Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk
Arief Herdiansah 1* , Rohmat Indra Borman 2 , Desi Nurnaningsih 1 , Alfry Aristo J Sinlae 3 , Rosyid Ridlo Al Hakim 4
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira, Kupang, Indonesia
4 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknik Elektro, Universitas Global Jakarta, Depok, Indonesia Email: 1,* arief_herdiansah@umt.ac.id, 2 rohmat_indra@teknokrat.ac.id, 1 desi.nurnaningsih@umt.ac.id, 3 alfry.aj@unwira.ac.id,
4 rosyidridlo@student.jgu.ac.id Email penulis Korespondensi: arief_herdiansah@umt.ac.id Submitted 21-04-2022 ; Accepted 24-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Sejak zaman dahulu hingga sekarang tanaman herbal telah dimanfaatkan untuk pengobatan dan telah diterapkan di dunia kesehatan sampai saat ini. Seluruh bagian tumbuhan dapat digunakan sebagai obat, salah satunya adalah daunnya. Namun, masih banyak orang yang belum mengenal daun herbal daun obat tersebut. Hal ini dikarenakan daun  sekilas terlihat hampir sama, sehingga  sulit untuk membedakannya. Sebenarnya jika dicermati, daun memiliki ciri-ciri yang dapat dibedakan antara daun satu dengan yang lain. Tujuan penelitian ini yaitu unuk mengklasifikasikan citra jenis daun herbal menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network (BNN) dengan ekstraksi ciri bentuk memanfaatkan parameter metric dan eccentricity. BNN merupakan jenis algoritma pembeljaran terawasi yang terdari dari beberapa lapisan dan menggunakan output error sebagai pengubah nilai bobot ke arah belakang. Pada penelitian ini pada  ekstraksi  ciri  bentuk  yang  menjadi  masukan  untuk  algortima  BNN  akan  melalui  operasi  morfologi  untuk  memperbaiki  hasil segmentasi agar hasil klasifikasi lebih optimal. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 88,75%, ini menunjukkan model yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan daun herbal dengan baik.
Kata Kunci: Klasifikasi Citra; Backpropagation Neural Network; Ekstraksi Ciri Bentuk; Metric; Eccentricity

## Abstract
Since ancient times until now herbal plants have been used for treatment and have been applied in the world of health to this day. All parts of the plant can be used as medicine, one of which is the leaves. However, there are still many people who are not familiar with the medicinal leaves. This is because the leaves at first glance look almost the same, making it difficult to tell them apart. Actually, if you look closely, the leaves have characteristics that can be distinguished from one leaf to another. The purpose of this study is to classify  images  of  herbal  leaf  species  using  the  Backpropagation  Neural  Network  (BNN)  algorithm  with  shape  feature  extraction utilizing metric and eccentricity parameters. BNN is a type of supervised learning algorithm that consists of several layers and uses an error output as a modifier of the weight value backwards. In this study, the extraction of shape features that become input for the BNN algorithm will go through morphological operations to improve the segmentation results so that the classification results are more optimal. The test results show an accuracy of 88.75%, this shows the developed model can classify herbal leaves well.
Keywords : Image Classification; Backpropagation Neural Network; Extraction Of Shape Features; Metrics; Eccentricity

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  pandemi  Covid-19  obat  tradisional  berupa  ramuan  dan  tanaman  herbal  kian  populer  sebagai  salah  satu alternatif meningkatkan imun atau daya tahan tubuh. Tanama herbal merupakan tanaman yang berkhasiat sebagai obat dan digunakan untuk menyembuhkan atau mecegah  suatu  penyakit  [1]. Sejak zaman dahulu hingga sekarang tanaman herbal  telah  dimanfaatkan  untuk  pengobatan  dan  telah  diterapkan  di  dunia  kesehatan  sampai  saat  ini.  Bahkan  WHO menyebutkan penggunaan obat herbal pada negara maju mencapai 65% dan 80% pada negara berkembang mencapai 80% [2]. Tercatat hampir 10% atau sekitar 350.000 spesies dari seluruh tumbuhan berpembuluh dapat digunakan sebagai obat [3]. Tanaman obat yang sudah dikenal di dunia mencapai sekitar 40.000 jenis obat herbal dan sekitar 30.000 tanama obat tersebut diyakini terdapat di Indonesia [4]. Seluruh bagian tumbuhan dapat digunakan sebagai obat, salah satunya adalah daunnya.  Daun  adalah  salah  satu  bagian  dari  tanaman  yang tumbuh  pada  dahan,  biasanya  memiliki  warna  hijau  yang fungsinya sebagai penangkap energi dari sinar matahari yang digunakan sebagai fotosintesis. Berdasarkan uji klinis, daun mengandung vitamin, mineral  dan antioksidan yang secara alami  dapat  membantu  menjaga kesehatan tubuh manusia. Pemerintah  melalui  Kementrian  Kesehatan  telah  mengeluarkan  “Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia Nomor  HK.01.07/Menkes/187/2017”  tentang  “Formularium  Ramuan  Obat  Tradisional  Indonesia”.  Berdasarkan Keputusan Menteri tersebut terdapat beberapa daun yang ditetapkan sebagai ramuan obat tradisonal atau herbal. Namun, beberapa masyarakat belum mengenal daun herbal daun obat tersebut. Hal ini dikarenakan daun sekilas terlihat hampir sama, sehingga sulit untuk membedakannya [5]. Sebenarnya jika dicermati, daun memiliki ciri-ciri yang dapat dibedakan antara daun satu dengan yang lain. Maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan dan daun berdasarkan citranya sehingga lebih mudah dalam memberikan informasi mengenai jenis daun tersebut. Hal ini dapat diatasi melalui penerapan teknologi pengolahan citra digital.
Pengolahan citra digital  merupakan  bidang yang mempelajari  pembentukan, pengelolaan dan menganalisa citra agar mendapatkan informasi yang dapat dimanfaatkan [6]. Salah satu implementasi pengolahan citra adalah klasifikasi. Klasifikasi citra merupakan proses untuk pengelompokan sejumlah pixel atau picture element pada sebuah citra menjadi kelas-kelas  pada masing-masing  kelas mendiskripsikan  suatu  entitas yang  mempunya karakter agar dapat  dikenali [5].
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pendekatan yang dapat dimanfaatkan dalam peneyelesaian klasifikasi citra adalah jaringan syaraf tiruan ( neural network ). Neural  network merupakan  pendekatan  komputasi  yang  mengadopsi  pola  kerja  jaringan  syaraf  manusia  [7].  Jaringan syaraf tiruan menerapkan perhitungan dasar non-linier yang dikenal dengan istilah neuron dan saling berkaitan sehingga seperti jaringan saraf pada manusia [8]. Salah satu algoritma jaringan syaraf tiruan yang paling populer digunakan untuk klasifikasi  adalah  algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN).  BNN  adalah  jenis  algoritma  pembelajaran supervised /terawasi yang memiliki banyak lapisan [9]. BNN menggunakan output error untuk mengubah nilai bobotnya ke arah belakang.
Algoritma  BNN  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  dapat  bekerja  dengan  baik  untuk  kasus klasifikasi  dan  identifikasi  citra.  Penelitian  sebelumnya,  mengenai  penglasifikasian  buku  berbahasa  Indonesia berdasarkan  sampulnya  menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN)  [10].  Dari  hasil  pengujian akurasi menggunakan satu hidden layer dan 15 neuron adalah 63,31%. Sedangkan untuk 2 hidden layer dengan kombinasi 15  dan  35  neuron  memiliki  akurasi  79,89%.  Penelitian  lain  terkait  klasifikasi  citra  kain  tenun  songket  khas  Lombok dengan  menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN)  [11].  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa peningkatan  jumlah  neuron  dapat  meningkatkan  jumlah  akurasi.  Berdasarkan  uji  coba  menggunakan  100  neuron, mendapatkan  100%  keberhasilan  yang  dapat  diklasifikasikan.  Selain  jumlah  neuron,  ekstraksi  ciri  juga  sangat berpengaruh dalam meningkatkan akurasi. Penelitian selanjutnya, mengenai klasifikasi citra anggrek dengan menerapkan algoritma Backpropagation Neural Network (BNN). Pada penelitian ini, hasil akurasi menunjukkan nilai sebesar 86,7%, yang didapatkan dari perbandingan antara jumlah citra yang dapat diklasifikasi dengan tepat dan tidak.  Pada penelitian ini  juga  memperlihatkan  bahwa  algoritma  BNN  akan  optimal  jika  pemilihan  ekstraksi  ciri  yang  tepat,  sehingga  dapat menjadi masukan algoritma BNN.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  daun  herbal  menggunakan  algoritma Backpropagation Neural Network (BNN). Berdasarkan penelitian sebelumnya, menunjukkan bahwa ekstraksi ciri menjadi salah satu faktor pendukung optimalisasi klasifikasifikasi yang dihasilkan algoritma BNN. Pada penelitian ini akan menerapkan algoritma BNN  dengan  ekstraksi  ciri  bentuk  menggunakan  parameter metric dan eccentricity yang  mampu  mengekstraksi  ciri bentuk  dan  pada  ekstraksi  ciri  dilakukan  operasi  morfologi  untuk  memperbaiki  hasil  segmentasi  agar  hasil  klasifikasi lebih optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  melakukan  penelitian  agar  dapat  tercapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan,  maka  tahapan  penelitian  harus  dapat tersusun dan terencana dengan baik. Gambar 1 berikut ini, merupakan bagan tahapan penelitian yang dijalankan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Akuisisi Citra
Tahap  pertama  yaitu  proses  akuisisi  citra  daun  herbal  yang  digunakan  sebagai  dataset.  Data  citra  daun  herbal  yang digunakan  adalah  daun  yang  direkomendasikan  oleh  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  berdasarkan “Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor HK.01.07/Menkes/187/2017” tentang “Formularium Ramuan Obat  Tradisional  Indonesia”.  Terdapat  banyak  daun  yang  ada  pada  Keputusan  Menteri  tersebut,  tetapi  yang  akan digunakan untuk membangun prototipe klasifikasi jenis tanaman herbal ini menggunakan empat jenis daun herbal yang mudah  ditemukan.  Empat  jenis  daun  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  diantaranya:  daun  jambu  biji,  daun  sirih,  daun
Evaluasi Menghitung Tingkat Akurasi Klasifikasi Citra Algoritma Backpropagation Neural Network (BNN) Ekstraksi Ciri Dengan Parameter Metric d an Eccentricity Perbaikan Hasil  Segmentasi Menggunakan Operasi Morfologi Segmentasi Citra Menggunaka Metode Thresholding Akuisis Citra Pengumpulan  Dataset
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pepaya  dan  daun  kunyit.  Proses  akuisi  citra  dengan  melakukan  pengambilan  gambar  dengan  cara  memotret  tanaman herbal  dengan  tingkat  cahaya  yang  sama,  kemudian  dilakukan croping sesuai  dengan  kebutuhan.  Distribusi  dataset dilakukan  dengan menggunakan persentase 60% data latih  dan  40% untuk  data uji  [12]. Data uji memiliki persentase lebih besar dengan tujuan agar model mampu melakukan pembelajaran terhadap pola lebih optimal, sedangkan data latih untuk  mengukur  kinjerja  dari  model  dengan  data  baru.  Dataset  yang  sudah  dikumpulkan  sebanyak  200  citra,  dengan pemabagian data uji sebanyak 200 citra dengan masing-masing kelas sebanyak 50 citra dan data latih sebanyak 80 citra dengan masing-masng kelas sebanyak 20 citra.

## 2.1.2 Segmentasi Citra
Tahapan selanjutnya yaitu proses segmentasi citra, dimana pada tahap ini untuk memisahkan satu objek dengan objek yang lain. Objek dipisahkan berdasarkan batas wilayah yang memiliki bentuk atau susunan yang sama. Output dari tehapan  segmentasi  yaitu  berupa  citra  biner,  dengan  objek  yang  diidentifikasi  mempunyai  nilai  1  dan background nya mempunyai  nilai  0  [5].  Teknik  segementasi  citra  yang  digunakan  yaitu  metode thresholding . Thresholding memiliki tujuan  untuk  mendapatkan  nilai threshold yang tepat,  sehingga menghasilkan citra yang dapat  dibedakan antara  objek dari background .  Proses  transformasi  citra  ke  dalam  bentuk  biner  memudahkan  untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  [13]. Proses thresholding sebenarnya adalah proses kuantisasi citra dengan menggunakan rumus presamaan (1) dan (2).
) b w ( b* x int = (1) ) a ( b 256 int = (2)
Dimana w merupakan  nilai  dari  derajat  keabuan  sebelum  thresholding,  sedangkan  x  menunjukkan  nilai  derajat keabuan hasil thresholding

## 2.1.3 Perbaikan Hasil Segmentasi
Agar  maksimal  dalam  proses  ekstraksi  ciri  maka  hasil  segmentasi  dilakukan  perbaikan  dengan  menggunakan  operasi morfologi. Operasi morfologi citra merupakan sebuah proses yang memiliki tujuan agar dapat merubah bentuk objek pada citra asli. Operasi morfologi data diterapkan baik pada citra biner maupun citra grayscale. Terdapat beberapa tipe untuk melakukan  perbaikan  segmentasi,  diantaranya dilation , erotion , closing ,  dan opening .  Secara  teori,  untuk  melakukan operasi morfologi pada operasi dilation , erotion , closing , dan opening dapat dilakukan melaui persamaan (3), (4), (5) dan (6).
𝐴 ⊕ 𝐵 (3) 𝐴 ⊝ 𝐵 (4) 𝐴 ⋅ 𝐵 = (𝐴 ⊕ 𝐵) ⊝ 𝐵 (5) 𝐴 ∘ 𝐵 = (𝐴 ⊝ 𝐵) ⊕ 𝐵 (6)
Dimana A merupakan sebuah matriks citra awal sedangkan dan B merupakan structuring element , dimana matriks operator yang digunakan sebagai perbaikan hasil segmentasi.

## 2.1.4 Ekstraksi Ciri
Tahapan ini adalah tahapan dimana akan diidentifikasi ciri/karakter pembeda agar obejk dapat dibedakan dengan objek yang  lain.  Ciri  yang  telah  terekstraksi  selanjutnya  digunakan  untuk  parameter  ataupun  nilai  masukan  pada  tahapan klasifikasi. Satu diantara karakter objek yang dapat diidentifikasi adalah fitur bentuk. Dalam mengekstraksi ciri bentuk digunakan parameter metric dan eccentricity . Parameter metric didapatkan dari nilai perbandingan antara luas dan keliling pada sebuah objek. Sedangkan parameter eccentricity didapatkan dari nilai perbandingan antara jarak fokus elips minor dan fokus elips mayor pada sebuah objek. Nilai metric dan eccentricity dapat dihitung melalui rumus (7) dan (8).
2 2 1 a b e − = (7)
C A M  =  4 (8)
Dimana a  merupakan  sumbu  minor, sedangkan  b merupakan  sumbu  mayor.  Untuk notasi A  menunjukkan  luas sedangkan C menunjukkan keliling.

## 2.1.5 Klasifikasi Citra
Backpropagation  Neural  Network (BNN)  adalah  algoritma suervised  learning yang  memiliki  lapisan input ,  lapisan tersembunyi,  dan  lapisan output kemudian  melakukan  perubahan  bobot  yang  menghubungkan  pada  masing-masing
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
lapisan  [14].  Pendekatan backpropagation melakukan  evaluasi  dari  kontribusi  kesalahan  masing-masing  neuron  pada sebuah deret data. Metode ini bertujuan untuk dapat melakukan modifikasi terhadap bobot, agar dapat terjadi pelatihan jaringan  neural  untuk  bisa  memetakan output secara  tepat    [15].  Gambar  2  berikut  ini  merupakan  contoh  arsitektur backpropagation .
Gambar 2. Arsitektur Backpropagation Neural Network (BNN)
Gambar 2, merupakan contoh arsitektur BNN yang memerlihatkan bahwasanya x 1 , x 2 , x 3 adalah lapisan input , dan z 1 , z 2 , z 3 adalah  lapisan  tersembunyi,  sedangkan y 1 adalah  lapisan output .  Pada  lapisan-lapisan  jaringan  tersebut dihubungkan oleh bobot masing-masing lapisan. Model BNN dapat menggunakan persamaan (9).
      +       + =   = = p j k ij n i i j j jk k k w v x v f w f y 1 0 1 0 (9)

## 2.1.6 Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  dimana  keefektifan  dari  algoritma  yang  dikembangkan  akan  diuji.  Hasil  klasifikasi  dari algoritma yang dikembangkan akan diuji keakuratannya. Tingkat akurasi digunakan agar dapat diketahui kedekatan hasil pengujian atau rata-rata hasil uji dengan nilai sebenarnya [16]. Untuk menguji akurasi menggunakan persamaan (10).
% 100  = TP CP
Accuracy
(10)
Dimana,  CP  ( Corect  Predictio )  merupakan  jumlah  prediksi  yang  benar.  Sedangkan  TP  ( Total  Prediction ) merupakan jumlah total keseluruhan prediksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan klasifikasi citra daun herbal, langka pertama diawali dengan pengumpulan dataset. Distribusi dataset dilakukan  dengan  menggunakan  persentase  60% data  latih  dan  40%  untuk  data  uji.  Dataset  yang  sudah  dikumpulkan sebanyak 200 citra, dengan pemabagian data uji sebanyak 200 citra dengan masing-masing kelas sebanyak 50 citra dan data  latih  sebanyak  80  citra  dengan  masing-masng  kelas  sebanyak  20  citra.  Proses  pengumpulan  dataset  dengan melakukan  pengambilan  gambar  dengan  cara  memotret  tanaman  herbal  dengan  tingkat  cahaya  yang  sama,  kemudian dilakukan croping sesuai dengan kebutuhan. Data citra daun herbal yang digunakan adalah daun yang direkomendasikan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia berdasarkan “Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor HK.01.07/Menkes/187/2017” tentang “Formularium Ramuan Obat Tradisional Indonesia”, namun hanya diambil empat jenis daun yaitu: daun jambu biji, daun sirih, daun pepaya dan daun kunyit. Tabel 1 berikut ini merupakan sampel dataset yang digunakan.
Tabel 1. Sampel Dataset Daun Herbal Jenis Daun Herbal Sampel Citra Daun Jambu Biji Daun Sirih
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Daun Pepaya Daun Kunyit
Setelah  dataset  dikumpulkan,  dilanjutkan  dengan  melakukan  pelatihan  terhadap  model  yang  dikembangkan. Model akan diimplementasikan dengan menggunakan aplikasi Matlab. Algoritma yang digunakan dalam klasifikasi yaitu Backpropagation Neural Network (BNN). Dimana algoritma ini melakukan pelatihan terawasi yang terdiri dari beberapa lapisan dan menggunakan output error untuk mengubah nilai bobot ke arah belakang. Pola input dipelajar melalui tiga fase, yaitu: fase maju, fase mundur dan fase modifikasi bobot. Arsitektur model yang dibangun akan dicari model dengan nilai akurasi pelatihan yang paling maksimal. Arsitektur model yang dibangun akan menerima 120 citra pelatihan sebagai input dengan  4  kelas  sebagai output (daun  jambu  biji,  daun  sirih,  daun  pepaya  dan  daun  kunyit). Dari  hasil  pelatihan jaringan BNN arsitektur yang paling optimal adalah 100 epoch dengan 9 itertions dan 2 hidden layer . Gambar 6 di bawah ini merupakan arsitektur model yang paling optimal dalam proses pelatihan.
Gambar 3. Arsitektur Backpropagation Neural Network (BNN) Untuk Klasifikasi Daun Herbal
Selanjutnya, model akan diuji  dengan memasukkan data  uji yang digunakan  sebanya 80 citra, dimana terdapat empat kelas maka untuk masing-masing kelas sebanyak 20 citra yang digunakan untuk data uji. Dalam proses klasifikasi diawali dengan segmentasi citra. Segmentasi citra menggunakan metode thresholding . Keluaran dari tahapan ini adalah citra biner dengan nilai intensitas pixel yaitu 0 dan 1, dengan tujuan untuk memisahkan objek dari background . Setelah citra tersegmentasi dilakukan operasi morfologi untuk memperbaiki hasil segmentasi agar mempermudah dalam proses ekstraksi ciri. Tabel 2 dibawah ini merupakan sampel hasil segmentasi citra untuk masing-masing kelas.
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 2. Sampel Hasil Segmentasi
Citra Asli Hasil Segmentasi
Setelah dihasilkan citra yang telah tersegmentasi atau citra biner yang memiliki pixel perbeda antara background dan objeknya, selanjutnya akan dilakukan ekstraksi ciri. Sebelum melakukan ekstraksi ciri, pixel yang telah terindetifikasi sebagai  objek  yang  akan  diekstraksi  akan  dikemablikan  kedalam  citra  RGB.  Hal  ini  untuk  mempermudah  dalam melakukan  ekstraksi  ciri  berdasarkan  bentuknya.  Ekstraksi  ciri  bentuk  dengan  menerapkan  parameter metric dan eccentricity .  Tabel  3  berikut  hasil  citra  dengan  objek  yang  terindetifikasi  dikembalikan  pada  format  RGB  agar memudahkan poses perhitungan metric dan eccentricity .
Tabel 2. Sampel Hasil Citra Untuk Ekstraksi Ciri
Segmentasi Citra Citra Untuk Ekstraksi Ciri
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Kemudian, setelah mendapatkan nilai metric dan eccentricity hasil ini akan menjadi inputan untuk algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN)  melakukan  klasifikasi.  Untuk  dapat  menguji  model  dengan  mudah,  model diimplementasikan  pada softwre matlab  dalam  bentuk  GUI.  Gambar  4  berikut  ini,  merupakan user  interface sistem klasifikasi yang dikembangkan.

## Gambar 4. GUI Sistem Klasifikasi Daun Herbal
Tahapan selanjutnya adalah evaluasi, dimanan akan dilakukan uji akurasi dari model yang dikembangkan. Sistem akan  diuji  akurasinya  menggunakan  persamaan  (10)  yang  telah  dibahas  sebelumnya.  Dari  data  uji  yang  ada  akan dicocokkan antara data aktual dengan hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh model. Hasil pengujian akirasi dari klasifikasi 4 kelas jenis daun herbal dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Akurasi Jenis Daun Herbal Jumlah Prediksi Benar Akurasi (%) Daun Jambu Biji 17 85 Daun Sirih 18 90 Daun Pepaya 19 95 Daun Kunyit 17 85 71 88,75
Gambar 6. Grafik Akurasi Setiap Kelas Jenis Daun Herbal
Pada  Gambar  6,  menunjukkan  bahwa  rata-rata  akurasi  hasil  uji  akurasi  yang  menggambarkan  kedekatan  hasil pengujian  atau  rata-rata  hasil  uji  dengan  nilai  sebenarnya  diperoleh  nilai  sebesar  88,75%.  Hasil  tersebut  kemudian dikonversi dalam kategori hasil klasifikasi dengan acuan sebagai berikut: Baik, dengan rentang nilai antara 76% hingga 100%; Cukup, dengan rentang nilai 56% hingga 75%; Kurang Baik, dengan rentang nilai 40% hingga 55%, sedangkan Kurang  Baik,  memiliki  nilai  kurang  dari  40%  [17].  Maka,  akurasi  dari  model  klasifikasi  daun  herbal  menggunakan algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN)  dengan  ekstraksi  ciri  bentuk  melalui  parameter metric dan eccentricity masuk  dalam  kategori  baik.  Algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN)  memiliki  keunggulan mampu  dalam  menyelesaikan  permasalahan  kompleks,  ini  dikarenakan  jaringan  dengan  algoritma  ini  melakukan
85 90 95 85 Daun Jambu Biji Daun Sirih Daun Pepaya
Daun Kunyit
Hal 388−395 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pelatihan melalui pendekatan supervised sehingga dapat memeplajari pola input melalui fase maju, fase mundur dan fase modifikasi bobot. Meskipun hasil akurasi masuk dalam kategori baik, tetapi tingkat error atau kesalahannya mencapai 11,25%. Berdasarkan dari hasil pengujian, faktor-faktor penyebab error atau keselahan tersebut diantaranya: (1) jumlah data  latih  dan  data  uji  masih  tergolong  sedikit;  (2)  Ekstraksi  yang  digunakan  sangat  tergantung  pada  citra  data  yang digunakan, jika citra tidak jelas atau noise maka ekstraksi yang dilakukan tidak optimal; (3) untuk citra dengan berbagai background mengalami kesulitan dalam proses klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telak melakukan klasifikasi jenis daun herbal menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network (BNN). Algoritma BNN mampu menyelesaikan permasalahan kompleks, karena jaringan dengan algoritma ini melakukan pelatihan melalui pendekatan supervised sehingga dapat memeplajari pola input melalui fase maju, fase mundur dan fase modifikasi bobot sehingga menghasilkan klasifikasi yang optimal. Untuk mendukung kinerja algoritma BNN digunakan ekstraksi ciri bentuk menggunakan parameter metric dan eccentricity yang mampu mengekstraksi ciri bentuk sehingga mampu  mendapatkan  ciri  yang  dapat  dikenali.  Agar  ekstraksi  ciri  bentuk  dapat  bekerja  dengan  baik,  setelah  tahapan segementasi  dilakukan  perbaikan  hasil  segmentasi  dengan  operasi  morfologi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi sebesar  88,75%,  ini  menunjukkan  model yang dibangun dapat  mengklasifikasikan daun herbal  dengan baik.  Namaun, perlu  ada  perbaikan  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  mendapatkan  model  yang  lebih  baik.  Beberapa  saran  untuk penelitian selanjutnya diantaranya: menggunakan ekstraksi  ciri tidak hanya bentuk tetapi juga mempertimbangkan ciri tekstur,  menggunakan  algortima deep  learning agar  model  dapat  mengenali  pola  lebih  maksimal  dan  menambahkan jumlah kelas daun herbal serta meningkatkan jumlah data latih dan data uji.

## REFERENCES
[1] F.  Bahalwan  and  N.  Y.  Mulyawati,  “Jenis  Tumbuhan  Herbal  dan  Cara  Pengolahannya  (Studi  Kasus  di  Negeri  Luhutuban Kecamatan Kepulauan Manipa Kabupaten Seram Bagian Barat),” J. Biol. Sci. Educ. , vol. 7, no. 2, pp. 162–177, 2018.
[2] A. R. Oktaviani et al. , “Pengetahuan dan Pemilihan Obat Tradisional Oleh Ibu-Ibu di Surabaya,” J. Farm. Komunitas , vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[3] E. S. Manzano, J. A. G. Cardenas, and F. M. Agugliaro, “Worldwide Research Trends on Medicinal Plants,” Int. J. Enviromental Res. Public Heal. , vol. 17, no. 3376, pp. 1–20, 2020.
[4] R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based on  Their  Image  Using  First  Order  Feature  Extraction  and  Multiclass  SVM  Algorithm,”  in 1st  International  Conference  on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) Identification , 2021, pp. 12–17.
[5] R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[6] S. Ratna, “Pengolahan Citra Digital dan Histogram Dengan Phyton dan Text Editor Phycharm,” Technologia , vol. 11, no. 3, pp. 181–186, 2020.
[7] N. Wiliani, A. Sani, and A. T. Andyanto, “Klasifikasi Kerusakan Dengan Jaringan Syaraf Backpropagation pada Permukaan Solar Panel,” J. Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 89–94, 2019.
[8] S. H. Hasanah and S. M. Permatasari, “Backpropagation Artificial Neural Network Classification Method in Statistics Students of Open University,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no. 2, pp. 243–252, 2020.
[9] H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural Networks With Metric and Ecentricity Parameters,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2021.
[10]  I. P. B. D. Purwanta, C. K. Adi, and N. P. N. P. Dewi, “Backpropagation Neural Network for Book Classification Using the Image Cover,” Int. J. Appl. Sci. Smart Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 179–196, 2020.
[11]  B. Imran and M. M. Efendi, “The Implementation of Extraction Feature Using GLCM and Back-Propagation Artificial Neural Network to Clasify Lombok Songket Woven Cloth,” J. TECHNO Nusa Mandiri , vol. 17, no. 2, pp. 131–136, 2020.
[12]  N. S. B. Kusrorong, D. R. Sina, and N. D. Rumlaklak, “Kajian Machine Learning Dengan Komparasi Klasifikasi Prediksi Dataset Tenaga Kerja Non-Aktif,” J-ICON , vol. 7, no. 1, pp. 37–49, 2019.
[13]  M. Wati, Haviluddin, N. Puspitasari, E. Budiman, and R. Rahim, “First-order Feature Extraction Methods for Image Texture and Melanoma Skin Cancer Detection,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, 2019.
[14]  P.  Prasetyawan,  I. Ahmad,  R.  I.  Borman, A.  Ardiansyah,  Y.  A.  Pahlevi,  and D.  E.  Kurniawan,  “Classification  of the  Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network,” in Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[15]  S. Setti and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2019.
[16]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[17]  D. Nurnaningsih, D. Alamsyah, A. Herdiansah, and A. A. J. Sinlae, “Identifikasi Citra Tanaman Obat Jenis Rimpang dengan Euclidean Distance Berdasarkan Ciri Bentuk dan Tekstur,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 171–178, 2021.