This Author published in this journals
All Journal DEVICE
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN TERHADAP KLASIFIKASI CITRA DAUN BUNGA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION Syawaluddin Kadafi Parinduri; Ameliana Sihotang; Mimi Chintya Adelina; Anton Purnama
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4074

Abstract

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