## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334

## Identifikasi Bawang Merah dan Bombay dengan Pendekatan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)
Agusriandi 1 , Elihami 2 , Wilda Widiawati 3
1 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Pendidikan Matematika, Universitas Muhammadiyah Enrekang, Indonesia
2 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Pendidikan Nonformal, Universitas Muhammadiyah Enrekang, Indonesia
3 Fakultas Sains dan Teknologi, Biokewirausahaan, Universitas Muhammadiyah Enrekang, Indonesia Email: 1 agusriandi@umenrekang.ac.id, 2 elihami@umenrekang.ac.id, 3 wilda@umenrekang.ac.id Email Penulis Korespondensi: agusriandi@umenrekang.ac.id
Abstrak− Suatu  kenyataan bahwa  klasifikasi  dalam  suatu knowledge manusia sangat  penting perannya.  Identifikasi mampu meringkas knowledge , sehingga mudah dipahami. Oleh karena itu, identifikasi bawang bombay atau bawang merah menjadi penelitian yang menarik sebab kemiripan penampakan fisik morfologi antara kedua komoditas ini yang sulit dibedakan secara langsung.  Penelitian  ini  mencoba  mendeteksi  perbedaan  antara  bawang  merah  dan  bawang  bombay  dengan  menggunakan neural network dengan metode ekstraksi ciri warna RGB dan filter gabor. Hasil deteksi tersebut mampu mengklasifikasi jenis bawang,  apakah  bawang  tersebut  termasuk  dalam  jenis  bawang  bombay  atau  bawang  merah.  Banyak  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  salah  satunya  adalah  Radial  Basis  Function  Neural  Network  (RBFNN).  Setelah melakukan simulasi dengan program matlab, 100 gambar yang menjadi data uji dapat dikenali secara sempurna.
Kata Kunci: Bawang Bombay, Bawang Merah, Filter Gabor , Identifikasi, RBFNN
Abstract− A  fact  that  identification  in  a  human  knowledge  is  very  important  role.  Identification  is  able  to  summarize  the knowledge,  so it is easy to  understand.  Therefore,  the  classification  of  leek  or  red  onion is  an interesting  study because  the similarity  of  physical  appearance  of  morphology  between  these  two  commodities  is  difficult  to  distinguish  directly.  This research tries to detect the difference between Bombay onion and red onion by using neural network with RGB color feature extraction method and gabor filter. The results of the detection are able to classify the types of onions, whether the onion is included in the type of leek or red onion. Many methods can be used to perform classification, one of which is Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). After performing simulation with Matlab program, 100 images that become test data can be recognized perfectly.
Keywords : Bombay Onion, Gabor Filter, Identification, RBFNN, Red Onion

## 1. PENDAHULUAN
Identifikasi  adalah  penyusunan  bersistem  dalam  kelompok  atau  golongan  menurut  kaidah  atau  standar  yang ditetapkan [1]. Identifikasi dalam perkembangan pengetahuan manusia sangat penting perannya sebab pekerjaan identifikasi mampu menemukan informasi [2]. Sebagai contoh, seseorang ingin melakukan pemilahan sekumpulan buah, apakah buah tersebut baik atau buruk. Pemilihan sekumpulan buah secara tradisional dapat dilakukan oleh manusia, namun pekerjaan tersebut membutuhkan waktu yang lama dan tenaga yang banyak sehingga pekerjaan menjadi  tidak  efektif.  Guna  menjadikan  pekerjaan  tersebut  efektif  maka  digunakan  teknik  identifikasi  secara komputerisasi untuk memisahkan masing-masing buah tersebut dari kelompoknya. Pada penelitian ini, studi kasus yang digunakan dalam identifikasi adalah bawang, apakah bawang tersebut termasuk bawang bombay atau bawang merah lokal.
Bawang  adalah  salah  satu  sayuran  umbi  yang  penting  bagi  kebanyakan  masyarakat  Indonesia.  Selain digunakan untuk keperluan pangan di dalam negeri, bawang merah juga merupakan komoditas ekspor unggulan nasional    [3],  [4].  Bawang  merah  menjadi  salah  satu  komoditas  yang  telah  dibudidayakan  oleh  para  petani Indonesia sejak lama. Komoditas ini masuk dalam kelompok rempah-rampah dan sayuran yang multifungsi seperti sebagai bahan  penyedap makanan, pelengkap sajian, atau sebagai bahan obat tradisional [5], [6].
Berdasarkan  laman  Kementrian  Pertanian  -  Republik  Indonesia  bahwa  perkembangan  luas  tanam komoditas bawang merah di Indonesia pada bulan Januari - Juli 2017 mencapai 89,34 ribu hektar atau 89,70% dari target luas tanam sebesar 99,60 ribu hektar. Provinsi yang telah mencapai target tanam sampai dengan Juli 2017 yaitu Provinsi Sulawesi Selatan dan Sumatera Barat. Secara umum, realisasi tanam bawang merah di bulan Januari – Juli 2017 di 6 provinsi sentra mencapai 82,57 ribu hektar atau 92,36% dari total luas tambah tanam bawang merah  Indonesia. Realisasi tanam  bawang merah  di  Indonesia  bulan Januari  – Juli  2017  dibandingkan  periode yang  sama  tahun  sebelumnya  mengalami  kenaikan  2,28%,  dengan  realisasi  tanam  sebesar  89,34  ribu  hektar dibandingkan tahun 2016 sebesar 87,36 ribu hektar. Begitu juga perbandingan realisasi tanam periode Januari  - Juli 2017 di 6 provinsi sentra naik 2,05% atau mencapai luas 82,57 ribu hektar dari tahun 2016 yang sebesar 80,91 ribu  hektar  dengan  kenaikan  terbesar  terjadi di  provinsi  Sumatera  Barat  (naik  43,09%)  dan Jawa  Tengah  (naik 9,29%). Sedangkan provinsi non sentra umumnya mengalami kenaikan luas tanam dibandingkan tahun 2016 [7].
Selain  bawang  merah,  bawang  bombay  juga  merupakan  komoditas  sayuran  yang  terbilang  favorit  di Indonesia. Kandungan nutrisi yang ada di dalam jenis tanaman umbi ini tidak berbeda jauh dengan nutrisi yang ada pada bawang merah biasa, seperti kandungan gizi kalori (ka) untuk bawang merah biasa bisa mencapai 39.0, dan  bawang  bombay  46.0,  protein  (gr)  untuk  bawang  merah  1.5  dan  bawang  bombay  1.4,  Lemak  (gr)  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
bawang merah 0.3 dan bawang bombay 0.3, Kalsium (mg) untuk bawang merah 36.0 dan bawang bombay 32.0 (Direktorat Gizi Depkes R.I). Disamping itu, bawang bombay digunakan pula sebagai bahan sedap makanan atau juga dapat bahan obat. Khasiat bawang bombay diantarannya : antioksida alami, mampu menekan efek sinogenik dari senyawa radikal bebas, memperkecil resiko penyakit degeneratif seperti kanker kolon [8].
Kedua  komoditas  sayuran  bawang  merah  dan  bawang  bombay,  selain  menjadi  salah  satu  komoditas hortikultura  yang  sangat  penting,  bersifat  sensitif  diberbagai  aspek.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh  kemiripan penampakan fisik morfologi antara kedua komoditas ini yang secara praktis akan sulit dibedakan secara langsung di lapangan, maka menjadikan celah untuk masuknya bawang merah secara ilegal ketika pemerintah Indonesia melakukan impor bawang bombay. Oleh sebab itu, diperlukan adanya suatu acuan yang praktis, implementatif, cepat, akurat dan efektif.
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  banyak  yang  membahas  tentang  klasifikasi  menggunakan  artificial neural network (ANN). ANN adalah soft computing yang tersebar secara pararel yang sangat besar yang memiliki kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan dan dapat digunakan lagi [9]. ANN terinspirasi sistem kerja otak manusia  yaitu  melakukan  proses  belajar  dan  bobot-bobot  sebagai  kekuatan  hubungan  antar  neuron  untuk mendapatkan pengetahuan. ANN tidak digunakan untuk menghasilkan output. Seluruh Output  berasal dari proses pembelajaran. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu arsitektur lain untuk menghasilkan output, salah satunya yang dinamakan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN).
RBFNN merupakan model jaringan yang hampir menyerupai metode ANN multilayer perceptron (MLP network)  [10].  RBFNN  telah  digunakan  dalam  berbagai  kasus  seperti  untuk  mengidentifikasi  kendaraan  roda empat  [11].  Pemanfaatan  lain  dari  RBFNN  dalam  bidang  pertanian  seperti  pekerjaan  untuk  identifikasi  bibit tanaman lahan gambut berdasarkan bentuk daun [12].
Pada  penelitian  ini  mencoba  untuk  mendeteksi  perbedaan  antara  bawang  bombay  dan  bawang  merah dengan menggunakan RBFNN dengan metode ekstraksi Gambar dan Filter Gabor. Ekstraksi gambar merupakan cara  untuk  mengkonversi  gambar  ke  dalam  kode  desimal  RGB  (Red,  Green,  Blue)  yang  direpresentasikan menggunakan matriks yang berukuran sesuai resolusi pada gambar [13]. Selain itu, untuk mengenali bentuk tekstur digunakan juga metode ekstraksi ciri tekstur Filter Gabor. Filter Gabor merupakan salah satu filter agar mampu mensimulasikan karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi frekuensi dan orientasi tertentu dari citra [14], [15]. Sehingga dengan metode ini diharapkan bisa mendeteksi antara bawang merah dengan bawang bombay dengan tingkat akurasi yang optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode pada penelitian ini dimulai dari pengambilan material berupa gambar dari internet,  ekstraksi ciri warna dengan dua tahapan yaitu RGB dan Filter Gabor, membuat klasifikasi bawang merah dan bawang Bombay dengan pendekatan RBFNN. Bagan metode klasifikasi bawang merah dan Bombay seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Bagan Identifikasi Bawang merah dan Bombay

## 2.1 Material
Data  latih  dan  uji  diperoleh  dengan  cara  searching  di  www.images.google.com  mulai  pada  tanggal  20  sampai dengan 26 Juni 2020.  Data latih dan uji berupa gambar jenis bawang bombay dan gambar jenis bawang merah dengan perbandingan 50:50, yaitu 50 untuk gambar bawang bombay dan 50 untuk bawang merah pada masing- masing data latih dan uji.

## 2.2 Ekstraksi Ciri Warna RGB dan Filter Gabor
Pada  metode  ini  gambar  akan  dikonversi  menjadi  kode  desimal  RGB  yang  direpresentasikan  menggunakan matriks yang berukuran sesuai resolusi gambar. Masing - masing sel pada matriks menyimpan setiap piksel dari gambar dengan nila diantara 0 – 255.
Selanjutnya  warna  dari  setiap  pixel  citra  digital  akan  bergantung  pada  kombinasi  ketiga  nilai  intensitas (Red, Green, Blue). Dengan demikian, akan dicari dan ditotal (sum) nilai intensitas dari kanal merah, kanal hijau,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
dan kanal biru. Langkah berikutnya adalah menghitung rata- rata dari masing - masing kanal (RGB) yaitu dengan membagi rataan masing - masing kanal RGB dengan ukuran matriks (ordo matriks) dari tiap gambar.
Berikutnya  rataan  dari  masing  -  masing  kanal  RGB  untuk  tiap  gambar  dimasukkan  ke  dalam  matriks sebagai  data  latih.  Baris  matriks  merepresentasikan  rataan  warna  RGB,  sedangkan  kolom  matriks merepresentasikan masing - masing gambar. Beberapa tools menggunakan RGB dengan nilai 0 s/d 255. Ada juga yang menggunan nilai hexadecimal dari nilai 00 sampai dengan FF [16]. Contoh: a. RGB(255,0,0) akan menghasilkan warna merah sempurna; b. RGB(255,0,255) akan menghasilkan warna violet (tetapi dalam RGB akan lebih mendekati pink);
c. RGB(0,50,0) akan menghasilkan warna hijau gelap;
Dalam hexadecimal, cara penentuan warna juga sama, misal warna merah dengan RGB (FF,00,00), warna biru dengan RGB (00,00,FF). Pemberian nilai maksimal RGB, yaitu RGB (255,255,255) atau RGB (FF,FF,FF) akan menghasilkan warna putih. Sebaliknya pemberian nilai minimal RGB (0,0,0) akan menghasilkan warna hitam [17].
Filter gabor merupakan salah satu filter yang mampu mensimulasikan  karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi frekuensi dan orientasi tertentu dari citra. Filter Gabor bekerja sebagai filter bandpass untuk distribusi frekuensi spasial lokal. 2D filter Gabor dapat direpresentasikan sebagai sinyal sinusoidal yang kompleks dimodulasi oleh fungsi kernel Gaussian [18]. Rumus dasar Filter Gabor pada persamaan (1).
𝜔 𝑓,𝜃 (𝑥, 𝑦 ) = ( exp⁡ [− 1 2 { 𝑥2∅𝑛 𝜎2𝑥 + 𝑦2∅𝑛 𝜎2𝑦 }] exp⁡(2𝜋𝑓𝑥 𝜃𝑛 ) [ 𝑥 2 ∅𝑛 𝑦 2 ∅𝑛 ] = [ sin 𝜃 𝑛 cos 𝜃 𝑛 − cos 𝜃 𝑛 sin 𝜃 𝑛 ] exp(2𝜋𝑓𝑥 𝜃𝑛 ) (1)
Langkah awal adalah menetapkan ukuran filter, contoh yang digunakan adalah ukuran 3 x 3 seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Ukuran Filter x=-1,y=-1 x=0,y=1 x=1,y=1 x=-1,y=0 x=0,y=0 x=1,y=0
x=-1,y=1 x=0,y=1
x=1,y=1
Selanjutnya  menetapkan  variable  filter  Gabor  Ø=0,  zigma=8,  gamma=0.25  dan  fx=3.  Kemudian menghitung filter Gabor sesuai dengan rumus sebelumnya. Hasil filter gabor 3 x 3 berdasarkan variabel yang telah ditentukan nantinya.[19].

## 2.3 Membuat Klasifikasi dengan RBFNN
Neural network (NN) yang memanfaatkan algoritma pembelajaran backpropagation digunakan secara luas untuk klasifikasi pola. Algoritma tersebut hanya memberikan  satu kelas keluaran dari  masing-masing pola masukan dengan asumsi bahwa batasan kelas telah didefinisikan dengan baik [20].
Salah  satu  bagian  dari  NN  adalah Radial Basis Function  Neural Network (RBFNN).  RBFNN  memiliki fungsi newrb pada program matlab. Newrb setiap iterasinya akan membentuk 1 neuron. Neuron yang memiliki total error terkecil akan diterima sebagai neuron baru. Kemudian error pada jaringan akan diperiksa kembali, jika error jaringan sudah cukup kecil maka iterasi dihentikan. Tetapi jika error jaringan masih cukup besar, maka akan ditambahkan neuron berikutnya, demikian seterusnya. Pada fungsi newrb, jumlah neuron pada lapisan tersembunyi belum tentu akan sama dengan jumlah vektor input -nya, dengan kata lain bahwa tidak semua lapisan input pada data dapat digunakan untuk pemodelan [21]. Arsitektur RBFNN seperti terlihat pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
Gambar  1 arsitektur  di atas  dapat dilihat  bahwa radial  basis  function memiliki bentuk  struktur  berlapis sebanyak 3 lapisan. Lapisan pada struktur radial basis function, yaitu: 1. Lapisan pertama disebut input layer yang berisi titik (node) yang disusun dari variabel prediktor.
2. Lapisan kedua disebut hidden layer yang terdiri dari hidden unit . Setiap hidden unit merupakan fungsi radial basis.
3. Pada lapisan ketiga terdapat output layer yang terdiri dari unit tunggal yang linier.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Material
Jenis  gambar  yang  diambil  yaitu  gambar  yang background- nya  tidak  memiliki  variasi  warna  yang  mencolok. Gambar kemudian disimpan pada folder latih untuk gambar yang digunakan sebagai data latih dan folder uji untuk data uji. Contoh data latih dan data uji seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
a) Data latih b) Data Uji
Gambar 3. Data Latih dan Data Uji

## 3.2 Ekstraksi Ciri Warna RGB dan Filter Gabor
Pada metode ekstraksi ciri warna RGB  objek berupa gambar akan dikonversi menjadi  kode desimal RGB yang direpresentasikan menggunakan matriks yang berukuran sesuai resolusi gambar. Masing - masing sel pada matriks menyimpan setiap pixel dari gambar dengan nilai diantara 0 saampai dengan 255. Ekstrasi ciri warna RGB dari jenis bawang yang telah disimpan dalam bentuk matriks ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Matriks Pixel Gambar
Warna dari setiap pixel citra digital akan bergantung pada kombinasi ketiga nilai intensitas  yaitu merah, hijau,  dan  biru.  Dengan  demikian,  akan  dicari  dan  ditotal  nilai  intensitas  dari  bagian  merah,  bagian hijau,  dan bagian biru. Langkah berikutnya adalah  menghitung rata- rata dari masing  - masing kanal (RGB) yaitu dengan membagi rataan masing - masing kanal RGB dengan ukuran matriks (ordo matriks) dari tiap gambar.
Berikutnya  rataan  dari  masing  -  masing  kanal  RGB  untuk  tiap  gambar  dimasukkan  ke  dalam  matriks sebagai  data  latih.  Baris  matriks  merepresentasikan  rataan  warna  RGB,  sedangkan  kolom  matriks merepresentasikan masing - masing gambar. Perintah pada Matlab untuk mendapatkan nilai tersebut adalah seperti berikut ini:
for n=1 : total_images full_name = fullfile(image_folder,filenames(n).name); Img = imread(full_name); Img = im2double(Img);
%Mencari nilai rataan warna RGB %Ekstraksi Ciri Warna RGB R = Img(:,:,1); G = Img(:,:,2);

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
B = Img(:,:,3);
CiriR = mean2(R); CiriG = mean2(G); CiriB = mean2(B);
Hasil dari perintah di atas, dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Matriks Ciri Warna B

## 3.3 Ekstraksi Ciri Warna RGB dan Filter Gabor
Filter gabor merupakan salah satu filter yang mampu mensimulasikan  karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi  frekuensi  dan  orientasi  tertentu  dari  citra.  Perintah  pada  Matlab  untuk  mendapatkan  nilai  tersebut adalah seperti baris perintah berikut ini:
for n=1 : total_images full_name = fullfile(image_folder,filenames(n). name); Img = imread(full_name); Img = im2double(Img); ..... ..... .....
% Ekstraksi Ciri Tekstur Filter Gabor I = (rgb2gray(Img)); wavelength  = 4; orientation = 90;
[mag,phase] = imgaborfilt(I,wavelength,orientatio n);
H = imhist(mag)'; H = H/sum(H); I = [0:255]/255;
CiriMEAN = mean2(mag); CiriENT = -H*log2(H+eps)'; CiriVAR = (I-CiriMEAN).^2*H';

## 3.4 Pembentukan Data Latih dan Target Latih
Data  latih  atau input pada  kasus  ini  terdiri  dari  6  bagian,  yaitu  CiriR  yang  merepresentasikan  ciri  warna  red (merah), CiriG yang merepresentasikan ciri warna green (hijau), CiriB yang merepresentasikan ciri warna blue (biru). Ketiga data latih ini merupakan hasil dari ekstraksi ciri warna, sedangkan untuk filter gabor, terdiri dari 3 bagian. Bagian filter gabor tersebut adalah CiriMean, CiriEnt, dan CiriVar. Di bawah ini potongan perintah untuk membentuk 6 bagian data latih :
data_latih(1,n) = CiriR; data_latih(2,n) = CiriG; data_latih(3,n) = CiriB; data_latih(4,n) = CiriMEAN; data_latih(5,n) = CiriENT; data_latih(6,n) = CiriVAR;
Sedangkan untuk menentukan data target, pada kasus ini menggunakan bilangan biner sebagai output , yaitu bilangan 0 untuk jenis bawang bombay dan 1 untuk jenis bawang merah. Perintah untuk menentukan target latih seperti pada potongan baris perintah di bawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
% Pembentukan target latih target_latih = ones(1,total_images); target_latih(1:total_images/2) = 0
Hasil  dari  perintah  di  atas  adalah  matrik  target  seperti  pada  gambar  6  dimana  diasumsikan  dengan  output  0 menghasilkan bawang bombay dan 1 adalah bawang merah.

## Gambar 6. Matriks Target

## 3.5 Membuat Klasifikasi dengan RBFNN
Langkah untuk membuat proses training dengan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) dapat dilakukan dengan perintah di bawah ini :
%4.4. Membuat Neural Network
%a. performance goal (MSE = mean square error) error_goal = 1e-6; % 1/1jt
%b. Memilih sebuah nilai spread konstan spread = 1; %c. Menentukan nilai maks neural K = 5; %d. Menentukan hidden layer Ki = 25; %f. Proses Neural Network net =newrb(data_latih,target_latih,error_goal, spread,K,Ki); %g. Proses training net.trainFcn = 'traingdx' ; [nn_output,tr,~,E] = train(net,data_latih,target_latih); %h. menyimpan neural proses training save nn_output nn_output
Arsitektur dari pembentukan RBFNN pada perintah di atas dapat dilihat pada gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7. Arsitektur RBFNN Klasifikasi Bawang
Pada arstitektur di atas, terlihat bahwa input terdiri dari 6 neuron dengan hidden layer sebanyak 5 neuron. Output terdiri dari 1 neuron yang linear.

## 3.6 Hasil Identifikasi Data Latih
Sebelum melakukan identifikasi data latih, proses training dengan RBFNN dapat dilihat pada gambar 8 di bawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
Gambar 7 memperlihatkan epoch sampai dengan 1000 kali iterasi dengan kinerja yang cukup baik dengan angka 0,00175. Namun, perlu digarisbawahi bahwa data yang digunakan masih sedikit. Hasil identifikasi antara hasil latih dengan target latih menghasilkan nilai 0 yang identifikasi sebagai bawang bombay, sedangkan nilai 1 yang diidentifikasi sebagai bawang merah. Bandingkan dengan target latih menghasilkan nilai yang sama pada masing-masing kolom. Hasil yang sama tersebut menginformasikan bahwa antara data latih dan data uji dalam mengidentifikasi jenis bawang tidak ada yang salah. Hasil akurasinya dapat dilihat pada bagian berikutnya.

## 3.7 Hasil Akurasi Data Latih dan Target latih dengan RMSE
Akurasi hasil latih menggunakan metode alternatif RMSE ( Root Mean Square Error ) seperti potongan perintah di bawah ini:
%Akurasi hasil latih menggunakan metode alternatif RMSE (root mean square error)
akurasi = sum(m)/total_images*100
Hasil dari potongan perintah di atas, seperti pada gambar 9 seperti berikut.
Gambar 9 . Hasil Akurasi hasil latih dengan target latih
Dengan  menggunakan  RMSE  untuk  mengukur  tingkat  akurasi,  maka  diperoleh  angka  100%.  Tingkat akurasi dapat pula menggunakan plot untuk melihat perbandingan antara hasil latih dengan target latih. Hasil akhir program ini adalah sebuah program yang executable seperti terlihat pada gambar 10 dan 11. Proses identifikasi data uji dapat dilakukan dengan mengklik button Ambil Gambar , setelah muncul gambar pada bagian atas (Gambar Asli) klik button Ekstrak Gambar . Ekstrak gambar dapat dilihat di sebelah kanan atas (ekstrak gabor) dan pada sebelah bawah untuk ekstrak ciri warna RGB.
Gambar 10 . Hasil Identifikasi Bawang Bombay

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2334
Hasil identifikasi dapat dimunculkan pada sebelah kanan bawah dengan cara mengklik button identifikasi seperti pada gambar 10 dan 11.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil proses pengujian diperoleh informasi bahwa 100 data citra (gambar bawang bombay dan bawang merah) dapat diidentifikasi dengan benar sehingga akurasi yang dihasilkan 100%.  Nilai akurasi pelatihan dan pengujian yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  RBFNN  yang  dirancang  mampu  mengklasifikasi  jenis  bawang  merah  atau bawang bombay dengan sangat baik. Penelitian ini hanya berfokus pada percobaan RBFNN untuk mengklasifikasi jenis bawang, apakah jenis bawang merah atau bawang bombay. Dengan demikian, seluruh gambar (apapun itu) akan menghasilkan keluaran bawang bombay atau bawang merah. Penelitian lebih lanjut, dapat menerapkan multi klasifikasi  untuk mengidentifikasi gambar bukan dari jenis bawang.

## REFERENCES
[1] R. P. Alqurni, “Pengenalan tanda tangan menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Perceptron dan Backpropagation,” Techno. com , vol. 15, no. 4, hal. 352–363, 2016.
[2] T. B. Sapri Kurniadi, I. Idris, Dan S. Suraida, “Identifikasi Serta Manfaat Tumbuhan Hidrofit Yang Tumbuh Di Kawasan Kampus Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi.” Uin Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, 2019.
[3] S.  R.  Kania  dan  M.  D.  Maghfoer,  “Pengaruh  Dosis  Pupuk  Kandang  Kambing  dan  Waktu  Aplikasi  PGPR  terhadap Pertumbuhan dan Hasil Bawang Merah (Allium ascaloniucum L.),” J. Produksi Tanam. , vol. 6, no. 3, 2018.
[4] D.  JULITA  dan  H.  Hamidson,  “PENGARUH  VARIETAS  DAN  DOSIS  PUPUK  MAJEMUK  TERHADAP PERKEMBANGAN  PENYAKIT  ANTRAKNOSA  (COLLETOTRICHUM  SPP.)  PADA  TANAMAN  BAWANG MERAH.” Sriwijaya University, 2018.
[5] C. Azmi, I. M. Hidayat, dan G. Wiguna, “Pengaruh varietas dan ukuran umbi terhadap produktivitas bawang merah,” J. Hortik. , vol. 21, no. 3, hal. 206–213, 2016.
[6] Y. Hilman, R. Rosliani, dan E. R. Palupi, “Pengaruh ketinggian tempat terhadap pembungaan, produksi, dan mutu benih botani bawang merah,” J. Hortik. , vol. 24, no. 2, hal. 154–161, 2016.
[7] pusdatin.setjen.pertanian.go.id, “berita-219-situasi-pertanaman-bawang-merah @ pusdatin.setjen.pertanian.go.id,” 2017. [Daring]. Tersedia pada: http://pusdatin.setjen.pertanian.go.id/berita-219-situasi-pertanaman-bawang-merah.html.
[8] V.  D.  A.  P.  Vina  Dyah  Ayu  Puspitaningrum,  “FORMULASI KRIM  EKSTRAK  ETANOLIK  BAWANG  BOMBAY (Allium  cepa  L.)  DAN  UJI  SIFAT  FISIK-KIMIA  KRIM  SERTA  AKTIVITAS  ANTIJAMUR  Candida  albicans.” Universitas Wahid Hasyim Semarang, 2017.
[9] M. L. Ditakristy, D. Saepudin, dan F. Nhita, “Analisis dan Implementasi Radial Basis Function Neural Network dalam Prediksi Harga Komoditas Pertanian,” eProceedings Eng. , vol. 3, no. 1, 2016.
[10]  F.  Azmi,  “Analisis  Learning  Jaringan  RBF  (Radial  Basis  Function  Network)  Pada  Pengenalan  Pola  Alfanumerik,” J. TIMES , vol. 5, no. 2, hal. 32–34, 2017.
[11]  G.  W.  Pangestuti,  K.  Usman,  dan  B.  Purnama,  “Klasifikasi  Kendaraan  Roda  Empat  Dengan  Ekstraksi  Ciri  Hybrid Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan,” eProceedings Eng. , vol. 3, no. 2, 2016.
[12]  R. Hidayati, D. M. Midyanti, dan S. Bahri, “KLASIFIKASI BIBIT TANAMAN LAHAN GAMBUT BERDASARKAN BENTUK  DAUN  MENGGUNAKAN  METODE  RADIAL  BASIS  FUNCTION  (RBF),” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , vol. 6, no. 1, hal. 2–12, 2018.
[13]  S. Sugiartha dan I. G. R. Agung, “Ekstraksi Warna, Tekstur dan Bentuk untuk Image Retrieval,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , vol. 4, no. 1, hal. 3–4, 2016.
[14]  R. A. Surya, A. Fadlil, dan A. Yudhana, “Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Filter Gabor untuk Klasifikasi citra Batik Pekalongan,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 2, no. 2, hal. 23–26, 2017.
[15]  L. Leonardo, “Penerapan Metode Filter Gabor Untuk Analisis Fitur Tekstur Citra Pada Kain Songket,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, hal. 120–124, 2020.
[16]  R.  N.  Whidhiasih,  S.  Guritman,  dan  P.  T.  R.  I.  Suprio,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Manggis  Ekspor  dan  Lokal Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Fuzzy Neural Network Classifcation of Export and Local Mangosteen Maturity Based on Color and Texture Based using Fuzzy Neural Network,” J. Ilmu Komput. Agri-Informatika , vol. 1, no. 2, hal. 71–77, 2012.
[17]  S. R. Sulistiyanti, F. X. Setyawan, dan M. Komarudin, “Pengolahan Citra, Dasar dan Contoh Penerapannya.” Teknosain, 2016.
[18]  A. Khatun, “Md. Al-Amin Bhuiyan,“,” Neural Netw. based Face Recognit. with Gabor Filters”, IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 11, no. 1, 2011.
[19]  A. Basuki, “Pengantar Pengolahan Citra,” PENS-ITS Surabaya , 2007.
[20]  H. Sarwono, “Klasifikasi Knowledge dalam Pengelolaan Koleksi Tugas Akhir (Studi Kasus: Koleksi Tugas Akhir FTI UKSW).” Program Studi Sistem Informasi FTI-UKSW, 2012.
[21]  R.  A.  Fauzannissa,  H.  Yasin,  dan  D.  Ispriyanti, “Peramalan  harga  minyak mentah  dunia menggunakan metode radial basis function neural network,” vol. 5, hal. 193–202, 2015.