IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN HERBAL BERDASARKAN FITUR DAUN MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Ihsan, Muhammad Fikri (2022) IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN HERBAL BERDASARKAN FITUR DAUN MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 19.51.1233 Muhammad Fikri Ihsan.pdf Download (3MB)

Abstract

Daun adalah salah satu struktur pokok tanaman yang sangat penting. Daun berfungsi sebagai penyerapan, pengolahan makanan melalui fotosintesis, serta sebagai alat transpirasi. Berbagai jenis tanaman obat telah dikenal masyarakat sejak lama namun masih sulit bagi orang-orang awam mengingat semua daun warnanya relatif sama hijau dan juga belum mengetahui karakteristik dari daun tersebut. Pada penelitian ini mendeteksi jenis daun herbal tanaman obat dengan identifikasi daun menggunakan algoritma GLCM(Gray Level Co-occurence Matrix) dan jaringan saraf tiruan Backpropagation mengambil sampel data dari dataset kaggle-leafsnap 50 jenis daun tanaman herbal. Algoritma GLCM merupakan metode probabilitas dan statistik, metode ini mengekstraksi citra daun mengubah citra menjadi grayscale kemudian mengubah bentuk data citra menjadi numerical. Algoritma GLCM digabungkan dengan Backpropagation dalam mengklasifikasi data, terdapat beberapa tahapan dalam proses klasifikasi pada penelitian ini yaitu pengambilan dataset, preprocessing data, klasifikasi data dan evaluation method. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencapai akurasi yang tinggi melalui metode yang digunakan.

Actions (login required)

View Item