Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1674
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 487-495
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF DEEP LEARNING ON FLOWER CLASSIFICATION USING CNN METHOD
Anggun Pratiwi *1 , Ahmad Fauzi *2
1,2 Information Systems And Technology Education, Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia Email: 1 anggunpratiwi@upi.edu , 2 ahmad.fauzi.upi.edu
(Article received: January 5, 2024; Revision: January 30, 2024; Published: April 04, 2024)

## Abstract
Technological  developments  in  the  field  of  artificial  intelligence,  particularly  deep  learning,  have  made significant contributions to various applications, including pattern recognition and object classification in visual images. One of the interesting applications of deep learning is image classification, where these techniques have proven  effective  in  tackling  complex  problems,  such  as  object  recognition  in  visual  images.  Flowering  plants, with approximately 369,000 known species, are an interesting object  of study. In an effort  to  classify different types  of  flowers  quickly  and  efficiently,  a  digital  approach  is  a  must.  This  research  aims  to  implement  deep learning  technology,  especially  CNN  method,  in  flower  classification.  One  method  that  can  be  used  is Convolutional Neural Network (CNN), a deep learning algorithm that is able to process image information well. In flower type classification, supervised learning techniques are essential. By giving the label (flower type) to the algorithm as the basis of truth, the use of CNN on a large scale can produce predictions and classifications with a  high  level  of  accuracy.  This  research  produces  a  classification  model  that  is  more  precise  and  able  to overcome variations in flower morphology with 2 different datasets namely Oxford17 resulting in 84% accuracy and oxford102 resulting in an accuracy value of 64%.
Keywords : CNN, Deep Learning, Flower Classification

## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA PENGKLASIFIKASIAN BUNGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE CNN

## Abstrak
Pengembangan  teknologi  di  bidang  kecerdasan  buatan,  khususnya deep  learning , telah  memberikan  kontribusi signifikan pada berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola dan klasifikasi objek dalam citra visual. Salah satu aplikasi  menarik  dari deep  learning adalah  pengklasifikasian  gambar,  di  mana  teknik-teknik  ini  telah  terbukti efektif  dalam  menangani  masalah  kompleks,  seperti  pengenalan  objek  pada  citra  visual.  Tanaman  berbunga, dengan  sekitar  369.000  spesies  yang  diketahui,  merupakan  objek  studi  yang  menarik.  Dalam  upaya mengklasifikasikan berbagai jenis bunga dengan cepat dan efisien, pendekatan digital menjadi suatu keharusan. Penelitian  ini  bertujuan  mengimplementasikan  teknologi deep  learning ,  terutama  metode CNN ,  dalam pengklasifikasian bunga. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) , sebuah algoritma  deep  learning yang  mampu  mengolah  informasi  citra  dengan  baik.  Pada  pengklasifikasian jenis  bunga,  teknik  supervised  learning  menjadi  esensial.  Dengan  memberikan  label  (jenis  bunga)  kepada algoritma sebagai  dasar  kebenaran,  penggunaan CNN dalam  skala  besar  dapat  menghasilkan  prediksi  dan klasifikasi dengan tingkat akurasi  yang tinggi.  Penelitian  ini  menghasilkan  model klasifikasi  yang  lebih presisi dan  mampu  mengatasi  variasi  morfologi  bunga  dengan  2 dataset yang  berbeda  yaitu  Oxford17  menghasilkan akurasi 84% dan oxford102 menghasilkan nilai akurasi 64%.
Kata kunci : CNN, Deep Learning, Pengklasifikasian Bunga

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi dalam bidang kecerdasan  buatan,  terutama  dalam deep learning ,  telah  menjadi  pendorong  utama transformasi  pada  berbagai  sektor,  mulai  dari
industri  hingga  riset  akademis  [1].  Salah  satu aspek yang paling mencolok adalah kemampuan deep  learning dalam  pengenalan  pola  dan klasifikasi objek, yang telah mengubah cara kita berinteraksi  dengan  data  visual[2].  Dalam
pengklasifikasian  gambar, deep  learning telah menjadi  solusi  yang  sangat  efektif  dan  efisien, terutama  ketika  dihadapkan  pada  tugas-tugas yang memerlukan pemahaman kontekstual yang mendalam  dan  kemampuan  adaptasi  terhadap variasi  yang  kompleks.  Melalui  teknik-teknik yang  berkembang  dalam deep  learning ,  seperti convolutional  neural  networks  (CNN) ,  model- model  dapat  belajar  secara  mandiri  untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting dari gambar, memungkinkan mereka untuk mengenali objek- objek  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hal ini  sangat  berguna  dalam  berbagai  aplikasi praktis,  termasuk  deteksi  objek  pada  tumbuhan salah satunya bunga [3].
Bunga  atau  kembang  (bahasa  Latin: flos ) adalah  alat  reproduksi  seksual  pada  tumbuhan berbunga.  Ada sekitar 391.000 spesies tanaman vaskular  yang  saat  ini  diketahui  sains,  dimana sekitar 369.000 spesies adalah tanaman berbunga,  menurut  sebuah  laporan  oleh  Royal Botanic Gardens, Kew, di Inggris [4]. Selain itu bunga dapat dikatakan sebagai alat perkembangbiakan  genetatif  tumbuhan  biji tertutup.  Setiap  jenis  bunga  memiliki  struktur yang  berbeda  sesuai  dengan  fungsi  yang dimilikinya[5].
Mengetahui  banyaknya  jenis  bunga  yang telah ditemukan, diperlukan  adanya pendekatan digital agar dapat mengklasifikasi berbagai jenis bunga  dengan  mudah  dan  cepat.  Klasifikasi adalah  salah  satu  teknik  dalam  membedakan sebuah  objek[6].  Salah  satu  cara  klasifikasi adalah  dengan  menggunakan Convolutional Neural  Network ,  yang  merupakan  salah  satu metode Deep Learning yang memiliki kemampuan mengolah informasi citra[7].
Untuk  dapat  mengklasifikasi  jenis  bunga dari  semua input (citra  bunga)  dengan machine learning ,  maka  dibutuhkan  teknik supervised learning . supervised  learning adalah  algoritma yang bergantung pada data input berlabel untuk mempelajari  fungsi  yang  menghasilkan  output yang  sesuai  ketika  diberi  data  baru  tanpa label[8][9]. Dalam  teknik supervised  learning , label  (jenis  bunga)  diberikan  kepada  algoritma sebagai dasar kebenaran [10]. Machine learning sendiri  adalah  kemampuan  komputer  untuk melakukan  pembelajaran  dari  pengalaman sesuai  dengan  tugas  yang  diberikan  dengan kinerja yang terukur[11]. Dengan memanfaatkan Convolutional  Neural  Network dalam skala  besar, dapat menghasilkan prediksi maupun  klasifikasi  dengan  akurasi  yang tinggi[12].
Salah satu tantangan dalam pengklasifikasian objek  pada  citra  adalah  gambaran  perbedaan karakteristik  antara  objek  yang  berbeda[13]. Dalam  konteks  ini,  pengklasifikasian  bunga menjadi  salah  satu  domain  yang  menarik,
mengingat keragaman dan kompleksitas morfologi  bunga  yang  dapat  ditemui.  Dalam upaya untuk meningkatkan
akurasi pengklasifikasian  bunga,  metode-metode  yang lebih canggih perlu diterapkan [14].
Salah  satu  metode deep  learning yang  telah terbukti  berhasil  dalam  pengenalan  pola  pada citra  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN) . CNN secara  khusus  dirancang  untuk mengekstrak  fitur-fitur  hierarkis  dari  data visual,  membuatnya  sangat  sesuai  untuk pengolahan  gambar,  termasuk  dalam  konteks pengklasifikasian bunga[15].
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan  teknologi deep  learning , khususnya metode CNN , dalam pengklasifikasian  bunga.  Melalui  pendekatan ini, diharapkan dapat diperoleh model klasifikasi  yang  lebih  presisi  dan  dapat menangani  variasi  morfologi  bunga  dengan lebih  baik.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat
memberikan kontribusi pada pengembangan  sistem  pengklasifikasian  bunga yang  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai konteks, seperti konservasi tumbuhan,
pertanian, dan bidang lainnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  klasifikasi bunga  tersebut  mengacu  pada  pendekatan berbasis citra yang memanfaatkan teknik-teknik pemrosesan  gambar  dan machine  learning , seperti Convolutional  Neural  Networks  (CNN) , untuk  membedakan  dan  mengidentifikasi  jenis- jenis  bunga  berdasarkan  ciri-ciri  visualnya[16]. Adapun alur penelitian  yang digambarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
2.1 Tahap Perencanaan
Dalam  fase  perencanaan,  terdapat  tiga langkah  utama  yang  perlu  dijalani.  Pertama, merumuskan  dengan  cermat  permasalahan  yang akan  menjadi  fokus  penelitian,  tujuannya  adalah untuk  mengarahkan  dan  membatasi  ruang lingkup  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Kedua, menetapkan  tujuan  penelitian  sebagai  langkah untuk  mencapai  hasil  yang  diinginkan  dari penelitian  tersebut.  Ketiga,  melakukan  studi literatur  dengan  maksud  untuk  mengumpulkan referensi yang mendukung penelitian, memastikan  bahwa  penelitian  dilakukan  dengan landasan yang kuat dan sesuai.
2.2 Proccessing Data Tahapan processing terhadap  data  citra dilakukan  dengan  melakukan  pengumpulan  data ( gathering ),  pelabelan  citra,  pengubahan  ukuran pixel  pada  citra  ( resize ),  dan  melakukan augmentasi pada  citra  dari  keseluruhan  citra training [17].
2.3 Pemodelan dan Pelatihan Convolutional  Neural  Network (CNN) merupakan  pengembangan  dari Multilayer
Perceptron (MLP) yang dirancang khusus untuk mengolah data dua dimensi. Sebagai bagian dari jenis Deep  Neural  Network ,  CNN  menonjol karena  kedalaman  jaringannya  yang  tinggi  dan keberhasilannya  dalam  pengolahan  data  citra. Penerapan  CNN  dalam  klasifikasi  objek  pada citra  telah  terbukti  melebihi  metode Machine Learning lainnya,  seperti Support  Vector Machine (SVM)[18]. CNN  memiliki  arsitektur  yang  dirancang untuk mengekstrak pola dan fitur dari data citra dengan cara yang sangat efektif. Keberhasilannya dapat diatribusikan pada beberapa  fitur  khususnya,  termasuk  lapisan konvolusi  yang  dapat  menangkap  informasi lokal  pada  citra, lapisan pooling yang membantu  mengurangi  dimensi  data,  dan lapisan fully  connected yang  mengintegrasikan informasi dari seluruh citra seperti pada gambar
2.

## Gambar 2. Arsitektur pada CNN
Berbeda  dengan  MLP  yang  umumnya digunakan untuk data yang  bersifat tabular atau vektor, CNN dirancang khusus untuk menangani  struktur  data  dua  dimensi  seperti citra. Kemampuan CNN dalam menangkap fitur hierarkis dari  data  citra  membuatnya  sangat efektif dalam tugas-tugas klasifikasi objek pada citra[19].
Dalam  beberapa kasus, CNN telah  berhasil mengungguli metode Machine Learning
tradisional,  seperti  SVM,  terutama  dalam konteks klasifikasi objek pada citra.
Keberhasilan  ini  telah  membuat  CNN  menjadi pilihan  utama  dalam  berbagai  aplikasi  yang melibatkan pengolahan citra, seperti pengenalan wajah,  klasifikasi  objek  pada  gambar,  dan deteksi  pola  visual  lainnya.  Dengan  terus berkembangnya  teknologi,  CNN  terus  menjadi fokus utama dalam penelitian dan pengembangan  di  bidang  pengolahan  citra  dan pemelajaran mesin.

## 2.4 Hasil
Setelah  menyelesaikan  pengujian,  langkah berikutnya  adalah  menampilkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan  dan  melakukan  evaluasi
akurasi.  Perhitungan  akurasi  bertujuan  untuk menilai  sejauh  mana  keberhasilan  Model  CNN dalam  mengklasifikasi  Citra.  Akurasi  menjadi parameter  penting  untuk  membandingkan  hasil dan  merencanakan  pengembangan  di  masa depan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥100%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.2 Processing Data
3.2.1 Pengumpulan Data Citra
Data  pertama  adalah  oxford17  yang terdiri  atas  17  jenis  tanaman  bunga  ( Daffodil, Snowdrop,  Lily  Valley,  Bluebell  ,  Crocus, Tigerlily,  Tulip,  Fritillary,  Sunflower,  Daisy, Colts  Foot,  Dandelalion,  Cowslip,  Buttercup, Windflower,  Pansy )  dan  masing-masing  jenis berjumlah  sekitar  80  gambar,  sehingga  total terdapat 1.360 data gambar. Contoh citra gambar bunga dapat dilihat pada gambar  3.

## Gambar 3. Oxford 17
Serta  data  yang  kedua  adalah  oxford102  yang memiliki 102 jenis bunga dan setiap jenis terdiri atas 40  sampai  258  gambar. Dataset ini  memiliki  total data 8.189 gambar. Contoh citra gambar bunga dapat dilihat  pada  gambar  4.  Terdiri  atas: pink  primrose, hard-leaved  pocket  orchid,  canterbury  bells,  sweet pea,  english  marigold,  tiger  lily,  moon  orchid,  bird of  paradise,  monkshood,  globe  thistle,  snapdragon, colts  foot,  king  protea,  spear  thistle,  yellow  iris, globe-flower,  purple  coneflower,  peruvian  lily, balloon  flower,  giant  white  arum  lily,  fire  lily, pincushion  flower,  fritillary,  red  ginger,  grape hyacinth,  corn  poppy,  prince  of  wales  feathers, stemless gentian, artichoke, sweet william, carnation,  garden  phlox,  love  in  the  mist,  mexican aster,  alpine  sea  holly,  ruby-lipped  cattleya,  cape flower,  great  masterwort,  siam  tulip,  lenten  rose, barbeton daisy, daffodil, sword lily, poinsettia, bolero
deep  blue,  wallflower,  marigold,  buttercup,  oxeye daisy,  common  dandelion,  petunia,  wild  pansy, primula, sunflower, pelargonium, bishop of llandaff, gaura, geranium, orange dahlia, pink-yellow dahlia, cautleya  spicata,  japanese  anemone,  black-eyed susan, silverbush, californian poppy, osteospermum, spring  crocus,  bearded iris,  windflower, tree poppy, gazania,  azalea,  water  lily,  rose,  thorn  apple, morning  glory,  passion  flower,  lotus,  toad  lily, anthurium, frangipani, clematis, hibiscus, columbine,  desert-rose,  tree  mallow,  magnolia, cyclamen , watercress, canna lily, hippeastrum , bee balm,  ball  moss,  foxglove,  bougainvillea,  camellia, mallow,  mexican  petunia,  bromelia,  blanket  flower, trumpet creeper, blackberry lily ).
Gambar 4. Oxford 102

## 3.2.2 Pelabelan Data
Proses pemberian label pada data berfungsi untuk memberikan nama terhadap data untuk  dapat  dikenali  seperti  yang  terlihat  pada gambar  4.  Peneliti  membuat  dua  folder  utama yaitu folder train dan folder  test  /  validation [3].
Folder train berfungsi untuk menaruh data untuk diproses pada proses pembelajaran[20], sedangkan folder  test  /  validation berfungsi untuk memvalidasi data pada proses training [21].  Pada  setiap subfolder diberi  nama bunga  dan  disisi  dengan  data  sesuai  namanya seperti pada gambar 5. Perbandingan jumlah data pada folder  train berjumlah  80%  dan folder  test atau validation sebesar 20% dari jumlah data.
Gambar 5. Contoh pelabelan gambar
3.2.3 Augmentasi Data
Proses agumentasi terhadap  data  citra bunga  untuk  proses training dilakukan  untuk mencegah  terjadinyai overfitting (memiliki kinerja  baik  selama  pelatihan,  tetapi  buruk  pada data baru)[22]. Pengaturan augmentasi data citra secara  otomatis  yang  berfungsi  untuk  membalik secara vertikal citra gambar dengan acak, di atur dengan nilai benar. Sehingga akan menghasilkan citra  gambar  yang  lebih  beragam  seperti  yang ditujukan pada gambar 6.
Gambar 6. Contoh Augmentasi gambar

## 3.3 Pemodelan dan Pelatihan
Dalam  pembuatan  model  atau  pemodelan terdiri  atas  beberapa  proses,  untuk  model klasifikasi  bunga  membutuhkan input citra bunga, sebagai sumber data pembelajaran. Data citra  yang  dimuat  ke  dalam  dua  variabel,yaitu citra traning dan  citra validasi ,  dan  pada masing-masing  citra  dilakuran  pengubahan ukuran  citra  menjadi  224×224 pixel .  Pada  data citra  terjadi  proses augmentasi data  untuk menghasilkan  model  dengan  kinerja  yang  baik, menghindari overfitting ,  dan  memperkaya  data citra training [23].  Tahapan  selanjutnya  adalah perancangan model, pada penelitian ini menggunakan  model  CNN seperti pada gambar 7.  Setelah  tahap  perancangan  model  CNN, kemudian dilakukan training untuk menghasilkan  model  ( classifier  rules )  yang dapat mengklasifikasikan bunga.
Gambar 7. Flowchart Pemodelan CNN

## 3.3.1 Optimasi
Proses  pelatihan  memerlukan  beberapa pengaturan,
penggunaan loss function categorical  crossentropy karena  data  pelatihan berbentuk kategori, sehingga pengevaluasian loss dilakukan  berdasarkan  kategori  data.  Penelitian ini  menggunakan  optimasi  Nadam,  penggunaan optimasi Nadam dipilih karena optimasi ini lebih efisien  dan  efektif  serta  tidak  menggunakan banyak  sumber  daya.  Metrik  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah akurasi.

## 3.3.2 Pelatihan
Untuk mengatur jalannya proses pelatihan diperlukan  pengaturan  pelatihan.  Pengaturan pelatihan  bertujuan  untuk  mendapatkan  model terbaik  secara  efisien  dan  efektif.  Pada  proses pelatihan  terhadap dataset terjadi  pengulangan ( epoch ) beberapa kali untuk mendapatkan kinerja model  yang  paling  maksimal,  pada  setiap  kali pengulangan  nilai  akurasi  dapat  naik  dan  turun, maka untuk mendapatkan nilai terbaik dibutuhkan  fungsi checkpoint . Checkpoint di  set untuk hanya menyimpan model dengan nilai loss error terendah,  nilai loss  function yang  rendah berbanding  lurus  dengan  tingkat  akurasi  yang dimiliki model seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Epoch Pemodelan CNN
Dalam  proses  pelatihan layer pertama  dalam  CNN adalah  input layer ,  pada  input layer menerima masukan  citra  gambar  dengan  tiga  atribut,  yaitu panjang citra ( pixel ),  lebar citra ( pixel ) dan channel warna  (RGB  atau grayscale ).  Sebagai  contoh diambil  salah  satu  data  citra  untuk  pelatihan  dan labelnya  yaitu sunflower yang  dapat  dilihat  pada gambar 9.
Gambar 9. Salah satu data citra oada Input Layer
Ketika  memasukkan  contoh  gambar sunflower ke  dalam  program,  program  akan  mempelajari karakteristik  gambar  tersebut,  termasuk  warna,
bentuk,  dan  polanya.  Program  kemudian  akan menggunakan  informasi  ini  untuk  mendeteksi sunflower pada  gambar  lain.  Dalam  kasus  ini, program berhasil mendeteksi sunflower karena telah dilatih dengan contoh gambar sunflower yang cukup banyak.  Contoh  gambar  ini  membantu  program untuk  mempelajari  karakteristik sunflower yang khas,  seperti  warna  kuningnya  yang  cerah  dan bentuk kepala bunganya yang besar. Pada tahap deteksi, program akan membandingkan  gambar  yang  ingin  dideteksi dengan karakteristik sunflower yang telah dipelajarinya.  Jika  ada  kesamaan,  maka  program akan  menyimpulkan  bahwa  gambar  tersebut  adalah sunflower .  Dalam  kasus  ini,  program  berhasil mendeteksi sunflower karena  telah  dilatih  dengan contoh  gambar sunflower yang  cukup  banyak. Contoh  gambar  ini  membantu  program  untuk mempelajari  karakteristik sunflower yang  khas, seperti  warna  kuningnya  yang  cerah  dan  bentuk kepala  bunganya  yang  besar.  Hasil  deteksi  dapat dilihat pada gambar 10 berikut.

## 3.3.3 Pengujian Model
Pada pengujian model menghasilkan accurancy dan  juga loss yang  terlihat  pada  gambar  11  dan  12. Pada awalnya, nilai loss masih tinggi dan accurancy masih rendah. Ini karena model masih dalam proses pembelajaran  dan  belum  mempelajari  karakteristik bunga dengan baik. Seiring berjalannya waktu, nilai loss semakin  turun  dan accurancy mulai  naik.  Ini karena  model  semakin  mempelajari  karakteristik bunga  dan  semakin  mampu  membuat  prediksi  yang benar.  Pada  akhirnya,  nilai loss mencapai  titik minimum  dan  nilai accurancy mencapai  titik maksimum.  Ini  menunjukkan  bahwa  model  telah mencapai  kinerja  optimal  dan  dapat  membedakan antara  gambar  bunga  yang  satu  dengan  gambar bunga  lainnya  dengan  sangat  baik.  Berikut merupakan gambar hasil pengujian dasaset oxford17 pada gambar 11 dan oxford102 pada gambar 12.
Gambar 11. Grafik Accurancy dan Loss Oxford17
Gambar 12. Grafik Accurancy dan Loss Oxford102

## 3.4 Hasil Pengujian
Setelah  menyelesaikan  pengujian,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  evaluasi  akurasi. Perhitungan  akurasi  bertujuan  untuk  menilai  sejauh mana keberhasilan Model CNN dalam mengklasifikasi  Citra.  Akurasi  menjadi  parameter penting untuk membandingkan hasil dan merencanakan pengembangan di masa depan.
Untuk  menghitung  nilai  akurasi  menggunakan sample  testing  sebanyak  100  sample  bunga  sesuai dengan dataset yang  berbeda.  Dengan  perhitungan banyak salah dibagi banyak sample yang digunakan. Seperti yang terlihat pada tabel 1 dan 2.

## 3.4.1 Oxford17

## Tabel 1. Hasil Pengujian Oxford17
Pengujian Oxforad17 Benar Salah 84 8
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 84 100 𝑥 100% = 84%

## 3.4.2 Oxford102

## Tabel 2. Hasil Pengujian Oxford102
Pengujian Oxforad102 Benar Salah 64 36
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 64 100 𝑥100% = 64%

## 4. DISKUSI
Berdasarkan dari proses pengujian Convolutional Neural Nework untuk klasifikasi jenis bunga dengan total 119 jenis bunga didapatkan hasil akurasi  sebagai  nilai  untuk  perbandingan  dengan metode Support  Vector  Machine (SVM)  dan Artificial Neural Network (ANN) pada Convolutional Neural Nework dengan menggunakan metode  lebih  unggul  dengan  nilai  akurasi  84%  jika dibandingkan  dengan  model  SVM  pada  penelitian Albadarneh  & Ahmad  yang  memiliki  nilai  akurasi 83.52%  dan  model  ANN  mendapatkan  nilai akurasi 72% yang dibuat Firmansyah [24]. Data preprocessing terhadap  citra  bunga  pada  metode SVM menggunakan teknik region growing segmentation ,  yaitu  memisahkan  objek  bunga dari latar belakangnya.
Sedangkan bila dibandingkan dengan ANN dan SVM  untuk dataset Oxford102  model  CNN mendapatkan  nilai  akurasi  sebasar  64%.  ANN pada peneltian tersebut menggunakan HSV color descriptor , Gray  Level  Co-  occurrence  Matrix (GLCM) dan Invariant Moments pada  tahapan data preprocessing untuk  memisahkan  objek  bunga dengan latar belakangnya[25].
Model  CNN  memiliki  keunggulan  dalam  hal akurasi  untuk  model  yang  dilatih  secara  singkat. Dapat  menghasilkan  model  dengan  akurasi  yang tinggi  dengan  waktu  yang singkat  (hanya  dengan beberapa epoch )  dibandingkan  dengan  model  CNN yang  dilatih  dari  dasar  dengan  jumlah epoch yang sama.  Selain  itu,  semakin  banyak  jumlah  jenis  atau kelas  maka hasil klasifikasi  yang diperoleh semakin
tidak  baik  atau  buruk,  hal  ini  dibuktikan  dengan kasus  klasifikasi  oxford17  yang  memiliki  17 jenis bunga  memiliki  nilai akurasi  yang  lebih  baik (84%) dibandingkan  dengan  klasifikasi  oxford102  yang memiliki  jenis  bunga  sebanyak  102  jenis  (64%), keduanya menggunakan model yang sama.
Tabel 3. Hasil perbandingan metode CNN dengan SVM dan ANN
Dataset Metode CNN SVM ANN Oxoford17 84% 83.5% 72% Oxoford102 64% 32.4% 81.19%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil-hasil pembuatan dan
pengujian model deep learning dengan convolutional  neural  network pada  penelitian  ini, menghasilkan  prediksi  klasifikasi  jenis  bunga  dari dua dataset yang  berbeda  yaitu  oxford17  dan oxford102. Penelitian  ini  menghasilkan system pengujian untuk mengklasifikasikan bunga berdasarkan  model.  Pengujian  dilakukan  dengan memasukan  100  data  bunga  dengan  mencatat  hasil akurasinya.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa kinerja  model  CNN  ini  untuk  mengklasifikasikan bunga  pada  oxford17  mendapatkan  akurasi  84%. Sedangkan untuk bunga pada oxford102 mendapatkan hasil akurasi sebesar 64%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Kemendikbudrustek  atas  kesempatannya  dalam mengikuti KMII Artificial Intelegance di Universitas Padjajaran  dan  Bapak  Ahmad  Fauzi  yang  telah membantu dalam penulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Marlin,  E.  Tantrisna,  B.  Mardikawati,  R. Anggraini,  E.  Susilawati,  and  M.  Yunus Batusangkar,  “Manfaat  dan  Tantangan
Penggunaan Artificial Intelligences (AI) Chat GPT  Terhadap  Proses  Pendidikan  Etika  dan Kompetensi Mahasiswa Di Perguruan Tinggi,” Innov. J. Soc. Sci. Res. , vol. 3, no. 6, pp. 5192–5201, 2023.
[2] S. R. Dewi, “Deep Learning Object Detection Pada  Video,” Deep  Learn.  Object  Detect. Pada  Video  Menggunakan  Tensorflow  Dan Convolutional Neural  Netw. , pp. 1–60, 2018,
[Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/1234 56789/7762/14611242_Syarifah Rosita Dewi_Statistika.pdf?sequence=1
[3] F.  Marpaung,  F.  Aulia,  and  R.  C.  Nabila,
Computer  Vision  Dan  Pengolahan  Citra Digital . 2022.
[4] H. A. Pratiwi, M. Cahyanti, and M. Lamsani, “Implementasi  Deep  Learning  Flower Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Sebatik , vol. 25,  no.  1,  pp.  124–130,  2021,  doi: 10.46984/sebatik.v25i1.1297.
[5] N.  Noflindawati,  A.  Anwar,  Y.  Yusniwati, and  A.  Sutanto,  “Karakter  Morfologi  dan Sitologi  Bunga  Pepaya  Merah  Delima,” J. Biol. UNAND , vol. 7, no. 1, p. 21, 2019, doi: 10.25077/jbioua.7.1.21-26.2019.
[6] Y.  A.  Suwitono  and  F.  J.  Kaunang,
“Implementasi Algoritma Convolutional Neural  Network  (CNN)  Untuk  Klasifikasi Daun Dengan Metode Data Mining SEMMA Menggunakan Keras,” J. Komtika (Komputasi  dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 109–121, 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.8054.
[7] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,
“Implementasi Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Pada Ekspresi  Manusia,” Algor ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 12–21, 2020.
[8] K.  Kristiawan,  D.  D.  Somali,  T.  A.  Linggan jaya,  and  A.  Widjaja,  “Deteksi  Buah Menggunakan  Supervised  Learning  dan Ekstraksi  Fitur  untuk  Pemeriksa  Harga,” J.
Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 541–548, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.3029. [9] J. C. Mestika, M. O. Selan, and M. I. Qadafi, “Menjelajahi Teknik-Teknik Supervised Learning untuk Pemodelan Prediktif
Menggunakan  Python,”  vol.  99,  no.  99,  pp.
216–219, 2022. [10] S. P. Siahaan, E. Willy, A. Cahyadi, and I. P. Pangaribuan, “Tomat Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Monitoring and  Controlling  Fertilization  System  for
Tomato  Cultivation  Using  Convolutional Neural Network,” e-Proceeding  Eng. , vol. 7, no. 3, pp. 8647–8661, 2020.
[11] M.  Ula,  A.  F.  Ulva,  and  M.  Mauliza, “Implementasi  Machine  Learning  Dengan Model  Case Based  Reasoning  Dalam Mendagnosa  Gizi  Buruk  Pada  Anak,” J.
Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 333–339, 2021, doi: 10.59697/jik.v5i2.267.
[12] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar, “Rancang  Bangun  Klasifikasi  Citra  Dengan Teknologi  Deep  Learning  Berbasis  Metode Convolutional  Neural  Network,” Format    J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 138, 2020, doi: 10.22441/format.2019.v8.i2.007.
[13] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih, “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan Rempah  Dengan  Algoritma  Convolutional Neural Network (Cnn),” J.  Gaussian ,  vol.  9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[14] L.  F.  Viera  Valencia  and  D.  Garcia  Giraldo, “ 済無 No  Title  No  Title  No  Title,” Angew. Chemie  Int.  Ed.  6(11),  951–952. ,  vol.  2,  pp. 12–64, 2019.
[15] O.  D.  Nurhayati,  D.  Eridani,  and  M.  H. Tsalavin,  “Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia
(SIBI) Metode Convolutional Neural Network  Sequential  secara  Real  Time,” J.
Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  4, pp. 819–828, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022944787.
[16] M.  Harahap,  Em  Manuel  Laia,  Lilis  Suryani Sitanggang,  Melda  Sinaga,  Daniel  Franci Sihombing,  and  Amir  Mahmud  Husein,
“Deteksi  Penyakit  Covid-19  Pada  Citra  X- Ray  Dengan  Pendekatan  Convolutional Neural Network (CNN),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp.
70–77, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3373.
[17] I. Suhardin, A. Patombongi, and A. M. Islah, “MENGIDENTIFIKASI  JENIS  TANAMAN
BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN AlGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” Simtek    J.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  100–108,  2021, doi: 10.51876/simtek.v6i2.101.
[18] I.  Deep,  L.  Menggunakan,  U.  Image,  and  C. Varietas, Digital  Repository  Universitas
Jember Implementasi Deep Learning Menggunakan . 2022.
[19] Stephen, Raymond, and H. Santoso,
“Aplikasi  Convolution  Neural  Network,” J. Sist.  Inf.  dan  Telemat. ,  vol.  Volume  10,  pp. 122–132, 2019.
[20] S.  R.  Putra,  “Implementasi  Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Obyek Pada  Citra,”  2015,  [Online].  Available: http://repository.its.ac.id/71292/1/511110007 6-Undergraduate Thesis.pdf
[21] M.  Fasounaki,  E.  B.  Yüce,  S.  Öncül,  and  G.
Ince, “CNN-based Text-independent
Automatic Speaker Identification Using Short Utterances,” Proc.  -  6th  Int.  Conf.  Comput. Sci. Eng. UBMK 2021 , vol. 01, pp. 413–418, 2021,
doi:
10.1109/UBMK52708.2021.9559031.
[22] A.  TiaraSari  and  E.  Haryatmi,  “Penerapan
Convolutional Neural Network Deep Learning  dalam  Pendeteksian  Citra  Biji
Jagung  Kering,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 265–271,
2021,
doi: 10.29207/resti.v5i2.3040.
[23] rahayu  deny  danar  dan  alvi  furwanti  Alwie, A.  B.  Prasetio,  R.  Andespa,  P.  N. Lhokseumawe,  and  K.  Pengantar,  “Tugas Akhir Tugas Akhir,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor
1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[24] R. A. Y,  “Perbandingan  Algoritma  Cnn Dan Svm  Untuk  Analisis  Sentimen  Mengenai Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar  Minyak,”  vol. 10, no. 6, pp. 5418–5422, 2023.
[25] P.  R.  Sihombing,  “Perbandingan  Metode Artificial  Neural  Network  (ANN)  dan Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Klasifikasi  Kinerja  Perusahaan  Daerah  Air Minum  (PDAM)  di  Indonesia,” J.  Ilmu Komput. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  9,  2020,  doi: 10.24843/jik.2020.v13.i01.p02.