Deep Neural Network untuk Klasifikasi Formula Jamu Berdasarkan Metabolit

Abstract

Jamu adalah bahan atau ramuan bahan yang berupa bahan tumbuhan, bahan hewan, bahan mineral, sediaan sarian atau campuran dari bahan tersebut, yang secara turun temurun telah digunakan untuk pengobatan berdasarkan pengalaman. Tumbuhan-tumbuhan tersebut di dalamnya mengandung senyawa atau metabolit. Penelitian ini bertujuan menjelaskan prosedur klasifikasi formula jamu berdasarkan metabolit menggunakan metode Deep Neural Network (DNN). DNN dipilih karena kemampuannya untuk mengekstraksi dan mempelajari fitur secara otomatis, terutama untuk data kompleks dan berdimensi tinggi yang tidak mudah dipahami. Nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86.57% didapat dari hasil klasifikasi DNN dengan menggunakan tuning trial-error fungsi aktivasi RectifierWithDropout pada dataset yang dilakukan praproses menggunakan SVM dengan kernel RBF. Sedangkan nilai akurasi tertinggi untuk klasifikasi Random Forest sebesar 81.75%.