## RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI PENYAKIT ICE-ICE PADA CITRA CITRA RUMPUTLAUT DENGAN  JARINGAN SYARAF TIRUAN

## BACKPROPAGATION
Ani Kurniawati 1 ,Dedy Harto 2
1 e-mail.anniwatti2016@gmail.com
2 e-mail.dedy@borneo.ac.id
Abstract—This research aims to develop an identification system for ice-ice in seaweed images using the backpropagation  neural  network  method  with  the  output  of healthy  seaweed  and  diseased  seaweed.  This  research  was conducted  at  Amal  beach,  Tarakan  Timur  sub-district, Tarakan City. The method used in this research is to use image processing  as  image  enhancement  and  initial  processing  of seaweed image data, both sick and healthy and identified using back propagation neural networks. Ice-ice disease in seaweed has  characteristics  that  initially appear  red  spots  on  some of the  thallus  then  turn  pale  yellow  and  finally  gradually  turn white. Another feature that is the impact of ice-ice disease can cause the thallus to become brittle and break easily. Based on these characteristics, the bitnik color or white spot is used as the basis for identifying ice-ice in seaweed. From the results of the identification system design using ANN BP which has been tested on the image data of healthy seaweed and the image of seaweed infected with ice-ice as much as 60 data, it produces an  accuracy  rate  of  95%.  The  5%  system  inaccuracy  is influenced by poor image data when taking images using an HP camera
Keywords—Ice-ice
disease,
Image processing,

## Backpropagation Artificial Neural Network (ANN)
Intisari–Penelitilitian  ini  bertujuan  untuk  membuat sistem  identifikasi  penyakit  ice-ice  pada  citra  rumput  laut menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagasi dengan keluaran rumput laut sehat dan rumput laut sakit. Penelitian ini dilakukan dipantai Amal kecamatan Tarakan Timur  Kota  Tarakan.  Meode  yang  digunakan  dalam peneliatian  ini  adalah  menggunakan  pengolahan  citra sebagai perbaikan citra  dan  melakukan  pemrosesaan awal data citra rumput laut baik yang sakit maupun yang sehat dan  diidentifikasi  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagasi.  Penyakit ice-ice pada  rumput  laut mempunyai  ciri-ciri  yang  awal  timb ulnya  bintik-bintik merah  pada  sebagian  thallus  kemudian  berubah  menjadi kuning  pucat  dan  akhirnya  berangsur-angsur  menjadi putih.  Ciri  lain  yang  dampak  dari  penyakit  ice-ice  dapat menyebabkan  thallus  menjadi  rapuh  dan  mudah  putus. Berdasarkan  ciri-ciri  tersebut,  maka  warna  bitnik  atau bercak putih digunakan sebagai dasar untuk mengidentifikasi  penyakit  ice-ice  pada  rumput  laut. Dari hasil  rancang  bangun  sistem  identifikasi  menggunakan Jaringan  syaraf  tiruan  (JST) Backpropagation (BP)  yang telah dilakukan pengujian terhadap data citra rumput laut sehat dan citra rumput laut yang terinfeksi penyakit ice-ice sebanyak 60 data maka menghasilkan tingkat akurasi 95% . Ketidak  akuratan  system  5%  dipengaruhi  oleh  data  citra yang  kurang  baik  dalam  pengambilan  citra  menggunkan kamera HP.
Kata kunci— Penyakit ice-ice , Pengolahan Citra, Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  produk  prikanan  yang  memliki  potensi cukup  besar  untuk  dikembangkan  di  Indonesia  adalah rumput laut.  Rumput laut  memiliki  nilai ekonomis  yang timggi  dan  bisa    diolah  di  dalam  negeri  sehingga  dapat meningkatkan  nilai  tambah  bagi  petani  rumput  laut. Budidaya  rumput  laut  di  Indonesia  terus  dikembangkan untuk  meningkatkan  produksi  rumput  laut.  Disisi  lain petani  rumput  laut  diresahkan  oleh  berbagai  gangguan hama  dan  penyakit  yang  menyebabkan  produksi  dan kualitas  akan  menurun.  Salah  satu  penyakit  yang  sering menyerang rumput laut adalah penyakit ice-ice [2].
Gejala awal yang diperlihatkan thallus yang terpapar ponyakit ice-ice di Maluku Tengaara yaitu portumbuhan yang  lambat,  terjadinya  perubahan  wama  merjadi  pucat dan  pada  beberapa  cabang  thallus  menjadi  putlh  dan membusuk  [5].  Kerusakan  tanaman  akibat  ice-ice  dapat mencapai  90%  sampai  100%  bila  kondisi  serangan berlangsung  lama.  Kondisi  ini  akan  diperparah  karena adanya serangan sekunder dari Peryhphyton yang merupakan  mikroorganisme  akuatik  yang  umumnya berukuran planktonik, fitoplankton, maupun zooplankton. Serangan  sekunder  sebagai  lanjutan  dari  kondisi serangan ice-ice dapat pula dilakukan
oleh b akteri pathogen seperti
Pseudomonas dan Staphylococus [1].
Rumput  laut  yang  terinfeksi  penyakit  ice-ice  akan mengalami  perubahan  warna.  Untuk  mengidentifikasi pesubahan  warna  pada  rumput  laut  yang  terinfeksi penyakit dapat menggunakan metode JST BP [6].
Berdasarkan  ptermasalahan  tersebut,  maka  peneliti mengusulkan  untuk  membuat  suatu  sistem  komputasi pengidentifikasian  penyakit ice-ice dengan  metode jaringan saraf tiruan backpropagation .

## II. LANDASAN TEORI
Rumput  laut  ( Seaweed )  adalah  tumbuhan  yang daun, batang  dan  akar  terlihat  sama,  bagian  -  bagian  tersebut disebut  ( Thallus). Rumput  laut  jenis Eucheuma  Cottoni ini  menghasilkan  karaginan  (karaginofit)  sehingga banyak  digunakan  sebagai  salah  satu  bahan  kebutuhan industri yang telah diperdagangkan dipasar internasional. Di  Tarakan  banyak  yang  membudidayakan  rumput  laut yaitu  di  Kelurahan  Pantai  Amal  yaitu  sepanjang  garis
pantai  mulai  dari  Pantai  Amal  Lama,  Pantai  Amal  Baru hingga  Pantai  Binalatung  terdapat  472  orang  petani rumput laut [3].
Penyakit dengan infeksi yang cukup tinggi di negara Asia  penghasil Eucheuma adalah  penyakit ice-ice [7]. Penyakit ice – ice menyebabkan rumput laut mengalami gangguan fisiologis dan morfologis sehingga memberikan efek bertambah tuanya rumput laut [4]. Dikatakan bahwa gejala-gejala  penyakit ice-ice pada  rumput  laut  jenis Eucheuma sp adalah timbulnya bintik atau bercak-bercak merah pada sebagian thallus yang lama kelamaan menjadi kuning  pucat  dan  akhirnya  berangsur-angsur  menjadi putih dan akhirnya menjadi hancur atau rontok [5].
Citra atau gambar merupakan informasi secara visual sebagai  objek  dua  dimensi  yang  dihasilkan  dari  citra analog  yang  kontinu  yang  dapat  diubah  menjadi  citra digital diskrit melalui proses sampling. Sampling adalah pemilihan  titik-titik  untuk  mewakili  citra  digital  yang diberikan  dimana,  sampling  sebagai  pengurangan  signal kontinu  menjadi  signal  diskrit.  Citra  digital  merupakan fungsi  dua  dimensi  f(x,y)  untuk  f  pada  titik  (x,  y) merupakan  tingkat  kecerahan  ( brightness )  sebuah  citra pada suatu titik dan  x dan y adalah koordinat spasial.
Pengolahan  citra  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini sebagai berikut :
a. Cropping adalah proses pemotongan citra dalam satu bagian untuk mendapatkan citra yang diinginkan [10]. Operasi cropping citra dengan menentukan lebar citra (W) dan tinggi citra (H) dengan rumus: W= x 2 – x 1 dan H = y 2 – y 1 (1)
b. Gray  scale adalah  proses  pengubahan  citra  warna menjadi  skal  keabuan.  Proses  mengubah  citra  warna menjadi  skala  keabuan  Pengubahan  warna  citra menjadi skala keabuan menggunakan rumus: Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B (2) Y merupakan nilai skala keabuan dari citra. c. Threshold  merupakan  proses  pengubahan  citra  skala keabuan  menjadi citra biner. Piksel-piksel  yang nilai intensitasnya di bawah 128 akan diubah menjadi hitam (nilai intensitasnya = 0), sedangkan piksel-piksel yang nilai  intensitasnya  di  atas  128  iubah  menjadi  putih (nilai intensitasnya 256 = 1).
d. Histogram merupakan probabilitas statistik distribusi pada  setiap  tingkat  abu-abu  dalam  citra  digital  [9]. Pada citra skala keabuan 8 bit, intensitasnya ada 256 level  nilai  yang  berbeda.  Sehingga  histogram  akan menampilkan grafik secara terdistribusi dari 256 level nilai piksel.
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  suatu  metode komputasi  yang  meniru  sistem  jaringan  syaraf  biologis, untuk  JST  dapat  ditentukan  oleh  3  hal  yaitu  arsitektur jaringan,  algoritma,  dan  fungsi  aktivasi  dimana  pada arsitektur  JST backpropagation terdiri  dari  lapis masukan, lapisan tersembunyi, dan lapis keluaran.
JST dibentuk untuk generalisasi   model   matematika dari      jaringan      syaraf  biologi  dan  memiliki  berbagai macam  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  peramalan atau  prediksi.  Metode backpropagation adalah  metode yang sering digunakan untuk melakukan prediksi . Werbos adalah  yang  pertama  kali  merumuskan  algoritma pelatihan backpropagation dan  dipopulerkan  oleh Rumelhart bersama Mc Clelland untuk dipakai pada JST
[8]. Algoritma ini sering disingkat dengan BP. Pelatihan BP  menggunakan  metode  belajar  supervisi  sehingga mampu  mengenali  pola  masukan  suatu  data  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  didesain  untuk  operasi pada JST feed forward lapis jamak ( multi-layer ).

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  merancang  system identifikasi penyakit ice-ice pada rumput laut dimulai dari pengambilan  data  dilanjutkan  dengan  perancangan system.
Pengambilan sampel data untuk penelitian ini bersifat primer yang akan diambil sebanyak 27 citra rumput laut sehat  dan  33  citra  rumput  laut  sakit  dimana  sampel  ini diambil  menggunakan  kamera  HP  di  Pantai  Lama  Kota Tarakan pada saat pembudidaya rumput laut baru panen. Metode  pengambilan  data  menggunakan  kamera genggam  juga  dilakukan  oleh  [9]  dalam  peneltiannya analisis  perbandingan  pengolahan  citra  asli  dan  hasil croping untuk identifikasi telur.
Metode pengambilan sampel pada setiap rumput laut diambil  sekali  dan  terkadang  dua  kali  atau  lebih  ketika terlihat pencahayaan kurang baik atau saat citra tidak jelas dengan  jarak  dan posisi  yang  sama.  Untuk  pengambilan sampel data di bedakan menjadi dua yaitu data pelatihan dan pengujian dimana data pelatihan terdiri dari 24 citra yang  diperoleh  kandidat  6  citra  terbaik  sebagai  data pelatihan yang digunakan yaitu 3 citra rumput laut sehat dan 3 citra rumput laut sakit sedangkan untuk pengujian sebanyak  24  rumput  laut  sehat  dan  30  citra  rumput  laut sakit.
Dalam  perancangan  system  terdiri  dari  dua  tahapan, yaitu  perancangan  pengolahan  citra  dan  jaringan  syaraf tiruan  backagation  seperti  ditunjukkan  dalam  gambar  1. Tahapan  proses  identifikasi  penyakit  ice-ice  terdiri  dari tiga tahapan, yaitu:
A. Proses pengolahan citra
Proses  pengolahan  citra  rumput  laut  terdiri  dari cropping,  gray  scale,  threshold  dan  histogram.  Tujuan citra dilakukan cropping adalah untuk memotong bagian citra  yang  diinginkan  dengan  cara  cropping  manual berdasarkan nilai panjang dan lebar yang sama pada setiap citra  yaitu  40×35  piksel  dan  menentukan  nilai  x  dan  y untuk memindahkan posisi cropping, nilai x dan y dapat berubah-ubah  sesuai  posisi  yang  diinginkan.  Gray  scale bertujuan untuk mengubah Citra RGB (Red, Green Blue) menjadi  citra  skala  keabuan  0-255.  Untuk  threshold berfungsi  untuk  mengetahui  dan  membedakan  citra rumput  laut  sakit  dan  sehat  secara  manual  dengan menggeserkan skala keabuan 0-255 sehingga menghasilkan nilai biner dimana 0 menunjukan citra sakit dan  1  menunjukan  citra  sehat.  Hasil  dari  gray  scale  dan threshold berupa histogram dan data yang akan tersimpan ke data base terdiri dari dua format file yaitu bitmap (bmp) dan text document (txt).
Gambar 1. Perancangan system identifikasi penyakit ice-ice

## B. Proses pelatihan
Proses pelatihan ini dimulai dengan tugas pemberian nilai bobot awal kemudian proses maju, menghitung nilai error. Apabila nilai error lebih kecil daripada batasan error maka bobot akhir akan disimpan, namun ketika error tidak lebih kecil dari batasan error maka akan dilakukan proses mundur  untuk  menghasilkan  bobot  baru.  Dimana arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada  JST  BP  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  dalam  Gambar  .2.  Arsitektur jaringan pada Gambar 2 terdiri dari 3 lapisan yaitu lapisan masuk,  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan  keluaran.  Pada lapisan masukan terdiri dari 256 neuron yang didapatkan dari  proses  histogram  citra gray  scale (0-255),  jumlah neuron lapisan tersembunyi adalah 2, dimana tiap lapisan di berikan dengan variasi agar mendapatkan error terbaik.
Gambar  1  Arsitektur  jaringan  proses  pelatihan  JST backpropagation
Untuk  lapisan  keluaran  terdiri  dari  2  neuron  dimana hasilnya  menunjukan sehat dan sakit  yang diwakili onel nilai biner (0 dan 1).
Proses  JST  backpropagation  dapat  dijelaskan  lebih rinci yaitu sebagai berikut :
a. Masukan JST yang diberikan berupa nilai piksel yang dipresentrasikan  ke  angka  biner  0  dan  1  dengan jumlah 256 skala keabuan.
b. Kemudian masukan tersebut akan diteruskan ke lapis tersembunyi 1.
c. Ketika  telah  mendapatkan  keluaran  pada  lapisan tersembunyi  1  sebanyak  5  unit,  ke-  5  unit  akan dilakukan  aktivasi  dan  diteruskan  ke  lapisan tersembunyi  2.  Dimana  jumlah  unit  lapisan tersembunyi  1  sama  dengan  jumlah  lapisan
tersembunyi  5  dengan  aktivasi  yang  sama.  Masing– masing keluaran lapisan 1 akan disimpan sementara di temp1j  sedangkan  keluaran  lapisan  2  akan  disimpan sementara di temp2j.
d. Keluaran  lapisan  tersembunyi  2  akan  diteruskan  ke unit  –  unit  lapisan  keluaran.  Keluaran  terdiri  dari  2 unit  yang  selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan target yang diinginkan. Untuk target yang diinginkan yaitu t1 = 0 untuk rumput laut sehat dan t2 = 1 untuk rumput  laut  sakit  dengan  ketentuan  apabila  keluaran ≤ 0,5 maka hasilnya 0 sedangkan jika keluaran ≥ 0,5 maka  hasilnya  1.  Jika  hasil  tidak  sesuai  ketentuan maka  dilakukan  proses  mundur  untuk  memperbaiki bobot – bobot baru.
e. Terselesaikannya  proses  pelatihan,  maka  selanjutnya akan  dilakukkan  penyimpanan  bobot  yang  telah dihasilkan.
f. Memeriksa  kondisi  berhenti,  kondisi  berhenti  pada proses  pelatihan  JST  BP  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Mean  Square  Error  (MSE) untuk membatasi error dengan cara menghitung rata- rata dari keluaran.

## C. Proses pengujian  menggunakan JST BP
Pada  proses  pengujian  pertama  ambil  data  uji kemudian Load bobot pelatihan dan hasilnya dibandingkan  dengan  target  sehingga  hasil  uji  akan  di tampilkan apakah rumput laut terinfeksi penyakit ice-ice atau tidak.
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  dari  sistem akan  dilakukan  perhitungan  tingkat  akurasi  dengan menggunakan persamaan 3.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎
. 100 (3)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  rancang  bangun  system identifikasi penyakait ice-ice pada rumput laut dilakukan mulai  dari  proses  pengolahan  citra,  pelatihan  dan pengujian menggunakan JST BP. Proses pengolahan citra dimulai dengan cropping citra rumput laut dengan format bitmap  (.bmp),  dengan  ukuran  cropping  40×35  piksel pada semua sampel data dan posisi cropping dapat diubah dengan menentukan nilai x dan y secara manual. Hal ini dapat dilihat dalam Gambar 3
(a) (b)
Gambar 3 (a) Tampilan  hasil  cropping citra rumput laut sakit  (b)  Tampilan  hasil  cropping  citra  rumput  laut sehat
Proses  selanjutnya  dalam  pengolahan  citra  adalah proses gray scale dan histogram citra untuk mendapatkan nilai  piksel  citra  rumput  laut  sakit  dan  sehat,  seperti ditunjukkan dalam Gambar 4.
(a) (b) Gambar  4.  (a)  Tampilan  hasil  citra gray  scale dan histogram  citra  rumput  laut  sakit  (b)  Tampilan  hasil citra gray scale dan histogram citra rumput laut sehat
Dalam Gambar 4(a) nilai histogram citra rumput laut sakit berada  pada  rentang  170-200  piksel  dan  nilai  histogram untuk citra rumput laut sehat berada pada rentang 82-103 piksel.    Proses  terakhir  dalam  pengolahan  citra  adalah melakukan  proses threshold untuk  menghasilkan histogram  dengan  nilai  biner  tujuannya  agar  dapat mengetahui  perbedaan  citra  rumput  laut  yang  sakit  dan sehat  dimana  perbedaan  tampilan  threshold  dan histogramnya  dapat  terlihat  dari  warna  putih  diwakili dengan angka 1 dan untuk bagian citra rumput laut sakit dan bagian citra berwarna hitam diwakili dengan angka 2 merupakan  bagian  citra  sehat.  Tampilan  tersebut  dapat dilihat dalam Gambar 5.
Gambar  5  Hasil  tampilan  threshold  pada  citra  rumput laut
Data  rumput  laut  dari  hasil  pemrosesan  citra  dapat dilihat dalam tabel I.

## Tabel I
Data Hasil pengolahan citra
Hasil  pengolahan  citra  dalam  tabel  I  dapat  dianalisa bahwa  nilai  piksel  citra  rumput  laut  sakit  berada  pada posisi  nilai  piksel  terkecil  adalah  152,  sedangkan  yang terbesar adalah 243. Untuk citra rumput laut sehat berada pada nilai terkecil 65 dan yang terbesar adalah 149. Hal ini berarti bahwa untuk citra rumput laut sakit nilai piksel berkisar  152-243  sedangkan  nilai  piksel  untuk  citra rumput laut sehat berkisar 65-149.
Pada  proses  pelatihan  yang  dilakukan  pada  sistem perangkat  lunak  pertama  kali  adalah  menentukan  nilai batasan  error  dimana  pada  penelitian  ini  menggunakan 10-3  =  0,001,  jumlah  inputan  yaitu  256  ,  lapisan tersembunyi 1 dan 2 diberikan jumlah neuron bervariasi dengan variasi 5 dan 5, 10 dan 10, 20 dan 20,25 dan 25. Inputan  data  yang  dilatih  merupakan  data  terbaik  yang diperoleh dari 24 citra dimana berjumlah 6 (3 sakit dan 3 sehat) dengan format document text (.ext) dan memiliki 2 keluaran  yaitu  sakit  dan  sehat  .  Laju  pembelajan  yang dilakukan  sebanyak  4  kali  yaitu  0,1-0,4.  Berikut  ini merupakan  hasil  dari  pelatihan  menggunakan  JST  BP dalam Tabel II.
Tabel II Hasil Pelatihan Menggunakan JST BP
Dalam  Tabel  II  terlihat  bahwa  nilai  error  terbaik berada pada laju pembelajaran  0,2 dengan  jumlah neuron 25  dan  25  yaitu  0,009999  dengan  iterasi  108807.  Hal tersebut dikarenakan nilai error terbaik memiliki kriteria iterasi  cepat  dan  nilai  error  kecil  mendekati  nilai  target error (0,001).
Proses pengujian sistem perangkat lunak menggunakan JST BP citra yang di uji sebanyak 60 citra yaitu 6 data citra hasil pelatihan dan 54 data citra rumput laut yang terdiri dari 30 citra rumput laut sakit dan 24 citra rumput  laut  sehat.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  dalam Tabel 3.

## Tabel III
Hasil Pengujian
Untuk perhitungan tingkat keberhasilan sistem perangkat lunak dapat diketahui dengan menggunakan persamaan 1, yaitu:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = Jumlah Data Sesuai Targt Jumlah Data × 100
1. Data citra hasil pelatihan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = 6
6 × 100 = 100%
2. Data citra hasil pengujian
a. Citra rumput laut sakit :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = 27
30 × 100 = 90%
b. Citra rumput laut sehat :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = 24 24 × 100 = 100%
3. Citra rumput laut keseluruhan :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = 57 60 × 100 = 95%
4. Nilai akurasi kegagalan :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖% = 3 60 × 100 = 5%
Berdasarkan  hasil  data  dan  perhitungan  tingkat keberhasilan  maka  dapat  dianalisa  bahwa  terdapat kesalahan pada data citra rumput laut  sakit yaitu sebanyak 3 data sehingga tingkat keberhasilan citra hasil pelatihan sebesar  100%  citra  rumput  laut  sakit  sebesar  90%,  citra rumput  laut  sehat  sebesar  100%,  citra  rumput  laut keseluruhan  sebesar  95%  dan  nilai  akurasi  kegagalan sebesar 5%. Terjadinya kesalahan pada data citra rumput laut  sakit  ini  dapat  terjadi  karena  nilai  piksel  pada  citra rumput  laut  sakit  tersebut  mendekati  nilai  citra  rumput laut  sehat.  Nilai  piksel  hasil  pengujian  data  yang  salah yaitu pada Sa9 (153-173), Sa24 (155-174) dan Sa30 (152 -189) dimana nilai piksel data tersebut mendekati kisaran nilai  piksel  sehat  yaitu  65-149.  Faktor  lain  yang mempengaruhi kesalahan pengujian data tersebut adalah penentuan posisi cropping pada saat pengolahan citra dan kualitas  citra  itu  sendiri  yang  terdapat  bayangan  atau pencahayaan  yang  kurang  baik.  Peneliti  menggunakan metode  JST  Backpropagation  dikarenakan  metode  ini dapat  mengatasi  hasil  dari  pengolahan  citra  yang terkadang  menghasilkan  nilai  piksel  yang  tidak  sesuai dengan  kisaran  sakit  atau  sehat  sehingga  tujuan  dari penggunaan  metode  ini  agar  sistem  dapat  mengenali penyakit  ice-ice  yang  berada  diluar  batas  kisaran  yang dihasilkan  dan  menetukan  apakah  citra  rumput  laut tersebut terinfeksi penyakit ice-ice atau tidak.

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  rancang  bangun  sistem  identifikasi menggunakan  JST BP yang  telah  dilakukan  pengujian terhadap data citra rumput laut sehat dan citra rumput laut
yang  terinfeksi  penyakit  ice-ice  sebanyak  60  data  maka menghasilkan  tingkat  akurasi  95%.  Ketidak  akuratan sistem 5% dipoengaruhi oleh data citra yang kurang baik dalam pengambilan citra menggunkan kamera HP.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  atas  kesempatan  dan  fasilitas  yang diberikan Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan  Universitas  Borneo  Tarakan  dan  semua  pihak  yang membantu  saat  penelitian  sehingga  penulis  dapat menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Anggadiredja, J. T., Ahmad Zatnika, Heri Purwanto Dan Sri  Istini.  “ Rumput  Laut ”.  Penerbit  Swadaya.  Jakarta. 2006.
[2] Aris,  M.  Identifikasi,  “ Patogenisitas  Bakteri  dan Pemanfaatan Gen 16s-Rrna Untuk Deteksi Penyakit Ice - ice  Pada  budidaya  Rumput  Laut  (Kappaphycus Alvarezii) ”.  Scientific  Repository.  (Thesis).  Sekolah PascaSarjana Institut Pertanian Bogor (IPB). Bogor. 2011.
[3] Badan Pusat Statistik Kota Tarakan 2016
[4] Doty,M..  “ Status  of  Marine  Agronomy ”,  With  Special Reference  to  the  Tropics. Proc.of  the  IXth  International Seaweed Symposium . 35-58. 1979.
[5] Fitrian ,T. “Hama  Penyakit  (Ice-ice)  Pada  Budidaya Rumput  Laut  Studi  Kasus  Maluku  Tenggara ”. Oseana. XL(4): 1-10. 2015.
[6] Harto,D.,dkk.  “Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Mendeteksi White Spot” . Jurnal EECCIS . 6(1): 75-82. 2012.
[7] Phillips,M. “ Environmental aspects of seaweed cultured ”. Technical Resources Papers Regional Workshop On The Culture  and  Utilization  Seaweed  Volume  II. Network  of Aquaculture Centre in Asia. Thailand. 51-59 p. 1990.
[8] Purnomo, M. H dan Agus Kurniawan. “ Supervised Neural Networks  dan  Aplikasinya ”.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu. 2006.
[9] Saifullah,S,  Sunardi,  Yudhana,  A.  (2016).  “Analisis Perbandingan  Pengolahan  Citra  Asli  Dan  Hasil  Croping Untuk  Identifikasi  Telur”.  Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi Volume 2 Nomor 3. 2016.
[10] Sutoyo,T. “ Teori Pengolahan Citra Digital’. Yogyakarta dan Semarang: ANDI dan UDINUS. 2009.
.