Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation:

• Neuron buatan: Unit dasar jaringan syaraf tiruan adalah neuron buatan. Neuron buatan mewakili unit pemrosesan jaringan. Model neuron buatan yang diusulkan oleh McCulloch Pitts digunakan dalam aplikasi klasifikasi pola jaringan syaraf tiruan.
• Backpropagation: Backpropagation adalah metode pelatihan jaringan syaraf tiruan yang diawasi. Tujuan backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural untuk memetakan input arbitrer ke output dengan benar. Perceptron berlapis-lapis dapat dilatih menggunakan algoritma backpropagasi.
• Arsitektur: Arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi dapat memiliki beberapa lapisan tergantung pada kompleksitas masalah.
• Bobot: Bobot adalah parameter yang digunakan untuk menghubungkan neuron dalam jaringan syaraf tiruan. Bobot diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
• Bias: Bias adalah parameter yang digunakan untuk menambahkan offset ke keluaran neuron. Bias juga diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.

Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti klasifikasi teks, klasifikasi gambar, deteksi spam, identifikasi tulisan tangan, analisis ekspresi gen, deteksi wajah, dan deteksi anomali. Algoritma ini relatif mudah diimplementasikan dan efektif dalam banyak kasus. Namun, Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan memiliki kelemahan dalam menangani data yang memiliki dimensi yang tinggi dan data yang memiliki skala yang berbeda-beda. Selain itu, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation juga memerlukan perhitungan yang intensif pada dataset yang besar.

1. Pendahuluan
Pengolahan citra dan pengenalan pola telah menjadi topik yang penting dalam berbagai aplikasi ilmu pengetahuan dan teknologi, termasuk dalam bidang pertanian dan biologi. Salah satu aplikasi penting dari pengolahan citra adalah klasifikasi objek, di mana citra-citra dari objek yang berbeda diklasifikasikan ke dalam kategori yang sesuai. Dalam penelitian ini, fokus diberikan pada klasifikasi citra daun dari empat jenis tanaman: bougainvillea, geranium, magnolia soulangeana, dan pinus, menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation.

2. Metode Penelitian
a. Pengumpulan Data: Data citra daun dari masing-masing jenis tanaman diambil dan disiapkan untuk analisis. Setiap citra daun memiliki variasi dalam hal ukuran, pencahayaan, dan orientasi.

b. Segmentasi Citra: Proses segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode thresholding pada komponen Red (merah) dalam citra. Pemilihan komponen merah didasarkan pada asumsi bahwa daun memiliki reflektansi merah yang cukup tinggi.

c. Ekstraksi Ciri:

• Parameter Metric: Parameter ini mencakup fitur-fitur seperti luas daun, keliling, dan bentuk daun. Fitur-fitur ini dapat memberikan informasi tentang ukuran dan bentuk daun.
• Eccentricity: Eccentricity mengukur sejauh mana elips yang cocok dengan bentuk daun. Ini dapat memberikan informasi tentang bentuk dan struktur daun.

d. Pembentukan Data Pelatihan dan Pengujian: Data citra dibagi menjadi dua set: data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan, sedangkan data pengujian digunakan untuk mengukur akurasi model yang dilatih.

e. Jaringan Syaraf Tiruan (ANN) Backpropagation: Algoritma backpropagation digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan. Jaringan ini memiliki lapisan input yang sesuai dengan jumlah fitur ekstraksi ciri, lapisan tersembunyi, dan lapisan output yang sesuai dengan jumlah kelas (jenis tanaman).

f. Pelatihan dan Pengujian Model: Model jaringan syaraf tiruan dilatih dengan data pelatihan dan dievaluasi menggunakan data pengujian. Proses ini melibatkan perhitungan kesalahan antara keluaran yang dihasilkan oleh model dan kelas sebenarnya dari citra.

3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari eksperimen ini adalah sebagai berikut:

• Akurasi pelatihan yang diperoleh dari model jaringan syaraf tiruan adalah sebesar 95,83%. Ini menunjukkan bahwa model mampu menggeneralisasi dan mengenali pola pada data pelatihan.
• Akurasi pengujian yang diperoleh dari model adalah sebesar 81,25%. Meskipun lebih rendah dari akurasi pelatihan, hasil ini masih cukup baik dan menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan citra daun yang belum pernah dilihat sebelumnya.

4. Kesimpulan
Penerapan pengolahan citra untuk klasifikasi citra daun menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation memiliki potensi yang baik dalam mengenali jenis-jenis tanaman berdasarkan citra daun mereka. Segmentasi menggunakan metode thresholding pada komponen Red, serta ekstraksi ciri berdasarkan parameter metric dan eccentricity, membantu meningkatkan akurasi klasifikasi. Meskipun terdapat perbedaan antara akurasi pelatihan dan pengujian, hasil pengujian tetap memadai dan dapat dianggap sebagai langkah awal yang positif dalam pengenalan jenis tanaman melalui citra daun.

Namun, ada ruang untuk pengembangan lebih lanjut, seperti peningkatan jumlah data pelatihan dan penerapan teknik lainnya dalam pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan untuk meningkatkan akurasi dan kestabilan model.

Tutorial lengkap penerapan pengolahan citra untuk Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat dilihat pada video eksklusif berikut ini:

Source code beserta data lengkap mengenai Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat diperoleh melalui halaman berikut ini: Source Code