## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962

## Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Citra Digital Daun
Asmaul Husnah Nasrullah * , Haditsah Annur
Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia Email: 1,* asmaulhusnel@gmail.com, 2 haditsah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asmaulhusnel@gmail.com
Abstrak - Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma Deep Learning yang banyak digunakan untuk mengidentifikasi sekaligus melakukan klasifikasi sebuah objek citra digital. Pada penelitian ini Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai algoritma yang berfungsi untuk mengidentifikasi jenis daun (tanaman tertentu) berdasarkan citra yang  diperoleh  dari  sumber  penyedia  dataset  yang  bersifat  publik  dengan  nama  Indonesian  Herb  Leaf.  Adanya  kesamaan karakteristik citra daun mengakibatkan proses identifikasi membutuhkan proses seleksi fitur yang lebih rinci. Oleh karena itu metode CNN digunakan agar dapat menyelesaikan masalah tersebut. Metode Convolutional Neural Network (CNN)  mampu melakukan pengenalan gambar dengan meminimalkan fitur ekstraksi. CNN juga handal dalam mengolah data tidak terstruktur sebab  menggunakan  susunan  jaringan  nalar  buatan  yang  berlapis-lapis.  Proses  pengenalan  citra  dilakukan  dengan  mencari bentuk model yang sesuai dengan data yang diolah agar mendapatkan hasil akurasi yang terbaik. Pada penelitian ini dilakukan proses augmentasi pada data training dan data validasi sehingga tidak terjadi overfitting pada jaringan Convolutional Neural Network (CNN). Hasil yang diperoleh pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode Convolutional Neural Network (CNN) dapat mengidentifikasi jenis daun dengan tingkat akurasi sebesar 92% diukur menggunakan metode evaluasi Confusion Matrix. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai referensi untuk penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) terhadap data gambar khususnya jenis daun tanaman.
Kata Kunci: Mesin Learning; Deep Learning; ANN; CNN; Identifikasi; Fitur Seleksi; Citra Daun; Confusion Matrix
Abstract- Convolutional  Neural Network  (CNN)  is  a  deep  learning  algorithm  that  is  widely used  to  identify  and  classify  a digital image object. In this study the Convolutional Neural Network (CNN) is used as an algorithm that functions to identify leaf types (certain plants) based on images obtained from a public dataset provider named Daun Jamu Indonesia. The existence of image characteristics causes the assistance process to require a more detailed feature selection process. Therefore the CNN method is used in order to solve the problem. The Convolutional Neural Network (CNN) method is capable of performing image  recognition by  minimizing  feature  extraction.  CNN  is  also reliable  in  processing  unstructured data  because  it  uses  a multi-layered structure of artificial reasoning networks. The image recognition process is carried out by looking for the shape of the model that matches the processed data in order to get the best results. In this study, the augmentation process was carried out on the training data and validation data so that overfitting does not occur in the Convolutional Neural Network (CNN). The results obtained in this study indicate that the Convolutional Neural Network (CNN) method can identify leaf types with a measured accuracy rate of 92% using the Confusion Matrix evaluation method. It is hoped that this research can be used as a reference for the use of the Convolutional Neural Network (CNN) method for image data, especially plant leaf types.
Keywords: Machine Learning; Deep Learning; ANN; CNN; Identification; Selection Features; Leaf Image; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan berkembang sangat pesat. Masalah-masalah yang sebelumnya sangat sulit dipecahkan manusia dapat diselesaikan dengan mudah melalui kecerdasan buatan. Namun kecerdasan buatan masih  memiliki  kelemahan  dalam  menerapkan  beberapa  intuisi  dalam  pengetahuannya  sehingga  untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  digunakanlah  konsep  Deep  Learning  [1]  . Deep  Learning  merupakan  sebuah konsep yang dapat digunakan untuk memaksimalkan kinerja dari kecerdasan buatan itu sendiri, berikut contoh model pengembangan Deep Learning [2].
Deep  Learning  dapat  merepresentasikan  sebuah  gambar  sederhana  kedalam  sebuah  konsep  yang  lebih kompleks. Deep Learning secara otomatis melakukan representasi dari data yang diolah tanpa memperkenalkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
aturan kode atau pengetahuan domain manusia [2]. Oleh karena itu model Deep Learning dapat mempercepat dan mempermudah  tugas  deteksi  objek,  pengenalan  suara,  terjemahan  Bahasa  dan  pekerjaan  yang  melibatkan kecerdasan  buatan  lainnya[2]. Salah  satu  metode  Deep  Learning  yaitu  Convolutional  Neural  Network  (CNN), metode  ini  merupakan  turunan  dari  metode  Artificial  Neural  Network (ANN).  CNN  dan  ANN  pada  umumnya memiliki arsitektur dan model yang sama [3]. Namun terdapat perbedaan yang cukup mencolok antara keduanya yaitu pada metode ANN setiap node dalam jaringan terpisah sengankan CNN node-node tersebut saling terhubung [4]. Hal tersebut mengakibatkan metode CNN lebih hemat daya dalam komputasi jika dibandingkan dengan ANN,. Perbedaan tersebut menjadikan metode CNN lebih baik dalam memindai bagian terkecil dari gambar [5].
Pengenalan citra menggunakan Metode ANN sudah populer digunakan untuk analisa dan pengenalan citra. Namun metode CNN masih belum banyak digunakan untuk pengenalan citra [6]. Sedangkan berdasarkan teori Algoritma CNN dikatakan telah lebih canggih jika dibandingkan dengan ANN, sebab setiap algoritma ANN node- nya terpisah satu sama lain sedangkan algoritma CNN node-node yang ada saling terhubung [7]. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui apakah perbedaan CNN yang dianggap lebih  baik dari ANN betul dapat menghasilkan pengenalan citra yang lebih baik jika diuji menggunakan dataset yang telah dipilih [8]. Metode CNN pernah digunakan untuk Autentikasi citra daun oleh Haryono,dkk. Namun data yang digunakan khusus untuk tanaman herbal. Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan Dataset yang diambil dari Respository Mendeley Data. Indonesian Herb Leaf Dataset terdiri dari 3500 citra daun tanaman yang terdiri dari 10 jenis tanaman. Yaitu Belimbing wuluh, jambu biji, jeruk nipis, kemangi, lidah buaya, nangka, pandan, pepaya, seledri dan sirih. Setiap jenis tanaman terdiri dari 350 gambar dengan resolusi tinggi (1600 x 1200 pixel) [9]. Dengan harapan penggunaan dataset yang bersifat publik dapat memudahkan penelitian berikutnya dalam menguji metode atau algoritma lain menggukan  data  yang  sama. Bagian  daun  pada  tanaman  dipilih  menjadi  objek  penelitian  sebab  daun  memiliki karakteristik  yang  hampir  sama  antar  jenis  tanaman  [10].  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  hasil berupa  pengenalan  jenis  daun  yang  sesuai  berdasarkan  citra  yang  diolah  menggunakan  metode  Convolutional Neural Network. Jenis citra yang akan diolah pada penelitian ini merupakan bagian daun pada tanaman.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Objek Penelitian
Daun merupakan objek yang akan diteliti pada penelitian ini. Gambar daun tanaman yang dijadikan sebagai dataset yang akan diolah pada penelitian ini merupakan dataset yang diperoleh dari respository Mendeley dengan nama Indonesian Herb Leaf, dalam dataset ini terdapat gambar daun tanaman yang tumbuh di daerah tropis, khusunya daun tanaman yang tumbuh di Indonesia. Terdapat sepuluh (10) kelompok jenis tanaman (spesies) yang disediakan dataset ini. Yaitu belimbing wuluh, jambu biji, jeruk nipis, kemangi, lidah buaya, nangka, pandan, pepaya, seledri dan sirih [9]. Setiap daun yang dipetik berasal dari tanaman berbeda dari spesies yang sama yang tersedia di kebun setempat  atau  dibeli  di  pasar.  Daun  yang  dipilih  adalah  daun  yang  sehat  dan  matang  yang  diseleksi  untuk dimasukkan  dalam  dataset.  Alat  yang  digunakan  untuk  memotret  daun  ini  adalah  kamera  handphone  (Model: Xiaomi Redmi Note 7, iPhone 6s, OPPO A7, Samsung A51) dan kamera DSLR (Model: Canon EOS 650D) [9].

## 2.2 Analisa dan Pengolahan Data
Analisa sistem dan pengolahan data yang akan dilakukan dalam penelitian disajikan dalam bentuk bagan seperti berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
Rancangan jaringan CNN diaplikasikan dengan data training, agar komputer dapat belajar mengenali citra. Data  training  digunakan  untuk  melakukan  proses  pembelajaran  jaringan,  kemudian  dievaluasi.  Apabila  akurasi pada proses training model jaringan belum baik maka dilakukan modifikasi pada lapisan CNN, parameter jaringan dan  pada  sampel  datanya  [11].  Namun  Apabila  pembelajaran  jaringan  diperoleh  hasil  yang  baik  dalam membedakan jenis tanaman, maka jaringan tersebut kemudian dilakukan uji coba terhadap data validasi.  Data validasi adalah data yang tidak digunakan pada proses training. Apabila data validasi juga menunjukkan hasil yang baik maka jaringan dapat digunakan untuk klasifikasi pada data testing. Dimana Data testing ini berisi sekumpulan sampel data yang ingin diketahui jenis klasifikasinya [12].
Arsitektur jaringan yang digunakan pada penelitian ini menggunakan struktur dari Alexnet. Alexnet yang merupakan basis dari arsitektur CNN modern yang cukup sukses untuk visual recognition [13]. Untuk mengatasi kekurangan  pada  proses  training  data  citra  resolusi  tinggi,  perlu  pengaturan  pada  beberapa  lapisan  dan mengekplorasi  parameter  untuk  training  data  agar  model  CNN  dapat  menampilkan  performa  yang  baik  dan mencegah gradien menjadi tidak stabil, khususnya pada jaringan yang dalam[14].
Pada lapisan input, data yang digunakan adalah data training. Kemudian data input diproses pada lapisan konvolusi pertama dengan menggunakan max pooling dan fungsi aktivasi ReLU. Output pada lapisan konvolusi pertama dijadikan sebagai input pada proses konvolusi kedua. Proses konvolusi tersebut berlanjut sampai dengan konvolusi kelima. Kemudian hasil dari proses konvolusi dikumpulkan pada lapisan fully connected. Pada lapisan ini ditentukan fitur yang memiliki korelasi dengan kelas tertentu sehingga hasil akhir dari proses ini adalah fitur yang terklasifikasi dalam lima kelas[15].

## 2.3  Pra Pengolahan Data
Pra-Pengolahan citra (image pre-processing), yaitu proses paling awal dalam pengolahan citra sebelum proses utama dilakukan. Pra-pengolahan bertujuan untuk mempermudah proses dalam melakukan klasifikasi citra[16]. Proses perubahan ukuran citra asli dilakukan dari ukuran 1600x1200 piksel menjadi 224x224 piksel lebih kecil dari  skala  citra  asli.  Kemudian  data  ditransformasikan  atau  encoding data  untuk  mengubah  data  citra  menjadi code yang dapat dimengerti oleh sistem. Berikut adalah tahapan Pra-pengolahan[17] :
1. Risize
Resize merupakan tahapan awal dari pre-processing,Bertujuan untuk mengubah ukuran citra asli dari ukuran 1600x1200 piksel menjadi 224x224 piksel lebih kecil dari skala citra asli agar dapat mempercepat proses latih.
2. Encoding Data (Label Encoder)
Pada proses ini akan dilakukan transformasi label kata menjadi bentuk numerik. Agar dapat diolah oleh sistem.
3. Augumentasi Data Augumentasi yaitu suatu teknik manipulasi pada data yang ada tanpa kehilangan inti dari data tersebut. Pada penelitian ini dilakukan teknik augumentasi terhadap data training dengan mengatur rescale 1./225, rotation range 40, horizontal flip, width shift range 0.2, height range 0.2, shear range 0.2, zoom range 0.2. beberapa cara tersebut membantu model yang akan disusun serta mempermudah untuk melatih model tersebut[15].

## 2.3  Model Identifikasi Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network adalah suatu jenis neural network yang difungsikan untuk mengolah data citra[12].
1. Proses Training Data
Data  training  berupa  data  yang  telah  diseimbangkan  jumlahnya  untuk  di  olah  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Jumlah data  training yang digunakan 80%. Data training ini berupa hasil undersampling data.
2.  Proses Testing Data
Data  testing  merupakan  data  yang  telah  diseimbangkan  jumlahnya  yang  digunakan  untuk  menguji  data training.  Jumlah  data  yang  digunakan  20%.  Data  testing  digunakan  untuk  mengetahui  berapa  tingkat keberhasilan untuk melakukan identifikasi jenis daun berdasarkan citra yang diolah.

## 2.4  Evaluasi Model
Proses evaluasi bertujuan untuk mengetahui hasil kinerja dari metode yang digunakan. evaluasi dilakukan pada semua  data  uji  dan  target  keluaran  yang  dihasilkan  dipetakan  ke  Confusion  Matriks  untuk  mengevaluasi keakuratannya[18].  Confusion  matrix  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  perfoma  dari suatu model pembagian terstruktur mengenai memakai mencari nilai precision, recall dan nilai akurasi dari suatu model, dengan rumus sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Indonesian Herb Leaf Dataset (IHLD) terdiri dari 3.500 gambar daun tanaman dengan 10 spesies berbeda. Format gambar JPG yang dikumpulkan memiliki resolusi tinggi dengan dimensi 1600 x 1200 pixels. Dari 3.500 gambar dipilih masing-masing 500 gambar yang mewakili sepuluh (10) jenis tanaman (spesies) yaitu Nangka, Jambu Biji, Sirih, Jeruk Nipis, Belimbing Wuluh, Kemangi, Seledri, Pepaya, Pandan dan Lidah Buaya [9]. Berikut contoh ke 10 spesis jenis daun tanaman yang akan di identifikasi menggunakan Convolutional Neural Network.
Gambar 4. Contoh Citra Indonesian Herb Leaf [9]
3.1 Pembahasan

## 3.2.1 Pengolahan Data
Pra-Pengolahan  citra  (image  pre-processing),  yaitu  proses  paling  awal  dalam  pengolahan  citra  sebelum  proses utama dilakukan. Pra-pengolahan bertujuan untuk mempermudah proses dalam melakukan klasifikasi citra. Proses perubahan ukuran citra asli dilakukan dari ukuran 1600x1200 piksel menjadi 224x224 piksel lebih kecil dari skala citra  asli.  Kemudian  data  ditransformasikan  atau  encoding data  untuk  mengubah  data  citra  menjadi  kode yang dapat dimengerti oleh sistem. Berikut adalah tahapan Pra-pengolahan :
1. Resize
Resize  merupakan  tahapan  awal  dari  pre-processing,  bertujuan  untuk  mengubah  ukuran  citra  asli  [20]  dari ukuran  1600x1200  piksel  menjadi  224x224  piksel  lebih  kecil  dari  skala  citra  asli  agar  dapat  mempercepat proses latih.
2. Encoding Data (Label Encoder)
Pada proses ini akan dilakukan transformasi label kata menjadi bentuk numerik [20]. Agar dapat diolah oleh sistem.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
Tabel 1. Label Encoder
Jenis Daun Label Belimbing Wuluh > 0 Jambu biji > 1 Jeruk Nipis > 2 Kemangi > 3 Lidah Buaya > 4 Nangka > 5 Pandan > 6 Pepaya > 7 Seledri > 8 Sirih > 9
3. Augumentasi Data
Augumentasi yaitu suatu teknik manipulasi pada data yang  ada tanpa kehilangan inti dari data tersebut [4]. Pada  penelitian  ini  dilakukan  teknik  augumentasi  terhadap  data  training  dengan  mengatur  rescale  1./225, rotation  range  40,  horizontal flip,  width  shift  range  0.2,  height  range  0.2,  shear  range  0.2,  zoom  range  0.2. beberapa cara tersebut membantu model yang akan disusun serta mempermudah untuk melatih model tersebut.
4. Training
Tahapan training merupakan tahapan dimana training dataset dan validation dataset akan dipelajari oleh sistem menggunakan Convolutional Neural Network.

## 3.2.2 Hasil Identifikasi
Pada tahap ini training dataset dan validation dataset akan dilatih menggunakan algoritma Convolutional Neural Network agar sistem dapat mengenali jenis obat herbal yang sudah diberikan dan dapat digunakan untuk pengujian nantinya. Berikut tahan implementasi model CNN yang peneliti buat:
Citra masuk kan Conv Conv Batch Norm Max Poolin g ReLu Identi ty Blok Conv Blok Identi ty Blok Conv Blok Identi ty Blok Conv Blok Identi ty Blok Conv Blok Avera ge Poolin g Flatte n Fully Conne cted Dense Sigmo id Output Stage 1 Stage 2 Stage 3 Stage 4
Stage 5
Gambar 6. Arsitektur Model CNN untuk identifikasi jenis tumbuhan [1]

## 1) Convolutional Layer
Pada  layer  ini,  perhitungan  dilakukan  antara  dua  matriks.  Satu  matriks  adalah  parameter  atau  karnel  yang dipelajari, dan matriks lainnya adalah piksel citra.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
Ukuran piksel dari citra masukan adalah 224 x 224, kemudian dikonversi kedalam matrx 5x5 sebagai sampel.
Dalam proses ini tidak digunakan padding tambahan atau biasa disebut zero padding,  namun digunakan stride 1. Untuk mengetahui jumlah output yang ingin dicapai, dilakukan perhitungan sebagai berikut : 𝑤 =   5 𝑥 5 𝒑 = 𝟎
Gambar 8. Proses Pergeseran dengan Stride = 1 dan Kernel 3 x 3
Gambar 9. Proses Konvolusi pada Pergeseran Pertama
224 x 224 Input Image 5 x 5
Matriks Citra
5 x 5 Matriks Citra Kernel 3 x 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
Gambar 10. Proses Konvolusi pada Pergeseran Terakhir

## 3.2.3 Hasil Pengujian
Adapun  perhitungan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  pada  Gambar  9  dan  Gambar  10  adalah  sebagai berikut :
Posisi 1: (5x1) + (6x4) + (3x2) + (2x2) + (8x1) + (5x0) + (1x1) + (4x3) + (4x6) = 84 Posisi 2: (6x1) + (3x4) + (6x2) + (8x2) + (5x1) + (5x0) + (4x1) + (4x3) + (3x6) = 85 Posisi 3: (3x1) + (6x4) + (9x2) + (5x2) + (5x1) + (6x0) + (4x1) + (3x3) + (2x6) = 85 Posisi 4: (2x1) + (8x4) + (5x2) + (1x2) + (4x1) + (4x0) + (5x1) + (2x3) + (8x6) = 109 Posisi 5: (8x1) + (5x4) + (5x2) + (4x2) + (4x1) + (3x0) + (2x1) + (8x3) + (3x6) = 94 Posisi 6: (5x1) + (5x4) + (6x2) + (4x2) + (3x1) + (2x0) + (8x1) + (3x3) + (6x6) = 101 Posisi 7: (1x1) + (4x4) + (4x2) + (5x2) + (2x1) + (8x0) + (6x1) + (3x3) + (9x6) = 106 Posisi 8: (4x1) + (4x4) + (3x2) + (2x2) + (8x1) + (3x0) + (3x1) + (9x3) + (6x6) = 104
Posisi 9: (4x1) + (3x4) + (2x2) + (8x2) + (3x1) + (6x0) + (9x1) + (6x3) + (4x6) = 90
2) Pooling Layer
Hasil akhir pada lapisan konvolusi akan digunakan kembali pada proses pooling sebagai input, seperti terlihat pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Akhir Konvolusi sebagai Input pada Pooling 84 85 85 109 94 101 106 104 90
Pada  lapisan  ini,  penulis  menggunakan  stride  1  dengan  kernel  2x2  dan  juga  menggunakan  metode MaxPooling. Oleh karena itu kita dapat menggunakan rumus [21] dibawah ini untuk mengetahui ukuran output yang akan diperoleh. Diketahui bahawa:
W = 3x3, F = 2x2, S =1
Sebagai perhitungannya adalah sebagai berikut :
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 3−2 1 + 1 = 2
(1)
Dari perhitungan diatas kita mengetahui bahwa kita akan memperoleh output sebesar 2x2. Adapun yang akan dilakukan dapat dilihat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
MaxPooling memiliki efek mendapatkan nilai terbesar dari karnel 2x2, setelah berhasil mengambil nilai itu, bergerak dengan stride 1 dan kemudian disimpan dalam matrix baru.
Tabel 3. Hasil Akhir pada MaxPooling 109 101 109 104

## 3) Flatten Layer
Hasil  akhir  dari  pooling  akan  dibuat  menjadi  1  vektor,  dimana  hasil  dari  flattening  kemudian  akan  digunakan sebagai input untuk lapisan yang terhubung atau fully connected layer [12].

## Gambar  12. Hasil Dari Flatten Layer

## 4) Fully Connected Layer
Fully connected layer disini berperan sebagai pengklasifikasi data input. Pada proses training inisangat membantu untuk menemukan nilai bobot terbaik
Gambar  23. Fully Connected Layer
1. Inisialisasi semua bobot
Bobot awal atau w = 0, untuk semua inputan
2. Fungsi aktivasi yang digunakan pada penelitian ini adalah 𝝈 = 𝑺𝒊𝒈𝒎𝒐𝒊𝒅
3. Laju pembelajaran atau Learning Rate
Pada penelitian ini ditemukan nilai learning rate = 0.0001
109 101 109 104 109 101 109 104

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
4. Menghitung persamaan nilai output [22] :
𝑓(𝑥) = ∑ 𝑥 1 𝑤 1 + 𝑥 2 𝑤 2 𝑛 𝑥=𝑖 + ⋯ + 𝑥 𝑛 𝑤 𝑛 (2)
𝜎(𝑎) = 1 1+𝑒−2 (3) 𝑓(𝑥) = ∑ 𝑥 1 𝑤 11 + 𝑥 2 𝑤 21 + 𝑥 3 𝑤 31 4 𝑥=𝑖 + 𝑥 4 𝑤 41 (4)
𝑓(𝑥) = ∑ 109.0 + 101.0 + 109.0 + 104.0 4 𝑥=𝑖 = 0 (5) 𝑓(𝑥) = ∑ 109.0 + 101.0 + 109.0 + 104.0 4 𝑥=𝑖 = 0 (6) 𝑓(𝑥) = ∑ 109.0 + 101.0 + 109.0 + 104.0 4 𝑥=𝑖 = 0 (7) 𝑓(𝑥) = ∑ 109.0 + 101.0 + 109.0 + 104.0 4 𝑥=𝑖 = 0 (8)
Sigmoid :
𝜎(𝑎) = 1 1+𝑒−𝑎 = 1 1+2.71828−0 = 2 (9)
Nilai sama dengan nilai ouput lainnya dikarenakan menggunakan nilai w = 0
5. Hitung gradien error untuk layer output [22]
𝑒 𝑘 (𝑝) =   𝑦 𝑑𝑘 (𝑝) − 𝑦 𝑘 (𝑝) (10)
𝛿 𝑘 (𝑝) =   𝑦 𝑑𝑘 (𝑝) ∗ [1 − 𝑦 𝑘 (𝑝)] ∗ 𝑒 𝑘 (𝑝) (11)
Untuk data pertama, nilai yang diharapkan adalah 𝑦 𝑑𝑘 = 1 ,  sedangkan keluaran yang didapatkan 𝑦 𝑑𝑘 = 2 nilai neuron output semuanya sama karena nilai w = 0. 𝑒 1 (1) = 𝑦 𝑑 − 𝑦 1 (1) = 1 − 2 = −1 𝛿 1 (1) = 𝑦 1 (1) ∗ [1 − 𝑦 1 (1)] ∗ 𝑒 1 (1) = 2 ∗ [1 − 2] ∗   −1 = 2
6. Menghitung Koresi Bobot [22]
Untuk 𝛥𝑤 11 , 𝛥𝑤 21 , 𝑑𝑎𝑛 𝛥𝑤 31 (12)
∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) = 𝛼. 𝑦 𝑗 (𝑝) ∗ 𝛿 𝑘 (𝑝) (13)
𝛥𝑤 21 = 𝛼 ∗ 𝑦 1 (1) ∗ 𝛿 1 (1) = 0.0001 ∗ 109 ∗ 2 = 0.0654 𝛥𝑤 22 = 𝛼 ∗ 𝑦 2 (1) ∗ 𝛿 1 (1) = 0.0001 ∗ 101 ∗ 2 = 0.0606 𝛥𝑤 23 = 𝛼 ∗ 𝑦 3 (1) ∗ 𝛿 1 (1) = 0.0001 ∗ 109 ∗ 2 = 0.0654 𝛥𝑤 24 = 𝛼 ∗ 𝑦 3 (1) ∗ 𝛿 1 (1) = 0.0001 ∗ 104 ∗ 2 = 0.0624
7. Perbaharui bobot [22]
Dengan diperolehnya nilai pengkoresi bobot maka proses memperbaharui nilai bobot dengan menggunakan persamaan :
𝑤 𝑗𝑘 (𝑝 + 1) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) +   𝛥𝑤 𝑗𝑘 (𝑝) (14)
𝑤 𝑗𝑘 (𝑝 + 1) = 𝑤 11 (𝑝) +   𝛥𝑤 11 (𝑝) =  0 + 0.0654 = 0.0654 𝑤 𝑗𝑘 (𝑝 + 1) = 𝑤 21 (𝑝) +   𝛥𝑤 21 (𝑝) =  0 + 0.0606 = 0.0606
Setelah  itu  untuk  interasi  selanjutnya,  kembali  ke  langkah  5  dan  diulangi  sampai  mendapatkan  hasil  yang sesuai.

## 3.2.3 Evaluasi Model
Setelah  membangun  model  identifikasi  citra  daun  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network. Langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  kinerja  dari  model  yang  telah  dibuat.    Dalam  penelitian  ini,  confusion matrix  digunakan  sebagai  metode  untuk  mengukur  kinerja  algoritma  Convolutional  Neural  Network    dalam melakukan identifikasi daun tanaman.
Confusion Matrix memberikan perbandingan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem (model) dengan hasil klasifikasi sebenarnya [21]. Hasil klasifikasi pengenalan jenis tumbuhan berdasarkan jumlah uji subjek benar dan  salah  yang  terdeteksi  dapat  dilihat  pada  lampiran  1.  Confusion  Matrix  berbentuk  tabel  matrix  yang menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi  pada  serangkaian  data  uji  yang  nilais  sebenarnya  diketahui,  hasil pengujian di Lampiran 2. Maka berdasarkan pengujian diperoleh hasil sebagai berikut : Total data yang di uji
= 400 gambar
Data yang diklasifikasikan dengan benar = 368 Data yang diklasifikasi salah = 32
Akurasi (Accuracy) model yang telah dibuat dihitung dengan membandingkan nilai aktual (sebenarnya) dengan nilai prediksi, menggunakan persamaan dibawah ini [1] :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (15)
Berdasarkan  rumus  diatas,  maka  diperoleh  nilai  akurasi  model  identifikasi  daun  menggunakan Convolutional Neural Network  sebesar 92%.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 38 + 36 + 38 + 34 + 39 + 33 + 36 + 38 + 39 + 37
400 = 0.92 = 92%
Selanjutnya menghitung nilai Presisi (precision). Nilai precision menggambarkan tingkat  keakurantan antara  data  yang  diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh  model.  Menghitung  nilai  precision menggunakan persamaan 2 [16] :
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (16)
Berdasarkan nilai yang telah dihitung dari 10 jenis daun (Lampiran 2) maka diperoleh nilai precision sebesar 89%.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 75 + 100 + 100 + 100 + 100 + 100 + 50 + 75 + 100 + 571 10 = 89%
Dilanjutkan  dengan    menghitung  nilai  Recall  sebagai  performance  metric  yang  menggambarkan keberhasilan model dalam menemukan kembali sebuah informasi. Berikut rumus yang digunakan [17] :
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (17)
Nilai  recall  diperoleh  dengan  membandingkan  rasio  data  prediki  benar  positif  dengan  keseluruhan  data yang benar positif. Berdasarkan data yang telah diolah (Lampiran 2) maka diperoleh nilai recall 87%.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 75 + 50 + 100 + 75 + 100 + 100 + 100 + 100 + 75 + 100
10 = 87%
Berdasarkan perhitungan diatas maka dapat diketahui beberapa performance metrix berupa accuracy, recall dan precision dari model  identifikasi daun menggunakan metode convolutional neural network (CNN).

## 4. KESIMPULAN
Pada percobaan yang dilakukan, fitur citra di ekstrasi dalam bentuk hidden layer antara lapisan konvolusi, poling dan  ReLU  yang  terdapat  dalam  Convolutional  Neural  Netwrok  (CNN)  tanpa  menggunakan  metode  ekstraksi tambahan. CNN melakukan proses konvolusi dan pooling layer sesuai dengan model yang dibuat. Pooling layer dipakai  ditiap  blok  agar  mengurangi  ukuran  piksel  yang  akan  diolah  sehingga  penggunaan  algoritma  CNN  ini menjadi lebih hemat waktu komputasi dan lebih efisien untuk diterapkan pada aplikasi yang akan dikembangkan kedepannya.  Hasil  pengujian  model  menggunakan  metode  Confusion  Matrix  dengan  menguji  sebanyak  400 gambar. Diperoleh nilai nilai accuracy sebesar 92% dan nilai f1-Score sebesar 88,51. Nilai recall sebesar 87% dan Nilai  precission  sebesar  89%.    Dengan  hasil  tersebut  maka  dapat  dikatakan  bahwa  penggunaan  metode Convolutional Neural Netwrok (CNN) akurat digunakan untuk identifikasi daun tanaman berdasarkan visualisasi citra  dari  sepuluh  jenis  daun  tumbuhan  yang  diperoleh  dari    Indonesia  Herb  Leaf  Dataset  (IHLD)  maka  dapat diidentifikasi dibedakan berdasarkan spesiesnya. Yaitu Daun Nangka, Jambu Biji, Sirih, Jeruk Nipis, Belimbing Wuluh,  Kemangi,  Seledri,  Pepaya,  Pandan  dan  Lidah  Buaya.  Penggunaan  metode  fitur  ekstrasi  tambahan diharapkan dapat menambah nilai akurasi dari model identifikasi Convolutional Neural Netwrok (CNN).

## REFERENCES
[1] C. Aggarwal, “Convolutional Neural Networks: A Textbook,” 2018, pp. 315–371.
[2] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning. MIT Press, 2016.
[3] V. Sharma, S. Rai, and A. Dev, “A Comprehensive Study of Artificial Neural Networks,” 2012.
[4] Ayu Ratna Juwita, Tohirn Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, and Rahmat Sulaiman, “Identifikasi Citra Batik  Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,”  Buana  Ilmu,  vol.  6,  no.  1,  pp.  192–208,  2021,  doi: 10.36805/bi.v6i1.1996.
[5] E. N. Arrofiqoh and Harintaka, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra  Resolusi  Tinggi  (  The  Implementation  of  Convolutional  Neural  Network  Method  for  Agricultural  Plant Classification in High Resolution Imagery ),” Geomatika, vol. 24, no. 2, pp. 61–68, 2018.
[6] Z. Li, F. Liu, W. Yang, S. Peng, and J. Zhou, “A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects,”  IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn.  Syst.,  vol.  33,  no.  12,  pp.  6999–7019,  2022,  doi: 10.1109/TNNLS.2021.3084827.
[7] “https://kujss.iraqjournals.com/pdf{\_}166170{\_}8dd024058ce4abb6c364bec514cecef8.html,”  Kirkuk  Univ.  Journal- Scientific Stud., vol. 15, no. 2, pp. 1–16, Jun. 2020, doi: 10.32894/kujss.2019.15.2.1.
[8] R. I. Essa, S. S. Prasetyowati, and Y. Sibaroni, “Performance of ANN and RNN in Predicting the Classification of Covid-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5962
19 Diseases based on Time Series Data,” vol. 10, no. 1, pp. 82–90, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5557.
[9] A. E. Minarno, G. W. Wicaksono, Y. Azhar, and M. Y. Hasanuddin, “Indonesian Herb Leaf Dataset 3500,” Mendeley data, 2022. https://data.mendeley.com/datasets/s82j8dh4rr.
[10]  R. Pujiati and N. Rochmawati, “Identifikasi Citra Daun Tanaman Herbal Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Informatics Comput. Sci., vol. 3, no. 03, pp. 351–357, 2022, doi: 10.26740/jinacs.v3n03.p351-357.
[11]  F.  Felix,  J.  Wijaya,  S.  P.  Sutra,  P.  W.  Kosasih,  and  P.  Sirait,  “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  Untuk Identifikasi  Jenis  Tanaman  Melalui  Daun,”  J.  SIFO  Mikroskil,  vol.  21,  no.  1,  pp.  1–10,  2020,  doi: 10.55601/jsm.v21i1.672.
[12]  A. Waheed, M. Goyal, D. Gupta, A. Khanna, A. E. Hassanien, and H. M. Pandey, “An optimized dense convolutional neural network model for disease recognition and classification in corn leaf,” Comput. Electron. Agric., vol. 175, no. January, p. 105456, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105456.
[13]  A.  Ajit,  K.  Acharya,  and  A.  Samanta,  “A  Review  of  Convolutional  Neural  Networks,”  Int.  Conf. Emerg.  Trends  Inf. Technol. Eng. ic-ETITE 2020, pp. 1–5, 2020, doi: 10.1109/ic-ETITE47903.2020.049.
[14]  N. Chaibi, B. Atmani, and M. Mokaddem, “A Convolutional Neural Network With Feature Selection-Based Network Intrusion Detection,” Int. J. Appl. Evol. Comput., vol. 13, no. 1, pp. 1–21, Jun. 2022, doi: 10.4018/IJAEC.302014.
[15]  B. D. Mardiana, W. B. Utomo, U. N. Oktaviana, G. W. Wicaksono, and A. E. Minarno, “Herbal Leaves Classification Based on Leaf Image Using {CNN} Architecture Model {VGG}16,” J. {RESTI} (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 20–26, Feb. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i1.4550.
[16]  R. Rahmadewi, E. Purwanti, and V. Efelina, “Identifikasi Jenis Tumbuhan Menggunakan Citra Daun Berbasis Jaringan Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Networks),”  J.  Media  Elektro,  vol.  VII,  no.  2,  pp.  38–43,  2018,  doi: 10.35508/jme.v0i0.427.
[17]  N. K. Manaswi, Deep Learning with Applications Using Python: Chatbots and Face, Object, and Speech Recognition With TensorFlow and Keras. 2018.
[18]  A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, and M. rudyanto Arief, “Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,”  Creat.  Inf.  Technol.  J.,  vol.  8,  no.  1,  p.  22,  2021,  doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
[19]  S. A. Rosiva Srg, M. Zarlis, and W. Wanayumini, “Identifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 2, pp. 477–488, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1572.
[20]  F. Hu, G. S. Xia, J. Hu, and L. Zhang, “Transferring deep convolutional neural networks for the scene classification of high-resolution  remote  sensing  imagery,”  Remote  Sens.,  vol.  7,  no.  11,  pp.  14680–14707,  2015,  doi: 10.3390/rs71114680.
[21]  Haryono, Khairul Anam, and Azmi Saleh, “Autentikasi Daun Herbal Menggunakan Convolutional Neural Network dan Raspberry Pi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 3, pp. 278–286, 2020, doi: 10.22146/.v9i3.302.
[22]  Y. Li, J. Nie, and X. Chao, “Do we really need deep CNN for plant diseases identification?,” Comput. Electron. Agric., vol. 178, no. August, p. 105803, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105803.