Description

Latar Belakang

Apiaceae, juga disebut Umbelliferae dan umumnya dikenal sebagai keluarga peterseli, terutama terdiri dari herba semusim, dua tahunan, dan tanaman keras, dan beberapa semak dan pohon. Keluarga juga mencakup banyak herbal yang penting bagi kita seperti seledri, ketumbar, peterseli, jinten, wortel. Herbal memainkan peran penting dalam membuat hidangan menjadi lebih beraroma, mengintensifkan aroma makanan kita dan juga sarat dengan manfaat kesehatan. Misalnya, seledri adalah sumber antioksidan penting yang melindungi sel, pembuluh darah, dan organ kita dari kerusakan oksidatif. Seledri juga memiliki sekitar 25 senyawa anti inflamasi yang dapat memberikan perlindungan terhadap peradangan di dalam tubuh. Contoh lain, ketumbar dapat mengurangi risiko diabetes tipe 2 dengan mengaktifkan enzim tertentu dalam tubuh kita yang menurunkan gula darah tetapi cukup kuat sehingga orang dengan gula darah rendah harus menggunakannya dengan hati-hati. Pada penelitian ini akan dibuat sistem klasifikasi citra menggunakan pytorch terhadap seledri, ketumbar, dan peterseli dengan teknik transfer learning sehingga masyarakat bisa mendapatkan semua manfaat kesehatan dari masing-masing herbal dengan lebih tepat.

Pengenalan

Peterseli adalah salah satu rempah yang paling banyak ditemukan di masakan Inggris, peterseli juga populer di makanan Eropa dan Timur Tengah. Pilihan tradisional Inggris adalah peterseli keriting, tetapi peterseli daun datar banyak digunakan dalam resep hari ini. Rasanya segar dan berumput, dan cocok untuk saus krim, dicampur ke dalam salsa atau pesto, dan digunakan sebagai hiasan. Peterseli juga kaya nutrisi, dapat meningkatkan gula darah dan dapat bermanfaat bagi kesehatan jantung.

Seledri adalah bagian dari keluarga Apiaceae, yang meliputi wortel, parsnip, peterseli, dan seledri. Tangkainya yang renyah menjadikan sayuran ini sebagai camilan rendah kalori yang populer, dan dapat memberikan berbagai manfaat kesehatan. Nutrisi dalam tanaman seledri dan bijinya dapat memberikan berbagai manfaat kesehatan. Seledri juga dapat mencegah peradangan dan kanker, tekanan darah, hiperlipidemia, neurogenesis, dll. Dan juga dapat digunakan untuk diet.

Ketumbar adalah rempah-rempah yang dihasilkan dari biji bulat berwarna cokelat dari tanaman ketumbar (Coriandrum sativum), yang merupakan anggota dari keluarga peterseli. Kata ketumbar dapat digunakan untuk menggambarkan seluruh tanaman: daun, batang, biji, dan semuanya. Namun ketika berbicara tentang ketumbar, kebanyakan orang mengacu pada bumbu yang dihasilkan dari biji tanaman. Daun tanaman ini biasa disebut ketumbar, yang berasal dari kata Spanyol untuk ketumbar, atau peterseli Cina. Akar ketumbar juga muncul dalam penggunaan kuliner sebagai tambahan pedas pada kari Thailand. Ketumbar tumbuh sebagai tanaman asli di seluruh dunia, termasuk Eropa, Asia, Afrika dan di Amerika. Ketumbar juga dapat membantu menurunkan gula darah, kaya akan antioksidan yang meningkatkan kekebalan tubuh, dapat bermanfaat bagi kesehatan jantung, dapat melindungi kesehatan otak, dapat meningkatkan pencernaan dan kesehatan usus, dapat melawan infeksi, dapat melindungi kulit, dan diet.

Metode

Transfer learning adalah sebuah pendekatan dalam deep learning (dan machine learning) dimana pengetahuan ditransfer dari satu model ke model lainnya. Proses membuat penyesuaian kecil ke jaringan yang dilatih pada tugas yang diberikan untuk melakukan tugas serupa lainnya sehingga peneliti dapat menyelesaikan tugas tertentu menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya secara penuh atau sebagian pada tugas yang berbeda. Ada tiga pendekatan umum untuk Transfer Learning seperti Mengembangkan Pendekatan Model yang harus digunakan ketika tidak ada cukup data untuk melatih jaringan saraf dalam, Pendekatan Model Pra-Terlatih seperti dalam penelitian ini, dan Ekstraksi Fitur yang menemukan fitur baru dari data asli. Pendekatan Model Pra-Terlatih dapat dilakukan dengan tiga langkah seperti Memilih model sumber (model pra-terlatih) seperti Model VGG, Model Inception, atau Model ResNet. Gunakan model secara keseluruhan atau sebagian. Tune model dengan membuat penyesuaian atau dengan menggunakan penyetelan halus adaptif.

Dalam penelitian ini kita dapat melakukan transfer learning dalam enam langkah:
1. Siapkan Dataset
2. Buat Data generator
3. Buat Networknya
4. Latih modelnya
5. Simpan dan muat model yang terlatih
6. Buat prediksinya

Hasil Training Data

Disini saya menggunakan batch_size 128 dengan 6 Epochs, Data Train berjumlah 33 setiap classnya, dan Data Test berjumlah 17 setiap classnya, dengan total Dataset 150 Foto. Berikut adalah hasil train nya

Hasil Prediksi Daun Tiap Class

Library

1. Matplotlib
2. Pillow
3. Pytorch
4. sklearn
5. Google Collab