UTS (Metode Penelitian)

Citra daun dikelompokkan ke dalam 4 kelas spesies yaitu Bougainvillea sp, Geranium sp, Magnolia soulangeana, dan Pinus sp. Pada contoh ini digunakan 40 citra daun yang terdiri dari 10 citra pada
masing-masing kelas. Contoh dari citra daun yang digunakan ditunjukkan pada gambar di bawah ini:


Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:

1. Mempersiapkan citra latih dan citra uji. Pada contoh ini 40 citra daun dibagi menjadi dua bagian yaitu 24 citra untuk citra latih dan 16 citra untuk citra uji.
a. Citra latih berjumlah 24 citra yang terdiri dari 6 citra pada masing-masing kelas
b. Citra uji berjumlah 16 citra yang terdiri dari 4 citra pada masing-masing kelas

2. Melakukan pelatihan jaringan dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
a. Membaca citra latih
b. Segmentasi citra dengan metode thresholding pada kanal merah
c. Operasi morfologi untuk memperbaiki hasil segmentasi
d. Ekstraksi ciri bentuk berdasarkan parameter metric dan eccentricity
e. Menetapkan target latih (kelas Bougainvillea sp disimbolkan dengan angka 1, kelas Geranium sp dengan angka 2, kelas Magnolia soulangeana dengan angka 3, dan kelas Pinus sp dengan angka 4)
f. Membangun arsitektur jaringan syaraf tiruan propagasi balik
g. Melatih jaringan dengan hasil ekstraksi ciri sebagai masukannya
h. Menghitung akurasi hasil pelatihan

Salah satu tampilan citra hasil pengolahan ditunjukkan pada gambar di bawah ini:

3. Melakukan pengujian jaringan dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
a. Membaca citra uji
b. Segmentasi citra dengan metode thresholding pada kanal merah
c. Operasi morfologi untuk memperbaiki hasil segmentasi
d. Ekstraksi ciri bentuk berdasarkan parameter metric dan eccentricity
e. Menetapkan target uji (kelas Bougainvillea sp disimbolkan dengan angka 1, kelas Geranium sp dengan angka 2, kelas Magnolia soulangeana dengan angka 3, dan kelas Pinus sp dengan angka 4)
f. Memanggil jaringan syaraf tiruan propagasi balik yang telah dibuat pada proses pelatihan
g. Menguji jaringan dengan hasil ekstraksi ciri sebagai masukannya
h. Menghitung akurasi hasil pengujian

4. Membuat tampilan GUI Matlab



Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

MUTS

Gambar
A. Latar Belakang Indonesia merupakan salah satu negara dengan keanekaragaman tanaman yang cukup tinggi. Keanekaragaman tanaman tersebut merupakan satu tantangan dalam melakukan identifikasi. Identifikasi tanaman dapat dilakukan berdasarkan buah, bunga, maupun daun. Identifikasi berdasarkan daun merupakan identifikasi yang lebih mudah dilakukan karena daun akan ada sepanjang masa, sedangkan buah dan bunga hanya ada pada waktu tertentu. B. Rumusan Masalah Permasalahan yang diangkat pada penelitian ini dititik beratkan pada pengklasifikasian daun menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan.   C. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi citra daun menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan.   D. Tinjauan Pustaka A. Segmentasi Citra Dalam pengolahan citra, terkadang kita menginginkan pengolahan hanya pada obyek tertentu. Oleh sebab itu, perlu dilakukan proses segmentasi citra yang bertujuan untuk memisahkan antara...
Baca selengkapnya

5.1. Madaline Training

Gambar
Madaline (Many Adaline) adalah ekstensi multilayer dari single-neuron bipolar Adaline ke suatu jaringan. Struktur dasar dari Madaline ini dapat dilihat pada gambar 5.1, dan gambar 5.2 memperlihatkan Madaline yang terdiri dari dua layers Adaline, ditambah sebuah layers input yang hanya berfungsi sebagai distributor input jaringan. Gambar 5.1 A simple Madaline structure Gambar 5.2 The Madaline network of 2 layers 5.1       Madaline Training             Dalam Madaline terdapat sebuah layer tersembunyi. Gambar 5.3 menunjukkan arsitektur Madaline untuk 2 buah masukan x1 dan x2, sebuah layer tersembunyi yang terdiri dari 2 unit neuron tersembunyi z1 dan z2, dan sebuah keluaran Y. Gambar 5.3 Keluaran dari unit tersembunyi z1 dan z2 adalah nilai fungsi aktivasi yang diterima dari x1 dan x2. Demikian pula unit keluaran Y merupakan nilai fungsi aktivasi dari z1 dan z2. Meskipun keluara...
Baca selengkapnya

11.1. Fundamental Philosophy

Gambar
Ide dasar di balik pelatihan statistik (stochastic) dari jaringan saraf adalah: Perubahan bobot dan menjaga perubahan-perubahan yang meningkatkan kinerja. Kelemahan dari pendekatan ini adalahsangat lambat! Juga, itu bisa terjebak di minimum lokal jika perubahan acak kecil karena perubahan tidak mungkin memiliki daya yang cukup untuk mendaki "puncak" (lihat Gambar.)   untuk mencari nilai lain lembah. Untuk mengatasi terjebak dalam minimum lokal, perubahan berat badan yang besar dapat digunakan. Namun, kemudian jaringan dapat menjadi berosilasi dan kehilangan ketetapan minimal . Untuk menghindari ketidakstabilan ini mungkin, perubahan berat badan bisa turun secara bertahap dalam ukuran. Strategi ini menyerupai proses anil dalam metalurgi. Hal ini pada dasarnya berlaku untuk semua jaringan yang dijelaskan sebelumnya, tetapi khususnya hanya untuk propagasi dan dimodifikasi jaringan. [Kembali]
Baca selengkapnya