## Implementasi Prediksi Tanaman Herbal Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Berbasis Android
Andika Kurnia Sandi Yuda 1 , Ahmad Setiadi 2
1,2 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: 1 10190004@bsi.ac.id, 2 ahmad.ams@bsi.ac.id
Abstrak -  Indonesia  terkenal  kaya  akan  sumber  bahan  obat  tradisional  dan  obat  alam  yang  dimanfaatkan  oleh sebagian  besar  masyarakatnya  secara  turun-temurun.  Sumber  bahan  obat  tradional  dan  obat  alam  tersebut didapatkan  dari  tumbuhan  herbal  yang  diketahui  memiliki  senyawa  tertentu  yang  bermanfaat  bagi  kesehatan. Kandungan  senyawa  pada  tumbuhan  herbal  dijumpai  pada  organ  tubuh  tumbuhan,  salah  satunya  daun. Berdasarkan  pengamatan,  terdapat  bentuk  morfologi  daun,  warna  daun,  dan  tekstur  daun.  Selain  itu,  terdapat karakter daun, yang meliputi pinggiran daun, ujung daun, pangkal daun, permukaan daun, dan tipe daun. penelitian ini memiliki tujuan khusus dan tujuan umum, Tujuan umum penelitian ini adalah mengembangkan dan menguji model CNN untuk klasifikasi tanaman, serta mengukur kinerjanya. Penelitian ini memiliki tujuan khusus untuk menguji  model  CNN  dalam  klasifikasi  tanaman  dan  membandingkan  akurasinya  dengan  model-model  lain. metode  penelitian  ini  memakai  dua  metode  yaitu  studi  pustaka  dan  observasi  yaitu  studi  pustaka  dengan  cara mengumpulkan data dari buku,jurnal,dan internet sedangkan observasi dengan cara pengumpulan data tumbuhan herbal  memakai 2 dataset. adapun  hasil dari penelitian  ini  adalah dengan adanya perancangan aplikasi jyupiter cure, diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mengenali jenis tanaman herbal berdasarkan citra daunnya serta memberikan informasi mengenai dari tanaman tersebut.
Kata Kunci: Prediksi Tanaman Herbal, Convolution Neural Network , Android,
Abstract - Indonesia is famous for its rich sources of traditional medicine and natural medicine that is used by most of its communities down-and-down. Traditional medicine and natural medicine sources are obtained from herbal plants that are known to have certain compounds that are beneficial for health. The content of compounds in herbal plants is found in the organs of the plant’s body, one of which is the leaves. Based on observations, there are leaf morphology shapes, leaf color, and leaf texture. In addition, there are leaf characteristics, which include leaf edges, leaf ends, leaves base, leather surfaces, and leaf types. this study has a specific purpose and a general purpose, the general purpose of this study is to develop and test a CNN model for plant classification, as well as measure its performance. This research has a special purpose to test the CNN model in the classification of plants and compare its accuracy with other models. this research method uses two methods namely library study and observation is the study of libraries by collecting data from books, journals, and the internet while observation by the collection of data of herbal plants use 2 datasets.
Keywords: Herbal Plant Prediction, Convolution Neural Network, Android

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki warisan budaya yang kaya dalam penggunaan obat tradisional dan bahan alami sebagai pengobatan. Bahan-bahan tersebut diperoleh dari  tumbuhan  herbal  yang  mengandung  senyawa bermanfaat  untuk  kesehatan,  terutama  dalam daunnya. Morfologi ,  warna,  dan  tekstur  daun  serta karakteristik  seperti  pinggiran,  ujung,  pangkal, permukaan,  dan  tipe  daun  dapat  digunakan  sebagai data kuantitatif untuk mengidentifikasi jenis tanaman herbal  (M.Siregar  et  al.,  2019).  Data  ini  penting dalam mengklasifikasikan tanaman herbal.
Kesalahan  dalam  mengidentifikasi  jenis tanaman  herbal  bisa  berdampak  fatal  dan  bahkan berpotensi  menyebabkan  kematian  bagi  konsumen (Saputra,  2018).  Identifikasi  tanaman  yang  tidak diketahui  sangat  bergantung  pada  pengetahuan  ahli botani.  Metode  manual  berbasis morfologi telah
terbukti  sebagai  pendekatan  yang  paling  efektif  dan mudah  dalam  mengidentifikasi  tanaman.  Namun, metode  manual  melibatkan  Banyak  aktivitas mengandalkan pengetahuan dan keterampilan manusia, yang cenderung melelahkan dan memakan waktu  (Begue  et  al.,  2017).  Oleh  karena  itu,  dalam kasus  ini,  diperlukan  penggunaan  sistem  otomatis untuk mengenali tanaman (Dudi & Rajesh, 2019).
Tumbuhan herbal  memiliki beragam  manfaat bagi  manusia,  termasuk  sebagai  bahan  makanan, penyedia oksigen, dan terapi pengobatan (Penelitian et  al.,  2020).  Sebagai  contoh,  daun  salam  ( Eugenia Polyantha Wight ) digunakan sebagai bumbu dan obat herbal(Warta  et  al.,  2017).  Tumbuhan  herbal  dapat digunakan  sebagai  obat  maupun  hiasan,  tergantung pada kebutuhan. Pengamatan manusia menjadi awal dalam  mengidentifikasi  tumbuhan  herbal,  yang memiliki peran dalam pencegahan dan penyembuhan
penyakit.  Tanaman  herbal  sering  digunakan  sebagai obat  keluarga  dan  memberikan  manfaat  seperti peningkatan gizi, pendapatan, penghijauan lingkungan,  dan  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari. Namun,  penelitian  menunjukkan  bahwa  masih banyak  masyarakat  yang  kurang  memanfaatkan khasiat tanaman herbal dengan tepat (J.I. Et al, 2020). Terdapat  juga  kesalah  pahaman  tentang  khasiat tanaman herbal dalam pengobatan penyakit, meskipun  sekitar  80%  masyarakat  bergantung  pada tanaman herbal untuk kesehatan.
Untuk mengidentifikasi jenis tanaman herbal, dapat  diperhatikan  pola,  bentuk,  tekstur,  dan karakteristik  struktur  tanaman  (K.  Anam,  2020). Daun  sering  digunakan  dalam  terapi  pengobatan tanaman herbal (Agil et al., 2019). Identifikasi daun herbal  umumnya  berdasarkan  bentuk  dan  warna, karena  peranan  penting  dan  ketersediaannya  yang mudah. Namun, identifikasi manual oleh orang awam akan  sulit  karena  banyaknya  jenis  tanaman  herbal. Proses ini membutuhkan waktu lama dan pengetahuan  khusus  (W.  S.  Jeon,  2017).  Klasifikasi yang  salah  dapat  mengakibatkan  kesalahan  dalam ramuan  pengobatan  (Mustafa  et  al.,  2020).  Oleh karena itu, perlu solusi yang menggunakan teknologi untuk membantu masyarakat mengidentifikasi tumbuhan  herbal  tanpa  pengetahuan  khusus,  seperti memberikan  informasi  klasifikasi  daun  jamu  (W.  S. Jeon, 2017).
Deep  Learning  Algorithm ,  yang  merupakan pengembangan  dari Machine  Learning ,  adalah algoritma kecerdasan buatan yang dapat mengklasifikasikan objek melalui machine learning . Pengolahan citra atau citra digital sering menggunakan Deep  Learning ,  seperti  dalam image processing .  Pemanfaatan  sistem  pengolahan  citra membantu mengklasifikasikan objek, mengolah data yang banyak, dan  memberikan hasil  yang cepat dan akurat  (F.  Fitra,  2019).  Algoritma Deep  Learning digunakan  untuk  mengoptimalkan  kinerja  data  yang tidak  terstruktur.  Salah  satu  contohnya  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN),  yang merupakan  turunan  dari Multilayer  Perceptron (MPL)  dan  dirancang  khusus  untuk  mengolah  data dalam bentuk dua dimensi seperti suara atau gambar (Ilahiyah & Nilogiri, 2018).
Deep  Learning memerlukan  banyak dataset untuk  hasil  yang  baik,  namun Transfer  Learning dapat  mengurangi  parameter  dengan  menggunakan dataset yang sudah dilatih sebelumnya (Rochman & Junaedi,  2020). Transfer  Learning menggunakan model Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang sudah dilatih, sehingga tidak perlu memulai pelatihan dari  awal  saat  mengklasifikasikan dataset baru (Nusantoro  et  al.,  2022).  Proses  klasifikasi  dengan Transfer Learning dapat meningkatkan kinerja model dan  juga  memungkinkan  penerapan  strategi  lain seperti Convolutional Neural Network (CNN) end-to- end (Kaya et al., 2019).
Metode Penelitian A. Prosedur Penelitian Dalam  rangka  prediksi  tanaman  herbal, penelitian ini mengusulkan penggunaan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  sistem prediksi  tanaman  herbal  ( herbal  plant  prediction ), Berikut prosedur penelitian ini.
Sumber: Penulis (2023)
Gambar I. Prosedur Penelitian
tahapan  diagram  diatas  bahwa  setiap  tahapan memiliki  beberapa  proses  dibawah  ini  adalah penjelasan  detail  dari  tahapan  prosedur  penelitian diatas:
a) Pengumpulan  Data:  Pengumpulan  data  atau tahapan  awal  adalah  dengan  mencari  atau meriset sebuah data yang akan dijadikan dataset dalam  pembuatan  model,  dengan  cara  studi Pustaka dan observasi dengan cara dua ini kita bisa  mendapatkan  data  dari  jurnal,  buku  atau hasil kebutuhan masyarakat dan kedokteran.
b) Processing  data:  Setelah  melakukan  riset  dan pengumpulan data yang sesuai dengan kebutuhan  dari  aplikasi  tersebut  lalu  dibuatlah dataset  dari  yang  telah  di  kumpulkan  yaitu Mendeley  dan  Infleaf  yang  akan  dibuat modelnya di marchine learning.
c) Pembuatan Aplikasi: Setelah model sudah siap dan  sudah  teruji  di  mesin  learning  saatnya pembuatan aplikasi dengan memakai framework flutter  sebagai  pengembangan  aplikasi  untuk sistem android. sebelum melakukan pengcodingan  dibuatlah  dahulu  design  dan usecase  dengan  memakai  clean  architecture dengan  memakai  arsitektur  ini  agar  mudah pembuatan  aplikasi  tersebut,  lalu  jika  semua telah  selesai  tahapan  selanjutnya  adalah membuat  code  program  atau  IDE  di  android studio.
d) Debugging:  Setelah  pembuatan  aplikasi  selesai saatnya  tahap  run  program  apakah  program tersebut  terdapat  error  atau  tidak  dengan melakukan  debugging  di  android  studio,  jika terdapat  error  maka  akan  di  evaluasi  lagi dibagian  coding  atau  dibagian  processing  data jika  tidak  sesuai  dengan  pembuatan  aplikasi tersebut, tetapi jika tidak terjadi error maka akan di lanjutkan pengujian black box.
e) Pengujian Black box: Jika debugging telah siap saatnya  melakukan  pengujian  dengan  tahapan mencari  daun  yang  ada  di  lingkungan  kita, apakah aplikasi tersebut telah selesai atau tidak, jika  dalam  tahap  ini  aplikasi  tidak  membaca sebuah benda maka akan dilakukan pengecekan ulang agar menjadi program yang sempurna.
f) Relase: Sekarang berada ditahap yang sempurna jika  kita  telah  melakukan  pembuatan  program secara  sempurna  baik  pada  pemodelan  atau  di tahap  coding  selanjutnya  adalah  tahap  relase, tahap ini adalah tahap trakhir dalam pembuatan program  jika  program  selesai  program  siap  di publikasikan melalui github atau playtore.

## B. Proses Training
Proses  training  dilakukan  dengan  metode Convolutional  Neural  Network .  Untuk  menentukan model terbaik, maka penulis melakukan beberapa kali percobaan  dengan learning  rate dan  jumlah  epoch yang  berbeda-beda.  Parameter  yang  diamati  dari perbandingan ini adalah tingkat akurasi dan loss yang dihasilkan. Hasil percobaan dapat dilihat pada Tabel dibawah ini
Tabel I. Percobaan Dengan Beberapa Learning Rate
dan Epoch Learning Rate Epoch Accuracy Training Loss Accuracy Validation 0.1 50 18.13% 1.92 20% 0.1 100 22.50% 1.86 20.67% 0.1 150 19.37% 1.86 18.67% 0.1 200 23.75% 1.85 24.67% 0.01 50 60.62% 1.04 66.67% 0.01 100 68.18% 0.87 72% 0.01 150 82.50% 0.47 88.67% 0.01 200 76.88% 0.65 81.33%
0.001 50 86.36% 0.36 90.67% 0.001 100 93.12% 0.21 94.67% 0.001 150 99.37% 0.05 96.67% 0.001 200 97.73% 0.12 96.67% 0.0001 50 72.50% 0.71 75.33% 0.0001 100 85% 0.44 89.33% 0.0001 150 85.62% 0.36 92% 0.0001 200 87.50% 0.31 92.67%
Sumber: Penulis (2023)
Dari hasil percobaan pada Tabel diatas dapat disimpulkan  bahwa  hasil  terbaik  diperoleh  pada kolom  11,  dimana training  accuracy yang  dicapai sebesar  99.37%  dengan  loss  0.05  dan validation accuracy sebesar 96.67%. Maka penulis memutuskan menggunakan  model terbaik tersebut, Jumlah epoch yang  digunakan  adalah  150  dengan learning  rate sebesar 0.001.
Bentuk gambar mengikuti tabel diatas berikut:
Sumber: Penulis (2023)

## Gambar II. Proses Training Data

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan langkah yang dilakukan  untuk  kebutuhan  penelitian  dengan  cara memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  (Jabi  & Hayuningtyas,  2022).  Pada  penelitian  ini  terdapat beberapa  proses  pengumpulan  data  diantaranya melalui observasi, dan Studi Pustaka.
a) Observasi Observasi partisipatif dilakukan peneliti dengan terlibat  dalam  pengumpulan  data  tumbuhan herbal  di  sekitar  rumah  peneliti  menggunakan kamera Poco X3 NFT 13MP di handphone.
b) Studi Pustaka Para  peneliti  mengumpulkan  data  dari  buku, jurnal, tesis, dan internet tentang tanaman obat, sistem  klasifikasi  gambar  yang  menggunakan transfer  learning ,  CNN, deep  learning ,  dan arsitektur VGG16.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggabungkan  dua  dataset tumbuhan  herbal  dari  sumber  yang  berbeda  yang diperoleh dari website Mendeley. dengan memilih 33 kelas  tumbuhan  herbal  sebagai  dataset.  Dataset
tersebut  akan  diunggah  ke Google  Colaboratory sebagai tempat penyimpanan.
Sumber: Chouhan (2019)
Gambar III. Dataset A. Resize
Tahap awal dari pre-processing adalah melakukan resize  citra,  dilakukan  penyesuaian  ukuran  citra  asli untuk  memenuhi  tujuan  tertentu  (F.  Hu,  2015). Ukuran  citra  awal  yang  semula  1600x1200  piksel telah dikurangi menjadi ukuran yang lebih kecil, yaitu 224x224 piksel. Hal ini dilakukan untuk mempercepat proses pelatihan model.
Sumber: F.Hu (2015)
Gambar III. Citra direduksi ukuran 1600 x 1200 piksel ke 224 x 224 piksel
B. Training dan Validasi
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  pada  Tabel  II dan  Gambar  II,  dapat  diketahui  bahwa  model  tidak mengalami undefitting ataupun overfitting .  Model dinilai sudah cukup baik untuk mengidentifikasi obat- obatan.
Gambar III. Perbandingan Akurasi Training dan Validation
Sumber: Penulis (2023)
Sumber: Penulis (2023)
Gambar III. Perbandingan Loss Training dan Validation

## KESIMPULAN
Aplikasi  "Jyupiter  Cure"  dirancang  untuk membantu  masyarakat  dalam  mengidentifikasi  jenis tanaman  herbal  berdasarkan  gambar  daun  dan memberikan  informasi  terkait  tanaman  tersebut, Sistem mampu mengidentifikasi daun herbal dengan baik  menggunakan  ataupun  tidak  menggunakan gallery  atau  dengan  foto  serta  dengan  background yang berbeda-beda, Berdasarkan beberapa percobaan, pemilihan parameter berupa learning rate 0.001 dan jumlah epoch 150 merupakan nilai terbaik yang dapat digunakan untuk pelatihan data.

## REFERENSI
Agil,  M.,  Wahyuni,  T.  S.,  Studiawan,  H.,  &
Rakhmawati,  R.  (2019).  OPTIMALISASI PEMANFAATAN HERBAL UNTUK KESEHATAN MASYARAKAT DESA WAJIK KABUPATEN LAMONGAN PROVINSI JAWA TIMUR. JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT ,
24 (4),
883–889. https://doi.org/10.24114/JPKM.V24I4.12515
Begue, A., Kowlessur, V., Singh, U., Mahomoodally, F.,  &  Pudaruth,  S.  (2017).  Automatic Recognition of Medicinal Plants using Machine Learning  Techniques. IJACSA)  International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications , 8 (4). www.ijacsa.thesai.org Chouhan,  S.  S.,  Kaul,  A.,  &  Singh,  U.  P.  (2019).
Madhav Institute of Technology & Science: A Database  of  Leaf  Images:  Practice  towards Plant  Conservation  with  Plant  Pathology. Mendeley Data V1 . Daun Herbal Menggunakan, A., Anam, K., & Saleh,
A. (2020). Autentikasi Daun Herbal Menggunakan  Convolutional  Neural  Network dan  Raspberry  Pi  (Authentication  of  Herbal Leaves  Using  Convolutional  Neural  Network and  Raspberry  Pi). Jurnal  Nasional  Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi | , 9 (3).
Dudi,  B.,  &  Rajesh,  V.  (2019).  plant  recognition based  on  CNN  and  machine  learning. International  Journal  of  Advanced  Trends  in Computer Science and Engineering , 8 (4), 999– 1003.
Hu, F., Xia, G.-S., Hu, J., Zhang, L., Foody, G. M., Wang,  L.,  &  Thenkabail,  P.  S.  (2015). Transferring  Deep  Convolutional  Neural Networks for the Scene Classification of High- Resolution  Remote  Sensing  Imagery. Remote
Sensing  2015,  Vol.  7,  Pages  14680-14707 , 7 (11), 14680–14707. https://doi.org/10.3390/RS71114680
Ilahiyah,  S.,  &  Nilogiri,  A.  (2018).  Implementasi
Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. JUSTINDO  (Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi Informasi Indonesia) , 3 (2), 49–56. https://doi.org/10.32528/JUSTINDO.V3I2.225 4
Jabi,  D.,  &  Hayuningtyas,  R.  Y.  (2022).  Sistem
Informasi  Penggajian  Karyawan  Berbasis Website Pada Sekolah Tunas Bangsa Greenville. Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak , 3 (2), 31–36. https://doi.org/10.31294/REPUTASI.V3I2.160 1
Jeon,  W.  S.,  &  Rhee,  S.  Y.  (2017).  Plant  Leaf
Recognition  Using  a  Convolution  Neural Network. International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems , 17 (1), 26–34. https://doi.org/10.5391/IJFIS.2017.17.1.26 Kaya,  A.,  Keceli,  A.  S.,  Catal,  C.,  Yalic,  H.  Y., Temucin,  H.,  &  Tekinerdogan,  B.  (2019). Analysis  of  transfer  learning  for  deep  neural network  based  plant  classification  models. Computers and Electronics in Agriculture , 158 , 20–29.
https://doi.org/10.1016/J.COMPAG.2019.01.0
41
Maulana, F. F., & Rochmawati, N. (2019). Klasifikasi
Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional Neural  Network. Journal  of  Informatics  and Computer Science (JINACS) , 1 (02). M.Siregar, H., Wahyuni, S., & Ardaka, I. M. (2019). Karakterisasi  Morfologi  Daun  Begonia  Alam (Begoniaceae):
Prospek
Pengembangan
Koleksi  Tanaman  Hias  Daun  di  Kebun  Raya
Indonesia. JURNAL  BIOLOGI  INDONESIA , 14 (2). https://doi.org/10.14203/JBI.V14I2.3739
Mustafa, M. S., Husin, Z., Tan, W. K., Mavi, M. F., &  Farook,  R.  S.  M.  (2020).  Development  of automated  hybrid  intelligent  system  for  herbs plant  classification  and  early  herbs  plant disease  detection. Neural  Computing  and Applications , 32 , 11419–11441.
Nusantoro, J., Afrinanto, F. F., Labibah, W. S., Sari, Z., & Azhar, Y. (2022). Detection of Covid-19 on X-Ray Image of Human Chest Using CNN and Transfer Learning. Jurnal RESTI
(Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) ,
6 (3), 430–441. https://doi.org/10.29207/RESTI.V6I3.4118
Penelitian,  J.  I.,  Yan,  O.,  Basman,  P.,  Sekolah,  Z., Keguruan,  T.,  Pendidikan,  I.,  &  Selatan,  N. (2020).  TANAMAN  OBAT  KELUARGA DALAM PERSPEKTIF MASYARAKAT TRANSISI (Studi Etnografis pada Masyarakat Desa Bawodobara). Jurnal Inovasi Penelitian ,
1 (2),
99–106.
https://doi.org/10.47492/JIP.V1I2.55
Rochman,  F.,  &  Junaedi,  H.  (2020).  Implementasi Transfer  Learning  Untuk  Identifikasi  Ordo Tumbuhan Melalui Daun. ., 1 (6), 672–679. S, K. S., & Perangin-Angin, M. I. (2018). Klasifikasi Tanaman  Obat  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur Morfologi Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal  Informatika , 5 (2),  169–174. https://doi.org/10.31294/JI.V5I2.3770
Warta, L., Harismah, K., Chusniatun, D., Kimia, J. T.,
&  Tarbiyah,  J.  (2017).  PEMANFAATAN DAUN SALAM (Eugenia
polyantha)  SEBAGAI OBAT HERBAL DAN REMPAH  PENYEDAP  MAKANAN. Warta LPM , 19 (2), 110–118. https://doi.org/10.23917/WARTA.V19I2.2742