Klasifikasi Jenis Kelengkeng Berdasarkan Morfologi Daun Dengan Ekstraksi Ciri RGB, GLCM , dan Bentuk Menggunakan Metode

## BPNN
Mohammad Waail Al Wajieh 1 , Bayuda Luqman Alfarisi 2
1 Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Annuqayah
2 Biologi, Fakultas MIPA, Universitas Annuqayah
1 wail.aw@ua.ac.id, 2 biobayy@gmail.com

## ABSTRAK
Buah  Kelengkeng  mudah  ditemukan  di  beberapa  daerah  di  Indonesia.  Kultivar  buah Kelengkeng  sangat  banyak  dan  memiliki  karakteristik  pada  morfologinya,  termasuk  karakteristik daunnya.  Banyaknya  jenis  buah  Kelengkeng  ini  menyulitkan  konsumen  dalam  menentukan  jenis buah  kelengkeng  yang  diminati.  Selain  itu,  keberagaman  jenis  buah  Kelengkeng  ini  juga berpengaruh  terhadap  petani  dalam  menentukan  harga  jual  karena  terdapat  perbedaan  yang signifikan pada beberapa jenis Kelengkeng. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi kultivar buah  Kelengkeng  berdasarkan  morfologi  daun.  Jenis  buah  Kelengkeng  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  4  jenis,  di  mana  masing-masing  jenis  menggunakan  20  helai  daun. Resolusi  citra  yang  digunakan  adalah  433  x  577  piksel.  Lokasi  pengambilan  data  dilakukan  di Kota  Semarang,  Jawa  Tengah.  Metode  yang  digunakan  adalah  ekstraksi  fitur  warna  RGB,  Grey Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM),  dan  fitur  Bentuk  untuk  mendapatkan  nilai  dari  setiap kultivar.  Selanjutnya,  nilai  tersebut  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  Back-Propagation Neural  Network  (BPNN)  untuk  memperoleh  nilai  akurasi  yang  digunakan  sebagai  penentu klasifikasi  gambar  daun  Kelengkeng.  Parameter metric dan eccentricity digunakan  sebagai pendukung algoritma. Hasil pengujian dengan algoritma BPNN memperoleh akurasi sebesar 95%, menunjukkan bahwa algoritma BPNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun buah Kelengkeng.
Kata  kunci: Back-Propagation  Neural  Network;  Bentuk;  GLCM;  Kelengkeng;  Pengolahan Citra; RGB

## ABSTRACT
Longan  fruit  is  easily  found  in  several  regions  in  Indonesia.  Longan  fruit  cultivars  are numerous  and  have  morphological  characteristics,  including  leaf  characteristics.  The  large number  of  types  of  longan  fruit  makes  it  difficult  for  consumers  to  determine  the  type  of  longan fruit  that  is  in  demand.  In  addition,  the  diversity  of  longan  fruit  types  also  affects  farmers  in determining  selling  prices  because  there  are  significant  differences  in  several  types  of  longans. This study aims to classify Longan fruit cultivars based on leaf  morphology. The types of  longan fruit used in this study amounted to 4 types, where each type used 20 leaves. The image resolution used is 433 x 577 pixel. The location of data collection was carried out in Semarang City, Central Java.  The  methods  used  are  RGB  color  feature  extraction,  Grey  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM),  and  Shape  features  to  obtain  values  from  each  cultivar.  Furthermore,  the  value  is processed using  the Back-Propagation Neural  Network (BPNN) algorithm to obtain an accuracy value  that  is  used  as  a  determinant  of  longan  leaf  image  classification.  Metric  and  eccentricity parameters  are  used  to  support  the  algorithm.  The  results  of  testing  with  the  BPNN  algorithm obtained an accuracy of 95%, indicating that the BPNN algorithm can be used to classify the type of Longan fruit leaves.
Keywords: Back-Propagation Neural Network; GLCM; Image Processing; Longan; RGB; Shape

## 1. PENDAHULUAN
Heterogen  tanaman  buah  di  Nusantara  adalah  kekayaan  alam  yang  patut  disyukuri.  Satu jenis buah bisa memiliki beberapa kultivar dengan ciri khas masing-masing. Salah satu buah yang memiliki banyak kultivar adalah buah Kelengkeng atau Kelengkeng. Buah Kelengkeng atau dalam bahasa  ilmiah Dimocarpus  longan  Lour ,  adalah  buah  yang  asalnya  dari  dataran  rendah  di  barat daya India, dataran Cina dan Burma [1].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  T.  Prawitasari,  Buah  Kelengkeng  memiliki beberapa  jenis  ukuran  buah,  warna  kulit  buah  dan  morfologi  daun  pada  beberapa  kultivarnya. Buah Kelengkeng, ( Dimocarpus Longan Lour ), adalah pohon buah tropis dari keluarga soapberry ( Sapindaceae ) sejenis buah-buahan gemuk-putih yang lezat seperti leci dan umumnya dijual segar, kering,  atau  kaleng  dalam  sirup.  Dagingnya  yang  lezat  memiliki  rasa  manis,  sehingga  banyak dibudiyakan.  Buah  Kelengkeng  yang  dibudidayakan  di  Nusantara  terdapat  dua  jenis,  yaitu  buah Kelengkeng  lokal  dan  buah  Kelengkeng  introduksi.  Buah  Kelengkeng  lokal  memiliki  beberapa kultivar, diantaranya Kelengkeng jenis batu dan Kelengkeng jenis kopyor [2].
Keberagaman  jenis  buah  Kelengkeng  ini  menyulitkan  konsumen  dalam  membedakan jenisnya  sehingga  tidak  dapat  mengidentifikasi  secara  langsung  jika  ada  jenis  buah  Kelengkeng yang  disukai,  baik  sebagai  buah  konsumsi  atau  sebagai  tanaman  koleksi.  Selain  itu,  sulitnya mendeteksi  jenis  buah  kelengkeng  juga  berpengaruh  terhadap  penentuan  harga  jual  oleh  petani. Hal ini dikarenakan terdapat perbedaan harga yang cukup signifikan antara jenis buah Kelengkeng. Untuk  dapat  mengklasifikasikan  kultivar  buah  Kelengkeng,  dilakukan  penelitian  yang  berfokus pada  metode  pengolahan  citra  digital  dengan  menjadikan  daun  Kelengkeng  sebagai  objek  utama penelitian.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  P.  K.  Groom,  ekstraksi  fitur  pada  daun merupakan  studi  yang  tidak  mudah.  Sehingga,  studi  dalam  bidang  ini  adalah  hal  yang  menarik untuk  dikaji.  Dalam  pengelompokan  tanaman,  telah  dilakukan  beberapa  penelitian  menurut penggambaran ilmu botani [3]. Pengidentifikasian jenis daun akan ideal jika menggunakan faktor bentuk  berdimensi  tak  sederhana  dengan  analisis  citra,  menurut  penelitian  H.  Tsukaya  [4]. Penelitian oleh S. Sutarno, dkk. [5] menjelaskan bahwa daun merupakan bagian utama dari sebuah tanaman, sehingga pembahasan tentang pengembangan mekanisme kontrol penentuan bentuk daun menjadi penting untuk menentukan jenis dan kondisi tanaman. Penelitian tentang pengolahan citra digital pada sebuah objek merupakan topik yang telah banyak dibahas. Beberapa penelitian tentang pengolahan  citra  digital  menunjukkan  bahwa  identifikasi  dan  klasifikasi  objek  dapat  dilakukan dengan satu atau kombinasi beberapa metode. Penelitian ini menggunakan beberapa metode untuk memperoleh  nilai  pada  masing-masing  atribut  dan  menghitung  tingkat  akurasinya.  Salah  satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh C. Sri Kusuma Aditya, dkk., implementasi fitur Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM), dimana fitur ini memiliki performa yang tinggi jika dibandingkan dengan  fitur  lain  [6].  Penelitian  selanjutnya  oleh  C.  W.  D.  de  Almeida,  dkk.  [7]  menunjukkan bahwa perpaduan antara GLCM, RGB, dan Neural Network memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dibandingkan hanya menggunakan satu fitur saja. Penelitian yang dilakukan oleh A. Minarno dan  N.  Suciati  [8]  juga  menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik  dari  penggunaan  GLCM,  yaitu menunjukkan  deskripsi  tekstur  yang  lebih  efektif  dalam  mengenali  pola  pada  sebuah  objek. Kemudian  penelitian  oleh  H.  Syahputra  dan  A.  Harjoko  [9] tentang  klasifikasi  buah  Kelengkeng berdasarkan  morfologi  daun  menggunakan  metode Back-Propagation  Network menghasilkan akurasi  yang  cukup  baik,  yaitu  46.154.  Tingkat  akurasi  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  fitur pendeteksi  citra,  sehingga  pada  penelitian  ini  ditambahkan  kombinasi  fitur  untuk  meningkatkan tingkat akurasi. Selain itu, penggunaan fitur RGB pada penelitian yang dilakukan oleh I. Jamaliah, dkk.  [10]  menghasilkan  akurasi  rata-rata  72%  dalam  mengidentifkasi  jenis  daun  pada  tanaman. Akurasi ini cukup tinggi, meskipun alat yang digunakan pada proses akusisi data kurang memadai. Penggunaan fitur bentuk pada penelitian yang ditulis oleh F. Y. Manik [11], menghasilkan akurasi 87,5%  meskipun  beberapa  atribut  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  penciri.  Hal  ini,  dikarenakan atribut  pada  fitur  bentuk  tidak  dapat  mengidentifkasi  ciri  tertentu  jika  sebarannya  merata. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh M. Benco, dkk. [12] menunjukkan bahwa penggunaan fitur
GLCM dapat mendeteksi hingga 90% dalam klasifikasi tekstur warna. Pemilihan fitur GLCM pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  D.  P.  Patil,  dkk. [13]  karena  fitur  ini  tidak  sulit  untuk  diterapkan dalam  mendeteksi  hubungan  antar  piksel.  Penelitian  dilakukan  oleh  J.  Jamaludin,  dkk.  untuk mengklasifkasi  jenis  buah  dengan  metode  BPNN  menggunakan  model  trainlm  dan  traingdx menghasilkan  akurasi  yang  sangat  baik,  dimana  pada  model  trainlm  akurasinya  mencapai  100%, dan pada  model traingdx  mencapai 96,05 %  [14].  Penelitian  yang dilakukan oleh A. H. Tandrian dan  A.  Kusnadi  [15]  berkaitan  dengan  morfologi  daun,  dimana  ukuran  daun  memegang  peranan penting yang mempengaruhi hasil akhir. Hal ini menjadi dasar bahwa identifikasi jenis buah dapat dilakukan  berdasarkan  morfologi  daun.  Pada  jenis  tanama  lain,  penggunaan  morfologi  daun sebagai  pengidentifikasi  jenis  buah  juga  berhasil  dilakukan  dengan  tingkat  akurasi  cukup  baik, berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh K. Syaban dan A. Harjoko [16].
Implementasi metode Back-Propagation Neural Netw ork (BPNN) pada beberapa penelitian menunjukkan tingkat keberhasilan  yang  baik. Penelitian  yang dilakukan oleh F. A. Hizham, dkk. [17]  dengan  menggunakan  BPNN,  diperoleh  akurasi  sebesar  98,82%.  Akurasi  tersebut  diperoleh pada  pola  iterasi  ke  2000  dan  3000  menggunakan  learning  rate  0,7  dan  0,9  pada  masing-masing iterasi,  dan  learning  rate  0,5,  0,7,  dan  0,9  pada  iterasi  ke  3000.  Pola  ini  juga  menghasilkan  nilai presisi, recall , dan F-Measure yang tinggi. Penerapan BPNN pada penelitian yang ditulis oleh A. Herdiansah, dkk. [18] memperoleh akurasi sebesar 88,75%, dimana metode ini berhasil melakukan klasifikasi dengan menggunakan morfologi daun sebagai objek data. Penelitian-penelitian dengan menggunakan  fitur  RGB,  GLCM,  dan  Bentuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  kultivar  buah  Kelengkeng  berdasarkan morfologi daunnya dengan fitur RGB, GLCM, dan Bentuk menggunakan metode BPNN.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  beberapa  tahapan,  yaitu:  (1)  pengumpulan  data  berupa daun  Kelengkeng  dari  4  (empat)  jenis  Kelengkeng.  Jumlah  total  daun  yang  digunakan  adalah  80 helai daun, yang mana masing-masing jenis buah Kelengkeng menggunakan 20 helai daun. Lokasi pengambilan data dilakukan di Kota Semarang, Jawa Tengah. Langkah berikutnya adalah (2) pra- proses  dengan  menyamakan  ukuran  citra,  dan  menyamakan  latar  belakang  citra.  Setelah  itu, dilakukan  (3)  ekstraksi  fitur  warna  RGB,  fitur  GLCM,  dan  fitur  Bentuk.  Hasil  ekstraksi  fitur  (4) dibagi  menjadi data  latih dan data uji. Citra  yang digunakan sebagai data  latih sebanyak 60 citra dan  20  citra  digunakan  sebagai  data  uji.  Selanjutnya  dilakukan  (5)  pengujian  menggunakan algoritma  klasifikasi  BPNN  untuk  memprediksi  nilai  kecocokan  pada  masing-masing  citra  jenis daun.  Selanjutnya  hasil  prediksi  (6)  dievaluasi  dengan  mengukur accuracy dan  disajikan  dalam bentuk confusion  matrix .  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  seberapa  baik  hasil  prediksi  pada penelitian ini. Diagram alir penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.1 Pengumpulan Data
Proses  pengambilan  citra  dilakukan  menggunakan  kamera  ponsel  pintar  dengan  resolusi kamera  12  mega  piksel,  kemudian  objek  diletakkan  pada  bidang  kosong,  lalu  objek  dipotret dari jarak 30 cm. Contoh citra yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. (a) Matalada, (b) Kristal, (c) Itoh, (d) Merah

## 2.2 Pra-proses Data
Setelah  diperoleh  citra  daun  Kelengkeng,  selanjutnya  dilakukan  pra-proses  data  yang bertujuan untuk menghasilkan pengolahan data  yang  baik. Pra-proses data dilakukan dengan menyamakan ukuran citra, dan latar belakang citra. Ukuran citra yang digunakan adalah 433 x 577  piksel,  sedangkan  latar  belakang  citra  yang  digunakan  adalah  warna  solid,  yaitu  putih. Berikut contoh citra yang telah dilakukan pra-proses data, ditunjukkan pada Gambar 3.

## 2.3 Ekstraksi Fitur
Setelah  dilakukan  pra-proses  data,  masing-masing  citra  akan  diekstraksi  menggunakan fitur  RGB,  GLCM,  dan  Bentuk.  Masing-masing  fitur  akan  menghasilkan  nilai  yang  menjadi input pengujian dan pelatihan, sehingga hasil ekstraksinya dimanfaatkan sebagai data latih dan data uji.
Pada model RGB (Merah, Hijau, Biru), setiap warna memiliki komponen spektral utama merah, hijau, dan biru. Model ini mengacu pada sistem koordinat Cartesian. Sub-ruang warna yang menarik adalah kubus pada Gambar 4, di mana nilai RGB utama terletak pada tiga sudut; Warna  cyan,  magenta,  dan  kuning  dapat  ditemukan  di  tiga  sudut  yang  tersisa;  Hitam  adalah asalnya,  dan  kekosongan  ada  di  sudut  terjauh  dari  asalnya.  Skala  abu-abu  model  ini  (titik dengan  nilai  RGB  yang  sama)  memanjang  dari  hitam  ke  putih  di  sepanjang  garis  yang menghubungkan dua titik. Warna yang berbeda dalam model ini adalah titik-titik pada atau di kubus dan ditentukan oleh vektor yang memanjang dari ujung asal.
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 3. Citra hasil pra-proses ukuran 433x577 piksel
Gambar  yang  menggunakan  model  warna  RGB,  direpresentasikan  dari  tiga  gambar komponen, satu untuk setiap warna utama. Saat memasukkan ke monitor RGB, ketiga gambar ini  digabungkan  di  layar  untuk  menghasilkan gambar  berwarna  komposit,  seperti  yang dijelaskan  pada  pembahasan  sebelumnya. Kedalaman  piksel  diukur  dari  seberapa  banyak jumlah bit yang digunakan di dalamnya. Pertimbangkan gambar RGB di mana masing-masing gambar  merah,  hijau,  dan  biru  adalah  gambar  8-bit.  Dalam  keadaan  ini,  setiap  piksel  warna RGB  [yaitu,  triplet  nilai  (R,  G,  B)]  memiliki  kerapatan  hingga  24  bit  (3  bidang  gambar dikalikan jumlah bit per bidang).
Istilah  gambar  penuh  warna  sering  digunakan  untuk  menunjukkan  gambar  warna  RGB 24-bit.  Jumlah  total  warna  yang  mungkin  dalam  gambar  RGB  resolusi  24-bit  adalah  (2 8 ) 3 = 16,777,216.  Perhatikan  juga  bahwa  untuk  gambar  digital,  rentang  nilai  dalam  kubus diskalakan ke angka  yang dapat diwakili oleh  jumlah bit dalam gambar. Jika, seperti di atas, gambar utama adalah gambar 8-bit, batas kubus di sepanjang setiap sumbu menjadi [0, 255]. Kemudian, misalnya, putih akan berada di titik [255, 255, 255] pada kubus  [19]. Penggunaan fitur Grey  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) dimulai  sejak  tahun  1973,  dimana  Haralick
mengusulkan  28  fitur  untuk  menjelaskan  pola  ruang  dan  tempat.  Pada  orde  kedua,  GLCM menggunakan  tekstur  sebagai  acuan  nilai  penghitung.  Sedangkan  pada  orde  pertama, perhitungan  statistika  digunakan  untuk  pengukuran  tekstur  yang  mengacu  pada  nilai  piksel citra  asli,  seperti  varians,  dan  hubungan  ketetanggaan  piksel  tidak  menjadi  perhatian. Hubungan antar-pasangan dua piksel citra asli mulai diperhitungkan pada orde kedua [20].
Gambar 5. GLCM dengan sudut 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o [20]
Gambar 4. Skema kubus RGB [20]
Normalisasi  nilai-nilai  pada  elemen  GLCM  dilakukan  untuk  menghilangkan  ketergantungan pada  ukuran  citra  sehingga  menjadi  bernilai  1.  Dengan  demikian,  maka  akan  terjadi  pola sebagai berikut:
Sebuah  objek  memiliki  karakteristik  yang  terkait  dengannya.  Fitur  bentuk  adalah  salah  satu fitur  yang  didapatkan  berdasarkan  pada  bentuk  objek  dan  dapat  direpresentasikan  dengan kontur, wilayah, dan transformasi, seperti yang terlihat pada Gambar 6. Fitur bentuk biasanya direpresentasikan oleh kontur, wilayah, dan transformasi objek [19] .
Penghitungan  pada  fitur  bentuk  didasarkan  pada  variabel metric dan eccentricity .  Penghitungan antara  luas  dan  keliling  suatu  objek  yang  dapat  menghasilkan  variabel metric .  Sedangkan  nilai penghitungan  jarak  fokus elips  mayor dan  fokus elips  minor menghasilkan  variabel eccentricity . Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai metric (2) dan eccentricity (3) adalah:
(2)
(3)
Sumbu  minor  ditunjukkan  dengan  notasi  a  dan  sumbu  mayor  ditunjukkan  dengan  notasi  b. Simbol A menunjukkan luas dan C menunjukkan keliling [18].
Gambar 6. Representasi fitur bentuk

## 2.4 Prediksi Citra
Pada  penelitian  ini,  setiap  citra  yang  diekstraksi  menggunakan  fitur  RGB,  GLCM,  dan Bentuk akan digunakan sebagai  input untuk pemodelan  menggunakan  metode BPNN. Maka, data  dipecah  menjadi  data training dan  data testing yang  masing-masing  memiliki  4  target output , yaitu Itoh, Kristal, Matalada, dan Merah.
BPNN  merupakan  algoritma  pembelajaran  terawasi  yang  tediri  dari  beberapa  bagian, yaitu input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer yang  selanjutnya  terjadi  perubahan  bobot yang menghubungkan masing-masing layer [21]. BPNN mengevaluasi pendekatan kontribusi error  dari  setiap  neuron  dalam  sebuah data  series .  Hal  ini  bertujuan  untuk  memodifikasi bobot,  sehingga  pemetaan  keluaran  dan  pelatihan  jaringan  saraf  dapat  berlangsung  dengan benar [22] . Gambar 7 menunjukkan contoh arsitektur BPNN.
Gambar 7. Arsitektur BPNN [18]
Input  layer dinotasikan  menggunakan  x 1 ,  x 2 ,  dan  x 3 .  Sedangkan  z 1 ,  z 2 ,  dan  z 3 merupakan hidden  layer ,  dan  y 1 adalah output  layer . Layer-layer jaringan  tersebut  dihubungkan  oleh bobot masing-masing layer . Persamaan BPNN (4) dapat dijabarkan sebagai berikut.
(4)

## 2.5 Evaluasi
Langkah  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  efisiensi  model  yang  dikembangkan.  Hasil klasifikasi  akan  diperiksa  keakuratannya  untuk  menentukan  seberapa  dekat  hasil  pengujian dengan nilai sebenarnya [23] . Pengujian dilakukan dengan persamaan (5).
(5)
TP ( True Positif ) = Data positif yang diprediksi benar TN ( True Negatif ) = Data negatif yang diprediksi salah FP ( False Positif ) = Data positif yang diprediksi salah FN ( False Negatif ) = Data negati yang diprediksi salah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan data
Data berupa citra daun Kelengkeng diperoleh secara mandiri dari kebun pribadi dan kebun milik  pengembang  swasta  di  daerah  Kota  Semarang.  Data  berasal  dari  4  pohon  dan  karakteristik buah  yang  berbeda.  Total  data  yang  diperoleh  dari  masing-masing  pohon  berjumlah  200  helai daun,  sehingga  total  keseluruhan  dari  4  pohon  adalah  50  helai  daun.  Daun  yang  diperoleh  dari masing-masing  pohon  kemudian  dipilah  untuk  memperoleh  daun  dengan  warna  dan  bentuk terbaik. Setelah dilakukan proses pemilahan, diperoleh 20 helai daun terbaik dari  masing-masing
jenis, sehingga total data menjadi 80 helai daun, yang selanjutnya akan didokumentasikan. Proses dokumentasi daun dilakukan menggunakan kamera ponsel pintar dengan resolusi 12 mega piksel. Teknik dokumentasi citra dilakukan dengan menempatkan objek pada sebuah bidang kosong, yaitu kertas, kemudian dipotret dari jarak 30 cm.

## 3.2 Pra-proses data
Setelah  citra  daun  Kelengkeng  terkumpul,  selanjutnya  dilakukan  pra-proses  data. Tujuannya  adalah  agar  data  yang  akan  diolah  menghasilkan  nilai  yang  baik  sehingga  hasil prediksinya  mendekati data nyata. Pra-proses data dilakukan dengan  beberapa tahapan,  yaitu:  (a) mengekstrak komponen pada RGB; (b) Thresholding ; (c) Complement ; dan (d) Morfologi. Pra-proses data dimulai dengan  mengekstrak komponen red dari citra RGB. Komponen  R (Red) dipilih karena antara objek dan latar belakang lebih kontras dibandingkan dengan komponen G (Green) dan B (Blue). Selanjutnya dilakukan thresholding pada citra RGB untuk mengkonversi citra  RGB  menjadi  citra  biner.  Nilai  threshold  yang  digunakan  adalah  0,6  untuk  membedakan objek  dari  latar  belakang.  Setelah  berhasil  melakukan  threshold,  dilakukan  operasi  complement agar latar belakang bernilai 0, dan objek bernilai 1, sehingga pengolahan citra lebih baik. Setelah melakukan  complement,  selanjutnya  dilakukan  operasi  morfologi  untuk  menyempurnakan  hasil segmentasi.  Langkah  morfologi  pertama  yang  dilakukan  adalah  operasi  closing,  yaitu  untuk menggabungkan  piksel  yang  ada  di  sekeliling  objek  untuk  mengurangi  noise  pada  objek.  Pada operasi  ini  ditambahkan  structuring  element  berbentuk  bulat  dengan  radius  5.  Selanjutnya dilakukan  operasi filling  holes ,  yaitu  menutup  lubang  yang  terdapat  pada  objek  sehingga  tidak terdapat lubang pada objek yang akan mempengaruhi hasil ekstraksi. Kemudian, setelah dilakukan penggabungan piksel, untuk memastikan tidak ada noise yang tersisa, maka dilakukan operasi area opening untuk  menghilangkan noise tersebut.  Batas  nilai  yang  digunakan  adalah  5000,  sehingga jika  terdapat  objek  dengan  luas  di  bawah  5000,  maka  objek  tersebut  akan  dihilangkan  atau dihapus.

## 3.3 Ekstraksi fitur
Setelah  melakukan  pra-proses  data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  ekstraksi  ciri untuk membedakan satu kelas dengan kelas lainnya untuk mendapatkan nilai yang akan digunakan sebagai input pemodelan. Sebelum dilakukan ekstraksi ciri, data dipecah menjadi dua bagian yaitu 60 citra data latih ( training ) dan 20 citra data uji ( testing ). Kelas yang digunakan adalah kelas itoh, kelas  kristal,  kelas  matalada  dan  kelas  merah.  Variabel  yang  digunakan  adalah metric dan eccentricity , dimana variabel ini digunakan untuk mengidentifikasi bentuk dari suatu objek. Untuk memperoleh  variabel metric ,  digunakan  variabel area dan perimeter .  Variabel area digunakan untuk  menghitung  luas  dari  objek.  Variabel perimeter digunakan  untuk  menghitung  keliling  dari objek  Setelah  variabel metric dan eccentricity diperoleh,  maka  selanjutnya  adalah  melakukan klasifikasi citra  menggunakan algoritma BPNN. Tahapan klasifikasi dilakukan dengan  mneyusun variabel  input  antara metric dan eccentricity . Selanjutnya  menyusun  variabel  target  untuk memisahkan  antara  satu  kelas  dengan  kelas  yang lainnya.  Pemisahan  target dilakukan  dengan memberikan  urutan  sesuai  dengan  jumlah  citra  dari masing-masing jenis Kelengkeng. Selanjutnya,  adalah  membangun  arsitektur  BPNN  dengan  komponen  berupa  input  dan  target, dengan menggunakan lapisan tersembunyi sebanyak 10 dan 5. Setelah arsitektur jaringan dibangun, maka dilakukan pelatihan jaringan untuk mencocokkan nilai input dengan target kelas  dan  kemudian  disimulasikan  pada output .  Hasil  pelatihan  arsitektur  jaringan  dilakukan berhenti  pada  iterasi  ke-29  hingga  1000  epoch,  dengan  2  input,  10  neuron  pada hidden  layer pertama,  5  neuron  pada hidden  layer kedua  dan  1  neuron  pada output  layer .  Tampilan  arsitektur Jaringan  Hasil  Pembelajaran  ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Tingkat  akurasi  dari  hasil  pelatihan arsitektur jaringan adalah sebesar 73,33 %. Hasil pelatihan arsitektur jaringan kemudian disimpan untuk digunakan sebagai pengujian prediksi citra.

## 3.4 Prediksi Citra dan Evaluasi
Tahapan prediksi citra dilakukan dengan pengujian pada data uji sebanyak 20 citra, dengan jumlah  citra  dari  masing-masing  jenis  adalah  5  citra.  Pengujian  dilakukan  dengan  memanggil kembali  arsitektur  jaringan  hasil  pelatihan.  Input  data  pengujian  berupa  citra  daun  sejumlah  20 citra.  Akurasi  yang  dihasilkan  dari  pengujian  input  sebesar  95%  dari  target.  Hasil  prediksi  citra disajikan dalam confusion matrix Untuk memudahkan pengujian model, dibuatkan tampilan antar muka dalam bentuk GUI pada Matlab seperti yang terlihat pada Gambar  9. Tombol “Buka Citra” digunakan  untuk  mengambil  citra  dari  folder,  sehingga  nama  dokumen  citra  yang  dipilih  tampil dibawahnya.  Tombol  “Segmentasi”  digunakan  untuk  melakukan  Segmentasi  Citra,  yaitu memisahkan objek ( foreground ) dengan latar ( background ) citra, hasilnya ditampilkan pada frame “Citra  RGB”  dan  “Citra  Biner”.  Tombol  “Ekstraksi  Ciri”  digunakan  untuk  melakukan  deteksi objek  berupa  daun.  Ekstraksi  ciri  yang  digunakan  adalah  ciri  bentuk,  hasilnya  ditampilkan  pada field  “Metric” dan “Eccentricity” Tombol  “Klasifikasi”  digunakan  untuk  melakukan  proses klasifikasi dengan metode BPNN, field berwarna kuning menunjukkan hasil prediksi citra. Tombol “Reset” digunakan untuk mereset data untuk proses berikutnya.
Gambar 9. GUI Sistem Klasifikasi Jenis Daun Buah Kelengkeng
Gambar 8. Arsitektur pelatihan BPNN

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  melakukan  klasifikasi  jenis  buah  Kelengkeng  berdasarkan  morfologi daun  menggunakan  ekstraksi  fitur Red,  Green,  Blue (RGB), Grey  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM), dan Bentuk dengan algoritma Back-propagation Neural Network (BPNN). Penggunaan algoritma  BPNN  mampu  mendeteksi  perbedaan  yang  terdapat  pada  morfologi  daun.  BPNN digunakan  untuk  mengklasifikasi  jenis  daun  buah  Kelengkeng  dengan  menggunakan  parameter metric dan eccentricity untuk  mendukung kinerjanya. Hasil pelatihan  model  memperoleh akurasi sebesar  73,33%,  sedangkan  hasil  pengujian  model  memperoleh  akurasi  sebesar  95%.  Hasil pengujian  model  ini  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  daun  Kelengkeng  dapat  dilakukan menggunakan  model  ini.  Saran  untuk  penelitian  berikutnya,  agar  menggunakan  dataset  dengan kualitas  yang  lebih  baik,  salah  satunya  dengan  proses  dokumentasi  citra  yang  lebih  profesional sehingga  diperoleh  citra  dengan  kualitas  warna  dan  bentuk  yang  baik.  Selin  itu,  pengembangan terhadap model yang digunakan akan sangat bermanfaat terhadap peta jalan penelitian pada bidang yang serupa.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi yang telah mengadakan Program Hibah Penelitian Dosen Pemula (PDP) tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Janick, Horticultural reviews. Volume 16 . J. Wiley & Sons, 1994.
[2] T. Prawitasari, “Fisiologi Pembungaan Tanaman Lengkeng (Euphorbia longana Lam.) pada Beberapa Ketinggian Tempat,” 2001.
[3] P. K. Groom, B. B. Lamont, and A. S. Markey, “Influence of leaf type and plant age on leaf structure and sclerophylly  in Hakea (Proteaceae),” Aust  J  Bot ,  vol.  45,  no.  5,  pp.  827– 838, 1997.
[4] H. Tsukaya, “Mechanism of leaf-shape determination,” Annu. Rev. Plant Biol. , vol. 57, pp. 477–496, 2006.
[5] S.  Sutarno,  R.  F.  Abdullah,  and  R.  Passarella,  “Identifikasi  Tanaman  Buah  Berdasarkan Fitur Bentuk, Warna dan Tekstur Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization (LVQ),” in Annual Research Seminar (ARS) , 2017, pp. 65–70.
[6] C.  Sri  Kusuma  Aditya,  M.  Hani’ah,  R.  R.  Bintana,  and  N.  Suciati,  “Batik  classification using  neural  network  with  gray  level  co-occurence  matrix  and  statistical  color  feature extraction,”  in 2015  International  Conference  on  Information  &  Communication Technology and Systems (ICTS) , 2015, pp. 163–168. doi: 10.1109/ICTS.2015.7379892.
[7] C. W. D. de Almeida, R. M. C. R. de Souza, and A. L. B. Candeias, “Texture classification based  on  co-occurrence  matrix  and  self-organizing  map,”  in 2010  IEEE  International Conference  on  Systems,  Man  and  Cybernetics ,  2010,  pp.  2487–2491.  doi: 10.1109/ICSMC.2010.5641934.
[8] A. Minarno and N. Suciati, “Batik Image Retrieval Based on Color Difference Histogram and  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix,” TELKOMNIKA  (Telecommunication Computing  Electronics  and  Control) ,  vol.  12,  p.  597,  Nov.  2014,  doi: 10.12928/v12i3.80.
[9] H.  Syahputra  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Varietas  Tanaman  Kelengkeng  Berdasarkan Morfologi  Daun  Menggunakan  Backpropagation  Neural  Network  dan  Probabilistic Neural Network,” IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems) , vol. 5, no. 3, pp. 11–16, 2011.
[10] I. Jamaliah, R. N. Whidhiasih, and M. Maimunah, “Identifikasi Jenis Daun Tanaman Obat Hipertensi  Berdasarkan  Citra  Rgb  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” PIKSEL: Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic , vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2017.
[11] F. Y. Manik, “Identifikasi Penyakit Daun Jabon Berdasarkan Ciri Morfologi Menggunakan Support Vector Mechine (Svm).,” Bogor Agricultural University (IPB), 2015.
[12] M.  Benco,  R.  Hudec,  P.  Kamencay,  M.  Zachariasova,  and  S.  Matuska,  “An  Advanced Approach to Extraction of Colour Texture Features Based on GLCM,” Int  J Adv Robot Syst , vol. 11, no. 7, p. 104, Jan. 2014, doi: 10.5772/58692.
[13] D. P. Patil, S. R. Kurkute, P. S. Sonar, and S. I. Antonov, “An advanced method for chilli plant  disease  detection  using  image  processing,”  in 52nd  International  Scientific Conference On Information, Communication and Energy Systems and Technologies, Niš, Serbia , 2017, pp. 309–313.
[14] J.  Jamaludin,  C.  Rozikin,  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Mangga  dengan Metode Backpropagation,” Techné: Jurnal  Ilmiah Elektroteknika , vol. 20, no. 1, pp. 1– 12, 2021.
[15] A.  H.  Tandrian  and  A.  Kusnadi,  “Pengenalan  pola  tulang  daun  dengan  jaringan  syaraf tiruan backpropagation,” Ultima Computing: Jurnal Sistem Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 53–58, 2018.
[16] K.  Syaban  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  varietas  cabai  berdasarkan  morfologi  daun menggunakan  backpropagation  neural  network,” IJCCS  (Indonesian  Journal  of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 10, no. 2, pp. 161–172, 2016.
[17] F. A. Hizham, Y. Nurdiansyah, and others, “Implementasi metode backpropagation neural network  (bnn)  dalam  sistem  klasifikasi  ketepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa  (studi kasus: Program studi sistem informasi universitas jember),” Berkala Sainstek , vol. 6, no. 2, pp. 97–105, 2018.
[18] A.  Herdiansah,  R.  I.  Borman,  D.  Nurnaningsih,  A.  A.  J.  Sinlae,  and  R.  R.  Al  Hakim, “Klasifikasi  Citra  Daun  Herbal  Dengan  Menggunakan  Backpropagation  Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022.
[19] R.  C.  Gonzalez  and  R.  E.  (Richard  E.  Woods, Digital  image  processing ,  Fourth  Edition. Ney York: Pearson, 2018.
[20] A.  Kadir,  “Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra,”  2013.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/236673073
[21] P.  Prasetyawan,  I.  Ahmad,  R.  I.  Borman,  Y.  A.  Pahlevi,  D.  E.  Kurniawan,  and  others, “Classification  of  the  Period  Undergraduate  Study  Using  Back-propagation  Neural Network,” in 2018 International Conference on Applied Engineering (ICAE) , 2018, pp. 1–5.
[22] S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting  the  Most Number  of  Internet  Users  in  the  World,” Jurnal  Online  Informatika ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 110–115, 2019
[23] R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat  Indonesia  (BISINDO)  Dengan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA),” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 3, no. 1, pp. 103–108, 2018.