DOI :https://doi.org/10.30630/eji.0.0.176

## Implementasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Daun Tanaman Obat Menggunakan Levenberg-Marquardt Backpropagation
Atsilfia Alfath Syam 1 , *Silfia Rifka 2 , Siska Aulia 3
123 Jurusan Teknik Elektro  Politeknik Negeri Padang, Jl. Limau Manih Padang, 25164, Indonesia *Corresponding Author : silfiarifka@gmail.com
Abstrak— Penerapan pengolahan citra digital dapat digunakan sebagai sistem identifikasi daun jenis tanaman obat, karena dapat membantu lansia dan penderita buta warna untuk mengenali macam-macam daun tanaman obat yang akan dikonsumsi dan untuk menghindari kesalahan membaca, sebab beberapa daun memiliki bentuk dan warna yang mirip. Pada bahasan ini, Ekstraksi ciri yang digunakan yaitu ciri bentuk dan warna dan algoritma pengenalan pola yaitu Levenberg-Marquardt . Keberhasilan sistem identifikasi tanaman obat ini menghasilkan akurasi yang cukup baik. Arsitektur  jaringan backpropagation Levenberg-Marquardt yang  digunakan  menggunakan  dua hidden  layer dengan masing-masing 10 dan 5 neuron. Proses pelatihan didapatkan akurasi 100% kesesuaian target dan output. Pelatihan data dilakukan pada 60 citra daun latih dengan masing-masing 15 citra daun dari 5 jenis diantaranya yaitu daun sirih hijau, sirih merah, sirsak, jarak dan lidah buaya. Kemudian dilakukan pengujian secara offline terhadap 20 citra uji masing-masing 4 citra dari 5 jenis daun dengan akurasi 85%. Adapun pengujian secara online (realtime)  dilakukan sebanyak 20 kali permasing-masing jenis daun sehingga didapatkan akurasi dengan 88%.
Kata Kunci : Ekstraksi Ciri, backpropagation, levenberg-marquardt, pengolahan citra digital.
Abstract— Digital Image processing implementation can be applied to identify medicinal leaves, because it can help the elderly and people with color-blindness in identifying medicinal leave to be consumed and in avoiding reading errors,  since some leaves have similar shape and color . In this discussion, the feature-extractions are using color and shape features, and using Levenberg-Marquardt for pattern recognition algorithm. The success of this medicinal plant identification system resulted in fairly good accuracy. The backpropagation network architecture used two hidden layers with 10 and 5 neurons. Data training is using 60 training leaf images with 15 images each of 5 types: green betel leaf, red betel, soursop, castor and aloe vera. Then, offline testing is using 20 test images for each of 4 images from 5 types with the accuracy of 85%. Meanwhile the online (realtime) test is using 20 times for each leaf types so the accuracy is 88%.
Keywords: Feature Extraction, Backpropagation, Levenberg-Marquardt, Image Processing.
© 2021 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Tanaman  obat  masih  banyak  dikonsumsi  oleh kalangan  masyarakat  saat  sekarang  ini,  dari  bagian tanaman yang sering digunakan pengobatan yaitu daun. Daun juga sering dijadikan penelitian untuk dilakukan identifikasi  yang  diharapkan  dapat  direpresentasikan menggunakan komputer. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi  daun  jenis  tanaman  obat  yang  banyak dijumpai  kalangan  masyarakat  namun  daun  tersebut banyak  ditemukan  kemiripan  dari  daun  yang  bukan tanaman  obat.  Oleh  karena  itu  penulis  termotivasi untuk  mengidentifikasi  daun  sirih  hijau,  daun  sirih merah, sirsak, daun jarak, dan daun lidah buaya dimana daun  tersebut  yang  paling  banyak  ditemukan  di lingkungan  masyarakat  dan  warna  dan  bentuk  yang hampir  sama  dari  daun  yang  bukan  tanaman  obat. Sistem  identifikasi  daun  tanaman  obat  ini  bertujuan membantu penderita buta  warna dan lansia mengenali daun tersebut agar tidak salah membedakan warna dan tahu  jenis  tanaman  obat  apa  yang  akan  digunakan. sistem identifikasi ini juga bertujuan untuk menghindari kesalahan membaca atau mengidentifikasi
yang disebabkan oleh ditemukannya daun yang persis sama dengan daun yang bukan dari tanaman obat yang berakibat menimbulkan harapan berbeda dari kesehatan setelah terkonsumsi.
Penetian daun tanaman obat telah diteliti dengan menggunakan beberapa metode, sehingga penggunaan JST backpropagation levenberg-marquardt diterapkan untuk memaksimalkan hasil  akurasi ketepatan identifikasi  daun  tanaman  obat.  Beberapa  penelitian tersebut  antara  lain:  identifikasi  daun  oleh  [1] berdasarkan fitur pembeda kebundaran dan kekompakan bentuk daun dengan akurasi pada citra uji yaitu  70%.  identifikasi  tanaman  obat  oleh  [2] menggunakan  ekstraksi  ciri  GLCM  dan  metode  KNN dengan  akurasi  83,33%,  identifikasi  tanaman  obat hipertensi oleh [3] menggunakan JST dengan pengujian beberapa neuron pada hidden layer dengan menghasilkan  nilai  MSE  0.0754  pada  jumlah  neuron 10.
Dengan  beberapa  Identifikasi  tanaman  obat  ini mengimplementasikan pengolahan citra dan pengolahan pola. Pengolahan citra diharapkan dapat
menghasilkan  citra  yang  baik  sehingga  didapatkan ekstraksi  ciri  yang  tepat.  Hasil  ekstraksi  ciri  tersebut akan menjadi input pada pengenalan pola menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation .  Penulis  memilih  metode  Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation sebagai  algoritma dalam  identifikasi  daun  tanaman  obat  karena kemampuannya  dalam  memorisasi  dan  generalisasi pola. Memorisasi yang dimaksud merupakan kemampuan  JST  mengambil  atau  mengingat  kembali pola  yang  telah  dipelajari  sebelumnya  sedangkan generalisasi  merupakan  kemampuan  menghasilkan atau memberikan respon yang  bisa diterima dari pola yang sebelumnya telah dipelajari [4]. Sehingga hal ini mendukung untuk  melakukan identifikasi daun secara realtime yang  pola  gambar  ketika  ingin  diidentifikasi tidak  sama  persis  dengan  pada  proses  pelatihan. Menurut  Purnamasari  [5]  JST  memerlukan  algoritma pelatihan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara kemampuan  jaringan  untuk  merespon  secara  benar pola-pola masukan pada proses pelatihan dan memberi penilaian yang layak dari suatu pola masukan lain yang mirip.  penggunaan  metode backpropagation dipilih karena  adanya  perambat  mundur  dan  adanya  koreksi eror sehingga eror yang dihasilkan menjadi kecil. oleh sebab  itu  metode  pelatihan  yang  digunakan  yaitu levenberg-marquardt dimana  mampu  menghasilkan Mean  Squared  Error (MSE)  yang  kecil  dan  akurasi pelatihan antara target dan output yang baik.
Adapun  tujuan  penelitian  ini yaitu:  1) mengidentifikasi daun jenis tanaman obat menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backprogation Levenberg-marquardt ,  (2)  menentukan  keoptimalan dari  bentuk  arsitektur  dan  jumlah  neuron  jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk identifikasi daun tanaman  obat  dan  3)  menghitung  tingkat  akurasi penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan backpropagation levenberg-marquardt dalam  mengidentifikasi  daun tanaman obat.

## II. METODE
2.1 Alur Perancangan
Pada  perancangan  ini  tahap  awal  yaitu  studi literatur  mencari  teori  atau  referensi  yang  berkaitan dengan permasalahan, setelah itu dilakukan pengambilan  data  yang  diperlukan  pada  perancangan ini.  Kemudian  penentuan  parameter  jaringan  yang berguna untuk proses pelatihan untuk didapatkan bobot jaringan  sehingga  barulah  peroses  pengujian  dapat dilakukan.  Dari  hasil  pengujian  tersebut  dianalisa sistem  identifikasi  yang  kemudian  dapat  ditarik kesimpulan. Alur perancangan dapat diperhatikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Perancangan

## 2.2 Studi Literatur
Tahap  ini  merupakan  pengumpulan  literatur atau  referensi  untuk  sistem  identifikasi  tanaman  obat yang  bersumber  dari  teori  dasar  buku,  internet,  jurnal atau perancangan yang telah dilakukan yang berkaitan dengan perancangan yang akan dilakukan penulis.
2.3  Menentukan  parameter  Jaringan  Syaraf  Tiruan backpropagation
Desain rancangan sistem identifikasi yang akan dibuat  dapat  diperhatikan  pada  gambar  2.  Adapun parameter  pelatihan  JST backpropagation dapat diperhatikan pada tabel 2.
Gambar 2. Desain Perancangan Sistem
Tabel 1. Parameter Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation No Parameter Inisialisasi 1 Fungsi Aktivasi Logsig ( ke hidden layer ) dan purelin (ke output layer )
2 Metode pelatihan Levenberg-Marquardt 3 Epoch (iterasi) Maksimal 1000 4 Performance goal 10 -6 5 Mu (parameter LM) 0.01 6 Mu_inc (μ) 10 7 Maksimal fail 5
2.4 Pengambilan Data
Pada  proses  pelatihan  terdapat  data  latih sebanyak  60  buah  citra  dan  pada  pengujian  data terdapat data uji offline sebanyak 20 citra dan pengujian data secara realtime yaitu sebanyak 20 kali per masing- masing  jenis  daun.  Pengambilan  data  menggunakan kamera smartphone beresolusi 13 MP yang terhubung langsung dengan program matlab.serta penggunaan box mini yang berukuran 30x25x25 cm sebagai tempat latar foto yang di desain berwarna putih.
2.5 Pengujian dan akurasi Setelah  jaringan  syaraf  tiruan  mendapatkan bobot  pada  proses  pelatihan,  maka  hasil  pelatihan jaringan  tersebut  dipakai  untuk  menguji  identifikasi daun  tanaman  obat  dan  menguji  seberapa  tingkat keberhasilan (akurasi) yang didapatkan dalam mengidentifikasi daun tanaman obat.
2.6  Analisa,  Penarikan  Kesimpulan  dan  Pembuatan Laporan
Dari hasil pengujian tersebut  dilakukan analisa terhadap  pengujian  tersebut  dan  ditarik  kesimpulan terhadap keberhasilan identifikasi.
2.7 Tinjauan Pustaka
Adapun tinjauan Pustaka terdiri dari teori dasar yang  mendukung  bahasan  sebagaimana  dijelaskan berikut ini:

## A. Citra Digital
Berdasarkan  sudut  pandang  matematis,  citra merupakan  fungsi  kontinu dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Jika cita dua dimensi f(x,y) dibgai menjadi  M  kolom  dan  N  baris,  maka  perpotongan kolom  dan  baris  tersebut  adalah  piksel.  Nilai  setiap piksel (kecerahan rata-rata) dibulatkan ke nilai integer terdekat  yang  mana  nilai  tersebut  mewakili  informasi intensitas  warna  dari  suatu  citra  digital.  Adapun beberapa  jenis  citra  digital  dikelompokkan  menjadi citra RGB ( true color ), citra grayscale dan citra biner.
1) Citra RGB
Citra RGB terdiri dari 3 kanal masing-masing memiliki  warna  dasar red,  green,  blue. Setiap  warna primer atau setiap kanal memiliki penyimpanan 8 bit (1 byte )  ini  berarti  setiap  warna  memiliki  gradasi sebanyak  256  warna  dengan  skala  (0-255).  Oleh karena  itu  citra  RGB  terdiri  dari  24  bit  per  piksel sehingga  kombinasi  warna  menjadi  2 24 =16.777.216 buah warna ruang warna citra RGB dapat diperhatikan pada gambar 3.

## Gambar 3. Ruang warna citra RGB
2) Citra Grayscale
Citra grayscale hanya  memiliki  satu  kanal warna.  Pada  kedalaman  piksel  8  bit,  nilai  intensitas terdiri dari 0 sampai 255. Konversi citra RGB ke citra grayscale dapat dilakukan menggunakan persamaan  1,
𝑔(𝑥, 𝑦) = 0,2989𝑅(𝑥, 𝑦) + 0,5870𝐺(𝑥, 𝑦) + 0,1140𝐵(𝑥, 𝑦 ) …(1)
Dimana  g(x,y)  merupakan  output  citra berbentuk  skala  keabuan  dan  R(x,y),  G(x,y),B(x,y) berturut-turut yaitu nilai piksel kanal merah, hijau dan biru pada koordinat x,y.

## 3) Citra biner
Citra  biner  memiliki  kedalaman  piksel  1  bit karena hanya memiliki nilai di setiap piksel 0 atau 1. Untuk  mengkonversi  citra grayscale ke  citra  biner dapat menggunakaan persamaan 2 berikut ini:
𝑓(𝑥, 𝑦) = { 1,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔(𝑥, 𝑦) < 𝑇 ……………(2)
Dimana T merupakan nilai ambang (threshold) dan f (x,y) merupakan output citra berbentuk biner.

## 4) Citra HSV
Selain model citra RGB, terdapat model citra HSV  yang  merepresentasikan  nilai  Hue,  Saturation dan  Value. Hue merupakan  warna  sebenarnya  atau identitas  dalam  bentuk  derajat  0 –  360. saturation ditentukan  dari  banyaknya  jumlah  sinar  putih  yang tercampur  dengan hue sedangkan value merupakan kecerahan warna yang nilainya berkisar 0-100%.

## B. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  merupakan  bidang  ilmu mengenai perbaikan citra supaya mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer. Adapun beberapa operasi dalam pengolahan citra sebagai berikut:
1) Image Restroration Image Restroration (pemugaran citra) merupakan  proses  merekontruksi  atau  mendapatkan Kembali  citra  asli  dari  sebuah  citra  yang  cacat  atau terdegradasi agar dapat menyerupai citra aslinya
contoh  aplikasi  pemugaran  citra  yaitu:  penghilangan kesamaran(deblurring),  penghilangan  noise,  citra lensa yang blur, citra lensa setelah deblurring.

## 2) Image Enchancement
Tahap image  enchancemenet (perbaikan kualitas  citra)  ini  disebut  juga  dengan preprocessing yang  mana  berfungsi  untuk  meningkatkan  fitur tertentu  pada  citra  sehingga  tingkat  keberhasilan dalam  pengolahan  citra  berikutnya  menjadi  tinggi. Adapun  beberapa  Teknik  peningkatan  kualitas  citra yaitu:  operasi  titik,  operasi  spasial  dan  operasi transformasi.

## 3) Image Refresention & modelling
Tahap ini mengacu pada data konversi dari hasil segmentasi  ke bentuk  yang lebih sesuai untuk proses pengolahan pada komputer.

## 4) Image Compression
Kompresi  citra  bertujuan  untuk  menimalkan jumlah  bit  yang  diperlukan  untuk  merepresentasikan citra. Kompresi memadatkan ukuran gambar menjadi lebih  kecil  dari  ukuran  asli  sehingga  waktu  untuk transfer data juga akan lebih  cepat. Adapun hal  yang perlu diperhatikan dalam kompresi citra yaitu resolusi, kedalaman bit dan redundansi.

## 5) Image Segmentation
Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memecah suatu  citra  ke  dalam  beberapa  segmen  dengan  suatu kriteria  tertentu.  Jenis  operasi  ini  berkaitan  dengan pengenalan  pola.  Pada  pengenalan  pola,  segmentasi bertujuan  untuk  membedakan  antara  objek  dan background  pada  suatu  citra  digital.  Setelah  itu  citra tersebut  digunakan  untuk  melanjutkan  tingkat  yang lebih tinggi yaitu klasifikasi citra dan identifikasi [6].

## C. Pengenalan Pola
Pengenalan pola ( pattern recognition ) merupakan  bidang  ilmu  dalam  pembelajaran machine learning yang  meitikberatkan  pada  metode  klasifikasi objek  ke  dalam  kelompok-kelompok  tertentu  sebagai bentuk  penyelesaian  masalah.  Pengenalan  pol  aini digunakan  untuk  mengenali  objek  pada  citra  sesuai dengan  pola  yang  dimiliki  pada  objek  tersebut. Diagram  pengenalan  pola  dapat  diperhatikan  pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram Pengenalan Pola

## D. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri termasuk  ke dalam tahapan  yang sangat  penting  pada  pengenalan  pola.  Ekstraksi  ciri digunakan  untuk  mengekstraks  atau  mengambil
informasi  yang  diperlukan  untuk  acuan  dalam membedakan antara citra yang satu dengan citra yang lain.  Pada  sistem  identifikasi  daun  tanaman  obat  ini terdapat ekstraksi ciri bentuk (metric dan eccentricity) dan  ciri  warna  ( mean Hue  ,Saturation  ,Value) sebagaimana penjelasannya sebagai berikut.
1) Ekstraksi Ciri Bentuk
Ekstraksi  ciri  bentuk  merupakan  pembeda objek  citra  berdasarkan  bentuk  yang  dimiliki. Ekstraksi  ciri  bentuk  menyangkut  keliling  dan  luas piksel.  Luas  merupakan  banyakmnya  piksel  yang menyusun  suatu  objek  sedangkan  keliling  yaitu banyaknya piksel yang berada pada boundary objek.
Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling objek yang memiliki rentang antara 0 sampai 1.  Sebagaimana metric ditunjukkan  pada  gambar  5 persamaan 4.
Gambar 5. Model Perhitungan Metric
𝑀 = 4п𝑥𝐴
𝐶2 ..............................(4)
Eccentricity merupakan  perbandingan  antara nilai foci  ellips  minor dengan  nilai foci  ellips  mayor suatu  objek.  Nilai eccentricity juga  memiliki  rentang nilai 0 hingga satu, jika objek berbentuk memanjang/mendekati  garis  lurus,  maka  nilai eccentricitynya  mendekati  1  sedangkan  objek  yang berbentuk  bulat  atau  mendekati  lingkaran  maka  nilai eccentricitynya mendekati 0.
Gambar 6.  Model Perhitungan Eccentricity
𝑒 = √1 − 𝑏2 𝑎2 ...................................(5)
Pada  gambar  6  menggambarkan  perhitugan model eccentricity serta persamaan 5 persamaan untuk mendapatkan nilai eccentricity . Dimana b merupakan minor axis dan a merupakan mayor axis .
2) Ekstraksi Ciri Warna
Ekstraksi  ciri  warna  merupakan  pembeda  objek berdasarkan  ciri  warna  pada  suatu  objek.  Salah  satu ekstraksi  ciri  warna  yaitu  nilai mean .  Pada  sistem identifikasi  daun  tanaman  obat  ini  menggunakan ekstraksi  ciri  warna  dari mean masing-masing komponen  H,  S  dan  V.  Adapun  persamaan  mean sebagai berikut:
𝑀𝑒𝑎𝑛  = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑃𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 ………….. (6)
Dimana M dan N adalah nilai panjang dan lebar piksel pada citra, sedanglan Pij merupakan nilai warna pada kolom I ke -n dan baris j ke-n banyaknya.

## E. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  diciptakan  sebagai pemrosesan informasi yang prinsip kerjanya menirukan jaringan  syaraf  otak  manusia  yang  mana  dituangkan dalam program komputer sebagai proses pembelajaran.
Gambar 6. Bentuk aktivasi jaringan syaraf tiruan
Dari  gambar  tersebut  dapat  diperhatikan  bahwa input dari sebuah neuron akan dikalikan dengan bobot jaringan.  Setiap  input  xi  akan  dikali  dengan  wi  dan ditambahkan dengan bias. Hasil penjumalahn tersebut akan  dibandingkan  dengan  nilai threshold tertentu menggunakan fungsi aktivasi setiap neuron. jika output melewati  suatu  nilai  ambang  tersebut  maka  neuron akan  diaktifkan,  jika  tidak  maka  neuron  tidak diaktifkan  [4].  Apabila  neuron  diaktifkan,  neuron tersebut  mengirim  output  melalui  bobot-bobot outputnya ke semua neuron yang terhubung dengannya.

## F. Backpropagation
Backpropagation merupakan  jaringan  syaraf tiruan multilayer yang  bertujuan  untuk  mengatasi kelemahan  pada  JST single  layer dalam  pengenalan pola dengan metode pembelajaran supervised learning . Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dapat  diperhatikan  pada  gambar  7.  Algoritma  ini memiliki 3 tahapan yaitu fase maju ( feedforward ) yang berfungsi untuk  menghitung output, fase rambat balik ( backpropagation )  berfungsi  untuk  menghitung  nilai eror  (selisih  target  dan  output)  pada  jaringan  dan
terakhir  fase  modifikasi  bobot  untuk  memperbarui bobot jaringan berdasarkan perhitungan eror tersebut.
Gambar 8. Arsitektur Backpropagation

## G. Levenberg Marquardt
Algorima levenberg-marquardt ini  dikenal sebagai  algoritma  yang  akan  menghasil  MSE  (Mean Square  Error)  yang  sangat  kecil  dan  akurasi  yang tinggi.  Algoritma leveberg-maruqart merupakan algoritma pengembangan dari backpropagation standar.  Pada backpropagation standar,  proses  update bobot dan bias menggunakan gradient desccent secara langsung  sedangkan  pada  algoritma levenberg- marquardt menggunakan  pendekatan  matriks  hessian. Menurut  [7]  algoritma  LM  lebih  seperti gradient descent ketika  parameter  jauh  dari  nilai  optimal  dan seperti  gauss  newton  ketika  parameter  dekat  dengan nilai optimal.
𝐻 = 𝐽 𝑇 𝐽 …………………………(29)
𝑔 = 𝐽 𝑇 𝑒 …………………………(30)
Δ𝑋 = [𝐽 𝑇 𝐽 + 𝜇𝐼] −1 𝐽 𝑇 𝑒 ………...(31)
𝑋 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑋 𝑙𝑎𝑚𝑎 − Δ𝑋 ………….. (32)
Dimana Δ𝑋 merupakan merupakan suku perubahan  bobot  dan 𝐽 merupakan  matriks jacobian yang  berasal  dari  eror  bobot  jaringan.  Nilai 𝜇 merupakan  parameter  penting levenberg  marquardt dan I merupakan matriks identitas yang berukuran sama dengan matriks Hessian ( 𝐽 𝑇 𝐽 ) serta 𝑒 merupakan selisih target dan output yang dihasilkan.
Setelah  beberapa  iterasi,  algoritma  akan menurunkan  nilai 𝜇 dengan  melakukan  pembagian dengan nilai τ. Kenaikan nilai μ hanya dilakukan apbila dibutuhkan suatu langkah (sementrara) untuk menurunkan  fungsi  kinerja.  Untuk  menaikkan  nilai 𝜇 dilakukan  dengan  mengalikan  τ.  Nilai  τ  harus  lebih besar dari 1

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  ini  merujuk  kepada  hasil pelatihan dan pengujian.
3.1.1 Hasil Pelatihan
Tahap  pelatihan  ini  didapatkan  berdasarkan  data latih  disimpan  sebagai  database  yang  disusun  dalam satu  folder  komputer  kemudian  diolah  secara bersamaan. Data latih berisi 60 citra yang terdiri dari 12 masing-masing  per  5  jenis  daun  tanaman  obat:  sirih hijau,  sirih  merah,  daun  sirsak,  daun  jarak  dan  lidah buaya.
Pelatihan  dilakukan  selama  didapatkan  akurasi yang tinggi antara target dan output serta melihat Mean Squared  Error (MSE)  yang  dihasilkan  bernilai  kecil. Dengan kata lain dilakukan beberapa kali sampai tujuan yang  diinginkan  tercapai.  Berikut  data  beberapa  kali hasil pelatihan yang penulis dapatkan selama pelatihan. Dari tabel 2 diperhatikan bahwa kondisi terakhir yang baik  hasilnya  dimana  kesesuaian  target  dan  output sudah tercapai yang memiliki MSE terkecil.
Tabel 2. Hasil beberapa kali pelatihan No. Akurasi Jumlah Iterasi (epoch) Performance (MSE) 1. 100% 13 0.00277 2 93,33% 8 0.00779 3 100% 16 0.000135 4 100% 18 0.00193 5 100% 11 0.00693 6 100% 15 0.00829 7 100% 17 0.00215 8 96,67% 27 0.000164 9 100% 14 0.00289 10 100% 10 0.00322 11 95% 26 0.00222 12 100% 20 0.000361
3.1.2 Hasil Pengujian
Tahap  pengujian  ini  meliputi  dua  data  yaitu pengujian terhadap data offline dan data realtime . Data offline merupakan data uji yang berasal dari pengujian yang data citranya tersimpan dalam satu folder (berisi 20 citra) kemudian baru diolah bersamaan. Sedangkan data realtime yaitu  pengujian  yang  dilakukan  secara langsung  men- capture gambar  dan  pengolahannya. Data realtime dilakukan sebanyak 20 kali per masing- masing  jenis  daun  (100  kali).  Hasil  pengujian  data offline  ditunjukkan  pada  tabel  3  dan  hasil  pengujian data realtime ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 3. Hasil pengujian data uji (offline)
No. Data Ke- Nama Daun Tar- get Out- put Output= Target
1 1 Sirih Hijau 1 1 Benar 2 10 Sirsak 3 3 Benar
3 11 Sirsak 3 3 Benar 4 12 Sirsak 3 3 Benar 5 13 Jarak 4 4 Benar 6 14 Jarak 4 3 Salah 7 15 Jarak 4 4 Benar 8 16 Jarak 4 4 Benar 9 17 Lidah Buaya 5 5 Benar 10 18 Lidah Buaya 5 3 Salah 11 19 Lidah Buaya 5 5 Benar 12 2 Sirih Hijau 1 1 Benar 13 20 Lidah Buaya 5 4 Salah 14 3 Sirih Hijau 1 1 Benar 15 4 Sirih Hijau 1 1 Benar 16 5 Sirih Merah 2 2 Benar 17 6 Sirih Merah 2 2 Benar 18 7 Sirih Merah 2 2 Benar 19 8 Sirih Merah 2 2 Benar 20 9 Sirsak 3 3 Benar Jumlah Benar 17 Akurasi (%) 85
Pada tabel 3 ini ditemukan beberapa kesalahan identifikasi yang menghasilkan akurasi 85%. Angka 1 mewakili daun sirih hijau, angka 2 mewakili daun sirih merah, angka 3 mewakili daun sirsak, angka 4 mewakili daun jarak dan angka 5 diwakili daun lidah buaya. Jika antara  target  dan  output  mempunyai  nilai  yang  sama maka identifikasi yang dilakukan benar.
Tabel 4. Hasil Pengujian data realtime
No. Nama Daun Jumlah Sesuai Jumlah tidak sesuai Akurasi 1 Sirih Hijau 15 5 75% 2 Sirih Merah 19 1 95% 3 Sirsak 19 1 95% 4 Jarak 17 3 80% 5 Lidah Buaya 20 0 95%

## 3.2 Pembahasan
Pembahasan  akan  dilakukan  mulai  dari  tahap akuisisi citra, preprocessing , segmentasi citra, ekstraksi ciri dan hasil pelatihan dan pengujian jaringan.
Tahap akuisisi citra merupakan tahap memindari  citra  analog  menjadi  citra  digital.  Hasil akuisisi  citra  yaitu  citra  RGB  berukuran  1280x720. Pada  tahap  akuisisi  citra  ini  sangat  berpengaruh pencahayaan suatu ruangan karena akan berkaitan erat dengan  nilai  ekstraksi  ciri  yang  dihasilkan  apalagi untuk  ciri  warna.  Sehingga,  untuk  memaksimalkan cahaya yang didapatkan penulis menambahkan
pemberian  Flash  LED  dari  kamera smartphone tersebut.
Setelah didapatkan citra RGB, maka dilakukan tahap preprocessing yang terdiri dari konversi ke citra biner untuk keperluan ciri bentuk dan konversi RGB ke citra  HSV  untuk  keperluan  ciri  warna.  Setelah  citra dikonversi,  maka  diperlukan  tahap  segmentasi  citra untuk memisahkan antara objek dan background objek pada  citra.  Metode  segmentasi  yang  digunakan  yaitu thresholding .  Pada  citra  biner,  pertama  menggunakan operasi imcomplement untuk mengubah intensitas yang berupa  objek  bernilai  1  dan background bernilai  0. namun, pasti masih ada noise yang akan menimbulkan masalah  untuk  memperoleh  informasi  ekstraksi  ciri nantinya, oleh karena itu dilakukan operasi selanjutnya yaitu  operasi filling  holes dan  operasi  area  opening. Operasi filling  holes berfungsi  mengisi  area  yang kosong  objek  citra,  operasi area  opening merupakan operasi  erosi  yang  kemudian  diikuti  operasi  dilasi, dengan kata lain dilakukan pengikisan citra guna untuk menghilangkan noise pada  citra  setelah  itu  dilakukan penambahan isi piksel pada batas antara objek didalam citra. Adapun untuk segmentasi citra HSV menggunakan background dari  citra  biner  yang  telah dilakukan  operasi  area opening tersebut  sehingga menghasilkan  objek  ( foreground )  bernilai  HSV  dan background bernilai 0.
Gambar 9. Segmentasi untuk ciri bentuk

## Gambar 10. Segmentasi untuk ciri warna
Setelah  dilakukan  segmentasi,  maka  dapat diambil  ekstraksi  ciri  dari  citra  daun.  Parameter  yang diperlukan  yaitu  nilai  mayor  axis,  nilai  minor  axis, Luas,  keliling, metric,  eccentricity dan  mean  masing- masing komponen HSV.
Gambar 11.  Contoh Ekstraksi Ciri Bentuk Daun Sirih Hijau
Nilai  mayor  axis  ditunjukkan  pada  garis berwarna  biru  dan  minor  axis  diwakili  garis  kuning. Area  merupakan  luas  objek  citra  dan  perimeter merupakan  keliling  dari  tepi  objek.  Maka  dapat dilakukan  perhitungan  untuk  memperoleh  hasil ekstraksi  ciri  bentuk  dari  parameter  metric  dan eccentricity dari persamaan 8 dan 9.
𝑀 = 4п𝑥𝐴 𝐶 2 = 4(3.14)𝑥70970 1144.349 2 = 891383.2 1309534.6338
= 0.680687
𝑒 = √1 − 𝑏 2 𝑎 2 = √1 − 260.9384597 2 362.4911839 2
= 0.694132
M merupakan nilai metric dan e merupakan nilai eccentricity . Pada ekstraksi ciri bentuk dari daun sirih hijau  ini  menghasilkan  nilai metric sebesar  0.680687 dan eccentricity 0.694132.
Sedangkan pada ekstraksi warna  menggunakan mean (rata-rata)  masing-masing  komponen  H,  S,  V. nilai  rata-rata  tersebut  menyatakan  persebaran  nilai hue , saturation dan value masing-masing  citra  daun. Sebagaimana pada persamaan 11 menghitung rata-rata warna  memerlukan  ukuran  piksel  citra  dan  intesitas warna pada masing-masing baris dan kolom.
Gambar 12. Contoh Ekstraksi Ciri Warna Daun sirih hijau
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  proses pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan.  Menurut  Fausett (Fausett  1994:290)  penggunaan  satu hidden  layer sebenarnya  sudah  cukup  namun  dengan  penambahan hidden  layerdapat  mempelajari  pemetaan  secara continuous  hingga  mencapai  akurasi  yang  maksimal dan meminimalisir eror. Arsitektur jaringan menggunakan 1 input layer, 2 hidden layer dan 1 output layer dimana masing-masing terdiri dari 5 neuron input, 10 neuron hidden pertama, 5 neuron hidden kedua dan 1  neuron  output.  Pada  arsitektur  jaringan  maka didapatkan  banyaknya  elemen  jaringan  sebanyak  121 elemen dimana 105 elemen bobot (10 x 5 + 5 x 10 + 1 x 5) dan 16 elemen  bias (10 x 1 + 5 x 1 + 1 x 1). Input jaringan  berupa  nilai metric,  eccentricity,  mean  hue, mean saturation dan mean value.
Dari  arsitekur  jaringan  yang  diperlukan  pada proses pelatihan dapat menghasilkan MSE dengan nilai 0.000361 dengan akurasi ketepatatan target dan output mencapai  100%  dan  waktu  proses  training  mencapai sangat  singkat.  Proses  pelatihan  berhenti  karena  telah mencapai nilai maksimal fail .
Gambar  13  menunjukkan  plot performance menunjukkan  kinerja  jaringan  yang  ditunjukkan  oleh grafik  epoch  dan  nilai  MSE.  Terdapat  3  garis  yaitu train,  validation,  test  serta  ada  2  indikasi  garis  yakni best  dan  goal.  Garis  titik best menunjukkan  bahwa  3 buah  garis  tersebut  harus  terletak  pada  atau  didekat garis ini yang akan dapat memastikan bahwa pelatihan
telah  dilakukan  dengan  sukses.  Jika  salah  satu  garis tersebut telah bertemu dengan garis titik best ini berarti konvergensi telah didapatkan.
Setelah  proses  training  dilakukan  maka  dapat melakukan  pengujian  sistem  identifikasi.  Dari  tabel  3 dapat  diperhatikan  menghasilkan  akurasi  85%.  Ini berarti  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dapat  bekerja  dengan  baik.  Namun  adanya  kesalahan identifikasi citra daun jarak yang dikenali sebagai daun sirsak  dan  citra  lidah  buaya  yang  salah  identifikasi menjadi daun sirsak dan jarak dikarenakan adanya nilai ekstraksi  ciri  warna  target  yang  hampir  mendekati dengan ciri output yang dihasilkan. Karena berdasarkan ekstraksi bentuk citra daun sirsak, jarak dan lidah buaya memiliki pola bentuk yang dapat dibedakan.
Gambar 13. Plot Performace hasil training
Kemudian  pengujian  secara realtime dapat dilihat implementasinya pada gambar 14. Dari tabel 4 dihasilkan  akurasi  keseluruhan  yaitu  sebesar  88%. Kesalahan  identifikasi  sering  terjadi  yaitu  pada  sirih hijau  dan  daun  jarak.  Daun  sirih  merah  salah identifikasi menjadi daun sirsak atau sirih merah. Citra daun jarak sering salah identifikasi menjadi daun sirsak atau sirih hijau.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini yaitu proses  identifikasi  daun  tanaman  obat  dimulai  dari akuisisi citra preprocessing , segmentasi citra biner dan HSV,  ekstraksi  ciri  bentuk  dan  warna  serta menggunakan Levenberg-Marquardt . JST menggunakan 2 hidden layer masing-masing 10 neuron dan  5  neuron  sehingga  menghasilkan  hasil  pelatihan dengan  MSE  terakhir  3.61  x  10-4  dan  dibuktikan
dengan beberapa pelatihan menghasilkan akurasi yang maksimal  dalam  waktu  yang  singkat.  Akurasi pengujian data offline yaitu 85% dan data online yaitu 88%.  Dengan  akurasi  masing-masing  dari  data  online yaitu dapat dikenali daun sirih hijau sebesar 75%, sirih merah  sebesar  95%,  daun  sirsak  95%,  daun  jarak sebesar 80% dan lidah buaya 95%.

## REFERENSI
[1] I.  N.  Amrullah  and  T.  Sutojo,  “Identifikasi  daun berdasarkan  faktor  kekompakan  dan  faktor  kebundaran bentuk daun 1,2,” vol. 13, no. 4, pp. 198–205, 2014.
[2] F.  Shofrotun,  T.  Sutojo,  D.  R.  Ignatius,  and  M.  Setiadi, “Identifikasi  Tumbuhan  Obat  Herbal  Berdasarkan  Citra Daun Menggunakan  Algoritma  Gray  Level  Co-occurence
Matrix  dan  K-Nearest  Neighbor,”  vol.  6,  no.  November 2017, pp. 51–56, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.51-56.
[3] I.  Jamaliah,  R.  N.  W,  and  Maimunah,  “Identifikasi  jenis daun  tanaman  obat  hipertensi  berdasarkan  citra  rgb menggunakan jaringan syaraf tiruan,” vol. 5, no. 1, pp. 1– 11, 2017.
[4] M. Agustin and T. Prahasto, “Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation  Untuk  Seleksi  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Pada  Jurusan  Teknik  Komputer  Di Politeknik Negeri Sriwijaya,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 89–97, 2012, doi: 10.21456/vol2iss2pp089-097.
[5] Lisye  and  S.  Y.  Bara’langi,  “Analisa  Perbandingan Algoritma  Pelatihan  Propagasi  Balik  dan  Algoritma Pelatihan  Levenberg-Marquardt  (Studi  Kasus :  Prediksi Cuaca Kota Makassar),” J. Temat. , vol. 5, no. 1, pp. 33–46,
2017.
[6] Iriyanto and Zaini, Pengolahan Citra Digital , Maret 2014., no.  April.  Bandar  Lampung:  Anugrah  Utama  Raharja (AURA), 2014.
[7] H.  P.  Gavin,  “The  Levenburg-Marqurdt  Algorithm  For Nonlinear  Least  Squares  Curve-Fitting  Problems,” Duke
Univ. , pp. 1–19, 2019, [Online]. Available: http://people.duke.edu/~hpgavin/ce281/lm.pdf. [8] L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications Fundamentals of  Neural  Networks:  Architectures,  Algorithms  and Applications , 1st ed., vol. 814, no. 2. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, c1994 , 1994, 1994.