IDENTIFIKASI JENIS TUMBUHAN MENGGUNAKAN CITRA DAUN BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS)
Reni Rahmadewi 1 , Vita Efelina 2 , Endah Purwanti 3
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H. S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur, Karawang 441361 Telp.Fax: (0267) 641177 Ext. 305
1) E-mail:reni.rahmadewi@staff.unsika.ac.id 2) E-mail: vita.efelina@staff.unsika.ac.id
3) E-mail: endah.purwanti@ft.unsika.ac.id

## ABSTRAK
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

## 1. PENDAHULUAN
Ilmu tentang tumbuhan mengalami kemajuan  yang  pesat,  bidang  pengetahuan yang  sebelumnya  hanya  merupakan  cabang ilmu  tumbuhan  saja,  sekarang  telah  menjadi bidang  ilmu  yang  berdiri  sendiri.  Salah satunya  adalah  morfologi  tumbuhan  yang mempelajari  bentuk  dan  susunan  tubuh tumbuhan.  Tumbuhan  berguna  sebagai penyedia  oksigen  untuk  bernafas,  sebagai bahan  makanan,  bahan  bakar,  obat-obatan, kosmetik dan lebih banyak lagi [3]. Cara  yang  paling  umum  untuk  mengenali antara  tanaman  satu  dan  lainnya  adalah dengan  mengidentifikasi  buah  yang  tumbuh pada  tanaman.  Akan  tetapi  cara  ini  masih dirasa  kurang  efektif  karena  tanaman  buah tropika  memerlukan  waktu  dalam  periode musiman/tahunan untuk menghasilkan buahbuahan.  Namun  demikian,  klasifikasi tanaman  buah  tropika  dapat  dilakukan dengan  cara  yang  berbeda  yaitu  dengan mengidentifikasi daun.
Klasifikasi berdasarkan  daun  merupakan  cara  alternatif dan  paling  efektif  dilakukan  karena  daun akan  ada  sepanjang  masa,  sedangkan  buah dan  bunga  mungkin  hanya  ada  pada  waktu tertentu [11].
Untuk mengenali atau mengidentifikasi daun cara  yang  paling  sederhana  adalah  dengan melihat  daun  berdasarkan  bentuk  daunnya, akan  tetapi  tidak  banyak  orang  yang  dapat membedakan  antara  daun  yang  satu  dengan yang lain [10].
Sistem pengenalan identifikasi pada tanaman  dapat  berguna  dalam  memberikan informasi-informasi mengenai suatu tanaman yang ditemui dan sumber informasi bagi  orang  awam.  Proses  pengenalan  daun untuk  klasifikasi  spesies  tanaman  adalah suatu  permasalahan  yang  tidak  dapat diselesaikan hanya dengan melalui algoritma saja, tetapi harus melalui proses pembelajaran yang panjang [2].
Perkembangan teknologi untuk teknik pengolahan  citra  juga  berkembang  pesat.
Berbagai teknik dikembangkan untuk mempermudah  pekerjaan  manusia,  baik sebagai  pengolah  citra,  analis  citra  maupun penggguna  citra  untuk  berbagai  tujuan  dan keperluan.  Seringkali  citra  yang  digunakan tidak  dalam  kondisi  yang  ideal  untuk  dikaji dikarenakan  banyaknya  gangguan,  dapat berupa  bayangan,  foto  atau  gambar  kabur, kurang jelasnya kenampakan obyek sehingga  dapat  menimbulkan  masalah  dan mempengaruhi  hasil  interpelasi  serta  akan mempengaruhi  analisa  dan  perencanaan yang  akan  dilakukan,  maka  diperlukan berbagai  teknik  pengolahan  citra  untuk memperoleh citra yang ideal [3]. Penelitian  mengenai  identifikasi  pada  suatu citra  sudah  lama  dikembangkan,  salah satunya  dengan  membedakan  tekstur  pada citra tersebut.  Tekstur  citra dapat  dibedakan oleh  kerapatan,  keteraturan,  keseragaman, dan  kekasaran  karena  komputer  tidak  dapat membedakan tekstur seperti halnya penglihatan  manusia,  maka digunakan analisis  tekstur  untuk  mengetahui  pola  dari suatu  citra  digital.  Analisis  tekstur  akan menghasilkan nilai dari ciri atau karakteristik  tekstur  yang  kemudian  dapat diolah komputer untuk proses klasifikasi [9]. Salah  satu  metode  pengklasifikasi  yang dapat digunakan untuk klasifikasi pola daun adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Pemilihan metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  dikarenakan metode  ini  merupakan  salah  satu  metode yang  populer  dan  handal  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  tertentu  dengan  beban komputasi yang cukup ringan[8].
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  salah  satu cabang  ilmu  kecerdasan  buatan  (artificial intelligence)  yang  merupakan  salah  satu sistem  pemrosesan  informasi  yang  didesain dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia dalam menyelesaikan suatu masalah [4]. Jaringan  saraf  tiruan  dapat  mempelajari  dan menganalisa  hubungan  antara  beberapa contoh data, kemudian dapat mengenali data lainnya  yang  serupa  tetapi  belum  dipelajari oleh jaringan saraf tiruan [2].

## 2. METODE PENELITIAN
Identifikasi  jenis  tumbuhan  dengan  citra daun  menggunakan  16  sampel  citra  yang terlebih  dahulu  melakukan  proses  pelatihan dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Sampel  citra daun  tersebut  terdiri  dari  4  jenis  tumbuhan.
Sampel  citra  yang  digunakan  memiliki format (.JPG).
2.1 Perancangan Penelitian Blok  diagram  perancangan  penelitian yang dilakkuan ditunjukkan oleh Gambar1.
Gambar 1. Blok diagram perancangan penelitian
2.2 Perancangan Simulasi
Perancangan simulasi ini menggunakan
GUI  Matlab  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  2,  dengan  beberapa  tombol, sehingga  mudah  dalam  menginputkan sebuah citra.
Gambar 2. Tampilan GUI MATLAB

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  meggunakan  4 jenis  daun  dengan  16  sampel  citra  untuk
identifikasi  jenis  daun,  yang  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis daun dan citra daun
No.
Nama Daun Citra Daun 1 Bougainvillea 2 3 4 5 Geranium 6 7 8
9 Magnolia Soulangeana 10 11 12 13 Pinus 14 15 16
Arsitektur  Jaringan  saraf  tiruan  yang digunakan  pada  penelitian ini menggunakan algoritma Back Propagation dengan struktur seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3. Jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan  terdiri dari  5  layer  dengan  2  hidden  layer  dan jumlah node setiap layer yang berbeda-beda sesuai  jumlah  fitur  daun  yang  digunakan untuk  setiap layer.  Epoch  pada  struktur  JST ini mencapai 1000 iterasi.
Gambar 3. Struktur Jaringan Saraf Tiruan
Pengujian  identifikasi  daun  dilakukan setelah  proses  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan. Proses  pengujian  klasifikasi  jenis  daun  dengan jaringan saraf tiruan ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel 2 .Hasil uji identifikasi jenis daun
No. Proses Uji Hasil 1 Benar
terdeteksi
2
Benar terdeteksi
3 Benar terdeteksi
4 Benar terdeteksi 5 Benar terdeteksi
6 Benar
terdeteksi
7
Benar terdeteksi
8 Benar
terdeteksi
9 Benar terdeteks i
10 Benar terdeteks i 11 Benar terdeteks
i
12 Benar terdeteksi 13 Benar terdeteksi
14
Benar terdeteksi
15
Benar
terdeteksi 16 Tidak
Terdeteksi Berdasarkan  data  yang  ditunjukkan  oleh  Tabel 2,  jelas  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  citra dalam  klasifikasi  jenis  daun  menggunakan Jaringan Saraf Tiruan algoritma back propagation mendapatkan  hasil  uji  dan  hasil latih  dengan  persentase  keberhasilan  yang ditunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 3 . Data identifikasi Data Klasifikasi benar Klasifikasi salah Klasifikasi (%) Data latih 16 0 100% Data Uji 15 1 93,75%
Ketidakberhasilan  yang  terjadi  pada  proses pengujian dapat disebabkan oleh banyak faktor,
salah  satunya  adalah  bagian  tanaman  lain  yang ikut terdeteksi pada citra yang diberikan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  identifikasi  jenis  tumbuhan menggunakan  JST  algoritma  yang  dipakai merupakan back propogation . Jaringan saraf tiruan  harus  melakukan  proses  pelatihan terlebih dahulu sebelum dilakukan proses uji dengan jumlah epoch kali ini maksimal 1000 iterasi.  Pengolahan  citra  menggunakan  4 jenis daun dengan total sampel 16 citra daun dengan  bentuk  daun  yang  berbeda-beda. Hasil pengujian membutikan bahwa identifikasi  jenis  daun  pada  percobaan  ini berhasil  dan  terdeteksi  dengan  persentase sebesar  93,75%sedangkan  6,4%  dinyatakan tidak berhasil terdeteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sanjaya  W.  S.,  Mada. Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan MATLAB dan IDE Arduino . Yogyakarta: Andi. 2014. [2] Lianto, J., & Lestari, C. C. Rancang Bangun Sistem Pengenal Bentuk Morfologi Daun Untuk Klasifikasi Spesies Tanaman  Dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan Berbasis  Android.  Universitas  Ciputra. Surabaya. 2011. [3] Liantoni,  Febri.   Klasifikasi  Daun Dengan Fitur Citra Perbaikan Menggunakan  K-Nearest Metode
Neighbor.  Institut  Teknologi  Adhi  Tama Surabaya. Surabaya. 2015.
[4] Nafisah, S., Puspitodjati, S., & Wulandari, S. Pengklasifikasian  Jenis  Tanah
Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Dengan Algoritma Backpropagation. Universitas  Gunadarma.  KOMMIT  2008. ISSN: 1411-6286. 2008.
[5] Sulistiyasni, &  Winarko, E.
Klasifikasi  Pola  Sidik  Jari  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. Berkala MIPA. 24(4). 2014.
[6] Ichsani, U., N., Triyanto, D., & Rusliyanto,  I.  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 . 2015.
[7] Muwardi,  F.,  &  Fadlil  A.   Sistem Pengenalan  Bunga  Berbasis  Pengolahan
Citra  Dan  Pengklasifikasi  Jarak. JITEKI. Vol. 03 (2).
2017.
[8] Pradany,  Latifa  N.   Identifikasi Parameter  Optimal  Jaringan  Saraf  Tiruan Multi  Layer  Perceptron  Pada  Pengenalan
Pola  Daun:  Studi Kasus Tanaman  Herbal.
Tugas Akhir. ITS: Surabaya. 2014
[9] Ni’mah, F. S., Sutojo, T., & Setiadi, D. R. I. M.   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). 2018.
[10] Jamaliah, I., Nugroho W, R., & Maimunah.   Identifikasi  Jenis  Daun
Tanaman  Obat  Hipertensi  Berdasarkan Citra RGB Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan. J Piksel. Vol. 5 (1). 2017.
[11] Agmalaro,  M.  A.,  Kustiyo,  A.,  &  Akbar, A.  R.   Identifikasi  Tanaman  Buah Tropika  Berdasarkan  Tekstur  Permukaan
Daun  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan.  Jurnal  Ilmu  Komputer  Agri- Informatika. Vol. 2 (2). 2013.