METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS SAYUR MENGGUNAKAN TENSORFLOW

Abstract

Sayuran merupakan bahan pangan yang sering dikonsumsi masyarakat, dengan berbagai macam bentuk dan karakteristik yang berbeda-beda, masih banyak masyarakat yang sulit membedakan nama sayuran yang dimiliki karena memiliki tingkatan kemiripan yang tinggi oleh karena itu dibutuhkan bantuan digital untuk dapat membedakan setiap karakteristik yang dimiliki tanaman tersebut. Sayuran yang digunakan dalam penelitian adalah : bayam, brokoli, buncis, kale, kangkung, daun kates, kubis, pare, peterseli, sawi, seledri, daun singkong, terong, timun, tomat, dan wortel, dataset yang digunakan memiliki 16 jenis sayuran dan berjumlah 2400 gambar sayur. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk klasifikasi jenis sayuran, yang berlaku dalam bidang ilmu Machine Learning. CNN adalah algoritma termasuk dalam bagian metode Deep Learning yang memiliki kemampuan baik dalam Computer Vision seperti image classification. penelitian ini menggunakan perangkat seluler android sebagai tempat untuk uji coba, bahasa yang digunakan adalah python dimana berguna untuk merancang aplikasi mobile ini dengan model tensorflow untuk training dan testing data. Pada penelitian ini kami mengklasifikasi citra menggunakan metode CNN dengan jumlah akurasi sebesar 85%.