@thesis{thesis,
		author={Martaleli  Bettiza and Nurul  Hayaty and Sartika  Sartika},
		title ={EKSTRASI FITUR MORFOLOGI DAN DETEKSI TEPI CANNY UNTUK PENGENALAN JENIS TANAMAN HERBAL MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION},
		year={2019},
		url={http://repositori.umrah.ac.id/1260/},
		abstract={Indonesia memiliki beraneka ragam jenis tanaman herbal yang tidak mudah
dikenali. Salah satu bentuk keanekaragaman tanaman tampak pada bentuk daunnya,
yang berbentuk oval, waru (cordate), elips dan lain-lain. Kemajuan dalam bidang
teknologi informasi dapat mempermudah pengenalan jenis tanaman herbal,
khususnya dari bentuk daun. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi
pengenalan jenis tanaman herbal berdasarkan bentuk daun dengan menggunakan
ekstrasi fitur morfologi dan deteksi tepi canny dengan metode Backpropagation.
Sebanyak 60 data sampel yang terbagi dalam tiga macam jenis daun tanaman
herbal yaitu sirih (Chavica Betle L), daun lada (Piper nigrum L) dan daun brotowali
(Tinospora Crispa Miers Hook) digunakan dalam aplikasi ini. Dari hasil pengujian,
tingkat keakuratan pengenalan mencapai 94,44% menggunakan max threshold 0,2,
min threshold 0,1 max epoch 30000 iterasi, node hidden layer 7, learning rate 0,9
dan target error 0,01.}
		}