## PENGGUNAAN METODE ANFIS ( ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM ) PADA APLIKASI PREDIKSI USIA KERTAS
Valeria Cynthia Dewi 1 , Victor Amrizal, Fenty Eka Muzayyana Agustin, 3 1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta valericynth@gmail.com 1 , fentyema@gmail.com 3

## ABSTRAK
Kertas merupakan bahan yang tipis dan rata, yang dihasilkan dengan kompresi serat yang berasal dari pulp . Kertas merupakan  salah  satu  komponen  utama  dari  buku  dan  dokumen-dokumen.  Seiring  dengan  berkembangnya teknologi saat ini, bukan suatu hal yang tidak mungkin bagi seseorang untuk memalsukan dokumen dan merugikan beberapa pihak contohnya pemalsuan surat wasiat, time sheet records , dan rekam medis. Salah satu cara mengetahui keaslian kertas yaitu dengan mengetahui usia kertas tersebut menggunakan metode Penanggalan Karbon. Tetapi, dengan  metode  konvensional  masih  memiliki  kelemahan  seperti  membutuhkan  peralatan  yang  canggih,  biaya mahal, proses yang lama, dan askes yang terbatas. Untuk mengetahui usia kertas juga bisa diketahui dengan melihat perubahan warna pada kertas. Untuk memberikan solusi pada permasalahan yang ada, penulis membuat aplikasi yang dapat mengidentifikasi kisaran usia kertas dengan proses yang lebih cepat, biaya lebih murah, dan tidak harus dilakukan oleh pegawai laboratorium. Aplikasi bernama Aplikasi Prediksi Usia Kertas yang dibuat berbasis desktop menggunakan  bahasa  pemrograman  MATLAB.  Terdapat  dua  proses  yaitu  pembacaan  citra  dengan Image Processing dengan cara mengambil nilai rata-rata CMYK dari 60 data latih dan proses pencocokan dengan metode ANFIS  Sugeno  (TSK)  fungsi  keanggotaan  Gaussian.  Penelitian  didahulukan  dengan  wawancara,  observasi,  dan studi  literatur.  Metode  pengembangan  aplikasi  menggunakan prototype .  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat keberhasilan aplikasi dalam mengidentifikasi 60 data latih sebesar 100% dan terhadap 40 data yang belum dilatih sebesar 42,5%.
Kata Kunci : Usia Kertas, Penanggalan Karbon, ANFIS, Image Processing, CMYK

## I.    P ENDAHULUAN
Kertas merupakan bahan yang tipis dan rata, yang dihasilkan dengan kompresi serat yang berasal dari pulp .  Kertas  merupakan  salah  satu  komponen utama  dari  buku  dan  dokumen-dokumen.  Seiring waktu berjalan, usia kertas yang bertambah tua bisa mengakibatkan  kertas  menjadi  rapuh  dan  mudah hancur.  Maka  dari  itu  buku  atau  dokumen  yang usianya  sudah  tua  biasanya  disimpan  di  tempat khusus  seperti  tempat  penyimpanan  arsip  agar kertas di dalamnya tidak menjadi cepat lapuk.
Dewasa ini, perkembangan teknologi saat ini semakin  pesat  dan  bukan  suatu  hal  yang  tidak mungkin bagi seseorang untuk melakukan pemalsuan  dokumen  demi  kepentingannya  saja yang berdampak pada banyak pihak. Seperti kasus pemalsuan dokumen  yaitu Stenley  Mandang,  Mth, Pdh, seorang warga Tangerang dilaporkan ke polisi terkait  dugaan  pemalsuan  surat  hibah  atau  wasiat dari  Grace  Wawuruntu  (Arifin,  2013)  yang merugikan  pewaris.  Ada  pula  kasus  seorang anggora  polri  ditangkap  karena  memalsukan time sheet records -nya agar memperoleh uang yang lebih banyak  dari  kantor  (wbbjtv.com,  2015)  yang mengakibatkan  kerugian  negara.  Begitu  pula dengan  seorang  pekerja  di  Charlie  Norwood  VA
Medical  Center  di  Augusta,  Cathedral  Henderson, tertangkap karena memalsukan rekam medis pasien (rare.us, 2015).
Untuk membuktikan suatu dokumen asli atau tidak,  dapat  diketahui  melalui  usia  kertas  dengan metode Penanggalan Karbon. Berdasarkan wawancara  dengan  seseorang  yang  mempelajari ilmu  Arkeologi,  R.  Ahmad  Ginanjar  Purnawibawa (Konsevator  di  Kementrian  Pendidikan  dan Kebudayaan) menyatakan bahwa ada beberapa cara menentukan umur kertas atau naskah. Yaitu dengan interne  evidentie dan externe  evidentie yang merupakan  upaya  untuk  menentukan  umur  naskah dari  data  yang  ada  di  dalam  naskah  itu  sendiri, misalnya angka tahun yang tercatat, peristiwa yang diceritakan,  maupun  tokoh  yang  disebutkan. Sementara externe  evidentie merupakan  upaya menentukan  umur  naskah  dari  faktor  di  luar  data yang ada di dalam naskah. Salah satunya dari bahan pembuat  kertas.  Untuk  naskah  atau  kertas,  yang memiliki  kandungan  organik,  dapat  digunakan metode pertanggalan carbon dating . Keuntungan metode penanggalan Radiokarbon,  penanggalan  Kalium-argon,  maupun penanggalan Uranium yaitu dengan melalui proses pengujian  laboratorium,  perhitungan  usia  kertas
dapat menghasilkan keluaran yang tepat, akurat, dan juga dapat mengidentifikasi usia benda yang berasal di  waktu  yang  jauh  di  masa  lampau.  Sedangkan, kelemahannya yaitu membutuhkan peralatan terkini dengan  biaya  yang  mahal,  memakan  waktu  yang lama  untuk  mendapatkan  hasil  pengujian,  dan diperlukan  keahlian  khusus  untuk  menggunakan metode ini.
Teknologi pengolahan citra ( image processing )  bisa  digunakan  untuk  melakukan prediksi  keaslian  kertas,  seperti  identifikasi  nilai nominal  dan  keaslian  uang  kertas  rupiah. (Wicaksono,  2007).      Pendeteksian  nominal  uang kertas  dan  keasliannya  dilakukan  dengan  jaringan syaraf  tiruan  menggunakan  algoritma back propagation. Tujuan  penelitian  tersebut  adalah untuk  mengenali  nilai  nominal  uang  kertas  yang dimasukkan  pada  mesin  penjualan  otomatis. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  komputer  dapat  membaca sebuah citra dengan metode image processing untuk mendapatkan identitas dari citra tersebut, maka dari itu  komputer  dapat  juga  membaca  sebuah  citra kertas  untuk  mendapatkan  identitas  citra  kertas tersebut.  Dengan  demikian  perlu  diteliti  apakah metode image  processing juga  dapat  digunakan untuk  mengetahui  umur  kertas  berdasarkan warnanya.
Dalam  penelitian  sebelumnya,  Nurul Hikmah,  Jurusan  Teknik  Elektro,  Universitas Indonesia,  pada  tahun  2008  melakukan  penelitian terhadap  ANFIS  dan  pengolahan  citra  pada  retina mata  manusia.  Dwi  Kris  Setianto,  Jurusan  Teknik Elektro,  Universitas  Indonesia  tahun  2008  juga melakukan  penelitian  terhadap  ANFIS  dan pengolahan  citra  pada  iris  mata  manusia.  Dari penelitian di atas didapatkan bahwa metode ANFIS dan Image  Processing dapat  digunakan  untuk mengeluarkan output yaitu berupa solusi dari suatu permasalahan dalam mengidentifikasi citra.
Apabila  kita  memakai  sebuah  aplikasi  yang dapat  memprediksi  usia  kertas,  kita  tidak  perlu membeli  peralatan  canggih  yang  mahal,  proses pengerjaan  yang  dilalui  akan  lebih  sederhana  dan lebih cepat, dan semua orang bisa memakai aplikasi ini bukan hanya sebagian orang saja dengan kriteria khusus  seperti  ahli  arkeologi,  ahli  geofisika, ataupun  ahli  yang  lainnya.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian ini metode ANFIS dan Image Processing akan  diimplementasikan  untuk  memprediksi  usia kertas ke dalam sebuah aplikasi. Aplikasi ini dapat membantu  masyarakat  ahli  maupun  biasa  dalam melakukan  pengecekan  usia  kertas  yang  ada  pada buku,  dokumen  penting,  maupun  kertas  yang  lain nya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kertas HVS
Kertas adalah bahan yang tipis dan rata, yang dihasilkan dengan kompresi serat yang berasal dari pulp. Serat yang digunakan biasanya adalah alami, dan mengandung selulosa dan hemiselulosa.
HVS adalah singkatan dari Houtvrij Schrijfpapier (bahasa Belanda), yang artinya kertas tulis bebas serat kayu. Kertas jenis HVS dibuat dari pulp (bubur kertas) yang tidak  mengandung lignin (perekat antar serat di dalam pohon), sehingga tidak mudah  berubah  warna  (menjadi  kekuningan)  jika diletakkan  di  bawah  sinar  matahari  atau  sinar lampu.

## 2.2 Metode Penanggalan Radiokarbon
Metode  penanggalan  radiokarbon  adalah metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui  usia berbagai  benda  yang  didasarkan  pada  hasil perhitungan  aktivitas  karbon-14  yang  terkandung dalam  benda  tersebut  atau  didasarkan  pada perbandingan  banyaknya  isotop  radioaktif  karbon- 14  yang  ada  pada  benda  tersebut  dengan  sebuah sumber standar yang telah diketahui jumlah isotop radioaktifnya.  Metode  penanggalan  radioaktif  ini bisa digunakan untuk mengukur umur semua benda selama  benda  tersebut  memiliki  karbon-14  di dalamnya,  baik  benda  organik  maupun  anorganik (Guta dan Polach, 1985 dalam Suci, Anggun, dkk. 2013).

## 2.4 Metode ANFIS
ANFIS  ( Artificial  Neuro  Fuzzy  Inference System atau Adaptive  Network-based  Fuzzy Inference  System )  adalah  arsitektur  yang  secara fungsional  sama  dengan fuzzy rule  base  model Sugeno.  Arsitektur  ANFIS  juga  sama  dengan jaringan syaraf dengan fungsi radial dengan sedikit batasan  tertentu.  Bisa  dikatakan  bahwa  ANFIS adalah suatu metode yang  mana dalam  melakukan penyetelan aturan digunakan algoritma pembelajaran  terhadap  sekumpulan  data.  Pada ANFIS  juga  memungkinkan  aturan-aturan  untuk beradaptasi. (Kusumadewi dan Hartati, 2010)
Gambar 1. Arsitektur ANFIS
Jaringan  ANFIS  terdiri  dari  lapisan-lapisan sebagai berikut (Kusumadewi dan Hartati, 2010): a. Lapisan  1:  Tiap-tiap  neuron  i  pada  lapisan pertama  adaptif  terhadap  parameter  suatu  fungsi aktivasi.  Output  dari  tiap  neuron  berupa  derajat keanggotaan yang diberikan oleh fungsi keanggotaan input, yaitu:  A1 (X 1 ),  B1 (X 2 ),  A2 (X 1 ), atau  B2 (X 2 ). b. Lapisan 2: Tiap-tiap neuron pada lapisan ke dua berupa neuron tetap yang outputnya adalah hasil dari  masukan.  Biasanya  digunakan  operator  AND. Tiap-tiap  node  merepresentasikan  predikat  dari aturan ke-i.
c. Lapisan 3: Tiap-tiap neuron pada lapisan ke tiga  berupa  node  tetap  yang  merupakan  hasil penghitungan rasio dari  predikat (w), dari aturan ke-i terhadap jumlah dari keseluruhan  predikat.
, dengan i = 1,2.
d. Lapisan 4: Tiap-tiap neuron pada lapisan ke empat  merupakan  node  adaptif  terhadap  suatu output.
w i y i = w i (c i1 x 1 +c i2 x 2 +c i0 ); dengan i=1,2.
Dengan w i adalah normalised firing strength pada  lapisan  ke  tiga  dan  {c i1 ,  c i2 ,  c i0 }  adalah parameter-parameter pada neuron tersebut. parameter-parameter  pada  lapisan  tersebut  disebut dengan nama consequent parameters .
e. Lapisan 5: Tiap-tiap neuron pada lapisan ke lima  adalah  node  tetap  yang  merupakan  jumlahan dari semua masukan.

## 2.4 Model Warna CMYK
Warna cyan (C), magenta (M),  dan yellow (Y)  adalah  warna  komplementer  terhadap Red , Green ,  dan Blue .  Dua  buah  warna  komplementer jika  dicampur  dengan  perbandingan  yang  tepat
menghasilkan  warna  putih.  Model  warna  ini berorientasi hardware ,  terutama  untuk  model printer. CMY digunakan hanya untuk mengonversi sistem  RGB  menjadi  sistem  yang  bisa  dilihat  oleh mata. Model CMY dapat diperoleh dari model RGB dengan persamaan berikut. (Sutoyo dan Mulyanto, 2009)
Cyan , magenta ,  dan yellow adalah  warna sekunder cahaya, atau merupakan warna primer dari pigmen. Misalnya ketika permukaan dilapisi dengan pigmen cyan diiluminasi dengan cahaya putih, tidak ada cahaya merah yang dipantulkan dari permukaan.  Hal  tersebut  karena cyan mengurangi cahaya  merah  dari cahaya  putih  yang  dipantulkan, di mana dia terdiri dari perkiraan cahaya red , green , dan blue . (Prasetyo E, 2012) C=1-R M=1-G Y=1-B
K=min(C,M,Y) C=C-K M=M-K Y=Y-K

## III. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data
1. Studi Pustaka
Penulis  melakukan  studi  pustaka  untuk memperoleh  informasi  serta  data-data  yang bersumber  dari  buku,  modul,  buku  elektronik, jurnal, hasil penelitian sejenis, dan website .

## 2. Wawancara
Penulis  melakukan  wawancara  dengan seseorang yang mengerti Arkeologi, Kearsipan, dan Pengamat  Benda  Kuno.  Wawancara  ini  bertujuan untuk  memperoleh  informasi  mengenai  kertas  dan cara  mengetahui  usia  kertas  menurut  pandangan masing-masing narasumber.

## 3. Observasi
Penulis  melakukan  observasi  langsung  ke Perpustakaan Utama UIN Jakarta untuk memperoleh  data  kertas  dari  buku  yang  akan digunakan dalam penelitian ini. Data yang diperoleh berupa buku-buku yang terbit dari tahun 1969-2013.

## A. Metode Pengembangan Sistem
Berikut tahapan prototype yang dilakukan:
1. Pengumpulan Kebutuhan dan Analisis
Dalam  tahapan  ini  ada  tiga  hal  yang  perlu diperhatikan yaitu, analisis masalah, pengkajian dan pembatasan  masalah,  dan  mencari  solusi  dari permasalahan yang ada.
2. Perancangan Cepat
w i w i
w 1 w 1 w 2
Dalam  tahapan  perancangan  cepat,  penulis merancang  Data  Flow  Diagram  menggunakan  alat Power Designer 6 dan Flowchart menggunakan tools Microsoft Office Visio 2007.Dalam pembuatan Basis Data  digunakan tools Notepad.  Sedangkan  untuk membuat  antar  muka  aplikasi  menggunakan tools MATLAB GUI ( Graphic User Interface ).

## 3. Membangun Prototype
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengkodean  aplikasi yang  telah  dirancang  sebelumnya  dalam  tahapan perancangan  cepat.  Pengkodean  aplikasi  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman  MATLAB  dan dijalankan pada desktop atau laptop .
4. Evaluasi dan Pengujian
Pada  tahapan  ini  dilakukan  tigas  proses  yaitu pengujian aplikasi, dokumentasi, dan analisis hasil pengujian.  Pengujian  aplikasi  bertujuan  untuk melihat hasil dari aplikasi yang telah dibuat apakah berjalan  dengan  baik  atau  tidak.Pengujian  yang dilakukan  yaitu  pengujian  secara black  box . Pengujian  ini  dijalankan  untuk  mengamati  apakah program telah berhasil menerima input, memroses, dan menghasilkan output yang sesuai tanpa melihat source code aplikasi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Kebutuhan dan Analisis

## 1. Analisis Masalah
Dalam  menganalisa  masalah,  yang  pertama kali dilakukan yaitu menentukan parameter apa yang digunakan sebagai masukan sistem. Kedua, observasi yang  dilakukan  penulis  menunjukkan  bahwa  yang akan digunakan sebagai acuan input yaitu perhitungan  yang  dilihat  dari  ekstraksi  warna  citra. Ketiga, bagaimana dari input nilai citra tersebut dapat diidentifikasi  oleh  ANFIS  yang  nantinya  dapat menghasilkan output sehingga  masalah  dalam memprediksi usia kertas terselesaikan.
2. Pengkajian dan Pembatasan Masalah
Aplikasi  prediksi  usia  kertas  merupakan  aplikasi yang  dapat  memprediksi  usia  kertas  hanya  dengan memasukkan input citra  hasil  scan  lembaran kertas . Prediksi  usia  kertas  dapat  dilakukan  dengan mengambil nilai unik citra RGB yang akan dikonversi ke  dalam  nilai  CMYK  yang  merupakan  identitas setiap citra  kertas  dan  melalui  proses matching atau pencocokan  terhadap  data  latih. Database yang digunakan merupakan data latih dari citra hasil scan kertas hvs yang diterbitkan dalam rentang waktu 45 tahun. Yaitu tahun 1969-2014.
3.  Mencari Solusi Masalah a. Mengubah Nilai RGB Menjadi CMYK
R G B C                      M Y K= min(C,M,Y) = -161 C=C-K ...
M=M-K ...
Y=Y-K ...
C M Y
Mean C = ∑ 𝐶 ∑ 𝑛 = −1333 21 = - 63,4762
Mean M = ∑ 𝑀 ∑ 𝑛 = −877 21 = - 41,7619 Mean Y = ∑ 𝑌 ∑ 𝑛 = −296 21` = -14,0952
Nilai K = - 161
4.  Menentukan  Nilai  Bobot  dan  Output  dari pelatihan ANFIS
Untuk  pengelompokan  bobot  dan  nilai output, penulis membuat empat kelompok berdasarkan  observasi  yang  penulis  lakukan  yang terdiri  dari  empat  kategori.  Bobot  satu  artinya  tua yaitu tahun (1969-1983), bobot dua artinya sedang yaitu  tahun  (1984-1998),  dan  bobot  tiga  artinya muda yaitu tahun (1999-2013). Satu bobot terakhir yaitu bobot ke-empat merupakan nilai bobot kertas yang  warnanya  sengaja  dituakan  melalui  proses
pewarnaan  dengan  cairan  kopi  dan  teh,  bukan perubahan warna yang terjadi karena waktu.

## Tabel 4.1 Pemberian Bobot dan Output

## 4.2. Perancangan Cepat
Gambar 2. Flowchart Proses Identifikasi
Tabel 4.2 Data Latih Kategori Tua
Tabel 4.3 Data Latih Kategori Sedang Tabel 4.4 Data Latih Kategori Muda Output Keterangan Nilai Minimum
Nilai Maksimum Tua 1969-1983 0.80 1.41 Sedang 1984-1998 1.56 2.19 Muda 1999-2013 2.93 3.04 Buatan handmade 3.97 4.04 No Kategori Nilai Rata-Rata Output C M Y K 1 Muda 2,0001 2,0064 2,0051 252,1120 3 2 1,9999 2,0039 2,0068 252,1710 3,01 3 1,9985 2,0041 2,0061 252,2210 3,03 4 2,0004 2,0038 2,0070 251,9910 3,01 5 1,9939 2,0008 2,0072 250,6750 2,97 6 1,9917 1,9993 2,0076 250,1800 3,02 7 1,9946 2,0004 2,0073 251,1040 3,02 8 1,9934 2,0002 2,0074 251,1380 2,97 9 2,0017 2,0063 2,0061 251,7110 2,93 10 2,0027 2,0070 2,0060 251,2190 2,96 11 2,0005 2,0067 2,0050 250,2560 3,02 12 2,0008 2,0065 2,0051 251,3270 3,04 13 1,9835 1,9978 2,0079 250,7320 2,99 14 1,9894 2 2,0077 251,0960 3 15 1,9840 1,9981 2,0079 251,0990 3,01
4.3 Membangun Prototype
1. Pengkodean Aplikasi
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengkodean aplikasi menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. Proses-proses dalam pengkodean yaitu: Membangun User Interface
User Interface dibangun menggunakan MATLAB  GUI.  Pilihan  pada  halaman  utama  yaitu menu,  user  manual,  about,  browse,  crop  image, CMYK, see result, dan Exit .
Pemisahan Region of Interest
Pemisahan area yang menjadi tolak ukur identifikasi karakteristik  citra  dilakukan  secara  otomatis  oleh sistem sebesar 100x350 piksel.
Ekstraksi Fitur Warna CMYK
Pada proses ekstraksi warna didahului dengan mengambil  nilai red , green dan blue dari  citra  asal yang  sudah  ditentukan Region  of  Interest nya. Selanjutnya  nilai  tersebut  akan  dikonversi  menjadi nilai cyan , magenta , yellow ,  dan black yang  dicari nilai  rata-ratanya  dan  nantinya  digunakan  sebagai parameter input pada ANFIS.

## Pelatihan ANFIS
1. Pelatihan  terhadap  60  data  latih  menggunakan tiga  masukan membership  function kurva
gaussian output linear  dengan  epoch  sebanyak 50, dan metode optimasi hybrid .
Gambar 2. ANFIS Editor
2. Setelah  proses  pelatihan  selesai,  Arsitektur ANFIS yang terbentuk sebagai berikut:
Gambar 3. Ar site kur ANFIS
3. Membership  function dan  parameter  yang terbentuk dari proses pelatihan yaitu:
Gambar 4. Membership Function input C
No Kategori Nilai Rata-Rata Output C M Y K 1 Buatan 2,0100 1,8463 1,6796 202,3580 3,98 2 2,0091 1,8891 1,7613 220,0820 3,99 3 2,0103 1,8350 1,6924 196,0800 4 4 2,0107 1,8231 1,6622 188,0130 4 5 2,0091 1,8805 1,7498 220,1260 4,02 6 2,0091 1,8857 1,7638 220,0600 4,01 7 2,0088 1,8891 1,7591 228,7500 4 8 2,0087 1,8965 1,7721 231,2380 4,01 9 2,0090 1,8900 1,7703 223,0840 3,97 10 2,0088 1,9053 1,7988 229,4810 4,01 11 2,0090 1,8851 1,7537 222,2500 3,99 12 2,0092 1,8789 1,7488 219,4040 4 13 2,0089 1,8992 1,7809 225,3450 4,04 14 2,0088 1,9068 1,7971 227,6100 3,98 15 2,0097 1,8578 1,7209 208,5751 4
Gambar 5. Membership Function input M
Gambar 6. Membership Function input Y
Gambar 7. Membership Function input K
Gambar 8. Aturan yang Terbentuk

## Proses Pencocokan
Setelah  data  latih  melalui proses training dan testing , output dapat diketahui melalui perintah: fis=readfis( 'g50' ) out=evalfis([c m y k],fis); Lalu membagi output ke dalam empat kategori, yaitu:
if (out>=0.81 & out<=1.45) set(handles.txtResult, 'String' , 'Tua' ); set(handles.test, 'String' , 'Diperkirakan     berusia sekitar 32-46 tahun' ); elseif (out>=1.53 & out<=2.12) set(handles.txtResult, 'String' , 'Sedang' ); set(handles.test, 'String' , 'Diperkirakan berusia sekitar 17-31 tahun' ); elseif (out>=2.8 & out<=3.13) set(handles.txtResult, 'String' , 'Muda' ); set(handles.test, 'String' , 'Diperkirakan berusia sekitar 2-16 tahun' ); elseif (out>=3.95 & out<=4.07) set(handles.txtResult, 'String' , 'Buatan' ) set(handles.test, 'String' , 'Kertas tidak mengalami proses penuaan ' ); else set(handles.txtResult, 'String' , 'Tidak Teridentifikasi!' ); end

## Gambar 9. Hasil Berjalannya Aplikasi

## B. Evaluasi dan Pengujian
Pada  pengujian  aplikasi  prediksi  usia  kertas menggunakan metode ANFIS dan image processing . Aplikasi dapat mengidentifikasi 77 citra dengan benar dan  23  citra  salah  teridentifikasi  dari  total  100  data input .  Presentasi  keberhasilan  keseluruhan  sebesar 77% dengan rincian akurasi pengujian kertas kategori buatan  15%,  kategori  muda  19%,  kategori  sedang 21%, dan kategori tua sebesar 22%.
Dari 100 data latih yang di training , didapatkan seluruh  citra  teridentifikasi  dengan  benar.  Hal tersebut menunjukkan persentase keberhasilan mengidentifikasi  data  yang  sudah  di  latih  sebesar 100%.  Sedangkan,  dari  40  data  yang  belum  dilatih atau  belum  melalui  proses training ANFIS  terdapat 17 hasil yang benar teridentifikasi dan 23 citra salah
teridentifikasi. Persentase
keberhasilan mengidentifikasi  data  yang  belum  dilatih  sebesar 42,5%.

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian yang dilakukan, penulis dapat menyimpulkan bahwa untuk membaca identitas dari  setiap  citra  dapat  digunakan  pemrosesan  citra dengan mengkonversi warna RGB menjadi CMYK.. Untuk memprediksi usia kertas dengan mengkategorikan  usia  kertas  dapat  dilakukan menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System sebagai  alat  pencocokan  dengan data citra kertas yang telah dilatih.
Dari  hasil  pengujian  terhadap  data  masukan, aplikasi ini memiliki tingkat keberhasilan keseluruhan  sebesar  77%.  Dalam  memprediksi  usia kertas  terhadap  data  yang  sudah  dilatih,  aplikasi mendapatkan  nilai  akurasi  100%.  Sedangkan  pada data yang belum dilatih tingkat akurasi hanya 42,5%.
Semakin  banyak data  sample yang  dilatih, akurasi  hasil  identifikasi  akan  semakin  tinggi. Dengan adanya aplikasi ini, usia kertas dengan mudah dapat  diprediksi  berdasarkan  tahun  terbit  kertas tersebut tanpa harus melakukan uji laboratorium.

## 5.2 Saran
Aplikasi  yang  dibuat  oleh  penulis  masih memiliki  banyak  kekurangan  sehingga  informasi yang  dikeluarkan  kurang  optimal.  Untuk  itu, diperlukan juga saran-saran untuk dijadikan pertimbangan  dalam  pengembangan  aplikasi,  antara lain:
1. Data citra kertas memiliki perbedaan warna pada setiap  kategorinya  sehingga  ketepatan  aplikasi dalam  memprediksi  usia  kertas  berkurang.  Hal tersebut dikarenakan penyimpanan dan perawatan  yang  berbeda  terhadap  setiap  buku. Akan  lebih  baik  jika  kedepannya  semua  data diperlakukan secara merata misalnya kertas yang disimpan  di  tempat  dan  dirawat  secara  khusus seperti pada ruangan maupun gedung kearsipan.
2. Jumlah Data  sample yang  lebih  banyak  akan menambah tingkat keberhasilan aplikasi.
3. Disarankan untuk masa yang akan datang aplikasi ini bisa dikembangkan dan mengidentifikasi usia kertas secara tepat berdasarkan tahun terbit kertas tanpa pengkategorian.
4. Disarankan untuk masa yang akan datang aplikasi ini  dapat  dikembangkan  dengan  masukkan  jenis kertas yang berbeda-beda.
5. Untuk  kertas  yang  sengaja  dituakan  harus diklasifikasi lebih detail sesuai dengan kemiripan warnanya apakah termasuk kertas buatan kategori tua,  sedang,  atau  muda  sehingga  hasil  yang dikeluarkan oleh aplikasi akan lebih tepat.
6. Menambah dan memperbesar Region of Interest yang  diblok,  tidak  hanya  dari satu  sisi  saja.  Hal ini juga dapat mempengaruhi tingkat keakuratan hasil prediksi
7. Aplikasi dikembangkan dengan bahasa pemrograman lain yang sedang tren seperti Java pada mobile  application atau  PHP  pada web application .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad, Usman. 2005. Pengolahan Citra Digital &  Teknik  Pemrogramannya .  Yogyakarta:  Graha Ilmu
[1] Anonim. Color  Image  Processing . http://www. cs.tut.fi/~moncef/SGN-3016-DIP/Chap06.pdf [diakses: 26 April 2015]
[2] Anonim. Sekilas  Kertas  Leces .  Diakses  melalui http://www.kertasleces.co.id/index.php pada
tanggal 26 Mei 2015. [3] Anonim . PT Kertas Padalarang .
http://www.kertas -padalarang.co.id/id/ [diakses: 26 Mei 2015]
[4] HIGHAM,  T.  F.  G.  September  2002. The  C Method. Quaternary Geochronology (Quaternary Science Reviews) . United Kingdom:
Oxford University
[5] Hikmah,  Nurul.  2008. Identifikasi  Retina  Mata Manusia  Menggunakan  Sistem  Inferensi  Neuro Fuzzy  Adaptif .  Skripsi  Departemen  Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Indonesia.
[6] Isna. Kertas  HVS  Pengertian  dan  Definisi . http://www.kamusq.com/2012/09/kertas-hvs- pengertian-dan-definisi.html  [diakses:  26  Mei 2015
[7] Kodogiannis,  V.  S.  dan  Boulougoura,  M. An Adaptive Neurofuzzy Approach for the Diagnosis in  Wireless  Capsule  Endoscopy  Imaging .  IVP- Intracorporeal  Videoprobe,  European  Research Project, Contract no: IST-2001-35169
[8] Kusumadewi, Sri dan Hartati, Sri. 2006. Neuro- Fuzzy Integrasi Jaringan Fuzzy dan Sistem Saraf. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Kusumadewi, Sri dan Hartati, Sri. 2010. Neuro- Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan jaringan Syaraf Edisi 2 . Yogyakarta: Graha Ilmu
[10] Kuswadi, Son. 2007. Kendali Cerdas : Teori dan Aplikasi Praktisnya . Yogyakarta.Andi
[11] Ladjamudin,  Al  Bahra  Bin.  2006.  Yogyakarta. Rekayasa Perangkat Lunak .  Yogyakarta: Graha Ilmu
[12] Ladjamudin,  Al  Bahra  Bin.  2005.  Yogyakarta.
Analisis dan Desain Sistem Informasi .
Yogyakarta: Graha Ilmu
[13] Mirnasari,  Nelly  dan  Adi,  Kusworo.  2013. Aplikasi Metode Otsu Untuk Identifikasi Bakteri Tuberkulosis Secara Otomatis . Youngster
Physics Journal Vol. 01, No. 3, April 2013, Hal 13-20. ISSN: 2302-7371
[14] Pressman,  Roger  S.    Ph.D.  2010. Oftware Engineering, A Practitioner’s Approach (Seventh
Edition) . New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
[15] Suci,  Anggun  A.S.,  dkk.  2013. Pembuatan
Standar  Modern  Karbon  Gula  Pasir  Indonesia Untuk  Menentukan  Umur  Fosil  Kayu  dan Moluska  Menggunakan  Metode  Radiokarbon . Bandung: Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Nuklir PTNBR – BATAN
[16] Swarinata,  P.  M.  2014. Weather  Prediction
Application  Based  on  ANFIS  (Adaptive  Neural Fuzzy Inference System) Method in West Jakarta . Region  Jakarta:  Fakultas  Sains  dan  Teknologi
UIN Syarif Hidayatullah.
[17] Sustantio,  Djulianto.  17  Januari  2010. Metode Pertangalan Dalam Arkeologi .  http://arkeologi- publik.blogspot.com/2010/01/metode- pertanggalan-dalam-arkeologi.html.  [diakses:  10
April 2015, Pukul: 10.25].
[18] Widodo,  P.  P.  dan  Handayanto,  R.  T.  2012. Penerapan  Soft  Computing  dengan  MATLAB . Bandung: Rekayasa Sains.
[19] Wijaya,  Marvin  Ch.  dan  Prijono,  Agus.  2007.
Pengolahan Citra Digital Menggunakan MatLAB Image Processing Toolbox . Bandung:
Informatika.
[20] Wicaksono,  Dawud  Gede.  2007. Perangkat
Lunak Identifikasi Nilai Nominal Dan Keaslian Uang  Kertas  Rupiah  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Back  Propagation, Skripsi, Universitas Indonesia, Tidak Diterbitkan