Klasifikasi Jenis Daun Sirih (Piper Betle Linn) Menggunakan Backpropagation Neural Network Berbasis Android

Abstract

Betel leaf is one of the herbal plants that has an important role in medicine because it has a very high antioxidant and water content and less of callory. Not only for the treatment of betel leaf, it is also often encountered in several cultural events, and is also used as an ornamental plant by the general public. In terms of morphology, betel leaf has several types which have different properties and contents. For example, green betel is used for anti-inflammatory, there is also betel which is usually used as fresh vegetables, but not all betel can be eaten directly, such as black betel which has a sharp aroma and hard leaf texture. The problem that often arises is that people who do not know the exact characteristics of this plant will find it difficult to identify the type. This problem can be overcome with the help of image processing technology. By utilizing the image of the betel leaf which will later be researched and become the input value for the process of selecting the type of betel leaf, which will go through several stages such as extraction of texture, shape, and color features which will then be classified based on the value of the extraction results. In this study, the classification method used is BackPropagation Neural Network, and will classify 5 types of betel, namely green betel, black betel, irian betel, kerakap betel, and serimaja betel. The results of this study indicate the level of accuracy obtained by the system is 91.4%.

Daun sirih termasuk tanaman herbal dengan khasiat yang sangat bagus untuk pengobatan karena mengandung antioksidan dan dan kandungan air yang cukup tinggi dan rendah kalori. Tidak hanya untuk pengobatan daun sirih juga kerap di jumpai di beberapa acara kebudayaan, dan juga dijadikan sebagai tanaman hias oleh masyarakat umum. Dilihat dari segi morfologisnya daun sirih memiliki beberapa jenis yang mirip namun khasiat dan kandungannya berbeda. Contohnya sirih hijau biasa digunakan untuk obat asam urat dan ritual kebudayaan, ada juga sirih irian yang biasa dijadikan lalapan ataupun obat antiradang, namun tidak semua sirih bisa dimakan langsung, seperti sirih hitam yang biasa digunakan untuk pungusir hama, yang memiliki aroma yang tajam dan tekstur daun yang keras. Permasalahan yang sering muncul ialah, bagi masyarakat yang kurang pengetahuan tentang ciri dan karakteristik tumbuhan ini akan merasa kesulitan dalam mengenali jenisnya. Permasalahan ini dapat diatasi dengan bantuan teknologi pengolahan citra. Dengan memanfaatkan citra dari daun sirih yang nantinya akan diteliti dan menjadi nilai masukkan untuk proses pemilihan jenis dari daun sirih, dimana akan melalui beberapa tahapan seperti ekstraksi fitur tekstur, bentuk, dan warna yang selanjutnya akan di klasifikasi berdasarkan nilai dari hasil ekstraksi tersebut. Adapun metode klasifikasi yang digunkan dalam penelitian ini adalah BackPropagation Neural Network, dan akan mengklasifikasikan 5 jenis sirih yang diantaranya ada sirih hijau, sirih hitam, sirih irian, sirih kerakap, dan sirih serimaja. Penelitian ini berhasil mengklasifikasikan jenis daun sirih dengan tingkat akurasi yang didapat oleh system sebesar 91.4 %.