## Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung
Yunarto 1 , M. Rizky Pribadi 2 , Hafiz Irsyad 3 1,2,3 STMIK Global Informatika MDP; Jl. Rajawali No. 14; (0711) 376400 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Global Informatika MDP, Palembang e-mail: 1 yunarto09@mhs.mdp.ac.id , 2 rizky@mdp.ac.id , 3 hafizirsyad@mdp.ac.id

## Abstrak
Jagung termasuk tumbuhan biji-bijian seperti padi, gandum, sorgum yang dikonsumsi sebagai sumber makanan pokok di Amerika dan beberapa wilayah di Indonesia seperti Madura, Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi  dan  Jawa  Tengah.  Jagung  biji  memiliki  banyak  jenis,  maka dari  itulah  jika  jagung  biji  tersebut  tercampur  akan  susah  untuk  dibedakan.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengenali  biji  jagung  tersebut.  Jenis  biji  jagung  yang  digunakan adalah jagung merah pozole, jagung pipil, jagung putih dan jagung warna-warni yang difoto menggunakan camera 16MP dengan jarak pengambilan foto 10cm antara kamera dengan objek jagung.  Metode  pengenalan  yang  digunakan  adalah  algoritma  backpropagation  dan  support vector  machine,  sedangkan  untuk  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode  GLCM(Gray  Co- occurence  Matrix)  yang  terdiri  dari  Contrast,  energy,  homogeneity,  dan  correlation.  Pada perhitungan  dengan  confusion  matrix  hasil  tertinggi  didapatkan  pada  algoritma backpropagation dengan rata-rata accuracy 97,5, rata-rata precision 95% dan rata-rata recall sebesar 95,1% dibandingkan dengan algoritma support vector machine yang hanya mendapat rata-rata accuracy 97,1%, rata-rata precision  93,3% dan rata-rata recall sebesar 95%.
Kata kunci — jagung, pengenalan, GLCM, backpropagation, support vector machine

## Abstract
Maize includes grains such as rice, wheat, sorghum which is consumed as a staple food source  in  America  and  some  regions  in  Indonesia  such  as  Madura,  East  Nusa  Tenggara, Sulawesi  and  Central  Java.  Corn  seeds  have  many  types,  so  from  that  if  the  corn  seeds  are mixed  it  will  be  difficult  to  distinguish.  The  purpose  of  this  study  was  to  recognize  the  corn kernels. Types of corn kernels used are pozole red corn, pipil corn, white corn and colorful corn which are photographed using a 16MP camera with a distance of 10cm photo taking between the camera and the corn object. The recognition method used is the backpropagation algorithm and support vector machine, while for feature extraction using the GLCM (Gray Co-occurrence Matrix)  method  which  consists  of  Contrast,  energy,  homogeneity,  and  correlation.  In  the calculation  with  the  confusion  matrix  the  highest  results  obtained  in  the  backpropagation algorithm with an average accuracy is 97.5, an average precision is 95% and an average recall is  95.1%  compared  to  the  support  vector  machine  algorithm  which  only  gets  an  average accuracy is 97 , 1%, an average precision is 93.3% and an average recall is 95%.
Keywords — corn, recognition, GLCM, backpropagation, support vector machine.
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung)
112
1. PENDAHULUAN
agung adalah salah satu tanaman pangan penghasil karbohidrat yang terpenting di dunia, selain  gandum  dan  padi,  Bagi  penduduk  Amerika  Tengah  dan  Selatan,  bulir  jagung  adalah pangan pokok, sebagaimana bagi sebagian penduduk Afrika dan beberapa daerah di Indonesia.
Pada  masa  kini,  jagung  juga  sudah  menjadi  komponen  penting  pakan  ternak. Penggunaan lainnya  adalah  sebagai  sumber  minyak  pangan  dan  bahan  dasar  tepung  maizena. Berbagai produk turunan hasil jagung menjadi bahan baku berbagai produk industri[1] Jagung biji memiliki banyak jenis, maka dari itulah jika jagung biji tersebut tercampur akan susah untuk dibedakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengenali biji jagung tersebut. Ada 4 jenis jagung  yang  digunakan  pada  Penelitian  ini  adalah  jagung  merah pozole ,  jagung  pipil,  jagung putih dan jagung warna-warni.
Ada  beberapa  algoritma  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  objek,  salah satunya adalah Jaringan Syaraf Tiruan. Jaringan Saraf Tiruan adalah prosesor yang terdistribusi besar-besaran  secara  parallel  yang  dibuat  dari  unit  proses  sederhana,  yang  mempunyai kemampuan  untuk  menyimpan  pengetahuan  berupa  pengalaman  dan  dapat  digunakan  untuk proses lain[2].
Selain backpropagation ada juga algoritma lain yang bisa digunakan untuk melakukan pengenalan  yaitu Support  Vector  Machine . Support  Vector  Machine merupakan  suatu  teknik untuk  melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus  klasifikasi  maupun  regresi. Support  Vector Machine berada dalam satu kelas dengan Artificial Neural network dalam hal fungsi dan kondisi permasalahan yang bisa diselesaikan[3].
Adapun beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan untuk mengenenali kualitas biji  jagung  menggunakan  metode  pengenalan  objek  membahas  tentang  analisis  distribusi intensitas RGB citra digital untuk klasifikasi kualitas biji jagung menggunakan JST[4]. Selain itu  ada  juga  penelitian  yang  meneliti  tentang  klasifikasi  kualitas  biji  jagung  berdasarkan  fitur ekstraksi warna (RGB) dengan menggunakan algoritma fuzzy logic [5]. Selain  itu Support  Vector  Machine juga  dapat  digunakan  untuk  mengenali  beberapa object antara lain penelitian yang melakukan pengenalan deteksi senyum yang dibagi menjadi dua kelas, yaitu kelas senyum dan kelas bukan senyum. Data yang digunakan pada Penelitian ini menggunakan dataset yang terdiri dari dua jenis citra yaitu citra senyum dan citra bukan senyum lalu di cropping . Setelah itu menggunakan ekstraksi ciri R-HOG untuk mendeteksi citra bibir dan  senyum  menggunakan  algoritma  SVM[6].  Penelitian  yang  berfokus  tentang  deteksi  buah pada pohon menggunakan algoritma SVM dengan menggunakan fitur ekstraksi tekstur[7]. Ada juga penelitian yang menggunakan Support Vector Machine untuk mengenali jenis daging yaitu tentang  penggunaan  algoritma  support  vector  machine  untuk  mengenali  citra  jenis  daging berdasarkan  tekstur  menggunakan  ekstraksi  ciri  GLCM[8].  Adapun  penelitian  terdahulu  yang menggunakan  algoritma backpropagation sebagai  pengelanan  objek  tentang  perbandingan akurasi  pengenalan  jenis  beras  dengan  fitur  ekstraksi  GLCM  dan  di  implementasikan menggunakan algoritma backpropagation pada beberapa resolusi kamera yaitu 5MP, 8 MP, 12 MP, 14 MP, dan 16MP. Jarak pemotretan 9 cm. Hasil tertinggi didapatkan pada resolusi kamera 12 MP[9].
Pada  penelitian  terdahulu  juga  ada  yang  telah  membandingkan  algoritma backpropagation dan Support  Vector  Machine yang  menggunakan split  validation tentang komparasi Support  Vector  Machine dan  backpropagation  untuk  prediksi  kelulusan  sertifikasi benih kentang, hasil pengenalan oleh SVM lebih besar dibandingkan backpropagation [10]. Dari penelitian tentang  jagung  yang  ada  di jurnal-jurnal sebelumnya,  Sudah  ada  yang membandingkan algoritma backpropagation dan support vector machine dengan proses validasi menggunakan  split  validation  tetapi  belum  ada  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  K-
J
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung)
fold  validation dengan  4  ciri  fitur  statistik  dari  GLCM  dalam  pengenalan  jenis  jagung.  Maka penelitian ini penting untuk dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Metodologi Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  dimulai  dengan  melakukan  pencarian  topik-topik  mengenai  penelitian tentang  pengenalan  jenis  jagung  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  backpropagation. Peneliatian  ini  difokuskan  pada  perbandingan  akurasi  pengenalan  jenis  jagung  menggunakan JST backpropagation dan support vector machine . Pada tahap ini digunakan metode Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) untuk mengambil fitur ciri dari citra. Kemudian akan dilakukan pengenalan citra jenis jagung menggunakan JST backpropagation dan support vector machine . Penelitian dilanjutkan dengan mencari jurnal, buku dan hasil penelitian yang berkaitan dengan GLCM,  backpropagation  dan  support  vector  machine  yang  berfokus  pada  pengenalan  jenis jagung.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mencari  referensi  literature  yang  relevan  sehingga penelitian
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung)
114

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengumpulan  pemgambilan  data  citra  jagung  yang  diambil dengan menggunakan sebuah kamera, cahaya, dan lokasi yang di sesuaikan dari 4 jenis jagung, masing-masing sebanyak 35 data latih dan 15 data uji. Contoh Gambar pada saat pengumpulan data sebelum dilakukan cropping dan treshold dapat dilihat pada Gambar 2. Kemudian gambar tersebut akan dijadikan data latih dan data uji untuk lebih jeasnya dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Citra Jagung Merah Pozole

## Gambar 3  Penyesuaian Data Citra

## 2. 3 Pemotongan Citra
Pada  tahapan  ini,  melakukan  pemotongan  terhadap  citra  asli  yang  telah  diambil bertujuan untuk fokus ke objek jagungnya saja menggunakan aplikasi MATLAB dengan pisisi (x,y) =(588,237) dan ukuran pixel citra adalah 320x320 px dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Gambar 320x320 px
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada
Pengenalan Jenis Biji Jagung)

## 2. 4. Tresholdin
Pada tahapan ini, dilakukan pengubahan citra ke grayscale , dilakukan thresholding untuk menghilangkan informasi yang tidak dibutuhkan dari citra sehingga hanya fokus kepada citra jagungnya saja dengan menggunakan aplikasi MATLAB. Gambar setelah melalui tahapan pemotongan citra dan tresholding dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Citra Akhir

## 2.5 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur adalah proses pengambilan ciri atau fitur dari dalam sebuah citra. Pada tahapan  ini,  akan  dilakukan  perhitungan  terhadap  citra  dan  dicari  ciri  pembedanya.  Dalam proses  ekstraksi  ini  peneliti  menggunakan  nilai  yang  didapat  dari  metode Gray  Level  Co- occurance  Matrix (GLCM).  GLCM  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan derajat  keabuan  dari  sebuah  citra  dengan  merepresentasikannya  dalam  sebuah  matriks Co- occurance dalam ukuran tertentu. Matriks inilah yang kemudian digunakan untuk menghitung ciri statistic orde kedua citra, yaitu Contrast , Correlation , Energy , dan Entropy .

## 2.6 Pelatihan JST Backrpopagation dan Support Vector Machine
Pada tahapan ini, dilakukan proses pelatihan dengan pada Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  membangun  sistem  yang  akan  digunakan  untuk mengenali  jenis  jagung  menggunakan  nilai  yang  didapatkan  dari  ekstraksi  fitur  GLCM  untuk masing-masing  jenis  jagung  yang  dilatih.  Setelah  proses  pelatihan  selesai,  didapatkan  hasil output  dari  pelatihan  JST  dan  SVM  yang  kemudian  digunakan  untuk  proses  pengujian pengenalan  jenis  jagung  Adapun  target  yang  ingin  didapatkan  dari  data latih  yang  digunakan pada  proses  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  dan support  vector  machine sebagai  output  dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 1. Target Hasil Output Pelatihan Target Objek Jagung Merah Pozole Jagung Pipil Jagung Putih Jagung Warna- warni JagungMerah Pozole 1 0 0 0 Jagung Pipil 0 1 0 0 Jagung Putih 0 0 1 0 Jagung Warna- warni 0 0 0 1
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung)
116

## 2.7 Confusuin Matrix
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengujian  pada  sistem  yang  telah  dilatih  menggunakan model  JST  dan  SVM  untuk  mengenali  data  uji  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  pengenalan jenis jagung dengan parameter fitur tekstur dari GLCM dan kemudian dilakukan perbandingan tingkat  akurasi  terhadap  masing-masing  Algoritma.  Untuk  membandingkan  nilai  dari  tingkat akurasi  sistem  dapat  digunakan  rumus confusion  matrix yang  dimana  akan  menghitung  nilai precision,  recall,  dan  accuracy .  Cara  perhitungan confusion  matrix tersebut  bisa  dilihat  pada Persamaan (1), (2), (3).
Recall = ( ) ∗ 100% (1) Accuracy = ( ) ∗ 100% (2) Precision = ( ) ∗ 100% (3)
Dimana accuracy merupakan seberapa akurat sistem dapat mengklasifikasikan data secara benar,  precision  merupakan  jumlah  data  kategori  positif  yang  diklasifikasikan  secara  benar dibagi  dengan  total  data  yang  diklasifikasi  positif, Recall merupakan  penunjuk  berapa  persen data  kategori  positif  yang  terklasifikasikan  dengan  benar  oleh  sistem, True Positive (TP) merupakan  jumlah  data  positif  yang  dikenali  dengan  benar  oleh  sistem, True Negative (TN) merupakan jumlah data negative yang dikenali dengan benar oleh sistem, False Negative (FN) merupakan  jumlah  data  positif  namun  dikenali  salah  oleh  sistem  dan False  Positive (FP) merupakan jumlah data negatif namun dikenali positif oleh sistem.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengenalan menggunakan algoritma backpropagation
Pada Penelitian menggunakan algoritma backpropagation akan menggunakan 3 hidden laye yang terdiri dari 120 neuron pada layer 1 , 105 neuron pada layer 2 dan 120 pada layer 3 sebagai model JST untuk mengenali jenis biji jagung. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Confusion matrix menggunakan JST
Hasil dari perhitungan dari confusion matrix ada proses pengujian terhadap model JST untk mengenali 4 jenis biji jagung dengan rata-rata akurasi didapatkan sebesar 97.5% , rata-rata precision didapat sebesar 95.0% dan rata-rata recall didapatkan sebesar 95.1% dengan waktu 0.8825 detik.
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada
Pengenalan Jenis Biji Jagung)

## 3.2 Hasil Pengenalan menggunakan algoritma SVM
Pada pengujian Arsitektur SVM yang telah diperoleh terhadap data uji. Dari pengecekan tersebut didapat hasil terbaik dengan menggunakan jenis kernel Linear sebagai model SVM untuk mengenali jenis biji jagung. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Confusion matrix menggunakan SVM
hasil dari perhitungan dari confusion matrix ada proses pengujian terhadap model SVM untuk mengenali 4 jenis biji jagung dengan rata-rata akurasi didapatkan sebesar 97.1% , rata rata precision didapat sebesar 93.3% dan rata-rata recall didapatkan sebesar 95.0% dengan waktu 1.6845 detik.

## 3.3 Pengujian Menggunakan GUI Matlab
Berikut ini adalah hasil pengujian pengenalan jenis biji jagung menggunakan GUI matlab R2019a dapat dilihat pada Gambar 8. dan gambar 9.
Gambar 8. Pengujian Menggunakan GUI Matlab
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung)
118
Gambar 9. Pengujian Menggunakan GUI Matlab2
Pada  Gambar  8.  menjelaskan  algoritma backpropagation dan support  vector  machine dapat  mengenali  jenis  biji  jagung  dengan  benar  yaitu  jagung  merah Pozole .  Sedangkan  pada gambar 9. menjelaskan algoritma backpropagation dapat mengenali jagung putih dengan benar tetapi  pada  algoritma support  vector  machine salah  mengenali  jagung  putih  sebagai  jagung warna-warni.

## 3.4 Perbandingan Algoritma Backpropagation dan SVM
Tabel 2 Perbandingan Algoritma Backpropagation dan Algoritma Support Vector Machine
Pada  Tabel  2  menunjukkan  perbandingan  algoritma backpropagation dan support vector  machine pada  pengenalan  jenis  biji jagung  dengan  perbandingan  berupa  waktu  proses, accuracy, precision dan recall .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa pengujian penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  camera  dengan  resolusi  16  MP  dengan  jarak potret 10 cm , citra yang didapat kemudian dipotong dengan ukuran 320x320 px menggunakan aplikasi  MATLAB  R2019a  serta  penggunaan  ekstraksi  ciri  GLCM  sebagai  nilai  input  pada jaringan  syaraf  tiruan  dan Support  Vector  Machine ,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan algoritma backpropagation memperoleh  hasil  pengenalan  yang  lebih  baik  dengan  rata-rata accuracy 97,5 , rata-rata precision 95% dan rata-rata recall sebesar 95,1% dibandingkan dengan algoritma support  vector  machine yang  hanya  mendapat  rata-rata accuracy 97,1%,  rata-rata precision 93,3% dan rata-rata recall sebesar 95%. Algoritma Waktu Proses Accuracy Precision Recall Backpropagation 0.8825 s 97.5 % 95 % 95.1 % Support Vector Machine 1.6845 s 97.1 % 93.3 % 95 %
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada
Pengenalan Jenis Biji Jagung)
1. Pada hasil diatas menyimpulkan bahwa untuk penggunaan algoritma backpropagation pada pengenalan jenis biji jagung dengan ekstraksi GLCM lebih cocok dibandingkan dengan algoritma support vector machine.
2. Pada Tabel 2 menjelaskan waktu yang diperlukan untuk pembuatan model pada backpropagation lebih cepat dengan waktu tercepat 0.8825 detik dibandingkan dengan algoritma SVM dengan waktu tercepat 1.6845 detik.

## 5. SARAN
Saran-saran  Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  dijelaskan,  terdapat  saran  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  mengembangkan  penelitian  selanjutnya  agar  mendapatkan  hasil yang lebih baik yaitu:
1. Mencoba eksperimen pada beberapa fitur ekstraksi ataupun menggabungkan beberapa fitur ekstraksi yang mungkin dapat meningkatkan tingkat akurasi.
2. Menambah  jumlah  data  latih  maupun  dapat  uji  agar  algoritma  memiliki  banyak  data sehingga berkemungkinan mendapatkan hasil yang lebih baik.
3. Membandingkan algoritma lainnya seperti algoritma KNN, LVQ dan algoritma lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Mandiri, T. K. T., 2010. Pedoman bertanam jagung, CV. Nuansa Aulia, Bandung.
[2]    Haykin,  S.,  2009. Nueral  networks  and  learning  machines, Vol.1,  Ed.3,  Pearson, United State of America.
[3]    Santosa,  B.,  2007. Data  mining  teori  dan  aplikasi :  Teknik  pemanfaatan  data  untuk keperluan bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4]    Bustomi,  M.  A.,  dan  Dzulfikar,  A.  Z.,  2014,  Analisis  distribusi  intensitas  rgb  citra digital  untuk  klasifikasi  kualitas  biji  jagung  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan. Jurnal Fisika Dan Aplikasinya, vol 10, hal 127-132.
[5]    Munarto,  R.,  Permata,  E.,  dan  Salsabilla,  R.,  2014,  Klasifikasi  kualitas  biji  jagung manis berdasarkan  fitur  warna  menggunakan  fuzzy logic, Simposium  Nasional RAPI XIII - 2014 FT UMS, hal 5–12.
[6]    M.Abrar, A. H., Andrie, S. M. ., Alamsyah, D., dan Devella, S., 2018, Implementasi metode  HOG  dan  support  vector  machine  (  SVM  )  untuk  multiple  smile  detection. STMIK Global Informatika MDP , hal 1–11.
[7]    Sahertian, J., dan Sanjaya, A., 2017, Deteksi buah pada pohon menggunakan metode svm dan fitur tekstur. Semnas Teknomedia , hal19–24.
Yunarto et., al (Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Support Vector Machine Pada Pengenalan Jenis Biji Jagung)
120
[8]    Neneng, N., Adi, K., dan Isnanto, R., 2016, Support vector machine untuk klasifikasi citra  jenis  daging  berdasarkan  tekstur  menggunakan  ekstraksi  ciri  gray  level  co- occurrence matrices (GLCM). Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol 6, hal 1-10.
[9]    Gasim,  dan  Ricardo,  D.,  2019,  Perbandingan  akurasi  pengenalan  jenis  beras  dengan algoritma, vol 1, Jurnal RESTI , hal 1–8.
[10]    Suryadi,  U.  T.,  2015,  Komparasi  support  vector  machine  dan  neural  network untuk prediksi  kelulusan  sertifikasi  benih  kentang, seminar  nasional  informatika (SEMNASIF), vol 1, hal 308–314.