## ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN TERHADAP KLASIFIKASI CITRA DAUN BUNGA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
Syawaluddin Kadafi Parinduri 1) , Ameliana Sihotang 2) , Mimi Chintya Adelina 3) , Anton Purnama 4)
1), 2), 3), 4) Universitas Potensi Utama Email : parindurikadafi30@gmail.com 1) , amelianasihotang123@gmail.com 2) , mimichintya8@gmail.com 3) , antonpurnama515@gmail.com 4)

## ABSTRAK
Bunga  adalah salah  satu  organ  tumbuhan  yang  mempunyai  fungsi  biologis.  Fungsi  biologis  bunga adalah  untuk memicu  proses  reproduksi  pada  tanaman,  yaitu  dengan  cara mempertemukan serbuk  sari  dan putik. Teknologi  tumbuhan  bunga  juga  sudah  mengalami  kemajuan  pesat,  dengan  kemajuan  teknologi berbagai bidang, khususnya teknologi digital pada  sistem  pengenalan  dan  identifikasi tanaman, yang mana berguna dalam memberi berbagai informasi. Proses pengenalan dapat diterapkan dalam berbagai bagian dari tanaman, salah satunya adalah pengenalan pada citra daun. Proses pengenalan citra daun harus melalui proses pembelajaran  yang  panjang,  maka  digunakan  teknik  pengolahan  citra  yaitu  Jaringan  Saraf  dengan menggunakan  Algoritma  Backpropogation,  Adapun  Kriteria  yang  digunakan  meliputi  RGB,  Thresholding, komplemen, dan  morfologi. Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma Backpropagation dalam hal ini bertujuan untuk  pengelolahan  data  informasi  terhadap  citra  daun  pada  tumbuhan  bunga,  hingga  dapat  memprediksi klasifikasi  terhadap informasi jenis  tumbuhan bunga tersebut. Identifikasi jenis daun menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan Algoritma Backpropogation,  pada  percobaan  kali ini menggunakan  4 jenis bunga daun seperti daun bunga kumis kucing, daun bunga matahari, daun bunga Mawar, daun bunga melati, dengan 24 sampel citra daun dengan bentuk daun yang berbeda-beda untuk setiap jenisnya. Epoch dalam Jaringan Saraf Tiruan ini mencapai nilai maksimal 1000 iterasi. Sebelum melakukan pengujian citra, terlebih dahulu dilakukan proses pelatihan citra terhadap 24 sampel citra daun tersebut. Setelah dilakukan pengujian pada 16 sampel citra daun, diperoleh  15 sampel citra daun memiliki hasil benar  terdeteksi dan 1 sampel citra daun memiliki hasil tidak terdeteksi.  Dari hasil penelitian  ini memiliki persentasi  keberhasilan  sebesar  93,75% berhasil  terdeteksi dan 6,25%  tidak  berhasil  terdeteksi.  Maka  dengan  demikian  tingkat  keakurasian  dalam  keberhasilan  hampir mencapai 100%.
Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Daun Bunga, Citra Daun, MATLAB.

## ABSTRACT
Flowers are one of the plant organs that have a biological function. The biological function of flowers is to trigger the reproductive process in plants, namely by bringing pollen and pistils together. Flower plant technology  has  also  experienced  rapid  progress,  with  advances  in  technology  in  various  fields,  especially digital  technology  in  plant  recognition  and  identification  systems,  which  are  useful  in  providing  various information.  The  recognition  process  can  be  applied  to  various  parts  of  the  plant,  one  of  which  is  the introduction of leaf images. The process of recognizing leaf images must go through a long learning process, so an image processing technique is used, namely Neural Networks using the Backpropogation Algorithm. The criteria used include RGB, Thresholding, complement, and morphology. Artificial Neural Networks with the Backpropagation algorithm in this case aims to process information data on leaf images on flower plants, so that they can predict the classification of information on the type of flower plants. Identification of leaf types using  Artificial  Neural  Networks  with  Backpropogation  Algorithm, in this  experiment  using  4  types  of  leaf flowers such as cat's kumis flower leaves, sunflower leaves, rose petals, jasmine leaves, with 24 samples of leaf images with different leaf shapes for each type. The epoch in this Neural Network reaches a maximum value of 1000 iterations. Before conducting image testing, an image training process was first carried out on the 24 leaf image samples. After testing 16 leaf image samples, 15 leaf image samples were correctly detected and 1 leaf image sample was undetectable. From the results of this study, it has a success percentage of 93.75% successfully  detected  and  6.25%  not  successfully  detected.  So  thus  the  level  of  accuracy  in  success  almost reaches 100%.
Keywords: Artificial Neural Networks, Petal, Leaf Image, MATLAB.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  yang  kaya  akan flora,  memiliki  ciri  khas  tumbuhan  sebagai negara  tropis  yang  dilalui  jalur  katulistiwa. Negara  yang  kaya  dengan  keaneragaman hayati,  hampir  semua  tipe  ekosistem  ada  di Indonesia.
Dengan  teknologi  yang  begitu  pesat, hingga menimbulkan inovasi untuk menemukan  cara  secara  khusus,  untuk mempelajari jenis tumbuhan atau disebut juga dengan  ilmu  morfologi  tumbuhan,  ilmu teknologi  yang  secara  khusus  mengkaji tentang ilmu tumbuhan.
Tumbuhan  bunga  memiliki  masa  atau periode  dalam  menghasilkan  bunga,  maka untuk  itu  dibutuhkan  pengklasifikasian  jenis tumbuhan  Bunga,  dengan  mengklasifikasikan jenis  daun  dari  setiap  bunga.  Disebabkan tumbuhan  berbunga  memiliki  masa  atau periode  pertumbuhannya,  sedangkan  daun akan  selalu  ada  sepanjang  masa.  Untuk mengenali  jenis  daun,  corak  dan  polanya, belum tentu semua orang dapat mengenalinya, karena  kemiripan  daun  yang  hampir  sama  di semua jenis tumbuhan,
Untuk dapat mengidentifikasi jenis tumbuhan  dalam  pemberian  informasi  jenis tumbuhan,  maka  dibutuhkan  pengolah  citra, analis  citra  maupun  penggguna  citra  untuk berbagai tujuan dan keperluan. Seringkali citra yang digunakan tidak dalam kondisi yang ideal untuk dikaji dikarenakan banyaknya gangguan, dapat  berupa  bayangan,  foto  atau  gambar kabur,  kurang  jelasnya  kenampakan  obyek sehingga  dapat  menimbulkan  masalah  dan mempengaruhi  hasil  interpelasi  serta  akan mempengaruhi  analisa  dan  perencanaan  yang akan  dilakukan,  maka  diperlukan  berbagai teknik  pengolahan  citra  untuk  memperoleh citra yang ideal, yang berupa Citra Daun.
Penelitian  mengenai  identifikasi  pada suatu  citra  sudah  lama  dikembangkan,  salah satunya dengan membedakan tekstur pada citra tersebut.  Tekstur  citra  dapat  dibedakan  oleh kerapatan,  keteraturan,  keseragaman,  dan kekasaran  karena  komputer  tidak  dapat membedakan tekstur seperti halnya penglihatan manusia, maka digunakan analisis tekstur untuk mengetahui pola dari suatu citra
digital.  Analisis  tekstur  akan  menghasilkan nilai  dari  ciri  atau  karakteristik  tekstur  yang kemudian dapat diolah komputer untuk proses klasifikasi (Ni’mah dkk., 2018:51).
Salah  satu  metode  pengklasifikasi  yang dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  pola  daun adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Pemilihan metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  dikarenakan metode ini merupakan salah satu metode yang populer dan handal digunakan untuk mengklasifikasi  data  tertentu  dengan  beban komputasi  yang  cukup  ringan  (Rahmadewi dkk., 2018:39).
Prediksi jenis tanaman bunga menggunakan  Algoritma  Backpropagation, yang mana dalam proses Algoritma Backpropagation  yaitu  input  data,  melakukan tahap  normalisasi  atau  transformasi  data, iterasi,  pelatihan  dan  pungujian,  melakukan parameter jaringan, kalkulais eror, mendapatkan  hasil  prediksi,  menentukan jumlah  layer  pada  lapisan  input,  lapisan tersembunyi,  dan  lapisan  output,  dilakukan perancangan arsitektur JST, yang mana dalam pengujian ini menggunakan matlab R2021 A, dengan metode Backpropagation.
Tahapan  proses  perhitungan  algoritma Backpropagation  adalah  rangkaian  proses yang  menggunakan  variabel  dan  rumus matematis untuk mendapatkan hasil atau target yang telah ditentukan (Putri dkk., 2021:178).
Beberapa tahapan dalam pengolahan citra untuk memperoleh citra yang ideal diantaranya, pengolahan citra RGB, segmentasi citra, metode thresholding, oparasi komplemen, dan operasi morfologi.
Sebuah  citra  biner  adalah  sebuah  citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai  untuk  tiap  pixel.  Kedua  warna  tersebut adalah hitam dan putih (Bhahri dan Rachmat, 2018:195).
RGB adalah model warna yang menampilkan model warna aditif, yaitu ketika cahaya  ditambahkan  secara  bersamaan  pada tiga  buah  warna  akan  menambahkan  panjang gelombang  warna  tersebut  (Rabbani  dkk., 2021:2244).
Program  Matlab  merupakan  aplikasi pemrograman  yang  telah  dikenal  dalam
pembuatan  aplikasi  penunjang  penelitian. Matlab  dalam  pengolahan  citra  digital menyediakan  bermacam  tools  yang  akan mempersingkat  waktu  penulisan  program sehingga peneliti lebih berfokus pada hasil dan inovasi  penelitian  .(Bhahri  dan  Rachmat, 2018:195).
Penelitian  yang  dilakukan    pengenalan identifikasi  dengan menggunakan JST dengan Algoritma  Backpropagation  dibandingkan dengan penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma lainnya, hingga dapat memeberikan  informasi  mengenai  suatu tanaman,  yang  mana  metode  ini    dapat mengklasifikasikan  jenis  tanaman  bunga berdasarkan  daun,  sehungga  dapat  dijadikan sebagai sumber informasi.

## 2. METODE
Untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap citra  daun  terhadap  beberapa  jenis  bunga. Salah  satu  penerapan  dari  algoritma jaringan syaraf  tiruan adalah  menggunakan  Algoritma Backpropagation  dengan  mengelompokkan citra  daun  bunga  ke  dalam  4  kelas  spesies yaitu Kumis Kucing, Matahari, Mawar, dan Melati. Pada contoh ini digunakan 24 citra daun  bunga  yang  terdiri  dari  6  citra  pada masing-masing kelas. Contoh dari 4 citra daun yang digunakan Sampel  citra yang  digunakan memiliki format (.JPG).

## 2.1. Perancangan Penelitian
Blok diagram perancangan penelitian yang dilakukan ditunjukkan oleh Gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1. Blok Diagram Rancangan Penelitian

## 2.2. Perancangan Simulasi
Perancangan  simulasi  ini  menggunakan GUI Matlab dengan beberapa tombol, sehingga mudah dalam  menginputkan sebuah citra yang ditunjukkan oleh Gambar 2 sebagai berikut :
Gambar 2. Tampilan GUI MATLAB

## 2.3. Data Latih dan Data Uji
Jenis  Citra  Daun  Bunga  yang  digunakan pada  Data  Latih  dan  Data  Uji  dapat  dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Jenis Tumbuhan Bunga
No. Nama Bunga Citra Bunga Citra Daun 1 Bunga Kumis Kucing 2 Bunga Matahari 3 Bunga Mawar
4 Bunga Melati
Citra Data Latih Berjumlah 24 citra daun yang  terdiri  dari  6  citra  pada  masing-masing kelas yang dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Citra Data Latih
Mulai Citra Daun Asli Jaringan Syaraf Tiruan
(Backpropagation) & Ekstrasi Ciri
Nama Citra Daun
Selesai
No. Nama Bunga Gambar Citra Daun
1. Bunga Kumis kucing 2. Bunga Matahari 3. Bunga Mawar 4. Bunga
Melati
Citra  Data  Uji  Berjumlah  16  citra  daun yang  terdiri  dari  4  citra  pada  masing-masing kelas yang dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Citra Data Latih
No. Nama Bunga Gambar Citra Daun
1. Bunga Kumis kucing
2. Bunga
Matahari
No. Nama
Bunga Gambar Citra Daun 3. Bunga Mawar 4. Bunga
Melati

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  tahapan  –  tahapan pelatihan  jaringan  yang  dapat  dilihat  sebagai berikut :
a. Membaca citra latih.
b. Menetapkan nama folder data latih.
c. Membaca file yang berekstensi .jpg.
d. Membaca jumlah file.
e. Menginisialisasi  variabel  yang  dapat dilihat pada gambar 3 sebagai berikut :
Gambar 3. Inisialisasi Variabel
Berikut  ini  adalah  pengolahan  citra terhadap seluruh file yang dapat dilihat sebagai berikut :
a. Membaca file citra rgb yang dapat dilihat pada Gambar 4 sebagai berikut :
b. Mengekstrak komponen red dari citra rgb yang dapat dilihat pada Gambar 5 sebagai berikut :
Gambar 5. Mengekstrak Red Dari Citra RGB c. Segmentasi citra dengan metode
thresholding pada kanal merah yang dapat dilihat pada Gambar 6 sebagai berikut :
Gambar 6. Segmentasi Citra
d. Melakukan  operasi  komplemen  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  7  sebagai berikut :
Gambar 7. Operasi Komplemen
e. Operasi  morfologi  untuk  memperbaiki hasil  segmentasi yang  dapat  dilihat  pada
Gambar 8 dan Gambar 9 sebagai berikut :
Gambar 8. Operasi Morfologi 1
Gambar 9. Operasi Morfologi 2 Berikut  ini  adalah  Ekstraksi  ciri  bentuk berdasarkan perameter metric dan eccentricity yang dapat dilihat sebagai berikut :
a. Menetapkan  target  latih  (kelas Kumis
Kucing disimbolkan  dengan  angka  1,
kelas Matahari dengan angka 2, kelas Mawar dengan  angka  3,  dan
kelas Melati dengan  angka  4)  yang  dapat dilihat pada Gambar 10 sebagai berikut :
Gambar 10. Target Latih
b. Membangun  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan propagasi balik . Arsitektur Jaringan saraf  tiruan yang  digunakan pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma
Back  Propagation dengan  struktur  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  11  sebagai berikut :
Gambar 11. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation
Berikut  ini  adalah  Arsitektur  Neural network yang dapat dilihat sebagai berikut : a. 10 neural hiden pada layer pertama.
b. 5 neural hiden pada layer kedua.
c. 1 neural output hiden layer.
d. 1  output  citra  daun  pada  bunga  kumis kucing,  matahari,  mawar,  melati  yaitu dengan  metric  atau  accentricity,  yang dapat dilihat pada Gambar 12 dan Gambar 13 sebagai berikut :

## Gambar 12. Metric
Gambar 13. Accentricity
Berikut  ini  adalah  pelatihan  jaringan dengan hasil ekstraksi ciri sebagai masukannya  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 14 sebagai berikut :
Gambar 14. Pelatihan Jaringan Berikut  ini  adalah  hasil  akurasi  dari klasifikasi proses pelatihan yang dapat dilihat pada Tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Akurasi
No
Kelas Spesies (Asli) Hasil Pelatihan (JST) Keterangan 1 1 1 Kumis Kucing 2 1 1 Kumis Kucing 3 1 1 Kumis Kucing 4 1 1 Kumis Kucing 5 2 2 Matahari 6 2 2 Matahari 7 2 2 Matahari 8 2 2 Matahari 9 3 2 Matahari 10 3 3 Mawar 11 3 3 Mawar 12 3 3 Mawar
No Kelas Spesies (Asli) Hasil Pelatihan (JST) Keterangan 13 4 4 Melati 14 4 4 Melati 15 4 4 Melati 16 4 4 Melati
Pada tabel di atas terdapat satu kelas citra daun  yang  diklasifikasikan  dengan  salah sehingga  akurasi  yang  dihasilkan  jaringan dalam  proses  pengujian  adalah  sebesar 15/16*100% = 93,75%.
Akurasi yang dihasilkan sistem baik pada proses pelatihan maupun pengujian
menunjukkan  bahwa  metode  yang  digunakan dapat  mengklasifikasikan  citra  daun  dengan baik  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  15 sebagai berikut :
Gambar 15. Hasil Akurasi Hasil akurasi yang dihasilkan dari proses pengujian  93,75  persen,  berdsasarkan  target yang harusnya dihasilkan.
Berikut ini adalah  proses klasifikasi  citra daun  menggunakan  GUI  MATLAB  yang dapat dilihat pada Gambar 16 sebagai berikut :

## Gambar 16. Klasifikasi Menggunakan GUI MATLAB

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dalam  identifikasi  jenis  daun  tumbuhan bunga    menggunakan  JST,  algoritma  yang dipakai  adalah  algoritma back  propogation . Yang  mana  JST  setelah  melakukan  proses pelatihan  dan  pengujian,  harus  melakukan proses  pelatihan  terlebih  dahulu  sebelum dilakukan proses uji dengan jumlah epoch kali ini  maksimal  1000  iterasi.  Pengolahan  citra menggunakan 4 jenis daun dengan total sampel 16  citra  daun  dengan  bentuk  daun  yang berbeda-beda.  Hasil  pengujian  membutikan bahwa  identifikasi  jenis  daun  pada  percobaan ini  berhasil  dan  terdeteksi  dengan  persentase sebesar  93,75%sedangkan  6,25%  dinyatakan tidak berhasil terdeteksi.

## 4.2. Saran
Adapun  saran  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat sebagai berikut :
a. Penelitian  ini  perlu  dilanjutkan  untuk mengidentifikasikan  lebih  lanjut  serat daun yang lebih signifikan pada citra daun bunga.
b. Objek  citra  daun  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  dapat  digunakan  sebagai basis data untuk pengetahuan dasar dalam penelitian ciri daun selanjutnya.
c. Penelitian  dapat  lebih  dikembangkan terhadap  objek  ciri-ciri  tumbuhan  daun lainnya.
d. Untuk mengembangkan penelitian
terhadap  objek  citra  daun  dapat  juga digunakan dengan Jaringan  Saraf Tiruan dengan  menggunakan  metode  Algoritma
K-Nearest Neighbor

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Bhahri,  Syamsul,  dan  Rachmat.  2018.  “Transformasi Citra  Biner  Menggunakan  Metode  Thresholding Dan  Otsu  Thresholding.” JURNAL  SISTEM INFORMASI  DAN  TEKNOLOGI  INFORMASI 7 (2): 195–203.
Ni’mah,  Fittria  Shofrotun,  T  Sutojo,  dan  De  Rosal Ignatius  Moses  Setiadi.  2018.  “Identification  of Herbal  Medicinal  Plants  Based  on  Leaf  Image Using  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  and  K- Nearest Neighbor Algorithms.” Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer 6 (2): 51–56. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.2.2018.51- 56.
Putri,  Stefani  Hardiyanti,  Yuhandri  Yuhandri,  dan Gunadi Widi Nurcahyo. 2021.  “Prediksi Pencapaian  Target  Peserta  Keluarga  Berencana
Pasca Persalinan Menggunakan Algoritma Backpropagation.” Jurnal  Sistim  Informasi  Dan Teknologi 3 (3): 176–82.
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i3.62.
Rabbani,  Haidar  Azmi,  Muh  Arif  Rahman,  dan  Bayu Rahayudi.  2021.  “Perbandingan  Ruang  Warna RGB  Dan  HSV  Dalam  Klasifikasi  Kematangan Biji  Kopi.” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer 5  (6):  2243–48. http://j-ptiik.ub.ac.id.
Rahmadewi,  Reni,  Vita  Efelina,  dan  Endah  Purwanti.
2018.  “IDENTIFIKASI  JENIS  TUMBUHAN MENGGUNAKAN  CITRA  DAUN  BERBASIS JARINGAN  SARAF  TIRUAN  (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS).” Jurnal Media Elektro VII (2): 38–43.