## DETEKSI DAN IDENTIFIKASI BARCODE 2D MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI GABOR FILTER DAN IDENTIFIKASI CIRI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Hepiyana V. Runesi 1 , Adriana Fanggidae, ST, M.Cs 2 , Meiton Boru, ST, M.Kom 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Barcode  merupakan  sebuah  perangkat  dalam  bentuk  matriks  hitam  dan  putih  untuk mewakili 1 dan 0, yang berfungsi untuk menyimpan informasi. Barcode dibagi menjadi 2 (dua) jenis yaitu barcode 1D dan barcode 2D. Perbedaan barcode 1D dan barcode 2D yaitu barcode 1D atau kode batang merupakan barcode dengan bentuk bar hitam dan putih, sedangkan barcode 2D adalah barcode  dengan  bentuk  kotak  atau  persegi.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu grayscaling,  pengambangan,  penapisan  luas  dengan  algoritma  flood  fill  pixel  reduction,  area pembatas  obyek,  ekstraksi  ciri  dengan  algoritma  gabor  filter,  pembelajaran  dengan  algoritma backpropagation  neural  network,  dan  identifikasi  menggunakan  metode  feedforward  pada algoritma backpropagation neural network. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa 1 data barcode 2D pada masing-masing barcode 2D yang berjumlah 20 user yang diambil dari kontak BBM (Blackberry  Messenger),  karena  minimnya  data  yang  diperoleh  maka  dari  1  data  barcode  2D tersebut dilakukan crop sebanyak 8 kali untuk menjadi data latih dan 2 kali untuk menjadi data uji. Pengujian dilakukan dalam 3 tahap, yaitu untuk data set (I) berjumlah 10 user, untuk data set (II) berjumlah 15 user, dan untuk data set (III) berjumlah 20 user. Hasil pengujian sistem untuk ketiga data set tersebut menunjukkan bahwa, data set (I) menunjukkan akurasi sebesar 100%, data set (II) menunjukkan akurasi sebesar 93,33%, dan data set (III) menunjukkan akurasi sebesar 66%.
Kata kunci: deteksi wilayah barcode 2D, flood fill pixel reduction, identifikasi barcode 2D, identifikasi tekstur, gabor filter, jaringan syaraf tiruan, backpropagation neural network.

## ABSTRACT
Barcode is a device in the form of a black and white matrix to represent 1 and 0, which aims in storing information. It is divided into two types, namely 1D and 2D barcodes. The different between them is 1D barcode has black and white bars, while 2D barcode has square shape. The method used in this research is grayscaling, floating and screening comprehensive using flood fill pixel reduction algorithm, the  perimeter  of  objects,  extraction  feature  using  gabor  filter  algorithm,  the  learning  method  uses backpropagation  neural  network  algorythm,  and  the  identification  process  using  the  feedforward method to backpropagation neural network algorythm. The data used in this research is a data of 2D barcode  on  each  of  it  amounted  to  20  users  who  are  taken  from  the  BBM  (Blackberry  Messenger) contact, due to the lack of data thus a data of the 2D barcode is cropped for 8 times to be the training data and twice to be the test data. The test is done in three stages which the first data set consists of 10 users, the second one consists of 15 users and the last one consists of 20 users. The result of the testing system for those data sets show that the first data set obtains an accuracy of 100%, the second one obtains 93,33% and the last one obtains 66%.
Keywords:  2D  barcode  detection  area,  flood  fill  pixel  reduction,  barcode  2D  identification,  texture identification, gabor filter, artificial neural network, backpropagation neural network

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan barcode sangat  diperlukan  untuk  menunjukkan  informasi  khusus  melalui perkembangan  teknologi  pengumpulan  data  otomatis. Barcode sendiri  dibagi  menjadi  2  (dua) jenis yaitu barcode 1 dimensi dan barcode 2 dimensi. Barcode 1D atau kode batang merupakan barcode dengan  bentuk  bar  hitam  dan  putih,  sedangkan barcode 2D  adalah barcode dengan bentuk kotak atau persegi. Penggunaan barcode sering digunakan dalam perdagangan misalnya
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
pada kemasan barang, namun seiring perkembangan teknologi, barcode telah banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti pengangkutan barang, pengiriman barang, anti-penipuan informasi terutama  untuk  pertahanan  nasional,  administrasi  pajak,  keamanan  publik,  transportasi  dan sebagainya.
Terdapat  bermacam-macam  metode  ekstrasi  ciri  dalam  pengolahan  citra  digital  tetapi sejauh pengetahuan penulis belum ada yang digunakan untuk mengambil ciri dari barcode 2D untuk  proses  identifikasi,  maka  penulis  menggunakan  metode gabor  filter yang  terbukti  baik dalam  menentukan  pola  tekstur  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  frekuensi  yang terlokalisasi. Gabor  filter menawarkan  lokalisasi  simultan  terbaik  dari  informasi  frekuensi spasial  serta  memiliki  karakteristik  lokal  yang  tinggi  di  kedua  daerah  temporal  dan  frekuensi, sehingga dapat diimplementasikan untuk mewakili fitur gambar dalam skala dan orientasi yang berbeda dengan beberapa variabel parameter [1].
Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan oleh jaringan multilayer untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan semua neuron pada lapisan tersembunyi [2]. Walaupun terdapat beberapa kekurangan dalam algoritma ini  dimana  proses  pembelajarannya  membutuhkan  waktu  yang  lama,  tetapi  algoritma backpropagation cukup baik dalam mengelompokkan fitur dari hasil proses ekstraksi ciri. Penelitian terdahulu yang menggunakan algoritma gabor filter yaitu, speech recognition untuk sistem keamanan berbasis suara [3]. Analisis tekstur kayu Jati [4]. Gabor Filtering-Based Scale and  Rotation Invariance  feature  for 2D Barcode [1]. Rancang bangun sistem pengenalan wajah menggunakan filter gabor [5]. Pelacakan dan pengenalan wajah menggunakan webcam & metode gabor  filter [6]  dan  identifikasi barcode pada  gambar  yang  ditangkap  kamera  digital menggunakan metode jaringan syaraf tiruan [7].

## II.   MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data  yang  digunakan  diambil  dengan  melakukan screenshot  barcode 2D  pada  kontak BBM ( Blackberry Messenger ) yang telah di crop secara manual kemudian di resize menjadi ukuran  200x200  piksel  dengan  format jpg .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berjumlah 200 data dengan 160 citra latih dan 40 citra uji. Citra yang digunakan dalam data latih dan data uji adalah citra biner.

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing merupakan tahap awal dari proses yang dijalankan oleh pengguna dalam pengolahan  citra.  Tujuan  dari preprocessing adalah  untuk  mempermudah  komputer  dalam melakukan  perhitungan  pada  ekstraksi  fitur,  serta  memperbaiki  kualitas  citra.  Teknik preprocessing yang  digunakan,  di  antaranya  : grayscaling (keabuan),  pengambangan ( thresholding ), penapisan luas dan area pembatas obyek.
2.2.1 Grayscaling
Grayscaling merupakan proses pengubahan citra RGB menjadi citra keabuan. Untuk mendapatkan  satu  nilai  tersebut  dapat  digunakan  rumusan  pada openCV yang  dapat  dilihat pada persamaan (1).
𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = (0,11)R  +   (0,59)G  +   (0,3)B (1)

## 2.2.2 Pengambangan (Thresholding)
Pengambangan  atau thresholding digunakan  untuk  merubah  citra  dengan  format skala  keabuan  yang  mempunyai  kemungkinan  nilai  lebih  dari  2  (dua)  ke  citra  biner  yang memiliki 2 (dua) buah nilai (yaitu 0 dan 1), seperti pada persamaan (2) berikut :
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
𝐺(𝑥, 𝑦) =   { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓(𝑥, 𝑦) > 𝑇 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 (2)

## 2.2.3 Penapisan Luas
Pada citra biner sering ditemukan informasi yang tidak berguna. Informasi yang tidak berguna  sendiri  adalah  semua  area  didalam  citra  kecuali  obyek.  Pada  saat  pengambangan dilakukan, maka obyek akan terpisah dengan latar belakangnya, namun seringkali pada citra masih  terdapat  bagian-bagian  yang  berukuran  kecil  dibandingkan  obyek  yang  dicari. Penapisan luas berguna untuk menghilangkan bagian-bagian kecil tersebut dengan memberi nilai ambang yang menyatakan luas minimum gabungan piksel-piksel yang saling terhubung, sehingga  daerah    gabungan  dengan  luas  di  bawah  batas  ambang  yang  ditentukan  akan ditiadakan  dari citra[8].

## 2.2.3.1  Flood Fill Pixel Reduction
Flood  fill  pixel  reduction (FFPR)  adalah  satu  algoritma  dengan  memanfaatkan algotima flood  fill  8  direction dalam  pewarnaan  objek  untuk  menghilangkan  piksel-piksel terhubung yang memiliki nilai dibawah batas ambang.

## 2.2.4 Area Pembatas Obyek
Area  pembatas  obyek  bertujuan  agar  memastikan  bahwa  obyek  yang  akan  diolah benar-benar berada di bagian dalam area tersebut.

## 2.3 Ekstrasi Ciri
Pendekatan  fitur  vektor  dalam  mengidentifikasi barcode 2D  menggunakan  suatu penanda yang digunakan sebagai pendeteksi ciri. Berdasarkan [5], informasi ciri citra barcode diperoleh dengan mengekstraksi citra barcode sehingga memungkinkan untuk mendapatkan nilai unik fitur vektor yang nantinya digunakan sebagai pembanding dalam proses pengenalan.
2.3.1 Gabor Filter
Tahap ekstraksi ciri, berdasarkan [5], bertujuan untuk mendapatkan informasi penting dari tekstur suatu citra. Gabor filter merupakan sebuah pilihan tradisional untuk memperoleh informasi  frekuensi  yang  terlokalisasi. Gabor  filter menawarkan  lokalisasi  simultan  terbaik dari informasi frekuensi spasial serta memiliki karakteristik lokal yang tinggi di kedua daerah temporal dan frekuensi, sehingga dapat diimplementasikan untuk mewakili fitur gambar dalam skala  dan  orientasi  yang  berbeda  dengan  beberapa  variabel  parameter  [1].  Berdasarkan [5], setiap  landmark  dari  citra  direpresentasikan  dengan  respon-respon  gabor  filter. Gabor  filter 2D diperoleh dengan memodulasi gelombang sinus 2D pada frekuensi dan orientasi tertentu dengan gaussian envelope .  Fungsi  2D gabor  filter meminimalisasi  ciri  yang  tidak  penting dalam kawasan spasial dan frekuensi.
2.3.2 Ekstrasi Fitur Gabor
Fungsi dasar 2D gabor didefinisikan dengan persamaan sebagai berikut [1] :
𝐺(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 𝑒𝑥𝑝 [− 1 2 ( 𝑥 1 2 𝜎 𝑥 2 + 𝑦 1 2 𝜎 𝑦 2 )] 𝑐𝑜𝑠(2𝜋𝑓𝑥 1 ) (3)
dimana
[ 𝑥 1 𝑦 1 ] = 𝑎 −𝑚 [ 𝑐𝑜𝑠 𝜃 𝑛 𝑠𝑖𝑛 𝜃 𝑛 − 𝑐𝑜𝑠 𝜃 𝑛 sin 𝜃 𝑛 ] [ 𝑥 𝑦 ] (4)
Pada persamaan 3 untuk σ x dan σ y adalah standar deviasi gaussian envelope sepanjang x dan y , sedangkan f adalah pusat frekuensi bidang sinusoidal. Pada persamaan 4 untuk m =
ISSN:2337-7631 (printed)
ISSN: 2654-4091 (Online)
0,1,…, M -1, dimana m mendefinisikan skala filter, dan M menyatakan jumlah total dari skala atau frekuensi, sedangkan a adalah scaling factor ,  dengan a > 1. 𝜃 𝑛 adalah orientasi. Rotasi bidang x-y oleh  sudut 𝜃 𝑛 akan  menghasilkan filter  gabor pada  orientasi 𝜃 𝑛 . Dengan bermacam-macam m dan n , kita dapat membentuk sekumpulan filter G mn ( x,y ) dengan skala dan orientasi yang berbeda, kemudian mendapatkan fitur tekstur dengan menyaring gambar dengan filter ini. G mn ( s,t )  dapat  diperoleh  dengan  sekumpulan  parameter  diskrit,  dimana s adalah  bilangan  bulat  dalam [−3𝑎 𝑚 𝜎 𝑥 , 3𝑎 𝑚 𝜎 𝑥 ] ,  dan t adalah  bilangan  bulat  dalam [−3𝑎 𝑚 𝜎 𝑦 , 3𝑎 𝑚 𝜎 𝑦 ] .  Jadi,  pengolahan  citra I ( x,y ),  dengan gabor  filter dirumuskan  sebagai berikut [1]:
(𝑥, 𝑦) =   ∑ ∑ 𝐼(𝑥 − 𝑠, 𝑦 − 𝑡)𝐺 𝑚𝑛 (𝑠, 𝑡) 𝑡 𝑠 (5)
Hal yang paling penting dalam mendesain gabor filter untuk deteksi dan identifikasi barcode adalah pada pemilihan parameter penyaringan. Penelitian ini akan menghasilkan 40 saluran gabor filter dengan pusat frekuensi spasial yakni 4 √2 , 8 √2 , 16 √2 , 32 √2 , 64 √2 dan menggunakan 8 parameter orientasi sudut yaitu, 𝜃 = 0 o , 22,5 o , 45 o , 67,5 o , 90 o , 112,5 o , 135 o , 157,5 o . Kemudian, setiap gambar yang dimasukan akan di saring oleh 40 saluran filter gabor sehingga  mendapatkan  40  dimensi  fitur 𝐹 = [𝐹 00 , … , 𝐹 07 , … , 𝐹 40 , … , 𝐹 47 ] pada  masing- masing piksel.
2.3.3 Fitur Transformasi
Berdasarkan [1] , fitur transformasi merupakan hal yang penting dalam metode gabor filter yaitu untuk mengubah ekstraksi 40 dimensi fitur vektor F = [𝐹 00 , … , 𝐹 07 , … , 𝐹 40 , … , 𝐹 47 ] menjadi bentuk invarian untuk skala dan rotasi. Untuk mengubah fitur vektor F menjadi skala invarian,  maka fitur  vektor F = [𝐹 00 , … , 𝐹 07 , … , 𝐹 40 , … , 𝐹 47 ] diambil  nilai  rata-rata  fiturnya pada orientasi yang sama dengan skala yang berbeda sehingga menghasilkan 8 dimensi fitur vektor yang didefinisikan melalui persamaan 10 berikut.
𝐹 𝑖 = ∑ F mi 4 𝑚=0 𝑖 = 0,1, … ,7 (6)
Setelah mendapatkan ciri rata - rata gabor yang telah diubah menjadi skala invarian maka selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri. Seleksi ciri memilih informasi kuantitatif dari ciri yang  ada,  yang  dapat  membedakan  kelas-kelas  obyek  secara  baik.  Ekstraksi  ciri  mengukur besaran  kuantitatif  ciri  setiap  piksel.  Dalam  penelitian  ini  ekstraksi  ciri  energi  digunakan untuk  mencari  nilai  rata-rata  tekstur  dari  skala  invarian,  yang  didefinisikan  sebagai  berikut [10].
𝐸(𝑥) = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ |𝑥(𝑚, 𝑛)| 2 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (7)
dimana, M adalah panjang citra. N adalah lebar citra.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengubah 𝐹 𝑖 menjadi  rotasi  invarian  dengan menggunakan persamaan 8 berikut dengan menggeser parameter fitur hasil dari perhitungan pada persamaan 7 untuk menempatkan nilai maksimum pada posisi elemen pertama pada 𝐹 0 ′ sehingga mendapatkan fitur vektor yang baru dalam F = [ 𝐹 0 ′ , 𝐹 1 ′ , 𝐹 2 ′ , 𝐹 3 ′ , 𝐹 4 ′ , 𝐹 5 ′ , 𝐹 6 ′ , 𝐹 7 ′ ].
𝐹 𝑖 ′ = { 𝐹 𝑖𝑚𝑎𝑥 𝑖 = 0 𝐹 (𝑖+𝑖𝑚𝑎𝑥)𝑚𝑜𝑑 8 𝑖 = 1,2, … ,7 (8)
Dengan  demikian,  fitur  tekstur  setiap  piksel  dalam  gambar  memiliki  karakteristik skala dan rotasi invarian, dan dimensi fitur yang sebelumnya berjumlah 40 dapat dikurangi menjadi  8  dimensi  saja.  Hasil  tranformasi  fitur  vektor  ini  akan  menjadi  masukan  dalam jaringan syaraf backpropagaton.

## 2.4 Backpropagation Neural Network
Backpropagation neural network adalah salah satu pengembangan dari arsitektur single layer neural network . Arsitektur ini terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer, dan setiap  layer  terdiri  dari  satu  atau  lebih aritificial  neuron .    Terdapat  tiga  tahapan  dalam pelatihan metode backpropagation neural network yaitu proses feedforward dari pola input pelatihan,  perhitungan  dan backpropagation dari error yang  muncul  dan  penyesuaian bobot[2]. Untuk pola masukan, selama proses pelatihan, jaringan saraf akan mencoba untuk belajar  dan  membandingkan  nilai  keluaran  yang  diperkirakan  dengan  target.  Kemudian kesalahan antara prediksi nilai dengan nilai aktual disebarkan kembali melalui jaringan, dan algoritma gradient descent digunakan untuk mengatur bobot di lapisan node tersembunyi dan output.

## 2.5 Tahapan Deteksi dan Identifikasi Barcode 2D
Tahap deteksi dan identifikasi barcode 2D terdiri dari tahap pembelajaran dan tahap klasifikasi/identifikasi.  Pada  tahap  pembelajaran  terdiri  dari  akuisisi  citra barcode 2D, preprocessing , proses gabor filter , ekstraksi  ciri, dan pembelajaran,  sedangkan pada tahap klasifikasi terdiri dari akuisisi citra barcode 2D, preprocessing , proses gabor filter , ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Tahap-tahap dalam mendeteksi lokasi dan mengidentifikasi barcode 2D dapat dilihat secara garis besar pada gambar 1.
Akuisisi citra Mulai Ekstraksi Ciri Selesai Pembelajaran Preprocessing Gabor Filter Akuisisi citra Mulai Ekstraksi Ciri Selesai Klasifikasi Preprocessing Hasil Klasifikasi Gabor Filter (a) (b)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengujian data latih dan data uji
Data latih dalam penelitian ini merupakan kumpulan citra barcode 2D yang merupakan barcode user yang akan melalui proses pelatihan dalam sistem yang dibuat, sedangkan data
Gambar 1. diagram alir deteksi dan identifikasi barcode 2D, tahap pembelajaran (a) dan tahap klasifikasi (b)

## ISSN:2337-7631 (printed)
ISSN: 2654-4091 (Online)
uji adalah  kumpulan citra barcode 2D yang  merupakan barcode user yang tidak dilibatkan dalam proses pelatihan.
Hal  pertama  yang  dilakukan  dalam  menguji  kinerja  sistem  adalah  dengan  melatih sistem, dan dalam melatih sistem digunakan 3 buah data set, yang terdiri dari : a. Data set I terdiri dari 10 user barcode dengan masing-masing user memiliki 8 buah citra latih dan 2 citra uji, sehingga total terdapat 80 citra latih dan 20 citra uji.
b. Data set II terdiri dari 15 user barcode dengan masing-masing user memiliki 8 buah citra latih dan 2 citra uji, sehingga total terdapat 120 citra latih dan 30 citra uji.
c. Data set III terdiri dari 20 user barcode dengan masing-masing user memiliki 8 buah citra latih dan 2 citra uji, sehingga total terdapat 160 citra latih dan 40 citra uji.
Ketiga buah data set dilatih secara berulang-ulang menggunakan berbagai jumlah neuron hidden layer (25, 30, 40, dan 50) dengan toleransi kesalahan 10 -7 .
Sebuah sistem dikatakan bagus apabila memiliki tingkat akurasi yang tinggi, maka untuk menghitung  akurasi  dari  data  latih  dan  data  uji,  rumus  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∗ 100
Selanjutnya rumus yang digunakan untuk menghitung akurasi dari sistem adalah :
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 +  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ + 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 ∗ 100

## 3.2 Pembahasan
Dari  hasil  pengujian  data  latih  dan  uji  pada  ketiga  buah data  set ,  diperoleh  bahwa pertama,  semakin  sedikit  jumlah user  barcode 2D  maka  semakin  tinggi  pula  tingkat akurasinya.  Berikut  merupakan  hasil  akurasi  tertinggi  dari  ketiga data  set dengan menggunakan maksimum epoch 10000 dan toleransi kesalahan sebesar 10 -7 .
- Pada data set I, Gabor Filter memiliki akurasi tertinggi sebesar 100%.
- Pada data set II, Gabor Filter memiliki akurasi tertinggi sebesar 93,33%.
- Pada data set III, Gabor Filter memiliki akurasi tertinggi sebesar 66%. Kedua,  jumlah neuron  hidden  layer sebesar  50  memberikan  rata-rata  akurasi  yang  tinggi terhadap ketiga data set . Tabel 1 menunjukkan rata-rata hasil akurasi terhadap jumlah neuron hidden layer yang digunakan pada ketiga data set.
Walaupun  hasil  klasifikasi  dari  pengujian  sistem  dikatakan  baik,  namun  diperoleh juga bahwa terdapat beberapa citra barcode 2D tidak dapat dikenali dengan tepat, terutama pada data set II dan III :
- Semakin  banyak  jumlah  datanya  metode  ekstraksi  ciri  tidak bisa merepresentasikan ciri dari user barcode 2D dengan baik. No Jumlah Hidden Akurasi SISTEM (LATIH + UJI) 1 25 85% 2 30 84,22% 3 40 83,89% 4 50 85,28%
Tabel 1 Rata-rata hasil akurasi terhadap jumlah neuron hidden layer yang digunakan pada ketiga data set
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
- Nilai bobot awal yang digunakan dalam pembelajaran kurang tepat sehingga sering terjadi  dalam  beberapa  percobaan  menghasilkan  akurasi  yang  rendah  meskipun jumlah neuron hidden layer dan nilai toleransi kesalahannya sama.
Pembelajaran  yang  dilakukan  menggunakan  jaringan  syaraf backpropagation membutuhkan  waktu  yang  berbeda-beda,  dimana  jumlah neuron  hidden ,  nilai  toleransi kesalahan serta jumlah total data juga mempengaruhi lama waktu yang dibutuhkan, selain itu pemilihan  nilai  acak  bobot  yang  digunakan  juga  turut  berpengaruh,  tabel  2  menunjukkan waktu pembelajaran yang dibutuhkan dari metode yang digunakan :
Tabel 2 Waktu pembelajaran backpropagation terhadap data citra latih dan uji
dengan metode Gabor Filter Nama Waktu belajar Jumlah neuron hidden 25 30 40 50 data set I (10 user barcode) 56  detik,  430 mili detik 1 menit, 5 detik, 926 mili detik 1 menit, 29 detik,  12  mili detik 1  menit,  48 detik, 980  mili detik data set II (15 user barcode ) 1  menit,  48 detik,  56 mili detik 2 menit, 7 detik, 145 mili detik 2 menit, 43 detik,  269  mili detik 3 menit, 4 detik, 587  mili detik data set III (20 user barcode ) 2  menit,  35 detik, 131 mili detik 3 menit, 46 detik,  149  mili detik 4 menit, 50 detik,  100  mili detik 5  menit,  55 detik,  22  mili detik
Dari data diatas, diperoleh bahwa semakin banyak jumlah user barcode dan semakin besar neuron  hidden yang  dimasukan  maka  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan pembelajaran semakin lama.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem yang dibangun, dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut :
a. Pengujian data latih dan uji menggunakan 3  buah data set . Pada d ata set I dengan 10 user barcode , gabor filter memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%. Pada data set II  dengan  15 user  barcode , gabor  filter memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 93,33%. Pada data set III dengan 20 user barcode , gabor filter memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 66%.
b. Kecepatan proses pembelajaran pada barcode 2D dipengaruhi oleh jumlah user barcode 2D,  jumlah neuron  hidden ,  nilai  toleransi  kesalahan,  pemilihan  nilai  acak  bobot  dan spesifikasi dari hardware yang digunakan pada sistem ini.
c. Jumlah neuron hidden sebesar 50 tercatat memiliki waktu pembelajaran terlama yaitu 5 menit,  55  detik,  22  mili  detik  untuk  ketiga data  set ,  dan  memberikan  rata-rata  akurasi yang tertinggi yaitu 85,28% terhadap ketiga data set.
d. Metode pembalajaran backpropagation cukup baik dalam mengoptimasi ciri barcode 2D, namun membutuhkan waktu yang cukup lama dalam melakukan pembelajaran.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya,  saran  yang  dapat  diberikan  dalam pengembangan Tugas Akhir ini antara lain adalah :
a. Sistem yang dibangun dalam penelitian ini dapat diimplementasikan di dalam komputer dengan  baik,  sehingga  diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  diterapkan  pada perangkat mobile .
b. Sistem  yang  dikembangkan  menggunakan  algoritma  pembelajaran backpropagation yang terbukti cukup bagus dalam mempelajari ciri dari barcode 2D, tetapi membutuhkan waktu  pembelajaran  yang  lama,  sehingga  diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya metode ekstraksi yang digunakan dikombinasikan dengan algoritma pembelajaran yang lain  seperti support  vector  machine (SVM), learning  vector  quantization (LVQ),  atau resilient propagation (RPROP).
c. Diharapkan  penelitian  selanjutnya  agar  menambah  jumlah  data barcode 2D  dan menaikkan  nilai  maksimum  epoch  untuk  mengetahui  akurasi  terbaik  dari  sistem  yang sudah dibuat.
d. Metode  ekstraksi  ciri gabor  filter dengan  algoritma  pembelajaran backpropagation, diharapkan  dapat  diterapkan  dalam  sistem  biometrika  seperti  identifikasi  wajah,  sidik jari, iris mata, dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wang, dkk., 2010, Gabor Filtering-Based  Scale and  Rotation Invariance  feature  for 2D Barcode Region Detection, 2010 International Conference on Computer Application and System Modeling (ICCASM 2010), School of Electronic Information  Engineering Tianjin University Tianjin, China 300072
[2]  Kusumadewi,  S., Artificial  Intelegence  (Teknik  dan   Aplikasinya), Yogyakarta,  Graha Ilmu, 2003
[3] Putra, dkk., 2007, Speech Recognition Menggunakan Gabor Wavelet Dan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk  Sistem  Keamanan  Berbasis  Suara,  Seminar  Nasional Sistem dan Informatika 2007; Bali, 16 November 2007
[4] Banowosari, L. Y,. Oktalia D., 2009, Analisis Tekstur Parket Kayu Jati Menggunakan Metode  Filter  Gabor,  Jurusan  Sistem  Informasi,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas Gunadarma
[5]  Kurniawan,  D., E.,  2012,  Identifikasi  Citra  Wajah  Menggunakan  Gabor-based  Kernel Principal Component Analysis, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam. Parkway St. Batam Center, Batam diakses dari http://p2m.polibatam.ac.id/wp- content/uploads/2014/07/Microsoft-Word-45-Dwialikhs.pdf,  pada  tanggal  3  November 2014
[6] Lim, dkk., 2013, Pelacakan Dan Pengenalan Wajah Menggunakan Webcam & Metode Gabor  Filter,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Jurusan  Teknik  Informatika,  Universitas Kristen Petra
[7] Aliaji, S., Harjoko., 2013, Identifikasi Barcode  pada Gambar yang Ditangkap Kamera Digital  Menggunakan  Metode  JST,  IJCCS,  Vol.7,No.2,  July  2013,  pp.121~132 ISSN:1978-1520,  Program  Studi  S2/S3  Ilmu  Komputer,  FMIPA  UGM  -  Jurusan  Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM Gedung SIC Lt.3 FMIPA UGM Sekip Utara Bulak sumur Yogyakarta.
[8] Ndun E. S., 2013, Sistem Pendeteksi Pornografi Pada Citra Digital Berdasarkan Fitur Warna  dan  Bentuk  dengan  Support  Vector  Machine  (SVM),  Skripsi,  Jurusan  Ilmu Komputer Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang.
[ 9]  Han,  J.,  Ma,  K-K.,  2007.  Rotation-invariant  and  scale-invariant  Gabor  features  for texture image retrieval, Image and Vision Computing 25 (2007) 1474–1481. School of Electrical  and  Electronic  Engineering,  Nanyang  Technological  University,  Nanyang 639798, Singapore
[10]  Suksmono,  Andriyan  B.,  2006,  Dasar-Dasar  Pencitraan  dan  Pengolahan  Citra Biomedika ,EL4027 Pengolahan Citra Biomedika, EB7031 Pengolahan Citra Biomedika Lanjut,  Modul  1-Image  Enhancement,  Teknik  Elektro  dan  Informatika-  Institut Teknologi Bandung..