BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

1

BAB I

PENDAHULUAN

Bagian ini berisikan latar belakang, tujuan dan manfaat, rumusan dan batasan masalah, metode penelitian, serta sistematika penulisan.

1.1 Latar Belakang Masalah

Permasalahan Narkoba di kalangan pemuda di Indonesia sudah dalam tahap yang mengkhawatirkan. Narkotika, psikotropika, dan bahan adiktif lainnya atau biasa disebut Narkoba adalah suatu zat adiktif yang masuk kedalam tubuh yang mempengaruhi susunan sistem saraf atau otak yang berdampak buruk pada tubuh. Zat kimia pada narkoba dapat menyebabkan pemakai menjadi ketergantungan. Pemakai Narkoba dalam jangka waktu panjang akan mempengaruhi perilaku kejiwaan seseorang dan bahkan penggunaan yang berlebihan dapat menyebabkan kematian atau biasa disebut dengan Overdosis.

Sekitar 27,32 persen pengguna narkoba di Indonesia berasal dari kalangan pelajar dan mahasiswa. Angka tersebut kemungkinan meningkat kembali karena beredarnya sejumlah narkotika jenis baru. Data tersebut didapat dari penelitian Puslitkes Universitas Indonesia (UI) dan Badan Narkotika Nasional (BNN) pada 2016 lalu. "(Hasil penelitian menyebutkan) pengguna narkoba pelajar dan mahasiswa mencapai 27,32 persen," ujar Kepala Subdirektorat Lingkungan Pendidikan BNN Agus Sutanto. Ini merupakan masalah serius melihat pengguna narkoba di kalangan pemuda terus meningkat setiap tahunnya. Pemuda yang seharusnya menjadi generasi penerus bangsa malah rusak oleh obat-obatan terlarang tersebut [1].

Alat pendeteksi narkoba yang digunakan di Kantor Badan Narkotika Nasional (BNN) wilayah Jawa Barat pada saat ini, yaitu TruNarc Handheld Narcotics

Analyzer. Cara kerja alat ini dengan mendeteksi menggunakan sinar infrared yang

diarahkan ke arah barang narkoba langsung yang ingin diketahui jenis dan kandungannya narkobanya.

2

Gambar 1. 1 Alat Pendeteksi Narkoba [2].

Melihat alat pengujian jenis zat narkoba yang ada pada saat ini memerlukan biaya lebih mahal harga satu alat bisa mencapai harga Rp2 miliar sehingga, menyebabkan terbatasnya alat pengujian dan tidak semua petugas yang berwenang melakukan penyidikan narkoba membawa alat uji saat sedang berkerja. Karena begitu seriusnya kasus narkoba di Indonesia diperlukan juga alat pendukung yang memadai untuk membantu para petugas saat berkerja. Dengan alasan tersebut dilakukan penelitian ini untuk membuat suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis zat narkoba, sebagai alat bantu indikasi awal ditemukannya narkoba. Sistem ini dirancang dengan mendeteksi dari hasil gambar atau foto narkoba yang didapatkan yang selanjutnya data diolah dengan software pemrograman MATLAB R2018a.

Seiring dengan berkembangnya teknologi, dalam beberapa tahun terakhir ini ada beberapa peneliti yang meneliti mengenai topik narkoba dengan menganalisis ciri fisik pengguna narkotika melalui data citra wajah pengguna narkotika. Berdasarkan hasil dari penelitian Karina Auliasari (2017) yang berjudul Ekstrasi Ciri Tekstur Citra Wajah Pengguna Narkotika Menggunkan Metode Gray Level

Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil penelitian tersebut didapatkan aplikasi yang

mampu memberikan nilai-nilai yang dijadikan parameter untuk ciri tekstur citra wajah pengguna narkotika. Untuk pengembangan penelitian selanjutnya diperlukan kalibrasi untuk membandingkan nilai parameter tekstur citra wajah pengguna narkotika dengan citra wajah sehat. Untuk pengembangan sistem deteksi wajah pengguna narkotika sesungguhnya diperlukan metode tambahan yang digunakan untuk mengklasifikasikan tekstur wajah pengguna narkotika dan wajah sehat

3

berdasarkan nilai parameter Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang telah dihasilkan dari penelitian ini [3].

Sehingga pada penelitian ini, penulis membuat sistem dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP) dengan sistem ini dapat mendeteksi jenis-jenis narkoba berdasarkan citra teksturnya. Tujuannya agar sistem yang dibuat sebagai alat bantu indikasi awal klasifikasi jenis zat narkoba, sehingga dapat membantu pekerjaan para petugas yang berwenang melakukan penyidikan dalam mengenali jenis zat narkoba.

1.2 Tujuan dan Manfaat Penelitian

Adapun tujuan dari Tugas Akhir ini yang ingin dicapai antara lain:

1. Membangun suatu sistem deteksi jenis-jenis zat narkotika berdasarkan citra dalam bentuk digital dengan mengimplementasikan metode Gray

Level Co-occurrence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi ciri dan klasifikasi

Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP).

2. Mengetahui parameter-parameter yang dapat menghasilkan performansi terbaik dari metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP).

3. Menguji hasil sistem dan menganalisis performansi sistem yang dirancang dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP) untuk menunjukkan besaran kepercayaan sistem peneliti agar dapat diterapkan langsung dalam mendeteksi jenis-jenis zat narkotika.

Manfaat dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi alat bantu lain bagi petugas yang berwenang melakukan penyidikan dalam mendeteksi jenis zat narkoba melalui citra digital berdasarkan tekstur.

1.3 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang dan penelitian terkait yang telah dijelaskan sebelumnya, untuk dapat menedeteksi jenis-jenis zat narkotika dapat dirumuskan adalah sebagai berikut:

4

1. Bagaimana merancang suatu sistem yang dapat mendeteksi jenis-jenis narkotika dengan pengolahan citra digital berserta metode Gray Level

Co-occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan

Backpropagation (JST-BP).

2. Apa saja parameter-parameter yang dapat mempengaruhi hasil tingkat akurasi sistem tersebut.

3. Bagaimana melakukan analisis perfomansi sistem dalam mengidentifikasi jenis-jenis zat narkotika untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik dan waktu komputasi yang efisien.

1.4 Batasan Masalah

Dalam membuat Tugas Akhir penulis membatasi masalah agar penelitian dapat lebih ter-arah dan pembahasan tidak keluar dari ruang lingkup masalah yang akan di lakukan penelitian. Adapun batasan masalah dalam penelitian adalah sebagai berikut:

1. Sistem dirancang untuk mendeteksi jenis-jenis zat narkotika.

2. Format citra digital yang digunakan sebagai data uji adalah Bitmap Picture (BMP).

3. Sistem menggunakan metode ekstraksi ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP).

4. Studi kasus yang diangkat jenis-jenis zat narkoba.

5. Pembahasan studi kasus yang diangkat jenis-jenis zat narkoba secara umum.

6. Data sampel diambil dari Badan Narkotika Nasional (BNN) di wilayah Jawa Barat.

7. Tidak membahas alur proses perpindahan barang narkoba ketika ditemukan Petugas.

8. Pembahasan dan data jenis-jenis zat narkoba yang digunakan dalam penelitian berdasarkan data yang didapatkan saja.

5

10.Hasil akurasi yang ditampilkan, hanya nilai akurasi terbaik yang didapatkan sistem.

1.5 Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan pada Tugas Akhir ini sebagai berikut:

Gambar 1. 2 Diagram Alir Metode Penelitian. 1. Studi Pustaka

Proses perencanaan dimulai dengan mencari referensi dan materi-materi dengan cara melakukan studi pustaka pada jurnal atau buku ilmiah yang berkaitan dengan masalah yang dibahas. Selanjutnya menganalisa masalah yang ada dengan melakukan penelitian dan mencari solusi terhadap masalah terkait.

2. Pengambilan Sampel

Perencanaan dan konsep awal dilakukan dengan cara pengolahan citra digital dari hasil gambar atau foto narkoba sebagai data uji. Data narkoba yang didapatkan diperoleh dari Kantor Badan Narkotika Nasional (BNN) di kota Bandung. Pengambilan sampel bertujuan untuk mendapatkan citra gambar narkoba yang selanjutnya data dapat diolah pada software pemrograman MATLAB R2018a.

3. Perencanaan dan Implementasi Sistem

Merancang sistem yang dapat digunakan untuk membedakan jenis-jenis zat narkoba berdasarkan metode dan klasifikasi yang dilakukan. Perancangan PRE-PROCESSING DAN EKSTRAKSI CIRI PENGUJIAN SISTEM DAN ANALISIS PERENCANAAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENGAMBILAN SAMPEL STUDI PUSTAKA PENARIKAN KESIMPULAN

6

sistem menggunakan software pemrograman MATLAB R2018a dengan metode yang terstruktur.

4. Pre-processing dan Ekstraksi Ciri

Dilakukan pre-processing bertujuan untuk mengubah data citra Red, Green, Blue (RGB) ke grayscale agar data dapat diolah dan masuk kedalam tahapan ekstraksi ciri untuk mendapatkan nilai ciri dari data latih menggunakan metode ekstraksi ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang kemudian disimpan di dalam database.

5. Pengujian Sistem dan Analisis

Dilakukan pengujian terhadap sistem berdasarkan perencanaan dan implementasi sistem yang telah dirancang sehingga data yang dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan. Selanjutnya pengelompokan kelas sesuai dengan hasil keluaran dari sistem berdasarkan kelas narkoba menggunakan metode klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP). Melakukan analisis dengan cara mengidentifikasi jenis-jenis zat narkoba. Analisis bertujuan untuk melihat tingkat akurasi sistem.

6. Penarikan Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan diambil kesimpulan dari data-data hasil percobaan. Memberikan jawaban dari masalah dan solusi yang merupakan tujuan dari dilakukannya penelitian.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan yang digunakan untuk tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Bagian ini berisikan latar belakang, tujuan dan manfaat, rumusan dan batasan masalah, metode penelitian, serta sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Bagian ini berisikan teori-teori dasar yang membahas mengenai narkoba secara umum, jenis-jenis zat narkoba, pengolahan citra digital, metode ekstraksi ciri Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM), dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP).

7

BAB III MODEL DAN PERANCANGAN SISTEM

Bagian ini berisikan tentang desain dan perancangan sistem yang akan diterapkan dan parameter-parameter perfomansi sistem dari metode ekstraksi ciri Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) dan klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (JST-BP).

BAB IV PENGUJIAN SISTEM DAN ANALISIS

Bagian ini berisikan tentang tahap pengujian sistem, hasil pengujian sistem, dan hasil analisa data yang diperoleh dari sistem yang dibuat.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bagian ini berisikan tentang kesimpulan akhir yang diambil berdasarkan hasil pengujian dan saran yang membangun untuk memperbaiki kekurangan dari tugas akhir ini.