Klasifikasi Jenis Tanaman Rempah Rhizoma Zingiberaceae dengan Metode CNN dan VGG 19 - Firmasnsyah, Haris Abdullah; Muchamad, Kurnaiwan; Prabiantissa, Citra Nurina; Muharom, Syahri (Jurnal Tika, 2024)
Kebutuhan untuk mengidentifikasian jenis-jenis tanaman rempah sangat penting untuk memperoleh tingkat akurasi secara akurat dan efisien. Peneliti sebelumnya telah menunjukkan keberhasilan metode CNN ini dalam klasifikasi berbagai species tanaman rempah. Namun, pada penelitian ini hanya mempelajari tiga jenis tanaman rempah Zingiberaceae (juga dikenal sebagai jahe-jahean): jahe, kunyit, dan lengkuas. Penelitian sebelumnya tentang jenis tanaman ini belum banyak dilakukan. Untuk memastikan akurasi label, penelitian ini membandingkan kinerja dua optimizer CNN yang populer, Adam dan SGD. Dataset gambar tanaman rempah yang diperoleh dari situs web internet kemudian di diagnosis oleh ahli. Untuk mempersiapkan pelatihan model CNN dengan VGG19, data gambar akan melalui proses pre-processing. Arsitektur VGG19 yang telah dilatih sebelumnya akan digunakan sebagai dasar untuk klasifikasi tanaman rempah. Akurasi klasifikasi digunakan untuk menilai kinerja model. Dan temuan studi menunjukkan bahwa pada klasifikasi tanaman rempah penggunaan arsitektur VGG19 yang telah terlatih sebelumnya digunakan memberikan hasil penelitian yang juga menunjukkan bahwa metode CNN arsitektural berhasil mengklasifikasi jenis tanaman rempah Zingiberaceae. Secara konsisten, penggunaan optimizer Adam menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan SGD. Ini menunjukkan bahwa optimizer Adam mungkin lebih efektif dalam mengoptimalkan parameter model VGG19 untuk klasifikasi tanaman rempah