Vol. 4, No. 2, Juli 2024, Hal: 554-565 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i2.590 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Implementasi  Convolutional  Neural  Network  pada  Klasifikasi  Citra Daun Tanaman Hias
Betty Suswati 1*
1 Program Studi Informatika, Universitas Gunadarma, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Citra; CNN;
Daun; Klasifikasi; Tanaman Hias.

## Keywords:
Image; CNN;
Daun; Classification; Ornamental Plants.
Abstrak: Tanaman hias yang diminati adalah memiliki variasi genetik yang  tinggi  seperti  bentuk,  tekstur  daun  dan  warna  bunga.  Variasi jenis spesies tanaman hias mengakibatkan kesulitan dalam mengenali jenis  dari tanaman  ini.  Penelitian  ini  mengusulkan  model klasifikasi menggunakan citra daun dalam melakukan klasifikasi daun kedalam 7  kelas  yaitu:  Aglaonema  Big  Roy,  Aglaonema  Dona  Carmen, Aglaonema Snow White, Philodenron Mercy, Philodenron Plowmanii, Syngonium Alussion dan  Syngonium Pink Spot. Tahapan penelitian dimulai dengan mengidentifikasi fitur citra daun yg digunakan untuk membentuk model klasifikasi dengan menentukan parameter model klasifikasi  CNN  berdasarkan  epochs,  batch  size,  dan  split  data. Penelitian ini menggunakan rasio data pelatihan dan data pengujian 8:2. Penelitian ini juga membentuk ulang feature map yang dihasilkan pada  proses pooling menjadi  vektor  input  pada  layer fully  connected sehingga model dapat mengklasifikasikan citra daun dengan loss yang lebih rendah. Hasil pengujian dengan 50 epoch menujukkan semakin besar epoch yang  digunakan  maka  nilai loss yang  dihasilkan  pada pelatihan data semakin rendah. Model klasifikasi berhasil melakukan klasifikasi  dengan  akurasi  pada  data  uji  mencapai  100%.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat mempermudah pengguna khususnya penggemar  tanaman  hias  untuk  mengenali  jenis  dari  tanaman  hias berdasarkan daunnya.
Abstract: Ornamental plants that are in demand have high genetic variations such as shape, leaf texture and flower color. Variations in ornamental plant species result in difficulties in recognizing the type of this plant. This research proposes  a  classification  model  using  leaf  images  to  classify  leaves  into  7 classes, namely: Aglaonema Big Roy, Aglaonema Dona Carmen, Aglaonema Snow  White,  Philodenron  Mercy,  Philodenron  Plowmanii,  Syngonium Alussion and Syngonium Pink Spot. The research stage begins by identifying leaf image features that are used to form a classification model by determining the parameters of the CNN classification model based on epochs, batch size, and split data. This research uses a ratio of training data to testing data of 8:2. This research also reshapes the feature map produced in the pooling process into an input vector for the fully connected layer so that the model can classify leaf  images  with  lower  loss.  The  test  results  with  50  epochs  show  that  the larger  the  epochs  used.  The  classification  model  succeeded  in  carrying  out classification with accuracy on test data reaching 100%. It is hoped that the results  of  this  research  will  make  it  easier  for  users,  especially  ornamental plant fans, to recognize types of ornamental plants based on their leaves.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 17 Mei 2024 Accepted:  5 Juni 2024 Published: 26 Juni 2024
Corresponding Author: Betty Suswati Email: betty_s@staff.gunadarma.ac.id

## PENDAHULUAN
Permintaan  tanaman  hias  yang  semakin  tinggi  (Salachna,  2022)  membuat  masyarakat  ingin mengetahui  lebih  dalam  mengenai  tanaman  hias  untuk  dijadikan  ladang  bisnis  maupun  koleksi (Olewnicki  et  al.,  2019)  karena  bentuk  daunnya  unik.  Hal  ini  membuat  pecinta  tanaman  hias,  ingin mengetahui lebih dalam mengenai jenis dari tanaman hias yang dikoleksi (Suminah et al., 2021). Para petani  dan  masyarakat  pecinta  tanamana  hias  sendiri  terkadang  tidak  dapat  membedakan  jenis tanaman hias dikarenakan terdapat banyak variasi dari tanaman hias dan bentuk dari tanaman yang relatif sama(Rambey & Permana, 2022). Identifikasi pada sebuah tanaman hias dapat dilakukan dengan mengambil sebuah sampel yang akan diklasifikasi dengan melihat kemiripan yang ada (Mariska Putri et al., 2021), salah satunya menggunakan karakteristik pada bagian daun (Minarno et al., 2022). Daun pada  tanaman  hias  memiliki  sebuah  karakteristik  tersendiri,  sehingga  dapat  diambil  beberapa  fitur yang akan digunakan untuk proses klasifikasi, seperti bentuk, tekstur, dan warna dari daun tersebut (Syahrir & Eri Prasetyo Wibowo, 2021).
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan identifikasi dengan citra daun adalah Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN  merupakan  salah  satu  jenis  neural  network  yang  dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek dari sebuah citra dengan melatih beberapa fitur ciri dari  objek  yang  akan  diklasifikasikan(Tugrul  et  al., 2022).  Cara  kerja  model  CNN  dalam  melakukan klasifikasi yaitu dengan melakukan pelatihan ( training ) (Muhammad & Wibowo, 2021) pada citra daun sebagai  citra  masukan  dari  tanaman  hias  yang  memiliki  karakteristik  sama,  sehingga  dapat diklasifikasikan kedalam satu genus dengan berbagai variasi (ADAK, 2020).
Penelitian  terkait  klasifikasi  jenis  tanaman  hias  berdasarkan  daun  menggunakan  CNN  sudah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu.  Penelitian  (Jessar  et  al.,  2021)  melakukan  klasifikasi terhadap  genus  anggrek  dengan  mengimplementasikan  model  CNN  menjadi  beberapa target  class antara  lain  :  genus  Cattleya,  Dendrobium,  Oncidium,  Phalaenopsis  dan  Vanda.  Penelitian  ini melakukan augmentasi untuk mengatasi imbalanced dataset yang menghasilkan  800 citra/genus yang digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  500  citra/genus  yang  digunakan  sebagai  data  test. Penelitian(Jessar et al., 2021) juga melakukan resizing untuk menyesuaikan dengan input shape pada arsitektur  CNN.  Model  terbaik  dengan  skor  akurasi  pada  data  pengujian    menghasilkan F1-Score tertinggi  sebesar  98%  dari  genus  Dendrobium.  Penelitian  (Pratiwi  et  al.,  2021)  dengan mengimplementasikan model CNN dilakukan untuk mengklasifikasikan  bunga menjadi 5 target class antara lain : Mawar, Matahari, Kembang Sepatu, Telang, dan Cornflower. Implementasi model CNN pada smartphone berbasis android ini menghasilkan akurasi sejumlah 99,30%. Penelitian (Muhammad & Wibowo, 2021) melakukan klasifikasi terhadap tanaman aglaonema dengan ciri khas yang terletak pada daun dengan bentuk, warna dan corak yang beraneka ragam. Penelitian ini menggunakan citra dengan  5  jenis  daun  aglaonema,  dengan  sejumlah  100  citra/jenis.  Klasifikasi  pada  penelitian  ini menggunakan model CNN  yang dipakai dalam penelitian ini adalah model Alexnet dan penggunaan optimizer serta nilai epoch yang berbeda-beda. Akurasi data pengujian pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sejumlah 96% dari 50 citra yang diuji.
Penelitian  ini  akan  melakukan  klasifikasi  tanaman  hias  menggunakan  fitur  pada  citra  daun dengan 7 target class yaitu : Aglaonema Big Roy, Aglaonema Dona Carmen, Aglaonema Snow White, Philodenron  Mercy,  Philodenron  Plowmanii,  Syngonium  Alussion  dan    Syngonium  Pink  Spot. Klasifikasi pada penelitian ini berbeda pada penelitian terdahulu dimana penelitian ini menggunakan model CNN dengan lima lapisan layer konvolusi dan max pooling untuk menghasilan fitur citra daun yang lebih efektif. Hasil dari proses konvolusi dan pooling ini dilakukan flatten untuk mengubah feature map hasil dari p ooling menjadi bentuk vektor, kemudian melakukan deployment hasil model ke dalam aplikasi  android  menggunakan  TensorFlow  Lite.  Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi  model klasifikasi dengan CNN pada tanaman hias  mecapai 100% pada data pengujian. Hasil  penelitian ini diharapkan dapat memudahkan para pecinta tanaman hias untuk mengenali jenis tanaman hias yang ingin dibudidaya.

## Implementasi Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias

## METODE
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahap penelitian dimulai dari pengumpulan dataset, tahap penentuan  parameter  yang  sesuai  untuk  dimasukkkan  kedalam  model  klasifikasi  dan  tahap  akhir pembentukan model klasifikasi menggunakan citra daun sebagai masukan untuk mengklasifikasikan 7 target class tanaman hias.

## Dataset Citra Daun Tanaman Hias
Penelitian ini menggunakan dataset sejumlah 422 citra daun dengan rincian jumlah data yang digunakan adalah 60 citra Aglaonema Big Roy , 60 citra Aglaonema Dona Carmen , 60 citra Aglaonema Snow White , 60 citra Philodenron Mercy , 62 citra Philodenron Plowmanii , 60 citra Syngonium Alussion , dan 60 citra Syngonium  Pink  Spot .  Tabel  1  merupakan  hasil  pembagian  dataset  yang  berjumlah  422  citra  daun tanaman hias dengan rasio 8:2.
Tabel 1. Pembagian Dataset Citra Daun Tanaman Hias
No Target Class Jumlah Dataset Split Rasio 1 Aglaonema Big Roy 60 8:2 2 Aglaonema Dona Carmen 60 3 Aglaonema Snow White 60 4 Philodenron Mercy 62 5 Philodenron Plowmanii 60 6 Syngonium Alussion 60 7 Syngonium Pink Spot 60
Contoh masing-masing citra yang mewakili target class tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Citra Daun Tanaman Hias

## Penentuan Parameter Neural Network
Penelitian ini melakukan pembagian data dengan rasio 8:2 untuk data pelatihan ( training dataset ) dan data pengujian ( testing dataset ). Rasio 8:2 pada penelitian ini digunakan dengan melihat bahwa loss pada rasio ini lebih kecil dibandingkan jika split data dilakukan pada rasio lain (misal: 6:4, 7:3 atau 9:1). Parameter  yang  digunakan  dalam  membentuk  model  untuk  mengklasifikasikan  tanaman  hias berdasarkan citra daun terdiri dari epochs, batch_size, serta split data. Epochs merupakan jumlah lintasan
Betty Suswati
dataset pelatihan yang akan diselesaikan, dimana pada penelitian ini menggunakan epochs sebesar 40. Parameter batch_size merupakan jumlah sampel data yang akan disebar kedalam neural network sebesar 7 class .

## Pembuatan Model Klasifikasi dengan Arsitektur CNN
Model  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  jenis  tanamanan  hias  menggunakan  astitektur CNN dengan rancangan arsitektur dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Arsitektur CNN Model Klasifikasi Layer (type) Output Shape Parameter sequential (Sequential) (32, 256, 256, 3) 0 sequential_1 (Sequential) (None, 256, 256, 3) 0 conv2d (Conv2D) (32, 254, 254, 32) 896 max_pooling2d (MaxPooling2D) (32, 127, 127, 32) 0 conv2d_1 (Conv2D) (32, 125, 125, 64) 18496 max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (32, 62, 62, 64) 0 conv2d_2 (Conv2D) (32, 60, 60, 64) 36928 max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (32, 30, 30, 64) 0 conv2d_3 (Conv2D) (32, 28, 28, 64) 36928 max_pooling2d_3 (MaxPooling2D) (32, 14, 14, 64) 0 conv2d_4 (Conv2D) (32, 12, 12, 64) 36928 max_pooling2d_4 (MaxPooling2D) (32, 6, 6, 64) 0 conv2d_5 (Conv2D) (32, 4, 4, 64) 36928 max_pooling2d_5 (MaxPooling2D) (32, 2, 2, 64) 0 flatten (Flatten) (32, 256) 0 dense (Dense) (32, 64) 16448 dense_1 (Dense) (32, 7) 455 Total params: 184,007
Trainable params: 184,007 Non-trainable params: 0
Pada  Tabel  2  merupakan  arsitektur  CNN  dari  metode Deep  Learning yang  diusulkan  pada penelitian ini, dapat dilihat pada arsitektur ini menggunakan lima lapisan layer konvolusi. Pembuatan
Implementasi Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
arsitektur CNN pada penelitian ini terdiri dari 2 tahapan, yaitu tahap feature learning dan classification ( Fitrianingsih & Rodiah, 2021). Citra daun pada model klasifikasi dengan CNN ini menggunakan citra berukuran 256x256x3, dimana 256x256 merupakan ukuran piksel citra tersebut, dan 3 merupakan citra yang memiliki 3 channel, yaitu Red , Green , Blue (RGB). Citra daun akan diproses terlebih dahulu oleh proses konvolusi dan proses pooling pada feature learning . Penelitian ini menggunakan jumlah proses konvolusi  terdiri  dari  5  lapisan  dengan  pembagian  jumlah  filter  pada  setiap  lapisan  64  filter.  Proses pooling memiliki  6  lapisan  dengan  fungsi  aktivasi  ReLU.  Pada  pembentukan  arsitektur  ini  juga digunakan flatten untuk mengubah feature map hasil pooling layer kedalam bentuk vektor (Wu & Zhou, 2021).  Vektor  ini  yang  akan  digunakan  sebagai  masukan  pada  tahap fully  connected  layer .  Arsitektur CNN  untuk  model  klasifikasi  pada  penelitian  ini  melakukan  penambahan fully  connected  layer dan dropout  layer untuk  mencegah  terjadinya overfitting (Kant  &  Singh,  2022)sehingga  model  dapat mengklasifikasikan citra daun pada tanaman hias sesuai target class dengan akurasi tinggi. Pada layer konvolusi Tabel 2, parameter yang dihasilkan dapat dihitung  menggunakan persamaan (Ahmad et al., 2022) :
𝑃 =   ( 𝐾 2 𝑥 𝐶 𝑥 𝑁) + 𝐵 ) 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐵 = 𝑁 (1)
Variabel P merupakan jumlah parameters pada layer konvolusi, B adalah jumlah bias pada layer konvolusi, K merupakan ukuran filter yang digunakan, C jumlah channel dari citra yang diinput dan N merupakan jumlah filter yang digunakan. Perhitungan parameter pada layer konvolusi pertama dapat dihitung dengan persamaan (1), dimana ukuran filter yang digunakan berukuran 3x3, dengan channel dari  citra  yang  diinput  menggunakan  3 channel (RGB),  dan  jumlah filter yang  digunakan  adalah  32. Berdasarkan perhitungan menggunakan persamaan (1), didapati hasil 𝑃 =   ( 3 2 𝑥 3 𝑥 32 ) + 32 ) = 896. Proses layer konvolusi  selanjutnya  dilakukan  untuk  menghitung  parameter  yang  dihasilkan. Perhitungan  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaanyang  sama,  dimana  nilai  pada parameter C diganti  menjadi  nilai  dengan  parameter N filter yang  digunakan  pada layer konvolusi sebelumnya, menggunakan persamaan (Ahmad et al., 2022) :
𝑃 =   ( 𝐾 2 𝑥 𝑁 0 𝑥 𝑁) + 𝐵 ) 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐵 = 𝑁 (2)
Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menentukan P yang  merupakan  jumlah parameters pada layer konvolusi, B sebagai jumlah bias pada layer konvolusi, K merupakan ukuran filter yang digunakan, N 0 sebagai jumlah filter pada layer konvolusi sebelumnya dan parameter N yang merupakan jumlah filter yang  digunakan.  Perhitungan  parameter  pada layer konvolusi  kedua,  dengan  ukuran filter yang digunakan  berukuran  3x3, filter yang  digunakan  pada layer konvolusi  sebelumnya  adalah  64, dan jumlah filter yang digunakan pada layer konvolusi selanjutnya adalah 64. Perhitungan parameter pada proses konvolusi kedua dan seterusnya, dapat menggunakan rumus yang sama dengan rumus proses konvolusi  kedua,  sehingga parameter yang  didapatkan  yaitu 𝑊 =   ( 3 2 𝑥 32 𝑥 64 ) + 64 ) =  18496 (konvolusi kedua).
Perhitungan pada proses perubahan yang terjadi ketika citra diinput kedalam model CNN pada layer konvolusi, dapat dihitung menggunakan Persamaan (3) (Ahmad et al., 2022):
𝑂 = ( 𝐼 − 𝐾 + 2𝑃 𝑆 ) + 1 (3)
O merupakan  ukuran  citra output,  I merupakan  ukuran  citra input , K merupakan  ukuran filter yang digunakan pada layer konvolusi, S adalah stride yang digunakan pada layer konvolusi dan P merupakan padding . Citra yang diinput kedalam model CNN, akan mengalami perubahan ukuran, dimana ukuran awal 254x254 dengan menggunakan filter berukuran 3x3 , stride berjumlah 1, dan tanpa adanya padding . Perubahan  ukuran  yang  terjadi  pada  citra,  dihitung  dengan  menggunakan  Persamaan  (3),  sehinga didapati  hasil  perubahan  citra  pada layer konvolusi  pertama    menjadi  berukuran  127  x  127  piksel. Perhitungan  pada layer konvolusi  dan layer  max  pooling selanjutnya,  dapat  dihitung  dengan
Betty Suswati
menggunakan  Persamaan  (3)  sehingga  menghasilkan output citra  dengan  piksel  yang  kecil.  Pada perhitungan pada proses flatten dalam membentuk model klasifikasi, merupakan hasil perkalian antara citra output beserta dengan layer pooling paling terakhir, dimana citra yang dihasilkan berukuran 4x4 dengan filter yang digunakan berjumlah 64, sehingga hasil dari perkalian tersebut menghasilkan 1024 flatten.
Perhitungan pada proses dense pada model klasifikasi didapatkan dari hasil flatten yang dikalikan dengan jumlah unit yang digunakan pada proses dense dan ditambahkan dengan bias dense tersebut menghasilkan 16448. Hasil perhitungan untuk proses dense kedua, berisi kelas untuk klasifikasi, dimana jenis daun pada Tanaman Hias yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 7 jenis, maka dengan menggunakan  perhitungan  yang  sama  seperti dense pertama,  didapatkan  hasil  untuk dense kedua adalah 455. Total dari keseluruhan parameter yang digunakan pada penelitian ini adalah 184,007 yang dilatih  untuk  melakukan  klasifikasi  dari  7 target  class citra  daun  tanaman  hias,  yang  terdiri  dari  : Aglaonema  Big  Roy,  Aglaonema  Dona  Carmen,  Aglaonema  Snow  White,  Philodenron  Mercy, Philodenron Plowmanii, Syngonium Alussion dan  Syngonium Pink Spot.

## Model Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
Proses identifikasi citra daun tanaman hias dilakukan dengan menggunakan model yang telah dibuat.  Pada  saat  model  melakukan  proses training dan testing ,model  dipanggil  kembali  untuk melakukan  penentuan  hasil  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  akan  menentukan  citra  masukan  termasuk kedalam golongan jenis citra berdasarkan 7 target class dengan langkah sebagai berikut:
1. Melakukan  proses  konvolusi  pertama  dilakukan  dengan  hasil  perkalian  menggunakan  filter berukuran  3x3  dan  citra  input  berukuran  256x256  piksel  dengan  3 channel warna  RGB.  Layer konvolusi berjumlah 64 filter dan padding yang digunakan untuk  memproses citra masukan tanpa adanya penambahan padding. Hal ini dilakukan untuk menghindari terjadinya perubahan bentuk dari citra input.
2. Melakukan  konversi  nilai  negatif  menjadi  0  menggunakan  fungsi  aktivasi Rectified  Linear  Unit (ReLU). Pada tahap ini dilakukan proses pooling yang bertujuan untuk mengurangi ukuran matriks menggunakan fungsi max pooling. Fungsi max pooling akan mengambil  nilai terbesar dari proses konvolusi  dengan  ukuran  2x2.  Ukuran  citra  yang  dihasilkan  dari  proses  konvolusi  pertama  ini berubah dari 256x256 piksel menjadi 127x127 piksel. Pooling layer pada model klasifikasi penelitian ini  digunakan  untuk  mengurangi  ukuran  spasial  dari  fitur    konvolusi  sehingga  menurunkan komputasi saat model melakukan klasifikasi. Proses ini menghasilan citra berukuran 127x127 piksel yang  merupakan  melalui  pengurangan  dimensi feature  map dari  ukuran  citra  asal  256x256  piksel sehingga  komputasi  model  dalam  melakukan  klasifikasi  7 target  class  citra daun  menjadi  lebih rendah. Max pooling mengembalikan nilai. Ilustrasi pada proses konvolusi sampai dengan proses pooling dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Proses Konversi Nilai Negatif
Seperti dapat dilihat pada Gambar 2, hasil dari proses konvolusi yang menghasilkan nilai negatif yang ditandai dengan kotak warna merah. Penggunaan fungsi aktivasi ReLU menghilangkan nilai negatif menjadi 0 yang ditandai dengan warna putih, untuk kemudian dilakukan proses selanjutnya yaitu pooling seperti dapat dilihat pada Gambar 3.
Implementasi Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
Gambar 3. Ilustrasi Proses Max Pooling
Max pooling yang digunakan pada penelitian ini berukuran 2x2 dengan melakukan pergeseran ( stride ) sebanyak 2. Fungsi ini pada layer konvolusi akan mengambil nilai terbesar, sehingga bentuk citra daun yang dimasukkan sebelumnya akan mengalami perubahan ukuran menjadi lebih kecil. Proses ini akan terus berlangsung sesuai dengan jumlah layer konvolusi pada model klasifikasi yang dibentuk.
3. Melakukan proses konvolusi kedua menggunakan konfigurasi yang sama pada konvolusi pertama, dengan  masukan  citra  berukuran  127  x  127  piksel  yang  dikalikan  dengan  filter  berukuran  3x3 dengan jumlah 64 filter dan padding. Proses konvolusi terus dilakukan sampai pada konvolusi ke 5, dimana hasil dari citra konvolusi keempat yang berukuran 12x12 piksel akan berubah menjadi 4x4 piksel.
4. Membentuk ulang feature map yang dihasilkan pada proses pooling terakhir menjadi sebuah bentuk vektor  yang  akan  diinput  pada fully  connected  layer (fl atten )  untuk  dilakukan  klasifikasi  dari  citra daun yang dimasukkan.
5. Tahap  akhir  pembentukan  model  klasifikasi  adalah  menggunakan  dense  sebesar  2  unit  yang merupakan  jumlah  dari  kelas  yang  ada  dan  fungsi  aktivasi softmax yang  digunakan  untuk memprediksi probabilitas pada setiap kelas, seperti dapat dilihat pada ilustrasi Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Proses Max Pooling

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi dengan sejumlah 422 citra daun,dilakukan split data dengan rasio 8:2,  80% untuk data training yaitu sejumlah 338 citra daun dan 20% untuk data testing yaitu sejumlah 84 citra daun. Pada tahap klasifikasi dilakukan pelatihan data pada citra tanaman hias dengan 50 epochs yang mana akan dilakukan  sebanyak  50  kali  algoritma  pembelajaran  akan  bekerja  mengolah  seluruh  dataset training . Tabel 3 menunjukan hasil dari pelatihan data pada citra tanaman hias dengan 10 sampel yang diambil secara berurutan.
Tabel 3. Hasil Fit Model Klasifikasi Epoch Data Training Data Testing Loss Acc Val Loss Val Acc 1 1.9274  0.1871  1.8359  0.3125 2 1.2041 0.5215 1.2245 0.3438 3 0.6710 0.7454 0.5783 0.8438 4 0.3289 0.8896 0.2948 0.8750 5 0.3913 0.8681 0.3271 0.8750 6 0.1476 0.9540 0.0479 1.0000 7 0.1154 0.9601 0.0952 0.9375 8 0.0798 0.9724 0.0303 1.0000 9 0.4493 0.8313 0.1492 0.9062 10 0.0572 0.9785 0.0339 1.0000
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  pada  data training bahwa epoch pertama  menunjukan  hasil  yang kurang baik dengan nilai loss 1,9274 dengan akurasi yang sangat kecil, yaitu 0.1871, kemudian pada epochs kedua memiliki nilai l oss 1,2041 dan akurasi sebesar 0.5215, dan seterusnya. Hal ini menunjukkan, semakin  besar epoch yang  digunakan  maka  nilai  lo ss yang  dihasilkan  pada  pelatihan  data  semakin rendah. Pada nilai akurasi menunjukkan korelasi positif, artinya penggunaan jumlah epoch yang besar dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  terhadap  data training (Bhelkar,  2022).    Seperti  dapat dilihat pada Gambar 5, hal ini berbanding terbalik dengan nilai pada loss.
Gambar 5. Grafik Loss pada Traning dan Testing Dataset
Nilai loss pada Gambar 5 merupakan korelasi negatif, maka semakin tinggi jumlah e poch yang digunakan  maka  nilai loss terhadap  data  t raining dapat  menjadi  rendah.  Salah  satu  cara  untuk
Implementasi Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
memperoleh  nilai loss yang  rendah,  adalah  dengan  menambah  jumlah epoch yang  akan  digunakan untuk data training .

## Hasil Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
Tabel 4 merupakan hasil klasifikasi citra daun pada tanaman hias yang diusulkan pada penelitian ini.  Terdapat  7 class dengan  masing-masing  jenis  yang  menunjukkan  keadaan  sebenarnya  (citra groundtruth ) dan citra prediksi. Model terlihat berhasil memprediksi jenis tanaman hias dengan benar sesuai dengan citra asli terlihat dari hasil persentase akurasi yang mencapai hampir 100%.
Tabel 4. Hasil Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
Citra Groundtruth Citra Deteksi Hasil Aglaonema Big Roy Aglaonema Big Roy Aglaonema Dona Carmen Aglaonema Dona Carmen Aglaonema Snow White
Aglaonema Snow White
Philodenron Mercy
Philodenron Mercy Philodenron Plowmanii Philodenron Plowmanii
Citra Groundtruth Citra Deteksi Hasil Syngonium Alussion Syngonium Alussion
Syngonium Pink Spot
Syngonium Pink Spot
Selanjutnya  model  yang  telah  dibuat  disimpan  ke  dalam  file  dengan  ekstensi  h5  agar  dapat dilakukan proses prediksi tanpa harus melakukan training model kembali. Model yang telah disimpan dalam  file  h5  hanya  dapat  dijalankan  pada  komputer.  Proses deployment ke  dalam  aplikasi  android, maka model harus diubah ke dalam bentuk tensorflow lite dengan ekstensi tflite, menghasilkan tampilan seperti dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Tampilan pada Smartphone

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dengan mengklasifikasikan citra daun tanaman hias menggunakan CNN  dengan  7 target  class menggunakan  5 convolutional  layer dengan  aktivasi  ReLu, max  pooling ,  1 flatten  layer,  dan  2  dense  layer.  Terdapat  dense  yang  menggunakan  aktivasi  ReLu  dan  dense  yang menggunakan aktivasi softmax bertujuan untuk mengklasifikasi 7 kelas tanaman hias. Tingkat akurasi model klasifikasi mencapai 100% pada dataset pengujian, sehingga dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi jenis tanaman hias ini termasuk kedalam excellent classification . Setelah melakukan deployment

## Implementasi Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Citra Daun Tanaman Hias
hasil  model  ke  dalam  aplikasi  android  menggunakan TensorFlow  Lite ,  fitur    deteksi  tanaman  dapat berjalan  dengan  baik  yang  dapat  bermanfaat  bagi  pengguna  untuk  mengetahui  jenis  tanaman  hias melalui  aplikasi  android.  Pengembangan  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan menambahkan lebih banyak jenis tanaman agar lebih banyak tanaman yang dapat dideteksi dan akan semakin bermanfaat karena tanaman hias memiliki banyak variasi. Menambahkan banyak dataset foto pada  setiap  kelasnya  agar  program  lebih  baik  dalam  mengenali  sebuah  citra  dan  pada  aplikasi  di smartphone dapat ditambahkan fitur informasi detail tanaman.

## DAFTAR PUSTAKA
Adak,  M.  F.  (2020).  Identification  of  Plant  Species  by  Deep  Learning  and  Providing  as  A  Mobile Application. Sakarya  University  Journal  of  Computer  and  Information  Sciences , 3 (3),  231-237. https://doi.org/10.35377/saucis.03.03.773465
Ahmad, M. U., Ashiq, S., Badshah, G., Khan, A. H., & Hussain, M. (2022). Feature Extraction of Plant Leaf Using Deep Learning. Complexity , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/6976112
Bhelkar, N. S. (2022). Identification and classification of  medicinal plants using leaf with deep convolutional neural networks . 6 (May), 11596 – 11605.
Fitrianingsih, F., & Rodiah, R. (2021). Klasifikasi Jenis Citra Daun Mangga Menggunakan Convolutional
Neural Network. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 25(3), 223-238. http://dx.doi.org/10.35760/tr.2020.v25i3.3519
Jessar,  H.  F.,  Toto  Wibowo,  A.,  &  Rachmawati,  E.  (2021).  Klasifikasi  Genus  Tanaman  Sukulen Menggunakan Convolutional Neural Network. Proceeding of Engineering , 8 (2), 3180 – 3195.
Kant,  J.,  &  Singh,  P.  (2022). Plant  Leaf  Classification  using  Convolutional  Neural  Network . June . https://doi.org/10.2174/2666255813999200904162029
Mariska  Putri,  D.,  Indrawan  Junaedi,  D.,  &  Hendrian.  (2021).  Ornamental  Plant  ’  s  Potentials  of Indonesian  Native  Rubiaceae  Collected  in  Cibodas  Botanical  Garden. International  Journal  of Agricultural System , 9 (1), 1-9. https://doi.org/10.20956/ijas.v9i1.2718
Minarno, A. E., Ibrahim, Z., Nur, A., Hasanuddin, M. Y., Diah, N. M., & Munarko, Y. (2022). Leaf Based Plant Species Classification Using Deep Convolutional Neural Network. 2022 10th International Conference  on  Information  and  Communication  Technology,  ICoICT  2022 ,  99 – 104. https://doi.org/10.1109/ICoICT55009.2022.9914851
Muhammad,  S.,  &  Wibowo,  A.  T.  (2021).  Klasifikasi  Tanaman  Aglaonema  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn. E-Proceeding of Engineering , 8 (5),
10621 – 10636.
Olewnicki, D., Jabłońska, L., & Dudek, H. (2019). The demand for ornamental plants in poland after its integration into the eu: A quantitative approach. Bulgarian Journal of Agricultural Science , 25 (5), 932 – 943.
Pratiwi,  H.  A.,  Cahyanti,  M.,  &  Lamsani,  M.  (2021).  Implementasi  Deep  Learning  Flower  Scanner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Sebatik , 25 (1), 124 – 130. https://doi.org/10.46984/sebatik.v25i1.1297
Betty Suswati
Rambey, R., & Permana, J. (2022). Identification of ornamental plant species in the Martelu Purba Nature Reserve,  North  Sumatra. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 1115 (1),  2 – 7. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1115/1/012024
Salachna,  P.  (2022).  Trends  in  Ornamental  Plant  Production. Horticulturae , 8 (5),  10 – 12. https://doi.org/10.3390/horticulturae8050413
Suminah, Suwarto, Sugihardjo, Anantanyu, S., & Padmaningrum, D. (2021). Self reliance of ornamental plants agribusiness actors during the Covid pandemic in Surakarta. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 905 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.1088/1755-1315/905/1/012062
Syahrir, R. Z., & Eri Prasetyo Wibowo. (2021). Classification of Leaves Based on the Shape of Leaves Using  Convolutional  Neural  Network  Methods. IAIC  Transactions  on  Sustainable  Digital Innovation (ITSDI) , 3 (1), 1 – 7. https://doi.org/10.34306/itsdi.v3i1.491
Tugrul, B., Elfatimi, E., & Eryigit, R. (2022). Convolutional Neural Networks in Detection of Plant Leaf Diseases: A Review. Agriculture (Switzerland) , 12 (8). https://doi.org/10.3390/agriculture12081192
Wu,  P.,  &  Zhou,  Q.  (2021). Leaf  Classification  Based  on  Convolutional  Neural  Network . 1820 ,  1 – 6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1820/1/012161