ANALISIS SISTEM PENGIDENTIFIKASIAN JENIS-JENIS TANAMAN HIAS ALOCASIA MELALUI BENTUK DAN WARNA DAUN MENGGUNAKAN METODE
JARINGAN SARAF TIRUAN (SELF ORGANIZING MAPS)
Reza Fajar Rachmanda¹, Dr Ir Bambang Hidayat Dea², Rita Purnamasari³ ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Abstrak
Tanaman hias dibedakan menjadi dua jenis, yaitu tanaman hias berdasarkan bunganya dan tanaman hias berdasarkan daunnya. Akan sangat mudah untuk membedakan tanaman hias bunga seperti bunga anggrek, bunga mawar, bunga sepatu, dan lainnya. Namun tidak untuk tanaman hias daun. Salah satu tanaman hias daun yang sulit untuk dibedakan melalui kasat mata adalah tanaman hias alocasia. Tanaman hias alocasia itu sendiri mempunyai berbagai macam jenis seperti alocasia cuprea, alocasia amazonia, alocasia aurora, alocasia silveria, dan lainnya.
Pada Tugas Akhir ini telah dibuat suatu aplikasi untuk menganalisis dan mengklasifikasi alocasia melalui bentuk dan warna daunnya. Dimana daun dari aloasia digunakan sebagai data uji dan data latih. Pada Tugas Akhir ini digunakan metode ekstraksi ciri wavelet. Pada transformasi wavelet akan dilakukan proses dekomposisi ekstraksi ciri dan pada metode Jaringan Saraf Tiruan Self Organizing Maps (SOM) akan dilakukan restorasi citra untuk mengklasifikasikan dan mengelompokkan jenis-jenis tanaman hias alocasia yang digunakan sebagai sampel
Hasil yang telah dicapai dalam pengklasifikasian alocasia adalah dengan akurasi 98% dengan waktu komputasi rata-rata 12,57 detik dengan pengambilan gambar secara vertikal dan horizontal, dan semuanya sudah ada di database yaitu sebanyak 300 data citra yang digunakan sebagai citra uji.
Kata Kunci : Identifikasi tanaman hias Alocasia, Transformasi wavelet, JST-SOM
Abstract
Ornamental plants can be divided into two types, namely ornamental plants based on flower and based on leaves. It would be very easy to distinguish the plants, but not to ornamental plants leaves. One of the leaves of ornamental plants that are difficult to distinguish by naked eye is an ornamental plant Alocasia. Ornamental plants Alocasia it self has a variety of types.
In this final project has been made an application to analyze and classify Alocasia through shape and color of leaves. Where the leaves of alocasia being used as test data and training data. In this Final project used wavelet for feature extraction method. On the wavelet transform, process of decomposition will be carried out on the method for feature extraction and Neural Networks Self Organizing Maps (SOM), the image restoration process will be carried out to classify and
categorizethe types of plantsthose are used as ornamental Alocasia sample.
The results that have been achieved in the classification of Alocasia is an accuracy of 98% with an average computation time 12,57 seconds with image captured vertically and horizontally to the photo with the distance, the slope, background, the light is exactly the same and everything is already in the database.
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Identifikasi otomatis merupakan suatu sistem yang cukup penting saat ini. sistem tersebut dapat mencocokkan dan membandingkan hal unik pada setiap benda yang telah disimpan secara otomatis. Sistem tersebut juga dapat menganalisis dan mengidentifikasi bentuk, tekstur, atau bahkan warna dari suatu objek. Misalnya untuk identifikasi jenis- jenis tanaman hias. Tanaman hias itu sendiri dibedakan menjadi dua jenis, yaitu tanaman hias bunga dan tanaman hias daun. Sangat mudah untuk membedakan jenis tanaman hias berdasarkan bunganya, tapi akan sangat sulit untuk membedakan jenis tanaman hias berdasarkan daun. Salah satu tanaman hias yang akan diidentifikasi adalah tanaman hias alocasia. Ada sekitar 20 jenis lebih tanaman hias alocasia yang dapat ditemukan di Indonesia, dan rata-rata memiliki kesamaan yang sulit dibedakan melalui kasat mata. Oleh karena itu tugas akhir ini dibuat untuk memberi kemudahan dalam membedakan jenis-jenis tanaman hias alocasia.
Pengidentifikasian ini mengambil karakteristik alami yang ada pada tiap-tiap daun untuk dikenali. Ada tiga tahap untuk melakukan pengidentifikasian, yaitu deteksi bentuk dan warna, ekstrasi ciri dan klasifikasi. Ada banyak metode yang dapat digunakkan untuk mengambil karakteristik alami, salah satunya menggunakan transformasi wavelet. Dan untuk pengklasifikasiannya menggunakan metode JST atau SOM (self organizing map). Pada
wavelet akan dilakukan proses dekomposisi ekstrasi ciri dan pada metode JST akan dilakukan
restorasi citra untuk mengklasifikasikan dan mengelompokkan jenis-jenis tanaman hias
alocasia yang digunakan sebagai sample. Metode wavelet sudah pernah digunakan pada
penelitian sebelumnya. Namun yang membedakan adalah pada penelitian sebelumnya hanya dapat mengekstraksi ciri daun yang hanya mempunyai warna daun dominan hijau. Sedangkan pada penelitian ini ada beberapa daun yang mempunyai corak berwarna merah muda dan hijau kusam pada bagian daunnya.
Dalam penerapannya, tugas akhir ini akan memanfaatkan software MATLAB 2009a untuk mengolah data input yang didapatkan. Pada tugas akhir ini akan diteliti dan dijelaskan tentang cara mengidentifikasi jenis-jenis tanaman hias alocasia, sehingga nantinya diharapkan dapat dikembangkan menjadi suatu sistem yang lebih baik lagi.
1.2 Tujuan Penulisan
Tujuan tugas akhir ini dapat dirumuskan sebagai berikut
1. Mengetahui ciri khusus yang dapat membedakan jenis tanaman hias Alocasia melalui bentuk dan warna daunnya dengan metode wavelet.
2. Mengetahui tingkat akurasi Jaringan Saraf Tiruan (Self-Organizing map) sebagai metode yang digunakan.
3. Menerapkan algoritma pengklasifikasian dalam sistem pengenalan jenis tanaman hias alocasia melalui bentuk dan warna daunnya.
4. Melakukan analisis simulasi sistem dalam membedakan atau mengenali jenis tanaman hias daun alocasia.
1.3 Manfaat
Manfaat tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk mempermudah seseorang untuk mengenali dan membedakan jenis-jenis tanaman hias alocasia.
1.4 Rumusan Masalah
Sesuai dengan latar belakang diatas maka didapatkan rumus permasalahan sebagai berikut :
1. Bagaimana cara mengetahui ciri dari bentuk dan warna dari sebuah citra tanaman hias alocasia dengan menggunakan metode wavelet.
2. Bagaimana cara mengetahui tingkat akurasi dalam tugas akhir ini.
3. Bagaimana cara menggunakan algoritma pengklasifikasian dalam sistem pengenalan jenis tanaman hias alocasia.
4. Bagaimana cara menganalisis simulasi sistem dalam membedakan jenis tanaman hias daun alocasia.
1.5 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini, adapun beberapa batasan penelitian sebagai berikut :
1. Data citra yang digunakan sebagai inputan merupakan file digital dalam format *.jpeg 2. Data citra masukan yang akan dinalisa dan diidentifikasi diambil dari kamera digital. 3. Data citra diambil dengan jarak dan pencahayaan yang sama, yaitu dengan jarak 30cm
dan dilakukan pada siang hari.
4. Pengambilan sampel menggunakan alas kain berwarna hitam.
5. Dalam penelitian ini ada 10 jenis tanaman hias alocasia yang digunakan sebagai data latih.
6. Pengklasifikasiannya lebih diutamakan menggunakan JST atau SOM (self-organizing
map).
7. Keakuratan sistem diukur dengan menggunakan image training yang telah dibuat sebelumnya.
8. Akuisisi data citra dan simulasi sistem dilakukan dengan menggunakan software MATLAB 2009a.
1.6 Metodelogi Penilitian
Penelitian ini dilakukan dengan 2 metode sebagai berikut:
1. Metode korelasional
Metode korelasional yaitu membandingkan sejauh mana suatu vaiabel berpengaruh pada variable lain. Pada tugas akhir ini, nantinya akan membandingkan suatu masukan berupa data uji terhadap data latih, berkaitan dengan jenis bentuk daunnya. 2. Metode eksperimental
Metode eksperimental yaitu melakukan eksperimen atau percobaan. Tugas akhir ini akan melakukan penelitian berupa percobaan pengujian sistem pengenalan alocasia yang akan disimulasikan pada software MATLAB 2009a. Citra masukan terlebih dahulu di preprocessing untuk membuang informasi-informasi yang tidak diperlukan, lalu mengambil ciri dari setiap bentuk daun alocasia, dan yang terakhir adalah proses pengklasifikasian daun tersebut.
1.7 Langkah-langkah penelitian
1.
Studi literaturBertujuan untuk mempelajari dasar teori dari literatur-literatur mengenai pengidentifikasian suatu objek, yaitu tentang tanaman hias daun secara umum dan tanaman hias alocasia secara khusus, diantaranya :
a) Mempelajari tentang pengolahan citra dan tanaman hias daun alocasia yang ada di Indonesia.
b) Mempelajari tentang ekstraksi ciri menggunakan transformasi wavelet. c) Mempelajari tentang klasifikasi ciri menggunakan metode JST-SOM
2.
Pengumpulan dataMendapatkan data citra tanaman hias alocasia yang nantinya akan digunakan sebagai masukan sistem.
3.
Perancangan dan realisasi programPerancangan sistem berdasarkan dari hasil studi literatur, pemodelan sistem tersebut diterjemahkan ke program simulasi dengan software MATLAB 2009a.
4.
Pengujian programMelakukan pengujian performansi dari aplikasi yang telah dibuat dengan parameter tingkat akurasi dan waktu yang dibutuhkan untuk klasifikasi.
5.
Analisis performansiProgram aplikasi yang dihasilkan lalu dievaluasi berdasarkan data yang diperoleh dari hasil pengujian.
6.
Pengambilan kesimpulanBertujuan untuk menarik kesimpulan setelah melakukan percobaan
pengidentifikasian jenis-jenis tanaman hias alocasia melalui bentuk dan warna daunnya.
1.7 Sistematika Penulisan
Tugas akhir ini dibagi dalam beberapa topik bahasan yang disusun secara sistematis sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Pada Bab ini membahas latar belakang masalah, tujuan, rumusan masalah, batasan masalah, metodologi penelitian, langkah-langkah penelitian, sistematika penulisan
BAB II DASAR TEORI
Bab ini membahas prinsip dasar pengolahan citra, istilah-istilah yang terkait dengan judul dan dasar teori yang mendukung.
BAB III MODEL DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini menjelaskan proses desain dan perancangan sistem identifikasi alocasia melalui bentuk dan warna daun dengan metode transformasi wavelet.
BAB IV ANALISIS HASIL SIMULASI
Bab ini membahas analisis hasil percobaan secara kualitatif dan kuantitatif. Analisis dilakukan terhadap parameter kinerja sistem yang diamati berdasarkan keluaran yang dihasilkan oleh sistem.
BAB V PENUTUP
Bab ini memberikan kesimpulan dari analisis yang telah dilakukan dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis dari tugas akhir tentang analisis sistem
pengklasifikasian Alocasia melalui bentuk dan warna daunnya dengan menggunakan metode
wavelet ini , dapat disimpulkan beberapa hal berikut ini:
1. Ekstraksi ciri dapat mempengaruhi kinerja sistem, karena untuk jenis variabel ekstraksi ciri yang berbeda dapat menghasilkan jumlah vektor ciri yang berbeda sehingga akurasi yang dihasilkan juga beragam. Jika dipilih ciri blok 20 dan
overlaping 15 maka jumlah vektor ciri yang dihasilkan akan sangat sedikit sehingga
membuat sistem menjadi sangat sulit dalam mendeteksi dan terdapat banyak kesalahan. Sedangkan jika dipilih ciri blok 5 dan overlaping 1 akan mempunyai jumlah vektor ciri yang banyak dan waktu latih JST maupun waktu proses rata-rata paling lama. Pada tugas akhir ini, jenis blok overlaping ekstraksi ciri yang digunakan adalah blok 50 dengan overlaping 0.
2. Semakin besar ukuran normalisasi gambar maka semakin besar juga waktu proses rata-ratanya.
3. Level wavelet yang terbaik adalah 4 level dekomposisi.
4. Parameter JST dapat mempengaruhi kinerja sistem karena dalam hal ini JST berperan sangat penting dalam proses identifikasi. Penggunaan parameter JST yang berbeda akan menghasilkan akurasi yang berbeda. Pada tugas akhir ini, parameter yang menghasilkan akurasi maksimal yaitu topologi randtop, jarak linkdist, dan epoch 100. 5. Semakin besar nilai epoch maka waktu pelatihan JST SOM juga akan semakin lama.
6. Akurasi maksimal yang diperoleh adalah 98% dengan waktu komputasi rata-rata 12,57 detik
5.2 Saran
Berikut ini adalah hal-hal yang disarankan penulis untuk dilakukan penelitian pada masa mendatang:
1. Melakukan percobaan untuk deteksi jenis alocasia melalui bentuk dan warna daunnya secara real time.
2. Sistem bisa mengklasifikasikan jenis tanaman hias lain yang berbeda dengan tugas akhir ini.
3. Melakukan percobaan untuk metode ekstraksi ciri jenis lain yang dapat mengekstraksi ciri bentuk dan warna dari daun alocasia. Selain itu melakukan percobaan dengan metode klasifikasi yang lain untuk membandingkan performansinya.
4. Daun dapat dideteksi pada cahaya, kemiringan, jarak pengambilan gambar yang berbeda.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Broughton, S.Allen. 1998. “Wavelet Based Methods in Image Processing”.
http://www.rose-hulman.edu/~brought/Epubs/Imaging/waveimage.html. Akses Tanggal 26 September 2011.
[2] Eliyani,Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan,MateriKuliah.Com, 2005.
[3] Feng-ju, Chang. 2009. Time Frequncy and Wavelet Transforms. Term Paper. National Taiwan University.
[4] Hanov, steve. 2006. Wavelet and Edge Detection. Final Project CS698.
[5] Putra Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Penerbit Andi.
[6] Siang, Jong Jek, Drs., MSc.2005.Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya
Menggunakan MATLAB.Yogyakarta:Andi
[7] Tim MATLAB Central. “Dilation, erosion and the morphological gradient”.
http://blogs.mathworks.com/steve/2006/09/25/dilation-erosion-and-the-morphological-gradient/. Akses Tanggal 26 September 2012.
[8] Kadir Abdul. 2010. Galeri Tanaman Hias Alocasia dan keladi. Yogyakarta : Penerbit Penebar Swadaya
[10] Tim Scribd. “ operasi morfologi citra dengan matlab ”.
http://www.scribd.com/doc/56581242/Operasi-Morfologi-Citra-Dengan-Matlab . Akses Tanggal 26 September 2012.
[11] Murni, Aniati, Dr., “ pengolahan citra digital : morfologi citra ”.
http://staff.ui.ac.id/internal/130522693/material/morfologi.ppt . Akses Tanggal 26 September 2012
