## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Klasifikasi Jenis Tanaman Fast Growing Species Menggunakan Algoritma Radial Basis Function Berdasarkan Citra Daun
Rini Nuraini 1,* , Silvia Harlena 2 , Farida Amalya 3 , Deny Ariestiandy 4
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia
2 Direktorat Teknologi Informasi, Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia
4 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia Email: 1,* rini.nuraini@civitas.unas.ac.id, 2 silvia@staff.gunadarma.ac.id, 3 farida_a@staff.gunadarma.ac.id,
4 denyariestiandycbi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Submitted: 16/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Indonesia memiliki hutan yang luas, bahkan masuk dalam peringkat ketiga hutan terluas di dunia. Namun, saat ini banyak kawasan hutan telah deforestasi atau fenomena kehilangan tutupan pohon dan area hutan. Program rehabilitasi hutan berkembang dengan mengutamakan jenis tanaman atau pohon yang memiliki pertumbuhan yang cepat atau disebut dengan fast growing species. Namun banyak masyarakat yang tidak mengetahui jenis-jenis tanaman fast growing species ini. Padahal pengetahuan mengenai jenis-jenis  tanaman  fast growing species ini  sangat  penting  untuk dimiliki  oleh  masyarakat  agar  masyarakat  dapat  mengetahui tanaman apa saja yang dapat mempercepat rehabilitasi hutan. Jenis tanaman fast growing species sebenarnya dapat dikenali dari bentuk daunnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi citra tanaman fast growing species berdasarkan citra daun dengan menerapkan algoritma jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF) dengan ekstraksi ciri morfologi. Ekstraksi ciri morfologi digunakan untuk mengidentifikasi bentuk objek agar diperoleh nilai fitur berdasarkan parameter yang telah ditentukan. Fitur-fitur tersebut kemudian menjadi inputan bagu jaringan syaraf tiruan RBF untuk mendapatkan pola-pola pembelajara. Jaringan RBF  memiliki  tiga  layer  yang  bersifat  feedforward  sehingga  dapat  mendukung  dalam  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  atau pengenalan pola. Berdasarkan hasil pengujian akurasi didapatkan nilai akurasi sebesar 87,50%.  Ini artinya, jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF) mampu dengan baik menglkasifikasikan jenis tanaman fast growing species bardasarkan citra daun.
Kata Kunci: Ekstraksi Ciri Morfologi; Fast Growing Species; Jaringan Syaraf Tiruan; Klasifikasi Citra; Radial Basis Function
Abstract− Indonesia has vast forests, even ranked as the third largest forest in the world. However, currently many forest areas have been deforested or the phenomenon of losing tree cover and forest areas. Forest rehabilitation programs develop by prioritizing plant or tree species that have fast growth or are called fast growing species. However, many people do not know about these fast growing species. Even though knowledge about the types of fast growing plant species is very important for the community to have so that the community can find out which plants can accelerate forest rehabilitation. Fast growing species of plants can actually be identified from the shape of the leaves. This study aims to build a classification model for fast growing species plant images based on  leaf  images  by  applying  the  Radial  Basis  Function  (RBF)  artificial  neural  network  algorithm  with  morphological  feature extraction. Morphological feature extraction is used to identify the shape of an object in order to obtain feature values based on predetermined parameters. These features then become input for the RBF artificial neural network to obtain learning patterns. The RBF network has three layers that are feedforward so that it can support solving classification or pattern recognition p roblems. Based on the results of accuracy testing, an accuracy value of 87.50% was obtained. This means that the Radial Basis Function (RBF) neural network is able to classify fast growing plant species based on leaf images.
Keywords : Morphological Feature Extraction; Fast Growing Species; Artificial Neural Networks; Image Classification; Radial Basis Function

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  mempunyai  keragaman  hayati  yang  tinggi,  hal  ini  terbukti  dari 10%  total  jenis tumbuhan di dunia terdapat di Indonesia [1]. Indonesia menjadi salah satu pusat biodiversity dunia yang mempunyai potensi  keragaman hayati yang bernilai tinggi. Beraneka ragam tanaman tumbuh di hutan Indonesia, bahkan hutan Indonesia  berada  di  peringkat  ketiga  hutan  terluas  berdasarkan Forest  Watch  Indonesia (FWI)  [2].  Akan  tetapi Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan menyebutkan terdapat hampir 33,4 juta hektar kawasan hutan telah deforestasi atau fenomena kehilangan tutupan pohon dan area hutan [3]. Untuk itu penanaman pohon untuk rehabilitasi dan  kesadaran  untuk  menanam  pohon  perlu  digalakkan.  Saat  ini  program  rehabilitasi  hutan  berkembang  dengan mengutamakan jenis tanaman atau pohon yang memiliki pertumbuhan yang cepat atau disebut dengan fast growing species . Tanaman fast growing species yaitu tanaman yang cepat tumbuh serta memiliki masa penembangan maksimal 15 tahun [4]. Tanaman fast growing species memiliki peran penting dalam program rehabilitasi dan reboisasi karena tanaman  ini  memiliki  pertumbuhan  yang  cepat.  Melalui  kemampuan  pertumbuhan  yang  cepat  maka  tanaman  ini berperan dalam membantu tahapan revegetasi lahan serta ekosistem disekitarnya akan tumbuh lebih subur.  Bahkan Departemen  Kehutanan  telah  mengeluarkan  buku  panduan  tipe-tipe  tanaman Multi  Purpose  Tree  Species (MPTS) termasuk didalamnya tanaman fast  growing  species untuk  program  hutan cadangan pangan dan direkomendasikan untuk kegiatan reboisasi agroforestri untuk mengatasi lahan kritis. Namun banyak masyarakat yang tidak mengetahui jenis-jenis tanaman fast growing species ini. Padahal pengetahuan mengenai jenis-jenis tanaman fast growing species ini sangat penting untuk  dimiliki oleh masyarakat agar masyarakat  dapat mengetahui tanaman apa saja yang dapat mempercepat rehabilitasi hutan. Jenis tanaman fast growing species sebenarnya dapat dikenali dari bentuk daunnya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 2005−2014 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3245
Melalui pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital citra daun daun tanaman fast growing species tersebut dapat dilakukan klasifikasi.
Pengolahan  citra  digital  merupakan  pemrosesan  informasi  dengan  memanfaatkan  gambar  atau  citra  yang keluarannya berupa citra ataupun bagian dari citra tersebut [5]. Pemrosesan ini dilakukan bertujuan untuk melakukan perbaikan citra sehingga mempermudah dalam menginterprestasikan citra tersebut untuk menjadi suatu informasi yang lebih bermanfaat. Klasifikasi citra  adalah  salah satu aktivitas dari penerapan  pengolahan citra yang dapat dilakukan. Klasifikasi  citra  dapat  diartikan  sebagai  pemrosesan  pada  elemen  citra  melalui  pengelompokan pada  kelas-kelas dengan karakteristik yang sama [6].  Agar citra dapat  dikenal  dan diklasifikasi  maka membutuhkan algoritma yang dapat  melakukan  pembelajaran  dan  mengenali  pola-pola  tertentu.  Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan klasifikasi citra berdasarkan citra daun telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Terdapat penelitian terkait klasifikasi citra daun yang berkhasiat obat dengan menggunakan pendekatan K-Nearest Neighbor (KNN) yang dikombinasikan dengan  pendekatan Principal  Component  analysis (PCA)  [7].  Pada  penelitian  tersebut  model  yang  dibangun mendapatkan nilai  akurasi  mencapai  88,67%.  Metode  PCA pada penelitian ini berfungsi  untuk  melakukan reduksi data,  selanjutnya  algoritma  KNN  akan  melakukan  klasifikasi  citra  berdasarkan  pada  data  pembelajaran  yang mempunyai  jarak  paling  dekat.  Akan  tetapi,  KNN  mempunyai  kekurangan  dalam  menangani outlier serta  sensitif terhadap  variabel  yang  tidak  memiliki  informasi  [8].  Penelitian  selanjutnya,  yaitu  penelitian  mengenai  penerapan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi tanaman kubis berdasarkan citra daunnya [9]. Pada penelitian  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  klasifikasi  mencapai  80,55%.  Namun  pendekatan  SVM  memiliki kekurangan pada saat menyelesaikan permasalahan dengan kelas yang kompleks, hal ini dikarenakan algoritma ini cara kerjanya yaitu dengan mencari hyperplane terbaik kemudian dibagi dalam kelas-kelas [10]. Penelitian berikutnya yaitu tentang klasifikasi citra daun untuk tanaman herbal wilayah Kalimantan menggunakan penerapan jaringan syaraf tiruan backpropagation [11].  Model  yang  diusulkan  pada  penelitian  tersebut  memperoleh  rata-rata akurasi  sebesar 87%. Jaringan syaraf tiruan mempunyai kemampuan untuk memperoleh pola pembelajaran serta pemetaan melalui pelatihan yang diadopsi dari pola kerja dari jaringan saraf pada manusia [12]. Ini yang menyebabkan jaringan syaraf tiruan  cocok  diterapkan  pada  penyelesaian  permasalahan  klasifikasi.  Namun,  penerapan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation memiliki  kelemahan  yakni  tidak  memperoleh  informasi  yang  cukup  pada  pembobotan  yang berpengaruh pada pola inputan yang mengakibatkan tidak konstannya hasil pelatihan [13].
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yakni pada penelitian yang dilakukan berfokus pada klasifikasi  citra daun untuk jenis tanaman fast growing  species dan  proses klasifikasi  dengan menerapkan  jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF) berdasarkan ekstraksi fitur morfologi. Radial Basis Function (RBF) adalah metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang  menggunakan  fungsi  aktivasi radial  basis yang  cocok  diterapkan  pada  kasus klasifikasi  [14].  Jaringan syaraf tiruan  RBF dapat diartikan sebagai jaringan yang berbentuk multilayer perceptron dengan struktur utama yaitu nilai pembobotan, nilai  tengah serta jarak antara data yang digunakan sebagai  reduksi error pada output jaringan  [15].  Jaringan  RBF  memanfaatkan  fungsi  aktivasi basis  radial atau  dikenal  dengan Gaussian yang  digunakan  di  dalam hidden  layer .  Fungsi  aktivasi  Gaussian  akan  menghitung  jarak  ataupun keterdekatan antar data dengan titik pusatnya. Fungsi ini bersifat lokal, yakni jika input berdekatan dengan titik pusat maka fungsi tersebut bernilai 1 sebaliknya jika jauh dengan titik pusat maka akan bernilai 0. Algoritma RBF memiliki kemampuan  dalam  pemelajaran  dan  pengenalan  pola  yang  relatif  cepat,  ini  disebakan  jaringan  yang  digunakan pengelolaanya dilakukan secara lokal [15]. Jaringan syaraf RBF memiliki 3 (tiga) lapisan yang bersifat feedforward yang memiliki kemampuan dalam melakukan pembelajaran sehingga dapat digunakan dalam menyelesaikan kasus- kasus  klasifikasi  ataupun  identifikasi  [16].  Beberapa  penelitian  yang  mengimplementasikan  jaringan  syaraf  tiruan RBF  yang  digunakan  untuk  pengolahan  citra  digital  memperoleh  tingkat  akurasi  yang  baik.  Penelitian  mengenai identifikasi jenis manga menggunakan jaringan syaraf tiruan RBF, dimana pada penelitian ini model yang diterapkan dapat memperoleh nilai ketepatan identifikasi mencapai 100% [17]. Penelitian lainnya mengenai penerapan algoritma RBF dalam mengidentifikasi tanaman yang berpenyakit berdasarkan citra daunya, dimana pada penelitian algoritma RBF mampu melakukan segmentasi dengan akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode lainnya [18]. Penelitian lainnya, tentang penerapan jaringan syaraf tiruan RBF yang digunakan untuk temu kembali citra atau untuk menemukan  informasi  yang  terkandung  pada  citra,  dimana  pada  penelitian  ini  model  yang  diusulkan  memperoleh nilai  akurasi  tertinggi  hingga    90,92%  [19].  Selain  itu  pada  penelitian  memanfaatkan  fitur  morfologi  untuk mengekstraksi  citra.  Parameter ciri morfologi yang digunakan antara lain area , perimeter , panjang major axis dan minor axis serta eccentricity .
Berdasarkan  pemaparan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangnun  model  klasifikasi tanaman fast  growing  species berdasarkan  citra  daun  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Radial  Basis  Function (RBF)  dengan  ekstraksi  ciri  morfologi.  Ekstraksi  ciri  bentuk  berdasarkan  ciri  morfologi  digunakan  untuk mengidentifikasi  bentuk  objek  agar  diperoleh fiturnya  melalui  parameter area , perimeter ,  panjang major  axis dan minor axis serta eccentricity . Fitur-fitur tersebut kemudian menjadi inputan bagu jaringan syaraf tiruan RBF untuk mendapatkan pola-pola pembelajaran. Jaringan RBF menggunakan fungsi aktivasi radial basis yang dapat membantu dalam  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  maupun  pengenalan  pola.  Jenis  tanaman fast  growing  species yang digunakan pada penelitian ini antara lain Pulai ( Alstonia Scholaris ), Pinus ( Pinus Merkusii ), Jarak Pagar ( Jatropha Curcas ) dan Malapari ( Pongamia Pinnata ).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 2005−2014 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3245

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  melaksanakan  penelitian  yang  terencana  dan  tersusun  dengan  baik,  maka  dibutuhkan  penyusunan  tahapan penelitian. Tahapan  penelitian  memuat  proses  atau  fase-fase  dalam  meneliti  yang  tersusun  secara  sistematis  untuk mencapai tujuan dari penelitian [20]. Fase-fase penelitian yang dilakukan tersaji pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 memperlihatkan fase atau tahap-tahap dalam melaksanakan penelitian, dimana tahapan tersebut terdiri  dari:  Mengumpulkan Dataset; Transformasi  Citra HSV;  Segmentasi  Citra dan Operasi  Morfologi;  Ekstraksi Ciri  Morfologi;  Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Radial  Basis  Function;  Implementasi  Model;  dan  Evaluasi  Model. Untuk lebih jelasnya berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing tahapan.

## 2.1.1 Mengumpulkan Dataset
Langkah awal untuk membangun model untuk klasifikasi citra tanaman fast growing species berdasarkan citra daun adalah mengumpulkan data citra yang nantinya digunakan untuk dataset, baik sebagai data untuk pelatihan maupun data untuk pengujian. Dataset dikumpulkan dengan mengambil citra daun jenis tanaman fast growing species dengan menggunakan kamera dengan ukuran citra 1.080 Pixel, 96dpi dan 24bit. Hal ini dilakukan agar diperoleh citra daun yang terlihat dengan jelas. Jenis tanaman fast growing species yang digunakan terdapat 4 (empat) jenis tanaman, yaitu: Pulai ( Alstonia Scholaris ), Pinus ( Pinus Merkusii ), Jarak Pagar ( Jatropha Curcas ) dan Malapari ( Pongamia Pinnata ). Untuk pendistribusian data yang digunakan untuk data latih dan data uji menggunakan persentase 60:40. Data citra yang dikumpulkan sebanyak  400  citra, dimana  240 citra digunakan untuk pelatihan dan  160 citra digunakan untuk pengujian.

## 2.1.2 Transformasi Citra HSV
Fitur  warna  HSV  didasarkan  pada  nilai  rona  dan  saturasi,  digunakan  untuk  menyempurnakan  informasi  sebelum melakukan segmentasi. Karena HSV menggunakan koordinat silinder yang memiliki 3 (tiga) kanal warna, HSV juga dikenal  sebagai  semacam  ruang warna perseptual ( hue , saturation , dan value )  [21]. Agar segmentasi  dan ekstraksi fitur lebih mudah, transformasi citra dari citra asli ke citra HSV berguna untuk mengekstraksi informasi dari warna citra.

## 2.1.3 Segmentasi Citra dan Operasi Morfologi
Segmentasi  citra  merupakan  pendekatan  memecah  gambar  digital  menjadi  beberapa  sub  pengelompokan  yang kemudian  dikenal  dengan  segmen.  Umumnya  proses  memecah  atau  mengelompokkan  didasari  pada  kebutuhan pengolahan citra. Segmentasi citra juga dapat diartikan sebgai proses memisahkan objek dari latar belakangnya atau pengelompokan wilayah piksel yang didasari warna maupun bentuk yang sama [22]. Dalam teknik ini membutuhkan sebuah nilai pembatas yang dikenal sebagai nilai threshold . Proses thresholding adalah suatu proses mengkonversi citra grayscale kedalam citra biner atau citra dengan hanya dua warna yaitu hitamdan putih agar didapatkan wilayah
Evaluasi  Model Implementasi  Model Klasifikasi Citra Menggunakan Radial Basis Function Ekstraksi Ciri Morfologi Segmentasi Citra dan Operasi Morfologi Transformasi Citra HSV Mengumpulkan Dataset

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 2005−2014 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3245
objek dan background dengan  jelas  [22]. Hasil  proses  segmentasi thresholding adalah  citra biner yang  mempunya nilai 1 dan 0. Untuk mendapatkan citra biner dapat dilakukan melalui persamaan (1).
𝑔(𝑥, 𝑦) = { 1, 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0, 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 (1)
di  mana, 𝑓(𝑥, 𝑦) merupakan  citra grayscale 𝑔(𝑥, 𝑦) ,  merupakan  citra  biner,  sedangkan 𝑇 menunjukkan  nilai threshold .
Setelah citra dikonversi dalam bentuk biner, untuk memperbaiki hasil segmentasi dilakukan operasi morfologi agar citra yang tersegmentasi menjadi lebih baik. Operasi morfologi merupakan sebuah proses yang tujuanya adalah untuk merubah bentuk objek suatu citra.

## 2.1.4 Ekstraksi Ciri Morfologi
Tahap berikut adalah ekstraksi ciri, dimana pada tahap ini akan digali ciri-ciri yang terdalam dalam objek agar dapat diperoleh karakteristik yang menjadi pembeda antara objek satu dengan objek yang lain. Langkah ekstraksi ciri sangat penting karena hasilnya akan berfungsi sebagai suplai data untuk machine learning untuk mempelajari karakter atau pola-pola  tertentu,  agar  memudahkan  dalam  mengidentifikasi  atau  mengkategorikan  [23].  Ciri  bentuk  merupakan salah  satu  ciri  yang  dapat  diekstraksi.  Parameter  ekstraksi  ciri  berdasarkan  bentuknya  antara  lain area , perimeter , panjang major axis dan minor axis serta eccentricity . Area merupakan parameter yang didapatkan dari jumlah piksel yang menempati objek di dalam citra. Perimeter didapatkan dari jumlah piksel yang mengelilingi objek. Sedangkan untuk  panjang major  axis adalah  diameter  pada  suatu  luasan,  kemudian  panjang minor  axis adalah  diameter  yang paling pendek dari suatu luasan. Untuk mendapatkan parameter eccentricity dapat diperoleh dari panjang major axis dan minor axis melalui persamaan (2).
𝑒 = √1 − 𝑏 2 𝑎 2 (2)
dimana, a mewakili panjang major axis , sedangkan b mewakili panjang minor axis.

## 2.1.5 Klasifikasi Citra Menggunakan Radial Basis Function
Pendekatan yang digunakan untuk pembelajaran dalam mengenali pola-pola tertentu atau klasifikasi pada penelitian ini yaitu jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF). Algoritma RBF merupakan pendekata jaringan syaraf tiruan  yang  yang  menerapkan Multilayered  Feedforward  Neural (MFN)  yang  sudah  dilakukan  peningkatan  [24]. Jaringan syaraf tiruan RBF terdiri dari 3 (tiga) lapisan yaitu lapisan input layer , lapisan output dan lapisan hidden . Secara umum arsitektur jaringan syaraf tiruan RBF dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RF)
Pada Gambar 2 terlihat arsitektur jaringan syaraf tiruan RBF yang terdapat lapisan-lapisan diantaranya input layer input layer,  hidden layer dan output layer . Input  layer yaitu  data masukan  yang akan diproses oleh jaringan RBF. Hidden layer disebut juga dengan lapisan tersembunyi, dimana lapisan ini diperoleh dari dimensi yang paling tinggi untuk memproses fungsi-fungsi seperti fungsi radial basis dan bobot dengan nilai yang tidak sama. Sedangkan, output layer merupakan lapisa luaran yang berisi tanggapan yang sesuai dengan pola dan tujuannya. Jaringan syaraf tiruan RBF memetakan fungsi non-linier multi dimensi yang tergantung pada arah antar vektornya [25]. Algoritma RBF  mempunyai  sifat  pengenalan  pola  tersendiri,  ini  karena  algoritma  RBF  melakukan  pembelajaran  secara bersamaan antara proses terbimbing dan tidak terbimbing [26].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 2005−2014 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3245
Proses  penerapan  algoritma  RBF  terdapat  beberapa  tahapan  yang  dimulai  dengan  proses  inisialisasi  bobot. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  pada  setiap  masukannya, x i dengan i =  1,  2,  3,  … n .  Kemudian  dilakukan perhitungan fungsi untuk mengaktifkan Gaussian dengan persamaan (3).
𝜑(𝑟) = 𝑒𝑥𝑝 (− 𝑟 2 2𝜎 2 ) (3)
dimana 𝜑(𝑟) menunjukkan fungsi aktivasi Gaussian , r menunjukkan nilai input serta σ menunjukkan nilai spread . Kemudian dilanjutkan dengan mencari nilai output pada semua jaringan dengan persamaan (4).
𝑌 𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝑤 𝑖𝑚 𝐻 𝑖=1 𝜑 𝑖 (𝑟) + 𝑤 0 (4)
dimana 𝑌 𝑛𝑒𝑡 menunjuikkan output jaringan, kemudian 𝜑 𝑖 (𝑟) menunjukkan nilai pada fungsi aktivasi. Tahap selanjutnya mencari perubahan bobot dengan metode menghitung matrik Gauss melalui persamaan (5).
𝑊 𝑖𝑔 = (𝑊 𝑖𝑔 𝑇 𝑊 𝑖𝑔 ) −1 𝑊 𝑖𝑔 𝑇 𝑑 (5)
dimana 𝑊 𝑖𝑔 menunjukkan bobot baru hasil menghitung matriks Gaussian , kemudian 𝑊 𝑖𝑔 𝑇 menunjukkan transposisi nilai bobot dan d menunjukkan vektor tengah pada matriks.

## 2.1.6 Implementasi Model
Tahapan  ini  merupakan  proses  mentransformasikan  model  ke  dalam  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  oleh pengguna.  Proses  implementasi  ini  dilakukan  dengan  merealisasikan  hasil  analisa  dan  rancangan  ke  dalam  sistem [27]. Pada penelitian ini implementasi model menggunakan software MATLAB dengan merancang aplikasi klasifikasi tanaman fast growing species berdasarkan citra daun.

## 2.1.7 Evaluasi Model
Evaluasi bertujuan untuk mengetahui sejauh mana kinerja dari model yang bangun [28]. Pada tahap evaluasi model akan diuji untuk mengetahui kemampuan dari sistem yang dibangun, dimana pada penelitian ini model diuji melalui pengujian akurasi. Untuk mendapatkan nilai akurasi dapat menggunakan persamaan (6).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 × 100% (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membangun  model  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  tanaman fast  growing  species berdasarkan  citra  daun langkah pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan data citra yang digunakan untuk dataset. Dataset diperoleh dengan mengambil citra daun jenis tanaman fast growing species dengan menggunakan kamera dengan ukuran citra 1.080 Pixel, 96dpi dan 24bit. Jenis tanaman fast growing species yang digunakan terdapat 4 (empat) jenis tanaman, yaitu:  Pulai ( Alstonia Scholaris ), Pinus ( Pinus Merkusii ), Jarak Pagar  ( Jatropha Curcas ) dan Malapari  ( Pongamia Pinnata ). Untuk pendistribusian data yang digunakan sebagai data latih dan data uji menggunakan persentase 60:40. Data citra yang dikumpulkan sebanyak 400 citra, dimana 240 citra digunakan untuk pelatihan dan 160 citra digunakan untuk pengujian. Sampel citra yang dijadikan sebagai dataset tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Citra Dataset Citra Daun Sampel Dataset
Pulai ( Alstonia Scholaris )
Pinus ( Pinus Merkusii )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Jarak Pagar ( Jatropha Curcas )
Malapari ( Pongamia Pinnata )
Pada  Tabel  1  merupakan  sampel  citra  yang  digunakan  sebagai  dataset  yang  nantinya  digunakan  sebagai pelatihan ataupun pengujian. Setelah dataset dikumpulkan, kemudian dilanjutkan dengan menyiapkan model untuk pelatihan. Pelatihan dan pengujian  diimplementasikan pada perangkat  lunak  MATLAB. Tahap awal  adalah proses konversi dari citra asli ke citra HSV. Proses ini berfungsi untuk mendapatkan informasi dari warna-warna pada citra untuk  mempermudah  tahapan  segmentasi  dan  ekstraksi  ciri.  Hasil  konversi  citra  asli  ke  HSV  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Citra Asli dan (b) Citra Setelah Dikonversi ke HSV
Pada  Gambar  2  (b),  terlihat  hasil  konversi  dari  citra  asli  kemudian  diubah  menjadi  citra  HSV.  Proses selanjutnya  adalah  segmentasi  citra,  dimana  proses  ini  berfungsi  untuk  latar  depan  dengan  latar  belakang  dapat dipisahkan  atau  dibedakan.  Teknik  segmentasi  citra  yang  diterapkan  yakni  dengan  menggunakan  pendekatan thresholding . Keluaran dari tahap ini yakni citra biner, agar dapat membedakan antara objek yang akan diklasifikasi dengan latar belakangnya. Proses segmentasi citra dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3. (a) Citra HSV dan (b) Citra Hasil Segmentasi
Pada  Gambar  3  (b),  memperlihatkan  hasil  segmentasi  dimana  citra  yang  telah  tersegmentasi  ditransformasi dalam  bentuk  biner.  Citra  yang  diubah  dalam  bentuk  biner  sehingga  terlihat  objek  yang  disegmentasi.  Agar  hasil segmentasi  menghasilkan  citra  yang  lebih  baik  maka  citra  hasil  segmentasi  diperbaiki  melalui  penerapan  operasi morfologi. Operasi morfologi dapat disebut juga sebagai proses mengubah dan meningkatkan bentuk objek pada citra. Hasil dari operasi morfologi dapat dilihat pada Gambar 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Citra Segmentasi dan (b) Citra Hasil Operasi Morfologi
Pada  Gambar  4  (b)  memperlihatkan  hasil  dari  citra  yang  telah  dilakukan  operasi  morfologi.  Setelah  citra tersegmentasi  dengan  baik,  kemudian  dilakukan  ekstraksi  ciri  agar  diperoleh  fitur-fitur  yang  mencirikan  objek tersebut. Ekstraksi ciri menggunakan ciri morfologi dengan menghitung nilai untuk area , perimeter , panjang major axis dan minor  axis serta eccentricity .  Nilai  dari  parameter-parameter  tersebut  yang  menjadi  acuan  untuk  proses identifikasi. Hasil dari tahapan ekstraksi ciri tersaji pada Gambar 5.
(a) (b)
Gambar 5. (a) Citra Hasil Operasi Morfologi dan (b) Nilai Ciri Morfologi
Pada Gambar  5 (b)  menunjukkan nilai dari  setiap parameter ciri  morfologi pada citra. Kemudian nilai-nilai yang telah didapatkan dijadikan sebgai masukan pada proses klasifikasi dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan RBF. Jaringan RBF dapat digunakan untuk mengenali pola yang didasari dari data pembelajaran yang diperoleh dari tahapan  ekstraksi fitur. Citra yang telah diekstraksi  menghasilkan  parameter-parameter nilai yang digunakan untuk melatih  jaringan  dan  nilai-nilai  tersebut  akan  dinormalisasi  untuk  perhitungan  dari  luaran  jaringan  yang  dibangun. Jaringan RBF  melakukan proses  pembelajaran yang  relatif cepat,  ini karena  neuron  difungsikan secara lokal. Pada RBF fungsi aktivasi yang digunakan disebut dengan aktivasi radial basis, dimana fungsi tersebut juga disebut sebagai aktivasi  Gaussian.  Fungsi  aktivasi  Gaussian  akan  menghitung  jarak  ataupun  keterdekatan  antar  data  dengan  titik pusatnya.  Fungsi  ini  bersifat  lokal,  yakni  jika  input  berdekatan  dengan  titik  pusat  maka  fungsi  tersebut  bernilai  1 sebaliknya  jika  jauh  dengan  titik  pusat  maka  akan  bernilai  0.  Alur  algoritma  pelatihan  pada  jaringan  RBF  yang digunakan secara iteratif adalah sebagai berikut:
a. Langkah 1: Mendefinisikan jumlah fungsi basis yang diterapkan b. Langkah 2: Menetapkan center pada setiap fungsi basis
c. Langkah 3: Menyiapkan bobot sejumlah (fungsi n basis) +1, dimana n merupakan jumlah input RBF
d. Langkah 4: Menginisialisasi pembobotan, dimana w = [0 0 0 0] serta set laju konvergen yang diterapkan (0<η<1)
e. Langkah 5: Menjalankan pelatihan
f. Langkah 6: Menghitung output setiap fungsi basis
g. Langkah 7: Menghitung output jaringan RBF
h. Langkah 8: Menghitung kesalahan ( error ) antara ontput pada (d) dengan output RBF (y), error = d- y Model  RBF  yang  digunakan  sebagai  pelatihan  yaitu  hasil  menggunakan  nilai spread 1,  jumlah neuron maksimal 5, dengan 100 epoch dan 1000 iteration . Total keseluruhan dataset yang digunakan sebanyak 400 citra dan 240 citra digunakan sebagai sampel data uji dengan output sebanyak 4 kelas. Hasil dari pelatihan didapatkan bahwa dari 240 data latih hanya 3 data yang hasil klasifikasinya tidak tepat, sehingga didapatkan nilai akurasi untuk pelatihan yaitu sebesar 96.67%. Hasil ini sudah dapat digunakan untuk pengujian, maka model pelatihan disimpan agar dapat dilakukan untuk pengujian. Konstruksi arsitektur pelatihan pada algoritma jaringan syaraf tiruan RBF disajikan pada Gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Proses berikutnya yakni pembuatan aplikasi klasifikasi jenis tanaman fast growing species berdasarkan citra daun  dengan  menggunakan  Matlab  dalam  bentuk  GUI.  Sistem  yang  dibangun  ini  kemudian  digunakan  untuk pengujian dan untuk memudahkan user dalam menggunakan sistem. GUI dari aplikasi plikasi klasifikasi jenis tanaman fast growing species berdasarkan citra daun tersaji pada Gambar 7.
Gambar 7. GUI Aplikasi Klasifikasi Jenis Tanaman Fast Growing Species Berdasarkan Citra Daun
Untuk mengukur kinerja dari model yang dibangun maka dilakukan pengujian melalui pengukuruan tingkat akurasi.  Uji  akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan  160  citra  daun  tanaman fast  growing  species untuk dikelompokkan  kedalam  4  (empat)  kelas,  yakni:  Pulai  ( Alstonia  Scholaris ),  Pinus  ( Pinus  Merkusii ),  Jarak  Pagar ( Jatropha Curcas ) dan Malapari ( Pongamia Pinnata ). Ini artinya setiap kelas terdapat 40 citra uji. Pengujian dilakukan dengan  mencocokkan  hasil  klasifikasi  dengan  data  sebenarnya.  Agar  didapatkan  nilai  hasil  akurasi  model  maka dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  persamaan  (6).  Hasil  pengujian  akurasi  dari  model  yang  dibangun disajikan pada Tabel 2 dan divisualisasikan melalui grafik yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Tabel 2. Hasil Uji Akurasi Klasifikasi Jenis Daun Tanaman Fast Growing Species
Jenis Daun Tanaman Fast Growing Species  Jumlah Prediksi Benar  Jumlah Data Uji  Akurasi (%)
Pulai ( Alstonia Scholaris ) 35 40 87,50% Pinus ( Pinus Merkusii ) 34 40 85% Jarak Pagar ( Jatropha Curcas ) 34 40 85% Malapari ( Pongamia Pinnata ) 37 40 92,50% Total 140 160 87,50%
87,50% 85%
85% 92,50%
Pulai (Alstonia Scholaris) Pinus (Pinus Merkusii) Jarak Pagar (Jatropha Curcas) Malapari (Pongamia Pinnata)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Berdasarkan  Tabel  2 dan Gambar  8, terlihat  bahwasanya hasil untuk  pengujian akurasi  tertinggi  didapatkan oleh  kelas  Malapari  (Pongamia  Pinnata)  dengan  nilai  sebesar  92,50%.  Sedangkan  untuk  nilai  akurasi  terendah didapatkan oleh  kelas  Pinus ( Pinus Merkusii )  dan  Jarak Pagar ( Jatropha Curcas ) yakni  dengan nilai  sebesar 85%. Untuk  nilai  rata-rata  secara  keseluruan  model  yang  dikembangkan  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  87,50%. Kemudian, hasi ini dilakukan konversi pada kriteria akurasi dengan acuan yaitu: Baik, memiliki nilai dari 76% hingga 100%;  Cukup,  memiliki  nilai  56%  hingga  75%; Kurang  Baik,  memiliki  nilai  40%  hingga  55%,  dan  Kurang  Baik, memiliki nilai lebih kecil dari 40% [29]. Berdasarkan acuan tersebut, maka akurasi dari model yang dibangun masuk dalam  kategori  baik.  Ini  artinya,  jaringan  syaraf  tiruan Radial  Basis  Function (RBF)  mampu  dengan  baik menglkasifikasikan  jenis  tanaman fast  growing  species bardasarkan  citra  daun.  Akan  tetapi,  dari  hasil  akurasi didapatkan  nilai error atau  kesalahan  sebesar  12,50%.  Dari  hasil  eksperimen  yang  telah  dilaksanakan,  kesalahan dalam klasifikasi dapat terjadi karena beberapa aspek, antara lain: 1) Ekstraksi ciri yang digunakan hanya berdasarkan bentuk, sehingga jika bentuk daun dengan kelas yang berbeda maka model akan mengalami kesulitan; 2) Variasi sudut pandang dalam pengambilan citra, karena model tidak memiliki invarian rotasi; 3) Citra daun dengan latar belakang yang mecolok  dan terdapat  objek lain membuat hasil  klasifikasi  kurang maksimal;  4)  Citra dengan tingkat  cahaya terang, redup atau tidak jelas akan berpengaruh terhadap hasil klasifikasi;  5)  jumlah dataset yang diterapkan untuk pelatihan dan pengujian perlu peningkatan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  membangun  model  klasifikasi  tanaman fast  growing  species berdasarkan  citra  daun  dengan menerapkan algoritma jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF) dengan ekstraksi ciri morfologi. Ekstraksi ciri bentuk berdasarkan ciri morfologi digunakan untuk mengidentifikasi bentuk objek agar diperoleh fiturnya melalui parameter area , perimeter , panjang major axis dan minor axis serta eccentricity . Fitur-fitur tersebut kemudian menjadi inputan bagu jaringan syaraf tiruan RBF untuk mendapatkan pola-pola pembelajaran. Jaringan RBF mempunyai tiga layer  yang  memiliki  sifat feedforward yang  dapat  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  atau pengenalan pola. Berdasarkan hasil pengujian akurasi didapatkan nilai akurasi sebesar 87,50%.  Ini artinya, jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF) mampu dengan baik mengklasifikasikan jenis tanaman fast growing species berdasarkan citra daun. Untuk meningkatkan penelitian dibidang yang serupa terdapat beberapa saran untuk penelitian selanjutnya, diantaranya dengan menambah ekstraksi ciri yang lain agar model memperoleh informasi fitur dengan maksimal serta meningkatkan dataset sehingga model dapat melakukan pembelajaran secara optimal. Selain itu, dapat mengembangkan model dengan deep learning agar tahan terhadap invarian rotasi dan oklusi.

## REFERENCES
[1] M. S. Chair and M. F. Fahmi, “Penjaga Biodiversitas Tropis Indonesia, KHDTK Litbang Kebun Raya,” Badan Standardisasi Instrumen Lingkungan Hidup dan Kehutanan (BSILHK) , 2022. https://bsilhk.menlhk.go.id/index.php/2022/10/28/penjaga- biodiversitas-tropis-indonesia-khdtk-litbang-kebun-raya/
[2] J. Supriatna, Pengelolaan Lingkungan Berkelanjutan . Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonesia, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=_p4lEAAAQBAJ
[3] P. D. Susetyo, “Jenis Pohon yang Tepat untuk Rehabilitasi Hutan,” Forest Digest , 2022.
https://www.forestdigest.com/detail/1852/jenis-pohon-rehabilitasi-hutan
[4] M. N. Ulil, Go Green : Lestari Kehidupan (Sehatkan Kehidupan Dengan Penghijauan) . Banten: Anagraf Indonesia, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=R_eUEAAAQBAJ
[5] A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[6] Z. Abidin, R. I. Borman, F. B. Ananda, P. Prasetyawan, F. Rossi, and Y. Jusman, “Classification of Indonesian Traditional Snacks Based on Image Using Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022, pp. 18–23.
[7] R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[8] D.  A.  Anggoro  and  P.  I.  Rahmatullah,  “The  Implementation  of  Subspace  Outlier  Detection  in  K-Nearest  Neighbors  to Improve Accuracy in Bank Marketing Data,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 2, pp. 545–550, 2020.
[9] A.  R.  T.  H.  Ririd,  A.  W.  Kurniawati,  and  Y.  Yunhasnawa,  “Implementasi  Metode  Support  Vector  Machine  Untuk Indentifikasi Penyakit Daun Tanaman Kubis,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 3, p. 181, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.204.
[10]  I. Istiadi and A. Y. Rahman, “Optimisasi Parameter Support Vector Machine Berbasis Algoritma Genetika pada Klasifikasi Teks Pengaduan Masyarakat,” in Conference on Innovation and Application of Science and Technology , 2020, pp. 481–488. [Online]. Available: http://www.publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/1904
[11]  K.  Saputra  S  and  M.  I.  Perangin-Angin,  “Klasifikasi  Tanaman  Obat  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Morfologi  Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 169–174, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3770.
[12]  Z. Azmi, “Artificial Neural Network Model For Wind Mill,” Int. J. Eng. Sci. InformationTechnology , vol. 1, no. 3, pp. 40– 48, 2021.
[13]  F. Izhari, M. Zarlis, and S. Sutarman, “Analysis of backpropagation neural neural network algorithm on student ability based cognitive aspects,” in 3rd NICTE , 2020. doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012103.
[14]  R. I. Borman, I. Ahmad, and Y. Rahmanto, “Klasifikasi Citra Tanaman Perdu Liar Berkhasiat Obat Menggunakan Jaringan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 2005−2014 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3245
Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[15]  I. Makki et al. , “RBF Neural Network For Landmine Detection In Hyperspectral Imaging,” in 7th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP) , 2018, pp. 26–28.
[16]  R. I. Borman, F. Rossi, D. Alamsyah, R. Nuraini, and Y. Jusman, “Classification of Medicinal Wild Plants Using Radial Basis  Function  Neural  Network  with  Least  Mean  Square,”  in International  Conference  on  Electronic  and  Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022.
[17]  F. Thaib, G. V. Nivaan, G. Tomasila, and A. J. Santoso, “Radial Basis Function Neural Network in Identifying The Types of Mangoes,” in 8th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) , 2020.
[18]  S.  S.  Chouhan,  A.  Kaul,  and  U.  P.  Singh,  “Radial  Basis  Function  Neural  Network  for  the  Segmentation  of  Plant  Leaf Disease,” in 4th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON) , 2019, pp. 713–716.
[19]  K. A. Sinuraya, S. Suwilo, and M. S. Lydia, “Accuracy Analysis on Images Retrieval System using Radial Basis Function Algorithm and Coefficient Correlation,” in International Conference on Data Science, Artificial Intelligence, and Business Analytics (DATABIA) , 2020, pp. 99–104.
[20]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[21]  I. Ahmad, Y. Rahmanto, R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, and A. D. Alexander, “Identification of Pineapple Disease Based on  Image  Using  Neural  Network  Self-Organizing  Map  (SOM)  Model,”  in International  Conference  on  Electronic  and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022.
[22]  S. Bhahri and R. Rachmat, “Transformasi Citra Biner Menggunakan Metode Thresholding Dan Otsu Thresholding,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 195–203, 2018.
[23]  K. Saputra S and M. I. Perangin-angin, “Ekstraksi Fitur Morfologi Daun Sebagai Penciri Pada Tanaman Obat,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) 2018 , 2018, pp. 13–17.
[24]  D. Wu, Y. Lin, S. Lee, W. Tsai, T. Huang, and C. Dai, “Constructing RBF Networks for Classifying ECG Heartbeat Patterns,” in 12th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI) , 2019.
[25]  S. S. Chouhan, A. Kaul, U. P. Singh, and S. Jain, “Bacterial Foraging Optimization Based Radial Basis Function Neural Network (BRBFNN) for Identification and Classification of Plant Leaf Diseases : An Automatic Approach Towards Plant Pathology,” IEEE Access , vol. 6, pp. 8852–8863, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2800685.
[26]  Y. Wenmin, “A Modified Radial Basis Function Method for Predicting Debris Flow Mean Velocity,” J. Eng. Technol. Sci. , vol. 49, no. 5, pp. 561–574, 2017, doi: 10.5614/j.eng.technol.sci.2017.49.5.1.
[27]  M.  Akbar,  Q.  Quraysh,  and  R.  I.  Borman,  “Otomatisasi  Pemupukan  Sayuran  Pada  Bidang  Hortikultura  Berbasis Mikrokontroler Arduino,” J. Tek. dan Sist. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 15–28, 2021.
[28]  R. I. Borman, Y. Fernando, and Y. E. P. Yudoutomo, “Identification of Vehicle Types Using Learning Vector Quantization Algorithm with Morphological Features,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 339–345, 2022.
[29]  H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural  Networks  with  Metric  and  Ecentricity  Parameters,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  65–70,  2021,  doi: 10.34288/jri.v4i1.293.