KLASIFIKASI JENIS BUNGA ANGGREK (ORCHIDACEAE) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)

Abstract

Anggrek atau nama ilmiah nya Orchidaceae merupakan tanaman hias yang sangat populer dan mempunyai pesona yang indah, anggrek mempunyai kurang lebih 800 genus dari 50.000 spesies di seluruh dunia. Nilai terpenting dari keindahan tanaman anggrek yaitu berada pada bunga nya, setiap jenis bunga anggrek memiliki ciri yang beraneka ragam keunikan nya, baik dari bentuk maupun warnanya, namun terdapat beberapa jenis bunga anggrek yang memiliki bentuk hampir sama dengan jenis bunga anggrek lain-nya, sehingga dapat mempersulit pengklasifikasiannya. Pada penelitian ini dibuat suatu perancangan sistem deteksi jenis bunga anggrek dari citra menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Struktur dari CNN mempunyai 2 lapisan utama, yaitu convolution layer yang terdiri dari konvolusi layer dan pooling layer, dan klasifikasi terdiri dari Fully connected layer. Dalam lapisan konvolusi digunakan fungsi aktivasi ReLu (Rectified Linier Unit). Selanjutnya hasil keluaran dari konvolusi layer akan diproses ke lapisan pooling layer untuk mengecilkan ukuran spasial citra hasil, sehingga proses komputasi akan menjadi cepat. Pada Fully connected layer akan diberlakukan fungsi aktivasi softmax untuk mengklasifikasi citra ke dalam 3 kelas, yaitu genus vanda, genus phalaeonepsis dan dendrobium. Hasil dari proses pengujian dalam klasifikasi jenis bunga anggrek ini menunjukan bahwa dengan menggunakan metode convolutional neural network (CNN) tingkat akurasi yang didapat sebesar 96%.