Terakreditasi Peringkat 4 Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, No. 225/E/KPT/2022 Masa berlaku dari Volume 8 Nomor 1 Tahun 2022 sampai dengan Volume 12 Nomor 2 Tahun 2026
Published online at: https://ejournal.raharja.ac.id/

## JOURNAL CERITA:

## Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics
Vol. 10 No. 2 (2024) 136-144 e-ISSN: 2655 - 2574
Klasifikasi Tanaman Hias Philodendron Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Gina Purnama Insany 1 , Ivana Lucia Kharisma 2 , Muhamad Cepnur Al-Basori *3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Indonesia Email: 1 gina.purnama@nusaputra.ac.id; 2 ivana.lucia@nusaputra.ac.id; * 3 muhamad.cepnur_ti20@nusaputra.ac.id

## ABSTRAK
Tanaman  hias Philodendron memiliki  keindahan  estetika  yang  unik  dan  bervariasi,  membuatnya diminati dalam industri pertamanan dan dekorasi. Namun, klasifikasi yang akurat dari berbagai spesies Philodendron menjadi  tantangan  karena  kesamaan  morfologis  dan  variasi  yang  kompleks.  Dalam penelitian ini, diperkenalkan sebuah pendekatan menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mengklasifikasikan tanaman hias Philodendron berdasarkan citra daunnya. Metode ini bertujuan untuk secara otomatis mengidentifikasi spesies Philodendron melalui penggunaan jaringan saraf tiruan yang  terlatih  pada  citra  daun.  Dikembangkan  arsitektur  CNN  yang  mencakup  lapisan  konvolusi  dan lapisan max-pooling untuk  mengekstrak  fitur  dari  citra  input  secara  hierarkis.  Juga  diterapkan  teknik augmentasi  data  untuk  meningkatkan  variasi  sampel  latihan  dan  mengurangi overfitting .  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  metode  CNN  yang  diusulkan  mampu  mengklasifikasikan  tanaman hias Philodendron dengan  akurasi  yang  baik,  mencapai  95,00%  pada  dataset  uji.  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  sistem  otomatis  untuk  mengidentifikasi  tanaman  hias Philodendron , yang dapat digunakan  dalam aplikasi penanaman, perawatan tanaman, dan identifikasi tanaman.
Kata kunci: Klasifikasi, Tanaman Hias, Philodendron , Convolutional Neural Network.
Insany,  G.  P.,  Kharisma,  I.  L.,  &  Al-Basori,  M.  C.  (2024).  Klasifikasi  Tanaman  Hias Philodendron  Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network. Journal  Cerita:  Creative  Education  of  Research  in  Information  Technology  and Artificial Informatics , 10(2), 136-144
DOI : https://doi.org/10.33050/cerita.v10i2.3238

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)

## ABSTRACT
Philodendron  ornamental  plants  have  a  unique  and  varied  aesthetic  beauty,  making  them sought  after in the landscaping and decoration industry. However, accurate classification of the  various  Philodendron  species  is  challenging  due  to  their  morphological  similarities  and complex  variations.  In  this  research,  an  approach  using  Convolutional  Neural  Networks (CNN) is introduced to classify Philodendron ornamental plants based on the image of their leaves.  This  method  aims  to  automatically  identify  Philodendron  species  through  the  use  of artificial  neural  networks  trained  on  leaf  images.  A  CNN  architecture  was  developed  which includes a convolution layer and a max-pooling layer to extract features from the input image hierarchically.  Also  applied  are  data  augmentation  techniques  to  increase  the  variety  of training  samples  and  reduce  overfitting.  Experimental  results  show  that  the  proposed  CNN method  is  able  to  classify  Philodendron  ornamental  plants  with  good  accuracy,  reaching 95,00 %  on  the  test  dataset.  This  research  contributes  to  the  development  of  an  automatic system for identifying Philodendron ornamental plants, which can be used in planting, plant care and plant identification applications.
Keywords: Classification,  Ornamental  Plants,  Philodendron,  Convolutional  Neural  Network

## I. PENDAHULUAN
Philodendron adalah  salah  satu  tanaman daun  yang  paling  disukai,  termasuk  orang  di Indonesia bahkan di seluruh dunia. Philodendron tidak  hanya  digunakan  sebagai  tanaman  hias, tetapi  juga  berfungsi  sebagai  penyerap  zat beracun  di  dalam  ruangan. Philodendron indah karena  bentuk  daun  dan  postur  tanamannya. Philodendron memiliki  potensi  pengembangan yang sangat menjanjikan karena daunnya banyak digunakan untuk menghias ruangan dan tanamannya  banyak  digunakan  sebagai  bagian dari taman dalam ruangan (Safitri dkk, 2023).
Dengan 14,755,405 tanaman, sentra Philodendron terbesar  di  Indonesia,  tepatnya  di Provinsi  Jawa  Barat,  serta  dengan  9,761,567 tanaman,  menduduki  peringkat  pertama  dalam produksi  tanaman  hias  pot  dan  tanaman  hias lainnya di Indonesia ) ( Fauzia & Sukma, 2022). Keanekaragaman  morfologi  dan  estetika  daun pada  philodendron  menjadikannya  popular  di kalangan pecinta tanaman .
Dalam  melakukan  perawatan  tanaman  hias Philodendron mungkin  tidak  terlalu  sulit,  tapi ada juga yang memilki pertumbuhan yang lambat seperti Philodendron Xanadu.
Jenis
Philodendron yang  berasal  dari  pemisahan anakan  ( Philodendron  xanadu )  pertumbuhannya menjadi  sangat  lambat  dan  terbatas,  dimana ukuran (tinggi) tanaman/batang tidak atau sangat sedikit bertambah. Penambahan hanya terjadi
pada jumlah anakan walaupun berkali-kali sudah dilakukan regenerasi (Safitri dkk, 2023).
Philodendron  selloum ,  yang  juga  dikenal philodendron  bipinnatifidum ,  biasanya  tumbuh menjadi tanaman rambat yang tumbuh memanjat dan  batangnya  yang  tebal  akan  berkembang. Sebaliknya, philodendron  xanadu memiliki kebiasaan  tumbuh  yang  lebih  mirip  semak,  tetap relatif padat dan lebat tanpa memanjat.
Tanaman  hias  Sirih  Brazil  ( Philodendron hederaceum brasil)  adalah  tanaman  yang  indah yang cocok untuk ditanam baik di dalam maupun di  luar  ruangan.  Tanaman  ini  sering  ditanam  di pot  atau  digantung  untuk  menampilkan  daun kuning  hijau  yang  indah.  Sirih  Brazil  adalah tanaman  hias  klasik  yang  mudah  dirawat  dan penting untuk dijaga keanekaragamannya karena dapat  menjaga  suhu  ruangan  tetap  sejuk  dan menghilangkan  polutan,  yang  sangat  baik  untuk manusia.  Selain  itu,  karena  permintaannya  yang terus  meningkat,  tanaman  ini  tidak  hanya memiliki  nilai  estetika  yang  tinggi  karena  corak dan  warnanya  yang  unik,  tetapi  juga  memiliki nilai ekonomis, yang berarti bahwa mereka dapat menghasilkan  keuntungan  yang  besar  jika  dijual (Risma & Yayu, 2023).
Tanaman hias Philodendron memiliki beberapa jenis tanaman yang dalam morfologinya  memiliki  kesamaan  yang  sangat menyerupai  satu  sama  lain  diantaranya  adalan
Philodendron Bipinnafiditum dengan Philodendron Xanadu dan Philodendron Hederaceum Brazil dengan Philadendron

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
Hederaceum biasa,  Dimana  dalam  bentuk daunnya hampir menyerupai sehingga sulit untuk masyarakat  yang  kurang  memahami  tentang tanaman  hias  mengidentifikasi  jenis  tanaman tersebut.
Dari  berbagai  macam  metode  pengolahan citra  yang  ada,  metode Convolutional  Neural Network (CNN)  adalah  yang  paling  banyak digunakan  dalam  pengolahan  citra.  Ini  karena CNN  berusaha  meniru  sistem  pengenalan citra visual  cortex manusia  (VCC),  yang  merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP)  (Peryanto  dkk,  2019). Convolutional Neural  Network merupakan  salah  satu  bagian dari  algoritma Deep  Learning  ( Kurniad  & Sakidin, 2020).
Dalam pengolahan citra menggunakan metode Convolutional Neural Network , hal yang harus  dilakukan  adalah  melakukan  observasi terlebih  dahulu  mengenai  objek  apa  yang  akan kita klasifikasikan meenggunakan metode Convolutional  Neural  Network ,  kemudian  kita akan  membagi  kelas  dan  memberi  label  pada objek klasifikasi.
Klasifikasi  ini  penulis  menggunakan  data yang  terdapat  pada  Kaggle  dan  juga  mengambil dataset yang berasal dari website yang direkomendasikan  oleh  pengguna Kaggle yaitu web yang didedikasikan khusus untuk Perkebunan,  yaitu  garden.org,  dalam  website tersebut  terdapat  banyak  dataset  mengenai berbagai macam tanaman.
Kemudian  dalam  pembagian  kelas  dengan membagi  tiap  folder  menjadi  nama-nama  jenis tanaman  hias yang akan di  klasifikasikan. Setiap folder  mewakili  satu  kelas  dan  berisi  gambar- gambar  yang  termasuk  dalam  kelas  tersebut.

## Penggunaan model ini cukup memuaskan dengan
Hasil  menunjukkan  bahwa  model  mencapai akurasi  yang  tinggi  pada  set  pengujian,  dengan visualisasi  kesalahan  prediksi  dan  analisis mendalam  menggunakan confusion  matrix untuk memahami  kinerja  model  secara  detail.  Model yang  dilatih  disimpan  untuk  penggunaan  lebih lanjut,  dan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa pendekatan  berbasis  CNN  ini  efektif  dalam klasifikasi gambar tanaman hias Philodendron .

## II. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian untuk klasifikasi tanaman Hias Philodendron menggunakan metode Convolutional  Neural  Network dapat dibagi  menjadi  beberapa  langkah  sistematis. Berikut  adalah  tahapan-tahapan  umum  dalam penelitian tersebut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian Sumber: diolah dari data primer

## A. Metode Penelitian
Metode penelitian yang tepat untuk penelitian  ini  adalah  metode  eksperimental  yang deskriptif,  kuantitatif,  dan  evaluatif.  Pendekatan eksperimental digunakan untuk menguji performa  model  klasifikasi  menggunakan  teknik eksperimen yang terkontrol, sementara pendekatan deskriptif membantu dalam menggambarkan  fitur-fitur  citra  dan  hasil evaluasi model. Pendekatan kuantitatif digunakan  untuk  menganalisis  kinerja  model berdasarkan metrik yang didefinisikan. Pendekatan evaluatif diperlukan untuk

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
mengevaluasi  kinerja  model  terhadap  tujuan- tujuan  penelitian  yang  telah  ditetapkan,  dan untuk menarik kesimpulan yang relevan. Dengan menggunakan pendekatan ini, penelitian ini akan memberikan  pemahaman  yang  komprehensif tentang  kinerja  model  klasifikasi  tanaman  hias Philodendron menggunakan metode CNN.

## B. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  adalah  proses  kritis yang bertujuan untuk mengenali dan mendefinisikan  masalah atau tantangan  yang perlu  diatasi.  Masalah  didefinisikan  secara spesifik  untuk  menjawab  apa,  di  mana,  kapan, dan  siapa  yang  terpengaruh.  Penting  juga  untuk menentukan  akar  penyebab  masalah  melalui analisis  mendalam  agar  solusi  yang  diusulkan dapat  mengatasi  penyebab  mendasar.  Penciptaan sistem  klasifikasi  tanaman  hias Philodendron menggunakan  metode Convolutional  Neural Network (CNN)  diperlukan  untuk  mengatasi beberapa masalah yang signifikan dalam identifikasi  dan  pengelolaan  tanaman  ini. Philodendron memiliki  banyak  spesies  dengan variasi  morfologi  yang  sering  kali  sulit dibedakan  oleh  mata  manusia,  kesalahan  dalam identifikasi yang berdampak pada perawatan dan pengelolaan tanaman. Sistem klasifikasi otomatis yang  akurat  dapat  membantu  mempercepat proses identifikasi.

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  citra  yang  dilakukan berasal dari Kaggle dan juga berasal dari website garden.org .  Pengumpulan  data  awal  sejumlah 172 dataset tanaman hias Philidendron . Bipinnatifidum 47  gambar, Xanadu 33  gambar, oxycardium  brazil 54  gambar, oxycardium 38 gambar.   Kemudian  dilakukan  augmentasi  untuk menambah  jumlah  dataset.  Banyaknya  citra setelah  dilakukan augmentasi sebanyak 400 citra gambar dibagi menjadi 4 kelas atau 4 label, pada masing-masing  dataset  kelas  menjadi  berjumlah 100  gambar. Bipinnatifidum 100  gambar, Xanadu 100  gambar, oxycardium  brazil 100 gambar, oxycardium 100 gambar.
a) Observasi
Observasi  adalah  kegiatan  pengamatan secara  langsung  terhadap  suatu  objek, kejadian,  atau  fenomena  dengan  tujuan untuk  memperoleh data atau informasi yang akurat  mengenai  hal  tersebut. Pengamatan dan  pencatatan  gejala  subjek  penelitian
disebut observasi. Catatan tersebut mengandung  bukti  yang  dapat  dilihat  dan didengar  oleh  pengamat  (Sarita & Imawati 2022) . Dalam observasi ini penulis melakukan  pengamatan  secara  langsung  di tempat  Lokasi  tanaman  hias,  dengan mlakukan  pengamatan  mendalam  mengenai tanaman hias Philodendron .
b) Wawancara
Wawancara adalah  proses  komunikasi yang melibatkan pertukaran informasi antara  reporter  dan  narasumber  (I  Komang, 2020) . Wawancara dilakukan dengan pengelola  Tanaman  hias Philodendron , dengan  memberikan  pertanyaan  seputar tanaman hias philodendron .
c) Studi literatur
Studi  literatur  adalah  serangkaian tindakan yang mencakup membaca, mencatat,  dan  mengelolah  bahan  penelitian. Mencari referensi teori yang relevan dengan kasus atau masalah yang ditemukan (Pilendia  &  Penuh  2020).  Ini melibatkan pengumpulan,  pembacaan,  evaluasi,  dan sintesis  informasi  dari  berbagai  sumber literatur  seperti  buku,  jurnal  ilmiah,  artikel, laporan  penelitian,  dan  sumber-sumber lainnya yang relevan.

## D. Preprocessing Data
Preprocessing citra  dengan  mengubah ukuran  citra  tanaman  hias philodendron menjadi ukuran yang sama dan dilakukan Data Augmentation pada  dataset  gambar.  Langkah berikutnya  adalah  membagi  data  yang  telah dikumpulkan menjadi tiga: data latihan ( training ), uji ( testing ), dan validasi (validation) . Kemudian  dilakukan  pelabelan  pada  masing- masing  citra  daun  tanaman  hias philodendron untuk  pengenalan  jenisnya  seperti Philodendron Bipinnatifidum, Xanadu, Hederaceum brazil dan Hederaceum pada  data  latih,  data  uji  dan  data validasi. Dalam melakukan pelabelan ini dilakukan  dengan  cara  membagi  data  citra gambar  dalam  4  folder  yang  mana  masing- masing  floder  di  beri  nama  dengan  nama  label atau kelas tersebut.
Data  Augmentation ,  juga  dikenal  sebagai augmentasi  data,  adalah  teknik  yang  umum untuk  mengurangi overfitting .  Meningkatkan generalisasi  data  dengan  membuat  data  baru

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
dengan  mengubah  data  asli  (Hansel  dkk,  2021). Augmentasi  adalah  proses  mengolah  data gambar yang mengubah data gambar dengan cara memodifikasinya  (Ibrahim  dkk,  2022).  Dalam melakukan  data  augmentasi  dilakukan  beberapa hal diantaranya scaling, rotate, zoom, penggeseran.
Gambar 2. Dataset Tanpa Augmentasi Sumber: diolah dari data primer
Gambar 3. Dataset Setelah Augmentasi Sumber: diolah dari data primer
Pembagian  kelas  menggunakan  hierarki folder adala h metode  organisasi  data  gambar yang  sering  digunakan  dalam  pembelajaran mesin,  khususnya  dalam  tugas  klasifikasi gambar. Dataset disusun ke dalam struktur folder di  mana setiap  kelas memiliki subfolder terpisah yang berisi gambar-gambar yang termasuk dalam kelas tersebut.
Struktur ini  memungkinkan generator data seperti ImageDataGenerator di Keras untuk secara  otomatis  membaca  dan  mengelompokkan gambar berdasarkan nama subfolder mereka.
Gambar 4. Hirarki Folder Figure 4. Folder Hierarchy Sumber: diolah dari data primer
E. Perancangan Model Convolutional Neural Network Model Convolutional Neural Network (CNN)  memproses  data  gambar  dalam  beberapa lapisan  utama.  Lapisan  konvolusi  memproses karakteristik  penting  dari  gambar, pooling  layer mengurangi  dimensi  dan  kompleksitas,  lapisan aktivasi memasukkan non-linearitas , dan terhubung melakukan klasifikasi  berdasarkan karakteristik  yang  telah  diekstraksi.  Proses dimulai  dengan  pengumpulan  dan preprocessing data,  yang  mencakup  pengukuran,  normalisasi, dan  peningkatan.  Kemudian,  model  CNN dikompilasi  dengan  memilih optimizer dan loss function yang  sesuai  yaitu  menggunakan Adam optimizer .

## F. Pelatihan Model
Setelah  perancangan  model  CNN  selesai, langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pelatihan model  menggunakan  data  latihan  yang  telah dikumpulkan  sebelumnya.  Pengujian  model menggunakan  jumlah epoch yaitu  20 epoch untuk  menentukan  berapa  kali  jaringan  akan melakukan  pelatihan.  Pada  saat  ini,  ada loss function yang  digunakan  untuk  memeriksa kinerja model CNN .

## G. Pengujian Model dan Evaluasi
Pengujian  model  pada  model  metode Convolutiona  Neural  Network bertujuan  unutk

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
menguji  model  yang  telah  dilatih.  Pengujian  ini bertujuan untuk  mengetahui sejauh  mana kinerja model dapat melakukan klasifikasi pada tanaman hias Philodendron .  Dalam  melakukan  pengujian ini menggunakan Confusion Matrix.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Preprocessing Data
Dalam  penelitian  ini,  model Convolutional Neural  Network (CNN)  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  empat  kelas  tanaman  hias Philodendron . Untuk  memenuhi  kebutuhan data, setiap  kelas  diwakili  oleh  100  citra  gambar, sehingga  total  keseluruhan  data  adalah  400 gambar.  Dataset  ini  kemudian  dibagi  menjadi data  pelatihan  ( training ),  validasi  ( validation ), dan  pengujian  ( testing )  dengan  perbandingan 80%,  10%,  dan  10%.  Dengan  demikian,  data pelatihan  terdiri  dari  320  gambar,  data  validasi 40 gambar, dan data pengujian 40 gambar.

## Gambar 5. Dataset and Dataset Division
Sumber: diolah dari data primer

## B. Rancangan Model
Model  ini  dibangun  di  atas  arsitektur MobileNetV2 yang telah dilatih sebelumnya pada dataset ImageNet . MobileNetV2 digunakan sebagai  model  dasar  tanpa  lapisan  atasnya (include_top=False)  dan  dengan  bentuk  input yang  di t entukan  oleh  img_shape.  Bobot  pada model dasar tidak dapat dilatih (base_model.trainable  =  False),  yang  berarti bobot  yang  telah  dilatih  sebelumnya  tidak  akan diperbarui selama pelatihan dan hanya lapisan tambahan yang akan dilatih.
Dalam  membangun  model  CNN  ini  penulis menggunakan 32 filter dalam  lapisan  konvolusi, dengan kernel berukuran  3x3.  Fungsi  aktivasi yang  digunakan  adalah ReLU (Rectified  Linear Unit )  dan stride sebesar  1,  yang  berarti filter bergerak  satu  piksel  setiap  kali.  Kelebihannya termasuk  kemampuan  menangkap  berbagai  fitur dari  data input ,  detail  lokal  yang  halus, percepatan konvergensi dengan mengatasi
masalah vanishing  gradient ,  dan  pemeliharaan ukuran  output  yang  sama  untuk  kemudahan pengolahan.

## Tabel 1. Metode dan Parameter
Komponen Parameter / Teknik Lapisan Konvolusi 32  filter,  kernel  3x3, stride 1 Fungsi Aktivasi ReLU (Rectified Linear Unit) Max Pooling MaxPool2d , ukuran 2x2, stride 2 Regularisasi Dropout (drop 20%) Fungsi Aktivasi Output Softmax Optimizer Adam
Sumber: diolah dari data primer

## C. Train Pada Model
Gambar 6. Pelatihan dengan Dataset Setelah
Augmentasi Sumber: diolah dari data primer Pada grafik Training and Validation Loss , terlihat bahwa kurva training loss (merah) menurun dengan  cepat selama  proses pelatihan. Hal  ini  menunjukkan bahwa  model dapat mempelajari pola-pola dalam data pelatihan dengan sangat  baik,  sehingga mampu meminimalkan  loss pada  data  tersebut.  Namun, kurva validation loss (hijau)  menunjukkan pola yang berbeda. Meskipun awalnya  mengikuti tren penurunan training loss , validation loss kemudian berfluktuasi dan tidak menurun secara konsisten. Bahkan pada epoch-epoch akhir, validation  loss cenderung  meningkat, sementara training loss terus menurun. Ini adalah indikasi  kuat adanya overfitting ,  di mana  model terlalu  menyesuaikan  diri  dengan  data  pelatihan dan  gagal  menggeneralisasi  pada  data  validasi yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
Pada grafik Training and Validation Accuracy , kita dapat melihat pola yang serupa. Training  accuracy (merah)  meningkat dengan  sangat  signifikan,  mencapai  hampir  95% pada epoch terakhir. Namun , validation accuracy (hijau)  hanya  mencapai  sekitar  70%  pada epoch terbaik  ( epoch 6)  dan  kemudian  berfluktuasi. Model  menunjukkan  kinerja  pelatihan  yang  kuat dengan sedikit overfitting , seperti yang ditunjukkan  oleh  kesenjangan  antara  metrik pelatihan  dan  validasi.  Untuk  mengatasi  hal  ini, diperlukan  strategi  yang  lebih  komprehensif, seperti  menambah  data  pelatihan,  menerapkan teknik  regularisasi  yang  lebih  kuat,  atau menyesuaikan arsitektur model agar dapat meningkatkan kemampuan generalisasinya.

## Gambar 7. Matrix Setelah Augmentation Sumber: diolah dari data primer
Gambar  ini  menunjukkan  confusion  matrix dari model klasifikasi  citra  daun  Philodendron menggunakan  metode  convolutional  neural network  (CNN).  Matriks  ini  terdiri  dari  empat kelas:
Thaumatophyllum
bipinnatifidum ,
Thaumatophyllum
xanadu , hederaceum oxycardium , dan hederaceum oxycardium brazil . Baris-baris  matriks  menunjukkan  label  aktual, sementara  kolom-kolom  menunjukkan  prediksi model.
Untuk kelas yang Thaumatophyllum bipinnatifidum , model memprediksi
dengan benar  sebanyak  17  sampel,  namun  salah memprediksi
2 sampel ke kelas Thaumatophyllum  xanadu .  Hal  ini  menunjukkan bahwa
model dapat mengenali kelas Thaumatophyllum bipinnatifidum dengan baik.
Pada
kelas
Thaumatophyllum
xanadu , model  dapat  memprediksi dengan  benar 7  sampel.  Namun,  terdapat 2  sampel  yang salah diprediksi sebagai Thaumatophyllum bipinnatifidum . Untuk kelas hederaceum oxycardium , model memprediksi 7 sampel dengan  benar. Tidak  ada  sampel yang  salah diprediksi ke kelas lain.
Kelas hederaceum oxycardium brazil , model dapat memprediksi 7 sampel dengan  benar,  tanpa  ada kesalahan prediksi  ke kelas  lainnya.  Secara  keseluruhan,  matriks kebingungan  ini  menunjukkan  bahwa  model klasifikasi  memiliki  performa  yang cukup  baik dalam mengenali kelas-kelas yang ada, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan prediksi,
terutama antara kelas Thaumatophyllum bipinnatifidum dan Thaumatophyllum xanadu . Program Jurnal if accepted then published else while not accepted then review
Gambar 8. Laporan Klasifikasi Sumber: diolah dari data primer
Laporan klasifikasi yang disajikan,
dapat dilihat performa model dalam memprediksi kelas-kelas yang ada. Untuk kelas Thaumatophyllum bipinnatifidum , model memiliki  precision  1,00  yang  berarti  semua prediksi kelas ini akurat. Recall -nya adalah 0,89, menunjukkan bahwa 89% dari sampel sebenarnya  termasuk dalam  kelas  ini  berhasil diprediksi  dengan  benar .  F1-score yang  tinggi, 0,94, mengindikasikan performa klasifikasi  yang baik untuk kelas ini.
Secara keseluruhan ,  metrik  akurasi macro avg dan weighted avg menunjukkan  nilai  0,95, mengindikasikan  performa  klasifikasi  yang sangat  baik. Nilai  support  juga seimbang  untuk

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
masing-masing kelas. Dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi ini memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  mengenali kelas- kelas  yang  ada   dengan  hanya  sedikit kesalahan prediksi.

## D. Deployment
Dalam melakukan deployment sistem klasifikasi citra daun Philodendron
menggunakan  metode  CNN  dengan framework Flask ,  pertama-tama  dilakukan  pelatihan  model CNN  dengan  dataset  citra  daun  yang  telah diproses  dan  dilabeli.  Setelah  model  dilatih  dan disimpan, langkah berikutnya adalah
membangun  aplikasi web menggunakan Flask . Instal Flask dan  pustaka  yang  diperlukan,  lalu buat  aplikasi  dengan  struktur  direktori  yang sesuai.

## Gambar 9. Halaman informasi tanaman hias
philodendron Sumber: diolah dari data primer
Halaman web ini membahas mengenai tanaman hias philodendron .
Philodendron merupakan tanaman yang  memiliki  fungsi sebagai  elemen pembentuk taman rumah. Saat ini, terdapat lebih dari  500  spesies tanaman philodendron yang tersebar di seluruh dunia.
Pengujian  menggunakan  black  box  testing untuk  dilakukan  evaluasi.  Metode  pengujian perangkat lunak  yang  dikenal  sebagai black  box testing  menguji  fungsionalitas  aplikasi  yang bertentangan dengan struktur internal atau kerja.
Tabel 2. Pengujian Blackbox Testing Kasus Uji Langkah Pengujian Hasil yang Diharapkan Status Upload gambar valid Unggah gambar valid (misalnya, Philodendron) Gambar berhasil diunggah dan hasil klasifikasi ditampilkan Lulus
dengan benar Navigasi antar halaman Klik tautan untuk berpindah dari halaman utama ke halaman klasifikasi gambar Halaman berganti dengan benar Lulus Respon aplikasi terhadap banyak unggahan Unggah beberapa gambar secara berurutan Aplikasi tetap responsif dan tidak crash Lulus Uji tampilan pada perangkat berbeda Akses aplikasi dari berbagai perangkat (desktop, tablet, smartphone) Tampilan dan fungsionalit as konsisten di semua perangkat
Lulus
Sumber: diolah dari data primer

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengimplementasikan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk
mengklasifikasikan  empat  kelas  tanaman  hias
Philodendron ,
menggunakan arsitektur MobileNetV2 yang telah dilatih sebelumnya pada dataset ImageNet .  Dataset  terdiri  dari  400 gambar,  dengan  masing-masing  kelas  diwakili oleh  100  gambar,  dibagi  menjadi  data  pelatihan (80%),  validasi  (10%),  dan  pengujian  (10%). Model  CNN  menggunakan  32 filter dalam lapisan  konvolusi  dengan  kernel  berukuran  3x3, fungsi  aktivasi ReLU , MaxPooling2D ,  dan Dropout untuk  mengurangi overfitting .  Fungsi aktivasi softmax digunakan  pada  lapisan output , dan Adam optimizer digunakan untuk mempercepat konvergensi pelatihan. Hasil pelatihan awal menunjukkan masalah overfitting , yang  kemudian  diatasi  dengan  augmentasi  data dan  pelatihan  ulang,  sehingga  model  mencapai akurasi 95% pada data validasi.
1. Evaluasi  model  menggunakan confusion matrix dan laporan  klasifikasi  menunjukkan performa yang cukup baik,  meskipun  masih terdapat beberapa kesalahan prediksi. Model ini kemudian di- deploy menggunakan

## Gina Purnama Insany, Ivana Lucia Kharisma, Muhamad Cepnur Al-Basori
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
framework  Flask untuk  membuat  aplikasi web yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar dan mendapatkan hasil klasifikasi.  Dengan  augmentasi  data  dan pelatihan ulang, model menunjukkan kemampuan  yang  baik  dalam  mengenali kelas-kelas  tanaman  hias Philodendron , dengan  nilai presisi , recall ,  dan f1-score yang  tinggi,  menunjukkan  potensi  untuk diterapkan pada aplikasi nyata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Safitri,  E.  Maulana,  P.  Studi  Teknologi Produksi Tanaman Hortikultura, J.
Budidaya  Tanaman  Pangan,  P.  Negeri Lampung,  and  P.  Studi  Hortikultura,
“APLIKASI  ASAM  GIBERELIN  (GA3)
DAN NAFTALENACETATE (NAA) UNTUK MENSTIMULASI PERTUMBUHAN TANAMAN
PHILODENDRON XANADU,” 2023.
[2] A. Fauzia and D. Sukma, “Budidaya, Panen, dan  Pascapanen  Philodendron  giganteum, Philodendron  selloum,  dan  Philodendron xanadu di Jawa Barat Cultivation, Harvesting, and Post Harvest of
Philodendron giganteum, Philodendron selloum,  and  Philodendron  xanadu  at  West Java,” 2022.
[3] H.  Risma  and  I.  yayu  Nurul  Hizqiyah, “BIOFARM Jurnal Ilmiah Pertanian
Efektivitas  Media  Tanam  PUKCAPEDIA Terhadap Pertumbuhan Tanaman Hias Sirih
Brazil  (Philodendron  Hederaceum  Brasil) (The Effectiveness of PUKCAPEDIA Planting  Media  on  the  Growth  of  Brazilian Betel  Ornamental  Plants),”  vol.  19,  no.  2, 2023.
[4] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  D.  R.  Umar, “Rancang  Bangun  Klasifikasi  Citra  Dengan Teknologi  Deep  Learning  Berbasis  Metode Convolutional  Neural  Network,”  2019. [Online].
Available: https://www.mathworks.com/discovery/con volutional-neural-network.html
[5] A. Kurniadi and M. Fal Sadikin,
“Implementasi Convolutional Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Varietas  Pada Citra  Daun  Sawi  Menggunakan  Keras Implementation of
Neural Network
Convolutionals For Classification of Variety on  Image  of  Collards  Meat  Leaves  Using The  Keras,”  vol.  4,  no.  1,  pp. 25–33,  2020,
[Online]. Available: http://e-
journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick.
[6] Kaggle,  “Full  Descriptions  of  900  Flowers [Flower Database],”https://www.kaggle.com/dataset s/ilyaryabov/full-descriptions-of-900- flowers-flower-database.
[7] garden.org,  “The  National  Gardening Association”.
[8] A.  A.  Sarita  and  E.  Imawati,  “Prosiding Seminar  Akademik  Pendidikan  Bahasa  dan Sastra  Indonesia  Fakultas  Keguruan  dan Ilmu Pendidikan,” 2022.
[9] I  Komang  Setia  Buana,  “Implementasi Aplikasi Speech to Text untuk Memudahkan Wartawan Mencatat Wawancara  dengan  Python,”  Jurnal  Sistem dan  Informatika  (JSI),  vol.  14,  no.  2,  pp.
135–142, Aug. 2020, doi:
10.30864/jsi.v14i2.293.
[10] Pilendia,  S.  Muhammadiyah,  and  S.  Penuh, “Pemanfaatan  Adobe  Flash  Sebagai  Dasar Pengembangan  Bahan  Ajar  Fisika :  Studi Literatur,” 2020.  [Online].  Available: http://ejournal.stkip- mmb.ac.id/index.php/pgsd/login
[11] L.  Hansel,  G.  #1,  H.  Bunyamin,  and  S.  Si, “Penggunaan  Augmentasi  Data  pada Klasifikasi  Jenis  Kanker  Payudara  dengan Model Resnet-34,” 2021. [Online].
Available: https://cs231n.github.io/convolutional- networks/
[12] N.  IBRAHIM  et  al.,  “Klasifikasi  Tingkat Kematangan Pucuk Daun Teh menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,  vol.  10,  no.  1,  p.  162,  Jan. 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i1.162.
[13] A.  Pradana  Putra,  F.  Andriyanto,  T.  Dewi Muji  Harti,  and  W.  Puspitasari,  “Pengujian Aplikasi  Point  Of  Sale  Berbasis  Web Menggunakan Black Box Testing.