Identifikasi Jenis Rimpang Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Website (Seminar Nasional Teknologi & Sains, 2025)
Indonesia memiliki berbagai jenis tanaman rimpang bernilai ekonomi tinggi yang banyak dimanfaatkan di industri makanan, obat-obatan, dan kosmetik. Namun, proses identifikasi manual sering kali menjadi tantangan karena kesamaan visual antarjenis rimpang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis website yang memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi empat jenis rimpang: jahe, kunyit, kencur, dan lengkuas. Dataset citra rimpang diperoleh dari berbagai platform daring dengan variasi ukuran, sudut, dan pencahayaan, serta dibagi menjadi data validasi dan data pelatihan. Model CNN dilatih selama 60 epoch untuk mengklasifikasi citra rimpang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengenali jahe, kunyit, dan lengkuas dengan akurasi rata-rata di atas 95%, namun kinerja model pada rimpang kencur kurang optimal dengan akurasi rata-rata 53,3%. Sistem ini diharapkan menjadi solusi yang bermanfaat bagi sektor pertanian dan industri untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi identifikasi rimpang.