
SISTEM DETEKSI KESEGARAN DAUN APA (SENGKUBAK) SEBAGAI VETSIN ALAMI DAYAK DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA DAN METODE DEEP LEARNING
Pengarang : Refanti - Personal Name;
Perpustakaan UBT : Universitas Borneo Tarakan., 2025XML Detail Export Citation
Abstract
Kabupaten Malinau di Provinsi Kalimantan Utara, khususnya Desa Putat, memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk tumbuhan dari family Menispermaceae, salah satunya daun Sengkubak dengan nama ilmiah Pycnarrhena Cauliflor. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi kesegaran berbasis citra menggunakan metode deep learning khususnya CNN untuk mengklasifikasikan jenis kesegaran daun Apa (sengkubak) kedalam tiga kriteria yaitu daun sengkubak segar, daun sengkubak tidak segar, daun sengkubak rusak. Dataset penelitian ini terdiri dari 1500 citra awal data primer daun sengkubak dengan tiga kriteria kesegaran, yang kemudian diproses melalui tahap preprocessing dan augmentasi sehingga menghasilkan 2500 citra. Pembagian dataset terdiri dari 80% data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji. Model CNN dengan arsitektur VGG16 yang dilatih menunjukkan akurasi pelatihan sebesar 99.27%. Evaluasi menggunakan data validasi menunjukkan performa model secara keseluruhan berdasarkan nilai f1-score berada pada kisaran 99-100%. Sementara itu, data uji menghasilkan precision 100%, untuk daun sengkubak rusak, meskipun terdapat sedikit kesalahan dengan recall sebesar 96% dan fi-score 98%. Untuk daun sengkubak segar precision, recall, dan f1-score rata-rata mencapai 100%. Sedangkan untuk daun sengkubak tidak segar precision 97%, recall 100%, dan f1-score 98%. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model CNN dengan arsitektur VGG16 menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan kesegaran daun sengkubak, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan pada pengujian. Faktor kesalahan tersebut disebabkan oleh kurangnya variasi tekstur daun, keterbatasan keragaman data latih, dan kualitas citra. Sistem ini diharapkan menjadi sistem deteksi yang inovatif dan standar kualitas yang lebih objektif untuk daun sengkubak vetsin alami masyarakat Dayak.
Malinau District in North Kalimantan Province, particularly Putat Village, has high biodiversity, including plants from the Menispermaceae family, one is the Sengkubak leaf with the scientific name Pycnarrhena Cauliflor. This study aimed to develop an image-based freshness detection system using deep learning methods, specifically CNN, to classify the freshness of Sengkubak leaves into three criteria: fresh Sengkubak leaves, non-fresh Sengkubak leaves, and damaged Sengkubak leaves. The dataset for this research consists of 1,500 initial primary images of Sengkubak leaves with three freshness criteria, which were then processed through preprocessing and augmentation stages, resulting in 2,500 images. The dataset was divided into 80% training, 10% validation, and 10% test data. The CNN model with the VGG16 architecture trained showed a training accuracy of 99.27%. Evaluation using validation data showed the model's overall performance based on the fl-score value to be in the range of 99-100%. Meanwhile, the test data produced a precision of 100% for damaged sengkubak leaves, although there were slight errors, with a recall of 96% and an fl-score of 98%. For fresh sengkubak leaves, the average precision, recall, and fl-score reached 100%. Meanwhile, for non-fresh sengkubak leaves, the precision was 97%, the recall was 100%, and the fl-score was 98%. Based on the results obtained, the CNN model with the VGG16 architecture performed well in classifying the freshness of sengkubak leaves, although there were still some errors in the testing. The lack of leaf texture variation caused these errors, limited training data diversity, and image quality. This system is expected to become an innovative detection system and a more objective quality standard for natural sengkubak leaves used by the Dayak community.