Akurasi dalam Mengidentifikasi Citra Anggrek Menggunakan Backpropagation Artificial Neural Network

Abstract

Anggrek merupakan tanaman bunga hias dalam Family Orchidaceae yang habitatnya terdistribusi pada hampir seluruh benua didunia, kecuali benua Antartika.  Di Indonesia sendiri, sangat banyak peminat anggrek sehingga menjadikan bunga ini sebagai komoditas yang cukup menjanjikan bagi penggiat tanaman hias.  Dengan ragam jenis anggrek yang mencapai lebih dari 25.000 spesies, identifikasi jenis anggrek menjadi sedikit rumit bagi para pecinta anggrek.  Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan tingkat akurasi pengidentifikasian jenis anggrek melalui pengenalan gambar, sehingga dapat menjadi acuan dalam menentukan kelayakan metode tersebut.  Penelitian ini menggunakan 120 citra anggrek yang terdiri dari 6 spesies.  Citra anggrek tersebut diperoleh dengan melakukan pemotretan pada beberapa lokasi menggunakan kamera.  Foto tersebut kemudian diolah menggunakan software pengolah citra dengan melakukan cropping dan resizing untuk mempercepat waktu komputasi saat pelatihan jaringan.  Selanjutnya software MatLab digunakan untuk melakukan proses ektraksi ciri berupa data warna dan moment invariants. Data hasil ekstraksi ciri dijadikan input untuk melatih jaringan syaraf tiruan dengan metode Back Propagation.  Penghitungan tingkat akurasinya dengan uji coba menggunakan data uji yang sudah disediakan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa 26 dari 30 berhasil dikenali sehingga tingkat akurasi dapat dihitung yaitu 86,7%.  Tingkat akurasi sebesar 86,7% dapat dianggap layak dan bisa dijadikan landasan pertimbangan untuk menggunakan metode yang diuji coba ini sebagai metode yang tepat dalam melakukan identifikasi anggrek melalui citra.