## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 7 No. 1 (2022) 27 - 34

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Klasifikasi Logo Mobil Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Decision Tree
Syahroni Wahyu Iriananda 1 , Rangga Pahlevi Putra 2 , Firman Nurdiyansyah 3 , Fitri Marisa 4 , Istiadi 5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang
1 syahroni@widyagama.ac.id, 2 rangga@widyagama.ac.id, 3 firmannurdiyansyah7@gmail.com,
4 fitrimarisa@gmail.com, 5 istiadi@widyagama.ac.id

## Abstract
The car logo itself is very distinguishing in a car is a vehicle logo that serves to introduce to the public about their brand. This will also create its own appeal to the public in knowing the existing car logo. Types in study aims to classify for car logos in Indonesia.  So  that  later  people will  understand  in  choosing a  car  with a quality brand.  From  the  results  obtained  that  the Decision Tree at split ratio 50:50 precision gets a value of 0.604, recall gets a value of 0.611, f-measure gets a value of 0.598 and  accuracy  gets  a  value  of  95.70%  at  comparing  data  testing  and  training  50:50.  Then  the  tests  carried  out  by  ANN- backpropagation resulted in a split ratio of 50:50 texture and shape features with a precision value reaching 0.680, recall getting a value of 0.521, f-measurement getting a value of 0.600 and accuracy also having the highest value generated by ANN- backpropagation reaching 92.50% at comparing data testing and training 50:50. The results prove that the classification using Decision Tree produces the highest accuracy, precision, recall, and f-measure compared to the decision tree.
Keywords: classification; logo; JST-backpropagation; decision tree.

## Abstrak
Logo mobil sendiri sangat dalam membedakan dalam sebuah mobil adalah logo kendaraan yang berfungsi untuk mengenalkan kepada masyarakat tentang sebuah brand mereka. Pada klasifikasi ini agar masyarakat paham dalam mengetahui logo mobil yang telah ada. Oleh karena itu, dalam penelitian ini mengusulkan klasifikasi logo mobil menggunakan JST -backpropagation dan decision  tree .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  logo  mobil  yang  ada  di  indonesia.  Serta  dapat memudahkan  masyarakat  awam  dalam  pengenalan  sebuah  logo  mobil,  sehingga  nantinya  masyarakat  akan  paham  dalam pemilihan sebuah mobil dengan brand yang berkualitas. Dari hasil yang didapatkan bahwa Decision Tree pada split ratio 50:50 precision mendapatkan  nilai  0.604, recall mendapatkan  nilai  0.611, f-measure mendapatkan  nilai  0.598  dan accuracy mendapatkan nilai 95.70%. Kemudian pengujian yang dilakukan JST-backpropagation hasil pada split ratio 50:50 fitur tekstur dan bentuk dengan nilai precision mendapatkan nilai mencapai 0.680, recall mendapatkan nilai 0.521, f-measure mendapatkan nilai 0.600 dan accuracy juga memiliki nilai tertinggi yang dihasilkan oleh JST - backpropagation mencapai 92.50% dengan perbandingan  data 50:50.  Hasil  membuktikan  dengan  klasifikasi  dengan Decision  Tree menghasilkan precision,  recall,  f- measure dan accuracy tertinggi dibandingkan decision tree .
Kata kunci: klasifikasi; logo; JST-backpropagation; decision tree.

## 1. Pendahuluan
Mobil  adalah  kendaraan  yang  memiliki  bentuk  dan model yang bervariasi, tetapi yang membedakan dalam sebuah  mobil  adalah  logo  kendaraan  yang  berfungsi untuk  mengenalkan  kepada masyarakat  tentang  sebuah
brand  mereka[1].  Ada  beberapa  tipe  logo  mobil  yang kini dapat dikenali berdasarkan dari bentuk, simbol dan teks  dari  logo  tersebut.  Di  Indonesia  sendiri  mobil import  maupun  ekspor banyak  dijumpai  dimana-mana. Terlebih lagi harga dari nilai jual sebuah mobil saat ini
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 7 No. 1 (2022) 27 – 34
juga  terbilang  mahal  [2][3].  Apalagi  jika  sebuah  logo yang sangat langka atau mobil sport maka akan banyak digemari oleh penggemar mobil [4][5]. Banyaknya logo mobil  tersebut  akan  menjadikan  masyarakat  kesulitan dalam  memilih  sebuah  mobil.  Hal  ini  juga  akan membuat  daya  tarik  sendiri  kepada  masyarakat  dalam mengetahui logo mobil yang telah ada [6][7].
Dalam  paparan  singkat  logo  mobil  telah  dijadikan penelitian  untuk  pengenalan  citra  logo  kendaraan menggunakan  GLCM  [8][3].  Proses  pengenalan  citra logo  tersebut  menggunakan  4  jenis  logo  kendaraan dalam pengenalannya. Hasil dalam setiap pengujiannya menggunakan  testing  dan  training  menggunakan JST- Backpropagation [9][10]. Dari hasil penelitian tersebut akurasi terbaik yang di peroleh 92,5%, sehingga GLCM dan JST  -Backpropagation dapat  mengenali  citra  logo kendaraan.  Namun  dalam  hasil  yang  terbilang  tinggi, dalam  pengenalan  citra  logo kendaraan  tingkat  akurasi yang dihasilkan masih dibawah 95% [11][12].
Kemudian dalam penelitian selanjutnya yaitu klasifikasi mobil  untuk  penentuan  iklan  billboard  menggunakan Convolution  Neural  Network [13][1].  Pada  penelitian tersebut  adalah  untuk  mengidentifikasi  merek  mobil dengan  metode  sistem  [14][15].  Pada  pengujian  yang dilakukan  mendapatkan  hasil  akurasi  mencapai  93% dalam  mengklasifikasikan.  Namun  dalam  proses klasifikasi merek mobil menggunakan 7 gambar saja dan proses  klasifikasinya  terbilang  sangat  lama  dari  segi waktu dan dalam segi tingkat kinerjanya masih dibawah 90% [16][17].
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  mengusulkan klasifikasi logo mobil menggunakan JST- Backpropagation dan Decision  Tree menggunakan  3 fitur  ekstraksi.  Macam-macam  dari  ekstraksi  tersebut yaitu  Gabor  Filter, gray  level  co-occurrence (GLCM) dan Wavelet. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis-jenis dari logo mobil yang ada di  Indonesia.  Karena  banyaknya  logo brand dapat memudahkan  masyarakat  awam  dalam  pengenalan sebuah logo mobil, sehingga nantinya masyarakat akan paham  dalam  pemilihan  sebuah  mobil  dengan  brand yang berkualitas.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  metode  penelitian  ini,  merupakan  alur  proses klasifikasi  logo  mobil.  Diawali  pada  tahap  yaitu  data training, dimana  data  yang  telah  ada  akan  di training sesuai  dengan  pengujian  yang  dilakukan.  Kemudian dalam  data testing adalah  proses  pengetesan  dalam pengujian  yang  dilakukan.  Pengetesan  ini  bertujuan untuk  mencari  keakuratan . Dalam  fitur  ekstraksi  ini menggunakan  2  fitur  pengujian  yaitu  fitur  tekstur  dan bentuk.  Tahap  selanjutnya  yaitu  proses  pengujian  dan perbandingan  dengan  menggunakan machine  learning Decision Tree dan JST-Backpropagation . Tahap terakhir yaitu  proses  evaluasi,  pada  masing-masing  pengujian untuk  mencari  kelebihan  dan  kekurangan  dalam  setiap
pengujian  yang  dilakukan.  Dimana  dalam  evaluasi menggunakan  4  parameter  yaitu precision,  recall, accuracy dan f-measure ditujukan Pada Gambar 1.
2.1. Data Training dan Testing
Pada  data training dan  data testing digunakan  untuk pengambilan data citra logo mobil agar hasil yang diuji dapat  melakukan  proses  ekstraksi  dengan  lebih  baik. Dalam  pengumpulan  data  logo,  didapatkan  12  macam logo yang berbeda di  Indonesia. Logo mobil ini antara lain  Nissan,  Mitshubishi,  Mercedes-Benz,  Toyota, Suzuki,  Lexus,  Lamborghini,  Mazda,  BMW,  Honda, Hyundai,  dan  Ford.    Proses  klasifikasi  logo  mobil  ini menggunakan  324  data  uji.  Dalam  perbandingan  juga menggunakan split ratio di setiap pengujiannya. Metode split  ratio ini  menggunakan  pembanding  antara  10% training data dan 90% testing data, serta 90% training data dan 10% testing data .
2.2. Fitur Ekstraksi
Pada fitur ekstraksi merupakan pengambilan ciri khusus dari  masing-masing  logo  mobil.  Fitur  ekstraksi  ini menggunakan  2  fitur  yang  berbeda  dalam  proses klasifikasi logo mobil. Fitur tekstur yang mana fitur ini mengidentifikasikan objek logo berdasarkan dari tekstur masing-masing logo mobil. Kemudian pada fitur bentuk mengidentifikasikan  pola  dari  logo  mobil  dengan berbagai  jenis  rotasi  sudut  pandang  pada  10 0 sampai dengan 90 0 . Proses rotasi ini berguna untuk memperjelas logo untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
2.2.1 Fitur Tekstur
Dalam fitur tekstur ini, merupakan proses mengidentifikasi  ciri  tekstur  dari  logo  mobil.  Pada proses  identifikasi  dilakukan  dengan  teliti  dan terstruktur  dalam  pengambilannya  memerlukan  nilai keabuan  dari  gambar  digunakan Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM). Terdapat beberapa tahapan yang  dilakukan  dalam  pengambilan  fitur  tekstur  yaitu warna dirubah menjadi grayscale selanjutnya nilai dari RGB dirubah menjadi abu – abu dengan menggunakan rumus 1.
Keabuan = 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B (1)
∑ 𝑘 2 [Σ 𝑖 Σ 𝑗 𝑝(𝑖, 𝑗)] 𝑘 (2)
∑ (𝑖−𝜇𝑖)(𝑗−𝜇𝑗)𝑝(𝑖,𝑗) 𝜎𝑖𝜎𝑗 𝑖,𝑗 (3) ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑖,𝑗 (4)
∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+|𝑖−𝑗| 𝑖,𝑗 (5)
− ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 (𝑖, 𝑗) 𝑙𝑜𝑔 𝑃 (𝑖, 𝑗) (6)
Dari rumus 1 bisa dijelaskan bahwa R adalah merah, G yaitu  hijau,  dan B warna  biru.  Pada  rumus  2  sampai dengan  rumus  6  variabel p adalah  hasil  variabel  yang memungkinkan  bernilai  nol  hingga  satu.  Variabel 𝜎 merupakan komponen dalam matriks co-occurence .
Gambar 1. Sistem Klasifikasi Logo Mobil
Selanjutnya  variabel i dan j adalah  bagian-bagian intensitas yang hampir sama sesuai dengan nomor baris dan kolom gambaran matriks.
2.2.2 Fitur Bentuk
Pada  pengujian  fitur  bentuk  ini  adalah  proses pengambilan  ciri  dari  logo  mobil.  Dimana  dalam  logo mobil  ini  akan  di  ekstraksi  dari  setiap  bentuk  pola logonya dan memiliki nilai ciri dari logo tersebut. Hasil nilai  ekstraksi  pada  fitur  bentuk  yaitu metric dan eccentricity .  Variabel  tersebut  ditujukan  pada  rumus  7 dimulai dari e untuk eccentricity , a melambangkan fokus elips besar, dan b untuk fokus elips kecil. Kemudian dari rumus  8  parameter M yaitu metric , A merupakan  nilai area,  dan C ukuran  lingkaran pixel dalam  intensitas warna.
𝑒 = √1 − 𝑏2 𝑎2 (7) 𝑀 = 4𝜋×𝐴 𝐶2
(8)
2.3. Decision Tree
Pada Decision Tree ini digunakan untuk klasifikasi logo mobil  yang  akan  digunakan  dalam  pengujiannya.  Dari pengujian  yang  akan  digunakan  terdiri  dari  2  tingkat fitur  yaitu,  fitur  tekstur  yang  mengolah  berdasarkan dalam tekstur yang ada logo mobil.  Pada fitur bentuk ini mengolah berdasarkan dengan bentuk logo mobil sesuai dengan  jenis  yang  ada.  Proses  dalam  pengujian  yang digunakan  nantinya  akan  dihitung  nilai gain untuk menghasilkan  ciri  dari  masing-masing  logo  mobil ditujukan pada rumus 9.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 . (9)
Dimana  rumus 9  parameter S melambangkan himpunan kasus.  Nilai  parameter A melambangkan  keseluruhan, dan n adalah jumlah partisi keseluruhan dari A . Variabel
Si adalah  nilai  dari  masing-masing  parameter  untuk menentukan hasil keseluruhan.
2.4. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Metode  dari  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  ini  berguna untuk mengklasifikasi logo mobil dengan menggunakan nilai accuracy , serta dalam menggunakan ekstraksi fitur membutuhkan  nilai  RGB  agar  dapat  dilakukan pemrosesan.  Pada  penelitian  kali  ini  menggunakan  4 hasil  evaluasi  yaitu accuracy,  precision,  recall, dan f- measure . Penggunaan  jaringan  syaraf  tiruan  dalam backpropagation bertujuan untuk melakukan latihan dan pengujian dalam jaringan untuk memperoleh hasil yang akurat  dalam  klasifikasi  logo  mobil.  Untuk  jaringan syaraf  tiruannya  sendiri  terdiri  dari input  layer yang bertempat  pada  ekstraksi  fitur.  Kemudian  pada hidden layer ini untuk menentukan kelas dalam pengujian yang dilakukan.  Serta  pada output  layer ini  bertujuan  untuk menghitung  hasil  kalkulasi  dalam  mengkombinasikan ditujukan pada Tabel 1.
Tabel  1.Konfigurasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
No Fitur Input Layer Hidden Layer Output Layer Tingkat Fitur 1 Tekstur 4 5 5 1 2 Bentuk 2 4 5 3 Tekstur +Bentuk 6 6 5 2
Kemudian  dalam  menghitung  kombinasi  linear  juga menggunakan  rumus  9  dalam  proses  klasifikasi.
Dimana  pada  rumus  8 𝑥 𝑖 (ℎ−1) adalah  nilai  yang dihasilkan oleh parameter ke – i ke - h -1. Variabel 𝑤 𝑖 𝑗 (ℎ) adalah beban yang menghubungkan antara - i ke - h -1 . Variabel untuk 𝑏𝑗 (ℎ) melambangkan output pada neuron ke- j pada layer ke - h.
𝑛𝑒𝑡 𝑗 (ℎ) = ∑ 𝑤 𝑖 𝑗 (ℎ) 𝑥 𝑖 (ℎ−1) 1 𝑖=1 + 𝑏𝑗 (ℎ) (10)
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 7 No. 1 (2022) 27 – 34
Tabel 2. Hasil Pengujian JST-Backpropagation dan Decision Tree Menggunakan Ekstraksi Fitur Tekstur
Fitur Split ratio JST-Backpropagation Decision Tree Precision Recall F-measure Accuracy Precision Recall F-measure Accuracy Tekstur 10:90 0.250 0.314 0.118 34.60% 0.314 0.214 0.314 22.19% 20:80 0.540 0.412 0.620 27.20% 0.412 0.532 0.412 32.37% 30:70 0.320 0.225 0.615 35.70% 0.225 0.265 0.225 23.54% 40:60 0.110 0.354 0.414 42.50% 0.354 0.408 0.354 45.71% 50:50 0.240 0.286 0.235 52.70% 0.235 0.400 0.286 35.90% 60:40 0.738 0.291 0.308 32.60% 0.308 0.110 0.291 17.00% 70:30 0.254 0.540 0.462 44.20% 0.462 0.240 0.540 43.10% 80:20 0.117 0.613 0.523 31.90% 0.523 0.538 0.613 20.22% 90:10 0.213 0.277 0.617 48.10% 0.117 0.230 0.277 21.82%
Tabel 3. Hasil Pengujian JST-Backpropagation dan Decision Tree Menggunakan Ekstraksi Fitur Bentuk
Fitur Split ratio JST-Backpropagation Decision Tree Precision Recall F-measure Accuracy Precision Recall F-measure Accuracy Bentuk 10:90 0.170 0.413 0.134 33.80% 0.620 0.230 0.359 34.30% 20:80 0.230 0.214 0.614 42.80% 0.615 0.540 0.397 54.29% 30:70 0.540 0.532 0.567 52.30% 0.414 0.260 0.432 29.12% 40:60 0.260 0.265 0.426 47.60% 0.391 0.550 0.441 35.65% 50:50 0.550 0.408 0.523 62.10% 0.309 0.540 0.449 21.72% 60:40 0.617 0.400 0.300 53.00% 0.521 0.320 0.426 65.22% 70:30 0.452 0.315 0.209 46.90% 0.477 0.110 0.448 55.00% 80:20 0.365 0.581 0.403 52.60% 0.510 0.240 0.456 43.99% 90:10 0.410 0.373 0.367 60.50% 0.500 0.428 0.472 34.10%

## 2.5. Evaluasi
Proses  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  evaluasi  pada klasifikasi  logo  mobil  menggunakan  4  jenis  yang berbeda.  Terdapat  4  jenis  evaluasi,  yaitu precision diperlukan untuk mengidentifikasi batas sebenarnya dari logo mobil. Serta keakuratan dalam tingkat presisi pada saat  pengujian  sangat  dibutuhkan  untuk  menghasilkan nilai yang maksimal. Kemudian pada recall diperlukan untuk  mengukur  tingkat  dari  keberhasilan  proses  dari klasifikasi.  Selanjutnya  yaitu  evaluasi  jenis f-measure , diantaranya  akan  mengambil  hasil  dari  rata-rata  yang dihasilkan  oleh precision dan recall .  Kemudian accuracy merupakan proses yang dapat melihat tingkat keakuratan dalam klasifikasi logo mobil. Dalam hal ini nilai dari parameter recall dan parameter precision akan dilakukan evaluasi untuk menyesuaikan batas dari fitur tekstur dan bentuk yang ditujukan pada rumus 11 sampai dengan 14.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (11) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (12) 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (13) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (14)
Proses  evaluasi precision,  recall,  f-measure, dan accuracy ini  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  hasil pengujian.  Berdasarkan  dari  rumus  11  sampai  dengan rumus  14  adalah  pengukuran  yang  dilakukan  pada confusiion matrix . Dari rumus 11 dengan parameter TP merupakan  prediksi  nilai  positif.  Parameter TN adalah nilai  negatif yang  merupakan  jumlah  yang  diprediksi salah. FP atau false  negative Ketika  diprediksi  maka akan menghasilkan dan mengolah nilai positif.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Pada proses evaluasi menggunakan parameter accuracy, recall,  precision dan f-measure sebagai  hasil  dari klasifikasi  logo  mobil.  Pada  data  uji  terdapat  324  data yang  akan  dilakukan  pembagian  menjadi  9  kelas. Pembagian kelas split mulai dari 10:90 data training dan data testing sampai dengan 90:10 data training dan data testing di  tiap  fitur  –  fitur  yang  akan  digunakan.  Hasil dari pengujian yang telah dilakukan pada klasifikasi logo mobil  menggunakan  2  fitur  yaitu  bentuk  dan  tekstur. Kedua  fitur  tersebut  berperan  penting  dalam  masing- masing  proses  klasifikasi  logo  mobil.  Kemudian penggabungan  kedua  fitur  tekstur  dan  bentuk.  Diawali dengan fitur tekstur pengujian dilakukan dan ditujukan pada Tabel 2.
Pada  Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian JST- backpropagation dan decision  tree menggunakan ekstraksi fitur tekstur. Dalam pengujian yang diperoleh terdapat nilai terendah dan tertinggi dari masing-masing split  ratio .  Diawali  pada  fitur precision mendapatkan nilai  terendah  mencapai  0.110  pada split  ratio 40:60. Kemudian  pada precision juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  0.738  perbandingan 60:40  data training dan data  testing .  Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai terendah  mencapai  0.225  pada split  ratio 30:70. Kemudian  pada recall juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  0.613  pada split  ratio 80:20  antara  data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f-measure mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.118  pada perbandingan 10:90.  Hasil  yang  terdapat  di f-measure memiliki nilai tertinggi mencapai 0.620 pada split ratio 20:80.  Nilai accuracy mendapatkan  nilai  terendah mencapai  27.20%  pada split  ratio 20:80.  Hasil  dari accuracy juga memiliki nilai tertinggi mencapai 52.70% pada perbandingan 50:50 dari hasil pengujian yang telah dilakukan.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 7 No. 1 (2022) 27 – 34
Tabel 4. Hasil Pengujian JST-Backpropagation dan Decision Tree Menggunakan Ekstraksi Fitur  Tekstur dan Bentuk
Fitur Split ratio JST-Backpropagation Decision Tree Precision Recall F-measure Accuracy Precision Recall F-measure Accuracy Tekstur + Bentuk 10:90 0.510 0.433 0.345 65.90% 0.271 0.272 0.258 67.88% 20:80 0.500 0.465 0.461 72.20% 0.377 0.359 0.357 71.34% 30:70 0.481 0.391 0.418 80.30% 0.426 0.397 0.393 69.52% 40:60 0.509 0.309 0.422 70.40% 0.448 0.432 0.430 53.45% 50:50 0.680 0.521 0.600 92.50% 0.456 0.441 0.443 95.70% 60:40 0.310 0.477 0.378 63.20% 0.472 0.449 0.450 54.10% 70:30 0.554 0.344 0.428 76.70% 0.534 0.525 0.524 42.33% 80:20 0.321 0.412 0.509 82.20% 0.603 0.574 0.578 67.89% 90:10 0.589 0.511 0.512 86.50% 0.604 0.611 0.598 51.00%
Dari hasil pengujian decision tree yang ada pada Tabel 2 juga terdapat nilai akurasi yang tertinggi dan terendah pada masing-masing parameter. Bisa diketahui, dimulai dari precision dengan  hasil  terendah  sampai  dengan 0.214 pada split ratio 10:90. Kemudian dalam precision juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  0.523  dengan split  ratio 80:20.  Kemudian  pada recall memiliki  nilai terendah mencapai 0.110 pada split ratio 60:40 dan nilai tertinggi mencapai 0.538 pada split ratio 80:20. Pada f- measure memiliki  nilai  terendah  mencapai  0.291  pada split ratio 60:40 dan nilai tertinggi mencapai 0.613 pada split  ratio 90:10.  Nilai accuracy mendapatkan  nilai terendah mencapai 17.00% pada split ratio 60:40. Hasil dari accuracy juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai 45.71% dengan perbandingan 40:60 dari pengujian yang dilakukan. Dalam hasil pengujian yang didapatkan hasil yang diperoleh dalam klasifikasi menggunakan 1 tingkat fitur  saja  yaitu  fitur  tekstur.  Oleh  karena  itu  pengujian dilanjutkan dengan menggunakan fitur bentuk ditujukan pada Tabel 3.
Pengujian yang dilakukan pada Tabel 3 merupakan hasil pengujian JST-backpropagation dan decision  tree menggunakan  ekstraksi  fitur  bentuk.  Diawali  pada precision mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.170 dengan  perbandingan 10:90.  Kemudian  pada precision juga memiliki nilai tertinggi mencapai 0.617 pada split ratio 60:40  antara data yang di training dan di testing . Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai  terendah mencapai 0.265 pada split ratio 40:60. Kemudian pada recall juga memiliki nilai tertinggi mencapai 0.581 pada split  ratio 80:20  antara  data training dan  data testing . Selanjutnya pada f-measure mendapatkan nilai terendah mencapai  0.134  pada split  ratio 10:90.  Kemudian f- measure juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  0.614 pada split  ratio 20:80  data training dan  data testing . Nilai accuracy mendapatkan  nilai  terendah  mencapai 33.80% split  ratio 10:90.  Kemudian accuracy juga memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  62.10%  pada split ratio 50:50  antara data training dan data testing .    Dari hasil pengujian decision tree yang ada pada Tabel 3 juga terdapat nilai akurasi yang tertinggi dan terendah di pada masing-masing parameter.  Bisa  diketahui,  dimulai  dari precision hasil  terendah  sampai  dengan  0.309  dengan perbandingan  data 50:50.  Kemudian  dalam precision juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  0.620  dengan split  ratio 10:90.  Kemudian  pada recall dengan  hasil terendah 0.110 pada split ratio 70:30 dan nilai tertinggi
mencapai 0.550 pada split ratio 40:60. Pada f-measure memiliki nilai terendah mencapai 0.359 pada split ratio 10:90  dan  nilai  tertinggi  mencapai  0.472  dengan perbandingan antara 90:10. Nilai accuracy mendapatkan nilai terendah mencapai 21.72% pada split ratio 50:50. Hasil  dari accuracy juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai 65.22% pada split ratio 60:40 pada pengujian data training dengan data testing . Dalam pengujian yang didapatkan  dalam  klasifikasi  logo  mobil  masih memperoleh nilai yang minim, karena hanya menggunakan  1  tingkat  fitur  saja  yaitu  fitur  bentuk. Kemudian pengujian dilanjutkan dengan menggunakan fitur tekstur dan bentuk ditujukan pada Tabel 4.
Berdasarkan hasil perbandingan yang ada pada Tabel 4 adalah  hasil  pengujian JST-backpropagation dan decision  tree  precision mendapatkan  nilai  terendah mencapai 0.310 pada split ratio 60:40. Kemudian pada precision juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  0.680 pada  perbandingan  data 50:50.  Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.309  pada split ratio 40:60.  Kemudian  pada recall juga  memiliki  nilai tertinggi  mencapai  0.521  pada split  ratio 50:50  antara data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f- measure mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.345 dengan perbandingan data 10:90. Dari hasil pengujian f- measure mendapatkan  hasil  tertinggi  mencapai  0.600 dengan perbandingan  data testing 50  dan  data training 50. Nilai accuracy mendapatkan nilai terendah mencapai 63.20% pada split ratio 60:40. Kemudian pada accuracy juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  92.50%.  Hasil yang  terdapat  di accuracy dengan  perbandingan  data 50:50.  Kemudian  metode decision  tree nilai  terendah dari precision mencapai 0.310 pada split ratio 60:40 data pengujian dan data pelatihan. Kemudian pada precision juga memiliki nilai tertinggi mencapai 0.604 pada split ratio 90:10 data pengujian dan data pelatihan. Kemudian pada recall mendapatkan nilai terendah mencapai 0.272 pada split  ratio 10:90  dan  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  0.611  pada  perbandingan 90:10.  Selanjutnya pada f-measure mendapatkan  nilai  terendah  mencapai 0.258 pada split ratio 10:90 dan nilai tertinggi mencapai 0.598  dengan  perbandingan  90:10  antara  data training dengan  data testing .  Nilai accuracy mendapatkan  nilai terendah  mencapai  42.33%  pada split  ratio 70:30. Kemudian  pada accuracy juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  95.70%  dengan  perbandingan  data 50:50  di setiap pengujiannya.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 7 No. 1 (2022) 27 – 34
Dari hasil perbandingan antara metode JST- Backpropagation diketahui  bahwa  nilai  akurasi  yang tertinggi berada pada JST-Backpropagation . Hasil yang diperoleh  dalam  klasifikasi  logo  mobil  sangat  akurat mencapai  92.50%.  Serta  metode JST-Backpropagation inilah  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode Decision Tree .

## 4.   Kesimpulan
Dari hasil yang didapatkan bahwa decision tree memiliki nilai  tertinggi  mencapai  0.604  pada split  ratio 90:10 antara  data training dan  data testing .  Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai  tertinggi  mencapai  0.611 dengan  perbandingan 90:10  data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f-measure mendapatkan  nilai tertinggi  mencapai  0.598  pada split  ratio 90:10  antara data training dan  data testing .  Nilai accuracy mendapatkan nilai tertinggi mencapai 90.00% pada split ratio 50:50 antara data training dan data testing .
JST-backpropagation lebih baik dalam proses pengujiannya.  Serta  dalam  pengujian  yang  telah diketahui  membuktikan  hasil  pada split  ratio 50:50 tekstur dan bentuk dengan nilai precision mendapatkan nilai mencapai 0.680, recall mendapatkan nilai 0.521, f- measure mendapatkan  nilai  0.600  dan accuracy juga memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  92.50%  pada split ratio 50:50  antara  data training dan data testing .  Hasil membuktikan  dengan  klasifikasi  menggunakan JST- backpropagation menghasilkan precision,  recall,  f- measure dan accuracy tertinggi  dibandingkan decision tree .  Kekurangan pada penelitian ini yaitu hasil akurasi dalam  kinerja  yang  diperoleh  masih  belum  mencapai 100%.  Kemudian  saran  dalam  penelitian  ini,  pada pengujian  menggunakan machine  learning dapat meningkatkan hasil kinerja mencapai 100%

## Daftar Pustaka
[1]  W.  Swastika,  A.  Kurniawan,  and  H.  Setiawan, “Deteksi  Dan  Klasifikasi  Merek  Mobil  Untuk Penentuan Iklan Detection And Classification Car Type  To  Determine  Billboard  Advertising  Using Convolutional Neural Network,” vol. 7, no. 4, pp. 701–708, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072183.
[2]  A.  T.  Sari  and  E.  Haryatmi,  “Penerapan Convolutional  Neural  Network  Deep  Learning Dalam Pendeteksian Citra Biji Jagung Kering,” J. Resti (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 10, pp. 265–271, 2021, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3040.
[3]  I.  Fathurrahman  and  I.  Gunawan,  “Pengenalan Citra Logo Kendaraan Menggunakan Metode Gray Level  Co-Occurence  Matrix  (Glcm)  dan  Jst- Backpropagation,” vol. 1, no. 1, pp. 47 – 55, 2018, doi: DOI : 10.29408/jit.v1i1.894.
[4]  D.  A.  Nugraha  and  A.  S.  Wiguna,  “Seleksi  Fitur Warna  Citra  Digital  Biji  Kopi  Menggunakan Metode  Principal  Component  Analysis,” Res. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 3, no. 1,
p. 24, 2020, doi: 10.25273/research.v3i1.5352.
[5]  Z.  Hasanati  and  Dwiny  Meidelfi,  “Kajian Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode Backpropagation  Untuk  Deteksi  Bau,” J.  Appl. Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  90–95, Dec. 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.113.
[6]  M.  Olivia,  E.  Tungadi,  and  N.  Bua’rante,
“Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Ekspor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
Backpropagation,” J.  INSTEK  (Informatika  Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 299–308, 2018, doi: https://doi.org/10.24252/instek.v3i2.6227.
[7]  I.  M.  Nasser  and  S.  S.  Abu-Naser,  “Artificial Neural Network For Predicting Animals Category,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  18–24,  2019,  doi: 10.256W1/123456789/182.
[8]  D.  W.  Wibowo,  D.  Erwanto,  and  D.  A.  W. Kusumastutie, “Klasifikasi Jenis Kayu
Menggunakan  Esktrasi  Fitur  Gray  Level  Co- Occurence  Matrix  dan  Multilayer  Perceptron,” J. Nas.  Tek.  ELEKTRO ,  vol.  10,  no.  1,  p.  1,  Mar. 2021, doi: 10.25077/jnte.v10n1.788.2021.
[9]  Z. Z. R. Permana, S. T. Rasmana, and I. Puspasari, “Prediksi  Jarak  Bola  Pada  Citra  Kamera Katadioptrik  Menggunakan  Metode  Artifical Neural  Network,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 2, p. 279, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.279.
[10]  A.  Y.  Rahman  and  I.  Istiadi,  “LoveBird  Type Classification  Using  Fuzzy  Logic  and  Artificial Neural Networks With Three Levels Of Features,” 2020.
[11]  A. B. Seran, A. Y. Rahman, and I. Istiadi, “Temu Kembali Kemiripan Motif Citra Tenun
Menggunakan  Transformasi  Wavelet  Diskrit  Dan GLCM,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  5,  pp. 958–966,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i5.3484.
[12]  A. Y. Rahman, “Klasifikasi Citra Burung Lovebird Menggunakan Decision Tree dengan Empat Jenis Evaluasi,” p. 6, 2021.
[13]  Ilhamsyah,  Aviv  Yuniar  Rahman,  and  Istiadi, “Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kopi  Menggunakan MultilayerPerceptron Berbasis Fitur Warna LCH,” Resti ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–25,  2017,  doi:  DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3438.
[14]  T. N. Turnip, P. O. Manik, J. H. Tampubolon, and P.  A.  P.  Siahaan,  “Klasifikasi  Aplikasi  Android Menggunakan Algoritme K-Means Dan
Convolutional  Neural  Network  Berdasarkan Permission,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.
7, no. 2, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072641.
[15]  K.  Jayech  and  M.  Ali,  “Clustering  And  Bayesian Network For Image Of Faces Classification,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 1, no. 1, 2011, doi: 10.14569/specialissue.2011.010105.
[16]  E. P. Wanti and M. Muhathir, “Pengidentifikasian Citra  Ikan  Berformalin  Dengan  Menggunakan Metode  Multilayer  Perceptron,” J-SAKTI  (Jurnal
Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 491– 502,  2021,  doi:  http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v5i1.342.
[17]  O. A. Marlita, A. P. Kurniati, and F. Informatika, “Anomaly  Detection  pada  Intrusion  Detection
System  (IDS)  Menggunakan  Metode  Bayesian Network,”  vol.  14,  no.  1,  pp.  64–66,  2017,  doi: jnu090/00208132.
Halaman ini sengaja dikosongkan