TY - JOUR AU - Reni Rahmadewi AU - Endah purwanti AU - Vita efelina PY - 2018/10/31 Y2 - 2024/03/29 TI - IDENTIFIKASI JENIS TUMBUHAN MENGGUNAKAN CITRA DAUN BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS) JF - Jurnal Media Elektro JA - JME VL - 7 IS - 2 SE - Articles DO - 10.35508/jme.v0i0.427 UR - https://ejurnal.undana.ac.id/index.php/jme/article/view/427 AB - Tumbuhan merupakan salah satu komponen yang dibutuhkan oleh manusia. Ilmu yang mempelajari mengenai tumbuhan juga sudah mengalami kemajuan pesat, begitupun sistem pengenalan dan identifikasi tanaman yang berguna dalam memberi berbagai informasi. Proses pengenalan dapat diterapkan dalam berbagai bagian dari tanaman, salah satunya adalah pengenalan pada citra daun. Proses pengenalan citra daun harus melalui proses pembelajaran yang panjang, maka digunakan teknik pengolahan citra yaitu Jaringan Saraf Tiruan (JST). Identifikasi jenis daun menggunakan JST pada percobaan kali ini menggunakan 4 jenis nama daun seperti daun bougenvillea, daun Geranium, daun Magnolia Soulangeana, daun pinus, dengan 16 sampel citra daun dengan bentuk daun yang berbeda-beda untuk setiap jenisnya. Epoch dalam Jaringan Saraf Tiruan ini mencapai nilai maksimal 1000 iterasi. Sebelum melakukan pengujian citra, terlebih dahulu dilakukan proses pelatihan citra. Setelah melakukan pengujian pada 16 sampel citra daun, diperoleh 15 sampel citra daun memiliki hasil benar terdeteksi dan 1 sampel citra daun memiliki hasil tidak terdeteksi. Dari hasil penelitian ini memiliki persentasi keberhasilan sebesar 93,6% berhasil terdeteksi dan 6,4% tidak berhasil terdeteksi.Kata kunci: Pengolahan citra, Jaringan Saraf Tiruan, citra daun ER -