Klasifikasi Daun Mangrove Menggunakan Metode Mobilenet-Ssd Berbasis Mobile Secara Realtime

Abstract

Mangroves are a group or individual plant species that live and form a community in the tidal and low tide areas. Mangrove forest itself consists of various types of trees and shrubs which are divided into 8 different families. Mangrove plants consist of several main parts in general plant body parts, such as stems, roots, flowers, leaves and fruit. Mangrove leaf data was taken on the mangrove beach in Perbaungan District, Serdang Bedagai Regency, which provides two types of mangroves, namely Rhizopora Mucronata and Avicennia Alba. In this study, there were 2124 mangrove leaf data. Then, the data goes through two stages of the pre-processing process, namely resizing to resize the leaf image data to 640 x 640 and labeling using the labellmg application to indicate special objects in the image and so that the image can be read by the system. The classification process uses the Mobilenet-SSD method to classify leaf image data into 2 classes, namely Rhizophora Mucronata and Avicennia Alba. The system built is able to produce an accuracy rate of 93.3%.

Mangrove merupakan kumpulan atau individu dari tumbuhan yang hidup pada sebuah komunitas yang berada di daerah pasang dan surut. Hutan mangrove sendiri terdiri dari berbagai jenis pohon dan semak yang terbagi atas 8 famili yang berbeda. Tumbuhan mangrove terdiri dari beberapa bagian utama seperti pada bagian tubuh tumbuhan umumnya, seperti batang, akar, bunga, daun dan juga buah. Data daun mangrove diambil di pantai mangrove yang ada di Kecamatan Perbaungan Kabupaten Serdang Bedagai yang menyediakan dua jenis mangrove yaitu Rhizopora Mucronata dan Avicennia Alba. Pada penelitian ini, data daun mangrove berjumlah sebanyak 2124 data. Kemudian, data melalui dua tahap proses pre-processing yaitu resizing untuk mengubah ukuran data citra daun menjadi 640 x 640 dan labeling menggunakan aplikasi labellmg untuk menandakan objek khusus pada citra dan agar citra mampu dibaca oleh sistem. Proses classification menggunakan metode Mobilenet-SSD untuk mengklasifikasi data citra daun menjadi 2 Classes, yaitu Rhizophora Mucronata dan Avicennia Alba. Sistem yang dibangun mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,3%.