## KLASIFIKASI JENIS BUNGA DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

## ( CLASSIFICATION OF INTEREST TYPES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) )
Fitriani 1)
1) MTI Universitas Amikom Yogyakarta Jalan Raya Ring Road Utara, Sleman, DI Yogyakarta, Indonesia
1) E-mail: fitriani31121984@students.amikom.ac.id

## ABSTRAK
Bunga adalah komponen estetika yang merupakan bagian dari kehidupan manusia, di indonesia terdapat banyak sekali jenis bunga, dan masing-masing jenis memiliki karakteristik atau ciri yang berbeda-beda baik itu warna maupun bentuknya. Dalam kehidupan sehari-hari , orang jarang mengatahui jenis bunga sehingga banyak orang yang sering mengalami kesulitan untuk menentukan jenis bunga yang mereka lihat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun  sistem  klasifikasi  bunga  menggunakan  CNN  untuk  klasifikasinya.  Convolutional  neural  network (CNN) merupakan salah satu jenis algoritma deep learning yang dapat menentukan objek apa saja dalam sebuah gambar, mengenali dan membedakan antara satu gambar dengan yang lainnya. Berdasarkan skenario pengujian yang dilakukan, sistem dapat memprediksi jenis bunga dengan nilai akurasi probabilitas sebesar 0.91.
Kata Kunci :. Bunga, CNN, Algoritma, Deep Learning

## ABSTRACT
Flowers are an aesthetic component that is part of human life, in Indonesia there are many types of flowers, and each type has different characteristics, both in color and shape. In everyday life, people rarely know the type of flower so that many people often have difficulty determining the type of flower they see. This study aims to build a flower classification system using CNN for its classification. Convolutional neural network (CNN) is a type of deep learning algorithm that can determine any object in an image, recognize and distinguish one image from another. Based on the test scenarios carried out, the system can predict the type of interest with a probability accuracy value of 0.91.
Keywords : Flowers, CNN, Algorithm, Deep Learning

## I. P ENDAHULUAN
unga  merupakan  komponen  estetika  yang merupakan bagian dari kehidupan manusia, di  indonesia  terdapat  banyak  sekali  jenis bunga,  dan  masing-masing  jenis  memiliki karakteristik yang berbeda baik itu warna maupun bentuknya  [1].  Dalam  kehidupan  sehari-hari  , orang  jarang  mengatahui  jenis  bunga  sehingga banyak  orang  yang  sering  mengalami  kesulitan untuk menentukan jenis bunga yang mereka lihat. Metode  klasifikasi  yang  sering  dgunakan  adalah mengamati  kebiasaan  hidup,  struktuk  morfologis, dan  fitur  bunga,  kemudian  dibandingkan  dengan bunga  yang  sudah  terdaftar  sebelumnya  yang kemudian  jenis  bunga  tersebut  ditentukan berdasarkan  ciri-cirinya.  Metode  ini  cukup  suli karna  membutuhkan  tenaga  profesional  yang memiliki  pengatahuan  dan  pengalaman  yang
profesional.  Proses  klasifikasi  ini  membutuhkan intervensi  manusia  dan  tidak  otomatis  sehingga keakuratannya tidak tinggi.
Dengan perkembangan teknologi komputer dan citra digital saat ini orang-orang mulai terinspirasi untuk  membuat  metode  baru  yang  dapat mengklasifikasikan  dan  memprediksi  jenis  bunga secara  otomatis.  Deep  learning  sebuah  komputer belajar  mengklasifikasikan  secara  langsung  dari gambar atau suara.[2]. CNN (convulational neural network )  adalah  perkembangan  dari multi  layer perceptron (MLP ).
Dalam CNN neuron ditampilkan  dalam  dua  dimensi  dan  merupakan salah  satu  metode  deep  learning  yang  memiliki kemampuan untuk mengolah informasi citra.
Maka dari itu penulis tertarik untuk melakukan penelitian  dengan  menggunakan  CNN  Mobilenet V2 dengan dataset flower dari kaggle dengan lima
B
jenis  bunga  yaitu  daisy,  dandelion,  rose, sunflower,  dan  tulip.  Peneliti  membuat  penelitian yang  berjudul  Penerapan  Metode  CNN  Untuk Klasifikasi Jenis Bunga.

## II. STUDI PUSTAKA
Penelitiaaan  yang  terkait  dengan  klasifikasi bunga  telah  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian pertama  yaitu  implementasi  metode  CNN  untuk klasifikasi  jenis  bunga  anggrek,  dalam  penelitian ini  data  citra  yang  digunakan  sebanyak  140  citra dengan rincian 120 data training dan 20 untuk data testing.  Berdasarkan  skenario  pengujian  yang dilakukan  menghasilkan  akurasi  probabilitas sebesar 0.872 [1]. Penelitian kedua yaitu klasifikasi jenis  bunga  kamboja  jepang  (Adonium  SP) berdasarkan citra mahkota menggunakan ekstraksi fitur warna dan deteksi tepi. Hasil dari penelitian memberikan  persentasi  keberhasilan  aplikasi dalam  mengklasifikasikan  jenis  bunga  Adenium SP sebesar 96%. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa klasifikasi menggunakan fitur gabungan dengan metode sobel dan histogram hue dapat digunakan untuk klasifikasi jenis bunga kamboja  jepang  (Adenium  SP)  [2].  Penelitian ketiga yaitu classification of flower based on image using artifical neural network (ANN). The system created  has  a  training  accuracy  of  100%  and testing  accuracy  of  100%  because  the  colours  of the  flowers  used  are  not  the  same,  thus  high accuracy  can  be  obtained [3].  Sedangkan Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi  bunga  menggunakan  CNN  untuk klasifikasinya.  Convolutional  neural  network (CNN) merupakan salah satu jenis algoritma deep learning  yang  dapat  menentukan  objek  apa  saja dalam sebuah gambar, mengenali dan membedakan  antara  satu  gambar  dengan  yang lainnya.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  100 data  yang    dibagi  menjadi  tiga  bagian  yaitu  data tarin 80, data test 10 dan data validation 10.

## III. METODE PENELITIAN
Penerapan metode CNN untuk klasifikasi jenis bunga dapat dilihat pada diagram alir berikut ini :

## Gambar 1. Alur Penelitian
Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  dari kaggle yang kemudian di ekstarak :
└── bunga
├── daisy
├── dandelion
├── bunga
│ ├── daisy
│ ├── dandelion
│ ├── naik
│ ├── bunga matahari
│ └── tulip ├── naik
├── bunga matahari
└ tulip
Dalam proses ini yang perta kita lakukan adalah membagi  datanya  menjadi  tiga  bagian  yaitu melatih, menguji dan validasi.
Mulai
LoadDataset,Membagi dataset MembuatKlasifikasi,Membuat StrukturCNN,TrainingModel VisualisasiTrainingdan End TestModel dan fungi prediksi
daisy        1538 dandelion    2110 rose         1568 sunflower    1468 tulip        1968 dtype: int64

## Selanjutnya dataset ini dibagi menjadi 3
train size 6921 val size 865 test size 866 Selanjutnya kt lihat proposinya . df_all . sample(3) set         tag test        daisy         157 dandelion     212 rose          176 sunflower     135 tulip         185 train       daisy        1223 dandelion    1683 rose         1232 sunflower    1189 tulip        1594 validation  daisy         158 dandelion     215 rose          160 sunflower     144 tulip         189 dtype: int64

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam membuat struktur CNN hal yang pertama kita lakukan adalah mendefinisikan terlebih dahulu model  dasar kita  /  yang  akan  digunakan  pada
proyek  ini.  Yaitu  dengan  menggunakan  Dari transflow. Keras. Applications impor mobile Netv2. Kemudian kita dapat melihat keseluruhan jaringan dengan  menggunakan  model.summary(). Berikut gambarnya.

## Gambar 2.  Keseluruhan jaringan
Berdasarkan gambar 2 bisa kita lihat bahwa top  layer  yang  sudah  kita  definisikan  sudah masuk  kedalam  model.   Selanjutnya  model kita kompilasi  sehingga dapat digunakan un- tuk  pelatihan.  Berikut  ditunjukkan  pada gambar 3 dibawah ini.

## Gambar 3. Kompilasi Model
Setelah  kita membuat model  langkah selanjunya adalah melakukan proses training, dimana training ini  adalah  merupakan  proses    di  mana  machine learning bekerja sehingga algoritma yang sudah kita definisikan  dapat  mengingat  pola  dari  masing- masing kelas pada data yang kita train.
Dari  hasil  diatas  bisa  kita  lihat  bahwa  akurasi pada  data  training  adalah  0.70  dan  nilai  lossnya adalah 0.91. Selanjutnya untuk validasi data adalah 0.544  dan  nilai  lossnya  adalah  2.388  pada  iterasi pertama.  Kita  akan  menunggu  untuk  iterasi berikutnya hingga berahir dengan 5 iterasi.

## Berikut visualisasi modelnya
Gambar 4. Visualisasi Data
Gambar 5. Visualisasi Data Training dan Akurasi
Selanjutnya melakukan  testing  menggunakan data test. Di mana, data test ini tidak diikut sertakan ke dalam proses training.  Hasilnya adalah sebagai berikut:
Akurasi pada data latih: 0,5756 Rugi pada data latih: 4,3997
Akurasi pada data uji: 0,5526 Rugi pada data uji: 4,7524
Setelah  kita  membuat  model  dan  menjalankan model pelatihan langkah selanjutnya adalah mem- buat  fungsi  prediksi. Sehingga  jika  kita  memiliki data baru diluar data train test validasi . maka kita dapat  dengan  mudah  memprediksinya,  Misalnya kita memiliki contoh gambar 6 berikut :

## Gambar 6. Gambar untuk prediksi

## Perintahnya adalah sebagai berikut
# baca gambar open('prediksi-contoh.jpg') im stands for image. open('prediksi-contoh.jpg') pre-treatment (im,input size) X stands for "preprocessing" (im,input size)
The restructure ([X]) model is represented by the letter X. y = model, predict(X), label[np.argmax(y)], np.max(y)), print(label[np.argmax(y)], np.max(y)), np.argmax(y)) model = predict(X)y model = predict(X)y model = predict(X)y model.predict(X)y = predict(X)y
Di  mana,  pada  perintah  di  atas  kita  membuka gambar / citra . Kemudian, kita melakukan prepro- cess gambarnya menjadi sebuah numpy.array, yang kemudian direshape menjadi sebuah tensor. Setelah itu  memprediksi  termasuk  bunga  apakah  gambar tersebut .

## Gambar 7. Hasil Prediksi
Hasilnya  seperti  gambar  diatas. Variabel Y merupakan  nilai  dari  hasil  prediksi  yang menghasilkan  banyak  nilai. Di  mana  nilai-nilai tersebut adalah nilai dari masing-asing kategori.Kemudian kita mencari nilai ter-besarnya, yaitu pada kolom ke 4 yang merupakan kelas tulip berdasarkan  label  yang  sudah  didefinisikan  di atas. dan dengan nilai probabilitas ~0.91-.

## V. K ESIMPULAN
Akurasi  yang  diperoleh  dari  data  latih  adalah 0,5756  dan  rugi  pada  data  latih  adalah  4,3997. Sedangkan akurasi pada data uji adalah 0,5526 dan rugi  pada  data  uji  adalah  4,7524.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  sistem  klasifikasi bunga  menggunakan  CNN  untuk  klasifikasinya. Convolutional  neural  network  (CNN)  merupakan salah satu jenis algoritma deep learning yang dapat menentukan objek apa saja dalam sebuah gambar, mengenali  dan  membedakan  antara  satu  gambar dengan  yang  lainnya.  Berdasarkan  skenario pengujian yang dilakukan, sistem dapat
memprediksi  jenis  bunga  dengan  nilai  akurasi probabilitas sebesar 0.91.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. S. Santoso, J. P. Tanjung, U. P. Indonesia, B. Gan- dum, and A. N. Network, “JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Classification of WheatSeedsUsingNeuralNetworkBackpropaga- tion,”vol.4,no.January,pp.188–197,2021.
[2] Urai  Nur  Ichsani,  Triyanto,  Dedi.  Ruslianto, Ikhwan.Klasifikasi  Jenis  Bunga  Kamboja  Jepang ( Adenium Sp. ) Berdasarkan Citra Mahkota Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna  Dan  Deteksi Tepi.Jurnal  Coding,  Sistem  Komputer  Untan  Volume 03, No.3 (2015).
[3] Zainuri,  Mohamad.  Pamungkas,  DP.  Implementasi Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk Klasifikasi  Jenis  Bunga  Anggrek.  Seminar  Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, 25 Juli 2020.
[4] Nurdianto, Hendrik. Classification Of Flower Based On Image  Using  Artificial  Neural  Network  (ANN). Department  Of  Informatics,  Faculty  Of  Science  And Technology University Of Technology Yogyakarta
[5] Pratiwi,  Anggraini,  H.  Cahyanti,  Margi.  Lamsani  , Missa.  Implementasi  Deep  Learning  Flower  Scenner Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Sebatik 25(1). 2021