Klasifikasi Jenis Kelengkeng Berdasarkan Morfologi Daun Dengan Ekstraksi Ciri RGB, GLCM, dan Bentuk Menggunakan Metode BPNN - Al Wajieh, Mohammad Waail (Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM), 2023)
Buah Kelengkeng mudah ditemukan di beberapa daerah di Indonesia. Kultivar buah Kelengkeng sangat banyak dan memiliki karakteristik pada morfologinya, termasuk karakteristik daunnya. Banyaknya jenis buah Kelengkeng ini menyulitkan konsumen dalam menentukan jenis buah kelengkeng yang diminati. Selain itu, keberagaman jenis buah Kelengkeng ini juga berpengaruh terhadap petani dalam menentukan harga jual karena terdapat perbedaan yang signifikan pada beberapa jenis Kelengkeng. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi kultivar buah Kelengkeng berdasarkan morfologi daun. Jenis buah Kelengkeng yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 4 jenis, di mana masing-masing jenis menggunakan 20 helai daun. Resolusi citra yang digunakan adalah 433 x 577 piksel. Lokasi pengambilan data dilakukan di Kota Semarang, Jawa Tengah. Metode yang digunakan adalah ekstraksi fitur warna RGB, Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dan fitur Bentuk untuk mendapatkan nilai dari setiap kultivar. Selanjutnya, nilai tersebut diolah dengan menggunakan algoritma Back-Propagation Neural Network (BPNN) untuk memperoleh nilai akurasi yang digunakan sebagai penentu klasifikasi gambar daun Kelengkeng. Parameter metric dan eccentricity digunakan sebagai pendukung algoritma. Hasil pengujian dengan algoritma BPNN memperoleh akurasi sebesar 95%, menunjukkan bahwa algoritma BPNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun buah Kelengkeng.