PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI JENIS BUAH RAMBUTAN BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DAUN
Fathur Rizal, Andi Wijaya 2 , Urip Rahman Hidayat 3
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid
2 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid
1 fathurrizal@unuja.ac.id , 2 mr.andiwijaya@unuja.ac.id , 3 uriprahmanhidayat@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman  rambutan  merupakan  tanaman  yang  berasal  dari  daerah  tropis  yang  kaya  akan  sinar matahari serta curah hujan yang dapat menyebabkan suburnya suatu tumbuhan yang ditanam pada daerah tersebut. Saat ini banyak cara yang digunakan untuk penyebaran serta perkembangbiakan tanaman ini salah satunya yakni dengan mencangkok tanama rambutan tersebut dan saat ini tanaman tersebut dapat hidup di daerahhsubtropis  seperti  halnya  Amerika.  Jenis  tanaman  rambutan  yang  banyak  saat  ini  menimbulkan permasalahan untuk mengenali jenis tanaman rambutan yang ada. Salah satu cara untuk membedakan jenis tanaman  rambutan  ini  yakni  dengan  daun  rambutan.  Daun  rambutan  ini  dapat  diketahui  perbedaannya dengan mendeteksi tekstur daun dengan pendekatan image proccessing . Fitur tekstur yang digunakan pada penelitian ini yakni Fitur tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Selanjutnya n algoritma yang digunakan untuk membedakan n jenis tanaman rambutan menggunakan algoritma backpropagation . Hidden layer  yang  digunakan  pada  algoritma  ini  sebanyak  19  layer  dengan  epoch  1000.  Berdasarkan  pengujian citra    daun  rambutan  dengan    menggunakan  data  testing  didapat    hasil  bahwa  18  citra  daun  rambutan mempunyai  hasil  yang  benar  atau  sama  dengan  jenisnya  dan  2  citra  daun  rambutan  tidak  tepat  dalam menyatakan jenis dari citra daun rambutan. Sehingga nilai akurasi yang didapat untuk proses pengujian citra daun rambutan yaitu 90%.
Kata kunci: rambutan, backpropagation , GLCM, tanaman.

## ABSTRACT
The  rambutan  plant  is  a  plant  that  comes  from  the  tropics  which  is  rich  in  sunlight  and  rainfall which can cause the fertility of a plant that is planted in that area. Currently, many methods are used for the spread and reproduction of this plant, one of which is by grafting the rambutan plant and  now  the  plant  can  live  in  subtropical  areas  such  as  America.  The  many  types  of  rambutan plants currently cause problems for the existing types of rambutan plants. One way to distinguish this type of rambutan plant is rambutan leaves. This rambutan leaf can be known by analyzing the leaf texture with an image processing approach. The texture feature used in this study is the Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  texture  feature.  Furthermore,  the  algorithm  used  to distinguish the types of rambutan plants uses the backpropagation algorithm. There are 19 hidden layers  used  in  this  algorithm  with  an  epoch  of  1000.  Based  on  testing  the  rambutan  leaf  image using  testing  data,  it  is  found  that  18  images  of  rambutan  leaves  produce  correct  results  or  the same  type  and  2  images  of  rambutan  leaves  are  not  correct  in  the  type  statement  of  the  image. rambutan leaves. So that the accuracy value obtained for the process of testing the rambutan leaf image is 90%.
Keywords: rambutan, backpropagation, GLCM, plants.

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  rambutan  merupakan  tanaman  yang  berasal  dari  daerah  tropis  yang  kaya  akan  sinar matahari serta curah hujan yang dapat menyebabkan suburnya suatu tumbuhan yang ditanam pada daerah tersebut[1]. Saat ini banyak cara yang digunakan untuk penyebaran serta perkembangbiakan tanaman ini salah  satunya  yakni  dengan  mencangkok  tanama  rambutan  tersebut  dan  saat  ini  tanaman  tersebut  dapat hidup di daerah h subtropis seperti halnya Amerika. Tanaman rambutan n ini memiliki rasa yang sangat manis serta tanaman ini memiliki banyak jenis, diantaranya yakni rambutan si nyonya, rambutan binjai, rambutan aceh lebakbulus, rambutan simacan, rambutan rapiah, dan jenis tanaman rambutan lainnya.
Jenis  tanaman  rambutan  yang  banyak  saat  ini  menimbulkan  permasalahan  untuk  mengenali  jenis tanaman rambutan yang ada. Salah satu cara untuk membedakan jenis tanaman rambutan ini yakni dengan daun rambutan. Daun rambutan ini dapat diketahui perbedaannya dengan mendeteksi tekstur daun dengan pendekatan image proccessing .  Fitur tekstur yang  digunakan pada penelitian ini yakni Fitur tekstur Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM).  GLCM  sangat  efisien  digunakan  untuk  medeteksi  pola  suatu gambar  serta  komputasi  dalam  pengolahan  gambar  yang  sangat  cepat  dan  memiliki n akurasi yang n tinggi[2][3]. Atribut yang digunakan untuk memperoleh fitur tekstur GLCM yakni n angular n second moment (asm), kontras, inverse n different n moment n (idm) , n entropi, n dan n korelasi[4]. Selanjutnya n algoritma yang  digunakan  untuk  membedakan n jenis  tanaman  rambutan  menggunakan  algoritma backpropagation . Algoritma backpropagation ini digunakan karena memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dalam proses klasifikasi suatu pola[5]. Algoritma backpropagation memberikan hasil yang bagus saat digunakan untuk membedakan tingkat roasting biji kopi dengan akurasi 76,7% dan fitur yang digunakan yakni fitur warna, fitur tekstur, dan fitur morfologi[6]. Algoritma backpropagation juga memberikan hasil yang baik pula saat digunakan  untuk  membedakan  kematangan  buah  kelapa,  ini  terbukti  memberikan  akurasi  sebesar  67% dengan fitur yang digunakan yakni fitur warna dan ukuran citra[7].
Oleh sebab itu, penelitian ini menggunakan fittur tekstur GLCM sebagai variabel yang akan dijadikan acuan  dalam  membedakan  2  jenis  tanaman  rambutan  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation . Algoritma backpropagation diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  optimal  dalam  membedakan  jenis tanaman rambutan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Mulai Pengumpulan Citra Daun Rambutan Pre-Processing Citra Daun Rambutan Ekstraksi Fitur GLCM Citra Daun Rambutan Normalisasi Hasil Ekstrasi Fitur GLCM Implementasi Algoritma Backpropagation Pengujian / Testing Hasil Pengujian / Kesimpulan Selesai Gambar 1. Alur metode penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Citra  daun  rambutan  yang  dipergunakan  pada  penelitian  ini  adalah  daun  rambutan  aceh lebakbulus  dan  daun  rambutan  si  nyonya  yang  masing-masing  jenis  daun  rambutan  terdapat  50  daun rambutan  aceh  lebakbulus  dan  50  daun  rambutan  si  nyonya.  Jumlah  keseluruhan  citra  yang  digunakan
yakni 100 citra daun rambutan. Dari 100 citra yang didapat selanjutnya dibagi menjadi 2 kelompok yakni 20  citra  digunakan  sebagai  data testing yang  terdiri  dari  10  citra  daun  rambutan  aceh  dan  10  citra  daun rambutan si nyonya dan 80 citra digunakan sebagai data training yang terdiri dari 40 citra daun rambutan aceh  dan  40  citra  daun  rambutan  si  nyonya.  Pengambilan  citra  daun  ini  menggunakan  kamera  digital dengan jarak pengambilan citra daun 20  cm antara kamera dengan objek daun  dengan latar putih polos. Contoh masing-masing citra daun dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Citra daun rambutan aceh
Gambar 3. Citra daun rambutan si nyonya

## 2.2 Pre-Processing
Pada  tahapan  ini,  citra  daun  yang  telah  diperoleh  dilakukan cropping dan re-size untuk menyamakan  ukuran  citra  yang  diperoleh  serta  menghilangkan noise dengan  mengganti background  dengan  warna  putih  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  saat  ekstraksi  fitur  tekstur GLCM dilakukan. Apapun hasil dari pre-processing dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Pre-processing citra daun rambutan aceh Gambar 5. Pre-processing citra daun rambutan si nyonya
2.3 Ekstraksi Fitur Tekstur Grey Level Co-occurrence Matrix
Tahapan  selanjutnya  setelah  pre-processing  selesai  dilakukan  yakni  ekstraksi  fitur  tekstur GLCM.  Arah  /  sudut  yang  digunakan  pada  GLCM  yakni  arah/sudut  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  135 0 .  Adapun atribut yang n terdapat n pada GLCM adalah yakni n angular n second n moment n (asm), kontras, inverse n different n moment n (idm) , n entropi, n dan n korelasi[4].  Rumus  yang  digunakan  untuk  memperoleh atribut tersebut yakni:
1. Angular n Second n Moment Persamaan yang digunakan untuk memperoleh ASM yakni sebagai berikut:
2. Kontras
Persamaan yang digunakan untuk memperoleh Kontras yakni sebagai berikut:
3. Inverse n Different n Moment Persamaan yang digunakan untuk memperoleh IDM yakni sebagai berikut:
4. Entropi Persamaan yang digunakan untuk memperoleh Entropi yakni sebagai berikut:
5. Korelasi Persamaan yang digunakan untuk memperoleh Kontras yakni sebagai berikut:

## 2.4 Normalisasi
Normalisasi dilakukan setelah proses ekstraksi fitur GLCM pada citra daun rambutan selesai. Normalisasi bertujuan untuk menyamakan range tertentu pada data citra yang telah diperoleh dari hasil  ekstraksi  fitur  GLCM.  Normalisasi  yang  digunakan  menggunakan  metode  standar  deviasi. Adapun persamaan metode standar deviasi adalah sebagai berikut:
Keterangan: S : Standar deviasi : Nilai X ke I
: Rata-Rata
n : Ukuran sampel
Keterangan: y : Nilai Hasil Normalisasi
x : Nilai yang di normalisasi
: Rata – rata Nilai Yang di Normalisasi
: 1
: Standar devisi
: 0

## 2.5 Backpropagation
Setelah  data  hasil  ekstraksi  fitur  GLCM  dinormalisasi  tahap  selanjutnya  yakni  menerapkan algoritma backpropagation untuk mengklasifikasi jenis rambutan yang digunakan pada penelitian ini.  Algoritma backpropagation dapat  melatih  sistem  untuk  memperoleh  keseimbangan  dari kemampuan  jaringan  dan  dapat  mengetahui  pola  yang  digunakan  pelatihan  permasalahan[7]. Algoritma ini melakukan penyesuaian a dengan cara mengubah nilai bobot berdasarkan kesesuaian antara hasil layer output dengan target yang sebenarnya. Proses perubahan bobot berjalan merayap mundur dari layer output menuju layer input. Adapun tahapan backpropagation dijelaskan sebagai berikut:
a. Fase Maju
b. Fase Mundur
c. Fase Perubahan Bobot
Algoritma inisiasi bobot awal

## 2.6 Testing atau Pengujian
Tahapan  terakhir  yakni  pengujian,  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  akurasi hasil klasifikasi algoritma yang digunakan terhadap data citra daun rambutan yang telah diperoleh. Hal ini menggunakan persamaan sebagi berikut:
Keterangan :
∑ Data Benar : Jumlah Data Benar ∑ Data Uji : Jumlah Data Uji

## 2.7 Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dilakukan setelah sistem klasifikasi jenis tanaman rambutan yang telah dibuat  dilakukan  pengujian  sistem.  Penarikan  kesimpulan  diperoleh  dari  tingkat  akurasi  yang diperoleh setelah seluruh data testing diuji terhadap data training yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Klasifikasi Backpropagation
Proses  penelitian  klasifikasi  jenis  rambutan  berdasarkan  tekstur  daun  dengan  menggunakan  data training  sebanyak  80  citra.  Tujuanya  adalah  untuk  melatih  data  pada  data  training  yang  berguna  untuk menentukan jenis rambutan yang akan dilakukan pada data yang akan diuji. Metode yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah jaringan syaraf tiruan backpropagation. Alur proses pada klasifikasi dapat dilihat pada gambar berikut :
Mulai Hasil ekstraksi fitur citra daun rambutan
Proses Normalisasi Hasil Normalisai Klasifikasi Backpropagation Selesai
Gambar 6. Alur proses klasifikasi backpropagation
Langkah yang dilakukan pada tahap klasifikasi adalah memproses data input menggunakan algoritma backpropagation ,  pada  algoritma backpropagation terdapat  proses  perhitungan  nilai  dan  bobot.  Pada tahapan  ini  dilakukan  penentuan  parameter-parameter  pada  backpropagation  untuk  memperoleh  model.
Hidden  layer yang digunakan  pada algoritma ini  sebanyak 19 layer dengan epoch 1000. Adapun bentuk arsitektur backpropagation dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 7. Arsitektur algoritma backpropagation

## 3.2 Desain Sistem
Pada tahap desain sistem disini menggunakan GUI Matlab yang dapat menguji satu-persatu data uji (Data Testing) hingga menampilkan hasil klasifikasi pada citra uji. Tahap ini terdapat tombol button yang pertama berfungsi sebagai memilih data yang akan di training, untuk tombol button yang kedua berfungsi untuk  menampilkan  algoritma  backpropagation  yang  telah  di  ekstraksi  pada  saat  memilih  data  pertama, untuk  tombol  button  yang  ketiga  berfungsi  untuk  memilih  gambar  dari  data  yang  telah  di  ektraksi  dan menampilkan  gambar  asli,  gambar  yang  telah  di  jadikan  image  gray,  dan  gambar  telah  terseleksi  dari background.  Pada  tombol  button  yang  ke  empat  ialah  tahap  uji  coba  pada  data  yang  telah  di  pilih sebelumnya  dan  akan  menampilkan  hasil  dari  perhitungan  ektrak  tekstur.  Berikut  hasil  pembutan  desain sistem pada pengujian jenis rambutan di tunjukan pada gambar berikut:

## Gambar 8. Desain sistem identifikasi jenis rambutan

## 3.3 Uji Coba Sistem
Tahap    uji    coba    pada    penelitian    ini    terdiri    dari    dua  proses,    proses  pertama    yaitu  uji  coba menggunakan data nilai dari semua data citra, baik data training ataupun data  testing yang telah melalui proses ekstraksi fitur tekstur dan warna. Uji  coba  proses  kedua  menggunakan  GUI  Matlab  yang  dapat menguji  satu-persatu    data    uji    (Data  Testing)    hingga  menampilkan    hasil    klasifikasi    pada  citra  uji. Terdapat 20 gambar citra daun rambutan, 10 citra daun rambutan aceh dan 10 untuk citra daun rambutan si nyonya  yang    digunakan    untuk    proses    testing.  Gambar  berikut  menunjukkan  hasil  uji    coba    yang dilakukan  pada  tiap  satu-persatu data testing.
Gambar 9. Contoh hasil uji coba sistem identifikasi jenis rambutan

## 3.4 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dalam  penelitian  ini,  pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  20  kali percobaan, terdapat 2 percobaan yang gagal. Dimana pada percobaan tersebut tidak dapat mendeteksi 20 citra daun rambutan dengan tepat. Kegagalan dalam proses pengujian di akibatkan oleh perhitungan nilai, bobot,  dan  bias  yang  dipropagasikan  kembali  pada  layer-layer  yang  dikerjakan  oleh  Matlab  dengan menggunakan  metode  backpropagation.  Namun,  perhitungan    nilai  dan  bobot  juga  mempengaruhi keberhasilan dalam pengujian, sehingga dengan semua percobaan yang telah dilakukan dapat  disimpulkan bahwa metode  backpropagation dapat digunakan untuk mengklasifikasi jenis rambutan berdasarkan tekstur daun. Banyaknya parameter pada input layer disesuaikan dengan atribut yang digunakan yaitu asm, kontras,
idm,  entropy,  korelasi.  Berdasarkan  pengujian    citra    daun  rambutan  dengan    menggunakan  data  testing didapat  hasil bahwa 18 citra daun rambutan mempunyai hasil yang benar atau sama dengan jenisnya dan 2 citra daun rambutan tidak tepat dalam menyatakan jenis dari citra daun rambutan. Sehingga nilai akurasi yang didapat untuk proses pengujian citra daun rambutan yaitu 90%. Adapun penelitian sebelumnya yang menggunakan ekstraksi fitur tekstur dan warna memperoleh nilai akurasi mencapai 80%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Penelitian  ini  berhasil  membangun  sistem  untuk  mengklasifikasi  jenis  rambutan  aceh  dan rambutan si nyonya berdasarkan tekstur daun menggunakan metode backpropagation.
2. Keakuratan menentukan jenis rambutan aceh dn rambutan si nyonya  ini menggunakan metode backpropagation dengan dataset 100 citra, data testing dan data training dinyatakan sangat baik, dengan tingkat akurasi kisaran mencapai 90%.
3. Hasil  training  dari  metode  backpropagation  akan  mendapatkan  nilai  yang  berbeda  beda  saat  di training, namun nilai tidak jauh berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Rochani, Bercocok Tanam Rambutan . Azka Press, 2007.
[2]  P.  Mohanaiah,  P.  Sathyanarayana,  and  L.  Gurukumar,  “Image  Texture  Feature  Extraction Using GLCM Approach,” Int. J. Sci. Res. Publ. , vol. 3, no. 5, pp. 1–5, 2013.
[3]  B.  Akkoç,  A.  Arslan,  and  H.  Kök,  “Gray  Level  Co-occurrence  And  Random  Forest Algorithm-Based  Gender  Determination  With  Maxillary  Tooth  Plaster  Images,” Comput. Biol. Med. , vol. 73, pp. 102–107, 2016, doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.04.003.
[4]  A. Kadir and A. Susanto, Teori Dan Aplikasi Pengolahan Citra . Yogyakarta: Andi Publisher, 2013.
[5]  S. Amalia, “Pengenalan Digit 0 Sampai 9 Menggunakan Ekstraksi Ciri MFCC dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Tek. ELEKTRO ITP , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[6]  D.  A.  Nugraha  and  A.  S.  Wiguna,  “Klasifikasi  Tingkat  Roasting  Biji  Kopi  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Berbasis Citra Digital,” J. SMARTICS , vol. 4, no. 1, pp. 1–4, 2018.
[7]  Abdullah and Usman, “Sistem Cerdas Untuk Klasifikasi Buah Kelapa Menggunakan Metode Backpropagation,” Selodang Mayang , vol. 2, no. 2, pp. 87–94, 2016.