## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Penyedia Pemandu Wisata dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Android ............................................................... 01-16 Rizky Fitriyanto

## Rancangan Bangun Pelayanan Tambal Ban Online Menggunakan Algoritma
Djikstra ........................................................................................................... 17-34

## Muhammad Henry Setiawan
Sistem Pendukung Keputusan Rumah Tangga Miskin (RTM) untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web ........ 35-43

## Fitri Dayanti
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Android .................................................... 44-57 Rachmania Indah Permata Sari Game Multiplayer “Mini Car Circuit” Berbasis Android ............................. 58-66

## Syaifuddin Yudha Saputra
Sistem Penunjang Keputusan Simulasi Penentuan Akreditasi Sekolah Dasar Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Web (Studi Kasus Korwil Dinas Pendidikan Kecamatan Pakisaji) ........................................................................ 67-71

## Ahmad Syaifullah
Penerapan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Menentukan Rekomendasi Solusi Terhadap Layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang ................... 72-79

## Yosua Kristanto
Klasifikasi E-book Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI Malang .................................... 80-85 Willyanto Sutikno Aplikasi Presensi Mahasiswa Berbasis Wifi Direct Peer to Peer pada Perangkat
Android (Studi Kasus : STIKI Malang)..........................................................
86-89 Khoirun Nafisah, Koko Wahyu Prasetyo
Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function Untuk Identifikasi
Jenis Mangga Berdasarkan Pola Daun ...........................................................
90-96
Rhesal Mahadyanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Febry Eka Purwiantono

## Pelindung

## Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Ketua STIKI

## Pembina
Kepala Program Studi

## Editor In Chief
Subari, S.Kom, M.Kom
Section Editor
Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Layout Editor
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Tata Usaha/Administrasi
Muh. Bima Indra Kusuma

## Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function

## Untuk Identifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Pola Daun
Rhesal Mahadyanto 1 , Diah Arifah Prastiningtyas 2 , Febry Eka Purwiantono 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
1 rhesal.mahadyanto@gmail.com, 2 diah@stiki.ac.id , 3 febry@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Daun merupakan salah satu bagian tanaman yang dapat menjadi acuan klasifikasi. Selain itu, daun lebih mudah  diperoleh  karena  tidak  tergantung  pada  musim.  Karena  memiliki  perbedaan  fitur  pada  setiap  jenis mangga. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function Network merupakan salah satu cara untuk dapat  mengklasifikasikan.  Dengan  cara  pengumpulan  data  melalui  pengolahan  citra  digital.  yang  berfokus terhadap ekstraksi fitur pada sebuah citra daun. Hasil dari informasi citra daun yang nantinya akan menjadi fitur- fitur dalam metode klasifikasi. Fitur-fitur tersebut adalah Hue, Saturation, Value, Luas, Keliling, Major Axis dan Minor axis. Pada tahap pengujian hasil menunjukkan bahwa nilai persentase keberhasilan kurang dari 50% pada percobaan pelatihan 4 citra dan pengujian 4 citra dengan total 32 data latih dan 32 data uji. Dan pada percobaan pelatihan 7 dan pengujian 1 tingkat keberhasilan masih dibawah 50%. Untuk pengembangan selanjutnya dapat ditambahkan fitur / ciri agar persentase identifikasinya meningkat. Dan juga dibutuhkan penelitian dengan metode pemabanding  agar  dapat  diketahui  metode  terbaik  yang  sesuai  dengan  penelitian  ini.  Dengan  penelitian  ini nantinya dapat dikembangkan lagi sebuah aplikasi mobile yang dapat mengidentifikasi jenis tanaman mangga berdasarkan daun, tidak hanya jenis mangga saja melainkan berbagai jenis tanaman. Sehingga bermanfaat juga sebagai media berbagi informasi bagi yang membutuhkan informasi mengenai jenis tanaman.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Radial Basis Function Network. Daun Mangga, Ekstraksi Ciri.

## 1. PENDAHULUAN
Daun  merupakan  salah  satu  bagian  tanaman yang  sering  digunakan  untuk  mengklasifikasikan jenis tanaman. Daun digunakan untuk mengklasifikasikan  tanaman,  karena  setiap  jenis tanaman  memiliki  fitur  daun  yang  berbeda.  Selain itu,  daun  lebih  mudah  diperoleh  karena  tidak tergantung pada musim. Tanaman mangga merupakan tanaman buah yang potensial dikembangkan karena mempunyai tingkat keragaman  genetik  yang  tinggi.  Daun  mangga memiliki  variasi  dalam  hal  bentuk,  ukuran  dan warna  daun  setiap  jenis  tanaman  menjadikan  daun sebagai  salah  satu  acuan  untuk  melakukan klasifikasi  setiap  jenis  tanaman.  Dalam  tugas  akhir ini  dilakukan  penelitian  klasifikasi  jenis  pohon mangga berdasarkan tekstur daun dengan melakukan pengolahan  citra  digital  yang  berfokus  terhadap ekstraksi  fitur  pada  sebuah  citra  daun.  Hasil  dari informasi  citra  daun  yang  nantinya  akan  menjadi fitur-fitur  dalam  metode  klasifikasi.  Dan  untuk pengklasifikasiannya menggunakan metode Jaringan  Syaraf  Tiruan Radial Basis Function Network .  Sehingga  nantinya  dengan  aplikasi  ini dapat membantu user dalam melakukan identifikasi mengenai  jenis  daun  mangga.  Dan  juga  nantinya dapat  dikembangkan  lagi  sebagai  aplikasi mobile yang  dapat  mengenali  berbagai  macam  jenis tanaman.
Maka  rumusan  masalah  pada  penelitian  ini adalah  “bagaimana  cara  menerapkan  metode jaringan  syaraf  tiruan  radial  basis function pada
artikel  ini”.  Tujuan  dari  artikel  ini  adalah menerapkan  algoritma  pengklasifikasian  dalam sistem pengenalan daun mangga melalui bentuk dan warna  daunnya.  Batasan  masalah  yang  diangkat dalam  tugas  akhir  ini  yaitu,  data  citra  yang digunakan  sebagai  masukan  merupakan file digital dalam  format  *.jpg,  dan  *.png,  yang  diambil  dari kamera digital, pengambilan citra dengan jarak dan pencahayaan  yang  sama  dengan  jarak  ±30  cm tampak  depan  dan  dilakukan  pada  siang  hari. Pengambilan  citra  daun  menggunakan background putih  (diatas  kertas  putih)  dengan  posisi  daun landscape , dalam penelitian ini hanya menggunakan daun mangga saja yang digunakan sebagai data latih dan data uji. Pengklasifikasiannya lebih diutamakan menggunakan  JST  RBF.  Ukuran  citra  ditentukan yaitu  250  x  185 pixels .  Data  daun  yang  digunakan diambil dari hasil pemotretan menggunakan kamera digital  dengan  ukuran  4000  x  3000 pixels .  Pada penelitian  ini  hanya  diambil  8  jenis  daun  mangga, dimana  masing-masing  daun  mangga  memiliki  8 variasi. Ukuran daun mangga ini diubah menjadi 250 x 185 pixels . Pada penelitian ini juga menggunakan beberapa modifikasi untuk ke 8 jenis daun mangga tersebut,  yaitu  pergeseran,  rotasi,  penambahan intensitas, pemotongan citra dan penambahan noise . Proses  modifikasi  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan Paint 3D .

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Gambar 1. Diagram alir perancangan untuk pengenalan daun mangga
Sistem  ini  memiliki  beberapa  tahapan,  di antaranya tahap pengambilan citra daun, dilanjutkan dengan pre - processing resize citra,  kemudian ekstraksi  fitur  menentukan  nilai  RGB  yang kemudian di rubah ke HSV, menentukan major dan minor axis , luas, serta keliling lalu pengenalan daun mangga  menggunakan  jaringan    saraf  tiruan  (JST) radial basis function dan terakhir menunjukkan hasil pengenalan  citra  daun.  Dalam  melakukan  proses pengenalan, system akan melalui beberapa fase yaitu fase  pelatihan  dan  fase  pengujian.  Pada  masing- masing  fase  melalui  beberapa  proses  yaitu pengambilan  citra  daun  mangga,  pra-pemrosesan citra,  proses  ekstraksi  ciri  dan  proses  pengenalan daun  mangga  menggunakan  RBFN.  Proses  dapat ditunjukkan pada gambar 2 :
Gambar 2. Diagram alir perancangan sistem pengenalan daun mangga, Kiri Fase Pelatihan dan Kanan Fase Pengujian
Tahapan  pertama  dilakukan  pengambilan gambar  /  citra  daun.  Citra  daun  adalah  hasil  dari pengambilan  menggunakan  kamera  digital  dengan ukuran 4000 x 3000 pixels . Berikut contoh citra daun
:
Gambar 3. Contoh citra daun manga
Tahap kedua gambar yang didapat selanjutnya akan  dilakukan pre-processing .  Dengan  cara tahapan resize citra, menggunakan perangkat lunak Paint 3D. Ukuran daun mangga diubah menjadi 250 x 185 pixels .
Tahap  ekstraksi  segmentasi  digunakan  untuk memisahkan background dengan  obyek,  sehingga ciri  dari  obyek  bisa  didapatkan  dengan  mudah. Karena background berwarna  putih  dan  obyek berwarna gelap maka akan mudah untuk menyeleksinya.  Dengan  cara  menyeleksi  warna RGB yang nilai intensitasnya kurang dari 128 akan disimpan ke dalam variable .
Tahap  ekstraksi  warna,  citra  diberikan  fungsi segmentasi  untuk  mendapatkan nilai rata-rata RGB dengan  menghiraukan  nilai  intensitas  di  atas  128 pada background citra,  setelah  mendapatkan  nilai rata-rata  RGB,  dilakukan  konversi  warna  ke  HSV. Sehingga  akan  mudah  mendapatkan  nilai  rata-rata HSV dari objek daun mangga.
Setelah mendapatkan nilai rata-rata HSV. Pada tahapan ini, citra asli diubah menjadi citra biner. Hal ini bertujuan agar mempermudah menentukan tepian dari  objek  sehingga  mendapatkan  nilai  yang  tepat. Hal  ini  dilakukan  dengan  menggunakan method imbinarize milik  Matlab.  Kemudian  dilakukan pengukuran objek menggunakan method regionprops milik  Matlab  dengan  menambahkan parameter MajorAxisLength, MinorAxisLength, Area, Perimeter . Tahap  pembelajaran  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan Radial Basis Function Network (RBFN).
Jaringan  syaraf  tiruan Radial Basis Function memiliki  struktur  jaringan  atau  tahapan  proses sebagai berikut :
 Input Layer , adalah  bagian  dari  rangkaian jaringan  syaraf  tiruan  radial  basis function sebagai  masukan  untuk  melakukan  proses pertama.
 Hidden Layer , adalah lapisan tersembunyi dari dimensi yang lebih tinggi, yang melayani suatu tujuan pada fungsi basis dan bobotnya dengan nilai yang berbeda.
 Output layer , Output layer merespons  dari jaringan  sesuai  pola  yang  diterangkan  pada input layer . Transformasi dari ruang  masukan ke ruang hidden unit adalah non linear, sedang transformasi  dari  ruang hidden unit  ke  ruang keluaran adalah linear
Jaringan Radial  Basis Function memiliki algoritma  pelatihan  yang  agak  unik  karena  terdiri atas  cara  terbimbing  dan  tak  terbimbing  sekaligus. Pelatihan Jaringan Radial Basis Function terdiri atas dua tahap, yaitu :
1. Tahap Clustering Data Pada  tahap  pertama,  data  di cluster atau dikelompokkan  berdasarkan  kedekatan  tertentu misalnya:  kedekatan  warna  antara  2 pixel , kedekatan  jarak  antar  2  titik,  dan  seterusnya. Penentuan cluster dengan  sendirinya  akan menghasilkan center atau  pusat  dari  kelompok data.  Jumlah cluster menentukan hidden unit yang dipakai. Dalam menentukan center , ada dua cara  yang  bisa  dipakai.  Cara  yang  mudah  ialah menentukan center secara  acak  dari  kelompok data. Cara yang lebih sulit, tetapi lebih baik ialah dengan  menggunakan  algoritma clustering . Algoritma yang paling mudah ialah algoritma K- means .

## 2. Tahap Pembaharuan Bobot
Pelatihan tahap
berikutnya
berfungsi mendapatkan  nilai  bobot neuron-neuron nya. Pada tahap ini, ada serangkaian perhitungan yang diperlukan untuk memperbarui bobot. Pada tahap ini  juga,  dibutuhkan  data training beserta targetnya.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  tahap ini bersifat supervised : o Meneruskan sinyal input ke hidden layer dan menghitung nilai fungsi aktivasinya pada tiap hidden layer . Untuk itu, digunakan rumus :
X : vektor input
t : vektor data yang dianggap sebagai center m : jumlah data training j : jumlah hidden unit o Menyusun  matriks gaussian ,  dari  hasil perhitungan pada langkah sebelumnya :
Note : kolom terakhir, diisi nilai bias o Menghitung bobot baru (W) dengan mengalikan pseudoinvers dari  matriks  G, dengan vektor target (d) dari data training
o Untuk menghitung nilai output dari jaringan,
digunakan rumus:
Gambar 5. Diagram alir pembelajaran Radial Basis

## Function
Melakukan  pengelompokan  data  dengan menggunakan  algoritma K-Mean clustering dan menentukan center .  Meneruskan  sinyal input ke hidden layer  dan  menghitung  nilai  aktivasi.  Nilai aktivasi  dihitung  menggunakan  fungsi Gaussian . Membentuk  matriks  dari  fungsi Gaussian dan pseudoinverse -nya  sehingga output dari  jaringan dapat  diketahui.  Dalam  proses  pembelajaran  ini, citra yang digunakan adalah citra latih, Dimana citra
tersebut  merupakan  citra  dari  3  jenis  daun  mangga yaitu  gadung,  manalagi  dan  podang.  Citra  yang diambil merupakan citra yang warnanya hijau terang pada  daun  mangga  umumnya  dan  daunnya  masih utuh/tidak rusak.
Gambar 6. Diagram alir pengujian sistem Radial Basis Function
Setelah  dilakukan  proses  pembelajaran  maka dilakukan proses pengujian. Dalam proses pengujian ini  dilakukan  validasi/pengujian  model  yang bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  yang dibuat  sudah  sesuai  dengan  tujuannya.  Jika output jaringan  yang  diberikan  pada  proses  pembelajaran sama dengan target, maka sistem verifikasi berhasil, dan  sebaliknya  jika output jaringan  yang  diberikan tidak  sama  dengan  target  maka  sistem  verifikasi gagal.  Dalam  proses  pengujian  ini,  citra  yang digunakan  adalah  citra  uji.  Dimana  citra  tersebut merupakan  citra  latih  yang  telah  dimodifikasi dengan  melakukan  pergeseran,  rotasi,  penambahan atau  pengurangan  intensitas  cahaya  (gelap  atau terang), pemotongan citra dan penambahan noise . Rancangan database untuk sistem pengenalan daun  mangga  dapat  dilihat  pada  gambar  7. Dalam pelatihan  ini,  data  pelatihan  dan  pengujian.  Diatur dalam  bentuk folder yang  berisikan file database berformat .xls ( Excel ).
Gambar 7. Pengaturan folder untuk proses pelatihan dan pengujian
Untuk database dapat  dilihat  pada  gambar  8. adalah  ciri  daun Hue , Saturation , Value ,  Luas, Keliling, Major  Axis ,  dan Minor Axis .  Dalam database tersebut  terdapat  data  sebanyak  8  data, dimana setiap kelas masing - masing memiliki 1 data citra pelatihan.
Gambar 8. Contoh Database Pelatihan (1/7)
Untuk  target  dapat  dilihat  pada  gambar  9, menggunakan 8 jenis daun mangga dan 8 data fitur yang disimpan. Pada garis horizontal menunjukkan kolom yang diisi oleh jumlah jenis daun, sedangkan pada  garis vertical menunjukkan  baris  yang  diisi oleh jumlah data.

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
Rancangan software
yang diusulkan selanjutnya  diimplementasikan  dan  dilakukan analisis  terhadap  sistem  dan  data.  Pada  bab  ini, pembahasan dimulai dari implementasi software dan dilakukan  pembahasan  analisis  data.  Pada  tahapan implementasi ini, beberapa hal yang dilakukan, yaitu :
 Menyiapkan data untuk pelatihan dan pengujian
 Melakukan proses perbaikan citra dengan me- resize citra asli ke ukuran 250 x 185,
 Melakukan proses ekstraksi ciri,
 Melakukan proses pelatihan RBFN,
 Melakukan proses pengujian RBFN,
 Melakukan pengujian terhadap kinerja sistem.
Gambar 10. Tampilan Menu Utama
Aplikasi  ini  memiliki  4  submenu  yang  tampil pada menu utama :
 Menu Ekstraksi Ciri
Dalam  menu  ini user dapat  mengekstrak  ciri dari  daun  mangga,  ciri-ciri  tersebut  adalah ruang warna hue , saturation , value , major axis , minor axis , luas, dan keliling.
 Menu Pelatihan
Melatih database pelatihan  hasil dari ekstraksi ciri dengan RBFN.
 Menu Pengenalan
Pengenalan citra yang diujikan
 Menu Pengujian dan Statistik Hasil
Untuk
menghitung
seberapa besar kemungkinan  keberhasilan  menggunakan  JST RBF
Gambar 11. Tampilan Ekstraksi Ciri
Dalam  menu  seperti  gambar  11,  dilakukan ekstraksi  fitur  terlebih  dahulu  untuk  dijadikan sebagai dataset yang kemudian dataset tersebut akan menjadi  pelatihan  JST  RBF.  Fitur  yang  diekstrak yaitu  ruang  warna  HSV  ( Hue Saturation Value ), luas,  keliling, major axis dan minor axis . Browse untuk memilih database yang akan disimpan sebagai dataset .
Gambar 12. Tampilan Pelatihan RBFN
Pada  menu  pelatihan  RBFN,  mula-mula mencari directory yang  didalamnya  memiliki file penyimpanan dataset dengan  menekan  tombol Browse . Setelah pilih directory tekan tombol Ekstrak Ciri  Daun  Pelatihan  untuk  menormalisasikan  nilai- nilai pada dataset , setelah itu tekan tombol Lakukan Pelatihan RBFN.
Pada menu ini, dapat diujikan salah satu daun uji,  yang  nantinya  program  akan  menampilkan output ‘dikenali/tidak dikenali’. Disini jenis mangga menggunakan  kode(K1-K8),  karena  dilakukan percobaan untuk mendapatkan dataset yang banyak sehingga digunakan 8 jenis daun berbeda dari 3 jenis daun mangga yang diambil yaitu gadung, manalagi dan  podang,  Jadi,  3  jenis  tersebut  di  pilah-pilah hingga menjadi 8 jenis mangga.
Gambar 14. Tampilan Pengujian
Pada  menu  ini user dapat  mengetahui banyaknya  citra  yang  diujikan,  total  keberhasilan atau  kegagalan  saat  pengenalan  dan  program  dapat memperhitungkan tingkat keberhasilan pada pengujian dataset uji .
Tabel 1. Hasil Persentase Pengujian Jenis Kombinasi Total Data Yang Dilatih Total Data Yang Diuji Persentase Keberhasilan Kombinasi Kesatu (4/4) 32 32 53.12% Kombinasi Kesatu (1/1 56 8 12.50%
Dalam  table  tersebut  dapat  dilihat  hasil persentase keberhasilan, untuk percobaan kombinasi kesatu(4/4) dengan total 32 data latih dan 32 data uji menghasilkan  53,12%.  Dan  pada  percobaan  (7/1) tingkat  keberhasilan  masih  dibawah  50%  yaitu 12,50%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa :
 Pada  tahap  pengujian  hasil  menunjukkan bahwa  nilai  persentase  keberhasilan  sekitar dari 53% pada percobaan pelatihan 4 citra dan pengujian 4 citra dengan total 32 data latih dan 32 data uji.
 Pada  percobaan  pelatihan  7  dan  pengujian  1 tingkat  keberhasilan  masih  dibawah  12,5  %. dengan total 56 data latih dan 8 data uji.
Dari penelitian ini penulis menyarankan :
 Perlu menambahkan fitur ciri pada citra daun
 Perlu  menambahkan  jumlah dataset pelatihan dan  pengujian  untuk  mengetahui  lebih  dalam kemampuan  RBFN  dalam  mengenali  citra daun mangga.
 Perlu dilakukan pembandingan dengan algoritma  pembelajaran  yang  lain,  untuk mengetahui algoritma yang paling cocok untuk pengenalan daun mangga.
 Perlu dilakukan penelitian terhadap jenis daun selain mangga.
5. REFERENSI
[1] S.  Agustin and E.  Prasetyo, " Klasifikasi Jenis Pohon Mangga Gadung Dan Curut Berdasarkan Tekstur Daun, " SESINDO 2011- Jurusan Sistem Informasi ITS, 2011.
[2] D. Arifah P., Pengenalan  Sidik Jari Menggunakan Filterbank Gabor dan Jaringan Syaraf  Tiruan  Radial  Basis  Function  (RBF) ,
Malang:  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik Universitas Brawijaya, 2010.
[3] F.  Azmi,  " Analisis  Learning  Jaringan  Rbf (Radial  Basis  Function  Network)  Pada Pengenalan Pola Alfanumerik ," Jurnal TIMES, 2016
[4] R.  Y.  Dillak,  M.  G.  Bintiri  and  D.  R.  Sina, " Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Radial Basis  Function  Pada  Diaknosa  Dan  Medical Prescription  Penyakit  Jantung ," ISSN:  1979- 2328, 2012.
[5] T.  Gradhianta,  " Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Dengan  Radial  Basis  Function  Untuk Pengenalan Genre Musik ," 2013.
[6] A. Hasim, Y. Herdiyeni and S. Douady, " Leaf Shape  Recognition  using  Centroid  Contour Distance ," IOP, 2016.
[7] F. Indrawan, " Aplikasi Pengenalan Pola Daun Menggunakan Jaringan Yaraf Learning Vector Quantification  Untuk  Penentuan  Tanaman Obat ," ISSN: 1979-2328, 2010.
[8] P. N. Pahludi, A. Hidayatno and R. R. Isnanto,
" Klasifikasi Citra Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik ," 2010.
[9] E. Prasetyo, " Perbaikan Sistem Pengenal Jenis Pohon  Mangga  Menggunakan  SVM  Dan  FK- NNC ," Teknologi Informasi dan Komunikasi, 7 (3). pp. 9-14. ISSN 1978-0087, 2014.
[10] R.  F.  Rachmanda,  R.  Purnamasari  and  B.  H. Dea, " Analisis Sistem Pengidentifikasian Jenis- Jenis Tanaman Hias Alocasia Melalui Bentuk Dan  Warna  Daun  Menggunakan  Metode Jaringan  Saraf  Tiruan  (Self  Organizing Maps) ," 2013.
[11] S.  Y.  Riska,  L.  Cahyani  and  M.  I.  Rosadi, Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Mangga  Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun , Surabaya : Program Studi Teknik Informatika,
Fakultas
Teknologi Informasi Institut
Teknologi Sepuluh Nopember, 2014.
[12] H.  Syahputra  and  A.  Harjoko,  " Klasifikasi
Varietas  Tanaman  Kelengkeng  Berdasarkan Morfologi Daun Menggunakan Backpropagation Neural Network Dan
Probabilistic Neural Network ," IJCCS, 2011.