Detail Cantuman

Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi berbasis website untuk mengidentifikasi jenis tanah berdasarkan tekstur ciri citra tanah dengan menggunakan metode ekstraksi ciri tektur Gray Level Co-Occurrence Matrix dan metode klasifikasi machine learning yaitu metode Extreme Learning Machine.Penelitian ini menggunakan dataset 880 citra tanah dari 8 varietas tanah yang dibagi 110 dari yang datanya didapatkan dari website kaggel.com.Penelitiain ini di awali dengan proses pre-processing yang dimana menggunakan Reseize dan Grayscal untuk membantu proses keakurasian ekstraksi fitur, kemudian Ektraksi ciri tekstur menggunakan metode Gray Level Co-Occurenece Matrix (GLCM) dengan 8 fitur yaitu ASM, Corellation, Homogenety, Contrast, Energy, dan Disimilarity. Kemudian klasifikasi citra menggunakan Extreme Learning Machine (ELM) yang pada penelitian ini menggunakan model pengujian Hidden Neurons 50,70,80,dan100 yang did dapatkan akurasi model yang paling tinggi menggunakan Hidden Neurons 100 dengan akurasi sebesar 70% dan model paling terendah yaitu Hidden Neurons 50 dengan akurasi sebesar 56%. Makadari itu dilakukan pengujian hasil dengan menggunakan model Hidden Neurons 100 sebanyak 160 citra dari 8 variestas tanah yang di setiap varietas nya terdapat 20 citra uji. Didapatkan jumlah prediksi benar sebanyak 115 kali dari total 160 percobaan dan nilai akurasinya sebesar 71% . Kata kunci —Tanah, Machine Learning, Pre-Processing, GLCM,Extreme Learning Machine, Jenis Tanah