IDENTIFIKASI JENIS TUMBUHAN MENGGUNAKAN CITRA DAUN BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS)
-
Reni Rahmadewi(1*)
Universitas Singaperbangsa Karawang
-
Endah purwanti(2)
Universitas Singaperbangsa Karawang
-
Vita efelina(3)
Universitas Singaperbangsa Karawang
(*) Corresponding Author
Abstract
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
Downloads
References
Sanjaya W. S., Mada. 2014. Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan MATLAB dan IDE Arduino. Yogyakarta: Andi.
Lianto, J., & Lestari, C. C. 2011. Rancang Bangun Sistem Pengenal Bentuk Morfologi Daun Untuk Klasifikasi Spesies Tanaman Dengan Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Android. Universitas Ciputra. Surabaya.
Liantoni, Febri. 2015. Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya. Surabaya.
Nafisah, S., Puspitodjati, S., & Wulandari, S. 2008. Pengklasifikasian Jenis Tanah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Backpropagation. Universitas Gunadarma. KOMMIT 2008. ISSN: 1411-6286.
Sulistiyasni, & Winarko, E. 2014. Klasifikasi Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Berkala MIPA. 24(4).
Ichsani, U., N., Triyanto, D., & Rusliyanto, I. 2015. Klasifikasi Jenis Bunga Kamboja Jepang (Adenium Sp.) Berdasarkan Citra Mahkota Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna Dan Deteksi Tepi. Jurnal Coding, Sistem Komputer UNTAN. Vol. 03 (3). ISSN: 2338-493x
Muwardi, F., & Fadlil A. 2017. Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra Dan Pengklasifikasi Jarak. JITEKI. Vol. 03 (2).
Pradany, Latifa N. 2014 Identifikasi Parameter Optimal Jaringan Saraf Tiruan Multi Layer Perceptron Pada Pengenalan Pola Daun: Studi Kasus Tanaman Herbal. Tugas Akhir. ITS: Surabaya.
Ni’mah, F. S., Sutojo, T., & Setiadi, D. R. I. M. 2018. Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-Occurence Matrix Dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer. Vol. 6 (2).
Jamaliah, I., Nugroho W, R., & Maimunah. 2017. Identifikasi Jenis Daun Tanaman Obat Hipertensi Berdasarkan Citra RGB Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. J Piksel. Vol. 5 (1).
Agmalaro, M. A., Kustiyo, A., & Akbar, A. R. 2013. Identifikasi Tanaman Buah Tropika Berdasarkan Tekstur Permukaan Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Ilmu Komputer Agri-Informatika. Vol. 2 (2).
This work is licensed under CC BY-SA 4.0
