Klasifikasi Daun Jambu Air Menggunakan Ekstraksi Ciri Morfologi dan Backpropagation
Abstract
Jambu air merupakan salah satu jenis tumbuhan yang dibudidayakan hampir diseluruh wilayah Indonesia. Pada penelitian sebelumnya yang mengangkat kasus tumbuhan jambu air belum menggunakan ciri yang tepat serta terdapat kekurangan metode dalam klasifikasi. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Ekstraksi Ciri Morfologi dan Backpropagation dalam mengklasifikasikan daun jambu air. Pengambilan data daun menggunakan scanner sebanyak 500 data dari 10 jenis tumbuhan jambu air. Neuron input pada Backpropagation sebanyak 17 dari ciri morfologi. Parameter pengujian yang digunakan yaitu pembagian data dengan 5-fold cross validation, neuron hidden = 18 dan 33, serta learning rate = 0,01; 0,04; dan 0,07. Hasil akurasi terbaik diperoleh sebesar 53% pada neuron hidden 33, learning rate 0.07, dan data uji fold IV. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi ciri morfologi dan Backpropagation bisa diterapkan pada klasifikasi jenis tumbuhan jambu air, namun ciri tersebut belum mampu mengambil pola dari tulang daun karena ciri yang diekstraksi belum detail.
Kata kunci: Backpropagation, Ekstraksi Ciri Morfologi, Klasifikasi, Daun Jambu Air
Full Text:
PDFReferences
Z. Imaduddin and H. A. Tawakal, “Aplikasi Mobile Untuk Deteksi Dan Klasifikasi Daun Secara Real Time,” J. Teknol. Terpadu, no. Vol. 1 No.1, 2015.
U. Debora, Struktur Dasar dan Terminologi Tumbuhan Berbiji. Jakarta: Universitas Terbuka, 2016.
N. M. Iriani, N. Sofiyanti, and Fitmawati, “Analisis Hubungan Kekerabatan Jambu Air (Syzigium aqueum (Burm. f.). Alston) Di Kota Pekanbaru dan Kabupaten Kampar Berdasarkan Karakter Morfologi,” JOM FMIPA, vol. Vol 01 No., 2014.
D. W. Jati, “Identifikasi Jenis Jambu Air Berdasarkan Tulang Daun Menggunakan Metode Learning Vector Quantization,” Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta, 2018.
S. D. Astuti, “Karakterisasi Morfologi dan Anatomi Tanaman Jambu Air di Mekarsari Bogor, Jawa Barat,” Institut Pertanian Bogor, 2016.
Y. Nursita and F. Rhohman, “Klasifikasi Jenis Jambu Air Berdasarkan Tulang Daun Menggunakan Metode K-Means,” Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2016.
Suhendri and P. Rahayu, “Metode Grayscale Co-occurrence Matrix (GLCM) Untuk Klasifikasi Jenis Daun Jambu Air Menggunakan Algoritma Neural Network,” J. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 15–22, 2019.
R. M. Haralick, S. R. Sternberg, and X. Zhuang, “Image Analysis Using Mathematical Morphology,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. PAMI-9, no. 4, pp. 532–550, 1987.
A. Haryono and A. Kustiyo, “Identifikasi Daun Tanaman Jati Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan Ekstraksi Fitur Ciri Morfologi Daun,” Institut Pertanian Bogor, 2013.
L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. New York: Prentice Hall, 1994.
A. Suliman and Y. Zhang, “A Review on Back-Propagation Neural Networks in the Application of Remote Sensing Image Classification,” J. Earth Sci. Eng., vol. 5, pp. 52–65, 2015.
R. . Pramunendar, D. . Prabowo, D. Pergiwati, and K. Latifa, “Klasifikasi Jenis Kayu Menggunakan Back-Propagation Neural Network Berdasarkan Fitur Gray Level Cooccurrence Matrix,” Sci. Eng. Natl. Semin. 3 (SENS 3), no. ISSN 978-602-0960-61-6, 2017.
I. Afrianty, D. Nasien, M. R. A. Kadir, and H. Haron, “Back-Propagation Neural Network for Gender Determination in Forensic Anthropology,” Comput. Intell. Appl. Model. Control, 2015.
K. Syaban and A. Harjoko, “Klasifikasi Varietas Cabai Berdasarkan Morfologi Daun Menggunakan Backpropagation Neural Network,” IJCSS, vol. 10, no. 2, pp. 161–172, 2016.
A. Ambarwati, R. Passarella, and Sutarno, “Segmentasi Citra Digital Menggunakan Thresholding Otsu untuk Analisa Perbandingan Deteksi Tepi,” Annu. Res. Semin. 2016, vol. 2, no. 1, pp. 216–226, 2016.
M. B. Pratama and A. Kustiyo, “Identifikasi Daun Tanaman Jati Menggunakan K-Nearest Neighbour dengan Ekstraksi Fitur Ciri Morfologi Daun,” Institut Pertanian Bogor, 2013.
A. Kustiyo and A. W. Dini, “Identifikasi Daun Shorea Menggunakan Probabilistic Neural Network Dengan Normalisasi Fitur Morfologi Daun,” Institut Pertanian Bogor, 2013.
S. G. Wu, F. S. Bao, E. Y. Xu, Y. X. Wang, Y. F. Chang, and Q. L. Xiang, “A Leaf Recognition Algorithm For Plant Classification Using Probabilistic Neural Network,” ISSPIT 2007 - 2007 IEEE Int. Symp. Signal Process. Inf. Technol., pp. 11–16, 2007.
D. Putra, Pengolahan Citra Digital, I. Yogyakarta: ANDI, 2010.
H. Jiawei, K. Micheline, and P. Jian, Data Mining Concepts and Techniques, Third Edit. Waltham: Morgan Kaufmann, 2012.
M. Anike, Suyoto, and Ernawati, “Pengembangan Sistem Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Jumlah Dokter Keluarga menggunakan Backpropagation (Studi Kasus: Regional X Cabang Palu),” no. Sentika 2012, pp. 209–216, 2012.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SUSKA RIAU
Kampus Raja Ali Haji
Gedung Fakultas Sains & Teknologi UIN Suska Riau
Jl.H.R.Soebrantas No.155 KM 18 Simpang Baru Panam, Pekanbaru 28293
Email: sntiki@uin-suska.ac.id