PENERAPAN METODE CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) PADA KLASIFIKASI REMPAH RIMPANG UNTUK KESEHATAN

Indonesia merupakan negara dengan kekayaan alam terbesar. Salah satu kekayaan alam Indonesia yang terkenal adalah bumbu dan rempahnya. Rempah-rempah seringkali digunakan tidak hanya sebagai bumbu masakan, tetapi juga sebagai obat. Salah satu solusi untuk mengurangi penggunaan bahan kimia adalah dengan mengkonsumsi tanaman herbal berbahan rempah-rempah. Di era modern banyak teknologi yang tersedia untuk digunakan, termasuk deteksi dan klasifikasi, yang mempunyai peranan penting digunakan dalam pengobatan tradisional dan pengembangan obat. Jenis rempah-rempah dapat diidentifikasi menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur VGG16 dengan model RGB dan background subtraction. Data yang digunakan digunakan berjumlah 2.500 citra terdiri dari 9 jenis rempah, diantaranya yaitu jahe emprit, jahe merah, jahe putih, kunyit hitam, kunyit putih, kunyit kuning, lengkuas, temulawak, kencur. Nilai hasil akurasi dari pengujian data dengan arsitektur VGG16 pada model RGB didapatkan 93.88% dan model background subtraction didapatkan 75%. Model RGB menunjukkan hasil klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan model background subtraction, terutama saat menggunakan input gambar dengan pencahayaan yang baik.