Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning
نویسندگان
چکیده
Rempah merupakan salah satu kekayaan yang dimiliki oleh Indonesia. Berdasarkan data Negari Foundation, terdapat sekitar 400 hingga 500 spesies rempah di dunia dan 275 jenis Asia Tenggara terutama Jenis beragam memiliki kemiripan dengan lain sehingga sulit untuk dibedakan. Maka dari itu mempertahankan pengetahuan mengenai rempah-rempah Indonesia, diperlukan aplikasi klasifikasi akurat masyarakat tentang tetap terjaga. Selain bidang industri dapat meningkatkan efisiensi dalam rempah. Penggunaan teknologi Dengan tepat, waktu dibutuhkan mengidentifikasi dipercepat, juga meminimalkan risiko kesalahan manusia. Keterbatasan citra menjadi permasalahan pada Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur transfer learning adalah metode performa baik dataset jumlah terbatas. Eksperimen dilakukan menggunakan 6 arsitketur CNN, yaitu Xception, MobileNetV2, DenseNet201, VGG16, VGG19, ResNet50. Terdapat 10 diklasifikasikan jahe, kunyit, kunci, adas, merica, laos, jintan, kencur, temulawak, ketumbar. hasil eksperimen Xception terbaik F1 Score sebesar 96.99%.
منابع مشابه
Learning Document Image Features With SqueezeNet Convolutional Neural Network
The classification of various document images is considered an important step towards building a modern digital library or office automation system. Convolutional Neural Network (CNN) classifiers trained with backpropagation are considered to be the current state of the art model for this task. However, there are two major drawbacks for these classifiers: the huge computational power demand for...
متن کاملKlasifikasi Data Cardiotocography Dengan Integrasi Metode Neural Network Dan Particle Swarm Optimization
Backpropagation (BP) adalah sebuah metode yang digunakan dalam training Neural Network (NN) untuk menentukan parameter bobot yang sesuai. Proses penentuan parameter bobot dengan menggunakan metode backpropagation sangat dipengaruhi oleh pemilihan nilai learning rate (LR)-nya. Penggunaan nilai learning rate yang kurang optimal berdampak pada waktu komputasi yang lama atau akurasi klasifikasi yan...
متن کاملKlasifikasi Komponen Argumen Secara Otomatis pada Dokumen Teks berbentuk Esai Argumentatif
Abstrak Dengan pengenalan argumen secara otomatis dari dokumen teks, penulis esai dapat melakukan inspeksi pada teks yang mereka tulis. Hal ini akan membantu penilaian esai secara lebih objektif dan tepat karena penilai esai akan melihat seberapa baik komponen argumentasi terbentuk. Beberapa peneliti mencoba untuk melakukan pendeteksian dan klasifikasi argumen serta penerapannya pada berbagai d...
متن کاملA Radon-based Convolutional Neural Network for Medical Image Retrieval
Image classification and retrieval systems have gained more attention because of easier access to high-tech medical imaging. However, the lack of availability of large-scaled balanced labelled data in medicine is still a challenge. Simplicity, practicality, efficiency, and effectiveness are the main targets in medical domain. To achieve these goals, Radon transformation, which is a well-known t...
متن کاملDouble-Star Detection Using Convolutional Neural Network in Atmospheric Turbulence
In this paper, we investigate the usage of machine learning in the detection and recognition of double stars. To do this, numerous images including one star and double stars are simulated. Then, 100 terms of Zernike expansion with random coefficients are considered as aberrations to impose on the aforementioned images. Also, a telescope with a specific aperture is simulated. In this work, two k...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
سال: 2023
ISSN: ['2548-9364', '2460-0741']
DOI: https://doi.org/10.26418/jp.v9i1.58186