Penerapan Model EfficientNetB2 untuk Klasifikasi Citra Daun Tanaman Herbal
Keywords:
EfficietNetB2, Klasifikasi Citra, Daun Herbal, CNN, Learning RateAbstract
Penelitian ini menerapkan model EfficientNetB2 untuk
mengklasifikasikan citra daun tanaman herbal yang terdiri atas
sepuluh jenis daun. Jenis daun yang menjadi objek penelitian
meliputi belimbing wuluh, jambu biji, jeruk nipis, kemangi, lidah
buaya, nangka, pandan, pepaya, seledri, dan sirih. Dataset yang
digunakan terdiri dari 350 citra per kelas yang diperoleh dari
Mendeley Data dan 200 citra per kelas yang dikumpulkan secara
mandiri, kemudian dibagi menjadi 80% data pelatihan dan 20%
data pengujian. Teknik augmentasi data diterapkan untuk
meningkatkan keragaman citra dan mencegah overfitting. Model
EfficientNetB2 dilatih dengan dua skenario learning rate (0.001
dan 0.0001) selama 30 epoch. Hasil terbaik diperoleh pada
learning rate 0.0001, dengan akurasi pengujian sebesar 0.9845,
presisi 0.9852, recall 0.9845, dan F1-score 0.9845. Hasil tersebut
menunjukkan bahwa model EfficientNetB2 memiliki performa
yang sangat baik dalam mengklasifikasikan citra daun tanaman
herbal.
References
D. Darmin et al., “Upaya Pemberdayaan Masyarakat Melalui Apotek Hidup: Pemanfaatan Tanaman Obat Untuk Kesehatan dan Konservasi Keanekaragaman Hayati,” Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara, vol. 5, no. 4, pp. 5151–5158, 2024.
M. M. Al Haromainy, “Pelatihan Pengolahan Rempah Sebagai Minuman Herbal Instan Di Lingkungan Pondok Pesantren,” Jurnal Inovasi Pengabdian Masyarakat, vol. 3, no. 2, 2023.
M. F. Novriandy, B. Rahmat, and A. Junaidi, “Klasifikasi Citra Penyakit Kanker Mulut Menggunakan Arsitektur Resnet50 Optimasi Adam Dan Sgd,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 3, 2024.
R. A. Ramadhani, B. W. Pangestu, and R. Purbaningtyas, “Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Efficientnet-B3,” JUST IT: Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 12, no. 3, pp. 55–59, 2022.
J. Witjaksono, M. Y. Pusadan, Y. Anshori, R. Ardiansyah, and R. Azhar, “KLASIFIKASI JENIS BATIK BOMBA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENT-NET B2 (BATIK BOMBA SULAWESI TENGAH),” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 10, no. 3, pp. 2134–2147, 2025.
H. Farman, J. Ahmad, B. Jan, Y. Shahzad, M. Abdullah, and A. Ullah, “Efficientnet-based robust recognition of peach plant diseases in field images,” Comput. Mater. Contin, vol. 71, no. 1, pp. 2073–2089, 2022.
H. K. Maulana, “PENERAPAN ARSITEKTUR CNN-EFFICIENTNETB2 DENGAN TRANSFER LEARNING PADA KLASIFIKASI GAMBAR TOKOH WAYANG KULIT,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 13, no. 1, 2025.
A. E. W. G. W. A. Y. H. M. Y. Minarno, “Indonesian Herb Leaf Dataset 3500,” Mendeley Data. Accessed: Oct. 24, 2024. [Online]. Available: 10.17632/s82j8dh4rr.1
