Herbify: Aplikasi Perangkat Bergerak Berbasis Komputasi Awan Untuk Mengidentifikasi Tanaman Herbal Indonesia Menggunakan Cnn Model Xception

  • Tirtana A
  • Febriani M
  • Masrui D
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
91Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

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

Cite

CITATION STYLE

APA

Tirtana, A., Febriani, M. G. T., Masrui, D. I., & Aisyah, A. A. (2021). Herbify: Aplikasi Perangkat Bergerak Berbasis Komputasi Awan Untuk Mengidentifikasi Tanaman Herbal Indonesia Menggunakan Cnn Model Xception. Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan Dan Informatika, 8(1), 19–30. https://doi.org/10.21107/edutic.v8i1.11650

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free