ABSTRAKSI: Sansevieria yang tergolong famili Agavaceae tercatat memiliki 140 species. Sebagian besar berasal dari Afrika dan beberapa di antaranya asli India dan Asia. Sansevieria bersifat antipolutan, dan antiradiasi. Beberapa jenis dari sansevieria tapi dalam tugas akhir ini hanya membahas tentang Sansevieria Trifasciata Laurentii dan Sansevieria Trifasciata Hanii. Setiap jenis sansevieria memiliki perbedaan harga yang jauh berbeda .
Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan suatu alat bantu yang dapat mengolah citra daun sansevieria dan mengklasifikasikan jenis daun tersebut serta menganalisis performansi dengan menggunakan analisis bentuk ( struktur ) dan warna yang digunakan. Adapun jenis daun yang diklaifikasikan pada penelitian ini meliputi 10 jenis yaitu costarica, golden benner, hahnii, hahnii cream, jade dwarf,lucille poun,pagoda, laurentii, compacta, snow white.
Hasil dari pengolahan citra ini akan menjadi input pada pengenalan pola dan identifikasi daun sansevieria sehingga dapat diketahui kondisi dari karakteristik yang ada pada tiap citra daun sansevieria, dicoba untuk mendapatkan ciri khas dari masing-masing citra daun sansevieria. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi daun sansevieria tersebut adalah Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen – SOM (Self Organizing Maps) karena JST merupakan sebuah model komputasi dari otak manusia yang mampu melakukan perhitungan, pengenalan, pengamatan serta pengambilan keputusan. Dari hasil pengujian dengan ekstraksi ciri menggunakan analisis warna dan struktur diperoleh tingkat akurasi pengklasifikasian jenis tanaman sansevieria adalah 80 % untuk data latih dan 82 % untuk data uji.
Kata Kunci : Sansevieria, Ekstraksi Ciri, Jaringan Syaraf Tiruan, Kohonen SelfABSTRACT: Sansevieria Agavaceae families belonging to 140 species recorded to have. Most come from Africa and some of them native India and Asia. Sansevieria is antipolutan, and antiradiasi. Several types of Sansevieria but the final task is only to discuss about Sansevieria Sansevieria Trifasciata Laurentii and Trifasciata Hanii. Each type of Sansevieria differ vastly different prices.
This final task aims to produce a tool that can process the image of Sansevieria leaves and classify the types of leaves and analyzes performance using analytical form (structure) and the colors used. The type of leaf that diklaifikasikan in this study includes 10 species of costarica, golden benner, hahnii, hahnii cream, jade Dwarfs, lucille pounds, pagodas, laurentii, Compacta, snow white.
Results from this image processing will be input to pattern recognition and identification of Sansevieria leaves so that they can know the condition of the existing characteristics of each image Sansevieria leaves, try to get the characteristic of each image of Sansevieria leaves. The method used to identify the leaves of Sansevieria is Kohonen Neural Network - SOM (Self Organizing Maps) for JST is a computational model of the human brain is capable of doing calculations, introduction, observation and decision-making. From the results of testing with the extraction of features using color and structure analysis obtained classification accuracy Sansevieria plants are 80 % for training data and 82 % for test data.
Keyword: Sansevieria, Feature Extraction, Neural Network, Kohonen Self