Klasifikasi Jenis Rimpang (Jahe, Lengkuas, Temulawak, Kunci, dan Kencur) menggunakan Metode Convolutional Neural Network dengan Pre-Trained GoogLeNet dan ResNet 50

Abstract

Rimpang merupakan jenis tanaman yang tumbuh di daratan Indonesia. Biasanya tanaman ini sering dimanfaatkan sebagai produk herbal atau bumbu untuk memasak. Rimpang memiliki banyak sekali jenis, aroma, dan warna. Orang biasanya akan mudah mengenal dan mengetahui jenis rimpang dari aroma dan warnanya.Namun tidak dengan sebuah mesin atau komputer yang belum dilengkapi dengan sistem cerdas. Sehingga adanya kemiripan dan perbedaan dari rimpang akan cukup sulit diidentifikasi. Untuk itu dalam penelitian ini dapat memanfaatkan AI deep learning sebagai metode pengklasifikasian rimpang. CNN/ConvNet merupakan salah satu algoritma deep learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MPL) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi yang nantinya digunakan untuk mengklasifikasi data yang terlabel dengan menggunakan metode supervised learning. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi citra dari rimpang jahe, lengkuas, temulawak, kunci dan kencur dengan tepat menggunakan metode CNN. Variasi sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 250 sampel pada setiap jenis yang dibagi menjadi dua data set yaitu 200 data untuk pengujian (training) dan 50 data untuk pelatihan (testing). Model Pre-Trained yang digunakan dalam penelitian ini adalah arsitektur GoogLeNet dan ResNet 50. Hasil dari penelitian ini dimana dari data training - validation, pada arsitektur GoogLeNet nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan Adam 0.00005 sebesar 100%. Sedangkan pada arsitektur ResNet 50 nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan optimizer RMSProp 0.0001 sebesar 100%. Dari data testing, pada arsitektur GoogLeNet nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan optimizer Adam 0.00005 sebesar 99,2%. Sedangkan pada arsitektur ResNet 50 nilai akurasi tertinggi didapatkan dengan optimizer RMSProp 0.0001 sebesar 95,6%