METODE GRAYSCALE CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) UNTUK KLASIFIKASI JENIS DAUN JAMBU AIR MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK - Suhendri, Suhendri; Rahayu, Putri (JOINT (Journal of Information Technology), 2019)
Warna dan bentuk daun masing-masing tanaman jambu air berbeda sehingga dapat ditemukan suatu tekstur tertentu untuk mengklasifikasikannya. Penelitian ini menggunakan pengenalan tekstur suatu citra daun untuk diklasifikasi.Daun yang digunakan yaitu tiga jenis daun jambu air, Jambu Bunton 3 Hijau, Jambu Bol dan Jambu Citra. Proses ekstraksi fitur yang digunakan sebuah metode adalah Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan tool Matlab. GLCM tersebut digunakan untuk mengambil nilai atribut citra atau nilai matrix. Penelitian ini menggunakan Algoritma Neural Network dengan tool RapidMiner. Salah satu alternatif solusi untuk mengatasi masalah diatas yaitu dengan cara pengklasifikasian jenis daun jambu air dengan melihat karakteristik daun jambu air tersebut. Daun merupakan salah satu karakteristik tanaman yang mudah dikenali. Proses pengklasifikasian yaitu untuk menghasilkan suatu nilai akurasi yang baik terhadap daun jambu bunton 3 hijau, jambu bol, dan jambu citra. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi pada daun jambu bol adalah 81,25%, daun bunton 3 Hijau 75%, dan daun citra 80% dan total nilai akurasi keseluruhan 78.89%. Dengan demikian hasil diatas menunjukan bahwa nilai akurasi yang dihasilkan menunjukan penelitian tiga jenis daun jambu air telah terklasifikasi dan layak untuk diteliti.