Analisis Perbandingan Neural Network Backpropagation dengan Simple Perceptron dalam Mengenali Image Daun

Abstract

ABSTRACT As one of the information processing systems, artificial neural networks (ANN) which resembles biological neural networks has grown rapidly. One application of artificial neural networks is in the field of biology which to categorize plant species. In order to determine the species of a plant, one usually looks at its flowers or its leaves. In this research, two artificial neural networks (ANN) methods which are backpropagation and simple perceptron are applied separately in order to evaluate whether a single leaf. A recognition with leaf images as input data is built. Then, the application will do feature extraction whose result will be trained further with both backpropagation and simple perceptron. This study aimed to compare the accuracy of both methods is the introduction of the leaf image. From testing to the some “jarak” and not “jarak” leaves, the result of recognition on the leaves for the perceptron and the backpropagation method is the same. But the rate of speed for training, the learning rate (α)= 0.2, 0.5 and 1, the perceptron method is faster than the backpropagation method. Key words: Leaves, Artificial Neural Networks, Perceptron, Backpropagation, Feature Extraction.

ABSTRAK Dewasa ini jaringan saraf tiruan (JST) sebagai salah satu sistem pengolah informasi yang memiliki karakteristik kinerja menyerupai jaringan saraf biologis berkembang sangat pesat. Salah satu penerapan jaringan saraf tiruan ini adalah di bidang biologi yaitu dalam pengenalan jenis tanaman. Untuk mengenalkan jenis tanaman tersebut, ada yang melihat dari segi bunga ada pula dari daunnya. Pada riset ini peneliti akan melakukan pelatihan dan pengenalan terhadap daun, dengan menerapkan metode jaringan saraf tiruan yaitu backpropagation dan simple perceptron. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu aplikasi pengenalan daun dengan gambar daun sebagai input data dan feature extraction untuk memroses gambar tersebut. Penelitian ini dimaksudkan untuk membandingkan tingkat akurasi kedua metode tersebut dalam pengenalan image daun. Dari pengujian pada beberapa daun jarak dan bukan jarak, hasil pengenalan pada daun untuk metode perceptron dan backpropagation adalah sama. Tetapi dari tingkat kecepatan untuk pelatihan, pada learning rate(α) = 0.2, 0.5 dan 1, metode perceptron lebih cepat dibandingkan metode backpropagation. Kata kunci: Daun, Jaringan saraf tiruan, Perceptron, Backpropagation, feature extraction.