Klasifikasi Image Tumbuhan Obat (Keji Beling) Menggunakan Artificial Neural Network

  • Prabowo R
  • Heningtyas Y
  • Yusman M
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
54Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

ndonesia sebagai salah satu negara tropis memiliki potensi hayati yang sangat besar. Salah satu potensi yang banyak dimiliki di Indonesia adalah tumbuhan obat. Salah satu cara mengenali jenis tumbuhan obat yaitu melalui bentuk fisik daun. Implementasi teknologi yang saat ini banyak berkembang, maka masyarakat akan banyak terbantu dalam mengenali tumbuhan obat disekitarnya. Gambar atau citra daun tanaman obat digunakan sebagai data yang mewakili jenis tumbuhan obat tertentu. Data yang digunakan merupakan data yang telah diberikan perlakuan khusus dalam pengambilan gambar atau citra. Praprosesing dilakukan pada data yang didapat sebagai langkah awal pemrosesan data. Pada penelitian ini, data yang digunakan merupakan data primer dengan total 2000 data. Data yang digunakan dibagi menjadi 1800 data latih, 160 data validasi dan 200 data testing. Data training digunakan untuk membentuk pola model. Model selanjutnya di validasi dengan menggunakan data validasi. Model dibangun menggunakan Convulution Neural Network yang merupakan varian dari Artificial Neural Network. Hasil akurasi penelitian 82.5% dengan kecepatan pembangunan model dengan 10 epoch adalah 139 second per epoch.

Cite

CITATION STYLE

APA

Prabowo, R., Heningtyas, Y., Yusman, machudor, Iqbal, M., & Wulansari, O. D. E. (2021). Klasifikasi Image Tumbuhan Obat (Keji Beling) Menggunakan Artificial Neural Network. Jurnal Komputasi, (2541–0350), 88–92. https://doi.org/10.23960/komputasi.v9i2.2868

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