KLASIFIKASI PENYAKIT KELAPA SAWIT MELALUI CITRA DAUNrnMENGGUNAKAN METODE CHROMATOCITY DANrnBACKPROPAGATION - Dini Faktasari, S.T., M.T (STMIK AKAKOM, 2018)
Kelapa Sawit adalah tanaman penghasil minyak sawit. Minyak sawit adalahrnsalah satu minyak yang paling banyak dikonsumsi dan diproduksi di dunia.rnKerusakan pada daun dapat mengakibatkan terganggunya proses fotosintesi danrndapat menyebabkan menurunkan produktifitas dari kelapa sawit. Manusia memilikirnkemampuan untuk mengenali dan membedakan jenis penyakit kelapa sawit yangrndapat diamati dari struktur daun, namun tidak demikian halnya dengan mesin ataurnkomputer. Dengan menggunakan konsep Jaringan Syaraf Tiruan, bisa dibangunrnsuatu sistem yang dapat mengenali pola pada daun kelapa sawit dengan melakukanrnpelatihan sebelumnya. Salah satu metode pembelajaran yang sering digunakanrndalam paradigma jaringan syaraf tiruan adalah perambatan galat mundur ataurnbackpropagation (Hermawan, 2006).rnSistem untuk klasifikasi jenis penyakit kelapa sawit dengan fitur daunrndibangun dengan melakukan pelatihan menggunakan citra daun dengan 3 kategori,rnyaitu sehat, sakit disebabkan hama dan sakit disebabkan kekurangan unsur hararndengan masing masing jumlah image adalah 15 image. Fitur atau ciri yang diambilrndari citra adalah nilai kromatisitas 3 warna utama yaitu merah, hijau, dan biru.rnSebelum diekstraksi fiturnya, terlebih dahulu citra melewati tahap preprocessingrnyaitu resizing. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode ini adalah sistemrnmampu mengenali jenis penyakit yang ada pada kelapa sawit dengan cukup baik.rnData latih dan data uji diperoleh dari sumber lokasi yang berbeda untuk mengujirnkemampuan sistem dalam mengenali pola daun kelapa sawit. Dari hasil pengujian,rnsistem mampu mengidentifikasi 6 daun dari total 8 daun yang diuji sehinggarnmenghasilkan akurasi lebih dari 75% Jumlah neuron pada hidden layer dan targetrnminimum error yang ditetapkan memberikan pengaruh terhadap akurasi sistem.rnKata kunci:rnAkurasi, Backpropagation, Chromaticity Diagram, Kelapa Sawit, JST,rnPreprocessing.