Klasifikasi Varietas Tanaman Kelengkeng Berdasarkan Morfologi Daun Menggunakan Backpropagation Neural Network dan Probabilistic Neural Network

https://doi.org/10.22146/ijccs.5206

Hermawan Syahputra(1*), Agus Harjoko(2)

(1) 
(2) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Pengenalan daun memainkan peran penting dalam klasifikasi tanaman dan isu utamanya terletak pada apakah fitur yang dipilih stabil dan memiliki kemampuan yang baik untuk membedakan berbagai jenis daun. Pengenalan tanaman berbantuan komputer merupakan tugas yang masih sangat menantang dalam visi komputer karena kurangnya model atau skema representasi yang tepat. Fokus komputerisasi pengenalan tanaman hidup adalah untuk mengukur bentuk geometris berbasis morfologi daun. Informasi ini memainkan peran penting dalam mengidentifikasi berbagai kelas tanaman. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan jenis tanaman berdasarkan fitur yang menonjol dari daun seperti fisiologis panjang (physiological length), lebar (physiological width), diameter,  keliling (leaf perimeter), luas (leaf area), faktor mulus (narrow factor), rasio aspek (aspect ratio), factor bentuk (form factor), rectangularity, rasio perimeter terhadap diameter, rasio perimeter panjang fisiologi dan lebar fisiologi yang dapat digunakan untuk membedakan satu sama lain. Berdasarkan hasil pengujian, ditunjukkan bahwa hasil pencocokkan daun kelengkeng dengan menggunakan neural network lebih baik dibandingkan dengan hasil pencocokkan daun kelengkeng dengan menggunakan probabilistic neural network. Akan tetapi ekstraksi fitur dengan menggunakan morfologi belum dapat memberikan informasi pembeda yang signifikan bagi pengenalan tanaman varitas kelengkeng berdasarkan daunnya.


Keywords— klasifikasi, morfologi daun, neural network, probabilistic neural network


Full Text:

PDF



DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.5206

Article Metrics

Abstract views : 13027 | views : 20545

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2011 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.



Copyright of :
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)
ISSN 1978-1520 (print); ISSN 2460-7258 (online)
is a scientific journal the results of Computing
and Cybernetics Systems
A publication of IndoCEISS.
Gedung S1 Ruang 416 FMIPA UGM, Sekip Utara, Yogyakarta 55281
Fax: +62274 555133
email:ijccs.mipa@ugm.ac.id | http://jurnal.ugm.ac.id/ijccs



View My Stats1
View My Stats2