## Herbify: Aplikasi Perangkat Bergerak Berbasis Komputasi Awan Untuk Mengidentifikasi Tanaman Herbal Indonesia Menggunakan Cnn Model Xception
Arif Tirtana 1 , Maria Gita Teresa Febriani 2 , Dyas Irvan Masrui 3 , Amelia Arta Aisyah 4
1,3 Program Studi Teknik Informatika, STIKI Malang, Malang, Indonesia
2,4 Program Studi Sistem Informasi, STIKI Malang, Malang, Indonesia email: 1 arif.tirtana@stiki.ac.id

## Abstrak
Jumlah  tanaman  herbal  yang  terdapat  di  Indonesia  30.000  jenis,  namun  hanya  1.200  jenis  dari  seluruh  jenis tumbuhan obat yang sudah dimanfaatkan sebagai bahan baku obat herbal. Padahal tanaman herbal menyumbang pendapatan  negara  sebesar  150  miliar  dollar  pada  tahuun  2020.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  kurangnya pengetahuan masyarakat Indonesia terhadap tanaman herbal Indonesia. Untuk meningkatkan wawasan tersebut dibutuhkan aplikasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tanaman herbal. Untuk itu dalam penelitian ini mengusulkan Herbify sebagai aplikasi perangkat bergerak berbasis komputasi awan dengan menggunakan metode CNN  model  Xception.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Herbify  mampu  untuk  mengidentifikasi tanaman herbal Indonesia dengan tingkat akurasi yang memuaskan yakni sebesar 96,3%.
Kata Kunci:  tanaman herbal, convolutional neural network, xception, komputasi awan.

## Abstract
The number of herbal plants found in Indonesia is 30,000 species, but only 1,200 species of all types of medicinal plants have been used as raw materials for herbal medicines. Even though herbal plants contribute to state revenue of 150 billion dollars in 2020. One of the reasons is the lack of knowledge of Indonesian people about Indonesian herbal plants. To increase this insight, an application that can be used to identify herbal plants is needed. For this reason,  this  study  proposes  Herbify  as  a  cloud  computing-based  mobile  application  using  the  CNN  Xception model. The results of this study indicate that Herbify is able to identify Indonesian herbal plants with a satisfactory accuracy rate of 96.3%.
Keywords: herbal plants, convolutional neural network, xception, cloud computing

## PENDAHULUAN
Di seluruh dunia total terdapat sekitar 40.000 jenis tumbuhan obat yang telah dikenal di dunia (WHO Report, 2019). Pada tahun 2020 ditaksir nilai perdagangan tanaman herbal di dunia mencapai 60 miliar dollar dan  pada tahun 2050 nilai tanaman obat diprediksi mencapai 5 triliun dollar, hal tersebut dikarenakan permintaan akan tanaman obat meningkat sekitar 15-25% per tahun (Express, 2004). Secara rinci pasar terbesar tanaman herbal berturut-turut adalah Asia sebesar 39%, Eropa 34%, Amerika Utara 22%,  dan  sisanya  tesebar  diberbagai  penjuru  dunia  sbesar  5%  (PT  Industri  Jamu  Dan  Farmasi  Sido Muncul  Tbk,  2020).  Namun  prediksi  nilai  tersebut  kemungkinan  besar  akan  semakin  meningkat dikarenakan adanya pandemi yang meningkatkan kebutuhan akan tanaman obat  diseluruh dunia sebagai bahan  baku  untuk  obat  herbal  sebesar  4,7  kali  lipat  jika  dibandingkan  dengan  kondisi  normal.  Hal tersebut menyebabkan tingkat pertumbuhan tahunan meningkat sebesar 10% (Fact.MR, 2020).
Untuk wilayah Indonesia pada tahun 2020 nilai perdagangan produk herbal di Indonesia ditaksir mencapai 150 miliar dollar, namun total nilai penjualan produk Indonesia tersebut belum mencapai 1% dari  total  nilai  penjualan  tanaman  herbal  dunia.  Padahal  di  satu  sisi  kebutuhan  akan  tanaman  herbal karena adanya pandemi di pasar Indonesia meningkat sebesar 20%-30% dari kondisi normal (Fact.MR, 2020).  Secara  total  terdapat  30.000  jenis  tumbuhan  obat  yang  terdapat  di  Indonesia  (WHO  Report, 2019), namun dari jumlah tersebut hanya sekitar 1.200 jenis atau 5% dari seluruh jenis tumbuhan obat yang sudah dimanfaatkan sebagai bahan baku obat herbal (PT Industri Jamu Dan Farmasi Sido Muncul Tbk, 2020). Hal tersebut dikarenakan kurang populernya tanaman obat di Indonesia jika dibadingkan dengan tanaman penghasil bahan makan seperti sayur-sayuran, umbi-umbian dan buah-buahan (Salim and Munadi, 2017). Kurang populernya tanaman obat tersebut disebabkan kurangnya pengetahuan serta wawasan masyarakat terkait dengan tanaman herbal dan manfaatnya (Salim and Munadi, 2017). Maka dari itu peningkatan pengetahuan masyarakat akan tanaman herbal Indonesia serta manfaatnya menjadi fokus  utama  dalam  penelitian  ini.  Sehingga  pada  penelitian  ini  merancang  sebuah  sistem  untuk mengenali obyek dalam gambar (image recognition).
Untuk  mengidentifikasi  obyek  dalam  gambar  diperlukan  adanya  algoritma  atau  metode  untuk mengenali obyek di dalam gambar (image recognition). Metode Convolutional Neural Network (CNN) terbukti memiliki tingkat akurasi yang paling baik (state-of-the-art) dibandingkan beberapa metode lain (Sandhopi, Lukman Zaman P.C.S.W and Yosi Kristian, 2020). Metode CNN merupakan pengembangan dari  Artificial  Neural  Network  (ANN)  (Pangestu  and  Bunyamin,  2018)  dan  sampai  saat  ini  masih menjadi metode yang banyak dibahas pada penelitian image recognition (Prasetyo et al. , 2021).  Dalam metode  CNN  terdapat  beberapa  model  seperti  Resnet,  Inception,  dan  Xception  (Sandhopi,  Lukman Zaman  P.C.S.W  and  Yosi  Kristian,  2020).  Pada  penelitian  (Sandhopi,  Lukman  Zaman  P.C.S.W  and Yosi Kristian, 2020) metode CNN dengan model Xception memiliki hasil pengujian paling baik untuk mengklasifikasikan objek ukiran dan motif batik. Sedangkan pada penelitian (Pangestu and Bunyamin, 2018)  model  Xception  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  yakni  98,7%  untuk  mengenali  anjing  pada gambar.  Sehingga  dari  kajian  literatur  yang  telah  dilakukan  diharapkan  metode  CNN  dengan  model Xception mampu untuk mengidentifikasi tanaman herbal Indonesia.
Penerapan  metode  CNN  dengan  model  Xception  sebelumnya  telah  diimplementasikan  pada beberapa  jenis  platform  seperti  website  (Pangestu  and  Bunyamin,  2018)  dan  perangkat  bergerak (Rangarajan  and  Ramachandran,  2021).  Namun  aplikasi  perangkat  bergerak  (mobile  application) memiliki kelebihan yaitu dapat mempermudah penggunaan dan dari sisi tampilan antarmuka pengguna lebih  baik  jika  dibandingkan  platform  website  yang  harus  diakses  melalui  browser  (Gunawan  and Saputro,  2018).  Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  untuk  menghemat  waktu  dalam  proses pengembangan algoritma CNN, terdapat beberapa model CNN yang sudah mengalami proses training yang telah disimpan dalam bentuk pre-trained model. Keras merupakan high level API yang seringkali digunakan  dalam  beberapa  penelitian  jaringan  saraf  tiruan  yang  menyediakan  beberapa  pre-trained model termasuk Xception. Metode CNN dengan model Xception merupakan state-of-the art dari model
image recognition (Pangestu and Bunyamin, 2018). Terdapat dua kontribusi keilmuan pada penelitian ini,  yang  pertama  adalah  memperluas  penerapan  algoritma  CNN  dengan  model  Xception  untuk mengidentifikasi  gambar  tanaman  herbal  Indonesi,  dan  yang  kedua  adalah  merancang  dan mengimplementasikan  arsitektur  aplikasi  perangkat  bergerak  berbasis  komputasi  awan  untuk mengidentifikasi tanaman herbal Indonesia menggunakan metode CNN model Xception.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian yang  digunakan pada  penelitian  ini  secara  garis  besar  dapat diilustrasikan pada Gambar 1.
End Pengujian Pembuatan Program Start Studi Literatur Kajian Penelitian Terdahulu Convolutional Neural Network Keras Tensorflow Cloud Kotlin Pengolahan Data Pengumpulan Data Praproses Data Perancangan Aplikasi Proses Bisnis Pengguna Unified Modelling Language Arsitektur Aplikasi Flask
Gambar 1. Metode Penelitian Herbify

## Kajian Penelitian Terdahulu
Penelitian pertama dilakukan oleh (Prasetyo et al., 2021) pada penelitian tersebut menggunakan CNN  untuk  mengklasifikan  kesegaran  ikan  bandeng  berdasarkan  citra  mata.  Penelitian  tersebut bertujuan untuk membandingkan beberapa model CNN seperti Xception, MobileNet V1, ResNet50, dan VGG16. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa model Xception memiliki tingkat akurasi sebesar 77%. Penelitian kedua dilakukan oleh (Pangestu and Bunyamin, 2018) pada penelitian tersebut metode CNN digunakan untuk mendeteksi ras anjing pada gambar. Penelitian tersebut membandingkan tiga  pre-trained  model  yaitu  ResNet50,  Xception,  dan  VGG16.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa Xception memiliki akurasi yang paling baik jika dibandingkan dengan model lain dengan  tingkat  akurasi  sebesar  67,1%.  Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  (Sandhopi,  Lukman  Zaman P.C.S.W and Yosi Kristian, 2020) yang menggunakan metode CNN untuk mengidentifikasi motif Jepara pada  ukiran.  Pada  penelitian  tersebut  membandingkan  beberapa  model  CNN  salah  satunya  adalah Xception. Hasil performa model Xception untuk mengenali motif Jepara mencapai 81% pada gambar format  RGB.  Penelitian  keempat  ditulis  oleh  (Ihsan,  2021)  yang  menggunakan  metode  CNN  untuk
meneliti  data  radar.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  CNN  berhasil  untuk mengklasifikan data radar dengan tingkat akurasi sebesar 96,6%.
Adapun  perbedaan  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  jika  dibandingkan  dengan  penelitian yang telah dijelaskan diatas adalah penggunaan dataset yang digunakan sebagai data uji yakni tanaman herbal dalam gambar. Selain itu dalam penelitian ini menggunakan komputasi awan untuk melakukan pemrosesan  data  dan  menerapkan  metode  CNN  dengan  model  Xception  sehingga  dari  penelitian  ini dapat memperkaya implementasi metode CNN dengan model Xception serta arsitektur sistemnya.

## Convolutional Neural Network (CNN)
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang merupakan  pengembangan  dari  Multilayer  Perceptron  (MLP)  yang  ditujukan  untuk  melengkapi kekurangan  yang  terdapat  pada  Articial  Neural  Network  (ANN)  dengan  menggunakan  single-layer perceptron dalam menghadapi operasi logika yang kompleks (Pangestu and Bunyamin, 2018).
Pada penelitian ini menggunakan jaringan konvolusi Xception atau Extream Inception merupakan pengembangan dari model Inception konvensional yang memiliki total 36 lapisan konvolusional yang membentuk basis jaringan ekstraksi fitur  (Chollet, 2017). Pada masing-masing lapiran konvolusional dipisahkan  oleh  jaringan  residual  yang  juga  berfungsi  untuk  menghubungkan  satu  sama  lain.  Secara detail arsitektur Xception terdapat pada Gambar 2 di bawah ini.

## Gambar 2. Arsitektur Xception

## Keras
Keras merupakan Application Programming Interface (API) yang ditulis dalam bahasa Python dan dapat  dijalankan  diatas  framework  machine  learning  seperti  Tensorflow,  CNTK,  dan  Theano.  Keras dapat mendukung beberapa jaringan saraf tiruan seperti ANN dan CNN (Santoso and Ariyanto, 2018). Dalam Keras juga disediakan Keras Applications yang merupakan model deep learning yang digunakan bersama  pre-training  (Pangestu  and  Bunyamin,  2018).  Model  yang  terdapat  dalam  Keras  yaitu InceptionV3,  VGG16,  VGG19,  dan  Xception.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  pre-trained  model Keras yaitu Xception.

## Tensorflow
Tensorflow  merupakan  kerangka  kerja  (framework)  pembelajaran  mesin  yang  dirilis  oleh Google untuk mendukung pengembangan penelitian berbasis komputer cerdas (Nurfita and Ariyanto, 2018).  Tensorflow  bekerja  dalam  skala  yang  besar  dalam  lingkungan  (environment)  yang  heterogen
(Pangestu and Bunyamin, 2018) dan menyediakan interface yang berfungsi untuk menerapkan metode machine  learning  secara  fleksibel  dan  dapat  diterapkan  pada  berbagai  platform.  Pada  penelitian  ini Tensorflow digunakan sebagai backend framework untuk Keras.

## Kotlin
Kotlin  merupakan  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  perangkat bergerak.  Terdapat  beberapa  keunggulan  bahasa  pemrograman  Kotlin  yaitu  merupakan  bahasa pemrograman  yang  modern  yang  lebih  mudah  untuk  dipelajari  serta  sederhana  yang  memungkinkan untuk meningkatkan efisiensi dalam jumlah kode  (Fernanda et al. , 2019). Kotlin memiliki kelebihan salah  satunya  adalah  adanya  null  safety  atau  adanya  penanganan  terhadap  kesalahan  null  pointer exception yang juga seringkali disebut “the billion dollar mistake” oleh banyak programmer. Dalam penelitian  ini  menggunakan  bahasa  Kotlin  untuk  mengembangkan  aplikasi  serta  menggunakan  IDE Android Studio.

## Komputasi Awan
Komputasi  awan  (cloud  computing)  adalah  sebuah  mekanisme  dimana  sekumpulan  sumber daya  teknologi  informasi  saling  terhubung  dan  tidak  memiliki  batasan  fisik,  mencakup  infrastruktur maupun  perangkat  lunak  yang  secara  keseluruhan  dikelola  oleh  pihak  ketiga  yang  memungkinkan pengguna untuk memaksimalkan penggunaan sumber daya secara on-demand melalui jaringan private maupun public (Rumetna, 2018).

## Flask
Flask  merupakan  sebuah  framework  yang  ditulis  dengan  bahasa  Python  dan  merupakan  jenis microframework. Flask merupakan microframework karena tidak memerlukan tools maupun libraries yang terdapat  dalam sebuah  basis data  (Lee et al. ,  2018) (Lee et  al. ,  2018).  Dikarenakan fungsi  dan komponen  tersebut  sudah  tersedia  dan  dapat  menggunakan  ekstensi  yang  memungkinkan  fitur  dan komponen  dapat  diimplementasikan  oleh  Flask  sendiri.  Pada  penelitian  ini  compute  engine  yang digunakan yakni N1, dengan type G1 Small dengan Virtual CPU 1 Shared Core dan memory 1.7 GB. yang  cukup  untuk  menjalankan  sebuah  REST  API.  Menggunakan  sistem  operasi  Debian  serta penggunaan port TCP 8080. Pada penelitian ini Flask digunakan untuk mengimplementasikan aplikasi dan metode yang dibuat sebelumnya pada environment cloud untuk mempermudha fleksibilitas serta skalabilitas  aplikasi.  Kemudian  hasil  dari  perhitungan  disimpan  pada  Cloud  Storage  yang  dilakukan pada  proses  REST  API  sebelumnya.  Kemudian  pada  aplikasi  Herbify  menggunakan  Cloud  Firestore sebagai penyimpanan aset aplikasi yang digunakan, seperti data tumbuhan, data resep dan feedback hasil scan gambar. Secara detail proses komputasi awan pada aplikasi ini terdapat pada Gambar 3.

## Pengolahan Data Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  berupa  gambar  yang  didalamnya  terdapat  obyek  tanaman herbal  yang  didapat  dari  mesin  pencari  Bing.  Adapun  proses  pengumpulan  data  foto  dilakukan menggunakan  bing  dataset  generator  (github.com/italojs/bing-dataset-generator)  yang  merupakan application  programming  interface  (API)  yang  telah  disediakan  oleh  microsoft.  Dalam  penelitian  ini menggunakan 20 jenis dataset tanaman herbal yaitu adas, akar alang-alang, bawang putih, daun katuk, daun  salam,  jahe,  kapulaga,  kumis  kucing,  kunyit,  lidah  buaya,  mengkudu,  meniran,  miana,  pare, pegagan, rosela, seledri, serai, temu kunci, dan valerian. Dalam proses pengumpulan data menggunakan label  pencarian  data  sebagai  berikut  ["Adas",  "Akar  Alang  Alang",  "Bawang  Putih",  "Daun  Katuk", "Daun  Salam",  "Jahe",  "Kapulaga",  "Kumis  Kucing",  "Kunyit",  "Lidah  Buaya",  "Mengkudu", "Meniran", "Miana", "Pare", "Pegagan", "Rosela", "Seledri", "Serai", "Temu Kunci", "Valerian"]. Total dataset yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 1.000 dataset dengan jumlah pada masing-masing gambar tanaman herbal sebanyak 50 gambar. Adapun contoh dataset tanaman herbal yang digunakan dalam penelitian ini terdapat pada Gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Gambar Tanaman Herbal
Dataset dalam penelitian ini tergolong kecil sehingga perlu menggunakan transfer learning agar mencapai  kinerja  yang  optimal.  Salah  satu  teknik  dalam  transfer  learning  adalah  fine  tuning  yang berfungsi  menerapkan  pelatihan  ulang  pada  akhir  tahap  konvolusi  dan  tidak  melatih  ulang  layer konvolusi lainnya. Proses ini berfungsi untuk memberikan generalisasi pada CNN yang berlaku untuk dataset lain dengan tetap mempertahankan generalisasi yang terdapat pada dataset original (Prasetyo et al. , 2021).

## Praproses Data
Setelah data terkumpul yang telah dijelaskan pada proses sebelumnya maka data gambar tersebut harus diolah  melalui  tahap  praproses  data  sebelum  data  diproses  kedalam  metode  CNN  model  Xception, adapun  tahapannya  yaitu  pertama  adalah  Image  Data  Generator  untuk  pipelining  data  gambar  untuk mengaktifkan fungsi deep learning. Tahap kedua adalah proses data validation, selanjutnya adalah data test, dan terakhir adalah pemberian label kelas pada gambar.

## Proses Bisnis Herbify
Pada tahap awal akan dijelaskan proses bisnis penggunaan aplikasi yang dibagi menjadi dua yaitu proses front-end  dan  back-end.  Pada  proses  bisnis  front-end  pengembangan  Herbify  menggunakan  bahasa
pemrograman  Kotlin  menggunakan  IDE  Android  Studio.  Sedangkan  pada  proses  back-end menggunakan framework Tensorflow dan Keras untuk menjalankan algoritma CNN model Xception serta dijalankan pada environment Flask agar lebih mudah dan fleksibel apabila ada perubahan. Pada tahap  pertama  sistem  yang  telah  dirancang  mengirimkan  gambar  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan praproses ke API Keras untuk kemudian diidentifikasi apakah gambar yang diunggah oleh pengguna memiliki objek tanaman herbal didalamnya atau tidak. Secara detail proses front end dan back end dari aplikasi Herbify terdapat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Flowchart Proses Front-End & Back-End

## Unified Modelling Language (UML)
Untuk  menyelaraskan  antara  kebutuhan  pengguna  terhadap  sistem,  maka  dalam  penelitian  ini menggunakan  UML  (Tirtana et  al. ,  2020).  Adapun  diagram  use  case  dan  activity  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Pengguna Memindai Tanaman Herbal Mencari Tanaman Herbal Melihat Riwayat Hasil Pemindaian Melihat Resep Login <<include>> <<include>> Logout <<include>> <<include>> <<include>> <<include>>

## Gambar 6. Use Case Herbify

## Arsitektur Aplikasi
Dari  sisi  architectural  pattern,  aplikasi  ini  mengadopsi  MVVM  (Model-View-ViewModel).  Pada penelitian  ini  menggunakan  dua  layer  architectural,  yaitu  UI  layer  dan  Data  Layer.  UI  layer  berisi tampilan  antarmuka.  Sedangkan  data  layer  bertugas  untuk  mengelola  data  baik  dari  web  services maupun local data. Sebagaimana tugas ViewModel class yaitu berinteraksi dengan model yang berada di data layer dan juga menyiapkan observables yang akan diobservasi oleh Activity/Fragment class dari UI layer. Architectural pattern secara lebih jelas terdapat pada Gambar 7 di bawah ini.
Start Menekan Tombol Kamera Menekan Tombol OK Lihat Hasil Memilih Hasil Identifikasi Tanaman Herbal Hasil Sesuai? Mengirim Umpan Balik End Sesuai Tidak Start Menerima Masukan Memproses Gambar Menampilkan Label Beserta Nilai dalam Format JSON End Mengunggah Gambar ke Cloud Storage
Gambar 7. Architectural Pattern Herbify

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai dengan tahap perancangan aplikasi diatas, maka tahap selanjutnya adalah tahap pembuatan program. Penerapan rancangan sistem ini menggunakan bahasa Kotlin dan Python, serta menggunakan database  Cloud  Firestore.  Aplikasi  ini  berbasis  android.  Secara  berturut-turut  hasil  aplikasi  Herbify terdapat pada gambar di bawah ini.
Gambar 8. Halaman Login & Beranda
Gambar 9. Halaman Profil  & Pencarian Tanaman

## Gambar 10. Halaman Hasil Pemindaian  & Melihat Resep

## Pengujian
Setelah  aplikasi  telah  selesai  dibuat,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  menguji  tingkat  akurasi pada metode CNN model Xception yang telah dibuat. Model yang telah dibuat akan diuji coba pada masing-masing  jenis  tanaman  herbal  yakni  sejumlah  20  jenis  dengan  uji  coba  masing-masing  satu gambar pada masing-masing jenis. Gambar yang diuji cobakan dipilih secara acak dari data latih yang telah  dikumpulkan  sebelumnya.  Hasil  akurasi  prediksi  disajikan  dalam  bentuk  persentase  kemudian diambil  rata-rata  persentase  untuk  mengetahui  kinerja  dari  model  yang  telah  dibangun.  Adapun rangkuman hasil uji terdapat pada tabel di bawah ini. Untuk detail gambar yang diujikan terdapat pada lampiran.
Tabel 1. Hasil Pengujian Akurasi Herbify Nama Tumbuhan Persentase Akurasi Gambar (%) Adas 100 Akar alang-alang 100 Bawang Putih 100 Daun Katuk 73.66 Daun Salam 94.31 Jahe 99.98 Kapulaga 100 Kumis Kucing 100 Kunyit 99.97 Lidah Buaya 100 Mengkudu 100 Meniran 100 Miana 99.98 Pare 99.96 Pegagan 100 Rosela 100 Seledri 58.1 Serai 99.95 Temu Kunci 100 Valerian 100 𝒙 ̅ akurasi 96.30

## KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi  Herbify  mampu  untuk  mengidentifikasi tanaman herbal Indonesia yang ada pada gambar dengan menggunakan metode CNN model Xception. Hasil  tersebut  diharapkan  mampu  meningkatkan  pengetahuan  serta  wawasan  masyarakat  Indonesia
khususnya generasi Z yang kurang familiar terhadap jenis-jenis tanaman herbal dan manfaatnya. Dengan meningkatnya  wawasan  masyarakat  Indonesia  diharapkan  dapat  senantiasa  meningkatkan  tingkat kesehatan masyarakat, serta dapat meningkatkan perekonomian mikro pada level terkecil yaitu keluarga, dan tingkat ekonomi makro yaitu pendapatan negara dari sisi ekspor tanaman herbal.
Tingkat akurasi model yang dikembangkan  sangat baik dengan tingkat akurasi sebesar 96,3%. Hal ini dikarenakan penggunaan model Xception telah terbukti memiliki tingkat akurasi yang baik pada penelitian sebelumnya khususnya untuk proses pengenalan obyek dalam gambar (image recognition). Selain itu hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa model Xception mampu untuk mengidentifikasi obyek tanaman herbal dengan baik.
Saran untuk penelitian selanjutnya, dapat menggunakan jumlah dataset yang lebih besar dengan harapan mampu meningkatkan hasil akurasi, serta menambahkan beberapa metode praproses khususnya untuk mengatasi gambar yang memiliki pencahayaan rendah. Serta membandingkan beberapa model lain  seperti  ResNet,  MobileNet,  dan  VGG16  yang  terbukti  juga  memiliki  hasil  yang  baik  dalam mengenali obyek dalam gambar (Rahimzadeh and Attar, 2020)

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Kelompok  Bidang  Minat  Program  Studi  Sistem  Informasi Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI) Malang yang memberikan wawasan serta fasilitas dalam mengembangkan artikel ilmiah ini

## DAFTAR PUSTAKA
Chollet, F. (2017) ‘Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions’, in 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) . IEEE, pp. 1800–1807. doi: 10.1109/CVPR.2017.195.
Fact.MR (2020) Medicinal Herbs Market Size, Forecast & Trend Analysis 2030 , April 2020 . Available at: https://www.factmr.com/report/4070/medicinal-herbs-market (Accessed: 27 July 2021).
Fernanda, F. et al. (2019) ‘Pengembangan Aplikasi Mobile Pemesanan Jasa Laundry Berbasis Android’, 3(7), pp. 6949–6955.
Gunawan,  H.  and  Saputro,  A.  K.  H.  (2018)  ‘Pemanfataan  Aplikasi  Mobile  Untuk  Mempercepat Pencarian Tempat Indekos Berbasis Android’, Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokteran dan Ilmu Kesehatan , 1(2), pp. 85–96. doi: 10.24912/jmstkik.v1i2.1454.
Ihsan, C. N. (2021) ‘Klasifikasi Data Radar Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)’, DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology , 4(2), pp. 115–121.
Lee, S. et al. (2018) ‘Learning Management Systems Use in Science Education’, Procedia - Social and Behavioral Sciences . Elsevier B.V., 64(1), pp. 681–690. doi: 10.1016/j.sbspro.2014.07.429.
Nurfita,  R.  D.  and  Ariyanto,  G.  (2018)  ‘Implementasi  Deep  Learning  Berbasis  Tensorflow  Untuk Pengenalan  Sidik  Jari’, Emitor:  Jurnal  Teknik  Elektro ,  18(01),  pp.  22–27.  doi: 10.23917/emitor.v18i01.6236.
Pangestu, M. A. and Bunyamin, H. (2018) ‘Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing  pada  Gambar  dengan  Menggunakan  Pre-Trained  CNN  Model’, Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 4, pp. 337–344.
Prasetyo, E. et al. (2021) ‘Perbandingan Convolution Neural Network Untuk Klasifikasi a Comparison of Convolution Neural Network for Classifying Milkfish ’ S Freshness on Eye Images’, 8(3), pp. 601–608. doi: 10.25126/jtiik.202184369.
PT Industri Jamu Dan Farmasi Sido Muncul Tbk (2020) Laporan Tahunan 2020 .
Rahimzadeh, M.  and  Attar,  A.  (2020) ‘A modified  deep  convolutional  neural network  for  detecting COVID-19 and pneumonia from chest X-ray images based on the concatenation of Xception and  ResNet50V2’, Informatics  in  Medicine  Unlocked .  Elsevier  Ltd,  19,  p.  100360.  doi: 10.1016/j.imu.2020.100360.
Rangarajan, A. K. and Ramachandran, H. K. (2021) ‘A preliminary analysis of AI based smartphone application  for  diagnosis  of  COVID-19  using  chest  X-ray  images’, Expert  Systems  with Applications . Elsevier Ltd, 183(June), p. 115401. doi: 10.1016/j.eswa.2021.115401.
Rumetna, M. S. (2018) ‘PEMANFAATAN CLOUD COMPUTING PADA DUNIA BISNIS: STUDI LITERATUR’, Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  5(3),  p.  305.  doi: 10.25126/jtiik.201853595.
Salim, Z. and Munadi, E. (2017) Info Komoditi Tanaman Obat , Badan Pengkajian dan Pengembangan Perdagangan Republik Indonesia .
Sandhopi, Lukman Zaman P.C.S.W and Yosi Kristian (2020) ‘Identifikasi Motif Jepara pada Ukiran dengan  Memanfaatkan  Convolutional  Neural  Network’, Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi , 9(4), pp. 403–413. doi: 10.22146/jnteti.v9i4.541.
Santoso, A. and Ariyanto, G. (2018) ‘Implementasi Deep Learning Berbasis Keras Untuk Pengenalan Wajah’, Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 18(01), pp. 15–21. doi: 10.23917/emitor.v18i01.6235.
Tirtana,  A. et  al. (2020)  ‘Rancang  Bangun  Aplikasi  E-Commerce  Untuk  Meningkatkan  Pendapatan UMKM’, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 14(2), p. 101. doi: 10.32815/jitika.v14i2.473.
WHO  Report  (2019) WHO  Global  report  on  traditional  and  complementary  medicine  2019 , World Health Organization . Available at: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/312342/9789241515436-eng.pdf?ua=1.