BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Data mining adalah

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Data mining adalah proses mengeksplorasi dan menganalisis data dalam jumlah besar
untuk menemukan pola dan rule yang berarti (Berry & Linoff, 2004). Klasifikasi
adalah salah satu jenis data mining yang paling umum digunakan untuk analisis dan
kategorisasi baik di dunia industri maupun akademik (Han & Kamber, 2006).
Permasalahan klasifikasi sudah menjadi isu lama dalam bidang komputasi terutama
pada pengenalan pola (pattern recognition). Berbagai solusi diajukan untuk mengatasi
masalah klasifikasi ini, diantaranya klasifikasi kanker payudara, klasifikasi penyakit
pada tanaman, klasifikasi jenis kayu, dan lain-lain.
Tanaman biasanya diidentifikasi secara manual berdasarkan taksonomi yang
membutuhkan waktu yang lama. Ada banyak bagian tumbuhan yang bisa
mempermudah untuk mengidentifikasi tumbuhan, seperti buah, biji, bunga, daun,
akar, dan lain-lain. Tetapi bagian tanaman seperti bunga, buah dan biji tidak selalu
tersedia karena tanaman hanya menghasilkan bagian tersebut di waktu tertentu.
Sedangkan akar sulit untuk di dapat karena harus menggali tanah untuk
mendapatkannya. Hanya daun yang tersedia hampir sepanjang tahun.
Setiap Negara di dunia memiliki tanaman yang beragam serta memiliki
karakteristik masing-masing, namun banyak tanaman yang belum teridentifikasi dan
sangat sulit untuk mengidentifikasi tanaman bila hanya terdapat daun pada tanaman
tersebut. Selain itu, banyak tanaman yang memiliki daun dengan bentuk yang hampir
sama, menjadikan identifikasi secara manual tidak efektif dan membutuhkan waktu
yang lama. Hal ini dialami oleh mahasiswa jurusan terkait.
Universitas Sumatera Utara
2
Penelitian mengenai klasifikasi tanaman telah beberapa kali dilakukan pada
penelitian – penelitian sebelumnya.
(Imaduddin & Tawakal, 2015) melakukan
penelitian deteksi dan klasifikasi daun menggunakan metode Adaboost dan Support
Vector
Machine
dengan
tingkat
akurasi
51.68%.
Penelitian
lain
yaitu
pengklasifikasian daun mangga, salam dan sawo menggunakan Naïve Bayes
(Hermawan et al., 2013). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Native
Bayes cukup efektif untuk proses klasifikasi.
Penelitian selanjutnya berkaitan dengan metode yang akan digunakan penulis
untuk mengimplementasikan aplikasi adalah penelitian yang dilakukan oleh (Er et al.,
1999) mengenai facial recognition menggunakan metode Radial Basis Function. Pada
penelitian ini Discriminant Eigenfeatures digunakan sebagai metode feature
extraction. Hasil penelitian ini menunjukkan hasil akurasi tinggi dengan tingkat error
yang rendah yaitu sebesar 1.5%.
Pada penelitan ini, penulis mengusulkan sistem menggunakan metode Radial
Basis Function untuk mengklasifikasi tanaman menggunakan citra daun. Radial Basis
Function merupakan jaringan saraf tiruan yang dapat dilatih sehingga dapat
mengklasifikasikan dengan baik, memiliki kelebihan dalam hal pengujian atau
pembelajaran yang sangat cepat. Dengan pemilihan metode ini diharapkan peneliti
dapat mengklasifikasikan tanaman dengan akurat dalam waktu yang singkat sehingga
dapat mempermudah pengenalan daun yang selama ini dilakukan secara manual
berdasarkan taksonomi. Berdasarkan latar belakang tersebut, penulis mengajukan
proposal penelitian dengan judul “PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN
RADIAL BASIS FUNCTION PADA TOOLS KLASIFIKASI TANAMAN”.
1.2.
Rumusan Masalah
Dunia kaya akan keberagaman tanaman, tetapi banyak tanaman yang belum
teridentifikasi. Selain itu, identifikasi tanaman dilakukan secara manual berdasarkan
taksonomi sehingga membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, dibutuhkan
sebuah aplikasi yang dapat mengklasifikasi tanaman dalam waktu yang singkat dan
akurat.
Universitas Sumatera Utara
3
1.3.Batasan Masalah
Dalam melakukan penelitian ini, peneliti memberikan batasan pada ruang lingkup
masalah. Hal ini bertujuan agar penelitian dapat dilakukan pada batasan-batasan yang
jelas.
Adapun batasan masalah yang digunakan adalah:
1. Citra yang digunakan merupakan citra daun,
2. Data
yang
digunakan
merupakan
dataset
yang
diambil
dari
http://flavia.sourceforge.net/,
3. Klasifikasi akan dilakukan pada lima jenis tanaman,
4. Ekstensi citra yang digunakan adalah citra format jpeg (.jpg), dan png (.png),
5. Sistem bersifat offline.
1.4.Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah tools klasifikasi untuk
mengidentifikasi jenis tanaman dalam waktu singkat dan akurat menggunakan metode
Radial Basis Function.
1.5. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Menambah pengetahuan penulis,
2. Mempermudah identifikasi tanaman,
3. Menjadi bahan referensi bagi peneliti selanjutnya.
1.6.
Metodologi Penelitian
Tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Studi Literatur
Pada tahap ini, penulis mengumpulkan literatur tentang masalah yang
diperlukan untuk dalam penelitian. Tahapan ini dilakukan untuk mengetahui
Universitas Sumatera Utara
4
apa yang telah diteliti dan dikerjakan sebelumnya sehingga dapat dilakukan
pengembangan pada penelitian ini.
2. Analisis
Pada tahapan ini dilakukan analisis terhadap materi dan data yang mendukung
terhadap penyelesaian masalah
3. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan program untuk menyelesaikan
permasalahan yang terdapat di dalam tahap analisis kemudian dilanjutkan
dengan mengimplementasikan hasil analisis dan perancangan ke dalam sistem.
4. Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi dari analisis dan perancangan yang telah
dilakukan kedalam kode program Java dengan menggunakan NetBeans.
5. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan identifikasi terhadap citra daun yang diinput kedalam
sistem untuk memastikan hasil klasifikasi sesuai dengan yang diharapkan.
6. Dokumentasi dan Penyusunan Laporan
Pada tahap ini dilakukan dokumentasi dan penyusunan laporan hasil analisis
dan implementasi Radial Basis Function pada tools klasifikasi.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari lima bagian utama sebagai berikut:
Bab 1: Pendahuluan
Bab ini berisi tentang latar belakang dari penelitian yang dilaksanakan,
rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian,
metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
Universitas Sumatera Utara
5
Bab 2: Landasan Teori
Bab ini berisi tentang teori-teori yang diperlukan untuk memahami
permasalahan yang dibahas pada penelitian ini. Teori-teori yang berhubungan
dengan klasifikasi, citra, image processing, ekstraksi fitur, dan Radial Basis
Function.
Bab 3: Analisis dan Perancangan
Bab ini menjabarkan arsitektur umum, pre-processing yang dilakukan,
ekstraksi fitur, serta analisis dan penerapan metode Radial Basis Function
dalam tools klasifikasi.
Bab 4: Implementasi dan Pengujian
Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari perancangan yang telah
dijabarkan pada bab 3. Hasil dari pengujian yang dilakukan terhadap
implementasi juga dijabarkan pada bab ini.
Bab 5: Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi tentang ringkasan dan kesimpulan dari rancangan yang telah
dibahas pada bab 3, serta hasil penelitian yang dijabarkan pada bab 4. Bagian
akhir pada bab ini memuat saran-saran yang diajukan untuk pengembangan
penelitian selanjutnya.
Universitas Sumatera Utara