  baru.  Sedangkan fine  tune dari layer ke-100, layer yang di unfreeze lebih sedikit sehingga tidak terlalu ada  peningkatan  yang  signifikan  dari  model  yang dihasilkan.
Setelah  dilakukan  proses  pelatihan  dan  didapatkan model  terbaik  yaitu  model  pada  percobaan  empat,  model yang  didapatkan  kemudian  diuji  menggunakan  data  uji. Data uji pada penelitian ini digunakan sebanyak 120 data, dimana  30  data  untuk  setiap  kelas.  Gambar  6 menunjukkan confusion matrix dari hasil pengujian. Pada confusion  matrix dapat  dilihat  bahwa,  Daun Binahong  berhasil  diprediksi  dengan  benar  sebanyak  26 data,  Daun  Penyambung  Nyawa  berhasil  diprediksi dengan  benar  sebanyak  29  data,  Daun  Salam  berhasil diprediksi dengan benar sebanyak 28 data dan Daun sirih sepenuhnya berhasil diprediksi dengan benar oleh model. Persentase  model  dalam  memprediksi  masing-masing daun  tanaman  obat  adalah  86  %  untuk  daun  binahong, 96%  untuk  daun  penyambung  nyawa,  93%  untuk  daun salam  dan  100%  untuk  daun  sirih.  Sehingga  didapatkan persentase  keberhasilan  model  dalam  memprediksi seluruh  data  uji  adalah  94,16  %  (Lihat  Tabel  3).    Dapat disimpulkan bahwa model pelatihan yang digunakan dapat memprediksi  data  uji  dengan  baik  dan  dapat  melebihi target penelitian.
Gambar. 6 Confusion matrix hasil pengujian
TABEL III
P ERFORMA M ODEL Kelas Presisi Recall F-1 Score Daun Binahong 0.96 0.86 0.90 Daun Penyambung Nyawa 0.90 0.96 0.92 Daun Salam 0.93 0.93 0.93 Daun Sirih 0.96 1.00 0.97 VI. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  teknologi deep learning pada identifikasi daun tanaman obat dengan menggunakan  metode transfer  learning menggunakan model  MobileNetV2.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa transfer learning menggunakan model MobileNetV2  dapat  memprediksi  daun  tanaman  obat dengan akurasi 94,16%. Parameter epoch yang digunakan pada  saat  pelatihan  memiliki  pengaruh  yang  cukup signifikan,  dengan  epoch  terbaik  yang  dihasilkan  adalah 20  sebelum  di fine  tune kemudian  di fine  tune dengan epoch  40  pada  layer  ke-87  dengan  total  epoch  pelatihan yaitu 60.
Teknik fine tune berhasil diterapkan dan meningkatkan akurasi  model.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  teknologi identifikasi  tanaman  obat  yang  lebih  cepat  dan  akurat. Untuk  dapat  meningkatkan  kemampuan transfer  learning dalam  mengidentifikasi  daun  tanaman  obat,  dapat digunakan  data  daun  tanaman  obat  yang  beragam sehingga  membentuk  data  yang  reliable.  Teknik pengambilan  data  juga  harus  ditingkatkan  dari  segi pencahayaan  dan  lain  sebagainya.  Penelitian  selanjutnya juga  dapat  mengimplementasikan  pre-trained  model lainnya.

## R EFERENSI
[1] Isman, Andani Ahmad, and Abdul Latief, “Perbandingan Metode KNN  Dan  LBPH  Pada  Klasifikasi  Daun  Herbal,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 557–564, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3006.
[2] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning . MIT
Press, 2016.
[3] Y. Xin et al. , “Machine Learning and Deep learning Methods for Cybersecurity,” IEEE  Access ,  vol.  6,  no.  c,  pp.  35365–35381, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2836950.
[4] D.  M.  Wonohadidjojo,  “Perbandingan  Convolutional  Neural Network pada Transfer learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol.
13, no. 1, pp. 51–57, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.2040.
[5] Haryono,  Khairul  Anam,  and  Azmi  Saleh,  “Autentikasi  Daun Herbal  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  dan Raspberry Pi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 3, pp. 278–286, 2020, doi: 10.22146/.v9i3.302.
[6] R. Pujiati and N. Rochmawati, “Identifikasi Citra Daun Tanaman Herbal  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN),” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 3, no. 03, pp. 351–357, 2022, doi: 10.26740/jinacs.v3n03.p351-357.
[7] T. Akiyama, Y. Kobayashi, Y. Sasaki, K. Sasaki, T. Kawaguchi, and J. Kishigami, “Mobile leaf identification system using CNN applied  to  plants  in  Hokkaido,” 2019  IEEE  8th  Glob.  Conf. Consum.  Electron.  GCCE  2019 ,  pp.  324–325,  2019,  doi: 10.1109/GCCE46687.2019.9015298.
[8] V.  Ayumi et  al. ,  “ Transfer  learning for  Medicinal  Plant  Leaves
Recognition:  A  Comparison  with  and  without  a  Fine-Tuning Strategy,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, pp. 138– 144, 2022, doi: 10.14569/IJACSA.2022.0130916.
[9] D.  Pechebovicz et  al. ,  “Plants  recognition  using  embedded convolutional  neural  networks  on  mobile  devices,” Proc.  IEEE Int. Conf. Ind. Technol. , vol. 2020-Febru, pp. 674–679, 2020, doi: 10.1109/ICIT45562.2020.9067289.
[10]  S.  Sarno,  “Pemanfaatan  Tanaman  Obat  (Biofarmaka)  Sebagai Produk  Unggulan  Masyarakat  Desa  Depok  Banjarnegara,” Abdimas  Unwahas ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  73–78,  2019,  doi: 10.31942/abd.v4i2.3007.
[11]  M.  A.  Wani,  F.  A.  Bhat,  S.  Afzal,  and  A.  I.  Khan, Advances  in Deep learning , vol. 57. 2019.
[12]  A.  E.  Wijaya,  W.  Swastika,  and  O.  H.  Kelana,  “Implementasi Transfer  learning Pada  Convolutional  Neural  Network  Untuk Diagnosis  Covid-19  Dan  Pneumonia  Pada  Citra  X-Ray,” Sainsbertek J.  Ilm.  Sains  Teknol. , vol. 2, no.  1, pp.  10–15,  2021, doi: 10.33479/sb.v2i1.125.
[13]  M.  Tsiakmaki,  G.  Kostopoulos,  S.  Kotsiantis,  and  O.  Ragos, “ Transfer  learning from  deep  neural  networks  for  predicting student  performance,” Appl.  Sci. ,  vol.  10,  no.  6,  2020,  doi: 10.3390/app10062145.
[14]  G.  Thiodorus,  A.  Prasetia,  L.  A.  Ardhani,  and  N.  Yudistira, “Klasifikasi  citra  makanan/non  makanan  menggunakan  metode Transfer  learning dengan  model  Residual  Network,” Teknologi , vol. 11, no. 2,
pp. 74–83, 2021,
doi:
10.26594/teknologi.v11i2.2402.
[15]  E.  I.  Haksoro  and  A.  Setiawan,  “Pengenalan  Jamur  Yang  Dapat Dikonsumsi  Menggunakan  Metode Transfer  learning Pada Convolutional Neural Network,” J.  ELTIKOM ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 81–91, 2021, doi: 10.31961/eltikom.v5i2.428.
[16]  M. Hollemans, “MobileNet version 2,” 2022. https://machinethink.net/blog/mobilenet-v2/.
[17]  W. Hastomo,  “Convolution  Neural  Network  Arsitektur
Mobilenet-V2  Untuk  Mendeteksi  Tumor  Otak,” Pros.  SeNTIK , vol. 5, no. 1, pp. 17–21, 2021.
[18]  R. Prabowo, Y. Heningtyas,  machudor Yusman, M. Iqbal, and O. D. E. Wulansari, “Klasifikasi Image Tumbuhan Obat (Keji Beling) Menggunakan  Artificial  Neural  Network,” J.  Komputasi ,  vol.  9,
no. 2541–0350, pp. 88–92, 2021, doi: 10.23960/komputasi.v9i2.2868.
[19]  J.  Sanjaya  and  M.  Ayub,  “Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra Mobil  Menggunakan  Pendekatan  Random  Crop,  Rotate,  dan Mixup,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[20]  S.  F.  Handono,  F.  T.  Anggraeny, and  B. Rahmat, “Implementasi Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Untuk  Deteksi  Retinopati Diabetik,” J.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  669–678, 2020.
[21]  N. K. Chauhan and K. Singh, “A review on conventional machine learning  vs deep  learning ,” 2018  Int.  Conf.  Comput.  Power Commun.  Technol.  GUCON  2018 ,  pp.  347–352,  2019,  doi: 10.1109/GUCON.2018.8675097.
[22]  P.  Kim, MATLAB  deep  learning :  with  machine  learning,  neural networks and artificial intelligence . New York: NY: Apress, 2017.
[23]  S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi Deep  learning Pada Identifikasi
Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” JUSTINDO (Jurnal  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  Indones. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  49–56, 2018.
[24]  D.  P.  Kingma  and  J.  L.  Ba,  “Adam:  A  method  for  stochastic optimization,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc. , pp. 1–15, 2015.
[25]  S.  O.  Oppong,  F.  Twum,  J.  Ben  Hayfron-Acquah,  and  Y.  M. Missah,  “A  Novel  Computer  Vision  Model  for  Medicinal  Plant Identification  Using  Log-Gabor  Filters  and Deep  learning Algorithms,” Comput.  Intell.  Neurosci. ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/1189509.