Pengujian Nilai Maksimum Epoch
Langkah 8 : Hitung semua perubahan bobot.
4 A.A Gede Rai Gunawan, Sr
Nurdiati & Yandra Arkeman (2011) Two- dimensional principal component analysis (2D- PCA) Support Vector Machine 95,83%
1.1.Latar Belakang
Kayu merupakan salah satu komoditi yang dapat digunakan untuk beberapa keperluan, seperti bahan bangunan, furniture, dll. Setiap jenis kayu memiliki karakteristik yang berbeda sehingga hal tersebut dapat mempengaruhi kualitas maupun harga setiap jenis kayu. Berdasarkan hal tersebut, identifikasi jenis kayu sangat dibutuhkan terutama bagi pihak yang memiliki keperluan untuk mengetahui jenis kayu sehingga memungkinkan pihak yang terkait dapat menggunakan kayu secara tepat guna.
Terdapat dua cara yang dapat dilakukan untuk mengidentifikasi jenis kayu yaitu dengan mengamati sifat umum dan sifat anatomi kayu (Mandang & Pandit, 1997). Sifat umum kayu yaitu sifat fisik kayu secara langsung tanpa bantuan alat pembesar bayangan. Sifat fisik kayu meliputi warna, tekstur, arah serat, gambar, berat, kesan raba, lingkaran tumbuh, bau dan sebagainya. Sifat anatomi meliputi bentuk, susunan dan ukuran sel yang dapat diamati dengan bantuan alat pembesar bayangan.
Dalam mengidentifikasi jenis kayu terdapat kendala yaitu tidak semua orang memiliki pengetahuan untuk dapat mengidentifikasi jenis kayu. Identifikasi jenis kayu dengan mengamati sifat umum atau sifat anatomi kayu dapat dilakukan oleh orang yang sudah ahli dan memiliki banyak pengalaman. Untuk pihak yang memiliki keperluan untuk mengetahui jenis kayu, maka sangat penting akan kebutuhan terhadap orang yang ahli dalam mengidentifikasi jenis kayu. Namun, ketersediaan ahli kayu sangat terbatas. Selain itu, identifikasi secara manual yang dilakukan oleh para ahli kayu dinilai kurang efisien karena membutuhkan waktu yang banyak.
Penelitian mengenai identifikasi jenis kayu telah beberapa kali dilakukan pada penelitian – penelitian sebelumnya. Mohan et al. (2014) melakukan penelitian identifikasi spesies kayu dari India dengan menggunakan Grey Level Co-Occurrence
adalah metode korelasi. Penelitian lainnya adalah identifikasi kayu perdagangan di Indonesia yang dilakukan dengan menggunakan metode ekstraksi fitur citra two-
dimensional principal component analysis (2D-PCA) dan klasifikasi citra
menggunakan support vector machine (Gunawan et al., 2011). Klasifikasi spesies kayu tropis menggunakan metode kohonen self-organizing map dilakukan dengan cara mengekstraksi citra kayu dengan teknik ekstraksi fitur Grey Level Aura Matrix
(BGLAM) dan Statistical Properties of Pores Distribution (SPPD) (Ahmad & Yusof, 2013).
Dalam penelitian ini, penulis melakukan identifikasi jenis kayu menggunakan metode pengenalan citra dengan mengolah informasi dari citra mikroskopis penampang lintang (cross section) kayu. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah Gray Level
Co-Occurrence Matrix (GLCM). Metode yang digunakan untuk klasifikasi fitur citra
kayu adalah backpropagation neural network. Backpropagation merupakan salah satu algoritma pembelajaran pada jaringan saraf tiruan yang dapat dilakukan untuk pengenalan pola. Backpropagation dapat membuat keseimbangan dalam jaringan dengan melatih jaringan untuk mampu mengenali pola yang ada pada pelatihan serta dapat memberi respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa dengan pola yang digunakan pada pelatihan (Listia & Harjoko, 2014). Risaldi et al. (2014) menggunakan metode backpropagation untuk mengklasifikasikan kualitas kayu kelapa dengan membandingkan algoritma neural network backpropagation dan libSVM. Dalam penelitiannya diperoleh hasil bahwa backpropagation memiliki akurasi yang lebih tinggi. Penelitian lain menggunakan backpropagation dalam mengklasifikasikan massa pada citra mammogram (Listia & Harjoko, 2014). Dalam penelitiannya diperoleh bahwa tahap klasifikasi dengan backpropagation mampu mengelompokkan mammogram ke dalam tiga kelas tumor.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis mengajukan penelitian dengan
judul “IDENTIFIKASI JENIS KAYU TROPIS MENGGUNAKAN
BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK”.
1.2.Rumusan Masalah
ketersediaan orang yang ahli dalam mengidentifikasi jenis kayu sangat dibutuhkan. Namun, ketersediaan pakar kayu sangat terbatas. Selain itu, identifikasi jenis kayu yang dilakukan secara manual oleh para ahli kayu membutuhkan waktu yang banyak sehingga kurang efisien. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode untuk mengidentifikasi jenis kayu sehingga dapat membantu pihak yang memiliki keperluan dalam mengetahui jenis kayu.
1.3.Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jenis kayu tropis dengan menggunakan backpropagation neural network.
1.4.Batasan Masalah
Untuk mencegah meluasnya ruang lingkup permasalahan dalam penelitian, maka diperlukan adanya batasan masalah. Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Citra yang diambil berasal dari jenis kayu tropis yang tumbuh di daerah Indonesia. 2. Citra kayu yang akan diolah adalah citra pada sisi penampang melintang (cross
section) kayu yang difoto dengan menggunakan mikroskop digital.
3. Ukuran resolusi citra hasil akuisisi adalah 2560 x 1920. 4. Ekstensi file citra kayu adalah .jpeg.
5. Kayu yang akan diklasifikasikan berjumlah lima jenis.
1.5.Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Membantu identifikasi jenis kayu tropis.
2. Memberi masukan bagi penelitian yang lain dalam bidang pengenalan citra.
1.6.Metodologi Penelitian
1. Studi Literatur
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan informasi dan pembelajaran teori – teori pada penelitian yang dilakukan dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, prosiding dan orang yang ahli. Informasi yang berkaitan dengan penelitian dapat berupa teori tentang pengenalan kayu, pengolahan citra, ekstraksi fitur GLCM dan teknik klasifikasi backpropagation neural network.
2. Analisis Permasalahan dan Perancangan
Analisis dilakukan terhadap data yang diperoleh pada tahap sebelumnya. Data yang dianalisis digunakan sebagai sumber untuk dapat melakukan perancangan sistem. 3. Implementasi
Pada tahap ini akan dilakukan implementasi ke dalam bentuk kode program berdasarkan analisis dan perancangan yang telah dilakukan.
4. Pengujian
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap pengenalan jenis kayu tropis untuk melihat apakah hasil pengenalan tersebut sudah sesuai dengan yang diharapkan.
5. Dokumentasi dan Penyusunan Laporan
Pada tahap ini penulis akan membuat dokumentasi berupa laporan penelitian yang akan memaparkan hasil penelitian yang telah dilakukan.
1.7.Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan pada skripsi ini adalah sebagai berikut:
Bab 1: Pendahuluan
Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
