PEMROSESAN CITRA DIGITAL UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPOGATION

## Mochammad Arie Aldiansyah
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Telematika dan Industri Kreatif Universitas Trilogi Jakarta Jakarta Indonesia

## Abstract
Tanaman cabai merupakan salah satu tanaman yang dapat ditanam di Indonesia, tanaman cabai di Indonesia terdapat berbagai macam jenis, dari yang mudah diidentifikasi perbedaan setiap jenisnya seperti cabai merah dan cabai hijau, maupun hingga yang cukup sulit dibedakan jenisnya seperti cabai ceplik, cabai domba, dan cabai rawit.  Pemanfaatan  pemrosesan  citra  digital  dan  sistem  jaringan  saraf  tiruan  pada  tanaman  cabai  juga  bisa dipergunakan  untuk  membedakan  jenis  tanaman  cabai  sehingga  dapat  memaksimalkan  penggunakan tanaman cabai  itu sendiri,  karena  setiap jenis  dari  tanaman  cabai  memiliki  sifat  dan  cita  rasa  yang  berbeda  pula  yang terdapat pada tanaman cabai tersebut. Pemrosesan citra pada tanaman cabai ini memerlukan input berupa citra buah cabai yang diambil menggunakan kamera digital, lalu citra buah cabai diolah dengan menggunakan Matlab. dan jaringan saraf tiruan. Parameter yang digunakan untuk masukan jaringan saraf tiruan adalah panjang buah cabai, model atau bentuk buah cabai, nilai red, green, blue, variatif warna pada buah cabai dan juga rasa pada buah cabai. Hasilkan output  proses citra digitalbuah cabaiadalah menentukan jenis buah cabai secara akurat. Untuk  meminimalisir  error  dalam  proses  pengolahan  citra  maka  digunakan  algoritma  backpropation  yang dimana menggunakan 3 layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer.
Keywords — Cabai  hias  ( Capsicum  spp. )  ,  karakterisasi,  citra  digital, Matlab ,  jaringan  saraf  tiruan, backpropogation .

## P ENDAHULUAN
Tanaman  cabai  merupakan  tumbuhan  yang berasal  dari  anggota  genus Capsicum ( Capsicum Annum  L. ).  Tanaman  cabai  termasuk  kedalam kategori  atau  suku  terong-terongan  ( Solanaceae ) dan  juga  merupakan  tanaman  yang  mudah  ditanam baik  didataran  rendah  maupun  didataran  tinggi. Tanaman  cabai  mengandung  berbagai  macam kandungan  atau  senyawa  yang  baik  bagi  kesehatan karena  pada  tanaman  cabai  terdapat  vitamin  A, vitamin  C,  antioksida  yang  berguna  untuk  menjaga tubuh  dari  serangan  radikal  bebas  dan  juga  minyak atsiri capsaicin yang memberikan kehangatan panas pada  tubuh  apabila  digunakan  untuk  rempah- rempah. Di Indonesia sendiri terdapat beberapa jenis tanaman  cabai  yang  sudah    dibudidayakan  seperti tanaman cabai merah, tanaman cabai rawit, tanaman cabai  keriting,  tanaman  cabai  hijau,  tanaman  cabai hias,  dan  masih  banyak  lagi.  Untuk  dapat membedakan setiap jenis pada tanaman cabai  maka
dibutuhkan sebuah teknologi yang mampu membedakan  jenis  tanaman  cabai  berdasarkan  ciri- cirinya.
Penerapan  teknologi  pada  tanaman  juga  sudah banyak  diterapkan  dalam  berbagai  macam  hal  dan berbagai macam bidang, salah satunya pemanfaatan teknologi  jaringan  saraf  tiruan  pada  tanaman. Jaringan saraf tiruan merupakan hasil perkembangan ilmu  dan  teknologi  yang  kini  sedang  berkembang pesat.  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang  berupa  susunan sel-sel  saraf  tiruan  (neuron)  dibangun  berdasarkan prinsip-prinsip organisasi  otak  manusia. Agar dapat menerapkan jaringan saraf tiruan untuk membedakan jenis  tanaman  cabai  diperlukan  pula  sebuah  proses pengolahan  citra  agar  sistem  dapat  membedakan jenis  tanaman  cabai  berdasarkan  bentuk  dari tanaman  cabai  tersebut  yaitu  dengan  menggunakan image  processing atau  pengolahan  citra  digital. Sehingga  dengan  menggunakan image  processing dan  juga  jaringan  saraf  tiruan  diharapkan  sistem
mampu  membedakan  jenis  tanaman  pada  cabai sesuai dari karakterisasi atau ciri khas yang dimiliki oleh jenis tanaman cabai tersebut. Dalam perkembangannya  untuk  meminimalisir  tingkat kesalahan maka akan digunakan metode backpropogation

## T INJAUAN P USTAKA
1. Cabai
Tanaman  cabai  merupakan  tumbuhan  yang berasal  dari  anggota  genus Capsicum ( Capsicum Annum  L. ).  Tanaman  cabai  termasuk  kedalam kategori  atau  suku  terong-terongan  ( Solanaceae ) dan  juga  merupakan  tanaman  yang  mudah  ditanam baik  didataran  rendah  maupun  didataran  tinggi. Tanaman  cabai  mengandung  berbagai  macam kandungan  atau  senyawa  yang  baik  bagi  kesehatan karena  pada  tanaman  cabai  terdapat  vitamin  A, vitamin C, dan juga minyak atsiri capsaicin .
2. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf tiruan  (JST) atau artificial neural network adalah suatu metode komputasi yang meniru sistem jaringan  saraf  biologis.  Metode ini menggunakan  elemen  perhitungan  non-linier  dasar atau  bisa  disebut  juga  sebagai  neuron  yang diorganisasikan  sebagai  jaringan  yang  saling berhubungan,  sehingga  mirip  dengan  jaringan  saraf manusia.  Jaringan  saraf  tiruan  dibentuk  untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan  pola  atau  klasifikasi  karena  proses pembelajaran jaringan saraf tiruan menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu :
a) Pengetahuan  diperoleh  jaringan  melalui  proses belajar.
b) Kekuatan  hubungan  antar  sel  syaraf  (neuron) yang  dikenal  sebagai  bobot  bobot  sinaptik digunakan untuk menyimpan pengetahuan.
Jaringan saraf tiruan ditentukan oleh 3 hal :
a) Pola  hubungan  antar  neuron  (disebut  arsitektur jaringan).
b) Metode  untuk  menentukan  bobot  penghubung (disebut metode training/learning).
c) Fungsi  aktivasi,  yaitu  fungsi  yang  digunakan untuk menentukan keluaran suatu neuron.
Satu sel syaraf terdiri dari tiga bagian, yaitu: fungsi penjumlah (summing  function), fungsi  aktivasi (activation  function), dan  keluaran (output) .  Untuk studi  kasus  kali  ini,  jaringan  saraf  tiruan  akan menggunakan metode backpropogation atau
perambatan balik. Metode Backpropagation merupakan  sebuah  metode  yang  menggunakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak  lapisan untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung dengan  neuron  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyi. Algoritma backpropagation menggunakan  error output  untuk  mengubah  nilai  bobotnya  dalam  arah mundur.  Untuk  mendapatkan  error  ini,  tahap perambatan  maju  (forward  propagation)  harus dikerjakan terlebih dahulu. Backpropagation dibentuk  dengan  membuat  generalisasi  aturan pelatihan  dalam  model  jaringan  dengan  cara menambahkan layar tersembunyi.Dalam backpropogation ada  2  prosedur  yaitu  prosedur pelatihan  dan  prosedur  pengujian.  Dalam  prosedur pelatihan memiliki 2 proses, yaitu proses perambatan maju dan proses perambatan mundur.
1. Perambatan Maju Tiap  unit  masukan  pada  menerima  sinyal x i dan menghatarkan tiap unit sinyal ke semua unit lapisan diatasnya  ( hidden  layer ).  Lalu  setiap  unit  yang tersembunyi  jumlahkan  bobot  sinyal  masukannya dengan rumus
= bias pada unit tersembunyi j aplikasikan fungsi aktivitasnya  untuk  menghitung  sinyal  keluarannya, z j =  f ( z_in j )  dan  kirimkan  sinyal  ini  keseluruh  unit pada lapisan diatasnya.
Lalu  tiap  unit  keluaran  jumlahkan  bobot  sinyal masukannya dengan rumus
=  bias  pada  unit  keluaran k dan  aplikasikan fungsi  aktivitasnya  untuk  menghitung  sinyal keluarannya y k = f ( y_in k ) 2. Perambatan Mundur Tiap  unit  keluaran  ( y k ,  k  =  1,…,  m )  menerima pola  target  yang  saling  berhubungan  pada  masukan pola  pelatihan,  hitung  kesalahan  informasinya, rumusnya ialah
Hitung koreksi bobotnya dengan
Hitung koreki biasnya (digunakan untuk memperbaharui  wok  nantinya),  dan  kirimkan ke unit-unit pada lapisan dibawahnya.
Lalu, Setiap unit lapisan tersembunyi ( z j , j = 1,…, p ) jumlahkan  hasil  perubahan  masukannya  (dari  unit- unit lapisan diatasnya) dengan menggunakan rumus
kalikan  dengan  turunan  fungsi  aktivasinya  untuk menghitung informasi kesalahannya,
hitung koreksi bobotnya (digunakan untuk memperbaharui v oj nanti).
Lalu  dalam  prosedur  pengujian  dapat  dilakukan dengan langkah langkah berikut :
Langkah 0  : Inisialisasi bobot Langkah 1  :  Untuk  tiap  vektor  masukan,  lakukan langkah 2-4 Langkah 2  :  for i  = 1,...., n :  atur  aktivasi  unit masukan x j Langkah 3  : for j = 1,...., p :
Langkah 4 : for k = 1,.....,m :
Langkah 5  : Jika y k ≥ 0,5 maka y k = 1, else y k = 0.

## METODE PENELITIAN
Perancangan sistem diawali dengan mungumpulkan data-data terkait tanaman buah cabai, seperti jenis tanaman cabai, ciri khas atau klasifikasi pada  jenis  tanaman  cabai,  dan  lainnya  yang  dapat dijadikan sebagai variabel input. Dalam membangun sistem, perlu dilakukan proses pengolahan citra pada tanaman  cabai.  Proses  pengolahan  citra  bertujuan untuk  mengetahui  panjang  buah  cabai,  warna  pada buah cabai dan juga model bentuk pada buah cabai. Pengolahan  citra  dimulai  dengan  melakukan thresholding pada  gambar  yang  dimana  tujuan dilakukannya  proses thresholding adalah  untuk membedakan antara background dan juga objek citra. Setelah  proses thresholding selanjutnya  dilakukan perhitungan  nilai-nilai  yang  dijadikan  parameter untuk  mendapatkan variabel  yang  digunakan dalam pengukuran input. Pada pengukuran input keanekaragaman  warna  menggunakan  parameter RGB( Red, Green, Blue ) yang diperoleh dari setiap pixel pada citra. Sedangkan untuk mengukur panjang buah  cabai  dan  model  bentuk  cabai  digunakan
dengan  cara  mengubah  citra  kedalam  bentuk  hitam dan putih ( greyscale ), lalu dilakukan penghitungan banyaknya  jumlah  pixel  berwarna  putih  pada  citra. Prosedur  pelacakan  pixel  yang  membatasi  obyek dengan  latar  belakang  dilakukan  dengan  cara membandingkan  warna  pixel  obyek  dengan  warna latar belakang. Pixel obyek berwarna putih dan pixel latar  belakang  berwarna  hitam,  lalu  pixel-pixel
berwarna  putih  yang  berbatasan  dengan  pixel  pixel berwarna  hitam  merupakan  pixel  terluar  pada  citra. Lalu memasukkan beberapa variabel  input kedalam artificial  neural network (ANN)  yang  dimana  pada jaringan  saraf  tiruan  adanya  beberapa  layer,  seperti layer  input,  hidden  layer  dan  layer  output  sebagai cara  kerja  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode perambatan balik itu sendiri ( backpropogation ).
Gambar 1. arsitektur jaringan saraf tiruan
backpropogation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap image processing gambar buah cabai, didapatkan  hasil  histogram  dari  gambar  buah  cabai sebelum proses grayscale seperti gambar 2 dibawah ini,  lalu  setelah  tahap  grayscale  histogram  menjadi seperti gambar 3.

## Gambar 2. Histogram Buah Cabai
Hasil  proses  grayscale  juga  dapat  dilihat  pada gambar  4  dan  juga  dalam  bentuk  model  hitam  dan putih  untuk  dijadikan  sebagai  data  inputan  seperti gambar 5.
Gambar 3. Histogram Buah Cabai
Gambar 4. Hasil Grayscale Buah Cabai
Gambar 5. Hasil proses im2bw Buah Cabai

## D AFTAR P USTAKA

## Daftar Pustaka
[1] Kartika  Gunadi,  Peter  Iksan,  2001.  JARINGAN  SARAF TIRUAN SEBAGAI ALTERNATIF UNTUK PENYELESAIAN TRAVELLING SALESPERSON
PROBLEM. Jurnal Informatika 2, 30–32.
[2] Cahyo,  H.D.,  Pujiyanta,  A.,  2013.  Media  Pembelajaran Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode  Kohonen  Berbasis Multimedia.   Jurnal Sarjana Teknik Informatika 1, 51–59.
[3] Pujiyanta,  A.,  2009.  Pengenalan  Citra  Objek  Sederhana Dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode  Perceptron.
Jurnal Informatika 3, 268–277. [4] Laluma,  R.H.,  2012.  Analisis  Produktivitas  Pegawai Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik . Jurnal Computech & Bisnis 6, 69–74. [5] Purwati,  N.,  2016.  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita Berdasarkan   Indeks  Antropometri  Bb  /  U  Dan  Bb  /  Tb Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Indonesian Journal on Networking  and Security 5, 12–18. [6] Hidayatno,  A.,  Isnanto,  R.R.,  Kurnia,  D.,  Buana,  W., Elektro, J.T.,  Teknik,  F.,  Diponegoro,  U.,  2008. IDENTIFIKASI TANDA-TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN  SARAF PERAMBATAN-BALIK (BACKPROPAGATION) Achmad. Universitas Diponegoro 100–106. [7] Suteja,  B.R.,  2007.  Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Propagasi Balik  Studi  Kasus  Pengenalan Jenis Kopi.   Jurnal Informatika 3, 49–62. [8] Wiharja, Y.., Harjoko, A., 2014. Pemrosesan Citra Digital untuk  Klasifikasi  Mutu  Buah  Pisang  Menggunakan Jaringan Saraf  Tiruan.  Indonesian  Journal  of Electronics and Instrumentation System 4. [9] Ramadhani,  I.,  Pratiwi,  S.H.,  Handayani,  A.N.,  2017. Analisis   Jaringan  Saraf  Tiruan  Pengenalan  Pola Huruf Hiragana dengan   Model Jaringan Perceptron. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia 11, 45–56. [10]  Effendy,  N.,  Imanto,  R.,  Fisika,  J.T.,  Teknik,  F.,  Gadjah, U.,  Tiruan,  J.S.,  2008.  Deteksi  Pornografi  Pada  Citra Digital Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Proceedings of National Conference on the Information   Technology Research (SRITI).
[11]  Kusmaryanto, S., 2014. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation  untuk  Pengenalan  Wajah  Metode Ekstraksi Fitur  Berbasis  Histogram.  Jurnal  EECCIS Vol. 8, No. 2, Desember 2014 8, 193–198. [12]  Ginting,  E.D.,  2014.  Perancangan  Aplikasi  Pengenalan Pola Daun  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Dengan Pemanfaatan  Jaringan Saraf Tiruan Metode Probabilistik. Pelita Informatika Budi Darma.
[13]  Musthofa,  M.U.,  Umma,  Z.K.,  Handayani,  A.N.,  2017. Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan  Pola  Pulau  di  Indonesia.  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Asia 11, 89–100.
[14]  Lesnussa,  Y.A.,  Latuconsina,  S.,  Persulessy,  E.R.,  2015. Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk
Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (  Studi  kasus : Prediksi Prestasi  Siswa  SMAN  4  Ambon  ).  Jurnal Matematika   Integratif 11, 149–160