@misc{eprints69629,
           month = {Februari},
           title = {IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR
DAUN SIRIH DAN DAUN BINAHONG MENGGUNAKAN METODE
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)},
          author = {1817051068 AFIFAH},
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG},
       publisher = {FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM},
            year = {2023},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/69629/},
        abstract = {Tumbuhan obat adalah jenis tumbuhan yang sering digunakan oleh masyarakat
karena memiliki banyak manfaat, yaitu mencegah atau menyembuhkan berbagai
penyakit. Sirih hijau dan binahong adalah tumbuhan obat yang banyak
dimanfaatkan olah masyarakat Indonesia. Salah satu bagian tumbuhan yang umum
digunakan untuk mengklasifikasi jenis tumbuhan adalah daun. Convolutional
Neural Network (CNN) adalah metode dalam deep learning yang paling umum
dipakai dalam klasifikasi citra. Penelitian menggunakan data berjumlah 900
gambar dengan perbandingan data training, validasi, dan testing yaitu 8:1:1.
Berdasarkan hasil pengujian terhadap gambar daun sirih dan binahong, pada data
test akurasi tertinggi sebesar 98\%.
Kata Kunci : Deep Learning, Tumbuhan Obat, Klasifikasi, CNN, Neural Network}
}