Abstract
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki sumber daya genetik anggrek yang sangat beragam. Spesies anggrek banyak ditemukan di beberapa pulau di indonesia seperti Jawa, Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, Nusa Tenggara, Bali, Maluku dan Papua serta memiliki jenis anggrek dengan karakter bunga yang bervariasi. Anggrek adalah salah satu tanaman hias yang sangat populer serta memilki pesona yang indah. Keindahan dan nilai bunga anggrek terdapat pada bunganya, Akan tetapi, beberapa tanaman anggrek memiliki warna serta penampilan yang sama meskipun termasuk dalam spesies yang berbeda. Bahkan tidak sedikit di kalangan masyarakat yang menganggap bahwa satu spesies anggrek dengan spesies yang lainnya yang memiliki bentuk serupa menjadi satu spesies yang sama. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat memudahkan dalam mengenali spesies anggrek. Metode yang digunakan yaitu Convulational Neural Network dengan Arsitektur VGG 16 untuk mengklasifikasikan jenis bunga anggrek, dimana dataset yang digunakan dibagi menjadi 3 skenario yaitu skenario 1 menggunakan citra kelopak bunga anggrek, skenario 2 menggunakan citra phon daun anggrek, dan skenario 3 mengggunaka citra gabungan kelopak bunga dan pohon daun anggrek. Dari ketiga skenario tersebut didapatkan hasil model dengan akurasi tinggi pada skenario 3 sebesar 99,47%. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu memprediksi dengan baik.