## Klasifikasi Jenis Daun Tumbuhan Herbal Berdasarkan Lontar Usada Taru Pramana Menggunakan CNN
Classification of Herbal Plant Leaf Types Based on Lontar Usada Taru Pramana Using CNN
Ni Putu Dita Ariani Sukma Dewi 1 , Made Windu Antara Kesiman 2 , I Made Gede Sunarya 3 , I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi 4 , I Gede Andika 5 1,2,3,4 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha
5 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia E-mail: 1 dita.ariani.sukma@undiksa.ac.id, 2 antara.kesiman@undiksa.ac.id,
3 sunarya@undiksha.ac.id, 4 indradewi@undiksha.ac.id, 5 gdandika@instiki.ac.id
Abstrak
Lontar Usada Taru Pramana adalah manuskrip yang merupakan kearifan lokal Bali yang berisi mengenai  pengobatan  tradisional  dengan  tumbuhan  herbal  serta  telah  dikaji  secara  ilmiah. Tumbuhan herbal umumnya dikenali dari daunnya. Namun, pengenalan tumbuhan herbal menjadi sulit karena minimnya pengetahuan mengenai jenis tumbuhan herbal dan kemiripan morfologi daunnya. Penelitian ini menggunakan dataset citra daun tumbuhan herbal bernama TPHerbleaf yang digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun tumbuhan herbal berdasarkan Lontar Usada Taru  Pramana .  Dataset  ini  terdiri  dari  50  kelas  jenis  daun  tumbuhan  herbal.  Penelitian  ini menggunakan  tiga  arsitektur Convolutional  Neural  Network sebagai  perbandingan  untuk klasifikasi,  yaitu MobileNet , Inception  ResNet  V2 ,  dan EfficientNet  B2 .  Model  dengan  hasil terbaik adalah MobileNet dengan learning rate 0,0001 dan dropout 20%. Model ini menghasilkan akurasi  100%  untuk  proses training ,  79%  untuk validation ,  dan  82%  untuk testing .  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  teknologi  modern  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan pemahaman dan pelestarian warisan budaya melalui penerapan praktik dalam bidang klasifikasi citra.
Kata kunci: Tumbuhan Herbal, Lontar Usada Taru Pramana, Klasifikasi , CNN

## Abstract
Lontar  Usada  Taru  Pramana  is  a  manuscript  that  is  Balinese  local  wisdom  that  contains traditional  medicine  with  herbal  plants  and  has  been  studied  scientifically.  Herbal  plants  are commonly  recognized  by  their  leaves.  However,  the  classification  of  herbal  plants  becomes difficult due to the lack of knowledge about the types of herbal plants and the morphological similarities  of  their  leaves.  This  study  used  a  dataset  of  leaf  images  of  herbal  plants  named TPHerbleaf which used to classify the types of leaves of herbal plants based on Lontar Usada Taru Pramana. This dataset consists of 50 classes of leaf species of herbal plants. This study uses three  Convolutional  Neural  Network  architectures  as  a  comparison  for  classification,  namely MobileNet,  Inception  ResNet  V2,  and  EfficientNet  B2.  The  model  with  the  best  results  is MobileNet  with  a  learning  rate  of  0.0001  and  a  dropout  of  20%.  This  model  produces  100% accuracy for the training process, 79% for validation, and 82% for testing. The results of this study shows that modern technology can be used to improve the understanding and preservation of cultural heritage through the application of practices in the field of image classification.
Keywords: Herbal Plants, Lontar Usada Taru Pramana, Classification, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Tumbuhan merupakan salah satu komponen esensial serta memberikan kontribusi yang signifikan  dalam  ekosistem  makhluk  hidup.  Tumbuhan  tidak  hanya  berperan  penting  sebagai
penghasil  oksigen  dan  bahan  baku  makanan  serta  industri,  namun  tumbuhan  juga  merupakan sumber daya yang berharga dalam bidang kesehatan manusia. Adapun jenis-jenis tumbuhan yang digunakan secara khusus dipergunakan sebagai pengobatan dalam bidang kesehatan umumnya disebut  sebagai  tumbuhan  herbal  [1].  Ada  sekitar  40.000  spesies  tumbuhan  herbal  yang  telah dikenal  di  dunia,  dan  sekitar  30.000  spesies  berada  di  Indonesia  [2].  Dikarenakan  semakin mahalnya  harga  dari  obat-obatan  kimia  serta  efek  samping  yang  ditimbulkan  menyebabkan penggunaan obat tradisional kembali meningkat [3].
Adapaun terdapat sekitar 80% masyarakat masih bergantung pada tumbuhan herbal untuk kesehatan  [4]. Lontar  Usada  Taru  Pramana merupakan  sebuah  contoh  nyata  kearifan  budaya lokal  Bali  yang  didalamnya  memuat  catatan  mengenai  jenis-jenis  tumbuhan  herbal  dan penggunaan  tumbuhan  herbal  sebagai  pengobatan  tradisional  dimana  sebelumnya  telah  dikaji secara ilmiah dan masih digunakan oleh sebagian besar masyarakat Bali hingga saat ini sebagai pedoman penggunaan tumbuhan herbal [5] [6].
Terdapat sekitar 180 jenis tumbuhan herbal yang dapat digunakan sebagai pengobatan tradisional  dalam Lontar  Usada  Taru  Pramana [7].  Seiring  dengan  jumlah  spesies  tumbuhan herbal yang begitu banyak serta beragam, proses klasifikasi tumbuhan herbal tentunya menjadi tugas yang kompleks dan membutuhkan waktu yang relatif lama. Disamping hal tersebut, pada proses klasifikasi ini ditemukan tantangan konvensional yang cukup rumit. Selain keterbatasan pengetahuan  botani  yang  dimiliki,  tumbuhan-tumbuhan  herbal  juga  sulit  diidentifikasi  secara akurat, mengingat terdapat kesamaan dalam morfologi di antara beberapa spesies, sehingga sulit untuk  dibedakan  secara  kasat  mata.  Kesalahan  klasifikasi  terkadang  berdampak  buruk  apabila berhubungan  dengan  komposisi  racikan  tumbuhan  herbal  dengan  tujuan  pengobatan  [4]. Berkenaan  dengan  permasalahan  tersebut,  diperlukan  adanya  pengembangan  sebuah  sistem klasifikasi tumbuhan herbal secara otomatis. Tujuan dari adanya pengembangan sistem ini yakni untuk mempermudah manusia dalam mengenali jenis-jenis  tanaman  herbal  dengan  akurat dan dalam waktu yang cepat. Diharapkan kedepannya bahkan orang-orang yang tidak paham betul mengenai botani pun akan mampu dengan mudah mengidentifikasi tumbuhan herbal. Oleh karena hal  tersebut,  adanya  sistem  klasifikasi  otomatis  merupakan  hal  yang  krusial  dalam  mengatasi perbedaan  atau  kesenjangan  pengetahuan  dan  menangani  tantangan  klasifikasi  dalam  upaya pelestarian serta pemanfaatan kekayaan alam dalam bentuk tumbuhan herbal.
Secara  umum,  bagian-bagian  tumbuhan  herbal  yang  dapat  dipergunakan  sebagai pengobatan dimulai dari batang, bunga, buah, serta daunnya. Dalam penelitian ini fokus utama bagian tumbuhan yang juga akan digunakan sebagai objek penelitian yakni daun, karena daun merupakan bagian tumbuhan yang paling stabil dalam periode hidup, bentuk, tekstur, serta paling mudah  diakses  dan  paling  tahan  terhadap  perubahan  [8].  Dalam  kasus  klasifikasi  tumbuhan herbal,  dataset Flavia dan  dataset Swedish  Leaf adalah  2  dataset  jenis  tumbuhan  herbal  yang paling  banyak  digunakan,  terdiri  dari  gambar  laboratorium  yang  bersih  tanpa  latar  belakang. Dataset tersebut juga digunakan dalam pelatihan arsitektur CNN untuk klasifikasi jenis tumbuhan. Model yang telah dilatih menggunakan dataset ini mendapatkan akurasi klasifikasi yang tinggi selama pelatihan. Namun, akurasi sistem ini menurun tajam dalam kinerjanya saat diuji dalam situasi nyata dikarenakan adanya perbedaan antara gambar laboratorium yang bersih tanpa latar belakang dan gambar yang dikumpulkan langsung di lapangan yang memiliki latar belakang yang kompleks,  termasuk  batang,  buah,  tanah,  dan  daun  di  sekitarnya  [9][10].  Dataset  tersebut memiliki kemungkinan yang tidak sepenuhnya dapat menangkap kompleksitas dan keberagaman gambar  lapangan  dunia  nyata,  sehingga  menimbulkan  tantangan  dalam  mengklasifikasikan tumbuhan herbal dengan akurat dalam lingkungan tersebut [9][11].
Mengatasi tantangan tersebut, pada penelitian menggunakan TPHerbleaf sebagai dataset untuk  klasifikasi  dengan  50  jenis  daun  tumbuhan  herbal  dengan  1000  citra  daun  berdasarkan Lontar  Usada  Taru  Pramana [12]. Lontar  Usada  Taru  Pramana memuat  ilmu  pengobatan tradisional Bali mengenai ragam tumbuhan herbal dan khasiatnya, dimana sifat tanaman yang berbeda  dan  peluang  penemuan  baru  dapat  ditemukan  [13].  Pengumpulan  data  dan  informasi mengenai daun tumbuhan herbal yang berpedoman pada Lontar Usada Taru Pramana juga dapat membantu pelestarian warisan budaya Bali [13]. Dataset TPHerbleaf diharapkan dapat membantu
dalam peningkatan pengujian akurasi dari model usulan sebab citra daun yang telah dikumpulkan masih dalam kondisi sebenarnya saat di lapangan dengan background natural .
Data  citra  daun  yang  terdapat  dalam  dataset TPHearbleaf dikumpulkan  dari  beberapa wilayah di Bali yaitu Kabupaten Tabanan, Kabupaten Badung, dan Kota Denpasar. Tujuan dari pengumpulan  data  citra  daun  dari  berbagai  lokasi  ini  adalah  untuk  meningkatkan  variasi citra daun  dalam  dataset  sehingga  sistem  yang  diusulkan  dapat  lebih  akurat  dan  luas  dalam mempelajari beragam bentuk, ukuran, dan warna daun dari setiap jenis karena variasi ini berbeda- beda di setiap lokasi [14]. Pengklasifikasian citra daun mempergunakan sampel data berdasarkan kesamaan  fitur  bentuk,  warna,  serta  tekstur  daun.  Dalam  proses  klasifikasi,  metode machine learning ataupun deep  learning dapat  dipergunakan.  Salah  satu  penelitian  [15]  menjelaskan bahwa machine learning sulit untuk diterapkan dalam kondisi di dunia nyata, sedangkan deep learning terbukti lebih sesuai karena mampu mempelajari data dengan latar belakang yang lebih kompleks . Inilah  yang  mendasari  pemilihan  metode deep  learning dalam  penelitian  ini  untuk klasifikasi tumbuhan herbal dengan kondisi lapangan.
Salah satu metode deep learning yang dirancang untuk memproses data dalam bentuk gambar dan sering digunakan pada kasus klasifikasi gambar ialah Convolutional Neural Network (CNN) [4]. Namun, CNN membutuhkan jumlah data yang besar dalam proses klasifikasi. Untuk itu dalam proses memperkaya data, beragam teknik augmentasi telah diterapkan pada penelitian ini sehingga model dapat belajar dari gambar yang sama namun dengan arah dan kondisi yang berbeda,  hal  ini  kemudian  dapat  membantu  meningkatkan  kinerja  model  dalam  memprediksi gambar-gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya [16].
Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, seperti yang disajikan pada penelitian oleh [17]  dan  [18]  mengenai  klasifikasi  daun  tumbuhan  herbal  diperoleh  nilai  akurasi  klasifikasi sebesar  71.3%  dan  76%. Convolutional  Neural  Network adalah  metode  yang  diakui  sebagai metode terbaik untuk pemecahan masalah klasifikasi, deteksi dan pengenalan objek [19]. Pada metode Convolutional  Neural  Network terdapat  beberapa  macam  arsitektur  yang  umum dipergunakan pada pemecahan masalah klasifikasi objek.
Selanjutnya,  adapun  penelitian  oleh  [20]  yang  mengimplementasikan  CNN  dengan  2 arsitektur sebagai perbandingan yakni MobileNet dan VGG16 untuk mengklasifikasikan 5 jenis kayu yaitu Akasia , Balau , Nangka , Jati dan Sengon . Arsitektur MobileNet memiliki hasil akurasi yang lebih baik senilai 96% dibandingkan VGG16 dengan akurasi 90%. Selain lebih baik dari segi akurasi, MobileNet juga menyelesaikan proses pelatihan lebih cepat dan memiliki size model lebih kecil.
Penelitian  oleh  [21]  menerapkan  metode  CNN  dengan  arsitektur Inception  ResNet  V2 untuk mengklasifikasikan diagnosa image Chest XRay hasil dari CT Scan yang terdiri dari 4 kelas. Hasil uji memiliki akurasi 98%. Selain itu, pada penelitian ini juga mencakup perbandingan nilai akurasi Inception Resnet V2 dengan versi terdahulunya yakni dengan Inception V3 , ResNet 152 , dan ResNet  V2  200 .  Arsitektur Inception  Resnet  V2 menghasilkan  perfomansi  paling  optimal dibanding  dengan  versi  terdahulunya,  melalui  peningkatan  komputasi  dengan  cara  penguraian convolution matrix besar menjadi berukuran lebih kecil. Penelitian selanjutnya [22] mengimplementasikan CNN dengan teknik transfer learning dengan beberapa arsitektur yakni EfficientNet B0-B7 , InceptionV3 , DenseNet121 , MobileNet , dan ResNet50 untuk klasifikasi objek. Model dengan F-1 Score terbaik adalah EfficientNet B2 serta tercantum penjelasan bahwa EfficientNet B2 memberikan keseimbangan yang menguntungkan antara kinerja dan ukuran model. Teknik transfer learning juga dibuktikan pada penelitian ini dapat mempercepat proses pelatihan dan menghasilkan model yang lebih baik dalam kinerjanya. Dari beberapa studi literatur mengenai arsitektur CNN tersebut, 3 diantaranya yakni MobileNet, Inception ResNet V2, dan EfficientNet B2 memiliki akurasi dan efisiensi yang cukup baik. Pada penelitian ini, akan dirancang dan dibangun sebuah program yang dapat mengenali suatu objek citra daun tumbuhan herbal mempergunakan metode CNN dengan 3 arsitektur usulan yakni MobileNet, Inception ResNet V2, dan EfficientNet B2 serta akan dipilih arsitektur terbaik dalam mengklasifikasikan jenis daun tumbuhan herbal.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  diatas  adalah  bagan  alur  yang  memuat  rincian  kerja  atau  langkah penelitian  dari  awal  hingga  pada  hasil  dari  penelitian.  Tahapan  yang  ada  pada  penelitian  ini dimulai dari studi pustaka, pembagian data, praproses data dan tahap akhir adalah tahap klasifikasi dan evaluasi.

## 2.1 Studi Pustaka
Studi Pustaka dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian khusus, yakni studi pustaka mengenai kajian Lontar Usada Taru Pramana , studi pustaka dataset, serta studi pustaka mengenai penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini.  Pada  penelitian  oleh  [12],  telah dijabarkan  secara  rinci  mengenai  studi  pustaka  kajian Lontar  Usada  Taru  Pramana yang digunakan  sebagai  acuan  atau  pedoman  pengumpulan  data,  yakni  dimulai  dari  kajian Lontar Usada Taru Pramana oleh I Wayan Sukersa tahun 2017 [5], Sutomo dan Rajif I. tahun 2019 [23], dan Putu Eka Sura Adnyana tahun 2021 [7]. 50 jenis tumbuhan herbal telah dikumpulkan dari literatur tersebut dan selanjutnya dipergunakan sebagai kelas citra daun dalam dataset TPHerbelaf [12],  antara  lain Ancak,  Awar-awar,  Beringin,  Cemara,  Cempaka  Kuning,  Ceremai,  Dapdap, Delima, Gadung, Jambu Air, Jambu Biji, Jarak Pagar, Jeruk Limau, Jeruk Sitrun, Juwet, Kaca Piring, Kamboja, Kasimbukan, Kecubung, Kelor, Keluak, Kembang Sepatu, Kepundung, Ketimun Gantung, Kopi, Lantana, Legundi, Mangga Amplem, Manggis, Mengkudu, Merica, Nanas, Pakis Sayur, Pala, Pare, Pepaya, Pule, Salam, Semanggi, Sembung, Sirih, Sirsak, Sisih, Srikaya, Suren, Talas, Teleng, Terong Duri, Uyah-uyah , dan Wani . Dataset dapat diakses pada link google drive
yang  terlampir  berikut  :  (https://drive.google.com/drive/folders/1XSZQ0G0NpBummjTAD- oYwdjDL1MrO-jd?usp=sharing).  Daun  dan  bagian  lain  dari  masing-masing  tumbuhan  herbal mampu dipergunakan sebagai pengobatan berbagai jenis penyakit, dimulai dari penyakit ringan seperti demam, insomnia, mual dan sebagainya [5]. Penjelasan mengenai khasiat tanaman herbal tertuang lengkap dalam 3 literatur yang telah disebutkan mengenai kajian Lontar Usada Taru Pramana . Data citra asli pada dataset TPHerbleaf berjumlah 1000 raw images dari berbagai jenis daun, dengan masing-masing 20 gambar pada setiap kelas [12].

## 2.2 Pembagian (Splitting) Data
Langkah selanjutnya setelah studi pustaka ialah pembagian atau splitting data menjadi data training , data validation , dan data testing . Training set digunakan untuk melatih model dan membantunya menemukan fitur dan pola tersembunyi dalam data, validation set digunakan untuk menilai model selama pelatihan dan menghindari overfitting , serta testing set digunakan untuk menguji model setelah menyelesaikan pelatihan dan menilai seberapa baik kinerjanya pada data yang tidak diketahui [24]. 1000 citra daun pada dataset TPHerbleaf dibagi menjadi 60% untuk data training (600  citra),  20%  data validation (200  citra),  dan  20%  data testing (200  citra). Masing-masing kelas memiliki 12 citra daun pada data training , 4 citra daun pada data validation , dan 4 citra daun pada data testing dengan masing-masing 50 kelas sesuai dengan Pareto Principle [25]. Pada dataset TPHerbleaf sebelumnya telah dilakukan data labelling atau pemberian label nama pada data citra, sehingga tidak perlu dilakukan data labelling ulang pada penelitian ini.

## 2.3 Praproses Data
Setelah pembagian data selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah proses augmentasi. Teknik  augmentasi  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  membantu  model  dapat  belajar  dari gambar yang sama namun dengan arah dan kondisi yang berbeda dan meningkatkan performa model  dalam  memprediksi  gambar  yang  belum  pernah  terlihat  sebelumnya  [16].  Teknik augmentasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah Resizing citra menjadi ukuran 512x512 piksel, Flip ( horizontal flip ), Random Brightness Contrast, Random Rotate , dan Gauss Noise [26]. Teknik augmentasi hanya dilakukan pada 600 citra asli dalam data training (12 citra di setiap kelas), sehingga jumlah citra dalam data training meningkat menjadi 3000 citra dengan 60 citra  di  setiap  kelas,  sedangkan  data validation dan testing hanya  dilakukan resize menjadi 512x512  piksel.  Hal  ini  bertujuan  agar  data validation dan  data testing memiliki  karakteristik yang  sama  dengan  data  asli,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  model secara  akurat.  Jumlah  citra  dalam  data validation dan  data testing masing-masing  masih  200 gambar (4 gambar di setiap kelas). Pada Gambar 2 berikut merupakan sample citra dari masing
masing kelas daun yang digunakan dalam penelitian, dan pada Gambar 3 merupakan penerapan dari teknik augmentasi yang diusulkan.
Gambar 2 Citra Daun dalam Dataset TPHerbleaf
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 3 Seluruh teknik augmentasi yakni Resize (a), Horizontal Flip (b), Random Brightness Contrast (c), Random Rotate (d), dan Gauss Noise (e)
2.3 Pemodelan
Sub-bab ini memuat rincian mengenai struktur model yang dipergunakan dalam proses klasifikasi. Dalam penelitian ini diusulkan model pre-trained MobileNet , Inception ResNet V2 , serta EfficientNet  B2 dimana  arsitektur-arsitektur  CNN  usulan  menggunakan  teknik transfer learning, yang merupakan model yang sebelumnya telah dilatih dengan menggunakan bobot dari dataset  lain  seperti ImageNet [27].  Telah  dilakukan hyperparameter  tuning sebelum  pelatihan model untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model [28]. Struktur model dari ketiga arsitektur usulan adalah sebagai berikut.
Gambar 4. Arsitektur MobileNet Usulan
Sesuai dengan Gambar 4, usulan arsitektur MobileNet dalam penelitian ini tersusun atas beberapa bagian. Diawali dengan gambar masukan (citra input ) berukuran 224x224 piksel dengan tiga  saluran  warna  ( channel )  RGB.  Kemudian,  masuk  pada  bagian  inti MobileNet yakni (MobileNet  1.00  224)  yang  merupakan  bagian MobileNet terlatih  ( pre-trained  model )  untuk
mengambil fitur gambar. Bagian ini bertindak sebagai feature extractor dan menghasilkan output berupa  fitur-fitur  berukuran  7x7  dengan  1024  saluran.  Selanjutnya  adalah Global  Average Pooling yang diikuti setelah bagian utama MobileNet . Global Average Pooling mengubah output akhir dari layer sebelumnya menjadi vektor berukuran 1024 , dengan merata-ratakan nilai fitur di seluruh unit spasial dan mengubah keluaran layer sebelumnya menjadi vektor berukuran 1024. Output dari Global Average Pooling ini adalah vektor dengan ukuran 1024. Selanjutnya adalah Batch Normalization , yang dipergunakan untuk mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan stabilitas [29]. Output dari Batch Normalization tetap berukuran 1024. Setelahnya, ditambahkan layer  Dropout ,  yang  dipergunakan  untuk  menghindari overfitting dengan  cara  menghapus beberapa neuron secara acak selama proses pelatihan. Hasil keluaran dari layer Dropout tetap berukuran 1024. Terakhir, adalah layer Dense ( Fully Connected ) dengan 50 neuron. Layer ini berperan sebagai output layer yang menghasilkan prediksi akhir berupa vektor dengan ukuran 50, sesuai dengan jumlah kelas yang akan diprediksi.
Gambar 5. Arsitektur Inception ResNet V2 Usulan
Sesuai  dengan  Gambar  5,  usulan  arsitektur Inception  ResNet  V2 dalam  penelitian  ini tersusun atas beberapa bagian. Diawali dengan gambar masukan (citra input ) berukuran 299x299 piksel  dengan  tiga  saluran  warna  ( channel )  RGB.  Kemudian,  masuk  pada  bagian  inti  dari Inception Resnet V2 yakni inception_resnet_v2 . Bagian ini mewakili arsitektur dari model yang relatif kompleks dan merupakan bagian utama dari jaringan. Output pada bagian ini memiliki bentuk ( shape ) 8x8x1536. 8x8 menggambarkan dimensi spasial ( spatial dimensions ) dari output , yaitu 8 baris dan 8 kolom. Angka 1536 menggambarkan jumlah fitur atau channel dalam output . Selanjutnya adalah Global Average Pooling , output dari Global Average Pooling berupa vektor berukuran  1536.  Selanjutnya  adalah Batch  Normalization ,  dengan output berukuran  1536. Selanjutnya adalah layer Dense yakni fully connected  layer dengan 1024 neuron. Kemudian, ditambahkan Dropout . Output dari dropout tetap memiliki ukuran 1024. Terakhir, adalah lapisan Dense kedua ( fully connected layer ) dengan 50 neuron yang berperan sebagai output layer yang menghasilkan prediksi akhir berupa vektor dengan ukuran 50.
Gambar 6. Arsitektur EfficientNet B2 Usulan
Sesuai dengan Gambar 6, usulan arsitektur EfficientNet B2 dalam penelitian ini tersusun atas beberapa bagian. Diawali dengan gambar masukan (citra input ) berukuran 260x260 piksel dengan tiga saluran warna ( channel ) RGB. Kemudian, masuk pada bagian inti dari EfficientNet B2 yakni efficientnetb2 .  Bagian  ini  mewakili  arsitektur  dari  model  yang  relatif  kompleks  dan merupakan  bagian  utama  dari  jaringan. Output pada  bagian  ini  memiliki  bentuk  ( shape ) 9x9x1408. 9x9 mewakili dimensi spasial ( spatial dimensions ) dari output , yaitu 9 baris dan 9 kolom. Angka 1408 menggambarkan jumlah fitur atau channel dalam output . Selanjutnya adalah Global Average Pooling dengan output berupa vektor berukuran 1408. Selanjutnya adalah Batch Normalization ,  dengan output berukuran  1408.  Selanjutnya  adalah layer  Dense yakni fully connected layer dengan 1024 neuron. Kemudian, ditambahkan Dropout dengan output berukuran 1024.  Terakhir,  adalah  lapisan Dense kedua  ( fully  connected  layer )  dengan  50  neuron  yang berperan sebagai output layer yang menghasilkan prediksi akhir berupa vektor dengan ukuran 50. Terdapat  penetapan  nilai  beberapa hyperparameter seperti loss  function , optimization function , epoch , early  stopping ,  dan  metrik  pengujian  diperlukan  sebelum  memulai  proses training. Rincian skenario pengujian dan parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

## Tabel 1 Rincian Skenario Pengujian dan Parameter
No Arsitektur Batch Size Optimizer Learning Rate Dropout Epoch 1 MobileNet 16 Adam 0,0001 20% Max 100 epoch, patience=10 2 MobileNet 16 Adam 0,00001 20% Max 100 epoch, patience=10 3 MobileNet 16 Adam 0,0001 30% Max 100 epoch, patience=10 4 Inception ResNet V2 16 Adam 0,0001 20% Max 100 epoch, patience=10 5 Inception ResNet V2 16 Adam 0,00001 20% Max 100 epoch, patience=10 6 Inception ResNet V2 16 Adam 0,0001 30% Max 100 epoch, patience=10 7 EfficientNet B2 16 Adam 0,0001 20% Max 100 epoch, patience=10 8 EfficientNet B2 16 Adam 0,00001 20% Max 100 epoch, patience=10 9 EfficientNet B2 16 Adam 0,0001 30% Max 100 epoch, patience=10

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  penelitian  ini  dilakukan  pada Google  Colaboratory menggunakan  library Keras ( Python  Deep  Learning  Library )  yang  menggunakan  layanan  GPU.  Ilustrasi  hasil  dari keseluruhan eksperimen dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8, serta terdapat Tabel 2 yang menunjukkan rincian nilai akurasi dan nilai loss pada proses training dan validation dari ke-9 skenario pada 3 arsitektur usulan.
Gambar 7. Nilai Akurasi Training dan Validation Model Usulan Gambar 8. Nilai Loss Training dan Validation Model Usulan Tabel 2 Perbandingan Nilai Akurasi dan Loss Model Usulan No Arsitektur Learning Rate Dropout Akurasi Loss 1 MobileNet 1x10 -4 atau 0,0001 20% Train: 100% Validation: 79,00% Train: 0,000896 Validation: 0,6795 2 MobileNet 1x10 -5 atau 0,00001 20% Train : 99,77% Validation: 76,50% Train: 0,0355 Validation: 0,8196 3 MobileNet 1x10 -4 atau 0,0001 30% Train: 100% Validation: 79% Train : 0,003609 Validation : 0,6916 4 Inception ResNet V2 1x10 -4 atau 0,0001 20% Train: 100% Validation : 70,83% Train : 0,000434 Validation : 1,588 5 Inception ResNet V2 1x10 -5 atau 0,00001 20% Train : 99,93% Validation : 68,23% Train : 0,01584 Validation : 1,184 6 Inception ResNet V2 1x10 -4 atau 0,0001 30% Train : 99,87% Validation : 69,27% Train : 0,008228 Validation : 1,21 7 EfficientNet B2 1x10 -4 atau 0,0001 20% Train : 99,93% Validation : 76,04% Train : 0,01153 Validation : 0,7412 8 EfficientNet B2 1x10 -5 atau 0,00001 20% Train : 99,60% Validation : 76,56% Train : 0,05807 Validation : 0,8184 9 EfficientNet B2 1x10 -4 atau 0,0001 30% Train : 99,70% Validation : 75,52% Train : 0,01584 Validation : 1,184
Berdasarkan  nilai  ke-9  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  didapat  hasil  terbaik  yakni model arsitektur MobileNet (Skenario 1) dengan learning rate 1x10 -4 atau 0,0001 dan dropout 20%, dimana model tersebut memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 100% untuk proses training dan 79,00% untuk proses validation , serta nilai loss yang paling kecil diantara model lain yakni 0,000896 untuk proses training dan 0,6795 untuk proses validation. Setelah didapatkan model terbaik  langkah  berikutnya  yakni  evaluasi  kinerja  model  dengan  metriks accuracy , precision , recall , dan f-1 score . Nilai tersebut akan didapatkan dari confusion matrix pada Gambar 9.
Gambar 9. Confusion Matriks Model MobileNet Skenario 1
Berdasarkan  confusion  matriks  diatas,  terlebih  dahulu  menentukan  nilai total  true positive, total false positive, serta total false negative sebelum menghitung nilai metriks accuracy , precision , recall ,  dan f-1  score .  Berikut  merupakan  rumus  serta  perhitungan  metriks  secara keseluruhan.
Total True Positive (TTP) : 164 Total False Positive (TFP) : 36 Total False Negative (TFN) : 36 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦              = 𝑇𝑇𝑃 !"" 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑂𝑓 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 𝑥 100%                     (1) = 164 200 𝑥 100%
=  82%
𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛     = ∑ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑥 100%                                                                 (2) = 41,05 50 𝑥 100%
=  82%
𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙              = ∑ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑥 100%                                                                    (3) = 41 50 𝑥 100% =  82% 𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒                      = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 %                                                          (4) = 2 𝑥 (82 𝑥 82) (82 + 82) %
=  82%
Berdasarkan hasil evaluasi confusion matrix diatas, dapat disimpulkan bahwa model ini mempunyai  kinerja  yang  baik.  Secara  spesifik,  model  mampu  mengidentifikasi  objek  dengan benar sebanyak 82% (164 gambar) dari total 200 gambar, salah mendeteksi objek sebanyak 36 gambar, dan gagal mendeteksi objek sebanyak 36 gambar. Dari 36 gambar yang salah dideteksi,
36 gambar di antaranya merupakan objek yang seharusnya terdeteksi sebagai objek lain ( false positive ). Sedangkan dari 36 gambar yang gagal dideteksi, 36 gambar di antaranya merupakan objek yang seharusnya terdeteksi ( false negative ).  Nilai precission model ini sebesar 82%, yang berarti bahwa model hanya memprediksi objek sebagai objek yang benar sebanyak 82% dari total objek yang diprediksi sebagai objek yang benar. Nilai recall model ini sebesar 82%, yang berarti bahwa model dapat mendeteksi sebanyak 82% dari total objek yang benar. Nilai F1-score model ini sebesar 82%, yang merupakan rerata harmonis dari precission dan recall . Nilai F1-score yang tinggi menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam hal precission dan recall . Model dengan akurasi terbaik disimpan dalam format .h5, untuk selanjutnya digunakan dalam pengujian dengan data baru, dimana akan dilakukan pada halaman website seperti pada Gambar 10 berikut.

## Gambar 10 Website Uji Klasifikasi Daun Tumbuhan Herbal

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil klasifikasi menggunakan dataset TPHerbleaf serta perbandingan 3 usulan arsitektur CNN  yang  memiliki  hasil  terbaik  pada  penelitian  ini  adalah  arsitektur MobileNet dengan kombinasi learning  rate yakni  0,0001  dan dropout 20%.  Model  pre-trained  ini  menghasilkan akurasi 100% untuk proses training , 79% untuk validation , dan 82% untuk testing . Selain dari segi akurasi yang tinggi pada dataset yang digunakan, model ini juga memiliki size yang kecil sehingga tidak memerlukan biaya komputasi yang besar. Terdapat beberapa  pengembangan yang kedepannya dapat dilakukan berupa tunning parameter seperti penyesuaian epoch , learning rate , penggunaan parameter lain dari optimizer , atau bisa juga dengan menambah dan mengatur ulang nilai  pada layer yang  dibutuhkan  pada  arsitektur  berupa layer dropout ataupun batch normalization .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai oleh DIKTI Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat pada Penelitian Tesis Magister (PTM) Program Pendanaan Penelitian tahun 2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. E. Tarigan and M. Stevani, “Ecology of The Batak Toba Medicinal Plants in Praxis Social  Approach,” Br.  J.  Biol.  Stud. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  42–48,  2021,  doi: 10.32996/bjbs.2021.1.1.3.
[2] K. S. S, D. Y. Niska, I. Taufik, M. Hidayat, and D. F. Dharma, “Classification of Herbal Plants  Based  on  Leaf  Images  using  Convolutional  Neural  Network,”  2022,  doi: 10.4108/eai.11-10-2022.2325271.
[3] K. P. Dewi, A. Bintoro, C. Asmarahman, and Duryat, “KEANEKARAGAMAN JENIS TUMBUHAN  BERKHASIAT  OBAT  DI  BLOK  PEMANFAATAN  HUTAN PENDIDIKAN  KONSERVASI  TERPADU  TAMAN  HUTAN  RAYA  WAR LAMPUNG,” J.  PEOPLE,  For.  Environ. ,  vol.  1,  no.  2,  2021,  doi: http://dx.doi.org/10.23960/jopfe.v1i2.5115.
[4] B. D. Mardiana, W. B. Utomo, and U. N. Oktaviana, “Herbal Leaves Classification Based on  Leaf  Image  Using  CNN  Architecture  Model  VGG16,” J.  Resti    Rekayasa  Sist.  dan Teknol  ogi  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  20–26,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/4550/695.
[5] I Wayan Sukersa, Usada Taru Pramana: Sebuah Wahana Pelestarian Flora Bahan Obat Tradisional Bali . Denpasar: Swasta Nulus, 2017.
[6] N. P. U. Antari, I. P. T. Suwantara, and P. E. S. K. Yudha, “Perbandingan Penggunaan Tanaman Obat dalam Usada Taru Pramana pada Penduduk Banjar Sakah Desa Pemogan dan Banjar Kerta Desa Petang,” J. Ilm. Medicam. , vol. 4, no. 1, pp. 60–65, 2018.
[7] P. E. S. Adnyana, “Empirisme Penggunaan Tumbuhan pada Pengobatan Tradisional Bali : Lontar Taru Pramana dalam Konstruksi Filsafat Ilmu,” SANJIWANI  J. Filsafat , vol. 12, no. 1, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.ihdn.ac.id/index.php/Sanjiwani/article/view/2059/1631.
[8] R. Azadnia, M. M. Al-Amidi, H. Mohammadi, M. A. Cifci, A. Daryab, and E. Cavallo, “An AI Based Approach for Medicinal Plant Identification Using Deep CNN Based on Global  Average  Pooling,” Agronomy ,  vol.  12,  no.  11,  p.  2723,  2022,  doi: https://doi.org/10.3390/agronomy12112723.
[9] M.  F.  Kazerouni,  N.  T.  M.  Saeed,  and  K.-D.  Kuhnert,  “Fully-automatic  natural  plant recognition  system  using  deep  neural  network  for  dynamic  outdoor  environments,” Springer Nat. Switz. AG 2019 , vol. 1, no. 756, 2019, doi: 10.1007/s42452-019-0785-9.
[10]  C. P. Lee, K. M. Lim, Y. X. Song, and A. Alqahtani, “Plant-CNN-ViT: Plant Classification with  Ensemble  of  Convolutional  Neural  Networks  and  Vision  Transformer,” Plants (Basel) , vol. 12, no. 14, p. 2642, 2023, doi: 10.3390/plants12142642.
[11]  S. A. Wagle, R. Harikrishnan, S. H. M. Ali, and Mohammad Faseehuddin, “Classification of Plant Leaves Using New Compact Convolutional Neural Network Models,” Plants , vol. 11, no. 1, p. 24, 2021, doi: 10.3390/plants11010024.
[12]  N. P. D. A. S. Dewi, M. W. A. Kesiman, I. M. G. Sunarya, I. G. A. A. D. Indradewi, and I.  G.  Andika,  “TPHerbleaf :  Dataset  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Daun  Tumbuhan  Herbal Berdasarkan Lontar Usada Taru Pramana,” 2023.
[13]  I. W. Y. Dharma and I. G. A. R. Jayawangsa, “LONTAR TARU PREMANA WARISAN JENIUS LOKAL BALI KAJIAN ETNOPEDADOGI,” Subasita  J. Sastra Agama dan Pendidik.  Bhs.  Bali ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–12,  2020,  [Online].  Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/kajianbali/article/view/48822.
[14]  B. M. Quach, D. V. Cuong, N. Pham, D. Huynh, and B. T. Nguyen, An Effective Leaf Recognition Using Convolutional Neural Networks Based Features . 2021.
[15]  R.  Kumar,  A.  Chug,  A.  P.  Singh,  and  D.  Singh,  “A  Systematic  Analysis  of  Machine Learning and Deep Learning Based Approaches for Plant Leaf Disease Classification: A Review,” J. SensorsHindawi , vol. 2022, pp. 1–13, 2022, doi:
https://doi.org/10.1155/2022/3287561.
[16]  C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J. Big Data , vol. 6, no. 60, pp. 1–48, 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[17]  R.  Akter  and  M.  I.  Hosen,  “CNN-based  Leaf  Image  Classification  for  Bangladeshi Medicinal  Plant  Recognition,”  in 2020  Emerging  Technology  in  Computing,
Communication and Electronics (ETCCE) , 2020, pp. 1–6, doi:
10.1109/ETCCE51779.2020.9350900.
[18]  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, [Online]. Available:
https://www.mikroskil.ac.id/ejurnal/index.php/jsm/article/view/672.
[19]  I.  Suhardin,  A.  Potombongi,  and  A.  M.  Islah,  “MENGIDENTIFIKASI  JENIS TANAMAN  BERDASARKAN  CITRA  DAUN  MENGGUNAKAN  AlGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” J. Sist. Inf. DAN Tek. Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 100–108, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.catursakti.ac.id/index.php/simtek/article/view/101/121.
[20]  J.  Feriawan  and  D.  Swanjaya,  “Perbandingan  Arsitektur  Visual  Geometry  Group  dan MobileNet Pada Pengenalan Jenis Kayu,” in Seminar Nasional Inovasi Teknologi , 2020, pp. 185–190, [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/84/59.
[21]  A. S. B. Karno, D. Arif, I. S. K. Wardhana, and E. S. Moreta, “Diagnosa COVID-19 Chest X-Ray Menggunakan Arsitektur Inception Resnet,” J. Inf. Inf. Secur. , vol. 2, no. 1, pp. 57– 66, 2021, [Online]. Available:
https://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty/article/view/646/523.
[22]  K.  Sreenath  P et  al. ,  “Deep  Learning  Classification  of  Lake  Zooplankton,” Front. Microbiol. , vol. 12, 2021, doi: 10.3389/fmicb.2021.746297.
[23]  Sutomo  and  R.  Iryadi,  “Konservasi  Tumbuhan  Obat  Tradisional  ‘Usada  Bali,’” Bul.
Udayana Mengabdi , vol. 18,
no. 4, pp. 58–63, 2019, doi:
10.24843/BUM.2019.v18.i04.p11.
[24]  D. E. Birba, “A Comparative study of data splitting algorithms for machine learning model selection,” KTH Royal Institute Of Technology, 2020.
[25]  I. W. A. Purnawibawa, I. N. Purnama, and I. N. Y. A. Wijaya, “Komparasi Algoritme K- Nearest  Neighbors  Dan  Support  Vector  Machines  Dalam  Prediksi  Layanan  Produk ICONNET,” Progresif  J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  271–282,  2022,  doi: 10.35889/progresif.v18i2.894.
[26]  K.  Alomar,  H.  I.  Aysel,  and  X.  Cai,  “Data  Augmentation  in  Classification  and Segmentation: A Survey and New Strategies,” J. Imaging , vol. 9, no. 2, p. 46, 2023, doi: 10.3390/jimaging9020046.
[27]  M. Tan and Q. V. Le, “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks,” arXiv:1905.11946 , 2019, doi: 10.48550/arXiv.1905.11946.
[28]  I. Syurfi, “PENERAPAN DEEP LEARNING DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK  UNTUK  KLASIFIKASI  CITRA  DIABETIC  DENGAN  ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B7,”  UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI  SULTAN  SYARIF  KASIM, 2021.
[29]  J.  Bjorck,  C.  Gomes,  B.  Selman,  and  K.  Q.  Weinberger,  “Understanding  Batch Normalization,” 2018, doi: 10.48550/arXiv.1806.02375.