BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini membahas tentang implementasi neural network backpropagation dalam identifikasi jamur penyebab penyakit Antraknosa pada cabai. Bab ini juga membahas
tentang data yang digunakan, pre-processing dan feature extraction yang dilakukan terhadap setiap data.
3.1. Arsitektur Umum
Identifikasi jamur penyebab penyakit Antraknosa pada cabai pada penelitian ini terdiri dari beberapa langkah yang diawali dengan pengumpulan citra digital cabai yang tidak
terjangkit jamur dan citra digital cabai yang terjangkit jamur yang akan digunakan sebagai data pelatihan dan data pengujian, kemudian dilanjutkan dengan melakukan
pre-processing yaitu image enhancement yang bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra agar mendapatkan citra yang lebih baik. Image enhancement sendiri terdiri dari
beberapa metode, dan yang akan digunakan pada penelitian ini adalah contrast stretching dan image brightness. Selanjutnya akan dilakukan proses feature
extraction untuk mendapatkan ciri atau feature yang terdapat pada citra yang kemudian akan diolah untuk mendapatkan informasi dengan menggunakan metode
HSV. Dan kemudian akan dilakukan proses klasifikasi menggunakan metode neural network backpropogation untuk mendapatkan hasil akhir.
Setelah melakukan langkah-langkah tersebut, maka akan didapatkan hasil dari identifikasi jamur penyebab penyakit Antraknosa pada cabai berdasarkan informasi
yang didapatkan. Setiap tahap yang dilakukan akan dijelaskan secara terperinci pada bagian- bagian selanjutnya. Adapun arsitektur umum yang menggambarkan metode
pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 3.1
Universitas Sumatera Utara
3.2. Image Enhancemet
Tahap pre-processing merupakan tahap pengolahan gambar yang bertujuan untuk mendapatkan citra yang lebih baik yang kemudian citra tersebut akan digunakan untuk
melakukan tahap feature extraction. Pada penelitian ini akan dilakukan beberapa tahap image enhancement yaitu, image brightness, contrast stretching dan image
sharpening, sebagaimana pada gambar 3.2
Training Data
Citra Latih Testing Data
Citra Uji
Feature Extraction
Classification
Hasil Identifikasi Jenis Jamur
Gambar 3.1 Arsitektur Umum Sistem
Akuisisi Citra Cabai
Input
Output
Image Enhancement
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2. Proses image enhancement
3.2.1. Image Brightness Contrast Image brightness adalah tahapan untuk melakukan perbaikan citra. Tahap ini akan
mengatur tingkat kecerahan suatu citra dengan maksud untuk mengatur kecerahan citra. Pada penelitian ini, citra akan dinaikkan kecerahannya sebanyak 10 tingkat.
3.2.2. Contrast Stretching Selanjutnya citra yang telah diproses pada tahap image brightness akan diproses pada
contrast stretching. Contrast strestching adalah tahapan untuk mengatur kontras citra sehingga didpatkan kontras pada citra yang lebih baik dan jelas. Seperti dengan image
brightness, pada penelitian ini, tingkat kontras akan dinaikkan sebanyak 10 tingkat
Gambar 3.3. Hasil image brightness dan contrast
3.2.3. Image Sharpening Kemudian setelah proses contrast stretching selesai akan dilakukan proses image
sharpening. Tahap dimana citra akan dipertajam pada bagian tepi sehingga kemudian
Image Enhancement Image
Brightness
Image Sharpening
Contrast Stretching Training
citra Tested
citra
Universitas Sumatera Utara
akan mudah untuk melakukan feature extraction. Contoh proses image sharpening citra ditunjukkan pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4. Hasil image sharpening
3.3. Feature Extraction
