Text
Klasifikasi Klona Daun Teh Dengan Algoritma Convolutional Neural Network VGG-16
Teh merupakan salah satu jenis tanaman yang digunakan untuk menyajikan minuman teh.
Setiap jenis teh memiliki ciri bentuk dan warna yang berbeda-beda, terutama pada rasa
minumannya. Pemetik daun teh pemula kesulitan membedakan setiap jenis daun teh.
Penelitian ini fokus diberikan pada jenis klon daun teh seperti Gambung 7, Gambung 9, dan
TRI 24. Klona daun teh yang digunakan dalam penelitian memiliki kemiripan pada
karakteristik daun teh. Komputer dapat membantu mengklasifikasi citra dengan mudah pada
pengenalan klona daun teh. Objek citra untuk klasifikasi klona daun teh dilakukan
pengambilan gambar secara langsung pada perkebunan teh di PT. Pagilaran. Dataset yang
digunakan sejumlah 993 citra dengan resolusi citra 224×224. Pembagian data dibagi menjadi
data latih 70%, data validasi 15%, dan data uji 15%. Klasifikasi citra pada klona daun teh
dilakukan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur dalam algoritma
CNN yang relatif sederhana dan konsisten yaitu VGG-16. VGG-16 memiliki jumlah layer
sebanyak 16, yang terdiri dari 13 convolution layer dan 3 fully connected layer. Proses
pelatihan menggunakan transfer learning untuk inisialisasi bobot dan mempercepat
pelatihan pada model. Hyperparameter yang digunakan untuk pengujian yaitu batch size,
learning rate, dan dropout. Hasil hyperparameter yang telah didapat, selanjutnya dilakukan
pengujian. Hasil pengujian yang telah dilakukan mendapatkan akurasi uji tertinggi 93,20 %.
Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik untuk membedakan 3
macam klona daun teh.
Kata kunci : Daun teh, Klasifikasi, convolutional neural network, transfer learning, VGG-
16
| 1228F2023 | 1228 F 2023 | Perpustakaan FSM Undip | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain