Klasifikasi Citra Mutu Cengkeh (Syzygium Aromaticum) Di PT. Perkebunan Nusantara 12 Kabupaten Malang Menggunakan Deep Convolutional Neural Network (DCNN).

Pada tanaman cengkeh, salah satu bagian tanaman yang dimanfaatkan yaitu bunga cengkeh. Proses pemanenan bunga cengkeh dengan cara memetik bunga cengkih yang masih kuncup. Bunga cengkeh akan dikeringkan sampai berwarna kecloklatan sesuai dengan standart mutunya. Standart mutu cengkeh kering yaitu SNI 01-3392-1994 dan ISO 2254-2004. Kualitas dari bunga cengkeh kering mempengaruhi harga jual untuk ekspor dan untuk dalam negeri. Kondisi saat ini pada petani dan di PTPN 12, proses klasifikasi mutu cengkeh dilakukan secara manual dengan tenaga manusia. Hal ini membuat permasalahan yaitu kualitas mutu bunga cengkeh kering yang tercampur dengan mutu lain. Karena hanya mengandalkan keterampilan dan ketelitian dari tenaga manusia. Kajian ilmu yang membahas tentang klasifikasi mutu cengkeh sudah banyak dilakukan, namun masih memiliki kekurangan berupa jumlah sampel yang digunakan masih sedikit dan proses klasifikasi yang membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan mengklasifikasi cengkeh dengan menggunakan metode Deep Convolutional Neural Network (DCNN) yang dapat mengolah data berjumlah besar serta proses klasifikasi yang lebih cepat tanpa melakukan ekstraksi data gambar. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model CNN untuk klasifikasi mutu cengkeh produk dari PTPN 12 Kabupaten Malang, menganalisis parameter dalam pembuatan model CNN dan menguji performansi model CNN dalam mengklasifikasi mutu cengkeh. Pada penelitian ini menggunakan 4 klasifikasi mutu produk PTPN 12 yaitu kuncup 1, kuncup 2, biji mati dan polong. Dengan jumlah keseluruhan data gambar yang digunakan sebanyak 1600 gambar yang dibagi menjadi 900 data training, 300 data validasi dan 400 data testing. Data training dan data validasi digunakan untuk membuat model CNN, sedangkan data testing digunakan untuk menguji akurasi model CNN. Dalam pembuatan arsitektur CNN dilakukan analisis yaitu hyperparameter CNN atau analisa sensitivitas. Parameter arsitektur CNN yang dianalisis yaitu epoch, jumlah layer, ukuran gambar, ukuran kernel, strides, padding, dropout dan learning rate. Nilai terbaik pada setiap parameter akan digunakan dalam membuat arsitektur CNN. Kemudian dilakukan pengujian model CNN menggunakan data testing. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan nilai parameter arsitektur CNN. Pada pengujian nilai epoch mencapai konvergen yaitu epoch 1300. Pengujian jumlah layer didapatkan akurasi terbaik dimiliki oleh penggunaan 2 layer dengan 32 dan 64 feature maps. Pengujian ukuran input gambar didapatkan nilai akurasi terbaik pada ukuran gambar 128×128 pixel. Pengujian ukuran kernel diperoleh akurasi terbaik pada ukuran 5×5 pixel. Pengujian nilai stride atau langkah, didapatkan nilai akurasi terbaik pada nilai 1×1 pixel. Pengujian pengaruh penggunaan padding, didapatkan akurasi terbaik pada penggunaan padding. Pengujian nilai dropout, didaptkan pada nilai dropout 0,4 yang memiliki akurasi terbaik. Pengujian learning rate, akurasi terbaik pada learning rate sebesar 0,0001. Parameter tersebut kemudian diujikan menggunakan data testing yang menghasilkan akurasi sebesar 87,75

A novel adaptive learning rate algorithm for convolutional neural network training

In this work an adaptive learning rate algorithm for Convolutional Neural Networks is presented. Harvesting already computed first order information of the gradient vectors of three consecutive iterations during the training phase, an adaptive learning rate is calculated. The learning rate is increasing proportionally to the similarity of the direction of the gradients in an attempt to accelerate the convergence and locate a good solution. The proposed algorithm is suitable for the time-consuming training of the Convolutional Neural Networks, alleviating the exhaustive and critical for the performance of trained network heuristic search for a suitable learning rate. The experimental results indicate that the proposed algorithm produces networks having good classification accuracy, regardless the initial learning rate value. Moreover, the training procedure is similar or better to the gradient descent algorithm with fixed heuristically chosen learning rate. © Springer International Publishing AG 2017