Pengembangan Pengklasifikasi Jenis Tanaman Menggunakan Backpropagation dan Nguyen Widrow

Indonesia adalah salah satu negara yang terletak di daerah katulistiwa dengan iklim tropis yang hangat. Letak Negara Indonesia ini memungkinkan munculnya vegetasi alami yang sangat besar. Oleh karena banyaknya tanaman khas Indonesia khususnya tanaman khas daerah Bali, tentu hal ini perlu dilakukan pendataan terhadap tanaman-tanaman tersebut. Paling tidak dalam hal mengenali/mengklasifikasi jenis tanaman. Sehingga informasi mengenai kegunaan tanaman tersebut tidak hilang akibat punahnya tanaman tersebut di habitat aslinya. Dalam bidang teknik informatika, permasalahan pengenalan objek dikenal dengan istilah Klasifikasi. Terdapat banyak metode yang dapat diterapkan untuk dapat menyelesaikan permasalahan klasifikasi. Salah satu metode klasifikasi yang sangat popular adalah metode backpropagation. Selain memiliki keunggulan, metode ini juga memiliki kelemahan salah satunya adalah proses konvergensi yang relatif lama. Salah satu penyebabnya adalah teknik inisialisasi awal bobot yang masih menggunakan teknik random konvensional. Dalam penelitian ini telah dikembangkan suatu aplikasi pengklasifikasian tanaman dengan metode backpropagation. Permasalahan inisialisasi bobot awal telah berhasil diatasi dengan memanfaatkan salah satu teknik randomisasi yaitu metode nguyen widrow. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa pemanfaatan nguyen widrow telah berhasil meningkatkan akurasi backpropagation sebanyak 25%. Akurasi klasifikasi dari aplikasi yang telah dikembangkan rata-rata diatas 83%. Hal ini mengindikasikan aplikasi yang telah dibangun dapat menjadi salah satu solusi untuk hal klasifikasi jenis tanaman. Kata kunci: backpropagation, nguyen widrow, klasifikasi, tanaman